Как побороть пороки команды
Боязнь конфликта. В командах, которые не боятся конфликта, проблемы обсуждают при их возникновении. Участники слушают друг друга и стремятся найти компромисс, хотя их дискуссии могут походить на ссоры. Важно, что коллеги обсуждают проблемы и решения, а не личные качества. Интриги в таких коллективах не поощряют.
Безответственность. Эффективные команды должны уметь принимать решения, даже если с ними не согласны некоторые сотрудники. Чтобы утвердить решение, должно быть достаточно мнения большинства или стейкхолдеров. Разумный человек не будет настаивать на беспрекословном принятии его точки зрения, пишет Ленсиони. Если люди понимают, что их мнения важны, им будет достаточно, что их выслушали.
Кроме того, сильные команды могут слаженно следовать решениям даже тогда, когда нет уверенности, что выбранный путь верный. Если он окажется неправильным, его можно пересмотреть. Но отсутствие решения хуже, чем неверный выбор.
Нетребовательность. Что происходит. Участникам команды безразлично, насколько хорошо коллеги выполняют свои задачи. Сотрудники всеми силами избегают дискомфорта, связанного с необходимостью указывать другим на проблемы в их работе. Нетребовательность распространяется как на «горизонтальных» сотрудников, так и на руководителей и подчинённых.
Безразличие к результату. Сильные команды ясно представляют себе результат и поощряют только то поведение, которое направлено на его достижение. Ленсиони рекомендует следующие действия, чтобы этого достичь: широкое информирование о целях. Важно объяснить членам команды, что даст ожидаемый успех. Команде стоит брать публичное обязательство за его достижение. Поощрение за достигнутый результат. Самый очевидный шаг — привязать финансовые бонусы к достижению целей. Но одного этого мало, потому что финансовая мотивация не должна быть единственной.
Боязнь конфликта. В командах, которые не боятся конфликта, проблемы обсуждают при их возникновении. Участники слушают друг друга и стремятся найти компромисс, хотя их дискуссии могут походить на ссоры. Важно, что коллеги обсуждают проблемы и решения, а не личные качества. Интриги в таких коллективах не поощряют.
Безответственность. Эффективные команды должны уметь принимать решения, даже если с ними не согласны некоторые сотрудники. Чтобы утвердить решение, должно быть достаточно мнения большинства или стейкхолдеров. Разумный человек не будет настаивать на беспрекословном принятии его точки зрения, пишет Ленсиони. Если люди понимают, что их мнения важны, им будет достаточно, что их выслушали.
Кроме того, сильные команды могут слаженно следовать решениям даже тогда, когда нет уверенности, что выбранный путь верный. Если он окажется неправильным, его можно пересмотреть. Но отсутствие решения хуже, чем неверный выбор.
Нетребовательность. Что происходит. Участникам команды безразлично, насколько хорошо коллеги выполняют свои задачи. Сотрудники всеми силами избегают дискомфорта, связанного с необходимостью указывать другим на проблемы в их работе. Нетребовательность распространяется как на «горизонтальных» сотрудников, так и на руководителей и подчинённых.
Безразличие к результату. Сильные команды ясно представляют себе результат и поощряют только то поведение, которое направлено на его достижение. Ленсиони рекомендует следующие действия, чтобы этого достичь: широкое информирование о целях. Важно объяснить членам команды, что даст ожидаемый успех. Команде стоит брать публичное обязательство за его достижение. Поощрение за достигнутый результат. Самый очевидный шаг — привязать финансовые бонусы к достижению целей. Но одного этого мало, потому что финансовая мотивация не должна быть единственной.
👍1
Некоторые инструменты и техники от Mind Tools, которые помогут сделать фасилитацию
- Ice Breakers – активности для разогрева, чтобы переключить внимание на встречу
- Modified Borda Count – приоритизация проблем для достижения консенсуса
- MultiVoting – честный выбор из многих вариантов
- Brainstorming – генерация большого числа смелых идей
- The Charette Procedure – брейншторминг многих идей со многими людьми
- The Delphi Technique – достижения согласия между экспертами
- Concept Attainment – достижение общего понимания проблем
- Role Playing – подготовка к сложным ситуациям
- Avoiding Groupthink – избегание критических ошибок, связанных с групповой ленью, при принятии решений
Кроме того, несколько разделов сайта Mind Tools наполнены полезными инструментами и техниками:
- Strategy Tools – помогут вам понять окружение и осознать наилучший способ движения вперед
- Creativity Tools – помогут разработать креативные решения проблем
- Problem Solving Tools – помогут понять и решить сложные проблемы
- Decision Making Techniques – дадут хорошие формальные инструменты для принятия сложных решений
- Ice Breakers – активности для разогрева, чтобы переключить внимание на встречу
- Modified Borda Count – приоритизация проблем для достижения консенсуса
- MultiVoting – честный выбор из многих вариантов
- Brainstorming – генерация большого числа смелых идей
- The Charette Procedure – брейншторминг многих идей со многими людьми
- The Delphi Technique – достижения согласия между экспертами
- Concept Attainment – достижение общего понимания проблем
- Role Playing – подготовка к сложным ситуациям
- Avoiding Groupthink – избегание критических ошибок, связанных с групповой ленью, при принятии решений
Кроме того, несколько разделов сайта Mind Tools наполнены полезными инструментами и техниками:
- Strategy Tools – помогут вам понять окружение и осознать наилучший способ движения вперед
- Creativity Tools – помогут разработать креативные решения проблем
- Problem Solving Tools – помогут понять и решить сложные проблемы
- Decision Making Techniques – дадут хорошие формальные инструменты для принятия сложных решений
Бесплатные и полезные инструменты аналитики
Hotjar — облачная платформа, которая помогает компаниям отслеживать и анализировать действия посетителей, которые они совершают с помощью кликов, прокрутки или касаний. Тепловые карты дают четкое визуальное представление о том, как люди взаимодействуют с сайтом. Аналитики могут анонимно просматривать сессии пользователей и выявлять проблемы юзабилити или навигации, которые должны быть улучшены.
Pendo — инструмент продуктовой аналитики, который отслеживает использование продукта как на веб-сайте, так и в мобильных приложениях. Вы можете распространять опросы и анкеты для получения количественной и качественной информации о настроениях клиентов. С помощью модуля дорожной карты продукта вы также можете визуализировать его стратегию и составлять планы на основе функций, хронологии и сегментов.
Mixpanel — помогает вам ангажировать, конвертировать и удерживать больше пользователей. Функции включают аналитические отчеты, которые позволяют запрашивать и визуализировать данные за считанные секунды. Используя эти данные, вы можете определить, как используется продукт, кто ваши опытные пользователи и кто дольше всех остается на сайте. Вы также можете строить ретроактивные воронки и анализировать коэффициенты конверсии на лету.
Open Web Analytics — бесплатная платформа веб-аналитики с открытым исходным кодом. Программное обеспечение также позволяет вам наблюдать за неограниченным количеством пользовательских действий на сайте, и отслеживать, какие поисковые запросы привлекают посетителей и приносят рейтинг. Вы можете отслеживать клики по всем элементам на веб-страницах и анализировать частоту посещений.
Heap — платформа цифровой аналитики, которая использует автоматизацию для сбора всех данных в ходе "путешествия" пользователя, интегрируя науку о данных для выявления скрытых противоречий в пользовательском опыте и снижения оттока. Используя Heap, можно устранить проблемы и узкие места, чтобы улучшить работу с цифровыми технологиями. Вы получаете видимость всего пути пользователя без пробелов в данных реального времени. Heap можно внедрить с помощью одного фрагмента кода.
Также крутые инструменты
Smartlook — лучше всего подходит для качественного анализа виджетов
Indicative — подключается непосредственно к вашему хранилищу данных
Totango — запускает и масштабирует “путешествия” клиента
Woopra — лучшее решение для синхронизации существующих данных
Countly — аналитика и маркетинг промышленного уровня
Hotjar — облачная платформа, которая помогает компаниям отслеживать и анализировать действия посетителей, которые они совершают с помощью кликов, прокрутки или касаний. Тепловые карты дают четкое визуальное представление о том, как люди взаимодействуют с сайтом. Аналитики могут анонимно просматривать сессии пользователей и выявлять проблемы юзабилити или навигации, которые должны быть улучшены.
Pendo — инструмент продуктовой аналитики, который отслеживает использование продукта как на веб-сайте, так и в мобильных приложениях. Вы можете распространять опросы и анкеты для получения количественной и качественной информации о настроениях клиентов. С помощью модуля дорожной карты продукта вы также можете визуализировать его стратегию и составлять планы на основе функций, хронологии и сегментов.
Mixpanel — помогает вам ангажировать, конвертировать и удерживать больше пользователей. Функции включают аналитические отчеты, которые позволяют запрашивать и визуализировать данные за считанные секунды. Используя эти данные, вы можете определить, как используется продукт, кто ваши опытные пользователи и кто дольше всех остается на сайте. Вы также можете строить ретроактивные воронки и анализировать коэффициенты конверсии на лету.
Open Web Analytics — бесплатная платформа веб-аналитики с открытым исходным кодом. Программное обеспечение также позволяет вам наблюдать за неограниченным количеством пользовательских действий на сайте, и отслеживать, какие поисковые запросы привлекают посетителей и приносят рейтинг. Вы можете отслеживать клики по всем элементам на веб-страницах и анализировать частоту посещений.
Heap — платформа цифровой аналитики, которая использует автоматизацию для сбора всех данных в ходе "путешествия" пользователя, интегрируя науку о данных для выявления скрытых противоречий в пользовательском опыте и снижения оттока. Используя Heap, можно устранить проблемы и узкие места, чтобы улучшить работу с цифровыми технологиями. Вы получаете видимость всего пути пользователя без пробелов в данных реального времени. Heap можно внедрить с помощью одного фрагмента кода.
Также крутые инструменты
Smartlook — лучше всего подходит для качественного анализа виджетов
Indicative — подключается непосредственно к вашему хранилищу данных
Totango — запускает и масштабирует “путешествия” клиента
Woopra — лучшее решение для синхронизации существующих данных
Countly — аналитика и маркетинг промышленного уровня
Подкасты, блоги и курс по аналитике на английском
Machine Learning Guide - целый курс по основам Data Science в аудиоформате. Он подойдёт как для новичков, так и для разработчиков, которые хотят освежить знания. В подкасте рассказывают про алгоритмы, математические приёмы и языки программирования — Python, R, C и другие. В конце каждого выпуска на сайте подкаста публикуются ссылки на источники для углубленного изучения пройденной темы.
Data Stories - можно изучить лучшие практики визуализации данных, как улучшить визуализацию данных и как другие используют визуализацию данных.
Partially Derivative - объясняет сложные концепции глубокого обучения непринужденным, удобным для слушателя способом.Хотя в настоящее время они больше не загружают новые подкасты, те, что у них есть, специфичны для ниши искусственного интеллекта в мире анализа данных.
RAMP By InsightSquared - использует истории данных, чтобы помочь другим трансформироваться и быстро расти. Этот подкаст посвящен деталям использования аналитики данных.их бизнес, рассказывается о том, как использовать аналитику данных для расширения вашего бизнеса SaaS, получения информации и улучшения сервиса.
The Digital Analytics Power Hour - проливает свет на бизнес-аналитику таким образом, чтобы к ней мог иметь отношение любой человек, обладающий базовыми знаниями в области аналитики.
Measured Direction -ведущий и приглашенные докладчики обсуждают темы, тесно связанные с аналитикой данных и маркетингом, разбивая более конкретные темы по одной за раз. Measure Show рассказывает про инструменты, необходимые для создания страстных, целенаправленных и впечатляющих визуализаций данных и презентаций.
Growth Clinic: Retain or Die — Дискуссия Brian Balfour, Julia Lipton, Fareed Mosavat про удержание пользователей.
Improving App Performance with Benchmarking — как измерить и улучшить перформанс приложения с помощью бенчмарков. Google I/O.
Using Data to Set Product Strategy — Джастин Боер (Amplitude) про аналитику и продуктовую стратегию на конференции PRODUCTIZED.
Курс «Английский для аналитиков» от Яндекс Практикума. Для специалистов, которые хотят изменить свою профессиональную жизнь и работать в международной команде. Обучение построено вокруг рабочих ситуаций и полезных для карьеры навыков: самопрезентация, работа в команде, сбор требований у стейкхолдеров и постановка задач для разработчиков, презентация результатов работы. Выступление на митапах, неформальное общение с коллегами из отрасли и обсуждение решений по проекту.
Можно записаться на бесплатную консультацию, где определят ваш уровень языка, расскажем про обучение и ответим на все вопросы.
Machine Learning Guide - целый курс по основам Data Science в аудиоформате. Он подойдёт как для новичков, так и для разработчиков, которые хотят освежить знания. В подкасте рассказывают про алгоритмы, математические приёмы и языки программирования — Python, R, C и другие. В конце каждого выпуска на сайте подкаста публикуются ссылки на источники для углубленного изучения пройденной темы.
Data Stories - можно изучить лучшие практики визуализации данных, как улучшить визуализацию данных и как другие используют визуализацию данных.
Partially Derivative - объясняет сложные концепции глубокого обучения непринужденным, удобным для слушателя способом.Хотя в настоящее время они больше не загружают новые подкасты, те, что у них есть, специфичны для ниши искусственного интеллекта в мире анализа данных.
RAMP By InsightSquared - использует истории данных, чтобы помочь другим трансформироваться и быстро расти. Этот подкаст посвящен деталям использования аналитики данных.их бизнес, рассказывается о том, как использовать аналитику данных для расширения вашего бизнеса SaaS, получения информации и улучшения сервиса.
The Digital Analytics Power Hour - проливает свет на бизнес-аналитику таким образом, чтобы к ней мог иметь отношение любой человек, обладающий базовыми знаниями в области аналитики.
Measured Direction -ведущий и приглашенные докладчики обсуждают темы, тесно связанные с аналитикой данных и маркетингом, разбивая более конкретные темы по одной за раз. Measure Show рассказывает про инструменты, необходимые для создания страстных, целенаправленных и впечатляющих визуализаций данных и презентаций.
Growth Clinic: Retain or Die — Дискуссия Brian Balfour, Julia Lipton, Fareed Mosavat про удержание пользователей.
Improving App Performance with Benchmarking — как измерить и улучшить перформанс приложения с помощью бенчмарков. Google I/O.
Using Data to Set Product Strategy — Джастин Боер (Amplitude) про аналитику и продуктовую стратегию на конференции PRODUCTIZED.
Курс «Английский для аналитиков» от Яндекс Практикума. Для специалистов, которые хотят изменить свою профессиональную жизнь и работать в международной команде. Обучение построено вокруг рабочих ситуаций и полезных для карьеры навыков: самопрезентация, работа в команде, сбор требований у стейкхолдеров и постановка задач для разработчиков, презентация результатов работы. Выступление на митапах, неформальное общение с коллегами из отрасли и обсуждение решений по проекту.
Можно записаться на бесплатную консультацию, где определят ваш уровень языка, расскажем про обучение и ответим на все вопросы.
Обучение английскому языку дистанционно — онлайн-курсы английского в Яндекс Практикуме
Обучение английскому языку в сервисе Яндекс Практикум поможет вам заговорить и перестать бояться ошибок. Практический онлайн-курс английского для взрослых. Начните изучать английский язык дистанционно!
Правила HADI-циклов
1. Анализировать бизнес, используя цикл HADI, можно только в правильной последовательности. Для начала нужно выделить ряд гипотез, а затем каждую из них проверять, изучая полученные данные и деля выводы.
2. Не выносите на проверку очевидные гипотезы по типу «если мы нальем воды в стакан, то он станет изнутри мокрым».
3. Каждая озвучиваемая гипотеза должна иметь влияние на финальный результат. Нет никакого смысла выдвигать предположения, проверка которых недостаточно эффективна.
4. Для HADI цикла важно, чтобы предлагаемые гипотезы были конкретными, их эффект был измерим, а поставленные цели были реально достижимы.
5. Факт — это не гипотеза. Если в компании существует отлаженный процесс, приносящий конверсию, то не выдвигайте предположение о том, что если продолжить этот процесс, то у компании будет конверсия. Это уже состоявшееся событие, факт, который в принципе не требует проверки. Гипотеза в этой ситуации может гласить, что «если мы каким-либо образом изменим процесс, то это повлечет за собой изменение уровня конверсии».
6. Заранее спланируйте процесс сбора и оценки данных, это нужно сделать до запуска тестирования, чтобы понять, как правильно оценивать полученные изменения.
7. Не пренебрегайте делегированием задач. Если вы тестируете сразу несколько гипотез, возложите обязанности по сбору и анализу данных на других.
8. Если гипотеза была подтверждена в ходе проверки, то следует развивать ее более масштабно, чтобы она отыграла максимально эффективно.
9. Можно смело обращаться к опыту других компаний, когда кончаются мысли для постановки собственных гипотез. Вы можете пользоваться предположениями своих конкурентов или перенять что-то от компаний из иных ниш.
10. Как-то вы представили гипотезу, следует сразу же заняться ее проверкой по HADI-циклу. Если упустить время, то анализ может показать неправильные результаты
1. Анализировать бизнес, используя цикл HADI, можно только в правильной последовательности. Для начала нужно выделить ряд гипотез, а затем каждую из них проверять, изучая полученные данные и деля выводы.
2. Не выносите на проверку очевидные гипотезы по типу «если мы нальем воды в стакан, то он станет изнутри мокрым».
3. Каждая озвучиваемая гипотеза должна иметь влияние на финальный результат. Нет никакого смысла выдвигать предположения, проверка которых недостаточно эффективна.
4. Для HADI цикла важно, чтобы предлагаемые гипотезы были конкретными, их эффект был измерим, а поставленные цели были реально достижимы.
5. Факт — это не гипотеза. Если в компании существует отлаженный процесс, приносящий конверсию, то не выдвигайте предположение о том, что если продолжить этот процесс, то у компании будет конверсия. Это уже состоявшееся событие, факт, который в принципе не требует проверки. Гипотеза в этой ситуации может гласить, что «если мы каким-либо образом изменим процесс, то это повлечет за собой изменение уровня конверсии».
6. Заранее спланируйте процесс сбора и оценки данных, это нужно сделать до запуска тестирования, чтобы понять, как правильно оценивать полученные изменения.
7. Не пренебрегайте делегированием задач. Если вы тестируете сразу несколько гипотез, возложите обязанности по сбору и анализу данных на других.
8. Если гипотеза была подтверждена в ходе проверки, то следует развивать ее более масштабно, чтобы она отыграла максимально эффективно.
9. Можно смело обращаться к опыту других компаний, когда кончаются мысли для постановки собственных гипотез. Вы можете пользоваться предположениями своих конкурентов или перенять что-то от компаний из иных ниш.
10. Как-то вы представили гипотезу, следует сразу же заняться ее проверкой по HADI-циклу. Если упустить время, то анализ может показать неправильные результаты
Как правильно формулировать гипотезы из аналитики
1.Проверьте, действительно ли гипотеза направлена на изменение ключевой метрики и не берете ли вы для гипотез слишком узкий сегмент. С таким сегментом вы не получите статистически значимых данных в результате тестирования или гипотезу придется тестировать очень долго. К тому же гипотезы на узком сегменте не масштабируемы. Например, вы придумали способ привлечения узкого и специфичного сегмента бизнеса, который состоит всего из пяти компаний по стране. Вы сможете привлечь эти пять компаний, вложите много денег и на этом все — гипотеза не масштабируема и может даже не окупиться, развиваться некуда.
2. Ответьте на 7 вопросов, чтобы проработать гипотезу growth:
• Сколько времени потребуется на реализацию гипотезы?
• Сколько нужно денег?
• Сколько времени будет длиться эксперимент?
• За какими метриками будем следить?
• Что хотим узнать с помощью этой гипотезы?
• Как это повлияет на проект или бизнес?
• На какой лендинг будем вести с рекламной кампании?
Эти вопросы помогают планировать работу над гипотезами и приоритизировать их. Приоритизация помогает отобрать гипотезы для предстоящего спринта — те, на тестирование которых нужно меньше всего денег, которые принесут наибольший эффект и лучше всего продуманы.
3. Зафиксируйте все придуманные гипотезы growth в одном месте, сервисе для управления проектами. У каждой гипотезы есть своя карточка, где отмечены:
• канал, в котором будем тестировать гипотезу;
• суть гипотезы;
• этап воронки, на который хотим повлиять;
• сроки, когда планируем запустить и завершить тестирование гипотезы;
• ответы на все вопросы из предыдущего пункта;
• ответственные.
1.Проверьте, действительно ли гипотеза направлена на изменение ключевой метрики и не берете ли вы для гипотез слишком узкий сегмент. С таким сегментом вы не получите статистически значимых данных в результате тестирования или гипотезу придется тестировать очень долго. К тому же гипотезы на узком сегменте не масштабируемы. Например, вы придумали способ привлечения узкого и специфичного сегмента бизнеса, который состоит всего из пяти компаний по стране. Вы сможете привлечь эти пять компаний, вложите много денег и на этом все — гипотеза не масштабируема и может даже не окупиться, развиваться некуда.
2. Ответьте на 7 вопросов, чтобы проработать гипотезу growth:
• Сколько времени потребуется на реализацию гипотезы?
• Сколько нужно денег?
• Сколько времени будет длиться эксперимент?
• За какими метриками будем следить?
• Что хотим узнать с помощью этой гипотезы?
• Как это повлияет на проект или бизнес?
• На какой лендинг будем вести с рекламной кампании?
Эти вопросы помогают планировать работу над гипотезами и приоритизировать их. Приоритизация помогает отобрать гипотезы для предстоящего спринта — те, на тестирование которых нужно меньше всего денег, которые принесут наибольший эффект и лучше всего продуманы.
3. Зафиксируйте все придуманные гипотезы growth в одном месте, сервисе для управления проектами. У каждой гипотезы есть своя карточка, где отмечены:
• канал, в котором будем тестировать гипотезу;
• суть гипотезы;
• этап воронки, на который хотим повлиять;
• сроки, когда планируем запустить и завершить тестирование гипотезы;
• ответы на все вопросы из предыдущего пункта;
• ответственные.
Тренды в технологиях распознавания и синтеза речи
В долгосрочной перспективе есть устойчивый тренд на унификацию и упрощение банковских процессов, выполняемых без участия человека или с его минимальным участием (открытие счета, оценка рисков, создание кредитного досье, скоринг и т.д.). NLP будет сочетаться с другими технологиями (компьютерное зрение, RPA, удаленная идентификация и т.д.).
Можно ожидать новое поколение конструкторов проектной документации, а также появление систем, сопоставляющих документы, выявляющих противоречия, описывающих сложные технические объекты. Далее можно прогнозировать появление ML-решений для планирования на основе анализа проектной документации.
Услуги на основе персонифицированных данных получили широкое распространение из-за развития технологий голосовой биометрии (аутентификации и авторизации человека по голосу). В будущем телеком-операторы смогут занять уникальное положение в экосистеме цифровых сервисов, благодаря голосовому каналу связи с клиентом.
Возможно, в ближайшие 5-10 лет появятся модели понимания научных текстов — системы, предоставляющие ответ на вопрос пользователя, заданный на естественном языке, в виде сжатой справки. В ней будет собранная информация из существующей научной литературы, включая найденные противоречия и различные версии. Другое применение таких моделей — это рекомендательные системы для научных исследований или анализа патентных ландшафтов.
В долгосрочной перспективе есть устойчивый тренд на унификацию и упрощение банковских процессов, выполняемых без участия человека или с его минимальным участием (открытие счета, оценка рисков, создание кредитного досье, скоринг и т.д.). NLP будет сочетаться с другими технологиями (компьютерное зрение, RPA, удаленная идентификация и т.д.).
Можно ожидать новое поколение конструкторов проектной документации, а также появление систем, сопоставляющих документы, выявляющих противоречия, описывающих сложные технические объекты. Далее можно прогнозировать появление ML-решений для планирования на основе анализа проектной документации.
Услуги на основе персонифицированных данных получили широкое распространение из-за развития технологий голосовой биометрии (аутентификации и авторизации человека по голосу). В будущем телеком-операторы смогут занять уникальное положение в экосистеме цифровых сервисов, благодаря голосовому каналу связи с клиентом.
Возможно, в ближайшие 5-10 лет появятся модели понимания научных текстов — системы, предоставляющие ответ на вопрос пользователя, заданный на естественном языке, в виде сжатой справки. В ней будет собранная информация из существующей научной литературы, включая найденные противоречия и различные версии. Другое применение таких моделей — это рекомендательные системы для научных исследований или анализа патентных ландшафтов.
Основные ошибки А/В-тестирования
• Приостановление тестирования раньше времени
Часто возникает ситуация, когда специалист отслеживает результаты тестирования в первые дни и даже часы исследования. Результат может оказаться плачевным или, наоборот, вдохновляющим, после чего сотрудник принимает решение об окончании тестирования. Но делать так не нужно, в этом кроется большая ошибка. В течение определенного времени ситуация меняется, успешная тактика может смениться провалом и наоборот.
• Отсутствие сравнения теста с аналитикой
Важно уметь видеть разницу между аналитическими данными и данными тестирования. Для получения нужных сведений есть инструмент Google Analytics.
• Смещение фокуса на дизайн
Ключ к высокой конверсии – это не только правильный дизайн. Содержание сайта – это еще и текст, заголовки, шрифты, стиль и т. д. С помощью текста вы представляете компанию, уникальное торговое предложение, выгоды для покупателя. В тексте вы можете надавить на нужные триггеры, найти чувствительные точки и мотивировать к покупке. Огромное значение имеют заголовок и основной текст лендинга. Их тоже необходимо тестировать!
• Отслеживание не тех ключевых показателей эффективности
Что, на ваш взгляд, является главным показателем эффективности интернет-ресурсов? Конверсия? Так думает большинство, потому что это основной показатель, который можно отследить.
Однако об успехе можно говорить только тогда, когда есть развитие. А на развитие указывает показатель нижней границы или прибыль. Чистая прибыль – это доходы минус все расходы. Если прибыль растет, значит, вы на верном пути. Если показатели прибыли остаются неизменными или даже начинают снижаться – пора что-то менять.
• Неправильно выбранный период для тестирования
Тесты нужно делать в течение продолжительного периода. Но отрезок времени тоже необходимо правильно подобрать. Приведем пример. У вас интернет-магазин подарков, и вы решили провести А/В-тест накануне новогодних праздников. Разочаруем вас заранее – вы не получите верного результата. Накануне праздников люди делают очень много покупок. А вот после Нового года результат может вас удивить или даже огорчить.
• Приостановление тестирования раньше времени
Часто возникает ситуация, когда специалист отслеживает результаты тестирования в первые дни и даже часы исследования. Результат может оказаться плачевным или, наоборот, вдохновляющим, после чего сотрудник принимает решение об окончании тестирования. Но делать так не нужно, в этом кроется большая ошибка. В течение определенного времени ситуация меняется, успешная тактика может смениться провалом и наоборот.
• Отсутствие сравнения теста с аналитикой
Важно уметь видеть разницу между аналитическими данными и данными тестирования. Для получения нужных сведений есть инструмент Google Analytics.
• Смещение фокуса на дизайн
Ключ к высокой конверсии – это не только правильный дизайн. Содержание сайта – это еще и текст, заголовки, шрифты, стиль и т. д. С помощью текста вы представляете компанию, уникальное торговое предложение, выгоды для покупателя. В тексте вы можете надавить на нужные триггеры, найти чувствительные точки и мотивировать к покупке. Огромное значение имеют заголовок и основной текст лендинга. Их тоже необходимо тестировать!
• Отслеживание не тех ключевых показателей эффективности
Что, на ваш взгляд, является главным показателем эффективности интернет-ресурсов? Конверсия? Так думает большинство, потому что это основной показатель, который можно отследить.
Однако об успехе можно говорить только тогда, когда есть развитие. А на развитие указывает показатель нижней границы или прибыль. Чистая прибыль – это доходы минус все расходы. Если прибыль растет, значит, вы на верном пути. Если показатели прибыли остаются неизменными или даже начинают снижаться – пора что-то менять.
• Неправильно выбранный период для тестирования
Тесты нужно делать в течение продолжительного периода. Но отрезок времени тоже необходимо правильно подобрать. Приведем пример. У вас интернет-магазин подарков, и вы решили провести А/В-тест накануне новогодних праздников. Разочаруем вас заранее – вы не получите верного результата. Накануне праздников люди делают очень много покупок. А вот после Нового года результат может вас удивить или даже огорчить.
Про тактику quick wins
Quick wins – это некое видимое улучшение, которое даёт сиюминутный результат и продвижение в проекте. Это необязательно что-то, долгосрочно влияющее на организацию или меняющее её фундаментально, но должно быть чем-то, с чем согласятся все стороны, принимающие решения.
Быстрые победы могут быть легко идентифицированы при анализе бизнес-процессов и потребностей. Иногда достаточно спросить заказчика или стейкхолдера о его представлении быстрых результатов. Самым лучшим результатом быстрых побед должно стать лёгкое для внедрения, недорогое и, конечно, не нуждающееся в долгих временных затратах решение. Ниже приведены характерные критерии для оценки quick wins:
– Требует минимальных или не требует капитальных расходов
– Обладает низкими рисками
– Известна причина или имеется очевидное решение
– Узкий и фокусированный масштаб
– Стейкхолдеры однозначно одобряют
– Высокая вероятность позитивного результата
– Улучшения могут быть внедрены в течение 60-90 дней
– Команда проекта одобряет внедрение перемен
Каким задачам могут отвечать такого рода победы?
Быстрые победы хороши в ситуациях, когда проект затягивается и необходимо сделать что-то для снятия стресса внутри команды, или же в ситуации, когда нужно убедить общественность, что проект и команда движутся в верном направлении и нуждаются в поддержке. Quick wins также создают ценность продукта на раннем этапе и увеличивают ROI.
Небольшой список идей потенциальных быстрых результатов.
• Удалите лишние этапы из процессов
• Поменяйте неэфективные процедуры/процессы
• Улучшите коммуникации между сторонами
• Уменьшите или откажитесь от запасов/резервов
• Уменьшите издержки
• Проведите тренинги по лучшим практикам
• Внедрите небольшие изменения в тестовые продукты или проекты
Quick wins – это некое видимое улучшение, которое даёт сиюминутный результат и продвижение в проекте. Это необязательно что-то, долгосрочно влияющее на организацию или меняющее её фундаментально, но должно быть чем-то, с чем согласятся все стороны, принимающие решения.
Быстрые победы могут быть легко идентифицированы при анализе бизнес-процессов и потребностей. Иногда достаточно спросить заказчика или стейкхолдера о его представлении быстрых результатов. Самым лучшим результатом быстрых побед должно стать лёгкое для внедрения, недорогое и, конечно, не нуждающееся в долгих временных затратах решение. Ниже приведены характерные критерии для оценки quick wins:
– Требует минимальных или не требует капитальных расходов
– Обладает низкими рисками
– Известна причина или имеется очевидное решение
– Узкий и фокусированный масштаб
– Стейкхолдеры однозначно одобряют
– Высокая вероятность позитивного результата
– Улучшения могут быть внедрены в течение 60-90 дней
– Команда проекта одобряет внедрение перемен
Каким задачам могут отвечать такого рода победы?
Быстрые победы хороши в ситуациях, когда проект затягивается и необходимо сделать что-то для снятия стресса внутри команды, или же в ситуации, когда нужно убедить общественность, что проект и команда движутся в верном направлении и нуждаются в поддержке. Quick wins также создают ценность продукта на раннем этапе и увеличивают ROI.
Небольшой список идей потенциальных быстрых результатов.
• Удалите лишние этапы из процессов
• Поменяйте неэфективные процедуры/процессы
• Улучшите коммуникации между сторонами
• Уменьшите или откажитесь от запасов/резервов
• Уменьшите издержки
• Проведите тренинги по лучшим практикам
• Внедрите небольшие изменения в тестовые продукты или проекты
Концепции VUCA и BANI в помощь для создания продуктовой стратегии
VUCA
Steady (Устойчивость) -> Volatility (Изменчивость)
Мир постоянно изменяется с высокой скоростью;
Predictable (Предсказуемость) -> Uncertainty (Неуверенность)
Отсутствие уверенности в последствиях предпринятых действий, в том числе благодаря высокой скорости изменений;
Ordinary (Простота) -> Complexity (Сложность)
Большое кол-во действующих сил, комплексное взаимодействие, сложность выстраивания причинно-следственных связей;
Definite (Определенность) -> Ambiguity (Неоднозначность)
Как следствие высокой сложности растет неоднозначность восприятия текущей ситуации. Сложно быть уверенным в том, что было учтено все необходимое.
BANI концепция
Volatility (Изменчивость) -> Brittle (Хрупкость)
Мир теперь не меняется, а ломается. Все что кажется устойчивым, может рухнуть в любой момент.
Uncertainty (Неуверенность) -> Anxious (тревожность)
Мир теперь не про уверенность, а про страх. Бесконечный инфопоток, который в основном состоит из пропаганды и фейков, лишь усиливает ощущение небезопасности мира и нашу тревогу.
Сomplexity (Сложность) -> Nonlinear (Нелинейность)
Нелинейный мир не позволяет установить четкие связи между причинами и следствиями, например, между нашими действиями и их результатом. Все чаще значимые события для большинства наступают ВНЕЗАПНО.
Ambiguity (Неоднозначность) -> Incomprehensible (Непостижимость)
Мы теряем способность осознать причины событий, так как чаще они оказываются где-то глубоко в прошлом или вообще не в той сфере, на которую указывает логика. Мир становится непостижимым, и это делает невозможным создание полного представления о том, что происходит.
Современная стратегия это — мощный и практичный процесс выработки решений по формированию и реализации видения, который выводит на новый уровень ваш продукт, организацию и карьеру. Сегодня обстоятельства диктуют новые правила игры и выводят неопределенность на новый уровень. Поэтому знание о том, как формировать стратегию в условиях неопределенности , чтобы двигать свою карьеру или продукты — это уже необходимость.
VUCA
Steady (Устойчивость) -> Volatility (Изменчивость)
Мир постоянно изменяется с высокой скоростью;
Predictable (Предсказуемость) -> Uncertainty (Неуверенность)
Отсутствие уверенности в последствиях предпринятых действий, в том числе благодаря высокой скорости изменений;
Ordinary (Простота) -> Complexity (Сложность)
Большое кол-во действующих сил, комплексное взаимодействие, сложность выстраивания причинно-следственных связей;
Definite (Определенность) -> Ambiguity (Неоднозначность)
Как следствие высокой сложности растет неоднозначность восприятия текущей ситуации. Сложно быть уверенным в том, что было учтено все необходимое.
BANI концепция
Volatility (Изменчивость) -> Brittle (Хрупкость)
Мир теперь не меняется, а ломается. Все что кажется устойчивым, может рухнуть в любой момент.
Uncertainty (Неуверенность) -> Anxious (тревожность)
Мир теперь не про уверенность, а про страх. Бесконечный инфопоток, который в основном состоит из пропаганды и фейков, лишь усиливает ощущение небезопасности мира и нашу тревогу.
Сomplexity (Сложность) -> Nonlinear (Нелинейность)
Нелинейный мир не позволяет установить четкие связи между причинами и следствиями, например, между нашими действиями и их результатом. Все чаще значимые события для большинства наступают ВНЕЗАПНО.
Ambiguity (Неоднозначность) -> Incomprehensible (Непостижимость)
Мы теряем способность осознать причины событий, так как чаще они оказываются где-то глубоко в прошлом или вообще не в той сфере, на которую указывает логика. Мир становится непостижимым, и это делает невозможным создание полного представления о том, что происходит.
Современная стратегия это — мощный и практичный процесс выработки решений по формированию и реализации видения, который выводит на новый уровень ваш продукт, организацию и карьеру. Сегодня обстоятельства диктуют новые правила игры и выводят неопределенность на новый уровень. Поэтому знание о том, как формировать стратегию в условиях неопределенности , чтобы двигать свою карьеру или продукты — это уже необходимость.
Модели эффективного управления командами
Модель GRPI
Цели: ясно очерченные цели и желаемые результаты, а также четко заданные приоритеты и ожидания.
Роли: четко очерченный круг обязанностей, принятие лидера группой.
Процессы: прозрачные процессы принятия решений и рабочие процедуры.
Межличностные отношения: успешное взаимодействие, доверие и гибкость.
Модель Катценбаха и Смита
Приверженность. Приверженность участников команды общей задаче, поставленным целям и единому подходу к делу.
Взаимодополняемые навыки. Участникам команды необходимы навыки решения проблем, технические навыки для выполнения своих профессиональных обязанностей и навыки межличностного общения для улучшения командной работы.
Взаимная ответственность. Участники команды несут взаимную ответственность друг перед другом, а также личную ответственность за свою часть работы, и в идеале такие команды должны состоять из небольшого числа людей.
Модель Т7
Внутренние факторы
Thrust — идея: общая цель.
Trust — доверие: уверенность в том, что команда вас поддержит.
Talent — таланты: профессиональные навыки и умения.
Teaming skills — навыки командной работы: способность действовать сообща.
Task skills — навыки решения задач: способность выполнять рабочие задачи.
Внешние факторы
Team leader fit — совместимость с лидером: способность лидера «сработаться» с командой.
Team support from the organization — поддержка команды со стороны организации: как организация позволяет команде работать.
Модель дисфункций Ленциони
Отсутствие доверия. Если участники команды боятся показать свои слабые стороны или обратиться за помощью, они не смогут рассчитывать на поддержку коллег.
Боязнь конфликтов. Если кто-то слишком уж старается любой ценой сохранить мир в команде, то не будет и тех «плодотворных» конфликтов, в результате которых возникают удачные идеи.
Недостаточная преданность делу.
Уклонение от ответственности. Это еще одно неприятное последствие страха перед конфликтами — никто не хочет требовать от других ответа за их работу.
Невнимание к результатам. Если личные цели становятся более важными, чем успех всей группы, то никто не станет следить за общими результатами или пытаться их улучшить.
Модель GRPI
Цели: ясно очерченные цели и желаемые результаты, а также четко заданные приоритеты и ожидания.
Роли: четко очерченный круг обязанностей, принятие лидера группой.
Процессы: прозрачные процессы принятия решений и рабочие процедуры.
Межличностные отношения: успешное взаимодействие, доверие и гибкость.
Модель Катценбаха и Смита
Приверженность. Приверженность участников команды общей задаче, поставленным целям и единому подходу к делу.
Взаимодополняемые навыки. Участникам команды необходимы навыки решения проблем, технические навыки для выполнения своих профессиональных обязанностей и навыки межличностного общения для улучшения командной работы.
Взаимная ответственность. Участники команды несут взаимную ответственность друг перед другом, а также личную ответственность за свою часть работы, и в идеале такие команды должны состоять из небольшого числа людей.
Модель Т7
Внутренние факторы
Thrust — идея: общая цель.
Trust — доверие: уверенность в том, что команда вас поддержит.
Talent — таланты: профессиональные навыки и умения.
Teaming skills — навыки командной работы: способность действовать сообща.
Task skills — навыки решения задач: способность выполнять рабочие задачи.
Внешние факторы
Team leader fit — совместимость с лидером: способность лидера «сработаться» с командой.
Team support from the organization — поддержка команды со стороны организации: как организация позволяет команде работать.
Модель дисфункций Ленциони
Отсутствие доверия. Если участники команды боятся показать свои слабые стороны или обратиться за помощью, они не смогут рассчитывать на поддержку коллег.
Боязнь конфликтов. Если кто-то слишком уж старается любой ценой сохранить мир в команде, то не будет и тех «плодотворных» конфликтов, в результате которых возникают удачные идеи.
Недостаточная преданность делу.
Уклонение от ответственности. Это еще одно неприятное последствие страха перед конфликтами — никто не хочет требовать от других ответа за их работу.
Невнимание к результатам. Если личные цели становятся более важными, чем успех всей группы, то никто не станет следить за общими результатами или пытаться их улучшить.
Основные допущения, про которые забывают в рамках юнит-экономики
⁃ Маржинальная прибыль показывает прибыль/убыток с группы пользователей/клиентов без учёта затрат на их удержание. Например, вы провели рекламную кампанию в январе и получили 20 000 клиентов, которые в среднем совершат у вас по три покупки. В реальности, чтобы удержать клиентов и сделать так, чтобы они заказывали снова, потребуются дополнительные расходы — email-рассылки или другие маркетинговые инструменты. Дополнительные траты на удержание клиентов могут снизить маржинальную (а значит, и чистую) прибыль.
⁃ Привлечение новых пользователей может снизить конверсию в будущем. Например, на старте бизнеса вы привлекли самую заинтересованную аудиторию: тех, кому действительно нужен ваш продукт. Скажем, наборы для приготовления ужинов в первую очередь покупают молодые мужчины из крупных городов. После того, как они уже стали вашими клиентами, вам будет сложнее привлечь новых — вернее, на это потребуется больше затрат. Нужно быть готовым к тому, что с каждой новой рекламной кампанией вы будете всё менее точно попадать в целевую аудиторию. Например, сначала давали рекламу в тематическом паблике в соцсети, а теперь, чтобы расшириться, планируете продвигаться на других страницах — там, скорее всего, будет меньше заинтересованных людей. Эти расходы стоит заложить в бизнес-модель.
⁃ В примере мы продаём всего один товар — а если товаров несколько, нужно учитывать значение среднего чека для каждого из товаров. Так вы поймете, какой товар даёт большую прибыль при меньших издержках. Юнит-экономику также стоит рассчитывать отдельно для каждой группы товаров или бизнес-модели, например наборов ужинов по подписке и наборов-конструкторов. Для более точного расчёта стоит посчитать уровень возврата инвестиций отдельно для каждого канала — это можно сделать самостоятельно или с привлечением консультантов.
⁃ Рост доходов может приводить к повышению расходов. Например, если ваши сотрудники получают сдельную оплату или их вознаграждение частично привязано к среднему чеку. Такое часто бывает в магазинах, где продавцы получают процент от продаж. Эти дополнительные расходы надо учитывать в формуле расчёта маржинальной прибыли — тогда расчёт будет точнее.
Какие еще преимущества есть у юнит-экономики? Расскажет Александр Багрей, руководитель b2b-направления в медиа и наставник в Яндекс Практикуме на курсе «Unit-экономика». Также там обсудят, что такое юнит-экономика, на какие вопросы она отвечает и какие инструменты для работы с ней существуют.
Если вам интересны менеджмент проектов, управление командой и юнит-экономике, узнайте о них больше на -дне открытых дверей вебинаре направления менеджмента Яндекс Практикума бесплатно, 19 октября 13:00 по МСК.
На встрече будут также блоки о менеджменте, полезные для управления продуктами: чем менеджер проектов похож на других менеджеров и чем отличается от них и как проходит неделя проджекта - опытом поделится Станислав Беляев, Engineering Manager в компании Microsoft; как менеджеру освоиться в новой команде и заработать авторитет - расскажет Юлия Аравина, наставница на курсе «Управление командой», HR в IT, рознице, ресторанном бизнесе, производстве и образовании.
Зарегистрироваться по ссылке
⁃ Маржинальная прибыль показывает прибыль/убыток с группы пользователей/клиентов без учёта затрат на их удержание. Например, вы провели рекламную кампанию в январе и получили 20 000 клиентов, которые в среднем совершат у вас по три покупки. В реальности, чтобы удержать клиентов и сделать так, чтобы они заказывали снова, потребуются дополнительные расходы — email-рассылки или другие маркетинговые инструменты. Дополнительные траты на удержание клиентов могут снизить маржинальную (а значит, и чистую) прибыль.
⁃ Привлечение новых пользователей может снизить конверсию в будущем. Например, на старте бизнеса вы привлекли самую заинтересованную аудиторию: тех, кому действительно нужен ваш продукт. Скажем, наборы для приготовления ужинов в первую очередь покупают молодые мужчины из крупных городов. После того, как они уже стали вашими клиентами, вам будет сложнее привлечь новых — вернее, на это потребуется больше затрат. Нужно быть готовым к тому, что с каждой новой рекламной кампанией вы будете всё менее точно попадать в целевую аудиторию. Например, сначала давали рекламу в тематическом паблике в соцсети, а теперь, чтобы расшириться, планируете продвигаться на других страницах — там, скорее всего, будет меньше заинтересованных людей. Эти расходы стоит заложить в бизнес-модель.
⁃ В примере мы продаём всего один товар — а если товаров несколько, нужно учитывать значение среднего чека для каждого из товаров. Так вы поймете, какой товар даёт большую прибыль при меньших издержках. Юнит-экономику также стоит рассчитывать отдельно для каждой группы товаров или бизнес-модели, например наборов ужинов по подписке и наборов-конструкторов. Для более точного расчёта стоит посчитать уровень возврата инвестиций отдельно для каждого канала — это можно сделать самостоятельно или с привлечением консультантов.
⁃ Рост доходов может приводить к повышению расходов. Например, если ваши сотрудники получают сдельную оплату или их вознаграждение частично привязано к среднему чеку. Такое часто бывает в магазинах, где продавцы получают процент от продаж. Эти дополнительные расходы надо учитывать в формуле расчёта маржинальной прибыли — тогда расчёт будет точнее.
Какие еще преимущества есть у юнит-экономики? Расскажет Александр Багрей, руководитель b2b-направления в медиа и наставник в Яндекс Практикуме на курсе «Unit-экономика». Также там обсудят, что такое юнит-экономика, на какие вопросы она отвечает и какие инструменты для работы с ней существуют.
Если вам интересны менеджмент проектов, управление командой и юнит-экономике, узнайте о них больше на -дне открытых дверей вебинаре направления менеджмента Яндекс Практикума бесплатно, 19 октября 13:00 по МСК.
На встрече будут также блоки о менеджменте, полезные для управления продуктами: чем менеджер проектов похож на других менеджеров и чем отличается от них и как проходит неделя проджекта - опытом поделится Станислав Беляев, Engineering Manager в компании Microsoft; как менеджеру освоиться в новой команде и заработать авторитет - расскажет Юлия Аравина, наставница на курсе «Управление командой», HR в IT, рознице, ресторанном бизнесе, производстве и образовании.
Зарегистрироваться по ссылке
Чек-лист: когда использовать CustDev
Ситуация №1 — создаёте продукт на уже существующем рынке. Что нужно понять:
• правила игры: кто уже есть на рынке, кто лидер, какая здесь ценовая политика;
• как люди выбирают аналогичные продукты, что важно для пользователей;
• чем доволен и недоволен пользователь, какие проблемы он испытывает при использовании существующих сервисов.
Ситуация №2 — создаёте продукт на новом рынке. Что нужно понять:
• кто будущие потребители;
• с какими проблемами они сталкиваются, какие потребности у потенциальных клиентов;
• насколько важно решение этой проблемы;
• может ли возникнуть спрос в принципе;
• чего не хватает продукту, чтобы быть востребованным.
Ситуация №3 — продукт уже есть. Улучшаете продукт, сервис, повышаете продажи. Что нужно понять:
• почему потребители выбирают вас;
• почему покупают у конкурентов, а не у вас;
• в каких ситуациях и жизненных обстоятельствах потребляют ваши продукты;
• кто именно потребляет;
• кто принимает решение о покупке;
• каков текущий процесс использования вашего продукта.
Ситуация №1 — создаёте продукт на уже существующем рынке. Что нужно понять:
• правила игры: кто уже есть на рынке, кто лидер, какая здесь ценовая политика;
• как люди выбирают аналогичные продукты, что важно для пользователей;
• чем доволен и недоволен пользователь, какие проблемы он испытывает при использовании существующих сервисов.
Ситуация №2 — создаёте продукт на новом рынке. Что нужно понять:
• кто будущие потребители;
• с какими проблемами они сталкиваются, какие потребности у потенциальных клиентов;
• насколько важно решение этой проблемы;
• может ли возникнуть спрос в принципе;
• чего не хватает продукту, чтобы быть востребованным.
Ситуация №3 — продукт уже есть. Улучшаете продукт, сервис, повышаете продажи. Что нужно понять:
• почему потребители выбирают вас;
• почему покупают у конкурентов, а не у вас;
• в каких ситуациях и жизненных обстоятельствах потребляют ваши продукты;
• кто именно потребляет;
• кто принимает решение о покупке;
• каков текущий процесс использования вашего продукта.
Тренды е-mail рассылок
1. UGC-контент. Уже все кому не лень рассказать, как важно социальное доказательство для любой аудитории. В связи с популяризацией контента, нацеленного на социальные пруфы, в тренды имейл-маркетинга ворвался UGC-контент. UGC-контент — это могут быть отзывы; результаты опросов, анбоксинг и кейсы.
2. AMP — Accelerated Mobile Pages. Это фреймворк элементов страницы от Google, с помощью которого веб-страницы загружаются в ускоренном и упрощенном режиме на мобильных устройствах. Технологию внедрили в далеком 2019 году, но популярность она набирает только сейчас.
Таким образом пользователь не переходит на отдельную страницу, но при этом имеет возможность прямо в письме выполнить следующие операции: приобрести товар среди выбранных позиций, просмотреть каталог продуктов и добавить понравившиеся в корзину (корзина будет отображаться на сайте-доноре), оставить комментарий, отзыв и оценку, забронировать отель или зарезервировать товар; выбрать вариант ответа в опросе или сыграть в интерактивную игру и перенести единицу товара в категорию избранных.
3. Коллаборации и совместный контент. Компания и блогер обмениваются постами: в своих письмах электронного формата компания внедряет фото/логотип/цитаты и обращения блогера, а тот в свою очередь освещает рассылку в своем блоге и призывает принять участие в ней, оставить личную почту и подписаться. Использование высказываний и опыта инфлюенсера.
4. На рынке существую два типа готовых инструментов для рассылок писем, один относятся к классу ESP систем, для маркетологов - установил и рассылай письма, а вторые - для продактов, SDK ESP системы, которые можно легко встроить в свой продукт под капот и отправлять письма, поддерживающие все вышеперечисленные тренды. В России после ухода с рынка Amazon SES, MailGun, SendGrid лидирует Unisender Go.
1. UGC-контент. Уже все кому не лень рассказать, как важно социальное доказательство для любой аудитории. В связи с популяризацией контента, нацеленного на социальные пруфы, в тренды имейл-маркетинга ворвался UGC-контент. UGC-контент — это могут быть отзывы; результаты опросов, анбоксинг и кейсы.
2. AMP — Accelerated Mobile Pages. Это фреймворк элементов страницы от Google, с помощью которого веб-страницы загружаются в ускоренном и упрощенном режиме на мобильных устройствах. Технологию внедрили в далеком 2019 году, но популярность она набирает только сейчас.
Таким образом пользователь не переходит на отдельную страницу, но при этом имеет возможность прямо в письме выполнить следующие операции: приобрести товар среди выбранных позиций, просмотреть каталог продуктов и добавить понравившиеся в корзину (корзина будет отображаться на сайте-доноре), оставить комментарий, отзыв и оценку, забронировать отель или зарезервировать товар; выбрать вариант ответа в опросе или сыграть в интерактивную игру и перенести единицу товара в категорию избранных.
3. Коллаборации и совместный контент. Компания и блогер обмениваются постами: в своих письмах электронного формата компания внедряет фото/логотип/цитаты и обращения блогера, а тот в свою очередь освещает рассылку в своем блоге и призывает принять участие в ней, оставить личную почту и подписаться. Использование высказываний и опыта инфлюенсера.
4. На рынке существую два типа готовых инструментов для рассылок писем, один относятся к классу ESP систем, для маркетологов - установил и рассылай письма, а вторые - для продактов, SDK ESP системы, которые можно легко встроить в свой продукт под капот и отправлять письма, поддерживающие все вышеперечисленные тренды. В России после ухода с рынка Amazon SES, MailGun, SendGrid лидирует Unisender Go.
Какими бывают карты пути обучения и как их использовать?
- Карты, показывающие путь ученика в существующем образовательном продукте. Они отражают текущее состояние образовательного продукта и помогают определить, как его можно улучшить. При составлении такой карты, как правило, уже имеются данные о реальном опыте студентов (полученные через обратную связь или в результате исследований), а также гипотезы, которые предстоит проверить на практике. Для создания этой карты лучше всего обратиться к методистам, которые разрабатывают сам обучающий курс.
- Карты, показывающие идеальный путь ученика, который нужно достичь. Такая карта основана на нашем представлении о будущем и помогает продумать опыт студента с нуля, если мы хотим радикально изменить текущую программу обучения или создать новую.
- Карты, отражающие опыт ученика только внутри курса. Эти LJM показывают маршрут студента от регистрации на курсе до его завершения. Такая карта может подробно описывать поведение, настроение и мысли учащегося в каждый момент времени или состоять из крупных блоков и отражать изменения от модуля к модулю.
- Карты, показывающие опыт студента внутри обучения и вне его. Такая карта позволяет посмотреть шире: на то, как студент выбирает обучение, как проходит его жизнь вне образовательного пространства. Составлять такую LJM интересно, но сложно: чем больший масштаб вы берёте, тем больше появляется факторов, которые невозможно измерить и на которые нельзя повлиять.
- Карты, показывающие путь ученика в существующем образовательном продукте. Они отражают текущее состояние образовательного продукта и помогают определить, как его можно улучшить. При составлении такой карты, как правило, уже имеются данные о реальном опыте студентов (полученные через обратную связь или в результате исследований), а также гипотезы, которые предстоит проверить на практике. Для создания этой карты лучше всего обратиться к методистам, которые разрабатывают сам обучающий курс.
- Карты, показывающие идеальный путь ученика, который нужно достичь. Такая карта основана на нашем представлении о будущем и помогает продумать опыт студента с нуля, если мы хотим радикально изменить текущую программу обучения или создать новую.
- Карты, отражающие опыт ученика только внутри курса. Эти LJM показывают маршрут студента от регистрации на курсе до его завершения. Такая карта может подробно описывать поведение, настроение и мысли учащегося в каждый момент времени или состоять из крупных блоков и отражать изменения от модуля к модулю.
- Карты, показывающие опыт студента внутри обучения и вне его. Такая карта позволяет посмотреть шире: на то, как студент выбирает обучение, как проходит его жизнь вне образовательного пространства. Составлять такую LJM интересно, но сложно: чем больший масштаб вы берёте, тем больше появляется факторов, которые невозможно измерить и на которые нельзя повлиять.
Где найти первых клиентов/ получить фидбэк на свой продукт?
1. Communities
- Первым делом я всегда пытаюсь найти коммуны в слаке, зайти в раздел #intro - и представить там себя и свой запрос
- Коммуны в Indie Hackers - там можно найи ребят причастных к своей нише, найти их почту и выйти на них омниканально - почта/линкдин
- Коммуны в ФБ - тоже работает, но хуже
- Ну и даже если наше ЦА не в РФ, мы все равно выходим на коммуны в ТГ чтобы посмотреть можем ли там собрать релевантного фидбэка
Такой подход лучше делать персанолизированно и качественно, а не количественно. Я всегда читаю то, чем занимается человек и пытаюсь похвалить его неординарно и искренне, чтобы точно было понятно, что я не автоматизирую.
2. Traditional Outreach
- Находим релевантные листы ЦА в гугл, делаем небольшой рисерч на каждый, квалифицируем
- Дальше мы юзаем Snovio для сорсинга и аутрича омниканально (почта и линкдин)
Здесь мы всегда пытаемся потестить разные походы:
а) Продаем с подсветом преимуществ
б) Просим помощи как фаундеры
в) Делимся своей историей из прошлого, которая склонит их к тому, чтобы понять что мы им нужны
3. FFF (family, friends, fools)
- Сюда лезем не сразу, но если фидбэк затягивается, то прибегаем в к личному нетворку и знакомым для интро
- Таких обычно очень мало, если лезть в новую нишу, но зато это самый теплый путь
4. Еще пару трюков
- Можно найти тех, кто уже работает с твоей ЦА как агенство, консультант, создатель сообщества итп. И предложить ему процент за интро если клиент сконвертится
- Можно посеять семена раздора в коммунах
Например, когда мы делали тул для блогеров, мы писали с фейковых аккаунтов под постами у блогеров “ А вы слышали про такой-то тул? Я через него делаю то-то, вы там есть?” - когда это применяется омниканально - тоже дает эффект “я везде об это слышу, у меня фомо”
Или например, когда мы тестировали smart investing -
тоже писали в группах “Ребят, а вы слышали про {название конкурента}? Я хочу их попробовать”
И если кто ответит положительно - это скорее наша ЦА и мы идем с ним общаться под видом того, что хотим получить рекомендацию.
1. Communities
- Первым делом я всегда пытаюсь найти коммуны в слаке, зайти в раздел #intro - и представить там себя и свой запрос
- Коммуны в Indie Hackers - там можно найи ребят причастных к своей нише, найти их почту и выйти на них омниканально - почта/линкдин
- Коммуны в ФБ - тоже работает, но хуже
- Ну и даже если наше ЦА не в РФ, мы все равно выходим на коммуны в ТГ чтобы посмотреть можем ли там собрать релевантного фидбэка
Такой подход лучше делать персанолизированно и качественно, а не количественно. Я всегда читаю то, чем занимается человек и пытаюсь похвалить его неординарно и искренне, чтобы точно было понятно, что я не автоматизирую.
2. Traditional Outreach
- Находим релевантные листы ЦА в гугл, делаем небольшой рисерч на каждый, квалифицируем
- Дальше мы юзаем Snovio для сорсинга и аутрича омниканально (почта и линкдин)
Здесь мы всегда пытаемся потестить разные походы:
а) Продаем с подсветом преимуществ
б) Просим помощи как фаундеры
в) Делимся своей историей из прошлого, которая склонит их к тому, чтобы понять что мы им нужны
3. FFF (family, friends, fools)
- Сюда лезем не сразу, но если фидбэк затягивается, то прибегаем в к личному нетворку и знакомым для интро
- Таких обычно очень мало, если лезть в новую нишу, но зато это самый теплый путь
4. Еще пару трюков
- Можно найти тех, кто уже работает с твоей ЦА как агенство, консультант, создатель сообщества итп. И предложить ему процент за интро если клиент сконвертится
- Можно посеять семена раздора в коммунах
Например, когда мы делали тул для блогеров, мы писали с фейковых аккаунтов под постами у блогеров “ А вы слышали про такой-то тул? Я через него делаю то-то, вы там есть?” - когда это применяется омниканально - тоже дает эффект “я везде об это слышу, у меня фомо”
Или например, когда мы тестировали smart investing -
тоже писали в группах “Ребят, а вы слышали про {название конкурента}? Я хочу их попробовать”
И если кто ответит положительно - это скорее наша ЦА и мы идем с ним общаться под видом того, что хотим получить рекомендацию.
Стратегия работы над продуктом в кризис
1. Изменение цели планирования и составления бюджета
Кроме показателя “чистая прибыль” есть еще ряд очень важных показателей, которые связаны с производительностью компании. Лучше анализировать более высокую производительность, а не предсказуемую прибыль. Для измерения производительности существует ряд показателей, отличных от показателя “чистая прибыль”. Модель долгосрочного планирования, и четкого следования плану особенно неэффективна в периоды постоянных кризисов и событий черных лебедей, таких как пандемия, социальные беспорядки, цифровые сбои, военные конфликты, теракты, финансовый шок и кризис окружающей среды.
Результатами эффективного планирования и составление бюджета являются:
2. Переключить акцент с финансовой точности на стратегический успех
Более эффективный подход заключается в том, чтобы превратить целевые результаты повышения производительности в стратегические руководящие принципы, которые будут применяться в процессе составления бюджета и адаптации. Это ответы на вопросы:
3. Планировать быстрее и чаще
Если бюджеты не гибки и итоговый план не может быть скорректирован, человек, делающий его, естественно, одержим его точностью. Однако, если мы можем корректировать долгосрочный план каждый квартал, месяц или неделю, мы можем постоянно повышать его точность за гораздо меньшее время и с гораздо меньшими усилиями. Наилучшим способом улучшения является постановка смелых, сложных задач, а затем корректировка планов с учетом накопленного ценного опыта. Бизнес-планирование может следовать аналогичным принципам:
1. Изменение цели планирования и составления бюджета
Кроме показателя “чистая прибыль” есть еще ряд очень важных показателей, которые связаны с производительностью компании. Лучше анализировать более высокую производительность, а не предсказуемую прибыль. Для измерения производительности существует ряд показателей, отличных от показателя “чистая прибыль”. Модель долгосрочного планирования, и четкого следования плану особенно неэффективна в периоды постоянных кризисов и событий черных лебедей, таких как пандемия, социальные беспорядки, цифровые сбои, военные конфликты, теракты, финансовый шок и кризис окружающей среды.
Результатами эффективного планирования и составление бюджета являются:
• улучшение результатов для клиентов,• сотрудников,• инвесторов• и сообществ2. Переключить акцент с финансовой точности на стратегический успех
Более эффективный подход заключается в том, чтобы превратить целевые результаты повышения производительности в стратегические руководящие принципы, которые будут применяться в процессе составления бюджета и адаптации. Это ответы на вопросы:
• Каковы результаты, которые будут наиболее важны для стратегического успеха?• В свете этих приоритетов куда следует направлять ресурсы? (например, какая часть наших ресурсов должна идти на управление бизнесом (операции) по сравнению с изменением бизнеса (инновации)?)• В рамках инноваций, каков правильный баланс между ресурсами, идущими к постепенным инновациям, и к прорывным инновациям?• Сколько средств должно поступать в различные сегменты клиента?• Сколько средств должно поступать по различным каналам сбыта, географическим регионам, бизнес-единицам, торговым маркам или линейкам продуктов?• Сколько наших технологических ресурсов должным образом расходуется на поддержание текущих систем в рабочем состоянии по сравнению с разработкой новых функций или улучшением архитектуры?• Какие гипотезы должны быть верны для того, чтобы эти стратегии распределения ресурсов работали, и как мы можем проверить их наиболее быстро и эффективно?3. Планировать быстрее и чаще
Если бюджеты не гибки и итоговый план не может быть скорректирован, человек, делающий его, естественно, одержим его точностью. Однако, если мы можем корректировать долгосрочный план каждый квартал, месяц или неделю, мы можем постоянно повышать его точность за гораздо меньшее время и с гораздо меньшими усилиями. Наилучшим способом улучшения является постановка смелых, сложных задач, а затем корректировка планов с учетом накопленного ценного опыта. Бизнес-планирование может следовать аналогичным принципам:
• описывать ожидаемый путь,• оценивать неопределенность и разумный диапазон результатов,• уточнять гипотезы, лежащие в основе прогнозов,• отслеживать достоверность этих гипотез,• изменять ошибочные• адаптировать планы для достижения наилучших возможных результатов в свете наиболее точной информации.Возможности видеоаналитики сегодня
1. Распознавание лиц и привязка к ID. Сбор статистики посещений;
2. Подсчет количества посетителей при входе в ТЦ, магазин;
3. Выявление нарушений регламентов;
4. Определение точного времени взаимодействия менеджеров и клиентов;
5. Учет трафика сотрудников и клиентов в течение дня;
6. Учет рабочего времени;
7. Сигнализирование системы в случае отсутствия персонала;
8. Определение номера транспортного средства со сложных углов;
9. Контроль кассовой зоны: выявление противоправных действий, дисциплинарных нарушений;
10. Контроль очередей;
11. Определение количества заполняемой посуды;
12. Определение возгорания при помощи спектрального анализа;
13.Определение и уведомление о падении и невозможности подняться (актуально при контроле территорий, прилегающей к социальным объектам);
14. Контроль оставленных предметов - антитеррористическая защищенность и контроль обращений.
1. Распознавание лиц и привязка к ID. Сбор статистики посещений;
2. Подсчет количества посетителей при входе в ТЦ, магазин;
3. Выявление нарушений регламентов;
4. Определение точного времени взаимодействия менеджеров и клиентов;
5. Учет трафика сотрудников и клиентов в течение дня;
6. Учет рабочего времени;
7. Сигнализирование системы в случае отсутствия персонала;
8. Определение номера транспортного средства со сложных углов;
9. Контроль кассовой зоны: выявление противоправных действий, дисциплинарных нарушений;
10. Контроль очередей;
11. Определение количества заполняемой посуды;
12. Определение возгорания при помощи спектрального анализа;
13.Определение и уведомление о падении и невозможности подняться (актуально при контроле территорий, прилегающей к социальным объектам);
14. Контроль оставленных предметов - антитеррористическая защищенность и контроль обращений.
Несколько ошибок применения HADI-циклов
1. Не отказываться от неподтвержденных гипотез
Была гипотеза, которую очень любили. Раньше кандидат при заполнении анкеты прикреплял своё резюме — и только потом мог посмотреть стартапы с открытыми вакансиями.
Мы предположили, что если убрать шаг прикрепления резюме из анкеты и запрашивать его у кандидата уже после того, как он заинтересовался стартапом, то кандидаты будут охотнее прикреплять резюме. Но вышло с точностью до наоборот: конверсия в заполнение резюме знатно упала.
Тем не менее, гипотеза была нам очень дорога, и мы не были готовы от неё так просто отказаться. Мы начали копать внутрь данных и убеждать себя, что кандидаты начали оставлять более качественные резюме. Находить причины, почему падение конверсии тут для нас не критично, придумывать, как мы можем жить с этим.
Всё это был самообман — в сентябре мы наконец вернули резюме обратно.
2. Не декомпозировать гипотезы
Было предположение, что подогревающие письма в разные моменты жизненного пути кандидата и стартапа в сервисе помогут увеличить конверсию на всех этапах. Это действительно оказалось так, но в чем же ошибка? Мы на самом деле тестировали несколько гипотез в рамках одной. Каждое отдельное письмо — это гипотеза.
Чтобы начать проверку этой гипотезы, потратили почти месяц: неделю искали время для двухчасовой встречи, 3-4 дня готовили ТЗ и сами письма, а еще полторы недели разработчики реализовывали функционал отправки писем по событию.
Если бы мы тестировали отдельно каждое письмо, то смогли бы получить первый результат уже через 2 дня после постановки гипотезы. И точно узнать, какое письмо сработало, какое нет, и почему. Поэтому несмотря на то, что гипотеза сработала и показала неплохой прирост показателей, считать её однозначно успешной нельзя. Если бы мы чуть аккуратнее подошли к процессу — получили бы больший рост и быстрее.
3. Тестировать связанные гипотезы, которые влияют на один и тот же показатель
Когда добавляли мотивацию с помощью 3-х недельной программы по развитию бизнеса, конверсия в закрытие вакансии сильно возросла. Потом мы методично уменьшали стоимость мотивации для нас, пока не убрали её совсем. При этом конверсия не падала. Аккуратно разобрали статистику и выяснили, что гипотеза «Убрать неактивные стартапы из подбора» повлияла и на конверсию в закрытие вакансии (match) — остались более мотивированные команды, и они не только чаще отвечали лайкнувшим их кандидатам, но и выставляли статусы после встречи.
1. Не отказываться от неподтвержденных гипотез
Была гипотеза, которую очень любили. Раньше кандидат при заполнении анкеты прикреплял своё резюме — и только потом мог посмотреть стартапы с открытыми вакансиями.
Мы предположили, что если убрать шаг прикрепления резюме из анкеты и запрашивать его у кандидата уже после того, как он заинтересовался стартапом, то кандидаты будут охотнее прикреплять резюме. Но вышло с точностью до наоборот: конверсия в заполнение резюме знатно упала.
Тем не менее, гипотеза была нам очень дорога, и мы не были готовы от неё так просто отказаться. Мы начали копать внутрь данных и убеждать себя, что кандидаты начали оставлять более качественные резюме. Находить причины, почему падение конверсии тут для нас не критично, придумывать, как мы можем жить с этим.
Всё это был самообман — в сентябре мы наконец вернули резюме обратно.
2. Не декомпозировать гипотезы
Было предположение, что подогревающие письма в разные моменты жизненного пути кандидата и стартапа в сервисе помогут увеличить конверсию на всех этапах. Это действительно оказалось так, но в чем же ошибка? Мы на самом деле тестировали несколько гипотез в рамках одной. Каждое отдельное письмо — это гипотеза.
Чтобы начать проверку этой гипотезы, потратили почти месяц: неделю искали время для двухчасовой встречи, 3-4 дня готовили ТЗ и сами письма, а еще полторы недели разработчики реализовывали функционал отправки писем по событию.
Если бы мы тестировали отдельно каждое письмо, то смогли бы получить первый результат уже через 2 дня после постановки гипотезы. И точно узнать, какое письмо сработало, какое нет, и почему. Поэтому несмотря на то, что гипотеза сработала и показала неплохой прирост показателей, считать её однозначно успешной нельзя. Если бы мы чуть аккуратнее подошли к процессу — получили бы больший рост и быстрее.
3. Тестировать связанные гипотезы, которые влияют на один и тот же показатель
Когда добавляли мотивацию с помощью 3-х недельной программы по развитию бизнеса, конверсия в закрытие вакансии сильно возросла. Потом мы методично уменьшали стоимость мотивации для нас, пока не убрали её совсем. При этом конверсия не падала. Аккуратно разобрали статистику и выяснили, что гипотеза «Убрать неактивные стартапы из подбора» повлияла и на конверсию в закрытие вакансии (match) — остались более мотивированные команды, и они не только чаще отвечали лайкнувшим их кандидатам, но и выставляли статусы после встречи.
Как получить максимум из прогнозных моделей
• Необходимы данные глубиной от 1,5 лет. Также есть критический минимум данных — это справочник товаров, исторические продажи, исторические цены и промо.
• Требуется постоянная корректировка метрик. Нельзя зацикливаться на одном текущем понимании метрики. Следует улучшать алгоритм в сторону метрики, а метрику — в сторону идеального направления.
• Необходимо работать с обратной связью. Непрерывно собирать гипотезы от бизнес-пользователей, менеджеров и технических специалистов.
• Модели должны не только качественно прогнозировать, но и быть интерпретируемыми бизнес-пользователями.
• Модели необходимо регулярно обучать заново. Проверить, как часто следует это делать, можно экспериментально. Далее соблюдаем найденный интервал без потери качества прогноза.
• Зачастую требуется развитие моделей. У всех появляются новые желания. Также необходимо оптимизировать метрики качества и модели.
• Отслеживание каннибализации следует отдельно закладывать в модель, так как для нее не очевидны зависимости спроса двух схожих товаров. Объем работы зависит от количества товаров. При малом количестве товаров можно настроить матрицу каннибализации вручную. Это требует временных затрат, но результат будет ощутим.
• При оценке качества прогнозов принято использовать две ключевые метрики: WAPE (взвешенная абсолютная процентная ошибка) — показывает ширину разброса наших прогнозов, учитывая веса товаров в общих продажах и BIAS (смещение) — показывает смещение ошибок прогноза в положительную или отрицательную сторону.
• Необходимы данные глубиной от 1,5 лет. Также есть критический минимум данных — это справочник товаров, исторические продажи, исторические цены и промо.
• Требуется постоянная корректировка метрик. Нельзя зацикливаться на одном текущем понимании метрики. Следует улучшать алгоритм в сторону метрики, а метрику — в сторону идеального направления.
• Необходимо работать с обратной связью. Непрерывно собирать гипотезы от бизнес-пользователей, менеджеров и технических специалистов.
• Модели должны не только качественно прогнозировать, но и быть интерпретируемыми бизнес-пользователями.
• Модели необходимо регулярно обучать заново. Проверить, как часто следует это делать, можно экспериментально. Далее соблюдаем найденный интервал без потери качества прогноза.
• Зачастую требуется развитие моделей. У всех появляются новые желания. Также необходимо оптимизировать метрики качества и модели.
• Отслеживание каннибализации следует отдельно закладывать в модель, так как для нее не очевидны зависимости спроса двух схожих товаров. Объем работы зависит от количества товаров. При малом количестве товаров можно настроить матрицу каннибализации вручную. Это требует временных затрат, но результат будет ощутим.
• При оценке качества прогнозов принято использовать две ключевые метрики: WAPE (взвешенная абсолютная процентная ошибка) — показывает ширину разброса наших прогнозов, учитывая веса товаров в общих продажах и BIAS (смещение) — показывает смещение ошибок прогноза в положительную или отрицательную сторону.
Метрики эффективности менеджера проекта
Вокруг оценки эффективности работы проджектов много странного: там и эфемерное мастерство управления, и развитость уже упомянутых софт скиллс, и процент выполнения проектов в срок, и соотношение бюджета и доработок, и соответствие стандартам, и прочая экзотика.
Нагляднее могут быть общие метрики из Agile-разработки, которые так проще измерить и которые так нравятся всем заказчикам:
Velocity, или Скорость — объем проделанной командой работы за один спринт. Если менеджер уложился в планируемый объем, значит, он эффективно «науправлял».
Cycle time, или Время цикла — время для выполнения одной задачи.
Cumulative flow, или Совокупный поток — количество разных типов задач на каждой стадии проекта. Показывает, насколько эффективно задачи продвигаются по разным стадия проекта.
Flow efficiency, или Эффективность потока — соотношение времени работы и времени ожидания.
Команда ценит проджектов за помощь. Они распределяют нагрузку, приоритезируют задачи, запрашивают нужные данные у клиента. Если у кого-то из команды сложный период в жизни, менеджер поможет довести проект до конца. Может утешить, найти замену или зарядить мотивацией.
Мы спросили разных специалистов, как менеджеры проектов улучшили их жизнь — результаты читайте на карточках по ссылке - https://t.me/productmanchat/1045
А если вам по душе превращать хаос в порядок — попробуйте себя в управлении проектами.
Примерить профессию можно в бесплатной вводной части курса
Вокруг оценки эффективности работы проджектов много странного: там и эфемерное мастерство управления, и развитость уже упомянутых софт скиллс, и процент выполнения проектов в срок, и соотношение бюджета и доработок, и соответствие стандартам, и прочая экзотика.
Нагляднее могут быть общие метрики из Agile-разработки, которые так проще измерить и которые так нравятся всем заказчикам:
Velocity, или Скорость — объем проделанной командой работы за один спринт. Если менеджер уложился в планируемый объем, значит, он эффективно «науправлял».
Cycle time, или Время цикла — время для выполнения одной задачи.
Cumulative flow, или Совокупный поток — количество разных типов задач на каждой стадии проекта. Показывает, насколько эффективно задачи продвигаются по разным стадия проекта.
Flow efficiency, или Эффективность потока — соотношение времени работы и времени ожидания.
Команда ценит проджектов за помощь. Они распределяют нагрузку, приоритезируют задачи, запрашивают нужные данные у клиента. Если у кого-то из команды сложный период в жизни, менеджер поможет довести проект до конца. Может утешить, найти замену или зарядить мотивацией.
Мы спросили разных специалистов, как менеджеры проектов улучшили их жизнь — результаты читайте на карточках по ссылке - https://t.me/productmanchat/1045
А если вам по душе превращать хаос в порядок — попробуйте себя в управлении проектами.
Примерить профессию можно в бесплатной вводной части курса
Telegram
Sergey Koloskov in Better write product manager
👍1