🤖 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

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

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 🤓

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

так-с, уже в 17:30 стартует мой воркшоп по product ops, так что самое время опубликовать результаты опроса, который я проводила 🤓

🧨 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

#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?

⚡️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

🔥 ProductCamp закончился, а инсайты остались!

на прошедшем ProductCamp я провела воркшоп «Product Ops: как приручить хаос». Говорили про боли продактов, заваленных задачами и погрязших в операционке вместо нормальной работы с продуктом.

что делали на воркшопе?

🧩 выявили главные операционные боли (приоритизация в режиме хаоса, метрики «на глазок», перегруз задачами и документация «для галочки»)

🎯 сформулировали чёткие HMW-вопросы («Как мы можем…?»), чтобы не скатиться в абстрактные разговоры во время генерации идей

🚀 в мини-командах сгенерили идеи и оформили их в разработанный мной Hypothesis Canvas — бери и запускай хоть завтра!

итого: участники унесли с собой готовые идеи для проверки и внедрения.

в ближайших постах поделюсь гипотезами, которые сгенерили команды. 🤓

гипотеза №1 – full house 🃏

1️⃣ проблема & фокусировка
проблема: команда постоянно не попадает в сроки релизов. фичи регулярно вываливаются из релизного окна, создавая стресс и хаос.

фокусировка: «как мы можем повысить точность оценок сроков, чтобы фичи стабильно выходили вовремя?»

2️⃣ решение команды – метод «full house»

- slice & dice (дробление задач)
делим фичи на минимальные независимые элементы (work-elements). каждый кусок оцениваем отдельно, чтобы снизить неопределённость и упростить планирование.

- pocker planning (коллективная оценка)
используем planning poker: 2–4 разработчика дают индивидуальные оценки. финальная оценка — медиана, чтобы исключить субъективные крайности.

- motive-score (мотивация за точность):
вводим нематериальные стимулы: бейджи, kudos или публичный accuracy-рейтинг для тех, кто максимально точно попадает в свои оценки.

3️⃣ триггеры — когда запускать
- серия срывов сроков за последние кварталы;
- предстоит критически важный для бизнеса релиз.

4️⃣ метрики успеха
- % фич, вышедших вовремя (целевой прирост: +15 п.п.);
- % задач, закрытых вовремя на уровне спринта (ранний индикатор улучшений).

5️⃣ основные риски
- оценочные сессии могут отнимать много времени разработчиков;
- команда может искусственно завышать оценки (до +30%), перестраховываясь.

6️⃣ алгоритм запуска эксперимента
- назначаем фасилитатора метода
- замеряем текущий уровень точности (baseline)
- проводим обучение команды (slice & dice + pocket planning)
- тестируем подход на 1–2 реальных фичах
- проводим ретро, выясняем что пошло не так, вносим корректировки
- запускаем второй цикл тестирования
- после 2 спринтов сравниваем точность с baseline и принимаем решение о масштабировании метода

---

7️⃣ бонус!
моя обратная связь — то, на что не хватило времени на самом воркшопе 🤓

длинные оценочные сессии
внедрите правило «time-box × fibonacci»: 2 мин на story, после каждых 5 story — перерыв на 2–3 мин.

перестраховки в оценках
используйте scatter-график (факт vs оценка) на ретро, это дисциплинирует команду.

мотивация за точность
создайте единую шкалу accuracy score (0–1) с цветовыми бейджами (±10% — зелёный, ±25% — жёлтый, >25% — красный).

срочные задачи
выделите fast-track слот на 10–15% от общего времени спринта для срочных задач. это снимет стресс и сохранит точность общей статистики.

внешние блокеры
используйте тег external blocked и ведите отдельную статистику задач он-тайм без влияния внешних факторов.

+ quick win для старта
сделайте один «zero hero» спринт без мотивации, чтобы получить первые факты о точности и трудозатратах. дальше будет легче «продать» команде full-версию с мотивацией.

---

кто будет пробовать внедрить гипотезу ребят — напишите, потом помог ли он вам начать стабильно попадать в сроки. 🤓
#productops@smartdaria

идея №2 – fake door sprint 🚪

1️⃣ проблема & фокусировка
проблема: в бэклоге куча неотвалидированных гипотез, а классические A/B-тесты занимают слишком много времени и трафика.

фокусировка: «как мы можем быстро и дёшево валидировать demand, когда A/B-тесты слишком дорогие или долгие?»

2️⃣ решение команды – метод «fake door sprint»

fake door (тест на спрос через фальш-воронку)
создаём баннер или кнопку новой фичи, ведём пользователя по воронке до этапа оплаты, где сообщаем «функция скоро будет доступна».

считаем CTR и доходимость до последнего шага
быстро понимаем, интересна ли фича пользователям.

сравниваем затраты с классическим A/B-тестом
экономим бюджет и время на неудачных гипотезах.

3️⃣ триггеры — когда запускать
- в бэклоге много непроверенных гипотез, а ресурсов на полноценный A/B мало
- нужно «ещё вчера» понять спрос на крупную фичу

4️⃣ метрики успеха
- cycle time эксперимента (дни от идеи до результата)
- cost per experiment (чел-часы × $)
- % гипотез, которые вышли из «долго лежит в backlog» → в разработку

5️⃣ основные риски
- UX-шок: пользователь доходит до оплаты, а там пусто
- узкий анализ: тестируем интерес, а не реальную готовность платить
- баннер может сместить другие метрики (retention, глубина сессий)

6️⃣ алгоритм запуска эксперимента
- выбираем продукт и 2-3 гипотезы с дорогим A/B-прайсом
- делаем fake door (баннер → фальш-воронка до оплаты)
- запускаем на 1–2 недели собираем CTR и доходимость до последнего шага
- сравниваем cycle time / cost с классическим A/B
- проводим ретро: оцениваем UX-реакцию и влияние на другие метрики
- принимаем решение: разработка / полноценный A/B / отказ

7️⃣ моя обратная связь 🤓

UX-шок от пустой оплаты
- перехватывайте пользователя на последнем шаге лаконичным сообщением («эта функция ещё в разработке, хотите ранний доступ?»)
- сразу собирайте контакты - превращайте fake door в лидогенерацию

нет подтверждения willingness-to-pay
- используйте Gabor-Granger ladder («купили бы за ₽X?» → постепенно находите оптимальную цену) - видео про методы исследования цен
- а вообще вместо прямого вопроса о цене лучше использовать randomized price split: разным когортам показывайте разные цены и сравнивайте доходимость до оплаты

шум по другим метрикам
важно сразу выбирать контрольный сегмент без показа баннера, чтобы видеть реальные отклонения метрик.

нет чёткого порога успеха
- определите заранее пороги: CTR ≥ X%, Final-Step Reach ≥ Y%
- берите пороги от historical baseline или экономической целесообразности: если гипотеза не добирает - паркуйте.

риск блокировки бренд-командами или legal
- подготовьте шаблонный one-pager: цель, длительность, UX-текст - согласование пройдёт гораздо быстрее.

+ quick win для старта
сделайте самый простой fake door с одной гипотезой. получите первые цифры CTR и финальной конверсии - и покажите команде, насколько это быстрее и дешевле, чем стандартный A/B.

---

✅ контрольный чек-лист перед стартом
- хватает ли трафика для статистики?
- есть ли критичные сегменты, которым нельзя показывать фальш-оффер (VIP-клиенты, партнёры)?
- успеете ли реализовать баннер за ≤ ½ спринта?
- куда падают лиды и как быстро обрабатываются?

---
попробуйте fake door sprint и напишите, удалось ли быстро и недорого провалидировать спрос 🤓
#productops@smartdaria

иичко – поможем высидеть твой ии-продукт и выпустить его в мир!🥚🐥

😅🙈

конспект лекции #2 — команда и исполнение
sam altman — how to start a startup, stanford + YC; мои комменты как всегда помечены 💭

---

📝 как не угробить стартап на стадии выбора команды

чаще всего стартап умирает не из-за идеи, а из-за ссор между кофаундерами

не выбирай по настроению — «я хочу стартап, ты хочешь стартап – давай вместе» = 💀 / 💭 знакомство на хакатоне ≠ доверие под давлением

лучше работать с тем, с кем есть история и кто уже проявлял себя в жёстких условиях / 💭 не бери людей без опыта самостоятельного предпринимательства или работы в стартапе. ребята из корпоратов не умеют выживать в хаосе

кого искать:
- relentlessly resourceful — человек, который любой ценой достаёт нужное, решает, не ноет
- хладнокровный, со стальными нервами — а-ля James Bond 🕶️

обязательно equity-доли в вестинге (4 года, 1 год клиф). иначе, один уходит через 3 месяца, забирает половину и всем ✌️ / 💭 если тебе не хочется делить с человеком 50/50 не бери его в кофаундеры

🤓 пояснительная бригада:
- вестинг (vesting) — механизм постепенного “зарабатывания” доли в компании. обычно 4 года.
- клиф (cliff) — минимальный порог, например 1 год: если уйдёшь раньше — не получишь ничего.

---

📝 как не убить стартап плохим наймом

в начале не нанимай никого, если не «горит» / 💭 early найм = вживление новой ДНК в организм. плохой найм — рак

пример: Airbnb 5 месяцев искал первого сотрудника и нанял только двоих за первый год

критерии найма:
- умный
- делает результат
- не бесит тебя и умеет слушать
- маньяк в своей теме
- любит риск

топ-метод = рефы
звонить бывшим коллегам и спрашивать про кандидата: это топ-5%? наняли бы снова? почему не переманили обратно?

----

📝 ошибки фаундеров с командой

быть щедрым к инвесторам и скупым к команде — это тупо. лучше отдать 10% на 10 первых сотрудников, чем 30% за «интро к фонду»

большинство проблем с командой = плохой менеджмент от фаундера:
- нет praise, только критика
- нет роста
- микроменеджмент
- не передаётся ответственность

💭 как лечить: отдавай команде весь credit за успех, а фейлы бери на себя. ну и хвали команду. регулярно. чтобы ни было.

---

📝 исполнение — ты или побеждаешь, или умираешь

идея × команда × исполнение × продукт = шанс на успех
идея без исполнения = фантазия 🦄

задача СЕО — задавать темп.
никакой COO этого не сделает. CEO — двигатель культуры! 🫵

практикуй:
- фокус: 2–3 приоритета в день. остальное — в урну
- интенсивность: чуть-чуть больше усилия → экспоненциальный отрыв
- скорость: делай → показывай → улучшай. не зарывайся на год без релиза / 💭 стартап — это не марафон. это сотня спринтов подряд 🥲

---

📝 как сохранить импульс (и не потерять людей)

рост — кровь стартапа. если нет роста → появляется уныние, конфликты, уходы.

если всё сыпется → не толкай речи, а ищи маленькие победы (новые клиенты, фичи, метрики)

практикуй:
- еженедельный отчёт по метрикам
- ship-ритм (релиз каждую неделю или две)
- команда должна видеть конкретные цели и метрики, а не лозунги в рамочке / 💭 команда не мотивируется цитатами с Pinterest — только прогрессом, который видно
- не отвлекайся на прессу и конкурентов. продукт > хайп

---

📝 последний совет от сэма альтмана

единственное, что стабильно отличает успешные команды YC — они всё время что-то делают

каждый раз, когда ты говоришь инвестору «мы запустили вот это» → плюс «очки»
каждый раз, когда ты «в процессе большого релиза через 8 месяцев» → минус «очки»

💭 итерации в которых учимся > чем грандиозность наших планов

---
#конспект_YC@smartdaria

ну вот, как перешла к лонгридам, так люди стали отписываться 🥲🥲🥲

кто меня читает — напишите плиз в комментах, что вам вообще заходит, чтобы я такого больше писала. а то мне без положительного закрепления не айс.)

мне всегда не нравилось то, как большинство продактов собирает скоуп фичей для MVP.

само понятие MVP вроде как диктует «собрать минимум». звучит логично, но почему-то этот минимум чаще всего сводится только к набору дифференцирующих фич.

самая частая ошибка, с которой я сталкиваюсь в b2c-продуктах: забыть включить «гигиенические» фичи — те, без которых продукт перестаёт быть продуктом.

мы ооочень быстро привыкаем к хорошему, поэтому ожидания от базового функционала становятся всё выше. кмк, эпоха дешёвых «наколеночных MVP» закончилась лет 10 назад. ну край — 5 лет назад. ну совсем край-край — вот сейчас вот. люди сейчас вредны и требовательны как никогда! 💅

сейчас, чтобы запустить продукт на конкурентном рынке, уже недостаточно собрать что-то просто «минимальное».
точнее, недостаточно, если в минимальный набор не входит полноценная «гигиеническая база». ☝️

как собрать MVP и не облажаться?

просто не забывайте про базу — «гигиенический минимум».
чтобы её не упустить, есть 2 простых шага:

1️⃣ кабинетка (desk research):
чек-лист конкурентного функционала → «что обязательно есть у всех конкурентов?»

2️⃣ кано-опрос:
выявите не только «вау-факторы», но и «must be» — то, что пользователи считают «само собой разумеющимся». иначе люди так взбесятся от недостатка базы, что просто не дойдут до ваших вау-фичей.

итог:
без базы ваш MVP просто не взлетит, каким бы уникальным ни было ваше предложение. 🤓
#теория@smartdaria

считаю что у Олега незаслуженно мало подписчиков. кмк, у него просто топ вкус на мемчики. обожаю

📆 кол-во встреч как симптом неэффективных процессов

заметила простую корреляцию:

чем больше встреч нужно для решения задачи — тем хуже выстроены процессы в компании.

если для решения любой задачи приходится созваниваться с кучей коллег, уточнять детали и «ловить» зависимости — задача, понятно дело, будет решаться дольше. тупо потому, что на созвоны тратится дополнительное время.

🤓☝️ а ещё на каждой новой встрече обязательно всплывут неожиданные детали, которые порушат предыдущие договорённости — и время растянется ещё сильнее.

короче, если на одну задачу у вас уходит больше одной встречи — это прям явный симптом того, что процессы в компании неэффективны.

почему так?

в идеальном мире организация должна работать как конвейер:
- задачи ставятся понятно и чётко
- документация легко находится и не допускает двусмысленности

в условиях такого конвейера не нужно 100500 созвонов — все детали и зависимости уже ясны из самой задачи и имеют ссылки на актуальную доку. аминь! 👼

💭и вот тут мне стало интересно: а у скольких компаний реально есть такой «конвейер»? может быть, хорошо настроенные процессы — это вообще про «сферического коня в вакууме»? 😅

лично мне пока идеально работающий вариант не попадался. были попытки построить, но для стабильного результата нужно, чтобы участвовали все департаменты. иначе на этапе кросс-командного взаимодействия всё равно всё сломается.

---

допущения из правила:
понятно, что всякие мозгоштурмы = встречи (а ещё лучше оффлайн). дейлики тоже никто не призывает отменять.

---

к чему это я?

да ни к чему. просто приглядитесь к своему календарю: если у вас там охулеард встреч — возможно, вы не «такой весь из себя занятой мега-менеджер», а просто работаете в условиях неоптимальных процессов. 🥸

ну а про то, как оптимизировать процессы в продуктовой движухе, я вроде как уже начала рассказывать (#productops@smartdaria, ага) и буду продолжать! 🤓

продолжаю делиться идеями, которые нагенерили ребята на моём воркшопе на Product Camp 🤓

мои комменты по тексту идеи помечены 💭 + блок с обратной связью внизу

---

идея №3 – score & space 🚀

1️⃣ проблема & фокусировка
проблема: постоянный хаос в приоритетах, срывы сроков и KPI, много лишних задач в бэклоге, которые не ведут к целям

фокусировка: «как мы можем выстроить приоритизацию так, чтобы она вела к бизнес-целям и не ломалась от внезапных фаер-фичей?»


2️⃣ решение команды – метод «score & space»

- строгий процесс планирования
вводим единый workflow планирования с чёткой тайм-линией и ответственными за каждую стадию / 💭ну типа SAFe

- scoring задач
каждая задача оценивается по 3 критериям:
- priority score,
- value alignment
- и risk.
в оценке участвуют все ключевые стейкхолдеры (dev, product, legal, финансисты и регуляторка) / 💭то что напланировали без участния стейкхолдера с высокой долей вероятности придётся перепланировать 🥲

- space for experiments
резервируем 10–15% каждого спринта под быстрые, творческие гипотезы и эксперименты / 💭бест-практис, чтобы команда не скучала; но при долгосрочном планировании нужна еще квота для emergency задач, чтобы не убивать идею аджайла


3️⃣ триггеры — когда запускать
- регулярные срывы сроков и KPI
- начались «пинг-понги» ответственности
- бэклог раздут, много «лишних» задач


4️⃣ метрики успеха
- time-to-plan ↓ (время на планирование спринта)
- % задач, удалённых из бэклога (чем больше, тем лучше фокус) / 💭оч легко нафродить, нужно следить
- командный trust-score («верим, что приоритеты логичны»)
- KPI — целевые метрики идут вверх


5️⃣ основные риски
- сложные формулы scoring’а пугают и создают путаницу / 💭помимо ограничения кол-ва параметров введите унифицрованную шкалу (1-5) и «целые» весовые коэффициенты (1, 2, 3, ...); уравнения типа «0.27 × value + 0.13 × risk сложны для понимания
- сопротивление команды новым процессам
- долгое планирование может «съесть» слишком много времени


6️⃣ алгоритм запуска эксперимента
1) проводим пост-мортем текущего планирования: определяем, где именно «горит» (триггеры)
2) выбираем пилотный сегмент бэклога (1–2 релиза)
3) определяем 3 критерия скоринга и веса
4) фиксируем тайм-лайн всех этапов (grooming → scoring → commit)
5) проводим 1 цикл планирования по новой схеме и замеряем время (time-to-plan), удаляем ненужные задачи
6) собираем ОС, корректируем веса и ритуалы
7) проводим второй цикл, подтверждаем улучшения по KPI и решаем масштабировать или нет


7️⃣ моя обратная связь

критерий risk слишком общий
разделите risk на delivery risk (технические зависимости) и compliance risk (legal/reg) — так проще объяснять приоритеты

подсказка как измерить trust-score
после планирования проведите внутренний опрос: «от 1 до 10, насколько верите, что топ-10 задач реально важны для компании?»

space легко съедается фаер-фичами
научитесь отбиваться от «горящих картошек», будьте жёсткими. 💪 введите правило: «любая задача, претендующая на экспериментальный slot, должна иметь чёткую гипотезу + метрику успеха». если этого нет — прочь в backlog!

time-to-plan можно читерить
добавьте planning accuracy — сколько запланированных задач реально дошли до done

+ quick win для старта:
запустите один пилотный спринт только на небольшой части задач, чтобы сразу увидеть первые результаты, не перегружая всю команду новыми процессами

---

✅ контрольный чек-лист перед стартом
- есть ли чёткий definition of value alignment? чем измеряем value — ARR, retention, cost save?
- кто владелец скоринг-матрицы? один ответственный, а не «совет старейшин».
- как обрабатываем «чёрные лебеди» (срочные задачи)? отдельный fast-lane или emergency-квота.

---

кто будет пробовать подход «score & space» — отпишите потом, получилось ли навести порядок в приоритетах! 🤓
#productops@smartdaria

ну это же идеальная иллюстрация к моему посту про встречи как признак неэффективности процессов 🙈