Решили устроить продуктовый марафон: до конца года будем каждую (ну или почти каждую) неделю проводить мини онлайн митапчики на разные темы вокруг продуктового дискавери и чуть-чуть деливери.

Первый — в ближайшую среду, 1 ноября. Маша Карлина, продакт в Constructor (ML в профессиональном спорте) и ex-Yandex, поговорит с вами о стратегии, а точнее, о пересечении продуктового и стратегического менеджмента. Расскажет, как развивалась роль продакт менеджера, в какой момент навыки стратегического менеджмента стали критичными и какие инструменты помогут составить продуктовую и Go-To-Market стратегии.

9 ноября продолжим тему стратегии, но уже в производственной компании. Как там выглядят этапы дискавери и деливери, как создается продуктовая стратегия и как она дружит со стратегией компании. Спикер пока в секрете.

В бэклоге ещё митапчик про деливери: очень хочется поговорить про технический дизайн решения продукта, оценку ресурсов и сроков на реализацию, понимание, кто именно нужен из технической команды.

У меня к вам сразу 3 кол ту экшена (так нельзя, но я сделаю):
1. Регистрация на митапы и их анонсы будут в ботике, не хочу здесь спамить каждую неделю. Заходите, регайтесь на ближайший: @Productdot_bot
2. Если хотите, чтобы мы разобрали какую-то тему, напишите в комменты, найдём спикеров
3. Если хотите сами прийти и что-то рассказать, тоже пишите в комменты или мне в лс, организуем

Проблемы, которые приятно решать

Я всегда была уверена, что проблема нашего курса в маркетинге.
Курс — Продукт и точка — про дискавери точек роста и новых продуктов, создание стратегии.

Примерно год мы жили на трафике исключительно из моего канала, но с каждым потоком тревожность росла: канал не бесконечный, в какой-то момент это точно перестанет работать. А я ещё и маркетингом никогда руками не занималась. Что в большой компании, что в стартапе — приходишь к маркетологу / агентству, даёшь вводные, дальше работает волшебная коробочка, и в продукте появляются пользователи. Ни у меня, ни у одного из наших преподавателей большого опыта в области волшебной коробочки нет. Делегировать дорого и пока страшно — решила заботать сама и начать на коленке.

Интуитивно казалось, что нужно запускать контекст и вести трафик на сайт, но от этой идеи я быстро отказалась: (1) дорого, (2) нужно выстраивать воронку продаж — вести холодный (да и даже чуть тёплый) трафик на лендинг с кнопкой купить за Х десятков тысяч рублей выглядит глупой затеей. Тем более, конверсию сайта на таком графике я не тестировала.

Вторая мысль — реклама в телеграм каналах, продакты же там сидят. Мне казалось, что на такой рекламе тоже долго не проживешь, но знакомые маркетологи сказали, что очень даже. Решила попробовать, но снова встал вопрос, куда вести трафик. В образовательной компании, где я когда-то работала, хороший результат показывали вебинары. Решила начать с них. За неделю организовали Disco Party: Саша рассказал про Triple Diamond в дискавери, я про дешевое тестирование гипотез и в конце презентовали курс (записи в ботике). Провели и сначала подумали, что ничего не получилось — за сутки пришло всего 2 продажи, но дальше… За неделю к нам пришло столько людей, что пришлось остановить набор, ибо мы бы лопнули еще даже от одного человека.

Так мы поняли, что проблема вообще не в маркетинге, а в продукте — он не готов к масштабированию. Это забавно, потому что как раз тот поток мы полностью переделали с точки зрения продукта — разбили на модули, добавили промежуточные защиты, чек-листы, геймификацию… И получилось невероятно — просто посмотрите на отзывы (я чуть не расплакалась, когда всё это читала!)

Но смотрели мы не туда — качество — это, конечно, здорово, но в текущем виде немасштабируемо. Тем не менее, такие проблемы решать даже приятно. Снова всё переделываем, и я ооочень кайфую от такой работы.

Приходите тоже к нам — с 13 ноября делаем коротенький интенсив из одного модуля, а в январе все 3 модуля и новый кейс от Авито: ребята с нами официально заколлабились 🫶

Кстати, теперь можно оплачивать от компании, и можно частями — пишите в личку. И любые вопросы туда же. @annapodobrazhnykh

Посмотрите, как прикольно Bing Chat сделал переход в классический поиск.
Bing Chat — чат-бот на базе GPT-4 от Майкрософт.

У гугла тоже есть свой чат-бот, Bard. Они его тоже встроили в поиск, но там это выглядит как блок в поисковой выдаче от "Generative AI" (картинка в комментах). Из самого чат-бота красиво перейти в поиск нельзя.

Сидели утром с другом в кафешке, в контексте разговора он вспомнил один рилс и хотел мне его показать. В поиске в инст найти не смог, пошел гуглить.

В этот момент мой мозг подумал:
(1) GPT-4 уже неплохо справляется с задачкой «понять суть мема по картинке». Наверное, когда-то сможет понимать и контекст видео (пока у меня не получилось её заставить это сделать)
(2) Есть модели, которые умеют анализировать видео
(3) Почему бы инст не заюзать такие модели, чтобы понять контекст всех рилсов (задачка ад, но не кажется невыполнимой) и построить векторный поиск по ним?

Представляете, вы бы смогли написать «рилс, в котором разноцветные человечки считают по-французски”, и он бы сразу нашелся. В инст много снимают всяких обзоров на кафешки, товары, страны и кучу всего — можно было бы по всему этому контенту искать.

Я даже позадалбывала нескольких технических людей, чтобы понять, можно ли это сделать и…
Вкратце, да, можно. И можно было даже до появления языковых моделей. Например, Яндекс умеет искать фильмы по событиям, которые там происходят — они даже публиковали исследование про это (почитайте, интересно). Мультимодальные языковые модели (модели, которые могут обрабатывать и генерировать информацию из разных типов данных — текст, картинки, звук, видео) упрощают эту задачку — можно сделать нормальные текстовые описания к видео, их уже векторизовать и использовать для поиска (я намеренно упрощаю, чтобы не грузить).

Наверное, для поиска это когда-то станет нормой. Но чем больше инфы по этой теме я читала, тем больше представляла, сколько может стоить такая разработка. Нужно ли это инст — вопрос — как на этом заработать или прокрасить пользовательские метрики? Короче, если интересно поразгонять (почему да и почему нет), велком в комменты. Там же видосы и скрины того, что упоминала в посте.

Уже ночь, но я очень хочу поделиться лендосиком, который мне сделала сестра 🫶

Давно хотела собрать все свои супер разные движухи в одном месте и обыграть это своим "стильком". Нравится, что получилось. Залетайте посмотреть и, возможно, найти штуки, о которых вы ещё не знаете (например, канал с анонсами всего): https://annapodobrazhnykh.com

Самый классный результат получается тогда, когда целишься просто кайфануть. Вот мы и решили кайфануть — устраиваем ОФФЛАЙН "Митап и точка" в Москве.

Мы намеренно не стали подбирать доклады под какую-то конкретную тему, решили оттолкнуться от спикеров: Серафима стабильно собирает залы и среднюю оценку своих выступлений — 5.0, о Сашиных докладах я всегда получаю фидбэк «Это было мощно», я выступаю редко, но если уж делаю это, то хорошо.

Задача была такая: подготовить доклад на самую интересную для себя тему, чтобы прям самим кайфануть. Ну мы и подготовили 😏

Что будет:
- Серафима Чекулаева (ex VK Музыка, Tinkoff и Yandex, ментор и автор @Serafima_Chekulaeva) затронет непростую тему самоопределения менеджеров в IT. Серафима сама прошла через погоню за социально одобряемой должностью и вопросом "Тем ли я, вообще, занимаюсь?". Разберёт причины "несчастий" на работе и что с ними делать.
- Саша Капустин (FinTech Product Lead, Avito) расскажет про взрывной рост команды и проблемы на пути. Саша вырастил команду с 10 до 200 человек и пережил многое — поделится, как не потерять продуктовую культуру и запал при таком росте.
- Аня Подображных (эт я 😁 Sr PM, Tinkoff AI) расскажет, как эффективно продавать стратегию. Я набила миллион шишек, объясняя руководителям свои идеи — поделюсь, как доносить их так, чтобы получать зелёный свет максимально быстро.

После выступлений устроим мини-афтерпати — неформально поболтаем и познакомимся. А ещё разыграем среди участников бесплатные менторские встречи от меня, Саши и Серафимы (про нас с Сашей вы знаете много, а про менторство Серафимы можно почитать в её недавно появившемся канальчике)

Митап пройдёт оффлайн в Москве (что редкость в наше время), добавляйте в календарь:
📍 4 декабря 19:00
👉 и регистрируйтесь

Обо всём понемногу. Уже жду момент, когда не придётся вычищать всё, что пока нельзя рассказывать 😌

Контент выходного дня, простите 😂

Обмазываемся данными каждый день

Одна из миссий нашего направления (напомню, мы гордо зовем себя евангелистами) — продвигать культуру AI в компании: рассказывать про AI технологии, где и как они могут быть применимы в бизнесе. Недавно мы записывали внутренний курс про ML для продактов, хочется немножко поделиться и с вами (конечно, тем, чем можно поделиться). MLные люди, проходите мимо, сегодня пост не для вас. Сегодня хочется простым языком о базовых вещах.

Данные. Это база. Если решили связаться с ML, примите, что собирать данные — это теперь ваше любимое занятие. Данные нужны, чтобы обучать и тестировать модели. Например, вы хотите научиться отличать котиков на картинках. Представьте, что вы обучаете этой задачке ребёнка: можете ввести правила типа “Если есть 2 глаза, усы, 4 лапы, длинный хвост, шерсть, нос a форме перевернутого треугольника, то это котик”. Звучит сложно, да и далеко не всегда сработает — есть сфинксы без шерсти, а еще собачки подойдут под такое описание. Можно пойти другим путём — показывать ребенку много много примеров и говорить: это котик, это не котик, это котик, это не котик. Со временем, ребёнок сам создаст какие-то правила у себя в голове и научится отличать котиков от не котиков. Иногда он будет ошибаться, называя собачку котиком, но вы его поправите, и такие ошибки он тоже перестанет делать. В общем-то с моделями примерно так же:
1. Показываете ей много много примеров котиков и не котиков (говоря, где котик, а где — нет)
2. После обучения проверяете её ещё на каком-то количестве примеров
3. Поздравляю, ваша модель с некоторой точностью может определять котиков

Ещё веселее с большими языковыми моделями — LLM (например, тот же ChatGPT). LLM обучается на огромном объёме текстовых данных. От того, насколько качественными были эти данные, зависит то, насколько качественно будет работать сама модель. Мне очень нравится пример одного моего коллеги: большинство LLM плохо шутит потому что обучились на большом объёме плохих шуток. Хотите вы, например, обучить свою LLM (или дообучить существующую оперсорсную модель), чтобы она шутила хорошо — будьте добры 2 ведра хороших шуток. И вот вопрос: где эти данные взять? Можно сгенерировать их другой моделью (той же chatGPT), но качество будет соответствующее. Можно пойти в какую-нибудь толоку и попросить много много людей придумать много много шуток. Чуть лучше, но качество всё ещё будет зависеть от качества шуток людей, которые их пишут, то есть, скорее всего, не очень, если брать рандомных людей. Идеальный вариант — найти людей, которые хороши в шутках, и попросить их написать много много шуток, на которых вы обучите модель. Но представляете, сколько денег это займёт? (время — тоже деньги, да)

Какая тут мораль (кроме того, что мне просто хотелось излить душу про обмазывание данными 😄) — если хотите сделать какую-то умную фичу, одна из первых вещей, о которой стоит подумать, — есть ли у вас достаточное количество данных или как быстро и дёшево вы сможете их собрать. Иногда этого достаточно, чтобы отказаться от идеи и сэкономить на её реализации. Такие дела

Свои проекты — это, конечно, клёво, но жизнь превращается в бесконечные продажи. У меня — продажи курсов, продажи яхтингов. И кто-то постоянно сливается, потому что <подставь любое адекватное обстоятельство>. Но на деньги-то попадаю я — затраты никто не отменял)) И бесконечно приходится искать больше людей, чтобы экономика сошлась.

Потенциально на таких проектах можно зарабатывать очень неплохо (кратно неплохо), но операционка съедает. Поделитесь, кто прошел такой этап, как и на кого вы это делегировали? Как выглядят процессы?

Если кто-то готов проконсультировать на эту тему, тоже напишите, мне уже очень надо))

Ребятааааа, я просто утонула в работе, но всё потому что очень нравится. Снова ищем подкрепление: продакта в Travel AI. Название (Travel AI) ненастоящее, я его придумала, но смысл в том, что нужно запускать AI-based фичи и новые продукты для тревела в Тинькофф.

Ещё очень ищем UX-исследователя: запускаем продукты, которых пока нет на российском рынке => нужно помогать разбираться с неопределенностью и придумывать, как это всё будет выглядеть.

Подробнее читайте здесь

А если откликается, пишите и кидайте резюме мне: @annapodobrazhnykh

PS: если есть кого порекомендовать, перешлите этот пост, буду оч благодарна 🙏🫶

Если вдруг пропустили: пройдите, пожалуйста, опрос для исследования продакт-менеджеров. Это исследование проводят каждый год, и я очень люблю залипать в отчетики — сравнивать результаты и смотреть, как меняется продуктовый мирок.

Кстати, среди прошедших опрос разыграем проходки на мартовский сезон Подлодки. Делаем сезон про AI, и к нам согласились такие спикеры прийти — офигеете!

Опрос тут: https://survey.alchemer.eu/s3/90657221/2024

Расписание движух на март (часть 1)
Присоединяйтесь к тому, что интересно

12 марта выступаю на Epic AI Conf. Буду рассказывать про создание LLM-based B2C продуктов — поделюсь накопленным за пол года опытом, должно на пальцах стать понятно, как такое создавать. Скидосик 20%: EPICPODOBRAZHNYH

18-22 марта проводим продуктовую Подлодку, сезон про AI. Меня вы точно увидите на сессиях с Игорем Котенковым из Сиолошной и Кириллом Маркиным, которого вы можете помнить с осеннего ML Product Day. Готовим с этими и другими спикерами полнейший разъ…

25 марта стартуем новый поток курса Продукт и точка. Учим искать и дискаверить крупные инициативы (как сейчас модно называть, Big Bets). И презентовать их так, чтобы получить ресурсы на разработку.

29 марта. Премьера спектакля, в котором я играю. Ну это так, чтобы разбавить серьёзность, ахах

Last, but not least. С недавних пор меня можно найти в TYPICAL — менторю только там и пока больше нигде. Интереснее всего кейсы про запуски продуктов и AI.

🫶✨

Алярм, ищу ассистента!

Как вы заметили по предыдущему посту, активностей, помимо работы, у меня дофига. А ещё хочется успевать видеться с друзьями. А ещё жить личную жизнь. А ещё наш курс Продукт и точка настолько повзрослел, что меня одной туда не хватает. На помощь с курсом как раз и ищу ассистента — личных задачек типа “купи мне билеты в Париж” не будет, но взаимодействовать со мной нужно будет много.

Что мне важно в человеке:
1. Самостоятельность и проактивность: я готова со всем помогать первое время, но мне важно, чтобы мы перешли от четких инструкций к формулированию целей
2. Дотошность, любовь к табличкам и порядку

Примеры того, с чем буду просить помочь:
- Дотошная задачка: проверить, что все оплаты частями и от компаний пришли, документы согласованы и отправлены. Если чего-то нет — напомнить нужному человеку
- Ненудная задачка: придумать новый формат маркетингового онлайн-мероприятия и затестить его вместе со мной

Я претендую примерно на 10 часов вашего времени в неделю. Мне важно, чтобы вы жили в Москве или часто здесь появлялись (хочется вместе организовывать оффлайн мероприятия).

Пишите в личку. Расскажите сразу о себе, и почему вам это интересно: @annapodobrazhnykh