Какие каналы коммуникации подключать в 2026 году, когда все блокируют, а трафик теряется?

С этим вопросом и собрались маркетологи и продакты, которые так или иначе завязаны на Telegram, чтобы разобрать, кто что уже тестирует и есть ли вообще рабочие альтернативы. Вот гипотезы, которые обсуждали!

Нишевые медиа и отраслевые порталы

О них как-то забыли, а зря. Ведь там живая аудитория, совместные материалы с редакцией. Плюс неожиданный бонус: нишевые издания хорошо индексируются Яндексом и попадают в AI-выдачу лучше, чем условный Forbes.

Собственные рассылки и медиа

Похоже, возвращаемся в 2021 год. Тогда свой блог или email-рассылка были обязательными, потом все перестали в это вкладываться. Сейчас, когда платформы блокируют одну за другой, свой канал снова становится тем, что никто не отберет.

Threads

Обсуждали осторожно. Скорее подходит личным брендам и соулпренерам, чем компаниям. Как считать там лиды, никто толком не понял, это больше про то, чтобы тебя знали. Но для тех, кто работает с международной аудиторией или строит личный бренд — попробовать стоит.

Оффлайн-мероприятия

Несколько участников рассказали, что уже перекладывают бюджеты из digital в живые события. И выстраивают их так, чтобы гости сами снимали и публиковали. Получается охват приходит через людей, которым доверяет их аудитория.

ВКонтакте, MAX, Одноклассники

Тестируют все, но доволен мало кто. Главное, что поняли: делать то же самое, что в Telegram, просто на другой платформе — не работает. Аудитория другая, привычки другие, и люди туда приходят совсем за другим.

➡️ Поделитесь в комментариях, что вы уже пробовали из альтернатив и что реально зашло? Или что пробовали и отказались от этого?

6 принципов геймификации, которые повысят вовлеченность

Большинство команд добавляют геймификацию в продукт и ждут роста ретеншна. Механика запущена, значки есть, а цифры не двигаются.

Макс Бородин, Senior PM в Simple App (20M+ пользователей), выделяет 6 принципов, без которых геймификация не работает.

1️⃣ Тащите геймификацию наружу

Геймификация внутри приложения не возвращает пользователя, она удерживает того, кто уже зашел. Пуш от персонажа, иконка приложения с цифрой стрика, уведомление «разморозь стрик сегодня» — все это работает снаружи и тянет пользователя обратно.

2️⃣ Геймификация должна вызывать эмоции

В Simple есть маскот Блинки, пушистый персонаж на главном экране. Если пользователь несколько дней не логирует еду, Блинки собирает чемодан и «уезжает». Пользователи возвращались, потому что не могли видеть расстроенного персонажа.

3️⃣ Не усложняйте путь пользователя

Геймификация поднимает желание действовать, но не отменяет трение. Если между желанием залогировать еду и самим действием стоят три лишних экрана, мотивация гасится еще до того, как пользователь до него доберется.

4️⃣ Стройте геймификацию вокруг ключевых действий

Важно не просто выбрать действие, а выбрать правильное. Duolingo считает стрик за прохождение урока, не за открытие приложения. Strava — за одну тренировку в неделю, не за вход в профиль. Чем ближе действие к сути продукта, тем сильнее работает механика.

5️⃣ Вначале база, потом дополнительные механики

Сначала запускается стрик. Затем, когда он работает, добавляется заморозка. Далее идеальный стрик для тех, кто хочет большего. Потом цель стрика и награды. Каждый следующий слой теряет смысл, если предыдущий не закрыт.

6️⃣ Всегда помните о драйвере мотивации

Каждая механика работает через конкретный триггер. Стрик бьет в чувство достижения и страх потери одновременно. Лутбоксы — в желание обладать, ощущение редкости и эффект сюрприза. Если не понимать, на какой триггер давит ваша механика, она работает случайно.

🔜 Полный доклад смотрите в видеотеке Epic Growth Community

Как использовать AI при подготовке к интервью

Полировать резюме и учить свое интро, конечно, полезно, но недостаточно для успешного прохождения интервью. В Lenny's Newsletter вышел любопытный материал: опросили более 30 участников о том, как они использовали AI для подготовки к собеседованиям. Собрали лайфхаки от топовых кандидатов. Решили поделиться с вами: ловите выжимку и конкретные советы.

1️⃣ Сначала найдите критерии, по которым вы не подходите

Загрузите вакансию и резюме в Claude и попросите посмотреть на них глазами нанимающего менеджера. Не «что улучшить», а «почему меня могут не взять». Неприятно, но лучше узнать это до отклика, чем после отказа.

«Вот мое резюме. Что тебя смутит как hiring manager? Где явные несоответствия?»

2️⃣ Прогоните свой рассказ через собеседника

История, которая звучит убедительно в голове, часто разваливается вслух. Попросите AI сыграть интервьюера и отвечайте как на настоящем интервью. Слабые места сразу станут понятны, и до интервью ещё можно что-то сделать.

«Сыграй интервьюера на позицию senior PM в [компания]. Задавай по одному вопросу, жди ответа, не помогай»

3️⃣ Разберите свое реальное интервью, чтоб быть готовым к следующим

Мы помним интервью не так, как оно было. Запишите разговор (Granola, Zoom или Meet) и загрузите транскрипт. Попросите разобрать каждый ответ: где была конкретика, где вода, где потерялась мысль.

«Вот транскрипт. Разбери каждый мой ответ: структура, конкретность, релевантность. Что стоит переработать?»

А как вы используете ИИ для поиска работы? Делитесь проверенными советами 👇

8 мотиваторов пользователей: фреймворк, который объясняет любую механику геймификации

Когда думаете о новой механике, легко потеряться: стрики, лидерборды, ачивки, лутбоксы. Octalysis Framework помогает понять, а какую мотивацию пользователя она вообще давит.

Макс Бородин, Senior PM в Simple App (20M+ пользователей), использует этот фреймворк, чтобы анализировать чужие продукты и осознанно проектировать свои механики. Вот основные принципы!

Нас мотивируют 8 вещей:

1️⃣ Миссия — ощущение причастности к чему-то большему. В Duolingo это не «выучи слово», а «переедь в Испанию». Хорошо работает в онбординге и долгосрочном удержании.

2️⃣ Ощущение прогресса. Прогресс-бар показывает, что часть пути уже пройдена и сколько осталось. XP, стрики, карты прокачки — все про это.

3️⃣ Самовыражение — решения пользователя влияют на его опыт. В RPG собираешь сет под свой стиль, в Mario Kart выбираешь дорожку. Продукт реагирует на конкретного человека.

4️⃣ Обладание — желание что-то получить и иметь. Ачивки, скины, кастомизация. В приложении Finch 60% механик построено вокруг кастомизации персонажа.

5️⃣ Мотивация через других людей. Необязательно соревнование — достаточно, чтобы кто-то видел твой прогресс.

6️⃣ Дефицит — редкость усиливает желание. Редкие дропы, лимитированные предметы, ограниченное время — создают дополнительный мотивационный виток.

7️⃣ Элемент неожиданности. Лутбокс работает в том числе потому, что результат непредсказуем.

8️⃣ Избегание потерь — страх потерять то, что уже есть.
Стрик во многом работает именно через это: не желание продолжать, а нежелание терять накопленное.

Как это применить на практике

Возьмите любую механику и посмотрите, на какую мотивацию она опирается:

🔵Стрик — достижение и избегание потерь;
🔵Лутбокс — обладание, дефицит, любопытство;
🔵Шахматы — самовыражение и статус без какой-либо классической геймификации.

Потом посмотрите на свою аудиторию: какие мотивации для нее актуальны — там и стоит начинать эксперименты.

🔜А полноценный доклад о механиках геймификации смотрите в видеотеке Epic Growth Community!

Built by her summit

Количество AI-инструментов растет каждую неделю, и все сложнее в них ориентироваться.

Сейчас много комьюнити, курсов и конференций, которые помогают преодолеть этот барьер и начать использовать AI системно и уверенно.

Но отдельно мы хотим рассказать про комьюнити Built by her, созданное для того, чтобы женщины из разных индустрий помогали друг друг становиться AI-native и не боялись экспериментировать.

9 июня состоится онлайн-саммит, в рамках которого вы сможете получить такие практики, которые помогут развить AI-native мышление.

Это когда вы смотрите на любую задачу через призму: «а как сделать это быстрее, умнее и масштабнее вместе с AI?».

И делать это можно не с нуля и в одиночку, а с классным окружением и системой, которая откроет доступ к новым инструментам, скорости и возможностям.

Вас ждет 4 основных направления:

🩷AI-native workflow: учимся перестраивать ежедневную работу и личную эффективность

🩷Operator: смотрим, как запускать продукты, MVP и процессы быстрее

🩷AI-native careers: анализируем, какие профессии меняются, какие появляются и как в этом расти

🩷 Tech Influencer: становимся более заметными и развиваем личный бренд с AI

Регистрируйтесь и присоединяйтесь!

Большинство начинают LinkedIn с постов. Это и есть первая ошибка

Рената Равилова, основатель CoPostly, объясняет: прежде чем продвигать пост, алгоритм читает профиль. Смотрит, совпадает ли то, о чем человек пишет, с тем, кем он себя называет.

С 2024 года это работает через алгоритм 360 Review. Профиль стал фильтром — еще до того, как пост попадает в ленту.

Что алгоритм проверяет:

• Tagline — не должность, а что конкретно вы делаете для клиентов
• About — результаты и цифры, не общие слова про «помогаю бизнесу расти»
• Services — этот раздел читают и люди, и система
• Featured — три закрепленных материала, которые ведут туда, куда нужно
• Последние посты — по ним за 10 секунд понятно, кто вы

Кейс из практики Ренаты: клиент писал сильный контент, аудитория росла, но на консультации никто не приходил.
Посмотрели профиль — нигде не было сказано, что он вообще консультирует. Добавили одну строчку и ссылку. Через неделю пошли заявки.

Главная идея в том, что теперь профиль — это не резюме. Это то, по чему алгоритм решает, существуете ли вы для нужной аудитории.

🔜 А на что вы сами обращаете внимание в профилях тех, кто вам интересен?

Полную запись вебинара смотрите в видеотеке Epic Growth Community.

Как сделать чат-бота, который не сливает клиентов

Бот, который отвечает «не понял вопрос», бесит сильнее, чем его полное отсутствие. Вот что влияет на то, напишут ли второй раз. С нашими друзьями из Heg.ai собрали небольшой гайд!

1️⃣ Сфокусируйтесь на одном сценарии

Не можете описать, что делает бот, одним предложением — задача слишком широкая.
Хорошие кандидаты на старт: FAQ (снимает поток про доставку/возврат/цены), квалификатор лида (задает 3-4 вопроса и отдает менеджеру только теплых), прием заявок.

2️⃣ Сделайте не базу знаний в PDF, а формат «вопрос-ответ»

Бот отвечает точнее, когда база структурирована парами «вопрос/ответ». Соберите реальные вопросы, почистите дубли, отдельно пропишите пограничные случаи. И явно разрешите боту говорить «не знаю, зову человека» — иначе он начнет выдумывать.

3️⃣ Характер бота прописывается в промпте

Большинство ботов звучат как робот, потому что промпт написан в три слова. Нужны роль, тон, границы и эскалация.

Пример: «Ты — ассистент [компании]. Отвечаешь коротко, до 3 предложений, на "вы", без канцелярита. О ценах вне прайса не фантазируешь — предлагаешь связать с менеджером. Если человек злится или вопрос сложный, то зовешь человека». Ответы короткие: простыни никто не дочитывает.

4️⃣ Тестируйте на реальных вопросах

Возьмите 20-30 формулировок из реальных переписок — с опечатками и кривым языком, как люди пишут. Прогоните четыре типа: типовые, корявые, провокации, вопросы вне темы. Не запускайте, пока бот не проходит последний тип спокойно. Именно там он позорится.

5️⃣ Идите туда, где клиент уже сидит

Не заставляйте ставить новое приложение. B2C — виджет на сайте + Telegram/WhatsApp; B2B — сайт и почта. Первое сообщение переделайте: вместо «Здравствуйте, чем могу помочь?» сразу скажите, что бот умеет: «Помогу с заказом, доставкой и возвратом». Тогда человек понимает, что спросить.

6️⃣ После запуска начинается реальная работа

Три цифры: сколько вопросов бот закрыл без человека, где сказал «не знаю» (это дыры в базе), на каком шаге люди бросают диалог. Каждую дыру дописываете в базу — и бот растет на реальных данных.

🔜 Полный гайд забирайте тут!

Сколько на самом деле зарабатывает PM в Amazon

Артём Милосердов работает Senior PM в Amazon — в самой большой компании по выручке в мире ($700B+ в год, 1.5М человек). На днях он рассказал, как на самом деле устроена зарплата.

Вот цифры по уровням (реальные данные с amazon.jobs и Levels.fyi, май 2026, Сиэтл/SF):

• L5, Product Manager — база $120–160K, total comp ~$192K
• L6, Senior PM / PM-T — база $151–235K, total comp ~$290K
• L7, Principal PM — база $185–280K, total comp ~$470K
• L8, Director PM — база $250–400K, total comp ~$888K

О чем говорит уровень

• L6 владеет продуктовыми фичами
• L7 — целым направлением (это уже как директор в обычной компании)
• L8 — это ваш собственный бизнес-юнит с P&L ответственностью, зарплата может быть ~$1М, но это в основном RSU, которые плавают в цене

Как это работает

База в Amazon низкая — обычно $120-160K на L5. Основные деньги приходят через акции (RSU). Их дают на четыре года по схеме 5/15/40/40: в первый год вестится 5%, во второй 15%, в третий 40%, в четвертый 40%. Это значит, что в первые два года вы получаете мало акций, поэтому Amazon добавляет бонус, чтобы выравнять доход.

А начиная с третьего года акции становятся основной частью вашей зарплаты — они составляют 40–50% всей компенсации.

Артём разобрал весь процесс найма: как пройти резюме-скрининг, что спрашивают на интервью, кто такие Bar Raiser, и почему английский язык на уровне C1+ — это необходимость.

🔜 Смотрите полный доклад в видеотеке Epic Growth Community

На каждый $1, потраченный в мире на софт, сейчас приходится $6 на услуги

Sequoia Capital считает, что следующая компания с капитализацией $1 трлн будет продуктовой — но замаскированной под сервис. Слава Бусаров, ex Head of Product в Авито Доставке, разбирает, почему это не случайность, а следствие того, как LLM меняют расстановку сил между «инструментом» и «сервисом», и что это значит для тех, кто выбирает модель монетизации сейчас.

1️⃣ Конкуренция с ИИ / сотрудничество с ИИ

Продаете инструмент по подписке? Скорее всего, вы плохо спите — Opus 5.0 вполне может заменить ваш продукт, и бизнесу конец. Продаете сервис, который решает проблему клиента «под ключ»? Тогда новая LLM уже играет в вашей команде и помогает, например, снижать издержки.

2️⃣ Простота / ответственность

Продаете инструмент — за результат отвечает человек на стороне клиента, который держит его в руках.
Продаете сервис — ответственность за результат на вас. Сложнее для исполнителя, но при достаточном качестве клиент всегда выбирает сервис.

3️⃣ Подписки / сдельная работа

Многие еще помнят лицензии и сопротивление подписочной модели. Сейчас подписка — норма, но и она постепенно уходит. LLM уже приучают платить за единицу работы, и это станет следующей популярной моделью монетизации:

• на Claude покупаем подписку, но получаем «Usage limit reached • Resets 03:20 AM»
• при релизе каждой новой модели видим в новостях «$5/$25 per million tokens»

Итого: если строите b2b-компанию, цельтесь в сервис, который целиком закрывает потребность бизнеса (пусть даже софт спрятан внутри).
Начинать можно с привычной подписки, но в итоге все придут к оплате за единицу работы — не важно, будет она называться токеном или иначе.

🔜 Лучше выбирать сферу, которую клиент уже привык делегировать, значит, там уже есть бюджет и понятный процесс.

«Игра в визионера» на рынке РФ — в следующих постах Славы, stay tuned

Формула STAR: как готовить истории для интервью

Эту формулу многие. Но 90% кандидатов готовят ее поверхностно, и интервьюер видит это за первые тридцать секунд. Вот как подготовиться по ней реально!

1️⃣ Situation

Добавьте цифру боли "Я был продактом, у нас была проблема с конверсией" звучит абстрактно. "Мы теряли $100M в год из-за дыры в воронке" сразу показывает масштаб и объясняет, почему вы вообще взялись за эту задачу.

2️⃣ Task

Что должны были сделать именно вы. Не команда, не компания. Здесь закладывается персональная ответственность, которая аукнется в Action и Result.

3️⃣ Action

Начинайте с Discovery: что вы исследовали, какую дату анализировали, каких конкурентов смотрели. Пропустите этот шаг и сразу перейдите к решению, интервьюер потеряет вашу логику и начнет закидывать уточняющими вопросами.

Здесь же прячется главная ошибка русскоязычных кандидатов: они говорят "мы" вместо "я". Интервьюера не волнует, что сделала команда. Он хочет понять, что сделали вы.

4️⃣ Result

Придумали фреймворк? Скажите, сколько команд его подхватили. Сделали фичу? Назовите число пользователей. Сократили срок интеграции? Дайте оба числа, до и после. Результат без цифр звучит как "что-то улучшилось" и не убеждает никого.

Добавьте рефлексию в конце: что бы вы сделали иначе. Это показывает вашу способность анализировать себя, и Bar Raiser это ценит.

🔜 Полный разбор этой методики и релаьный кейс смотрите в новом докладе Артёма Милосердова, Senior PM в Amazon, в видеотеке Epic Growth Community

Как с помощью AI менеджерить команду меньше, а развивать больше

Частая ситуация: задачи приходят команде только сверху, каждый старается добросовестно их делать, а результатов нет.

С помощью AI и честного фидбека подход можно поменять. Кофаундер и CTO американской компании Intch (700 000 пользователей в 140 странах) Александр Роговский рассказал, как ИИ помогает ему, когда команда не перформит.

🔜 Если у вас не работает Scrum

AI может быть не только базой знаний, но и беспристрастным коучем в менеджменте. Загрузите честный фидбек ваших сотрудников и попросите объяснить вам, что вы упускаете из внимания и как можно решить выявленные проблемы.

На основе такого анализа и появились мои правила использования AI для командной работы.

Как сократить количество синков с помощью AI?

Можно по старинке тратить драгоценное время на рутину, а можно взять и все изменить.

Что можно сделать:

• Привлечь AI-агента для звонков

Специальный ноут-трекер записывает встречи и делает базовые заметки. Из них отдельный ИИ-агент за минуту собирает каркас новых договоренностей и отправляет его в Notion или туда, где вы ведете документацию, в подходящем виде для каждой команды (фронтенд, бэкенд). Человеку остается только за 5 минут поправить эмодзи для красоты и человечности.

• Собирать данные с Claude

Вместо того, чтобы писать обновления по задачам или релизам руками, можно подключить Claude — он создаст release-note и отправит ее в нужный канал в Slack или другой ваш командный мессенджер. Автоматизация на уровне Jira уже олдскул.

• Ускорять коммуникацию

AI помогает продактам приходить к разработчикам не просто со своим описанием задачи, а уже с готовыми Markdown-файлами, промптами и инструкциями для Claude. Иногда, при таком подходе, разработчики даже просят притормозить и отнестись к ним, как к нормальным людям: сначала объяснить, какую проблему решает задача и зачем она нужна, а уже потом переходить к техническим деталям.

А как вы используете AI в управлении командой? Делитесь в комментариях!

➡️ Во второй части поста расскажем, как проверить своих сотрудников на прогресс в использовании AI