Product Management & AI
24.4K subscribers
459 photos
144 videos
6 files
834 links
Product Management & AI Occultism, Philosophy & Logic. AI is A NEW RELIGION

YO: @mirvla (C-f 𓇶 Meteoagent.com, f & c-o E-pepper.ru, author exp.fm/posts/25)

SATOR
AREPO
TE8ET
OPERA
ROTAS
Download Telegram
Product Management & AI
#tools Отмечайте успех и прогресс пользователя(ей) Постепенно, интерес пользователей к вашему продукту начнёт ослабевать (а с ним и вовлечение/возврат). На помощь приходит простой психологический хак, когда продукт начинает уделять личности пользователя…
7 механик геймификации, которые можно нужно использовать в продуктах.

1. Таблица лидеров

Отображение рейтинга пользователей на основе их достижений в продукте или игре cпособствует конкуренции и может мотивировать пользователей больше взаимодействовать с продуктом.

Может снижать мотивацию у пользователей, которые находятся ниже в таблице лидеров и чувствуют, что им трудно догнать других.

Чтобы избежать этого, создавайте такой баланс в соревновании, чтобы новые пользователи чувствовали, что могут догнать других (а старые не убежать еще дальше).

Пример: Duolingo использует еженедельные соревнования и таблицы лидеров среди изучающих языки.

2. Значки, бейджи, ачивки

Предоставляет визуальный способ демонстрации достижений, которые пользователи получили, выполнив определенные задачи или достигнув определенного прогресса в продукте/игре.

Пример: Linkedin со своими бейджами навыков.

Может мотивировать пользователей выполнять определенные задачи или действия (при публичном использовании системы бейджей, эффект многократно усиливается).

В тоже время, пользователи могут не находить ценности в значках, если они не несут реальных преимуществ. Убедитесь, что значки востребованы и имеют какую-то внутреннюю/внешнюю ценность для их обладателей.

3. Индикаторы прогресса

Показывают пользователям, сколько они достигли и сколько им еще нужно сделать, чтобы достичь своей цели. Побуждают пользователей завершать задачи, показывая им, насколько они близки к достижению цели.

Пример: любой онлайн-продукт с пошаговым онбордингом.

Может быть неэффективным, если цель кажется слишком далекой или недостижимой. Ясно обозначайте преимущества достижения цели и создавайте достижимые и увлекательные пути к этой цели.

4. Система очков

Пользователи получают очки за выполнение определенных действий или задач, которые далее могут быть обменены на награды.

Пример: система лояльности Starbucks (писал про неё тут).

Способствует повторному вовлечению и может помочь формировать определенное поведение пользователей.

Если не сбалансирована должным образом, пользователи могут использовать систему или перестать взаимодействовать, если награды не воспринимаются ценными.

Регулярно анализируйте и корректируйте систему очков, чтобы обеспечить ее сбалансированность и ценные и достижимые награды.

5. Уровни

Пользователи продвигаются через уровни, выполняя задачи или достигая целей, часто с повышением сложности.

Уровни способствуют долгосрочному вовлечению и могут дать пользователям ощущение достижений и прогресса. Со временем, могут стать монотонным или вызывать разочарование, если уровни слишком сложные или прогресс кажется слишком медленным.

Пример: снова Duolingo, на этот раз с их системой продвижения по уровням знания языка.

Проектируйте уровни, которые постепенно увеличивают сложность и предоставляют достаточную поддержку и награды, чтобы мотивировать пользователей достигать более высоких уровней.

6. Испытания или квесты

Пользователям предлагаются конкретные задачи или миссии для выполнения, часто в заданный промежуток времени.

Пример: кружки активностей от Apple Watch.

Квесты могут увеличить вовлеченность пользователей и сделать взаимодействие с продуктом более интересным и динамичным. Пользователи могут чувствовать себя перегруженными или под давлением, если вызовы слишком сложные или часто повторяются.

Создайте разнообразие задач, чтобы соответствовать разным уровням навыков пользователей, и предоставьте гибкость в том, как и когда их можно выполнить.

7. Сторителинг

Включение релевантных историй и элементов повествования в пользовательский опыт делает его более привлекательным и запоминающимся, помогая через эмоции передавать сложную информацию.

Пример: активность в соц. сетях, собственный блог-медиа продукта, персонажи и образы на сайте – всё это примеры и проявление сторителинга.

Если история реализована недостаточно хорошо, то она может стать отвлечением, а не улучшением. История должна быть увлекательной и хорошо интегрированной с концепцией и действиями пользователя внутри продукта.

😎 RUSPM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#tools DDDD – подход от Британского совета по дизайну, который помогает систематизировать процесс работы над чем угодно (исследования, дизайн, разработка, маркетинг и т.д.)

Так, любой процесс состоит из двух областей работы над ним – Область проблемы (с расходящимся потоком информационной дивергенции и конвергенции) и Область решения.

Каждая из областей является составной частью другой и включает в себя этапы работ:

1. Discover (изучение). Включает в себя поиск и сбор информации по поставленной проблеме, рынку, данным и т.п.

Задавай вопросы, проводи исследования и собирай всю необходимую информацию для определения потенциальных возможностей и решений.

2. Define (определение). Аналитика и обработка полученной информации, её интерпретация на предмет дальнейшего возможного внедрения, стратегия продукта, его цели и основные функции.

На этом этапе также создается каркас продукта, включая пользовательские сценарии, требования и макеты.

3. Develop (разработка). Переход в область непосредственных работ по интеграции, внедрению, запуску (и тестированию) решения.

На этом этапе происходит процесс создания дизайна, разработки, тестирования и итеративного улучшения продукта.

4. Deliver (доставка). Дальнейшие действия, когда решение "передаётся" в руки того, для кого оно предназначается – пользователей или заказчиков.

Этот этап включает подготовку продукта к запуску, управление релизом, маркетинговые и PR-активности, а также обратную связь пользователей и мониторинг его использования.

Соблюдение этого порядка действий позволяет "не терять то, с чего начали" и держать фокус на логике процессов.

😎 RUSPM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Под шумок хайпа с очками, #Apple хладнокровно выкатывают главного конкурента партнёра ChatGPT.

Накину немного продуктовой конспирологии на презу Эпла, в которой все упустили интересный апдейт iOS 17 – клавиатуру с функцией автокорректа (таймер).

Вроде бы, уже ставшая привычной фича и апдейт алгоритма(!), на который уже даже не обращаешь внимание.

Но зачем её вдруг включили в презу? Ведь Эпл не из тех компаний, которые делают что-то просто так.

Продолжая рассуждать, Apple при Джобсе поняли простое бизнес-правило, которое идеально работает в айти – "лучше не догонять конкурентов, а бежать наперерез".

Что самое дорогое в мире? Информация.

Что делает ChatGPT? Работает с информацией.
Без чего ChatGPT не сможет работать? Без вводимой юзером информации.

Что такое клавиатура? Устройство ввода информации, отправная и обязательная точка в 90% CJM.

Она читает отправленные нами письма, видит номера наших карт, знает все наши пароли... Являясь первичным Источником, клавиатура "знает" то, что вы написали собеседнику первее его самого.

Моя теория в том, что этим апдейтом Apple:

– незаметно заявили о своих разработках в области AI (дабы не привлекать сильное внимание к приватности данных);

– "срезали путь" в гонке за AI за счет того, что интерфейс ввода информации в ChatGPT завязан на клавиатуры Apple (пока что), а значит Apple первее ChatGPT видит вводимую юзером для условного ChatGPT информацию

– а значит, что Apple имеет в этом нечестное конкурентное преимущество по сравнению с тем же ChatGPT.

– Сможет Эпл прожить без ChatGPT? Да.
– Сможет ChatGPT прожить без Эпла? Нет.

– вангую, что в OpenAI это тоже прекрасно понимают, поэтому они подружатся и будут скрытно интегрированы с осью Apple (как, например, Notion AI, который работает на модели ChatGPT).

После релиза автораспознавания текста на картинках/фото на айос устройствах в голове давно сидела мысль, что ну не могут же они, будучи Источником кучи этих данных просто так "выбрасывать" их. А тут раз, и прикрытие "применение" удачно нашлось 🙃

😎 RUSPM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Рубрика с подборками лучших гостевых постов продолжает радовать новым контентом для продактов, фаундеров и их команд.

Рад представить эксперта в области OKR-методологии Максима Опилкина, ex-CPO маркетплейса Napolke и автора канала @okr_leaders. Максим приходит в гости уже второй раз и за это время его канал пополнился новыми интересным постами на тему OKR:

Теория ограничений Годтратта и OKR
6 шагов для успешного запуска OKR-цикла
Ситуационное руководство или Модель Херши-Бланшара

Зачем фаундеру OKR?
 Мотивация достижения OKR
От красного к оранжевому или 3 культуры управления

Гайд по методам целеполагания
Согласованость VS Синхронизации
 Мотивация команды через эффект Даннинга-Крюгера

На какую работу нанимают друзей
Хочу уйти в отпуск на месяц
Уволить или освободить?
Фреймворк "Now, Next, Later" – пожалуй, самый простой и гибкий инструмент, который помогает структурировать задачи и идеи и определять их приоритеты на основе временных рамок.

Работает фреймворк крайне просто (и в этом его сила), но есть пара важных моментов.

NOW (Сейчас). В этой категории сосредотачиваются задачи и идеи, которые определены максимально конкретно, требуют немедленного внимания и имеют высокий приоритет.

Это могут быть критические ошибки, срочные запросы от клиентов или ключевые функции, которые необходимо разработать для удовлетворения текущих потребностей пользователей и достижения бизнес-целей.

NEXT (Следующее). Здесь располагаются задачи и идеи, которые будут реализованы после завершения задач из категории "Сейчас".

Это включает планы на ближайшую перспективу и улучшения, которые необходимо внести в продукт для обеспечения его конкурентоспособности и роста. Задачи и идеи в этой категории могут быть чуть менее конкретизированы.

LATER (Позже). В этой категории находятся задачи и идеи, которые планируется реализовать в долгосрочной перспективе.

Это могут быть экспериментальные, долгосрочные или стратегические идеи развития продукта. Любые идеи и задачи в этой категории могут быть описаны на уровне общей концепции и без конкретики.

Полезные советы по фреймворку "Now, Next, Later":

– Важно четко определить, какие временные интервалы будут использоваться для каждой категории. Например, "Сейчас" может означать задачи, которые должны быть выполнены в ближайшие 1-2 месяца, "Следующее" - в течение 3-6 месяцев, а "Позже" - более чем через 6 месяцев.

– Приоритизация задач должна быть в соответствии с бизнес-целями и стратегическими направлениями компании. Задачи, которые наиболее сильно влияют на достижение этих целей, должны иметь более высокий приоритет.

– Каждая задача должна быть ясно сформулирована и конкретизирована (ваш КО).

– Из-за своей простоты и гибкости, фреймворк NNL требует регулярного обзора, актуализации и обновления задач в каждой категории!

😎 RUSPM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Product Management & AI
Фреймворк "Now, Next, Later" – пожалуй, самый простой и гибкий инструмент, который помогает структурировать задачи и идеи и определять их приоритеты на основе временных рамок. Работает фреймворк крайне просто (и в этом его сила), но есть пара важных моментов.…
#fun И если вы поклонник фреймворка "Now, Next, Later", то вы полюбите его "дополнение" :)

P.S. Шутка шуткой, но правда в этом есть – каждая смена статуса таски/идеи/истории, особенно в статусы "сомнительно" и "никогда", должна быть закоменчена её автором для самого себя и будущих поколений с указанием той или иной Причины такого решения (а не просто отменена одним кликом).
Снова стоите на распутье между “пилить новое” или “улучшать старое”? Универсальный ответ всегда один – спросите у пользователя.

Знакомьтесь с методологией Opportunity Scoring – ещё один фреймворк, который можно использовать для повышения качества вашего родмэпа и продукта в целом.

😎 RUSPM
В Intercom проводят очень интересный эксперимент с монетизацией фичи.

Intercom вчера выкатил AI бота под названием Fin. Под капотом уже ставший обыденностью ChatGPT, который плюсом обучается на базе работы вашего сапорт-отдела.

Интересно другое. Модель монетизации бота построена на... успешно решенном тикете!

Юзер переписывается с AI и если тот решает вопрос без вмешательства оператора (закрытие тикета юзером) – вы платите бакс Интеркому :)

P.S. На скрине основатель и СЕО Intercom Эоган МакКейб рассказывает о том, как они пришли к этой модели. Фича по такой цене убыточна.

😎 RUSPM
Product Management & AI
User Experience Debt или долг пользовательского опыта. Также, как и разрабы любят гордиться своим тех. долгом, у продактов и дизайнеров тоже есть повод для "гордости" и свой тип долговых обязательств :) Главная причина UX-задолженностей аналогична тех. долгу…
В мире продакт-менеджмента существует тема, которую стараются обходить стороной и спрашивать про которую некрасиво, неэтично, и, вообще, "у нас всё под NDA".

Имя этой проблеме - Revenue Debt.

Долг по доходам означает наращивание потери потенциального дохода (упущенной прибыли) и возникает из-за недостаточных усилий продакт-менеджера по улучшению, оптимизации или добавлению генерирующих доход функций в продукт.

Что делать, чтобы избежать, снизить или избавиться от Revenue Debt?

Диверсифицируйте источники дохода. Исследуйте возможности для диверсификации источников дохода в продукте, предлагая дополнительные фичи/суб-продукты, расширяясь на новые рынки, исследуя новые возможности и технологии.

Ставьте реалистичные цели по доходам (хакните KPI). Странно ставить кратные цели роста и ждать соответствующих результатов, не меняя чего-то "кратно" в продукте и его механиках. Думая о высоком, отталкивайтесь от реальности.

Проводите систематические оценки потенциала доходов. Постоянно оценивайте потенциал доходов и определяйте области, в которых улучшения или добавление функций могут увеличить возможности по монетизации.

Оптимизируйте работу над revenue гипотезами/фичами также, как и с другими задачами, разбивая их на более мелкие задачи/эксперименты, чтобы быстрее предоставлять ценность клиентам и снимать данные.

Делайте выводы и принимайте решения на основе данных. В вопросах денег полагайтесь только на цифры и метрики, используйте аналитику данных для обнаружения изменений или трендов, определения поведения пользователей и принятия решений о продукте.

Инвестируйте в удержание клиентов. Привлечение новых клиентов всегда дороже, чем удержание существующих. Сосредоточьтесь на предоставлении отличного обслуживания клиентов, создании программ лояльности и укреплении долгосрочных отношений с вашими клиентами для снижения оттока и увеличения ими повторных платежей.

Экспериментируйте с ценообразованием. Постоянно оценивайте и оптимизируйте стратегию ценообразования, основываясь на рыночных условиях, спросе, предложении и готовности клиентов платить за решение их проблем.

Бонус: немного обновил статью про нестандартные форматы отъёма денег у пользователей новыми способами 🙂

😎 RUSPM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#fun 1985 год, Стив Балмер надрывается в рекламе Windows 1.0.

Досмотрите видео до конца и получите уникальное предложение на ПО от Microsoft 🤣

😎 RUSPM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Продолжаю рассказывать про авторов каналов об управлении продуктами, на которые подписан сам.

Сегодняшний гость – Егор Абрамец, основатель сервиса объявлений Юла, поработавший в Яндексе, Газпром-Медиа и VK.

В своём @abrametchivo Егор делится личным опытом, накопленным за более чем 16 лет в IT на пути от простого менеджера до вице-президента по рекламным технологиям с командой в 1,000+ человек.

Интересные посты:

​​Аналитика ради аналитики
– Критика — это топливо для развития
– Работай над процессами, а не ищи виноватых

Знание не должно быть статичным
– Как понять, чем стоит заниматься
– Куда инвестировать на работе

Форма определяет содержание
– Разница между проблемами и несовершенством
100% контроля нет, есть управляемый хаос

– Как отвечать на вопрос «Что с проектом»
Сначала главное, потом детали
Радикальная правда: как сообщать руководителю о проблемах
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
С интересом наблюдаю за движениями #Google в области обработки изображений и ИИ. Вот, например, на прошлой неделе Google Maps обновили технологию Immersive View.

Immersive View использует машинное обучение (ML) и компьютерное зрение для объединения миллиардов изображений Street View и аэрофотоснимков для создания богатой визуальной модели мира, позволяя накладывать на неё сверху разную информацию, такую ​​как погоду, пробки и т.п.

С новым обновлением модель теперь также работает с помещениям, позволяя создавать и дорабатывать полноценные 3D сцены.

(Насчет накладываний поверх - вы же заметили, что с этими эпловскими очками и гонкой вокруг визуализаций изображений назревает старый новый тренд – floating UI и floating UX.)

В основе работы лежит NeRF, недавно разработанный метод трехмерной реконструкции и нового синтеза изображений.

Получив набор фотографий, описывающих сцену, NeRF преобразует эти фотографии в нейронное поле, которое затем можно использовать для визуализации фотографий с точек зрения, отсутствующих в исходной коллекции.

P.S. Привет, сгенеренные миры и вселенные в очках? Нет, это «ещё не Матрица» (но похоже на ее MVP на коленке).

С технической стороны, реализация виртуального мира с таким уровнем детализации, ввода, обработки и вывода таких объемов данных в реальном времени в онлайне требуют громадных ресурсов для каждого клиента (либо на устройстве, либо на облачных вычислениях).

P.S. А еще Гугл запустил публичные курсы и уроки по AI, рекомендую изучить.
Определяем готовность юзеров платить $ с помощью Van Westendorp’s Price Sensitivity Meter.

"Готовность платить" или Willingness to Pay (WTP) – уровень восприятия ценности вашего продукта и готовность пользователей платить столько, сколько вы запрашиваете.

Как это часто бывает:

– Ставьте низкую цену на свой продукт, и вы растите свой Revenue Debt.

– Ставите высокую цену, и у вас крайне мало покупателей.

– Ставите цену выше конкурентов, и вы говорите клиентам, что у вас премиальный сервис, при этом теряя огромное количество потенциальных покупателей.

– Цена ниже ваших конкурентов, и вы отправляете рынку сообщение о том, что вы бюджетный вариант (и, возможно, продукт не так хорош).

– Вы можете снизить цену и потом снова поднять ее в зависимости от количества покупателей, но вы снова рискуете потерять время и деньги.

– Вы можете поставить высокую цену, а затем снизить ее. Но тогда вы разочаруете своих первых последователей (самых лояльных клиентов), которые понимают, что если бы они подождали, то сэкономили.

Все эти тесты требуют времени, внимания и связаны с реальными деньгами.

Как повысить качество будущих ценовых A/B-тестов и подготовить для них вводные данные?

Может помочь фрйемворк Van Westendorp, который используется для определения оптимальной цены на продукт или услугу.

Стратегия основана на четырех вопросах, которые задаются выборке потенциальных/текущих клиентов.

Вот пример опроса, который юзали для определения цены ChatGPT.

– По какой цене вы считаете настолько дорогим, что не стали бы покупать его? (слишком дорогая цена).

– Какая самая высокая цена, по которой вы бы задумались о покупке данного продукта? (высокая цена)

– По какой цене вы считаете ChatGPT выгодной покупкой — отличной покупкой за эти деньги? (хорошее цена/качество)

– При какой цене вы посчитаете, что качество продукта может быть не очень хорошим?

😎 RUSPM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Product Management & AI
Определяем готовность юзеров платить $ с помощью Van Westendorp’s Price Sensitivity Meter. "Готовность платить" или Willingness to Pay (WTP) – уровень восприятия ценности вашего продукта и готовность пользователей платить столько, сколько вы запрашиваете.…
Как работать с графиком Van Westendorp’s Price Sensitivity Meter? (продолжение поста выше)

Отобразите ответы на графике, где X — это цена, а Y — процент от общего числа респондентов.

Ценовые вилки с большим кол-вом ответов и можно использовать как базу для последующих ценовых тестов.

Пересечение «слишком дешевого» и «дорогого» может быть нижней границей приемлемого ценового диапазона (точку предельной дешевизны).

Точно так же пересечение линий «слишком дорого» и «дешево» можно рассматривать как верхнюю границу приемлемого ценового диапазона (точка предельной дороговизны или PME).

Пересечения, где обычно больше согласия, - это точка, в которой «дорогая» линия пересекает «дешевую» линию. Это описывается как «ценовая точка безразличия» или IPP.

Наконец, пересечение линий «слишком дешево» и «слишком дорого» представляет собой «оптимальную цену» или OPP. Это точка, в которой равное число респондентов описывают цену как превышающую их верхний или нижний пределы.

😎 RUSPM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM