🚩В 2025 году нас ждет много крутых мероприятий, где можно обменяться опытом, расширить горизонты и узнать о самых актуальных трендах в индустрии. 😊

Вот список крупных продакт-мероприятий, которые стоит занести в календарь:👇

1️⃣Product Focus Club 2025 – событие для глубокого погружения в стратегии создания и развития продукта. Здесь обсуждаются реальные кейсы и делятся опытом ведущих экспертов.

2️⃣ProductConf – конференция, где продуктовые менеджеры узнают о передовых методах, новинках управления продуктами и практических инсайтах.

3️⃣PeopleSense – мероприятие с акцентом на человеческий фактор в бизнесе: обсуждение создания эффективных команд и лидерства в продуктовом управлении.

4️⃣ProductCamp Весна 2025 – интерактивный форум, где участники сами формируют повестку дня, проводят воркшопы и открытые дискуссии.

5️⃣Управление продуктом 2025 – всероссийский форум профессионалов, объединяющий лучших специалистов для обмена опытом и обсуждения актуальных трендов.

6️⃣Tech Week – неделя технологических инноваций, где демонстрируются кейсы, сочетающие продуктовый опыт и IT-разработки.

7️⃣Bias Conf 25 – конференция, посвящённая анализу когнитивных искажений, влияющих на принятие решений в продуктовой сфере, и методам их преодоления.

8️⃣Летний ProIT Fest 2025 – фестиваль, объединяющий IT и продакт-сообщества, где летняя атмосфера сочетается с интенсивным обменом знаниями.

9️⃣Big Data и AI Day 2025 – день, посвящённый роли аналитики данных и искусственного интеллекта в современном продуктовом менеджменте.

🔟Ural Digital Weekend 2025 – уральское событие для цифровых энтузиастов, где обсуждают тренды в развитии цифровых продуктов и стартапов.

И еще несколько мероприятий👇
DUMP – дополнительное мероприятие, которое обещает быть настоящей площадкой для обмена инновационными идеями и свежими кейсами, объединяя специалистов по цифровым технологиям и продукт-менеджменту.

IT-Link 2025 Весна - IT-конференция в Чебоксарах, где собираются более 40 профессиональных спикеров, сотни участников, чтобы обсудить актуальные вопросы и поделиться опытом в сфере IT индустрии

✖Не начинайте стартап, пока не провели исследование

Сегодня выступаю в НИУ ВШЭ на сессии стартапов. О чем расскажу? О том, почему нельзя запускать стартап без полноценного процесса исследования😊

Почему исследование — ключ к успеху?

В стартапах процесс изучения рынка часто сводится к интуитивным решениям. Команда увлекается идеей, быстро берётся за её реализацию и... сталкивается с провалом. Почему? Потому что не были учтены важные аспекты:

🟡Аналитика рынка: насколько рынок свободен, его объём и динамика.
🟡Анализ потребностей: чего хотят клиенты и готовы ли платить за решение?
🟡Анализ конкурентов: кто уже есть на рынке, как они работают и что можно сделать лучше?
🟡Глубинные интервью и кастдев: проверка гипотез на реальных клиентах.
🟡Тестирование гипотез: создание прототипов и проверка спроса.

❗Игнорируя эти этапы, стартапы тратят ресурсы впустую. Даже крупнейшие компании сталкиваются с провалами. Запустили новый продукт — где он через год? В 80% случаев — нигде.

Как мы подходим к этому в компании?

Мы создали отдельную команду New Business, которая работает как внутренний инкубатор. Её задача — не просто придумывать идеи, а проверять их на прочность и создавать новые продукты. Мы:
🔘 Анализируем рынки (российский и зарубежный)
🔘 Общаемся с клиентами (минимум 50 интервью перед запуском)
🔘 Проверяем тренды и конкурентную среду
🔘 Отбираем только жизнеспособные гипотезы

Если продукт не окупится — мы его не запускаем. Это экономит десятки миллионов рублей и снижает риски⭐

Как помогают Discovery-команды?

Чтобы процесс исследования был максимально эффективным, мы используем Discovery-команды. Это небольшие группы специалистов, которые проводят полный цикл проверки идей в своих продуктах. В команде есть:

*⃣Продуктовый менеджер
*⃣Менеджер проекта
*⃣Финансовый аналитик
*⃣Аналитик клиентских потребностей
*⃣UX-аналитик
*⃣Эксперт по стратегическому анализу
*⃣Конкурентный аналитик
*⃣Аналитик данных
*⃣Бизнес-аналитик

Эти роли могут распределяться между несколькими людьми, но каждая из них критически важна. Такой подход позволяет не просто проверять гипотезы, а делать это быстро и с высокой точностью.

Почему это важно для любого стартапа?

Без исследования стартап строится на догадках. Вы тратите месяцы, нанимаете команду, вкладываете деньги, а потом оказывается, что продукт никому не нужен. Лучший момент, чтобы понять это — до запуска, а не через 8-9 месяцев, когда ресурсы уже сожжены🤪

Поэтому главный совет: прежде чем делать продукт, проводите исследование

На прошлой неделе выступал в ВШЭ на сессии «Стартапы», обсуждали успехи и провалы молодых команд. Рассказывал про свой опыт, и в ходе выступления сделал акцент: CustDev — ключевая часть создания продукта.

Интересно, что после моего выступления спикеры не раз возвращались к этой теме — но в формате:

«Да, мы проводили CustDev: позвонили, нам позвонили, провели опрос — особо ничего не дало».

И вот тут начинается проблема🙃
CustDev — это не “созвониться” и спросить: “вам такое надо?”
Это не “у нас было 1000 входящих, мы закинули им опрос”.
Это не “наш founder показал идею друзьям, они сказали вау, и мы пошли пилить”.

Нет. Это не CustDev. Это самоспокойствие.😕

Настоящий CustDev — это когда ты идёшь не подтвердить, а опровергнуть свою идею. Когда ты слушаешь, а не продаёшь. Когда ты фиксируешь инсайты, структурируешь ответы и готов признать, что твой продукт никому не нужен.

Это метод. Это структура. Это исследование боли, контекста и реальных потребностей.
Я делю CustDev на два ключевых блока:

1️⃣ Глубинное интервью.
Минимум 40 минут. Только открытые вопросы. Лезем в повседневность клиента: чем он живёт, что делает, где у него фрустрация, где костыли. Учимся правильно формулировать вопросы, искать настоящую ЦА, отсеивать ложные боли.
И главное — не пытаемся продать продукт в этот момент. Только понять.

2️⃣ Решенческое интервью.
На основе первого этапа строим CJM, делаем набросок UX/UI, собираем прототип и возвращаемся к тому же клиенту.
И тогда уже спрашиваем:

“Вот решение. Закрывает твою боль? Готов платить? Подписываем договор?”

✔️Если да — круто. Значит, ты действительно попал в суть.
✖️Если нет — нестрашно. Значит, идёшь и переделываешь. Потому что теперь у тебя есть данные.

Проблема в том, что большинство проводят CustDev просто ради галочки. Чтобы подтвердить идею, а не чтобы её проверить. А потом удивляются:

“Не взлетело…”

Так не взлетает, потому что копать лень. Потому что просто “пообщались”.

А CustDev — это не soft skill. Это наука. И она решает судьбу продукта.
Если на эти артефакты все будут закрывать глаза, а просто “делать, потому что founder захотел” — стартап в 9 из 10 случаев развалится. Да, бывают исключения. Но это как серфинг: поймал волну — класс, не удержал — смыло.

Я и сам раньше так делал. Бежал с горящими глазами делать продукт, собирать команду, строить. А потом — бац. Ни о чём.🙃
С опытом понял: сначала аналитика идеи, потом продукт.

Что такое AARRR и зачем это знать, даже если ты не аналитик👻

Один из самых простых и рабочих фреймворков в продуктовой аналитике — это AARRR. Да-да, тот самый «пиратский» фреймворк.
Расшифровывается просто:
Acquisition → Activation → Retention → Referral → Revenue

Он помогает структурно смотреть на воронку продукта: от того, как ты привлёк пользователя, до того, как ты на нём зарабатываешь.😊
Казалось бы — базовая штука. Но если ты серьёзно работаешь с продуктом или бизнесом, то быстро понимаешь:
проблемы с Retention нельзя лечить рекламой,
Referral не работает без Retention,
а Revenue вообще ничего не значит, если Activation — дно.🧐

И вот тут всплывает важный момент:
🟡AARRR — это лишь один из инструментов. Есть и другие: RARRA, HEART, Hook Model, продуктовые метрики, когортный анализ, юнит-экономика и куча других подходов.

Все они помогают отвечать на главный вопрос:
Где мы теряем деньги и пользователей — и что с этим можно сделать?

▶️И вот тут тебе либо нужен аналитик, который умеет всё это руками, либо самому прокачивать насмотренность.
▶️Если второе — есть свежий, толковый канал от коллеги, с которым мы пересекались в ряде проектов. Без инфобиза, без воды, только по делу.

Влад 5+ лет в аналитике, сейчас работает ведущим продуктовым аналитиком в Wildberries. До этого — банки, фуд, еком.
Делится тем, как через данные реально влияет на бизнес: от стартапов до корпораций. Канал только начал развиваться, но уже даёт пищу для ума.🔥

Если хочешь разбираться в данных не по верхам, а как это работает в живом бизнесе — рекомендую Data & Growth.
Пока он только для своих — и в этом кайф⚡

Ребята, если есть желающие, присоединяйтесь ⚡️

Я обещаю, что буду оценивать объективно, все вопросы на телефон 🙃

🤪 Ладно, шутки шутками, а проект интересный. Можно показать свои сильные скиллы и заявить о себе🔥

✏️AI и юристы: враги или напарники?

AI сейчас лезет во все сферы — быстро, агрессивно, в некоторых местах топорно, но уже без шансов откатиться назад. LegalTech — не исключение.
И вот тут пропиарю нашу компанию ПравоТех — мы как раз на стыке юриспруденции и технологий.

В процессе CustDev слышим одну и ту же боль:
✖️ “AI заменит юристов”
✖️ “AI работает плохо, только мешает”

Скажу прямо: AI — это не замена. Это помощник.
✔️Да, юристу он не конкуренция (пока), но вот черновик документа на 80% выдать за минуту, а не за 3 дня — легко.
✔️Да, всё надо перепроверять — именно поэтому мы делаем свою модель, без галлюцинаций и на актуальных данных.

Про качество? Ну а что, у всех идеальные релизы?😆 Технологии растут через итерации. AI — не магия, а инструмент. Как ты его используешь — так он и работает.

Кстати, суды тоже не остались в стороне.
В Госдуму планируют внести законопроект об использовании ИИ в судопроизводстве.
И меня пригласили коротко прокомментировать для Pravo.ru — что это значит, куда катимся и почему это нормально.
🆕 Вот интервью: читать на pravo.ru

✔️Discovery больше не 3 месяца. Discovery — это 3 часа.

Ещё пару лет назад, если ты говорил «мы в фазе Discovery», это почти автоматически значило:
🟡 2-3 месяца ресёрча,
🟡 много звонков,
🟡 конкурентка,
🟡 гипотезы,
🟡 кастдевы,
🟡 Создание roadmap & CJM,
– и ещё что-нибудь для инвестора на десерт🙂

Плюс — не забываем роли.
Раньше под это нужен был аналитик рынка, аналитик конкурентов, финансист. В стартапах, конечно, всё это в одном фаундере или продукте. Но выгорал он тоже за троих☹️

Сейчас закрываю Discovery за 2–3 часа.
Ну ладно — всё кроме CustDev. Это пока что вне зоны автоматизации. Хотя и здесь AI уже дышит в затылок.
Всё потому, что AI — это не просто «инструмент». Это новая инфраструктура для продукта.
Теперь у тебя под рукой:
✔️ AI-аналитик рынка,
✔️ AI-конкурентный ресёрчер,
✔️ AI-финансовый помощник,
✔️ AI-дизайнер,
✔️ AI-прототипировщик.

Всё это — твои ассистенты, которых не надо нанимать, онбордить, координировать.
✏️Ты ставишь задачу — и получаешь результат, который раньше собирал неделями.

Discovery стал не этапом, а режимом работы.
〰️Ты можешь проверять гипотезы каждый день.
〰️Ты можешь собирать CGM, придумывать решения, валидировать рынок и даже запускать продукты без разработчика на стадии MMP. MVP — тоже, если это не финтех или ракета в космос.

Это не просто экономия времени.
👆Это новая скорость.
👆Это новый темп рынка.

AI меняет не профессии — он меняет доступ к действию.
Кто умеет этим пользоваться — будет быстрее, гибче и сильнее, а за рекомендациями в личку👤

👆Окей, Discovery теперь 3 часа вместо 3 месяцев.
А как реально это делать шаг за шагом через AI?
Продолжим предыдущий пост✔️

Давайте соберу рабочую схему на практике — с примерами промптов и инструментов.

Сразу скажу: промпт — это только старт. Первый ответ от AI — это черновик.
Дальше надо уточнять: «Разбей сегменты», «Приведи примеры», «Дай цифры».
Хотите реальный уровень? Подгружайте в GPT статьи, отчёты, кейсы и прям ставьте акцент: «работай на основе этих данных».
Discovery через AI — это итерация. Чем точнее вопросы — тем сильнее результат.

Шаг 1. Понимаем рынок
Что узнать: объем рынка, тренды, боли клиентов.
🟡Промпт:
"Ты бизнес-аналитик в [индустрия]. Дай TAM/SAM/SOM, топ-5 болей клиентов, тренды 2024, список конкурентов. Ответ — структурированно."
🔘Где проверять:
GPT-4 / Claude 3 / Perplexity AI (особенно хорош для свежих источников).

Шаг 2. Анализируем конкурентов
Что нужно: кто на рынке, чем хороши/плохи, где слабые места.
🟡Промпт:
"Сравни 5 конкурентов в [ниша]: плюсы, минусы, УТП, каналы привлечения."
🔘Где делать:
GPT-4 + поисковики через Perplexity или даже через Bing AI (ищет в реальном времени).

Шаг 3. Строим Customer Journey Map (CGM)
Что делаем: путь клиента от боли к решению.
🟡Промпт:
"Построй CGM для клиента, который решает проблему [описать проблему]: шаги, задачи, барьеры, эмоции."
🔘Где делать:
GPT-4 для текста + FigJam или Miro для визуализации карты.

Шаг 4. Формируем гипотезы
Что нужно: реальные проблемные гипотезы + гипотезы решений.
🟡Промпт:
"Сгенерируй 5 гипотез проблем + 5 решений для боли [описание], оцени эффекты и риски."
🔘Где оформлять:
GPT-4 → сразу в Notion / Coda — удобно структурировать в бэклог.

Шаг 5. Подготовка к CustDev
Что нужно: не навести клиента на ответ, а раскопать реальные боли.
🟡Промпт:
"Напиши 10 открытых вопросов для глубинного интервью по теме [описание проблемы], плюс 3 для проверки решений."
🔘Где проводить:
Google Meet + записи в Fireflies AI для автоматической расшифровки и тегирования болей.

Шаг 6. Прототипирование продукта
Что делаем: простую версию сайта, приложения или решения.
🟡Промпт:
"Сгенерируй структуру лендинга для решения проблемы [описание боли], с акцентом на ценностное предложение и CTA."
🔘Где собирать:
Для сайтов — v0.dev
(через прямую генерацию кода из GPT, минимальная доработка руками)
Для приложений — через генерацию скелета React/Next.js в GPT-4 Turbo, потом допилить в любом low-code или прямо на v0.dev.

Шаг 7. Кодинг на старте
Что можно: собрать базовый прототип руками AI.
🟡Промпт для GPT:
"Сгенерируй код страницы на Next.js (или React) для лендинга продукта по теме [описание продукта], с базовым UI."
🔘Как использовать:
Полученный код кидаешь в [v0.dev] — дорабатываешь без необходимости быть full-stack разработчиком.
Или сразу через Replit / Vercel для быстрой публикации.

🌟 Итог:
Discovery теперь — это не сложный забег на полгода.
Это чёткий маршрут, который ты можешь пройти за день-два с правильным AI-набором.

Что такое Outcome-Driven Roadmap?🗺

В классическом roadmap фокус на фичах: "что сделаем в этом квартале".
В outcome-driven подходе — на цели: "что хотим изменить и зачем".
Классика — это список задач, оторванных от результата.
Outcome-roadmap — это инструмент, чтобы команда работала на конкретный сдвиг метрик и поведения пользователей.

Выходит логика работы следующая:
Сначала:
1️⃣какая цель
2️⃣какую метрику хотим сдвинуть
3️⃣какую проблему у клиента решаем
4️⃣какие есть гипотезы
5️⃣и только потом — какие фичи могут это закрыть

🔜Вот пример.
Не “сделаем пуши”, а:

У нас просадка retention — пользователи не возвращаются.
Возможно, они не понимают выгоду. Пробуем напомнить через push и блок ‘что вы сэкономили.

Вот это работает. И с командой, и с инвесторами, и с пользователем в итоге.

Outcome-подход:
🟢помогает приоритизировать
🟢даёт команде фокус
🟢показывает, какие фичи реально что-то меняют (а какие — просто шум)

👇Почему системное тестирование гипотез — ключ к успеху

«Без экспериментов вы просто угадываете, что нужно вашим клиентам»

🧐 Проблема «угадать или провалиться»

Многие команды запускают продукт на основе «интуиции» и страдают от низкой конверсии и долгих сроков разработки.

😕По статистике 70 % стартапов не находят product–market fit из-за несистемного подхода к проверке идей.

Научный подход в бизнесе

🟡Гипотеза — чёткое утверждение «Если мы предложим X, то пользователи сделают Y».
🟡Эксперимент — быстрый и дешёвый MVP: лендинг, анкета, даже роль «волшебника за кулисами».
🟡Анализ — собрали данные (конверсия, лиды, qualitative feedback).
🟡Решение — GO / REFRAME / KILL.

🔜 Кейс-пример
Компания запускает сервис заказа готовой еды. Вместо разработки приложения сделали лендинг с описанием и кнопкой «Зарегистрироваться». За неделю получили 500 кликов и 50 предварительных заявок на платную подписку — сигнал «Desirability» подтверждён, можно двигаться дальше.

📌Глубокий разбор Experiment Card

«Документируй всё, чтобы учиться и масштабировать»

Что такое Experiment Card?
Это чёткая «карточка» эксперимента с пятью полями:

1⃣Гипотеза — «Мы верим, что…»
2⃣Метрика успеха — конкретная цифра (например, ≥10 % конверсия).
3⃣Метод — описание эксперимента (лендинг, интервью, прототип).
4⃣Срок — когда завершить (обычно 1–2 недели).
5⃣Решение — критерии GO/REFRAME/KILL.

📎Зачем это нужно?

🟡Однозначность: все участники знают, что тестируется и как оценивать.
🟡История: документ — база знаний для будущих команд и инвесторов.
🟡Скорость: чёткие рамки экономят время и бюджет.

✏Пример заполнения

Гипотеза: «Если мы предложим персональные планы питания, ≥15 % пользователей оформят подписку».

🔘Метрика: конверсия лендинга ≥15 %.
🔘Метод: A/B-тест двух вариантов описания плана.
🔘Срок: 10 дней.

Решение:

🟡GO: ≥15 %
🟡REFRAME: 8–15 % (изменить описание)
🟡KILL: <8 %

▶Совет: храняте карточки в общем канбане — легко отслеживать прогресс и «зависшие» эксперименты.

📎Можно часами читать статьи и смотреть вебинары, но настоящего прорыва добиваются те, кто обменивается опытом вживую и разбирает реальные кейсы. Практика и живой нетворкинг — вот что действительно прокачивает навыки продукт-менеджера!

⚡️Поэтому приглашаю вас на «Управление продуктом 2025 — Всероссийский форум профессионалов product management’а», где я сам буду на всех треках и буду рад познакомиться и обсудить с вами самые горячие темы отрасли:

🔥 В программе форума:

🟢Как определить правильные цели и выбрать метрики для оценки эффективности продукта?
🟢Как адаптировать стратегии продвижения под постоянно меняющиеся тренды?
🟢Какие риски и ограничения стоит учитывать при выходе на международный рынок?
🟢Как найти подходящую модель монетизации для вашего продукта?
🟢Как внедрение ИИ трансформирует процессы и какие риски стоит учитывать?
🟢Как защитить данные и контролировать использование ИИ в управлении продуктом?
🟢Как измерять успех продукта в разных отраслях?
🟢Как находить ресурсы и инструменты для проверки идей без дополнительного финансирования?
🟢Как привлечь, нанять и удержать лучших продакт-менеджеров?

🙂 Фишки мероприятия:
🟡30 практических кейсов и 30+ выступлений от экспертов Яндекса, Ozon, Ростеха, Газпром-Медиа и других
🟡Разбор метрик, монетизации, масштабирования и внедрения ИИ
🟡Живые дискуссии, сессии вопросов и ответов, нетворкинг с коллегами со всей России
🟡Видеозапись всех выступлений в подарок каждому участнику

Жду встречи😊
📅 28–30 мая 2025
📍 Москва, Suschevsky by Safmar
✏️ Регистрация и программа