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

Аналитик → тимлид → менеджер → руководитель

Иногда кажется, что карьерный путь уже написан заранее. И вроде всё логично и понятно, что дальше.
А потом шаг в сторону. Ещё шаг. И через несколько лет ты уже CPO не b2b и не b2c, а сложных инструментов для разработки - API, SDK, интеграций, фреймворков. Тех самых продуктов, которые почти никто не видит, но без которых ничего не работает. Это история Артёма. Сейчас работает в Авито. а еще вот про уход из Яндекса.

Сегодня хочу порекомендовать для насмотренности его канал. На какие посты Артем предложил обратить внимание:
- исследования о том, почему инженер теряет до 3 часов в день на переключении контекста, а мой подход тут
- разборы того, как Google «заглядывает в голову» инженерам (без магии — только процессы)
- карьерные истории без глянца и с юмором
- и авторские обзоры книг и фильмов, которые реально цепляют (мое избранное)

Приходите за насмотренностью!

Рекомендации каналов для расширения насмотренности

Сегодня за кофе активно читал 2 канала - Немного продакт и Семейка продактов. Конечно, тоже почитайте:

Немного продакт - приют для продактов, ищущих полезный контент. На канале объединились более 30 авторов-продактов с целью писать, выступать и делать свои pet продукты. Само сообщество родом из Сетки (соц сеть от HH) и там у них более 8 тысяч подписчиков. Мне понравились 2 поста (но там гораздо больше интересных):

• В 2026 году челлендж продуктовой роли продолжится, те, кто смогут перестроиться выйдут на новый виток эволюции профессии, остальные могут стать менее востребованными на рынке.
Что ещё важно понимать: по сути, у продакта остаётся востребованной самая сложная часть его работы, а именно: Навыки работы с командой, умение организовывать людей, быть лидером, Умение слушать, договариваться, решать конфликты, EQ, Критическое мышление, Ownership, Гибкость в планировании и Строить стратегию продукта. Больше тут - https://t.iss.one/littleproduct/858

• Совпадение ваших ценностей и того, что покажет исследование рынка – это необходимое условие для устойчивой мотивации. Ответьте на вопросы: чего вы хотите? в какой компании, команде вы хотите пройти этот путь? (трек в корпорации и стартапе будет разным); и как этот путь вы хотите пройти? Для определения ценностей можно пройти опрос Рокича «Ценностные ориентации» или использовать технику «5 почему». Больше тут - https://t.iss.one/littleproduct/843

Семейка продактов - канал, действительно, ведет семья из 2 продактов и одного потенциального продакта 👨‍🎓. B2C работает в Авито😎, ex-B2B (это я, и зовут меня Таня) - ex 💙, ex-Microsoft. Мне понравились 2 поста (но там гораздо больше интересных):

• В целом, нет ничего плохого, если продукт делается, как Vision driven, (вспомним Apple), ведь все, что возможно, нынче пилотят и А/Б тестируют. Но даже идеальный vision не означает, что исследования его быстренько подтвердят. Вспомним, опять же, Apple, которые взяли и не стали делать так нужный всем в тот момент формат MMS в айфонах. Ну нужно же было! Больше - тут https://t.iss.one/productsgossip/911

• Целиться на старте - это про осознанность и управляемость. Даже если сразу не угадали. С веслами все-таки лучше. Есть большая разница между "мы проверили 50 гипотез развития и ничего не работает" и "у студентов есть желание купить, но платежеспособности не хватает, давайте перенацеливаться на SMM-спецов". Больше тут - https://t.iss.one/productsgossip/669

Всем роста и хорошего выходного!

Алгоритм первых шагов CPO в новой компании или продукте

Послушали подкаст с Евгением Васильевым, CPO ВКонтакте, про то, как формировать стратегию и собирать команду для ее реализации. И решили составить небольшой алгоритм действий, который, в целом, подойдет и продактам среднего звена, кому дали новый продукт:

Шаг 1. Анализ бизнес‑целей и рыночной ситуации
Прежде чем строить стратегию, изучите:
• стратегические цели компании на 1–3 года;
• текущее состояние рынка (тренды, конкурентов, ниши);
• потребности целевой аудитории;
• метрики и KPI продукта;
• сильные и слабые стороны текущего решения.

Шаг 2. Формирование продуктовой стратегии
На основе собранных данных создайте стратегию — она задаст:
• ключевые продуктовые инициативы и метрики;
• оргструктуру команды;
• профили нужных специалистов.

Шаг 3. Декомпозиция стратегии в план действий
Разбейте стратегию на этапы:
1. Краткосрочные задачи (1–3 месяца): аудит текущего состояния, приоритизация бэклога, настройка отчётности. Тут еще можно воспользоваться фреймворками отсюда.
2. Среднесрочные инициативы (3–6 месяцев): запуск MVP новых фич, оптимизация процессов.
3. Долгосрочные цели (6–12 месяцев): масштабирование, выход на новые рынки.

Шаг 4. Проверка «зрелости» подхода
Критерий сильного продакта — способность работать с задачами высокого уровня абстракции:
• видеть связь между стратегией компании и продуктовыми решениями;
• формулировать гипотезы на основе рыночных данных;
• прогнозировать влияние инициатив на бизнес‑показатели;
• балансировать между инновациями и операционной эффективностью.

И еще - как понять, что оргструктура не отвечает задачам бизнеса?

Тревожные сигналы:
• процессы замедляются: согласования занимают недели вместо дней;
• инициативы не реализуются в срок: релизы откладываются, KPI не достигаются;
• рост продукта тормозится несмотря на вложения: бюджеты растут, а метрики стоят на месте;
• вам физически некомфортно работать в таком оргсетапе.

Что делать:
• провести аудит процессов и ролей;
• выявить «узкие места» (дублирование функций, пробелы в ответственности);
• пересмотреть структуру команды под текущие цели;
• внедрить чёткие метрики эффективности для каждой роли.

За насмотренностью слушайте подкаст и читайте посты нашего канала )

Что происходит с фокусом продакта при переходе от одного продукта к портфелю

При переходе от одного продукта к портфелю фокус смещается с тактики на стратегию: вместо роста одного продукта — оптимизация всей экосистемы, вместо локальных метрик — сводная аналитика и сравнение:

1. Цель
• Один продукт: фокус на достижении конкретных целей для этого продукта: рост MAU на 20 % за квартал, снижение оттока до 5 %, увеличение конверсии в оплату до 7 %. Критерии успеха чётко измеримы и привязаны к одному продукту.

• Портфель продуктов: фокус смещается на оптимизацию всей продуктовой линейки: максимизация общей прибыли, балансировка рисков, создание синергии. Критерии успеха учитывают взаимосвязи и стратегические приоритеты.

2. Метрики
• Один продукт: индивидуальные KPI, специфичные для продукта
• Портфель продуктов: сводные и сравнительные метрики

3. Ресурсы
• Один продукт: управление одной командой (разработчики, дизайнеры, маркетологи). Фокус на эффективности команды: скорость разработки, качество релизов, выполнение roadmap. Ресурсные конфликты редки, решения принимаются внутри команды.
• Портфель продуктов: распределение ресурсов между командами, борьба за ресурсы между продуктами — норма. Необходимость обосновывать инвестиции перед топ‑менеджментом.

4. Стратегия
• Один продукт: стратегия фокусируется на развитии функционала и росте аудитории. Долгосрочная цель — сделать продукт лидером в своей нише.
• Портфель продуктов: стратегия учитывает взаимосвязи и риски, баланс между инновационными продуктами («звёзды») и стабильными источниками дохода («дойные коровы»);

5. Стейкхолдеры
• Один продукт: пользователи продукта, команда разработки, линейный менеджмент (руководитель отдела), иногда — отдел маркетинга. Коммуникации локальны, фокус на потребностях пользователей и технических возможностях команды.
• Портфель продуктов: широкий круг стейкхолдеров, топ‑менеджмент (CEO, CFO) — требует отчётов о вкладе портфеля в бизнес‑цели, инвесторы — оценивают устойчивость и рост компании, отделы продаж и маркетинга — нуждаются в единых сообщениях и стратегиях продвижения.

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. Отправить личный запрос автору можно тут.

📊 Delivery Manager: станьте главным связующим звеном между бизнесом и разработкой!

Хотите выйти на новый уровень управления? Научитесь реалистично оценивать проекты, работать с метриками и эффективно управлять портфелем задач!

🔥 Приглашаем на 3 бесплатных вебинара курса «Delivery Manager» — познакомьтесь с программой обучения и преподавателями, задавайте вопросы и обсуждайте свои кейсы!

🔸 Вебинар 1: Почему ваши оценки проекта всегда ошибочны
📅 28 января, 20:00
Разберём, почему даже опытные менеджеры ошибаются в оценках — и как это исправить.
На вебинаре:
- поймёте, как особенности мышления влияют на планирование;
- сравните классический и Agile‑подходы к оценке;
- освоите инструменты: стори поинты, «майки», буферы рисков;
- проанализируете реальные кейсы и способы избежать срывов сроков.

🔸 Вебинар 2: Измеряя управляй. Метрики как инструмент DM
📅 5 февраля, 20:00
Узнайте, как превратить данные в систему принятия решений.
Что разберём:
- почему метрики — это не контроль, а управление доверием;
- как фреймворк PROJECT помогает говорить на одном языке с бизнесом, командой и заказчиком;
- пошаговую сборку системы контроля для устойчивости организации;
- типичные ловушки (гонка за показателями, «очковтирательство») и способы их обойти.

🔸 Вебинар 3: От проекта к портфелю: как управлять несколькими проектами?
📅 9 февраля, 20:00
Переходите на уровень Delivery Manager? Узнайте, какие инструменты и mindset вам нужны.
В программе:
- отличия управления портфелем от управления проектом;
- причины сложностей при переходе на новый уровень;
- почему привычные методы перестают работать;
- как сформировать новый набор инструментов DM.

Записывайтесь ➡️ OTUS.RU

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

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://t.iss.one/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

Как продакт-менеджеру выжить и вырасти в эпоху AI

Нейросети уже меняют продукты, процессы и требования к продактам. Вопрос не в том, заменит ли AI продакт-менеджеров, а в том, кто научится использовать его быстрее и глубже других.

Центральный университет запускает бесплатные открытые онлайн-уроки «Продуктовый менеджмент в эпоху AI».

Кто будет говорить:
— Ваня Замесин — автор AURA и Advanced JTBD, основатель курса «Как делать продукт»
— Глеб Кудрявцев — ex CPO Skyeng и автор курса «Вайб-кодинг на максималках»
— Илья Красинский — основатель & CEO Rick. ai и продуктового курса Product Heroes.
О чем пойдет речь:
— Какие навыки остаются базовыми для продакта в эпоху нейросетей.
— Что уже сегодня можно делать в 10 раз быстрее с AI.
— Как писать промпты, которые дают качественный результат.
— Почему понимание юнит-экономики остается важным навыком в любую эпоху.
— Зачем продакту вайб-кодинг и как меняется профессия.
Когда: уроки с 28 января по 2 февраля, в 19:00 мск.
Участие полностью бесплатное.

После уроков сможете попасть на интенсив для продакт-менеджеров с возможностью получить грант до 75% на обучение в магистратуре Центрального университета.

Регистрируйтесь уже сейчас!

Что полезно автоматизировать в exploratory-анализе

Полезный exploratory для продакта отвечает не на вопрос что за цифры, а на вопрос где пользователь теряется, что удерживает и что сломалось после изменений.

1. Где продукт теряет пользователя
• шаг с максимальным drop-off
• ухудшение drop-off относительно прошлого периода
• сегменты, где падение сильнее всего

Зачем продакту:
• сразу видно проблемное место в UX или сценарии
• понятно, куда идти с гипотезами

2. Что реально влияет на retention
• D1 / D7 / D30 retention для пользователей, которые дошли до core-действия и использовали ключевую фичу
• сравнение сделал действие vs не сделал

Зачем продакту:
• помогает понять, что формирует ценность продукта
• база для решений что усиливать и упрощать

3. Core-сценарии против вторичных
• топ сценариев по использованию
• сценарии, которые растут или падают
• долю пользователей, проходящих core-путь

Зачем продакту:
• видно, чем реально пользуются
• легче убирать лишние фичи и сложность

4. Влияние релизов и фичефлагов
• сравнение метрик до и после релиза
• разницу между включенной и выключенной фичей
• авто-флаги негативных эффектов

Зачем продакту:
• быстрый контроль регрессий
• меньше споров это релиз или нет

5. Где продукт стал сложнее
• время до первого value
• количество шагов до целевого действия
• completion rate ключевых сценариев

Зачем продакту:
• ранний сигнал усложнения продукта
• защита от незаметной деградации UX

6. Сегменты, которые тянут продукт вниз
• худшие сегменты по активации, retention, конверсии
• вклад сегментов в общее падение метрики

Зачем продакту:
• фокус на реально проблемных пользователях
• точечные решения вместо средних по больнице

7. Поведение лучших пользователей
• сценарии пользователей с высоким retention
• отличия топ-когорт от средней

Зачем продакту:
• источник идей для фич
• понимание, кого и за что удерживать

8. Ранние сигналы деградации
• падение активации и first success
• тренды снижения несколько периодов подряд
• накопительный эффект, а не разовые скачки

Зачем продакту:
• позволяет реагировать до кризиса
• меньше пожаров и срочных фиксов

9. Ответы на продуктовые вопросы
• где стало хуже
• что изменилось именно сейчас
• у кого это проблема
• локально это или системно
• куда смотреть в первую очередь

Зачем продакту:
меньше времени на разбор графиков
быстрее переход от данных к действиям

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

🐍 Автоматизация задач аналитики на Python: история выживания аналитика на утконосах

🗓 27 января в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Продуктовая аналитика».

Что будет на вебинаре?
— Разберем частые боли аналитиков: ручные отчеты, бесконечный копипаст, страх сломать расчеты и витрины данных.
— Покажем, как превратить разовые скрипты в автоматизированные сценарии на Python без «оверинжиниринга».
— На примере данных про утконосов соберем типовой рабочий пайплайн: от сырых данных до готового вывода.

В результате:
— Поймете, какие задачи аналитика нужно автоматизировать в первую очередь, а какие — нецелесообразно.
— Научитесь писать понятные и переиспользуемые Python-скрипты вместо одноразового кода.
— Сможете внедрить системные подходы в регулярные отчеты, A/B-тесты и ad-hoc аналитику.

👉Для участия зарегистрируйтесь: https://otus.pw/Hwmu/

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

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