пока что лидирует AI-фичи. найс, как раз недавно лекцию на тему метрик для AI продуктов читала, есть свеженький материальчик 🤓
🔥4
замечали, что продуктивность падает, когда дофамина вокруг слишком много?
у меня сегодня 3-й день отказа от «лёгкого дофамина»: никаких коротких видео, мемчиков и вообще мусорного контента. и знаете, ломает будь здоров. на героине не сидела, но теперь примерно понимаю, как это ощущается 😅
долго не решалась, но финальной точкой стала мысль из Reels (иронично, да?):
«наш мозг заточен на создание, а не на потребление».
и правда, периоды моей максимальной продуктивности были в школе и начале универа. долго не могла понять, что же изменилось потом. а сейчас поняла: тогда я очень-очень-очень много скучала — и именно из скуки рождалась деятельность.
а сейчас, когда дешёвый дофамин доступен 24/7, скука просто исчезла из моей жизни. а вместе с ней — и мотивация. 🥲
за эти три дня без мусора я уже успела:
- начать проект по созданию инфо-продукта,
- написать черновики нескольких статей,
- убраться в шкафу (он ждал этого целый год!),
- начать читать книгу, которую откладывала вечность.
оказалось, чтобы начать что-то создавать, нужно перестать постоянно что-то потреблять. 💫
если кажется, что ваши «золотые деньки» продуктивности где-то в прошлом — попробуйте этот подход. и вообще, делитесь своими рецептами мотивации, только не забывайте рассказать про контекст: серебряной пули ведь не существует 🤓
---
скука — это самое недооценённое состояние нашего времени. цените и берегите её.
#личный_опыт@smartdaria
у меня сегодня 3-й день отказа от «лёгкого дофамина»: никаких коротких видео, мемчиков и вообще мусорного контента. и знаете, ломает будь здоров. на героине не сидела, но теперь примерно понимаю, как это ощущается 😅
долго не решалась, но финальной точкой стала мысль из Reels (иронично, да?):
«наш мозг заточен на создание, а не на потребление».
и правда, периоды моей максимальной продуктивности были в школе и начале универа. долго не могла понять, что же изменилось потом. а сейчас поняла: тогда я очень-очень-очень много скучала — и именно из скуки рождалась деятельность.
а сейчас, когда дешёвый дофамин доступен 24/7, скука просто исчезла из моей жизни. а вместе с ней — и мотивация. 🥲
за эти три дня без мусора я уже успела:
- начать проект по созданию инфо-продукта,
- написать черновики нескольких статей,
- убраться в шкафу (он ждал этого целый год!),
- начать читать книгу, которую откладывала вечность.
оказалось, чтобы начать что-то создавать, нужно перестать постоянно что-то потреблять. 💫
если кажется, что ваши «золотые деньки» продуктивности где-то в прошлом — попробуйте этот подход. и вообще, делитесь своими рецептами мотивации, только не забывайте рассказать про контекст: серебряной пули ведь не существует 🤓
---
скука — это самое недооценённое состояние нашего времени. цените и берегите её.
#личный_опыт@smartdaria
🔥22👍5
не, ну дела.
пост про пре-мортем азиатского пилота перекрёстка, над которым я корпела, собрал три реакции.
а пост про скуку и дофамин, написанный за 5 минут — уже больше десятка реакций.
вывод? инфоцыгане были правы:
чем больше личного, тем активнее отклик. 🤷♀️
---
вы-то сами какой контент от меня больше любите — личный или профессиональный?
дайте знать в комментах, а то совсем запутаюсь! 🤓
пост про пре-мортем азиатского пилота перекрёстка, над которым я корпела, собрал три реакции.
а пост про скуку и дофамин, написанный за 5 минут — уже больше десятка реакций.
вывод? инфоцыгане были правы:
чем больше личного, тем активнее отклик. 🤷♀️
---
вы-то сами какой контент от меня больше любите — личный или профессиональный?
дайте знать в комментах, а то совсем запутаюсь! 🤓
😱3
в начале года купила себе отрывной календарь стоика, где нужно каждый день читать или практиковать что-то из философии стоицизма. ну и, конечно же, забросила его уже в феврале. 🙈
каждый раз, вспоминая о нём, испытывала то чувство стыда, то раздражение — типа купила и забыла. объём непрочитанных страниц копился, и казалось: вот найду свободный день и прочту всё залпом. конечно, этот день так и не наступал.
недавно решила просто читать хотя бы по 1-2 страничке в день — чтобы постепенно сократить разрыв. оказалось, это работает гораздо лучше, чем ждать идеального момента (его вообще не существует).
один тезис мне особенно отзывается сейчас: «без настоящего существует лишь прошлое и будущее». а это, как мне кажется, и есть жизнь в иллюзиях.
---
да, настоящее бывает страшным. но жить, закрывая на него глаза, ещё страшнее.
#личный_опыт@smartdaria
каждый раз, вспоминая о нём, испытывала то чувство стыда, то раздражение — типа купила и забыла. объём непрочитанных страниц копился, и казалось: вот найду свободный день и прочту всё залпом. конечно, этот день так и не наступал.
недавно решила просто читать хотя бы по 1-2 страничке в день — чтобы постепенно сократить разрыв. оказалось, это работает гораздо лучше, чем ждать идеального момента (его вообще не существует).
один тезис мне особенно отзывается сейчас: «без настоящего существует лишь прошлое и будущее». а это, как мне кажется, и есть жизнь в иллюзиях.
---
да, настоящее бывает страшным. но жить, закрывая на него глаза, ещё страшнее.
#личный_опыт@smartdaria
🔥4
Forwarded from Ирина Яновская
#НаучныйПолк #НаучныйПолкСПбГУПТД
📰В рамках акции «Научный полк» рассказываем об ученых нашего вуза, работавших в блокадном Ленинграде.
Яновский Вячеслав Венедиктович, выпускник химического факультета Технологического института, возглавил там кафедру углеводов, руководил научно-исследовательскими работами по сахарному производству. До войны в Советском Союзе было создано два завода на основе научной идеи Яновского.
Ученый также занимался конструированием полезных приборов. Он создал прибор для определения удельного веса пористых веществ и новый волюмометр, прибор для определения пористости рафинада. Тогда на научные труды Яновского обратили внимание в ВСНХ СССР и назначили его членом научно-технического совета Сахаротреста. В 1938 году решением ВАК ему присвоили ученую степень доктора технических наук и ученое звание профессора.
В 1939 году Яновский занял должность заведующего кафедрой органической химии в Ленинградском текстильном институте. В 1941 году, работая в Спецхимлаборатории МПВО, ученый разработал заменители пищевых продуктов из хлопка, линтера, костры, лубяных материалов, которые в самые тяжелые для Ленинграда дни блокады добавлялись в хлеб на хлебопекарных заводах (так называемый суррогатный хлеб).
В тот же период В.В. Яновский организовал производство витамина «C» и остро необходимой медицинской глюкозы для нужд военного госпиталя, расположенного в здании института.
После возвращения института из эвакуации профессор Яновский продолжил свою научную и педагогическую работу. Был награжден орденом Ленина.
📰В рамках акции «Научный полк» рассказываем об ученых нашего вуза, работавших в блокадном Ленинграде.
Яновский Вячеслав Венедиктович, выпускник химического факультета Технологического института, возглавил там кафедру углеводов, руководил научно-исследовательскими работами по сахарному производству. До войны в Советском Союзе было создано два завода на основе научной идеи Яновского.
Ученый также занимался конструированием полезных приборов. Он создал прибор для определения удельного веса пористых веществ и новый волюмометр, прибор для определения пористости рафинада. Тогда на научные труды Яновского обратили внимание в ВСНХ СССР и назначили его членом научно-технического совета Сахаротреста. В 1938 году решением ВАК ему присвоили ученую степень доктора технических наук и ученое звание профессора.
В 1939 году Яновский занял должность заведующего кафедрой органической химии в Ленинградском текстильном институте. В 1941 году, работая в Спецхимлаборатории МПВО, ученый разработал заменители пищевых продуктов из хлопка, линтера, костры, лубяных материалов, которые в самые тяжелые для Ленинграда дни блокады добавлялись в хлеб на хлебопекарных заводах (так называемый суррогатный хлеб).
В тот же период В.В. Яновский организовал производство витамина «C» и остро необходимой медицинской глюкозы для нужд военного госпиталя, расположенного в здании института.
После возвращения института из эвакуации профессор Яновский продолжил свою научную и педагогическую работу. Был награжден орденом Ленина.
🔥8
экспериментальный пост
голосуйте лайками если заходит 🤓
---
я люблю современное искусство, но цены на него всегда меня поражали.
копнула поглубже и поняла, что за любым бананом за миллион баксов стоит вполне конкретный бизнес-план. 🤓
современное искусство — это не только про вдохновение и эстетику, но и отличная прачечная для грязных денег. и схемы там изящны, как минимализм мондриана:
🎨 фиктивные сделки: банкир из бразилии попытался вывезти картину баскии за 8 млн $, назвав её «дешёвым постером» за сотню баксов¹. почти прокатило.
🏝 офшоры и анонимность: китайский миллиардер лю ицянь купил «лежащую обнажённую» модильяни за 170 млн $, оформив сделку через компанию на британских виргинских островах для анонимности и налоговой оптимизации². надёжнее любого банковского счёта!
📦 свободные порты: в женеве хранится искусство на 100 млрд $ без налогов и таможни³. настоящий рай — налоги платят только обычные люди.
🎁 фиктивная благотворительность: даришь музею картину, завышаешь её цену в десятки раз и получаешь налоговый вычет⁴. щедрость 80-го уровня.
пока мы удивляемся, почему очередная «мазня» стоит миллионы, кто-то тихо превращает грязные деньги в чистое вдохновение.
вы ещё верите в чистоту намерений, глядя на современное искусство? 🤨
---
¹ Art & Object
² Bloomberg
³ The Economist
⁴ IRS.gov
---
чуть больше текста + 3 источника тут
#истории@smartdaria
голосуйте лайками если заходит 🤓
---
я люблю современное искусство, но цены на него всегда меня поражали.
копнула поглубже и поняла, что за любым бананом за миллион баксов стоит вполне конкретный бизнес-план. 🤓
современное искусство — это не только про вдохновение и эстетику, но и отличная прачечная для грязных денег. и схемы там изящны, как минимализм мондриана:
🎨 фиктивные сделки: банкир из бразилии попытался вывезти картину баскии за 8 млн $, назвав её «дешёвым постером» за сотню баксов¹. почти прокатило.
🏝 офшоры и анонимность: китайский миллиардер лю ицянь купил «лежащую обнажённую» модильяни за 170 млн $, оформив сделку через компанию на британских виргинских островах для анонимности и налоговой оптимизации². надёжнее любого банковского счёта!
📦 свободные порты: в женеве хранится искусство на 100 млрд $ без налогов и таможни³. настоящий рай — налоги платят только обычные люди.
🎁 фиктивная благотворительность: даришь музею картину, завышаешь её цену в десятки раз и получаешь налоговый вычет⁴. щедрость 80-го уровня.
пока мы удивляемся, почему очередная «мазня» стоит миллионы, кто-то тихо превращает грязные деньги в чистое вдохновение.
вы ещё верите в чистоту намерений, глядя на современное искусство? 🤨
---
¹ Art & Object
² Bloomberg
³ The Economist
⁴ IRS.gov
---
чуть больше текста + 3 источника тут
#истории@smartdaria
🔥13❤4💯2⚡1😱1
💫 Как выбрать North Star Metric (NSM)
TL;DR — если метрику не видно в дашборде уже через неделю, это не North Star, а запаздывающий KPI.
6 правил настоящей North Star:
1️⃣ Отражает атомарную ценность
Это минимальная польза, за которую клиент платит деньги.
Проверка: Если клиент перестанет получать эту ценность хотя бы на день — он потеряет деньги или репутацию?
Пример: 💫 Airbnb — число забронированных ночей. Нет брони → нет денег.
2️⃣ Считается часто (ежедневно или еженедельно)
NSM должна быть видна ДО финансовых отчётов.
Проверка: Мы увидим изменения в NSM менее чем за неделю?
Пример: 💫 Spotify — минуты прослушивания в день. Сразу видна реакция на любые изменения продукта.
3️⃣ Предсказывает выручку, а не следует за ней
Рост NSM ведёт к росту денег, а не наоборот.
Проверка: Если удвоить NSM, выручка точно вырастет?
Пример: 💫 Duolingo — минуты обучения в день. Чем больше минут, тем выше LTV и доход от рекламы.
4️⃣ Управляется продуктовой командой
Команда может влиять на NSM в рамках спринта.
Проверка: Есть ли сейчас в бэклоге задача, способная сдвинуть NSM?
Пример: 💫 Slack — % команд с 200+ сообщениями в неделю. Задача «пригласи коллегу» сразу влияет на эту метрику.
5️⃣ Защищена от накруток
Нельзя легко искусственно «разогнать» метрику.
Проверка: Можем ли мы накрутить её скриптом?
Пример: 💫 Superhuman — % пользователей с оценкой продукта 9 или 10 баллов. Боты и фейки дают низкий балл, защита встроена.
6️⃣ Коррелирует с LTV, CAC, валовой маржой
Но сама не является запаздывающим финансовым показателем.
Проверка: Если LTV упал, мы увидим это по NSM заранее?
Пример: 💫 Dropbox — объём сохранённых файлов (Mb). Падение активности пользователей видно раньше роста churn.
---
📝Пошаговый алгоритм, как найти свою NSM:
1️⃣ Определите «момент ценности»
Что должно случиться в продукте, чтобы клиент сказал «это полезно!»?
Пример: 💫 Notion-AI — документ сгенерирован и отредактирован.
2️⃣ Сделайте метрику счётной
Формула: Ценность / единицу времени + порог качества (SLA)
Пример: 💫 Netflix
Суммарное время просмотра / за день на одну подписку при ≤ 0,1% доли секунд с буферизацией и ≤ 2сек до старта воспроизведения
3️⃣ Проверьте метрику:
- Клиент позвонит, если метрика упадёт?
- Видим ли мы её ежедневно?
- Есть ли сейчас тикет в спринте, который может изменить метрику?
Если хоть один ответ «нет» — ищите другую. 🤓
4️⃣ Смоделируйте влияние на финансы
Удвойте в Excel метрику и проверьте влияние на EBITDA через 3–6 месяцев.
5️⃣ Защитите метрику от накруток
Добавьте встроенный фильтр или порог качества, чтобы исключить фейковые события и гарантировать, что рост NSM = реальная польза для клиента.
---
❌ Если ваша NSM сейчас — LTV/CAC или маржа:
Это хорошие North Star Goals (куда стремимся через год), но это не метрики для спринта. Разбейте их на ежедневные драйверы:
- LTV ↑ = Retention ↑ или ARPU ↑
- Маржа ↑ = Себестоимость ↓ или Usage ↑
И уже эти ежедневные метрики можно ставить как настоящие North Star.
#теория@smartdaria
TL;DR — если метрику не видно в дашборде уже через неделю, это не North Star, а запаздывающий KPI.
6 правил настоящей North Star:
1️⃣ Отражает атомарную ценность
Это минимальная польза, за которую клиент платит деньги.
Проверка: Если клиент перестанет получать эту ценность хотя бы на день — он потеряет деньги или репутацию?
Пример: 💫 Airbnb — число забронированных ночей. Нет брони → нет денег.
2️⃣ Считается часто (ежедневно или еженедельно)
NSM должна быть видна ДО финансовых отчётов.
Проверка: Мы увидим изменения в NSM менее чем за неделю?
Пример: 💫 Spotify — минуты прослушивания в день. Сразу видна реакция на любые изменения продукта.
3️⃣ Предсказывает выручку, а не следует за ней
Рост NSM ведёт к росту денег, а не наоборот.
Проверка: Если удвоить NSM, выручка точно вырастет?
Пример: 💫 Duolingo — минуты обучения в день. Чем больше минут, тем выше LTV и доход от рекламы.
4️⃣ Управляется продуктовой командой
Команда может влиять на NSM в рамках спринта.
Проверка: Есть ли сейчас в бэклоге задача, способная сдвинуть NSM?
Пример: 💫 Slack — % команд с 200+ сообщениями в неделю. Задача «пригласи коллегу» сразу влияет на эту метрику.
5️⃣ Защищена от накруток
Нельзя легко искусственно «разогнать» метрику.
Проверка: Можем ли мы накрутить её скриптом?
Пример: 💫 Superhuman — % пользователей с оценкой продукта 9 или 10 баллов. Боты и фейки дают низкий балл, защита встроена.
6️⃣ Коррелирует с LTV, CAC, валовой маржой
Но сама не является запаздывающим финансовым показателем.
Проверка: Если LTV упал, мы увидим это по NSM заранее?
Пример: 💫 Dropbox — объём сохранённых файлов (Mb). Падение активности пользователей видно раньше роста churn.
---
📝Пошаговый алгоритм, как найти свою NSM:
1️⃣ Определите «момент ценности»
Что должно случиться в продукте, чтобы клиент сказал «это полезно!»?
Пример: 💫 Notion-AI — документ сгенерирован и отредактирован.
2️⃣ Сделайте метрику счётной
Формула: Ценность / единицу времени + порог качества (SLA)
Пример: 💫 Netflix
Суммарное время просмотра / за день на одну подписку при ≤ 0,1% доли секунд с буферизацией и ≤ 2сек до старта воспроизведения
3️⃣ Проверьте метрику:
- Клиент позвонит, если метрика упадёт?
- Видим ли мы её ежедневно?
- Есть ли сейчас тикет в спринте, который может изменить метрику?
Если хоть один ответ «нет» — ищите другую. 🤓
4️⃣ Смоделируйте влияние на финансы
Удвойте в Excel метрику и проверьте влияние на EBITDA через 3–6 месяцев.
5️⃣ Защитите метрику от накруток
Добавьте встроенный фильтр или порог качества, чтобы исключить фейковые события и гарантировать, что рост NSM = реальная польза для клиента.
---
❌ Если ваша NSM сейчас — LTV/CAC или маржа:
Это хорошие North Star Goals (куда стремимся через год), но это не метрики для спринта. Разбейте их на ежедневные драйверы:
- LTV ↑ = Retention ↑ или ARPU ↑
- Маржа ↑ = Себестоимость ↓ или Usage ↑
И уже эти ежедневные метрики можно ставить как настоящие North Star.
#теория@smartdaria
🔥8🙏5
хочу поделиться простым и годным лайфхаком, как быстрее заснуть, если в голове опять застряла «мыслемешалка». 🤯🥱
берёте любое короткое слово без повторяющихся букв (например, «цирк»).
далее по очереди на каждую букву придумываете слова, пока не сможете придумать ещё — потом берёте следующую букву:
Ц: циркуль, цапля, царь…
И: игра, иголка, иллюзия…
Р: ракета, ромашка…
К: кот, кнопка…
можно усложнить и придумывать только существительные, а можно брать любые ассоциации (цыпа, цинциннати, и т.д.)
🔬 почему это работает:
метод основан на технике Serial Diverse Imagining — вы сознательно создаёте поток случайных образов и сбиваете мозг с руминаций («зацикленных мыслей»).
метод проверен небольшими исследованиями (эффект есть, но субъективный), при этом полностью безопасен и прост. хроническим бессонникам всё-таки рекомендую проверенные подходы вроде когнитивно-поведенческой терапии (CBT-I).
---
лично я обычно успеваю дойти только до третьей буквы и всегда засыпаю в процессе. 😴
для меня работает идеально, так что рекомендую попробовать!
#личный_опыт@smartdaria
берёте любое короткое слово без повторяющихся букв (например, «цирк»).
далее по очереди на каждую букву придумываете слова, пока не сможете придумать ещё — потом берёте следующую букву:
Ц: циркуль, цапля, царь…
И: игра, иголка, иллюзия…
Р: ракета, ромашка…
К: кот, кнопка…
можно усложнить и придумывать только существительные, а можно брать любые ассоциации (цыпа, цинциннати, и т.д.)
🔬 почему это работает:
метод основан на технике Serial Diverse Imagining — вы сознательно создаёте поток случайных образов и сбиваете мозг с руминаций («зацикленных мыслей»).
метод проверен небольшими исследованиями (эффект есть, но субъективный), при этом полностью безопасен и прост. хроническим бессонникам всё-таки рекомендую проверенные подходы вроде когнитивно-поведенческой терапии (CBT-I).
---
лично я обычно успеваю дойти только до третьей буквы и всегда засыпаю в процессе. 😴
для меня работает идеально, так что рекомендую попробовать!
#личный_опыт@smartdaria
❤14🔥6👍2🙏1
навигация по каналу. чтобы читать не только новые посты, но и полистать старые — вдруг пропустили что-то годное 🤓
спец-выпуски:
#science_driven_product@smartdaria — рубрика где я пишу про то как можно улучшать продукты используя науку 👩🔬🔬
#ккк@smartdaria — серия посвященная моему докладу про командный вайб на Product Camp'25 (ккк=кодекс командной коммуникации)
#кейс_лаборатория_кейс@smartdaria — тут я даю всякие продуктовые задачи
#кейс_лаборатория_разбор@smartdaria — а тут публикую свои же решения этих задачек
#конспект_YC@smartdaria — конспекты цикла лекций how to start a startup от Stanford + YC
#конспект_ОУ@smartdaria — конспекты идей из книги «Организованный ум»
#productops@smartdaria — не скучно про «операционку» в продуктовом менеджменте
остальное:
#конспект@smartdaria — конспекты на разные темы
#теория@smartdaria — про продакт-менеджмент, исследования и вот это вот всё
#наука_на_пальцах@smartdaria — просто и понятно объясняю интересные мне научные темы
#истории@smartdaria — жизнь, работа, философия и что в голову придёт
#политика@smartdaria — неожиданно, но бывает (совсем немного!)
#atom@smartdaria — про работу в атоме
#ссылки_на_интересное@smartdaria — интересное, полезное, прикольное
#личный_опыт@smartdaria — кейсы и выводы на личном опыте
#субботняя_рефлексия@smartdaria — делюсь мыслями, которые отражают то как я вижу мир
пользуйтесь на здоровье! 🫡
спец-выпуски:
#science_driven_product@smartdaria — рубрика где я пишу про то как можно улучшать продукты используя науку 👩🔬🔬
#ккк@smartdaria — серия посвященная моему докладу про командный вайб на Product Camp'25 (ккк=кодекс командной коммуникации)
#кейс_лаборатория_кейс@smartdaria — тут я даю всякие продуктовые задачи
#кейс_лаборатория_разбор@smartdaria — а тут публикую свои же решения этих задачек
#конспект_YC@smartdaria — конспекты цикла лекций how to start a startup от Stanford + YC
#конспект_ОУ@smartdaria — конспекты идей из книги «Организованный ум»
#productops@smartdaria — не скучно про «операционку» в продуктовом менеджменте
остальное:
#конспект@smartdaria — конспекты на разные темы
#теория@smartdaria — про продакт-менеджмент, исследования и вот это вот всё
#наука_на_пальцах@smartdaria — просто и понятно объясняю интересные мне научные темы
#истории@smartdaria — жизнь, работа, философия и что в голову придёт
#политика@smartdaria — неожиданно, но бывает (совсем немного!)
#atom@smartdaria — про работу в атоме
#ссылки_на_интересное@smartdaria — интересное, полезное, прикольное
#личный_опыт@smartdaria — кейсы и выводы на личном опыте
#субботняя_рефлексия@smartdaria — делюсь мыслями, которые отражают то как я вижу мир
пользуйтесь на здоровье! 🫡
🙏4👍3
#ссылки_на_интересное@smartdaria
лучший канал про продуктовый ритейл. недавно сама поймала мысль, что люди скоро вообще перестанут покупать продукты. посетила меня эта гениальная идея, когда впервые за год решила приготовить куриные шницели. шницели вышли ужасные, а инсайт — вполне реальный 🤓
а вы как? всё ещё готовите сами или уже перешли на коробочки? 🍱
лучший канал про продуктовый ритейл. недавно сама поймала мысль, что люди скоро вообще перестанут покупать продукты. посетила меня эта гениальная идея, когда впервые за год решила приготовить куриные шницели. шницели вышли ужасные, а инсайт — вполне реальный 🤓
а вы как? всё ещё готовите сами или уже перешли на коробочки? 🍱
YouTube
наше будущее – магазины без продуктов (что придумали сети)
Искали эти кресла буквально для себя. Теперь дома и на работе сидим строго в них – Brydrein Air и Sparta. В нашем магазине на ОЗОН эти модели сейчас можно купить дешевле, чем в штатах – https://www.ozon.ru/seller/brydrein-2560135/
ТГ канал – https://t.me/tihonsm…
ТГ канал – https://t.me/tihonsm…
😁2
🤖 когда AI-фичи взлетают, а когда падают?
в преддверии нового кейса про интеграцию ИИ-фичей в продукт, давайте вдохновимся яркими примерами с рынка — и успехами, и провалами.
успешные кейсы:
🚀 Netflix – персонализация рекомендаций
суть: AI анализирует поведение и советует контент, от которого сложно оторваться.
почему взлетело:
– мощная проработка модели рекомендаций
– простая и понятная бизнес-метрика — время просмотра и Retention
итог: пользователи залипают, DAU растёт, churn падает.
🚀 Spotify – персонализированные плейлисты
суть: нейросеть подбирает треки по истории прослушиваний («Discover Weekly»).
почему взлетело:
– высокая точность рекомендаций
– прозрачные метрики успеха — прослушивания и сохранения плейлистов
итог: пользователи остаются дольше, лояльность сервиса растёт.
🚀 Gmail (Smart Compose) – автодополнение текста письма
суть: AI предлагает готовые окончания фраз и предложений при написании писем.
почему взлетело:
– модель обучена на огромных массивах текста
– понятная ценность — ускорение ежедневной рутины
– простая и эффективная метрика — доля писем с автодополнением.
итог: экономия времени и ощущение реальной пользы от фичи.
провальные кейсы:
💔 Microsoft Tay – бот, который обучался на переписках в Twitter. менее чем за сутки AI перенял агрессивный и токсичный язык аудитории. бота пришлось экстренно отключить.
💔 Twitter Images – нейросеть для автоматического кадрирования фото была уличена в расовой предвзятости, отдавая предпочтение лицам белых людей. после резонанса функцию отключили.
💔 Google Photos – автотеги фотографий ошибочно обозначили людей с тёмным цветом кожи как «горилл». это привело к громкому скандалу и показало, насколько сырыми были алгоритмы распознавания.
все провалы объединяет одна причина: компании запустили модели слишком рано, не подумав о последствиях и недостаточно проверив на риски.
🤔 возникает логичный вопрос: а что, если бы эти проекты запускались сегодня — в эпоху стремительного прогресса AI? получился бы новый Tay более устойчивым? а Twitter и Google смогли бы избежать таких болезненных ошибок?
---
🔥 кстати, новый выпуск моего «кейс-клуба» как раз будет посвящён внедрению AI-фич:
как понять, что фича с AI нужна, и как измерить её успех?
не пропустите! 🚀
#истории@smartdaria
в преддверии нового кейса про интеграцию ИИ-фичей в продукт, давайте вдохновимся яркими примерами с рынка — и успехами, и провалами.
успешные кейсы:
🚀 Netflix – персонализация рекомендаций
суть: AI анализирует поведение и советует контент, от которого сложно оторваться.
почему взлетело:
– мощная проработка модели рекомендаций
– простая и понятная бизнес-метрика — время просмотра и Retention
итог: пользователи залипают, DAU растёт, churn падает.
🚀 Spotify – персонализированные плейлисты
суть: нейросеть подбирает треки по истории прослушиваний («Discover Weekly»).
почему взлетело:
– высокая точность рекомендаций
– прозрачные метрики успеха — прослушивания и сохранения плейлистов
итог: пользователи остаются дольше, лояльность сервиса растёт.
🚀 Gmail (Smart Compose) – автодополнение текста письма
суть: AI предлагает готовые окончания фраз и предложений при написании писем.
почему взлетело:
– модель обучена на огромных массивах текста
– понятная ценность — ускорение ежедневной рутины
– простая и эффективная метрика — доля писем с автодополнением.
итог: экономия времени и ощущение реальной пользы от фичи.
провальные кейсы:
💔 Microsoft Tay – бот, который обучался на переписках в Twitter. менее чем за сутки AI перенял агрессивный и токсичный язык аудитории. бота пришлось экстренно отключить.
💔 Twitter Images – нейросеть для автоматического кадрирования фото была уличена в расовой предвзятости, отдавая предпочтение лицам белых людей. после резонанса функцию отключили.
💔 Google Photos – автотеги фотографий ошибочно обозначили людей с тёмным цветом кожи как «горилл». это привело к громкому скандалу и показало, насколько сырыми были алгоритмы распознавания.
все провалы объединяет одна причина: компании запустили модели слишком рано, не подумав о последствиях и недостаточно проверив на риски.
🤔 возникает логичный вопрос: а что, если бы эти проекты запускались сегодня — в эпоху стремительного прогресса AI? получился бы новый Tay более устойчивым? а Twitter и Google смогли бы избежать таких болезненных ошибок?
---
🔥 кстати, новый выпуск моего «кейс-клуба» как раз будет посвящён внедрению AI-фич:
как понять, что фича с AI нужна, и как измерить её успех?
не пропустите! 🚀
#истории@smartdaria
👍6❤2🤔1
кейс #4: «добавить ли нам AI-ассистента?» 🤖
ситуация
ты — PM маркетплейса DressMe (одежда + аксессуары), ядро аудитории — женщины 22–35 лет. последние 3 квартала:
🔴 DAU почти не растёт, конверсия «просмотр → покупка» около 2,1% (среднее по e-com — 2,5%).
🔴 35% запросов в саппорт — «помогите выбрать размер/образ».
Chief Experience Officer хочет внедрить AI-стилиста:
чат с рекомендациями («образ дня», «дополнить корзину»). бюджет MVP — 3 месяца, 4 ML-инженера.
борд беспокоится: «а не повторим ли мы судьбу Tay или Google Photos с репутационными рисками и скандалом?»
важные вводные
- текущая персоналка простая («купили вместе с этим предметом», classic ML).
- в backlog лежит фича «быстрый repeat-заказ». если берём AI-ассистента, эту фичу ставим на паузу.
- ограничения: нельзя допустить дискриминацию по внешности, запрещено использовать изображения без прав.
твоя задача
1️⃣ сбор данных
как поймёшь, что пользователям реально нужен AI-стилист, а не просто улучшенный выбор размера? какие данные обязательно собрать до старта?
2️⃣ гипотезы (2–3)
почему AI-ассистент может взлететь (как Netflix, Spotify, Gmail Smart Compose) или провалиться (как Tay, Twitter Images, Google Photos)?
3️⃣ план валидации
какие метрики (и их целевые показатели) на этапе MVP докажут успех продукта и пользу для пользователей?
4️⃣ risk & guardrails
какие «защитные рельсы» обязательно внедришь, чтобы не повторить ошибки Tay и Google Photos?
отвечать можно частями. всю неделю читаю и комментирую, в пятницу — мой полный разбор.
поехали! 🚀
#кейс_лаборатория_кейс@smartdaria
ситуация
ты — PM маркетплейса DressMe (одежда + аксессуары), ядро аудитории — женщины 22–35 лет. последние 3 квартала:
🔴 DAU почти не растёт, конверсия «просмотр → покупка» около 2,1% (среднее по e-com — 2,5%).
🔴 35% запросов в саппорт — «помогите выбрать размер/образ».
Chief Experience Officer хочет внедрить AI-стилиста:
чат с рекомендациями («образ дня», «дополнить корзину»). бюджет MVP — 3 месяца, 4 ML-инженера.
борд беспокоится: «а не повторим ли мы судьбу Tay или Google Photos с репутационными рисками и скандалом?»
важные вводные
- текущая персоналка простая («купили вместе с этим предметом», classic ML).
- в backlog лежит фича «быстрый repeat-заказ». если берём AI-ассистента, эту фичу ставим на паузу.
- ограничения: нельзя допустить дискриминацию по внешности, запрещено использовать изображения без прав.
твоя задача
1️⃣ сбор данных
как поймёшь, что пользователям реально нужен AI-стилист, а не просто улучшенный выбор размера? какие данные обязательно собрать до старта?
2️⃣ гипотезы (2–3)
почему AI-ассистент может взлететь (как Netflix, Spotify, Gmail Smart Compose) или провалиться (как Tay, Twitter Images, Google Photos)?
3️⃣ план валидации
какие метрики (и их целевые показатели) на этапе MVP докажут успех продукта и пользу для пользователей?
4️⃣ risk & guardrails
какие «защитные рельсы» обязательно внедришь, чтобы не повторить ошибки Tay и Google Photos?
отвечать можно частями. всю неделю читаю и комментирую, в пятницу — мой полный разбор.
поехали! 🚀
#кейс_лаборатория_кейс@smartdaria
👍5🔥3🤓2
не, ну вдруг кто-то пропустил эту годноту 10-летней давности.)))
How to Start a Startup от YC
#ссылки_на_интересное@smartdaria
---
если хотите моё саммари этих видосов – ставьте 🤓
How to Start a Startup от YC
#ссылки_на_интересное@smartdaria
---
если хотите моё саммари этих видосов – ставьте 🤓
YouTube
How to Start a Startup
Learn how to start a startup with this lecture series from Paul Graham, Sam Altman, Peter Thiel, Marc Andreessen, YC founders, and more.
🤓13
как стартовать стартап и не пожалеть? 🤓
краткий конспект лекции сэма альтмана и дастина московица; мои личные комменты помечены 💭
---
📝формула успеха стартапа
успех стартапа зависит от четырёх вещей:
1️⃣ идея — значимая и осмысленная (миссия), трудно копируемая, направлена на маленький, но быстро растущий рынок
2️⃣ продукт — лучше делать то, что небольшая группа пользователей фанатично любит, чем то, что многие терпят
3️⃣ команда — фанатики качества, которые спят с pagerduty и лично отвечают пользователям в 3 ночи
4️⃣ исполнение — непрерывный цикл: построил → показал → выслушал → улучшил
все эти компоненты перемножаются:
Idea × Product × Execution × Team × Luck = 💫
контролируешь первые четыре — увеличиваешь шансы, удача всё равно придёт случайно.
---
📝как выбирать и проверять идею?
- плохая идея не спасётся pivot’ами 🥲
- стартап начинается с маленького рынка, который может стать огромным / 💭 локальный бодрый старт + потенциал к масштабированию
- всегда задавай вопрос: why now? — почему именно сейчас окно возможностей / 💭 точно ли мир готов к идее? помните, что первые электромобили появились в 1828 году
- по питеру тилю: сначала нужно стать «узкой монополией», а потом расширяться / 💭 научитесь делать продукт, который любят; отточите юнит-экономику — потом масштабируйтесь
- если твоя идея звучит как сумасшествие, но ты можешь чётко объяснить, почему она сработает — это хороший признак (пример: airbnb и couchsurfing)
---
📝как строить продукт, который любят?
- первые задачи фаундера: кодить и говорить с пользователями. остальное (pr, партнёры, инвестиции) позже / 💭 слепая любовь в свой продукт может очень дорого стоить; чем раньше получите реальную обратную связь — тем меньше шанс провала; user research прибавляет "пули" в ваш револьвер. без данных у вас есть шанс на one shot, но статистика не будет на вашей стороне 🥲
- простой mvp всегда выигрывает у сложного монстра: чем проще, тем быстрее улучшения / 💭 всё потому что mvp в проде помогает собирать данные, а не закапываться в своих "влажных фантазиях"
- важные метрики: активные пользователи, retention, nps. забудь про vanity-метрики вроде «зарегистрировано всего»
- органический рост — главный признак product/market fit. если нет сарафанного радио — продукт ещё сырой
---
📝главные иллюзии про стартапы (от дастина московица)
🦄 гламур, тусовки и медиа
реальность: 90% времени — за ноутом, стресс, тревога и режим «всегда на связи»
🦄 «сам себе босс»
реальность: твой график и жизнь диктуют проблемы клиентов и команды
🦄 «гибкий график»
реальность: личный пример задаёт темп всей команды. расслабишься ты — расслабится команда
🦄 быстрые миллионы
реальность: сотрудник №100 в facebook (2009 год) заработал $20 млн. это сравнимо с личным стартапом на $100 млн, только риски ×10 выше
---
📝единственный здравый мотив для старта
стартап стоит начинать, только если: you can’t not do it
это значит:
- проблема, которую ты решаешь, реально важна для мира / 💭 ну или твой продукт играет на реальных слабостях людей (TikTok, казино и проч.); крч твой продукт должен отвечать реальным потребностям: хорошим или плохим — решать твоей совести
- ты лучше других подходишь для её решения / 💭 на долгосрок инфоцыганить, увы, не выйдет; так что иди туда где реально шаришь и можешь принести value
без этой внутренней необходимости невозможно пройти через годы стресса и трудностей. ☝️/ 💭аминь!
---
#конспект_YC@smartdaria
краткий конспект лекции сэма альтмана и дастина московица; мои личные комменты помечены 💭
---
📝формула успеха стартапа
успех стартапа зависит от четырёх вещей:
1️⃣ идея — значимая и осмысленная (миссия), трудно копируемая, направлена на маленький, но быстро растущий рынок
2️⃣ продукт — лучше делать то, что небольшая группа пользователей фанатично любит, чем то, что многие терпят
3️⃣ команда — фанатики качества, которые спят с pagerduty и лично отвечают пользователям в 3 ночи
4️⃣ исполнение — непрерывный цикл: построил → показал → выслушал → улучшил
все эти компоненты перемножаются:
Idea × Product × Execution × Team × Luck = 💫
контролируешь первые четыре — увеличиваешь шансы, удача всё равно придёт случайно.
---
📝как выбирать и проверять идею?
- плохая идея не спасётся pivot’ами 🥲
- стартап начинается с маленького рынка, который может стать огромным / 💭 локальный бодрый старт + потенциал к масштабированию
- всегда задавай вопрос: why now? — почему именно сейчас окно возможностей / 💭 точно ли мир готов к идее? помните, что первые электромобили появились в 1828 году
- по питеру тилю: сначала нужно стать «узкой монополией», а потом расширяться / 💭 научитесь делать продукт, который любят; отточите юнит-экономику — потом масштабируйтесь
- если твоя идея звучит как сумасшествие, но ты можешь чётко объяснить, почему она сработает — это хороший признак (пример: airbnb и couchsurfing)
---
📝как строить продукт, который любят?
- первые задачи фаундера: кодить и говорить с пользователями. остальное (pr, партнёры, инвестиции) позже / 💭 слепая любовь в свой продукт может очень дорого стоить; чем раньше получите реальную обратную связь — тем меньше шанс провала; user research прибавляет "пули" в ваш револьвер. без данных у вас есть шанс на one shot, но статистика не будет на вашей стороне 🥲
- простой mvp всегда выигрывает у сложного монстра: чем проще, тем быстрее улучшения / 💭 всё потому что mvp в проде помогает собирать данные, а не закапываться в своих "влажных фантазиях"
- важные метрики: активные пользователи, retention, nps. забудь про vanity-метрики вроде «зарегистрировано всего»
- органический рост — главный признак product/market fit. если нет сарафанного радио — продукт ещё сырой
---
📝главные иллюзии про стартапы (от дастина московица)
🦄 гламур, тусовки и медиа
реальность: 90% времени — за ноутом, стресс, тревога и режим «всегда на связи»
🦄 «сам себе босс»
реальность: твой график и жизнь диктуют проблемы клиентов и команды
🦄 «гибкий график»
реальность: личный пример задаёт темп всей команды. расслабишься ты — расслабится команда
🦄 быстрые миллионы
реальность: сотрудник №100 в facebook (2009 год) заработал $20 млн. это сравнимо с личным стартапом на $100 млн, только риски ×10 выше
---
📝единственный здравый мотив для старта
стартап стоит начинать, только если: you can’t not do it
это значит:
- проблема, которую ты решаешь, реально важна для мира / 💭 ну или твой продукт играет на реальных слабостях людей (TikTok, казино и проч.); крч твой продукт должен отвечать реальным потребностям: хорошим или плохим — решать твоей совести
- ты лучше других подходишь для её решения / 💭 на долгосрок инфоцыганить, увы, не выйдет; так что иди туда где реально шаришь и можешь принести value
без этой внутренней необходимости невозможно пройти через годы стресса и трудностей. ☝️/ 💭аминь!
---
#конспект_YC@smartdaria
🔥8🥰2🙏1
так-с, уже в 17:30 стартует мой воркшоп по product ops, так что самое время опубликовать результаты опроса, который я проводила 🤓
❤4
🧨 где болит у продактов: разбираем итоги опроса
недавно я провела опрос среди продактов, чтобы понять, какие боли сильнее всего мешают делать работу. получилось сочно и немного грустно. делюсь главными инсайтами и выводами, чтобы каждый мог посмотреть на свои процессы через линзу рынка.
🚨 главный вывод — у всех болит!
100% продуктовых специалистов отметили хотя бы одну боль в операционных процессах — это не исключение, это правило. ☝️
все боли можно разделить на 3 уровня:
- системные провалы: процессы либо сломаны, либо их вообще нет.
- функциональные узкие места: приоритизация, аналитика, коммуникация.
- тактические боли: много ручной работы, бесконечный инфошум, проблемы с координацией.
📌 топ болей продуктовой операционки:
1. roadmap и приоритизация — 22%
2. управление разработкой — 19%
3. аналитика продукта — 15%
4. эксперименты — 13%
5. цели и OKR — 11%
6. коммуникация — 10%
(дополнительно: документация и знания — 4%, сбор фидбека — 2%)
---
детали в след посте 🤓
#productops@smartdaria
недавно я провела опрос среди продактов, чтобы понять, какие боли сильнее всего мешают делать работу. получилось сочно и немного грустно. делюсь главными инсайтами и выводами, чтобы каждый мог посмотреть на свои процессы через линзу рынка.
🚨 главный вывод — у всех болит!
100% продуктовых специалистов отметили хотя бы одну боль в операционных процессах — это не исключение, это правило. ☝️
все боли можно разделить на 3 уровня:
- системные провалы: процессы либо сломаны, либо их вообще нет.
- функциональные узкие места: приоритизация, аналитика, коммуникация.
- тактические боли: много ручной работы, бесконечный инфошум, проблемы с координацией.
📌 топ болей продуктовой операционки:
1. roadmap и приоритизация — 22%
2. управление разработкой — 19%
3. аналитика продукта — 15%
4. эксперименты — 13%
5. цели и OKR — 11%
6. коммуникация — 10%
(дополнительно: документация и знания — 4%, сбор фидбека — 2%)
---
детали в след посте 🤓
#productops@smartdaria
👍1
#productops@smartdaria
а теперь, к деталям!👇
---
🎯roadmap и приоритизация: хаос и эмоциональные качели
главные проблемы:
- частые "фаер-фичи" сверху (37%)
- ценность фичей непонятна, как считать прибыль — загадка (37%)
- стейкхолдеры тянут одеяло каждый на себя (35%)
- отсутствие прозрачного процесса приоритизации (30%)
💡вывод: эмоции вместо процессов = бесконечные сдвиги контекста и перегруз.
🚩 проверь у себя: есть ли понятный публичный критерий ценности фичей? соответствуют ли roadmap и цели (OKR)?
---
📈управление разработкой: дедлайны и выгорание
главные проблемы:
- нереалистичные дедлайны (32%)
- перегруз и овертайм команд (32%)
- scope creep и мутирующие требования (27%)
- техдолг не учитывается в планах (26%)
💡вывод: постоянное давление на сроки и хаос с требованиями ведут к хроническому выгоранию и низкой эффективности команд.
🚩 проверь у себя: есть ли буфер времени на техдолг? сколько процентов задач сдвигается в каждом спринте?
---
📊аналитика: метрики есть, решений нет
главные проблемы:
- метрики не связаны с деньгами бизнеса (49%)
- данные разбросаны и не интегрированы (35%)
- данные складируются "на всякий случай" (27%)
- нет Self-service, вечно очередь в BI (25%)
💡вывод: метрики не operational-ready. они просто есть, но их нельзя быстро применить для принятия решений.
🚩 проверь у себя: можете ли вы за 10 мин получить ключевые данные о продукте? метрики помогают или просто «висят»?
---
🧪 эксперименты (A/B): гипотезы есть, статистики нет
главные проблемы:
- мало пользователей или длинный цикл тестов — статистика не сходится (33%)
- трудно сформулировать четкую гипотезу и метрику успеха (29%)
- нет инструментов и платформы для экспериментов (23%)
- менеджмент боится «ломать», эксперименты не в моде (16%)
💡вывод: желание экспериментировать разбивается о реальность. мало данных, нечеткие гипотезы и страх рисков мешают внедрению полноценной культуры экспериментов.
🚩проверь у себя: какой процент фич проходит через A/B-тесты? есть ли инфраструктура (фиче-флаги)? как часто гипотезы действительно проверяются?
---
🎯 цели и OKR: много целей, мало смысла
главные проблемы:
- метрики формальны, “для галочки”, цифры подкручивают (33%)
- слишком много целей, фокус размывается (30%)
- цели «сверху» нереалистичны, «mission Impossible» (25%)
- цели продукта не совпадают с бизнес-целями (16%)
💡вывод: переизбыток и формальность целей приводят к демотивации и потере фокуса. OKR не работают, если не отражают реальность и не видны всем командам.
🚩 проверь у себя: цели продукта ясны всей команде? есть ли общедоступные дашборды? насколько цели связаны с реальной ценностью для бизнеса?
---
🗣коммуникация: шум, бюрократия и разные языки
главные проблемы:
- изолированность отделов (36%)
- информационный шум 24/7 (32%)
- бюрократия и сложные цепочки согласований (23%)
- бизнес и IT говорят на разных языках (20%)
💡вывод: без единого языка и общих продуктовых ритуалов коммуникация превращается в тормоз для всей компании.
🚩 проверь у себя: есть ли общие ритуалы и ясный механизм взаимодействия команд?
---
🧾документация: она есть, но ее никто не читает
главные проблемы:
- люди предпочитают спрашивать устно, а не читать доки (41%)
- сложно найти нужное, плохой поиск (32%)
- нет стандартов, каждый пишет как хочет (29%)
💡вывод: Документация похожа на папку "разобрать позже". теряются знания и время.
🚩 проверь у себя: понятно ли, где искать нужную информацию? как часто документация реально используется?
---
📬фидбэк: много каналов, мало пользы
главные проблемы:
- фидбэк приходит редко и неполный (30%)
- нет единой системы сбора и обработки (24%)
- непонятно, что с ним делать дальше (23%)
💡вывод: Фидбэк не превращается в экшен-пойнты. Часто его просто некуда вставить в процессы.
🚩 проверь у себя: как часто фидбэк от пользователей влияет на roadmap?
а теперь, к деталям!👇
---
🎯roadmap и приоритизация: хаос и эмоциональные качели
главные проблемы:
- частые "фаер-фичи" сверху (37%)
- ценность фичей непонятна, как считать прибыль — загадка (37%)
- стейкхолдеры тянут одеяло каждый на себя (35%)
- отсутствие прозрачного процесса приоритизации (30%)
💡вывод: эмоции вместо процессов = бесконечные сдвиги контекста и перегруз.
🚩 проверь у себя: есть ли понятный публичный критерий ценности фичей? соответствуют ли roadmap и цели (OKR)?
---
📈управление разработкой: дедлайны и выгорание
главные проблемы:
- нереалистичные дедлайны (32%)
- перегруз и овертайм команд (32%)
- scope creep и мутирующие требования (27%)
- техдолг не учитывается в планах (26%)
💡вывод: постоянное давление на сроки и хаос с требованиями ведут к хроническому выгоранию и низкой эффективности команд.
🚩 проверь у себя: есть ли буфер времени на техдолг? сколько процентов задач сдвигается в каждом спринте?
---
📊аналитика: метрики есть, решений нет
главные проблемы:
- метрики не связаны с деньгами бизнеса (49%)
- данные разбросаны и не интегрированы (35%)
- данные складируются "на всякий случай" (27%)
- нет Self-service, вечно очередь в BI (25%)
💡вывод: метрики не operational-ready. они просто есть, но их нельзя быстро применить для принятия решений.
🚩 проверь у себя: можете ли вы за 10 мин получить ключевые данные о продукте? метрики помогают или просто «висят»?
---
🧪 эксперименты (A/B): гипотезы есть, статистики нет
главные проблемы:
- мало пользователей или длинный цикл тестов — статистика не сходится (33%)
- трудно сформулировать четкую гипотезу и метрику успеха (29%)
- нет инструментов и платформы для экспериментов (23%)
- менеджмент боится «ломать», эксперименты не в моде (16%)
💡вывод: желание экспериментировать разбивается о реальность. мало данных, нечеткие гипотезы и страх рисков мешают внедрению полноценной культуры экспериментов.
🚩проверь у себя: какой процент фич проходит через A/B-тесты? есть ли инфраструктура (фиче-флаги)? как часто гипотезы действительно проверяются?
---
🎯 цели и OKR: много целей, мало смысла
главные проблемы:
- метрики формальны, “для галочки”, цифры подкручивают (33%)
- слишком много целей, фокус размывается (30%)
- цели «сверху» нереалистичны, «mission Impossible» (25%)
- цели продукта не совпадают с бизнес-целями (16%)
💡вывод: переизбыток и формальность целей приводят к демотивации и потере фокуса. OKR не работают, если не отражают реальность и не видны всем командам.
🚩 проверь у себя: цели продукта ясны всей команде? есть ли общедоступные дашборды? насколько цели связаны с реальной ценностью для бизнеса?
---
🗣коммуникация: шум, бюрократия и разные языки
главные проблемы:
- изолированность отделов (36%)
- информационный шум 24/7 (32%)
- бюрократия и сложные цепочки согласований (23%)
- бизнес и IT говорят на разных языках (20%)
💡вывод: без единого языка и общих продуктовых ритуалов коммуникация превращается в тормоз для всей компании.
🚩 проверь у себя: есть ли общие ритуалы и ясный механизм взаимодействия команд?
---
🧾документация: она есть, но ее никто не читает
главные проблемы:
- люди предпочитают спрашивать устно, а не читать доки (41%)
- сложно найти нужное, плохой поиск (32%)
- нет стандартов, каждый пишет как хочет (29%)
💡вывод: Документация похожа на папку "разобрать позже". теряются знания и время.
🚩 проверь у себя: понятно ли, где искать нужную информацию? как часто документация реально используется?
---
📬фидбэк: много каналов, мало пользы
главные проблемы:
- фидбэк приходит редко и неполный (30%)
- нет единой системы сбора и обработки (24%)
- непонятно, что с ним делать дальше (23%)
💡вывод: Фидбэк не превращается в экшен-пойнты. Часто его просто некуда вставить в процессы.
🚩 проверь у себя: как часто фидбэк от пользователей влияет на roadmap?
👍1
⚡️мета-инсайты
a.k.a. что стоит увидеть за деталями
1️⃣ product ops отсутствует как класс
ни одна из категорий болей не решается системно. а ведь именно product ops мог бы стать мостом, который:
- стандартизирует метрики и откроет доступ к self-service аналитике
- наладит структуру документации и автоматизирует управление знаниями
- уберёт хаос приоритизации и превратит фидбэк в непрерывный поток решений
- синхронизирует цели команд и бизнеса через прозрачные OKR
- снизит бюрократию и инфошум, сформировав единую операционную культуру внутри компании
👉 без product ops каждая команда продолжает изобретать велосипеды и бороться с одними и теми же проблемами, не решая их в корне.
2️⃣ большинство болей взаимосвязаны и усиливают друг друга
проблемы с приоритизацией приводят к перегрузу команд → перегруз мешает проводить эксперименты → отсутствие экспериментов ведёт к тому, что нет объективных данных и страдают метрики → слабые метрики размывают цели и ломают OKR → поломанные OKR снова рушат приоритизацию. 🔄
👉 это замкнутый круг, в котором точечные улучшения не работают — нужна системная операционная перестройка.
3️⃣ тишина не всегда означает, что не болит
10–20% респондентов отметили, что у них «тут ничего не болит». возможно, это результат локальных «пластырей», но скорее всего боли просто подавляются, замалчиваются или пока не распознаны.
👉 отсутствие жалоб ≠ отсутствие проблем. скрытые боли опасны: их не лечат, пока не станет совсем поздно.
---
🔍 что делать то?
- проведите быстрый аудит своей компании по каждой из этих категорий.
- найдите взаимосвязи между болями и обозначьте системные решения.
- подумайте над внедрением практик Product Ops, даже если такой роли ещё нет в вашем штате.
---
а что у вас? делитесь в комментариях — какие боли откликаются больше всего и какие хаки вы уже используете. 🚀
#productops@smartdaria
a.k.a. что стоит увидеть за деталями
1️⃣ product ops отсутствует как класс
ни одна из категорий болей не решается системно. а ведь именно product ops мог бы стать мостом, который:
- стандартизирует метрики и откроет доступ к self-service аналитике
- наладит структуру документации и автоматизирует управление знаниями
- уберёт хаос приоритизации и превратит фидбэк в непрерывный поток решений
- синхронизирует цели команд и бизнеса через прозрачные OKR
- снизит бюрократию и инфошум, сформировав единую операционную культуру внутри компании
👉 без product ops каждая команда продолжает изобретать велосипеды и бороться с одними и теми же проблемами, не решая их в корне.
2️⃣ большинство болей взаимосвязаны и усиливают друг друга
проблемы с приоритизацией приводят к перегрузу команд → перегруз мешает проводить эксперименты → отсутствие экспериментов ведёт к тому, что нет объективных данных и страдают метрики → слабые метрики размывают цели и ломают OKR → поломанные OKR снова рушат приоритизацию. 🔄
👉 это замкнутый круг, в котором точечные улучшения не работают — нужна системная операционная перестройка.
3️⃣ тишина не всегда означает, что не болит
10–20% респондентов отметили, что у них «тут ничего не болит». возможно, это результат локальных «пластырей», но скорее всего боли просто подавляются, замалчиваются или пока не распознаны.
👉 отсутствие жалоб ≠ отсутствие проблем. скрытые боли опасны: их не лечат, пока не станет совсем поздно.
---
🔍 что делать то?
- проведите быстрый аудит своей компании по каждой из этих категорий.
- найдите взаимосвязи между болями и обозначьте системные решения.
- подумайте над внедрением практик Product Ops, даже если такой роли ещё нет в вашем штате.
---
а что у вас? делитесь в комментариях — какие боли откликаются больше всего и какие хаки вы уже используете. 🚀
#productops@smartdaria
👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥8