Метод «Лестница цен» (Price Ladder) 📊

Метод был разработан в 1960-х годах американскими экономистами Клайвом Грейнджером и Андре Габором (Gabor-Granger Method).

Лестница цен позволяет оценить чувствительность спроса к цене в заданном диапазоне и приблизительно понять, при каком уровне цены вероятность покупки начинает заметно снижаться.

Суть метода: вы проводите опрос, в котором респонденту
– показываете продукт (или его описание, прототип)
– вариант цены на него
– и просите оценить вероятность покупки по этой цене

Варианты ответа могут быть разными:
– 5-балльная шкала Лайкерта
– или простое бинарное «Да / Нет»

После этого тому же респонденту задаётся тот же вопрос, но с другой ценой.

Таким образом можно протестировать разные значения внутри выбранного диапазона.

Существует два способа тестировать цены

1️⃣ Последовательный подход
Респонденту показывают цены по порядку внутри диапазона.

Например: 299 ₽ → 349 ₽ → 399 ₽ → 449 ₽
На каждой цене человек отвечает на тот же вопрос: насколько вероятно, что он купит продукт по этой цене.

Так можно понять, как меняется вероятность покупки при росте цены.

2️⃣ Адаптивный подход
Это классический подход, здесь следующая цена зависит от ответа респондента

Например:
299 ₽ → «Да» → 349 ₽
349 ₽ → «Да» → 399 ₽
399 ₽ → «Нет» → 374 ₽
Если человек отвечает «Да», цена повышается, если «Нет», цена понижается.

Таким образом вы постепенно приближаетесь к максимальной цене, при которой респондент ещё готов купить продукт.

Например, возьмём приложение трекер полезных привычек:
– библиотека привычек (питание, спорт, управление стрессом, эмоциями и пр.) с AI-рекомендациями;
– персональная статистика, streaks, как в Duolingo;
– напоминания по времени и локации;
– синхронизация смартфона с умными часами.

Насколько вероятно, что вы оформите подписку за 299 ₽ в месяц?
1 – Точно не оформлю
2 – Скорее не оформлю
3 – Затрудняюсь / Нейтрально
4 – Скорее оформлю
5 – Точно оформлю

Или в бинарном варианте:
– Да, оформлю
– Нет, не оформлю

🔎 Как интерпретировать результаты?
– Для каждой цены из тестируемого диапазона считаете вероятность покупки, как долю ответов 4+5 (ну или «Да»)
– Затем, строите график зависимости вероятности покупки от цены (cхематично он изображён на обложке поста 😅)
– На основе этой зависимости можно оценить ожидаемую выручку для разных уровней цены = цена × вероятность покупки. Цена, при которой эта величина максимальна, часто рассматривается как кандидат на оптимальный уровень цены.

ℹ️ Главный минус метода: он оценивает заявленное поведение, а не фактическую покупку; ещё из минусов – эффект якорения (показанные цены влияют на ответы) и отсутствие знаний за пределами тестируемого диапазона цен. Тем не менее, метод хорошо подходит, чтобы сузить диапазон цен для дальнейших экспериментов: A/B-тестов или Fake Door Tests, где вы можете приблизиться уже к фактической покупке.

В следующем посте разберём ещё один инструмент, который помогает определить цену, когда неопределённости ещё больше и продукт только выходит на рынок

Метод ван Вестендорпа (Price Sensitivity Meter) 📈

Был представлен в 1976 году голландским экономистом Питером Ван-Вестендорпом. Он используется для оценки чувствительности пользователей к цене, когда запускается новый продукт или нет чёткого понимания, в каком диапазоне должна находиться цена.

Сразу спойлер, метод не определяет «идеальную цену», а помогает найти диапазон цен, который пользователи воспринимают как приемлемый.

В отличие от Лестницы цен (см. пост), респондентам задаются 4 вопроса.

Вернёмся к нашему примеру с трекером полезных привычек, тогда респонденту задаются вопросы:

1. Начиная с какой цены подписка была бы настолько дорогой, что вы бы точно не стали пользоваться приложением?
2. Начиная с какой цены подписка кажется дорогой, но вы всё ещё могли бы её оформить?
3. Начиная с какой цены подписка кажется выгодной?
4. Начиная с какой цены подписка кажется настолько дешёвой, что вы бы усомнились в качестве приложения?

Респондент вводит конкретные суммы, например:
500 ₽ – слишком дорого
300 ₽ – дорого, но ещё можно купить
200 ₽ – выгодно
100 ₽ – слишком дёшево

Что происходит дальше?

1️⃣ Строятся четыре накопительные кривые
По оси X – цена, по оси Y – накопленный процент респондентов

Слишком дорого – доля людей, которые считают цену запредельной, кривая растёт слева направо

Дёшево / Выгодно – доля людей, которые цена кажется высокой, но всё ещё допустмой, также растёт слева направо

Выгодно – доля людей, которым цена кажется выгодной, кривая убывает слева направо

Слишком дёшево – доля людей, считающих цену подозрительно низкой, также убывает слева направо

2️⃣ Дальше анализируются точки пересечения кривых
(схематично нарисовал на обложке поста 😅)

IDPP, Indifference Price Point (точка безразличия) – пересечение кривых «Дорого» и «Дёшево». Это цена безразличия: в среднем пользователи воспринимает её как нейтральную.

OPP, Optimum Price Point (точка оптимальной цены) – пересечение кривых «Слишком дорого» и «Слишком дёшево». Цена, при которой минимальна доля людей, считающих продукт слишком дорогим или подозрительно дешёвым.

PMC, Point of Marginal Cheapness (предельная дешевизна) – пересечение кривых «Слишком дёшево» и «Не дёшево» (обратная кривая к «Дёшево»). Это нижняя граница допустимого диапазона: ниже этой цены пользователи начинают сомневаться в качестве продукта.

PME, Point of Marginal Expensiveness (предельная дороговизна) — пересечение кривых «Слишком дорого» и «Не дорого» (обратная кривая к «Дорого»). Это верхняя граница диапазона: выше неё большинство пользователей начинает считать цену чрезмерной.

Итого, допустимый коридор цен (Range of Acceptable Prices) находиться между PMC и PME, IDPP – нейтральный баланс, OPP – оптимум.

Главный минус метода, такой же, как и у Лестницы цен: оценка восприятия цены, а не готовности купить. Поэтому метод ван Вестендорпа ипользуют в сочетании с другими - A/B тестами, Fake Door и пр.

Конечно, на Лестнице цен и методе ван Вестендорпа инструментарий ценообразования продакта не заканчивается. Существуют:
• Conjoint Analysis – позволяет оценить, за какие комбинации фич пользователи готовы платить и как цена влияет на это. Продвинутый и более технический сложный метод.
• MaxDiff – помогает понять, какие функции ценятся больше всего.
• Решенческое интервью – позволяет выявить реальные барьеры к покупке продукта (про него будет пост в связке с Проблемным интервью).

Но о них поговорим уже в следующий раз 👨‍💻

Что входит в Technical Skills продакта? 💻

Начну со спойлера: продакт не обязан писать и читать код. Technical Skills для продакта – это про понимание технологий, лежащих в основе продукта, чтобы говорить с разработчиками на одном языке, понимать технологические ограничения и возможности и осознанно принимать продуктовые решения.

Давайте разберём 7 основных блоков, на которые я декомпозирую Technical Skills

1⃣ Базовое понимание разработки
Продакт должен понимать: что такое front-end и back-end, чем отличается монолитная архитектура от микросервисной, какие бывают базы данных, что такое облачная инфраструктура и какие существуют технологические стеки. Эта база помогает лучше осознавать технологические ограничения, техдолг, необходимость рефакторинга и влияние архитектурных решений на скорость развития

2⃣ Отдельно про API
Интеграции есть в большинстве продуктов, поэтому важно понимать, что такое API, как оно работает, какие существуют методы запросов (GET, POST и др.), что такое REST API и какие есть способы повышения производительности (кэширование, пагинация, асинхронная обработка и т.д.).

3⃣ Доменные технологии
У разных продуктов есть своя специфика, без понимания которой сложно создавать хорошие цифровые продукты.
Например: в телекоме нужно знать, как устроена сотовая связь и биллинг оператора; в банках как работает процессинг и платежи; в рекламе как устроены аукционы и рекомендательные системы.

Advanced level: системный дизайн. В свободном доступе есть хорошая книга от ByteByteGo. Полистайте её, чтобы составить представление о технологиях, используемых в вашем продукте, и об общих вещах, например, о способах авторизации и аутентификации.

4⃣ Отдельно про AI / ML
Если эти технологии используются в продукте, важно понимать: типы задач (классификация, регрессия, кластеризация и др.); как устроен процесс обучения модели; какие есть метрики качества (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC); как устроены LLM; что такое RAG и контекст-инжиниринг.

5⃣ Особенности платформ
Если продукт существует на разных платформах (desktop, mobile web, iOS, Android), важно понимать различия в UX-паттернах, ограничениях и возможностях платформ, а также в релизных процессах (см. ниже)

6⃣ Процесс разработки и выкатки
Продакт должен понимать, как пишется код в IDE, что такое ветки, Pull Request и merge, как работает CI/CD, какие существуют среды (dev, stage, prod), как формируется релиз и как он попадает на устройства/браузеры пользователей.
Отдельно стоит разобраться в тестировании: какие виды тестов бывают (unit, smoke, функциональные, регрессионные, нагрузочные и др.) и когда они используются.

7⃣ Фреймворки разработки
Важно понимать различия между Agile (Scrum, Kanban) и Waterfall. В разных командах процесс может быть построен по-разному. Также полезно понимать: как формируется PRD; как он декомпозируется на задачи и как они оцениваются (story points, майки, planning poker, PERT); какие узкие места могут возникать в разных фреймворках.

Хорошие technical skills позволяют выстроить доверие с командой разработки.

Как прокачивать technical skills?

1. Изучите базу (см. список выше).

2. Поговорите с разработчиками в вашей команде: попросите нарисовать и объяснить текущую архитектуру продукта, рассказать про зависимости, проблемы, техдолг и текущий релизный процесс.

3. Попробуйте что-то сделать своими руками – например, запустить небольшой pet-проект. Сейчас это стало намного доступнее: можно начать с прототипов в Lovable или попробовать повайбкодить в Claude Code. Практика резко ускоряет понимание.

Как попасть в Яндекс, если нет опыта? ❤️

Это один из самых частых вопросов ко мне от начинающих специалистов.

Развёрнутый ответ можно получить 24 марта. Уже в следующий вторник, команда молодежных проектов Young&&Yandex проведёт большое карьерное мероприятие, программа насыщенная, вот несколько моментов, на которые хочу обратить внимание:

11:00-14:00 – презентации проектов Y&&Y

14:00-15:30 – дискуссия о будущем, технологиях и ИИ (сам бы с удовольствием послушал, спикеры действительно топовые)

16:00-19:00 – дневная часть с Ярмаркой вакансий

Отдельно про Ярмарку: будут не только технические стажировки, но и бизнес-направления в формате Business Camp - менеджмент, маркетинг и дизайн и др. Формат оплачиваемой стажировки 3-6 месяцев, 20–40 часов в неделю.

На ярмарке вакансий можно будет напрямую пообщаться с командами Яндекса, которые ищут стажёров: узнать, кого они ищут, какие задачи предстоят, на что смотрят при отборе и задать любые вопросы.

19:00–21:30 – вечерняя часть: интерактив для стажёров и концерт Доры.

Форматы участия

1️⃣ Очно — Москва, офис на Парке Культуры (Красная Роза).

Чтобы участвовать очно, нужно: зарегистрироваться и выполнить тестовое задание до 17 марта включительно, поторопитесь, это сегодня🔥 Задание придёт на почту, указанню при регистрации. Ответ по результатам – до 20 марта.

2️⃣ Онлайн – достаточно зарегистрироваться

➡️ Зарегистрироваться

P.S. Если вы не сможете участвовать 24 марта, можно отдельно подать заявку на стажировку в формате Business Camp

Как пользователи выбирают продукт? 🤔

Сейчас я работаю в рекламных технологиях Яндекса над ПромоСтраницами, и изучение процесса принятия решения о покупке для меня особенно актуально. Мне важно понимать, как об этом думают мои клиенты-рекламодатели и как он происходит у конечных пользователей, которые видят рекламу в интернете.

Интересно, что модель AIDA в рекламной индустрии почти все, Лестница Ханта встречается реже, а вот Consumer Decision Journey (CDJ) почти не используется – это уже своего рода advanced level.

Хотя Consumer Decision Journey была разработана McKinsey ещё в 2009 году, она, на мой взгляд, интересна тем, что описывает принятие решения о покупке, как цикл, а не как воронку. Это критично важно принимать в расчёт при продвижении большинства non-FMCG продуктов.

Давайте разберём модель подробно, думаю она будет полезна всем продактам, кто занимается продвижением.

Consumer Decision Journey – это циклическая модель, описывающая путь пользователя от осознания потребности в продукте до принятия решения о покупке и пост-покупочном опыте.

Этапы цикла CDJ:

1️⃣ Триггер → Initial Consideration Set

Процесс запускает триггер – внешний (реклама, совет друга) или внутренний (скука, неудовлетворённость). После него пользователь осознаёт потребность и формирует список альтернатив (Initial Consideration Set).

💡Первый инсайт: в этот список попадают не лучшие продукты, а самые заметные.

Поэтому задачи менеджера продукта на этом этапе:
– Сделать так, чтобы именно его продукт занял место в голое у пользователя. С чётким позиционированием и ценностью (см. посты про CVP, USP, SMP);
– Встроить продукт в контекст, ситуации, когда у пользователя возникает потребность в ответ на триггер (см., например, посты про JTBD).

На чём строить ценность вашего продукта?
– Вы экономите время, решаете задачу быстрее конкурентов;
– Вы экономите деньги, предоставляя более экономный способ решения задачи;
– У вас есть уникальное нерыночное преимущество, которое сложно или невозможно скопировать вашим конкурентам

ℹ️Важно, чтобы вы понимали, что такое «быстрее», «дешевле», «лучше» с точки зрения пользователя (см. пост про Switching)

Также работайте над видимостью продукта: задействуете весь потенциал условно-бесплатных каналов (сайт, соц. сети, SEO, ASO и др.), грамотно выстраивайте продвижение в платных каналах (эта тема тянет на отдельный цикл постов).

2️⃣ Active Evaluation

На этом этапе пользователь изучает информацию и сравнивает альтернативы.

💡Второй инсайт: в процессе сравнения продуктов их набор может измениться.

Если на первом этапе ваш продукт не попал в Consideration Set, здесь появляется второй шанс – попасть в сравнение.

Почему пользователи добавляют новые продукты?
– Был неудачный опыт с текущим продуктом или возникли проблемы с доступом к нему.
– Изменились предпочтения: один из критериев сравнения стали менее важными или появились новые критерии сравнения.
– Появились новые задачи, которые текущий продукт не решает.
– Есть желание найти более выгодное предложение по цене.
– Внешнее воздействие: реклама, отзывы друзей и пр.

Как выиграть в сравнении?

Самое главное – продукт должен решать реальную задачу пользователя и иметь добавочную ценность относительно альтернатив. При этом разница должна быть заметной: Питер Тиль в своей книге «От нуля к единице» говорил, что вы должны быть в 10 раз лучше конкурентов, чтобы обеспечить «переключение» на ваш продукт.

Продумайте, как ваш продукт может выглядеть в сравнении. Задействуйте контент-маркетинг, покажите успешные кейсы, отзывы пользователей, рейтинг, гарантии, поддержку и др. инструменты.

И обеспечивайте доступность продукта: например, задействуйте потенциал сайта и его SEO-оптимизации, соц. сетей, e-mail маркетинга, ASO оптимизации приложений и др.

Во втором посте разберу решающий этап – момент покупки и самый недооценённую часть, построение петли лояльности, ведь, как мы знаем, удержание пользователя дешевле привлечения 🙌

Почему побеждает не лучший продукт? 🤯

В первом посте мы рассмотрели этапы Consideration и Evaluation модели Consumer Decision Journey, теперь внимание на этапы, где этот выбор либо превращается в покупку, либо ломается.

3️⃣ Moment of Purchase

На этом этапе пользователь принимает окончательное решение и совершает покупку.

Ключевые задачи продакта:
– Минимизировать Time To Value: чтобы пользователь заплатил за продукт, сначала нужно показать / создать ценность. Внимательно подходите к проектированию первой сессии в продукте, у вас не будет второго шанса произвести первое впечатление.
– Продумать механики, облегчающие регистрацию и покупку: trial-период, freemium-модель и другие.
– Оптимизировать процесс покупки: минимизировать количество шагов, предложить удобные способы оплаты.

4️⃣ Post-Purchase Experience + Loyalty loop

После покупки начинается этап использования продукта, и по его итогам формируется пользовательский опыт, финальная оценка.

От этого этапа зависит:
– Станет ли клиент постоянным и попадёт в петлю лояльности (Loyalty Loop);
– Или задумается о переходе на другой продукт, т.е. запустится новый цикл Consumer Decision Journey.

Если на предыдущих этапах вы уже решили главную задачу – ваш продукт лучше конкурентов отвечает потребностям пользователя, то на этом этапе важно сфокусироваться на:
– Регулярном мониторинге качества работы продукта. Регулярно проверяйте, всё ли работает корректно, и оперативно исправляйте ошибки.
– Выстраивании системы поддержки. Сделайте так, чтобы получить помощь было легко, а решить проблему – быстро.
– Построении удерживающих механик: это могут быть программы лояльности или механики, описанные в The Hook Model Нира Эяля.
– Выстраивании механик привлечения новых пользователей: через отзывы, оценки в сторах приложений и др.

Ну и разберём пример, чтобы закрепить:

Триггер → Consideration Set. Пользователь устал хранить информацию в голове или в разрозненных файлах на ноуте. Он вспоминает несколько вариантов, например, Notion и Coda. Важный момент: не потому, что они объективно лучшие, а просто потому, что он о них слышал.

Active Evaluation. Пользователь читает обзоры, спрашивает у знакомых. В процессе он узнаёт про Obsidian: увидел упоминание в статье-сравнении или получил рекомендацию. Так список кандидатов расширяется.

Moment of Purchase. Пользователь выбирает Notion и регистрируется. Дальше критичен первый опыт: если он быстро понял ценность продукта (достиг Aha-moment), например, через готовые шаблоны и интуитивный интерфейс, он остаётся и платит. Если нет, то уходит, даже если функционально Notion объективно сильнее конкурентов.

Post-Purchase Experience + Loyalty Loop. Если продукт «зашёл», т.е. им удобнее пользоваться, чем прошлым решением, всё работает стабильно и с ним реально проще вести базу знаний, то пользователь остаётся и перестаёт сравнивать Notion с альтернативами. Если нет, то запускается новый цикл CDJ, пользователь возвращается к поиску, изучает другие варианты, и всё начинается заново.

Итого: Consumer Decision Journey предлагает альтернативный воронке, нелинейный взгляд на процесс принятия решения о покупке. Главный инсайт: в конкурентной борьбе побеждает не обязательно лучший продукт, а тот, который однажды выбрали и который достаточно хорошо делает свою работу, чтобы пользователь перестал сравнивать его с конкурентами 💡

Продукт ≠ бизнес. Мыслим как CPO 🧔‍♂️

Один из ключевых сдвигов мышления, который отличает CPO от продуктового менеджера – выход за пределы продукта. То есть вы начинаете думать в рамках всего бизнеса: как создаётся ценность, как она доставляется клиенту и как превращается в деньги.

Один из инструментов здесь – это бизнес-модель. В этом цикле постов я детально разберу, что это такое и как применять на практике.

Бизнес-модель отвечает на три вопроса: как мы создаём ценность, как мы доставляем её клиенту и как мы монетизируем её.

Разрабатывая бизнес-модель, мы последовательно отвечаем на вопросы и принимаем стратегические решения:
1. Кто наш целевой сегмент?
2. Какую ценность мы им даём?
3. За счёт чего эта ценность создаётся?
4. Как она доставляется клиенту?
5. Почему и за счёт чего бизнес-модель будет приносить прибыль?

❗️Важно: стратегические решения мы принимаем сегодня, а эффект проявляется позже. Поэтому проработка бизнес-модели – важная стратегическая история, масштабировать неправильную модель будет дорого и больно.

Какие есть подходы к созданию бизнес-моделей?

Цепочка создания ценности 🔗
Подход разработал Майкл Портер
Берём ресурсы (люди, деньги, технологии и др.) и через последовательность этапов добавляем ценность, создавая конечный продукт. Этот подход применяется для физических продуктов и классических индустрий, например

IKEA: создаёт дизайн мебели → сама производит → сама продаёт → клиент сам собирает (тем самым берёт на себя часть цепочки, что ещё снижает стоимость продукта)

Zara: быстрая цепочка от поиска модного тренда до пошива партии и доставки в магазин.

Четыре элемента бизнес-модели 4️⃣
Подход разработал Клейтон Кристенсен совместно с Марком Джонсоном и Хеннингом Кагерманном

Модель отвечает на четыре вопроса: ценностное предложение для клиента, формула прибыли (как она получается), ключевые ресурсы, необходимые для создания и доставки ценности, и ключевые процессы.

Подходит для стартапов и новых продуктов, поскольку фокусируется на ценностном предложении, которое максимально удовлетворяет потребности узкой целевой аудитории.

Давайте разберём подход на примере Netflix 📱
• Ценностное предложение: контент под твои интересы, без рекламы в любое время.
• Формула прибыли: подписка + эффект масштаба, чем больше пользователей → тем дешевле производство/покупка контента в расчёте на пользователя.
• Ключевые ресурсы: контент, данные пользователей + RecSys, бренд.
• Ключевые процессы: производство/покупка контента, персонализация, дистрибуция.

Business Model Canvas 📄
Подход разработал Александр Остервальдер в соавторстве с Ивом Пинье
Это системный взгляд на весь бизнес: кто ваш клиент, как вы создаёте для него ценность и как зарабатываете и тратите деньги. Особенно полезен для крупных продуктов и масштабирования.

В следующем посте мы подробно разберём именно этот подход – на практике он самый широко используемый, и с ним я сталкивался чаще всего. Stay tuned 🙌

Поиск умирает? Нет. Меняется его бизнес-модель ✨

В прошлом посте мы разобрали, что бизнес-модель отвечает на три вопроса: как создаётся ценность, как она доставляется и как монетизируется.

❤️ Давайте посмотрим на свежие обновления Поиска Яндекса под этим углом

На прошлой неделе Яндекс выкатил несколько продуктовых обновлений. Если смотреть на них по отдельности – это просто улучшения продукта. Но если собрать их вместе, становится видно: трансформируется сама бизнес-модель.

1️⃣ Как меняется создание ценности?
Раньше ценность поиска была в клике: показать максимально релевантные ссылки и отправить пользователя на сайт.
Теперь ценность смещается в сам ответ. Пользователь всё чаще получает решение прямо в выдаче – через AI-ответы и диалог с Алисой. По сути, это ускоряет формирование нового рынока: борьба уже не за место в поисковой выдаче, а за попадание в AI-ответ.

2️⃣ Как меняется доставка ценности?
Меняется сам интерфейс поиска, он эволюционирует в формат диалога. Пользователь уточняет запрос, загружает файлы и получает ответ в контексте. Параллельно Яндекс усиливает вертикальные сценарии: к ранее анонсированным вертикалям добавились «Услуги» (с анализом отзывов, фиксацией цен и др.). А AI-блендер собирает на странице выдачи релевантные тематические блоки. В результате поиск перестаёт быть «дверью в интернет» и становится продуктом, в котором задача решается внутри. С точки зрения продуктовых метрик – это рост времени в продукте и работа с удержанием внутри продукта

3️⃣ Как меняется монетизация?
Запуски показывают, что Яндекс постепенно уходит от чисто рекламной модели к гибридной. С одной стороны, реклама остаётся, но появляются новые форматы, встроенные в AI-ответы. С другой стороны, развиваются транзакционные сценарии (например, услуги прямо в выдаче), причём по очень мягкому сценарию без комиссии. С точки зрения монетизации ценности – самое важное продолжать привлекать внимание пользователя: чем больше задач решается внутри поиска, тем больше точек для потенциальной монетизации.

Один из частых фидбеков на мой контент, что нужно больше примеров и разборов
Поставьте 👍, если вам зашёл такой разбор, для меня это будет сильным сигналом

Business Model Canvas: делаем инструмент, а не презентацию👨‍💻

В первом посте мы подробно разобрали, что такое бизнес-модель. Теперь перейдём к практичному инструменту – Business Model Canvas. Его предложил Александр Остервальдер в книге «Построение бизнес-моделей».

Business Model Canvas помогает зафиксировать текущее состояние бизнеса, понять взаимосвязи между его элементами, выявить слабые места и определить, что именно нужно изменить.

Canvas включает 9 блоков, которые удобно группируются в 3 логические части (шаблон):

1⃣ Осуществимость
Можем ли мы это вообще сделать?
– Ключевые партнёры
– Ключевые виды деятельности
– Ключевые ресурсы

2⃣ Ценность
Нужно ли это кому-то?
– Потребительские сегменты
– Ценностное предложение
– Каналы
– Взаимоотношения с клиентами

3⃣ Экономика
Зарабатываем ли мы на этом?
– Структура издержек
– Потоки доходов

Небольшое отступление: существует похожий инструмент – Lean Canvas (авторства Эша Маурьи). По сути, это адаптированный Business Model Canvas для стартапов. Фокус Lean Canvas – на проблемах и решениях, и его используют, когда нужно быстро протестировать идеи в условиях неопределённости.

Вернёмся к Business Model Canvas: самая большая ошибка просто заполнить Canvas «как презентацию» и остановиться. Описать блоки только половина дела. Важно убедиться, проверить, что бизнес-модель реально работает, то есть сделать ряд проверок:

1⃣ Людей из целевого сегмента сильно волнует/раздражает проблема, которую решает ваш продукт. Сильный сигнал – они уже ищут решение или платят за него конкурентам. Для проверки можно использовать JTBD-подход.

2⃣ Размер рынка достаточно большой (или он быстро растёт), чтобы можно было построить на неё бизнес. Чтобы это понять, используйте подход TAM – SAM – SOM

3⃣ Ваш продукт/MVP-продукт решает проблему лучше конкурентов

4⃣ Вы можете привлекать клиентов в рамках вашей unit-экономики (LTV:CAC ≈ 3:1) и у вас есть масштабируемые каналы привлечения

5⃣ При масштабировании, ваш бизнес выходит в прибыль на заданном собственниками периоде времени

6⃣ Ваша бизнес-модель создаёт конкурентные преимущества (лидерство по издержкам, уникальные технологии, бренд, каналы дистрибуции и др.), которые сложно скопировать вашим конкурентам

В следующем посте разберём основные бизнес-модели: какие метрики за ними стоят, какие компании их используют

Рекурсия по городу ♾️

Митапами, кейс-клубами и хакатонами в IT-сообществе уже никого не удивишь. Но мои коллеги из Яндекса придумали более оригинальное мероприятие – командную игру-приключение «Рекурсия по городу».

По сюжету игры архивный FTP-сервер с кодом крупного проекта застрял в бесконечной рекурсии 🤖. Участникам предстоит восстановить архитектуру системы, найти конфликты между её элементами и шаг за шагом вывести сервер из петли.

Игра пройдёт в офлайн-формате: команды будут перемещаться по маршруту через знаковые IT-места Москвы – МГУ, центр РАН и, конечно, офис Яндекса в «Красной Розе».

По пути нужно выполнять задания, связанные с историей российской IT-индустрии. Всего участников ждут более 35 задач в 30+ точках маршрута. А финалом станет вечеринка 🪩

Если вам интересно поучаствовать в командном челендже, то вот самое важное:

– Суббота, 23 мая, Москва
– Команды до 5 человек – разработчики, аналитики, продакты. Собирайте свою или присоединяйтесь к сборной
– Регистрация и подробности

Сегодня снова выступаю в редком для себя жанре книжного обзора 📚

Дима Ильенков вместе с женой Валерией написали книгу про управление проектами по методологии P3․express. Выход в 2026 году попал точно в момент, и вот почему.

На рынке усилился дисбаланс ⚖️

С одной стороны, компании как никогда хотят от продактов понятного результата quick wins: рост клиентов, выручки, доли рынка. Им нужен человек, который пойдёт и сделает так, чтобы завтра был виден эффект. Продакт с уклоном в Delivery. На мой взгляд, сегодня это самый востребованный профиль.

С другой стороны, на своих консультациях я регулярно слышу запрос на Discovery, стратегию, запуск новых продуктов, исследования и эксперименты. Delivery воспринимается как скучная операционка: «писать PRD, декомпозировать задачи, собирать статусы, скоро это всё будет делать AI». Звучит красиво, но на практике со сложным продуктом, а большинство цифровых продуктов именно такие, работает пока плохо.

В условиях такого разрыва между ожиданиями и реальностью простая, практичная книга по ведению проектов становится must have. «Управление проектами по методу P3․express» не предлагает обложиться встречами, артефактами и процессами, напротив, это понятый гайд, How To: делай вот так и так, чтобы запускать проекты в срок, с нужным качеством и в рамках имеющихся у тебя ресурсов.

В посте, конечно, нет цели пересказать всю методологию P3․express, но если вы не готовы читать талмуд PMBOK, а прокачаться в Delivery за пару вечеров нужно – обратите внимание на книгу Димы и Валерии. Ну а от меня ещё раз спасибо ребятам из их труд 🙌

Ценность продукта: что это такое и как её создавать 💎

Конечно же, определений существует множество, но на мой взгляд, наиболее полное звучит так:

Ценность продукта – это выгода, которую получает пользователь, за вычетом издержек на использование продукта, относительно других доступных способов решить ту же задачу.

Если сводить в простую концептуальную формулу:

Ценность продукта = создаваемые выгоды – затраты на использование
(и всё это в сравнении с доступными альтернативами)

Важное уточнение: это не математическая формула, которую можно посчитать в Excel. Это концептуальная модель, т.е. она помогает думать о ценности структурно.

Выгоды и затраты разнородны: деньги, время, усилия, эмоции. Их нельзя сложить напрямую, но можно сравнивать и именно это делает пользователь, когда выбирает между вариантами.

Исходя из этого определения подчеркну несколько важных мыслей:

1️⃣ Ценность продукта не существует в вакууме, она в контексте решения задачи пользователя. Если задача добраться из точки А в точку Б точно в срок, поездка на метро ценнее комфортной поездки в такси с риском застрять в пробке.

2️⃣ Ценность продукта меняется во времени. В ливень ценность вызова такси резко возрастает по сравнению с ожиданием автобуса на открытой остановке. То, что было «достаточно хорошим» вчера, сегодня может оказаться неприемлемым и наоборот.

3️⃣ Ценность продукта относительна всех доступных и известных пользователю альтернатив: прямых конкурентов, косвенных конкурентов, продуктов-заменителей и и варианта «просто не решать задачу» (подробнее про конкурентный анализ).

4️⃣ Ценность – это градиент, а не бинарное состояние «есть» / «нет». Чем лучше продукт решает задачу относительно альтернатив, тем выше его добавленная ценность. Для продакта важно понимать, по каким шкалам пользователь сравнивает варианты, чаще всего это время, деньги и удобство.

5️⃣ Ценность продукта различается для разных сегментов пользователей, так как могут отличаться контексты задач, критерии выбора, ограничения, ожидания и пр.

6️⃣ Фича ≠ ценность. Продукт не становится ценнее от количества функций. Ценность создаётся результатом: сэкономленным временем, деньгами, комфортом, эмоциями. Задача продакта понять, какие задачи решает пользователь, и определить, через какой сценарий в продукте эти задачи закрываются.

Как создавать ценность продукта: прикладной уровень 👨‍💻

1. Понять задачи пользователей, ради чего они вообще обращаются к вашему продукту.

2. Разобраться в логике выбора, на основе каких характеристик и по каким моделям принятия решений пользователи выбирают между вариантами. (См. посты про Лестницу Ханта, Consumer Decision Journey).

3. Работать над увеличением разрыва по этим характеристикам в сравнении с конкурентами.

4. Расширять охват задач. Ценность продукта растёт не только за счёт глубины решения одной задачи, но и за счёт закрытия нескольких смежных задач пользователей.

Можно ли делать все эти вещи правильно и всё равно не добиться успеха? Конечно, да 🙃

Microsoft Teams победил Slack не потому, что был лучше как продукт. Teams выиграл за счёт дистрибуции: он шёл в комплекте с Microsoft 365, который уже стоял в корпоративных IT-инфраструктурах. Решение о выборе инструмента принимал не конечный пользователь, а IT-отдел.

Это иллюстрирует важную мысль: создать ценный продукт недостаточно. Нужно ещё уметь доставить эту ценность до пользователя и заставить его переключиться. О механизмах переключения – в следующем посте.

Почему ценного продукта недостаточно 🤯

Мысль, которую я транслирую из поста в пост: большинство продуктов работает в конкурентных нишах (исключение – если ваш продукт монополист). Запуская новый продукт, вы не можете по умолчанию рассчитывать на то, что пользователь изменит своё поведение и откажется от привычного решения в пользу вашего даже если он функционально лучше.

Именно поэтому создать ценный продукт недостаточно. Важно задействовать механизмы, которые заставят пользователя задуматься о переходе. И здесь на помощь приходит Боб Моэста, один из ключевых практиков Jobs To Be Done.

Он разработал модель Switching Forces, которая объясняет механизм переключения с одного продукта на другой как борьбу двух наборов сил:
– Силы, толкающие к переключению (Push и Pull)
– Силы, удерживающие от переключения (Anxiety и Habit)

Разберём каждую по порядку 🤓

1️⃣ Push. Проблемы и ограничения текущего продукта

Речь идёт о накопленной неудовлетворённости: одна небольшая проблема редко заставляет пользователя полностью отказаться от привычного продукта. Но когда раздражение накапливается, то появляется готовность искать альтернативу.

Что делать на практике: искать сегменты пользователей, которые сильно раздражены продуктом конкурентов, понимать триггеры этого раздражения и в коммуникациях акцентировать на них внимание.

2️⃣ Pull. Привлекательность нового решения, вашего продукта

Продвигайте преимущества вашего продукта конкретно, наглядно и эмоционально. Важно понимать, по какому критерию потенциальный пользователь будет сравнивать варианты, чаще всего – это время, деньги, удобство или эмоциональный комфорт.

Что делать на практике: строить коммуникацию вокруг конкретного результата, который получит пользователь, а не вокруг списка функций продукта.

3️⃣ Anxiety. Тревога и страх изменений

Важная сила, которую многие игнорируют. Даже если ваш продукт объективно лучше, пользователь может думать: «А вдруг потеряю данные при переносе?», «А вдруг будет тормозить на моём устройстве?», «А вдруг команда не примет новый инструмент?»

Что делать на практике: снижать тревогу через демо, бесплатный trial, гарантии возврата средств, а также социальные доказательства – отзывы, рейтинги, успешные кейсы похожих пользователей.

4️⃣ Habit. Инертность и сила привычки

Вторая недооценённая сила из четырёх. Зачастую продукт конкурента менее удобный, более дорогой, но по-прежнему привычный и предсказуемый. А новый продукт требует усилий: разобраться, перестроить процессы, потратить время на освоение.

Важный нюанс: под Habit попадает не только лояльность к продукту конкурента, но и выбор вообще ничего не делать, просто оставить задачу нерешённой.

Что делать на практике: снижать когнитивные барьеры входа через онбординг, миграцию данных, шаблоны, готовые сценарии использования. У Samsung, например, есть приложение Smart Switch для миграции с Apple.

В общем виде переключение происходит, когда выполняется условие:
Push + Pull > Anxiety + Habit

ℹ️ Ограничение модели Switching Forces: она хорошо работает там, где есть один момент переключения и относительно простой процесс принятия решения, т.е. для B2C. В B2B с длинным циклом сделки картина сложнее: Push и Pull размыты по нескольким стейкхолдерам с разными интересами, т.е. модель нужно разворачивать отдельно для каждого участника процесса принятия решения.

В следующем посте разберём, как понять, есть ли у вашего продукта ценность – и как её измерить 📏

Как изменить ценность продукта? 📏

Краткий ответ: через Product/Market Fit (PMF), т.е. насколько продукт соответствует потребностям рынка.

PMF есть, когда пользователи сами возвращаются в продукт, потому что он хорошо закрывает их потребность. Важно думать о PMF не как о бинарном состоянии «есть» / «нет», а как о силе или векторе.

Как понять, что PMF есть?

В общем виде выделяют такие метрики и сигналы ⬇️

Они не равнозначны: одни дают прямой сигнал, другие косвенный. Разберём каждую с пояснением, когда и как применять.

1️⃣ Retention выходит на плато
Один из самых надёжных индикаторов для продуктов с регулярным паттерном использвания. Если когорты пользователей стабилизируются, значит продукт решает задачу хорошо.

Выбор периода расчета Retention зависит от паттарена использования продукта: для ежедневных – дни, для еженедельных – недели и т.д.

Для разных типов продуктов бенчмарки Retention будут различаться, ориентиры диапазонов «хорошо – отлично» на горизонте 6 месяцев: социальные продукты 25-45%, для транзакционных 30-50%, для подписочных 40-70%.

Можно также смотреть на обратный Retention показатель – отток. Инструмент для анализа – когортный анализ (подробнее тут).

2️⃣ Покупки
Люди голосуют деньгами. Повторные покупки и продление подписок — сильный прямой сигнал наличия ценности. Конкретные маркеры зависят от модели монетизации (см. пост).

3️⃣ Соотношение LTV:CAC
Минимум 3:1, идеально 5:1. Сильный сигнал, что unit-экономика сходится, бизнес-модель работает и продукт готов к масштабированию.

4️⃣ Stickiness Factor
Считается через соотношение DAU/MAU и показывает, насколько регулярно пользователи возвращаются в продукт. Важно считать не просто заходы в приложение или на сайт, а ценностные взаимодействия: для кинотеатра, например, это просмотр видео, а не просмотр каталога.

Здесь также бенчмарки будут различаться, ориентиры: выше 20% – хорошо, выше 50% – отлично, ниже 20% – сигнал, что ценности мало или нет.

5️⃣ Реферальность
Если продукт решает реальную проблему, пользователи приводят других. Ключевая метрика Viral Coefficient или K-factor: сколько новых пользователей приводит один текущий. Если K-factor > 1 – это хороший сигнал.

Небольшое отступление про виральность. Реферальность и виральность не одно и то же, их часто путают. Виральный продукт распространяется через встроенные в продукт механизмы самораспространения: «Sent from iPhone», видео с логотипом TikTok. Продукт дистрибутируется через сам факт использования. Рядом с темой виральности и реферальности лежат сетевые эффекты, но это тема для отдельного поста.

Про NPS: я намеренно не включаю его в список надёжных метрик. По моей практике он ненадёжен: опросы показывают только довольным клиентам, сотрудники в офлайне просят ставить высокие оценки, формулировки искажаются. Классическая иллюстрация закона Гудхарта: «Когда метрика становится целью, она перестаёт быть хорошей метрикой».

6️⃣ Критерий Шона Элиса
Метод для ранних стадий с небольшой активной аудиторией. На зрелом продукте он теряет смысл, так как поведенческие данные надёжнее любого опроса.

В основе вопрос:

«Насколько вы будете разочарованы, если не сможете пользоваться нашим продуктом?»
– Очень расстроюсь
– Немного расстроюсь
– Не расстроюсь
– Не пользуюсь продуктом

Если более 40% отвечают «Очень расстроюсь», есть сигнал ценности.

7️⃣ Качественные сигналы
Также на ранних стадиях, когда количественных данных ещё мало, можно ориентироваться на:
– Очереди из новых пользователей
– Расширение команды поддержки и продаж
– Рост инфраструктурной нагрузки
– Запросы от СМИ
– Работает сарафанное радио

Спасибо, что продолжаете читать цикл о ценности продукта ❤️ В следующем посте разберём, какие существуют рычаги управления PMF 💪

Как попасть в Яндекс без опыта 👩‍💻

Мне часто пишут: «Как попасть в Яндекс, если нет опыта?» Один из рабочих вариантов – стажировка.

25 июня в Москве пройдёт YoungCon – большой молодёжный ивент про старт карьеры в ИТ. Яндекс проводит его уже в третий раз, и каждый год ловлю себя на мысли: вот бы такое было, когда я сам только начинал 🙃

Программа реально большая, но отдельно хочу выделить то, что кажется мне самым ценным:

– Карьерные консультации и пробные собеседования с реальным шансом попасть на стажировку + живой нетворкинг

– Увидеть вживую «умное железо» Яндекса и напрямую пообщаться с разработчиками колонок, роверов и др. устройств

– 30+ зон продуктов и сервисов Яндекса: можно поговорить напрямую с командами и понять, что тебе близко

– Выступления С-Level руководителей Яндекса

Когда: 25 июня, четверг
Где: Москва, Live Арена
Регистрация: до 14 июня, поторопитесь

✨ Зарегистрироваться ✨

Как управлять силой product/market fit? ⚙️

В прошлом посте мы разобрали, что такое Product/Market Fit и как понять, что продукт действительно создаёт ценность для целевого сегмента.

Как мы помним, PMF это не состояние «есть» / «нет». Его силу можно усиливать или ослаблять. Давайте разберём основные рычаги, через которые продакты могут на него влиять:

1⃣ Цена
Регулируя цену, вы меняете соотношение цена/ценность и делаете продукт более или менее доступным.

2⃣ Time-to-Value
Чем быстрее пользователь получает ценность, тем сильнее PMF. С бенчмарками тут сложно, осторожно скажу, что в B2C продуктах мы говорим про идеальный тайминг в 2-5 минут (First Value Moment).

Путь выглядит так: захват внимания → понимание продукта → осознание ценности (Aha! Moment) → целевое действие.

Ключевые инструменты продакта здесь – это онбординг и проектирование первой сессии. В B2B сложнее, тоже тянет на отдельный пост.

3⃣ Switching Forces
Работа с силами, которые удерживают пользователя или толкают его к переходу (см. этот пост цикла)

4⃣ Switching Costs
Затраты на переключение: время на освоение нового продукта, обучение команды, штрафы за уход с текущего решения, стоимость нового решения, имиджевые издержки. Чем выше эти издержки, тем сложнее уйти. SAP, Jira и Salesforce имеют высокий Retention во многом из-за стоимости миграции 🙃

5⃣ Формирование привычки
Из известных инструментов: The Hook Model, геймификационные и социальные механики, дофаминовые петли.

Важный нюанс про нейробиологию: вознаграждение в мозге устроено сложно, и разные нейромедиаторы отвечают за разные аспекты мотивации. Грубо говоря, предвкушение награды и сам факт её получения – это разные процессы, и ожидание, предвкущение награды часто мотивирует сильнее факта её получения. Именно на этом строятся механики стриков, бейджей и прогресс-баров: они поддерживают ожидание, а не только фиксируют достижение.

В следующем посте посмотрим на ценность продукта под углом когнитивной психологии и поведенческой экономики – последний элемент, чтобы собрать пазл полностью. Спасибо, что продолжаете читать)

Дропс как новый интерфейс к AI 🎧

На прошлой неделе был анонс наушников Яндекс Дропс с Алисой AI. Уверен, что многие уже читали обзоры про качество звука, шумоподавление и другие потребительские характеристики. Поскольку у меня канал про продакт-менеджмент, предлагаю сместить оптику с устройства как такового на стратегию, которая стоит за этим запуском. Небольшой дисклеймер: я максимально далёк от запуска этого продукта, и всё ниже – это моё частное мнение без каких-либо инсайдов 🙃

Если смотреть на Дропс с точки зрения стратегии, становится видно, что это не столько про наушники, сколько про изменение способа взаимодействия пользователя с AI. Идея в том, чтобы Алиса перестала быть функцией в колонке или приложении и стала постоянным спутником в жизни пользователя.

Сегодня работа с голосовым ассистентом требует инициативы – нужно достать телефон, разблокировать его, открыть приложение или подойти к умной колонке. Дропс убирает этот барьер, превращая Алису в собеседника, который всегда рядом и доступен без переключения контекста.

Ценность смещается от классических сценариев наушников – музыки и звонков (если смотреть на них как на аналог AirPods), к более фундаментальной вещи: внешней памяти человека. Пользователь может надиктовать мысль в моменте, а система не просто хранит её, а понимает смысл и превращает в напоминание, список или конкретный факт, который можно потом легко найти.

Вторая важная история здесь – синхронизация. Это уже про единую базу знаний пользователя, а не про простой синк. Чем чаще человек взаимодействует с Алисой и чем больше данных он туда добавляет, тем ценнее становится вся экосистема Яндекса и сами Дропс.

Отдельно важно отметить технологии – семантический поиск по смыслу текста. Пользователь может формулировать запросы естественным языком и получать релевантный ответ даже в тех случаях, когда формулировки в запросе и в заметке не совпадают. Это напрямую соответствует современным ожиданиям от AI-продуктов.

И ещё один важный аспект – канал продаж. На старте покупка устройства происходит прямо через чат с Алисой, без классического магазина или маркетплейса. По сути, AI становится каналом продаж. Алиса постепенно расширяет транзакционные сценарии и начинает играть роль полноценного коммерческого интерфейса: за неделю продали более 15 тыс. наушников на 135 млн. руб

Очень интересно, как будет дальше развиваться этот продукт, его сценарии и в целом ниша носимых AI-устройств 🤔

Почему восприятие ценности важнее самой ценности 🧠

В первом посте цикла я рассказывал, что ценность продукта – это разница между выгодами от его использования и затратами на него. Чем больше эта разница по сравнению с конкурентами в глазах ваших целевых пользователей, тем ценнее продукт.

В этом посте предлагаю вам посмотреть на ценность под углом когнитивной психологии и поведенческой экономики.

Даниэль Канеман и Амос Тверски в своей Теории перспектив предложили идею, которая меняет взгляд на ценность продукта:

Ценность – это не абсолютная величина, а отклонение от точки отсчёта.

Применительно к продуктам это выглядит так:

Воспринимаемая ценность = Реальный опыт использования − Ожидания пользователя

То есть, чем больше реальный опыт превосходит ожидания пользователя, тем выше воспринимаемая ценность продукта.

Из этого вытекает несколько важных мыслей:

1⃣ Ценность субъективна

Объективно функционально-сильный продукт может не оправдать завышенных ожиданий пользователя и восприниматься как посредственный. И наоборот: скромный продукт на фоне низких ожиданий может казаться превосходным.

Когда сервисы быстрой доставки продуктов выходили на рынок, пользователи, привыкшие ждать часами, были в восторге от 15 минут, даже при ограниченном ассортименте. Но когда курьер стал задерживаться на 10 минут сверх обещанного, пришло раздражение: ожидания уже изменились. Или: когда сервисы добавили live-tracking курьера на карте, был вау-эффект. Сегодня его отсутствие воспринимается как поломанный продукт.

2⃣ Поэтому стратегически выгодно искать недооценённые сегменты

Там, где конкуренты недорабатывают, у пользователей низкие ожидания и высокая готовность попробовать что-то новое. Создайте продукт, который хорошо решает их задачу и вы превзойдёте ожидания.

Эту логику подробно развивал Клейтон Кристенсен в «Дилемме инноватора» рекомендую к прочтению 📖

Когда Duolingo вышел на рынок, альтернативами были курсы, учебники и громоздкие десктоп-приложения. Удобного мобильного приложения не было. Duolingo не был лучшим инструментом для изучения языка, но оказался неожиданно хорошим для людей, которые ни на что особо не рассчитывали.

3⃣ Хороший опыт повышает планку ожиданий

Чем лучше ваш продукт решает задачу, тем выше становятся ожидания пользователя. То, что вчера восхищало, сегодня воспринимается как норма.

Когда Spotify запустил функцию Discover Weekly, люди шерили свои плейлисты, теперь персональные рекомендации стали стандартом любого музыкального стримминга.

Из этого следует неудобный вывод: работа над ценностью продукта не заканчивается никогда 🔁

Пожалуй, на этой оптимистичной ноте, можно закончить. Считаю, что этот цикл постов дал необходимый минимум о ценности продукта. Ну а если вы ещё не читали цикл с начала – вот ссылки на предыдущие посты: первый, второй, третий, четвёртый).

Спасибо, что дочитали ❤️