Проект выходного дня — Justpaste
Запустил в интернетах очень скромный некоммерческий проект для быстрой и удобной публикации текстов и программного кода в сети, чтобы ими можно было просто поделиться с коллегами, друзьями. Назвал его Justpaste.
Написан на Python + PostgreSQL, исходный код хранится на GitHub, с помощью GitHub CI/CD деплоится на машинки в Yandex Cloud. Благодаря коллегам из Яндекс Облака, крутятся (пока) бесплатно, а благодаря коллегам из Практикума — на сайте есть пара симпатичных иллюстраций. Есть подсветка синтаксиса, public и private публикация. В ближайшее время добавлю расширения для Chrome/ Safari браузеров.
Запустил в интернетах очень скромный некоммерческий проект для быстрой и удобной публикации текстов и программного кода в сети, чтобы ими можно было просто поделиться с коллегами, друзьями. Назвал его Justpaste.
Написан на Python + PostgreSQL, исходный код хранится на GitHub, с помощью GitHub CI/CD деплоится на машинки в Yandex Cloud. Благодаря коллегам из Яндекс Облака, крутятся (пока) бесплатно, а благодаря коллегам из Практикума — на сайте есть пара симпатичных иллюстраций. Есть подсветка синтаксиса, public и private публикация. В ближайшее время добавлю расширения для Chrome/ Safari браузеров.
19👏4
Python скрипт для анализа вакансий на HeadHunter
Написал парсер вакансий на HeadHunter и построил аналитику по вакансиям менеджера продукта. Парсер строит визуализацию по грейдам, нанимающих компаниям, городам, необходимым навыкам и зарплатным вилкам. Код выложил в открытый доступ в виде Google Colab, его можно быстро и просто адаптировать под парсинг любой профессии.
А для будущих и настоящих продакт-менеджеров – опубликовал отчет со свежей аналитикой в своем блоге.
Написал парсер вакансий на HeadHunter и построил аналитику по вакансиям менеджера продукта. Парсер строит визуализацию по грейдам, нанимающих компаниям, городам, необходимым навыкам и зарплатным вилкам. Код выложил в открытый доступ в виде Google Colab, его можно быстро и просто адаптировать под парсинг любой профессии.
А для будущих и настоящих продакт-менеджеров – опубликовал отчет со свежей аналитикой в своем блоге.
16🔥5
Пошаговый план проведения ретроспективы
Ретроспектива — групповая рефлексия, инструмент непрерывного процесса совершенствования и культурных изменений в команде. Но, чаще мы слышим про «ретро» в контексте некоторого мероприятия в конце спринта разработки. Однако, большинство команд не придерживается ни scrum, ни итеративного подхода в создании it продуктов. Но это не повод отказываться ни от саморефлексии, ни от групповой рефлексии при достижении заданных проектных майлстоунов.
Пошаговый план и шаблон проведения ретро для команды 10+ человек описан в моем блоге.
Ретроспектива — групповая рефлексия, инструмент непрерывного процесса совершенствования и культурных изменений в команде. Но, чаще мы слышим про «ретро» в контексте некоторого мероприятия в конце спринта разработки. Однако, большинство команд не придерживается ни scrum, ни итеративного подхода в создании it продуктов. Но это не повод отказываться ни от саморефлексии, ни от групповой рефлексии при достижении заданных проектных майлстоунов.
Пошаговый план и шаблон проведения ретро для команды 10+ человек описан в моем блоге.
19🔥3
Продуктовая EdTech Теорема #1
«Отсутствие дедлайнов в образовательном курсе ведет к ↑ выручки и ↓ доходимости. И наоборот, наличие дедлайнов ведет к ↓ выручки и ↑ доходимости»
Вот такая простая теорема, которая легко интуитивно выводится и подтверждается менеджерами edTech-компаний. Логичный вывод для будущих учеников любых курсов: в self-paced режиме обучения вероятность дойти до конца курса и получить диплом ниже, так же как и вероятность вернуть деньги за обучение.
И следствие из этой Теоремы:
«В образовательных курсах без дедлайнов число возвратов → 0»
«Отсутствие дедлайнов в образовательном курсе ведет к ↑ выручки и ↓ доходимости. И наоборот, наличие дедлайнов ведет к ↓ выручки и ↑ доходимости»
Вот такая простая теорема, которая легко интуитивно выводится и подтверждается менеджерами edTech-компаний. Логичный вывод для будущих учеников любых курсов: в self-paced режиме обучения вероятность дойти до конца курса и получить диплом ниже, так же как и вероятность вернуть деньги за обучение.
И следствие из этой Теоремы:
«В образовательных курсах без дедлайнов число возвратов → 0»
16👍4❤3🔥3
Свободный университет открывает зимний набор (на 81 курс)
Наблюдаю за Свободным с начала его рождения и внимательно слежу за появлением новых именитых преподавателей, новых курсов, программ и целых направлений. Свободный это место где можно изучать литературу под руководством Дмитрия Быкова, философию искусства вместе с Андреем Великановым, а математику с преподавателями мехмата МГУ.
И для развития навыков менеджмента тоже есть много интересных курсов, например,
· Качественные исследования для маркетинга и бизнеса →
· (Ир)рациональность? Краткое введение в поведенческую экономику →
· Управление дизайном. Как поставить задачу исполнителю и добиться результата →
И много много дургих бесплатных курсов (и некоторых немного платных)
Наблюдаю за Свободным с начала его рождения и внимательно слежу за появлением новых именитых преподавателей, новых курсов, программ и целых направлений. Свободный это место где можно изучать литературу под руководством Дмитрия Быкова, философию искусства вместе с Андреем Великановым, а математику с преподавателями мехмата МГУ.
И для развития навыков менеджмента тоже есть много интересных курсов, например,
· Качественные исследования для маркетинга и бизнеса →
· (Ир)рациональность? Краткое введение в поведенческую экономику →
· Управление дизайном. Как поставить задачу исполнителю и добиться результата →
И много много дургих бесплатных курсов (и некоторых немного платных)
26❤6
Блог сгенерированный ChatGPT
Не смог пройти мимо шума вокруг ChatGPT. Поскармливал в него математичсекие задачи, но робот поломался на простых логических задачках для 5-го класса. Попробовал использовать GPT-3 по назначению: для генерации текстов и сгенерировал целый блог на Wordpress из 300 статей на тему «продакт-менеджмента» на русском языке — ProductBook.ru.
Отмечу, что робот от OpenAI очень даже хорошо справялется с написанием summary объемных текстов. Интересно посмотреть, как поисковые системы будут индексировать такой дешевый сгенерированный контент. На создание (бессмысленных, но часто вполне логичных) текстов ушло 20$ промо бюджета от OpenAI. И пара часов моего времени на поднятие Wordpress и написание скрипта для автоматизации в Google Colab.
· Сгенерированный блог →
· И сам скрипт на Python в Google Colab →
Не смог пройти мимо шума вокруг ChatGPT. Поскармливал в него математичсекие задачи, но робот поломался на простых логических задачках для 5-го класса. Попробовал использовать GPT-3 по назначению: для генерации текстов и сгенерировал целый блог на Wordpress из 300 статей на тему «продакт-менеджмента» на русском языке — ProductBook.ru.
Отмечу, что робот от OpenAI очень даже хорошо справялется с написанием summary объемных текстов. Интересно посмотреть, как поисковые системы будут индексировать такой дешевый сгенерированный контент. На создание (бессмысленных, но часто вполне логичных) текстов ушло 20$ промо бюджета от OpenAI. И пара часов моего времени на поднятие Wordpress и написание скрипта для автоматизации в Google Colab.
· Сгенерированный блог →
· И сам скрипт на Python в Google Colab →
21❤4🔥4
Виртуальная «Трудоголишная»
C 1-го февраля запускаю виртуальную (online) Трудоголишную по средам.
Идею проекта я однажды увидел у Миши Яновича в Facebook и хочу ее позаимствовать с некоторой адаптацией под современный remote-мир, когда все знакомые и друзья поразъехались по разным уголкам мира.
Суть «Трудоголишной» заключается в совместной работе над задачами по методу Pomodoro на протяжении всего дня.
Зачем?
Во-первых, познакомиться с новыми интересными людьми.
Во-вторых, более эффективно расправиться с рабочими задачами за счет совместной поддержки друг-друга.
Как проходит?
9:30–09:50 – знакомимся друг с другом с чашкой кофе и готовим задачи на день в виде стикеров
09:50–10:00 – рассказываем друг другу про задачи на день
10:00–13:00 – работаем 30-минутными интервалами с 5-минутными перерывами
13:00–14:00 – перерыв на обед
14:00–18:30 – продолжаем работу
18:30–19:00 – рассказываем друг другу, что получилось, а что нет
(время московское)
Если хотите по средам поработать вместе в формате виртуальной трудоголишной — напишите мне в личку @zavarov, я расскажу как принять участие и поделюсь ссылкой на подключение.
C 1-го февраля запускаю виртуальную (online) Трудоголишную по средам.
Идею проекта я однажды увидел у Миши Яновича в Facebook и хочу ее позаимствовать с некоторой адаптацией под современный remote-мир, когда все знакомые и друзья поразъехались по разным уголкам мира.
Суть «Трудоголишной» заключается в совместной работе над задачами по методу Pomodoro на протяжении всего дня.
Зачем?
Во-первых, познакомиться с новыми интересными людьми.
Во-вторых, более эффективно расправиться с рабочими задачами за счет совместной поддержки друг-друга.
Как проходит?
9:30–09:50 – знакомимся друг с другом с чашкой кофе и готовим задачи на день в виде стикеров
09:50–10:00 – рассказываем друг другу про задачи на день
10:00–13:00 – работаем 30-минутными интервалами с 5-минутными перерывами
13:00–14:00 – перерыв на обед
14:00–18:30 – продолжаем работу
18:30–19:00 – рассказываем друг другу, что получилось, а что нет
(время московское)
Если хотите по средам поработать вместе в формате виртуальной трудоголишной — напишите мне в личку @zavarov, я расскажу как принять участие и поделюсь ссылкой на подключение.
20🔥7⚡4❤3
Исследование рынка продактов 2023
Сегодня коллеги поделились новым исследованием рынка продактов, и оно выглядит вполне впечатляюще. Проводили его ребята Яндекс Практикума, Product Sense и RevalTheData. И, если вы продакт и близкий к разработке продукта специалист, то стоит выделить время на его изучение.
Некоторые мои выводы:
1. Большая доля (35%) продактов — выходцы из роли проджект-менеджера. Связано это с тем, что IT компании меняются в сторону более гибких процессов и роль менеджеров проектов трансформируется в роль Product Owner'ов, а российский рынок не различает между собой роли PdM и PO.
2. Все еще остается большая волатильность в понимании роли PdM. У 32% респондентов не совпали ожидания от задач при выходе на работу в новой роли.
3. TOP проблем продактов: рутина, слабые руководители, много проектных задач. Эти проблемы подтверждают оба пункта выше.
4. Самая большая сложность в работе — «неопределенность». Здесь хочется сказать «добро пожаловать в менеджмент», ведь в этой профессии неопределенности немного меньше, чем в предпринимательстве.
5. Большая часть продактов активно прокачивает свои навыки и знания. И чем выше грейд, тем выше эта активность.
6. Чеще всего руководители оценивают субъективно результаты работы своих продактов.
7. Высокие зарплаты получают менеджеры, которые хорошо разбираются в исследованиях, в технологиях и в маркетинге одновременно.
· Иисследование и подробный отчет →
· Дашборд с результатами →
· Подборка книг, каналов, подкастов, блогов →
Сегодня коллеги поделились новым исследованием рынка продактов, и оно выглядит вполне впечатляюще. Проводили его ребята Яндекс Практикума, Product Sense и RevalTheData. И, если вы продакт и близкий к разработке продукта специалист, то стоит выделить время на его изучение.
Некоторые мои выводы:
1. Большая доля (35%) продактов — выходцы из роли проджект-менеджера. Связано это с тем, что IT компании меняются в сторону более гибких процессов и роль менеджеров проектов трансформируется в роль Product Owner'ов, а российский рынок не различает между собой роли PdM и PO.
2. Все еще остается большая волатильность в понимании роли PdM. У 32% респондентов не совпали ожидания от задач при выходе на работу в новой роли.
3. TOP проблем продактов: рутина, слабые руководители, много проектных задач. Эти проблемы подтверждают оба пункта выше.
4. Самая большая сложность в работе — «неопределенность». Здесь хочется сказать «добро пожаловать в менеджмент», ведь в этой профессии неопределенности немного меньше, чем в предпринимательстве.
5. Большая часть продактов активно прокачивает свои навыки и знания. И чем выше грейд, тем выше эта активность.
6. Чеще всего руководители оценивают субъективно результаты работы своих продактов.
7. Высокие зарплаты получают менеджеры, которые хорошо разбираются в исследованиях, в технологиях и в маркетинге одновременно.
· Иисследование и подробный отчет →
· Дашборд с результатами →
· Подборка книг, каналов, подкастов, блогов →
26👍6
Универсальный подход к решению тестовых заданий на роль продакта
Решение тестового задания занимает значительно больше времени, чем озвучивают нанимающие-, HR- менеджеры. Тем обиднее, когда кандидаты тратят много времени и сил на работу, продуктовая ценность которой оказывается минимальной.
Часто встречается задания "предложить идеи роста продукта". И к такому типу заданий есть универсальный подход, следование которому покажет продуктовое, логическое и творческое мышление кандидата.
Последовательность шагов:
1. Изучить ЦА продукта. На этом шаге нужно исследовать бизнес или сам продукт через открытые источники информации, например, similarweb, statista, etc. Из этих данных можно собрать общее представление о пользователях продукта, но достаточно точное и правдивое. На твердом фундаменте понятой ЦА будет строиться следующий шаг.
2. Выделить ключевой сегмент ЦА. Описание ЦА, которое получено на 1-м шаге — лишь общее очертание границ для исследования пользователей продукта. А значит нужно выделить конкретные сегменты пользователей, на которые можно будет опираться в дальнейшей работе. Предположите характеристики сегмента, который является А-сегментом в терминологии ABCDX-сегментации. При этом, не имеет значения, какой из фреймворков использовать User Persona's, JTBD, etc. для сегментации. Это дело вкуса или привычки.
3. Описать иерархию метрик. Теперь мы знаем пользователей, для которых создается продукт. Но все еще не знаем как функционирует бизнес и как монетизируется продукт. А значит нужно определить ключевую бизнес-метрику (например, Revenue, GMV) и цепочку связанных с ней продуктовых метрик. Далее мы будем работать над инициативами, которые должны растить продуктовые метрики, и, как следствие, растить бизнес.
4. Придумать 3 гипотезы роста. Самый творческий и важный этап работы, который твердо базируется на выбранном сегменте ЦА и описанных выше метриках. Придумать несколько гипотез для роста ключевой бизнес-метрики через влияние на метрики продукта. Концентрируясь на потребностях пользователей и их целях. Описать можно как в формате гипотез, так и в формате User Stories. Придумать гипотезы роста поможет:
a. Изучение конкурентов.
b. Обсуждение продукта с экспертами (знакомыми?).
c. Изучение отчетов с трендами.
d. Модный способ: спросить GPT-3.
5. Выбрать одну лучшую. Приоритизировать гипотезы методом RICE или простым аналогом. Выбрать самую перспективную и детально ее описать в виде MVP, хорошо, если с простыми макетами.
PROFIT!
Решение тестового задания занимает значительно больше времени, чем озвучивают нанимающие-, HR- менеджеры. Тем обиднее, когда кандидаты тратят много времени и сил на работу, продуктовая ценность которой оказывается минимальной.
Часто встречается задания "предложить идеи роста продукта". И к такому типу заданий есть универсальный подход, следование которому покажет продуктовое, логическое и творческое мышление кандидата.
Последовательность шагов:
1. Изучить ЦА продукта. На этом шаге нужно исследовать бизнес или сам продукт через открытые источники информации, например, similarweb, statista, etc. Из этих данных можно собрать общее представление о пользователях продукта, но достаточно точное и правдивое. На твердом фундаменте понятой ЦА будет строиться следующий шаг.
2. Выделить ключевой сегмент ЦА. Описание ЦА, которое получено на 1-м шаге — лишь общее очертание границ для исследования пользователей продукта. А значит нужно выделить конкретные сегменты пользователей, на которые можно будет опираться в дальнейшей работе. Предположите характеристики сегмента, который является А-сегментом в терминологии ABCDX-сегментации. При этом, не имеет значения, какой из фреймворков использовать User Persona's, JTBD, etc. для сегментации. Это дело вкуса или привычки.
3. Описать иерархию метрик. Теперь мы знаем пользователей, для которых создается продукт. Но все еще не знаем как функционирует бизнес и как монетизируется продукт. А значит нужно определить ключевую бизнес-метрику (например, Revenue, GMV) и цепочку связанных с ней продуктовых метрик. Далее мы будем работать над инициативами, которые должны растить продуктовые метрики, и, как следствие, растить бизнес.
4. Придумать 3 гипотезы роста. Самый творческий и важный этап работы, который твердо базируется на выбранном сегменте ЦА и описанных выше метриках. Придумать несколько гипотез для роста ключевой бизнес-метрики через влияние на метрики продукта. Концентрируясь на потребностях пользователей и их целях. Описать можно как в формате гипотез, так и в формате User Stories. Придумать гипотезы роста поможет:
a. Изучение конкурентов.
b. Обсуждение продукта с экспертами (знакомыми?).
c. Изучение отчетов с трендами.
d. Модный способ: спросить GPT-3.
5. Выбрать одну лучшую. Приоритизировать гипотезы методом RICE или простым аналогом. Выбрать самую перспективную и детально ее описать в виде MVP, хорошо, если с простыми макетами.
PROFIT!
25👍5❤3🏆3🙏2
На написание этой заметки меня вдохновил разговор с одним опытным «коллегой по цеху» (создателем tech продуктов), который глубоко разбирается в разных областях знаний и запустил два стартапа на разных рынках. Про таких пишут — M-shape специалист, полимат. Или в терминологии Богдана Кравцова — баобаб.
Обсуждали мы проблему «Почему после прохождение всех секций на позицию страшего продакт-менеджера, компании не возвращаются с оффером». Камень преткновения оказался в том, что он всегда общался со зрелыми компаниями и зрелыми продуктами с большой активной аудиторией и, которые "вылизаны" до мелочей.
Таким компаниям не нужны полиматы, любой узко заточенный эксперт для них окажется более предпочтителен. Да и полиматам противопоказаны такие компании, отсутвие комплексных задач из разных областей знаний приведет к ближайшему тотальному выгоранию.
Если бы мой знакомый хорошо понимал себя, особенности своего характера (не уверен, что это подходящее слово), то он бы искал другие компании, другие продукты и другие рабочие задачи. Такие, которые микроэкспертам (I-shaped) не по зубум.
Быстрый вывод из этой истории: не стоит поддаваться внешнему давлению / влиянию и отказываться от своих потребностей в решении многогранных кросс-дисциплинарных задач в пользу задач узко направленных.
Для интересующихся:
· YouTube канал Богдана Кравцова →
· Статья про I/T/M-Shape →
Обсуждали мы проблему «Почему после прохождение всех секций на позицию страшего продакт-менеджера, компании не возвращаются с оффером». Камень преткновения оказался в том, что он всегда общался со зрелыми компаниями и зрелыми продуктами с большой активной аудиторией и, которые "вылизаны" до мелочей.
Таким компаниям не нужны полиматы, любой узко заточенный эксперт для них окажется более предпочтителен. Да и полиматам противопоказаны такие компании, отсутвие комплексных задач из разных областей знаний приведет к ближайшему тотальному выгоранию.
Если бы мой знакомый хорошо понимал себя, особенности своего характера (не уверен, что это подходящее слово), то он бы искал другие компании, другие продукты и другие рабочие задачи. Такие, которые микроэкспертам (I-shaped) не по зубум.
Быстрый вывод из этой истории: не стоит поддаваться внешнему давлению / влиянию и отказываться от своих потребностей в решении многогранных кросс-дисциплинарных задач в пользу задач узко направленных.
Для интересующихся:
· YouTube канал Богдана Кравцова →
· Статья про I/T/M-Shape →
25👍8
Друзья, всем привет!
Запускаю новую рубрику посвященную решению интересных кейсов и задач, которые встречаются на интервью на роль руководителя продукта в продуктовые компании.
Задачи будут разделяться на категории по секциям, как это принято в большинстве крупных IT компаний, вот краткое описание секций:
1. Продуктовая секция. Включает задачи по маркетингу, анализу рынка и конкурентов, формированию стратегии, запуску, управлению и масштабированию продуктов.
2. UX / Design секция. Включает задачи по качественным исследованиям, проверке продуктовых гипотез, проведению глубинных интервью; задачи на понимание своих пользователей и их истинных потребностей.
3. Аналитическая секция. Включает задачи по количественным исследованиям и, в целом, по продуктовой аналитике и умению принимать решения на основе данных.
4. Проектная секция. Включает задачи по управлению проектами, задачи на знание классических и гибких методологий разработки, задачи на умение управлять техническими командами. Проектная секция — обязательный этап для кандидатов на роль руководителя продукта в Яндекс.
5. Техническая секция (AA). Ещё одна обязательная секция для руководителей в Яндекс, которая включает задачи на общую компьютерную и техническую грамотность (Computer Science).
В билжайшем посте опубликую первую задачу рубрики 💎
Запускаю новую рубрику посвященную решению интересных кейсов и задач, которые встречаются на интервью на роль руководителя продукта в продуктовые компании.
Задачи будут разделяться на категории по секциям, как это принято в большинстве крупных IT компаний, вот краткое описание секций:
1. Продуктовая секция. Включает задачи по маркетингу, анализу рынка и конкурентов, формированию стратегии, запуску, управлению и масштабированию продуктов.
2. UX / Design секция. Включает задачи по качественным исследованиям, проверке продуктовых гипотез, проведению глубинных интервью; задачи на понимание своих пользователей и их истинных потребностей.
3. Аналитическая секция. Включает задачи по количественным исследованиям и, в целом, по продуктовой аналитике и умению принимать решения на основе данных.
4. Проектная секция. Включает задачи по управлению проектами, задачи на знание классических и гибких методологий разработки, задачи на умение управлять техническими командами. Проектная секция — обязательный этап для кандидатов на роль руководителя продукта в Яндекс.
5. Техническая секция (AA). Ещё одна обязательная секция для руководителей в Яндекс, которая включает задачи на общую компьютерную и техническую грамотность (Computer Science).
В билжайшем посте опубликую первую задачу рубрики 💎
14🔥9❤3
Блиц-задача для разминки из аналитической секции, которую можно встретить на собеседовании в мобильный продукт с большой активной аудиторией.
Задача. Вы продакт популярного мобильного приложения для покупки и чтения цифрового контента. Приложение доступно на двух платформах: iOS и Android.
Вы заметили, что CR (Conversion Rate) в оплату на Android-версии приложения от месяца к месяцу (MoM) падает, а CR в оплату на iOS-версии не меняется. Однако, усредненный CR в оплату по обеим платформам растет.
Как можно объяснить такое поведение усредненного CR?
Решение.Ответить на вопрос поможет знание эффекта в статистике, который называется «Парадокс Симпсона ». Это когда в каждой группе выполняется одно соотношение между данными, а в объединении групп — противоположное. Например, в нашей задаче конверсия в каждой группе (платформе) не растет, а в объединении групп (среднее по обеим платформам) — растет.
Парадокс возникает при некорректном усреднении неконсистентных данных двух групп, т.е. в нашей задаче усредненный CR рассчитан некорректно (иначе мы бы не наблюдали его рост при отсутствии роста CR хотя бы на одной из платформ). Этим и объясняется такое поведение усредненного CR.
В комментариях иллюстрация для большей наглядности с синтетической ситуацией, когда усредненный CR по обеим платформам растет не смотря на падающий CR в Android. Однако, если среднее значение пересчитать с учетом весов (Consistency Average), то оно тоже будет падать.
Задача. Вы продакт популярного мобильного приложения для покупки и чтения цифрового контента. Приложение доступно на двух платформах: iOS и Android.
Вы заметили, что CR (Conversion Rate) в оплату на Android-версии приложения от месяца к месяцу (MoM) падает, а CR в оплату на iOS-версии не меняется. Однако, усредненный CR в оплату по обеим платформам растет.
Как можно объяснить такое поведение усредненного CR?
Решение.
Парадокс возникает при некорректном усреднении неконсистентных данных двух групп, т.е. в нашей задаче усредненный CR рассчитан некорректно (иначе мы бы не наблюдали его рост при отсутствии роста CR хотя бы на одной из платформ). Этим и объясняется такое поведение усредненного CR.
В комментариях иллюстрация для большей наглядности с синтетической ситуацией, когда усредненный CR по обеим платформам растет не смотря на падающий CR в Android. Однако, если среднее значение пересчитать с учетом весов (Consistency Average), то оно тоже будет падать.
10👍5👀3🔥2
Ричард Румельт, «Хорошая стратегия, плохая стратегия»
«Преимущество хорошей стратегии — остальные компании ею не обладают и думают, что у вас ее тоже нет»
В одном популярном сервисе, в котором я работал, для разработки стратегии продукта наняли дорогостоящих сеньор консультантов из BIG-3. Не смотря на вложенные деньги, время и сконструированные воздушные замки, продукт закрылся на стадии раннего MVP.
В другом, не менее известном сервисе, который существует под сильным брендом на растущем (уже нет) рынке, руководители брались за проработку стратегии за несколько часов до ее презентации командам и после к ней практически не возвращались. Когда рынок начал сжиматься после событий 22 года, все планы и прогнозы бизнеса посыпались.
Оба примера противоположны по своей крайности, но их объединяет отсутствие хорошей стратегии на стадии запуска и развития продукта.
Чтобы начать видеть "мягкое" или наоборот "твердое" в стратегии, которую презентует бизнес и самому не опуститься до разработки плохой, можно (а точнее — нужно) начать с прочтения базового труда Ричарда Румельта — «Хорошая стратегия, плохая стратегия».
Читать на Bookmate →
«Преимущество хорошей стратегии — остальные компании ею не обладают и думают, что у вас ее тоже нет»
В одном популярном сервисе, в котором я работал, для разработки стратегии продукта наняли дорогостоящих сеньор консультантов из BIG-3. Не смотря на вложенные деньги, время и сконструированные воздушные замки, продукт закрылся на стадии раннего MVP.
В другом, не менее известном сервисе, который существует под сильным брендом на растущем (уже нет) рынке, руководители брались за проработку стратегии за несколько часов до ее презентации командам и после к ней практически не возвращались. Когда рынок начал сжиматься после событий 22 года, все планы и прогнозы бизнеса посыпались.
Оба примера противоположны по своей крайности, но их объединяет отсутствие хорошей стратегии на стадии запуска и развития продукта.
Чтобы начать видеть "мягкое" или наоборот "твердое" в стратегии, которую презентует бизнес и самому не опуститься до разработки плохой, можно (а точнее — нужно) начать с прочтения базового труда Ричарда Румельта — «Хорошая стратегия, плохая стратегия».
Читать на Bookmate →
12👍3
Шаблоны диаграмм в Google Docs для визуализации данных
Продакты часто выступают с презентациями: провели исследование → делятся результатами; начинается новый квартал → озвучивают цели; закончился квартал / полугодие / год → подводят итоги; etc.
В презентациях часто страдает визуализация данных, поэтому я решил подготовить шаблон в Google Sheets, в котором собрал эталонные примеры диаграмм визуализирующие наиболее встречающиеся продуктовые / бизнесовые / финансовые данные.
G-документ содержит 5 шаблонов:
1. Диаграмма для визуализации объема рынка. Гистограмма показывает выручку за последние 5 лет по годам, а график — темпы роста год к году. Самая простая и понятная визуализация объема рынка в динамике.
2. Диаграмма для визуализации TOP ключевых конкурентов. Кольцевая диаграмма показывающая долю выручки ключевых конкурентов за год.
3. Диаграмма для визуализации роста выручки год к году. Визуализация, которая показывает не только выручку по годам, но и поквартально + изменение выручки год к году.
4. Простая диаграмма для визуализации PnL. Комбинированная диаграмма на которой столбцы с положительными значениями показывают Доходы, столбцы с отрицательными значениями — Расходы. А пунктирный график показывает Прибыль. Просто и наглядно.
5. Детализированная диаграмма для визуализации PnL. В отличии от предыдущего шаблона, включает разбивку Расходов по категориям. Для каждой категории указана доля относительно всех расходов. Менее наглядный вариант, чем предыдущий, но более детализированный.
Забрать Google Docs →
Продакты часто выступают с презентациями: провели исследование → делятся результатами; начинается новый квартал → озвучивают цели; закончился квартал / полугодие / год → подводят итоги; etc.
В презентациях часто страдает визуализация данных, поэтому я решил подготовить шаблон в Google Sheets, в котором собрал эталонные примеры диаграмм визуализирующие наиболее встречающиеся продуктовые / бизнесовые / финансовые данные.
G-документ содержит 5 шаблонов:
1. Диаграмма для визуализации объема рынка. Гистограмма показывает выручку за последние 5 лет по годам, а график — темпы роста год к году. Самая простая и понятная визуализация объема рынка в динамике.
2. Диаграмма для визуализации TOP ключевых конкурентов. Кольцевая диаграмма показывающая долю выручки ключевых конкурентов за год.
3. Диаграмма для визуализации роста выручки год к году. Визуализация, которая показывает не только выручку по годам, но и поквартально + изменение выручки год к году.
4. Простая диаграмма для визуализации PnL. Комбинированная диаграмма на которой столбцы с положительными значениями показывают Доходы, столбцы с отрицательными значениями — Расходы. А пунктирный график показывает Прибыль. Просто и наглядно.
5. Детализированная диаграмма для визуализации PnL. В отличии от предыдущего шаблона, включает разбивку Расходов по категориям. Для каждой категории указана доля относительно всех расходов. Менее наглядный вариант, чем предыдущий, но более детализированный.
Забрать Google Docs →
11🔥7
Инструменты продакта «Mermaid Chart»
Существует класс инструментов для построения диаграмм по текстовому (кодовому) описанию. Обычно их в работе используют архитекторы, разработчики, аналитики, технические писатели для построения технических диаграмм.
Но очень редко используют продакты, проджекты и другие управленцы. Хотя такие инструменты позволяют строить диаграммы Ганта, продуктовые роадмапы, user jorney map, mind map по простому и короткому текстовому описанию.
Один из лучших таких инструментов — [Mermaid], которым удобно строить и поддерживать Product Roadmap. Самое клевое, что Mermaid нативно интегрируется с огромным количеством систем: notion, google-документы, confluence, популярные текстовые редакторы (atom, sublime), etc. [Весь список систем].
Для продактов-гиков 80 lvl: mermaid поддерживает стилизацию через кастомные css. Если не устравивает стиль диграмм «из коробки», то можно поколдовать и сделать лучше хорошего.
И для продактов-гиков 81 lvl: для GPT-4 есть плагин с поддержкой mermaid.
· Редактор →
· Подробная документация →
Существует класс инструментов для построения диаграмм по текстовому (кодовому) описанию. Обычно их в работе используют архитекторы, разработчики, аналитики, технические писатели для построения технических диаграмм.
Но очень редко используют продакты, проджекты и другие управленцы. Хотя такие инструменты позволяют строить диаграммы Ганта, продуктовые роадмапы, user jorney map, mind map по простому и короткому текстовому описанию.
Один из лучших таких инструментов — [Mermaid], которым удобно строить и поддерживать Product Roadmap. Самое клевое, что Mermaid нативно интегрируется с огромным количеством систем: notion, google-документы, confluence, популярные текстовые редакторы (atom, sublime), etc. [Весь список систем].
Для продактов-гиков 80 lvl: mermaid поддерживает стилизацию через кастомные css. Если не устравивает стиль диграмм «из коробки», то можно поколдовать и сделать лучше хорошего.
И для продактов-гиков 81 lvl: для GPT-4 есть плагин с поддержкой mermaid.
· Редактор →
· Подробная документация →
14👍6🔥3❤2