Три вопроса к стратегии продукта

Сейчас сезон создания и защит стратегий. Около 100 стратегий отсмотрел в рамках своей инициативы тут https://xn--r1a.website/FreshProductGo/1414, есть есть запрос ко мне - запрос можно оставить тут. А если не понимаете, с чего начать в стратегии, то вот 3 вопроса для старта:

1. «Какие 2 (максимум 3) метрики продукта сегодня вызывают у вас наибольшую тревогу, и почему?»

- Выявляет «болевые точки» продукта, которые топ‑менеджмент уже осознаёт.
- Показывает, какие аспекты стратегии считаются провальными/рискованными.
- Выявляет приоритетные зоны для оптимизации, скрытые предположения руководства о причинах проблем.

2. «Если бы вы могли за 6 месяцев кардинально изменить одно свойство продукта (функционал, аудиторию, цену, канал дистрибуции), что бы это было и почему?»

- Раскрывает неозвученные стратегические амбиции.
- Показывает, какие гипотезы о росте считаются «смелыми, но реальными».
- Выявляет незадействованные рыночные ниши и потенциальные точки дифференциации.

3. «Какие ресурсы (бюджет, люди, технологии) мы недоиспользуем, и что мешает их задействовать на полную мощность?»
- Обнаруживает «скрытые активы» компании (например, неиспользуемый API, экспертиза команды).
- Вскрывает организационные барьеры (бюрократия, конфликты подразделений).

Также приходите на курс от редакции, где рассказал про свой фреймворк защиты стратегии - Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы

Продуктовый контекст и как им делиться 

Продуктовый контекст — ваш архитектурный план, компас и карта сокровищ в одном флаконе. Он отвечает на главные вопросы: зачем мы это делаем, для кого, как поймём, что получилось, и что может пойти не так. Что нужно не лениться прописывать для AI и для продуктовой команды. Разберём по полочкам, как собираем конструктор LEGO:

1. Зачем вообще это нужно? (Цели)
-Зачем запускаем продукт или добавляем новую фичу? Чтобы заработать больше денег? Удержать пользователей? Поразить конкурентов?
-Какие цифры покажут, что мы молодцы? Например, хотим увеличить количество покупок на 20% или снизить отток клиентов на 15%.
2. Для кого строим? (Целевая аудитория)
•Кто наш пользователь? Студент, который ищет дешёвые билеты? Мама, которая заказывает продукты на дом? Бизнесмен, которому нужен супербыстрый сервис?
-Что ему важно? Скорость? Цена? Простота? Крутой дизайн?
-Как он будет пользоваться продуктом? Заходит утром на 2 минуты или сидит часами, изучая все разделы?
3. Где мы сейчас? (Текущее состояние)
-Продукт только на бумаге, в виде прототипа или уже работает год?
-Какие функции есть, а каких пока нет?
-С какими другими сервисами он связан? Например, берёт данные из CRM или отправляет уведомления через Telegram.
4. Куда идём? (Стратегия и roadmap)
-Что делаем в первую очередь, что — потом?
-Какие идеи хотим проверить? Например, «добавим чат с поддержкой — и пользователи станут счастливее».
-Что нам мешает? Мало денег, времени или программистов?
5. Кто ещё играет на этом поле? (Конкуренты и рынок)
-Какие похожие продукты уже есть? Что у них хорошо, а что — так себе?
-Почему пользователи выберут нас, а не их? Может, у нас дешевле, быстрее или есть уникальная фишка?
6. Как понять, что мы победили? (Метрики успеха)
-По каким цифрам будем судить об успехе? Количество регистраций? Время на сайте? Оценки в магазине приложений?
-Когда проверим результаты? Через неделю, месяц или квартал?
7. Кто за что отвечает? (Стейкхолдеры)
-Кто принимает финальные решения? Продакт‑менеджер, директор или совет акционеров?
-Кто что делает в команде? Программисты пишут код, дизайнеры рисуют кнопки, маркетологи рассказывают о продукте.
8. Что может пойти не так? (Риски)
-Технические подводные камни: сервер не выдержит нагрузки, интеграция сломается.
-Юридические заморочки: закон поменялся, и наша крутая идея теперь запрещена.
-Ресурсные ограничения: бюджет кончился, а до релиза ещё далеко.

Хотите расти? Приходите на наши курсы и ресурсы от редакции. Также можно отправить личный запрос автору тут.

Конкретика в ответах продакта: как говорить так, чтобы вас услышали (и повысили!)

Конкретика – слово года для меня. А еще хорошая метрика для карты желаний:)
Вы замечали, что одни продакты растут до руководящих позиций, а другие годами топчутся на месте? Один из ключевых навыков — умение давать чёткие, конкретные, измеримые ответы. Никаких «мы работаем над улучшением» — только цифры, факты и причинно‑следственные связи. Разберём на примерах: как отвечать на частые вопросы так, чтобы бизнес вас услышал и оценил.

1. Про метрики
Расплывчато: «Мы следим за метриками, всё растёт».
Конкретно: «Отслеживаем три группы метрик:
• Монетизация: LTV вырос на 25 % за год (с 5000 руб. до 6250 руб.), CAC снизился на 15 % (с 3500 руб. до 2975 руб.). Соотношение LTV:CAC=2,1:1 (целевое — 3:1).
• Вовлечённость: 7‑day retention$ вырос с 22 % до 35 % после редизайна онбординга в марте. DAU вырос на 40 % (15000→21000 пользователей).
• Качество: Crash rate снижен с 3 % до 0,5 % после оптимизации кода в июле.

Цель на следующий год — довести LTV:CAC до 3:1, а 30‑day retention$ — до 40 %.»

2. Про аудиторию
Расплывчато: «Наши клиенты — компании среднего бизнеса».
Конкретно: «Наша целевая аудитория — IT‑директора и руководители отделов автоматизации в B2B‑компаниях среднего бизнеса (50–500 сотрудников).
Портрет типичного клиента:
• Компания: розничная сеть с 150–300 сотрудниками, годовой оборот 100–500 млн руб.
• Проблема: тратит 20+ часов в неделю на ручную консолидацию отчётов из 3–5 систем.
• Цель: сократить время на отчётность на 70 %, автоматизировать формирование дашбордов.
• Бюджет: готов выделить до 120000 руб./год на решение.

Валидируем гипотезы через интервью с 5–10 клиентами ежемесячно. Последний цикл показал, что 80 % ЦА готовы платить за интеграцию с 1С.»

3. Про приоритеты в бэклоге
Расплывчато: «Выбираем самые важные задачи».
Конкретно: «Используем фреймворк RICE:
• Reach: сколько пользователей затронет фича?
• Impact: насколько сильно повлияет на ключевую метрику?
• Confidence: уверенность в оценке (в 😵
• Effort: оценка в человеко‑неделях.

4. Про стратегию
Расплывчато: «Планируем расширяться на новые рынки».
Конкретно: «Стратегия на 18 месяцев:
Q1–Q2 2025: выход на рынок Европы (Германия, Нидерланды)
• Q1: аудит соответствия GDPR (бюджет 500000 руб.)
• Q2: локализация интерфейса (немецкий, нидерландский)

Q3–Q4 2025: запуск мобильного приложения
• Q3: MVP с базовыми функциями (бюджет 1,2 млн руб.)
• Q4: A/B‑тест push‑уведомлений для ретеншна

2026: расширение на сегмент B2C (личные финансы)
• Пилот в РФ: 10000 пользователей, цель — retention 30 % на 30 дней

Бюджет стратегии: 5,8 млн руб., ожидаемый рост выручки +150 %.»

Всем роста с конкретикой в Новом году!
Хотите расти? Приходите на наши курсы от редакции:
- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Разборы кейсов , есть программа на январь
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы
- Курс по аналитике, базовый
- Отправить личный запрос автору тут

Новая подборка фильмов, что посмотреть по продуктовке

Поделитесь подборкой с коллегами и друзьями, постарались собрать фильмы и сериалы с выходами в 2025 году:

1. «Метод исключения» (2025). Сюжет про менеджера бумажной компании с 25‑летним стажем. После внезапного сокращения он не может найти работу: рынок переполнен, конкуренция жёсткая, а семья привыкла к высокому уровню жизни. В отчаянии герой решает устранять конкурентов физически, чтобы получить желаемую должность в компании Moon Paper.

Ключевые уроки для продакта:
- Этика важнее сиюминутной выгоды. Даже если кажется, что «другого выхода нет», неэтичные решения разрушают репутацию и карьеру в долгосрочной перспективе.
- Адаптация — ключ к выживанию. Герой отказывается менять сферу деятельности, что усугубляет его проблемы. Гибкость и готовность осваивать новое критически важны.

Фреймворк: проведите «стресс‑тест» своего продукта или бизнес‑процесса: представьте, что условия резко ухудшились (кризис, новый сильный конкурент, падение спроса). Какие слабые места проявятся? Составьте план действий для каждого сценария — это поможет избежать паники и необдуманных решений в реальной ситуации.

2. «Кутюр» (2025). Три женщины из мира моды сталкиваются с кризисами во время Недели моды в Париже. Дизайнер борется с творческим выгоранием, топ‑модель — с потерей актуальности, а PR‑директор — с репутационным скандалом. Их истории переплетаются, раскрывая цену успеха в индустрии.

Ключевые уроки для продакта:
- Аутентичность привлекает. Попытки копировать тренды без понимания своей аудитории приводят к провалу. Будьте честны с клиентами — это формирует лояльность.
- Баланс между амбициями и здоровьем. Выгорание команды снижает качество продукта. Следите за нагрузкой и создавайте условия для восстановления.

Лайфхаки:
- Сравните позиционирование вашего продукта с реальными отзывами пользователей. Есть ли разрыв между обещаниями и опытом? Проверьте, не пытаетесь ли вы «угодить всем». Чёткая целевая аудитория и фокус на её потребностях работают лучше, чем размытая стратегия.

3. «Дом Гиннесса» (2025). После смерти Бенджамина Гиннесса четверо его детей вступают в борьбу за будущее семейной пивоваренной компании. Старший сын хочет сохранить традиции, дочь — внедрить инновации, младший — продать бизнес, а внебрачный наследник пытается доказать право на участие в управлении.

Ключевые уроки для продакта:
- Конфликт идей — источник роста. Разные взгляды на развитие продукта могут привести к прорыву, если научиться их объединять.
- Прозрачность решений. Скрытые договорённости и борьба за власть разрушают доверие команды. Открытость в стратегии снижает риски.

Фреймворк- внедрите «совет разногласий» для ключевых решений:
- Дайте каждому роль «адвоката одной идеи»: традиционалист, инноватор, скептик, оптимист и др.
- Пусть каждый аргументирует свою позицию, опираясь на данные (метрики, исследования, кейсы).
- Примите решение на основе фактов, а не авторитета. Это снизит влияние личных амбиций и улучшит качество продукта.

4. «Разделение» (2025) В корпорации сотрудники проходят процедуру «разделения»: их рабочая личность не помнит о личной жизни, а личная жизнь — о работе.

Ключевые уроки для продакта:
- Человекоцентричность. Технологии должны расширять возможности людей, а не заменять их. Автоматизация без учёта потребностей команды приводит к отчуждению.
- Этика данных. Сбор и использование информации о пользователях требуют прозрачности. Нарушение доверия — прямой путь к потере аудитории.

Фреймворк:
- Пройдите путь пользователя от начала до конца. Где он чувствует себя «винтиком», а не личностью?
- Проанализируйте обратную связь: есть ли жалобы на бюрократию, сложность интерфейса или обезличенное общение?
- Внедрите хотя бы одно изменение, которое добавит персонализации.

Всем роста и продуктивного начала года! Всегда ваш, @FreshProductGo

Все для роста от редакции канала

Лучшее решение для инвестиций сейчас - это образование. До 6 января последняя возможность купить доступы по старой цене, далее повышаем цены на свои курсы и выпускаем новые, будем анонсировать:

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. Разборы кейсов, 68 разборов пришли, всего свыше 160 тестовых и реальных задач продактов. Плейлист доступен по ссылке

Также можно получить доступ к Product Base Club, где мы рассказываем базовые для продактов вещи по подписке и на базе ваших запросов: уже про качественное резюме, дерево метрик и юнит-экономику рассказали, пишите @ST802080 по вопросу доступа.

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.

Фреймворки для быстрой и простой приоритизации

Сейчас в начале года, чтобы в первые рабочие дни не тратить много времени на приоритизацию (потому что защищается стратегия, а по рутине надо быстро “раскидаться”), предлагаю попробовать фреймворки ниже:

Bowman's Strategy Clock
Обычно используется для выбора стратегий, но адаптируется для приоритизации задач:
• Оцените задачи по двум осям: цена (затраты на реализацию) и ценность (влияние на бизнес).
• Фокусируйтесь на задачах с высокой ценностью и низкими затратами.
Когда использовать: для анализа портфеля фич и инициатив.

Opportunity-Cost Matrix
Сравнивает ценность задач с их альтернативной стоимостью:
• Оцените задачу по оси влияние на бизнес.
• Оцените стоимость упущенной выгоды, если вместо этой задачи взять другую.
• Работайте над задачами с высоким влиянием и низкой альтернативной стоимостью.
Когда использовать: для проектов с сильной конкуренцией идей.

VIRAL Framework
Метод, популярный в growth-хакерстве:
• Visibility: Насколько задача заметна для пользователей.
• Impact: Как сильно она влияет на ключевые метрики.
• Reach: Какую аудиторию она затронет.
• Attractiveness: Насколько она привлекательна для команды или бизнеса.
• Likelihood: Вероятность успеха.
Когда использовать: для выбора задач, связанных с ростом и привлечением пользователей.

SWAG (Scientific Wild-Ass Guess)
Метод основан на быстром, но обоснованном предположении:
• Определите "дикие предположения" по трем критериям: ценность, усилия, риск.
• Дайте приблизительные оценки (например, в баллах от 1 до 5).
Когда использовать: в условиях нехватки данных, чтобы быстро принять решение.

STAR Scoring (Simplicity, Target, Achievability, ROI)
Оценка задач по четырем критериям:
• Simplicity: Насколько проста задача.
• Target: Как хорошо она соответствует бизнес-целям.
• Achievability: Насколько реалистично её выполнение.
• ROI: Ожидаемая отдача.
Когда использовать: для задач, где важно сбалансировать простоту и ценность.

Зовите как ведущего воркшопов, стратегического партнера по развитию бизнеса и продуктовой команды и на подкасты/конференции - @SKoloskov

Хотите расти? Приходите на наши курсы и ресурсы от редакции, регулярно обновляем и что-то новое создаем. Например, обновили сайт для разборов и магазина фреймворков.

Какие бывают экосистемы продуктов: еще одна группировка

В прошлом году больше всего выступлений у меня было на тему экосистем: как помогал строить, так и просто консультировал по вопросам. Составил список, который покрывает около 90% случаев создания экосистемы с точки зрения бизнеса и продуктовой аналитики, делитесь с коллегами:

Экосистемы роста доли рынка
Цель: максимизация числа пользователей и транзакций, часто с субсидированием отдельных сервисов для быстрого захвата рынка.
«Яндекс Go» (такси, доставка еды, каршеринг, грузоперевозки) — единый аккаунт для всех транспортных нужд города, бонусы за использование нескольких сервисов;
Grab (Юго‑Восточная Азия) — суперприложение для такси, доставки еды, цифровых платежей и финансовых услуг; цель — стать основным мобильным сервисом региона; метрики: рост MAU на 25 % год к году, снижение CAC за счёт кросс‑продвижения.

Экосистемы монетизации
Цель: максимизация среднего дохода на пользователя (ARPU) и маржинальности сервисов.
Банковские экосистемы («Сбер», «Тинькофф») — платные подписки («СберПрайм+», «Тинькофф Pro»), премиальные карты, брокерские услуги, страхование; акцент на высокомаржинальные продукты для состоятельных клиентов;
Spotify — премиум‑подписки + таргетированная реклама для бесплатных пользователей; цель — максимизация ARPU через персонализацию; метрики: ARPU ≈5,25 USD, конверсия в премиум 35 %.

Экосистемы удержания
Цель: снижение оттока клиентов (Churn Rate) и повышение лояльности через bundled‑услуги и эксклюзивные преимущества.
Nike Membership — эксклюзивные продукты, тренировки с тренерами, ранний доступ к релизам; цель — повышение лояльности фанатов бренда; метрики: Churn Rate <8 %, частота покупок участников +40 % к среднему.

Экосистемы данных
Цель: сбор и монетизация данных о поведении пользователей для улучшения продуктов, персонализации и продажи аналитических инсайтов.
Google (Android, Chrome, YouTube, Gmail) — сбор данных о поиске, просмотре видео, перемещениях, электронной почте для таргетированной рекламы и улучшения сервисов;
Alibaba Cloud — платформа для сбора и анализа данных ритейлеров, производителей, логистических компаний; цель — создание прогнозных моделей спроса; метрики: 300 млн профилей потребителей, точность прогнозов 92 %.

Транзакционные экосистемы
Доход: комиссии за операции (платежи, сделки, переводы).
маркетплейсы (Ozon, Wildberries), платёжные платформы (SberPay), Stripe (комиссия 2,9 % + 0,30 USD за платёж); метрики Stripe: GMV ≈1 трлн в 2025 г., Take Rate 2,5–3 %.

Рекламные экосистемы
Доход: таргетированная реклама, спонсорские размещения, брендированные интеграции.
VK, «Дзен», TikTok (таргетированные ролики, брендированные хештеги); метрики TikTok: eCPM ≈4,5 USD, охват 1,5 млрд MAU.

Гибридные экосистемы
Доход: комбинация моделей (подписки + комиссии + реклама).
Примеры: Amazon (подписка Prime (14,99 USD/мес), комиссия маркетплейса 15–20 %, реклама в поиске); метрики: 200 млн подписчиков Prime, 60 % выручки от сторонних продавцов.

Всем роста и продуктивной недели! Всегда ваш, @FreshProductGo

ИИ для продакта не поиграться, а снять реальные боли

Большинство продактов уже пробовали ИИ. И большинство используют его как улучшенный Google Docs. Ниже - инструменты и приёмы, которые реально экономят часы, а не создают ощущение прогресса.

1. Быстро понять почему сломалась метрика, а не просто увидеть падение
• Julius AI — когда не хочется писать SQL и вручную крутить срезы
• PostHog + LLM summary — автоматические выводы по событиям и сессиям
• Amplitude Explain — не просто воронки, а попытка объяснить отклонения

Как применяют сильные команды - раз в неделю не смотрят дашборд, а задают ИИ вопросы:
• где изменение поведения появилось раньше всего
• какой сегмент повёл себя не как остальные
• что изменилось до падения, а не после
Экономия: минус 1–2 часа ручного ресёрча на каждый инцидент.

2. Отсеивать гипотезы до того, как они попали в бэклог. Гипотез много, ресурсов мало, решения принимаются голосом:
• Claude / GPT как адвокат дьявола, а не генератор идей
• Elicit — быстро проверить, есть ли исследования и кейсы похожих решений
• Causal-промпты для проверки логики гипотезы

Перед добавлением гипотезы в бэклог:
• ИИ формулирует условия, при которых она сработает
• ИИ ищет причины, по которым она может не сработать
• ИИ предлагает минимальный тест, а не сразу фичу

3. Бэклог без кладбища идей. 100+ задач, из которых реально живых — меньше половины.
• Productboard AI — не для роадмапа, а для чистки шума
• Linear AI — автогенерация критериев приёмки из обсуждений
• LLM-кластеризация фидбека из саппорта, сейлза и комментариев

Нестандартное применение ИИ:
• объединяет десятки хотелок в несколько системных проблем
• показывает, какие запросы — симптомы, а не причины
• подсвечивает фичи, которые уже частично решают новые запросы

4. Персонализация без команды ML и полугода разработки
• Dynamic Yield или VWO с сегментами от ИИ
• PostHog feature flags + логика на основе поведения
• Rule-based персонализация, но правила предлагает ИИ

Как делают на практике ИИ:
• предлагает сегменты на основе реального поведения
• объясняет, чем они отличаются
• генерирует тексты и порядок блоков под сегмент
Результат — не умный продукт, а продукт, который меньше раздражает пользователя.

5. Обратная связь без чтения всего подряд. Интервью и отзывы есть, инсайтов нет.
Что реально работает
• Dovetail AI — поиск паттернов, а не просто саммари
• LLM-кодирование интервью по JTBD и pain points
• Отслеживание тематических сдвигов во времени

После релиза ИИ отвечает:
• что пользователи ожидали, но не получили
• где они путаются одинаковыми словами
• какие проблемы появились впервые
________
Приходите на разборы https://xn--r1a.website/productcasebar/206 и другие курсы от редакции:
- Курс по продакт-менеджменту, базовый
- Карьерный интенсив с разборами тестовых
- Курс по Продуктовой стратегии и защите инициативы
- Курс по аналитике, базовый

Фреймворк для приоритизации AI-инициатив

Друзья, вчера разбирали фреймворк, интересно, ваше мнение про фреймворк:

AI-Priority = (Volume × Latency pain × (1 − AI-Risk) × Business Impact × Data/Context Readiness × Automation Leverage) / (Delivery Effort × Time-to-Trust)

Где:
1. Volume — масштаб применения, сколько раз модель реально будет использоваться
1 — < 100 раз в месяц
2 — несколько сотен раз
3 — тысячи раз
4 — десятки тысяч
5 — системообразующий поток (ядро операций)

2. Latency pain — боль от текущего времени принятия решения (не просто долго, а мешает бизнесу)
1 — не мешает, можно подождать
2 — раздражает
3 — замедляет процессы
4 — создает очереди / bottleneck
5 — напрямую тормозит деньги или клиентов

3. AI-Risk — риск ошибки именно от AI (умножается как 1 − риск)
0 — ошибка недопустима (регуляторика, финансы, безопасность)
0.25 — высокая цена ошибки, нужны контуры контроля
0.5 — ошибка неприятна, но корректируема
0.75 — ошибка заметна, но не критична
1.0 — можно ошибаться, главное — скорость

4. Business Impact — бизнес-ценность результата
1 — эксперименты / R&D
2 — улучшение качества решений
3 — снижение затрат / времени
4 — рост LTV, retention, conversion
5 — прямой вклад в выручку / масштабирование

5. Data / Context Readiness — готовность контекста
1 — данные и контекст разрознены
2 — есть, но без единого источника правды
3 — частично описаны, есть гайды / базы знаний
4 — структурированы, доступны через API
5 — живой контекст, логирование, обратная связь

6. Automation Leverage — насколько AI реально заменяет человека
1 — подсказки, человек всё делает сам
2 — ускоряет отдельные шаги
3 — закрывает 30–50% процесса
4 — человек только подтверждает
5 — fully autonomous в рамках контура

7. Delivery Effort — сложность внедрения
1 — prompt + API
2 — prompt + интеграция
3 — пайплайн + контроль качества
4 — несколько моделей + инфраструктура
5 — R&D, безопасность, комплаенс

8. Time-to-Trust — когда бизнес начнет доверять результату
1 — сразу (понятно, прозрачно)
2 — 2–4 недели пилота
3 — 1–2 месяца с QA
4 — 3–6 месяцев обучения доверия
5 — > 6 месяцев

Всем роста! Всегда ваш, @FreshProductGo

А/В-тест “здорового” продакта

А теперь к серьезным вопросам. Что нужно предусмотреть в А/В-тесте, чтобы не было бесполезной траты ресурсов.

1. Формулировка гипотезы (чтобы тест был про бизнес, а не про кнопки)
Плохо: Если поменять текст на кнопке, конверсия вырастет
Рабочее: Если мы [изменение], то [сегмент пользователей] будет чаще [целевое действие], потому что [инсайт/причина].

Чек-лист
• Есть конкретное изменение (1, не 3 сразу)
• Понятен сегмент (новые / активные / churn-risk и т.д.)
• Привязка к бизнес-метрике (деньги, удержание, скорость)
• Есть причина, а не кажется. Если нет причины — тест превращается в казино.

2. Решение, которое вы примете по итогам. Какое решение я приму, если результат будет положительный, нулевой или отрицательный.
Чек-лист
• Есть заранее определённые варианты действий
• Решение не зависит от «настроения»
• Команда согласна с правилами игры
Если ты не знаешь, что будешь делать с результатом — тест не нужен.

3. Метрики: одна главная, остальное — страховка
• Primary metric — ради неё всё
• Guardrail metrics — чтобы не сломать систему
• Diagnostic metrics — чтобы понять почему

4. Дизайн эксперимента. Ключевые вопросы
• Кто попадает в тест?
• Какой % трафика?
• Сколько длится тест?
• Что считается одним пользователем?

Чек-лист
• Сегменты не смешиваются (новые ≠ старые)
• Нет пересечений с другими экспериментами
• Размер выборки посчитан (или хотя бы оценён)
• Длительность покрывает полный пользовательский цикл

5. Что проверить в первые 24 часа
• Трафик реально делится 50/50 (или как задумано)
• Нет технических ошибок
• Метрики обновляются
• Нет аномалий в guardrails
На этом этапе мы не смотрим кто выигрывает.

6. Анализ результатов. Сначала смотри на:
• Направление эффекта
• Размер эффекта
• Стабильность по сегментам

Чек-лист
• Эффект бизнес-значим, а не только стат-значим
• Нет скрытых просадок в guardrails
• Результат не держится на одном микросегменте
• Нет p-value шаманства

Хотите расти в продакт-менеджменте? Приходите на наши курсы и ресурсы от редакции, регулярно обновляем и что-то новое создаем. Отправить личный запрос автору можно тут.

Что уже неприлично не использовать в AI продакту?

1) AI‑агенты, которые действуют в продуктах, не просто чат‑боты, а автономные помощники, которые могут выполнять действия в рабочих инструментах по текстовым командам:
• Обновление досок задач (Jira, Asana) на основе описания приоритетов.
• Создание задач и подзадач автоматически после совещаний.
• Генерация коммуникаций (например, сообщения для Slack/Teams) на основе статуса фич.
• Claude (Anthropic) с интеграциями для работы с рабочими инструментами без переключения между приложениями.

2) Автоматизация аналитики и обработка обратной связи, AI анализирует большие объёмы данных и обратной связи, выявляет паттерны, боль пользователя и ключевые тренды:
• Сбор отзывов из разных источников (ин-апп чат, Zendesk, Intercom, звонки, Slack‑каналы).
• Кластеризация тем, выявление проблемных сегментов.
• Генерация инсайтов и приоритетов на основе поведения.
• Интегрированные AI‑аналитики в Productboard, Amplitude и другие платформы.

3) Поддержка приоритезации и планировании. AI помогает структурировать входящие идеи фич, оценивать их ценность и риски, предлагать приоритеты:
• Предложение приоритетов на основе бизнес‑метрик и пользовательского воздействия.
• Оценка рисков поставки фичи или влияния на метрики.
• Генерация roadmap на базе истории продукта и текущих целей.
• Jira Product Discovery с AI‑поддержкой.
• Productboard AI (оценивает ценность фич и связывает с обратной связью).
• Miro AI Sidekicks (генерация идей, кластеризация).

4) Автоматизация документации и коммуникаций, AI берёт на себя рутинное создание текстов и знаний — от PRD до отчётов о релизе:
• Генерация product requirements (PRD), спецификаций, release notes.
• Автоматическая подготовка сводок встречи и списков action points.
• Создание шаблонов документации и сопроводительных писем.
• Notion AI для шаблонов и автоматического заполнения документов.
• ChatGPT/Claude для генерации и адаптации текстов под стиль команды.

5) Генерация визуальных материалов и UX‑прототипов, AI преобразует текстовые идеи в визуальные прототипы и помогает с UX‑решениями.
• Генерация интерфейсов по описанию функционала.
• Предложения визуальных стилей и layout на основе целей продукта.
• Автоматическая адаптация дизайна под разные устройства.
• Figma AI и плагины для быстрой генерации UI/UX.

6) Прогнозная аналитика и моделирование. AI использует исторические данные, чтобы предсказывать будущее продукта, риски и метрики.
• Прогноз churn и сегментов, которые могут уйти.
• Анализ факторов, влияющих на рост ключевых метрик.
• Оценка вероятности успешного выпуска фичи.
• Встроенные модули предсказаний в Amplitude, Productboard, Jira.

• Хотите расти в продакт-менеджменте? Приходите на наши курсы и ресурсы от редакции, регулярно обновляем и что-то новое создаем. Отправить личный запрос автору можно тут.