Тут в соседнем канале обсуждали чем страшна токсичность в бизнес-среде и как контролировать свою токсичность. Я подумала - крутая тема, раскрою ее с позиции создания и развития продуктов.

А чем страшна токсичность именно в продуктовой команде? Тем, что она разрушает креативность или творческое начало.

📍Креативность — это не просто способность придумать что-то новое, это целая энергия, которая движет команды и компании вперёд, заставляя находить нестандартные решения. Но вот проблема: токсичная рабочая среда очень легко эту энергию убивает. Как именно это происходит?

1️⃣ Повышенный контроль
Когда каждый твой шаг рассматривают под лупой, креативность куда-то испаряется. Не так ли? Для творчества нужно ощущение свободы и возможность экспериментировать, а они несовместимы с бесконечными отчетами и попытками соответствовать чужим не всегда понятным ожиданиям. Помимо создания атмосферы нервозности и конкурентности излишний контроль сжирает время и силы, которые можно было потратить на созидание.
Маркеры:
🚩 Соотношение отчетных и рабочих активностей в пользу первых.
🚩 Высокий уровень бюрократии (много согласований, решения принимаются медленно).
🚩 Низкая автономность сотрудников.

2️⃣ Стресс и выгорание
Творческий процесс требует “тонких настроек”, но откуда им взяться в токсичной среде, где стресс — это ежедневная реальность? Люди переживают за свою финансовую безопасность, карьеру, думают о том, что скажут коллеги, перерабатывают, не чувствуют возврата затраченной энергии и просто истощаются. В этом состоянии мозг не способен создавать что-то новое — он перераспределяет свои ресурсы, чтобы справляться с угрозами, направляя энергию на выживание и повышение бдительности. Высшие когнитивные функции, включая творческое мышление, в этом случае значительно ослабляются. Источник
Маркеры:
🚩 Частые болезни и повышенная текучесть кадров
🚩 Рост ошибок и ухудшение качества работы
🚩 Постоянные переработки: неадекватная нагрузка и/или требования к скорости

3️⃣ Никакой fair play
Манипуляции и непонятные “правила игры” - классика токсичной среды. Представьте, вы делаете большую важную работу, а ее никто не замечает или ещё хуже — приписывают себе или коллеге, который не принимал никакого участия. Помимо уже описаного в п.2 механизма работы мозга (он переключится на выживание) и очевидной потери мотивации очень важными для продуктовой команды здесь будут эффекты потери доверия и отсутствия желания кооперироваться.
Маркеры:
🚩 Нечеткость ролей, ответственности и критериев оценки эффективности
🚩 Похвала или награды не соответствуют вкладу. Частный случай: провалы - личные, победы - общие.
🚩 Отсутствие кооперации, скрытность, попытки повлиять на атрибуцию успехов любыми методами
🚩 Частые конфликты и напряженность

4️⃣ Критика, сарказм, негатив
Сарказм в малых дозах — это прикольно, но когда вся рабочая атмосфера пропитана насмешками, творческое мышление блокируется. Зачем что-то предлагать, если их или тебя сразу "захейтят"?
Неконструктивная критика и того хуже — твоя инициатива плоха просто потому что это инициатива… или потому что она твоя… да кто там разберет? Ясно только одно: как ее улучшить - неясно.
Наконец, негатив. Во-первых, испытывать его на себе неприятно, особенно, если он не заслужен. Во-вторых, он заразителен, и если вы подхватили эту “бациллу”, вам будет не до творчества.
Маркеры:
🚩 Низкий уровень инициативности (например, нет бэклога)
🚩 Низкий уровень вовлеченности (например, брейнштормы, где все молчат)
🚩 Гнетущая атмосфера на встречах
🚩 Обратная связь всегда негативная

Токсичная рабочая среда — это жесткий блокатор творчества. Самое главное отрицательное влияние именно на продуктовые команды в том, что она порождает страх перед выражением себя и ошибками, переключает мозг в режим выживания и отворачивает людей друг от друга. Cтрах и отсутствие внутренних ресурсов сжирают желание что-то делать на корню.

Уверена, что все испытывали нечто подобное на себе ☝️
А как вы сохраняете себя в такой ситуации?👇

Pro Product

Всегда ли нужно считать NPV?

Мы тут поспорили относительно применения инвестиционных метрик. Есть мнение, что если вы их не используете, у вас незрелый подход ко внедрению изменений. Мое же скромное мнение неизменно, и я его уточню: есть "две большие разницы"👇

1️⃣ Будет ли привлекаться дополнительное финансирование (особенно внешнее) или речь идет о использовании текущих ресурсов команды.
2️⃣ Насколько точный можно сделать прогноз доходов от проекта.

📍 Первый фактор.
Я убеждена, что если речь не идет о привлечении инвестиций, а всего лишь о фокусировании текущих ресурсов, считать NPV и прочие инвестиционные метрики — это излишество, которое усложняет процесс принятия решений и не дает никакого дополнительного value. Отбор проектов в этом случае можно делать, опираясь на влияние изменений на продуктовые и/или метрики роста, которые соответствуют стратегии.

Если же финансирование требуется, тогда, конечно, доходную часть нужно прогнозировать. И вот тут уже в игру вступает второй фактор.

📍 Второй фактор.
Если точный прогноз потенциальных доходов сделать можно, то IRR, NPV, PBP, ROI нужно считать. Только проектов, в рамках которых такой расчет возможен, не так уж и много. Если мы говорим про разработку продукта, чаще всего это будут вещи, связанные с масштабированием, инфраструктурой, в крайнем случае с оптимизацией (последнее — очень редко). Но не создание новых денежных потоков ☝️ Я говорю не только про стартапы, но и про фичи, добавляющие новые cash flows в уже существующий продукт.

Точность прогноза для новых денежных потоков будет низкой по причине отсутствия данных. Более того, сам запуск нужен для того, чтобы эти данные получить. Здесь на практике встречаются два подхода:

🔘 Одноуровневая модель — идея сразу превращается в ставку, попадает в бэклог Execution и проверяется через сам MVP. Приоритизация строится на допущениях и прогнозах, что повышает риск ошибок и манипуляций с P&L. Особенно опасно, если после запуска нет переоценки и возможности отказаться от лонча.
🔘 Двухуровневая модель — сначала Discovery и проверка сигнала ценности (пилот, тест), а в Execution попадают только подтверждённые ставки. Приоритизация строится на проверенных данных, риски ниже.

И в первом, и во втором случае проверка гипотезы требует ресурсов: времени, команды, данных. Их отсутствие — причина, по которой компании часто смешивают Discovery и Delivery и требуют инвест-кейсы там, где ещё идёт поиск причинно-следственной модели.

📌 Метрики и фазы
Если точный прогноз можно сделать — считаем.
Если прогноз до запуска сделать нельзя — тест финансируется как венчур, а инвестиционные метрики актуальны уже после запуска. Причём на этом этапе часто важнее показатели эффективности/добавленной ценности продукта/фичи и отношение CAC к LTV, а не только IRR, NPV, PBP, ROI (хотя их тоже можно посчитать). Решений по итогам проверки всегда два:
1️⃣ Подтвердилась гипотеза или нет?
2️⃣ Если да, то стоит ли вкладываться в масштабирование?

Логично, что на проверку гипотезы нужно выделять некий ресурс, который готовы потратить, допуская, что гипотеза не подтвердится. Контроль расходования средств/времени на проверку гипотезы в этом случае осуществляется с помощью burn rate.

‼️ ИТОГО ‼️
✔️ Если инвестиции не требуются, IRR, NPV, PBP, ROI — не мастхэв, эффективнее по-другому отбирать проекты.
✔️ Если инвестиции требуются, и можно спрогнозировать доход достаточно точно — мастхэв.
✔️ Если требуются, но посчитать до запуска невозможно — проверка гипотезы финансируется как венчур, а метрики считаются уже после запуска (вне зависимости от того, была ли модель одно- или двухступенчатой).

p.s.: видео чисто для поднятия настроения 🦍

Pro Product (https://t.me/Dash_Frameworks)

#Стратегия
#Метрики

Data Driven, который мы заслужили

Пора разбавить занудный контент, который вам, очевидно, не зашел чем-то более легким 😊 По сему #история

Летом я подумывала о том, чтобы взять какой-нибудь side-проект или, может даже выйти в найм, поэтому проходила собеседования. Общалась я в том числе с одной молодой и на первый взгляд прогрессивной компанией. Ребята прикольные, задачи крутые и амбициозные, продукт вдохновляющий... В приподнятом настроении дохожу до финала и понимаю, что в процессе предыдущих этапов (а их было четыре) сложилось ощущение будто все, что мы сейчас обсуждаем, не имеет большого значения для принятия решения о найме. В частности, на последнем собеседовании нанимающий менеджер на прощание сказал мне такую фразу:

"Ну смотри, будет еще один этап без твоего участия, и после него, надеюсь, мы увидимся".

Признаюсь честно, я подумала, что речь идет о проверке службы безопасности, запросах рекомендаций, в крайнем случае о какой-то внутренней сессии (ведь все этапы собеседований записывались). Но речь шла про... нумерологию 😒

Через неделю ко мне вернулась HR и сказала что-то вроде:

Мы не можем тебе предложить эту позицию, потому что у тебя 4 единицы и 3 восьмерки (что бы это ни значило 😐) - ты будешь смущать кого-то там важного. Да и вообще у нашей компании сейчас спокойная фаза (что бы это ни значило 😳).

Я, мягко говоря, офигела. А потом подумала: это что вообще такое было? Они реально принимают решения с помощью эзотерических практик? И по продукту тоже? 🤭 Это и есть тот самый Data Driven, о котором с придыханием повторяли на каждом собеседовании ⁉️

Или они тем самым прикрыли истинную причину отказа? А вот это было бы остроумно и даже изощренно 😈 Ведь на «у вас 4 единицы и 3 восьмерки», невозможно возразить что-то вменяемое. В общем, поудивлялась, посмеялась, перекрестилась и пошла дальше 🙂

А вы попадали в такие истории? Как реагировали? И стали бы работать в компании, где людей оценивают не по компетенциям, а по дате рождения?

Pro Product

Один в поле воин?

Как активный пользователь нейросетей, заметила вот такую штуку 👇

GPT отлично подсвечивает, насколько хорошо человек умеет формулировать задачи и смыслы:
✔️ Формулируешь что-то расплывчато — получаешь фигню.
✔️ Формулируешь что-то чётко, но опираешься на хотелки непроверенную отсебятину — получаешь фигню.
✔️ И только тот, кто может сформулировать чётко обоснованные вещи, получает на выходе золото.

Хотите сказать "как в обычной жизни"? А вот не соглашусь. В реальности часто работает команда, где эффект синергии стирает вклад каждого отдельного человека. К тому же, вознаграждения и карьерные бонусы часто завязаны на этот “вклад”, что порождает соблазн получить плюшки любыми способами, включая борьбу за атрибуцию... Но сегодня не об этом.

А о том, что сила реального влияния МЕНЕДЖЕРА очень хорошо видна как раз в контексте постановки задач и умения работать с мотивацией.

Представьте что вы - руководитель структуры или проекта/продукта, и вы всегда ставите задачи в стиле "пойди туда не знаю куда, принеси то, не знаю что". GPT на такие запросы будет выдавать полную ерунду, а исход ситуации в реальной жизни будет зависеть от исполнителя.

1️⃣ Может и хочет — прикроет вашу … небрежность.
2️⃣ Может, но не хочет — вы можете его смотивировать, но если вы не сильны и в этом, надвигается конфликт.
3️⃣ Хочет, но не может — вы в лучшем случае получите неудачный кейс, в котором есть шанс остаться "друзьями" и, например, ходить по конференциям, рассказывая о том, как эпично вы наошибались и какая в вашей компании культура отношения к ошибкам.
4️⃣ Не может и не хочет — вы можете его смотивировать, чтобы прийти к ситуации 3️⃣, но если вы и в этом плохи... дело - швах.

Для максимизации результата квалифицированный менеджер (особенно кросс-функциональных команд) обязан менять способ постановки задач в зависимости от того, с кем работает. Не стоит навязывать ультиматумы профи, но и оставлять новичка без чёткого направления не вариант. Это напрямую влияет и на мотивацию ☝️ Концепция ситуационного лидерства Херси-Бланшара как раз об этом 🤓

Но это все про людей, а я хочу закончить развитием мысли о нейросетях👇
Получается, если мы рассматриваем GPT как исполнителя, который всегда ХОЧЕТ нам помочь (а иногда и замену целой команды☝️), то мотивация выпадает из нашего менеджерского уравнения. А что же остается? Остается только качество постановки задач – от него зависит СМОЖЕТ ли☝️

⁉️ Значит ли это, что с распространением нейросетей менеджеры, которые ставят задачу «одним предложением», уйдут в небытие, как профнепригодные? 🤔

⁉️ И значит ли это, что менеджер с хорошими навыками стратегического мышления и аналитики, умеющий четко формулировать смыслы теперь и один в поле воин? 🤔

Что думаете?

Pro Product

#Философия #Компетенции #AI