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

Отсутствие УТП — одна из топ ошибок при проработке продукта

Продакт: мы пообщались с пользователями Авито Недвижимости и поняли, что им сложно разобраться с покупкой жилья, поэтому они привлекают риелторов. Но найти риелтора, которому можно довериться, тоже сложно. Пользователи хотят, чтобы это был не просто профессионал, но и «свой человек по психотипу». Приходится перебирать нескольких. Давайте сделаем на Авито своих риелторов.

Руководитель: а чем Авитовские риелторы будут лучше? Как это решит проблему доверия?

Продакт: мы подберём топовых риелторов с большим количеством сделок и высоким рейтингом.

Руководитель: И почему топовым риелторам будет интересно работать с Авито? Есть ли у них проблема с лидами? Зачем им делиться прибылью с Авито, если можно всё забирать себе?

Это был кусочек вчерашней защиты на нашем курсе. В роли продакта были студенты, а в роли руководителя — преподаватели. Хороший пример недодуманного УТП.

На этапе формирования решения очень важно спрашивать себя: «Почему люди будут использовать наше решение? Чем оно лучше того, что они используют сейчас?». Эти вопросы подсветят риски, которые вы сможете проверить ещё до разработки и активного вкладывания ресурсов в продукт. Может и вкладывать не придется ;)

Ещё две ошибки из топа разберу в отдельных постах. Как думаете, с чем они связаны?

Поиграем в токсичного руководителя?

Представьте, что вы — руководитель Гаврилия. У Гаврилия всё окей с перфомансом, но повышать вы его не хотите (по каким-то личным необъективным причинам).

Сегодня у вас 1-1 с Гаврилием, и он просит о повышении. Говорит, что за последний год успешно справился с несколькими проектами, повысил конверсию в заказ и средний чек.

Что вы ответите Гаврилию, чтобы НЕ повышать его?

Мне хочется, чтобы вы убрали все моральные принципы и полностью вжились в роль. Чем правдоподобнее и убедительнее получится ответ, тем лучше. Лайкайте те ответы, при которых Гаврилий с наибольшей вероятностью останется на работе, при этом не получит повышение.

Погналиии 😈
PS завтра объясню, зачем, доверьтесь))

Зачем мы вчера выпускали демонов в комментариях?

Вчера мы с вами играли, и ответы из комментариев могли показаться очевидно манипулятивными. Но в жизни, в менее спокойной обстановке, мы часто не замечаем очевидных вещей (уж я-то точно).

Некоторые уже догадались, что кейс выше — что-то про Сашу и Юру Клименко)) Да-да, мы с Сашей решили устроить вебинар на тему манипуляций в рабочих коммуникациях. И показать, что делать в таких ситуациях.

Разберем:
⁃ Несколько ответов из комментариев ко вчерашнему посту, которые набрали больше всего лайков. Саша расскажет, как вести диалог, если вы услышите такой ответ. А я буду накидывать вопросы… Или даже поиграю с Сашей в роли токсичного руководителя, а Саша будет отбиваться 😈
⁃ Ещё несколько кейсов, которые мы с Сашей напридумывали, когда готовились к вебинару. Например, как себя вести, если вы пришли в команду на позицию лида, которую хотел занять один из членов этой команды.
⁃ Ваши вопросы и кейсы

Я думаю, получится очень интересно, приходите!

Понедельник, 11 марта, 19:00 по Мск (часа на 1,5)
Запись: https://youtu.be/s29_qNhgGuU?feature=shared

Добавляйте в календарь, чтобы не забыть 🫶

Тренд на пончики!

Наш маркетплейс “Пончики-похудончики” занимает 10% рынка покупки пончиков. Если мы вырастим долю с 10% до 20%, мы удвоим выручку компании.

Сейчас растет тренд на ЗОЖ, и чтобы увеличить долю рынка мы введем новую категорию низкокалорийный пончиков. Предположительно, конверсия в заход в новую категорию будет 10% от DAU, а конверсия в покупку — 1% от заходов в категорию. Это позволит нам вырастить покупки на 15%.

Перед разработкой MVP мы проведем фейкдор: сделаем категорию низкокалорийный пончиков и замерим, сколько людей туда нажимает. Если за время 2-недельного теста мы соберем 100 человек, кликнувших по этой категории, тест будем считать успешным, и пойдем разрабатывать MVP.

🍩🍩🍩

Заметили ошибку в примере выше?

Сложно воспринимать такое количество цифр, не понимая, как они связаны между собой:
⁃ Рост покупок на 15% даст нам рост доли рынка на 10 процентных пунктов и удвоение выручки?
⁃ 100 человек, кликнувших по фейковой категории, докажут потенциальную 10-процентную конверсию из DAU в эту категорию?

Я постаралась сделать эту ошибку нарочито очевидной в примере с пончиками. На самом же деле, мы часто допускаем её в своих продуктах. У нас на курсе это одна из топовых ошибок, с которой мы работаем со студентами (ещё про одну писала здесь).

Бывает непросто простроить связку между подсчетом потенциала сверху-вниз (от рынка), снизу-вверх (от инициативы) и тестированием гипотезы. Непросто, и следовательно, лениво. Мы снижаем важность этой задачки, прикидываем метрики по отдельности и… не видим ожидаемый эффект от запуска инициативы, даже если все промежуточные метрики попали в ожидания. Буквально, мы можем получить 100 фейковых кликов по категории, но не получить нужную конверсию и рост заказов. Или даже попасть в 15% рост заказов, но не удвоить выручку и долю рынка.

Прогнозировать эффект от инициативы может казаться нудной задачкой. Считать таргеты для тестирования гипотезы — тем более. Но не ленитесь проделать это упражнение на старте. Вы можете промахнуться с точными цифрами, но будете четко понимать, какой эффект вы должны увидеть в тесте, чтобы потенциально повлиять на целевую метрику. Это поможет быстрее отказаться от инициативы, которая не растит целевую метрику, и, как следствие, быстрее найти ту, которая растит.

Иннокентий только что вышел со встречи с СРО… и он расстроен. Ему не дали ресурсы на разработку продукта, который должен вырастить прибыль компании на 50%! Он 2 месяца дискаверил идею: есть исследования, проверены риски, фейкдоры подтверждают потенциал.

Но даже самая хорошая работа может быть не признана, если её не поняли. Проблема в самой презентации.

…

Герои выдуманы, а история жизненная. Сколько раз я сама в неё попадала — до сих пор помню фидбэки “без бутылки не разберёшься” и “не считывается целостная картинка”. Сколько бессонных ночей я провела в попытках точно, понятно и просто изложить свои мысли.

Мне хочется, чтобы больше людей перестали наступать на грабли, на которые я уже наступила. Сейчас я реализую свою хотелку в курсе — на каждом занятии и на каждой защите мы обсуждаем, как ребята презентуют сделанную домашку. Но мне этого мало.

Поэтому. В понедельник проведём митап — поделюсь выжимкой своих выводов из кучи переделанных презентаций.
Будет и вторая тема с офигенным спикером, но об этом позже.

18 марта (пн), 18:00
Онлайн
Регайтесь через бота: @Productdot_bot (там же будет ссылка на зум и запись)