MARKETING STRATEGY CANVAS

Пока выстраиваю маркетинг для одной онлайн-школы, понял, что собирается хороший инструмент, которым я обязан поделиться.

Я визуал и люблю, когда всё по полочкам. В итоге сделал канву, чтобы держать всё на одной странице — и сразу видеть, зачем, кому, через что и с какими месседжами мы идём.

Ничего сверхумного — просто нормальная структура, которая помогает не путать цели с каналами и не терять смыслы в контексте стратегии. Для понимания, как работает, приложил простой пример для ЛитРес.

Канва удобна, если нужно быстро и чётко собрать смыслы — без бесконечных презентаций и фреймворков. Можно вместе с командой накидывать стикерами тексты, обсуждать формулировки, а потом показать это как стратегию маркетинга продукта или фичи стейкхолдерам.

Структура канваса такая 👇

1. WHY — HOW — WHAT
🔘 WHY — зачем существует продукт? (миссия, боль, смысл)
🔘 HOW — что делает его уникальным? (подход, метод, принципы)
🔘 WHAT — что человек получает конкретно? (формат, продукт, услуга)

2. WHO — целевая аудитория
🔘 Кто твой человек?
🔘 Что его тревожит?
🔘 Как выглядит жизнь после решения проблемы?

3. CHANNELS — каналы по этапам пути клиента
Таблица, где прописываются цели, каналы и ключевые месседжи на каждом этапе — от осознания до роста и виральности.

4. MESSAGE MAP — карта месседжей
Ключевые посылы для каждого этапа пути: от “ты не один” → до “теперь ты часть продукта”.

5. PRIORITIES — стратегические приоритеты
Что в фокусе сейчас: осведомлённость, конверсия, лояльность или масштабирование?

6. FOCUS — стратегическая ставка
Одна идея, вокруг которой строится весь маркетинг.

📕 Шаблон, который можно скачать в docx/pdf
✏️ Шаблон на доске

Короче, пользуйтесь и ставьте огонек, если зашло! 🔥

Product-Led Growth (PLG)
Рост, где продукт сам продаёт себя. Без сейлзов, без маркетинга за миллионы — просто за счёт того, что им реально пользуются.

Контекст / Проблема
Обычно всё строится по накатанной:
– закупили трафик,
– прогрели,
– дожали отделом продаж.
Работает? Ну да.
Но дорого. Долго. И местами даже скучно.

Когда продукту нужно расти быстро и с минимальным CAC, появляется логичный вопрос:

«А можно сделать так, чтобы продукт сам тянул за собой рост?»

Можно. И это как раз Product-Led Growth — когда твой продукт и есть твой маркетинг.
– Пользователь сам находит ценность, без звонков от сейлзов.
– Рост встроен прямо в функционал: инвайты, коллаборации, рефералки.
– Монетизация идёт изнутри — ты платишь, когда уже подсел на ценность.

Инструменты / Приёмы
🟡 Freemium или trial без барьера.
🟡 Product tours, интерактивные онбординги.
🟡 Совместная работа → приглашения → вирусность.
🟡 Ограничения по объёму (файлы, пользователи, storage) → апгрейд.
🟡 Апселл не через менеджера, а в два клика внутри продукта.

Примеры компаний
🟡 Slack — бесплатные воркспейсы, апгрейд при росте команды.
🟡 Zoom — звонки до 40 минут, дольше — заплати.
🟡 Dropbox — freemium + рефералка, которая стала легендой.
🟡 Notion — «бесплатно для себя, платно для команды».

Метрики / Эффект
🟡 CAC ↓ (меньше расходов на маркетинг/сейлз).
🟡 Conversion Free→Paid.
🟡 Time-to-Value (скорость, с которой юзер получает пользу).
🟡 Net Dollar Retention / Expansion Revenue.
🟡 Virality (K-factor).

Риски / Ограничения
🔘 Подходит не всем: если продукт сложный, дорогой, требует внедрения/сейлза → PLG не вытянет.
🔘 Высокая конкуренция: freemium может сжигать ресурсы.
🔘 Нужна идеальная UX и чёткая ценность «с ходу».

Короче! PLG работает только там, где time-to-value короткий. Если твой юзер получает пользу через недели — ни один freemium не спасёт.

〰️〰️〰️
Используете PLG?
✍️ - первый раз слышу
😎 - да, мой продукт сам себя качает
🔥 - просто огонек на пост

68+ шаблонов Go-to-Market (GTM): новый раздел в базе инструментов продакта

Когда готовишься к запуску — продукта, фичи или направления — важно быстро собрать картину: кто целевая аудитория, какую ценность несёшь, какие каналы тестируешь и по каким метрикам принимаешь решения.

Чтобы не прыгать между десятками источников и не собирать GTM "по кускам", мы сделали большую подборку готовых GTM-шаблонов в одном месте.

Внутри лучшие GTM-форматы от: GTM Academy, Jira, Notion, Miro, HubSpot, Asana, Shopify и др.

Таблицы, канбан-борды, карты, презентации и полноформатные GTM-playbook’и — бери тот формат, который быстрее встраивается в твой процесс.

🔜 Смотрите подборку целиком по ссылке: https://toolsofproduct.cloud.gram.ax/tools-pm/shablony/go-to-market-gtm

Эта подборка собрана при поддержке Ивана Меркурьева, Senior Product Manager в Яндексе.

💡 Удобный шаблон – это, конечно, полезно, но не менее важно знать, как строить GTM-стратегию, что учитывать, какие ошибки встречаются и как их избежать.

И если хотите глубже разобраться в теме GTM-стратегий – у Ивана вышла отличная серия постов на эту тему. Рекомендуем почитать на его канале @OrdinaryPM

Сохраняйте подборку, делитесь с коллегами — пусть GTM у всех станет чуть-чуть менее “на коленке”!

Еще раз зову пройти опрос исследования инструментов продакта!

Мы вот-вот начинаем разбирать результаты — и картина получается очень занятная.

Если по какой-то причине вы пропустили первый пост (или откладывали под кофе, который так и не сварили) — самое время наверстать 😁

Почему важно пройти?
Потому что именно вы формируете честную картину:
🟡 какими инструментами реально пользуются продакты
🟡 что заходит, а что вызывает «ну да, знаю, но не юзаю»
🟡 куда движется наш рабочий стек

Мы уже на финишной прямой и скоро покажем результаты — а значит, ваш голос ещё может успеть попасть в финальную выкройку.

Что нужно:
7–10 минут → заполнить → сохранить вселенную продуктового здравомыслия.

👉 Пройти исследование: https://tally.so/r/3qrqv2

Если вы уже прошли — перекиньте ссылку коллеге.
Тем более, потом будет интересно сравнить, насколько вы совпадаете в инструментах — или живёте в параллельных вселенных 🤪

Наш симулятор A/B-тестов теперь открыт для всех! 🙂

Мы некоторое время думали, выкатывать его в канал или оставить для тех кто помог репостом/донатом.
В итоге победила логика простая, как p-value: если инструмент помогает — пусть помогает всем.

Так что держите: симулятор A/B-тестов теперь доступен без ограничений
🔜 https://simulator-pm.ru/abtest

Что внутри?
— несколько сценариев, приближённых к жизни продакта
— возможность ошибаться безопасно (кто не ошибался в анализе тестов — тот не запускал тесты 😄)
— и главное: тренировка мышления, а не угадайка

Мы сделали его чтобы освежить навыки, потренировать команду или просто не тупить перед реальным тестом.

Если попробуете — сильно прошу фидбэк. 💬
Что понятно, что непонятно, что хочется добавить или убрать.

И, да…
Если хочется поддержать разработку симулятора, допил фичей и выпуск новых сценариев — вот ссылка на донат.

Спасибо всем, кто уже тестил, ругался, предлагал и вдохновлял.

Погнали тренировать продуктовую аб-мышцу 💪

💡 Самый частый инструмент продактов — не тул.

И даже не фреймворк.

Это:

«Какой-нибудь документ, который я когда-то делал для предыдущей задачи»

Серьёзно.
Пока ковыряюсь в результатах исследования понял, что продакты регулярно тащат свои старые таблицы, презентации, шаблоны и просто какие-то скрины из Miro, которые когда-то спасли ситуацию.

Инструменты приходят и уходят, а вот самописные шаблоны, файлы и черновики — становятся чуть ли не личной суперсилой.

И это интересный паттерн:
Не Notion даёт продакту эффективность.
И даже не Jira.

Эффективность дают узнаваемые решения, которые ты уже однажды где-то сделал и можешь быстро переиспользовать, адаптировать, собрать по памяти.

Короче:
*️⃣ инструменты продакта — это не набор тулов,
*️⃣ инструменты продакта — это коллекция рабочих паттернов, которые он себе сам нарабатывает.

И именно поэтому инструменты — важны, но то, как мы ими пользуемся, — еще важнее. Согласны?

Инструментальный провал (но не такой, как вы подумали)

В конце года я каждый раз думаю одну и ту же "гениальную" мысль: «Сейчас быстренько подведу итоги…»

А потом реальность такая: задач много, где-то уже подустал, и в голове столько информации, как вкладки в браузере. И вот мой личный провал года: я снова пытался “дожать год”.

Если ты заходишь в новый год с тем же арсеналом, который тебя тормозил — считай, не с того начал.

Поэтому — предлагаю провести ретро года по инструментам!
Откройте заметки и раскидайте всё, чем пользовались в 2025, по канве DAKI (10 минут) по 4 коробкам:

✔️ Keep — оставить
Что реально работало и давало результат?

✖️ Drop — выкинуть
Что делал по инерции или “потому что надо”, но оно не живёт?

📌 Add — добавить
Чего не хватало? 1–3 штуки, не больше.

🔁 Improve — улучшить
Что работает, но бесит? Что можно упростить/автоматизировать/встроить?

Вот как мы сделали ретро по каналу «Инструменты продакта» (не совсем про продуктовые инструменты, но все же):

✔️ KEEP (что точно оставим)
• Фокус “решить задачу”, а не “принести фреймворк” — лучше заходит и понятнее людям.
• Короткий формат: “что это / когда применять / ссылка на шаблон” — сохраняют, а не просто читают.
• Подборки + чек-листы — быстро потребляются и хорошо разлетаются.

✖️ DROP (что выкидываем/перестаем делать)
• Лонгриды “про всё сразу” — красиво, но вы же не подписывались на роман.
• Фреймворк без контекста задачи — выглядит как энциклопедия, а не инструмент.
• Посты без простого next step (что сделать прямо сейчас) — читают и забывают.

📌 ADD (что добавляем в 2026)
• Шаблоны “одной кнопкой”: Notion/Google Doc/Miro + инструкция “как заполнить с AI”.
• Карта “инструмент → задача → когда нужен” (чтобы искать не по названию, а по боли).
• Мини-игры/всякие штуки (типа anti-vision/диагностика, скоринг): чтобы держать нейронку в тонусе.

🔁 IMPROVE (что чиним)
• Структуру базы: меньше “каталог по алфавиту”, больше “по задачам/ситуациям”.
• Оформление шаблонов: единый стиль, единый формат, чтобы не было безобразия.
• Навигацию в контенте: теги/рубрики/серии постов/ бот, чтобы человек не терялся.

Следующий пост будет про итоги исследования “Инструменты продакта”: что продакты реально используют, что считают полезным, а что живёт только в методичках.
И да — будет интересно сравнить: ваши наблюдения vs то, что покажет исследование.

〰️〰️〰️
Давайте по-человечески, в комментарии пишите 2 инструмента:
✖️ DROP: один инструмент/практика, которую пора “выкинуть”
✔️ KEEP: один инструмент, который реально спасал
Можно без объяснений. Можно с болью.

Мы подвели итоги исследования "Инструменты продакта 2025"!
https://tools-pm.com/research

Мы несколько месяцев активно изучали про методы, фреймворки и софты — не чтобы выяснить «что модно», а чтобы понять: что реально используют и что реально считают полезным.

Сразу дисклеймер: это срез нашей русскоязычной тусовки, без попытки выдать все сразу. В ответах в основном middle+senior (примерно 3/4), поэтому цифры — не про всех продактов мира.

Как читать цифры

У каждого инструмента три метрики:
🟡 Используют — реально применяют (хотя бы иногда)
🟡 Очень полезен — а-ля топ личных спасателей
🟡 Не используют — либо не применяют, либо вообще не слышали

1) Топ фреймворков, которые реально в бою
Вот семёрка лидеров по использованию (и рядом — сколько считают “очень полезным”):
🔘 JTBD — 70,9% | 35,4%
🔘 User Story Mapping — 65,7% | 33,7%
🔘 CustDev — 64% | 34,9%
🔘 CJM — 64% | 39,4%
🔘 Kanban — 63,4% | 24,6%
🔘 A/B тесты — 60,6% | 32%
🔘 Scrum — 60% | 25,7%

Если это выглядит как “продакты в основном делают discovery + раскладывают работу в понятный план”, это оно и есть. 😄

2) Парадокс года: мы всё ещё “используем”, но почти не “любим”
Есть инструменты, которые делают, потому что “так положено / так принято / так исторически сложилось”.

Самый смешной (и чуть грустный) пример:
🔘 Waterfall — используют 50,3%, но “очень полезен” всего 6,3%.

То есть половина где-то с этим сталкивается, но любить это… ну… как любить очередь в МФЦ.

Туда же по ощущению попадают:
🔘 Design Thinking — используют 56%, “очень полезен” 18,9%
🔘 OKR — используют 53,7%, “очень полезен” 18,3%

Это не “плохие инструменты”. Это скорее: дорогие в обслуживании и легко превращаются в ритуал.

3) Чем старше продакт — тем меньше “ритуалов”, больше “лопат”
Очень заметный сдвиг по уровням на примере JTBD:
🔘 Junior: используют 53,6%
🔘 Middle: 71,6%
🔘 Senior: 82,8%

И это прям логично: чем больше ответственности, тем чаще приходится не угадывать, а выкапывать причинно-следственные связи. (И да, это больно. Но эффективно.)

4) Топ софта: внезапно лидирует не “таск-трекер”
Вот самые частые сервисы (используют | очень полезен):
🔘 Figma — 55,4% | 37,7%
🔘 Miro — 54,3% | 33,7%
🔘 ChatGPT — 54,3% | 40,6%
🔘 Google Workspace — 53,1% | 38,3%
🔘 Zoom — 52,6% | 22,3%
🔘 Jira — 50,3% | 33,7%
🔘 Notion — 48% | 20%

Забавный факт: если человек пользуется ChatGPT, то в ~75% случаев он говорит “очень полезно”. 😄

5) Ещё один тихий инсайт: джуны пользуются всем этим заметно меньше
Например, ChatGPT:
🔘 Junior: 25%
🔘 Middle: 59,7%
🔘 Senior: 64,1%

То же самое по Jira/Notion/Figma/Miro: у junior’ов заметно ниже доля. Похоже на смесь из: более простых сетапов (табличка и чат — уже система), меньшего доступа к платным тулзам и банально меньшего объёма задач, где инструмент окупается.

Что с этим делать (и где все цифры нормально посмотреть)
Я не хочу превращать пост в простыню на 3 экрана (а то он уже такой получается 😄).

Поэтому опубликовали все результаты тут:
🔜 https://tools-pm.com/research

〰️〰️〰️
Если вам это пригодится — поставьте 🔥, чтобы мы поняли, что не зря копали.
Если это всё для вас “капитан-очевидность” — ставь 🗿 (тоже честный фидбек).

Год закрываем. Не по плану, а по-честному — как у нормальных продактов: часть успели, часть уехала в бэклог, часть, как обычно, уехала на новый год)))

2025 для “Инструментов продакта” — это вот что:
— 4 351 подписчик, из них +3.2k новых за год. Хотели до 5к, чуть-чуть не успели.
— 71 публикация. В следующем году обещаем больше контента!
— 177.7k просмотров. Вот это уже хороший показатель!
— 5.8k пересылок. Это прям 🫶, потому что пересылают только то, что ценно и в работу.
— 24 канала цитировали. На 26-ой, запланировали в разы больше коллабораций.
— 2k реакций и 106 комментариев — ставьте больше реакций 🔥 и пишите больше комментариев, это реально нас вдохновляет!

Что сделали (и чем реально гордимся):

🟩 Канал перестал быть просто подборкой ссылок — и стал рабочим ящиком продакта: шаблоны, шпоры, готовые штуки, которые реально утаскивают в задачи.
🟩 Мы начали собирать и упаковывать базу инструментов (скоро будет релиз, следите за постами) — не как энциклопедию фреймворков, а как то, что закрывает задачи и экономит время.
🟩 И главное: вокруг этого всего собрались вы — люди, которые не делают вид, что всё под контролем, а реально ищут способы делать быстрее и спокойнее.

Что не успели (и это нормально):
🔲 Не дожали базу до состояния “открыл → забрал → применил” в рабочем виде.
🔲 Не сделали регулярный формат с разбором инструментов на примере живых задач.
🔲 И да, много чего так и осталось в статусе “классная идея, но пока без рук” — привет, бэклог, ты опять победил.

Что будет в 2026:
✔️ Доведём базу: больше структурности, фильтров “по задачам”, меньше “вот вам фреймворк, дальше сами”.
✔️ Будут разборы и воркшопы “как применять” (включая как ускорять это всё с AI).
✔️ И, конечно, новые подборки шаблонов, заметок и чек-листов.

Спасибо, что читаете, спорите, пересылаете и иногда пишете — это лучший мотиватор из возможных ❤️

С наступающим!
Пусть в 2026 у вас будет больше ясности и больше ощущения, что вы управляете продуктом, а не продукт управляет вами! 🙂

Недавно в одном из чатов поднялся жаркий разговор о поиске идеального транскрибатора встреч. Это и был тот самый волшебный пинок, чтобы смахнуть пыль с заготовленной подборки.

На январь 26-го рынок оцифровки стал настолько огромным, что, скорее всего, какие-то восходящие звёзды мы могли пропустить - поэтому делитесь в комментариях своими открытиями.

Ну а мы решили представить наш топ сервисов, которые используем в работе, и заодно протестировали основных игроков в этой нише.
Конечно же, разбирать транскрибаторы, которые уже практически каждый продакт написал на коленке, не будем. Только действительно интересные продукты, меняющие представление о ведении БД по всем встречам и заметкам.

Поехали 👇

Granola - лидер моего топа

Несколько раз буквально спасал от "я понял по-другому".
Плюс - можно спокойно писать в скрытом режиме, не привлекая внимания.

Кому подойдёт:
менеджерам, у которых больше 30% дня - созвоны, тимлидам и C-level.

Отдельный кайф - можно чатиться с LLM по выборкам встреч.
Например:

Сравни между собой только планирования спринтов с командой разработки "дрим тим" за последние 3 месяца и вторую половину сентября. Определи, где цели задач были сформулированы и донесены лучше всего, и выдели другие интересные зависимости.

Что нравится:
❤️ Звонки раскладываются по папкам, и можно спрашивать ИИ сразу по всем
❤️ Очень гибкие настройки "как делать саммари"
❤️ Словарь под свою терминологию

Whisper Flow - для офлайна и голосовых заметок

Отличный способ оцифровать офлайн-встречи или просто надиктовать любые мысли голосом
(всё-таки 2026 - пора разгружать голову).

Использую для:
➡️ Написания промтов в другие ИИ
➡️ Огромного количества рабочих сообщений и писем в разные мессенджеры

Whisper AI (OpenAI)

Это сама модель распознавания речи от OpenAI, на которой работает половина рынка. Проблема в том, что встроенные voice-режимы в ChatGPT, Claude, Gemini на записях больше 3 минут начинают отваливаться, поэтому лучше использовать эту модель через API в своих решениях.

Я использовал её через Colab для транскрибации OBS-кастов.
К точности вопросов нет - но с установкой придётся повозиться.

Моё мнение:
• Если вы не пишете много созвонов, телемостов и Telegram-звонков
• Не обрабатываете регулярно скринкасты

→ сервисы будут удобнее и быстрее.

Krisp AI - лучший "из коробки"

Ценят за хорошее шумоподавление звонков и отличную транскрибацию без ботов и плагинов.
Одно из лучших решений, что я пробовал на бесплатной версии. Но из-за отсутствия каких-то "интересных фич" сделал выбор в пользу вышеперечисленных сервисов.

📌 Этот пост - лишь часть нашей подборки сервисов для транскрибации.
Полный список инструментов для расшифровки звонков, встреч и голосовых заметок - здесь:

ПОСМОТРЕТЬ ПОЛНЫЙ СПИСОК

Наше исследование инструментов продакта неожиданно всплыло… в GPT 😅

И тут мы поймали себя на мысли: окей, нейросети уже активно помогают с ресёрчем, но каким из них реально можно доверять, когда речь про исследования, данные и источники? Где меньше галлюцинаций, больше ссылок и адекватных выводов.

Покопались и собрали для вас топ-5 нейросетей, которые лучше других подходят для конкретных этапов продуктового исследования👇

🔘Найти свежие данные — Perplexity
Хорошо ловит свежие данные и часто актуальнее GPT, потому что реально выходит в веб, даёт реальные ссылки на цитируемые источники. 

🔘Структурировать информацию из множества документов (PDF, статьи) — NotebookLM от Google
Не выдумывает факты вне загруженных источников.

🔘Сделать выводы по исследованию — ChatGPT
Не лучший источник фактов, но отличный аналитик.

🔘Найти нужные исследования — Elicit
Ищет только по научным исследованиям, а значит снижает вероятность получения фейковой информации.

🔘Анализ пользовательского опыта — Sprig
Помогает создавать и проводить опросы и делает инсайты основываясь на полученных ответах.

🔘Разбор текста, саммари, создание логики и кода — Claude
Хорош в переваривании найденной информации и подготовке выводов.


Ещё эффективнее можно защитить себя от галлюцинаций ИИ с помощью соблюдения нескольких правил:

🔜 Структурируйте промт: какая информация нужна → зачем она нужна и как её будут использовать → в каком формате и для какой аудитории нужен ответ → конкретные источники, которые нужно использовать, если они есть.

🔜 Просите ссылки и цитаты. Не верьте на слово, просите подтверждения.

🔜 Смотрите на дату публикации источника. Старые источники = старые данные = старые проблемы.

🔜 Декомпозируйте сложные задачи на несколько запросов.

🔜 Не используйте отрицания. Пропишите, что нужно сделать и добавьте исключения.

🔜 Смотрите как модель приходит к ответу в режиме Thinking. Это повышает контроль и прозрачность выводов, хоть и занимает больше времени.

🔜 Используйте несколько итераций запросов.

🔜 Проводите самопроверку. Просите нейросеть проверить собственный ответ и сформулировать проверочные вопросы, а после задайте их ей.

🔜 Если ставка высокая — перепроверьте вручную.

Меньше галлюцинаций, больше смысла и решений, за которые не стыдно перед командой и бизнесом.

А вы чем пользуетесь для исследований? Пишите в комментариях — соберём общий стек👇

P.S. Если наберём 30 🔥, сделаем пост с промтами, которые мы используем, чтобы максимально выжимать ресурсы нейросеток в исследованиях.

Unit-экономика без боли. Попробуем?

Каждый продакт желает знать…зарабатывает ли его продукт или когда же он начнёт это делать.

Чтобы не гадать на кофейной гуще и не работать впустую, делимся простым шаблоном для расчёта unit-экономики и CLTV от startuptools.

Рассказываем, зачем он нужен и как им пользоваться, даже если Excel — ваш враг.

Зачем вообще считать unit-экономику

Коротко:
чтобы не строить продукт, который идеально масштабируется в минус.

Шаблон помогает:
— понять, сколько денег реально приносит один клиент, а не «кажется, что много»;
— проверить гипотезы до запуска платного маркетинга;
— быстро объяснить инвестору, где тут деньги, а не «потом разберёмся».

Как пользоваться шаблоном (спойлер: несложно)

1️⃣ Копируем себе на диск

Чтобы ничего не слетело и вы могли спокойно заполнить нужные поля.

2️⃣ Заполняем только синие ячейки
Рост издержек, количество покупок от новых и активных, стоимость транзакции и транзакционных издержек.

Всё. Остальное считается само, без магии и шаманов. Если тянет что-то пересчитать руками — отойдите от ноутбука.

3️⃣ Смотрим CLTV
Тут становится понятно:
— сколько клиент приносит прибыли, а не выручки;
— что происходит через год, а не «на первом месяце вроде норм».

Очень отрезвляет. Иногда даже слишком.

4️⃣ Разбираемся с CAC по каждому каналу

Отдельно считаем все типы трафика: социальные сети, SEM, SEO, партнерский маркетинг и т.д. Всё уже есть в табличке.

Часто именно тут внезапно выясняется, что «дешёвый маркетинг» почему-то самый дорогой.

5️⃣ Заглядываем в Summary

Самое важное:
— CLTV / CAC
— C1YV / CAC_paid
— break-even

Если CLTV / CAC < 1 — поздравляю, у вас не бизнес, а хобби с отчётами 😂

Более подробная инструкция по использованию шаблона тут

Когда этот шаблон полезен:
— ранняя стадия продукта
— запуск платного трафика
— изменение цены / монетизации
— подготовка к разговору с инвесторами
— момент «нам кажется, что всё ок, но что-то тревожно»

⚠️ Важный дисклеймер (чтобы потом не было обид)

Это не точный прогноз будущего.
Это инструмент, который помогает думать цифрами, а не ощущениями.

Он не скажет «будет успех», но позволит проанализировать, где есть слабое место и куда копать.

Забирайте и используйте. Накидайте 🔥, если материал полезный.
Если есть другие шаблоны и механики, делитесь в комментариях.

MVP vs прототип

Мы все стремимся к тому, чтобы каждый продукт рано или поздно дошёл до точки «Ну, в целом, уже все понятно».

Самая частая ошибка команд — перепутать прототип и MVP.
В итоге либо ждут метрик там, где их не может быть, либо слишком рано тащат в прод реальный код.

И тут иногда возникает вопрос: это прототип, который всё объясняет, или MVP, который уже что-то доказывает. В реальности и прототип, и MVP — это минимальные версии продукта, но они проверяют разные гипотезы. И чтобы раз и навсегда понять отличия, подготовили для вас этот пост.

Основные отличия прототипа от MVP (давайте запомним)

🔘Цель. Прототип проверяет, понятна ли идея будущим пользователям (метриками будут: использование сценариев, понимание логики интерфейса, наличие мест, где путаются и задают вопросы). А MVP — полезно ли это и готовы ли за это платить (реальное использование, retention и желание купить продукт).

🔘Ресурсы. В прототип вкладываются меньше, чем в MVP. В прототипе не все элементы могут быть функциональными и рабочими, он выполняет только главные задачи. Соответственно, делается быстрее и стоит дешёво (по возможности).

🔘Аудитория. Прототип обычно используется для демонстрации сотрудникам компании, инвесторам, стейкхолдерам. MVP выкатывают на широкую аудиторию для потенциальных пользователей.

🔘Инструменты. Прототип чаще собирают в Lovable и Figma make, а также иногда в Figma, Miro, Sketch, специальных сервисах для прототипирования и даже в PowerPoint. При разработке MVP в ход идут другие игрушки: no-code и low-code платформы, реальные фронт и бэк.

Когда используется прототип:
1️⃣ Для внутренней демонстрации продукта / фичи или на небольшой круг лиц
2️⃣ Для проведения UX-исследований
3️⃣ Когда нужно понять: Туда ли мы идём?

Когда используется MVP:
1️⃣ Когда гипотеза понятна, но не доказана деньгами
2️⃣ Для проверки ценности
3️⃣ Когда требуются цифры для принятия решений

Если коротко:
Прототип — «Понимают ли люди, что мы хотим сделать?»
MVP — «Готовы ли они жить с этим продуктом или платить за него?»

Примеры прототипов:
https://dribbble.com/shots/15802061-Tolkon-NFT-Marketplace-Web-Design
https://dribbble.com/shots/24594755-Ape-Terminal-web-design

На самом деле этот пост — длинная подводка😂 Да, и такое бывает. Он родился, пока готовили для вас нечто совсем другое, а именно — обзор интересного инструмента для прототипирования. Он будет следующим, готовьтесь.

И не забудьте про 🔥 , если ждёте

Обзор Proto.io

Proto.io — прототипирование, которое работает как настоящий продукт

Решили протестировать инструмент для прототипирования продуктов. Тема для нас актуальная, так как сейчас активно работаем над своим сайтом с полезными инструментами продакта. Да и кто не хочет делать прототипы быстро и удобно?

Первые впечатления

Proto.io — веб‑платформа для создания интерактивных прототипов сайтов и приложений, где ты буквально перетаскиваешь элементы и настраиваешь поведение без единой строчки кода. Это не просто склейка экранов — это работающая симуляция продукта.

Главный хайп здесь — drag‑and‑drop редактор и богатая библиотека UI‑элементов (кнопки, формы, жесты, переходы), которые можно адаптировать под свои нужды.

Почему Proto.io реально хорош

🔘Готовые шаблоны под разные задачи
Есть готовые шаблоны для разных страниц и элементов интерфейса: от меню и экранов авторизации до готовых UI‑паттернов. Это упрощает и ускоряет работу, так как на прототип обычно лишнего времени нет. Да и когда оно вообще есть…

🔘Прототип почти как реальный продукт
Можно добавить интерактивности, жестов, анимаций, переходов между страницами — и это уже не просто картинки по клику, а ощущение настоящего интерфейса. Это важно, когда нужно проверить пользовательские сценарии, а не просто показать дизайн.

🔘Не нужен код
Если у вас проблемы с кодингом или просто не хотите усложнять, инструмент идеально подходит.

🔘Превью на устройствах
Сгенерировать ссылку и показать прототип на мобильном или компьютере — пара кликов. И он реально будет работать: кнопки, переходы, анимация. Всё на месте.

🔘Комментарии и обратная связь
Можно делиться с командой и клиентами, собирать комментарии прямо в инструменте — удобно на этапах согласования.

Но не всё идеально и есть ряд минусов
🔘Нет живого превью во время разработки
Чтобы посмотреть, как анимация или интерактивные элементы реально работают, надо сохранить проект и вручную открыть Preview. Честно, раздражает, когда правишь по 10 раз подряд.

🔘Недостаточно реально‑временных анимаций
Инструменты вроде 3D‑анимаций или live preview пока что нет.

🔘Тормозит на больших проектах
Производительность при сложных прототипах падает — чем больше взаимодействий, тем сильнее тормоза.

🔘Не адаптивный интерфейс
Тут всё устроено менее адаптивно и любителям Figma на первый взгляд может показаться тугим. Скруглить углы нажатием кнопки или перекрасить картинку плагином здесь не получится. Но есть довольно неплохие видео-уроки, которые встречают сразу после регистрации.

🔘Все прототипы сохраняются на платформе
Если вдруг вы удалите аккаунт или перестанете платить, вы потеряете доступ к запуску проектов. Есть возможность заморозки аккаунта и стоит она $5 / месяц, зато проекты останутся на месте, когда вы возобновите свой аккаунт.

Что по ценам?
Бесплатный пробный период длится 15 дней. После этого есть выбор:
*️⃣бесплатный тариф с доступом к 1 проекту и максимум 5 экранам.
*️⃣платный тариф от 29$/месяц для одного пользователя и 5 проектов, а также ещё несколько тарифных сеток.
*️⃣скидка 50% для студентов (вдруг вам актуально)

Итого — кому стоит попробовать
Proto.io отлично подходит, если:
🔘 нужен реалистичный, интерактивный прототип — не просто картинки, а опыт;
🔘 работаете с UX/UI и тебе нужно тестировать идею до разработки;
🔘 демонстрируете продукт клиенту, инвестору или команде.

Но возможно не лучший выбор, если:
🔘 нужно быстро накидать примитивные вайрфреймы;
🔘 важен живой предпросмотр прямо во время правок;
🔘 бюджет или бесплатный план критичны — бесплатная версия ограничена.

Как вывод
Proto.io — это инструмент, который делает прототип ближе к настоящему продукту. В паре с тестированием и аналитикой он закрывает большую часть UX‑работы до разработки. Интерфейс не всегда интуитивный, но мощный; результаты — реалистичные; и, что реально важно, прототип может стать центром коммуникации между командой, клиентом и пользователями.

А вы пользовались Proto.io? Что ещё используете для создания прототипов? Делитесь в комментариях👇

Полезная фича для продуктовых команд: свой стек инструментов  (и возможность им делиться)

У продактов есть одна общая боль.
Через полгода работы в новой компании ты открываешь:

— 17 сервисов
— 9 табличек
— 4 доски
— 2 «временных» ноушена
— и один Miro, который «не трогать, он исторический».

И никто уже не помнит, что из этого реально полезно.

Мы, не долго думая, сделали фичу: «Мой стек» — собираешь набор инструментов и делишься им одной ссылкой.

Без «ща скину список в чат».
Без «там где-то в ноушене лежит».
Без «мы раньше пользовались, но забыли чем».

Почему это на самом деле даже мощнее, чем кажется

Это не просто список тулов. Он открывает двери и возможности для…

1️⃣ Быстрой синхронизации команды

Новый продакт/дизайнер/аналитик приходит и не спрашивает «где что лежит» и «где главный источник правды», а сразу получает набор инструментов.

Открыл стек → увидел весь набор → поехали работать.

2️⃣ Снижения инструментального хаоса

Когда стек зафиксирован — лишнее отваливается само. С вами только те инструменты, которыми команда реально пользуется.

3️⃣ Воспроизводимости решений

При работе в одном и том же инструменте всё делается плюс-минус в одном формате, а также остаются примеры на которые можно равняться. Результат меньше зависит от конкретного специалиста.

Продакт ушёл — продукт не встал.

4️⃣ Диалога команды на одном языке

Один стек = одни артефакты

Не:
— «а где лежит версия?»
— «а это из какой доски?»
— «а это старые данные или новые?»

А:
— «смотрим сюда»
— «обновлено здесь»
— «метрики вот такие»

Меньше переводчиков между людьми — быстрее движение.

Как результат, команда и продукт качественнее работают и легче масштабируются в дальнейшем.

Где такие штуки используют

В зрелых продуктовых командах это давно норма: фиксируют «tooling», чтобы не утонуть в списке сервисов и быстрее онбордить людей.

Каждое переключение инструмента = потеря скорости команды. А скорость — это единственная честная валюта продукта.

Когда эта фича особенно заходит

🟡масштабируется команда
🟡появляется несколько продактов
🟡начинаются параллельные инициативы
🟡нужно быстро онбордить новых людей
🟡компания растёт быстрее, чем процессы

То есть почти всегда 😅

Стек инструментов для команды — это простой инструмент, сокращающий время онбординга и договоренностей и упрощающий коммуникацию в команде. Вроде просто, но в масштабе экономит часы. Плюс и для блога удобно, можно сразу поделиться всем, о чем рассказывал, на одной вкладке.

Создавайте стек для своей команды в несколько касаний:
переходите в каталог Инструментов продакта  → выбирайте нужные инструменты по категориям и добавляйте в стек → сохраняйте и делитесь по ссылке с командой

USM как инструмент коммуникации с бизнесом

Что делать, когда нужно выстроить приоритеты в работе над продуктом, но бизнес говорит: «Это нужно срочно», а команда считает, что это ломает логику продукта?

Пришло время поговорить про фреймворк, который занял почётное второе место по использованию в нашем исследовании продуктовых инструментов (по мнению респондентов).

В чём суть USM?

User Story Mapping — процесс создания карты пути разных типов пользователей для понимания, как они взаимодействуют с продуктом или услугой. В дальнейшем этот инструмент используется для приоритизации задач в бэклоге.

Обычно мы обсуждаем фичи, а USM заставляет обсуждать путь пользователя. Такой подход даёт возможность реально определить, без какого инструмента в продукте пользователь не сможет совершить целевое действие.

Мы не настраиваем дополнительную фильтрацию каталога, если товар ещё даже нельзя положить в корзину.

Какие инструменты входят в USM
Чтобы User Story Mapping не превратился в красивую доску в Miro, важно понимать, из чего он собирается.

✔️ User Persona — не «женщина 25–34 из Москвы»

Когда говорят «персона», многие сразу рисуют: возраст, город, семейное положение. Для USM это вторично.

Гораздо важнее:
- зачем человек приходит в продукт?
- какую задачу он реально хочет закрыть?
- что у него болит?

Персона в контексте USM — это не маркетинговый портрет. Это задачи и мотивации.

✔️ User Story — это формулировка цели пользователя: Как [роль], я хочу [потребность], чтобы [получить выгоду].

Это ответ на вопрос: «Для чего человек использует продукт?»

✔️ User Journey — путь взаимодействия с продуктом:
- что человек делает
- о чём думает
- где сомневается
- где радуется
- где бесится

Понимание этого пути позволяет увидеть, где ломается сценарий и пользователь теряет мотивацию.

Почему мы говорим об этом инструменте в контексте коммуникации с бизнесом?

Не всегда мнение продуктовой команды и мнение бизнеса сходятся. Иногда бизнес, мыслящий финансовыми целями, и продуктовый отдел со своими сценариями выставляют принципиально разные приоритеты. USM соединяет эти два мира, позволяя взглянуть на бэклог трезво и отложить пустые фичи, сосредоточившись на главном.

После USM внезапно становится видно:  
шаг пользователя → где теряется конверсия → почему фича X не решает проблему  →  вот что реально влияет на деньги

USM делает разговор предметным, а бизнесу приятно, потому что:
🟡видно, где именно продукт зарабатывает
🟡понятно, какие шаги критичны
🟡проще объяснить, почему MVP — это один рабочий сценарий, а не 30 фич.

Это уже не «мне кажется», а карта движения денег через пользователя.

А вы используете USM для коммуникации с бизнесом? Делитесь своим опытом использования этого фреймворка в продуктовой сфере👇

Почему ИИ не видит бизнес? И что с этим делать в 2026

Уже сталкивались с такой ситуацией? Вкладываешься в SEO, пишешь статьи, закупаешь рекламу, а потом открываешь GPT, Perplexity или DeepSeak и тебя нет в подборке «Лучшие сервисы для …» и ссылок на статьи твои тоже нет. Совсем.

Пришло время поговорить об этом. Так как не быть в выдаче нейросетей в 2026 году уже не только обидно, но и довольно опасно.

Почему это вообще важно?
Нейронки в 2026 году всерьёз распределяют пользовательское внимание в сторону тех, кто играет по их правилам. Немного фактов:

🔘по данным Previsible, мировой трафик из AI-поиска вырос на 527% за первую половину 2025 года.
🔘пользователи из ИИ-поиска в 4,5 раза конверсионнее, чем из классического.
🔘количество ссылок на YouTube в ответах ИИ выросло на 414% за 2025 год. А значит, видеоконтент в почёте у нейросетей.

Пора принять, что ИИ уже не просто полноценный канал трафика, но и помощник ваших конкурентов, если вы его не усмирите и не заставите работать на своей стороне.

Если ИИ вас не видит — вы буквально не существуете для части клиентов.

Почему ИИ вас игнорирует
1️⃣ Вы законсервированы на своем домене

Все знают, что для хорошей выдачи и веса домена нужно иметь ссылочную массу на внешних источниках. Но не забывайте, что ИИ собирает картину по пазлику из всей цифровой экосистемы.

Поэтому, если вас нет в отраслевых медиа, исследованиях, колонках экспертов, а также о вас не оставляют положительных отзывов, для нейросетей вас также нет.

2️⃣ Отсутствие авторитетности

На вашем сайте должны быть не только «10 SEO-статей в месяц», но и прокачанные авторы, экспертиза, кейсы и доказательства.

3️⃣ Ошибки в структуризации контента

Человек и модель работают с контентом по разным «алгоритмам», поэтому писать тексты нужно сразу для двух аудиторий.

Помните, ИИ берёт то, что легко извлечь.

4️⃣ Тухлые данные

Раньше выигрывали старые домены с кучей ссылок.

Сейчас важнее:
• кто на слуху последние 30 дней
• кто обновляет контент
• о ком говорят сейчас

Если вы не обновлялись 2 года — ИИ просто вас забудет.

5️⃣Проблемы с репутацией

ИИ важны отзывы. Если на вас систематически выливают негатив, шанс попадания в рекомендацию падает.

А что будет дальше и происходит уже сейчас?

ИИ движется к предиктивному поиску.

Он будет:
• анализировать историю запросов
• понимать контекст задач
• предлагать решения заранее

Вы конкурируете уже не за ключевик. Вы конкурируете за то, чтобы модель связала ваш бренд с конкретной проблемой. И закрепила эту связь в памяти.

Что делать для победы и попадания в ИИ-выдачу?
Делимся 6 пунктами, которые можно выполнить прямо сейчас для того, чтобы увидеть себя в ответах нейросети.

🟡Проведите аудит
Спросите у популярных ассистентов (ChatGPT, Perplexity, Gemini):
• упоминают ли вас
• кого рекомендуют вместо вас
• какие источники цитируют

Это холодный душ, но полезный.

🟡Выстраивайте свой авторитет
Запланируйте систематическую работу по упоминанию в:
• отраслевых медиа
• исследованиях
• экспертных колонках
• кейсах с цифрами

Не работают:
• самоссылки
• «успешный успех»
• статьи ради ключей

ИИ уже умеет это различать.

3️⃣ Делайте контент «вставляемым»
Лучше всего попадают в ответы:
• «Определение + когда применять» (2–3 строки)
• Пошаговые инструкции
• Таблицы сравнений
FAQ
• Короткий вводный текст

4️⃣Работайте со структурой
Что любит ИИ:
• логика и структура
• чёткие заголовки H1–H3
• таблицы со сравнениями
• разделы FAQ
• разметка Schema

5️⃣ Видео — уже не опция
Используйте для продвижения:
• длинные обучающие ролики (20–30 минут)
• «как сделать…»
• пошаговые гайды

Если у вас нет видео — вы теряете часть нейровыдачи.

6️⃣ Следите за репутацией
• Отрабатывайте негатив
• Стимулируйте детальные отзывы
• Заполняйте профили в картах и агрегаторах

В 2026 году ваш главный маркетолог — это модель. И вопрос уже не в том, «как попасть в топ», а в том, считает ли ИИ вас достойным рекомендацией.

Проводим A/B-тесты легко: подборка инструментов для тестирования

Осенью все мы смеялись и одновременно узнавали себя в «крике души» от CPO X (бывший Твиттер) Никиты Бира. Любить A/B-тесты на слайдах и ненавидеть обязательное их проведение — вот наша действительность.

Сегодняшний пост посвящаю самому честному и неоспоримому методу в продуктовом подходе и маркетинге, который не теряет своей актуальности даже когда AI-заменяет почти все инструменты и навыки. Ночном кошмаре и пределе мечтаний всех Джунов — A/B-тестах.

Тестирование сайтов и приложений (без тяжёлого кода)
🔘Яндекс.Метрика — замечательный инструмент, если нужно быстро проверить гипотезу, но нет своей аналитики. Называется он Вариокуб и живет он в боковой менюшке ЯМетрики. Я его использую в двух случаях:
1️⃣ Когда фронт сверстал какую то страницу (редизайн главной, новое меню и тд), но ты не уверен, насколько хорошо это примут пользователи. Можно разсплитить трафик на старую и новую страницу без затрат на ресурс бэкенда или костылей.

2️⃣ Когда есть какая то гипотеза, и я хочу ее подтвердить, не прибегая к помощи разработки. Например, поменять кнопки местами, сменить фон/шрифт, изменить нейминги кнопок/заголовки, незначительно переверстать элемент. Все это делается внутри встроенного редактора в инструменте.

Из минусов для тех, кто будет пользоваться впервые могу назвать постоянное изменение функционала в разных тарифах (каждый раз заходишь в предвкушении, что же на этот раз будет в бесплатной версии) и достаточно низкий уровень техподдержки.

🔘GoogleAnalytics — подойдет для компаний, которые уже подключены к GoogleAnalytics.

Использовал один раз, когда внедряли авторизацию и монетизацию и нужно было оценить эффект и держать руку на пульсе. Сам процесс сплит тестирования достаточно простой, разработке нужно только проставить флаги.

Из минусов выделю сомнение в результатах, как и в работе с любой аналитикой гугла. Так же не рекомендую использование инструмента для компаний в РФ, так как с лета это не законно.

🔘Optimizely — этакая классика enterprise-уровня. Если есть деньги, почему бы не вложиться в хорошую аналитику. В проекты не внедрял, но коллеги хвалят глубокую аналитику и сегментацию. Думаю, он релевантен для больших команд, где тестирование — часть системной культуры.

Тестирование на уровне кода
Если вы уже в зрелой стадии и хотите контролировать раскатку фич — вам сюда.

🔘LaunchDarkly — топовый инструмент для feature flags. Позволяет включать/выключать функциональность для разных сегментов без релиза. Идеален для безопасных раскаток и экспериментов на проде.

🔘GrowthBook — open-source платформа для экспериментов. Можно развернуть у себя. Гибкая настройка метрик, сегментов, интеграция с аналитикой.

🔘Flagsmith — ещё один инструмент для управления фичами. Подходит для web и mobile. Хорош, когда нужно управлять экспериментами централизованно и без хаоса в релизах.

Маркетинговые тесты
Если нужно просто протестировать креатив, оффер или канал.

🔘 SplitTest — простой российский инструмент для проверки рекламных гипотез и креативов. Подходит для быстрых маркетинговых итераций, удобен, если важно мнение определённых категорий населения.
🔘 Gravity Field — сервис для тестирования воронок и гипотез в digital-среде. Полезен, если вы активно работаете с трафиком и хотите быстрее находить рабочие связки.
🔘Amplitude — полезен как продуктам, так и маркетологам. Позволяет подробно оценивать потребности пользователей, качество трафика, каналы продвижения.

Но помните, что инструмент — всего лишь инструмент. Можно иметь LaunchDarkly и делать мусорные тесты. А можно на простом сплите получить инсайт, который поменяет стратегию.

Если хотите прокачать именно мышление, а не просто «нажимать кнопки» — у нас есть бесплатный симулятор A/B-тестов. В нём несколько сценариев, приближённых к жизни продакта.

Можно безопасно ошибаться.
Можно тренировать команду.
Можно не тупить перед реальным запуском.

Последнее время всё чаще ловлю себя на мысли, что требования к роли продакта в команде часто меняются. Особенно это заметно при переходе от команды к команде. Вроде одна и та же профессия, но по факту задачи стоят разные.

Где-то от продакта ждут AI-магии.
Где-то — глубокой аналитики.
Где-то — почти предпринимательского мышления.

Попробовал осмыслить и собрать несколько тенденций продакт-менеджмента, которые уже довольно отчётливо проявляются в 2026.

▶️ Продакт + AI = новый стандарт эффективности

Раньше AI был просто «интересным инструментом», как и в других профессиях. Теперь это часть рабочего процесса, и важно интегрировать его в свою реальность.

Продакты используют нейросети для:
— ресерча рынка
— анализа пользовательских интервью
— генерации гипотез
— подготовки PRD
— анализа метрик

Фактически AI становится вторым мозгом команды. И уже никто не спрашивает,  «используете ли вы AI в проектах?». Вопрос строится по-другому: «Насколько глубоко он встроен в ваш продуктовый процесс?».

▶️ Персонализация — новая норма

Эта тенденция заметна практически во всех областях. Модель «один продукт для всех» постепенно уходит.

Команды всё активнее используют:
— поведенческую аналитику
— сегментацию пользователей
— персонализированные сценарии
— динамический контент

Продукт начинает подстраиваться под пользователя, а не пользователь под продукт.

▶️ Поведенческий дизайн выходит из тени

UX больше не только про «удобно», но и про психологию потребителя. Всё чаще в проектах используют принципы behavioral design анализируя, как вообще принимаются пользовательские решения.

▶️Кросс-функциональные команды становятся глубже

Раньше наша команда выглядела примерно так: PM + дизайнер + разработка. Теперь всё чаще появляются дополнительные роли (аналитик, исследователь, ML-инженер и др.). Они снимают с продакта доп задачи и позволяют ему заниматься координацией процессов и собирать экспертизу в единое решение. В целом, это круто.

▶️Смещение фокуса с платформ на сервисы

Много компаний последние годы пытались «строить платформы». Но на практике пользователям чаще нужен конкретный сервис, решающий конкретную проблему, а не «всё, везде и сразу». Поэтому продукты всё чаще дробятся на сервисы и фокусируются на одной задаче пользователя.

Если собрать всё вместе, получается интересная картина. Продакт в 2026 — это человек, который:
— работает с AI,
— понимает данные,
— чувствует поведение пользователя,
— собирает сложные команды
— и держит фокус на ценности.

И самое любопытное. Чем больше появляется инструментов, тем важнее становится само продуктовое мышление. Потому что команду всё ещё важно вести и ни AI, ни разработчики не смогут ответить на главный вопрос — какую проблему должен решать продукт.

А что кажется трендом вам?