AI экономит время продакта и вытаскивает из режима «пожарного» в стратеги

В сумме, можно высвободить до 15–20 часов в неделю, которые можно вернуть в стратегию.

1. AI-продакт-скрайб — из митинга сразу PRD, Jira и риски.
Экономия: до 10 часов в неделю.
Промпт: «Вот транскрипт митинга: [текст]. Сделай из него PRD с user stories, acceptance criteria, списком рисков и Jira-тикетами»

2; AI-анализ голосов клиентов — сегментация кастдевов, вытаскивание латентных JTBD.
Экономия: 5–8 часов.
Промпт: «Вот расшифровка интервью: [текст]. Выдели боли, желания и скрытые JTBD. Сгруппируй по персонам»

3. AI-ревью роадмапа — сравнение с конкурентами и ресурсами, подсветка дыр.
Экономия: 4–6 часов.
Промпт: «Вот мой roadmap: [список]. Сравни его с конкурентами [описание] и проверь на реализуемость. Подсвети риски и дыры»

4. AI-приоритизация идей — автоматический скоринг по RICE/ICE.
Экономия: 2–3 часа.
Промпт: «Вот идеи: [список]. Присвой каждой RICE score и выведи приоритизацию с объяснением»

5. AI-анализ Slack/Teams — находит узкие места и повторяющиеся проблемы.
Экономия: 2 часа.
Промпт: «Вот история чата: [текст]. Найди повторяющиеся проблемы и bottlenecks. Дай рекомендации»

6. AI-реверс JTBD из отзывов — из App Store/Google Play вытаскивает потребности.
Экономия: 2–3 часа.
Промпт: «Вот отзывы: [текст]. Переведи их в Jobs to Be Done формата: контекст → мотивация → результат. Сгруппируй похожие»

7. AI-оценка когнитивной нагрузки — проверка макета на перегрузку внимания.
Экономия: ~1 час.
Промпт: «Вот макет: [ссылка/описание]. Проанализируй когнитивную нагрузку: точки внимания, перегрузка, фрустрации. Дай рекомендации»

8. AI-аудит экспериментов — проверка мощности и корректности A/B тестов.
Экономия: 1–1,5 часа.
Промпт: «Вот описание A/B теста: [данные]. Проверь гипотезу, мощность, ошибки дизайна. Дай рекомендации»
________
Также приходите на наши курсы от редакции, пока все по хорошей цене:
- Разборы кейсов (уже 59 разборов, 142 кейса)
- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы
- Курс по аналитике, базовый

Что ждут друг от друга продакт и дизайнер

Сегодня совместно с каналом @crauchru подготовили для вас заметку в тему поста. Будем рады, если подпишетесь на канал наших партнеров и поддержите наш совместный пост:

Что ждет продакт от дизайнера

- В идеальном мире, продакт ждет от дизайнера не только “красивых картинок”, а решения задачи через дизайн. Для этого важны:

- Понимание контекста — как пользователь дойдет до этой точки, в каком состоянии он будет, что для него важно.

- Варианты решений — не одна визуализация, а несколько подходов: “быстрое решение”, “сбалансированное” и “идеальное”.

- Фокус на метриках — дизайнер понимает, что цель не “сделать красиво”, а улучшить конверсию, удержание или NPS.

- Умение спорить с аргументами — дизайнер не просто соглашается, а объясняет: “вот почему это решение сработает / не сработает для пользователя”.

- Чувство баланса — дизайнер умеет различать, где нужна глубина, а где хватит простого, чтобы двигаться дальше.

В реальности продакт готов к тому, что дизайнер иногда мыслит шире — и может подкинуть гипотезу, которую продакт еще не рассматривал.

Что ждет дизайнер от продакта

- В идеальном мире, дизайнер ждет от продакта ясности и структуры. От задачи нужны:

- Четкая проблема — что именно не работает у пользователя.

- Исследования и данные — интервью, опросы, аналитику, A/B тесты. Если данных нет — хотя бы гипотезы.

- Метрики успеха — на что будем смотреть после релиза: конверсия, время до действия, глубина использования.

- Приоритеты и ограничения — какие задачи главные, какие ограничения по разработке и ресурсам.

- Ожидаемый результат — какой эффект от задачи нужен бизнесу.

- Контекстные связи — как это связано с другими задачами и куда встроится в продукт.

Но дизайнер понимает, что продакт тоже живет в реальности: иногда данных нет, задача сырая. В этом случае он готов помочь в поиске зоны улучшения, собрать быстрый прототип или провести мини-исследование.

Подписаться на канал Crauch
Поделиться информацией про наш канал

Все для роста от редакции канала

1. Образовательные возможности редакции (можно с счета юрлица, можно придумать персональную рассрочку):
Для тех, кто хочет системно расти в продакт-менеджменте:

- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по аналитике, базовый
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы

2. Продуктовые разборы
Реальные ситуации, решения и ошибки продактов. Разборы кейсов (уже 59 разборов, 140+ кейсов)

Также есть возможность проходить наши кейсы в формате тренажера. Пишите “Тренажер” партнеру проекта @kalysamanbekov, чтобы получить доступ.

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

4. Заказать исследование или усилить команду
Нужна помощь с ростом продукта, аудитом или наймом? Пишите в лс автору канала @SKoloskov

🏁 Если хочешь расти — расти с теми, кто делает это сам. И делится по-настоящему полезным. Всем роста!

AI и BPMN: как использовать эффективно

Настоящая ценность начинается там, где AI становится инструментом анализа и оптимизации. А если ищете возможности для развития в продакт-менеджменте, обратите внимание на наш список https://xn--r1a.website/FreshProductGo/1557

1. Автогенерация сценариев «что если». AI моделирует три варианта одного процесса: с полной автоматизацией, с сокращением участников, с изменением SLA. Это экономит часы переборов и сразу даёт материал для обсуждения.

2. Кросс-валидация схем с регламентами. AI сопоставляет BPMN с внутренними политиками или ISO-стандартами и показывает, где шаги процесса не соответствуют правилам. Удобно для аудитов и проверок.

3. Автоматическая карта рисков. AI строит матрицу: на каких шагах возможны задержки, где ручной труд, где нет контроля. Это переводит процесс в язык риск-менеджмента.

4. Извлечение KPI из схемы. На основе BPMN можно получить ключевые метрики: время цикла, число переходов, процент автоматизации. Дальше — связать их с BI и сделать процесс измеримым.

5. Привязка к бизнес-целям. Формулируешь задачу: «снизить затраты на 20%». AI указывает шаги, которые дают максимальные издержки, и предлагает варианты сокращения.

6. Обратная генерация требований. Из схемы можно получить backlog: user stories, acceptance criteria, даже разбиение на спринты. Это сокращает разрыв между аналитикой и разработкой.

7. Сопоставление с best practices.
AI сравнивает процесс с эталонными моделями (APQC, ITIL, eTOM) и указывает, чего не хватает для зрелости.
________
Также приходите на наши курсы от редакции, пока все по хорошей цене:
- Разборы кейсов (уже 59 разборов, 142 кейса)
- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы

Когда продуктовой команде нужен взгляд со стороны или консалтинг

Есть вопрос или запрос на карьеру, рост продукта или команды, создание продуктовых отделов и стратегии: заполните короткую форму и получи доступ к закрытому каналу с подарками - тут.

1. Сложные продуктовые развилки
– когда нужно решить: расти вширь (новые продукты/фичи) или вглубь (модели монетизации, unit-экономика).
– часто у продакта замылен глаз, он тянет старую стратегию, а рынок ушёл.

2. Выход на новые рынки и сегменты
– глобализация/локализация (например, СНГ → MENA, EU или наоборот).
– здесь критичен внешний взгляд на культурные коды, поведение пользователей и конкурентное окружение.

3. Кризис метрик
– ретеншн падает, LTV не растёт, CAC растёт — внутри команды объяснения находятся, но не решения.
– нужен человек со стороны, кто «разрежет» когортный анализ и поставит диагноз.

4. Рост и масштабирование команды
– когда продакт переходит от «соло» к управлению 2–3 продактами или целым отделом.
– консалтинг нужен для перестройки процессов, постановки целей и найма.

5. Точки «второго дыхания» продукта
– продукт работает как сервис/утилита, но не становится «экосистемой».
– внешний эксперт помогает найти новые сценарии, JtBD, смежные ниши.

6. Слияния и партнёрства
– интеграция с другой компанией, M&A, white label.
– продакт часто увязает в операционке, нужен взгляд на стратегическое value от сделки.

7. Фаундер vs. продакт
– конфликт ролей: продакт хочет строить системно, фаундер — «вручную и быстро».
– консультант помогает фасилитировать и перевести на общий язык.

8. Технологический поворот (AI/новые платформы)
– команда застряла в старых паттернах, а рынок ждёт AI-решений или интеграции с новыми UX-платформами.
– здесь важна экспертиза «что реально даст value, а не хайп».

9. Выход из «операционной ямы»
– когда продакт постоянно тушит пожары и не видит стратегическую картину.
– консалтинг помогает вынуть голову из day-to-day, провести ревизию и вернуться к продуктовой гипотезе.

10. Инвесторский/бордовый запрос
– инвесторы требуют понятных цифр, дорожной карты и стратегии.
– продакт сам не всегда умеет упаковать это в язык борда.
________
Также приходите на наши курсы от редакции, пока все по хорошей цене:
- Разборы кейсов (уже 59 разборов, 142 кейса)
- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы

Список самых западающих тем у продактов

В этом году уже пообщался с более чем 200 продактов: по итогам ассессментов, менторских сессий, внедрений продуктовых отделов и образовательных курсов. И список западающих тем по-прежнему такой (с привязкой, на какие вопросы надо поднянуть знания):

1. Исследование рынка и потребностей пользователей
Как провести качественное исследование (интервью, прайс-интервью)
Как провести количественное исследование (опросы, запуск первой версий продукта)
Какой должен быть баланс в данных качественной и количественной аналитики
Как оформить выводы и взять их в работу
Как сэкономить за счет этих видов исследования на 40-200% затраты на проверку гипотез.

Про это есть в том числе на Курс по продакт-менеджменту, базовый и Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы.

2. Продуктовая стратегия
Что должно быть в продуктовой стратегии
Как правильно сделать анализ конкурентов
Как правильно сформировать дорожную карту
Как правильно посчитать финмодель и оценить риски
Как презентовать, какие фишки есть при защите стратегии

Для этого записали Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы

3. Продуктовая аналитика и метрики
Для этого записали Курс по аналитике, базовый
Как строить дерево или пирамиду метрик для своего продукта
Как выбрать ключевые метрики для своего продукта
Как за счет метрик приоритизировать
Как через метрики связывать свои достижения с бизнесом и получать премии

4. Продуктовая инициатива: как обосновать и получить бюджет
Что должно быть в карточке продуктовой инициативы
Как правильно заполнить бизнес-модель
Как правильно посчитать финансовую модель
Как оценить риски

Как презентовать, чтобы получить финансирование
Для этого записали Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы

Также, со следующей недели запускаем практический лекторий для продактов Product Base Club и начнем, следите за анонсами и мероприятиями тут. По курсам, скорее всего, придется поднять стоимости в сентябре. Также есть курсы от нас

- Разборы кейсов (уже 60 разборов, 146 кейсов)
- Карьерный интенсив с разборами тестовых

Всем роста!

Как понять, что ты работаешь в сильной продуктовой команде

Собрал для вас чек-лист self-assessment. Просто отвечайте “да/нет” и считайте, сколько раз получилось “да”. Делитесь с коллегами:

Чек-лист
1. У команды есть общая North Star Metric и несколько input-метрик.
2. Регулярно (хотя бы раз в неделю) проводятся интервью с пользователями.
3. Гипотезы фиксируются и приоритизируются в одном месте.
4. Дашборды и данные доступны всем, а не только аналитикам.
5. Команда проводит не менее 20 экспериментов в квартал (не только A/B-тесты).
6. Роадмап строится по outcomes, а не списку фич.
7. Приоритизация идёт по impact/cost, а не по кто громче попросил.
8. Ретроспективы регулярные, выводы документируются и применяются.
9. Решения принимаются на основе данных + пользовательских инсайтов, а не «чутья руководителя».
10. Ошибки и провалы экспериментов открыто обсуждаются.
11. Цели и KPI связаны с пользовательской ценностью, а не только с бизнес-показателями.
12. Кросс-функциональная команда может сама запускать изменения без ожидания «разрешений сверху».
13. Есть культура обмена знаниями — демо, внутренние лекции, документация.
14. Все понимают стратегию продукта и своё место в ней.
15. Есть пространство для автономии: «как сделать» решает команда, а не менеджер.

Интерпретация
- 1–5 «да» — продуктовой культуры почти нет, работа напоминает фиче-фабрику.
- 6–10 «да» — команда в переходе, уже появляются элементы продуктового подхода, но система хромает.
- 11–15 «да» — сильная продуктовая команда: эксперименты, данные, пользователи и стратегия связаны в одно целое.
_________
Есть запрос к автору Сергею Колоскову? Заполните короткую форму и получите доступ к закрытому каналу с подарками - тут.
- Приходите на Разборы кейсов (уже 60 разборов, 140+ кейсов) и другие возможности https://xn--r1a.website/FreshProductGo/1557

Полезные методы работы из стратегии “human-in-the-loop”

Стратегия “human-in-the-loop” - подход, при котором человек включается в контур принятия решений или генерации результата модели ИИ, чтобы улучшить точность, контроль и ценность продукта. На практике — это золотая середина между автоматизацией и человеческой экспертизой. А если ищете возможности для развития в продакт-менеджменте, обратите внимание на наш список https://xn--r1a.website/FreshProductGo/1557

1. Используйте людей как “экран ошибок”. Большинство думают: человек должен улучшать модель. Но реально эффективнее, если человек только ловит редкие сбои. Пример: AI подбирает жильё, человек проверяет только топ-1 рекомендацию, а не весь список. Эксперт тратит 5% времени, а качество — почти как у ручного подбора.

2. Дайте эксперту контекст, но не весь. Если показывать все данные, человек тонет. Показывайте только то, где модель сомневается или что выбивается из нормы. В супераппе AI сам сортирует расходы по категориям, а человеку показываются только 3 транзакции “под вопросом”.

3. Включайте людей точечно, а не линейно. Введите budget check - “люди подключаются только к 20% кейсов, где ошибка дороже всего”. Например, банк проверяет не все переводы, а только крупные и странные.

4. Обычно компании стесняются признаться, что за AI стоит человек. Но клиенты любят контроль: “AI подбирает ипотеку, эксперт проверяет”. Для медицины или финтеха это хороший продающий аргумент.

5. Люди нужны для “крайних случаев”. Модель хорошо справляется с типичными кейсами. Ошибка - заставлять экспертов перепроверять “среднее”.

6. Правки = топливо для AI. Каждый раз, когда человек исправил - это пример для модели. Собирайте эти правки не “в архив”, а в реальном времени подмешивай в дообучение.

7. Вместо “человек проверяет всё” лучше сделать так, чтобы он отвечал на очень маленькие вопросы. Пример: AI составил текст договора, юристу показывается 3 спорных фразы и кнопка «ок/не ок». Человек быстрее кликает, чем читает всё.
________
Также приходите на наши курсы от редакции, пока все по хорошей цене (в сентябре будет повышение цен):
- Разборы кейсов (уже 60 разборов, 140+ кейсов)
- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы

ТОП-10 способов, как ИИ реально экономит время продакт-менеджеру

По мотивам прошлого поста, выбрали такой топ:

1) Разбор обратной связи → ИИ сам группирует отзывы и выдает топ болей.
2) Упаковка гипотез → идея сразу превращается в RICE/HADI.
3) Конкурентный анализ → парсит изменения фич и тарифов.
4) Отчеты для стейкхолдеров → черновик one-pager за минуты.
5) Аналитика метрик → ИИ пишет «DAU просел из-за Android 14».
6) Черновики текстов → пуши и емейлы в нескольких версиях.
7) Управление бэклогом → автоприоритеты по RICE/ICE.
8) Прототипирование → wireframe в Figma из описания.
9) Исследование рынка → короткая сводка из сотни страниц.
10) A/B-тесты → расчет минимального трафика и гипотезы для роста.

В сумме это экономит PM до 40 часов в месяц — целую рабочую неделю!

И вот главный вопрос:
Как встроить ИИ в бизнес-процессы так, чтобы он реально стал драйвером развития продукта, а не просто хайповой игрушкой?

Ответ узнаем на первом X5 Product Meetup 🎤

📌 Тема: «ИИ в арсенале Product Owner: хайп, помощник или конкурент?»
📍 Место: Сфера X5, Парк Горького, Москва
📅 Дата: 3 сентября
🕡 Время: 18:30 — 22:30 (и да, будет afterparty с DJ и нетворкингом!)

Спикеры поделятся реальными кейсами, практикой и опытом из бигтеха.
Полезно не только продактам, но и всем, кто работает с продуктами.

Регистрация: по ссылке

С чего начать, чтобы перейти от time-to-market к time-to-advantage

Есть вопрос или запрос на карьеру, рост, исследование, прокачку команды или поддержку?Заполните короткую форму и получите доступ к закрытому каналу с подарками - тут.

– Зафиксировать весь путь продукта от идеи до релиза и найти узкие места, где теряется время (исследования, согласования, тестирование).

– Перейти на итерационную модель: гипотезы, дизайн и разработка идут параллельно через короткие спринты.

– Использовать готовые пайплайны, шаблоны тестов и аналитику «из коробки», чтобы минимизировать ручные задержки.

– Дополнить time-to-market показателями по вовлечению, удержанию и выручке, чтобы видеть бизнес-эффект, а не только скорость релиза.

– Заранее закладывать A/B-тесты и дешборды по ключевым метрикам для проверки влияния новых функций.

– Изменить культуру: после релиза не закрывать задачу, а проверять, дало ли это конкурентное преимущество.

– Использовать внешние сервисы и партнерства, чтобы ускорить расширение продукта без разработки «с нуля».

– Обучить команду мыслить через «скорость получения ценности пользователем», а не только «скорость вывода релиза».

– Проводить регулярные разборы learnings и быстро пересобирать приоритеты.

– Запускать меньше функций, но быстрее проверять их ценность и дорабатывать до эффекта.

– Сделать метрику time-to-advantage ключевой: измерять не факт релиза, а скорость получения результата на рынке.
_______
Приходите на наши курсы от редакции:
- Разборы кейсов (уже 60 разборов, 140+ кейсов)
- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы
- Курс по аналитике, базовый

Фреймворки, используемые для ускорения Т2М

У вас есть вопрос или запрос на карьеру, рост, исследование, прокачку команды или поддержку?Заполните короткую форму и получите доступ к закрытому каналу с подарками - тут или напишите автору канала @SKoloskov.

1. Flight Levels. Модель управления потоками работы на трёх уровнях:
Level 1: Операционный — выполнение задач в командах.
Level 2: Тактический — синхронизация между командами (например, продуктовые линии).
Level 3: Стратегический — связь с бизнес-целями.
Как ускоряет:
- Убирает задержки из-за межкомандных зависимостей.
- Позволяет видеть блокеры на уровне всей организации, а не только внутри команды.

2. Evidence-Based Management (EBM). Фреймворк от Scrum.org, помогающий измерять прогресс продукта через ценностные метрики:
- Current Value (текущая ценность продукта).
- Unrealized Value (потенциал роста).
- Time to Market (скорость вывода).
- Ability to Innovate (способность вносить изменения).

Убирает работу «на ощупь», команда принимает решения на основе данных.

3. NoEstimates. Подход, который отказывается от оценок задач (в часах, story points) и использует фактические данные:
- Throughput (сколько задач выполняется за единицу времени).
- Cycle Time (время прохождения задачи от начала до конца).
- Уходит ли бесконечный time-waste на планинг-покеры.
- Есть ли прогнозирование сроков становится точнее на основе истории, а не гаданий.

4. Team Topologies. Модель проектирования команды и её взаимодействий. Есть четыре типа команд:
- Stream-aligned (ориентирована на поток ценности).
- Enabling (помогает другим командам освоить новые технологии).
- Complicated Subsystem (решает сложные технические задачи).
- Platform (создаёт внутренние сервисы для ускорения работы).

По сути, убирает лишние зависимости и коммуникационные overhead. Делает команду автономной в принятии решений, меньше ожиданий.

5. FAST Goals. Альтернатива OKR для динамичных условий:
- Frequently Discussed (часто обсуждаются).
- Ambitious (амбициозные).
- Specific (конкретные).
- Transparent (прозрачные).
Цели обновляются каждую неделю/месяц, меньше риска работать над устаревшими приоритетами. Быстрая переориентация, если рынок меняется.

6. GQM (Goal-Question-Metric). Метод для выбора метрик:
- Goal: Что хотим достичь?
- Question: Какие вопросы помогут понять прогресс?
- Metric: Какие данные дадут ответы?
Легче отсеять ненужные процессы, влияющие на скорость.

7. Obeya от Toyota. Визуальное управление продуктом через «большую комнату» (физическую или онлайн), где отображается:
- Стратегия, цели, ключевые метрики.
- Прогресс по фичам и гипотезам.
- Зависимости между командами.
- Уменьшает количество статусов и митингов (всё видно на борде).
- Ускоряет согласования, потому что все данные перед глазами.
_______
Приходите на наши курсы от редакции:
- Разборы кейсов (уже 60 разборов, 140+ кейсов)
- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы
- Курс по аналитике, базовый

Работа над IT-продуктами идет очень медленно?
Продуктовые команды часто выгорают: много ожиданий, мало результатов, и каждый проект — «гипотеза» и все это вязнет в согласованиях и бюрократии.

Трекинг — это способ навести порядок, соединить воедино продуктовые инструменты, бизнес-цели и команду, а также задать динамику работе и вернуть мотивацию.

10-12 сентября, Школа продуктового трекинга ФРИИ

Обучение трекингу во ФРИИ это:
— Три дня полного погружение в методологию трекинга, лекции от авторов и методологов трекинга
— Группа до 30 человек, общение с преподавателями в формате диалога
— Много практики: мастер-классы от экспертов по работе с гипотезами, стратегическом планировании, Unit-экономике, CusDev
— 30+ инструментов для работы (шаблоны и фреймворки)
— Удостоверение о повышении квалификации гос. образца
— Нетворкинг и отдельный чат с запросами на трекинг

За 3 дня плотной работы вы:
— Прокачаетесь в продуктовом подходе
— Научитесь ставить измеримые цели и определять причины стагнации
— Систематизируете знания и поймете как и когда какой инструмент применять, чтобы получить бизнес-результат
— Вместе с экспертами разберете десятки реальных кейсов и ситуаций

Это уже 35-й поток школы — присоединяйтесь к профессиональному сообществу, которое меняет подход к управлению продуктами.

📌 10–12 сентября, очно в Москве или онлайн, бронируйте место на обучение по ссылке: https://clck.ru/3NvMzs
⁉️Узнать подойдет ли вам курс или задать вопросы можно лично Константину Пашкову, куратору обучающих программ ФРИИ: https://xn--r1a.website/tra3425

Реклама. ООО ООО "АКСЕЛЕРАТОР ФРИИ", ИНН 7709958269. Erid: 2VfnxyJXSa4

Базовые практики для роста вовлеченности команды

У вас есть вопрос или запрос на карьеру, рост, исследование, прокачку команды или поддержку?Заполните короткую форму и получите доступ к закрытому каналу с подарками - тут или напишите автору канала @SKoloskov.

Purpose Mapping (Карта смысла работы)
Это метод, при котором компания помогает сотрудникам увидеть, как их задачи связаны с большими целями организации и личными ценностями. Практика включает индивидуальные разговоры о том, что для человека важно, создание карты, показывающей связь между ежедневными действиями и глобальными результатами, а также регулярное возвращение к этому пониманию.

Employee Voice Platforms
Современные компании создают цифровые каналы для выражения мнений, идей и проблем, чтобы сотрудники ощущали свое влияние на происходящее. Ключевое условие — видимая реакция руководства и реализация хотя бы части предложений, иначе доверие теряется. Это формирует ощущение сопричастности и повышает вовлеченность.

Job Crafting
Сотрудники получают возможность адаптировать свою роль под сильные стороны и интересы, чтобы повысить удовлетворение работой. Для этого проводятся сессии анализа энергозатратных и вдохновляющих задач, перераспределяются обязанности и выделяется время на проекты по выбору сотрудника.

Recognition as a Culture
Речь идет о том, чтобы благодарность и признание достижений стали не редким действием, а встроенной частью корпоративной среды. На практике это означает внедрение систем peer-to-peer recognition, использование цифровых инструментов для обмена благодарностями и регулярные форматы публичного признания.

Геймификация вовлеченности
Использование игровых механик для повышения мотивации становится популярной стратегией, особенно среди молодых поколений. Сотрудники получают баллы и символические награды за идеи, помощь коллегам, участие в обучении или внедрение улучшений. Важно, чтобы акцент делался на командной работе, а не только на индивидуальной конкуренции, чтобы не разрушать коллективный дух.

Reverse Mentoring
Эта практика строится на обмене опытом между поколениями: младшие сотрудники обучают руководителей новым технологиям и трендам, а руководители делятся стратегическим видением. Такой формат снижает иерархические барьеры, повышает взаимное уважение и формирует культуру сотрудничества, в которой каждая сторона ощущает ценность своего вклада.

Flexible Work Architecture
Речь идет не только о гибком графике, но и о возможности сотрудника выбирать проекты, роли и даже формат работы. Компании создают внутренние маркетплейсы задач, внедряют временные ротации и поддерживают гибридные модели. Это дает чувство автономии и развивает навыки, что снижает скуку и повышает вовлеченность.
_______
Приходите на наши курсы от редакции:
- Разборы кейсов (уже 60 разборов, 140+ кейсов)
- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы
- Курс по аналитике, базовый

Как измерить качество процессов и удовлетворённость команды

У вас есть вопрос или запрос на карьеру, рост, исследование, прокачку команды или поддержку?Заполните короткую форму и получите доступ к закрытому каналу с подарками - тут или напишите автору канала @SKoloskov.

1. Метрики качества процессов

- Process Predictability Index - доля задач, выполненных в срок. (Количество задач, завершенных в срок / Общее количество задач) × 100%.
90% — высокая предсказуемость (норма), 75–90% — средняя (есть риски), <75% — критично (нестабильный процесс).

- Flow Efficiency - активное время работы к общему времени задачи. (Active Time / Total Time) × 100%. 50% — очень хорошо (мало простоев), 30–50% — средний уровень, <30% — узкие места, высокая инертность.

- Change Failure Rate - процент изменений, приведших к сбоям. (Количество неудачных изменений / Общее количество изменений) × 100%. <10% — хороший уровень, 10–20% — допустимо, 20% — проблема качества.

- Mean Time to Recovery - среднее время устранения инцидента. Сумма времени на устранение / Количество инцидентов. <1 часа — отличный уровень, 1–4 часа — средний, 4 часов — высокий риск.

- Value Delivery Rate - процент задач, оказавших ценность бизнесу (оценка владельца продукта или клиента). (Ценные задачи / Все задачи) × 100%. 80% — фокус на ценности высокий, 60–80% — средний уровень, <60% — много лишней работы.

2. Метрики удовлетворенности команды

- Employee Net Promoter Score - ответ на вопрос “Порекомендуете ли вы компанию как место работы?” по шкале 0–10. % Промоутеров (9–10) – % Критиков (0–6). 30 — высокий уровень лояльности, 0–30 — средний, <0 — тревожный сигнал.

- Psychological Safety Index - средний балл по вопросам «Я могу открыто говорить об ошибках», «Не боюсь высказывать идеи» (шкала 1–10). (Сумма баллов / Количество ответов). 8 — высокая безопасность. 6–8 — средняя. <6 — опасная зона.

- Team Happiness Index - вопрос «Оцените настроение в команде» (1–5). (Сумма баллов / Количество ответов). 4–5 — отлично. 3–4 — средне. ❤️ — тревожно.

- Recognition Frequency - количество «спасибо» на одного сотрудника за месяц (через платформы Kudos/Bonusly). 4 благодарности/мес — высокая культура признания. 2–4 — средний уровень. <2 — слабое признание.

- Innovation Participation Rate - процент сотрудников, предложивших хотя бы одну идею за месяц.
Формула: (Количество сотрудников, предложивших идеи / Общее количество сотрудников) × 100%. 50% — отличная вовлеченность, 20–50% — средне. <20% — слабое участие.

- Growth Perception Score - вопрос «Я понимаю, куда могу расти в компании» (1–10). 8 — отлично. 6–8 — средне. <6 — тревога (нет карьерной ясности).
_______
Приходите на наши курсы от редакции:
- Разборы кейсов (уже 60 разборов, 140+ кейсов)
- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы
- Курс по аналитике, базовый

Коротко про часто встречающиеся ошибки при оцифровке процессов

У вас есть вопрос или запрос на карьеру, рост, исследование, прокачку команды или поддержку?Заполните короткую форму и получите доступ к закрытому каналу с подарками - тут или напишите автору канала @SKoloskov.

1. Меряют активность, а не результат. Пример: количество звонков вместо решённых вопросов клиента.

2. Метрики оторваны от целей бизнеса. Пример: отдел радуется росту встреч, а бизнес не видит роста выручки.

3. Эффект виден слишком поздно. Пример: ждём LTV через полгода, а ранних сигналов (повторные визиты, NPS) нет.

4. Метрика используется как инструмент давления. Пример: цифры применяют для наказаний, и сотрудники начинают манипулировать ими.

5. Метрики собираются, но не применяются. Пример: BI-дашборды красивые, но управленческих решений на их основе нет.

6. Замер только части процесса. Пример: в отделе всё «зелёное», но клиент получает сервис с задержкой.

Как исправить

- Мерить то, что важно клиенту и бизнесу.

- Каскадировать цели от компании до команды.

- Использовать одновременно leading и lagging метрики.

- Применять цифры для улучшений, а не для наказаний.

- Убирать показатели без управленческого действия.

- Смотреть на процесс целиком, а не только по отдельным этапам.
_______
Приходите на наши курсы от редакции:
- Разборы кейсов (уже 60 разборов, 140+ кейсов)
- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы
- Курс по аналитике, базовый

Типология кейсов с отложенным эффектом

Согласен с Никитой Дубко из HR Tech Яндекса, что в руководительской продуктовой работе больше всего расстраивает то, как много времени нужно, чтобы получить дофамин от этой самой работы. Подумал, как можно было бы с этим справляться и составил типологию таких отложенных кейсов:

1. Задержка из-за длинного жизненного цикла пользователя
- LTV и retention после изменений в онбординге.
- Эффект программы лояльности в e-commerce.
- Подписка в SaaS: внедрили новый тариф, но churn станет виден через 2–6 месяцев.

Пользовательские сценарии длинные: от первой активации до следующей покупки проходит время. Финансовые показатели (выручка, ROI) завязаны на поведение за длительный период.

Как работать:
- Leading metrics вместо только lagging: активация, первые транзакции, early engagement.
- Когортный анализ: следи за когортами, а не усредненкой.
- Задай чекпоинты: через 2 недели early signals, через 3 месяца retention.

2. Задержка из-за инерции поведения рынка
- Изменение цен или комиссий на маркетплейсе.
- Запуск новой бизнес-модели или тарифа.
- Перенос функции из бесплатного тарифа в платный.

Пользователи и партнеры не реагируют мгновенно. Решения о смене платформы или тарифа занимают недели или месяцы.

Как работать:
- Готовить коммуникационный план заранее (чтобы понимать, как пользователи воспримут изменения).
- Следить за воронкой перехода: какие клиенты остались, кто ушел.
- Сценарии и симуляции: если churn > Х% - откат, если ARPU ↑ - продолжаем.

3. Задержка из-за скрытых побочных эффектов
- А/В-тест карточки товара: CTR вырос - супер! Но возвраты начали расти через месяц.
- Push-уведомления: DAU ↑, но через месяц uninstall ↑.
- Новый алгоритм ранжирования: конверсии ↑, но GMV упал, потому что клиенты берут только дешёвые товары.

Побочные эффекты видны только на длинной дистанции. Мгновенные метрики маскируют будущую проблему.

Как работать:
- Планируй вторичные метрики заранее: «увеличили конверсии? Проверим возвраты».
- Определи лаг для анализа: не закрывай эксперимент сразу.
- Моделируй worst case: что если рост одной метрики убьёт другую?

4. Задержка из-за зависимости от внешних факторов
- Запуск интеграции с партнёром → реальный трафик приходит через месяцы.
- Новый API, пока все разработчики обновят версии, пройдёт квартал.
- Финтех: новый продукт одобрили регуляторы, но клиенты начнут использовать через полгода.

Ты не контролируешь скорость адаптации или внешние процессы. Эффект зависит от экосистемы, а не только от твоего продукта.

Как работать:
- Закладывай буфер в прогнозах (не жди мгновенного uptake).
- Создавай стимулы для ускорения адаптации (бонусы, упрощение интеграций).
- Следи за leading indicators: число партнёров, которые начали тест, количество API-коллов.

Основные ошибки при построении дерева метрик

У вас есть вопрос или запрос на карьеру, рост, исследование, прокачку команды или поддержку?Заполните короткую форму и получите доступ к закрытому каналу с подарками - тут или напишите автору канала @SKoloskov.

1. Нет связи с целями бизнеса. Метрики выбираются «потому что так принято» или «их легко посчитать», а не потому, что они помогают достичь стратегической цели.

2. Смешение уровней. В одном уровне дерева оказываются стратегические, тактические и операционные показатели — из-за этого теряется логика «от цели к действию».

3. Фокус на vanity-metrics. Берут красивые, но бесполезные показатели (количество пользователей в базе, лайки, загрузки), которые не влияют на результат.

4. Дублирование и пересечение метрик Несколько разных веток дерева отражают одно и то же, или метрики противоречат друг другу.

5. Нет причинно-следственной связи. Метрика нижнего уровня не объясняет и не влияет на верхнюю. Получается «декорация», а не рабочее дерево.

6. Слишком детализированное дерево. Метрик становится слишком много, они уходят в «операционную рутину», теряется управляемость.

7. Слишком абстрактное дерево. Останавливаются на верхнеуровневых формулировках («качество продукта», «удовлетворенность клиентов»), но без конкретных измеримых показателей.

8. Отсутствие владельцев метрик. Не определено, кто отвечает за каждую ветку и каждую метрику, дерево превращается в презентацию, а не инструмент управления.

9. Непроверяемые или некорректные метрики. Выбираются показатели, которые невозможно собрать системно, или данные считаются вручную/с ошибками.

10. Игнорирование динамики и контекста. Строят дерево как статичную схему, не проверяя его на реальных изменениях. Метрика может быть хорошей только в динамике и сравнении.

11. Нет связи с решениями. Метрики фиксируются, но не понятно, какие действия нужно предпринять при их изменении.

12. Ориентация на удобное измерение вместо полезного. Выбираются метрики, которые легко достать из системы, вместо тех, которые реально показывают успех или провал.

13. Не обновляют дерево. Стратегия компании меняется, а дерево метрик продолжает «жить своей жизнью», теряя актуальность.
_______
Приходите на наши курсы от редакции:
- Разборы кейсов (уже 60 разборов, 140+ кейсов)
- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы
- Курс по аналитике, базовый

Практически новые мысли про продакт-менеджмент в 2025

В этом году уже поработал с 15 командами на разных рынках и контекстах. Несколько мыслей, куда идет профессия (в этот раз без AI упоминаний):

1. Происходит перенос фокуса с множества мелких фич на глубокое понимание и развитие ключевых аспектов продукта, приводящих к значимому росту. Это не простое расширение функционала, а капитальные улучшения, которые действительно работают.

2. Продуктовая команда должна предпочитает иметь ясное, уникальное мнение и миссию, чтобы избежать бесцельных отклонений и сохранять фокус. Это становится важнее, чем просто следовать трендам.

3. По отчёту Productboard, сейчас Product Ops активно масштабируется, но сталкивается с размытой ролью и перекрытиями. Лучшие Product Ops-команды не просто поддерживают процессы, а становятся стратегическими партнёрами, обеспечивающими alignment, своевременный фидбэк, прозрачность и измеримый бизнес-эффект.

4. Модель Product-Led Growth становится новым стандартом: продукт сам продвигает себя благодаря интуитивному онбордингу, бесплатному доступу и пользовательскому расширению воронки продаж. Маркетинг и продукт всё плотнее интегрируются.

5. Вместо конкуренции в уже существующих нишах в фокусе новые категории рынка, где определяете уникальную проблему и становитесь ее главным представителем. Это позволяет выделиться и получить сообщество и лидерство.

6. Новая парадигма: данные — это продукт. Autonomous Data Product — это самообслуживающийся компонент данных, который включает метаданные, управление, код, политику доступа и самоуправляется. Особенно актуально для распределённых архитектур типа Data Mesh.
Data Product — это структурированный, управляемый, с метаданными, продукт данных, соблюдающий принципы FAIR (findable, accessible, interoperable, reusable). В 2025 году публикуются стандарты оформления и определения этой концепции.
_______
Приходите на наши курсы от редакции:
- Разборы кейсов (уже 61 разбор, 145+ кейсов)
- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы
- Курс по аналитике, базовый
- Отправить личный запрос автору тут

Драйверы продуктовой культуры

Этим летом я наконец-то дописал свой концепцию по продуктовой культуре и ее уровнях, оценке и переходах с уровня на уровень. Агрегировал знания, которые получил от 100+ компаний на консалтинге 8 стран и 20 отраслей. Итогово, для меня Культура = (Стратегия + Данные + Клиент) × (Ритуалы + Навыки + Ответственность). Ниже выделил расшифровку и драйверы. Если вы хотите сделать оценку своей продуктовой культуры и получить рекомендации по ее развитию - можете оставить личный запрос автору в форме или написать в личное сообщение автору канала.

1. Стратегические драйверы

Видение и стратегия - у компании есть не только цель в выручке, но и продуктовая гипотеза, зачем клиенту это решение. Поддержка топ-менеджмента - CEO и С-level не только «разрешают» продуктовый подход, но и живут им (решения = данные + клиент). Фокус на ценность клиента - постоянное «зачем» вместо «сделайте срочно».

2. Организационные драйверы

Product Ops - системная роль/функция, которая связывает процессы, метрики, знания и эксперименты в одно целое. Единые правила приоритизации - что в работу берётся только то, что ведёт к NSM или клиентской ценности. Инфраструктура данных - BI, аналитика, доступ к цифрам у продактов и команд, а не только у аналитика.

3. Командные драйверы

Ритуалы - demo, ретро, discovery-сессии, планирования, где обсуждаются не фичи, а результаты и гипотезы. Открытость инсайтам - репозиторий исследований, интервью, NPS, доступный всей команде. Навыки экспериментов - умение быстро формулировать, запускать и анализировать гипотезы (не только А/Б-тесты).

4. Индивидуальные драйверы

Мышление «ценность > решение» - каждый в компании задаёт себе вопрос: «А зачем это клиенту?» Навык работы с данными - базовая аналитика, понимание когорт, умение читать цифры. Культура обратной связи - нормальность спорить про гипотезы, а не про личности.
_______
Приходите на наши курсы от редакции:
- Разборы кейсов (уже 61 разбор, 145+ кейсов)
- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы
- Курс по аналитике, базовый
- Отправить личный запрос автору тут

Подборка новых мыслей из подкастов, которые точно надо послушать

Друзья, новая подборка мыслей. Собрали для вас. Надеюсь, скоро для вас запустим подкаст от нашей команды, интересный концепт готовится (любые предложения и партнерства тут пишите автору канала), а также напоминаем про возможности образовательные и про новую инициативу Product Base Club.

1. Product Ops Podcast — Jackie Bavaro. Эпизод: Scaling Product Ops in High-Growth Teams
- Продукт-операции становятся ядром: они позволяют PM тратить меньше времени на «сбор данных» и больше — на принятие решений.
- В 2025 году продуктовые команды без Product Ops выглядят так же архаично, как раньше без UX-дизайнера.
- Главная метрика Product Ops — скорость цикла гипотеза → инсайт → решение.

2. Build with Maggie — Maggie Crowley (ex-Drift). Эпизод: How to Kill a Feature (Without Killing Your Team)
- Сильные продакты не боятся хоронить фичи, даже если в них вложили месяцы работы.
- Главное — правильно объяснить «почему» команде и пользователям: это про доверие, а не про эго.
- Настоящее лидерство — уметь сказать «нет» не рынку, а своим же идеям.

3. Product-Led Growth Hub — Kyle Poyar (OpenView). Эпизод: Designing Viral Loops that Actually Work
- Growth-петли в 2025 — не про «пригласи друга за бонус», а про вшивание сетевых эффектов в саму ценность продукта.
- Вирусность строится на том, что продукт полезнее при совместном использовании.
- Самая сильная метрика — сколько новых пользователей каждый клиент приводит органически.

4. Radical Product — Marty Cagan. Эпизод: Beyond Empowered Teams
- Empowered-команды уже не конкурентное преимущество — это гигиена.
- Следующий шаг — «Aligned Autonomy»: когда команды не просто empowered, а связаны единой системой ценностей и стратегий.
- Ошибка 2025 года — строить фичи «в вакууме», даже если команда супер автономна.

5. Growth Design Podcast — Julie Zhuo. Эпизод: When Design Becomes the Growth Engine
- Визуальный язык и UX-паттерны сегодня влияют на конверсию сильнее, чем дополнительные маркетинговые бюджеты.
- Growth = продукт + дизайн, а не продукт + маркетинг.
- Настоящая сила дизайна в том, чтобы сокращать путь к ценности, а не «красить кнопки».
- Сила лидера - уметь обновлять стратегию так же часто, как код продукта.
___________
Также, у нас есть курсы
- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по аналитике, базовый
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы
- Наши разборы - https://xn--r1a.website/productcasebar/ и курсы - https://xn--r1a.website/koloskoveducation/

Кейсы применения Capability Map и Value Stream

Несколько примеров, когда инструменты действительно могут помочь в работе. Если у вас схожая задача, обратите внимание на эти инструменты.

1. Разворот продукта на новый рынок (B2B SaaS в Enterprise). Продукт успешно продаётся SMB, продакт хочет выйти в Enterprise. На Capability Map видно: у компании нет способности «обслуживание сложных RFP» и «compliance аудит». Без этих capability на новый рынок не выйти, roadmap корректируется, даже если core-функции продукта сильные.

2. Интеграция после M&A. Две компании слились, продакт думает, как собрать единый портфель. Capability Map помогает «сложить» обе карты и увидеть дубли («две CRM-системы») и пробелы («нет централизованной аналитики»). Это помогает быстро понять, какие capability оставить, какие консолидировать и ускоряет go-to-market объединённой компании. Баланс «что развивать самим, а что брать у партнёров»

3. Выявление скрытых «бутылочных горлышек» роста. Продакт в маркетплейсе видит: supply растёт, но GMV не растёт. Capability Map показывает, что «динамическое управление спросом» отсутствует. Не проблема в supply, а в capability управления — это меняет стратегию развития.

4. Пересборка клиентского опыта под кардинально новый канал. Продакт в ритейле хочет добавить «покупку через голосового ассистента». Value Stream вскрывает: текущий поток («поиск товара - корзина - оплата») не укладывается в voice. Нужно переформатировать value stream: «говорю - подтверждаю - получаю» - иначе adoption не случится.

5. Трансформация через «невидимые» этапы. В health-tech сервисе Value Stream пациента показал: ценность теряется не только «на приёме у врача», а ещё на «подготовке к визиту» (потерянные анализы, ожидание). Решение: добавить capability «предзаполнение данных» - резко вырос NPS.

6. Выход на новые KPI бизнеса. В телекоме бизнес хочет сдвинуть фокус с ARPU на «Lifetime Value клиента». Value Stream вскрывает, что нет шагов «up-sell» и «cross-sell» в клиентском пути. Это перестраивает весь продуктовый roadmap - добавляются capability персонализации и рекомендательных систем.

7. Запуск экосистемного продукта (банковский супер-апп). Value Stream: клиентский путь «получить зарплату - оплатить услуги - инвестировать». Проблема: путь рвётся, так как capabilities «управление инвестициями» и «единый биллинг» отсутствуют. Решение: roadmap = закрыть capability-гэпы, а не «рисовать красивые фичи».

8. Pivot продукта из-за регуляторики. В insure-tech регулятор вводит новые правила fraud-контроля. Value Stream «оформление полиса» ломается: шаг проверки становится в 3 раза длиннее. Capability Map показывает отсутствие способности «real-time fraud detection». Продукт pivot: вместо упрощения UX, инвестиции в capability real-time detection, чтобы спасти клиентский опыт.

9. Создание дифференциатора на зрелом рынке. В e-commerce Value Stream у всех игроков одинаков: поиск - корзина - доставка. Продакт ищет точку дифференциации. Capability Map показывает, что у компании сильна «виртуализация ассортимента» (AR/VR). Решение: интегрировать AR-примерку прямо в value stream поиска → конкурентное преимущество.
_______
Приходите на наши курсы от редакции:
- Разборы кейсов (уже 61 разбор, 145+ кейсов)
- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы
- Курс по аналитике, базовый
- Отправить личный запрос автору тут