Однако с тех пор прошел почти год, и наш опыт в AI дает уже другие оценки силы влияния AI по тем же пунктам Ленни. И эти оценки помогают нам всем понять, где уже точно пора применять новые инструменты, а где пока можно работать "по-старинке".
А чтобы подробно узнать про реализацию этих пунктов, приходите
Для подписчиков канала — скидка 3000 руб., вот промокод: aip2sta
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
28 января в 17:00 по МСК мы соберёмся, чтобы обсудить то, о чём думает каждый продакт-менеджер (но не всегда говорит): как сохранять продуктивность, не сгорая на работе.
На этой миниконференции:
• Реальные кейсы. Как управлять своим ресурсом и ресурсом команды в условиях дедлайнов.
• Полезные советы. Как найти «утечки энергии» и вернуть продуктивность.
• Вдохновение. Вы узнаете, как стать источником мотивации, а не источником стресса.
Спикер: Мария Земцова, основатель Level Up, бизнес-коуч и эксперт по лидерству.
Она расскажет, почему «выжать максимум» — не всегда лучший подход, и поделится инструментами, которые помогают сохранить баланс даже в условиях высокой нагрузки.
Продакт-менеджерам, руководителям, HR-специалистам и всем, кто хочет работать продуктивно и сохранять энергию.
Формат: онлайн, бесплатно, в ZOOM.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
🚀 ProductConf Preview стартует через 15 минут!
Подключайтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мини-конференцию:
🔗 Прямая ссылка на Zoom
Ждём вас! Будет полезно, динамично и по делу.🔥
Подключайтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мини-конференцию:
🔗 Прямая ссылка на Zoom
Ждём вас! Будет полезно, динамично и по делу.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Zoom Video
Join our Cloud HD Video Meeting
Zoom is the leader in modern enterprise video communications, with an easy, reliable cloud platform for video and audio conferencing, chat, and webinars across mobile, desktop, and room systems. Zoom Rooms is the original software-based conference room solution…
❤1
Forwarded from ProductConf
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Как перестроить мышление и стать Владельцем продукта? 🔍
Переключиться на продуктовый подход — значит не просто управлять задачами, а видеть общую картину: ценность для пользователей, цели бизнеса и способы их достижения. В статье Алексей Воронин разобрал, как изменить мышление и освоить ключевые принципы работы Владельца продукта.
📌 Как научиться думать стратегически и видеть влияние своих решений.
📌 Как перестать быть «исполнителем запросов» и научиться расставлять приоритеты.
📌 Какие инструменты и привычки помогут быстрее адаптироваться к роли.
⏱ Чтение займет 7 минут.
Читайте статью полностью по ссылке.
Переключиться на продуктовый подход — значит не просто управлять задачами, а видеть общую картину: ценность для пользователей, цели бизнеса и способы их достижения. В статье Алексей Воронин разобрал, как изменить мышление и освоить ключевые принципы работы Владельца продукта.
⏱ Чтение займет 7 минут.
Читайте статью полностью по ссылке.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
ChatGPT стоит ли делать MVP? Сначала посчитай рынок!
Мы все любим быстрые эксперименты, MVP и подход fail fast. Но прежде чем делать минимально жизнеспособный продукт, важно понять, есть ли вообще смысл выходить на этот рынок.
🚀 В этом поможет TAM-SAM-SOM — подход, который быстро дает понять, насколько велик рынок для вашего продукта.
💡 Чтобы сэкономить ваше время, держите готовый промпт для ChatGPT, который я периодически исполььзу. Просто скопируйте его, вставьте в ChatGPT и ответьте на вопросы.
Готовый промпт для ChatGPT:
Представь, что ты эксперт по анализу рынков, специализирующийся на оценке TAM, SAM и SOM. Твоя задача — помочь пользователю рассчитать рыночный потенциал его продукта, задавая четкие, структурированные вопросы и пошагово выполняя расчеты. Помни, что от результата твоего расчета зависит карьера пользователя. Расчеты потенциала рынка производи поэтапно.
Сначала спроси пользователя:
“Привет! Я помогу тебе оценить рыночный потенциал твоего продукта по методологии TAM, SAM, SOM. Я проведу анализ доступных данных, а если информации окажется недостаточно, я попрошу тебя уточнить некоторые детали. Это позволит получить максимально точный результат. Готов начать?”
Шаг 1: Расчет Total Addressable Market (TAM)
“Сначала я оценю TAM — общий объем рынка, который теоретически доступен для твоего продукта. Для этого мне нужно понять, о каком продукте идет речь.”
Задай пользователю следующие вопросы:
1. Как называется твой продукт и в какой индустрии он работает?
2. Есть ли у него четко определенная категория (например, «рынок спортивной обуви» или «рынок органической косметики»)?
3. В каких странах или регионах ты планируешь продавать его?
После получения ответов, выполни поиск рыночных данных в открытых источниках. Если данные найдены, используй их для расчета TAM. Если же данные найти не удается, предложи пользователю дать свою оценку TAM.
📌 Формат вывода:
✅ TAM: (рассчитанная сумма в $)
✅ Источники данных: (список ссылок)
✅ Метод расчета: (короткое пояснение)
Шаг 2: Определение Serviceable Available Market (SAM)
“Теперь давай сузим рынок и определим SAM — часть TAM, на которую ты можешь реально выйти, учитывая ограничения.”
Задай пользователю следующие вопросы:
1. В каких странах/регионах ты планируешь продавать продукт?
2. Кто твои целевые клиенты (B2B/B2C, возраст, доход, потребности)?
3. Есть ли у тебя географические, логистические или производственные ограничения?
📌 Формат вывода:
✅ SAM: (рассчитанная сумма в $)
✅ Метод расчета: (короткое пояснение)
Шаг 3: Расчет Serviceable Obtainable Market (SOM)
“Теперь посчитаем SOM — реальную долю SAM, которую ты можешь завоевать в ближайшие 1-3 года.”
Задай пользователю следующие вопросы:
1. Кто твои основные конкуренты и какова их доля рынка?
2. Сколько клиентов ты можешь обслуживать с текущими ресурсами?
3. Какой у тебя маркетинговый бюджет и стратегия продвижения?
4. Какой процент SAM ты считаешь реалистичным для завоевания?
📌 Формат вывода:
✅ SOM: (рассчитанная сумма в $)
✅ Метод расчета: (короткое пояснение)
Финальный расчет
“Готово! Вот твоя оценка рыночного потенциала:”
• TAM: (величина) – общий объем рынка.
• 📌 Источники данных: (ссылки)
• SAM: (величина) – потенциально доступная часть рынка.
• SOM: (величина) – реально достижимая доля рынка.
Используйте этот промпт, чтобы не тратить время и деньги на идеи без реального рыночного потенциала. Только не забудь про опцию WebSearch.
Мы все любим быстрые эксперименты, MVP и подход fail fast. Но прежде чем делать минимально жизнеспособный продукт, важно понять, есть ли вообще смысл выходить на этот рынок.
🚀 В этом поможет TAM-SAM-SOM — подход, который быстро дает понять, насколько велик рынок для вашего продукта.
💡 Чтобы сэкономить ваше время, держите готовый промпт для ChatGPT, который я периодически исполььзу. Просто скопируйте его, вставьте в ChatGPT и ответьте на вопросы.
Готовый промпт для ChatGPT:
Представь, что ты эксперт по анализу рынков, специализирующийся на оценке TAM, SAM и SOM. Твоя задача — помочь пользователю рассчитать рыночный потенциал его продукта, задавая четкие, структурированные вопросы и пошагово выполняя расчеты. Помни, что от результата твоего расчета зависит карьера пользователя. Расчеты потенциала рынка производи поэтапно.
Сначала спроси пользователя:
“Привет! Я помогу тебе оценить рыночный потенциал твоего продукта по методологии TAM, SAM, SOM. Я проведу анализ доступных данных, а если информации окажется недостаточно, я попрошу тебя уточнить некоторые детали. Это позволит получить максимально точный результат. Готов начать?”
Шаг 1: Расчет Total Addressable Market (TAM)
“Сначала я оценю TAM — общий объем рынка, который теоретически доступен для твоего продукта. Для этого мне нужно понять, о каком продукте идет речь.”
Задай пользователю следующие вопросы:
1. Как называется твой продукт и в какой индустрии он работает?
2. Есть ли у него четко определенная категория (например, «рынок спортивной обуви» или «рынок органической косметики»)?
3. В каких странах или регионах ты планируешь продавать его?
После получения ответов, выполни поиск рыночных данных в открытых источниках. Если данные найдены, используй их для расчета TAM. Если же данные найти не удается, предложи пользователю дать свою оценку TAM.
📌 Формат вывода:
✅ TAM: (рассчитанная сумма в $)
✅ Источники данных: (список ссылок)
✅ Метод расчета: (короткое пояснение)
Шаг 2: Определение Serviceable Available Market (SAM)
“Теперь давай сузим рынок и определим SAM — часть TAM, на которую ты можешь реально выйти, учитывая ограничения.”
Задай пользователю следующие вопросы:
1. В каких странах/регионах ты планируешь продавать продукт?
2. Кто твои целевые клиенты (B2B/B2C, возраст, доход, потребности)?
3. Есть ли у тебя географические, логистические или производственные ограничения?
📌 Формат вывода:
✅ SAM: (рассчитанная сумма в $)
✅ Метод расчета: (короткое пояснение)
Шаг 3: Расчет Serviceable Obtainable Market (SOM)
“Теперь посчитаем SOM — реальную долю SAM, которую ты можешь завоевать в ближайшие 1-3 года.”
Задай пользователю следующие вопросы:
1. Кто твои основные конкуренты и какова их доля рынка?
2. Сколько клиентов ты можешь обслуживать с текущими ресурсами?
3. Какой у тебя маркетинговый бюджет и стратегия продвижения?
4. Какой процент SAM ты считаешь реалистичным для завоевания?
📌 Формат вывода:
✅ SOM: (рассчитанная сумма в $)
✅ Метод расчета: (короткое пояснение)
Финальный расчет
“Готово! Вот твоя оценка рыночного потенциала:”
• TAM: (величина) – общий объем рынка.
• 📌 Источники данных: (ссылки)
• SAM: (величина) – потенциально доступная часть рынка.
• SOM: (величина) – реально достижимая доля рынка.
Используйте этот промпт, чтобы не тратить время и деньги на идеи без реального рыночного потенциала. Только не забудь про опцию WebSearch.
👍5🔥2❤1
КабИИнетные исследования - легко!
AI продолжает упрощать продактам жизнь. Через месяц станет доступен AI-агент от OpenAI, который умеет проводить глубокие исследования и готовить аналитические отчеты на заданную тему, используя большие объемы онлайн информации. Все подробности тут https://openai.com/index/introducing-deep-research/
AI продолжает упрощать продактам жизнь. Через месяц станет доступен AI-агент от OpenAI, который умеет проводить глубокие исследования и готовить аналитические отчеты на заданную тему, используя большие объемы онлайн информации. Все подробности тут https://openai.com/index/introducing-deep-research/
Openai
Introducing deep research
An agent that uses reasoning to synthesize large amounts of online information and complete multi-step research tasks for you. Available to Pro users today, Plus and Team next.
🔥5
Какие навыки необходимы Владельцу Продукта?
Собрал для вас список ключевых компетенций Владельца Продукта и самых полезных книг для прокачки каждой из компетенций🔗 в одной статье. Изучайте их и практикуйтесь в удобном для вас темпе.
Собрал для вас список ключевых компетенций Владельца Продукта и самых полезных книг для прокачки каждой из компетенций
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥3
Forwarded from ProductConf
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📢 Ты листаешь ленту — и твой продукт тоже пролетает мимо.
Ты старался, думал, что всё сделал правильно. Но его не заметили.
Пара секунд — и пользователь уже смотрит что-то другое.
Что делать?
📌 26 февраля в 17:00 МСК на бесплатной онлайн-конференции ProductConf Preview Наталья Белоусова разберёт, почему привычный маркетинг больше не работает и как продвигать продукты в мире клипового мышления.
— Почему люди смотрят видео 5 секунд и уходят?
— Какие триггеры заставляют задержаться и вовлекаться?
— Как делать короткие ролики, которые реально работают?
Ты можешь продолжать надеяться, что «ценность продукта сама себя продаст».
А можешь понять, как работает внимание пользователей и научиться использовать это для роста.
Живой разбор, примеры и возможность задать свои вопросы.
👉 Регистрируйся бесплатно
Ты старался, думал, что всё сделал правильно. Но его не заметили.
Пара секунд — и пользователь уже смотрит что-то другое.
Что делать?
📌 26 февраля в 17:00 МСК на бесплатной онлайн-конференции ProductConf Preview Наталья Белоусова разберёт, почему привычный маркетинг больше не работает и как продвигать продукты в мире клипового мышления.
— Почему люди смотрят видео 5 секунд и уходят?
— Какие триггеры заставляют задержаться и вовлекаться?
— Как делать короткие ролики, которые реально работают?
Ты можешь продолжать надеяться, что «ценность продукта сама себя продаст».
А можешь понять, как работает внимание пользователей и научиться использовать это для роста.
Живой разбор, примеры и возможность задать свои вопросы.
👉 Регистрируйся бесплатно
👍2
ProductConf
📢 Ты листаешь ленту — и твой продукт тоже пролетает мимо. Ты старался, думал, что всё сделал правильно. Но его не заметили. Пара секунд — и пользователь уже смотрит что-то другое. Что делать? 📌 26 февраля в 17:00 МСК на бесплатной онлайн-конференции ProductConf…
Через 5 минут стартуем конференцию, регистрируйтесь и присоединяйтесь!
Бесплатный вебинар 🔥
Есть внутренний IT-продукт, которым активно пользуется ваша компания. Он работает, приносит пользу, снижает издержки. И в какой-то момент возникает мысль: «А что, если это может быть полезно не только нам?»
Логично. Но затем выясняется, что рынок не понимает ценности, продукт слишком специфичен, продажи буксуют, а всё, что отлично работало внутри компании, требует серьёзной доработки.
Что с этим делать на вебинаре расскажет Максим Кутузов, управляющий директор «СберТех» и эксперт по коммерциализации IT-решений.
📅 Когда? 13 марта, 18:00 МСК, онлайн
🔗 Регистрация
Если у вас есть идея превратить внутренний продукт в рыночный, приходите.
Есть внутренний IT-продукт, которым активно пользуется ваша компания. Он работает, приносит пользу, снижает издержки. И в какой-то момент возникает мысль: «А что, если это может быть полезно не только нам?»
Логично. Но затем выясняется, что рынок не понимает ценности, продукт слишком специфичен, продажи буксуют, а всё, что отлично работало внутри компании, требует серьёзной доработки.
Что с этим делать на вебинаре расскажет Максим Кутузов, управляющий директор «СберТех» и эксперт по коммерциализации IT-решений.
📅 Когда? 13 марта, 18:00 МСК, онлайн
🔗 Регистрация
Если у вас есть идея превратить внутренний продукт в рыночный, приходите.
👍5❤1
🔥 Как AI ломает шаблоны: 7 сдвигов в ожиданиях пользователей, которые нельзя игнорировать
Вы замечали, что клиенты стали нетерпеливее? Что «удобный интерфейс» теперь означает «адаптируйся под меня»?
В статье The Expectation Reset Брайан Бальфур (эксперт по growth, экс-HubSpot) разбирает, как ИИ не просто улучшает продукты, а меняет саму природу ожиданий пользователей. Вот главные тренды:
1. «Я создаю» → «Сделай за меня»
Раньше: Canva, Photoshop, Google Docs — инструменты для творчества.
Теперь: Midjourney генерирует дизайн по запросу, Devin пишет код вместо разработчика, а EvenUp составляет юридические документы за часы вместо месяцев.
Что делать: Ищите, какие рутинные задачи ваших пользователей можно автоматизировать — и превращайте их в «AI-сотрудников».
2. «Я настраиваю» → «Продукт адаптируется ко мне»
Пример: TikTok сразу показывает релевантный контент без подписок, а CRM Day.ai настраивается под бизнес-процессы.
Вывод: Пользователи больше не хотят тратить время на кастомизацию — AI должен учиться на их поведении.
3. «Я плачу за лицензии» → «Плачу за результат»
Тренд: Synthesia (генерация видео) берет деньги за минуты контента, EvenUp — за сгенерированный иск, Intercom — за решенный тикет.
Совет: Пересматривайте модели монетизации — ценность теперь в outcome, а не в «доступе».
4. «Я жду» → «Мне нужно сейчас»
GitHub Copilot дает ответ в IDE за секунды, Fin от Intercom решает 70% запросов без человека.
Вывод: Скорость — новый must-have.
5. «Я учу интерфейс» → «Интерфейс учится у меня»
Google Gemini создает кастомные UI под запрос, Perplexity меняет интерфейс для shopping-запросов.
Совет: Динамические интерфейсы — следующий рубеж.
❗️Главный инсайт:
PMF (Product-Market Fit) больше не статичен — он «коллапсирует» из-за скачков ожиданий. То, что было «достаточно хорошо» вчера, сегодня устарело.
Что делать?
Аудит боли — какие рутинные задачи пользователей можно убить AI?
Гибкая монетизация — привязка к результату, а не к «месту».
Скорость как фича — даже B2B-клиенты теперь хотят instant-решений.
Полный разбор с кейсами — в оригинале статьи.
P.S. А какие из этих трендов уже бьют по вашему продукту? Делитесь в комментах! 👇
Вы замечали, что клиенты стали нетерпеливее? Что «удобный интерфейс» теперь означает «адаптируйся под меня»?
В статье The Expectation Reset Брайан Бальфур (эксперт по growth, экс-HubSpot) разбирает, как ИИ не просто улучшает продукты, а меняет саму природу ожиданий пользователей. Вот главные тренды:
1. «Я создаю» → «Сделай за меня»
Раньше: Canva, Photoshop, Google Docs — инструменты для творчества.
Теперь: Midjourney генерирует дизайн по запросу, Devin пишет код вместо разработчика, а EvenUp составляет юридические документы за часы вместо месяцев.
Что делать: Ищите, какие рутинные задачи ваших пользователей можно автоматизировать — и превращайте их в «AI-сотрудников».
2. «Я настраиваю» → «Продукт адаптируется ко мне»
Пример: TikTok сразу показывает релевантный контент без подписок, а CRM Day.ai настраивается под бизнес-процессы.
Вывод: Пользователи больше не хотят тратить время на кастомизацию — AI должен учиться на их поведении.
3. «Я плачу за лицензии» → «Плачу за результат»
Тренд: Synthesia (генерация видео) берет деньги за минуты контента, EvenUp — за сгенерированный иск, Intercom — за решенный тикет.
Совет: Пересматривайте модели монетизации — ценность теперь в outcome, а не в «доступе».
4. «Я жду» → «Мне нужно сейчас»
GitHub Copilot дает ответ в IDE за секунды, Fin от Intercom решает 70% запросов без человека.
Вывод: Скорость — новый must-have.
5. «Я учу интерфейс» → «Интерфейс учится у меня»
Google Gemini создает кастомные UI под запрос, Perplexity меняет интерфейс для shopping-запросов.
Совет: Динамические интерфейсы — следующий рубеж.
❗️Главный инсайт:
PMF (Product-Market Fit) больше не статичен — он «коллапсирует» из-за скачков ожиданий. То, что было «достаточно хорошо» вчера, сегодня устарело.
Что делать?
Аудит боли — какие рутинные задачи пользователей можно убить AI?
Гибкая монетизация — привязка к результату, а не к «месту».
Скорость как фича — даже B2B-клиенты теперь хотят instant-решений.
Полный разбор с кейсами — в оригинале статьи.
P.S. А какие из этих трендов уже бьют по вашему продукту? Делитесь в комментах! 👇
👍6🔥1
🚀 Как AI-агенты могут сделать работу продакта снова интересной
Недавно вышла статья Тала Равива — простой гайд для начинающих по внедрению AI-агентов в рутину продуктового менеджера. Вот ключевые идеи:
🔹 Проблема: PM тратят время на рутину (апдейты, митинги, синхронизации), вместо стратегии и общения с пользователями.
🔹 Решение: AI-агенты — это не просто чат-боты, а системы, которые действуют автономно: планируют, анализируют данные, принимают решения и даже обновляют таск трекеры.
Как начать?
Выберите задачу — что раздражает больше всего? (Примеры: подготовка к созвонам, мониторинг обратной связи пользователей).
Стартуйте с малого — автоматизируйте один шаг, а не весь процесс.
Минимизируйте риски — пусть агент сначала советует, а не действует (например, шлёт черновик сообщения, а не отправляет его).
Инструменты: Zapier Agents, Lindy AI, Gumloop (и другие). В статье — пошаговая инструкция по настройке агента для подготовки к встречам.
Главный лайфхак: Используйте AI для рутины, но не делегируйте погружение в данные — иначе потеряете продуктовое чутьё.
👉 Читать статью.
Недавно вышла статья Тала Равива — простой гайд для начинающих по внедрению AI-агентов в рутину продуктового менеджера. Вот ключевые идеи:
🔹 Проблема: PM тратят время на рутину (апдейты, митинги, синхронизации), вместо стратегии и общения с пользователями.
🔹 Решение: AI-агенты — это не просто чат-боты, а системы, которые действуют автономно: планируют, анализируют данные, принимают решения и даже обновляют таск трекеры.
Как начать?
Выберите задачу — что раздражает больше всего? (Примеры: подготовка к созвонам, мониторинг обратной связи пользователей).
Стартуйте с малого — автоматизируйте один шаг, а не весь процесс.
Минимизируйте риски — пусть агент сначала советует, а не действует (например, шлёт черновик сообщения, а не отправляет его).
Инструменты: Zapier Agents, Lindy AI, Gumloop (и другие). В статье — пошаговая инструкция по настройке агента для подготовки к встречам.
Главный лайфхак: Используйте AI для рутины, но не делегируйте погружение в данные — иначе потеряете продуктовое чутьё.
👉 Читать статью.
👍3🔥2❤1
А теперь немного про карьеру.
Если вы чувствуете, что в 2025 ваш рост вдруг замедлился, а рынок стал «каким-то не тем» — нет, это не у вас что-то не так. Это мир изменился.
Разбор небольшой статьи Уилла Ларсона «Career Advice in 2025» для тех, кто работает в IT и пытается понять: куда теперь расти, если «всё хорошее уже было».
🔍 Что изменилось?
1. Компетенции сместились
В 2015–2020 вы были звездой: выстраивали команды, создавали культуру, масштабировали процессы. Но в 2025 всё это вторично.
Сейчас в цене:
• умение быстро копать вглубь и разбираться в деталях,
• навык пилить руками, а не слайды,
• способность работать в связке с LLM (и делать это эффективно).
Если вы больше «стратег про людей», чем «инженер с руками» — вам сложнее найти своё место.
2. Инвесторы переключились на ИИ
Раньше рост был у всех. Сейчас — только у тех, кто делает что-то около AI.
Все остальные страдают от:
• резких сокращений бюджетов,
• «замороженных» вакансий,
• падения мотивации и оценки бизнеса.
Даже если вы делаете полезный продукт, но не можете доказать его вклад в метрики через AI — деньги уходят мимо.
3. Опыт больше не продаётся
Вы вложили годы в оттачивание процессов, менеджерских навыков и построение сложных систем.
А теперь миром правят те, кто может:
• быстро экспериментировать,
• «запрыгнуть» в LLM API и показать демо завтра.
Люди с опытом 10+ лет чувствуют, будто оказались в новой игре, где стартовый бонус больше не работает.
4. Повысили темп, но не дали опору
Работы больше, ресурсов — меньше. От команд ждут скорости, креатива и адаптации, но:
• сокращают роли поддержки (рекрутеров, EM, дизайнеров),
• от старших специалистов требуют 120% вовлечённости,
• никто не объясняет, ради чего всё это.
В итоге: профессиональное выгорание — уже не симптом, а условие существования.
💡 Что с этим делать?
Не вините себя. Это не про вашу профнепригодность, а про системный сдвиг.
Если возможности для прорыва нет — ищите способы делать значимую и осмысленную работу в рамках текущей реальности.
Иногда «выжить» — уже отличный результат в эпоху турбулентности.
🧷 Ссылка на статью — в комментах. Прочитать стоит, особенно если вы — не джун, но чувствуете себя потерянно.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤1
Брейншторм в 2025 году — это не собрание с 10 участниками в Miro и стикерах. Это эффективная сессия с ИИ, где вы — фасилитатор, а ChatGPT — генератор идей, критик и проектировщик.
В статье Джессики Лареджины «How I Use AI to Brainstorm Product Features» — классная методика, как использовать LLM как часть продуктового процесса.
🎯 Зачем продакту ChatGPT?
ChatGPT — это не просто болталка, а инструмент, способный:
• генерировать гипотезы на основе бизнес-контекста,
• помогать формализовать пользовательские боли,
• расширять мышление вне операционной рутины,
• и, главное — сокращать цикл “идея — прототип — обратная связь”.
Как использовать его профессионально:
1️⃣Дайте ИИ контекст, как коллеге на 1-on-1
Не «придумай мне идею», а:
«Я продакт в B2C фитнес-приложении. Мы теряем retention через 3 недели. ЦА — миллениалы 25–35, цели — тренировки дома без оборудования. Какие функции могут повысить вовлечённость?»
Чем лучше ввод, тем качественнее результат.
2️⃣Не останавливайтесь на первой идее
Попросите ChatGPT:
• сравнить предложенные фичи по влиянию и сложности,
• найти «безумные» или неожиданные решения,
• адаптировать идеи под ограниченные ресурсы.
Это почти как работать с дизайнером или аналитиком.
3️⃣Переводите идеи в план
После выбора идей — формализуйте вместе с ИИ:
• какие данные подтвердят ценность фичи?
• какие риски при реализации?
• какие шаги нужно сделать — от интервью до MVP?
📌 Хак: ИИ — не судья, а партнёр
Идеальный результат — это не «GPT придумал мне фичу», а «я структурировал своё мышление с его помощью и нашёл фичу, которая попадает в цель».
Полный текст — здесь.
Проверьте: может, ваш следующий roadmap начнётся не с митинга, а с промпта.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7
Чёткая продуктовая стратегия — это мост между текущим состоянием компании и амбициозными целями, который повышает прибыль и снижает стресс команд.
1. 42% менеджеров тонут в приоритетах
Без стратегии команды мечутся между задачами. Всего 22% сотрудников понимают вектор развития компании.
2. Стратегия ≠ roadmap
Это 3-5 стратегических «ставки» на 3-5 лет, а не детальный план реализации. Примеры: Amazon с фокусом на клиентоцентричность, Netflix с переходом на стриминг в 2007.
3. 3 кита успеха:
• Анализ рынка и конкурентов (SWOT, PESTEL)
• Чёткие стратегические цели (куда идем)
• План реализации с приоритизацией
4. 90% компаний проваливают execution
Главные ошибки: слабая связь с бизнес-целями, плохая коммуникация стратегии командам.
Полный гайд с кейсами Amazon, Apple и Southwest Airlines — в оригинале статьи.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
The CPO Club
Product Strategy: What It Is, and How to Nail It
This complete guide to product strategy walks you through the definition, benefits, pitfalls, and key considerations for getting it right.
👍3
«AI постепенно ускоряет процессы и начинает менять принципы работы продуктовых-команд, создавая новую реальность с другими ролями, инструментами и метриками успеха» - так пишет зарубежная пресса 😀
Что уже меняется:
1. От документов к прототипам
Больше не нужны бесконечные PRD-документы — AI позволяет за часы создавать рабочие прототипы, превращая абстрактные идеи в конкретные решения.
2. Новая монетизация
Плата переходит от подписок к результатам: за сгенерированные решения, автоматизированные задачи или достигнутые KPI.
3.Границы между ролями начинают стираться
PM начинают писать код, инженеры — заниматься продуктом, а маркетологи — верстать лендинги. Границы между специализациями исчезают.
4. Каналы роста рушатся
SEO и email-маркетинг теряют эффективность — на смену приходит продвижение через AI-ассистентов, которые становятся главными "покупателями".
5. Стек инструментов
Фрагментированные инструменты (аналитика, фидбек) объединяются в единые AI-нативные платформы, чтобы избежать накопления ошибок.
🚀 Что делать?
Пересматривайте свои подходы уже сейчас: тестируйте AI-прототипирование, экспериментируйте с новой монетизацией и готовьте команду к ролевой трансформации.
Полный разбор с примерами — в оригинальной статье.
P.S. Какие из этих изменений уже затронули ваш продукт? Делитесь в комментариях! 👇
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤1
В продукте важно балансировать между скоростью и уверенностью — тратить время на исследование только тогда, когда цена ошибки высока.
1. «Страховка» дискавери
Исследование — это плата за снижение риска провала. Но если цена ошибки низкая (например, темная тема в приложении), выгоднее просто запустить и проверить на реальных пользователях.
2. Когда исследование окупается
Если провал стоит $500K, а исследование — $20K, вложение в изучение оправдано. Особенно когда изменения касаются критических функций (платежи, безопасность).
3. Скрытая выгода дискавери
Иногда исследование не только снижает риски, но и открывает неочевидные решения. А еще — помогает команде выстроить общее понимание проблемы.
Итог:
Если фича дешевая в разработке, легко откатывается и затрагивает мало пользователей — запускайте без долгих исследований. Используйте feature flags и A/B-тесты.
Полный разбор с примерами и формулами — в оригинале статьи.
P.S. А как вы решаете: исследовать или сразу запускать? Делитесь в комментах! 👇
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3
🔥 AI продуктовая стратегия, которая работает: как избежать 4 смертельных ошибок и построить продукт будущего
Команды в OpenAI и Shopify провели сотни экспериментов и выявили главное: 89% AI-продуктов проваливаются из-за неправильной стратегии. Вот как войти в оставшиеся 11%.
❗️ 4 фатальные ошибки, которые убивают AI-продукты:
1. "Присыпка AI-пудрой"
Добавление генеративного ИИ ради галочки (как те 150+ SaaS, которые встроили ChatGPT и не получили роста).
2. Технологический нарциссизм
Когда инженеры влюбляются в модель, но забывают спросить: "А какую боль это решает для клиента?"
3. Слепое копирование
Повторение Notion AI или GitHub Copilot без уникального ценностного предложения.
4. Фабрика демо-галлюцинаций
Красивые презентации, которые разваливаются при реальном использовании.
---
🚀 3 принципа выживания от экспертов OpenAI и Shopify:
1. Фокус на проблемах, а не технологиях
• Пример: Shopify убил AI-проект по прогнозированию спроса, когда выяснил, что 80% мерчантов не доверяют автоматике.
• Вопрос для вашей команды: "Какие 3 главные боли клиентов мы можем решить в 10 раз лучше с AI?"
2. Данные как новая нефть
• Netflix тратит $1.6 млн в год на сбор данных о паузах и перемотках — это их суперсила.
• Чек-лист:
- Какие уникальные данные есть только у нас?
- Как превратить пользовательские действия в петлю обратной связи?
- Где взять "темные данные" (неиспользуемые логи, чаты поддержки)?
3. Дизайн для симбиоза
• Cursor ($100M ARR) не заменяет разработчиков, а ускоряет их в 4 этапа:
1. AI предлагает код
2. Человек правит
3. Система запоминает правки
4. Следующие предложения становятся точнее
---
🔧 Пошаговый фреймворк от Miqdad Jaffer (OpenAI):
1. Диагностика
Используйте AI Product Decision Framework, чтобы определить:
- Где AI даст 10x улучшение
- Где он бесполезен
2. Эволюция vs революция
• ANI (узкий ИИ): улучшайте существующие фичи (как рекомендации Amazon)
• Generative AI: ищите точки создания контента/кода/дизайна
• AGI: тестируйте автономных агентов для сложных workflows
3. Стратегия данных
• Создавайте "data flywheel": чем больше используют продукт, тем умнее AI
• Пример: Runway ML использует правки дизайнеров для тренировки своих моделей
4. Тестирование границ
• Какие задачи можно полностью автоматизировать?
• Где нужен человеческий надзор?
• Как измерить реальный impact (не NPS, а метрики вроде "время на задачу")
PMF для AI-продуктов наступает, когда:
1. Решение в 10 раз лучше существующих
2. Данные создают растущий эффект масштаба
3. Пользователи чувствуют контроль, а не страх
Полный разбор с кейсами из OpenAI, Shopify и Cursor — в оригинале статьи.
P.S. Какой из этих принципов ваша команда уже нарушила? Делитесь в комментах — обсудим больные точки! 👇
Команды в OpenAI и Shopify провели сотни экспериментов и выявили главное: 89% AI-продуктов проваливаются из-за неправильной стратегии. Вот как войти в оставшиеся 11%.
❗️ 4 фатальные ошибки, которые убивают AI-продукты:
1. "Присыпка AI-пудрой"
Добавление генеративного ИИ ради галочки (как те 150+ SaaS, которые встроили ChatGPT и не получили роста).
2. Технологический нарциссизм
Когда инженеры влюбляются в модель, но забывают спросить: "А какую боль это решает для клиента?"
3. Слепое копирование
Повторение Notion AI или GitHub Copilot без уникального ценностного предложения.
4. Фабрика демо-галлюцинаций
Красивые презентации, которые разваливаются при реальном использовании.
---
🚀 3 принципа выживания от экспертов OpenAI и Shopify:
1. Фокус на проблемах, а не технологиях
• Пример: Shopify убил AI-проект по прогнозированию спроса, когда выяснил, что 80% мерчантов не доверяют автоматике.
• Вопрос для вашей команды: "Какие 3 главные боли клиентов мы можем решить в 10 раз лучше с AI?"
2. Данные как новая нефть
• Netflix тратит $1.6 млн в год на сбор данных о паузах и перемотках — это их суперсила.
• Чек-лист:
- Какие уникальные данные есть только у нас?
- Как превратить пользовательские действия в петлю обратной связи?
- Где взять "темные данные" (неиспользуемые логи, чаты поддержки)?
3. Дизайн для симбиоза
• Cursor ($100M ARR) не заменяет разработчиков, а ускоряет их в 4 этапа:
1. AI предлагает код
2. Человек правит
3. Система запоминает правки
4. Следующие предложения становятся точнее
---
🔧 Пошаговый фреймворк от Miqdad Jaffer (OpenAI):
1. Диагностика
Используйте AI Product Decision Framework, чтобы определить:
- Где AI даст 10x улучшение
- Где он бесполезен
2. Эволюция vs революция
• ANI (узкий ИИ): улучшайте существующие фичи (как рекомендации Amazon)
• Generative AI: ищите точки создания контента/кода/дизайна
• AGI: тестируйте автономных агентов для сложных workflows
3. Стратегия данных
• Создавайте "data flywheel": чем больше используют продукт, тем умнее AI
• Пример: Runway ML использует правки дизайнеров для тренировки своих моделей
4. Тестирование границ
• Какие задачи можно полностью автоматизировать?
• Где нужен человеческий надзор?
• Как измерить реальный impact (не NPS, а метрики вроде "время на задачу")
PMF для AI-продуктов наступает, когда:
1. Решение в 10 раз лучше существующих
2. Данные создают растущий эффект масштаба
3. Пользователи чувствуют контроль, а не страх
Полный разбор с кейсами из OpenAI, Shopify и Cursor — в оригинале статьи.
P.S. Какой из этих принципов ваша команда уже нарушила? Делитесь в комментах — обсудим больные точки! 👇
👍3🔥2❤1
Многие продакты сталкиваются с трудностями в обсуждениях с разработчиками: чувствуют себя неуверенно, пытаются разобраться в технических деталях или даже лезут в код. Но это не решает главной проблемы — PM не должен быть техническим экспертом. Его задача — задавать правильные вопросы и создавать ясность.
Главное оружие PM в технических обсуждениях — не знание кода, а умение задавать правильные вопросы. И для построения продуктивной дискуссии пригодиться:
1. FAIR-фреймворк:
• Feasibility — задавайте вопросы о технической осуществимости:
- Что возможно с текущим стеком технологий?
- Какие системные ограничения нужно учитывать?
- Какие зависимости существуют?
• Alternative Solutions — исследуйте альтернативные подходы:
- Какие другие способы решения проблемы возможны?
- Каковы плюсы и минусы каждого варианта?
• Impact — оценивайте влияние на продукт:
- Как это повлияет на производительность системы?
- Какие вызовы могут возникнуть в будущем?
- Как решение будет масштабироваться?
• Risk Management — управляйте рисками:
- Какие точки отказа возможны?
- Как минимизировать эти риски?
- Какие меры предосторожности стоит принять?
2. PM ≠ разработчик:
Инженеры не ждут от PM технических решений. Их задача — дать ясность, что и зачем строить, а не как. PM должен сосредоточиться на:
• Понимании боли пользователей.
• Приоритизации задач.
• Принятии взвешенных решений.
3. Техническая грамотность:
Не нужно быть экспертом, но важно:
• Понимать общую архитектуру продукта.
• Различать фронтенд и бэкенд.
• Знать базовые технические термины.
4. Вопросы вместо решений:
Правильные вопросы вовлекают инженеров в процесс и помогают находить оптимальные решения. Примеры:
• Какие технические ограничения мы должны учитывать?
• Как это решение повлияет на другие части системы?
• Какие риски мы можем упустить?
Попробуйте FAIR-фреймворк в следующих обсуждениях с разработчиками. Увидите, как изменится качество диалога и результат.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍3❤1🤓1