Какие бывают экосистемы продуктов: еще одна группировка

В прошлом году больше всего выступлений у меня было на тему экосистем: как помогал строить, так и просто консультировал по вопросам. Составил список, который покрывает около 90% случаев создания экосистемы с точки зрения бизнеса и продуктовой аналитики, делитесь с коллегами:

Экосистемы роста доли рынка
Цель: максимизация числа пользователей и транзакций, часто с субсидированием отдельных сервисов для быстрого захвата рынка.
«Яндекс Go» (такси, доставка еды, каршеринг, грузоперевозки) — единый аккаунт для всех транспортных нужд города, бонусы за использование нескольких сервисов;
Grab (Юго‑Восточная Азия) — суперприложение для такси, доставки еды, цифровых платежей и финансовых услуг; цель — стать основным мобильным сервисом региона; метрики: рост MAU на 25 % год к году, снижение CAC за счёт кросс‑продвижения.

Экосистемы монетизации
Цель: максимизация среднего дохода на пользователя (ARPU) и маржинальности сервисов.
Банковские экосистемы («Сбер», «Тинькофф») — платные подписки («СберПрайм+», «Тинькофф Pro»), премиальные карты, брокерские услуги, страхование; акцент на высокомаржинальные продукты для состоятельных клиентов;
Spotify — премиум‑подписки + таргетированная реклама для бесплатных пользователей; цель — максимизация ARPU через персонализацию; метрики: ARPU ≈5,25 USD, конверсия в премиум 35 %.

Экосистемы удержания
Цель: снижение оттока клиентов (Churn Rate) и повышение лояльности через bundled‑услуги и эксклюзивные преимущества.
Nike Membership — эксклюзивные продукты, тренировки с тренерами, ранний доступ к релизам; цель — повышение лояльности фанатов бренда; метрики: Churn Rate <8 %, частота покупок участников +40 % к среднему.

Экосистемы данных
Цель: сбор и монетизация данных о поведении пользователей для улучшения продуктов, персонализации и продажи аналитических инсайтов.
Google (Android, Chrome, YouTube, Gmail) — сбор данных о поиске, просмотре видео, перемещениях, электронной почте для таргетированной рекламы и улучшения сервисов;
Alibaba Cloud — платформа для сбора и анализа данных ритейлеров, производителей, логистических компаний; цель — создание прогнозных моделей спроса; метрики: 300 млн профилей потребителей, точность прогнозов 92 %.

Транзакционные экосистемы
Доход: комиссии за операции (платежи, сделки, переводы).
маркетплейсы (Ozon, Wildberries), платёжные платформы (SberPay), Stripe (комиссия 2,9 % + 0,30 USD за платёж); метрики Stripe: GMV ≈1 трлн в 2025 г., Take Rate 2,5–3 %.

Рекламные экосистемы
Доход: таргетированная реклама, спонсорские размещения, брендированные интеграции.
VK, «Дзен», TikTok (таргетированные ролики, брендированные хештеги); метрики TikTok: eCPM ≈4,5 USD, охват 1,5 млрд MAU.

Гибридные экосистемы
Доход: комбинация моделей (подписки + комиссии + реклама).
Примеры: Amazon (подписка Prime (14,99 USD/мес), комиссия маркетплейса 15–20 %, реклама в поиске); метрики: 200 млн подписчиков Prime, 60 % выручки от сторонних продавцов.

Всем роста и продуктивной недели! Всегда ваш, @FreshProductGo

Алгоритм первых шагов в новой компании или продукте

Шаг 1. Анализ бизнес‑целей и рыночной ситуации
Прежде чем строить стратегию, изучите:
• стратегические цели компании на 1–3 года;
• текущее состояние рынка (тренды, конкурентов, ниши);
• потребности целевой аудитории;
• метрики и KPI продукта;
• сильные и слабые стороны текущего решения.

Шаг 2. Формирование продуктовой стратегии
На основе собранных данных создайте стратегию — она задаст:
• ключевые продуктовые инициативы и метрики;
• оргструктуру команды;
• профили нужных специалистов.

Шаг 3. Декомпозиция стратегии в план действий
Разбейте стратегию на этапы:
1. Краткосрочные задачи (1–3 месяца): аудит текущего состояния, приоритизация бэклога, настройка отчётности. Тут еще можно воспользоваться фреймворками отсюда.
2. Среднесрочные инициативы (3–6 месяцев): запуск MVP новых фич, оптимизация процессов.
3. Долгосрочные цели (6–12 месяцев): масштабирование, выход на новые рынки.

Шаг 4. Проверка «зрелости» подхода
Критерий сильного продакта — способность работать с задачами высокого уровня абстракции:
• видеть связь между стратегией компании и продуктовыми решениями;
• формулировать гипотезы на основе рыночных данных;
• прогнозировать влияние инициатив на бизнес‑показатели;
• балансировать между инновациями и операционной эффективностью.

И еще - как понять, что оргструктура не отвечает задачам бизнеса?

Тревожные сигналы:
• процессы замедляются: согласования занимают недели вместо дней;
• инициативы не реализуются в срок: релизы откладываются, KPI не достигаются;
• рост продукта тормозится несмотря на вложения: бюджеты растут, а метрики стоят на месте;
• вам физически некомфортно работать в таком оргсетапе.

Что делать:
• провести аудит процессов и ролей;
• выявить «узкие места» (дублирование функций, пробелы в ответственности);
• пересмотреть структуру команды под текущие цели;
• внедрить чёткие метрики эффективности для каждой роли.

А/В-тест “здорового” продакта

А теперь к серьезным вопросам. Что нужно предусмотреть в А/В-тесте, чтобы не было бесполезной траты ресурсов.

1. Формулировка гипотезы (чтобы тест был про бизнес, а не про кнопки)
Плохо: Если поменять текст на кнопке, конверсия вырастет
Рабочее: Если мы [изменение], то [сегмент пользователей] будет чаще [целевое действие], потому что [инсайт/причина].

Чек-лист
• Есть конкретное изменение (1, не 3 сразу)
• Понятен сегмент (новые / активные / churn-risk и т.д.)
• Привязка к бизнес-метрике (деньги, удержание, скорость)
• Есть причина, а не кажется. Если нет причины — тест превращается в казино.

2. Решение, которое вы примете по итогам. Какое решение я приму, если результат будет положительный, нулевой или отрицательный.
Чек-лист
• Есть заранее определённые варианты действий
• Решение не зависит от «настроения»
• Команда согласна с правилами игры
Если ты не знаешь, что будешь делать с результатом — тест не нужен.

3. Метрики: одна главная, остальное — страховка
• Primary metric — ради неё всё
• Guardrail metrics — чтобы не сломать систему
• Diagnostic metrics — чтобы понять почему

4. Дизайн эксперимента. Ключевые вопросы
• Кто попадает в тест?
• Какой % трафика?
• Сколько длится тест?
• Что считается одним пользователем?

Чек-лист
• Сегменты не смешиваются (новые ≠ старые)
• Нет пересечений с другими экспериментами
• Размер выборки посчитан (или хотя бы оценён)
• Длительность покрывает полный пользовательский цикл

5. Что проверить в первые 24 часа
• Трафик реально делится 50/50 (или как задумано)
• Нет технических ошибок
• Метрики обновляются
• Нет аномалий в guardrails
На этом этапе мы не смотрим кто выигрывает.

6. Анализ результатов. Сначала смотри на:
• Направление эффекта
• Размер эффекта
• Стабильность по сегментам

Чек-лист
• Эффект бизнес-значим, а не только стат-значим
• Нет скрытых просадок в guardrails
• Результат не держится на одном микросегменте
• Нет p-value шаманства

Хотите расти в продакт-менеджменте? Приходите на наши курсы и ресурсы от редакции, регулярно обновляем и что-то новое создаем. Отправить личный запрос автору можно тут.

Что уже неприлично не использовать в AI продакту?

1) AI‑агенты, которые действуют в продуктах, не просто чат‑боты, а автономные помощники, которые могут выполнять действия в рабочих инструментах по текстовым командам:
• Обновление досок задач (Jira, Asana) на основе описания приоритетов.
• Создание задач и подзадач автоматически после совещаний.
• Генерация коммуникаций (например, сообщения для Slack/Teams) на основе статуса фич.
• Claude (Anthropic) с интеграциями для работы с рабочими инструментами без переключения между приложениями.

2) Автоматизация аналитики и обработка обратной связи, AI анализирует большие объёмы данных и обратной связи, выявляет паттерны, боль пользователя и ключевые тренды:
• Сбор отзывов из разных источников (ин-апп чат, Zendesk, Intercom, звонки, Slack‑каналы).
• Кластеризация тем, выявление проблемных сегментов.
• Генерация инсайтов и приоритетов на основе поведения.
• Интегрированные AI‑аналитики в Productboard, Amplitude и другие платформы.

3) Поддержка приоритезации и планировании. AI помогает структурировать входящие идеи фич, оценивать их ценность и риски, предлагать приоритеты:
• Предложение приоритетов на основе бизнес‑метрик и пользовательского воздействия.
• Оценка рисков поставки фичи или влияния на метрики.
• Генерация roadmap на базе истории продукта и текущих целей.
• Jira Product Discovery с AI‑поддержкой.
• Productboard AI (оценивает ценность фич и связывает с обратной связью).
• Miro AI Sidekicks (генерация идей, кластеризация).

4) Автоматизация документации и коммуникаций, AI берёт на себя рутинное создание текстов и знаний — от PRD до отчётов о релизе:
• Генерация product requirements (PRD), спецификаций, release notes.
• Автоматическая подготовка сводок встречи и списков action points.
• Создание шаблонов документации и сопроводительных писем.
• Notion AI для шаблонов и автоматического заполнения документов.
• ChatGPT/Claude для генерации и адаптации текстов под стиль команды.

5) Генерация визуальных материалов и UX‑прототипов, AI преобразует текстовые идеи в визуальные прототипы и помогает с UX‑решениями.
• Генерация интерфейсов по описанию функционала.
• Предложения визуальных стилей и layout на основе целей продукта.
• Автоматическая адаптация дизайна под разные устройства.
• Figma AI и плагины для быстрой генерации UI/UX.

6) Прогнозная аналитика и моделирование. AI использует исторические данные, чтобы предсказывать будущее продукта, риски и метрики.
• Прогноз churn и сегментов, которые могут уйти.
• Анализ факторов, влияющих на рост ключевых метрик.
• Оценка вероятности успешного выпуска фичи.
• Встроенные модули предсказаний в Amplitude, Productboard, Jira.

• Хотите расти в продакт-менеджменте? Приходите на наши курсы и ресурсы от редакции, регулярно обновляем и что-то новое создаем. Отправить личный запрос автору можно тут.

Все для роста от редакции канала

1. Образовательные возможности редакции (можно с счета юрлица, можно придумать персональную рассрочку):
Для тех, кто хочет системно расти в продакт-менеджменте:

- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по аналитике, базовый
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы

2. Разборы кейсов, 70 разборов пришли, всего свыше 160 тестовых и реальных задач продактов. Плейлист доступен по ссылке


3. Личный запрос к Сергею Колоскову
Есть вопрос или запрос на карьеру, рост или поддержку?
Заполни короткую форму и получи доступ к закрытому каналу с подарками - тут.

Методы оценки ценовой чувствительности

Сегодня база про прайсинг и его проверку.

1. Van Westendorp’s Price Sensitivity Meter. Классический метод из 4 вопросов, выявляющий зону комфорта цены.
• При какой цене вы посчитаете этот гаджет слишком дешёвым и засомневаетесь в его качестве?
• При какой цене гаджет будет для вас выгодной покупкой?
​- При какой цене гаджет станет для вас дорогим, но вы всё же готовы его купить?
• При какой цене гаджет будет для вас слишком дорогим — вы точно не купите?
• Строите 4 кривые на графике (доля респондентов, выбравших цену). Точки пересечения:
Optimal Price Point — пересечение выгодно и дорого, но куплю (оптимальная цена);
Indifference Price Point — пересечение слишком дёшево и не куплю
​
2. Gabor‑Granger. Респонденту предлагают конкретный продукт и ряд цен (например, 1 000 ₽/1 500 ₽/2 000 ₽/2 500 ₽). Для каждой цены он отвечает: Купили бы вы продукт по этой цене? (да/нет).

Строите кривую: по оси X — цена, по оси Y — % ответов да» Находите цену, где спрос начинает резко падать. Просто реализовать, хорошо работает для цифровых продуктов и услуг. Но не учитывает психологические пороги (например, переход через 1 999 → 2 000 ₽).

3. Conjoint-анализ. Показываем респондентам комбинации атрибутов продукта (цена, цвет, функционал) и просим выбрать лучший вариант.

Пример:
• Вариант A: 64 ГБ, камера 48 МП, цена 25 000 ₽;
• Вариант B: 128 ГБ, камера 64 МП, цена 30 000 ₽;
• Вариант C: 256 ГБ, камера 108 МП, цена 35 000 ₽.
• Анализ. Статистические модели (например, логит-регрессия) вычисляют «ценность» каждого атрибута, включая цену.
• Плюс: учитывает trade-off между ценой и другими параметрами.
Минус: требует сложной аналитики и больших выборок.

4. Метод Слепая дегустация. Показываем продукт без указания цены и просим оценить его ценность. Затем называем реальную цену и спрашиваем: Соответствует ли цена вашей оценке?

Вопросы:
• Насколько вы готовы заплатить за этот продукт?
• Если бы цена была X ₽, купили бы вы его? (да/нет).

5. Аукционный метод. Респондент торгуется за продукт, указывая максимальную цену, которую готов заплатить.

Варианты:
• Открытый аукцион: участники видят ставки друг друга и повышают свою;
• Закрытый аукцион: каждый называет цену втайне, побеждает наивысшая ставка.

6. Метод Цена vs. Альтернатива
Сравниваем продукт с аналогами и просим выбрать между ними при разных ценах.

Пример: Перед вами два сервиса для редактирования фото:
• Сервис A: 500 ₽/мес, 10 инструментов;
• Сервис B: 700 ₽/мес, 20 инструментов.
Какой вы выберете?

Меняем цены и смотрим, при каком соотношении респонденты переключаются на ваш продукт.

7. Метод «Платёжеспособность» (Willingness to Pay, WTP). Прямой вопрос о готовности заплатить конкретную сумму.

Формат:
Насколько вероятно, что вы купите этот продукт за X ₽?
1 — точно не куплю;
5 — точно куплю.
Тестируйте несколько цен (например, 1 000 ₽/1 500 ₽/2 000 ₽) и стройте кривую спроса.

Плюс: быстро даёт количественные данные.
Минус: респонденты могут завышать/занижать ответы.

8. Метод Динамическое ценообразование. Моделируем изменения цены во времени и смотрим на реакцию.
Как:
• Показываем продукт по цене X ₽;
• Через неделю повышаем до Y ₽ и спрашиваем: Вы бы купили его сейчас?;
• Повторяем для разных сценариев.

Хотите расти в продакт-менеджменте? Приходите на наши курсы и ресурсы от редакции, регулярно обновляем и что-то новое создаем. Отправить личный запрос автору можно тут.

Как сделать карту стейкхолдеров предметным и эффективным инструментом продакта

Карта стейкхолдеров — один из самых практичных инструментов продакт-менеджера, если использовать её правильно.

1. Главная ошибка — рисовать людей по должностям. Рабочая карта строится вокруг решений: кто влияет на бюджет, кто определяет приоритеты, кто управляет рисками, а кто реально даёт или забирает ресурсы. Очень часто архитектор или руководитель аналитики влияет на судьбу фичи сильнее, чем формальный руководитель направления.

2. Вторая важная вещь — момент подключения. У каждого стейкхолдера есть правильная точка входа: стратегов нужно вовлекать ещё на этапе discovery, экспертов — на прототипах, контролёров — перед релизом. Большая часть конфликтов возникает не из-за несогласия, а потому что человека позвали слишком поздно. Хорошая карта обновляется после конфликтов. Именно в напряжённых обсуждениях становится понятно, кто реально принимает решения, кто меняет мнение группы и на кого все ориентируются, даже если он молчит.

3. Полезно добавить слой цены несогласия. Что произойдёт, если конкретный человек против? Перенос релиза, заморозка бюджета, саботаж внедрения, рост жалоб клиентов. Такой взгляд сразу показывает, где нужно предварительное согласование, а не героические защиты идей.

4. В каждой компании есть скрытые брокеры влияния — люди без громких должностей, через которых проходят решения. Руководитель PMO, сильный аналитик, опытный разработчик, ассистент топ-менеджера. Если их нет на карте, карта неполная.

5. Ещё один практический приём — учитывать энергоёмкость взаимодействия. Некоторые согласования требуют одной встречи, другие — пяти. Иногда эффективнее собрать вокруг человека коалицию союзников, чем пытаться убеждать напрямую.

6. Сильные продакты вообще работают не через согласования, а через коалиции. Сначала формируется поддержка нескольких ключевых участников, и только потом выносится решение. В этот момент идея уже воспринимается как очевидная. Отдельно полезно связать стейкхолдеров с продуктовыми метриками. Маркетинг влияет на привлечение, поддержка — на удержание, финансы — на экономику продукта, инфраструктура — на стабильность. Разговор сразу переходит из плоскости мнений в плоскость результатов.

7. Самая опасная категория — спящие стейкхолдеры. Они не участвуют в процессе, пока всё спокойно, но появляются за неделю до релиза и могут остановить запуск. Их нужно вовлекать заранее, даже если кажется, что это лишнее. По сути, карта стейкхолдеров — это карта организационных рисков. И чем лучше продакт её понимает, тем меньше ему приходится продавать свои решения.

Хотите расти в продакт-менеджменте? Приходите на наши курсы и ресурсы от редакции, регулярно обновляем и что-то новое создаем. Отправить личный запрос автору можно тут.

Полезные книги, чтобы переключиться на выходных

Настоящая ценность — когда из книги можно вынуть конкретные управленческие действия. Прочитав книги от “Альпины Паблишер” – “Код Дурова 2”, “Новый переломный момент” мной любимого Гладуэлла и “Большая книга про работу” не менее любимого Ильяхова, вынимаю следующее:

1. Из “Код Дурова 2” — Что видно на практике: сильные продукты строятся вокруг ясных принципов, а не бесконечных обсуждений. Что делать продакту:
— Заведи документ 3 принципа продукта. Если фича им противоречит — она не идет в работу даже при давлении бизнеса.
— Убери коллективную ответственность за продуктовые решения. Discovery обсуждается вместе. Решение — всегда персональное.
— Раз в квартал убирай 10–20% функций. Рост Telegram происходил через упрощение.
— Не объясняй каждое решение. Чрезмерные объяснения = слабая позиция продукта.

2. Из “Новый переломный момент” — люди растут скачками, когда меняют масштаб задач, а не эффективность внутри старого масштаба. Что делать продакту:
— Каждые 6 месяцев задавать вопрос:
я оптимизирую систему или уже должен строить новую?
— Ищи задачи с неопределенностью, а не с понятным backlog.
Если всё ясно — роста почти нет.
— Переходи от управления задачами к управлению экономикой:
LTV, unit-экономика, маржинальность, денежные потоки.
— Начни регулярно говорить языком денег на встречах.
Продакт начинает расти, когда его слушают как мини-CEO.

3. Из “Большая книга про работу” — продакт чаще всего устает не от сложности, а от постоянного переключения ролей. Что внедрить:
— Раздели календарь на три типа времени:
decision time (решения), communication time (люди), deep work (мышление).
— Если день полностью из встреч — ты не управляешь продуктом, ты обслуживаешь организацию.
— Введи правило:
любая встреча без решения → асинхронный формат.
— Перестань быть «самым доступным человеком».
Доступность снижает стратегическое мышление.

4. Сильный продакт уменьшает количество лишних решений вокруг команды.
Если команда постоянно спрашивает как правильно? — ты управляешь задачами.
Если команда понимает рамки и принимает решения сама — ты управляешь системой. Рост продакта начинается в момент, когда он перестает быть удобным координатором и становится источником ясности.

Всем роста и творческого благополучия!

North Star Metric — самая неправильно понимаемая вещь в продукте

Проблема в том, что North Star — про ценность. Настоящая NS появляется не тогда, когда вы нашли удобный KPI, а тогда, когда вы поняли, какое изменение в жизни пользователя создаёт ваш продукт. Именно изменение, а не действие. Пока команда мыслит действиями, она выбирает vanity-метрики. Когда начинает мыслить изменениями состояния — появляется настоящая North Star.

Приходите в кейс клуб, программа на марте тоже есть - https://t.me/productcasebar/216
Возможности для роста в профессии от редакции канала, в том числе курс по аналитике - https://t.me/FreshProductGo/1693

1. Нужно перестать смотреть на продукт глазами интерфейса. Задайте себе простой вопрос: что стало лучше в жизни пользователя после взаимодействия с продуктом? Если ответ звучит как функция — вы ещё на поверхности. Если ответ звучит как результат — вы начали приближаться.

2. Следует понять реальный Job-to-be-Done. Пользователи редко формулируют его напрямую. Они говорят, что хотят сервис, платформу или удобство. Но возвращаются они только за прогрессом. Люди возвращаются туда, где их жизнь хоть немного ускоряется. Если продукт помогает зарабатывать — возвращаются ради дохода. Если помогает не выпадать из возможностей — возвращаются ради чувства контроля. Если упрощает сложный мир — возвращаются ради снижения тревоги. Retention — это не про UX. Это следствие полученного прогресса. Поэтому правильный вопрос звучит так: за какой прогресс пользователь платит своим возвращением?

3. Далее найти момент необратимости. У каждого сильного продукта есть точка, после которой пользователь внутренне думает: “Теперь без этого сложнее”.
Это может происходить по разным причинам: накопились контакты, появилась история, возникли сделки, появилась персонализация, система начала понимать пользователя лучше него самого. До этой точки пользователь пробует продукт. После неё — начинает на него опираться. North Star почти всегда находится рядом с этим моментом. Если пользователь может легко уйти и ничего не потерять — ценность ещё не создана, а значит NS выбрана неправильно.

4. Нужно определить единицу ценности. Каждый продукт создаёт повторяющийся цикл пользы. North Star измеряет не активность, а количество завершённых циклов пользы. Когда команда начинает считать именно это, продукт внезапно становится понятнее. Споры про фичи исчезают, потому что вопрос всегда один — увеличивает ли это количество реализованной ценности.

5. Далее проверить метрику через “энергию системы”. Хорошая North Star одновременно усиливает несколько вещей: растёт retention, появляется сетевой эффект, накапливаются данные, упрощается монетизация, растёт органический рост. Если метрика растёт, а бизнес нет — это локальный показатель, а не North Star.

6. Настоящая North Star выглядит как: количество пользователей × количество завершённых ценностных циклов, люди, регулярно получающие результат. И здесь происходит главный сдвиг мышления. Команда перестаёт оптимизировать интерфейс и начинает оптимизировать прогресс пользователя.
Для экосистем, городских платформ и супераппов это особенно важно. Это способ договориться внутри компании о том, что такое “продукт стал лучше”. Если команда не может ответить на этот вопрос одной метрикой — она будет бесконечно спорить о приоритетах.

Приходите в кейс клуб, программа на марте тоже есть - https://t.me/productcasebar/216
Возможности для роста в профессии от редакции канала, в том числе курс по аналитике - https://t.me/FreshProductGo/1693

10 вещей, которые реально ускоряют путь фичи

Кейс клуб в марте - https://t.me/productcasebar/216
Возможности для роста в профессии от редакции канала https://t.me/FreshProductGo/1693

1. Маленькие фичи
фича должна делаться ≤ 1–2 недели. Большие проекты всегда тормозят delivery.

2. Деление на micro-релизы. Вместо одной большой фичи — 5–10 маленьких релизов.

3. Feature Flags. Фича уже в проде, но выключена. Можно включать её на 1% пользователей → 10% → 100%.

4. Continuous discovery. Исследования идут параллельно разработке, а не перед ней.

5. CI/CD. Код автоматически проходит тесты и деплоится без ручных релизов.

6. Автотесты. Unit + integration + smoke. Без автоматизации скорость не масштабируется.

7. Product Pods. Небольшие автономные команды: PM + дизайнер + 3–5 разработчиков.

8. Эксперименты вместо обсуждений. Не спорить месяц —
запустить A/B тест на 20% пользователей.

9. Частые релизы. Лучшие команды релизят каждый день. Маленькие изменения = меньше риска.

10. Метрики доставки. Команды измеряют:
• Lead time (идея → прод)
• Cycle time (начали разработку → прод)
• Deployment frequency
• Failure rate
Без этих метрик скорость не управляется.

Шторм задач — нормальное состояние продакта

Спросили на менторской сессии про шторм. Когда всё меняется: новые приоритеты, давление сверху, десятки инициатив — главная ошибка пытаться сделать всё. В этот момент продакт нужен не как исполнитель, а как точка стабилизации.

Что реально помогает:

• Зафиксировать дерево метрик — 1 цель и 1–2 метрики, на которые работает продукт.
• Разделить хаос — must-do / рост / парковка идей.
• Синхронизировать ожидания — честно проговорить со стейкхолдерами, что делаем и что сознательно не делаем.
• Укоротить цикл решений — MVP сегодня лучше идеала через 3 месяца.
• Защитить команду от шума — убрать лишние задачи и дать ясность.

Во время шторма продакт делает три вещи: фокусирует, упрощает и держит курс.

Продакт — и тот, кто гребёт быстрее всех и кто не даёт кораблю потерять направление.

Приходите в кейс клуб, программа на марте тоже есть - https://t.me/productcasebar/218
Возможности для роста в профессии от редакции канала, в том числе курс по аналитике - https://t.me/FreshProductGo/1693

Также посты дублируются в VK, Tenchat, Сетке.

Небольшая практика, которая помогает понять, насколько вы уже используете AI в работе.

Сейчас многие продуктовые задачи можно делать заметно быстрее с помощью нейросетей (у себя тоже писал тут):
анализ данных, подготовка отчётов, ресёрч, генерация идей фич.
Но на практике специалисты делятся на две группы.
Одни продолжают делать всё вручную, другие делегируют часть задач AI и экономят часы работы.

Нашёл короткий тест из 6 ситуаций, которые регулярно встречаются в продуктовой работе:
• подготовка отчёта
• анализ данных
• сбор ресёрча
• генерация идей для фич.

Нужно выбрать, как вы обычно решаете такие задачи. Проходится примерно за 3 минуты.
В конце показывают:
• ваш AI-профиль
• где вы, вероятно, теряете больше всего времени
• подборку AI-инструментов, которые используют продуктовые команды.

Можно пройти тест и посмотреть, как сейчас выглядит ваш уровень работы с AI @gigaschool_aiproduct_bot

Периодически попадаются каналы, где не пытаются что-то продавать, а просто показывают процесс.

Недавно наткнулся на один такой. Предприниматель, 15 лет без соцсетей, за это время собрал маркетинговое агентство полного цикла. Сейчас ведёт канал как дневник — пишет, что происходит в работе и голове.

Без попытки учить, но по факту много практики: решения, ошибки, адаптация к изменениям. Плюс сам канал приятно оформлен и легко читается, не перегружен.

Если откликнется, вот сам канал — Дневник Основателя | RealBrand

Реклама. Насобулин А.А. ИНН 780436762014.

Все для роста от редакции канала

1. Образовательные возможности редакции (можно с счета юрлица, можно придумать персональную рассрочку):
Для тех, кто хочет системно расти в продакт-менеджменте:

- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по аналитике, базовый
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы
- Сайт команды

2. Разборы кейсов, 73 разбора пришли, всего свыше 170 тестовых и реальных задач продактов. Плейлист доступен по ссылке, сайт разборов тут

3. Личный запрос к Сергею Колоскову
Есть вопрос или запрос на карьеру, рост или поддержку?
Заполни короткую форму и получи доступ к закрытому каналу с подарками - тут.

Ликбез про продуктовый контекст

Все возможности от редакции канала по ссылке.

Продукт ломается не тогда, когда мало фич. А когда он выходит за свой контекст. Разберёмся, что это вообще значит.

Продуктовый контекст — это жёсткие границы: для кого, какую задачу и в каком сценарии ты решаешь.
И главное — что ты осознанно НЕ делаешь. Формула простая:
Контекст = Кто × Задача × Сценарий × Деньги × Ограничения:
— кто твой пользователь
— за что он к тебе приходит
— как часто и в какой ситуации
— кто и за что платит
— какие у тебя рамки (технологии, бренд, юрка)

Почему опасно выходить за контекст:
1. Ты перестаёшь быть лучшим. Был “сервис для арендаторов”, стал “всё про недвижимость”. И в итоге — ни про что конкретное.
2. Ломаешь экономику. Добавил новый сегмент, внезапно нужен sales, support, onboarding. CAC вырос, юнитка поехала.
3. Конфликт сценариев. Быстрый поиск не равно сложное управление. Один UX убивает другой
4. Распыление команды. Роадмап превращается в зоопарк. Глубины нет нигде.
5. Теряешь product-market fit. Самое болезненное. Был PMF, вышел за рамки, снова “ищем себя”

Как понять, что ты уже выходишь за контекст. Задай 5 вопросов:
— это тот же пользователь?
— это та же ключевая задача?
— это тот же момент использования?
— это та же экономика?
— это не ломает core?
Если 2+ ответа “нет” — поздравляю, ты уже делаешь второй продукт, просто не признался себе в этом

Когда можно расширяться
— тот же пользователь + соседняя задача
— через отдельную вертикаль (по сути новый продукт)
— через MVP, не ломая core

Приходите в кейс клуб, программа на марте тоже есть - https://t.me/productcasebar/218
Возможности для роста в профессии от редакции канала, в том числе курс по аналитике - https://t.me/FreshProductGo/1693

Также посты дублируются в VK, Tenchat, Сетке.