Как найти возможности для применения AI в вашем продукте
Сегодня хотим поделиться с вами фреймворком, который помогает искать возможности применять AI в бизнесе и продукте.
Этот фреймворк мы разбираем на реальном примере автоматизации работы комплаенс-менеджера банка.
Это достаточно крупный разбор, поэтому рекомендуем вам добавить его в закладки или сохраненные сообщения в телеграме 🗂️
🔗 https://gopractice.ru/product/finding-potential-ai-applications
Чтобы получить навыки и знания для работы над практически любым ML/AI-проектом, присоединяйтесь к студентам «Симулятора управления ML/AI-проектами» от GoPractice.
В нем вы проработаете типовые кейсы внедрения ML/AI-решений в продукт, а интерактивный формат позволит окунуться в практику и отточить навыки без рисков для реального бизнеса.
Сегодня хотим поделиться с вами фреймворком, который помогает искать возможности применять AI в бизнесе и продукте.
Этот фреймворк мы разбираем на реальном примере автоматизации работы комплаенс-менеджера банка.
Это достаточно крупный разбор, поэтому рекомендуем вам добавить его в закладки или сохраненные сообщения в телеграме 🗂️
🔗 https://gopractice.ru/product/finding-potential-ai-applications
Чтобы получить навыки и знания для работы над практически любым ML/AI-проектом, присоединяйтесь к студентам «Симулятора управления ML/AI-проектами» от GoPractice.
В нем вы проработаете типовые кейсы внедрения ML/AI-решений в продукт, а интерактивный формат позволит окунуться в практику и отточить навыки без рисков для реального бизнеса.
GoPractice
ᐈ Возможности применения искусственного интеллекта - GoPractice
Фреймворк, который поможет увидеть потенциал и найти возможности для применения искусственного интеллекта (AI) в вашем продукте и бизнесе.
Очень кратко о том, что изменилось
— Мы обновили «AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров». Добавился большой кейс о генеративном AI (GPT). Стоимость самостоятельного обучения в симуляторе при этом остается прежней.
— Мы добавили групповое обучение с ментором-экспертом. Он поможет глубже освоить и эффективнее применить материал симулятора. Чтобы записаться в группу и узнать стоимость обучения, выберите «Тариф с ментором» после регистрации на странице AI/ML-симулятора.
Теперь подробнее обо всем
Чуть больше года назад мы запустили «AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров» (раньше он назывался «Симулятор управления ML/AI-проектами», но новое название лучше отражает суть). Он сфокусирован не на алгоритмах и математике, а на том, как продуктовым специалистам использовать AI/ML, чтобы создавать ценность для клиентов.
Теперь мы дополнили контент курса, чтобы наши студенты на практике разобрались в самой актуальной теме этого года — генеративном AI. Обновление делает симулятор максимально актуальным и состоянию индустрии, и ожиданиям от AI-продакт-менеджера.
Главное изменение: большой кейс по созданию персонального помощника на основе GenAI (GPT)
До этого AI/ML-симулятор строился вокруг решения трех наиболее распространенных AI-задач. Теперь мы добавили туда еще один большой кейс вокруг генеративного AI.
Это совершенно новый материал.
— Вы сформулируете задачу персонального помощника на основе GenAI, определите и разберете метрики такого типа проектов.
— Проанализируете ошибки в работе модели, проведете работу над улучшением ее качества, а затем сделаете подход к развитию проекта.
Этот материал даст вам необходимый фундамент для работы со стороны продукта с проектами на основе GenAI (GPT).
Таким образом, общая программа AI/ML-симулятора теперь будет состоять из четырех практических кейсов: компьютерное зрение, рекомендательная система, прогнозирование продаж, а также генеративный AI. Общее время обучения в симуляторе с учетом нового материала составит около 60 часов.
Цена остается прежней
Наша цель — дать аудитории больше ценности. Мы верим, что знания и навыки, полученные в AI/ML-симуляторе, будут крайне важны в продуктовой работе в перспективе следующих лет, а поэтому хотим, чтобы как можно больше людей получили к ним доступ.
Поэтому после обновления стоимость симулятора для самостоятельного прохождения останется прежней.
— У 1000+ активных студентов AI/ML-симулятора новый материал добавится автоматически
— Новые студенты смогут приобрести доступ к симулятору c новым материалом по старой цене
Однако если вы уже настроились заплатить больше, то мы не будем вас отговаривать. У нас есть новость про еще одно важное обновление.
Открываем обучение с ментором в составе небольшой группы
За прошлый год мы поняли одну очень важную вещь. У многих наших студентов достаточно высокая мотивация для изучения тем вокруг AI/ML-индустрии, но при этом много сомнений в том, смогут ли они освоить этот материал и начать применять его в работе.
Чтобы решить эту проблему, мы привлекли AI-экспертов. Они проведут наших студентов по материалу AI/ML-симулятора в составе небольших групп.
Это поможет глубже разобраться в том, что особенно интересует, и получить ответы на все вопросы о новом и непонятном.
— Обучение в составе группы с ментором займет два месяца
— Оно будет включать в себя еженедельные звонки для обсуждения материала, возникших по ходу вопросов, а также идей для применения новых знаний и навыков в работе
— Чтобы записаться в группу и узнать стоимость обучения, выберите «Тариф с ментором» после регистрации на странице AI/ML-симулятора
Если у вас возникли вопросы, не стесняйтесь задавать их нам на почту contacts@gopractice.ru.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Привет!
До 25 июля открыт набор в магистратуру Высшей школы экономики на программу «Цифровые коммуникации и продуктовая аналитика», частью которой является наш «Симулятор управления продуктом на основе данных».
Эта программа готовит профессионалов в управлении продуктом и маркетингом на основе данных.
Обучение проводится в офлайне и длится два года, выпускники получают диплом магистра государственного образца и, конечно, сертификат GoPractice.
В программе предусмотрены бюджетные места, а для поступления не требуются экзамены. Узнать больше можно по ссылке.
Кстати, до 25 июля преподаватели программы проведут серию вебинаров для абитуриентов. Расписание и подробности можно узнать здесь.
До 25 июля открыт набор в магистратуру Высшей школы экономики на программу «Цифровые коммуникации и продуктовая аналитика», частью которой является наш «Симулятор управления продуктом на основе данных».
Эта программа готовит профессионалов в управлении продуктом и маркетингом на основе данных.
Обучение проводится в офлайне и длится два года, выпускники получают диплом магистра государственного образца и, конечно, сертификат GoPractice.
В программе предусмотрены бюджетные места, а для поступления не требуются экзамены. Узнать больше можно по ссылке.
Кстати, до 25 июля преподаватели программы проведут серию вебинаров для абитуриентов. Расписание и подробности можно узнать здесь.
Базовое руководство для улучшения качества продуктов с LLM
Внедрить в продукт большие языковые модели (Large Language Models, LLM) — еще полдела.
Да, они могут быть ценным помощником при автоматизации задач в работе над продуктом, что позволяет потенциально сэкономить деньги и время сотрудников. Но на практике качество работы таких моделей может оказаться далеким от приемлемого.
Поэтому мы составили руководство, в котором разбираем подходы улучшения качества продуктов с LLM.
В этом материале — самые базовые, но эффективные.
🔗 https://gopractice.ru/skills/improving-products-with-llm/
И кстати, недавно мы обновили курс «AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров» и дополнили его большим кейсом о генеративном AI!
В симуляторе вы научитесь видеть возможности для использования AI/ML в своих проектах и уметь превращать их в работающие для бизнеса решения, а интерактивный формат позволит окунуться в практику и отточить навыки без рисков для реального бизнеса.
Внедрить в продукт большие языковые модели (Large Language Models, LLM) — еще полдела.
Да, они могут быть ценным помощником при автоматизации задач в работе над продуктом, что позволяет потенциально сэкономить деньги и время сотрудников. Но на практике качество работы таких моделей может оказаться далеким от приемлемого.
Поэтому мы составили руководство, в котором разбираем подходы улучшения качества продуктов с LLM.
В этом материале — самые базовые, но эффективные.
🔗 https://gopractice.ru/skills/improving-products-with-llm/
И кстати, недавно мы обновили курс «AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров» и дополнили его большим кейсом о генеративном AI!
В симуляторе вы научитесь видеть возможности для использования AI/ML в своих проектах и уметь превращать их в работающие для бизнеса решения, а интерактивный формат позволит окунуться в практику и отточить навыки без рисков для реального бизнеса.
GoPractice
ᐈ Руководство для улучшения качества продуктов с LLM - GoPractice
Подходы, которые позволяют улучшать качество фичей и целых продуктов на основе LLM (Больших языковых моделей).
Существует точка зрения, что продакт-менеджмент и создание новых продуктов — это одно и то же. Что человек с профессией «продакт-менеджер» должен уметь создавать новые продукты с нуля.
На самом же деле навыки развития существующего продукта и навыки создания чего-то нового с нуля существенно различаются.
Давайте разберемся.
В основе продакт-менеджмента — структура, логика и экспертиза
Продакт-менеджмент — это профессия, в которой есть четкие ожидания, логика принятия решений и набор ритуалов для получения результата.
Работа по развитию существующего продукта во многом строится вокруг инкрементальных улучшений в опыте пользователей. Эти улучшения достигаются через более эффективное решение их задач, а созданная ценность конвертируется в прибыль для продукта.
Вы можете возразить, что в работе продакт-менеджеров часто нет структуры, они оперируют в условиях неопределенности, а их планы регулярно меняются. Кроме того, они постоянно тестируют гипотезы, как будто не могут заранее знать, что нужно делать, а что не нужно.
Все это правда. Но в этом и есть суть продуктовой работы: снижать уровень неопределенности в своей зоне ответственности и искать рычаги для решения задач пользователей и бизнеса.
Создание новых продуктов: магия и интуиция
Создание новых продуктов — это дисциплина, где продуктовые навыки помогают, но часто не являются определяющими.
Вероятность успеха нового продукта будет намного больше зависеть от того, насколько фаундер или команда фаундеров обладают уникальным набором навыков и экспертизы, необходимых для решения конкретной задачи, чем от их продуктового бекграунда.
Уже после того, как найден первоначальный product/market fit, когда интуиция и понимание рынка фаундера постепенно начинают работать все хуже, возникает потребность в продуктовом профессионале, который сможет добавить системности в логику работы над продуктом.
Вы можете быть невероятно опытным продакт-менеджером, но это вовсе не гарантирует, что вы увидите потенциал в создании GPT-моделей. Для этого нужны другие навыки.
Но когда условный ChatGPT уже доказал свою эффективность и набрал популярность, потребность в продуктовой экспертизе резко возрастает.
Разные навыки
Продакт-менеджмент предполагает снижение рисков, рациональность и структурированность. В этой работе важны четкое планирование, постоянный анализ данных и пользовательского фидбека, эффективная коммуникация и систематический подход к улучшению продукта.
Создание новых продуктов, напротив, связано с готовностью идти на неоправданно высокий риск, с работой в тотальной неопределенности, с нерациональным упрямством. Успех нового инновационного продукта чаще всего является результатом комбинации интуитивных решений, множества экспериментов и высокой толерантности к риску.
Помогают ли продуктовые навыки в создании новых продуктов? Да. Умение анализировать фидбек, проводить качественные исследования и находить инсайты о продукте, упорядочивать хаос — все это может сильно помочь в новых запусках.
Являются ли продуктовые навыки достаточными для успеха? Скорее нет. Будь это так, то крупные компании сами бы создавали все новые инновационные продукты, ведь именно там работают одни из самых талантливых продакт-менеджеров.
Но все же чаще новые инновационные продукты рождаются в условиях маленьких команд и ограничений.
На самом же деле навыки развития существующего продукта и навыки создания чего-то нового с нуля существенно различаются.
Давайте разберемся.
В основе продакт-менеджмента — структура, логика и экспертиза
Продакт-менеджмент — это профессия, в которой есть четкие ожидания, логика принятия решений и набор ритуалов для получения результата.
Работа по развитию существующего продукта во многом строится вокруг инкрементальных улучшений в опыте пользователей. Эти улучшения достигаются через более эффективное решение их задач, а созданная ценность конвертируется в прибыль для продукта.
Вы можете возразить, что в работе продакт-менеджеров часто нет структуры, они оперируют в условиях неопределенности, а их планы регулярно меняются. Кроме того, они постоянно тестируют гипотезы, как будто не могут заранее знать, что нужно делать, а что не нужно.
Все это правда. Но в этом и есть суть продуктовой работы: снижать уровень неопределенности в своей зоне ответственности и искать рычаги для решения задач пользователей и бизнеса.
Создание новых продуктов: магия и интуиция
Создание новых продуктов — это дисциплина, где продуктовые навыки помогают, но часто не являются определяющими.
Вероятность успеха нового продукта будет намного больше зависеть от того, насколько фаундер или команда фаундеров обладают уникальным набором навыков и экспертизы, необходимых для решения конкретной задачи, чем от их продуктового бекграунда.
Уже после того, как найден первоначальный product/market fit, когда интуиция и понимание рынка фаундера постепенно начинают работать все хуже, возникает потребность в продуктовом профессионале, который сможет добавить системности в логику работы над продуктом.
Вы можете быть невероятно опытным продакт-менеджером, но это вовсе не гарантирует, что вы увидите потенциал в создании GPT-моделей. Для этого нужны другие навыки.
Но когда условный ChatGPT уже доказал свою эффективность и набрал популярность, потребность в продуктовой экспертизе резко возрастает.
Разные навыки
Продакт-менеджмент предполагает снижение рисков, рациональность и структурированность. В этой работе важны четкое планирование, постоянный анализ данных и пользовательского фидбека, эффективная коммуникация и систематический подход к улучшению продукта.
Создание новых продуктов, напротив, связано с готовностью идти на неоправданно высокий риск, с работой в тотальной неопределенности, с нерациональным упрямством. Успех нового инновационного продукта чаще всего является результатом комбинации интуитивных решений, множества экспериментов и высокой толерантности к риску.
Помогают ли продуктовые навыки в создании новых продуктов? Да. Умение анализировать фидбек, проводить качественные исследования и находить инсайты о продукте, упорядочивать хаос — все это может сильно помочь в новых запусках.
Являются ли продуктовые навыки достаточными для успеха? Скорее нет. Будь это так, то крупные компании сами бы создавали все новые инновационные продукты, ведь именно там работают одни из самых талантливых продакт-менеджеров.
Но все же чаще новые инновационные продукты рождаются в условиях маленьких команд и ограничений.
Привет!
Сегодня хотим поделиться интересной публикацией нашего друга Байрама Аннакова, основателя App in the Air и автора телеграм-канала EDU (кстати, там вы можете присоединиться к обсуждению этого поста).
Слово автору 👇
На мартовской встрече про Generative AI я показывал этот график влияния электрификации на работников с разным уровнем навыков.
Идея была в том, чтобы провести параллели между эффектом электрификации и эффектом AI. Эту параллель любит проводить Andrew Ng — мой любимый ученый и автор.
Я нашел одно интересное исследование на схожую тему: эффект от массового внедрения электродвигателя. Вот пять ключевых пунктов из него.
1️⃣ Полноценное влияние на производительность в случае электродвигателя заняло 20-40 лет.
2️⃣ Ключевая причина: медленная электрификация фабрик и заводов. Некоторую роль сыграло ценовое регулирование.
3️⃣ Почему заводы проходили процесс электрификации столь медленно, если электричество давало существенную выгоду по сравнению с паровым двигателем?
— В паровой двигатель (и в организацию работы фабрики вокруг него) уже были сделаны значимые инвестиции.
— По этой причине от электрификации выигрывали преимущественно новые и активно развивающиеся индустрии (например, табачная). Однако эти эффекты слабо отражались на общей статистике роста производительности в экономике: старым индустриям необходимо было дождаться устаревания оборудования, чтобы перейти на новое.
— Зачастую обновление старого оборудования путем «прицепления» нового, основанного на электромоторах, не давало полноценной отдачи: фабрика по-прежнему была организована вокруг центрального парового двигателя.
4️⃣ Возможность подвести «мощность» к каждому станку позволила реорганизовать и оптимизировать многие производственные процессы, выстроить производственную линию вдоль естественного процесса сборки. Больше не требовалось останавливать весь процесс подачи энергии в случае неполадок в какой-то его части.
5️⃣ Электрификация позволила существенно децентрализовать производственный процесс по сравнению с фабриками, работающими от парового двигателя.
Мой вопрос на миллиард долларов: как похожий сценарий будет разворачиваться применительно к AI?
Какие индустрии получат наибольшую выгоду за счет того, что они не связаны инвестициями в устаревающее оборудование, знания, процессы? Как текущие процессы, основанные на старом софте (который не умеет распознавать речь и изображения, не умеет генерировать текст), ограничивают производительность компаний?
Сегодня хотим поделиться интересной публикацией нашего друга Байрама Аннакова, основателя App in the Air и автора телеграм-канала EDU (кстати, там вы можете присоединиться к обсуждению этого поста).
Слово автору 👇
На мартовской встрече про Generative AI я показывал этот график влияния электрификации на работников с разным уровнем навыков.
Идея была в том, чтобы провести параллели между эффектом электрификации и эффектом AI. Эту параллель любит проводить Andrew Ng — мой любимый ученый и автор.
Я нашел одно интересное исследование на схожую тему: эффект от массового внедрения электродвигателя. Вот пять ключевых пунктов из него.
1️⃣ Полноценное влияние на производительность в случае электродвигателя заняло 20-40 лет.
2️⃣ Ключевая причина: медленная электрификация фабрик и заводов. Некоторую роль сыграло ценовое регулирование.
3️⃣ Почему заводы проходили процесс электрификации столь медленно, если электричество давало существенную выгоду по сравнению с паровым двигателем?
— В паровой двигатель (и в организацию работы фабрики вокруг него) уже были сделаны значимые инвестиции.
— По этой причине от электрификации выигрывали преимущественно новые и активно развивающиеся индустрии (например, табачная). Однако эти эффекты слабо отражались на общей статистике роста производительности в экономике: старым индустриям необходимо было дождаться устаревания оборудования, чтобы перейти на новое.
— Зачастую обновление старого оборудования путем «прицепления» нового, основанного на электромоторах, не давало полноценной отдачи: фабрика по-прежнему была организована вокруг центрального парового двигателя.
4️⃣ Возможность подвести «мощность» к каждому станку позволила реорганизовать и оптимизировать многие производственные процессы, выстроить производственную линию вдоль естественного процесса сборки. Больше не требовалось останавливать весь процесс подачи энергии в случае неполадок в какой-то его части.
5️⃣ Электрификация позволила существенно децентрализовать производственный процесс по сравнению с фабриками, работающими от парового двигателя.
Мой вопрос на миллиард долларов: как похожий сценарий будет разворачиваться применительно к AI?
Какие индустрии получат наибольшую выгоду за счет того, что они не связаны инвестициями в устаревающее оборудование, знания, процессы? Как текущие процессы, основанные на старом софте (который не умеет распознавать речь и изображения, не умеет генерировать текст), ограничивают производительность компаний?
И напоминаем, что 25 июля завершается набор на магистерскую программу ВШЭ «Цифровые коммуникации и продуктовая аналитика», частью которой является наш «Симулятор управления продуктом на основе данных».
В программе предусмотрены бюджетные места, а для поступления не требуются экзамены. Узнать больше можно по ссылке.
В программе предусмотрены бюджетные места, а для поступления не требуются экзамены. Узнать больше можно по ссылке.
Команда GoPractice готовит онлайн-встречу с Геворгом Казаряном, Group Product Manager в Adobe.
У Геворга многолетний опыт в b2b-сфере и в особенности в развитии enterprise-продуктов. Прежде работал в компании Workfront, которая была куплена Adobe за $1.5 миллиарда.
Мы придумали несколько тем для вебинара, но остановимся на той, которую выберет большинство участников нашего сообщества. Проголосуйте, пожалуйста, за наиболее интересную из них до 25 июля 👇
У Геворга многолетний опыт в b2b-сфере и в особенности в развитии enterprise-продуктов. Прежде работал в компании Workfront, которая была куплена Adobe за $1.5 миллиарда.
Мы придумали несколько тем для вебинара, но остановимся на той, которую выберет большинство участников нашего сообщества. Проголосуйте, пожалуйста, за наиболее интересную из них до 25 июля 👇
Продвинутые методы улучшения качества продуктов с LLM: RAG
Есть целый ряд сценариев, в которых внедрение в ваш продукт большой языковой модели (Large Language Model, LLM) может создавать дополнительную ценность для пользователей и бизнеса. Например, она может отвечать на вопросы о вашем продукте и помогать клиентам выбрать подходящий для них товар.
Но знания большой языковой модели (Large Language Model, LLM) ограничены ее обучающим датасетом. Это значит, что она не сможет давать качественные ответы на вопросы о вашей компании или продукте, если этих сведений не было в таком датасете.
Мы разберем подход Retrieval-Augmented Generation (RAG), при котором промпт для LLM обогащается дополнительной информацией из внешних источников.
В этом материале — суть подхода, преимущества и недостатки, а также кейсы.
🔗 https://gopractice.ru/skills/improving-products-with-llm-rag/
То, как находить разные способы применения AI/ML-технологий в своих проектах и развивать их, мы подробно разбираем в нашем курсе «AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров» от GoPractice.
В нем вы проработаете типовые кейсы внедрения ML/AI-решений в продукт, а интерактивный формат позволит окунуться в практику и отточить навыки без рисков для реального бизнеса.
Есть целый ряд сценариев, в которых внедрение в ваш продукт большой языковой модели (Large Language Model, LLM) может создавать дополнительную ценность для пользователей и бизнеса. Например, она может отвечать на вопросы о вашем продукте и помогать клиентам выбрать подходящий для них товар.
Но знания большой языковой модели (Large Language Model, LLM) ограничены ее обучающим датасетом. Это значит, что она не сможет давать качественные ответы на вопросы о вашей компании или продукте, если этих сведений не было в таком датасете.
Мы разберем подход Retrieval-Augmented Generation (RAG), при котором промпт для LLM обогащается дополнительной информацией из внешних источников.
В этом материале — суть подхода, преимущества и недостатки, а также кейсы.
🔗 https://gopractice.ru/skills/improving-products-with-llm-rag/
То, как находить разные способы применения AI/ML-технологий в своих проектах и развивать их, мы подробно разбираем в нашем курсе «AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров» от GoPractice.
В нем вы проработаете типовые кейсы внедрения ML/AI-решений в продукт, а интерактивный формат позволит окунуться в практику и отточить навыки без рисков для реального бизнеса.
GoPractice
ᐈ Продвинутые методы улучшения качества продуктов с LLM: RAG
Retrieval-Augmented Generation (RAG или генерация на базе результатов поиска) — это один из мощнейших продвинутых подходов для улучшения качества продуктов с LLM.
GoPractice!
Команда GoPractice готовит онлайн-встречу с Геворгом Казаряном, Group Product Manager в Adobe. У Геворга многолетний опыт в b2b-сфере и в особенности в развитии enterprise-продуктов. Прежде работал в компании Workfront, которая была куплена Adobe за $1.5…
С небольшим отрывом победила тема «Как расти и развиваться на выбранном карьерном пути»!
Мы начнем подготовку вебинара, который проведем уже в августе.
Деталями обязательно поделимся в канале.
Мы начнем подготовку вебинара, который проведем уже в августе.
Деталями обязательно поделимся в канале.
Какой вы продакт: архитектор, археолог, а может, справочное бюро?
В своем тексте Михаил Калашников рассуждает о том, в каких режимах работают продакт-менеджеры и когда есть смысл между ними переключаться.
GoPractice публикует этот материал по договоренности с автором.
🔗 https://gopractice.ru/skills/12-faces-of-product-manager/
Кстати, Михаил Калашников ведет телеграм-канал The Scope о технологиях, продуктах, людях и других вещах, которые нам тоже интересны. Именно там был опубликован оригинал текста.
В своем тексте Михаил Калашников рассуждает о том, в каких режимах работают продакт-менеджеры и когда есть смысл между ними переключаться.
GoPractice публикует этот материал по договоренности с автором.
🔗 https://gopractice.ru/skills/12-faces-of-product-manager/
Кстати, Михаил Калашников ведет телеграм-канал The Scope о технологиях, продуктах, людях и других вещах, которые нам тоже интересны. Именно там был опубликован оригинал текста.
GoPractice
ᐈ 12 лиц продакт-менеджера
Михаил Калашников, автор The Scope — рассылки о технологиях и людях, рассуждает, в каких режимах работают продакт-менеджеры и когда есть смысл между ними переключаться.
🤝 Как использовать нетворкинг для достижения своих карьерных и личных целей?
🤝 Как с его помощью продвинуться в карьере?
🤝 И как поддерживать потом полезные контакты?
Ответы на эти и другие вопросы вы получите на вебинаре, который GoPractice проведет совместно с Екатериной Клишиной — представителем международной экосистемы по нетворкингу CardBook в Сербии и автором книги «Гид по нетворкингу: маршрут от одиночки до центра притяжения».
Встреча будет полезна всем, кто хочет системно подойти к теме нетворкинга и на примерах разобрать, зачем, где и как строить и поддерживать профессиональные и личные связи.
Когда пройдет встреча? Во вторник, 6 августа в 19:00 (GMT+3).
Сколько времени это займет? 1–1.5 часа.
Участие бесплатное, но количество мест ограничено!
Зарегистрируйтесь, пожалуйста, чтобы получить приглашение на встречу.
🤝 Как с его помощью продвинуться в карьере?
🤝 И как поддерживать потом полезные контакты?
Ответы на эти и другие вопросы вы получите на вебинаре, который GoPractice проведет совместно с Екатериной Клишиной — представителем международной экосистемы по нетворкингу CardBook в Сербии и автором книги «Гид по нетворкингу: маршрут от одиночки до центра притяжения».
Встреча будет полезна всем, кто хочет системно подойти к теме нетворкинга и на примерах разобрать, зачем, где и как строить и поддерживать профессиональные и личные связи.
Когда пройдет встреча? Во вторник, 6 августа в 19:00 (GMT+3).
Сколько времени это займет? 1–1.5 часа.
Участие бесплатное, но количество мест ограничено!
Зарегистрируйтесь, пожалуйста, чтобы получить приглашение на встречу.
Monzo: успешные механики роста из мира финтеха
Monzo — один из наиболее известных европейских необанков, основанный в Великобритании в 2015 году. К середине 2024 года компания привлекла более $610 миллионов инвестиций и насчитывает чуть более 9 млн клиентов.
GoPractice публикует сокращенный перевод колонки сооснователя Monzo Тома Бломфилда. В ней он делится механиками, которые позволили продукту стремительно нарастить базу пользователей и закрепить свой успех.
Среди этих механик — виральность, сетевые эффекты и сила бренда.
🔗 https://gopractice.ru/stories/monzo-growth/
Больше о том, как находить возможности роста в своем продукте, какие механики позволяют запустить этот рост и как проверять гипотезы с момента разработки до тестирования, вы можете узнать в нашем «Симуляторе управления ростом продукта».
Присоединяйтесь к симулятору, и вы научитесь определять оптимальную для вашего продукта модель роста и управляемо масштабировать продукт.
Monzo — один из наиболее известных европейских необанков, основанный в Великобритании в 2015 году. К середине 2024 года компания привлекла более $610 миллионов инвестиций и насчитывает чуть более 9 млн клиентов.
GoPractice публикует сокращенный перевод колонки сооснователя Monzo Тома Бломфилда. В ней он делится механиками, которые позволили продукту стремительно нарастить базу пользователей и закрепить свой успех.
Среди этих механик — виральность, сетевые эффекты и сила бренда.
🔗 https://gopractice.ru/stories/monzo-growth/
Больше о том, как находить возможности роста в своем продукте, какие механики позволяют запустить этот рост и как проверять гипотезы с момента разработки до тестирования, вы можете узнать в нашем «Симуляторе управления ростом продукта».
Присоединяйтесь к симулятору, и вы научитесь определять оптимальную для вашего продукта модель роста и управляемо масштабировать продукт.
GoPractice
ᐈ Успешные механики роста Monzo
Основатель банка Monzo Том Бломфилд (Tom Blomfield) рассказывает, как продукт прошел путь от идеи до реализации и что способствовало росту Monzo.
Как узнать о трендах быстрее, чем это станет мейнстримом?
Наши друзья из ProductSense готовят уже шестую конференцию по менеджменту продуктов.
В рамках конференции эксперты из Яндекса, Т-Банка, Ozon, Альфа Банка, Avito и других крупнейших компаний поделятся трендовыми методиками, подходами и инструментами, которые помогают создавать и успешно развивать продукты. Они также расскажут о самых востребованных скиллах, необходимых продактам для роста в карьере.
Вот несколько тем докладов, ради которых стоит посетить конференцию:
• Найти свой North Star: как одна метрика может решить все задачи перфоманса команды и бизнеса.
• Ставим на пользовательский опыт: стратегия и тактика не-денежных метрик.
• Product Ops: как создать процессы, которые помогут предсказуемо достигать целей.
• Узнать за 60 минут. Тренируемся интервьюировать менеджеров продукта.
• Поиграли в демократию и хватит: где остановиться продакту, начавшему делать исследования.
• Тревожный и избегающий продакт: как выстраивать здоровые отношения с исследователями.
Всего на конференции будет более 70 докладов и мастер-классов. Полную программу можно найти на сайте ProductSense’24.
И, конечно, участников ждет полезный нетворкинг — как в деловой, так и в кулуарной вечерней атмосфере.
Успейте купить или забронировать билеты по сниженной цене до 17 августа!
Даты проведения: 5–6 сентября
Место проведения: Конгресс-центр ЦМТ
Наши друзья из ProductSense готовят уже шестую конференцию по менеджменту продуктов.
В рамках конференции эксперты из Яндекса, Т-Банка, Ozon, Альфа Банка, Avito и других крупнейших компаний поделятся трендовыми методиками, подходами и инструментами, которые помогают создавать и успешно развивать продукты. Они также расскажут о самых востребованных скиллах, необходимых продактам для роста в карьере.
Вот несколько тем докладов, ради которых стоит посетить конференцию:
• Найти свой North Star: как одна метрика может решить все задачи перфоманса команды и бизнеса.
• Ставим на пользовательский опыт: стратегия и тактика не-денежных метрик.
• Product Ops: как создать процессы, которые помогут предсказуемо достигать целей.
• Узнать за 60 минут. Тренируемся интервьюировать менеджеров продукта.
• Поиграли в демократию и хватит: где остановиться продакту, начавшему делать исследования.
• Тревожный и избегающий продакт: как выстраивать здоровые отношения с исследователями.
Всего на конференции будет более 70 докладов и мастер-классов. Полную программу можно найти на сайте ProductSense’24.
И, конечно, участников ждет полезный нетворкинг — как в деловой, так и в кулуарной вечерней атмосфере.
Успейте купить или забронировать билеты по сниженной цене до 17 августа!
Даты проведения: 5–6 сентября
Место проведения: Конгресс-центр ЦМТ
На встрече мы разберем:
— различия между ролями PM и CPO;
— методы эффективного управления продуктовыми командами;
— конкретные шаги по развитию ключевых продуктовых компетенций;
— практические знания и стратегии, необходимые для успешного перехода на должность CPO.
Вебинар будет полезен в первую очередь опытным продуктовым специалистам, но может быть интересен и для начинающих — тех, кто планирует карьеру наперед!
Эксперт вебинара — Геворг Казарян, Group Product Manager в Adobe.
У Геворга многолетний опыт в b2b-сфере и в особенности в развитии enterprise-продуктов. Прежде работал в компании Workfront, которая была куплена Adobe за $1.5 миллиарда.
Когда пройдет встреча? 16 августа (пятница) в 19:00 (GMT+3).
Сколько времени это займет? 1 час.
📝 Задайте свой вопрос эксперту в этой форме.
👉 И зарегистрируйтесь, чтобы получить ссылку на встречу.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Поделитесь с нами: как и где вы сохраняете профессиональные заметки и наблюдения, интересные материалы, идеи и другую полезную в работе информацию?
Приложение для заметок? Сохраненные сообщения? А может, ведете свою базу знаний?
Мы сделали коротенький опрос — по итогам мы подготовим сводку результатов и обязательно поделимся с вами. Мы подобрали несколько вариантов, и в комментарии к ним вы можете пояснить свой выбор, если хотите, или добавить свой вариант.
Спасибо!
Приложение для заметок? Сохраненные сообщения? А может, ведете свою базу знаний?
Мы сделали коротенький опрос — по итогам мы подготовим сводку результатов и обязательно поделимся с вами. Мы подобрали несколько вариантов, и в комментарии к ним вы можете пояснить свой выбор, если хотите, или добавить свой вариант.
Спасибо!
Мы рады, что столько участников сообщества GoPractice приняли участие в опросе, и сегодня готовы поделиться с вами результатами.
По ссылке вы также найдете подробные ответы респондентов, в которых они объясняют преимущества и недостатки своего выбора.
🔗 https://gopractice.ru/insights/saved-messages-or-knowledge-base/
Поставьте реакцию 😱, если результаты опроса заставили вас задуматься о смене вашего способа хранить профессиональные заметки.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Команда GoPractice готовит воркшоп «Финансовые модели и юнит-экономика на практике».
На онлайн-встрече вместе с двумя СРО разберем реальный кейс с собеседования на продакта.
Что вы получите:
— разберетесь, как считать прибыльность продуктов (метрика contribution margin)
— прорешаете реальный кейс с построением финансовой модели
Зачем это нужно продакту:
— уметь видеть за цифрами направление развития бизнеса и его потенциал
— управляемо влиять на прибыль компании
Спойлер:финмодель может не сойтись, даже если сходится юнит-экономика 🙂
Эксперты воркшопа:
— Лев Забудько, сооснователь и CPO трех стартапов в Лондоне, ментор GoPractice
— Вадим Смирнов, CPO @ Yasmina, Yango Smart
Когда? В четверг, 29 августа в 19:00 (GMT+3).
Сколько времени это займет? 1.5 часа.
Участие бесплатное, но количество мест ограничено!
Зарегистрируйтесь, чтобы получить приглашение на встречу, а также материалы кейса.
На онлайн-встрече вместе с двумя СРО разберем реальный кейс с собеседования на продакта.
Что вы получите:
— разберетесь, как считать прибыльность продуктов (метрика contribution margin)
— прорешаете реальный кейс с построением финансовой модели
Зачем это нужно продакту:
— уметь видеть за цифрами направление развития бизнеса и его потенциал
— управляемо влиять на прибыль компании
Спойлер:
Эксперты воркшопа:
— Лев Забудько, сооснователь и CPO трех стартапов в Лондоне, ментор GoPractice
— Вадим Смирнов, CPO @ Yasmina, Yango Smart
Когда? В четверг, 29 августа в 19:00 (GMT+3).
Сколько времени это займет? 1.5 часа.
Участие бесплатное, но количество мест ограничено!
Зарегистрируйтесь, чтобы получить приглашение на встречу, а также материалы кейса.
Привет!
Сегодня хотим поделиться полезной табличкой про рост в менеджменте от друга GoPractice — Ани Булдаковой, CEO Meander, ex-product в Meta и Intercom.
Аня выделила три основные стадии в управленческой работе и собрала ключевые отличия между ними. Используйте табличку, чтобы понять, на какой стадии вы сейчас находитесь и как продвинуться дальше!
Аня также запустила закрытый клуб для всех, кто развивается в менеджменте. В нем ежемесячно проходят встречи с экспертами, групповые дискуссии с другими управленцами и обмен знаниями, темплейтами и инструментами.
Тема сентября — «Как руководителю находить новые возможности для роста бизнеса». Эксперт месяца — Константин Савченко, VP New Products, Deputy CPO Aviasales. Константин отвечает за новые продукты в компании и внедрение AI-технологий. Подробнее о клубе — по ссылке.
Специально для подписчиков GoPractice будет действовать скидка 20% на первый месяц членства в клубе: введите промокод GOPRACTICE при оформлении подписки. Подписку можно оформить через @nfng_assistant_bot.
Вписаться на сентябрь можно только до 31 августа, после этого доступ будет закрыт. Присоединяйтесь!
Сегодня хотим поделиться полезной табличкой про рост в менеджменте от друга GoPractice — Ани Булдаковой, CEO Meander, ex-product в Meta и Intercom.
Аня выделила три основные стадии в управленческой работе и собрала ключевые отличия между ними. Используйте табличку, чтобы понять, на какой стадии вы сейчас находитесь и как продвинуться дальше!
Аня также запустила закрытый клуб для всех, кто развивается в менеджменте. В нем ежемесячно проходят встречи с экспертами, групповые дискуссии с другими управленцами и обмен знаниями, темплейтами и инструментами.
Тема сентября — «Как руководителю находить новые возможности для роста бизнеса». Эксперт месяца — Константин Савченко, VP New Products, Deputy CPO Aviasales. Константин отвечает за новые продукты в компании и внедрение AI-технологий. Подробнее о клубе — по ссылке.
Специально для подписчиков GoPractice будет действовать скидка 20% на первый месяц членства в клубе: введите промокод GOPRACTICE при оформлении подписки. Подписку можно оформить через @nfng_assistant_bot.
Вписаться на сентябрь можно только до 31 августа, после этого доступ будет закрыт. Присоединяйтесь!