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

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:

• 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

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

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

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.

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

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.

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

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.

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

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.

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

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.

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.

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.

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.

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?

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.

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.»

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.

Напоминаю о нашем кейсе и вашем шансе проявить себя ✨

Осталось совсем немного времени - жду ваши решения в комментариях под этим постом в 20:00 по Москве (пожалуйста, запрограммируйте отправку на 20.00 😉).

Даже если вы сомневаетесь, просто попробуйте! Нет ничего лучше, чем учиться на реальной задаче. Cовременные AI-инструменты могут взять на себя рутину и помочь вам сгенерировать креативные идеи.

Верю в Вас! 🔥🚀

Взгляд на системные проблемы Франции

В прошлый раз я писал о приятной стороне жизни во Франции и ее щедром социальном пакете. Так как набралось 18🔥, как я и обещал, предлагаю рассмотреть менее очевидную сторону этой страны. И наблюдений за 6 лет набралось достаточно.

За фасадом этих гарантий скрывается сложная сеть взаимосвязанных проблем. Ключевое слово для ее описания - поликризис. Это ситуация, когда политика, экономика и социальная сфера вошли в штопор одновременно, и каждая проблема лишь усугубляет остальные.

Работает это как замкнутый круг: государственный долг стремится к 116% ВВП → ожидаемый рост экономики в этом и следующем году составляет всего 0,6%–0,8% → политический паралич, начавшийся с роспуска парламента в 2024 году, мешает реформам → стагнация бьет по социальным услугам.

Вот несколько конкретных примеров этого системного сбоя:

• Медицина. Система здравоохранения, когда-то эталонная, сегодня перегружена. Десятки регионов (около 30% населения) превратились в «медицинские пустыни». Более 6 миллионов человек не имеют постоянного семейного врача. (1)

Я уже перестал обращаться в государственные больницы Парижа. Два последних раза с приступом аллергии я прождал в приёмном отделении по 6 часов безрезультатно. Неудивительно, что их средняя оценка — 1,8/5

• Образование. Французская школа, которая по идее должна давать равные шансы, на деле стала эффективным фильтром, воспроизводящим социальное неравенство. Посмотрите на цифры сами: ребенку из бедной семьи понадобится 6 поколений, или 180 лет, чтобы достичь среднего дохода. Шанс пробиться из 20% самых бедных в 20% самых богатых составляет 9,7%. (2), (3)

• Поддержка семей. Декретный отпуск для матери составляет всего 16 недель - один из самых коротких в Европе. Добавьте к этому хронический дефицит мест в яслях, и вы поймете, почему для многих женщин карьера и материнство становятся почти несовместимыми.(4)

• Жилье. Цены на жилье за последние 20 лет удвоились. Около 4 миллионов человек живут в плохих условиях, а в очереди на соцжилье стоят 2,4 миллиона семей. (5)

• Система, наполняющая бюджет. Ведь все эти проблемы, от перегруженных больниц до неработающих социальных лифтов, упираются в один вопрос: кто на самом деле платит за этот дорогостоящий компромисс? Этот вопрос предлагаю обсудить в следующий раз.

И в совокупе, все эти трудности обнажают еще более глубокий раскол. Франция сегодня разделена. Есть процветающие, глобальные мегаполисы, центры притяжения талантов и капитала. А есть «периферийная Франция» - огромные территории малых городов и бывших промышленных зон, где живет 60% населения, чувствуя себя оторванными от этого успеха. (6), (7)

И здесь мы подходим к главному противоречию французской модели.

Государство выстроило одну из лучших в мире систем перераспределения благ через налоги и пособия. Это тот самый щедрый соцпакет о котором я писал в прошлый раз. Однако это же государство оказалось гораздо менее успешным в создании реального равенства возможностей с самого старта.

В результате, социальная поддержка часто работает как мощное обезболивающее: она смягчает симптомы, но не лечит первопричину.

Именно в этом постоянном напряжении между щедрой поддержкой и дефицитом реальных возможностей и живет современная Франция. Понимание этой ситуации помогает мне трезво смотреть на нее. Не очернять, а диагностировать. Не спорить о симптомах, а обсуждать, как чинить механизмы, от которых зависит долгий и честный рост.

Ставьте 💔, если было интересно. Наберем 15, и напишу свой анализ о первопричине этого кризиса.

Код ценности.

Как убрать «я постараюсь» из команды и собрать систему

Когда мир гудит и дедлайны давят, проще всего потерять фокус. Мне помогает связка: системное мышление, планирование и опора на близких. И ещё - канал моего друга Максима. Это компактная дорожная карта, как оставаться собранным самому и собирать команду.

Мы живём в перегрузе: задачи дробятся, уведомления спорят за внимание, неопределённость стала нормой. В такой среде выигрывает не тот, кто «успевает всё», а тот, кто умеет:
- видеть систему, а не набор разрозненных задач;
- планировать как управление вероятностями, а не угадывание сроков;
- оставаться личностью - говорить «нет» или «не знаю», брать ответственность, не прятаться за формулировки.

Именно это - ключ к устойчивости: меньше хаоса, больше осмысленных результатов.

Про Макса - он системный интегратор и руководитель, муж и отец, который пишет по-деловому и по-человечески. Без воды, с юмором и с практикой, которую можно применять сразу. Ниже два показательных поста.

«Я постараюсь»
Короткая фраза, которая убивает управляемость. Максим разбирает, почему «я постараюсь» = отказ от ответственности, и даёт замену: «я сделаю» плюс честная договорённость о рисках.
Конкретные шаги: оценить загрузку, выделить пробный слот на разведку, вовремя сообщить об изменениях. Выходишь с простым правилом: обязательства формулируем чётко, неопределённость - в процесс, а не в обещание.

«Сделаем за час в течение недели» (про оценку работы)
Оценка работы - это язык доверия между бизнесом и командой. Не «3 дня», а «3 дня с вероятностью и буфером».
Почему это ключевое: одно число - лотерея и срывы; а вероятностная оценка фиксирует допущения, делает риск управляемым и даёт выбор - урезать скоуп, добавить буфер, переставить приоритеты. Из поста вы узнаете как быстро калибровать задачи без гадания и как перевести часы в календарь, чтобы обещания стали планом.

И да, там также живёт фирменный юмор - местами дерзкий, но всегда точный. За пользой приходишь, ради автора остаёшься.

Искренне рекомендую подписаться: руководитель, которому не страшно отдать людей «на прокачку».

#дружескийпиар

С Новым Годом! 🇫🇷

И нет, это не пост по ошибке. Для большинства из нас Новый год - это запах мандаринов, ёлка и бой курантов 1 января. Но если вы спросите француза, когда на самом деле начинается год, он, скорее всего, назовет вам другую дату: 1 сентября.

Это не официальный праздник, и календарь никто не переносил. Это так называемая "La Rentrée"/Возвращение - психологический Новый год, который ощущается гораздо сильнее, чем тот, что в январе. (И еще большинство французы выходят на работу 2го января.)

Что такое La Rentrée? Представьте: август во Франции – это месяц затишья. Страна словно замирает. Отпуска, юг, солнце. А потом наступает сентябрь, и всё пробуждается!
• Школы и университеты открывают свои двери.
• Бизнес и политика возвращаются к активной жизни после летнего перерыва.
• Новые культурные сезоны (театры, выставки, кино) стартуют именно сейчас.
• Многие французы строят новые планы и дают себе обещания не под бой курантов, а именно к началу сентября. "С понедельника начну новую жизнь" по-французски часто звучит как "С Rentrée начну новую жизнь".

Это удивительное явление, когда неофициальная, глубоко укоренившаяся традиция определяет ритм жизни целой нации гораздо сильнее, чем официальные даты. Так что если вы оказались во Франции в сентябре, вы почувствуете эту особую энергию обновления и свежих начинаний!

❤️ - если было интересно.

Желаю остальным продуктивной недели, и поздравляю с Новым Годом всех Парижан 🎊