⚡️Про рынок платформ для экспериментов и A/B-тестирования

Руководители платформы для A/B-тестирования Trisigma от «Авито» поговорили с Коммерсантом о трендах этого рынка - получилось довольно занятно.

• Российскому рынку A/B-тестирования около трех лет. Его можно разделить на два сегмента. Первый — это компании, которые уже используют продукты для автоматизации таких тестов и платят за них. Его объем составляет 1,5–2 млрд руб. в год. Второй — более свободный: компании, которые пока не определились, покупать готовое решение или создавать свое. Этот сегмент эксперты оценивают в 5-7 млрд руб.

• Сегодня российский рынок продуктовой аналитики и платформ для экспериментов проходит путь от точечных и часто ручных проверок гипотез к системному управлению цифровыми продуктами на основе данных. На горизонте двух-трех лет совокупный объем рынка может вырасти до 10-15 млрд руб. за счет автоматизации труда и увеличения расходов компаний на присутствие в онлайне.

• Компании из банковского сектора, ритейла, e-commerce и райдтеха активно внедряют культуру экспериментов.

• На практике в числе самых популярных задач в этой области можно выделить UX и тестирование промомеханик (например, влияния цены на спрос), а также эксперименты над бэкенд-алгоритмами: поиском, рекомендациями, ранжированием. Но есть и более сложные сценарии, где A/B-тесты помогают быстрее проверять гипотезы, улучшать пользовательский опыт и принимать решения на основе данных.

Я ищу работу, ничего не могу найти, рынок трудоустройства стоит.

За последний год я все чаще слышу эту фразу.
Да, согласен, но при этом парадокс рынка в том, что сокращения и заморозка найма происходят одновременно с ростом отдельных компаний. Когда одни без предупреждения увольняют 30.000 сотрудников (да-да, камень в огород Oracle), вторые растут: придумывают новые направления, выводят новые продукты и нанимают команды.

01.tech как раз относятся ко вторым. Компания развивает платформенные решения в entertainment-направлении и прямо сейчас расширяет команды под международные проекты При быстром масштабировании они не теряют в качестве и условиях для соискателей.

У ребят открыты роли сразу по нескольким направлениям:

— C-level / Head
— Project Management
— Разработка / IT / Data
— Product Management
— Маркетинг
— HR / Recruitment
— Business Development
— Sales & Accounting

Если вы давно задумывались о следующем карьерном шаге или просто хотите следить за интересными возможностями на рынке — рекомендую посмотреть вакансии. Судя по динамике компании, новые роли появляются регулярно.

Следить за актуальными вакансиями можно тут t.me/be01team

Какие механики заставляют пользователя возвращаться снова и снова

Большинство людей думают, что лучшие продукты побеждают благодаря технологиям. На практике многие крупнейшие продукты мира выросли благодаря гораздо более простой вещи — пониманию человеческой психологии. Хотите расширить насмотренность и разобрать задачи из продуктовой практики и тестовых заданий? Подключайтесь на Разборы от редакции.

1. Возьмем ленты коротких видео. Многие считают, что секрет в алгоритмах рекомендаций. Но настоящая магия находится глубже. Лента не показывает пользователю только хорошие ролики. Наоборот, среди нескольких посредственных видео периодически появляется одно очень сильное попадание. Мозг начинает ожидать следующую награду. Работает принцип переменного вознаграждения, который десятилетиями изучается в поведенческой психологии. Не постоянное удовольствие удерживает внимание, а непредсказуемость.

2. Другой мощный механизм — незавершенный прогресс. Именно поэтому образовательные приложения, банковские сервисы и карьерные платформы постоянно показывают: осталось 10 XP до уровня, заполните еще 2 поля профиля, завершите урок и сохраните серию. Человек гораздо сильнее реагирует на незакрытый цикл, чем на завершенный результат. Иногда последние 5% пути мотивируют сильнее, чем первые 95%.

3. Еще один недооцененный крюк — эффект инвестиций. Чем больше времени, настроек, данных, документов, коллекций или истории действий пользователь создал внутри продукта, тем сложнее ему уйти. Именно поэтому лучшие сервисы стараются как можно быстрее заставить пользователя вложиться в систему. Лучший способ удержания — не подписка, а накопленная ценность.

4. Отдельная категория механик связана со страхом потери. Сервисы бронирования десятилетиями совершенствуют этот подход через сообщения вроде «осталось два варианта», «объект сейчас просматривают другие пользователи» или «цена скоро изменится». Поведенческая экономика давно показала, что люди сильнее переживают потерю потенциальной выгоды, чем радуются аналогичному приобретению. Поэтому страх упустить возможность часто работает лучше скидки.

5. Самые сильные продукты также превращают пользователя в главного героя. Когда приложение показывает вашу личную статистику за год, ваши достижения, привычки или прогресс, оно продает не цифры. Оно помогает человеку рассказать историю о самом себе. Люди охотно делятся такими результатами, потому что фактически делятся собственной идентичностью. Именно поэтому механики персональной аналитики так хорошо работают в спорте, обучении, финансах и карьере.

6. Еще одна важная механика — ощущение контроля. Когда вы отслеживаете доставку, видите движение курьера на карте или статус выполнения заказа, тревожность снижается. Не потому, что вы реально влияете на процесс, а потому что понимаете, что происходит. Во многих продуктах ощущение контроля оказывается важнее самого контроля.

Хотите расти в профессии продакта? Все возможности от редакции канала по ссылке. В мессенджере Max Fresh Product manager https://max.ru/FreshProductGo

Когда привлекать продуктовый аутсорсинг?

Одна из самых дорогих ошибок компаний — слишком рано нанимать продуктовую команду. Вторая по стоимости ошибка — слишком поздно привлекать внешнюю экспертизу. Если вам нужна помощь в росте продуктов и команды, пишите @SKoloskov (свыше 120 кейсов на 7 рынках), а если хотите расти в профессии продакта, возможности от редакции канала по ссылке.

1. За последние годы рынок сильно изменился. Если раньше продуктовый аутсорсинг ассоциировался исключительно с разработкой, то сегодня компании все чаще привлекают внешние команды для discovery, исследований, аналитики, проектирования продукта, построения стратегии и запуска новых направлений. Но работает это далеко не всегда.

2. Главное правило простое: продуктовый аутсорсинг нужен тогда, когда компании не хватает не рук, а конкретной экспертизы или скорости. Если внутри нет человека, который понимает, как провести customer discovery, построить систему метрик, посчитать unit-экономику, провести сегментацию клиентов или сформировать продуктовую стратегию, найм может занять месяцы. Внешняя команда позволяет получить эту экспертизу за недели.

3. Отдельный сценарий — запуск нового продукта. Очень часто компании совершают ошибку и сразу нанимают Head of Product, дизайнеров, аналитиков и разработчиков под идею, которая еще даже не прошла валидацию. В результате через полгода оказывается, что проблема была выбрана неправильно. Гораздо эффективнее сначала привлечь внешнюю продуктовую команду на discovery-фазу, проверить рынок, спрос, сегменты и экономику, а уже потом масштабировать внутреннюю организацию.

4. Еще один хороший кейс для аутсорсинга — ситуации, когда нужен взгляд со стороны. Любая внутренняя команда со временем начинает жить в собственной реальности. Появляются священные коровы, устоявшиеся гипотезы и решения, которые никто не оспаривает. Внешние продуктовые консультанты часто находят проблемы не потому, что умнее команды, а потому что не заражены внутренними предположениями.

Но есть важное ограничение. Нельзя отдавать на аутсорсинг ответственность за продукт. Можно отдать исследования, аналитику, фасилитацию стратегии, проектирование процессов или запуск экспериментов. Нельзя отдать ownership. Человек или команда внутри компании все равно должны принимать решения и нести ответственность за результат. Если этого владельца нет, никакой консультант ситуацию не спасет.

5. Самая распространенная причина провала продуктового аутсорсинга — размытая постановка задачи. Компании покупают "продуктовую трансформацию", "рост продукта" или "улучшение клиентского опыта". Это не задачи. Хорошая постановка выглядит иначе: увеличить конверсию в оплату на 20%, найти новые сегменты роста, проверить три бизнес-гипотезы, построить систему продуктовых метрик или запустить процесс экспериментов. Чем конкретнее результат, тем выше вероятность успеха.

6. Лучший формат работы — совместная работа с внутренней командой. Если через полгода после завершения проекта знания и процессы ушли вместе с подрядчиком, значит деньги были потрачены зря. Хороший продуктовый аутсорсинг не просто решает проблему. Он делает внутреннюю команду сильнее, чем она была до начала проекта.

Главный вопрос звучит так: "какой компетенции нам не хватает для следующего этапа роста бизнеса?". Именно на этот вопрос продуктовый аутсорсинг и должен отвечать.

За консультациями приходите @SKoloskov, также Fresh Product manager в MAX https://max.ru/FreshProductGo

За последние несколько лет я побывал в десятках профессиональных сообществ для продактов

И почти все они со временем приходят к одной и той же проблеме. Слишком много контента. Слишком много докладов. Слишком много людей. И слишком мало реальной пользы. В какой-то момент я понял, что мне самому не хватает совершенно других форматов. Места, где можно принести реальную проблему и получить помощь от людей, которые уже через это проходили.

Поэтому хочу запустить сразу две истории.

Для продуктовых руководителей и всех руководителей, кто внедряет продуктовый подход. CPO, VP Product, фаундеры продуктовых компаний. Закрытый чат и созвон раз в две недели. Формат Hot Seat. Один человек приносит проблему. Например: "Как перестроить продуктовую функцию?", "Что делать с 10 продактами, если половина не тянет?", "Как внедрить AI в продуктовую организацию?", "Как защищать бюджет перед CEO?". Остальные помогают. Никаких презентаций. Никакой воды. Только реальные управленческие кейсы от людей, которые сами отвечают за результат. Записаться можно в лс @SKoloskov.

Вторая история еще интереснее. Я называю ее Pet Product Studio и уже 3 раза пытался ее запустить. Это уже не про управление продуктами, а про запуск продуктов. Продакты, AI-инженеры, дизайнеры, аналитики, фаундеры. Люди, которые хотят не обсуждать идеи, а проверять их. Главный вопрос каждой встречи: "Какой продукт мы можем запустить за следующие 30 дней?". Раз в две недели собираемся, смотрим что протестировали, какие результаты получили, кому нужны люди в команду и где появились первые деньги. Подать заявку можно тут.

Обе истории на старте будут небольшими и по приглашениям. Без подписок, без курсов, без монетизации и без сложной структуры. Хочется сначала собрать сильных людей и проверить, возникает ли та самая магия, когда участники начинают помогать друг другу без каких-либо дополнительных стимулов.

За консультациями приходите @SKoloskov, также Fresh Product manager в MAX https://max.ru/FreshProductGo

Почему настоящее обучение продакта не состоит только из теории

Я знаю много случаев, когда толковые ребята выходят с курсов/стажировок с красивой теорией и теряются при первой встрече с пользователем и данными. Кажется, что “делать продукт удобнее” легко, но до тех пор, когда понимаешь, что твои гипотезы не работают. Такое желательно отрабатывать до серьезных ошибок на проектах, поэтому качественные стажировки — на вес золота.

Городские сервисы Яндекса запускают Go management — оплачиваемую стажировку для будущих продактов и проджектов с погружением в реальные задачи, данные и команду.

Как устроена программа:
• 3 месяца — онбординг, адаптация, работа в комьюнити и изучение процессов изнутри
• 6 месяцев — полноценная работа над реальными проектами с ментором, целями и запусками

Ждут студентов 3+ курса и выпускников, которые владеют английским и уверенно используют AI-инструменты. Стажировка занимает 40 часов в неделю — это полноценная занятость с официальным оформлением.

Среди задач у продакта:

— Находить точки роста, выдвигать гипотезы и проверять их на пользователях
— Делать продукт удобнее, опираясь на метрики
— Анализировать рынок
— Искать, где ИИ усилит продукт, и внедрять AI-инструменты

Стажировка для тех, кто хочет научиться запускать продукты, и собрать внушительное портфолио — оставляйте заявку здесь.

Компания зарабатывает не всегда на том, за что пользователь платит

• Например, многие банковские приложения активно развивают оплату ЖКХ. Кажется, что цель очевидна – заработать комиссию. Но в большинстве случаев комиссия там минимальна или ее нет вообще. Настоящая ценность в другом. Регулярные платежи помогают банку понимать состав семьи, район проживания, наличие недвижимости, дисциплину платежей, сезонность расходов и финансовую стабильность клиента. А это уже напрямую влияет на качество кредитного скоринга, персонализацию предложений и стоимость риска по кредитам.

• Или взять кэшбэк. Многие пользователи уверены, что банк раздает деньги ради лояльности. На практике хороший кэшбэк – это механизм переноса основных расходов клиента в экосистему банка. Если раньше человек тратил по карте 20% своих расходов, а теперь 80%, банк получает гораздо более точную картину его финансовой жизни. А значит лучше продает кредиты, рассрочки, инвестиции и страховки.

• Очень похожая история происходит в маркетплейсах. Со стороны кажется, что главная задача – продать товар. Но для многих площадок гораздо ценнее понять намерение покупки, чем сам факт покупки. Поисковые запросы, просмотры карточек, добавления в избранное, брошенные корзины и сравнения товаров часто дают больше стратегической ценности, чем отдельная транзакция. Именно поэтому маркетплейсы так активно развивают рекомендации и рекламные инструменты для продавцов.

• Посмотрите на сервисы доставки еды. Многие считают, что они зарабатывают на доставке. Но зрелые игроки обычно думают через частоту заказов. Если пользователь делает не 2 заказа в месяц, а 8, экономика меняется радикально. Поэтому подписки с бесплатной доставкой часто выглядят убыточными локально, но оказываются невероятно прибыльными на горизонте года за счет изменения привычки потребления.

• Еще более интересный пример – навигаторы. Кажется, что маршрут до точки Б не монетизируется вообще. Но данные о перемещении пользователей помогают понимать транспортные потоки, коммерческую привлекательность локаций, развитие районов и поведение аудитории. Иногда самый ценный актив продукта — это не функция, а данные, которые она генерирует.

Спрашивайте иначе: "Какую информацию, привычку или поведение создает эта функция?" Очень часто именно там находится настоящий источник прибыли, а не в самой фиче.

Если вам нужна помощь в росте продуктов и команды, пишите @SKoloskov (свыше 120 кейсов на 7 рынках), а если хотите расти в профессии продакта, возможности от редакции канала по ссылке.

Митап про управление продуктами и работу с данными

23 июня встречаемся с лидерами двух масштабных платформ для коммуникаций и командной работы DION от Т1 и Tables от МТС Web Services, чтобы узнать:

🔘как сделать продукт, который не только продают, но и покупают;
🔘как принимать решения, когда ошибки несут высокие риски;
🔘что важно для развития продукта и себя.

🕓 23 июня, 19:00
📍Санкт-Петербург, лофт Comnata Mars

В программе много неформального общения, еда, напитки и даже диджей! 🪩

Если работаете в аналитике, продукте или в целом хотите развиваться в ИТ — присоединяйтесь ⚡️


Реклама. Рекламодатель АО "Т1" , 18+
ИНН: 9714075174
erid: 2SDnjesQrZG

Полезные книги, чтобы переключиться на выходных (часть 2)

После книг от “Альпины Паблишер”, которые удалось прочитать за этот квартал, «Создателя ChatGPT», «Мыслящих машин Дженсена Хуанга», «Космос ближе», «Самой опасной книги» и «В поисках энергии» сложилось несколько довольно прикладных выводов.

1. Большинство компаний проигрывает не потому, что у них слабые сотрудники, а потому что они слишком долго принимают решения. Из истории OpenAI и Сэма Альтмана хорошо видно, что конкурентное преимущество сегодня все чаще создается скоростью обучения. Поэтому я бы рекомендовал измерять не только сроки разработки, но и время от появления идеи до принятия решения. Если на согласование уходит больше времени, чем на реализацию, проблема уже не в продукте, а в системе управления.

2. Nvidia напоминает, что настоящие деньги зарабатываются не на функциях, а на инфраструктуре. Большинство продуктовых команд обсуждает экраны, кнопки и сценарии пользователя, тогда как самые дорогие компании мира строят платформы, API, данные, вычислительные мощности и экосистемы. Полезный вопрос для любого продакта: какую часть нашего продукта через пять лет смогут использовать другие команды, продукты или компании?

3. История SpaceX показывает, что масштаб появляется не тогда, когда ты научился делать что-то сложное один раз, а когда научился делать это десятки и сотни раз подряд. Многие команды празднуют успешный запуск проекта, хотя гораздо важнее понять, можно ли повторить результат без героизма. После каждого крупного релиза стоит спрашивать не что получилось, а что теперь можно превратить в стандартный процесс.

4. «Самая опасная книга» (это про Улисса) заставляет задуматься о количестве правил, которые никто уже не может объяснить. Во многих продуктах есть процессы, согласования, комитеты и отчеты, которые создавались для старой версии компании. Полезное упражнение раз в квартал выбрать любой процесс и спросить: если бы мы запускали компанию сегодня, мы бы вообще его придумали?

5. «В поисках энергии» от Ергина неожиданно оказалась книгой не про энергетику, а про управление ограниченными ресурсами. Любая система развивается вокруг дефицита. Раньше дефицитом были энергия и сырье, сегодня чаще всего внимание команды и руководителей. Поэтому один из самых важных навыков лидера — не выбирать, что делать, а выбирать, что сознательно не делать ближайшие полгода.

Главный вывод из всех этих книг оказался одинаковым. Рост компании почти никогда не упирается в нехватку идей. Обычно он упирается в медленные решения, распыление ресурсов, лишние процессы и неспособность сфокусироваться на нескольких действительно важных вещах. Поэтому сильный руководитель отличается не количеством инициатив, которые запускает, а количеством лишнего, что он способен остановить.

Первая часть про книги была тут https://t.me/FreshProductGo/1697. Всем роста и творческого благополучия!

Надоели формальные конференции с бейджами и кофе-брейком — приезжайте на ULCAMP'26!

17–19 июля, Ульяновск, «Русский берег»

Три дня музыки, спорта, свежего воздуха и неформального общения. А ещё возможность послушать лекции от специалистов топовых ИТ-компаний.

Вас ждут:

заплывы на сапах, яхтах и катерах
квизы и спортивный фестиваль
концерты (Хмыров, ЛАУД, Drummatix, Errortica и другие).

Приезжайте и зовите коллег 👉
За билетом!

Кстати! С промокодом FRESH билет будет стоить на 10% дешевле.
Реклама АНО «Ульск.ИТ» ИНН: 7325996041 erid 2W5zFGf1Gmo

Мы недооцениваем масштаб изменений, которые происходят сейчас на стыке бизнеса и образования

Традиционная модель выглядела так: университет дает знания, студент их получает, а компания уже на рабочем месте превращает выпускника в специалиста. Эта схема работала десятилетиями, пока скорость изменений внутри бизнеса была ниже скорости обновления образовательных программ. Но сегодня ситуация изменилась. Во многих профессиях знания устаревают быстрее, чем студент успевает закончить обучение, поэтому компании все чаще начинают участвовать в подготовке специалистов еще на этапе обучения.

Недавно обратил внимание, что Авито открыл очередной набор на три магистерские программы, которые реализуются совместно с МФТИ и ВШЭ. Меня зацепил не сам факт набора, а подход. Программы строились на реальных кейсах компании, в их разработке участвовали более 300 специалистов, а среди преподавателей – действующие сотрудники Авито. По сути бизнес приходит в образование не с логотипом и спонсорскими деньгами, а со своей экспертизой, практиками принятия решений и реальными задачами.

Еще одна проблема многих образовательных программ заключается не в качестве преподавания, а в отсутствии контекста. Студент может знать методы машинного обучения, аналитику или продуктовые фреймворки, но не понимать, как эти знания используются в реальном бизнесе. Когда же обучение строится вокруг реальных задач компании, появляется понимание не только инструментов, но и того, какие проблемы они помогают решать.

Другой важный момент – бизнес передает не только знания, но и способ мышления. Как работать с данными, принимать решения в условиях неопределенности, искать компромиссы между интересами пользователя и экономикой продукта. Именно эти навыки обычно отличают сильных специалистов от людей, которые просто знают теорию. Для этого, кстати, наша команда запускала разборы кейсов.

Сами программы покрывают как технический, так и продуктовый трек. Для тех, кто развивается в аналитике, Data Science и ML, есть программы по машинному обучению в МФТИ и ВШЭ, где изучают рекомендательные системы, компьютерное зрение, генеративный ИИ и другие технологии, которые сегодня лежат в основе цифровых продуктов. Для продактов есть программа «Управление продуктом в IT-бизнесе» в ВШЭ. Что особенно интересно – она построена на реальной матрице компетенций продуктового менеджера. Обучение проектировалось не вокруг абстрактных дисциплин, а вокруг конкретных навыков, которыми должен обладать специалист, чтобы после выпуска быть готовым брать ответственность за продукт и работать с реальными задачами бизнеса.

Отдельно отмечу, что поступить можно из любого региона страны. Выпускники любых вузов получают доступ к качественному прикладному образованию и экспертизе одной из крупнейших технологических компаний страны независимо от того, где они учились раньше. По сути, это возможность сформировать фундамент для дальнейшей карьеры в продукте, аналитике или машинном обучении.

Именно такие форматы постепенно становятся новой нормой. Потому что в мире, где любую теорию можно изучить самостоятельно, главным дефицитом становится не доступ к информации, а доступ к реальным задачам, сильным практикам и способам мышления, которые используются внутри лучших технологических компаний.

Если интересно посмотреть подробнее:
– «Машинное обучение (ML) в цифровом продукте» в ФКН ВШЭ
– «Прикладное машинное обучение и анализ данных» в МФТИ
– «Управление продуктом в IT-бизнесе» в НИУ ВШЭ

Магистратура — это уже про тебя, а не про «так надо» 😎

«Управление цифровыми продуктами на международных рынках» от МГИМО и «Школы 21» — программа для тех, кто знает, чего хочет достичь через два года.

За время обучения студенты:
— изучают основы продуктового менеджмента, стратегию и маркетинг
— работают с данными, исследованиями и бизнес-моделями
— учатся работать с ИИ в продукте от инструментов роста до управления продуктом
— понимают, как работать с международными рынками и адаптацией продуктов.

Обучение гибридное — онлайн и в МГИМО и в кампусах «Школы 21» в Москве.
При этом ты получаешь все преимущества очного обучения:

🔹 реальные проекты от компаний — портфолио, которое говорит за тебя на собеседовании
🔹 рядом — такие же мотивированные люди, которые пришли сюда не случайно
🔹 на выходе — диплом МГИМО государственного образца
🔹 отсрочку от армии и студенческие льготы на время учебы

Время сделать шаг для себя — все детали на сайте.

Какие кейсы у продактов по запускам на новых рынках?

Многие пишут в резюме: запустил продукт в новой стране. Начинаешь задавать вопросы – и выясняется, что человек координировал перевод приложения, договорился с локальной платежкой и участвовал в запуске маркетинга. Это полезная работа, но она мало похожа на настоящий вывод продукта на новый рынок.

Для меня первый признак сильного продакта — он начинает рассказ не с запуска, а с того, почему вообще выбрали этот рынок?.Какие страны были в шорт-листе? По каким критериям сравнивали? Почему отказались от Польши и выбрали Узбекистан? Почему не Турция, а Казахстан? Если решение принималось только по размеру рынка, почти всегда потом возникают проблемы. Сильные команды обычно смотрят еще на конкуренцию, стоимость привлечения пользователя, зрелость инфраструктуры, регуляторику и то, насколько текущий продукт вообще можно адаптировать без переписывания половины системы.

Второй вопрос, который многое показывает: что пришлось выбросить из продукта? Обычно все рассказывают, какие функции добавили. Но настоящий опыт начинается тогда, когда приходится отказаться от того, что прекрасно работало дома. Например, в одной стране пользователи привыкли сначала оформить заказ, а потом оплачивать. В другой – наоборот, готовы платить только после получения товара. Или оказывается, что привычный сценарий авторизации вообще не вызывает доверия. Вывод на новый рынок почти всегда связан не с добавлением функций, а с отказом от собственных предположений.

Третий показатель – как человек работал без данных. На домашнем рынке есть историческая аналитика, сегменты, исследования, понятная экономика. В новой стране всего этого нет. Первые недели приходится принимать решения буквально после 20 интервью, сотни регистраций и нескольких десятков пользователей. Поэтому сильный продакт умеет быстро строить систему получения обратной связи: каждую неделю разговаривать с клиентами, встречаться с локальными партнерами, анализировать причины отказов и очень быстро менять гипотезы.

Четвертый кейс – локальная экосистема. Один из самых частых провалов международных запусков – желание построить все самостоятельно. На практике скорость выхода на рынок часто определяется не кодом, а партнерствами. Кто даст платежную инфраструктуру? Кто поможет с KYC? Через кого быстрее получить логистику? Какие государственные сервисы придется интегрировать? Иногда одна правильно выбранная интеграция экономит полгода разработки.

И, наверное, самый важный вопрос, который я задаю: что оказалось совсем не таким, как вы ожидали? Если человек честно рассказывает, что ошибся с сегментом, переоценил спрос, неправильно понял локальные привычки или три месяца строил функцию, которая никому не понадобилась, – это обычно хороший знак. Значит, он действительно принимал решения, а не просто сопровождал проект.

Гораздо ценнее умение быстро отказаться от собственных гипотез. Потому что новый рынок почти всегда оказывается не таким, каким его представляли в презентациях и Excel-таблицах. И выигрывает не тот, кто лучше подготовил план запуска, а тот, кто быстрее понял, что этот план уже нужно переписывать.

Новые инициативы от автора канала тут https://t.me/FreshProductGo/1792, а расширить насмотренность, включая запуски на новых рынках можно в Разборы кейсов, 76 разборов пришли, всего свыше 190 тестовых и реальных задач продактов. Плейлист доступен по ссылке, сайт разборов тут.

Вопросы для понимания, на чем лучше зарабатывать в продукте

После прошлого поста многие задали хороший вопрос: а как вообще понять, на чем компании выгоднее всего зарабатывать? Есть ощущение, что это какая-то магия, доступная только CEO и финансистам. На самом деле у сильных продактов есть несколько очень практичных приемов. Если вам нужна помощь в росте продуктов и команды, пишите @SKoloskov (свыше 120 кейсов на 7 рынках), а если хотите расти в профессии продакта, возможности от редакции канала по ссылке.

Первый вопрос, который надо задавать: если завтра запретить компании продавать основной продукт, что она будет спасать в первую очередь? Не что она рекламирует, а что будет защищать. Банк может отказаться от комиссии за переводы, но никогда не откажется от данных для скоринга. Маркетплейс может снизить комиссию продавцам, но не станет отключать рекламный кабинет. Именно здесь обычно находится настоящий двигатель экономики.

Второй прием – посмотреть, во что компания инвестирует непропорционально много ресурсов. Если небольшую функцию развивают пять команд, проводят десятки A/B-тестов и обсуждают на уровне топ-менеджмента, значит ее ценность намного выше, чем кажется пользователю. Например, многие банки годами инвестируют в персональные предложения. Не потому что любят баннеры, а потому что каждый дополнительный процент точности рекомендаций может приносить миллионы на кредитах, инвестициях или страховании.

Третий прием – искать лидирующий показатель, а не деньги. Деньги почти всегда являются следствием. Например, для подписочного бизнеса важнее не количество подписчиков, а количество людей, которые пережили третий месяц использования. Для маркетплейса – не число заказов, а количество продавцов с повторными продажами. Для банка – не количество карт, а доля расходов клиента, проходящих через его экосистему. Если найти показатель, после которого экономика начинает резко улучшаться, вы найдете и точку приложения усилий.

Четвертый вопрос – какая привычка пользователя стоит компании дороже всего? Например, если человек открывает банковское приложение каждый день, вероятность покупки других продуктов значительно выше. Если покупатель начинает искать товар сразу в маркетплейсе, а не в поисковике, стоимость его удержания падает. Если пользователь автоматически оформляет повторный заказ в сервисе доставки, компания начинает выигрывать не за счет одной транзакции, а за счет сформированной привычки. Лучшие продукты инвестируют именно в изменение поведения, а не в отдельную продажу.

Попробуйте ответить на вопрос: какую метрику директор продукта готов объяснять совету директоров каждый месяц? Не ту, что красиво смотрится в презентации, а ту, за которую его действительно оценивают. Именно вокруг этой метрики обычно строятся дорожная карта, эксперименты и распределение бюджета. Поэтому, когда вы придумываете новую функцию, сначала спросите: «Какое поведение пользователя она изменит?», «Какую новую информацию мы получим?» и «Какие продукты, сервисы или решения эта информация позволит продавать лучше?»

Зачастую самая прибыльная функция не монетизируется вообще. Она лишь создает условия, при которых все остальные продукты компании начинают работать значительно эффективнее. Именно такие механики обычно и строят долгосрочное конкурентное преимущество.

Также обратите внимание на предложения от редакции тут https://t.me/FreshProductGo/1792

✈️ ИИ может за минуту подготовить объёмное ТЗ. Проблема в том, что за убедительными формулировками часто скрываются общие требования, непроверяемые критерии и упущенные ограничения. Такой документ не ускоряет работу, а создаёт новые вопросы для команды.

🗓 8 июля в 20:00 МСК на открытом уроке разберем, какой контекст нужен нейросети для подготовки полезной документации. Вы узнаете, как превращать сырые идеи в структурированные требования, формулировать критерии приёмки, находить исключительные ситуации и готовить вопросы к заказчику и разработчикам. 

❗️ Отдельно разберём, где ИИ действительно экономит время, а где решение должен принимать специалист.

🖥 Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Нейросети для управления проектами и продуктами». Зарегистрируйтесь, чтобы оценить формат обучения и научиться получать от ИИ документы, с которыми команда сможет работать: https://otus.pw/dEQn/

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru