Делюсь пятничными мемами для разгрузки. Главный мем для меня сегодня - это «восхитительные» графики GPT-5 со вчерашней презентации (обращаем внимание на шкалы). Модель, кстати, достойная, но тот, кто рисовал эти графики, к концу недели явно устал. (Или доверил это дело тому же GPT-5).
И жемчужина от Павла в комментариях⬇️
И жемчужина от Павла в комментариях
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁5❤2
Работа во Франции: что изменилось, когда я переехал из Москвы в Париж
Когда я переехал во Францию, я думал, что корпоративная культура здесь просто «другая» - больше общения, обязательный кофе с коллегами, обеды, которые иногда длятся дольше, чем встреча с клиентом. Но чем глубже я погружался, тем больше понимал: дело не только в культуре, а в самих правилах игры на рынке труда.
Россия: скорость, KPI и лёгкие расставания
В России найм, особенно на начальные и средние позиции, был очень быстрым. Открыли вакансию - через пару недель уже работаем с новым сотрудником. У нас в компании вакансии закрывались в основном через HeadHunter. Главное было, чтобы человек «попадал» по навыкам и быстро вникал в задачи.
И да, увольнения тоже были быстрыми. Если кто-то не справлялся, обычно всё решалось «по соглашению сторон» — без длинных разбирательств, просто «спасибо, удачи» и двигаемся дальше. Это создавало атмосферу, где все знали: твоя ценность = твой результат здесь и сейчас.
Корпоративы у нас были скорее про награды за достигнутые KPI, чем про укрепление личных связей. Ты мог быть очень дружелюбным, но если показатели падали - это не спасало.
Франция: осторожность, социальный капитал и «долгая игра»
Во Франции я сразу заметил: найм здесь - это почти как брак. CDI (бессрочный контракт) даёт такую защиту, что уволить человека почти невозможно без веских причин и долгих процедур.
Я сам видел, как коллег, которые работали неэффективно, не увольняли, а просто переставали звать на проекты. Потом пересаживали куда-то далеко, давали задачи по-минимуму, и постепенно они сами уходили. Здесь это называется mise au placard - «отправить в шкаф».
И такой подход меняет всё. Компании ищут людей через надёжные каналы: рекомендации, выпускники элитных школ Grandes Écoles, внутренние переводы. Случайный кандидат с улицы - редкость.
И тут уже важно не только, что ты умеешь, но и кого ты знаешь. Кофе с коллегами - это не просто перерыв, а инвестиция в отношения. Долгие обеды с командой - способ укрепить доверие. Я понял, что здесь карьера во многом строится на социальном капитале: репутации, связях, умении быть частью сети.
Что я понял
В России я привык к рынку, где гибкость выше, чем стабильность, и ключ к успеху - быстрые результаты. Во Франции - наоборот: стабильность максимальная, а гибкость низкая, и выигрывают те, кто умеет играть в долгую, выстраивая отношения и репутацию.
И главное: стратегия, которая работала для меня в Москве, во Франции могла бы завести в тупик. Здесь нужно меньше спешить и больше инвестировать в связи.
Это не хорошо и не плохо. Это просто две разные реальности, каждая со своими правилами и логикой. Понимая их, легче не бороться с системой, а встроиться в неё - и использовать её сильные стороны в свою пользу.
Ставь ❤️, если было интересно.
Когда я переехал во Францию, я думал, что корпоративная культура здесь просто «другая» - больше общения, обязательный кофе с коллегами, обеды, которые иногда длятся дольше, чем встреча с клиентом. Но чем глубже я погружался, тем больше понимал: дело не только в культуре, а в самих правилах игры на рынке труда.
Россия: скорость, KPI и лёгкие расставания
В России найм, особенно на начальные и средние позиции, был очень быстрым. Открыли вакансию - через пару недель уже работаем с новым сотрудником. У нас в компании вакансии закрывались в основном через HeadHunter. Главное было, чтобы человек «попадал» по навыкам и быстро вникал в задачи.
И да, увольнения тоже были быстрыми. Если кто-то не справлялся, обычно всё решалось «по соглашению сторон» — без длинных разбирательств, просто «спасибо, удачи» и двигаемся дальше. Это создавало атмосферу, где все знали: твоя ценность = твой результат здесь и сейчас.
Корпоративы у нас были скорее про награды за достигнутые KPI, чем про укрепление личных связей. Ты мог быть очень дружелюбным, но если показатели падали - это не спасало.
Франция: осторожность, социальный капитал и «долгая игра»
Во Франции я сразу заметил: найм здесь - это почти как брак. CDI (бессрочный контракт) даёт такую защиту, что уволить человека почти невозможно без веских причин и долгих процедур.
Я сам видел, как коллег, которые работали неэффективно, не увольняли, а просто переставали звать на проекты. Потом пересаживали куда-то далеко, давали задачи по-минимуму, и постепенно они сами уходили. Здесь это называется mise au placard - «отправить в шкаф».
И такой подход меняет всё. Компании ищут людей через надёжные каналы: рекомендации, выпускники элитных школ Grandes Écoles, внутренние переводы. Случайный кандидат с улицы - редкость.
И тут уже важно не только, что ты умеешь, но и кого ты знаешь. Кофе с коллегами - это не просто перерыв, а инвестиция в отношения. Долгие обеды с командой - способ укрепить доверие. Я понял, что здесь карьера во многом строится на социальном капитале: репутации, связях, умении быть частью сети.
Что я понял
В России я привык к рынку, где гибкость выше, чем стабильность, и ключ к успеху - быстрые результаты. Во Франции - наоборот: стабильность максимальная, а гибкость низкая, и выигрывают те, кто умеет играть в долгую, выстраивая отношения и репутацию.
И главное: стратегия, которая работала для меня в Москве, во Франции могла бы завести в тупик. Здесь нужно меньше спешить и больше инвестировать в связи.
Это не хорошо и не плохо. Это просто две разные реальности, каждая со своими правилами и логикой. Понимая их, легче не бороться с системой, а встроиться в неё - и использовать её сильные стороны в свою пользу.
Ставь ❤️, если было интересно.
❤16👍4
Retention, Churn и Re-engagement: одна система, а не три метрики
#metrics #retention #churn #reengagement #product
Фокус на одном лишь Retention Rate - признак незрелого подхода к аналитике продукта. Эта метрика показывает результат, но скрывает процессы, которые к нему приводят. Чтобы управлять ростом, а не просто констатировать его, необходимо декомпозировать Retention на его ключевые составляющие: Churn и Re-engagement.
Вот 3 шага, чтобы увидеть целую картину и управлять ею:
1. Выравняй определения и знаменатели
• Retention Rate - доля клиентов, оставшихся активными в периоде. Было 1000, через месяц активно 700 → 70%.
• Churn Rate — доля, что ушла в периоде. Из тех же 1000 ушло 300 → 30%.
• Re-engagement Rate — доля ушедших, которых ты вернул. Из 300 «потерянных» вернулось 50 → 17%.
2. Построй водопад состояний
Мысль не «про цифры», а про потоки:
Active → Churned → Resurrected.
Отсюда рождаются связки:
• Net Churn_t = Churned_t − Resurrected_t (чистый отток периода).
• User NRR_t = (Retained_t + Resurrected_t) / Active_{t−1} (аналог NRR, но по пользователям).
Пример: старт 1000 → retained 700, churned 300, resurrected 50. Чистый отток = 300−50=250. Если acquisition прикрывает эти 250, ты стоишь на месте, даже при «красивых» кампаниях реэнгейджа.
3. Инвестируй туда, где ROI выше
Лид-блокеры бьют лаг-бустеры. Дешевле предупредить чёрн, чем «воскресить» ушедшего.
Что делать на практике:
• Сегменты риска: падение частоты, незавершённые ключевые действия, ухудшение времени до ценности. Включай триггеры до ухода, а не после.
• Механика возврата - не костыль, а источник инсайтов. Почему вернулись? Цена? Контент? Доступность? Эти причины - твой roadmap фиксов.
• Комбо-метрики: Retention × adoption ключевых фич, Churn по причинам первого месяца, Reengagement по каналам (push/email/in-app). Не смотри ни на одну метрику в одиночку.
Твой план действий:
✔ Определи статусы и пороги: «активен», «неактивен X дней», «вернулся». Зафиксируй в одном словаре.
✔ Считай Retention, Churn, Reengagement на одной когортной сетке (неделя/месяц).
✔ Добавь Net Churn и User NRR — без них не видно баланса потоков.
✔ Найди топ-3 причины оттока → запусти превентивные триггеры.
✔ Найди топ-3 причины возвратов → преврати их в постоянную ценность продукта (а не в разовые скидки).
Похвали себя: теперь ты видишь систему, где другие видят три несвязанные цифры. А значит, у тебя есть рычаги, чтобы двигать бизнес не «в среднем», а в реальности.
Ставь ❤️, если было полезно.
@orlov_german
#metrics #retention #churn #reengagement #product
Фокус на одном лишь Retention Rate - признак незрелого подхода к аналитике продукта. Эта метрика показывает результат, но скрывает процессы, которые к нему приводят. Чтобы управлять ростом, а не просто констатировать его, необходимо декомпозировать Retention на его ключевые составляющие: Churn и Re-engagement.
Вот 3 шага, чтобы увидеть целую картину и управлять ею:
1. Выравняй определения и знаменатели
• Retention Rate - доля клиентов, оставшихся активными в периоде. Было 1000, через месяц активно 700 → 70%.
• Churn Rate — доля, что ушла в периоде. Из тех же 1000 ушло 300 → 30%.
• Re-engagement Rate — доля ушедших, которых ты вернул. Из 300 «потерянных» вернулось 50 → 17%.
Сравнивай только метрики, посчитанные на одной когортной сетке и из одного базиса. Смешаешь «rolling-retention» с когортным churn - увидишь фантомы роста и «волшебное» исчезновение оттока.
2. Построй водопад состояний
Мысль не «про цифры», а про потоки:
Active → Churned → Resurrected.
Отсюда рождаются связки:
• Net Churn_t = Churned_t − Resurrected_t (чистый отток периода).
• User NRR_t = (Retained_t + Resurrected_t) / Active_{t−1} (аналог NRR, но по пользователям).
Пример: старт 1000 → retained 700, churned 300, resurrected 50. Чистый отток = 300−50=250. Если acquisition прикрывает эти 250, ты стоишь на месте, даже при «красивых» кампаниях реэнгейджа.
Избегай следующей ловушки: высокий reengagement при падающем core retention — это «зомби-рост». Ты покупаешь вчерашний отток, вместо того чтобы чинить причину.
3. Инвестируй туда, где ROI выше
Лид-блокеры бьют лаг-бустеры. Дешевле предупредить чёрн, чем «воскресить» ушедшего.
Что делать на практике:
• Сегменты риска: падение частоты, незавершённые ключевые действия, ухудшение времени до ценности. Включай триггеры до ухода, а не после.
• Механика возврата - не костыль, а источник инсайтов. Почему вернулись? Цена? Контент? Доступность? Эти причины - твой roadmap фиксов.
• Комбо-метрики: Retention × adoption ключевых фич, Churn по причинам первого месяца, Reengagement по каналам (push/email/in-app). Не смотри ни на одну метрику в одиночку.
Твой план действий:
✔ Определи статусы и пороги: «активен», «неактивен X дней», «вернулся». Зафиксируй в одном словаре.
✔ Считай Retention, Churn, Reengagement на одной когортной сетке (неделя/месяц).
✔ Добавь Net Churn и User NRR — без них не видно баланса потоков.
✔ Найди топ-3 причины оттока → запусти превентивные триггеры.
✔ Найди топ-3 причины возвратов → преврати их в постоянную ценность продукта (а не в разовые скидки).
Похвали себя: теперь ты видишь систему, где другие видят три несвязанные цифры. А значит, у тебя есть рычаги, чтобы двигать бизнес не «в среднем», а в реальности.
Ставь ❤️, если было полезно.
@orlov_german
❤15🔥3👎1👏1
Делюсь с вами списком того, что даёт реальный ROI знаний
#product #growth #strategy
За 10 лет в профессии я прошёл путь от стажёра в Sanofi до Global Head of Products в Allianz с прямым репортом CEO. Шесть вертикальных повышений и два горизонтальных с регулярным удвоением зоны ответственности. Каждый скачок вверх случался не «сам по себе», а после качественного апгрейда знаний и практики. Учусь до сих пор - и делюсь только тем, что стабильно даёт value, без хайпа и пены.
Курсы:
🎓 Reforge - Monetization + Product Strategy. Брал оттуда: модели ценообразования, юнит-экономика с чувствительностью к удержанию, портфель продуктовых ставок.
🎓 Gibson Biddle - Product Strategy (Maven). Чётко «DHMs» (Delight/Hard-to-copy/Margin) и каскад стратегии → тактика.
🎓 Shreyas Doshi - Product Sense (Maven). Принятие решений в условиях неопределённости, «inversion thinking», как снижать стоимость ошибки без паралича анализа.
🎓 Demand Curve. Каналы, креативы, эксперименты. Хорош для hands-on роста: от JTBD → месседжей → тестов.
Книги, формирующее продуктовое мышление:
📖 Hooked. На крючке (Nir Eyal) - поведенческий дизайн и петли триггер–действие–награда. Использую как чек-лист для фич с возвратом.
📖 Сила привычки (Duhigg) - психология привычек. Помогает проектировать частоту и вернуть пользователей в контекст ценности.
📖 Игра на победу (Lafley & Martin) - стратегический каркас «где играть/как побеждать». Переводится в понятные продуктовые решения.
📖 Data Smart (Foreman) - прикладная аналитика PM’а: кластеризация, регрессии, оптимизация - без магии.
📖 (Не)Совершенная случайность (Mlodinow) - как не путать шум с сигналом.
📖 Deep work (Cal Newport) — дисциплина фокуса. Как вырезать время для настоящей стратегии, а не жить в Slack.
📖 Моя жизнь в рекламе (Claude Hopkins) — первопринципы тестирования ценности и креатива.
@orlov_german
#product #growth #strategy
За 10 лет в профессии я прошёл путь от стажёра в Sanofi до Global Head of Products в Allianz с прямым репортом CEO. Шесть вертикальных повышений и два горизонтальных с регулярным удвоением зоны ответственности. Каждый скачок вверх случался не «сам по себе», а после качественного апгрейда знаний и практики. Учусь до сих пор - и делюсь только тем, что стабильно даёт value, без хайпа и пены.
Курсы:
🎓 Reforge - Monetization + Product Strategy. Брал оттуда: модели ценообразования, юнит-экономика с чувствительностью к удержанию, портфель продуктовых ставок.
🎓 Gibson Biddle - Product Strategy (Maven). Чётко «DHMs» (Delight/Hard-to-copy/Margin) и каскад стратегии → тактика.
🎓 Shreyas Doshi - Product Sense (Maven). Принятие решений в условиях неопределённости, «inversion thinking», как снижать стоимость ошибки без паралича анализа.
🎓 Demand Curve. Каналы, креативы, эксперименты. Хорош для hands-on роста: от JTBD → месседжей → тестов.
Книги, формирующее продуктовое мышление:
📖 Hooked. На крючке (Nir Eyal) - поведенческий дизайн и петли триггер–действие–награда. Использую как чек-лист для фич с возвратом.
📖 Сила привычки (Duhigg) - психология привычек. Помогает проектировать частоту и вернуть пользователей в контекст ценности.
📖 Игра на победу (Lafley & Martin) - стратегический каркас «где играть/как побеждать». Переводится в понятные продуктовые решения.
📖 Data Smart (Foreman) - прикладная аналитика PM’а: кластеризация, регрессии, оптимизация - без магии.
📖 (Не)Совершенная случайность (Mlodinow) - как не путать шум с сигналом.
📖 Deep work (Cal Newport) — дисциплина фокуса. Как вырезать время для настоящей стратегии, а не жить в Slack.
📖 Моя жизнь в рекламе (Claude Hopkins) — первопринципы тестирования ценности и креатива.
@orlov_german
❤9🔥3👍2
Разбор кейса Ozon: битва за EBITDA или война с собственным продуктом?
#FinanceForNonFinance #ProductStrategy #CaseStudy
Огромное спасибо моему подписчику Павлу @pgborisov, который инициировал эту дискуссию и поделился глубоким разбором Ozon в комментариях к предыдущему посту. Его наблюдения - отличный материал для нашей рубрики: на примере недавней отчётности Ozon разберём, почему во многих корпорациях продуктовые команды не могут донести до C-level, во что обходятся такие стратегические ошибки.
Контекст. Парадокс Ozon
На поверхности всё отлично: Ozon отчитывается о рекордной EBITDA и чистой прибыли. Но за фасадом - симптомы продуктовой катастрофы:
В чём корень проблемы?
Конфликт двух языков.
• Язык CFO: «Мы увеличили сервисную выручку, EBITDA отличная, квартальные цели выполняем».
• Язык продакта (который явно не слышат): «Мы ломаем UX, теряем лояльность селлеров и сжигаем LTV ради тактики».
Когда продакт не переводит «деградацию UX» в «прогнозируемое падение GMV», побеждает язык краткосрочной выгоды.
План действий: как продакту спасти ситуацию?
Как продакт-лид, я бы строил аргументацию на цифрах.
Шаг 1. Диагностика и оцифровка ущерба
Не жалуемся на «плохой UX», а считаем эффект.
Шаг 2. Финансовое моделирование: битва двух сценариев
Строим две финансовые модели на 3 года вперед, чтобы показать C-level реальную цену их решений.
Шаг 3. Презентация альтернативной стратегии
Предлагаем путь с тем же финансовым результатом.
Умение строить финансовую модель на основе продуктовых метрик превращает продакта в стратегического партнёра, который защищает и интересы пользователей, и долгосрочную стоимость компании.
Ставьте🔥, если было интересно.
Коллеги-продакты, как бы вы поступили в такой ситуации? Какие аргументы добавили бы?
@orlov_german
#FinanceForNonFinance #ProductStrategy #CaseStudy
Огромное спасибо моему подписчику Павлу @pgborisov, который инициировал эту дискуссию и поделился глубоким разбором Ozon в комментариях к предыдущему посту. Его наблюдения - отличный материал для нашей рубрики: на примере недавней отчётности Ozon разберём, почему во многих корпорациях продуктовые команды не могут донести до C-level, во что обходятся такие стратегические ошибки.
Контекст. Парадокс Ozon
На поверхности всё отлично: Ozon отчитывается о рекордной EBITDA и чистой прибыли. Но за фасадом - симптомы продуктовой катастрофы:
• Продажа будущего. Реклама прямых конкурентов (MVideo) на главной странице ради улучшения квартального P&L.
• Отчуждение партнёров. Селлеры теряют рентабельность из-за роста комиссий, а логистика Ozon становится всё менее конкурентной.
• Каннибализация экосистемы. Финтех фактически субсидирует e-commerce через дорогие скидки и промо.
В чём корень проблемы?
Конфликт двух языков.
• Язык CFO: «Мы увеличили сервисную выручку, EBITDA отличная, квартальные цели выполняем».
• Язык продакта (который явно не слышат): «Мы ломаем UX, теряем лояльность селлеров и сжигаем LTV ради тактики».
Когда продакт не переводит «деградацию UX» в «прогнозируемое падение GMV», побеждает язык краткосрочной выгоды.
План действий: как продакту спасти ситуацию?
Как продакт-лид, я бы строил аргументацию на цифрах.
Шаг 1. Диагностика и оцифровка ущерба
Не жалуемся на «плохой UX», а считаем эффект.
1.1. A/B-тест влияния рекламы конкурента: Запускаем тест, где одной группе пользователей показываем баннер конкурента, другой — нет. Замеряем ключевые метрики: конверсию в покупку, средний чек, bounce rate.
Цель: получить данные вида «Показ баннера Mvideo снижает конверсию в сессии на 1.5% и увеличивает показатель отказов на 5%».
1.2. Анализ оттока селлеров (Seller Churn): Проводим когортный анализ. Какие селлеры уходят? После каких изменений в комиссиях? Запускаем exit-интервью.
Цель: доказать связь «Каждое внеплановое изменение тарифов увеличивает отток селлеров в сегменте Х на 3% в течение месяца, что равносильно потере Y млн ₽ GMV».
Шаг 2. Финансовое моделирование: битва двух сценариев
Строим две финансовые модели на 3 года вперед, чтобы показать C-level реальную цену их решений.
• Сценарий А: «Быстрый выигрыш» (путь CFO). Показываем текущий план: краткосрочный рост EBITDA от рекламы и комиссий. А затем — неизбежную стагнацию и падение GMV из-за оттока клиентов и селлеров.
• Сценарий Б: «Устойчивый рост» (путь продакта). Моделируем долгосрочные потери от Сценария А. Используем данные из Шага 1 и считаем чистую приведенную стоимость (NPV) потерянных клиентов.
• Формула для C-level: «Да, сегодня мы заработаем на рекламе $1 млн. Но отток клиентов, который она спровоцирует, в перспективе 3 лет будет стоить нам $10 млн в потерянном LTV. NPV этого решения - минус $9 млн».
• Сюда же закладываем «стоимость обратного выкупа доли рынка» - сколько денег придется потратить через 2 года, чтобы вернуть ушедших к конкурентам клиентов.
Шаг 3. Презентация альтернативной стратегии
Предлагаем путь с тем же финансовым результатом.
• Предложение: вместо рекламы конкурентов разработать премиальные нативные форматы продвижения для наших селлеров = сопоставимый доход + рост лояльности.
• Конкретный запрос: прошу заморозить внешнюю рекламу на один квартал. Взамен продуктовая команда представит план, который позволит достичь 80% целевой EBITDA и снизит отток селлеров на 10% за счёт устойчивых механизмов.
Умение строить финансовую модель на основе продуктовых метрик превращает продакта в стратегического партнёра, который защищает и интересы пользователей, и долгосрочную стоимость компании.
Ставьте🔥, если было интересно.
Коллеги-продакты, как бы вы поступили в такой ситуации? Какие аргументы добавили бы?
@orlov_german
🔥8
Дарю набор инструментов для развития карьеры
За 10 лет в продакт-менеджменте и 3 года менторства для специалистов из Yandex, L’Oréal и Tinkoff я заметил одну вещь: карьерный рост - это не всегда прямой результат хорошей работы.
Многие сильные продакты отлично запускают фичи и растят метрики, но годами сидят на одной должности. Другие, кажется, без видимых усилий получают лучшие возможности и быстрые повышения.
Но есть то, что объединяет тех у кого растет карьера: они перестали быть просто исполнителями и стали продакт-менеджерами своей карьеры.
Собрал для вас подборку из 5 инструментов, которые помогут системно управлять вашим развитием. Эти инструменты помогут: ⠀
📌 Сформулировать долгосрочное видение своей карьеры;
📌 Узнать, как тебя на самом деле воспринимают стейкхолдеры;
📌 Превратить сухой список достижений в убедительные истории;
📌 Выстроить стратегию влияния и демонстрировать лидерство на каждой встрече.
🤝 Чтобы получить подборку, переходите в мой бот.
Пользуйтесь на здоровье - к новым карьерным вершинам!
@orlov_german
За 10 лет в продакт-менеджменте и 3 года менторства для специалистов из Yandex, L’Oréal и Tinkoff я заметил одну вещь: карьерный рост - это не всегда прямой результат хорошей работы.
Многие сильные продакты отлично запускают фичи и растят метрики, но годами сидят на одной должности. Другие, кажется, без видимых усилий получают лучшие возможности и быстрые повышения.
Но есть то, что объединяет тех у кого растет карьера: они перестали быть просто исполнителями и стали продакт-менеджерами своей карьеры.
Собрал для вас подборку из 5 инструментов, которые помогут системно управлять вашим развитием. Эти инструменты помогут: ⠀
📌 Сформулировать долгосрочное видение своей карьеры;
📌 Узнать, как тебя на самом деле воспринимают стейкхолдеры;
📌 Превратить сухой список достижений в убедительные истории;
📌 Выстроить стратегию влияния и демонстрировать лидерство на каждой встрече.
🤝 Чтобы получить подборку, переходите в мой бот.
Пользуйтесь на здоровье - к новым карьерным вершинам!
@orlov_german
❤6👍2
Герман Орлов I Код ценности pinned «Дарю набор инструментов для развития карьеры За 10 лет в продакт-менеджменте и 3 года менторства для специалистов из Yandex, L’Oréal и Tinkoff я заметил одну вещь: карьерный рост - это не всегда прямой результат хорошей работы. Многие сильные продакты отлично…»
9 правил французского искусства жить (art de vivre) без фильтров
Мне всегда хотелось понять, почему «у них всё так вкусно, красиво и долго» - и при чём тут сыр? Ниже - синтез моих наблюдений за 6 лет жизни во Франции. 🥂
1. Это не «стиль жизни», а спектакль.
Главная роль француза или француженки - непринуждённая изысканность. Её годами оттачивают: коды, вкусы, подача - а играть нужно так, будто всё вышло само собой. Увидели усилие — значит, «сценарий» ещё не выучен.
2. Искусство ничего неделания - культурное сопротивление.
L’art de ne rien faire: медленные посиделки в кафе, смотреть на прохожих, а не в задачи - это не лень, а мягкий протест против культа скорости и эффективности. ⌛
Иногда лучший план - никуда не спешить.
3. Обед - социальный институт, а не перекус.
ЮНЕСКО признало «французскую гастрономическую трапезу» наследием не за рецепты, а за ритуал: аперитив → закуска → основное → сыр → десерт → кофе → дижестив. Рабочие темы за столом - моветон. Один обед объединяет людей лучше любого тимбилдинга.
4. Сыр - это пропуск в клуб.
Знание вин, сыров и нишевых ресторанов - форма культурного капитала. «Тест на вонючий чёрный сыр» из неизвестного региона - проверка на смелость и принадлежность. Nouveau riche учат эти коды так же, как английский. Иногда - быстрее.
5. Хобби - валюта разговора.
Читать «просто книги» мало - нужно производить опыт, о котором хочется говорить: редкие выставки, пешие тропы, маленькие театры. Досуг превращается в «теневую работу» по накоплению сюжетов для беседы. 📚→🎭 Истории ценятся больше, чем лайки.
6. Отпуск - это сюжет, не отдых.
Статусный отпуск несёт историю «аутентичности»: малоизвестный регион, локальные фермеры, тропа на Корсике. All-inclusive даёт слабый нарратив. Французы ищут «чистый местный опыт» - и всё равно сравнивают хлеб с парижским. ✈️🥖
7. Светская беседа - устный экзамен.
Темы: еда, вино, путешествия, искусство. Табу: зарплата, KPI, квартальные отчёты. Тут важен культурный, а не экономический капитал - «кто вы по вкусу», а не «сколько вы зарабатываете». Экзамен без оценок, но с памятью.
8. Вся эта красота держится на привилегиях.
Миф о «идеальном балансе» не равен доступу. Богатые едут в отпуск примерно в 2 раза чаще бедных (~76% vs ~42%). Двухчасовой обед без созвонов - опция не для всех профессий. Утончённость - это класс-код, а не универсальная норма.
9. «Фрацузская исключительность» поддерживается системой.
L’exception culturelle подпирают квоты, субсидии, культ локального. Отсюда уверенность, что «наш вкус универсален». Мягкий этноцентризм просачивается в быт: «правильно» - значит «по-французски». И точка.
Что с этим делать нам, «не местным»?
Мой секрет не в копировании ритуалов, а в понимании игры: еда как социальный клей, разговор как сцена, хобби как портфолио, медлительность как выбор. Учи «сценарий» - но оставляй право любить свою шаурму. И не проходить экзамен каждый вечер. 😉
❤️ - если интересно.
📌 Сохрани пост, чтобы не потерять, и перешли другу - пусть тоже знает, почему сыр тут больше, чем сыр. 🧀🍷
@orlov_german
Мне всегда хотелось понять, почему «у них всё так вкусно, красиво и долго» - и при чём тут сыр? Ниже - синтез моих наблюдений за 6 лет жизни во Франции. 🥂
1. Это не «стиль жизни», а спектакль.
Главная роль француза или француженки - непринуждённая изысканность. Её годами оттачивают: коды, вкусы, подача - а играть нужно так, будто всё вышло само собой. Увидели усилие — значит, «сценарий» ещё не выучен.
2. Искусство ничего неделания - культурное сопротивление.
L’art de ne rien faire: медленные посиделки в кафе, смотреть на прохожих, а не в задачи - это не лень, а мягкий протест против культа скорости и эффективности. ⌛
Иногда лучший план - никуда не спешить.
3. Обед - социальный институт, а не перекус.
ЮНЕСКО признало «французскую гастрономическую трапезу» наследием не за рецепты, а за ритуал: аперитив → закуска → основное → сыр → десерт → кофе → дижестив. Рабочие темы за столом - моветон. Один обед объединяет людей лучше любого тимбилдинга.
4. Сыр - это пропуск в клуб.
Знание вин, сыров и нишевых ресторанов - форма культурного капитала. «Тест на вонючий чёрный сыр» из неизвестного региона - проверка на смелость и принадлежность. Nouveau riche учат эти коды так же, как английский. Иногда - быстрее.
5. Хобби - валюта разговора.
Читать «просто книги» мало - нужно производить опыт, о котором хочется говорить: редкие выставки, пешие тропы, маленькие театры. Досуг превращается в «теневую работу» по накоплению сюжетов для беседы. 📚→🎭 Истории ценятся больше, чем лайки.
6. Отпуск - это сюжет, не отдых.
Статусный отпуск несёт историю «аутентичности»: малоизвестный регион, локальные фермеры, тропа на Корсике. All-inclusive даёт слабый нарратив. Французы ищут «чистый местный опыт» - и всё равно сравнивают хлеб с парижским. ✈️🥖
7. Светская беседа - устный экзамен.
Темы: еда, вино, путешествия, искусство. Табу: зарплата, KPI, квартальные отчёты. Тут важен культурный, а не экономический капитал - «кто вы по вкусу», а не «сколько вы зарабатываете». Экзамен без оценок, но с памятью.
8. Вся эта красота держится на привилегиях.
Миф о «идеальном балансе» не равен доступу. Богатые едут в отпуск примерно в 2 раза чаще бедных (~76% vs ~42%). Двухчасовой обед без созвонов - опция не для всех профессий. Утончённость - это класс-код, а не универсальная норма.
9. «Фрацузская исключительность» поддерживается системой.
L’exception culturelle подпирают квоты, субсидии, культ локального. Отсюда уверенность, что «наш вкус универсален». Мягкий этноцентризм просачивается в быт: «правильно» - значит «по-французски». И точка.
Что с этим делать нам, «не местным»?
Мой секрет не в копировании ритуалов, а в понимании игры: еда как социальный клей, разговор как сцена, хобби как портфолио, медлительность как выбор. Учи «сценарий» - но оставляй право любить свою шаурму. И не проходить экзамен каждый вечер. 😉
❤️ - если интересно.
📌 Сохрани пост, чтобы не потерять, и перешли другу - пусть тоже знает, почему сыр тут больше, чем сыр. 🧀🍷
@orlov_german
❤21👍3
Поступило предложение организовать Case Club — разбор реальных продуктовых ситуаций в формате самостоятельной подготовки и обменом решений в обусловленную дату.
Интересно ли тебе участвовать?
Интересно ли тебе участвовать?
Anonymous Poll
47%
Да, хочу разбирать кейсы 🚀
17%
Скорее да, хочу попробовать 👀
33%
Пока просто почитаю разборы 📖
3%
Не интересно 🙃
❤6
Изменение ценности PM в эпоху AI
Мы все видим как AI в реальном времени автоматизирует то, чем мы жили годами: бэклог, user stories, сводки, отчёты.
Jira/ Azure / Aha! / Craft за минуты генерируют десятки сторей, автогрумят и подсказывают приоритизацию.
Gong / Chorus / Zendesk / Salesforce сжимают звонки и тикеты до готовых инсайтов быстрее человека.
А что там по фактам?
• Производительность PM растёт на ~40%, time-to-market сокращается на ~5% (McKinsey 1).
• Экономия рутины — 1–2 часа в день (McKinsey 1; Automation-Stat 2).
• Но растёт явный риск: лишь ~27% команд проверяют весь AI-контент. Без «человека в цикле» ошибки масштабируются (McKinsey 3).
Если процессная экспертиза больше не даёт преимущества, то, очевидно, выигрывает тот, кто может связать свою деятельность с P&L и реальным эффектом на бизнес.
Раньше сильный PM и так отслеживал P&L и привязывал фичи к результатам. Теперь это - гигиенический минимум: стоимость FTE (тебя как сотрудника) высока, инструменты демократизированы. Например:
• Финансовое планирование и анализ (FP&A) теперь доступны на естественном языке
• Мир активно захватывают эксперимент-платформы
• AI генерирует прототипы в пару кликов.
Барьеры упали - оправдания закончились.
В связи с этим, в последнее время меня не отпускают вопросы:
• Что останется от роли, если бэклог уже пишет машина?
• Как защищать приоритеты, когда каждый может «нагенерить» десятки вроде бы разумных идей?
• Где проходит граница между автоматизацией и ответственностью за качество данных, этику и доверие?
• Как переводить каждую инициативу на язык денег так, чтобы это одинаково понимали финансы, продажи и руководство?
Сегодня другое время. И оно не про «ещё один тул» — оно про новую конфигурацию роли.
Ставь 🔥, если тебя беспокоят теже вопросы.
💬 Поделись в комментариях: что в твоей работе уже стало commodity, а что — источник дифференциации?
@orlov_german
Мы все видим как AI в реальном времени автоматизирует то, чем мы жили годами: бэклог, user stories, сводки, отчёты.
Jira/ Azure / Aha! / Craft за минуты генерируют десятки сторей, автогрумят и подсказывают приоритизацию.
Gong / Chorus / Zendesk / Salesforce сжимают звонки и тикеты до готовых инсайтов быстрее человека.
А что там по фактам?
• Производительность PM растёт на ~40%, time-to-market сокращается на ~5% (McKinsey 1).
• Экономия рутины — 1–2 часа в день (McKinsey 1; Automation-Stat 2).
• Но растёт явный риск: лишь ~27% команд проверяют весь AI-контент. Без «человека в цикле» ошибки масштабируются (McKinsey 3).
Если процессная экспертиза больше не даёт преимущества, то, очевидно, выигрывает тот, кто может связать свою деятельность с P&L и реальным эффектом на бизнес.
Сегодня главной ценностью становится качество решений и умение переводить решения на язык денег.
Раньше сильный PM и так отслеживал P&L и привязывал фичи к результатам. Теперь это - гигиенический минимум: стоимость FTE (тебя как сотрудника) высока, инструменты демократизированы. Например:
• Финансовое планирование и анализ (FP&A) теперь доступны на естественном языке
• Мир активно захватывают эксперимент-платформы
• AI генерирует прототипы в пару кликов.
Барьеры упали - оправдания закончились.
В связи с этим, в последнее время меня не отпускают вопросы:
• Что останется от роли, если бэклог уже пишет машина?
• Как защищать приоритеты, когда каждый может «нагенерить» десятки вроде бы разумных идей?
• Где проходит граница между автоматизацией и ответственностью за качество данных, этику и доверие?
• Как переводить каждую инициативу на язык денег так, чтобы это одинаково понимали финансы, продажи и руководство?
Сегодня другое время. И оно не про «ещё один тул» — оно про новую конфигурацию роли.
Ставь 🔥, если тебя беспокоят теже вопросы.
💬 Поделись в комментариях: что в твоей работе уже стало commodity, а что — источник дифференциации?
@orlov_german
🔥11❤2👍1
Новая конфигурация роли PM в эпоху AI: PM VO
В предыдущем посте мы зафиксировали факты:
1. AI коммодитизирует рутину (бэклог, сториз, отчёты)
2. Производительность выросла (~40%), time-to-market сократился (~5%)
3. Без «человека в цикле» ошибки масштабируются.
Если базовый уровень поднялся для всех, следующая логичная ступень - системная сборка всего цикла создания ценности.
Почему именно так?
• Инструменты выровняли тактику → ценность сместилась в системную интеграцию (от идей к подтвержденным деньгам)
• Функциональная фрагментация (финансы отдельно, AI отдельно, эксперименты отдельно) рождает локальные оптимумы и теряет скорость на стыках.
• Стейкхолдерам нужна проверяемая связка «инициатива → метрика денег», а не набор несвязанных идей.
Можно назвать эту конфигурацию Product Value Orchestrator. - сквозной владелец ценности: от видения и стратегии до запуска и пост-оптимизации. Этот каркас - операционная модель новой ценности PM.
Ставь 🔥, если тебе близко это видение новой роли.
💬 Напиши в комментариях, какие конкретные задачи, на твой взгляд, будут входить в скоуп этого FS PM?
@orlov_german
В предыдущем посте мы зафиксировали факты:
1. AI коммодитизирует рутину (бэклог, сториз, отчёты)
2. Производительность выросла (~40%), time-to-market сократился (~5%)
3. Без «человека в цикле» ошибки масштабируются.
Если базовый уровень поднялся для всех, следующая логичная ступень - системная сборка всего цикла создания ценности.
Почему именно так?
• Инструменты выровняли тактику → ценность сместилась в системную интеграцию (от идей к подтвержденным деньгам)
• Функциональная фрагментация (финансы отдельно, AI отдельно, эксперименты отдельно) рождает локальные оптимумы и теряет скорость на стыках.
• Стейкхолдерам нужна проверяемая связка «инициатива → метрика денег», а не набор несвязанных идей.
Следовательно, рынку нужен единый «дирижёр», который одновременно держит:
деньги (куда идём), AI-стратегию (как идём) и эксперименты (с какой скоростью учимся).
Можно назвать эту конфигурацию Product Value Orchestrator. - сквозной владелец ценности: от видения и стратегии до запуска и пост-оптимизации. Этот каркас - операционная модель новой ценности PM.
Ставь 🔥, если тебе близко это видение новой роли.
💬 Напиши в комментариях, какие конкретные задачи, на твой взгляд, будут входить в скоуп этого FS PM?
@orlov_german
🔥5👍3
PM VO в деле: деньги → AI-стратегия → эксперименты
В первом посте мы зафиксировали сдвиг ценности, во втором - разобрали новую конфигурацию ответственности Product Value Orchestrator.
Теперь - практика: три конкретные зоны ответственности FS-PM и как они связаны между собой.
1) PM как мини-владелец P&L
• Прогнозирует выручку/затраты с AI, считает what-if и динамическое ценообразование.
• Жёстко связывает элементы бэклога с ARPU/Churn/LTV/маржой - и защищает эти связи цифрами.
2) PM как AI-стратег
• Ведет непрерывную конкурентную разведку (сайты/соцсети/обзоры) со скоростью ×10.
• Начинает с «почему»: сначала всегда подтверждённая пользовательская проблема, потом - AI-«как».
• Несёт ответственность за проверку AI: качество данных, предвзятость, приватность.
3) PM как главный экспериментатор
• Использует Gen-AI прототипирование (Lovable/V0/Replit): недели превращаются в часы; разработка сокращается на 30–50%.
• Делает AI-A/B тестирование с помощью (Optimizely/VWO/AB Tasty/Kameleoon): авто-гипотезы, приоритизация, подсегменты, персонализация в реальном времени.
• Сжимает цикл «гипотеза → результат» с месяцев до дней/часов: вместо редких «больших релизов» появляется конвейер микровыгод.
Когда ясно «что», «как» и «как быстро», остаётся только один вопрос: как вырастить эти компетенции?
Вот мой план на 6-12 месяцев (как подтянуть VO-навыки)
1. Поднять AI-грамотность. Добиваю базу по ML (типы моделей, границы применимости, этика), чтобы свободно говорить с DS/ML и чётко задавать рамки решений.
2. Регулярно экспериментировать. Выделяю выходные на тестирование новых инструментов; пробую vibe-coding.
3. Отточить prompt-crafting. Шаблон «исследование → синтез → решение → риск»; метрики: точность, новизна, применимость, время-до-решения.
4. Сохранять человеческое преимущество. Вкус, суждение, оркестровка функций, доверие стейкхолдеров - то, что нельзя скопировать.
Я смотрю трезво: PM с AI заменят PM без AI. Сдвиг уже произошёл - вопрос лишь в том, что будешь делать ты.
Если откликнулось - ставь 🔥,
Заглядывай в моего бота 🤝 Тебя там ждут промпты по Исследованиям, Стратегии и Экспериментам.🎓
@orlov_german
В первом посте мы зафиксировали сдвиг ценности, во втором - разобрали новую конфигурацию ответственности Product Value Orchestrator.
Теперь - практика: три конкретные зоны ответственности FS-PM и как они связаны между собой.
1) PM как мини-владелец P&L
• Прогнозирует выручку/затраты с AI, считает what-if и динамическое ценообразование.
• Жёстко связывает элементы бэклога с ARPU/Churn/LTV/маржой - и защищает эти связи цифрами.
Деньги - общий язык со стейкхолдерами. Без метрик на деньги фокус теряется.
2) PM как AI-стратег
• Ведет непрерывную конкурентную разведку (сайты/соцсети/обзоры) со скоростью ×10.
• Начинает с «почему»: сначала всегда подтверждённая пользовательская проблема, потом - AI-«как».
• Несёт ответственность за проверку AI: качество данных, предвзятость, приватность.
Финансовые цели задают «куда», AI-стратегия - «как» добраться без потери качества и доверия.
3) PM как главный экспериментатор
• Использует Gen-AI прототипирование (Lovable/V0/Replit): недели превращаются в часы; разработка сокращается на 30–50%.
• Делает AI-A/B тестирование с помощью (Optimizely/VWO/AB Tasty/Kameleoon): авто-гипотезы, приоритизация, подсегменты, персонализация в реальном времени.
• Сжимает цикл «гипотеза → результат» с месяцев до дней/часов: вместо редких «больших релизов» появляется конвейер микровыгод.
Финансовая рамка даёт цель, AI-стратегия - направление, эксперименты - скорость и обучаемость.
Когда ясно «что», «как» и «как быстро», остаётся только один вопрос: как вырастить эти компетенции?
Вот мой план на 6-12 месяцев (как подтянуть VO-навыки)
1. Поднять AI-грамотность. Добиваю базу по ML (типы моделей, границы применимости, этика), чтобы свободно говорить с DS/ML и чётко задавать рамки решений.
2. Регулярно экспериментировать. Выделяю выходные на тестирование новых инструментов; пробую vibe-coding.
3. Отточить prompt-crafting. Шаблон «исследование → синтез → решение → риск»; метрики: точность, новизна, применимость, время-до-решения.
4. Сохранять человеческое преимущество. Вкус, суждение, оркестровка функций, доверие стейкхолдеров - то, что нельзя скопировать.
Я смотрю трезво: PM с AI заменят PM без AI. Сдвиг уже произошёл - вопрос лишь в том, что будешь делать ты.
Если откликнулось - ставь 🔥,
Заглядывай в моего бота 🤝 Тебя там ждут промпты по Исследованиям, Стратегии и Экспериментам.🎓
@orlov_german
🔥9❤5
Какой кейс разберём вместе в формате Case Study? 🎓
Описание кейсов в комментариях
Описание кейсов в комментариях
Anonymous Poll
25%
Авито - монетизация ценой доверия
25%
Яндекс.Такси - алгоритм, который наказывает
21%
Яндекс Плюс: рост цены и «лестница» пакетов
0%
Яндекс Еда: меньше компенсаций - ниже NPS?
25%
Ozon - разбираем больше проблем
4%
Ваш вариант в комментариях
❤5
Французский соцпакет в ИТ и корпорациях 🇫🇷
Распространенный стереотип о Франции: «большие налоги, сложная бюрократия». Частично это правда. Но именно из этих налогов финансируются услуги и защита, которые в других странах вы покупаете сами.
1️⃣ Отпуск.
По закону положено 5 недель (25 рабочих дней). Сверху идут дополнительные дни за работу сверх 35 часов в неделю (RTT), обычно это +8–15 дней в год (в моем случае 15). Итого получается 7–9 недель оплачиваемого отдыха - это стандарт в IT и корпорациях.
2️⃣ Комитет сотрудников (CSE).
В компаниях от 50 человек есть комитет, который распоряжается бюджетом на социальные и культурные нужды. Из осязаемого: путешествия со скидкой 50–70%, подарочные сертификаты к событиям (до €196 без налогов), билеты в парки/кино, компенсации за спорт и детские секции. Активный CSE легко может добавить семье ценности на €2–6k в год. (Пример из жизни: за почти 4 года работы в Allianz, мы 10 дней путешествовали по Коста-Рике и 3 года катаемся на лыжах в Альпах за треть цены, с полным пакетом услуг).
3️⃣ Премии, сбережения и опционы.
• Участие в прибыли (Participation) обязательно для компаний от 50 человек, премии за результаты (Intéressement) - добровольны. Их можно взять «кэшем» и заплатить налог, либо вложить в корпоративный накопительный/пенсионный план (PEE/PER) без НДФЛ. Это может приносить от €1k до €20k+ в год.
• Доп вклад от работодателя (Abondement): Если вы вкладываете премии из пункта выше в накопительные или пенсонные фонды (PEE/PER), работодатель может добавлять до 300% от вашего взноса в рамках годового лимита. (в моем случае 33% в PEE, до 100% в PER в рамках лимита). Условия зависят от компании.
• Стартап-апсайд: Опционы (BSPCE) дают право выкупить акции по фиксированной цене. При росте компании именно здесь создаются состояния.
• В некоторых компаниях (в моей) до 10 дней отпуска можно монетизировать и перевести в накопительный план.
4️⃣ Больничные.
По закону оплачивается только часть. Но по отраслевому соглашению в IT (Syntec), компания доплачивает до 100% зарплаты с первого дня (при стаже от 1 года).
5️⃣ Пособие по безработице.
Одно из самых щедрых в мире: до ~57–75% от прежней зарплаты сроком до 18 месяцев.
6️⃣ Субсидии на еду и дорогу.
• Талоны на питание (Titres-Restaurant): Работодатель покрывает 50–60% их стоимости, дневной лимит расходов — €25.
• Транспорт: Компенсация минимум 50% стоимости проездного (в моем случае 60%).
• Удалёнка 2–3 дня в неделю стала стандартом, часто с доплатами за домашний офис и предоставлением техники.
7️⃣ Медицина и ДМС.
Государственное страхование (Sécurité Sociale) покрывает около 70% расходов. Остаток - корпоративное ДМС (mutuelle), где минимум 50% платит работодатель (в моем случае 100%). Плюс страхование жизни и нетрудоспособности (prévoyance) - обязательное для руководителей и часто доступное всем сотрудникам.
Парижане, дополняйте в комментариях, если я что-то упустил! Знаю, вас тут не меньше 20 человек, вам точно будет что добавить.
Если наберем 15 ❤️, напишу и про минусы. Например, про 16 недель декрета для мам, невозможность найти садик и еще целую тележку «добра».
Код ценности.
Распространенный стереотип о Франции: «большие налоги, сложная бюрократия». Частично это правда. Но именно из этих налогов финансируются услуги и защита, которые в других странах вы покупаете сами.
1️⃣ Отпуск.
По закону положено 5 недель (25 рабочих дней). Сверху идут дополнительные дни за работу сверх 35 часов в неделю (RTT), обычно это +8–15 дней в год (в моем случае 15). Итого получается 7–9 недель оплачиваемого отдыха - это стандарт в IT и корпорациях.
2️⃣ Комитет сотрудников (CSE).
В компаниях от 50 человек есть комитет, который распоряжается бюджетом на социальные и культурные нужды. Из осязаемого: путешествия со скидкой 50–70%, подарочные сертификаты к событиям (до €196 без налогов), билеты в парки/кино, компенсации за спорт и детские секции. Активный CSE легко может добавить семье ценности на €2–6k в год. (Пример из жизни: за почти 4 года работы в Allianz, мы 10 дней путешествовали по Коста-Рике и 3 года катаемся на лыжах в Альпах за треть цены, с полным пакетом услуг).
3️⃣ Премии, сбережения и опционы.
• Участие в прибыли (Participation) обязательно для компаний от 50 человек, премии за результаты (Intéressement) - добровольны. Их можно взять «кэшем» и заплатить налог, либо вложить в корпоративный накопительный/пенсионный план (PEE/PER) без НДФЛ. Это может приносить от €1k до €20k+ в год.
• Доп вклад от работодателя (Abondement): Если вы вкладываете премии из пункта выше в накопительные или пенсонные фонды (PEE/PER), работодатель может добавлять до 300% от вашего взноса в рамках годового лимита. (в моем случае 33% в PEE, до 100% в PER в рамках лимита). Условия зависят от компании.
• Стартап-апсайд: Опционы (BSPCE) дают право выкупить акции по фиксированной цене. При росте компании именно здесь создаются состояния.
• В некоторых компаниях (в моей) до 10 дней отпуска можно монетизировать и перевести в накопительный план.
4️⃣ Больничные.
По закону оплачивается только часть. Но по отраслевому соглашению в IT (Syntec), компания доплачивает до 100% зарплаты с первого дня (при стаже от 1 года).
5️⃣ Пособие по безработице.
Одно из самых щедрых в мире: до ~57–75% от прежней зарплаты сроком до 18 месяцев.
6️⃣ Субсидии на еду и дорогу.
• Талоны на питание (Titres-Restaurant): Работодатель покрывает 50–60% их стоимости, дневной лимит расходов — €25.
• Транспорт: Компенсация минимум 50% стоимости проездного (в моем случае 60%).
• Удалёнка 2–3 дня в неделю стала стандартом, часто с доплатами за домашний офис и предоставлением техники.
7️⃣ Медицина и ДМС.
Государственное страхование (Sécurité Sociale) покрывает около 70% расходов. Остаток - корпоративное ДМС (mutuelle), где минимум 50% платит работодатель (в моем случае 100%). Плюс страхование жизни и нетрудоспособности (prévoyance) - обязательное для руководителей и часто доступное всем сотрудникам.
Парижане, дополняйте в комментариях, если я что-то упустил! Знаю, вас тут не меньше 20 человек, вам точно будет что добавить.
Если наберем 15 ❤️, напишу и про минусы. Например, про 16 недель декрета для мам, невозможность найти садик и еще целую тележку «добра».
Код ценности.
❤20
Кейс для совместного разбора: Яндекс Go и «рейтинг отмен»
Согласно результатам голосования, наш первый разбор будет посвящён «Яндекс Go» и его „карающему“ алгоритму. 🙂
Контекст
Для такси-агрегаторов ключевая цель - эффективность: быстрый поиск машины и низкий холостой пробег. В 2024–2025 гг. выросли издержки, водителей не хватает, спрос стагнирует - каждую отмену ощущает вся система. Ответом Яндекса стал «рейтинг отмен», рассчитываемый по последним ~30 поездкам. В этом рейтинге завершенные поездки повышают баллы, отмена поездки после назначения водителя - снижает. Пороговые зоны открыто показаны в профиле: «всё в порядке» → стандартный сервис; «приемлемо» → замедленный поиск; «непорядок» → сильно замедленный + запрет на параллельные заказы. Цель Яндекса - дисциплинировать пользователей и сократить число отмен.
Проблема
В теории система справедлива и не наказывает пользователя за вынужденные отмены (например, когда водитель не едет или ETA* резко выросло).
На практике возникает «спираль наказания»: ошибка системы с ETA → пассажир отменяет заказ → его рейтинг падает → следующий поиск машины замедляется, провоцируя новые отмены. В итоге пассажира наказывают за реакцию на сбой самой платформы. Служба поддержки может вернуть деньги, но почти никогда не корректирует рейтинг, что усугубляет проблему.
* ETA (Estimated Time of Arrival) - расчётное время подачи/прибытия.
Драйверы конфликта
Долгосрочные последствия для бизнеса
Краткосрочная экономия оборачивается стратегическим ущербом: эрозия доверия и падение лояльности; удар по бренду техлидера - ассоциация с несправедливостью; накапливается «поведенческий долг»: пользователи и водители обходят систему, растут конфликты; усиливаются регуляторные риски (ФАС): штрафы, предписания, принудительные изменения. Итог - ниже LTV, выше стоимость привлечения, замедление роста.
Вопрос для кейса: Что бы делали вы как продакт-менеджер в этой ситуации?
Дедлайн: Публикуем свои решения одновременно в чт 28.08.2025 20:00 МСК / 19:00 CET (в комментариях также есть функция "Отправить позже")
Как учавствовать: один комментарий от одного участинка под этим постом (до ~2500 знаков).
После дедлайна: откроем чат для обсуждения и голосования за лучшие решения. Итоги разбора будут опубликованы в канале отдельным постом.
Код ценности.
Согласно результатам голосования, наш первый разбор будет посвящён «Яндекс Go» и его „карающему“ алгоритму. 🙂
Контекст
Для такси-агрегаторов ключевая цель - эффективность: быстрый поиск машины и низкий холостой пробег. В 2024–2025 гг. выросли издержки, водителей не хватает, спрос стагнирует - каждую отмену ощущает вся система. Ответом Яндекса стал «рейтинг отмен», рассчитываемый по последним ~30 поездкам. В этом рейтинге завершенные поездки повышают баллы, отмена поездки после назначения водителя - снижает. Пороговые зоны открыто показаны в профиле: «всё в порядке» → стандартный сервис; «приемлемо» → замедленный поиск; «непорядок» → сильно замедленный + запрет на параллельные заказы. Цель Яндекса - дисциплинировать пользователей и сократить число отмен.
Проблема
В теории система справедлива и не наказывает пользователя за вынужденные отмены (например, когда водитель не едет или ETA* резко выросло).
На практике возникает «спираль наказания»: ошибка системы с ETA → пассажир отменяет заказ → его рейтинг падает → следующий поиск машины замедляется, провоцируя новые отмены. В итоге пассажира наказывают за реакцию на сбой самой платформы. Служба поддержки может вернуть деньги, но почти никогда не корректирует рейтинг, что усугубляет проблему.
* ETA (Estimated Time of Arrival) - расчётное время подачи/прибытия.
Драйверы конфликта
1. Алгоритмическая непрозрачность. «Чёрный ящик» назначения и ETA не объясняет, почему машина не едет. Санкции за действие, мотив которого система не распознала, воспринимаются пользователями как несправедливость.
2. Отличающиеся стимулы у водителей. Модель Яндекс Go мотивирует принимать все поездки, иначе водитель теряет приоритет, но короткие поездки водителю часто убыточны. Возникают обходы: принять и не ехать, тянуть время, просить пассажира отменить. Издержки и «вина» перекладываются на пассажира: падает его индекс, замедляется поиск машины. В итоге рейтинг отмен искажается - он отражает конфликт стимулов, а не поведение. Растут ожидание, жалобы и недоверие к алгоритму.
3. Доминирующее положение. При слабой конкуренции в РФ (у Яндекс.Такси доля Рынка в 70% в большинстве регионов) «голосовать ногами» трудно. Алгоритм становится по сути правилом городской мобильности - требования к его справедливости и апелляции возрастают.
4. Ненадёжные данные. Алгоритм обучается на «шумных» данных: причинах отмен и оценках, которые пользователи и водители часто ставят на эмоциях. Система наследует эти искажения и ошибочно наказывает невиновных.
Долгосрочные последствия для бизнеса
Краткосрочная экономия оборачивается стратегическим ущербом: эрозия доверия и падение лояльности; удар по бренду техлидера - ассоциация с несправедливостью; накапливается «поведенческий долг»: пользователи и водители обходят систему, растут конфликты; усиливаются регуляторные риски (ФАС): штрафы, предписания, принудительные изменения. Итог - ниже LTV, выше стоимость привлечения, замедление роста.
Вопрос для кейса: Что бы делали вы как продакт-менеджер в этой ситуации?
Дедлайн: Публикуем свои решения одновременно в чт 28.08.2025 20:00 МСК / 19:00 CET (в комментариях также есть функция "Отправить позже")
Как учавствовать: один комментарий от одного участинка под этим постом (до ~2500 знаков).
После дедлайна: откроем чат для обсуждения и голосования за лучшие решения. Итоги разбора будут опубликованы в канале отдельным постом.
Код ценности.
🔥8
ИИ-агенты: практический чек-лист готовности
Моя лента в LinkedIn и рекомендации YouTube забиты ИИ-агентами. OpenAI, Google и десятки стартапов обещают будущее, где ассистент берёт на себя сложные многошаговые задачи. Звучит великолепно: говоришь «забронируй отель в Милане на выходные, бюджет до 500 €, рядом с центром и с оценкой не ниже 8,5» - и он всё делает сам.
Я и сам участвую в нескольких пилотах агент-систем в Allianz. Мы настраиваем агентов обрабатывать страховые случаи, принимать решения о выплате/невыплате или автоматически заполнять за клиента форму на возмещение по сканам документов. Изнутри хорошо видно, как технологический хайп разбивается о корпоративную реальность.
В большой компании нельзя говорить о «готовности к ИИ» в целом. Один отдел живёт в 2025-м, другой - в 1995-м. Успех пилота зависит от зрелости конкретного подразделения и процесса, который вы автоматизируете.
Вот мой чек-лист готовности к внедрению ИИ-агентов:
1. ✅ Чистые и доступные данные
Все ли данные для принятия решения существуют в цифре? Насколько они полные и достоверные?
Если сотруднику нужно открыть пять разных систем и «свести» всё в голове, ИИ-агент, скорее всего, не справится - или ваша unit-экономика не сойдется.
2. ✅ API инфраструктура
Есть ли у ключевых систем в автоматизируем процессе современные, стабильные, документированные REST API? Каковы скорость и надёжность ответа?
Если доступ идёт через legacy core-систему с устаревшей документацией, готовьтесь к месяцам «инженерной археологии» и костылям.
3. ✅ Формализованные процессы
Процесс, который вы автоматизируете, чётко описан и стандартизирован? Шаги и исключения задокументированы?
Если всё держится на интуиции и опыте «носителей знания», автоматизация лишь масштабирует хаос.
Часто бывает так (и, по моему опыту, это коррелирует с размером и позицией компании/продукта на рынке), что один отдел готов к внедрению на 90%, а другой - всего на 10%.
Поэтому, если вы - условный Revolut, digital-native компания с едиными стандартами, у вас все шансы на быстрый успех полной агентной оптмизации.
Если же вы - крупная корпорация с десятилетиями наследия, ищите «островки зрелости». Начинайте пилоты там, где на все пункты чек-листа вы можете ответить уверенное «да». А параллельно чините фундамент в остальных подразделениях. Без этого любые «агенты» останутся дорогими игрушками для презентаций, а не рабочим инструментом для бизнеса.
Код ценности.
Моя лента в LinkedIn и рекомендации YouTube забиты ИИ-агентами. OpenAI, Google и десятки стартапов обещают будущее, где ассистент берёт на себя сложные многошаговые задачи. Звучит великолепно: говоришь «забронируй отель в Милане на выходные, бюджет до 500 €, рядом с центром и с оценкой не ниже 8,5» - и он всё делает сам.
Я и сам участвую в нескольких пилотах агент-систем в Allianz. Мы настраиваем агентов обрабатывать страховые случаи, принимать решения о выплате/невыплате или автоматически заполнять за клиента форму на возмещение по сканам документов. Изнутри хорошо видно, как технологический хайп разбивается о корпоративную реальность.
В большой компании нельзя говорить о «готовности к ИИ» в целом. Один отдел живёт в 2025-м, другой - в 1995-м. Успех пилота зависит от зрелости конкретного подразделения и процесса, который вы автоматизируете.
Вот мой чек-лист готовности к внедрению ИИ-агентов:
1. ✅ Чистые и доступные данные
Все ли данные для принятия решения существуют в цифре? Насколько они полные и достоверные?
Если сотруднику нужно открыть пять разных систем и «свести» всё в голове, ИИ-агент, скорее всего, не справится - или ваша unit-экономика не сойдется.
2. ✅ API инфраструктура
Есть ли у ключевых систем в автоматизируем процессе современные, стабильные, документированные REST API? Каковы скорость и надёжность ответа?
Если доступ идёт через legacy core-систему с устаревшей документацией, готовьтесь к месяцам «инженерной археологии» и костылям.
3. ✅ Формализованные процессы
Процесс, который вы автоматизируете, чётко описан и стандартизирован? Шаги и исключения задокументированы?
Если всё держится на интуиции и опыте «носителей знания», автоматизация лишь масштабирует хаос.
Часто бывает так (и, по моему опыту, это коррелирует с размером и позицией компании/продукта на рынке), что один отдел готов к внедрению на 90%, а другой - всего на 10%.
Поэтому, если вы - условный Revolut, digital-native компания с едиными стандартами, у вас все шансы на быстрый успех полной агентной оптмизации.
Если же вы - крупная корпорация с десятилетиями наследия, ищите «островки зрелости». Начинайте пилоты там, где на все пункты чек-листа вы можете ответить уверенное «да». А параллельно чините фундамент в остальных подразделениях. Без этого любые «агенты» останутся дорогими игрушками для презентаций, а не рабочим инструментом для бизнеса.
Код ценности.
❤8🔥2
Про кейс L'Oréal и её превращение в Beauty Tech компанию
В 2018 году L'Oréal купила канадский IT-стартап ModiFace. На первый взгляд - обычная сделка. Но для меня, работавшего тогда в компании, это был и остается один из самых блестящих стратегических ходов в современной истории ритейла. Этот шаг запустил многоуровневую стратегию по созданию долгосрочного конкурентного преимущества на годы вперед.
Предлагаю разобрать по шагам, в чем заключалась гениальность этого хода.
♟️ Шаг 1: Покупка ключевой экспертизы и устранение внешних рисков
До сделки ModiFace была лидером рынка AR/AI для бьюти-индустрии, а её клиентами были главные конкуренты L'Oréal: Sephora & Estée Lauder.
Приобретение ModiFace решало две стратегические задачи одновременно:
• Внутренняя: компания получила не просто технологию, а готовую R&D-платформу и команду экспертов, приобретя ключевую для будущего рынка компетенцию в области AI и AR. Это позволило создать внутреннюю «фабрику цифровых сервисов-продуктов» для всех брендов группы, ускорив разработку и снизив риски.
• Внешняя: покупка ограничила доступ конкурентов к передовой технологии, создав для них барьер и вынудив искать альтернативные, менее зрелые решения.
🚀 Шаг 2: От технологии к портфелю успешных продуктов
Получив технологию, L'Oréal построила на ее основе «фабрику цифровых услуг» для всех своих 34+ брендов.
• Научно обоснованные сервисы. Например, Vichy SkinConsult AI, (диагностика проблем кожи лица по селфи) который мне довелось запускать в качестве продакт-менеджера. Его секрет был в сплаве AI от ModiFace с уникальным активом L'Oréal - 15 годами дерматологических исследований. Любой может написать код, но мало кто может скопировать эту научную базу.
• Массовые коммерческие сервисы. Virtual Try-On (VTO) - виртуальная примерка макияжа, цвета волос, ногтей. Это очень мощный инструмент роста продаж: мы фиксировали рост конверсии до 90% и среднего чека до 30%. Сервис интуитивно понятен покупателю, быстро масштабируется и напрямую влияет на P&L.
🌐 Шаг 3: Интеграция продуктов в экосистему партнёров
L'Oréal не стала ждать, пока покупатели придут на ее сайты. Мои коллеги встроили сервисы, в первую очередь VTO, в крупнейшие мировые платформы:
• Amazon: Вы можете «примерить» помаду Lancôme прямо на странице товара.
• Instagram: AR-маски для подбора макияжа NYX и Urban Decay встроены в магазины брендов.
• Google: Виртуальная примерка доступна прямо из поисковой выдачи.
💰 Шаг 4: Zero-party data как стратегический актив
А теперь самое интересное. Все эти инструменты созданы не просто для увеличения продаж (хотя конверсия у их пользователей в 3 раза выше). Их главная цель - сбор самого ценного актива: информации, которой пользователь сам добровольно делится.
В обмен на бесплатную и полезную услугу пользователь добровольно сообщает компании свои самые личные данные: проблемы кожи, предпочтения в цвете, стиль. Особенно если он хочет сохранить результаты диагностики или селфи с макияжем.
В эпоху, когда сторонние cookie-файлы умирают, L'Oréal уже построила прямую связь с потребителем и получает данные высочайшего качества для:
• Гиперперсонализированного маркетинга.
• Создания новых продуктов, основанных на реальных предпочтениях миллионов.
• Формирования CRM-базы и увеличения LTV.
Покупка ModiFace была закладкой фундамента, который позволил превратить L'Oréal из косметического гиганта в настоящую Beauty Tech компанию. К сегодняшнему дню L'Oréal построила «информационный ров» вокруг своего бизнеса, основанный на эксклюзивной технологии, уникальных данных и прямой связи с потребителем.
Ставьте🔥, если было интересно.
Код ценности.
В 2018 году L'Oréal купила канадский IT-стартап ModiFace. На первый взгляд - обычная сделка. Но для меня, работавшего тогда в компании, это был и остается один из самых блестящих стратегических ходов в современной истории ритейла. Этот шаг запустил многоуровневую стратегию по созданию долгосрочного конкурентного преимущества на годы вперед.
Предлагаю разобрать по шагам, в чем заключалась гениальность этого хода.
♟️ Шаг 1: Покупка ключевой экспертизы и устранение внешних рисков
До сделки ModiFace была лидером рынка AR/AI для бьюти-индустрии, а её клиентами были главные конкуренты L'Oréal: Sephora & Estée Lauder.
Приобретение ModiFace решало две стратегические задачи одновременно:
• Внутренняя: компания получила не просто технологию, а готовую R&D-платформу и команду экспертов, приобретя ключевую для будущего рынка компетенцию в области AI и AR. Это позволило создать внутреннюю «фабрику цифровых сервисов-продуктов» для всех брендов группы, ускорив разработку и снизив риски.
• Внешняя: покупка ограничила доступ конкурентов к передовой технологии, создав для них барьер и вынудив искать альтернативные, менее зрелые решения.
Таким образом, была реализована гибридная стратегия «покупки для последующего развития» (Buy to Build), позволившая получить контроль над основополагающей технологией в индустрии.
🚀 Шаг 2: От технологии к портфелю успешных продуктов
Получив технологию, L'Oréal построила на ее основе «фабрику цифровых услуг» для всех своих 34+ брендов.
• Научно обоснованные сервисы. Например, Vichy SkinConsult AI, (диагностика проблем кожи лица по селфи) который мне довелось запускать в качестве продакт-менеджера. Его секрет был в сплаве AI от ModiFace с уникальным активом L'Oréal - 15 годами дерматологических исследований. Любой может написать код, но мало кто может скопировать эту научную базу.
• Массовые коммерческие сервисы. Virtual Try-On (VTO) - виртуальная примерка макияжа, цвета волос, ногтей. Это очень мощный инструмент роста продаж: мы фиксировали рост конверсии до 90% и среднего чека до 30%. Сервис интуитивно понятен покупателю, быстро масштабируется и напрямую влияет на P&L.
🌐 Шаг 3: Интеграция продуктов в экосистему партнёров
L'Oréal не стала ждать, пока покупатели придут на ее сайты. Мои коллеги встроили сервисы, в первую очередь VTO, в крупнейшие мировые платформы:
• Amazon: Вы можете «примерить» помаду Lancôme прямо на странице товара.
• Instagram: AR-маски для подбора макияжа NYX и Urban Decay встроены в магазины брендов.
• Google: Виртуальная примерка доступна прямо из поисковой выдачи.
Каждый раз, когда вы «примеряете» косметику на Amazon, вы пользуетесь технологией L'Oréal. Количество сессий VTO взлетело до сотен миллионов в 2024 году, делая эту технологию отраслевым стандартом.
💰 Шаг 4: Zero-party data как стратегический актив
А теперь самое интересное. Все эти инструменты созданы не просто для увеличения продаж (хотя конверсия у их пользователей в 3 раза выше). Их главная цель - сбор самого ценного актива: информации, которой пользователь сам добровольно делится.
В обмен на бесплатную и полезную услугу пользователь добровольно сообщает компании свои самые личные данные: проблемы кожи, предпочтения в цвете, стиль. Особенно если он хочет сохранить результаты диагностики или селфи с макияжем.
В эпоху, когда сторонние cookie-файлы умирают, L'Oréal уже построила прямую связь с потребителем и получает данные высочайшего качества для:
• Гиперперсонализированного маркетинга.
• Создания новых продуктов, основанных на реальных предпочтениях миллионов.
• Формирования CRM-базы и увеличения LTV.
Покупка ModiFace была закладкой фундамента, который позволил превратить L'Oréal из косметического гиганта в настоящую Beauty Tech компанию. К сегодняшнему дню L'Oréal построила «информационный ров» вокруг своего бизнеса, основанный на эксклюзивной технологии, уникальных данных и прямой связи с потребителем.
Ставьте🔥, если было интересно.
Код ценности.
🔥18❤4✍1
1/2 Цена промедления или как получить бюджет на эксперименты
Знакомая ситуация? У вас есть гипотеза, способная принести компании миллионы, но на ее проверку не выделяют бюджет. Вы слышите от руководства: «Сначала покажите P&L», но о каком P&L может идти речь, если это всего лишь предположение на самом раннем этапе, без единого подтвержденного сигнала?
Так как же выйти из этого тупика, не придумывая P&L из воздуха? Нужно понять, что на самом деле пугает финансового директора. Это не неопределенность как таковая, а неограниченные риски (unlimited downside). А значит, наша главная задача - показать, как мы будем этими рисками управлять.
Поэтому, когда вы просите «денег на исследование», вы неявно предлагаете взять на себя бесконтрольный риск. Но когда вы предлагаете небольшой, контролируемый пилот с четкими критериями остановки, вы демонстрируете, что downside вашего эксперимента ограничен.
Этот подход снимает страх перед затратами. Но чтобы создать мотивацию действовать сейчас, нужен еще один элемент - Цена промедления (Cost of Delay). Она показывает, во сколько обходится компании бездействие. Давайте разберем, как это работает.
Расскажу на реальном примере, как я использовал этот подход для запуска продкута по подбору косметики на основе селфи - Vichy SkinConsult AI (про него писал тут).
У L’Oréal Paris уже был успешный кейс с AR-примеркой макияжа, который поднимал конверсию в покупку на +1 п.п. Гипотеза была простой: персонализированный подбор уходовой косметики даст сопоставимый эффект за счёт снижения неопределённости выбора для покупателя.
Шаг 1. Считаем цену промедления (Cost of Delay)*
*все приведённые цифры являются гипотетическими и служат исключительно для иллюстрации
Мы задали себе вопрос: «Сколько денег компания теряет каждую неделю, пока эта фича не запущена?»
Формула расчета: Цена промедления в неделю = (Годовые визиты × Прирост конверсии × Средний чек × Валовая маржа) ÷ 52 недели
Наши цифры для одного ключевого рынка (Франция):
• Годовые визиты: 1 500 000
• Ожидаемый прирост конверсии (uplift): +1 п.п. (0.01)
• Средний чек (AOV): €35
• Валовая маржа: 40% (0.4)
Считаем потенциальную дополнительную маржу в год:
1,500,000×0.01×€35×0.4=€210,000 в год.
Теперь переводим это в цену промедления:
€210,000÷52 недели≈€4,000 в неделю.
Всего у нас было около 50 сайтов по всему миру. Мы консервативно предположили, что как минимум 10 из них имеют сопоставимый трафик и потенциал. Поскольку технология легко масштабировалась, общая цена промедления для ключевых рынков составляла уже €40,000 в неделю.
Шаг 2 в следующем посте.
Код ценности.
Знакомая ситуация? У вас есть гипотеза, способная принести компании миллионы, но на ее проверку не выделяют бюджет. Вы слышите от руководства: «Сначала покажите P&L», но о каком P&L может идти речь, если это всего лишь предположение на самом раннем этапе, без единого подтвержденного сигнала?
Это классический замкнутый круг: чтобы получить бюджет, нужен бизнес-кейс, а чтобы собрать данные для реалистичного бизнес-кейса, нужен бюджет.
Так как же выйти из этого тупика, не придумывая P&L из воздуха? Нужно понять, что на самом деле пугает финансового директора. Это не неопределенность как таковая, а неограниченные риски (unlimited downside). А значит, наша главная задача - показать, как мы будем этими рисками управлять.
Поэтому, когда вы просите «денег на исследование», вы неявно предлагаете взять на себя бесконтрольный риск. Но когда вы предлагаете небольшой, контролируемый пилот с четкими критериями остановки, вы демонстрируете, что downside вашего эксперимента ограничен.
Этот подход снимает страх перед затратами. Но чтобы создать мотивацию действовать сейчас, нужен еще один элемент - Цена промедления (Cost of Delay). Она показывает, во сколько обходится компании бездействие. Давайте разберем, как это работает.
Расскажу на реальном примере, как я использовал этот подход для запуска продкута по подбору косметики на основе селфи - Vichy SkinConsult AI (про него писал тут).
У L’Oréal Paris уже был успешный кейс с AR-примеркой макияжа, который поднимал конверсию в покупку на +1 п.п. Гипотеза была простой: персонализированный подбор уходовой косметики даст сопоставимый эффект за счёт снижения неопределённости выбора для покупателя.
Шаг 1. Считаем цену промедления (Cost of Delay)*
*все приведённые цифры являются гипотетическими и служат исключительно для иллюстрации
Мы задали себе вопрос: «Сколько денег компания теряет каждую неделю, пока эта фича не запущена?»
Формула расчета: Цена промедления в неделю = (Годовые визиты × Прирост конверсии × Средний чек × Валовая маржа) ÷ 52 недели
Наши цифры для одного ключевого рынка (Франция):
• Годовые визиты: 1 500 000
• Ожидаемый прирост конверсии (uplift): +1 п.п. (0.01)
• Средний чек (AOV): €35
• Валовая маржа: 40% (0.4)
Считаем потенциальную дополнительную маржу в год:
1,500,000×0.01×€35×0.4=€210,000 в год.
Теперь переводим это в цену промедления:
€210,000÷52 недели≈€4,000 в неделю.
Всего у нас было около 50 сайтов по всему миру. Мы консервативно предположили, что как минимум 10 из них имеют сопоставимый трафик и потенциал. Поскольку технология легко масштабировалась, общая цена промедления для ключевых рынков составляла уже €40,000 в неделю.
Шаг 2 в следующем посте.
Код ценности.
🔥9❤4
2/2 Цена промедления или как получить бюджет на эксперименты
Шаг 1 - тут.
Шаг 2. Идем к финдиректору с анализом рисков
С этой цифрой мы пришли к нашему CFO. Наш питч строился не на обещаниях, а на управлении риском:
Цена бездействия: «Предположим, мы решим ничего не делать. Если через 6 месяцев (26 недель) мы поймем, что конкуренты нас обогнали и мы были неправы, к тому моменту компания недополучит €1,04 млн потенциальной маржи (26 недель×€40k).»
Ценность информации: «По нашему опыту, ранние проверки гипотез (Discovery) снижают риск такой стратегической ошибки на 20–30%. Возьмем среднерыночную оценку в 30%.»
Экономическая выгода от исследования: «Таким образом, проверка гипотезы сейчас "спасает" компанию от потенциальных потерь на сумму €312,000 (30% от €1.04 млн). Это и есть экономическая ценность нашего исследования.»
Как итог: бюджет на первые проверки был одобрен. Мы не продавали «прекрасное будущее», мы продавали способ дешево и быстро снизить дорогостоящий стратегический риск.
Ваш план действий
✔ Говорите на языке финансов. Вместо «исследование» используйте «управление риском», вместо «потенциал» - «цена бездействия».
✔ Создавайте срочность. Рассчитанная цена промедления в неделю (€40k в нашем случае) - это мощный аргумент, который заставляет действовать.
✔ Просите не бюджет, а «страховой сертификат». Маленькая инвестиция сейчас - это страховка от многомиллионных потерь в будущем.
✔ Показывайте план с kill-критериями. Это доказывает, что вы контролируете риски и не собираетесь тратить деньги впустую.
Ставьте 🔥 и сохраняйте, если было интересно.
Если наберется 20 огоньков, поделюсь своим фреймворком, как ограничивать убытки пилота и масштабировать продукт по сигналам.
Удачи в переговорах! 🚀
Код ценности.
Шаг 1 - тут.
Шаг 2. Идем к финдиректору с анализом рисков
С этой цифрой мы пришли к нашему CFO. Наш питч строился не на обещаниях, а на управлении риском:
Цена бездействия: «Предположим, мы решим ничего не делать. Если через 6 месяцев (26 недель) мы поймем, что конкуренты нас обогнали и мы были неправы, к тому моменту компания недополучит €1,04 млн потенциальной маржи (26 недель×€40k).»
Ценность информации: «По нашему опыту, ранние проверки гипотез (Discovery) снижают риск такой стратегической ошибки на 20–30%. Возьмем среднерыночную оценку в 30%.»
Экономическая выгода от исследования: «Таким образом, проверка гипотезы сейчас "спасает" компанию от потенциальных потерь на сумму €312,000 (30% от €1.04 млн). Это и есть экономическая ценность нашего исследования.»
Финальный аргумент: «Мы не просим €312k. Мы считаем, что инвестировать в проверку этой гипотезы до этой суммы - рационально. Но для начала нам нужна лишь небольшая часть, своего рода "страховая премия". Мы просим €20k на ключевой эксперимент длительностью 4 недели, чтобы проверить основной риск и получить первые данные.»
Как итог: бюджет на первые проверки был одобрен. Мы не продавали «прекрасное будущее», мы продавали способ дешево и быстро снизить дорогостоящий стратегический риск.
Ваш план действий
✔ Говорите на языке финансов. Вместо «исследование» используйте «управление риском», вместо «потенциал» - «цена бездействия».
✔ Создавайте срочность. Рассчитанная цена промедления в неделю (€40k в нашем случае) - это мощный аргумент, который заставляет действовать.
✔ Просите не бюджет, а «страховой сертификат». Маленькая инвестиция сейчас - это страховка от многомиллионных потерь в будущем.
✔ Показывайте план с kill-критериями. Это доказывает, что вы контролируете риски и не собираетесь тратить деньги впустую.
Ставьте 🔥 и сохраняйте, если было интересно.
Если наберется 20 огоньков, поделюсь своим фреймворком, как ограничивать убытки пилота и масштабировать продукт по сигналам.
Удачи в переговорах! 🚀
Код ценности.
🔥15❤4