Карьерные треки продакт-менеджеров

Хотите расти в профессии продакта? Все возможности от редакции канала по ссылке.

У продакт-менеджеров есть большой карьерный миф: существует только один “правильный” путь — PM → Senior PM → Head → CPO.

На практике у профессии минимум 7–8 полноценных карьерных треков. И самое интересное — многие сильные PM вообще не идут в CPO.

По данным Product School и Lenny’s Newsletter, только около 15–20% senior product managers в итоге становятся people-managers. Остальные либо остаются individual contributor, либо уходят в другие ветки: growth, AI, founder-track, consulting или solo-building.

Причина простая: после уровня Head of Product работа резко меняется. У многих CPO уже меньше 20–30% времени остается на сам продукт. Остальное — найм, синки, стратегия, бюджеты, alignment, конфликты и операционка.

Именно поэтому огромный процент сильных PM в какой-то момент уходят в founder-track. По разным исследованиям, среди non-technical founders доля бывших product managers за последние годы сильно выросла, особенно в SaaS и AI. Логика понятна: PM уже умеет работать с неопределенностью, пользователями и приоритизацией.

Но там появляется совсем другая математика. В найме продакт отвечает за roadmap. В стартапе — за runway и выживание компании.

Отдельная карьерная ветка — growth и monetization PM. Сейчас это один из самых дорогих типов продактов на рынке. В США compensation senior growth PM в крупных tech-компаниях легко превышает $250–400k total compensation в год. Потому что такие люди напрямую влияют на revenue, retention и unit-экономику.

Именно поэтому рынок постепенно делится на два типа PM:
- product craft / vision
- business / growth / monetization

Это уже почти разные профессии.

Еще один огромный тренд последних 2 лет — AI Product Managers. LinkedIn и Indeed фиксировали трехзначный рост вакансий с AI PM и GenAI PM specialization после 2023 года. Компании поняли, что “обычный PM + ChatGPT” не работает.

Нужны люди, которые понимают:
- AI UX
- eval systems
- latency/cost tradeoffs
- orchestration
- human-in-the-loop сценарии

Фактически появляется новая продуктовая специализация.

Параллельно резко вырос solo-builder track. Благодаря AI и no-code/low-code инструментам один PM сейчас может делать то, для чего раньше требовалась команда из:
- дизайнера
- frontend
- backend
- analyst
- support

По данным Indie Hackers и Stripe Atlas, количество micro-SaaS и solo-founded AI products за последние 2 года выросло кратно. И это меняет саму логику карьеры. Раньше рост почти всегда означал: “больше людей в подчинении”. Сейчас все чаще: “больше leverage на одного человека”. Самое важное, что многие понимают слишком поздно: product management — это уже не карьерная лестница. Это skill tree.

Есть вопрос или запрос на карьеру, рост или поддержку? Заполни короткую форму и получи доступ к закрытому каналу с подарками - тут.

Одна из самых дорогих ошибок фаундеров и СЕО – решать проблему, которую они видят, а не проблему, которая ее создает

• Пользователь не покупает? Значит, надо улучшать лендинг. Очень часто проблема не в лендинге. Проблема в том, что пользователь пришел с неправильным ожиданием из рекламы. Конверсия падает не на странице, а за 5 минут до нее.

• Продажи не растут? Значит, нужен новый канал привлечения. Иногда проблема в том, что существующие клиенты не возвращаются второй раз. Вы вливаете деньги в воронку сверху, пока снизу течет огромная дыра.

• Клиенты не пользуются новой функцией? Значит, она недостаточно заметна. Возможно, они не понимают базовую ценность продукта. Если человек не решил свою главную задачу, ему абсолютно безразлично, сколько новых кнопок вы добавили.

• Поддержка перегружена? Значит, нужен чат-бот. Очень часто проблема в продукте. Люди пишут в поддержку не потому, что любят общаться с поддержкой. Они пишут потому, что продукт заставляет их это делать.

• Пользователи долго принимают решение о покупке? Значит, надо давать скидки. Иногда проблема вообще не в цене. А в риске. Люди готовы платить дорого, если уверены, что не ошибутся. И не готовы платить дешево, если боятся последствий.

Чем опытнее становится продуктовая команда, тем реже она спрашивает: Что сломалось? И тем чаще спрашивает: Что создает условия, при которых это ломается? Почти всегда настоящая проблема находится на один-два уровня глубже, чем кажется на первой встрече.
Поэтому сильные продуктовые команды чинят не симптомы, а ищут систему, которая эти симптомы производит. Если вам нужна помощь продакта с насмотренностью более 120 компаний и вы хотите расти - пишите автору канала @SKoloskov или заполните короткую форму тут.
Хотите расти в профессии продакта? Все возможности от редакции канала по ссылке.

Вакансия Product Manager в команду 01.tech.

Редко в этом канале публикую вакансии, но тут не смог удержаться. Если вам нравится не просто собирать требования, а реально влиять на продукт, метрики и пользовательский опыт — возможно, это тот самый кейс.

Что предстоит делать:

• Запускать и развивать продукт на собственном in-house решении

• Работать с CJM и искать точки роста там, где их обычно не замечают. Не просто получать задачи сверху, а самостоятельно находить возможности через данные, исследования и анализ поведения пользователей.

• Проверять гипотезы, анализировать пользователей, смотреть на конкурентов и отвечать за рост ключевых продуктовых показателей.

Что важно:

— от 3 лет опыта Product Manager
— уверенная работа с продуктовой аналитикой
— опыт проведения и валидации гипотез
— понимание UX, usability и цифровых сценариев
— опыт работы с кросс-функциональными командами

Что лично считаю ценным в этой роли:

Не история про "следить за Jira".

Это роль для человека, который любит разбираться в поведении пользователей, искать точки роста и превращать инсайты в продуктовые решения.

Что предлагает холдинг:

— международные проекты внутри крупного холдинга
— среду без микроменеджмента
— сильное продуктовое окружение
— внутреннее обучение и обмен опытом
— реальные возможности для роста, а не обещания в презентациях
— ДМС, спорт, психолог, нутрициолог

Отправляй отклик, если заинтересовало ➡️ 01 bot

Промпты для продактов, которые стали возможны благодаря обновлениям в 2026

GPT лучше всего работает не как помощник продакта, а как независимый участник продуктового спора. Чем меньше вы просите его "написать документ", и чем чаще просите "разрушить вашу гипотезу" — тем больше ценности получаете. Хотите расти в профессии продакта? Все возможности от редакции канала по ссылке.

1. Найди проблему, которую мы маскируем фичей

У нас есть идея:

[описание функции]

Представь, что через год мы поняли, что функция провалилась.

Разбери:

какую проблему мы на самом деле пытались решить
почему новая функция не решила её
какие причины могли находиться уровнем ниже
какие организационные и продуктовые искажения заставили нас поверить в эту идею
какое решение стоило бы в 10 раз дешевле
В конце оцени вероятность того, что функция вообще не нужна.

2. Извлеки стратегию конкурента

Проанализируй:
сайт
вакансии
отзывы клиентов
последние релизы
выступления руководителей

Восстанови:

North Star Metric
ключевые KPI команды
продуктовую стратегию
вероятный roadmap на 12 месяцев
сегменты, на которые они делают ставку

Покажи уровень уверенности по каждому выводу.

3. Найди скрытые сегменты

Вот исследование пользователей:

[данные]

Не группируй людей по возрасту или доходу.

Сегментируй их по:

контексту возникновения проблемы
мотивации
триггеру покупки
уровню тревожности
ожидаемому результату

Найди сегменты, которые мы сейчас не видим.

4. Сломай наш CJM

Вот текущий CJM:

[данные]

Представь, что пользователь хочет максимально быстро уйти от нас к конкуренту.

Покажи:

где ему проще всего уйти
где доверие начинает падать
какие обещания мы нарушаем
какие этапы создают ложные ожидания
Построй карту потери доверия.

5. Найди вторичный продукт

Описание продукта:

[данные]

Представь, что основной бизнес запрещён. Какой новый бизнес можно построить на уже имеющихся:
данных
аудитории
привычках пользователей
инфраструктуре
Сгенерируй 10 новых продуктовых направлений.

6. Найди самую дорогую проблему

Вот список болей пользователей:

[данные]

Не сортируй по частоте. Определи:
какая проблема стоит пользователям больше всего денег
времени
нервов
репутационных потерь
Покажи рейтинг по совокупному ущербу.

7. Найди точку монетизации, которую никто не видит

Описание продукта:

[данные]

Не предлагай подписку.
Не предлагай рекламу.
Не предлагай комиссию.
Найди способы монетизации через:
данные
доверие
инфраструктуру
доступ к аудитории
скорость
снижение рисков

Сгенерируй 20 вариантов.

Хотите расти в профессии продакта? Все возможности от редакции канала по ссылке.

🗓 4 июня в 20:00 МСК приглашаем вас на открытый урок курса «Промпт-инжиниринг: внедрение ИИ в бизнес-процессы». На занятии разберём, как использовать большие языковые модели для анализа данных, генерации отчётов и поиска закономерностей. Покажем, как правильно подготавливать CSV, JSON и SQL-данные для работы с LLM и какие техники промптов позволяют получать точные и структурированные ответы. 

🌟 Обсудим реальные сценарии: анализ рыночных трендов, обработку клиентских отзывов, финансовую аналитику и поиск аномалий в данных. Отдельно сравним возможности LLM и классических BI-инструментов: где ИИ действительно ускоряет работу, а где привычные подходы пока эффективнее.

❗️   Вебинар будет полезен аналитикам, руководителям, маркетологам и всем, кто работает с данными и хочет сократить время на рутинную аналитику без потери качества выводов. 

➡️ Регистрация уже открыта: https://otus.pw/Md7G/

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Большинство продуктовых команд обсуждают функции. Единороги строятся вокруг механик

Функция отвечает на вопрос: Что мы сделаем в следующем релизе? Механика отвечает на вопрос: Почему продукт будет расти быстрее через 3 года, чем сегодня? Именно поэтому сотни компаний могут скопировать интерфейс, дизайн или набор возможностей успешного продукта, но не могут повторить его результат. Если посмотреть на крупнейшие технологические компании последних 20 лет, становится заметно, что почти все они строились вокруг нескольких фундаментальных механик.

Хотите расширить насмотренность и разобрать задачи из продуктовой практики и тестовых заданий? Подключайтесь на Разборы от редакции.

Первая — сетевые эффекты. Каждый новый пользователь делает продукт ценнее для остальных. Именно поэтому мессенджер с двумя пользователями никому не нужен, а мессенджер, где находятся все ваши контакты, становится практически незаменимым. Многие считают, что у них есть сетевой эффект, но проверить это очень просто: если завтра количество пользователей удвоится, станет ли продукт объективно полезнее для каждого существующего пользователя? Если нет — сетевого эффекта нет.

Вторая — вирусная дистрибуция. Лучшие компании не покупают каждого следующего пользователя через рекламу. Они встраивают привлечение новых пользователей в сам сценарий использования продукта. Когда дизайнер делится макетом, менеджер отправляет ссылку на календарь, сотрудник приглашает коллегу в рабочее пространство — продукт распространяется сам. Самая сильная вирусность появляется не тогда, когда пользователю платят за приглашение друга, а тогда, когда приглашение помогает ему самому решить задачу.

Третья — захват рабочего процесса. Это одна из самых мощных B2B-механик. Когда продукт становится частью ежедневной работы компании, стоимость отказа от него начинает расти с каждым месяцем. Можно заменить CRM, систему документооборота или корпоративный мессенджер, но для этого придется менять процессы, обучать сотрудников, перестраивать интеграции и рисковать операционной стабильностью. Именно поэтому многие корпоративные продукты удерживают клиентов десятилетиями.

Четвертая — data flywheel. Каждый новый пользователь делает продукт лучше. Пользователи генерируют данные, данные улучшают алгоритмы, алгоритмы улучшают продукт, улучшенный продукт привлекает новых пользователей. Этот цикл особенно заметен в AI-компаниях, где объем взаимодействий напрямую влияет на качество модели.

Пятая — маркетплейсная ликвидность. Успех маркетплейса определяется не количеством пользователей, а скоростью совершения сделки. Если водитель находится за две минуты, квартира сдается за три дня, а специалист находится за один час, платформа начинает выигрывать рынок. Пользователи возвращаются не из-за интерфейса, а потому что задача решается быстрее, чем где-либо еще.

Практически ни один единорог не вырос на одной механике. Обычно происходит их наложение. Сетевой эффект усиливает вирусность. Вирусность приводит новых пользователей. Новые пользователи создают данные. Данные улучшают продукт. Улучшенный продукт удерживает пользователей и усиливает сетевой эффект. Возникает замкнутый цикл, который становится сильнее по мере роста компании.

Поэтому полезный вопрос для любого продуктового менеджера звучит как “Какую фундаментальную механику роста усиливает эта фича?” Потому что функции создают релизы. Механики создают единорогов.

Хотите расти в профессии продакта? Все возможности от редакции канала по ссылке.

Где еще можно подписаться на каналы редакции

1. В мессенджере Max
• Fresh Product manager https://max.ru/FreshProductGo
• и канал Вакансии - https://max.ru/productjobgo, будем рады видеть среди подписчиков.
2. В Сетке
• Fresh Product manager - https://setka.ru/communities/018b3c8e-b08a-483f-9c65-35fe4fb2b394
• Вакансии - https://setka.ru/communities/018fbf81-63f3-47ed-af41-1968702446f7
3. ВК - https://vk.com/freshproductmanager
4. Тенчат - https://tenchat.ru/Serge
5. Все возможности от редакции канала по ссылке.

⚡️Про рынок платформ для экспериментов и A/B-тестирования

Руководители платформы для A/B-тестирования Trisigma от «Авито» поговорили с Коммерсантом о трендах этого рынка - получилось довольно занятно.

• Российскому рынку A/B-тестирования около трех лет. Его можно разделить на два сегмента. Первый — это компании, которые уже используют продукты для автоматизации таких тестов и платят за них. Его объем составляет 1,5–2 млрд руб. в год. Второй — более свободный: компании, которые пока не определились, покупать готовое решение или создавать свое. Этот сегмент эксперты оценивают в 5-7 млрд руб.

• Сегодня российский рынок продуктовой аналитики и платформ для экспериментов проходит путь от точечных и часто ручных проверок гипотез к системному управлению цифровыми продуктами на основе данных. На горизонте двух-трех лет совокупный объем рынка может вырасти до 10-15 млрд руб. за счет автоматизации труда и увеличения расходов компаний на присутствие в онлайне.

• Компании из банковского сектора, ритейла, e-commerce и райдтеха активно внедряют культуру экспериментов.

• На практике в числе самых популярных задач в этой области можно выделить UX и тестирование промомеханик (например, влияния цены на спрос), а также эксперименты над бэкенд-алгоритмами: поиском, рекомендациями, ранжированием. Но есть и более сложные сценарии, где A/B-тесты помогают быстрее проверять гипотезы, улучшать пользовательский опыт и принимать решения на основе данных.

Я ищу работу, ничего не могу найти, рынок трудоустройства стоит.

За последний год я все чаще слышу эту фразу.
Да, согласен, но при этом парадокс рынка в том, что сокращения и заморозка найма происходят одновременно с ростом отдельных компаний. Когда одни без предупреждения увольняют 30.000 сотрудников (да-да, камень в огород Oracle), вторые растут: придумывают новые направления, выводят новые продукты и нанимают команды.

01.tech как раз относятся ко вторым. Компания развивает платформенные решения в entertainment-направлении и прямо сейчас расширяет команды под международные проекты При быстром масштабировании они не теряют в качестве и условиях для соискателей.

У ребят открыты роли сразу по нескольким направлениям:

— C-level / Head
— Project Management
— Разработка / IT / Data
— Product Management
— Маркетинг
— HR / Recruitment
— Business Development
— Sales & Accounting

Если вы давно задумывались о следующем карьерном шаге или просто хотите следить за интересными возможностями на рынке — рекомендую посмотреть вакансии. Судя по динамике компании, новые роли появляются регулярно.

Следить за актуальными вакансиями можно тут t.me/be01team

Какие механики заставляют пользователя возвращаться снова и снова

Большинство людей думают, что лучшие продукты побеждают благодаря технологиям. На практике многие крупнейшие продукты мира выросли благодаря гораздо более простой вещи — пониманию человеческой психологии. Хотите расширить насмотренность и разобрать задачи из продуктовой практики и тестовых заданий? Подключайтесь на Разборы от редакции.

1. Возьмем ленты коротких видео. Многие считают, что секрет в алгоритмах рекомендаций. Но настоящая магия находится глубже. Лента не показывает пользователю только хорошие ролики. Наоборот, среди нескольких посредственных видео периодически появляется одно очень сильное попадание. Мозг начинает ожидать следующую награду. Работает принцип переменного вознаграждения, который десятилетиями изучается в поведенческой психологии. Не постоянное удовольствие удерживает внимание, а непредсказуемость.

2. Другой мощный механизм — незавершенный прогресс. Именно поэтому образовательные приложения, банковские сервисы и карьерные платформы постоянно показывают: осталось 10 XP до уровня, заполните еще 2 поля профиля, завершите урок и сохраните серию. Человек гораздо сильнее реагирует на незакрытый цикл, чем на завершенный результат. Иногда последние 5% пути мотивируют сильнее, чем первые 95%.

3. Еще один недооцененный крюк — эффект инвестиций. Чем больше времени, настроек, данных, документов, коллекций или истории действий пользователь создал внутри продукта, тем сложнее ему уйти. Именно поэтому лучшие сервисы стараются как можно быстрее заставить пользователя вложиться в систему. Лучший способ удержания — не подписка, а накопленная ценность.

4. Отдельная категория механик связана со страхом потери. Сервисы бронирования десятилетиями совершенствуют этот подход через сообщения вроде «осталось два варианта», «объект сейчас просматривают другие пользователи» или «цена скоро изменится». Поведенческая экономика давно показала, что люди сильнее переживают потерю потенциальной выгоды, чем радуются аналогичному приобретению. Поэтому страх упустить возможность часто работает лучше скидки.

5. Самые сильные продукты также превращают пользователя в главного героя. Когда приложение показывает вашу личную статистику за год, ваши достижения, привычки или прогресс, оно продает не цифры. Оно помогает человеку рассказать историю о самом себе. Люди охотно делятся такими результатами, потому что фактически делятся собственной идентичностью. Именно поэтому механики персональной аналитики так хорошо работают в спорте, обучении, финансах и карьере.

6. Еще одна важная механика — ощущение контроля. Когда вы отслеживаете доставку, видите движение курьера на карте или статус выполнения заказа, тревожность снижается. Не потому, что вы реально влияете на процесс, а потому что понимаете, что происходит. Во многих продуктах ощущение контроля оказывается важнее самого контроля.

Хотите расти в профессии продакта? Все возможности от редакции канала по ссылке. В мессенджере Max Fresh Product manager https://max.ru/FreshProductGo

Когда привлекать продуктовый аутсорсинг?

Одна из самых дорогих ошибок компаний — слишком рано нанимать продуктовую команду. Вторая по стоимости ошибка — слишком поздно привлекать внешнюю экспертизу. Если вам нужна помощь в росте продуктов и команды, пишите @SKoloskov (свыше 120 кейсов на 7 рынках), а если хотите расти в профессии продакта, возможности от редакции канала по ссылке.

1. За последние годы рынок сильно изменился. Если раньше продуктовый аутсорсинг ассоциировался исключительно с разработкой, то сегодня компании все чаще привлекают внешние команды для discovery, исследований, аналитики, проектирования продукта, построения стратегии и запуска новых направлений. Но работает это далеко не всегда.

2. Главное правило простое: продуктовый аутсорсинг нужен тогда, когда компании не хватает не рук, а конкретной экспертизы или скорости. Если внутри нет человека, который понимает, как провести customer discovery, построить систему метрик, посчитать unit-экономику, провести сегментацию клиентов или сформировать продуктовую стратегию, найм может занять месяцы. Внешняя команда позволяет получить эту экспертизу за недели.

3. Отдельный сценарий — запуск нового продукта. Очень часто компании совершают ошибку и сразу нанимают Head of Product, дизайнеров, аналитиков и разработчиков под идею, которая еще даже не прошла валидацию. В результате через полгода оказывается, что проблема была выбрана неправильно. Гораздо эффективнее сначала привлечь внешнюю продуктовую команду на discovery-фазу, проверить рынок, спрос, сегменты и экономику, а уже потом масштабировать внутреннюю организацию.

4. Еще один хороший кейс для аутсорсинга — ситуации, когда нужен взгляд со стороны. Любая внутренняя команда со временем начинает жить в собственной реальности. Появляются священные коровы, устоявшиеся гипотезы и решения, которые никто не оспаривает. Внешние продуктовые консультанты часто находят проблемы не потому, что умнее команды, а потому что не заражены внутренними предположениями.

Но есть важное ограничение. Нельзя отдавать на аутсорсинг ответственность за продукт. Можно отдать исследования, аналитику, фасилитацию стратегии, проектирование процессов или запуск экспериментов. Нельзя отдать ownership. Человек или команда внутри компании все равно должны принимать решения и нести ответственность за результат. Если этого владельца нет, никакой консультант ситуацию не спасет.

5. Самая распространенная причина провала продуктового аутсорсинга — размытая постановка задачи. Компании покупают "продуктовую трансформацию", "рост продукта" или "улучшение клиентского опыта". Это не задачи. Хорошая постановка выглядит иначе: увеличить конверсию в оплату на 20%, найти новые сегменты роста, проверить три бизнес-гипотезы, построить систему продуктовых метрик или запустить процесс экспериментов. Чем конкретнее результат, тем выше вероятность успеха.

6. Лучший формат работы — совместная работа с внутренней командой. Если через полгода после завершения проекта знания и процессы ушли вместе с подрядчиком, значит деньги были потрачены зря. Хороший продуктовый аутсорсинг не просто решает проблему. Он делает внутреннюю команду сильнее, чем она была до начала проекта.

Главный вопрос звучит так: "какой компетенции нам не хватает для следующего этапа роста бизнеса?". Именно на этот вопрос продуктовый аутсорсинг и должен отвечать.

За консультациями приходите @SKoloskov, также Fresh Product manager в MAX https://max.ru/FreshProductGo