Закономерности остаются удивительно стабильными уже десятилетиями
Фокус продакта не только про Gartner Hype Cycle. Гораздо важнее понимать, какие силы реально двигают продукты, рынки и поведение пользователей. Есть несколько моделей, которые я бы поставил в обязательный набор любого сильного продакта.
1. S-Curve Innovation. Практически любая технология проходит одинаковый путь: медленный старт, взрывной рост, насыщение и плато. Очень многие продуктовые ошибки происходят из-за того, что команда находится на одной стадии, а думает, что уже на другой. Например, сегодня многие AI-продукты находятся в фазе гиперроста, а классические мобильные банки во многих странах уже давно живут на зрелом плато. От этого зависит всё: скорость инвестиций, ожидания по росту, стратегия продукта и даже найм команды.
2. Crossing the Chasm. Джеффри Мура. Она объясняет, почему тысячи продуктов успешно проходят этап ранних пользователей и умирают при попытке выйти на массовый рынок. Энтузиасты готовы терпеть баги, плохой UX и сырые сценарии ради новизны. Массовый рынок — нет. Многие команды считают, что проблема в маркетинге, хотя на самом деле продукт просто не преодолел пропасть между early adopters и mainstream-аудиторией.
3. Diffusion of Innovation Роджерса. По сути это карта распространения любого нового поведения. Очень полезно помнить, что большинство пользователей не хотят быть первыми. Если продуктом пользуются только технологические энтузиасты, это не значит, что он готов к масштабированию. Многие продакты переоценивают размер своего рынка именно из-за этой ошибки.
4. Power Law Distribution. Наверное, самая недооцененная концепция в продукте. В большинстве рынков ценность распределена неравномерно. 5% клиентов могут приносить 50% выручки. 1% функций может генерировать половину использования продукта. 10% экспериментов могут давать 90% роста. Когда начинаешь смотреть на продукт через степенные распределения, приоритеты меняются очень быстро.
5. The Innovator's Dilemma Клейтона Кристенсена. Очень полезна для продуктовых лидеров. Практически любая успешная компания начинает проигрывать не потому, что плохо работает. А потому что слишком хорошо обслуживает текущих клиентов и пропускает новые рынки. История Kodak, Nokia, BlackBerry, Yahoo и десятков других компаний развивалась по одному сценарию.
6. Амаровский закон (Amara's Law). Люди переоценивают эффект технологий в краткосрочной перспективе и недооценивают в долгосрочной. Если посмотреть на блокчейн, AI, VR, электромобили или крипту, практически каждая технология проходила через этот цикл. Для продакта это один из лучших инструментов борьбы с FOMO.
7. Compounding Effects. Накопительный эффект маленьких улучшений. Большинство людей ищут революционные фичи. Большинство больших продуктов растут за счет сотен улучшений по 0,5-1%. Конверсия, скорость загрузки, удержание, рекомендации, онбординг, поиск, уведомления. Каждое изменение кажется незначительным, но вместе они создают кратный результат.
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.
Фокус продакта не только про Gartner Hype Cycle. Гораздо важнее понимать, какие силы реально двигают продукты, рынки и поведение пользователей. Есть несколько моделей, которые я бы поставил в обязательный набор любого сильного продакта.
1. S-Curve Innovation. Практически любая технология проходит одинаковый путь: медленный старт, взрывной рост, насыщение и плато. Очень многие продуктовые ошибки происходят из-за того, что команда находится на одной стадии, а думает, что уже на другой. Например, сегодня многие AI-продукты находятся в фазе гиперроста, а классические мобильные банки во многих странах уже давно живут на зрелом плато. От этого зависит всё: скорость инвестиций, ожидания по росту, стратегия продукта и даже найм команды.
2. Crossing the Chasm. Джеффри Мура. Она объясняет, почему тысячи продуктов успешно проходят этап ранних пользователей и умирают при попытке выйти на массовый рынок. Энтузиасты готовы терпеть баги, плохой UX и сырые сценарии ради новизны. Массовый рынок — нет. Многие команды считают, что проблема в маркетинге, хотя на самом деле продукт просто не преодолел пропасть между early adopters и mainstream-аудиторией.
3. Diffusion of Innovation Роджерса. По сути это карта распространения любого нового поведения. Очень полезно помнить, что большинство пользователей не хотят быть первыми. Если продуктом пользуются только технологические энтузиасты, это не значит, что он готов к масштабированию. Многие продакты переоценивают размер своего рынка именно из-за этой ошибки.
4. Power Law Distribution. Наверное, самая недооцененная концепция в продукте. В большинстве рынков ценность распределена неравномерно. 5% клиентов могут приносить 50% выручки. 1% функций может генерировать половину использования продукта. 10% экспериментов могут давать 90% роста. Когда начинаешь смотреть на продукт через степенные распределения, приоритеты меняются очень быстро.
5. The Innovator's Dilemma Клейтона Кристенсена. Очень полезна для продуктовых лидеров. Практически любая успешная компания начинает проигрывать не потому, что плохо работает. А потому что слишком хорошо обслуживает текущих клиентов и пропускает новые рынки. История Kodak, Nokia, BlackBerry, Yahoo и десятков других компаний развивалась по одному сценарию.
6. Амаровский закон (Amara's Law). Люди переоценивают эффект технологий в краткосрочной перспективе и недооценивают в долгосрочной. Если посмотреть на блокчейн, AI, VR, электромобили или крипту, практически каждая технология проходила через этот цикл. Для продакта это один из лучших инструментов борьбы с FOMO.
7. Compounding Effects. Накопительный эффект маленьких улучшений. Большинство людей ищут революционные фичи. Большинство больших продуктов растут за счет сотен улучшений по 0,5-1%. Конверсия, скорость загрузки, удержание, рекомендации, онбординг, поиск, уведомления. Каждое изменение кажется незначительным, но вместе они создают кратный результат.
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.
👍6🔥1
Как траблшутинг помогает решать проблемы продакт-менеджера?
В большинстве компаний проблемы диагностируют очень поверхностно. Упала конверсия - значит проблема в UX. Упали продажи - значит проблема в маркетинге. Пользователи жалуются - значит проблема в продукте. Но если посмотреть разборы крупных инцидентов в банках, маркетплейсах, финтехе и SaaS-компаниях, оказывается, что реальная причина почти всегда находится на один-два уровня глубже. Например, команда несколько месяцев улучшает онбординг из-за падения регистрации, а потом выясняется, что проблема появилась после изменения логики атрибуции рекламных каналов и пользователи никуда не исчезали. Просто аналитика начала считать их по-другому. Нужна помощь с ростом бизнеса и процессов? Пишите @SKoloskov или заполните короткую форму тут.
1. Один из самых полезных приемов в траблшутинге - искать не проблему, а первое место, где данные начинают отличаться от нормы. Допустим, выручка маркетплейса упала на 15%. Большинство команд начинают анализировать выручку. Сильные команды начинают раскручивать цепочку: количество заказов, количество покупателей, конверсия в покупку, добавления в корзину, просмотры карточек, поисковые запросы. Очень часто оказывается, что падение выручки началось не в оплате и не в корзине, а в поиске, где после обновления алгоритма пользователи стали хуже находить нужные товары. Внешне проблема выглядит как финансовая, а источник находится в совершенно другом месте продукта.
2. Еще одна распространенная ошибка - смотреть на средние показатели. Например, удержание пользователей снизилось с 35% до 30%. На первый взгляд проблема общая. Но когда начинается нормальный траблшутинг, выясняется, что удержание осталось прежним у всех старых пользователей и даже выросло у Android-аудитории. Просадка целиком создается новыми пользователями iPhone из одного рекламного канала. Половина продуктовых кризисов перестает быть кризисами после нормальной сегментации данных. Поэтому сильные продакты редко смотрят на общий показатель. Они почти всегда ищут сегмент, который создает проблему.
3. Отдельный класс проблем связан с так называемыми "ложными виновниками". Например, после релиза резко выросло количество ошибок. Все начинают искать проблему в коде последнего релиза. Через неделю выясняется, что реальная причина - партнерская интеграция, которая изменила формат данных. Или наоборот: команда месяц обвиняет внешних партнеров, а проблема оказывается в новом механизме кэширования. Поэтому хороший траблшутинг всегда начинается с карты изменений. Что поменялось в продукте, инфраструктуре, процессах, данных, маркетинге и внешних интеграциях за последние недели. Очень часто ответ находится именно там.
4. Есть интересное правило крупных продуктовых компаний: если причина кажется очевидной в первые 30 минут расследования, скорее всего она неверная. Потому что настоящие системные проблемы обычно возникают на стыке функций. Продажи обвиняют продукт, продукт обвиняет разработку, разработка обвиняет инфраструктуру, а проблема находится в процессе между ними. Например, одна команда отвечает за привлечение пользователей, другая за активацию, третья за удержание. Пока каждая смотрит только на свой участок, никто не видит полную картину.
Сильные продакты часто кажутся медленными в первые часы кризиса. Они не бегут сразу чинить. Они сначала ставят диагноз. А в продукте правильный диагноз обычно стоит намного дороже самого решения.
Нужна помощь с ростом бизнеса и процессов? Пишите @SKoloskov или заполните короткую форму тут.
Всем роста! Сайт команды с курсами и полезными материалами.
В большинстве компаний проблемы диагностируют очень поверхностно. Упала конверсия - значит проблема в UX. Упали продажи - значит проблема в маркетинге. Пользователи жалуются - значит проблема в продукте. Но если посмотреть разборы крупных инцидентов в банках, маркетплейсах, финтехе и SaaS-компаниях, оказывается, что реальная причина почти всегда находится на один-два уровня глубже. Например, команда несколько месяцев улучшает онбординг из-за падения регистрации, а потом выясняется, что проблема появилась после изменения логики атрибуции рекламных каналов и пользователи никуда не исчезали. Просто аналитика начала считать их по-другому. Нужна помощь с ростом бизнеса и процессов? Пишите @SKoloskov или заполните короткую форму тут.
1. Один из самых полезных приемов в траблшутинге - искать не проблему, а первое место, где данные начинают отличаться от нормы. Допустим, выручка маркетплейса упала на 15%. Большинство команд начинают анализировать выручку. Сильные команды начинают раскручивать цепочку: количество заказов, количество покупателей, конверсия в покупку, добавления в корзину, просмотры карточек, поисковые запросы. Очень часто оказывается, что падение выручки началось не в оплате и не в корзине, а в поиске, где после обновления алгоритма пользователи стали хуже находить нужные товары. Внешне проблема выглядит как финансовая, а источник находится в совершенно другом месте продукта.
2. Еще одна распространенная ошибка - смотреть на средние показатели. Например, удержание пользователей снизилось с 35% до 30%. На первый взгляд проблема общая. Но когда начинается нормальный траблшутинг, выясняется, что удержание осталось прежним у всех старых пользователей и даже выросло у Android-аудитории. Просадка целиком создается новыми пользователями iPhone из одного рекламного канала. Половина продуктовых кризисов перестает быть кризисами после нормальной сегментации данных. Поэтому сильные продакты редко смотрят на общий показатель. Они почти всегда ищут сегмент, который создает проблему.
3. Отдельный класс проблем связан с так называемыми "ложными виновниками". Например, после релиза резко выросло количество ошибок. Все начинают искать проблему в коде последнего релиза. Через неделю выясняется, что реальная причина - партнерская интеграция, которая изменила формат данных. Или наоборот: команда месяц обвиняет внешних партнеров, а проблема оказывается в новом механизме кэширования. Поэтому хороший траблшутинг всегда начинается с карты изменений. Что поменялось в продукте, инфраструктуре, процессах, данных, маркетинге и внешних интеграциях за последние недели. Очень часто ответ находится именно там.
4. Есть интересное правило крупных продуктовых компаний: если причина кажется очевидной в первые 30 минут расследования, скорее всего она неверная. Потому что настоящие системные проблемы обычно возникают на стыке функций. Продажи обвиняют продукт, продукт обвиняет разработку, разработка обвиняет инфраструктуру, а проблема находится в процессе между ними. Например, одна команда отвечает за привлечение пользователей, другая за активацию, третья за удержание. Пока каждая смотрит только на свой участок, никто не видит полную картину.
Сильные продакты часто кажутся медленными в первые часы кризиса. Они не бегут сразу чинить. Они сначала ставят диагноз. А в продукте правильный диагноз обычно стоит намного дороже самого решения.
Нужна помощь с ростом бизнеса и процессов? Пишите @SKoloskov или заполните короткую форму тут.
Всем роста! Сайт команды с курсами и полезными материалами.
🔥5❤3👍1
Не все проекты растут сами по себе. Иногда нужен человек, который умеет превратить хорошую идею в работающий результат.
Сейчас в 01.tech ищут Growth Manager — человека, который будет вести проекты от запуска до достижения бизнес-целей.
Это роль на стыке операционного управления, бизнеса и роста. Нужно выстраивать работу команд, управлять приоритетами, бюджетами и сроками, работать со стейкхолдерами, анализировать результаты и помогать проектам двигаться быстрее там, где другие начинают буксовать.
Будет особенно интересно тем, кто уже запускал новые направления, собирал команды с нуля, а также использует AI как полноценный рабочий инструмент, а не просто экспериментирует с ним время от времени.
Со стороны компании — масштабные проекты, прозрачные карьерные треки, сильное профессиональное окружение и возможность влиять на бизнес.
Плюс гибкий формат работы, отсутствие микроменеджмента, ДМС, спорт, психолог, оплачиваемые отпуска и другие вещи, которые помогают концентрироваться на работе, а не на организационных вопросах.
отклик – в боте 01
Сейчас в 01.tech ищут Growth Manager — человека, который будет вести проекты от запуска до достижения бизнес-целей.
Это роль на стыке операционного управления, бизнеса и роста. Нужно выстраивать работу команд, управлять приоритетами, бюджетами и сроками, работать со стейкхолдерами, анализировать результаты и помогать проектам двигаться быстрее там, где другие начинают буксовать.
Будет особенно интересно тем, кто уже запускал новые направления, собирал команды с нуля, а также использует AI как полноценный рабочий инструмент, а не просто экспериментирует с ним время от времени.
Со стороны компании — масштабные проекты, прозрачные карьерные треки, сильное профессиональное окружение и возможность влиять на бизнес.
Плюс гибкий формат работы, отсутствие микроменеджмента, ДМС, спорт, психолог, оплачиваемые отпуска и другие вещи, которые помогают концентрироваться на работе, а не на организационных вопросах.
отклик – в боте 01
🔥3❤2
Как применить продуктовый подход и создать ИИ-ассистента
На сбор и подготовку документов для защиты инициативы уходит куча времени: собрать исследования, тесты, метрики, финансовую модель, согласовать с аналитиками... 🙄
Мы в Авито решили, что можно автоматизировать процесс, и сделали это через продуктовый подход: формализовали вопросы для каждой стадии, собрали эталонные ответы и заточили модели на решение конкретных задач.
Сейчас продакты Авито используют ИИ для черновиков, поиска слабых мест и подготовки саммари.
[Подробности в статье руководителя офиса управления продуктом в Авито]
На сбор и подготовку документов для защиты инициативы уходит куча времени: собрать исследования, тесты, метрики, финансовую модель, согласовать с аналитиками... 🙄
Мы в Авито решили, что можно автоматизировать процесс, и сделали это через продуктовый подход: формализовали вопросы для каждой стадии, собрали эталонные ответы и заточили модели на решение конкретных задач.
Сейчас продакты Авито используют ИИ для черновиков, поиска слабых мест и подготовки саммари.
[Подробности в статье руководителя офиса управления продуктом в Авито]
❤1👍1
Промпты уровня CEO
Все вокруг говорят про Claude Code и Codex. Пока разбираюсь, так ли они хороши на самом деле, и действительно ли упрощают жизнь. И для систематизации послушаю курс Александра Горного, который обещает за следующую неделю научить всему самому главному. Я пока в тему поста сохранил такие промпты:
1. Найди скрытый рынок стоимостью $100 млн. Выступи как фонд Andreessen Horowitz. Проанализируй отрасль ниже. Найди сегменты клиентов, которых никто не обслуживает качественно. Не ищи большие рынки. Ищи рынки, которые выглядят слишком маленькими, сложными или неинтересными для крупных игроков. Покажи почему именно там может появиться компания стоимостью более $100 млн.
2. Найди что рынок считает невозможным. Проанализируй отрасль и найди убеждения, которые большинство участников считает истиной. Для каждого предположения покажи, что произойдет, если оно окажется ложным.
3. Проведи анализ второго порядка. Для каждого продукта, сервиса или бизнес-модели ниже покажи не прямой эффект, а эффекты второго и третьего порядка. Например: платежи улучшают скоринг, скоринг улучшает кредитный портфель, кредитный портфель позволяет снизить ставки, снижение ставок увеличивает долю рынка.
4. Найди активы, которые компания не считает активами. Проанализируй бизнес и найди недооцененные активы. Это могут быть данные, доверие пользователей, бренд, платежные сценарии, логистика, частота использования, партнерства, процессы или поведенческие привычки пользователей. Для каждого покажи потенциальную стоимость.
5. Найди самый ценный вопрос компании. Представь, что стоимость компании зависит только от одного решения, которое необходимо принять в ближайшие 12 месяцев. Найди этот вопрос. Покажи альтернативные сценарии и последствия каждого.
6. Найди источник монополии. Проанализируй бизнес и покажи, что может создать устойчивое преимущество на горизонте 10 лет. Не используй слово "технология". Ищи данные, привычки, инфраструктуру, регуляторику, сетевые эффекты, дистрибуцию и экосистему.
7. Найди будущий центр прибыли. Проанализируй все функции продукта. Покажи какие функции сегодня выглядят второстепенными, но через 5 лет могут стать главным источником выручки компании.
8. Проведи аудит через капитализацию. Представь, что через 10 лет компания стоит в 20 раз дороже. Какие решения руководители приняли в первый год, которые большинство конкурентов считало странными или ошибочными?
9. Найди следующий рынок после текущего. Не анализируй текущий рынок. Проанализируй, какие рынки появятся благодаря успеху текущего бизнеса. Покажи цепочку создания новых отраслей вокруг существующего продукта.
10. Найди скрытые зависимости бизнеса. Покажи какие метрики руководство считает ключевыми. Затем найди показатели, которые на самом деле определяют эти метрики, но редко попадают в отчеты.
11. Проведи вскрытие компании через 5 лет. Представь, что через 5 лет компания потеряла 80% стоимости. Не описывай кризис. Опиши решения, которые принимались за несколько лет до него и казались разумными в момент принятия.
Кстати, очень в тему новые инициативы от автора канала тут https://t.me/FreshProductGo/1792, а расширить насмотренность, включая запуски на новых рынках можно в Разборы кейсов.
Все вокруг говорят про Claude Code и Codex. Пока разбираюсь, так ли они хороши на самом деле, и действительно ли упрощают жизнь. И для систематизации послушаю курс Александра Горного, который обещает за следующую неделю научить всему самому главному. Я пока в тему поста сохранил такие промпты:
1. Найди скрытый рынок стоимостью $100 млн. Выступи как фонд Andreessen Horowitz. Проанализируй отрасль ниже. Найди сегменты клиентов, которых никто не обслуживает качественно. Не ищи большие рынки. Ищи рынки, которые выглядят слишком маленькими, сложными или неинтересными для крупных игроков. Покажи почему именно там может появиться компания стоимостью более $100 млн.
2. Найди что рынок считает невозможным. Проанализируй отрасль и найди убеждения, которые большинство участников считает истиной. Для каждого предположения покажи, что произойдет, если оно окажется ложным.
3. Проведи анализ второго порядка. Для каждого продукта, сервиса или бизнес-модели ниже покажи не прямой эффект, а эффекты второго и третьего порядка. Например: платежи улучшают скоринг, скоринг улучшает кредитный портфель, кредитный портфель позволяет снизить ставки, снижение ставок увеличивает долю рынка.
4. Найди активы, которые компания не считает активами. Проанализируй бизнес и найди недооцененные активы. Это могут быть данные, доверие пользователей, бренд, платежные сценарии, логистика, частота использования, партнерства, процессы или поведенческие привычки пользователей. Для каждого покажи потенциальную стоимость.
5. Найди самый ценный вопрос компании. Представь, что стоимость компании зависит только от одного решения, которое необходимо принять в ближайшие 12 месяцев. Найди этот вопрос. Покажи альтернативные сценарии и последствия каждого.
6. Найди источник монополии. Проанализируй бизнес и покажи, что может создать устойчивое преимущество на горизонте 10 лет. Не используй слово "технология". Ищи данные, привычки, инфраструктуру, регуляторику, сетевые эффекты, дистрибуцию и экосистему.
7. Найди будущий центр прибыли. Проанализируй все функции продукта. Покажи какие функции сегодня выглядят второстепенными, но через 5 лет могут стать главным источником выручки компании.
8. Проведи аудит через капитализацию. Представь, что через 10 лет компания стоит в 20 раз дороже. Какие решения руководители приняли в первый год, которые большинство конкурентов считало странными или ошибочными?
9. Найди следующий рынок после текущего. Не анализируй текущий рынок. Проанализируй, какие рынки появятся благодаря успеху текущего бизнеса. Покажи цепочку создания новых отраслей вокруг существующего продукта.
10. Найди скрытые зависимости бизнеса. Покажи какие метрики руководство считает ключевыми. Затем найди показатели, которые на самом деле определяют эти метрики, но редко попадают в отчеты.
11. Проведи вскрытие компании через 5 лет. Представь, что через 5 лет компания потеряла 80% стоимости. Не описывай кризис. Опиши решения, которые принимались за несколько лет до него и казались разумными в момент принятия.
Кстати, очень в тему новые инициативы от автора канала тут https://t.me/FreshProductGo/1792, а расширить насмотренность, включая запуски на новых рынках можно в Разборы кейсов.
🔥3❤2👍2👌1
Новый стандарт в найме продактов: компании предпочитают выращивать их через буткемпы
Долгое время главным сигналом были строчки в резюме: сколько лет опыта, в каких компаниях работал, какие продукты запускал человек. Но в последние годы крупные технологические компании все чаще делают ставку совсем на другое — способность быстро учиться внутри их продуктовой среды.
Причина довольно проста. У каждого сильного продукта есть своя внутренняя логика принятия решений. Где-то все начинается с глубинных интервью, где-то — с анализа данных, где-то — с десятков быстрых экспериментов. Формально профессия называется одинаково, но на практике два продакта с одинаковым опытом могут принимать совершенно разные решения.
Поэтому сегодня все больше компаний не ждут, пока рынок «вырастит» идеального кандидата, а создают собственные программы подготовки. Причем ценность таких программ не столько в лекциях, сколько в возможности несколько месяцев работать рядом с людьми, которые каждый день принимают реальные продуктовые решения.
Обратил внимание на итоги буткемпа ВКонтакте и VK Education. На программу поступило более 3 тысяч заявок со всей страны. После нескольких этапов отбора участники проходили интенсив с действующими CPO и руководителями продуктов, разбирали реальные кейсы, защищали решения и получали постоянную обратную связь. В итоге 19 участников получили оферы в продуктовые команды VK.
Самое интересное здесь даже не цифры. По сути, компания проверяет кандидатов не через классическое собеседование, а инвестирует в их обучение и проверяет через реальные рабочие ситуации: как мыслят, как работают с неопределённостью, умеют ли защищать гипотезы, анализировать данные и менять решение, если эксперимент показал обратный результат.
Мне кажется, именно такой подход постепенно становится новым стандартом. Вместо поиска «готового продакта» компании начинают выращивать специалистов под собственную продуктовую культуру и систему принятия решений. И в долгосрочной перспективе это может оказаться гораздо эффективнее, чем бесконечная конкуренция за опытных специалистов на рынке.
Долгое время главным сигналом были строчки в резюме: сколько лет опыта, в каких компаниях работал, какие продукты запускал человек. Но в последние годы крупные технологические компании все чаще делают ставку совсем на другое — способность быстро учиться внутри их продуктовой среды.
Причина довольно проста. У каждого сильного продукта есть своя внутренняя логика принятия решений. Где-то все начинается с глубинных интервью, где-то — с анализа данных, где-то — с десятков быстрых экспериментов. Формально профессия называется одинаково, но на практике два продакта с одинаковым опытом могут принимать совершенно разные решения.
Поэтому сегодня все больше компаний не ждут, пока рынок «вырастит» идеального кандидата, а создают собственные программы подготовки. Причем ценность таких программ не столько в лекциях, сколько в возможности несколько месяцев работать рядом с людьми, которые каждый день принимают реальные продуктовые решения.
Обратил внимание на итоги буткемпа ВКонтакте и VK Education. На программу поступило более 3 тысяч заявок со всей страны. После нескольких этапов отбора участники проходили интенсив с действующими CPO и руководителями продуктов, разбирали реальные кейсы, защищали решения и получали постоянную обратную связь. В итоге 19 участников получили оферы в продуктовые команды VK.
Самое интересное здесь даже не цифры. По сути, компания проверяет кандидатов не через классическое собеседование, а инвестирует в их обучение и проверяет через реальные рабочие ситуации: как мыслят, как работают с неопределённостью, умеют ли защищать гипотезы, анализировать данные и менять решение, если эксперимент показал обратный результат.
Мне кажется, именно такой подход постепенно становится новым стандартом. Вместо поиска «готового продакта» компании начинают выращивать специалистов под собственную продуктовую культуру и систему принятия решений. И в долгосрочной перспективе это может оказаться гораздо эффективнее, чем бесконечная конкуренция за опытных специалистов на рынке.
❤4👍4
Вайб-кодинг, споры без камер и честный разговор о личном бренде. Уже третий год подряд Альфа-Банк — генеральный партнер ULCAMP, одного из крупнейших неформальных ИТ-фестивалей страны 🎤
С 17 по 19 июля в эко-парке «Русский берег» на Волге собрались больше 4500 ИТ- и диджитал-специалистов со всей страны.
На новом формате «Техбренд толкс» DevRel, Tech PR и HR-бренд-эксперты обсудили, как найти баланс между внешней привлекательностью и глубиной инфоповода, в какие каналы идти на фоне блокировок и чем для компании является личный бренд сотрудника — активом или риском. Формат положил начало закрытому комьюнити специалистов в продвижении ИТ-брендов.
На другой сессии, руководитель GenAI-направления банка Артем Шепилов обсудил со спикерами топовых компаний, что вайб-кодинг на самом деле меняет в продуктовых командах.
На сцене Alfa Music Night выступили Станция метро Горьковская, Magic Man, Хмыров, ЛАУД и другие. В шатре банка — 14 активностей: гравировка карт, йога с поющими чашами, «Своя игра» по AI и розыгрыш прогулки на Альфа-Яхте с красным парусом.
Подробнее: https://alfa.me/MCgGgI
С 17 по 19 июля в эко-парке «Русский берег» на Волге собрались больше 4500 ИТ- и диджитал-специалистов со всей страны.
На новом формате «Техбренд толкс» DevRel, Tech PR и HR-бренд-эксперты обсудили, как найти баланс между внешней привлекательностью и глубиной инфоповода, в какие каналы идти на фоне блокировок и чем для компании является личный бренд сотрудника — активом или риском. Формат положил начало закрытому комьюнити специалистов в продвижении ИТ-брендов.
На другой сессии, руководитель GenAI-направления банка Артем Шепилов обсудил со спикерами топовых компаний, что вайб-кодинг на самом деле меняет в продуктовых командах.
На сцене Alfa Music Night выступили Станция метро Горьковская, Magic Man, Хмыров, ЛАУД и другие. В шатре банка — 14 активностей: гравировка карт, йога с поющими чашами, «Своя игра» по AI и розыгрыш прогулки на Альфа-Яхте с красным парусом.
Подробнее: https://alfa.me/MCgGgI
❤5🔥3👍1
Какие аналитические инструменты для каких ситуаций подходят
Хотите прокачать базу по продакт-менеджменту и продуктовой аналитике? Приходите на наши курсы
- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Курс по аналитике, базовый
1) Инструменты для анализа данных (Data Analysis)
- Tableau используется для создания визуализаций данных и дашбордов для анализа метрик по продажам, маркетинговым кампаниям и финансовым показателям.
- Power BI применяется для интеграции данных из различных источников и построения интерактивных отчетов для мониторинга бизнес-операций и принятия решений.
- Apache Hadoop и Spark используются для хранения и обработки больших данных, таких как поведение пользователей и транзакции, для выявления паттернов и прогнозирования.
- Python (pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib) используется для очистки, обработки и анализа данных, а также для построения визуализаций и выполнения статистических анализов.
2) Инструменты для бизнес-аналитики, анализа продуктовых метрик и пользовательского поведения
- Amplitude применяется для анализа поведения пользователей в мобильных и веб-приложениях, построения воронок и сегментации пользователей по событиям.
- Mixpanel используется для отслеживания пользовательских действий и анализа воронок конверсий, а также для проведения A/B тестирований.
Google Analytics: Применяется для анализа трафика на веб-сайтах, отслеживания конверсий и оценки эффективности маркетинговых кампаний.
- Hotjar используется для создания тепловых карт и записи сессий пользователей, чтобы понять их поведение на веб-сайте и оптимизировать UX.
- Crazy Egg применяется для анализа кликов и скроллинга на веб-страницах, чтобы улучшить элементы пользовательского интерфейса и повысить конверсию.
- FullStory используется для записи и анализа пользовательских сессий в реальном времени, чтобы выявить и устранить проблемы с навигацией и взаимодействием.
_______
Следите за нашими курсами тут - https://t.me/koloskoveducation/, а все возможности можно посмотреть тут - https://t.me/FreshProductGo/1471
Хотите прокачать базу по продакт-менеджменту и продуктовой аналитике? Приходите на наши курсы
- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Курс по аналитике, базовый
1) Инструменты для анализа данных (Data Analysis)
- Tableau используется для создания визуализаций данных и дашбордов для анализа метрик по продажам, маркетинговым кампаниям и финансовым показателям.
- Power BI применяется для интеграции данных из различных источников и построения интерактивных отчетов для мониторинга бизнес-операций и принятия решений.
- Apache Hadoop и Spark используются для хранения и обработки больших данных, таких как поведение пользователей и транзакции, для выявления паттернов и прогнозирования.
- Python (pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib) используется для очистки, обработки и анализа данных, а также для построения визуализаций и выполнения статистических анализов.
2) Инструменты для бизнес-аналитики, анализа продуктовых метрик и пользовательского поведения
- Amplitude применяется для анализа поведения пользователей в мобильных и веб-приложениях, построения воронок и сегментации пользователей по событиям.
- Mixpanel используется для отслеживания пользовательских действий и анализа воронок конверсий, а также для проведения A/B тестирований.
Google Analytics: Применяется для анализа трафика на веб-сайтах, отслеживания конверсий и оценки эффективности маркетинговых кампаний.
- Hotjar используется для создания тепловых карт и записи сессий пользователей, чтобы понять их поведение на веб-сайте и оптимизировать UX.
- Crazy Egg применяется для анализа кликов и скроллинга на веб-страницах, чтобы улучшить элементы пользовательского интерфейса и повысить конверсию.
- FullStory используется для записи и анализа пользовательских сессий в реальном времени, чтобы выявить и устранить проблемы с навигацией и взаимодействием.
_______
Следите за нашими курсами тут - https://t.me/koloskoveducation/, а все возможности можно посмотреть тут - https://t.me/FreshProductGo/1471
gem-shaker-6ab on Notion
Путь продакта: от нуля до результата | Notion
Авторский курс Сергея Колоскова
👍2❤1
Когда компании уже нужен внешний продуктовый отдел, а не еще один продакт
Есть момент, когда проблема компании перестает решаться наймом еще одного Product Manager. Команда может быть укомплектована, roadmap – заполнен, разработка – загружена, но продукт все равно не дает нужного бизнес-результата.
Это обычно не проблема отдельных людей. Это продуктовая дисфункция системы. И вот в нескольких случаях внешний продуктовый отдел действительно может дать больше эффекта, чем расширение штатной команды.
1. Roadmap существует, но никто не может связать его с P&L. В бэклоге 150 задач, каждый stakeholder считает свою задачу приоритетной, а на вопрос «что произойдет с выручкой, если мы это сделаем?» команда отвечает количеством релизов.
Это сигнал, что компании нужен не еще один PM, а внешняя функция, которая заново связывает бизнес-цели - продуктовые метрики - инициативы - разработку. В таких проектах часто обнаруживается, что 30–40% roadmap вообще не имеют проверяемой бизнес-гипотезы. После пересборки портфеля высвобождается capacity команды без найма дополнительных разработчиков.
2. Discovery фактически отсутствует, а разработка используется как способ проверить гипотезу. Классический сценарий: CEO говорит «давайте добавим рассрочку», аналитик считает TAM, дизайнер рисует интерфейс, команда месяц разрабатывает, а после запуска выясняется, что пользователи не готовы этим пользоваться. Внешняя команда здесь полезна именно до разработки: customer research, JTBD, конкурентный анализ, unit economics, прототипы, fake door, concierge MVP и количественная проверка спроса.
3. Компания масштабирует то, что еще не доказало product-market fit. Например, продукт показывает 20–30% MoM роста регистраций, и бизнес нанимает еще 15 разработчиков. Но retention остается 12%, activation – 18%, а большая часть новых пользователей приходит из одного рекламного канала. В этом случае масштабирование команды только увеличивает скорость производства фичи для продукта, который еще не доказал ценность.
4. Сильный CEO стал главным Product Manager компании. CEO лично определяет roadmap, ходит на customer interviews, решает приоритеты и участвует в согласовании каждой крупной фичи. Пока компания маленькая – это преимущество. При росте – бутылочное горлышко. Если 20 продуктовых решений в неделю проходят через одного человека, проблема уже не в CEO. Проблема в отсутствии системы, которая позволяет принимать эти решения без CEO. Внешняя команда может за 2–3 месяца построить эту систему и передать ее внутренним руководителям.
5. Компания постоянно запускает новые продукты, но почти ничего не закрывает. Каждый год появляется 5–10 новых направлений. Внешний продуктовый аудит может ввести Product Kill Criteria: заранее определить, какие показатели должны быть достигнуты к конкретным датам, сколько компания готова инвестировать и при каких условиях направление закрывается или pivot'ится. Иногда самый большой product impact – это не новый продукт, а остановка пяти старых.
Нужна помощь с ростом продуктов и команды? Пишите автору канала @SKoloskov, насмотренность свыше 150 компаний на 8 рынках.
Есть момент, когда проблема компании перестает решаться наймом еще одного Product Manager. Команда может быть укомплектована, roadmap – заполнен, разработка – загружена, но продукт все равно не дает нужного бизнес-результата.
Это обычно не проблема отдельных людей. Это продуктовая дисфункция системы. И вот в нескольких случаях внешний продуктовый отдел действительно может дать больше эффекта, чем расширение штатной команды.
1. Roadmap существует, но никто не может связать его с P&L. В бэклоге 150 задач, каждый stakeholder считает свою задачу приоритетной, а на вопрос «что произойдет с выручкой, если мы это сделаем?» команда отвечает количеством релизов.
Это сигнал, что компании нужен не еще один PM, а внешняя функция, которая заново связывает бизнес-цели - продуктовые метрики - инициативы - разработку. В таких проектах часто обнаруживается, что 30–40% roadmap вообще не имеют проверяемой бизнес-гипотезы. После пересборки портфеля высвобождается capacity команды без найма дополнительных разработчиков.
2. Discovery фактически отсутствует, а разработка используется как способ проверить гипотезу. Классический сценарий: CEO говорит «давайте добавим рассрочку», аналитик считает TAM, дизайнер рисует интерфейс, команда месяц разрабатывает, а после запуска выясняется, что пользователи не готовы этим пользоваться. Внешняя команда здесь полезна именно до разработки: customer research, JTBD, конкурентный анализ, unit economics, прототипы, fake door, concierge MVP и количественная проверка спроса.
3. Компания масштабирует то, что еще не доказало product-market fit. Например, продукт показывает 20–30% MoM роста регистраций, и бизнес нанимает еще 15 разработчиков. Но retention остается 12%, activation – 18%, а большая часть новых пользователей приходит из одного рекламного канала. В этом случае масштабирование команды только увеличивает скорость производства фичи для продукта, который еще не доказал ценность.
4. Сильный CEO стал главным Product Manager компании. CEO лично определяет roadmap, ходит на customer interviews, решает приоритеты и участвует в согласовании каждой крупной фичи. Пока компания маленькая – это преимущество. При росте – бутылочное горлышко. Если 20 продуктовых решений в неделю проходят через одного человека, проблема уже не в CEO. Проблема в отсутствии системы, которая позволяет принимать эти решения без CEO. Внешняя команда может за 2–3 месяца построить эту систему и передать ее внутренним руководителям.
5. Компания постоянно запускает новые продукты, но почти ничего не закрывает. Каждый год появляется 5–10 новых направлений. Внешний продуктовый аудит может ввести Product Kill Criteria: заранее определить, какие показатели должны быть достигнуты к конкретным датам, сколько компания готова инвестировать и при каких условиях направление закрывается или pivot'ится. Иногда самый большой product impact – это не новый продукт, а остановка пяти старых.
Нужна помощь с ростом продуктов и команды? Пишите автору канала @SKoloskov, насмотренность свыше 150 компаний на 8 рынках.
👍4❤1🔥1
Почему продактам стоит (иногда) ходить на конференции?
Есть довольно простой способ быстрее расти в продуктовой профессии – регулярно выходить за пределы своей команды. Когда несколько месяцев работаешь над одним продуктом, легко начать смотреть на все через одну и ту же призму. Одни и те же метрики, процессы, коллеги, подходы к исследованиям и экспериментам. В какой-то момент кажется, что именно так продукт и должен создаваться. А потом приходишь на конференцию и за один день видишь десятки других подходов.
Например, как другая команда решает похожую задачу через аналитику. Как дизайнер смотрит на проблему, которую продакт привык решать через бизнес-метрики. Как компания меняет позиционирование продукта. Или как кто-то использует ИИ там, где ты пока продолжаешь делать все руками. Для меня в таких мероприятиях ценность обычно в трех вещах.
1. Насмотренность. Очень легко зациклиться на собственном продукте и перестать замечать, что происходит вокруг. Конференции помогают регулярно обновлять картину рынка: какие подходы появляются, что тестируют другие команды, какие инструменты становятся стандартом, а какие идеи уже перестают работать. Кстати, тут писал про насмотренность как влияние на грейд.
2. Нетворкинг. Не обязательно сразу искать «полезные знакомства». Иногда достаточно просто поговорить с человеком из другой компании и узнать, что его команда сталкивается с абсолютно такой же проблемой, но решает ее совершенно иначе. Через такие разговоры часто появляются идеи, партнерства, новые проекты и даже предложения о работе. А сейчас в условиях “кровавого” конкурса на вакансии личные связи преимущественно и работают.
3. Возможность посмотреть на свою профессию со стороны. Особенно полезны кросс-профессиональные конференции, где рядом находятся продакты, аналитики, дизайнеры, исследователи и специалисты из смежных областей. Потому что хороший продукт редко получается внутри одной функции.
К примеру, ребята из Т-Банка не фигачат много маленьких конф для каждой специальности, а делают 12 сентября в Парке Горького как раз пройдет «Продукты 24 & FFDD2D» – конференция Т-Банка на стыке аналитики, продукта и дизайна. И вся программа разбита на В программе несколько тематических треков: от нестандартного решения бизнес-задач и системного мышления до смены позиционирования и клиентского опыта. Будут эксперты из Т-Банка, Яндекса, Авито, Альфа-Банка, Сбера и других компаний.
Мне нравится именно такой формат: не просто несколько часов слушать доклады про продукт, а за один день получить много разных точек зрения, поговорить с людьми из индустрии и сравнить их подходы со своими. Тем более что конференция пройдет и онлайн, и офлайн. Поэтому мой совет простой: если давно никуда не ходили – сходите хотя бы на одну конференцию в ближайшие месяцы. Не обязательно ради конкретного доклада или спикера.
Иногда самый полезный результат – инсайт «а почему мы у себя делаем не так?».
Всем роста!
Есть довольно простой способ быстрее расти в продуктовой профессии – регулярно выходить за пределы своей команды. Когда несколько месяцев работаешь над одним продуктом, легко начать смотреть на все через одну и ту же призму. Одни и те же метрики, процессы, коллеги, подходы к исследованиям и экспериментам. В какой-то момент кажется, что именно так продукт и должен создаваться. А потом приходишь на конференцию и за один день видишь десятки других подходов.
Например, как другая команда решает похожую задачу через аналитику. Как дизайнер смотрит на проблему, которую продакт привык решать через бизнес-метрики. Как компания меняет позиционирование продукта. Или как кто-то использует ИИ там, где ты пока продолжаешь делать все руками. Для меня в таких мероприятиях ценность обычно в трех вещах.
1. Насмотренность. Очень легко зациклиться на собственном продукте и перестать замечать, что происходит вокруг. Конференции помогают регулярно обновлять картину рынка: какие подходы появляются, что тестируют другие команды, какие инструменты становятся стандартом, а какие идеи уже перестают работать. Кстати, тут писал про насмотренность как влияние на грейд.
2. Нетворкинг. Не обязательно сразу искать «полезные знакомства». Иногда достаточно просто поговорить с человеком из другой компании и узнать, что его команда сталкивается с абсолютно такой же проблемой, но решает ее совершенно иначе. Через такие разговоры часто появляются идеи, партнерства, новые проекты и даже предложения о работе. А сейчас в условиях “кровавого” конкурса на вакансии личные связи преимущественно и работают.
3. Возможность посмотреть на свою профессию со стороны. Особенно полезны кросс-профессиональные конференции, где рядом находятся продакты, аналитики, дизайнеры, исследователи и специалисты из смежных областей. Потому что хороший продукт редко получается внутри одной функции.
К примеру, ребята из Т-Банка не фигачат много маленьких конф для каждой специальности, а делают 12 сентября в Парке Горького как раз пройдет «Продукты 24 & FFDD2D» – конференция Т-Банка на стыке аналитики, продукта и дизайна. И вся программа разбита на В программе несколько тематических треков: от нестандартного решения бизнес-задач и системного мышления до смены позиционирования и клиентского опыта. Будут эксперты из Т-Банка, Яндекса, Авито, Альфа-Банка, Сбера и других компаний.
Мне нравится именно такой формат: не просто несколько часов слушать доклады про продукт, а за один день получить много разных точек зрения, поговорить с людьми из индустрии и сравнить их подходы со своими. Тем более что конференция пройдет и онлайн, и офлайн. Поэтому мой совет простой: если давно никуда не ходили – сходите хотя бы на одну конференцию в ближайшие месяцы. Не обязательно ради конкретного доклада или спикера.
Иногда самый полезный результат – инсайт «а почему мы у себя делаем не так?».
Всем роста!
👍8❤7🔥6
Что реально изменится в работе продакта этой осенью
Во многих компаниях начинается новый цикл планирования, пересматриваются бюджеты, цели, команды и инвестиции в продукты. И я бы сейчас смотрел не столько на очередные продуктовые тренды, сколько на то, за что с продактов начнут спрашивать уже в ближайшие 3-6 месяцев.
1. Roadmap перестает быть главным инструментом управления продуктом. Еще несколько лет назад продуктовая дискуссия часто сводилась к тому, какие фичи попадут в следующий квартал, что перенесем, сколько разработчиков нужно и какие OKR закроем.
Если прототип, аналитику, дизайн и часть разработки можно сделать намного быстрее с помощью AI, то скорость производства перестает быть главным ограничением. Главным ограничением становится качество выбора.
Поэтому разговор на уровне CPO все чаще должен выглядеть не как «что мы построим в следующем квартале», а как «на какие проблемы мы сейчас ставим, сколько готовы инвестировать, какой результат ожидаем и в какой момент признаем, что гипотеза не работает». Roadmap постепенно превращается в портфель инвестиций.
А в портфеле инвестиций должны быть не только проекты, которые мы начинаем, но и проекты, которые мы прекращаем.
2. Самые интересные продукты будут менять не интерфейс, а сам процесс работы. Слабый сценарий выглядит просто. Берем существующий процесс и добавляем в него AI. Сильный сценарий другой. Задаемся вопросом, зачем человеку вообще выполнять этот процесс самому. Например, раньше сотрудник открывал CRM, искал клиента, изучал историю, писал письмо, создавал задачу и обновлял карточку. Теперь часть этой работы может выполнить агент. И здесь у продакта появляется новая задача. Нужно решить, что AI делает самостоятельно, где требуется подтверждение человека, что происходит при ошибке и в какой момент задача передается сотруднику.
3. Discovery становится дешевле, поэтому Strategy становится дороже. Это, наверное, одна из самых важных вещей. Если раньше на исследование, прототип и MVP могли уйти недели, то сейчас многие вещи можно проверить за несколько дней.
Если за неделю можно проверить десять гипотез, возникает вопрос, какие десять вообще стоило проверять. Когда производство становится дешевым, все больше ценится способность выбрать правильное направление. Поэтому CPO постепенно становится человеком, который управляет не backlog, а распределением внимания, людей и денег между продуктами и гипотезами.
Всем роста, поздравляем с Новым бизнес-сезоном!
Нужна помощь с ростом продуктов и команды? Пишите автору канала @SKoloskov, насмотренность свыше 150 компаний на 8 рынках.
Во многих компаниях начинается новый цикл планирования, пересматриваются бюджеты, цели, команды и инвестиции в продукты. И я бы сейчас смотрел не столько на очередные продуктовые тренды, сколько на то, за что с продактов начнут спрашивать уже в ближайшие 3-6 месяцев.
1. Roadmap перестает быть главным инструментом управления продуктом. Еще несколько лет назад продуктовая дискуссия часто сводилась к тому, какие фичи попадут в следующий квартал, что перенесем, сколько разработчиков нужно и какие OKR закроем.
Если прототип, аналитику, дизайн и часть разработки можно сделать намного быстрее с помощью AI, то скорость производства перестает быть главным ограничением. Главным ограничением становится качество выбора.
Поэтому разговор на уровне CPO все чаще должен выглядеть не как «что мы построим в следующем квартале», а как «на какие проблемы мы сейчас ставим, сколько готовы инвестировать, какой результат ожидаем и в какой момент признаем, что гипотеза не работает». Roadmap постепенно превращается в портфель инвестиций.
А в портфеле инвестиций должны быть не только проекты, которые мы начинаем, но и проекты, которые мы прекращаем.
2. Самые интересные продукты будут менять не интерфейс, а сам процесс работы. Слабый сценарий выглядит просто. Берем существующий процесс и добавляем в него AI. Сильный сценарий другой. Задаемся вопросом, зачем человеку вообще выполнять этот процесс самому. Например, раньше сотрудник открывал CRM, искал клиента, изучал историю, писал письмо, создавал задачу и обновлял карточку. Теперь часть этой работы может выполнить агент. И здесь у продакта появляется новая задача. Нужно решить, что AI делает самостоятельно, где требуется подтверждение человека, что происходит при ошибке и в какой момент задача передается сотруднику.
3. Discovery становится дешевле, поэтому Strategy становится дороже. Это, наверное, одна из самых важных вещей. Если раньше на исследование, прототип и MVP могли уйти недели, то сейчас многие вещи можно проверить за несколько дней.
Если за неделю можно проверить десять гипотез, возникает вопрос, какие десять вообще стоило проверять. Когда производство становится дешевым, все больше ценится способность выбрать правильное направление. Поэтому CPO постепенно становится человеком, который управляет не backlog, а распределением внимания, людей и денег между продуктами и гипотезами.
Всем роста, поздравляем с Новым бизнес-сезоном!
Нужна помощь с ростом продуктов и команды? Пишите автору канала @SKoloskov, насмотренность свыше 150 компаний на 8 рынках.
🔥8👍2
Что сейчас помогает продакту пройти скрининг на “кровавом” рынке
1. Сейчас недостаточно написать в резюме «5 лет в продукте, Agile, JTBD, CustDev, SQL и управление командой». У сотен кандидатов примерно такой же набор. Поэтому главный лайфхак: продавать нужно не опыт, а доказательство результата. Не «отвечал за onboarding», а «нашёл проблему в onboarding, изменил сценарий и поднял конверсию с 42% до 51%». Не «занимался retention», а «нашёл сегмент, где retention падал, провёл исследование, запустил изменение и получил +X п.п.». Если цифры нельзя раскрывать, считайте хотя бы относительный эффект, количество пользователей, скорость запуска, сэкономленный бюджет. На собеседовании сильнее всего работает связка проблема - твоё решение - что сделал лично - результат.
2. Если у тебя нет нужного опыта, создай доказательство самостоятельно. Хочешь в финтех - разбери продукт банка. Хочешь в e-commerce - сделай teardown маркетплейса. Хочешь в AI - собери небольшой AI-прототип. Берёшь компанию, находишь 3 проблемы, показываешь данные или evidence, формулируешь гипотезы, предлагаешь эксперимент и оцениваешь потенциальный impact. И отправляешь это нанимающему руководителю вместе с откликом. Вместо «возьмите меня на работу» получается: «я уже начал делать вашу работу, вот как я думаю». Это особенно хорошо работает при переходе в новую отрасль или на позицию выше текущей.
3. Соберите портфолио не из 20 проектов, а из трёх кейсов. Первый: где вы заработали или сэкономили деньги. Второй: где нашли проблему или возможность через данные и исследования. Третий: где быстро запустили гипотезу и получили результат. Каждый кейс на одной странице: контекст, проблема, что сделал лично, решение, цифры, вывод. И обязательно добавьте один артефакт: скрин продукта, график, прототип, SQL-запрос, исследование или эксперимент. Хороший продакт должен выглядеть не как человек, который рассказывает, что умеет, а как человек, у которого уже лежат доказательства того, что он умеет.
4. Сейчас сильно выигрывает продакт, который умеет работать быстрее обычного продуктового процесса. Самостоятельно посмотреть данные, поговорить с пользователем, собрать прототип с AI, проверить гипотезу, посчитать экономику и принять решение. Поэтому вместо ещё одного сертификата по Product Management я бы за ближайшие две недели сделал 2–3 публичных product case + один рабочий AI-инструмент + один разбор реального продукта, а затем отправил их 20 нужным руководителям. В кровавом рынке ваша задача не попасть в первую сотню кандидатов. Нужно сделать так, чтобы нанимающий руководитель за 5 минут понял: этому человеку можно дать проблему, метрику и команду - и он сам разберётся.
В тему собрали папку с каналами про поиск https://t.me/addlist/-VRvEMe-IvU5MTJi, а если нужна поддержка в росте или курс - приходите на Сайт команды с курсами и полезными материалами.
1. Сейчас недостаточно написать в резюме «5 лет в продукте, Agile, JTBD, CustDev, SQL и управление командой». У сотен кандидатов примерно такой же набор. Поэтому главный лайфхак: продавать нужно не опыт, а доказательство результата. Не «отвечал за onboarding», а «нашёл проблему в onboarding, изменил сценарий и поднял конверсию с 42% до 51%». Не «занимался retention», а «нашёл сегмент, где retention падал, провёл исследование, запустил изменение и получил +X п.п.». Если цифры нельзя раскрывать, считайте хотя бы относительный эффект, количество пользователей, скорость запуска, сэкономленный бюджет. На собеседовании сильнее всего работает связка проблема - твоё решение - что сделал лично - результат.
2. Если у тебя нет нужного опыта, создай доказательство самостоятельно. Хочешь в финтех - разбери продукт банка. Хочешь в e-commerce - сделай teardown маркетплейса. Хочешь в AI - собери небольшой AI-прототип. Берёшь компанию, находишь 3 проблемы, показываешь данные или evidence, формулируешь гипотезы, предлагаешь эксперимент и оцениваешь потенциальный impact. И отправляешь это нанимающему руководителю вместе с откликом. Вместо «возьмите меня на работу» получается: «я уже начал делать вашу работу, вот как я думаю». Это особенно хорошо работает при переходе в новую отрасль или на позицию выше текущей.
3. Соберите портфолио не из 20 проектов, а из трёх кейсов. Первый: где вы заработали или сэкономили деньги. Второй: где нашли проблему или возможность через данные и исследования. Третий: где быстро запустили гипотезу и получили результат. Каждый кейс на одной странице: контекст, проблема, что сделал лично, решение, цифры, вывод. И обязательно добавьте один артефакт: скрин продукта, график, прототип, SQL-запрос, исследование или эксперимент. Хороший продакт должен выглядеть не как человек, который рассказывает, что умеет, а как человек, у которого уже лежат доказательства того, что он умеет.
4. Сейчас сильно выигрывает продакт, который умеет работать быстрее обычного продуктового процесса. Самостоятельно посмотреть данные, поговорить с пользователем, собрать прототип с AI, проверить гипотезу, посчитать экономику и принять решение. Поэтому вместо ещё одного сертификата по Product Management я бы за ближайшие две недели сделал 2–3 публичных product case + один рабочий AI-инструмент + один разбор реального продукта, а затем отправил их 20 нужным руководителям. В кровавом рынке ваша задача не попасть в первую сотню кандидатов. Нужно сделать так, чтобы нанимающий руководитель за 5 минут понял: этому человеку можно дать проблему, метрику и команду - и он сам разберётся.
В тему собрали папку с каналами про поиск https://t.me/addlist/-VRvEMe-IvU5MTJi, а если нужна поддержка в росте или курс - приходите на Сайт команды с курсами и полезными материалами.
👍4
Новые книги для новых прикладных идей продакту
Читая новинки книг от «Альпина Паблишер», фиксирую следующие инсайты для себя:
1. «Новая версия» – Андрей Дороничев. Хорошая продуктовая рамка для собственной карьеры: относиться к себе как к продукту, формировать желаемую версию себя и проверять изменения небольшими экспериментами. Лайфхак: если думаете о смене роли или направления, не принимайте решение сразу. Сначала возьмите реальную задачу из новой области и протестируйте себя на ней.
2. «Рождение разума» – Гаурав Сури, Джей Макклелланд. Полезно для понимания AI не как магии, а как системы, где сложное поведение возникает из взаимодействия множества простых элементов. Для продакта это хороший повод смотреть не на отдельную AI-фичу, а на то, какую интеллектуальную работу пользователя меняет вся система. Лайфхак: при проектировании AI-сценария раскладывайте работу пользователя на «воспринять - понять - принять решение - действовать» и ищите, какой этап система реально сокращает.
3. «Неидеальный человек» – Лоуренс Херст. Эволюция хорошо объясняет, почему человек далеко не идеальный пользователь: мы ограничены, ошибаемся, действуем нерационально и живем с кучей компромиссов. Для продукта вывод простой: не заставляйте пользователя компенсировать недостатки системы. Лайфхак: любой важный сценарий прогоняйте через три вопроса: «что будет, если пользователь забыл?», «если ошибся?», «если передумал?».
4. «Бережливые инновации» – Нави Раджу, Джайдип Прабху. Инновация не обязательно требует больше денег, людей и технологий. Часто конкурентное преимущество как раз в способности создать больше ценности при меньшем количестве ресурсов. Лайфхак: перед тем как отдавать фичу в разработку, спросите: «каким самым дешевым способом мы можем доказать, что пользователю это действительно нужно?»
Читайте книги, всем роста!
Читая новинки книг от «Альпина Паблишер», фиксирую следующие инсайты для себя:
1. «Новая версия» – Андрей Дороничев. Хорошая продуктовая рамка для собственной карьеры: относиться к себе как к продукту, формировать желаемую версию себя и проверять изменения небольшими экспериментами. Лайфхак: если думаете о смене роли или направления, не принимайте решение сразу. Сначала возьмите реальную задачу из новой области и протестируйте себя на ней.
2. «Рождение разума» – Гаурав Сури, Джей Макклелланд. Полезно для понимания AI не как магии, а как системы, где сложное поведение возникает из взаимодействия множества простых элементов. Для продакта это хороший повод смотреть не на отдельную AI-фичу, а на то, какую интеллектуальную работу пользователя меняет вся система. Лайфхак: при проектировании AI-сценария раскладывайте работу пользователя на «воспринять - понять - принять решение - действовать» и ищите, какой этап система реально сокращает.
3. «Неидеальный человек» – Лоуренс Херст. Эволюция хорошо объясняет, почему человек далеко не идеальный пользователь: мы ограничены, ошибаемся, действуем нерационально и живем с кучей компромиссов. Для продукта вывод простой: не заставляйте пользователя компенсировать недостатки системы. Лайфхак: любой важный сценарий прогоняйте через три вопроса: «что будет, если пользователь забыл?», «если ошибся?», «если передумал?».
4. «Бережливые инновации» – Нави Раджу, Джайдип Прабху. Инновация не обязательно требует больше денег, людей и технологий. Часто конкурентное преимущество как раз в способности создать больше ценности при меньшем количестве ресурсов. Лайфхак: перед тем как отдавать фичу в разработку, спросите: «каким самым дешевым способом мы можем доказать, что пользователю это действительно нужно?»
Читайте книги, всем роста!
❤2🔥2👍1