Можно ли построить успешный продукт, избегая прямого общения с клиентами?

Недавно знакомый задал мне вопрос: как бы я исследовала одну проблему в его продукте. Опишу абстсрактно, чтобы никого не подставить/обидеть 👇

— "Почему вы решили, что это проблема?" — уточняю.
— "Показатели для этого сегмента данных хуже средних. Достоверно," — отвечает он.
— "Окей, ну а почему так происходит?"
— "Я не знаю. Мы как раз собираемся на неделе поштормить на эту тему. Может ты подкинешь гипотезы?"
— “Гипотезы чего? Проблемы? А почему бы вам не провести интервью с клиентами и узнать все из первых рук? Я бы так и сделала” — предложила я.
— "Не уверен, что команда это воспримет нормально. У нас так не принято," — грустно ответил он.

Причин почему продуктовые команды могут избегать общения с клиентами много, но корневые, на мой взгляд, две: страх и культура. Методы работы с ними тянут на отдельный пост (кстати, напишите в комментах, если это интересная тема 👇), но сегодня не об этом.

После того разговора я задумалась: а можно ли вообще построить успешный продукт, избегая прямого контакта с клиентами? Все же ребята если не лидеры, то заметный игрок своего рынка… И как-то до этого уровня доросли…

Да, есть команды, которые обходятся без прямого контакта. Но насколько их опыт применим к вашей ситуации? Судите сами.

📍Во-первых, такие команды создают продукты для широкой аудитории. Это обеспечивает доступ к огромному объёму данных для анализа и открывает возможности для проведения статистически значимых экспериментов в короткие сроки.

📍Во-вторых, такие команды располагают развитой инфраструктурой для работы с данными и проведения экспериментов. Создание подобной инфраструктуры — сложный и ресурсозатратный процесс, на который готовы далеко не все компании.

📍В-третьих, «комплементарные активы» соответствующие: компетенции команды и зрелость процессов (как минимум высокая скорость итераций) позволяют получать корректный результат.

📍Наконец, есть понимание клиента “на кончиках пальцев”. Возникающее, например, потому что члены команды сами активно пользуются продуктом. Это помогает избежать очевидных ошибок при формулировании гипотез (впрочем, иногда такая погруженность мешает).

Давайте будем честны: всё это звучит как описание большого, зрелого или приближающегося к фазе зрелости скорее B2C продукта. Если это не ваш случай, избегать прямого общения с клиентами — плохая идея. имхо

1️⃣Только оно поможет выявить инсайты, которые невозможно зафиксировать в данных, например, аспекты работы пользователя, происходящие за пределами вашего продукта и, соответственно, остающиеся вне зоны вашего наблюдения. Только оно даёт ответы на ключевые вопросы: «Почему? Зачем? Как?..» — объясняя то, что вы видите в данных. И, самое главное, оно позволяет сохранять связь с реальностью и испытывать настоящую эмпатию к вашим пользователям.

2️⃣И нет, фидбэк от сейлзов не то же, что проактивное исследование потребностей. Он получен как побочный эффект продажи и полезен для понимания барьеров для сделки и уточнения требований КОНКРЕТНЫХ клиентов. Если вы строите ПРОДУКТ, а не индивидуальный СЕРВИС, необходимы проактивные качественные исследования. Они глубже, шире, объективнее, масштабнее, поэтому на основании них можно принимать решения, на основании только фидбэка - нет.

Итак, вопрос: а ваша продуктовая команда активно исследует потребности пользователей или довольствуется только данными и/или фидбэком? А может вы считаете, что продакты не должны приближаться к клиентам? Давайте спорить!👇

Pro Product

#история

В понедельник китайская компания DeepSeek перевернула мир ИИ, обойдя ChatGPT в топе самых скачиваемых бесплатных приложений американского App Store.

Их R1 — мощная фундаментальная модель, сравнимая с GPT-4 от OpenAI, Llama от Meta и Gemini от Google. Но главное: она бесплатная и обучена на сравнительно маломощных чипах, а значит, потребовала в разы меньших инвестиций, чем американские конкуренты. Это событие всколыхнуло рынок: акции технологических гигантов пошли вниз, утянув за собой индекс S&P 500 (едкий смех человека с заблокированнными активами 😈).

Разобраться в ситуации я решила через мнение экспертов, включая многоуважаемого мною Николая Давыдова. Его позиция логична, но, как мне кажется, не лишена спорных моментов.

1️⃣ Слишком упрощённые аналогии

Николай сравнивает успех R1 с удешевлением пластика или переходом на переменный ток. Однако спрос на ИИ менее предсказуем (эластичен) и зависит в том числе от скорости внедрения и адаптации в разных отраслях. Да, снижение стоимости фундаментальных моделей расширяет доступность технологий. Но оно также усиливает конкуренцию, снижая спрос на дорогие GPU для задач, где хватит более экономичных решений. Какой эффект будет результирующий?

2️⃣ Недооценка влияния DeepSeek

R1 доказала, что разработка мощных моделей может быть в разы дешевле, чем у лидеров рынка. Бенчмарки подтверждают, что результаты Deepseek недалеки от результатов OpenAI. Это не просто снижение стоимости — это переоценка всей цепочки создания ценности. Если новая философия разработки (включая Mixture-of-Experts) станет трендом, высокие затраты таких компаний, как OpenAI, перестанут восприниматься как оправданные и потянут за собой всю цепочку. Если озвученные цифры правдивы, то стоимости AI-компаний и стратегии AI-инвесторов будут корректироваться.

3️⃣ Что с Nvidia?

DeepSeek доказал: сверхэффективные модели можно создавать без опоры на гипердорогие кластеры Nvidia. Да, GPU сейчас остаются ключевым элементом, но в будущем их могут потеснить универсальные чипы (например, RISC-V) и специализированные ASIC. Поэтому оптимизм в отношении роста спроса на GPU кажется излишним.

4️⃣ Риски для hyperscalers

AWS, Azure и другие крупные облачные провайдеры смогут адаптироваться, но удешевление моделей ограничит их возможности для наращивания и даже удержания маржи. Если же более дешёвые технологии обойдутся без масштабной инфраструктуры hyperscalers, им придётся пересматривать свои стратегии.

Итого: оптимизм по поводу Nvidia и hyperscalers слишком односторонний.ИМХО
С чем согласна: успех DeepSeek — не просто новость, это ожидаемый сигнал, что рынок фундаментальных ИИ-моделей взрослеет 🤓

Ну а я рада успеху китайских разработчиков еще и потому, что на мой взгляд ИИ — это важнейший инструмент, который не должен оказаться в ЛЮБЫХ одних руках ☝🏻

Pro Product

#Тренды #AI

Карьера или профессионализм?

Представьте ситуацию: кандидат блестяще сделал тестовое, знает все о JTBD, уверенно оперирует метриками и виртуозно презентует свои идеи на собеседовании... Но через месяц команда в панике – человек абсолютно недееспособен при столкновении с реальными задачами. Знакомо?

Проблема в том, что стандартный процесс найма оценивает в лучшем случае компетенции: hard и soft skills (маргинальные истории про найм "своих" рассматривать не будем). Презентацию этих навыков можно натренировать, к сожалению, даже если ты ими не обладаешь на деле. Кроме того:

❌ Прокачка презентации навыка может занимать примерно столько же сил и времени сколько, собственно, наработка самого навыка, не удивительно, что люди порой делают выбор в пользу первого и надеются на лучшее.
❌ Знание конкретных инструментов, методов, подходов и презентация чужих кейсов вовсе не означает способность все это применять. За эту способность отвечают метанавыки.

В чем разница?

🔘 Компетенции – это инструменты в вашем рюкзаке: знание UX, методов и подходов к работе с данными, фреймворков приоритизации и работы с метриками... Кстати, модель компетенций менеджеров в продуктовой компании я вижу так.
🔘 Метанавыки – это способность быстро находить нужный инструмент, менять или адаптировать его на лету или даже изобретать новый.

Если компетенции отвечают на вопрос «что?», то метанавыки – на вопросы «как?», «когда?/в каком случае?» и «зачем?».

Иными словами, метанавыки - это «операционная система», благодаря которой человек собственным уникальным образом обрабатывает информацию, учится и принимает решения. Именно она определяет, как профессионал применяет свои знания на практике в разных условиях.

Оценить метанавыки «на входе» объективно сложно. Но это как перейти от оценки «знает ли кандидат конкретную дорогу» к оценке «может ли он найти путь в кромешной темноте».
Для самого же продакта – осознание, что профессионализм во многом зависит от глубинных ментальных алгоритмов, может сильно изменить план развития и не только.

10 метанавыков, которые превращают человека в продакта

Итак, какие позиции, установки и реакции, на мой взгляд, говорят о том, что перед вами потенциально хороший продакт?
(подробнее - на слайде)

1️⃣ «Видит лес, а не деревья» | Системное мышление

2️⃣ «Очень быстро учится» | Learning Agility

3️⃣ «Ловит себя на когнитивных ошибках» | Мета-когниция

4️⃣«Меняет майндсет, как костюм» | Адаптивность

5️⃣«Способен двигаться в тумане» | Умение принимать решения в условиях неопределенности

6️⃣ «Сомневается даже в очевидном» | Критическое мышление

7️⃣ «Продукт — не я» | Объективность/осознанность

8️⃣ «Структурирует хаос» | Креативность

9️⃣ «Умеет вставать после падений» | Антихрупкость

1️⃣0️⃣ «Слышать, а не продавать» | Эмпатия

Вместо вывода

Парадокс в том, что метанавыки, которые делают тебя крутым продактом, могут мешать в карьерном росте. Критическое мышление может сделать тебя неудобным для корпоративной политики, а объективность и системное мышление — скучным, въедливым, холодным для команды, антихрупкость и способность действовать в любых условиях могут вызывать тревогу у твоего руководителя, но главное — не использование результатов твоего труда для продвижения себя (7️⃣) приведет к тому, что твоей работой без стеснения воспользуется кто-то с выраженной темной триадой в части метанавыков...

Возвращаясь к кейсу в начале: Быть или казаться? Как решать кого пускать в свою команду? — дело хозяйское. Весь мой спич — лишь напоминание о том, что какую бы ставку вы не сделали, рано или поздно жизнь потребует от вас баланса 😉

Pro Product

#Компетенции

🚀 Из B2B в B2C или обратно: реальны ли карьерные трансформации продактов?

Я часто слышу мнение, что B2B-шники — «ненастоящие продакты». Мол, «не продакты, не проджекты и вообще тут не нужны». С другой стороны, я слышу и такое: «Ой, он же B2C-шник, сейчас задолбает со своим интерфейсом, ты ему — нужно поисследовать, а он тебе: давайте просто выкатим и посмотрим».

B2B и B2C — это действительно две разные реальности. И хотя в основе работы лежит одно и то же — создание и донесение ценности, — путь к этому серьезно различается, как и люди, которые способны пройти этот путь легко и с большей вероятностью успешно.

Если СИЛЬНО обобщить

🔹 Продакт B2B — это архитектор и стратег, способный выстраивать сложные процессы и долгосрочные отношения.
В B2B продакт-менеджменте критически важны:

- Системное мышление для моделирования и реинжиниринга сложных бизнес-процессов.
- Бизнес-эмпатия для понимания широкого круга персон и их интересов в рамках одного процесса.
- Адаптивность при работе с юридическими, техническими и финансовыми требованиями на одинаково высоком уровне.
- Глубокая обучаемость для быстрого освоения отраслевой специфики.
- Антихрупкость для сохранения мотивации в длительных циклах разработки и продаж.

🔹 Продакт B2C — это экспериментатор, режиссёр пользовательского опыта, который неустанно ищет точки вовлечения и роста.
В B2C продакт-менеджменте ключевыми метанавыками являются:

- Креативность, позволяющая создавать эмоционально привлекательный UX и виральные кампании.
- Быстрая обучаемость для оперативной адаптации к новым трендам.
- Пользовательская эмпатия для повышения удобства использования.
- Антихрупкость, чтобы не страдать из-за неудачных экспериментов.
- Критическое мышление и навыки работы с данными.

‼️Наиболее часто используемые инструменты, а значит, и уровень компетенций в рамках одной и той же модели тоже будет отличаться.

Значит ли это, что B2B-шник не сможет стать B2C-шником (или наоборот)?

Я считаю, что сможет. Но нужно преодолеть свой главный страх (людей или цифр ☝🏻) и прокачать западающие навыки. Но первый шаг — найти мотивацию, а она может быть в обоих случаях.

Сравниваем B2B и B2C: что выбрать?

1️⃣ Зарплаты в B2B vs. B2C
💰 B2B-продакты в среднем зарабатывают больше, чем их B2C-коллеги.
B2B-продукты как правило дороже и сложнее технически, а продакты должны обладать глубокой экспертизой в той или иной сфере. А значит, выше порог входа и меньше конкуренция.
💰 В B2C зарплаты могут быть выше в топовых компаниях (Big Tech, маркетплейсы, финтех, EdTech), но в среднем рынок платит меньше, особенно в мобильных приложениях и digital-продуктах.

Вывод по зарплате: Переход из B2C в B2B перспективнее, если цель — более высокий доход.

2️⃣ Размер рынка труда
📊 B2C-рынок больше, потому что в нём работают больше компаний: от мобильных приложений до e-commerce и digital-сервисов. Входной барьер ниже, вакансий больше. В B2C продакт может легко перейти в другую индустрию (например, из маркетплейса в подписочный сервис).
📊 B2B-рынок меньше, но качественнее. Компании ищут продактов с экспертизой и платят им больше. Труднее зайти без отраслевого опыта.

Вывод по рынку труда: для быстрого поиска работы и маневренности привлекательнее B2C.

3️⃣ Котируемость опыта
🌍 Если цель — попасть в Big Tech (Google, Amazon, Microsoft, Meta, Apple, TikTok) или международные стартапы, стоит понимать, что B2C-опыт котируется выше, потому что такие компании делают массовые продукты.
🌍 Если цель — стать Chief Product Officer, VP of Product или консультировать бизнесы, B2B-опыт сильнее, потому что в нём выше барьеры входа и выше ценность экспертизы.

Вывод по котируемости: Для найма в Big Tech → B2C сильнее. Для роста в руководящие позиции → B2B перспективнее.

Итог
🔘 Если главная цель — зарплата и/или карьерный рост в VP/CPO, то B2B перспективнее.
🔘 Если главная цель — гибкость, постоянство занятости, Big Tech и стартапы, то B2C перспективнее.

А как работать с главным страхом и что подтягивать? Об этом — в следующих постах! 💪

Pro Product

#Компетенции

На самом деле ты не покупаешь — ты влюбляешься!

Начну с банальности: любовь и маркетинг гораздо ближе, чем кажется. И там, и там всё строится на эмоциях, привязанности и тонкой игре с ожиданиями. Мы привыкаем к любимым брендам так же, как к людям: предвкушаем встречу с партнером так же, как новую коллекцию или обновление любимого сервиса; совершаем импульсивные поступки под влиянием эмоций — будь то признание в любви или внезапная покупка «той самой» вещи.

И за всем этим стоит химия. Дофамин, окситоцин и адреналин — три главных гормона, которые сопровождают как романтическую привязанность, так и самые успешные маркетинговые стратегии. Как именно?

🔘 Дофамин: кайф от предвкушения
Этот гормон отвечает не за удовольствие, а за его ожидание. Ты не радуешься покупке — ты кайфуешь от самого процесса охоты!

- Apple: анонсы за полгода → ажиотаж → очереди.
- Netflix: «Продолжение следует…» → ещё одну серию — и спать.
- TikTok: бесконечный скроллинг в поисках нового дофаминового всплеска.

Идеальный маркетинг — это не «вот, держи», а «почти достал, попробуй ещё раз».

🔘 Окситоцин: бренды, которым ты веришь
Это гормон доверия и привязанности. Когда бренд становится «своим», ты возвращаешься снова и снова.

- Patagonia: Мы не продаём вещи, мы спасаем планету.
- Starbucks: Твой именной стаканчик — это не кофе, это забота.
- Lush: Не мыло, а философия осознанности.

Хочешь лояльных клиентов? Сделай так, чтобы покупка ощущалась как дружба.

🔘 Адреналин: эффект “Срочно!”
Этот гормон заставляет нас делать глупости быстро. Например, покупать кроссовки за $500, потому что «осталась последняя пара».

- Supreme: лимитированные дропы, вещи исчезают за секунды.
- Black Friday: «Купи сейчас, или завтра будет дороже!»
- Nike x Travis Scott: 3 миллиона желающих на 5000 пар.

Когда включается адреналин, здравый смысл уходит в офлайн.

С чего все начинается?
Как вы понимаете, влюбить в продукт — несложно, если ты знаешь, как работает мозг. Если продукт хорош, удержать тоже не составит труда. Но как и когда он становится по-настоящему хорошим? Когда продакт и команда сначала сами по уши влюбляются в своего пользователя.

Надеюсь, это про вас. Ну а если нет, то я вам этого искренне желаю 😉

Pro Product

#Философия

📈 7 пользовательских ожиданий, которые нужно знать каждому продакту

Как вы знаете, технологии формируют новые стандарты клиентских ожиданий. ИИ УЖЕ существенно трансформирует пользовательский опыт, предлагая новые паттерны взаимодействия, без глубокого понимания которых создание успешных даже не ИИ-продуктов сегодня становится затруднительным.

Я тут нашла интересную статью по теме, и позволю себе дополнить автора, сгруппировав #Тренды по степени универсальности, обогатив их характерными рисками, ограничениями и потенциальным влиянием. Enjoy!

Группа1️⃣: Однозначно большой тренд — внедрять.
Эти ожидания уже довольно распространены на рынке, потому что заданы крупными продуктами и широко применимы.

«Я готов подождать» → «Я хочу это сразу»
❌ Сомнения:
— В сложных сценариях пользователи могут предпочесть качество скорости (особенно актуально для b2b).
⚠️ Риски:
— Гонка за скоростью может снизить качество.
— Зависимость от дорогой инфраструктуры.
📊 Влияние на метрики:
— Влияет на метрики через высвобожденное время ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ. В зависимости от сферы применения можно, например, ↑SL. А это в свою очередь может повлиять на более высокоуровневые метрики, например, ↓отток (churn).

«Я сам займусь рутиной» → «Рутина уже выполнена»
❌ Сомнения:
— Автоматизация эффективна для повторяющихся и стандартизированных задач, в остальных случаях она может снизить качество и сгенерировать риски.
⚠️ Риски:
— Потеря контроля или деградация навыков.
— Ошибки в высокорисковых сферах (например, медицина).
📊 Влияние на метрики:
— Влияет на метрики через высвобожденное время СОТРУДНИКА: ↑продуктивности и, как следствие, возможно ↓операционных затрат или ↑эффективности операций.

«Место для творчества» → «Сделайте всё за меня»
❌ Сомнения:
— Иногда пользователи могут делать что-то ради удовольствия.
⚠️ Риски:
— «Готовое решение» может не учитывать уникальные нюансы и увеличить долю неквалифицированных пользователей.
📊 Влияние на метрики:
— Влияет на метрики через снижение порога входа: ↑CR в новых пользователей, ↓CAC и ↓Time to First Value и др.

Группа2️⃣: Неуниверсальный тренд — пробовать.
Эти ожидания заметны, но их влияние неоднозначно.

«Я настраиваю» → «Собрано специально для меня»
❌ Сомнения:
— В продуктах, где важна ширина и сложная специализация контента (образование), высокая степень конфиденциальности и контроль, это плохое решение.
⚠️ Риски:
— Информационные пузыри, зависимость, нестабильное качество выдачи.
— Этические вопросы.
📊 Влияние на метрики:
— ↑Retention и ↑Engagement.

«Я плачу за доступ» → «Я плачу за результат»
❌ Сомнения:
— Продукты для которых стабилен спрос и/или не всегда явный результат продолжат работать по подписке.
⚠️ Риски:
— Трудность определения и субъективность в оценке результата.
— ↓ Retention, AOV < ARPU, ↓ LTV при замене подписки.
📊 Влияние на метрики:
— ↑Retention, ↑ARPU, ↑LTV если это 2я монетизация (для отдельных фичей).

Группа 3️⃣: Возможно станет трендом — "держать руку на пульсе"
Эти изменения перспективны, но их массовое внедрение под вопросом.

«Я освою этот интерфейс» → «Интерфейс адаптируется под меня»
❌ Сомнения:
— Адаптивный UI контрпродуктивен для большинства b2b-продуктов, где критична стабильность и предсказуемость.
⚠️ Риски:
— Сложность разработки и тестирования адаптивных UI.
— Риск ошибок и ухудшения UX.
📊 Влияние на метрики:
— ↑Метрики онбординга, но ↑обращений в поддержку (DR).

«Инструмент не понимает контекст» → «Инструмент видит, что я делаю»
❌ Сомнения:
— AI пока плохо интерпретирует контекст.
⚠️ Риски:
— Проблемы с приватностью и безопасностью данных.
— Трудности анализа контекста в реальном времени.
📊 Влияние на метрики:
— ↑CRs, но ошибки и ↑обращений в поддержку (DR).

💡 Очевидно, что AI берёт на себя рутину, освобождая время для стратегии и творчества. Что остается нам? Видеть за технологиями людей: понимать что действительно хотят другие и что ценно, создавать смыслы, этично и эффективно управлять процессом.

Pro Product

#AI

🚀 B2B vs B2C: стратегия

Ваш фидбек вдохновил меня на продолжение темы трансформации, поэтому давайте препарируем модель компетенций и разберем, кому и что нужно подтянуть.

Сегодня — мое любимое — стратегия💡 И да, в этом посте говорим только о РАЗРАБОТКЕ, исполнение будет рассмотрено отдельно - в посте про Execution.

━━━━━━━━━━━━━━

💼 B2B
🧠Понимание клиента и его потребностей: Глубокое понимание бизнес-процессов клиента, их pain points и требований. Важно учитывать мнение множества стейкхолдеров.
⌛️ Горизонт: 3-5 лет (Gartner)
🎯 Модели приоритезации для отбора проектов/фичей в бэклог, ориентированные на оценку эффекта и оптимизацию затрат (Weighted Scoring - ваша кастомная модель для взвешивания, Lean Score, ICE)
☢️ Более высокие риски (хотя бы матрица рисков, еще лучше - Монте-Карло, Анализ чувствительности, Сценарный анализ, FMEA)
📈 В фазе анализа меньше внимания коротким трендам, больше всестороннему анализу внешней ситуации (SWOT, PESTLE, Porter's Five Forces, анализ конкурентов, интервью клиентов, JTBD, фаза жизненного цикла продукта)
💰 Финансовое моделирование: юнит-экономика, P&L
💸 Инвестиционная оценка (IRR, NPV, PBP, ROI, DCF), требует акцента на долгосрочную стабильность (NPV, DCF)
▫️ ⚖️ Legal: корпоративное, договорное и налоговое право, регуляторные требования и международные аспекты


━━━━━━━━━━━━━━

💁🏼‍♀️B2C
🫀Понимание клиента и его потребностей: Фокус на массовом пользователе, его поведении и предпочтениях. Обратная связь собирается быстро через аналитику и тесты.
⌛️ Горизонт: 6-12 мес (McKinsey)
🎯 Модели приоритезации для отбора проектов/фичей, ориентированные на охват и удовлетворенность пользователей (RICE, HEART, AARRR, Weighted Scoring - ваша кастомная модель для взвешивания)
🔜 Высокие требования к гибкости стратегии и скорости проверки гипотез
📈 В фазе анализа больше внимания трендам (конкурентный анализ с помощью данных, мониторинг соцсетей, анализ поисковых запросов, отслеживание технологических инноваций) и UX (CJM, JTBD, интервью), также важна фаза жизненного цикла продукта
💰 Финансовое моделирование: юнит-экономика, P&L
💸 Инвестиционная оценка (IRR, NPV, PBP, ROI, DCF), фокусируется на краткосрочной эффективности (PBP, ROI)
⚖️ Legal: защита прав потребителей, регулирование персональных данных, налоги, реклама

━━━━━━━━━━━━━━

💡 Что ОБЪЕДИНЯЕТ оба мира?

➖ Вектор:
✓ Bottom-up 🧠 — продвинь свое видение
✓ Top-down 🎯 — встройся в корп. цели

➖ Уровни зрелости команды:
1️⃣ Delivery → 2️⃣ Реактивная (фидбек) → 3️⃣ Проактивная (research) → 4️⃣ «Меняем правила игры»

➖ OKR-навигация:
○ Objective: "Захватить 20% рынка edtech к 2025"
○ Key Result 1: Запустить 3 новых продукта
○ Key Result 2: Снизить CAC на 35%

➖ Workflow РАЗРАБОТКИ стратегии
  🧩 Проблематизация (вектор, бизнес-мандат, симптомы → Problem Statement, Desired Outcomes)
  🔎 Strategic Discovery (рынок, конкуренты, тренды)
  👥 Выбор целевых сегментов / ICP
  📒 Черновой Backlog идей (invest-themes + Vision-Pitch + успешные Seed-Loop)
  🔖 Сценарирование (2–4 варианта)
  ☣️ Quant & Risk pass (NPV, capacity, RAIDD)
  ✅ Выбор целевого сценария, kill-критерии
  🗂 ROAM-план (Resolve / Own / Accept / Mitigate)
  📅 Сценарный Backlog + Roadmap (эпики, таймлайн, зависимости)
  🔄 Strategy Commit Review — квартальная встреча с Portfolio Steering
    • цель: подтвердить, что Roadmap → North-Star, ресурс укладывается в бюджет, риски покрыты
    • исход: «commit / доработать / не вписывается»
  🔄 Quarterly Strategy Refresh — вносим одобренные Vision / Seed идеи, не ждём год

━━━━━━━━━━━━━━

💬 Что забыла?

Pro Product

#Стратегия #Процессы #Компетенции #Инструменты

Талантам нужно помогать...

На выходных была в музее Теслы, и там меня охватило странное горькое чувство. Я вдруг остро осознала насколько его гениальность осталась недооценена при жизни, как много недополучило человечество. Для этого были и объективные причины: например, электродвигатель явно опередил своё время, а многие другие идеи были спорными. Но ключевые причины упущенных возможностей бесспорно шли изнутри.

Талант и потенциал часто остаются нереализованными из-за неумения продвинуть свои идеи и презентовать свою работу.

Потом я подумала, что в жизни мы постоянно сталкиваемся с подобными ситуациями, пусть и не такими драматичными и судьбоносными для человечества. Сколько талантливых, умных, деятельных людей, чьи идеи так и не находят своего места в мире? Или даже хуже — находят, но признание за это получают совсем другие.

Мы живём в мире, где даже гениальность далеко не всегда гарантируют успех. Часто всё упирается в удачу, связи, умение продать себя...

Можно страдать по этому поводу, а можно признать, что умение донести свои мысли и презентовать свою работу — это обязательная составляющая успеха.

Это не значит, что нужно сконцентрироваться только на этом или оставить любые принципы. Речь о том, чтобы находить баланс между глубиной мысли и доступностью её изложения. Ведь даже самая гениальная идея должна быть понята и принята, чтобы изменить мир. Или хотя бы просто чтобы вы получили ресурсы/премию 😉

В каких ситуациях навыки презентации очень важны для продакта?

1️⃣ Получение ресурсов
2️⃣ Поиск единомышленников, вовлечение команды, повышение эффективности ее работы
3️⃣ Эффективное донесение ценности продукта для потребителей
4️⃣ Атрибуция успешных результатов или правильная упаковка неудач
Как вы понимаете, это едва ли не самые важные моменты, поэтому не стоит в них не дорабатывать 🐈‍⬛

Как презентовывать работу?

С годами я пришла к частому использованию простого фреймворка, который помогает структурировать суть даже самых сложных кейсов, — это STAR (для презентации успеха) или STARL (для презентации неудач). Он подойдет для большинства рабочих ситуаций: от собеседования до выступления, хотя, конечно, требует адаптации под аудиторию и контекст.

✨ S — Ситуация
Контекст: жизненная или рабочая ситуация (в идеале — проблема и пруфы ее наличия, а также важные внешние факторы), акцент на конкретике и уникальных обстоятельствах.

✨ T — Задача
Цель/задача или вызов, который перед вами стоял (в идеале — метрика и ее ожидаемое изменение), какие требования и ограничения существовали.

✨ A — Действие
Шаги для достижения цели. Важно разделять свои действия и действиях команды или план/скоуп проекта.

✨ R — Результат
Эффект: факты, цифры, качественные улучшения и т.п. Плюсом будет обозначить, как измеряли/будете измерять и почему это достоверно.

✨ L — Уроки
Какие уроки были извлечены из ситуации, и как они могут быть использованы в будущем.

В первом комментарии пример применения фреймворка 😊 Любые совпадения с реальными людьми, событиями или организациями случайны и непреднамеренны 😈

‼️ВАЖНО
Если вы работаете/претендуете на позицию Senior+, обозначать эффект (ожидаемый или фактический) от вашей деятельности в цифрах обязательно. Поэтому для внешних презентаций нужно быть внимательным к NDA 👇🏻

1️⃣Опирайтесь на информацию, которую компания транслирует через открытые источники.
2️⃣ Старайтесь не использовать абсолютные цифры. Фокусируйтесь на конкретно своем влиянии, выражая эффект через прирост метрик. И будьте готовы ответить на вопрос "как вы определили это влияние и прирост?"
3️⃣ Если вам задают некорректный вопрос, не стесняйтесь обозначить границы, ссылаясь на NDA. Но при этом предложите свой этичный вариант ответа.

💡Если вы не будете фиксировать результаты своей работы, то в будущем вам будет сложно вспомнить детали и эффектно презентовать свои достижения. Вы рискуете добиться меньшего, чем заслуживаете. Поэтому всегда создавайте портфолио по ходу. 🤗

А какие фреймворки обычно используете вы?

Pro Product

#Инструменты

🚀 B2B vs B2C: Execution

Продолжаем упражнение. Сегодня — Execution💡 (без Лидерства, Discovery и Аналитики).
━━━━━━━━━━━━━━
💼 B2B
🔄 Процессы:
- Длинные циклы разработки с акцентом на качество и надежность.
- Гибридные методологии (waterfall + agile) для баланса между контролем и гибкостью.
- Бюджеты обычно выше, но распределены на длительные периоды.
- Соблюдение регуляторки на всех этапах разработки, особенно при интеграциях и работе с ПД.
🏛 Команда, структура, культура:
- Специализированные команды, часто с элементами иерархичности (не есть good practice).
- Четкое разделение ролей и ответственности (например, с помощью RACI-матрицы).
- Непрерывное улучшение: культура обучения и адаптации процессов для поддержания качества.
🎯 Релизная приоритезация:
- Story Mapping, MoSCoW.
🛠 Технологии:
- Low-code/no-code редко используется для создания (я не про фичу для клиентов) core-продуктов, чаще для вспомогательных модулей и Growth.
- CI/CD: Использование Jenkins.
🔧 Интеграции и кастомизация:
- Продукты должны легко интегрироваться с существующими системами клиентов.
- Должна быть заложена возможность кастомизации под нужды клиента.
🧪 Тестирование и подход к MVP:
- Акцент на качество и надежность продукта → обязательно регрессионное и нагрузочное тестирование, а также на соответствие регуляторным требованиям.
- MVP включает базовые функции, но с акцентом на стабильность.
- Пользовательское тестирование с помощью качественных методов.
🚀 Выкатка:
- Поэтапная: пилот → решение о масштабировании и/или доработках и/или признании неудачи
📄 Документация:
- Критична подробная документация для обучения сотрудников, пользователей и интеграций.
❌ Отношение к ошибкам:
- Ошибки могут стоить дорого. Важно минимизировать риски и быстро исправлять.
📈 Мониторинг:
- Используют корпоративные CRM, BI, ERP и т.п.
- Акцент на долгосрочные (CLTV, цикл сделки) и оперативные метрики. Формальные, периодические отчёты.
━━━━━━━━━━━━━━
💁🏼‍♀️ B2C
🔄 Процессы:
- Короткие циклы разработки с акцентом на скорость и гибкость.
- Гибкие методологии (Scrum, Kanban) для быстрых итераций.
- Бюджеты могут быть меньше, но циклы короче.
🏛 Команда, структура, культура:
- Плоские кросс-функциональные команды с высокой автономией.
- Минимум иерархии, акцент на collaboration.
- Data-driven подход: решения с опорой на данные.
🎯 Релизная приоритезация:
- RICE (когда гипотезы не дробятся), MoSCoW, Kano Model.
🛠 Технологии:
- Low-code/no-code активно используется, особенно на ранних этапах (MVP, прототипы).
- CI/CD: Использование GitLab CI.
🔧 Интеграции и кастомизация:
- Интеграции обычно ограничиваются ключевыми сервисами (платежи, аутентификация).
- Важна не кастомизация, а персонализация.
🧪 Тестирование и подход к MVP:
- Преобладают A/B-тесты и другие количественные методы.
- MVP может быть минималистичным, с акцентом на быстрый запуск и сбор обратной связи.
🚀 Выкатка:
- Поэтапная: A/B-тестирование → решение о масштабировании и/или доработках и/или признании неудачи
📄 Документация:
- Минимальна, акцент на интуитивно понятный UI.
❌ Отношение к ошибкам:
- Ошибки менее критичны, но важно быстрое исправление.
📈 Мониторинг:
- Преобладают reaitime-инструменты и веб-аналитика (Google Analytics, Mixpanel, Amplitude).
- Акцент на оперативных метриках, воронках и результатах экспериментов.
━━━━━━━━━━━━━━
💡 Общее: Workflow Execution:
  🎯 Декомпозиция стратегии → Team OKR/KPI
  🕵️‍♀️ Continuous Discovery (тактика)
   🛠 Приоритизация & Планирование итераций
  🔧 Dev → CI/CD → Pre-Release Gates
  🚀 Запуск фичи / эксперимента
  📊 Оценка
  🔄 Решение "что дальше" (roll-out / переработка / kill)
🔄 Перезапуск

Pro Product

#Процессы #Инструменты

Может ли харизма заменить всё остальное?

Некоторые вчерашние события напомнили мне одну #история👇🏻

Когда-то давно был у меня коллега, который был уверен, что руководитель может ни в чем не разбираться, кроме влияния на людей. Уточню — речь не о том, чтобы не быть IC, а именно про то, что не должен ни в чем разбираться. Более того, тех, кто умел что-то делать «руками», он нескрываемо презирал, ставя крест на их возможностях роста. Карьера его шла как по маслу, пока он рос в рамках коммерческих структур, но однажды гордыня и самомнение привели его на должность, связанную с продуктом.

Он начал действовать проверенными методами: найди «господина», сколоти банду, кошмарь чушпанов… Но оказалось, что тут так не катит: его стиль воспринимается как маргинальный, в "банду" собираются не самые сообразительные, но амбициозные ребята, а один сотрудник, не чурающийся поработать руками, оказывается эффективнее 5х "своих"…

В общем, в один момент он пришел примерно к такой же мизансцене, что мы видели вчера в овальном кабинете.

Но в чем он был не прав (если был)?

Слово «харизма» происходит от греческого *χάρισμα* — «божественный дар».
Вебер определял харизматическое лидерство как власть, основанную на исключительных качествах, которые воспринимаются как сверхъестественные.
Однако в современной бизнес-среде понятие исказили: сегодня «харизматичным» называют любого, кто умеет убеждать или эффектно себя подавать.

Типы харизмы:
🔘 Трансформационная (Стив Джобс, Мартин Лютер Кинг)
— Вдохновляет на прорывы, меняет парадигмы.
— Риск: Отрыв от реальности.

🔘 Нарциссическая (Элизабет Холмс, некоторые политики)
— Самолюбование, манипуляция восхищением или страхом.
— Риск: Культ личности вместо системного успеха.

🔘 Демократическая (Ингвар Кампрад, Нельсон Мандела)
— Эмпатия, включение команды в процесс.
— Риск: Воспринимается как слабость в агрессивных культурах.

🔘 Авторитарная (Джек Уэлч, военные лидеры)
— Контроль, решительность, сила.
— Риск: Подавление инакомыслия, текучка талантов.

🔘 «Тихая» (Уоррен Баффет, Мария Склодовская-Кюри)
— Влияние через знания, скромность, последовательность.
— Риск: Не работает в «театральных» сферах (продажи).

🔘 Социальная (Опра Уинфри, Ричард Брэнсон)
— Эмоциональные связи, «харизма друга».
— Риск: Стирание границ между личным и профессиональным.
...

✔️ Харизма даёт преимущество: помогает мотивировать, продавать идеи, сплачивать команды.

❌ Харизма бывает разная - то, что кажется харизматичным продавцам, далеко не всегда откликается аналитикам и разработчикам. А если кроме этого тебе нечего предъявить, начинаются проблемы.

Почему нельзя выехать на одной харизме?

1️⃣ Провалы из-за недостатка экспертизы
Харизма маскирует недостаток знаний лишь временно. Рано или поздно пробелы в экспертизе становятся фатальными.
— Пример: Элизабет Холмс не смогла привлечь профессиональных инвесторов в Theranos, т.к. не имела работающего прототипа (она привлекла и обманула богатых дилетантов).

2️⃣ Мотивационные качели
Эмоциональный импульс от харизматичного лидера краткосрочен. Без системной мотивации команда теряет интерес.
— Пример: После смерти Джобса Apple сохранила успех благодаря процессам, а не харизме Тима Кука.

3️⃣Риски импульсивных решений
Быстрые решения без консультаций с экспертами часто ведут к потерям.
— Пример: Илон Маск и Twitter/X — массовый уход рекламодателей из-за хаотичных изменений.

4️⃣ "Банды" и авторитаризм
В токсичных культурах харизма привлекает карьеристов, а не профессионалов.
— Пример: Enron: культура лояльности выше компетенции привела к краху.

5️⃣Этические риски
Харизма без ценностей скатывается в манипуляцию.
— Пример: Руководство Theranos и Enron использовало обаяние для мошенничества.

💡Харизма — это не панацея, а инструмент, который хорошо работает в связке с экспертизой и этикой и может быть неуместен и даже опасен. Харизма без содержания, как фейерверк: ярко, кратко, а иногда еще и кому-то под ноги.

Pro Product

#Компетенции #Инструменты