🖥 50 сервисов за выходные: неожиданное открытие про тарифы SaaS

За выходные я решил протестировать 50 сервисов для анализа рыночных данных. И знаете, что удивило больше всего?
Однообразие тарифных моделей.

Большинство платформ предлагают стандартный набор:

🔘Бесплатный доступ на пару дней с супер ограниченным функционалом.
🔘Потом подписка на 1/3/6/12 месяцев.
🔘Иногда даже просят заплатить 1 рубль, чтобы начать тестовый период, а потом автоматически активируется долгосрочная подписка.

😕Что смутило?

🟡Для быстрого решения задачи большинство тарифов просто неудобны.
🟡Часто не дают даже поверхностно протестировать функционал без оплаты.
🟡А для фрилансеров и малого бизнеса — 3 000 рублей за месяц ради выполнения одной задачи выглядят неразумно.

Но на одном из сервисов я нашел кое-что интересное:
Тариф "1 час".⚡️ Чтобы по быстренькому🙃

Стоимость — всего 70 рублей. И ты сразу можешь решить конкретную задачу, а не переплачивать за месяц использования, который тебе даже не нужен.

✨Почему это работает?

1️⃣ Лид-магнит. Пользователь тестирует, решает свою задачу, закрывает боль и уходит. Но при этом:
Он остаётся довольным, потому что получил выгоду.
Возвращается чаще, чем те, кто покупает тариф на месяц и использует его 1-2 раза.
2️⃣ Финансовая сторона.
Если клиент пользуется тарифом хотя бы 20 часов в месяц, компания получает 1 500 рублей вместо стандартных 3 000 за месячную подписку.
Зато этот клиент точно окупает рекламные расходы и повышает лояльность.
А ещё запускается сарафанное радио: люди любят делиться полезными находками.
3️⃣ Снижение отказов.
Когда у клиента есть барьер в виде большой суммы за подписку, он уходит. А с почасовым тарифом этот барьер исчезает.

Потом я решил капнуть6 что на зарубежном рынке?
На американском рынке почасовые тарифы встречаются в узкоспециализированных SaaS:

▶️Облачные сервисы вроде AWS.
▶️Платформы для анализа данных или API.
▶️Ниши, где клиенты решают задачи краткосрочно.

❗️Чаще используется модель Pay-As-You-Go, где платишь за объём использования (например, количество запросов или обработанных данных).

А есть ли риски?
Да, есть. Почасовая тарификация не подойдёт:

▶️Для сервисов с регулярным или долгосрочным использованием.
▶️Если ваша аудитория — крупные компании с фиксированным бюджетом.
▶️Если вы не готовы к изменению воронки продаж и тестированию новой модели.

⭐️Но если ваш продукт ориентирован на фрилансеров или частных пользователей, тестировать стоит.

Подведём итог:
Если вы видите, что часть клиентов уходит из-за дорогих подписок или сложных тарифов, попробуйте:
1️⃣ Изучить их потребности и причины отказов.
2️⃣ Запустить тест с почасовой или Pay-As-You-Go тарификацией.
3️⃣ Установить разумные лимиты и грамотно распределить функционал между тарифами.

Да, это не универсальный рецепт, но инновационные подходы всегда привлекают внимание. Возможно, это станет вашим решением.

✏️ Как думаете, готовы клиенты в России к таким экспериментам?

⏰Гибридный подход к работе: почему Work-Life Balance уже не работает?

Несколько лет назад Work-Life Balance был на пике: работа строго по графику, личное время — неприкосновенно. Но сейчас, особенно в сферах с высоким уровнем ответственности и творчества, как продакт-менеджмент, этот подход выглядит устаревшим.

🟡 Что изменилось?
1⃣ Технологии сделали нас быстрее.
Согласно исследованию McKinsey, использование современных инструментов автоматизации увеличивает продуктивность на 20–30%. Сегодня ты можешь собрать аналитику, проработать гипотезу и протестировать её за часы, тогда как ещё 5 лет назад это занимало дни или недели.

2⃣ Удалёнка трансформировала подход.
Данные Buffer говорят, что 91% работников, перешедших на удалёнку, чувствуют себя более продуктивными. Это логично: нет офисной рутины, а фокус — только на задачах.
Так же нет траты времени на дорогу, на еду в офисе + походы за кофе и тд.


*⃣Что это дало?

🟡Компания осталась в плюсе: задачи делаются быстрее, качество улучшилось.
🟡Сотрудники начали находить время на собственные проекты, новые идеи и даже обучение.

☕Немного личного. У меня нет желания загонять себя в временные рамки. Мне комфортнее работать во время продуктивности и даже вне неё я ощущаю стремление заниматься различными задачами. Иногда, например, в 23 часа сидишь дома или где-то ещё, вдруг приходит гениальная идея по решению какой-либо проблемы с продуктом – и всё! Втягиваешься в работу, чувствуешь удовлетворение.

Совершенно не понимаю тренда на принуждение всех сотрудников работать исключительно в офисе с 9 до 18 часов. Для определённых позиций это действительно необходимо, но пора признавать важность гибкости и осознания того, какие должности лучше освобождать от таких жёстких рамок🙃


⭐Гибридный подход — это не про "меньше работы", а про эффективное использование времени. Это возможность расти самому и помогать компании двигаться вперёд.

📝Как узнать потребности аудитории до запуска продукта?

Сегодня хочу поделиться классным подходом — симуляцией взаимодействия с пользователями.
Это метод, который помогает протестировать продукт до его выхода на рынок.
Выглядит, как быстрый способ пройти часть элементов в продукте и не тратить время пользователя.

Эта тема будет серией из 3-х постов:
*⃣Обзор подхода
*⃣Кейсы применения
*⃣Инструменты реализации

Как это работает?

🟡 На основе данных о вашей аудитории (возраст, интересы, поведение) создаются виртуальные пользователи.
🟡 Эти "аватары" проходят сценарии, как реальные люди: например, регистрируются в приложении, ищут товар или оформляют заказ.
🟡 В процессе симуляции выявляются слабые места продукта: где пользователь запутался, что вызвало раздражение, а что наоборот понравилось.

Что вы получаете?

🔘Возможность протестировать гипотезы без привлечения реальных людей.
🔘Быструю обратную связь, где что-то не работает.
🔘Рекомендации по улучшению UX на основе анализа ИИ.

⚡Симуляция помогает понять слабые места продукта без затрат на реальное тестирование с пользователями. Это экономит время и деньги, а главное — делает продукт более удобным ещё до выхода на рынок.

Продолжение в следующем посте👇

Продолжаем предыдущий пост 👆

Обсудим кратко кейсы, где возможно применение данной технологии и какие результаты могут быть получены в итоге.

1⃣ Улучшение процесса регистрации
Компания: Разработчик мобильного приложения для заказа еды.

Что тестировали: Удобство регистрации и первого заказа.
▶Результат: Симуляция показала, что длинная форма регистрации отпугивала пользователей. После упрощения формы конверсия увеличилась на 25%.

2️⃣ Проверка навигации по сайту
Компания: Интернет-магазин электроники.

Что тестировали: Как пользователи находят товары в каталоге.
▶Результат: Виртуальные пользователи "застревали" при фильтрации товаров. В результате фильтры упростили и добавили рекомендации, что увеличило среднюю продолжительность сеанса на 40%.

3⃣ Тестирование нового интерфейса
Компания: Онлайн-банк.

Что тестировали: Удобство обновлённого интерфейса для перевода денег.
▶Результат: Симуляция выявила, что кнопка подтверждения перевода была слишком маленькой и незаметной. После исправления этого нюанса количество успешных переводов выросло на 15%.

4⃣ Проверка email-рассылок
Компания: Маркетинговое агентство.

Что тестировали: Реакцию пользователей на дизайн и текст писем.
▶Результат: Симуляция показала, что слишком длинные письма меньше открывают. После сокращения текста открываемость выросла на 18%, а кликабельность — на 12%.

5⃣ Оптимизация интерфейса в приложении
Компания: Сервис бронирования жилья.

Что тестировали: Процесс поиска жилья и оформления бронирования.
▶Результат: Виртуальные пользователи часто путались из-за сложных фильтров. Упрощение фильтров и улучшение видимости кнопки "Забронировать" привело к росту бронирований на 22%.

6⃣ Анализ пользовательских сценариев
Компания: Сервис подписки на фильмы.

Что тестировали: Как пользователи выбирают фильмы для просмотра.
▶Результат: Симуляция выявила, что пользователи хотят больше рекомендаций на основе истории просмотров. Добавление этой функции увеличило вовлечённость на 35%.

Продолжение в следующем посте👇

Финишируем по данной теме 👆

Рассмотрим инструменты для работы с данным подходом📎

1️⃣ Искусственный интеллект и машинное обучение
🟡TensorFlow, PyTorch: для построения моделей предсказания поведения пользователей.
🟡OpenAI API (например, ChatGPT): симуляция взаимодействия и предсказание диалогов.
🟡Microsoft Azure AI или Google Cloud AI: для создания и анализа пользовательских сценариев.

2️⃣ Инструменты для построения прототипов
🟡Figma, Sketch, Adobe XD: позволяют создавать интерактивные прототипы для тестирования интерфейсов.
🟡InVision: помогает тестировать пользовательский опыт и получать обратную связь от симуляции.
Miro 2.0: позволяет создать кликабельный прототип из заметок на доске (доступно не всем)

3️⃣ Платформы для тестирования интерфейсов
🟡UsabilityHub: инструмент для тестирования первых экранов, навигации и пользовательских предпочтений.
🟡Lookback.io: позволяет записывать взаимодействие с интерфейсом и анализировать его.
🟡Hotjar: собирает данные о поведении пользователей через тепловые карты и записи сессий.

4️⃣ VR/AR и иммерсивные технологии
🟡Unity и Unreal Engine: используются для создания виртуальной среды и симуляции пользовательского опыта в приложениях или играх.
🟡Oculus SDK, ARKit, ARCore: для тестирования взаимодействия в дополненной или виртуальной реальности.

5️⃣ Аналитические инструменты
🟡Google Analytics 4: анализирует взаимодействие реальных и виртуальных пользователей с сайтом или приложением.
🟡Amplitude, Mixpanel: отслеживают пользовательские действия и сценарии взаимодействия в реальном времени.

6️⃣ Социальные симуляции и тестирование гипотез
🟡Tandem: симуляция группового взаимодействия, помогает анализировать поведение аудитории.
🟡Metabase, Tableau: визуализируют результаты симуляции и выявляют паттерны.

7️⃣ Нейронные сети для анализа поведения
🟡Replika API: имитирует человеческое поведение для диалогов.
🟡IBM Watson: для анализа тональности речи и выявления эмоционального состояния пользователя.

8️⃣ Технологии A/B тестирования
🟡Optimizely, VWO: проверяют, как изменения в продукте влияют на поведение пользователя.
🟡Split.io: автоматизация A/B-тестов для интерфейсов и функционала.

Я сам еще не все протестировал, но часть инструментов заходят очень неплохо🙃

Один эксперт хорошо, а несколько еще лучше⭐

Вот несколько каналов, которые помогут развивать бизнес и продукты.

Эта папка содержит каналы от коллег, которые управляют продуктами, пишут код, изучают алгоритмы и строят технологии. Среди участников — CTO Т-Банка, главный фронтендер Сбера, эксперты по data science, продакт-менеджеры и стартаперы.

Я раньше путался в папках, но теперь использую их как библиотеки. Просто подписываюсь и раз в пару дней захожу смотреть есть ли интересные темы для меня.

А новые подписчики уже в курсе такого поста, тк запущен он совместно с коллегами🙂

⚡Инструменты для работы с ИИ — за пару кликов

Нет не реклама, просто сам активно стал использовать и открыл для себя много новых моделей. Еще и большинство бесплатных🙃

Недавно нашел ресурс — Artificial Analysis. Это библиотека актуальных AI-моделей, где можно не просто смотреть, но и выбирать те, которые реально подходят под конкретные задачи.

Что круто:
🟡 Все модели удобно разбиты по категориям, так что не надо тратить время на поиск.
🟡 Можно быстро понять, какие из них популярны и максимально эффективны сейчас.

Я уже добавил в свою работу несколько инструментов, которые сильно ускорили процессы анализа и проверки гипотез. За счет этого:

✔Сократил время на рутину.
✔Сконцентрировался на решении более сложных задач.

Если вы работаете с данными, гипотезами или просто ищете способы прокачать свою продуктивность — загляните. Инструменты ИИ должны работать на вас, а не наоборот. 💬

🖼PnL: Не только расчеты, но и инструмент стратегического управления

Когда мы говорим о PnL (Profit and Loss Statement), многие представляют себе классический финансовый документ, показывающий прибыль и убытки компании. Однако PnL — это не просто отчет о прошлом, а мощный инструмент прогнозирования и планирования. Используя его правильно, вы можете на старте увидеть критические точки вашего продукта и направить усилия на те аспекты, которые позволят избежать ухода в минус.

Как я использую PnL:

▶Детализация расходов:
Чаще всего в PnL учитываются только общие расходы на команду и операционные затраты. Но высокоточное управление требует большей детализации. Я стараюсь учитывать расходы по всем процессам.
Например, каждый рекламный канал оценивается и измеряется индивидуально. Это позволяет на третьем месяце тестов чётко видеть, сколько стоит лид в каждом из каналов. С такой информацией я могу играть с метриками, чтобы увеличить количество лидов и оценить, принесёт ли это эффект в долгосрочной перспективе.

▶Контроль эффективности маркетинга:
PnL становится инструментом для анализа маркетинговых затрат. Вы видите, какие каналы приносят лиды дешевле, а какие требуют оптимизации. Это позволяет грамотно перераспределять бюджеты и принимать решения, основанные на данных, а не на предположениях.

▶Анализ команды и ресурсов:
В PnL также важно учитывать расходы на команду и оборудование. Чёткое понимание, не раздута ли команда и насколько рационально используются ресурсы, позволяет принимать взвешенные решения об оптимизации.

▶Прогнозирование выхода в плюс:
Моя цель — увидеть перспективу выхода в плюс на горизонте 6–8 месяцев. С помощью PnL я могу планировать бюджеты, улучшать показатели продаж и оценивать, какие усилия принесут максимальную отдачу.

❗Почему это важно для стартапов и новых продуктов:

🟡PnL помогает выявить убыточные процессы и сфокусироваться на ключевых точках роста.

🟡Вы наглядно видите, как распределяются затраты и какие из них приносят больше всего пользы.

Это мощный инструмент для аргументации перед инвесторами: вы показываете не только текущую ситуацию, но и прогноз на будущее.

Если вы ещё не используете PnL как модель прогнозирования — то вот вам пример моей PnL шаблона. Этот шаблон я использую много лет6 расширяя его каналами маркетинга, командами разработки, и новыми формулами.

📕 Сейчас у меня под каждый продукт создана отдельная PnL с 12 каналами маркетинга, 2 уровнями продаж и 2 командами продукта Discovery & Delivery.

❓Какой ИИ выбрать для бизнес-задач? Мой эксперимент с тремя моделями

Привет! Сегодня хочу поделиться личным опытом: я устроил «битву» трём ИИ-моделям, чтобы понять, какая из них лучше справляется с типичными задачами продакта. Тестил на одинаковых ТЗ и промптах — GPT-4o mini, DeePThink (R1) и Qwen2.5-Plus. И вот что выяснил…📕

1️⃣GPT-4o mini — «классика, но с нюансами»
Знакомо, да? 😊
Плюсы: Мощная логика, структурированные ответы. Подходит для большинства задач: от анализа данных до генерации гипотез.
Минусы: Платный тариф, нужен VPN, а пополнение счёта иногда превращается в квест.
▶️ Когда брать: Если готовы платить и нет проблем с доступом — ваш выбор. Но есть альтернативы…

2️⃣Qwen2.5-Plus — «бесплатный, но не всегда быстрый»
Плюсы: Без подписок и VPN, данные свежие (как заявлено). Хорош для задач с чёткими инструкциями: шаблоны, структуры, форматы.
Минусы: Логика «спотыкается» на сложных промптах, скорость иногда раздражает.
▶️ Когда брать: Если задача простая и нужно сэкономить — подойдёт. Но для глубоких аналитик? Ммм, не уверен.

3️⃣DeePThink (R1) — «неожиданный фаворит»
Вот тут сюрприз! 🤪
Плюсы: Бесплатный, без VPN, а главное — мыслит как человек. Не выдаёт ответ сразу, а разбивает задачу на шаги: «Сначала определим проблему… Потом проверим гипотезы…». Идеально для сложных бизнес-кейсов!
Минусы: Пока сыроват в некоторых нишевых темах, но прогресс заметен.
▶️ Когда брать: Для discovery-сессий, анализа метрик, стратегий — то, что нужно продакту. Рекомендую попробовать!

Итоги:
🟡Нужен быстрый ответ на простой запрос? Qwen или GPT.
🟡Есть время и бюджет? GPT-4o mini.
🟡Хочется «прокачанного помощника» для сложных задач? DeePThink!

P.S. DeePThink пока бесплатный — успевайте, пока не стало платным 🙃

#Product #стартап #бизнес #искусственныйинтеллект #HR #marketing

📝Как проверить, будет ли ваш продукт взлетать?

✏Коротко о важном и всем знакомым:

1⃣ Гипотеза спроса ≠ ваши мечты
— Гугл Тренды + SimilarWeb: ищите, что ищут другие.
— Опросы в TG-каналах/соцсетях: «Вы купили бы продукт, который делает Х?».
— Если 70% говорят «да» — двигаемся дальше. Если нет — убиваем идею и не страдаем.

2⃣ УЦП — или вас не заметят
Ваше УЦП должно умещаться в 6 слов. Пример:
«Автоматизируем рутину юристов за 5 минут».
Нет уникальности? Пересобирайте продукт или меняйте аудиторию.

3⃣ Продажи ≠ «надо сделать сайт»
Тестируйте каналы на бумаге:
— Лендинг с кнопкой «Купить» (меряйте конверсию в клики).
— Рассылка по холодной базе: если открываемость <20% — УЦП не цепляет.
— Лучший канал там, где CAC в 3 раза ниже LTV.

4⃣ Финансы или смерть
Считайте юнит-экономику до запуска:
Цена продажи – Себестоимость = Ваша жизнь.
Если минус — вы мертвы.

- Точка безубыточности:
Сколько нужно продать, чтобы не сгореть. Не знаете цифру — не стартуйте.

5⃣ MVP без кода
Собирайте предзаказы. Если за неделю 0 — гипотеза мертва.
Лайфхак: добавьте «ранний доступ со скидкой 50%» — это фильтрует фейковый интерес.

⭐Итог:
Продавать можно даже воздух, если правильно упаковать боль.
Но если на бумаге метрики не сходятся — не тратьте время.

📕 Совет
Сохраните этот чек-лист. Когда запустите продукт — вернитесь и проверьте, где соврали себе.

✨Продакт: стратег, переводчик и главный «склейщик» бизнеса

В одном из чатов продактов мы пару дней вели дискуссию. Что важнее для покупки клиента: маркетинг & продажи. По итогу пришли к одному из мнений, что важнее иметь сильного продакта между этими командами.

Если маркетинг и продажи — это два берега, то продакт — мост, по которому клиенты идут к оплате. Без него реклама теряется в пустоте, а сделки разбиваются о непонимание.

Как он спасает ситуацию?

✔ Создает единый язык
Больше никаких «инноваций» в рекламе и «геморроя» в переговорах. Продакт стирает разрыв:
🟡Маркетинг говорит о «быстрой интеграции» 🟡продажи показывают чек-лист из 3 шагов → клиент не путается в терминах и доверяет.

✔ Превращает хаос в стратегию
Собирает данные отовсюду:
🟡От маркетинга — куда утекает бюджет, какие боли цепляют аудиторию.
🟡От продаж — топ-5 возражений, о которых маркетинг даже не догадывается.
🟡Миксует это в фичи и улучшения, которые толкают продукт в прибыль.

✔ Строит «военную карту» для всех отделов
Его базы знаний — это:
🟡 Гайды для клиентов («Как внедрить без программиста?»).
🟡Аргументы для продаж («Не „дорого“, а „дешевле штатного разработчика“»).
🟡 Факты для маркетинга («70% лидов сходят на этапе интеграции — меняем акценты в рекламе»).

⭐Продакт не просто передает информацию — он делает так, чтобы каждый контакт с клиентом усиливал доверие. От первого показа рекламы до подписания договора — язык, боль, аргументы работают как единый механизм.

❓Где ошибаются 90% стартапов на старте: разбор провалов и как их избежать

⭐Стартапы — это всегда риск, но многие провалы можно предсказать. Разберем 3 фатальные ошибки, которые губят проекты еще до выхода на рынок, и кейсы, которые заставят вас пересмотреть свою стратегию.

1⃣«Сначала сделаем идеальный продукт, а потом проверим»
Ошибка: Отсутствие MVP (минимально жизнеспособного продукта).
Команды тратят месяцы и миллионы на разработку «идеала», но забывают спросить: «А нужно ли это людям?».
Кейс: Quibi (стартап с $1.8 млрд инвестиций).
Платформа для коротких видео провалилась из-за нежелания тестировать гипотезы. Они создали дорогой продукт для «поколения TikTok», но аудитория не поняла, зачем платить за контент, который есть в бесплатном доступе.
Как избежать: Запускайте MVP за 3 месяца, собирайте фидбек и только потом масштабируйте.

2⃣«Наш продукт изменит мир!»
Ошибка: Переоценка рынка и игнорирование конкурентов.
Стартапы верят, что их идея уникальна, но не проверяют, есть ли реальный спрос.
Кейс: Juicero (стартап с 120 млн инвестиций).
Создали «умную» соковыжималку за 400$ с своими пакетами с соками, но выяснилось, что пакеты с соком можно выжимать руками.🙃 Рынок не нуждался в их «революции».
Как избежать: Проведите анализ конкурентов и интервью с 100+ потенциальными клиентами до старта.

3⃣«Фидбек? Нам виднее!»
Ошибка: Игнорирование обратной связи.
Основатели считают, что лучше знают, что нужно пользователям, и закрываются от критики.
Кейс: Google Glass.
Очки будущего провалились из-за слепой веры в технологию. Пользователи жаловались на дизайн, цену и отсутствие сценариев использования, но Google не стал адаптировать продукт.
Как избежать: Внедрите циклы обратной связи: каждые 2 недели тестируйте гипотезы с фокус-группами.

❗Выводы:

🟡MVP — ваш щит от банкротства.
🟡Рынок всегда прав, даже если вы в него не верите.
🟡Фидбек — это не критика, а бесплатный путь к прибыли.

🆕 Может ли продакт-менеджер заменить продакт-маркетолога?

В стартапах часто экономят на ролях: «Зачем два человека, если можно одного?» Но когда речь о продакт-менеджере (PM) и продакт-маркетологе (PMM), подмена может стоить вам роста. Или нет? Давайте разбираться. 

Когда PM может «прикрыть» PMM-роль? 
😀 На ранних этапах: 
- Нет бюджета → нет выбора. Пока продукт не вышел на рынок, PM может взять на себя часть задач: писать тексты для лендинга, тестировать ценностное предложение с клиентами, готовить FAQ для поддержки. 
- Пример: Основатель Notion на старте сам общался с пользователями и писал гайды — это сработало, потому что продукт был его «детищем». 

😀 Если PM имеет маркетинговый бэкграунд: 
- Некоторые PM выросли из маркетинга: умеют сегментировать аудиторию, знают метрики CAC и LTV, понимают воронки. Тогда они могут закрыть до 70% задач PMM. 
- Лайфхак: Используйте чек-лист для PM: 
  → Проверяет, есть ли у каждой фичи понятный «язык выгод» для клиента. 
  → Участвует в создании контента для запуска (не просто «сделали фичу», а «как это изменит жизнь пользователя»). 

😀 В нишевых продуктах: 
- Если аудитория узкая (например, B2B для нефтегаза), PM и так погружен в боль клиента. Ему проще сформулировать месседжи без PMM. 

Когда это будет провал? 
✖️ Если PM — чисто «технарь»: 
- Он отлично строит roadmap, но не умеет превращать «технические плюшки» в эмоциональные преимущества. Результат: продукт работает, но рынок его не замечает. 
- Пример: Сервис с AI-алгоритмом для аналитики, который PM описал как «нейросеть на TensorFlow». Клиенты-маркетологи не поняли, как это поможет им увеличить продажи. 

✖️ На этапе масштабирования: 
- Когда появляются новые рынки, каналы, конкуренты — PM физически не успеет и за продуктом следить, и писать продающие тексты, и анализировать рекламные кампании. 
- Кейс: Стартап-мессенджер пытался выйти в Европу. PM не учел локальные боли (например, GDPR), и релиз провалился — пришлось экстренно нанимать PMM. 

✖️ Если нужна глубокая аналитика: 
- PMM копает в A/B-тестах, юнит-экономике, конверсии каналов. PM чаще фокусируется на retention и UX. Без данных маркетинга продукт может расти «вслепую». 


Как совмещать роли без потерь? Лайфхаки 
1️⃣ Создайте «гибридную» документацию: 
   - Пусть PM пишет не только ТЗ для разработки, но и «ТЗ для маркетинга»: 
     → Какие боли закрывает фича. 
     → Как объяснить ее преимущества «на языке ребенка» (чтобы даже менеджер по продажам понял). 

2️⃣ Внедрите еженедельные «синки»: 
   - PM + маркетолог (или CEO, если PMM нет) обсуждают: 
     → Что сейчас важно для клиентов (данные из поддержки/соцсетей). 
     → Какие гипотезы по позиционированию можно проверить. 

3️⃣ Автоматизируйте рутину: 
   - Используйте шаблоны для контента, ChatGPT для генерации идей текстов, dashboards в Metabase для отслеживания метрик. Это сэкономит PM 20% времени. 

4️⃣ Проводите «дни клиента»: 
   - Раз в месяц PM обзванивает 5-10 пользователей и задает вопросы из скрипта PMM: 
     → «Как бы вы объяснили другу, зачем наш продукт?» 
     → «Что вас бесит в нашем конкурентенте?» 

⭐️А что в итоге? 
PM и PMM — как правая и левая рука: они выполняют разные функции, но должны работать синхронно. Если в вашем стартапе эти роли пока на одном человеке — убедитесь, что: 
- У PM есть хотя бы 30% времени на маркетинг (а не «в перерывах между спринтами»). 
- Вы не путаете «закрыть роль» с «сэкономить на экспертизе». Иногда дешевле нанять фрилансера-PMM на запуск, чем терять клиентов. 

#Product #стартап #маркетинг #CPO #PMM

📢Новое исследование продактов: итоги 2024 года

Команда ProductSense подвела итоги очердного исследования рынка продактов. Внутри — инсайты о заработных платах, изменениях в грейдах, инструментах развития, а также топ самых привлекательных компаний

✔️Главное в 2024 было:
— Разрыв между ожиданиями руководителей и навыками менеджеров.
— В корпорациях качайте управление, в стартапах — аналитику.

Полную версию исследования вы можете найти по ссылке: https://productsense.io/research24 ✏️

⚡️В одном из прошлых постов я писал о роли Product Marketing Manager и его важности в команде.

И сейчас мы в поиске такого крутого специалиста к себе в команду⭐️
Если у тебя есть интерес к этой позиции или к любой другой из списка по этой ссылке, то пишите мне в личку - это ускорит процесс и даст вам +1 к карме на собесе🙃

QA - как способ не потерять +1 месяц в MVP🙃

Когда команда запускает MVP (минимально жизнеспособный продукт), фокус обычно сосредоточен на скорости разработки и тестировании идей на реальных пользователях. Однако часто недооценивается важность роли QA-специалиста уже на этом этапе и тем более на последующих.👻

📌 Зачем нужен QA-специалист на стадии MVP?

🟡Раннее выявление критических ошибок: Быстрый запуск не значит, что пользователи должны сталкиваться с багами, которые рушат их первый опыт взаимодействия с продуктом.

🟡Поддержание базового качества: Даже минимальный функционал должен работать стабильно. Первая обратная связь о продукте должна быть о ценности, а не о том, что “ничего не работает”.

🟡Экономия времени команды: Исправлять баги после релиза зачастую сложнее и дороже, чем предотвратить их на старте.

📌Ну а когда продукт встает на рельса - без QA жизнь не та

Кейс из практики:
Сделали мы MVP продукта, сами командой протестировали, работает. Вылили на тестовую группу гиков - результат 60% тестов провалено из-за частотных ошибок, которые мы не поймали.
Если мы на данный процесс QA выделили бы, то результат был бы не +1 месяц теста, а готовые продажи🙂

QA — это не тормоз для релизов, а гарантия того, что продукт приносит ценность пользователю без сбоев, особенно если автоматизацию тестирования получить)

Как может QA-тестировщик найти проблемы в пути, там где мы не увидим 😆

👻Почему продакты 2025 всё ещё не умеют продавать?

По данным ProductSense Research24, даже в 2025 году топ-скиллы продактов — аналитика и управление. Но где переговоры и маркетинг? Без них вы рискуете создать продукт-невидимку. Вот почему:

1️⃣ «Дискавери — это не только про интервью, но и про торги»
— Чтобы выбить бюджет на гипотезы, нужно продать идею CEO или Founder.
— Чтобы убедить команду, надо договариваться (а не кидать ТЗ в Jira).

📎Кейс знакомого: Продакт из финтеха потратил месяц на CJM, но не смог объяснить ценность продукта инвесторам. Результат — «нам это не интересно».
Потом он таких ошибок не допускал🙃

2️⃣ Маркетинг ≠ реклама. Это про то, как говорит ваш продукт
— Если вы не понимаете боли аудитории, фичи будут мимо (даже с идеальной аналитикой).
— Продакт без маркетинга — как дизайнер без Figma: рисует, но не видит контекста.

📎Кейс из исследования: Продакты с базовыми навыками маркетинга в 3 раза чаще попадают в product-market fit.

3️⃣ Биздев + продакт + маркетолог = идеальный трио
— Продакт знает продукт, биздев — рынок, маркетолог — аудиторию.
— Если маркетолога нет, продакт должен уметь:
→ Писать продающие гипотезы (не «сделаем кнопку», а «увеличим конверсию на 15%»).
→ Собирать фидбек без шаблонов («Что вас бесит в нашем продукте?» вместо «Оцените по шкале от 1 до 10»).


✏️Если вы построили CJM, но не можете объяснить его ценности даже маме — вы что-то упустили. Продакт — это голос продукта.

🔄 Автоматизация vs AI агенты: Коротко о главном 

За мою историю у меня был цикл, когда я лидировал гипотезу с RPA и внедрением его в корпорации. На тот момент внедрение RPA блокировалась штатными сотрудниками, которые не понимали её ценность и конечно сложностью внедрения. По этому гипотеза была закрыта мной, кстати не зря🙂

🆕Сейчас новый тренд AI-агенты и с ней я тоже работаю, тут я больше верю в успех. Простота внедрение, стоимость и конечно ширина применения✔️

А теперь о разнице👇
〰️ Автоматизация — как робот-исполнитель: 
- Делает: То, что ему приказали («Если Х → делай Y»). 
- Пример: Рассылает письма, считает отчеты, создает тикеты. 
- Плюс: Быстро и без ошибок. 
- Минус: Не справится, если задача новая или сложная. 

〰️ AI Workflow — как умный помощник: 
- Делает: Анализирует данные через ChatGPT или аналоги. 
- Пример: Сортирует отзывы, оценивает резюме, ищет паттерны. 
- Плюс: Работает с текстами, картинками, неочевидными задачами. 
- Минус: Нужно много данных, сложно «объяснить» его решения. 

〰️ AI Agent — как самостоятельный сотрудник: 
- Делает: Сам ставит цели, учится, принимает решения. 
- Пример: Ищет ниши для продукта, ведет переговоры, генерит идеи. 
- Плюс: Адаптируется к новым условиям, заменяет человека. 
- Минус: Может накосячить (например, пообещать клиенту лишнее). 

#стартап #бизнес #Product #тренды

✖️Когда стратегию строят не вовремя…

У меня был такой случай: меня пригласили в стартап, мы запустили продукт, сделали первые продажи — и тут Founder решил, что пора разрабатывать стратегию компании.

Я, конечно, не понял, зачем тратить ресурсы на глобальное планирование, когда впереди "пропасть" после ранних последователей. Но вместо того, чтобы наращивать продажи, маркетинг и работать над продуктом, мы начали нанимать «специалистов» и долго обсуждать стратегии.🟡

Результат? Половину команды сменили, продукт метался между идеями и хаотичными решениями — и через 1 год всё закрылось.

👨‍💻Чтобы не наступать на эти грабли, рекомендую подписаться на Константин Сухачев — мы познакомились на одной из конференций, и он действительно знает, как не загубить бизнес.

❗️Кстати, у него есть отличный разбор похожих ошибок — рекомендую к прочтению: https://t.me/sukhachevk/20.