Про презентацию продуктовой стратегии

У меня в канале очень явно прослеживается корреляция частоты постов с загрузкой в работе. Когда загрузка нормальная и равномерная, остаются силы и время покопать куда-то в сторону, поучиться чему-то целенаправленно, ну и почитать новости из мира Tech в конце концов. А в такие дни, как были вплоть до вчера, сил вообще не остается к вечеру, так как у нас была расширенная стратсессия на несколько полных дней. Но это все прелюдия. По итогам сессии я получил хороший фидбэк по презентации стратегии продукта на будущий год и хотел поделиться шаблоном, который уже не первый раз неплохо работает.

Такая структура неплохо показывала себя и в предыдущих компаниях. Обычно, когда речь заходит о стратегии или презентации продуктовых планов, для многих продуктов это звучит страшно, потому что непонятно, как к ней подойти и что рассказывать. Но все становится куда проще, если помнить о нескольких принципах: любая стратегия - это гипотеза или, как я люблю называть, Bet (ставка); у любой сильной гипотезы должно быть основание и причины, из которых она вытекает и чем может быть аргументирована; чтобы аргументация была сильнее, стоит ее строить на цепочке "аргумент - демонстрация - вывод (тезис)".

Звучит все еще не до конца понятно. Что нам это все дает? Это дает нам очень простую структуру того, как презентовать стратегию. Если стратегия - гипотеза, то нет необходимости искать абсолютные доказательства ее правильности, это не получится сделать. Важно изначально строить гипотезы на основе максимально широкого спектра вводных с высокой степенью доверия, перед этим определив, а что таковыми является в нашем случае. Другими словами, используйте то, что позволяет минимизировать неопределенность. Эти же вводные используйте затем для построения цепочки аргументации. Как итог можно использовать очень простую конструкцию:

1. What we know about and hear from our customers and prospects.
2. What we know about our competitors and market.
3. SWOT и JTBD/Decomposition of BP.
4. Business goals (to see how you aligned with them).
5. Strategic bets.
6. Long-term strategy vision.

В каждом пункте вплоть до 5 вы как раз показываете, на чем строятся ваши стратегические гипотезы и стараетесь это продемонстрировать. Это и является аргументацией ваших основных тезисов, выраженных в Strategic bets. При этом не стоит спускаться на уровни высокой степени детализации, тут не стоит задача показать Road map, дать точные временные оценки и тому подобное. Во-первых, они невозможны без серьезной работы с командой разработки/аналитиками/дизайнерами и т.д. Во-вторых, как я писал ранее, стратегия - конструкция гибкая и адаптивная, почти невозможно (за редкими исключениями) точно все спрогнозировать наперед и не сесть потом в лужу. Так что достаточно показать направление движения и то, как вы туда будете двигаться, очертить инициативы, комплиментарные вашим стратегическим ставкам.

Отдельно нужно отметить, что хоть структурно это выглядит достаточно просто и вроде бы очевидно, за каждым из пунктов стоит и должна стоять большая и длительная работа множества команд и ваша лично. Для понимания ваших клиентов, вам придется много с ними общаться, анализировать их запросы в саппорт, жалобы, причины, по которым они уходят, и то, чего они боятся. Анализировать рынок и конкурентов долго и сложно, информации всегда недостаточно, искать ее трудно и не всегда вообще понятно где. И так далее, и так далее. Нельзя построить такую простую, на первый взгляд, презентацию без большой предварительной работы.

Давай по-быстрому!

🔥 К по-настоящему полезным новостям. Если у вас часто развязываются шнурки, самое время прочитать статью о том, как люди нашли математически правильный способ как это делать, чтобы они не развязывались. Самое время обновить знания о том, что, казалось, умеете делать с детства. Целая наука, получается.


🔥 4-й chatgpt стал работать хуже, а 3.5 – лучше. Такие выводы можно сделать из исследования ученых Принстонского университета. Но вообще - это не точно, так как другая часть ученых не считает исследование правильным. Там тебе не только статистические данные, но и теории заговора. А сам OpenAI отвечает так: вы стали так часто пользоваться chatgpt, что стали замечать то, чего раньше не замечали. Вспоминается фраза:
"Сами вы говно.
Погода."


🔥Статья под paywall. Но если коротко, то если интернет отобрал у нас умение фокусироваться, то ИИ отучит нас глубоко влазить в информацию и пытаться понять как все на самом деле устроено. Ведь мы читаем статьи и книги не только потому что надо, а потому, что в момент чтения к нам в голову попадают мысли и решения для проблем, которые принадлежат не только к теме книги или статьи. Возможно, читая выдержку, сделанную условным chat gpt, ответов на вопросы мы найдем меньше.


🔥 Социальная сеть, в которой можно написать только 100 постов за всю жизнь. Внутри только счетчик оставшихся поcтов. Интересно, ведь я знаю людей, которые после реального принятия и понимания того, что жизнь конечна и конец этот может настать в любой момент, стали наслаждаться сиюминутным моментом, а не откладывать все на потом. Звучит логично, но одно дело понять, а другое – понять, принять и начать что-то делать, пока это время еще есть. Enjoy.


🔥 Говорят, что в Интернете наступила новая эра FOMO. Это когда мы боимся пропустить что-то, ведь потом может быть поздно. И самое интересное, это то, что у меня в голове родилась такая мысль.
У нас сейчас и эра прокрастинации, когда любой дополнительный шаг в неизвестную задачу заставляет нас откладывать ее на потом. При этом – FOMO. Мы боимся упустить что-то, поэтому готовы найти VPN или заморочиться и сделать себе американский аккаунт в AppStore только для того, чтобы установить Threads. Т.е если нащупать как использовать FOMO внутри прокрастинации – прокрастинации не будет. Что скажете?


🔥 И одной строкой. Apple тестирует свой GPT.

TikTok покушается на Spotify

Интересное движение происходит в мире музыкального стриминга. TikTok запустил (пока только в 5 странах) свой новый сервис TikTok Music, и это может стать очень серьезным конкурентом Spotify.

До этого серьезной угрозой для Spotify мне лично виделись только Apple. Я сам ушел давно от Apple Music к шведам, и по множеству причин мне стриминг от купертиновцев не нравится. Но у них есть 2 сильных козыря: развитая экосистема, что кратно упрощает выстраивание крутого UX, плюс почти безграничные варианты дистрибуции своих продуктов внутри этой экосистемы. Однако китайцы могут перевернуть рынок. Смотрите сами.

Музыка в TikTok настолько хорошо устроилась, что это уже оказывает огромное влияние на индустрию. Теперь, если твоя песня стала вирусной в TikTok, ты стал популярным исполнителем почти во всем мире. Фактически, огромное количество людей узнает о новых исполнителях или треках в первую очередь из TikTok.

Аккаунт нового сервиса напрямую связан с основным акаунтом TikTok, и это плюс две мощнейшие механики: ваши любимые (добавленные в favorite) треки из него сразу прорастают в музыкальный сервис, а рекомендации строятся на вашей активности и предпочтениях в обоих сервисах. А с учетом того, сколько времени проводит там молодежь, это уже можно назвать одним из, если не основным, средством потребления любого контента. Так что такая связка выглядит более чем органично.

Кроме того, в новом музыкальном сервисе, кажется, хорошо развиты социальные механики. Можно будет легко лайкать, шарить и комментировать (!) треки, а также видеть активность других людей. И это как раз то, в чем Spotify не дотянул.

Ну и ко всему прочему, в TikTok Music можно будет стримить миксы, созданные самими пользователями, что по факту вполне может заменить еще и Soundcloud.

В общем, нужно посмотреть и попробовать новый сервис для полноценных выводов (хотя я, очевидно, не их целевка), но выглядит опасно для остальных стримингов.

Переживаю только, что это может оказать негативное влияние на качество музыкального производства и еще большую коммерциализацию. Ранее Spotify своей экономической моделью уже повлиял на то, что в среднем треки стали делать короче, и многие артисты изменили подход в построении треков в угоду "коммерческой эффективности" (можете почитать об этом в интернете, там куча статей и разборов по теме). TikTok может сделать все еще хуже. Но это в среднем. А художники, все же, останутся художниками, в этом я уверен.

Что там с Bing?

Я, когда-то писал вот тут, про то, что не верю в столь серьезные изменения в доле поисковиков в пользу Bing в связи с появлением там OpenAI, причины там тоже описывал. Но давайте посмотрим, как обстоят дела сегодня.
Как вы можете заметить, с августа прошлого года не поменялось ровным счетом ничего. Можно присмотреться и заметить, что у Bing действительно был небольшой подъем на хайпе в конце прошлого и начале текущего годов, но все уже откатилось обратно. Если же посмотреть на график за последние лет 5-6, то вообще достаточно четко видно, что весь рост, который есть у Bing за последние годы, начался задолго до шумихи с AI и обусловлен, очевидно, их усилиями все в той же пресловутой дистрибуции.

Усиленно фокусируюсь на AI последние месяцы. В понедельник пойду к боссу просить $900K. Хотя ладно, попрошу 700K, мы все же пока не Netflix.

Chartmogul сделали отличный Cheat Sheet по разным срезам метрик для B2B SaaS. В целом, конечно, нужно помнить, что метрики - это инструмент, а не цель. Они должны трекаться исходя из поставленных бизнесовых и продуктовых задач и голзов, а потому для каждого продукта нужен свой подход. Но, тем не менее, как шпаргалка и вдохновение тем, кто не знал с какой стороны подойти - супер.
К слову, Chartmogul делают специальную платформу для аналитики в SaaS, но на самом деле, все это можно трекать стандартными тулами. Большую часть метрик через призму денег и кастомеров наш COO замеряет в CRM, а остальные продуктовые метрики (хотя и метрики роста тоже при желании) норм можно трекать в условной амплитуде (мы как раз сейчас покрываем с ее помощью).

Быть или не быть фиче в продукте?

Чтобы не превратиться в фабрику по производству фичей, в любой компании стоит задаваться вопросом: «А стоит ли добавлять эту новую фичу в продукт?» на регулярной основе. Есть, конечно, ноу-брейнеры, но чаще всего выделяют следующие причины внедрения нового функционала:

1. Функция действительно работает: несмотря на увеличение сложности продукта, результаты A/B-тестирования показывают рост основных показателей (лучший вариант).
2. Упрощение продукта: результаты тестирования нейтральные, но данная функция уменьшает сложность продукта.
3. Стратегическая ценность: результаты тестирования либо нейтральные, либо неудовлетворительные, но нам необходимо её запустить для будущего проекта, который, по нашим ожиданиям, принесет положительные результаты.
4. Помощь целевой аудитории: Результаты тестирования нейтральные или плохие, однако функция улучшает продукт для определенного сегмента пользователей, которых мы приоритетно рассматриваем.
5. Улучшенный дизайн: Функция не слишком сложна, тест показал нейтральные результаты, но, по нашему мнению, это шаг вперед в плане дизайна/пользовательского интерфейса.
6. Основано на нашем опыте: Тестирование функции по каким-то причинам невозможно, но нам эта функция нравится.
7. Мы дали слово: Функция соответствует запросу клиента или администратора, с которым мы согласовались.
8. Выполнение обязательных требований: Результаты тестирования нейтральные или плохие, но функция делает наш продукт более безопасным, соответствующим стандартам, локализованным и т. д., что соответствует нашей стратегии в этой области.

Но значит ли это, что любая внедренная фича должна жить в продукте вечно? Нет. Самое сложное, но иногда и самое важное — уметь отрезать ненужное. Как понять, что фичу нужно вырезать? Мне очень нравится подход Feature/Product Fit (по аналогии с Product/Market fit). Его основная цель — подтвердить, что функциональность привносит ценность в продукте и комплиментарна одному из трех направлений измерения успеха продукта: retention, monetization и/или engagement. На самом деле, этот подход помогает и с определением необходимости новой фичи на старте, но основной фокус на оценку по результатам накопленных данных. Сводится фреймворк к двум формам чек-листов.

Для поиска Feature/Product Fit:
• Что данные говорят об использовании этой функции?
• Что пользователи говорят о данной функции?
• Как я могу использовать основной продукт для стимулирования использования этой функции?
• Как я могу использовать уведомления для стимулирования использования этой функции?
• Какие стимулы я могу предложить для стимулирования использования этой функции?
• Как я могу привлекать людей для распространения и применения этой функции?

Для подтверждения Feature/Product Fit:
• Показывает ли функция устойчивость к использованию (retention)?
• Какой тип пользователей продолжает активно пользоваться функцией?
• Как мне ограничить доступ к функции только для этих пользователей?
• Какова стратегия масштабного привлечения пользователей для этой функции?
• Как данная функция способствует удержанию, активности или монетизации основного продукта?

Хороший вариант для систематической проверки себя на вопрос: «А не говно ли мы делаем?».

Атеншон!
Знакомые ребята (и в частности мой товарищ и бывший коллега Саша Чекушкин) выпустились на Producthunt и хотелось бы помочь им сохранить первое место:

Rainbow.ai - мобильное погодное приложение.

Продукт предоставляет точный прогноз погоды и по осадкам на основе AI-алгоритма, а также пользовательских данных. Приложение идельно подходит для предоставления гиперлокального прогноза погоды на краткосрочный промежуток времени.

Основной функционал:
- Гиперлокальный прогноз погоды.
- Dropcast - поминутный прогноз осадков.
- Пуш-уведомления о статусе дождя.
- Трекер ураганов.
- Погодные виджеты.
- Кастомизация приложения

Теперь можно всегда оставаться сухими и не переживать за внезапный дождь!

Самым активным голосующим и комментаторам - промо-код на годовую подписку для доступа к премиум-функционалу.

Поддержать можно по ссылке: https://www.producthunt.com/posts/rainbow-ai

В нулевых и начале десятых очень популярным было создание веб-сервисов портального типа, когда в одном месте пытались собрать всё, что только может быть интересно пользователю. С течением времени такая модель начала вымирать, что вполне понятно и ожидаемо, а на смену пришла специализация продуктов на конкретной задаче или работе (по фреймворку JTBD). Тогда я был уверен, что так оно и останется.

Однако, пару лет назад многие компании начали грезить о создании супераппов. Практически ни у кого это не получилось. Пусть вас не вводит в заблуждение опыт WeChat — там совершенно другая среда и вводные; этот опыт невозможно скейлить на другие рынки, если только не создавать искусственно условия, схожие с Китаем (но зачем?). Я лично всё ещё считаю супераппы утопичными влажными фантазиями в большинстве случаев и допускаю, что это может сработать только и только тогда, когда все компоненты супераппа комплиментарны одному опыту или верхнеуровневой работе (Job), которую нужно сделать потребителю. Просто всунуть туда всё, что вы умеете делать, не выйдет.

Тем не менее, есть способы укрепления своих позиций на рынке и расширения зон влияния, а также скейлинга количества сегментов, которые вы покрываете. Этого можно добиться с помощью создания экосистем — сети взаимосвязанных продуктов. Как по мне, это гораздо более органичный и правильный подход, и, кажется, сейчас он становится всё более популярным, замещая собой идею супераппов (но не у всех).

Продуктовые экосистемы могут быть различных типов: от относительно простых, включающих в себя несколько дополнительных услуг или аксессуаров, до сложных и многоуровневых, объединяющих различные бренды и платформы. Однако, как и любая стратегия, построение экосистемы несет в себе определенные риски: от потери фокуса до угрозы качеству продукта.
Если соберетесь таки строить, посмотрите визуализацию ниже. Она показывает не только типы экосистем, но и то, как их эволюционно скейлить. (Хотел указать источник, где я увидел эту диаграмму, но не смог найти ссылки. Простите-извините).

Как-то почти незаметно Google сделал доступным для всех Duet AI for Workspace. И выглядит продукт очень обнадеживающе. Фактически, это помощник на базе AI, который помогает взаимодействовать с вашими документами, письмами и файлами в рамках гугловой экосистемы. И не просто взаимодействовать, а также создавать новые артефакты на базе этой информации: презентации, графики и т.п.
Кроме того, этот же помощник может делать саммари и скрипты звонком в Google Meet (сори, сторонние продукты, вроде read.ai и otter 🤷‍♂️).
В общем, очень правильное, по-хорошему ТРИЗовское применение LLM.

Давай по-быстрому!

🔥 К грустным новостям, ставящим под сомнение существование данной рубрики, относится тот факт, что количество людей, взаимодействующих с новостями в этих наших интернетах, сократилось на треть за последние пять лет.


🔥 Про хайп. В этом году крошечная островная территория, которой принадлежит домен .ai, может получить до 10% от своего ВВП за счет продажи доменных имен. 30 миллионов долларов, на секундочку. Своеобразный цифровой мета-туризм, получается.


🔥 Безлимитный Dropbox теперь не будет оставаться таким. Почему? Ну, как обычно, некоторые пользователи "злоупотребляли" безлимитным доступом. У меня один вопрос: как можно злоупотреблять безлимитным доступом, если он безлимитный? Я считаю, что компания не может ясно определить свою монетизацию и бизнес-модель, поэтому перекладывает ответственность за свои провалы на "злоупотребляющих" пользователей.


🔥 Tesla Model 3 обновила дизайн интерьера и экстерьера. Ну что же. Мне нравилось, что ты никогда не мог понять, это новая "тройка" или та, которой уже 6 лет. Теперь все старые модели автоматически превратятся в тыквы как айфоны 14 через пару недель:). Да, такое бывает только с новыми моделями новых брендов, и пришло время обновить и Tesla. Редизайн крутой, мне нравится. Внутри – все подробности об обновлении.


🔥 И напоследок, большое исследование о том, что алгоритмы, работающие в социальных сетях, не изменяют политические предпочтения людей.

Кстати, если вдруг вы не знали, над чем шутить можно, а над чем нет - ChatGPT вам подскажет.
Вот, в частности, про Иисуса - можно, а про Мухамеда никаких шуток не дозволено.
Вообще, это, конечно, больше грустно чем смешно, потому что напоминает, насколько мировой социум приболел, да и еще и с перекосами в конкретную сторону.
Я-то вообще считаю, что шутить можно над обоими, а оскорбление чувств верующих - нонсенс. Но канал не об этом, поэтому просто поиронизируем над предвзятостью AI🥲

Это уже не самая свежая новость, но от того не менее впечатляющая.

AI в текущем виде может не только генерировать картинки и текст, но и буквально менять (читай «спасать») жизни людей. Исследователи недавно представили мозговой имплантат, который может преобразовывать мысли в синтезированную речь. Это особенно актуально для парализованных пациентов, которым эта технология дает шанс вернуться к полноценному общению. Скорость преобразования слов впечатляющая — до 80 слов в минуту!
Огромный прорыв и невероятный потенциал в улучшении качества жизни людей с ограничениями.

Однако вспомнил я про это сегодня, потому что задумался о другой стороне вопроса.
Что если эта технология не остановится на медицинских применениях? Представьте себе возможность “читать мысли” подсудимого в судебном процессе. А что если заглянуть дальше и проанализировать открывающиеся возможности по шпионажу или контролю над человеком?
Лично у меня сразу возникают вопросы по поводу этичности такого применения.

Что вы думаете? Это революционный шаг вперед, или же ящик Пандоры, и мы стоим на пороге этических дилемм? Давайте обсудим.

Появление генеративного AI нужно было хотя бы для этого я щитаю.

Я наконец добил Канемана читать (да, каюсь, раньше скипал) и, надеюсь, скоро напишу один среднерид вдохновленный этим чтивом.

А пока, делюсь с вами очень занимательной находкой для всех любителей технологического прогресса и Sci-FI литературы - Sci-Fi Idea Bank. Это очень залипательно, я вам гарантирую!

Packy McCormick собрал воедино информацию о технологических изобретениях (предсказаниях), которые появлялись в научной фантастике и сопоставил с реальными технологиями, которые получили жизнь на текущий момент. А на базе этого всего он собрал (не без помощи LLM, к слову)монументальную базу данных со статистикой по реализации предсказаний, а так же таблицей, которая соотносит саму идею и ее изначального автора с реальным продуктом и компанией, которая это впервые вывела на рынок. Конечно, все сопровождается датами и источниками, где технология впервые упоминалась.

Вот вы, к примеру, знали, что Джонатан Свифт предсказал 3D моделирование, и поисковые системы еще в 1726 году в книге “Путешествия Гулливера”? И таких примеров там сотни, если не тысячи.

В общем, поиграйтесь сами - очень круто и познавательно получилось (там несколько вкладок, наибольший интерес представляют первая и четвертая, но посмотрите все):
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1sBkJ8nZwyG_J1v_WLub-5RM4GhLWCf_b7ml8_qNgNsg/edit#gid=377013091

Вот как, оказывается, Маск собирается ботов побеждать!

Я все еще считаю, что покупка Twitter Маском - провальная инициатива. Он крутой визионер и бизнесмен, но очень плох в социальных продуктах, да и вообще во всем, что связано с публичной коммуникацией. Его биограф недавно говорил, что Маск совершенно не эмпатичный человек (это вполне заметно), а значит он не может понимать и нормально развивать продукты, основанные на эмоциях.
Продолжаем наблюдать за тем, как Илон разваливает тви.

https://www.cnbc.com/2023/09/18/musk-says-twitter-now-x-is-moving-to-monthly-subscriptions.html

Кстати, пока Маск мучает Twitter, ребята из Гугла в паблик пустили расширения для Bard, чтобы можно было его подключать к своим сервисам в Workspace.
Все уже написали, я разбирать не буду. Просто советую попробовать. Мне прям очень зашло. Поиск доков, внутри писем и тп - просто сказка стал.

Как применяется теория “Пика и конца” в продуктах

#среднерид

Некоторое время назад я упоминал Канемана и о том, что его книга натолкнула меня на написание среднерида. Вот, собственно, и он. Я постарался не просто рассказать о самом концепте, но и на практическом примере показать, как это использовать. Так что дочитайте до конца, мне кажется, пример там довольно интересный.

https://telegra.ph/Kak-primenyaetsya-teoriya-Pika-i-konca-v-produktah-09-28