random.seed(42)

📨 С чем у вас ассоциируются Почта РФ?

С очередями и негативным опытом? Вполне возможно, но давайте углубимся в причины. В 2019 году Почта стала АО, что означает новый этап в развитии компании - переход от бюрократии к русскому народному менеджменту. Монолит раздробили на сервисы, появились «Почта Диджитал», «Почта Еком» и другие дочерние компании, а NPS Почты впервые стал положительным (да-да, пока вы пилите фичи, чтобы поднять свой NPS с 89% до 90%, кто-то пытается сделать NPS хотя бы неотрицательным).

Казалось бы, дело пошло в гору, но результаты не оправдали ожидания. В силу регуляторных особенностей стоимость услуг Почты ниже рыночной, а доступность сервиса значительно выше, чем у конкурентов (тот же СДЭК не отрицает, что для доставки до определенных точек им приходится передавать свои грузы Почте), что генерирует высокие операционные и постоянные затраты.

Перспективы закрытия финансовой дыры не ясны, поскольку единственный акционер Почты, Правительство РФ, сменил свои инвестиционные предпочтения еще в прошлом году, а идею сбора в пользу Почты 0,5% оборота крупнейших е-коммерсов отвергли, так как бремя этого сбора в конечном итоге ляжет на граждан.

Классический корпоративный подход влечет бесконечные аудиты и различные оптимизации. Оптимизацию, как известно, быстрее всего провести через сокращения штата наемных рабочих. Сокращениям, по понятным причинам, подвергнуты преимущественно линейные сотрудники - работники отделений почты, что прямо отражается на скорости обслуживания и возникновении очередей. Имеем то, с чем начали - негативный опыт.

Если подойти к этой проблеме с позиции продуктового подхода, что нужно сделать, чтобы пользователи Почты не получали негативный опыт от стояния в очередях? Прекратить сокращать персонал и набрать новых людей? Или, может быть, можно попробовать изменить путь клиента Почты?

И тут я хотел бы поделиться с вами идеей простой фичи - добавить на табло с номерами окон и талонами ожидаемое время начала обслуживания. Нисколько не сомневаюсь, что с применением ML-технологий можно достичь достаточно высокой предсказательной точности. А еще, можно добавить время ожидания не только на табло, но и на терминал для получения талона еще до момента выбора услуги - так, пользователь будет сам принимать решение, готов ли он пойти на предлагаемые ему условия.

А что насчет ценности данной фичи? Если я пришел на Почту, и время до ближайшего обслуживания составляет 30-40 минут, я могу получить талон и уйти по своим делам до указанного времени, а могу вовсе вернуться в другой день. Если добавить табло для регистрации талона в мобильное приложение, то я смогу еще раньше спланировать свои дела, а предсказуемость в данном случае - прямо пропорциональна оценке моего опыта

🧶 Неочевидные издержки от взаимодействия с экосистемами

Вероятно, вы слышали о бизнес-экосистемах и компаниях-платформах, таких как Яндекс, Сбер, Тинькофф и Ozon. Обычно экосистемы вызывают восхищение, и это вполне понятно. Эмерджентные свойства экосистем служат отличным катализатором для создания инновационных фичей, недоступных вне этих экосистем. А взаимодействие с продуктами и сервисами внутри одной экосистемы кажется более удобным и... дешевым?

Да, если спросить пользователя Самоката и Мегамаркета, обладающего платежной картой Сбера, почему он выбирает именно эти сервисы, ответ будет очевиден - он получает больше выгоды от использования внутренних бонусов экосистемы и тратит меньше реальных денег.

Бонусы, кэшбэки и прочие квази-валюты нельзя назвать обманом, ведь они действительно позволяют сэкономить. Но вот "уловкой" их назвать точно можно. Уловкой, которая побуждает пользоваться большим количеством продуктов одной экосистемы. Это, в свою очередь, приводит к тому, что компании-платформы становятся совершенно информированными о предпочтениях и вкусах своих клиентов, знают структуру их потребления и определяют примерный уровень дохода.

Зная больше о своих пользователях, экосистема может:

1. Использовать совершенную ценовую дискриминацию в тех продуктах, где ценообразование неочевидно и изменчиво - например, в такси и каршерингах (кстати, бонусы и кэшбэки есть ни что иное, как ценовая дискриминация второй степени).

2.Повышать точность работы рекомендательных систем, таким образом увеличивая ключевые метрики продукта, будь то средний чек в маркетплейсе или LTV в онлайн-кинотеатре.

Экономика экосистемных продуктов сложнее, чем может показаться на первый взгляд. За качественные сервисы и инновационные функции платит все тот же пользователь, просто не совсем очевидным способом

Вчера был на митапе @cft_productmeetup, на котором продакты из ЦФТ и Контура поделились опытом запуска новых продуктов - от идеи до выхода на рынок.

Стартапы в больших компаниях, как правило, проходят через одни и те же грабли. Различаться может, разве что, их порядок. Но кажется, что именно прохождение через турбулентность приводит продукт к успеху. А те, кто не наступил ни на одни грабли, вероятно, просто сидел без дела.

Несколько иной путь ждет самостоятельные стартапы. Тут каждый удар граблями может привести к летальному исходу. Поэтому всем известные опыт и команда увеличивают шансы выживаемости стартапа в 10 раз: опыт подскажет вам, как обойти некоторые грабли, а команда поможет быстро оправиться, если удар все-таки прилетел.

А вот то, что свойственно всем выжившим без исключения - это пивоты или «развороты», если переводить на русский. Важно уметь признавать несостоятельность идеи и быстро меняться. А еще важно с самого начала разговаривать с теми, для кого вы делаете продукт.

Вроде бы пишу очевидные вещи, но большинство по-прежнему ими пренебрегает

🎓 Про тренды в образовании

Во время кризисов спрос на образование всегда растет. У этого есть две причины. Во-первых, в кризисное время увеличиваются риски потери работы, и люди это осознают. Во-вторых, у тех, кто уже потерял работу из-за кризиса, появляется свободное время, которое они могут инвестировать.

Последние четыре года увеличение спроса на образование особенно заметно в России. Однако это не единственный тренд, который мы можем увидеть. Вот несколько моих наблюдений:

1. Рынок труда стал активно пополняться выпускниками онлайн-курсов. Смогут ли они полноправно конкурировать с обладателями высшего образования? Вопрос открытый.

2. ChatGPT создает одновременно новые возможности и вызовы для всех. С одной стороны, чат позволяет быстрее погрузиться в какую-либо область, с другой - периодически галлюцинирует и размывает границы между истиной и ложью.

3. Исследовательские возможности вузов начинают уступать тому, на что способны крупнейшие компании, в частности BigTech. Это свойственно не только России, но у нас отставание кажется заметнее, особенно в регионах.

Об этих наблюдениях и не только я решил подискутировать на конференции CodeFest, которая пройдет 25-26 мая в гибридном формате. Приходите или подключайтесь, будет много интересных докладов

BNPL-сервисы: разбираемся в деталях

BNPL (Buy now, pay later) – это сервисы рассрочки, чаще всего бесплатной, которыми можно воспользоваться при покупках различных товаров и услуг. BNPL-сервисы являются одним из продуктов финтех-компаний. Например, у Тинькофф есть Долями, а у Яндекса – Сплит.

Отличительной особенностью BNPL-продуктов является то, что они никак не отражаются в вашей кредитной истории. Звучит заманчиво, не так ли?

На самом деле издержки за использование BNPL прямо несут продавцы товаров и услуг. Допустим, вы покупаете корзину товаров в Золотом Яблоке на 100 руб. и в качестве способа оплаты выбираете Долями. Тогда, если комиссия составляет 5%, то Золотое Яблоко получит сразу 95 руб., а Долями будет получать от вас 100 руб. в течение нескольких месяцев.

В итоге, продавцы получают дополнительный источник трафика, а покупатели могут не откладывать свои покупки. Но не все так сладко.

Комиссия за подключение BNPL увеличивает переменные издержки продавцов, что непременно отразится на цене товаров и услуг. Получается, что косвенно издержки несут покупатели, при этом независимо от того, пользуются ли они BNPL-сервисами или нет.

Не случайно ЦБ задумался о введении лимитов для BNPL. Вероятно, без ограничения, в долгосрочной перспективе, эффект, оказываемый на спрос, будет скорректирован, и в итоге будет иметь место только инфляция

Прошедшие два дня были крайне насыщены презентациями AI-новинок. OpenAI показала новую модель GPT-4o, а Google представили целый ряд решений на любой вкус и цвет.

Пока все спорят о том, кто круче, я продемонстрирую вам различие между ChatGPT и гугловским Gemini в ответах на один и тот же запрос.

Как можно увидеть, ChatGPT настроен на длительное взаимодействие с пользователем. Gemini же охотно отправляет во внешние релевантные по теме ресурсы и, таким образом, уже сейчас может конкурировать с классическими поисковиками, замыленными рекламой.

Привыкли пользоваться одной моделью? Самое время попробовать в деле и другую