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

Давай по-быстрому!

🔥 Айв и Алтмен встречались и, вероятно, обсуждали какой-то новый девайс с встроенным фичами от OpenAi.
Эксперты накинули пару вариантов: переосмыслят смартфон или какое-то другое устройство.
Очень экспертно.
Тоже так могу, кстати, накинуть. Мои предположения: умный утюг, сковородка с функцией глажки белья, докручивать втулки в туалетной бумаге, мусорное ведро с встроенным Netflix. Ваши варианты?
Прим. авт.: знать не могу, но полагаю, что это может что-то типа голосовой миниатюрной гарнитуры с синхронным переводов и войс-интерфейсом на базе AI. Пока мозговые импланты не стали рядовым товаром, это выглядит наиболее вероятным вариантом, кмк.


🔥 Все уже успели увидеть видео с "женщиной-кандибобером" и другими персонажами из мемов. Так вот, у Spotify есть новый пилотный проект: перевод подкастов на другой язык с клонированием голоса. Поскольку искусственный интеллект в области перевода все еще далеко не совершенен, интересно, как они будут устранять ошибки, которые незаметны для носителей языка.


🔥 Тема порефеликсировать и немного отвлечься от всего этого IT мира. Если одним предложением, то: у нас с вами стало меньше близких друзей.


🔥 Не особо объявляя, Apple провела редизайн на icloud.com. Теперь он выглядит очень похожим на "зеркало" вашего телефона. По моему мнению, настал момент, когда они решили сделать сайт местом, которым можно пользоваться.


🔥 Reddit убирает возможность отказаться от персонализации рекламы на основе вашей активности на платформе. Интересно зачем?

Да, ребят, мы буквально проживаем наше будущее, которое казалось далеким, прямо сейчас. Пока мы смотрели за апдейтами в chatGPT, Bard и подобном, OpenX опубликовали новую и невероятную по своей сути модель RT-X. Эта модель позволяет генерализировать задачи взаимодействия с физическим миром роботами. Те базисы, которые лежат в основе тренировки LLMs использованы и в данном случае.

Другими словами, теперь робот сможет не просто выполнять строго типизированные и детально описанные команды, которыми он обучен, а делать то, чем он вообще не тренировался ранее. Буквально, ему можно сказать “передвинь стол в другую комнату”, и робот проанализирует этот очень общий запрос, внешнюю среду (при наличии компьютерного зрения) и выполнит ее, даже если никогда не сталкивался с таким запросом!
Очень круто и немного страшно.

https://robotics-transformer-x.github.io

Кстати, в мире AI происходит столько интересного, что каждый раз писать об этом отдельный пост = превратиться в канал сугубо про AI. Может добавить новую рубрику “Неделя AI одной строкой”, где просто дайджестом шарить самое интересное? Что думаете?

AI-дайджест

#ai_news

Привет всем! Я бы в отпуске, а мир AI в отпуск не ходит, давайте взглянем на хайлайты того, что произошло за это время.

1. GPT-4 ускоряется, почти достигая скорости GPT-3.5.
2. OpenAI объявила, что Dall-E 3 теперь доступен в Chat GPT Plus и Enterprise. (с его помощью как раз и сгенерена картинка для поста)
3. OpenAI обновила свои основные ценности, подчеркивая их фокус на создании AGI (Искусственный Общий Интеллект).
4. OpenAI отказалась от AI-модели с кодовым именем “Arrakis из-за неэффективности.
5. Anthropic расширила свою платформу Claude до 95 стран.
6. Universal Music подает в суд на Anthropic за распространение авторских песен.
7. Стэнфорд выпустил отчет, сравнивая прозрачность различных AI моделей; победила Llama 2 от Meta.
8. Baidu утверждает, что его чатбот Ernie AI соответствует возможностям GPT-4.
9. Новые ограничения США запрещают Nvidia экспортировать определенные AI-чипы в Китай.
10. Wirestock.io предлагает платформу для загрузки AI-сгенерированных стоковых изображений.
11. AI был обучен играть в Pokémon с использованием обучения с подкреплением.
12. Stack Overflow уволила 28% своего персонала из-за роста инструментов кодирования AI.
13. YouTube представил функцию рекламы на основе AI для ориентирования на культурные моменты.
14. Descript добавила новые AI-голоса на свою платформу.
15. Мэр Нью-Йорка Эрик Адамс использовал AI для многоязычных робо-звонков.
16. Meta исследует реальное декодирование изображений мозговой активности.
17. Новые роботы Amazon на основе AI нацелены на сокращение времени выполнения заказов на 25%.
18. В Дубае развертываются патрульные автомобили с AI, оснащенные дронами.
19. Nvidia представила Eureka, модель для улучшения ловкости роботов с помощью LLM.
20. Morph Studio - новый инструмент AI, который генерирует видео из текста.
21. Masterpiece X и Nvidia сотрудничали для создания 3D анимированных объектов из текстовых запросов.

UPD: совсем забыл, в прилаге ChatGPT добавили поддержку голоса, голосом спрашиваем - голосом получаем ответ.

Помните, я когда-то писал про North Star метрику в продукте, и вебинар, который вел по данной теме? Я взял запись того вебинара и прогнал через AI решение для перевода.
Это кайф, хочу вам сказать! Видео длительностью почти 40 минут перевело и озвучило (сымитировав мой голос) всего за 2 минуты!!!
Да мне там добавило какой-то странноватый акцент, да там есть пару минимальных огрехов, и я знаю, что есть решения, которые еще движение губ синхронят. НО! Это было сделано по ссылке на yutube за 2 минуты и стоило мне 5 баксов!
Короче, привет доступная локализация для контент креэйтеров 👋

Акцент смешной, конечно получился (Португальский, может, раз я тут живу?). И прикольно как для синхронизации с видео, добавляются протяжные "эээ" и "ааа", так получается совсем естесственно, но я так не экал (кажется)😅.

https://youtu.be/JkaV0v-FflA?si=ZXUtziW394soIzZK

Про использование AI в продуктах

Недавно общались с GM моей предыдущей компании про разное, в том числе AI, и затронули тему того, как в этой нише строить продукты. Хочу поделиться своими мыслями и тут.
Сейчас, как мне видится, абсолютное большинство продуктов с использованием AI - это обертки/надстройки над LLM, которые заточены выполнять какую-то одну функцию. У такого подхода я вижу 3 главные проблемы:

- очень сильная зависимость кор функционала от сторонних LLM;
- большие проблемы с безопасностью и приватностью данных (передают все в стороннее решение с непонятными правилами обработки и хранения);
- все подобные надстройки очень легко и непринужденно реплицируются гигантами, включая самих поставщиков LLM, это происходит постоянно и приводит к смерти продуктов.

Есть еще огромная вереница продуктов, которые встраивают AI просто чтобы было, без влияния на кор ценность. Понятно, что они хотят хайпануть, но такое вызывает только улыбку. Внедрять AI просто ради факта - абсолютно бесполезная затея. Как пример, Locals - сделали целый инфоповод из этого, а по факту там просто генерация картинки ивента. Зачем? Как это улучшило опыт пользователя? Загадка Жака Фреско.

Есть, само собой, и продукты, где AI уместен и играет важнейшую роль в ключевом функционале и ценности.
Как же быть? Что делать с AI, если руки чешутся его куда-то у себя прикрутить? На мой взгляд, в среднесрочной и долгосрочной перспективе варианты такие:

1. Использовать AI только тогда, когда это действительно улучшает продукт и добавляет пользы вашим потребителям. Это должно быть вашим конкурентным преимуществом или дифференциатором, а не просто розочкой на рычаге КПП.

2. Фокусироваться на локальных изолированных LLM, разворачивать их на своих мощностях и не выпускать данные за периметр. Это точно важнейший вектор развития. Вы сможете как сохранить приватность данных, так и натренировать модель на свою специфику и домен, повысив тем самым качество получаемого результата.

3. Пробовать портфельный подход. Строить экосистему из AI-based продуктов в одной или смежных нишах, которые дополняют друг друга и закрывают более широкий спектр связанных пользовательских сценариев. С одной стороны, это даст возможность развивать кросс-сервисность. С другой, с экосистемами тяжелее конкурировать; туда проще либо встроиться, либо их купить (что более вероятно в случае с Биг Техом).
Что думаете? Поделитесь своими мыслями на этот счет.

Вчера попросил ChatGPT поработать на меня в быту в качестве переводчика. Очень удобно, я вам скажу. Вы, возможно, видели уже подобные видео.

Мне нужно было в аптеке купить мазь, на португальском я бы не смог это объяснить, так как мой уровень пока очень низкий. Обычно я обращаюсь на английском, но в этот раз решил попробовать иначе: сказал ChatGPT, чтобы он был моим переводчиком и переводил всё, что я скажу на португальский, и наоборот, в зависимости от языка оригинала. С учетом того, что нативная аппка какое-то время назад обзавелась голосовым вводом, это стало совсем удобно, ведь бот умеет самостоятельно слушать и понимает, когда пора отвечать. Да, есть некоторые задержки в обработке информации, но в целом получилось круто - буквально переводчик-синхронист у тебя в кармане. При том, ему все равно, с какого на какой язык переводить - он понимает это автоматически.

Ожидаю носимые устройства для снятия разговорного барьера в ближайшие 1-2 года.

Минутка прогнозов со щепоткой конспирологии.

Кажется, на последней своей презентации Apple показала пасхалку с фарами автомобиля. Разговоры были про это и раньше, но тут будто сами намекают.

Как думаете, ожидать в следующем году анонс конкурента Теслы или это все мерещится в глазах?