Еще такая новость сегодня: я наконец-то придумала, зачем мне Twitter 🙂 буду постить туда ссылки на статьи и книжки, которые читаю, курсы, которые прохожу; какие-то рандомные мысли, цитаты и наблюдения, которые еще не оформились в полноценную заметку.

Присоединяйтесь к моему эксперименту!

https://twitter.com/NoFlameNoGame

Ребята, а у меня еще одна классная новость: я возобновляю рубрику интервью на Youtube 🔥
И моей первой гостьей будет девушка, которой я безмерно восхищаюсь, – Юля Нечаева.

Юля – продакт в Youtube Live, отвечает за продукты для creators. Она переехала в Долину в 2016, отучилась на MBA в UC Berkeley, поработала в Amazon и Google. А до этого руководила запуском продуктов в Яндексе и Иннове.

Мы с Юлей проведем прямой эфир на Youtube Live 13 мая в 19-00 по Москве - будет 40 минут интервью и 20 минут Q&A. Присоединяйтесь, чтобы задать свои вопросы! Будем разговаривать про карьерный путь продакта, жизнь в Долине, ценность MBA и еще много всего интересного 🖤

И подписывайтесь на канал https://www.youtube.com/AnnaBuldakova, чтобы не пропустить начало.

Ура, готова вторая часть лонг рида про стратегию! Сегодня разбираем, как же написать хорошую стратегию: на какие вопросы нужно ответить, на какие моменты обратить внимание + делюсь своим шаблоном для стратегии.

А также бонус: прекраснейшая Аня Бояркина, Head of Product at Miro, поделилась, как коммуницировать стратегию.

Ссылка та же, прокрутите до How to write a good strategy:
https://medium.com/@buldakova/the-product-managers-guide-to-the-strategy-part-i-47da646d7a3d

Вопрос читателя: “Какие образовательные программы и сертификации считаете полезными для продакта? Не говорю про самообразование и постоянное "затачивание пилы", а именно с целью документального подтверждения навыков (например, при собеседовании) – что было и полезно вам и ценно для работодателей”.

Я, конечно, не могу сказать за всех работодателей в мире и ограничена только своим опытом.

Лично мой честный вам ответ – никакие. Ни в одном месте, куда я устраивалась на работу, меня не просили предъявить “корочки”. Я сама ни разу не смотрела на список законченных курсов кандидата, когда принимала решение о найме.

У меня нет ни одной сертификации или диплома (кроме как о получении высшего образования). Когда я устраивалась на работу в Яндекс, одно из собеседований было про статистику – а я в статистике была ни в зуб ногой. Когда я пришла работать в Suitepad, мне надо было проводить пользовательские исследования, что я раньше никогда не делала. В Intercom нужно было уметь работать с SQL, чего я, опять же, не знала.

У меня таких примеров – миллион и маленькая тележка. И ни в одном из них отсутствие какого-то специального навыка и, тем более, документального подтверждения этого навыка, не стало препятствием для получения работы или профессионального роста и повышения. Все потому, что умные работодатели понимают несколько вещей:

1. По своей природе, профессия продакта похожа на любую руководящую должность. Не могу представить ситуацию, где интервьюер говорит: “Ну да, вы классный менеджер, умеете строить команды с нуля, вести людей за собой и приносить деньги компании, но вот сертификатика про Agile у вас нет. Жаль-жаль, придется вам отказать”. Des Traynor, один из основателей Intercom, успешно переключается между разнообразными C-level должностями: какое-то время был CMO, до этого – CPO, а после - COO. Многие tech компании также практикуют “взаимозаменяемость” топ менеджеров. Все потому, что их ключевые навыки, как и у продактов, в большей степени относятся к soft skills или к независимым от функции hard skills (например, стратегия или приоритезация).
2. Продакт-менеджер – это швейцарский нож; набор “инструментов”, который вам потребуется, будет сильно зависеть от нанимающей компании. Где-то будет нужен уклон в маркетинг, где-то в анализ данных, и так далее. Все знать невозможно, и адекватные работодатели это понимают.
3. Хороший продакт должен уметь быстро во всем разбираться – и иногда курс или сертификация действительно могут в этом помочь. Однако даже в этом случае “корочка” – лишь ненужный артефакт. Ни один диплом не докажет, что вы не просто усвоили знания, но и, что гораздо важнее, научились их применять на практике. Ни одной компании не нужен продакт с сертификатом по Data Science – но нужен продакт, который умеет принимать решения на основе данных. Фокусируйтесь на результате, а не на средствах его достижения. В этом случае часто оказывается, что нам не нужен курс за 20 тысяч рублей; можно прочитать книгу, пару статей, а все остальное осваивать уже в “бою” :)

Сразу также отвечу на популярный вопрос от проджект-менеджеров: нужна ли сертификация PMBOK или Agile, чтобы найти работу. Прежде всего должна сказать, что уже давно не сталкивалась с подобными вакансиями в продуктовой разработке; мне кажется, за границей это все больше и больше становится рудиментом (конечно, не говорю здесь об агентствах). Когда я работала в России, ни у кого из моих знакомых проджектов таких сертификатов не было.

И еще одна важная оговорка: мы не затронули тему MBA, так как это отдельная и очень объемная история. Приходите слушать нашу трансляцию с Юлей Нечаевой, где она будет говорить про свой опыт с MBA в одном из топовых американских университетов и как это повлияло на ее карьеру https://t.me/proproduct/956

Если вы хотите задать вопрос, воспользуйтесь этой ссылкой - я буду выбирать самые интересные и отвечать на канале.


@proproduct

И - ура - вышла последняя глава моего лонгрида про стратегию: в этой части рассказываю, почему стратегия может провалиться, как распознать плохую стратегию, а Brian Donohue, Director of Product в Intercom, делится еще несколькими важными инсайтами в работе над стратегией.

https://medium.com/@buldakova/the-product-managers-guide-to-the-strategy-part-i-47da646d7a3d

Ребята, напоминаю, что сегодня в 19-00 по Москве мы встречаемся в прямом эфире с Юлей Нечаевой, чтобы поговорить о жизни в Долине, учебе на MBA и работе в Google.

Стрим начнется на моем канале на YouTube https://www.youtube.com/AnnaBuldakova - присоединяйтесь и приводите друзей!

https://t.me/proproduct/956

https://www.youtube.com/watch?v=peB6PzZbVmQ присоединяйтесь!

Друзья, очень радостно видеть, что вам понравилось интервью с Юлей! https://www.youtube.com/watch?v=peB6PzZbVmQ

Раз так, значит, мы продолжаем: в следующий четверг будем разговаривать с Любой Вязниковой.

Люба – Head of Product в Badoo, живет в Лондоне с 2016 года. Она успела запустить свой стартап, поработать над голосовым помощником в компании, которую потом купил Google, а также была в команде Яндекс.Транспорта в России. Люба – одна из самых целеустремленных девушек, что я знаю, и мне очень интересно поговорить с ней о карьерном росте, работе на руководящей позиции и, конечно, жизни в Лондоне.

Прямая трансляция состоится 28 мая в 20-30 по Москве; подписывайтесь на канал https://www.youtube.com/AnnaBuldakova, чтобы получить нотификацию о начале.

Если вы хотите задать вопрос Любе, воспользуйтесь этой ссылкой.

Вопрос читателя: "Что такое soft skills? Как это назвать по-русски?".

Если честно, я еще не видела хорошего перевода для этого термина. Википедия говорит "гибкие навыки" - камон, звучит немного странно.

Soft skills – это набор навыков, которые, скорее, ассоциируются с особенностями вашей личности, а не знаниями, которые вы приобрели. К soft skills относятся:

- эмпатия
- ответственность
- уверенность в себе
- умение учиться
- умение разрешать конфликты
- оптимизм
- внимание к деталям

и так далее. Сравните со списком hard skills:

- статистический анализ
- фронтенд разработка
- приоритизация
- подготовка презентаций
- анализ рынка, и т.д.

Четкого списка, что относится к soft skills, нет, но наиболее часто я вижу упоминание следующих 7 категорий:

1) Навыки коммуникации
2) Навыки решения проблем
3) Лидерство
4) Эмоциональный интеллект
5) Умение адаптироваться, гибкость
6) Рабочая этика и этикет
7) Умение работать в команде.

На основе этого, я бы перевела soft skills как "навыки взаимодействия с людьми" :)

Soft skills можно (и нужно) развивать, но проблема (и отличие от hard skills) в том, что недостаточно прочитать пару книжек и пройти курс, чтобы заложить основы. Эти навыки прогрессируют через жизненные ситуации, которые мы переживаем; это единственный способ учиться.
Соответственно, оценивать наличие этих навыков очень сложно: тогда как с hard skills есть какая-то объективная правда (даешь задачку на интервью, человек либо может решить ее, либо нет), с soft skills все супер субъективно. Чаще всего их наличие проверяют через решение кейсов или вопросы про предыдущий опыт.

Исследования Harvard University говорят, что 80% наших достижений в карьере определяются именно soft skills. Чем выше вы продвигаетесь по карьерной лестнице, тем важнее наличие этих навыков. Но как их развивать, если просто обучения недостаточно?

1) Рефлексируйте. В крупных компаниях есть регулярный процесс ревью, где сотрудники собирают на себя фидбэк и пишут рефлексию о том, что получилось классно, а что можно улучшить. Такое надо делать всем и, желательно, чаще, чем раз в полгода-год :)

2) Найдите ментора. Как увеличить количество жизненных ситуаций, через которые можно натренировать soft skills? Найти человека, который через них уже проходил. Я уже много писала про менторство (например, вот тут; воспользуйтесь поиском по каналу); основная рекомендация - ваш профессиональный разрыв с ментором должен быть не больше 2-4 лет + приходить надо с четким запросом.

3) Читайте художественную литературу. Когда я спрашиваю продуктовых директоров, какую бы книгу они посоветовали почитать, 90% советуют что-то из художки. Все просто: хорошая литература увеличивает количество историй, которые мы проживаем, а также погружает нас в непривычный мир и таким образом расширяет кругозор. Это помогает развивать эмпатию, креативность, сторителлинг.

4) Наблюдайте. За коллегами. За людьми в ресторане. За йога-инструкторами. За вашими детьми или родителями. Большинство soft skills не ограничиваются профессиональной деятельностью, а работают во всех сферах нашей жизни. Учитесь подмечать взаимодействия между людьми; находить то, что работает и приводит к гармонии, а что служит причиной конфликта. Жить внимательно - важный навык не только для продакта, но и успешного руководителя и предпринимателя.

@proproduct

Ребята, напомню, что завтра пройдет вебинар с Любой Вязниковой, Head of Product в Badoo, - готовьте вопросы и присоединяйтесь!

https://t.me/proproduct/962

Ребята, а интервью с Любой уже на канале https://www.youtube.com/watch?v=hYoQVlskYfc ❤️ получился очень интересный разговор про принятие решений, карьерный рост и развитие ключевых продуктовых навыков.

Мне очень важен и ценен ваш фидбэк для развития проекта: если вы посмотрели интервью, оставьте, пожалуйста, комментарий на YouTube. В следующем видео я выберу самый классный комментарий и отправлю автору подарок – книгу, о которой говорит Люба в интервью 🎉

Ну и еще небольшой подарок всем подписчикам: 10% скидка на курс, который упоминает Люба, – Симулятор от GoPractice. Скидка будет действительна 3 дня, до 31 мая включительно, и применится автоматически при оплате по ссылке.

Ребята, а у меня для вас еще один эксперимент 🙂 как мощное продуктовое коммьюнити, мы можем помочь существующим бизнесам пережить происходящее – а заодно прокачать мышцу стратегического анализа и генерации идей.

Идея такая:
1) бизнесы делятся кейсами, возникшими в связи с ковидом;
2) все желающие могут попробовать предложить решение;
3) все, кто предложил решение, собираются в закрытом клубике для обсуждения - включая меня и представителя от бизнеса.

И наш первый кейс - от сервиса экскурсий Sputnik8.
Задачку можно найти вот тут, и она непростая!

Что нужно сделать:
1) предложите решение через эту форму до 5 июня включительно;
2) 6-7 июня Александр Ким (CEO Sputnik8) и я отберем 3 лучшие идеи и разберем задачку в прямом эфире;
3) приглашение на эфир получат все ребята, предложившие решение (смотри пункт 1).

Win-win: помогаем бизнесу, прокачиваем в себе крутого продакта, развиваем продуктовое мышление 🔥

Если есть вопросы по задачке, спрашивайте в чатике NFNG 🙂

Ребята, классные новости: я запустила сайт! Done is better than perfect, как говорится, так что ждите обновлений - но уже сейчас тут можно найти:

- мои лонгриды на английском
- рекомендации книг и статей, разбитые по категориям
- коллекцию шаблонов и ресурсов для написания ключевых продуктовых документов.

Подписывайтесь на рассылку, чтобы не пропустить апдейты: обещаю писать редко, но по делу.

https://nfng.pro/

Ну и продолжая тему хороших новостей: героиней следующего выпуска No Flame No Game Talks станет Катя Базилевская, со-основатель и СЕО Setka.io. Этой весной Setka вошла в Media&Ad батч престижного акселератора Plug&Play и стала частью программы Microsoft for Startups.

До запуска Setka Катя была одним из со-основателей и Коммерческим Директором Look At Media (самые известные издания - the Village, Wonderzine сейчас входят в ИД Redefine). В 2019 Катя вошла в список 100 значимых женщин нативной рекламы по версии Native Advertising Institute. Суммарно у Кати более 65 международных наград в области рекламы включая Cannes Lions, Webby, D&AD и др.

Трансляция состоится 11 июня в 20-00 по Москве, вот здесь можно подписаться на нотификации о начале:

https://youtu.be/U5ElVVm_Rrg

Если вы хотите задать вопрос Кате, воспользуйтесь этой ссылкой.

Предыдущие выпуски:
- Юля Нечаева, продакт-менеджер в YouTube
- Люба Вязникова, Head of Product в Badoo

Друзья, всем спасибо, кто поучаствовал в решении задачки!

Мы с Александром отберем лучшие ответы и обсудим на закрытой зум-конференции со всеми, кто прислал решение. На следующей неделе на ваш емейл, указанный при отправке ответа, придет письмо с датой и ссылкой.

К слову - ответы еще принимаются до 23:59 по Москве 🙂

https://t.me/proproduct/968

Друзья, давайте на этой неделе поговорим про продактов для Machine Learning продуктов: кто это такие, зачем нужны, как стать одним из них 😁 присылайте ваши вопросы через эту ссылку или мне в личку @Anna_Boo!

Я работала с одной из команд в Яндекс Поиске; а последние два года руковожу AI командами в Facebook Workplace. Особенность этой должности - в большой вариативности технологий, которые мы используем: начиная с классического ранжирования и рекомендательных систем и заканчивая speech recognition, image recognition, conversational AI и так далее.

Один из самых популярных вопросов – а зачем вообще нужен ML продакт, если есть техлид и мощная команда инженеров. Давайте разберем на примерах.

Пример 1: мы хотим сделать рекомендации продуктов на Амазоне.

1) Какую проблему мы решаем/ какую цель мы преследуем? Хотим ли мы увеличить разнообразие товаров, на которые смотрит пользователь? Хотим ли мы напомнить о товарах, которые скоро закончатся у пользователя? Хотим ли мы увеличить количество товаров в корзине ("не забудьте купить батарейку для своего нового радио")?

2) В каком контексте находится пользователь? Просто от скуки исследует ассортимент? Выбирает товар из определенной категории? Или пришел за конкретной вещью?

3) Какие данные мы можем и хотим использовать? Контекстуальные ("пользователь находится в определенной точке user journey") или основанные на его профиле ("мужчина, 20 лет, Франция, интересуется Star Wars и балетом")? Как мы можем предоставить наилучшие рекомендации, при этом забочась об этике и user privacy? Каким образом мы можем получить данные, если их пока нет в системе?

4) От кого эти рекомендации приходят? От группы экспертов? От таких же пользователей, как и наш юзер?

5) От пунктов выше будет зависеть интерфейс: как мы презентуем рекомендации, какой инпут требуется от пользователя, и какой контроль мы ему предоставляем над конечным результатом.

Я наверняка сейчас что-то забыла, но эти 5 вопросов - абсолютный минимум, на который надо ответить. Заметьте, наша работа над самим алгоритмом еще даже не началась!

Пример 2: мы хотим ранжировать посты в ленте Twitter.

Наши шаги здесь не будут сильно отличаться от примера 1, но я хочу подробнее разобрать пункт 1 - какая наша цель. Подобные алгоритмы обычно ранжируют результаты на основе вероятностей: например, для поста X вероятность, что я оставлю комментарий, выше, чем для поста Y, поэтому X будет на первом месте, а Y на втором. Вопрос в том, вероятность чего мы предсказываем, и какой у этого будет долгосрочный эффект.

Хотим ли мы предсказывать p(комментарий)? Или р(поделиться твитом)? Или р(совокупность каких-то действий)? По сути, то, что мы предсказываем, - это выражение ценности для пользователя. Задача продакта - определить, что же является этой ценностью.

Вторая сложность - долгосрочные эффекты. Например, мы выбрали p(комментарий) как нашу цель, но из-за этого, например, мы начали поднимать наверх более агрессивные дискуссии на политические темы. В краткросрочной перспективе комментарии растут, так как пользователи вовлекаются в эти дискуссии, может, даже начинают сами делать такие посты, но через несколько месяцев осознают, что Твиттер приносит им негативные эмоции, и уходят с платформы. Задача продакта – продумать последствия для экосистемы, понять риски и возможные biases.

В общих чертах, ML продакт занимается тем же, чем и обычный продакт: исследует рынок, думает про проблемы и ценность для пользователей, разрабатывает стратегию. Но в контексте ML это становится еще более критично, так как любая работа над ML занимает в разы больше времени, чем обычная продуктовая разработка, и требует множество итераций. Также, так как сфера довольно инновационная, у инженеров больше соблазнов опробовать какие-то новые технологические подходы, а не решить проблему пользователя/бизнеса 😉 как обычно, продакт помогает команде использовать ресурс с наилучшим КПД (а иногда и решить, что ML здесь не нужен).

В следующей части поговорим про необходимые навыки и образование для ML продакта.

@proproduct

Друзья, несколько объявлений :) во-первых, напомню, что в четверг я беседую с Катей Базилевской, CEO Setka. Я в предвкушении этого разговора: Катя сначала занималась медиа и делала одни из самых креативных проектов на рынке; а потом вместе с коллегами сделала пивот и запустила платформу для создания медиа (которой, к слову, сейчас пользуются такие бренды, как ebay, Google, L'Oreal, Inc., Esquire).

Подписаться на уведомления о трансляции и задать вопрос можно тут:
https://t.me/proproduct/970

Во-вторых, по задачке со Sputnik8 - получилось прямо огненно: пришло очень много толковых и интересных ответов, CEO Sputnik8 нас благодарит 🔥 по отзывам участников, формат тоже зашел. Посмотрим, как пройдет обсуждение в нашем "клубе", но, кажется, эксперимент стоит продолжать!

Если вы бизнес, у которого возникли сложности в связи с текущей ситуацией, и вам интересно попробовать такой формат, напишите мне @Anna_Boo, обсудим!

Ну что же, погнали дальше (начало тут). Какое образование и бэкграунд требуются ML продакту?

Прежде чем ответить на этот вопрос, давайте подумаем - а какие специфические навыки нужны ML продакту?

1) Понимание технологии. В ваших вопросах было: нужно ли быть Kaggle-мастером, - нет, не нужно. Вы не должны объяснять разработчику, как разрабатывать и обучать модель. Но при этом должно быть хорошее понимание того, что происходит на рынке (какие технологии появляются, что готово для продакшена, а что еще в процессе исследования). Должна быть мощная продуктовая интуиция - что принесет наибольший выхлоп с наименьшими усилиями. Должно быть представление о работе с данными и возможными связанными рисками.

Например: ваша задача - увеличить количество matches в Tinder. Вам нужно описать:
- как выглядит успешный матч и как это транслируется в метрики
- на каком сегменте пользователей мы фокусируемся (новые - cold start; не новые, но еще не нашедшие матч; нашедшие матч и вернувшиеся; и тд)
- на основе каких данных мы формируем для них рекомендации (и как эти данные получить, если их нет)
- как мы формируем рекомендации, какой подход используем
- в каком интерфейсе мы это все представляем и какие контролы даем пользователю
- и тд.

Вы также должны быть в позиции сказать, что в данном случае ML не требуется: например, для cold start мы просто покажем первыми самые популярные профили в радиусе 5 миль от пользователя.

2) Статистика, работа с данными и эксперименты. Если в других отраслях (например, нишевый b2b) это может быть и не нужно, то тут это маст. Для продакта, работающего с персонализацией, эксперименты просто bread and butter: нужно уметь трактовать результаты и принимать решение о выкатке в продакшн. Немаловажный фактор: отслеживание долгосрочных эффектов и регрессии модели. Продакт должен уметь коммуницировать с Data Scientist и четко формулировать гипотезы, а также не бояться закапываться в данные.

Это два ключевых фактора, на мой взгляд. Нужно ли получать для этого образование, вопрос философский. Я думаю, ребятам с инженерным или аналитическим образованием будет легче, но это не обязательный критерий. Я знаю много успешных ML продактов, у которых не особо релеватное образование (например, по астрофизике или экономике).
У меня самой диплом журналиста, при этом я работаю с передовыми AI researchers в Фейсбуке. Главное, желание учиться и глубоко вникать в предмет :) я начинала с курсов на Coursera (классика - Machine Learning от Andrew Ng) и чтения внутренней документации; потом начала читать релеватные книжки и участвовать в конференциях, читать research papers. Очень помогает изучение конкурентов (или просто хороших ML-продуктов): представь, что ты первый ML продакт в Netflix, а что бы сделал ты?

Должна сказать, что у работодателей на это нет однозначного мнения. В Фейсбуке на собеседовании нет специальных секций для ML продактов; в Яндексе, насколько я слышала, сейчас требуется релевантное образование или опыт работы. Но, опять же, всегда можно попробовать прийти на роль с частичным использованием ML (смесь fullstack и ML разрабочиков), а потом уже переходить в "чистый" ML, где в команде исключительно ML researchers и data scientists/data engineers.

@proproduct

Друзья, у нас завершилась трансляция с Катей Базилевской, CEO Setka.io, – получилась очень интересная беседа про правила успешного нетворкинга, перфекционизм и принятие решений, работу CEO и переход из рекламы в продакт-менеджмент.

По новой традиции одному из комментаторов я подарю крутую книжку, про которую Катя рассказывает в интервью. Смотрите и делитесь впечатлениями!

https://youtu.be/U5ElVVm_Rrg

Друзья, а я с радостью анонсирую вам новый выпуск интервью!
Мы пообщаемся с Аней Ситниковой, senior PM в шведской финтех компании iZettle.
Последние 5 лет Аня живет в Стокгольме и 4 из них посвятила iZettle, который прошел путь от многообещающего стартапа до единорога, поглощенного PayPal в ночь накануне запланированного IPO. В iZettle Аня была инициатором и со-создателем Growth Product подразделения, а сейчас отвечает за развитие партнерских отношений через интеграции.
Ранее Аня отвечала за рост и выход на новые рынки в Truecaller, строила b2b marketplace в InSupply и была учредителем ряда стартапов в России и Латинской Америке.

Встречаемся в прямом эфире 25 июня в 20-00 по Москве! Подписывайтесь на уведомления о трансляции по ссылке ниже:

https://youtu.be/F_HqkitOlDg

Если вы хотите задать вопрос Ане, воспользуйтесь этой ссылкой.

Предыдущие выпуски:
- Юля Нечаева, продакт-менеджер в YouTube
- Люба Вязникова, Head of Product в Badoo
- Катя Базилевская, CEO Setka.io