Рано или поздно любой продукт подходит к пределу своего потенциала в границах выбранного рынка и бизнес-модели. В первую очередь, это видно по снижению скорости роста и увеличению стоимости привлечения, когда цели по cashflow не снижаются, а вот способность их достигать падает каждый период. Другой интересной особенностью, которая раньше была видна только на товарных рынках, но сейчас можно наблюдать и среди IT b2c продуктов - это "привыкание" или "усталость", когда пользование продуктом становится обыденным и больше не вызывает восторг. Это не значит, что сам продукт не приносит пользы - просто его восприятие потребителями снижается с каждым периодом. Это как постоянно есть одну и ту же еду: даже если вы её обожаете, она всё равно приедается. FMCG для этого выпускают те же товары, но с новыми вкусами, упаковками или даже новым брендом. По сути они проводят рефакторинг продукта или его бизнес-модели по определённым правилам, чтобы не потерять существующую долю рынка (или даже расширить её) и не проиграть конкуренцию. В нашем новом выпуске Переменки мы будем исследовать схему рефакторинга продукта на примере рынка, который как раз и попал в текущее положение.

Согласно The Guardian за последний год от дейтинговых приложений отказались около 1,4 млн человек. Пользователи разочаровываются найти хоть кого-то (или что они там хотят найти). Свайпы больше не доставляют удовольствия. Это как найти золото в реке: нужно либо долго-долго промывать породу, либо быть везунчиком. Везение, как мы знаем, не масштабируется и не воспроизводится. Огоньку подбавляет ИИ. Оказалось, что для многих общение с аватаром Grok является более приятным, чем с живым человеком (sic!).

ИИ - обоюдоострый меч, поэтому для решения проблемы индустрия внедряет тот же ИИ. Однако, его применение связано с теми же самыми кейсами, что уже существовали внутри сервисов: лучше искать пары для метча (Twinby, Bumble, Tinder), лучше заполнить профайл, лучше вести переписку (Rizz), лучше бороться с фейками (Tinder). Кажется, это всё равно что бежать быстрее, но в ту же неправильную сторону, потому что ключевое противоречение лежит в другой плоскости. Скорее всего у этого явления те же причины, которые раньше позволили мигрировать аудитории из социальных сетей в мессенджеры и контент площадки. То есть ранее воспринимаемая потребность "социальности" разделилась на две: потребность в коммуникации и потребность в потреблении контента.

Поэтому дейтинговые приложения новой волны видят выход из кризиса в фокусе на развиртуализацию. Например, Breeze вместо переписок предлагает сразу после мэтча пойти в бар, кафе или ресторан (список предоставляется на выбор). Монетизация через оплату €10-15 за свидание (в эту цену входят бронь места и welcome drink). Аккаунты пользователей, которые часто игнорируют приглашения, замораживают. В эту же сторону перехода от "слов к делу" идут сервисы Amata и Known (оба с ИИ).

Для решения задачи рефакторинга мы воспользуемся несколькими инструментами:
1) мы смоделируем жизненные ситуации с помощью ИИ и приоритизируем их;
2) мы попробуем использовать концепцию противоречий из ТРИЗ, чтобы найти точку опоры для изменения продукта;
3) мы используем инструменты из стратегии голубого океана, чтобы понять в какую сторону нужно поменять свойства и разрешить противоречия;
4) мы посмотрим, как можно использовать ИИ для реализации этих свойств не по принципу "быстрее и сильнее", а когда ИИ формирует новый тип опыта взаимодействия в продукте.

Важно!!! Хоть выбранный нами кейс и связан с дейтингом, но инструменты применимы при рефакторинге продуктов любого класса.

Целевая аудитория этой Переменки:
* product manager / head of product / CPO
* product marketing manager
* основатели ИИ продуктов
* стартаперы

Записаться на пятую серию Переменки можно вот здесь https://grachevnik.ru/peremenka

Сегодня первое апреля, но шутить уже давно не хочется. Поэтому поговорим о действительно важных вещах. О влиянии скорости коммуникации на развитие.

Знаете почему возникают компании? Этим вопросом в первой половине XX века задался британский учёный экономист Рональд Коуз. Это привело его к создании теории фирмы и Нобелевской премии. Согласно Коузу компании организуются людьми, чтобы сократить координационные (коммуникационные, если хотите) издержки на совершение любого обмена между участниками рынка. Он назвал такие издержки "транзакционными". Например, чтобы совершить операцию купли-продажи, участники рынка несут издержки на поиск подходящего поставщика, изучения его товаров или услуг, ведения переговоров, заключения контракта, контроля исполнения и так далее. Так вот, согласно Коузу, чтобы сократить эти издержки, т.е. недостаток информации, люди и создают фирмы, тем самым ускоряя рыночный обмен.

Эта же теория объясняет, почему при росте компании координационные издержки всегда начинают расти, тем самым снижая скорость обмена информацией и ресурсов внутри компании. И как раз чтобы снова оптимизировать эту скорость, компании либо вынуждены менять свою архитектуру (орг. структуру и процессы принятия решений), либо экстернализировать задачи, т.е. передавать во внешний контур, на аутсорс. По сути эффективность обмена информацией и ресурсов внутри компании определяет её потенциал масштабирования (на эту тему стоит послушать наш последний выпуск #РАЗБЕРЁМСЯ про роль цифрового двойника компании в скорости её роста). Для демонстрации этого принципа я люблю использовать метафору сравнения бизнес-модели компании с микросхемой: её топология определяет то, как быстро сигналы от одних элементов достигают других, тем самым определяя потенциал увеличения прибыли.

Продукты, посредством которых компании и совершают свою бизнес-деятельность, на самом деле преследуют ту же самую цель для потребителей: они сокращают издержки потребителя (время, деньги, когнитивные усилия, негативные эмоции) на переход из состояния неудовлетворенной потребности в состояние удовлетворенной потребности. Это и называется принесение ценности. Чем меньше ресурсов тратит потребитель на полученный результат по сравнению с альтернативными путями, тем больше ценности этот продукт для него приносит.

У меня есть статья "Культура варваров и земледельцев", которую я считаю лучшей своей публикацией, хоть и намного менее популярной, чем статьи про продуктовую экосистему или TAM/SAM/SOM. Среди характеристик культуры варваров я выделяю фактор логистики: римские дороги, испанские галеоны, монгольские табуны, фондовые рынки и SWIFT. Сильная логистика решает ту же задачу сокращения транзакционных издержек, что и фирма. Быстрее обмен товарами, быстрее обмен информацией и знаниями, быстрее поставка комплектующих и ресурсов. По сути это тактовая частота процессора под названием государство. Чем лучше она организована, тем скорее оно развивается.

Отдельно отмечу фактор обмена знаниями. Как-то я читал интервью с российским учёным, работающим в США. Журналист задал ему вопрос, почему в Америке так успешно развивается наука, а в России нет. Он ответил фразой "это же очевидно: если просто пройтись по коридору, то здесь в каждом кабинете работал какой-то нобелевский лауреат". Большая часть самых выдающихся мировых достижений сосредоточены в MIT, Стэнфорде, Гарварде и Калтехе, потому что скорость обмена идеями между студентами, аспирантами и лучшими умами человечества максимальное. Само пространство вуза, его культура и ресурсы способствует сокращению транзакционных издержек, что создает огромный потенциал для инноваций и развития нации.

Все эти примеры я привел для того, чтобы продемонстрировать один самый важный тезис. Если система не обеспечивает достаточную пропускную способность для согласования действий (низкая скорость обмена информацией = высокие транзакционные издержки), то она либо прекращает рост, либо разрушается от хаоса энтропии.

Любой, кто стремится сократить скорость обмена информацией внутри системы (замедление, отключение каналов, запреты на использование и т.д.), либо дурак, либо саботажник.

P.S. Как говорил Джон Коннор, если вы слушаете это, то... дальше вы и сами продолжите.

1 сентября прошлого года мы анонсировали запуск «Переменки» — площадки для тех, кто устал от операционки и хочет размять стратегические мышцы, посмотрев на свои продукты сквозь призму актуальных кейсов.

Уже середина апреля, осталось буквально полтора месяца до окончания учебного года и... Нет, мы не будем заставлять вас сдавать сессию. Просто летом учебные заведения обычно занимаются двумя вещами: делают ремонт и обновляют программы. Как бывший директор колледжа, я (Никита) не дам соврать. Стены мы перекрашивать не будем (хотя, если кто хочет сдать деньги на краску — принимаем), а вот формат «Переменки» мы решили пересмотреть и сделать её ещё глубже и практичнее: с полным погружением в реальный стратегический кейс на весь день, а не только с хорошей интеллектуальной разминкой на 4 часа.

Поэтому, ближайшая «Переменка» — через 2 недели, 25 апреля — будет последней в том виде, к которому вы (и мы) привыкли. Четыре часа, злободневный кейс, набор инструментов под конкретный стратегический рисунок. После этого мы уходим на каникулы и возвращаемся с чем-то новым.

В связи с этим мы объявляем День открытых дверей. Это возможность для тех, кто долго присматривался, но не решался прийти. Такой своеобразный тест-драйв: посмотреть на «преподов» (нас), размять мозги и понять, как мы работаем, прежде чем «Переменка» закроется на масштабную переделку. Чтобы сделать этот шаг максимально простым для всех, мы сбрасываем стоимость до совсем смешной — 8000 рублей.

Почему мы это делаем?

Во-первых, время сейчас турбулентное. Каждый месяц — как новое окошко адвент-календаря со своими мировыми и локальными сюрпризами: одни блокируют проливы, вторые блокируют популярные мессенджеры, третьи ограничивают развитие бизнеса и людей. Но сейчас правильное время инвестировать в стратегическое мышление. Именно сейчас, когда хочется либо залечь на дно (можно в Брюгге, а можно и в Йошкар-Оле), либо метаться в сторону первого попавшегося решения. Но «Переменка» даёт третий путь: остановиться, подключить голову, посмотреть на свой продукт со стороны. Мы хотим поддержать и отвлечь вас полезным как для работы, так и для собственного развития (а не ограничения!) контентом. Поэтому часть этой встречи мы просто спонсируем сами и считаем это нормальной инвестицией в людей, которые хотят думать не только о срочном, но и о важном.

Во-вторых, с нового сезона у нас будет не только новая «Переменка», но и целая экосистема активностей для клуба участников. Хочется, чтобы в это сообщество вошло больше людей уже сейчас. Совсем бесплатный вход делать не будем, потому что тогда вместо интеллектуального клуба быстро получается вокзал. А вот снизить барьер разумно — самое то.

Ну и в-третьих, это возможность увидеть «Переменку» такой, какой она была этот год, прежде чем мы превратим её в нечто совершенно иное. Понять, подходит ли вам наш формат работы и мышления, чтобы в новом учебном году решить, приходить в наш обновлённый «университет» или нет.


Так что если давно хотели зайти к нам на огонёк, это хороший момент. Суть остается прежней: мы качаем стратегические мышцы, смотрим на продукты через призму злободневного кейса, берём в помощники AI и ищем новые пути. Просто в этот раз входной барьер стал минимальным.

25 апреля, Москва, 8000 рублей.

Регистрируйтесь тут 👉 https://grachevnik.ru/peremenka

У большинства менеджеров продукта при упоминании слова ИИ начинается паника. Кто-то пытается игнорировать, кто-то использует в отдельных задачах вроде исследований, а кто-то уже с головой ушел в вайбкодинг и предрекает скорую смерть профессии (с её дальнейшем перерождением в нечто другое). Исследования OpenAI и Anthropic говорят о том, что большая часть задач менеджера может быть ИИзирована. Менеджеры продуктов к ним относятся в том числе. Возникает вопрос — уже сейчас можно уходить в курьеры или всё еще потрепыхаться. Компании на кураже закрывают команды в ожидании того, что маленькие поды из трех человек будут тащить бизнес, которым раньше управляла дюжина. Уровень неопределенности максимальный и явно, что бурление технологий ещё не остановилось.

Эта статья — попытка почувствовать почву под ногами. В ней я привожу результаты исследований, которые напрямую или комплементарно связаны с менеджерами продуктами, и пытаюсь сделать некоторый прогноз трансформации этой роли. Для этого я использую различные модели из области экономики и системной динамики, как некие физические законы, которые работают вне зависимости от мнений отдельных экспертов. Хоть и само моё их использование тоже является мнением :)

Я не разделяю негативного настроения по поводу роли менеджера продукта и не считаю, что она исчезнет, просто потому что не исчезнет объект, которым менеджер управляет. Я также не разделяю, что менеджеры продуктов будут сплошь программировать. Есть и другие пути трансформации, о которым мы здесь и поговорим.

https://productframework.ru/ai_product_roles

Грачи на People Sense

В России очень интересное отношение руководителей к управляемому и осознанному менеджменту людей. С одной стороны это обусловлено социо-культурной спецификой (о чём мы поговорим в следующем выпуске подкаста #РАЗБЕРЁМСЯ), с другой стороны - быстро меняющейся средой. Руководители пытаются вырулить, но не понимают, почему их действия (усиление контроля, экономия ресурсов) не дают нужного результата или дают его временно, разрушая команду в будущем. В итоге планы не выполняются, эффективность падает, все ищут виноватых.

На конференции People Sense мы решили подсветить эту проблематику и рассказать о способе сделать управление командой более осознанным для руководителей. Показать, как можно представить команду в виде объекта управления, раскладывать состояние своей команды на измеримые показатели результативности, эффективности и мотивации. Наш ключевой тезис, что в текущей турбулентной среде умение видеть и управлять этими показателями иногда намного больше влияет на успешность реализации проекта, чем даже само его качество.

Мы упаковали наш мастер-класс в виде бизнес-симуляции :) Всех желающих мы поделим на небольшие команды по четыре человека, где у каждого участника будет своя роль. Цель игры: за несколько спринтов достичь определённых показателей прибыли. Но влиять при этом вы можете только на саму команду (её показатели) за счёт разных управленческих действий.

Самое необычное - мы используем ИИ для формирования сквозной истории каждой команды, которая будет строится в режиме реального времени в зависимости от выбранных действий. Эту механику мы отрабатывали в разных вариантах последние полгода (например, вы могли участвовать в нашей активности на прошлом ProductCamp). Вообще, использование ИИ и в качестве обучающего элемента, и в качестве важной составляющей процесса работы с продуктом - это то, над чем мы сейчас очень плотно работаем и показываем другим. Если вы хотите посмотреть как, это можно сделать уже в эту субботу на Переменке.

Ну, а в целом, приходите на наш мастер-класс на People Sense. Будет необычно :)

Решение уравнения без решений

Вчера, залипая очередной раз в рилсы, натолкнулся на видео, где мужик спрашивал прохожих, чему будет равен x в уравнении. Респонденты, конечно же, демонстрировали фрустрацию, ведь уравнение решений не имеет. Изначально кажется, что это не так, и ты пытаешься сложить иксы, потом разделить их и в конечном итоге сталкиваешься с противоречием, когда одно абсолютное число равно другому абсолютному числу. Чего не может быть. Если использовать ту арифметику, в рамках которой мы привыкли думать и решать задачи.

Я решил поразгонять это с deepseek. Потому что на самом деле математика не раз сталкивалась с подобным. Например, комплексные числа изобрели как способ разрешения противоречия квадратного корня из минус единицы. Я решил пойти тем же путём: если в классической арифметике деление x/x даёт 1, то что если будет существовать алгебра, где деление переменной на саму же неё не будет равна единице?!

Но тогда для этого нужно переопределить само понятие деления, придумав новую операцию «⊘», которая в классической алгебре отображала бы формулу, приведенную ниже, где k - некая фиксированная константа, а a/b - обычное деление.

Тогда a⊘a=k вместо 1, а изначальная формула превращается в (x+x)⊘x = k*(2x/x) = 2k. Чтобы (x+x)⊘x=100, достаточно взять k=50. Что и требовалось доказать.

Исходная задача решена не за счет того, что мы изменили условие задачи, а за счет того, что мы посмотрели на неё с другой точки зрения. Из мира, в котором это противоречие не существует, просто потому что там другие правила игры (спасибо Курту Гёделю).

Самое интересное, что при этом новая алгебра остаётся непротиворечивой, но меняет свои фундаментальные свойства. Например, придётся отказаться от аксиомы «единица», ведь в нашем случае 1⊘1 не будет равен 1, а будет равен k. Да и само такое деление перестаёт быть обратной операцией к умножению в привычном смысле, потому что приходится учитывать k-фактор.

Почему я вообще об этом пишу? Потому что это пример, когда изначально неразрешимая задача решается, если мы меняем своё мышление об объектах этого мира. А ещё потому, что если вы столкнулись с каким-то противоречием, то вы можете провести мысленный эксперимент, запросив ИИ представить реальность, в которой вашего противоречия не существует. И перечислить вам условия, при которых это происходит.

Курт Гёдель мой самый любимый учёный как раз потому, что доказал, что любая проблема имеет решение, если выйти за пределы своего текущего способа мышления. И это не философия, а чистая математика.

Уже через пару недель будет People Sense, где мы в форме симуляции происследуем, как можно смотреть на команду, как объект управления и менять её показатели. Ведь команда - это сложный живой организм, за которым нужен уход. Этот организм может чувствовать себя плохо, а можно его развить так, чтобы он мог эффективно достигать целей бизнеса, да ещё и самому будет нравится.

Вообще, кажется, что большая часть руководителей воспринимает работу с командами как работу с отдельными людьми. Это выливается в различные 1-1, индивидуализацию целей и 360 performance review. Тимлиды ставят задачи отдельным сотрудникам, принимают их, журят и так далее. Но в этом-то и заключается ключевая проблема: фокусируясь на отдельных людях, они теряют фокус на всей команде. Теория система говорит, что целое всегда больше суммы его частей. Но я бы сказал по-другому: целое - это другой объект управления. Он не больше и НЕ включает в себя свойства, которые есть у отдельных частей. Поэтому фокусируясь на части, вы работаете вообще с другим и решаете другие задачи. Поэтому для того, чтобы начать работать с командой, нужно прекратить думать отдельными людьми.

Мне очень импонирует управленческие концепции скрама, потому что они как раз показали эту разницу на примере story point. Из четырех команд разработки, с которыми я очень плотно работал, только последняя реально смогла перейти на этот тип мышления и оценивать задачи именно через стори поинты, не декомпозируя их на бек, фронт, QA и т.д. Для этого команде потребовалось две попытки и время на осмысление. Однако, после этого эффективность выполнения спринтов и дальнейшая прогнозируемость планов повысилась до предела. И это была точно та же команда, с точно теми же людьми.

Закончить хотелось бы китайской притчей, которую я очень люблю, ведь она демонстрирует ключевой принцип управления любой организацией людей.

Желтый Владыка Хуан-Ди поехал навестить Тай-квея, который жил на горе Чжу. Но по дороге он сбился с пути, и не у кого было узнать дорогу. После долгих поисков наконец императору встретился мальчик, пасший коней.

— Не знаешь ли ты, как проехать к горе Чжу? — спросил император мальчика.

Мальчик ответил, что знает дорогу, а также знает, где живет Тай-квей.

«Что за чудесный мальчик! — подумал Хуан-ди. — Откуда он знает, что мы направляемся именно к Тай-квею? Может, он ответит и о том, как лучше устроить жизнь в Поднебесной?»

— Поднебесный мир нужно оставить таким, какой он есть, — ответил мальчик. — С ним не нужно ничего делать.

— И в правду, управлять Поднебесной не твоя забота, — сказал Хуан-ди. — Но все-таки ответь, как мне быть с ней?

— Управлять миром не сложнее, чем пасти лошадей, — сказал тогда мальчик. — Достаточно устранять все, что опасно для лошадей, и подводить их к тому, что нужно им. Так же следует управлять и Поднебесным миром.

— Спасибо тебе, «небесный наставник», — сказал император пастушку. Затем низко поклонился и удалился.

AI Product Operations

Пять лет назад я погрузился с головой в операционализацию процессов управления продуктами. Сначала отдельные части этой системы я внедрял в рамках консалтинга. Затем в июне 2024 я провел двухдневный интенсив "Product Operations для CPO и Product Lead", где рассказывал про объекты управления и три слоя продуктовых процессов. Возможно, вы даже на нём были.

Интенсив с одной стороны был способом протестировать часть методологии, а с другой стороны доказать гипотезу спроса, ведь на его базе я планировал запустить отдельный курс по product operations на базе Сколково. Вместе с Олей Важинской мы подготовили презентацию и проводили интервью, чтобы обсудить офферы программы. Возможно, я даже с вами созванивался.

Потом наступил 2025 год и вся отрасль образования ушла в кризис вслед за экономикой. Курс так и не был запущен в связи с рухнувшим спросом, а я ушел в исследование возможностей ИИ в области управления продуктами. Результатом этого стало окончательное внедрение ИИ в Переменки, проводимые нами с Никитой Ефимовым. Возможно, вы даже на них были.

Но самое главное, стало понятно: ИИ кардинально изменило работу менеджеров продуктов. В сторону более высокого уровня, нежели просто продуктовая разработка. В сторону, где, во-первых, нужно думать о бизнесе системно, представляя общую модель создания, дистрибуции и монетизации ценности. А, во-вторых, уметь проводить мостик между продуктовой деятельностью и бизнес-результатами вместе с другими функциями. И всё это при помощи ИИ, который создаёт огромный приток эффективности. И чтобы научиться это делать, нужен какой-то фреймворк. Например, Product Architecture Framework. Возможно, вы даже о нём слышали.

На самом деле, много лет наблюдений за менеджерами продуктов меня сильно разочаровали. Я уже было решил забросить работу над PAF, ведь фреймворки на хрен никому не нужны. Но ИИ сильно изменило ситуацию, выдвинув на передний план те вещи (системность / формализацию / процессность), на которые раньше можно было забить. Теперь же без умения задать и развивать контекст все преимущества ИИ просто не достигаются. И я наконец-то понял, зачем именно нужен PAF, как продуктовый фреймворк.

Я хочу вам презентовать первую версию руководства операционного фреймворка PAF, над которым я работал последние два года. Он задаёт не только новые объекты мышления, но и измененную логику процессов, в которой привыкли работать менеджеры продуктов. В руководстве собрана ключевая концепция AI Product Operations, которая, конечно же как и SAFe или Pragmatic Marketing, требует дополнительных разъяснений. Для этого в ближайшем будущем я планирую провести серию вебинаров с последовательным раскрытием каждой отдельной части фреймворка.

Также, если вы будете завтра и послезавтра на People Sense, то с удовольствием с вами пообщаюсь.

Ссылка на AI Product Operations по версии PAF https://productframework.ru/ops/main

Эра нулевого клика

Разные исследования показывают, что доля поиска информации через ИИ растёт ударными темпами, достигая по разным оценкам уже до трети всего мирового трафика. Появился даже новый термин "эра нулевого клика", который характеризует такое поведение потребителей, когда весь процесс обмена информацией происходит, не выходя из интерфейса ИИ платформы.

Это привело меня к мысли, что нам нужно начать выкидывать из головы концепцию "сайт" и начать думать концепций "сайт-агент". Чем сайты компаний являются сейчас? Это некоторый адрес в интернете, на котором расположена информация о компании в том виде, который будет наиболее понятен пользователю. Немалую роль здесь играл дизайн и информационная архитектура для формирования нужного восприятия сайта со стороны посетителей. Нужного в плане достижения конверсионных метрик, конечно же. В своё время это обстоятельство очень сильно забустило дисциплины UX и UI.

С другой стороны сайты должны быть понятны поисковым системам, поэтому в маркетинге родилась целое направление SEO-оптимизации, чтобы повысить видимость сайта в поисковой выдаче. Направление расширилось с приходом мобилок. Расширяется и сейчас с приходом ИИ: агентства начали продавать оптимизацию сайта за счет добавления ИИ schema-разметки. Хоть есть мнение, что это ни черта не работает.

Это нас приводит к тому, что UX сайта должен быть полностью перепродуман заново, отказавшись от концепции UI. Давайте совершим мысленный эксперимент над сайтом вашей компании. Представьте, что вы убрали весь дизайн - осталась только голая html-верстка образца web 1.0. Затем исчезла вся визуальная навигация, а все страницы объединились в одну "core-page". Все визуальные метафоры исчезли, оставив после себя чистый plain text, но markdown разметка сохранилась, чтобы ИИ было проще обрабатывать эту информацию. А теперь представьте, что так у всех. Вообще у всех. У тысяч одинаковых фирм, предлагающих одинаковые услуги по одинаковым ценам. За счет чего теперь конкурировать?

Ответ на этот вопрос кроется в той сущности, которая и остаётся на этой мега-странице после нашего тотального очищения. Это будут офферы, т.е. предложения компании в сторону потребителей, которые объясняют, какие у неё ценностные предложения, по каким ценам и чем именно они отличаются от других (точки дифференциации). Контентом теперь являются не сгенерированные при помощи ИИ SEO-тексты, а правильным образом сформулированные и донесенные до потребителей УТП этой компании.

В идеале - динамические УТП, которые подстраиваются под потребности потребителей. Ведь в чём была основная проблема сайтов? Необходимо было так сформировать навигацию и офферы, чтобы минимальным объемом закрыть максимальное количество кейсов потенциальных потребителей. Поэтому кто-то создавал сотни и тысячи статичных страниц, чтобы покрыть всё множество кейсов целенаправленными офферами. Кто-то создавал десятки страниц по категориям, индустриям или продуктовым направлениям. Кто-то пытался на одной странице отобразить более абстрактные предложения, в ожидании что одинаковые офферы воспримут разные группы посетителей. И это всё действительно как-то работало.

Но в эпоху ИИ, когда статичность была заменена на набор адаптивных правил, нет больше смысла подходить к решению задачи по-старому. Сайты-агенты эры нулевого клика скорее всего будут представлять собой набор правил для динамического формирования офферов для тех, кто к ним обращается (а обращать могут как люди, так и агенты). В этом наборе правил будут прописаны не жесткие офферы, а массив продуктов, коридоры цены, точки дифференциации и упаковка их в УТП так, чтобы оффер генерился автоматически исходя из контекста владельца запроса.

Тогда нам нужно перепродумать структуру оффера. Он теперь должен включать те элементы, которые позволят мачить контекст запроса клиента с контекстом компании, владеющей сайтом-агентом. Контекст клиента тогда будет формулироваться способом, за который мы так должно сражались: описание жизненной ситуации + сценарием / джобой / потребностью + бюджетом + т.д.

Как следствие, работа маркетолога будет не в том, чтобы придумывать статичные акции или тестировать отдельные цены, а в том, чтобы формировать такую систему правил, которая и будет матчить контекст владельца запроса на контекст компании, чтобы формировать такой динамический оффер, при котором будет максимальная конверсия в максимальный LTV.

P.S. Кстати говоря, именно это и называется Feature Bale в операционной версии PAF https://productframework.ru/ops/main.

Большая конференция "AI Skills" про AI-юзкейсы из Miro, Nebius, Avito и других топовых компаний ⚡️

Всем привет! Вдохновившись постом про AI Product Operations, мне предложили поучаствовать в онлайн-конференции AI Skills, где продакты, маркетологи и инженеры поделятся своим опытом использования ИИ.

В своём выступлении я расскажу, туда ли мы свернули с приходом ИИ, как менеджеры продуктов. И вкратце расскажу про ядро PAF в плане ИИ процессов. Сейчас явно прослеживается два направления ИИ в управлении продуктами:
1) менеджер как вайбкодер, который самсусам и задискаверит, и задеплоит;
2) менеджер как кибернетик, который выстраивает систему управления продуктом с помощью ИИ, но не меняет свою роль и предназначение.

Вайбкодинг, несомненно, полезная и эффективная вещь, но в погоне за быстрым результатом создания, мы теряем понимание долгосрочного развития. Я считаю, что первый путь не ведёт профессию в правильном направлении, аналогично тому, как раньше продактов убеждали в необходимости учиться SQL и Python.

В общем, об этом и поговорим :)

Конференция "AI Skills" пройдет 23-25 июня со стартом в 17:00 СET / 18:00 МСК

Всё бесплатно и без необходимости регистрироваться на кучу TG-каналов. Сделано командой Community Sprints

Просто клик и добавить инвайт из бота в календарь -> Регистрация на AI Skills конференцию от Community Sprints 🔥

Три с половиной года назад, когда очередной раз анализировал ежегодное исследование Product Sense, я отметил, что наступил кризисный период в российском продуктовом телеграм сообществе. Рынок внимания консолидировался: есть "голубой огонёк" из каналов с большой аудиторией и множество небольших каналов специалистов, которым есть что сказать и чем поделиться, но которые практически никак не могут это сделать по причине выросшего уровня информационного шума.

Моим непрошенным советом тогда было, с одной стороны идти в нишевание рынка внимания, с другой стороны в создании открытой трибуны в "Бороде Продакта", чтобы любой желающий мог дотянуться до своей аудитории, если его пост полезен. Эта инициатива тогда не нашла поддержки. А спустя буквально три месяца после поста Телеграм добавил функционал общих папок с каналами, которые частично решают эту проблему, но не до конца.

Сейчас, в связи с блокировкой Телеграм и огромным количеством нейрослопа, ситуация с вниманием ещё хуже. Читатели хотят интересный полезный контент, а где и как его найти непонятно. С другой стороны количество специалистов, которые готовы делиться опытом, продолжает расти в силу просто их личностного роста. Кстати говоря, одним из самых действенных способов учиться для специалиста, это наблюдать за другими специалистами. Потому что это позволяет решить проблему зашоренности, получая новые точки зрения, чтобы обогатить собственную картину мира. Это очень большая ценность.

Поэтому мы с коллегами, участниками People Sense, решили сделать подборку с нашими каналами https://t.me/addlist/n9Argsgc2gMyOWRi

Особенно я хочу выделить личный канал Никиты Ефимова про менеджмент и лидерство https://t.me/burnt_stickies

P.S. Вообще, можно наблюдать интересную эволюцию Телеграма как платформы. Начав с мессенджинга как альтернативе зелёненькому, он стал контент-площадкой как интеллектуальной альтернативе синенькому и розовенько-фиолетовому. Потом появились сторисы и многие начали вести свои небольшие каналы. А на что это становится похожим? Так на социальную сеть :)

Поэтому я бы с удовольствием получал в едином потоке обновления из личных каналов от тех, кого читаю. Ну, вы поняли, да :) Дуров, верни стену! Но уже в телеге.

На прошлой неделе мы с Димой Капаевым записали выпуск подкаста "На глубине" про управление продуктом в эпоху ИИ, где я рассказал об основных концепциях AI Product Operations по версии моего фреймворка PAF.

Мы обсудили, зачем вообще PAF нужен и какую задачу решает, насколько он сложен для внедрения, кто такие продуктовые инженеры и вообще насколько ИИ делает эффективным процесс product discovery.

Дима Капаев - один из немногих специалистов на рынке, которых я уважаю, автор канала "Дима из Глубины". Во-первых, потому что Дима основатель студии Глубина, которая помогает компаниям исследовать поведение своих потребителей. Во-вторых, свою огромную насмотренность и опыт в JTBD исследованиях Дима упаковал в JTBD Academy, обучая как на основании выявленных потребностей создать востребованный продукт. Я приглашал Диму вести модуль для обучения продактов в Ozon, которое я организовывал и проводил несколько лет назад.

Диму, как и меня, как и любого эксперта-практика, действительно волнует как ИИ повлияет на организацию исследовательской работы. Например, вайбкодинг обнулил порог входа для разработки своего на-коленке-собранного продукта и они начинают появляться пачками. Вроде как можно и не делать все исследования, а сразу фигачить в прод. Однако, оказывается, что старая проблема никому-не-нужности вполне себе остается. Продукты действительно стали выходить быстрее, но это не сделало их более конкурентоспособными.

С другой стороны, можно же использовать ИИ для решения продуктовых задач. Например, расшифровка интервью. Однако, исследования Димы говорят, что результаты получаются слишком плоскими и банальными, т.е. ожидаемыми. Что просто не даёт информации для принятия решений. Здесь мы с ним очень сходимся - я пришёл к таким же выводам, когда прогонял через ИИ свои прошлые исследования. Самый главный вывод - ИИ не умеет смотреть между строк, а именно там и кроются основные инсайты для продукта.

Да и вообще, product discovery - это активность, в которой сам процесс важнее результата. Потому что сам путь поиска знаний является одной из целей для менеджера. Делегируя это ИИ, мы теряем контекст у себя. Может быть это и правильно, а может быть мы должны найти новый способ взаимодействия с ИИ, чтобы и контекст обучения у нас сохранялся, и задача решалась бы с эффективностью, которую даёт ИИ.

Об этих вопросах и начинке PAF мы с Димой и порассуждали. Подкаст доступен вот здесь

Пару дней назад Байрам Аннаков в своём канале EDU написал:

Вы наверное заметили, что я сильно реже стал писать сюда.

Я задумался о 2х вещах, на которые пока до конца не ответил для себя:
1) Что реально-системно нового произошло в мире AI, что не создает FOMO, а дает продуктивный и практичный ответ на вопрос: о чем я должен подумать или что попробовать, чтобы стать конкурентоспособнее в этом мире?
2) Что из этого я сам попробовал, меня вштырило, я об этом ранее не писал, и уверен, что оно actionable?

Пока не так много такого, выходит.

Ну или я что-то упускаю o__O

Буквально за день до его поста Elena Verna написала в блоге статью с заголовком "Пожалуйста, прекратите этот спектакль с демонстрацией уверенности в ИИ", где весьма жёстко прошла по FOMO-эффекту, который разгоняет все кому не лень и из-за которого реальные люди и компании теряют деньги. Ключевой тезис статьи один в один совпадает со старым добрым возражением Морфиуса про кун-фу:

So I started asking a simple question whenever someone told me AI had changed their life: ‘Cool. Show me.’

And most of the time I see some basic workflows. Summarizing Slack. Answering emails. Doing scheduled scans. Performing research and booking something. Sending emails out of Claude. Okay…. it’s useful. But show me something that has become so critical in your day that if I took it away tomorrow, your work would actually fall apart. Show me something truly life changing.

It turns out that’s a super short list.

But the noise continues on volume 11/10.

Сам отвечу на этот вопрос. Пока моим самым "truly life changing" стало создание texture pack для Minecraft, чтобы была возможность создавать шоколадную реку. У меня у младшего сейчас период "Чарли и шоколадной фабрики" и он строит завод, как в фильме. Завод по совпадению с оригиналом - зашибись! Но была проблема, что в фильме они плыли на лодке по шоколадной реке, а в игре нет ничего похожего. Он очень просил у меня установить какой-нибудь мод, но мод не нагуглился. Но зато помог Claude и через полтора часа ребёнок был счастлив.

На самом деле я всё чаще и чаще слышу подобные мысли. Не от техно-пессимистов, а от тех людей, кто на фронтире. Кажется, в прошлом месяце мы перевалили за пик завышенных ожиданий, если говорить терминами Gartner Hype Cycle, и дальше будем скатываться в пропасть разочарований. Компании, которые психанули и уволили людей, стали возвращать их обратно (например, Klarna, Ford). Проблема коммодити ИИ решений пока сохраняется: все идут нос к носу друг с другом. Что текст, что видео и картинки, что агенты.

Морали у поста нет. Просто зафиксируем состояние.