🔼 Продуктовая стратегия: как превратить хаос в фокус

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.

🧠 AI перестраивает продуктовые-команды: как изменится продуктовая разработка в ближайшие годы

«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! 👇

🛫 Дилемма дискавери: проверять или не проверять, вот в чем вопрос

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! 👇

🔓 Как продакту вести технические дискуссии

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.

👉Как выстроить стратегию продукта: 6 принципов и фреймворков от экс-VP Netflix

Гибсон Биддл, бывший вице-президент по продукту Netflix и Chegg, делится своими проверенными фреймворками для создания эффективной стратегии продукта. Эти инструменты подойдут как стартапам, так и крупным компаниям.

1. 🎯 Позиционирование и брендинг
Определите, что ваш продукт делает, как он помогает клиентам и какой у него характер. Например, Netflix: "Быстрый, простой и дружелюбный сервис для просмотра фильмов и сериалов."

2. 🚀 GLEE: Видение продукта
Разделите долгосрочную цель на этапы: "Стань большим", "Возглавь", "Расширься". Netflix: от DVD к стримингу, затем к международной экспансии и играм.

3. 💎 GEM: Приоритеты
Ранжируйте цели: рост, вовлечённость или монетизация. Для Netflix сегодня приоритет — рост, затем монетизация и вовлечённость.

4. 🧠 DHM: Удовольствие, уникальность, прибыль
Создавайте продукт, который радует клиентов, сложен для копирования и увеличивает прибыль. Netflix: персонализация, уникальный контент и масштабируемая бизнес-модель.

5. 📊 SMT: Стратегия, метрики, тактика
Определите стратегию, метрики для ее измерения и тактику (проекты). Например, Netflix измерял вовлечённость через количество оценок фильмов новыми пользователями.

6. 🗺️ Дорожная карта
Планируйте проекты на ближайшие кварталы, чтобы реализовать стратегию.

🌡 Как продакты могут использовать AI для 10-кратного роста эффективности

Искусственный интеллект — не просто тренд, а новый стандарт для работы продукт-менеджера. Но как использовать его правильно?

👉 3 ключевых правила работы с AI:

1. Навык промптов — это всё
Правильная структура запроса определяет качество ответа. Например, ChatGPT требует четкого контекста и примеров. Оптимальный промпт включает:
- Роль (кто вы и что делаете).
- Контекст (задача и её важность).
- Примеры (чтобы AI понял, что вы хотите).

2. 20-60-20
Вы делаете первые 20% работы (ввод данных), AI генерирует 60%, а последние 20% — ваша задача: доработка и добавление уникального контекста.
Пример:
- Первые 20%: Описание задачи и ключевые данные.
- 60%: AI создает черновик.
- Последние 20%: Вы редактируете, добавляете тон и детали.

3. Итерации до идеала
AI редко выдает идеальный результат с первого раза. Несколько раундов уточнений — ключ к успеху.
Пример процесса:
- Драфт 1: Базовый промпт.
- Драфт 2: Добавление примеров.
- Драфт 3: Учет ограничений стейкхолдеров.
- Драфт 4-5: Финальная настройка тона и деталей.

👉 Топ-5 сценариев использования AI для PM:

1. Автоматизация рутинных задач
Пример: Составление документации, написание писем, создание отчетов.
Инструменты: ChatGPT, Notion AI.

2. Генерация идей для новых фич
Пример: AI помогает придумать решения на основе анализа пользовательских данных.
Инструменты: Miro’s Smart Canvas, Midjourney.

3. Анализ пользовательских данных и обратной связи
Пример: AI анализирует отзывы и выявляет ключевые боли пользователей.
Инструменты: Intercom, Fin.

4. Ускорение процессов тестирования гипотез
Пример: AI помогает быстро создавать прототипы и тестировать гипотезы.
Инструменты: Figma AI, GitHub Copilot.

5. Создание презентаций и отчетов
Пример: AI генерирует слайды и структурирует данные для презентаций.
Инструменты: Canva AI, Google Slides AI.

AI может стать вашим мощным инструментом. Учитесь использовать его с умом, чтобы оставаться незаменимым.

P.S. А какие AI-инструменты уже используете вы? Делитесь в комментариях! 👇

⬆️ Рынок продактов в 2025: оптимизм на подъеме

Несмотря на слухи о рецессии и AI, рынок труда для продуктовых менеджеров и инженеров за бугром растет. Вот главные тренды:

👉 1. Открытые вакансии продактов и инженеров на подъеме
Сейчас доступно более 6000 вакансий для PM — это на 53,6% больше, чем в 2023. Инженерные роли также показывают рост.

👉 2. AI-роли быстро врываются в зал
688 открытых вакансий для AI PM и тысячи других AI-ролей. AI-компании и проекты на базе AI активно набирают специалистов.

👉 3. Увольнения замедляются (но за бугором 😕)
2025 год может стать самым спокойным за последние четыре года в плане сокращений.

👉 4. Инвестиции в технологии растут
Капитальные вложения в технологии увеличились на 29% по сравнению с прошлым годом.

👉 5. Удаленная работа пошла на убыль
Доля удаленных вакансий снижается, вероятно, достигнув нового базового уровня.

Что делать?
Если вы в поиске работы или планируете карьерный рост, сейчас самое время действовать. Изучите AI-направления, следите за трендами.

Полный анализ с графиками и деталями — в оригинале статьи.

P.S. Какие из этих трендов уже влияют на вашу карьеру? Делитесь в комментах! 👇

🏆 Как остаться востребованным продактом в эпоху ИИ: 5 шагов для будущего вашей карьеры

Продолжаем тему предыдущего поста. ИИ меняет рынок труда, но вместо паники — используйте его как инструмент для ускорения карьеры. Вот как это сделать.

1. Два типа ролей:
- В будущем останутся две ключевые роли: универсалы, способные доводить идеи до прототипа самостоятельно, и топовые специалисты в своей области.
- Пример: Amjad (CEO Replit) предсказывает, что команды будут состоять из таких двух типов.

2. Расширяйте свои навыки:
- Используйте ИИ, чтобы углубить экспертизу в одной области и развить смежные навыки.
- Например, с помощью инструментов вроде Deep Research для быстрого анализа данных или Figma Make для создания прототипов без глубоких знаний дизайна.

3. Станьте менеджером ИИ-агентов:
- Учитесь давать четкие инструкции, устанавливать ожидания и оценивать результаты.
- Пример: вместо написания PRD с нуля, используйте ИИ-аналитика, из своей виртуальной ИИ-команды, для подготовки и улучшения PRD.

4. Развивайте инициативность:
- В эпоху ИИ ценятся те, кто действует без ожидания указаний и решает проблемы самостоятельно.

5. Автоматизируйте рутину:
- Освободите время от скучных задач, чтобы сосредоточиться на творческой и стратегической работе, за счет реализации своих ИИ-агентов.


❗️ Что делать прямо сейчас:
- Выберите свою нишу: Решите, станете ли вы универсалом или топ-специалистом.
- Используйте ИИ для расширения навыков: Освойте инструменты, которые помогут вам стать более универсальным.
- Учитесь управлять ИИ-агентами: Практикуйтесь в написании четких инструкций и оценке результатов.
- Проявляйте инициативу: Найдите проблему и решите её, не дожидаясь указаний.
- Автоматизируйте три самые скучные задачи на этой неделе: Освободите время для более важных дел.

Подробности в комментариях

❓ Как избежать ловушки "фабрики фич" с помощью AI: стратегии для продакт-менеджеров

Больше фич ≠ больше ценности. Многие команды, стремясь к быстрому выпуску новых возможностей, попадают в ловушку "фабрики фич", где успех измеряется количеством, а не качеством. Но как переключиться на создание действительно полезных продуктов?

Что такое "фабрика фич"?
Это ситуация, когда команды выпускают функции без понимания их реального влияния на пользователей. По данным исследования 2023 года, 80% функционала в корпоративном ПО редко или никогда не используются. Это огромная трата ресурсов.

Как AI помогает избежать этой ловушки:

1. AI-приоритизация: фокус на том, что важно
Традиционные методы приоритизации часто основаны на интуиции или запросах заинтересованных сторон. AI анализирует данные пользователей, выявляя, какие функции действительно влияют на вовлеченность и удержание.
👉 Пример: Spotify использует AI для сегментации пользователей и создания персонализированных плейлистов, которые увеличивают вовлеченность.

2. Прогнозирование успеха до запуска
AI помогает предсказать, как пользователи будут взаимодействовать с новой функцией. Это снижает риски и позволяет избежать инвестиций в непопулярные функции.
👉 Пример: Netflix использует AI для тестирования изменений интерфейса до их запуска, чтобы минимизировать негативное влияние на пользователей.

3. Автоматизация анализа после запуска
AI отслеживает, как пользователи взаимодействуют с новой функцией, и предлагает улучшения или даже удаление, если функция не работает.
👉 Пример: Shopify использует AI для мониторинга взаимодействия с новым функционалом и автоматически рекомендует улучшения.

4. Фокус на бизнес-результатах
AI помогает связать функции с конкретными бизнес-целями, такими как увеличение дохода или снижение оттока пользователей.
👉 Пример: Salesforce Einstein использует AI для выявления CRM-автоматизаций, которые повышают эффективность продаж.

5. Реальные примеры использования AI
Компании, такие как Airbnb и Tesla, используют AI для улучшения своих продуктов, фокусируясь на реальных потребностях пользователей.
👉 Пример: Tesla обновляет программное обеспечение автомобилей на основе данных о вождении, чтобы улучшить функции, такие как Autopilot.

Как начать:
1. Проведите аудит вашего продукта, чтобы выявить функционал, который не приносит ценности.
2. Используйте AI для анализа данных и фокуса на том, что действительно важно для ваших пользователей.

Цель — не выпускать больше фич, а создавать те, которые действительно решают проблемы пользователей. AI помогает сделать этот процесс более эффективным и осознанным.

P.S. Какие из этих стратегий вы уже применяете в своем продукте? Делитесь опытом в комментариях! 👇

📊 Проблема глубоких исследований: почему AI пока не сильно справляется

И так по результатам опроса получается, что примерно 30% используют глубокие исследования в своей работе продакта, 30% не используют, а примерно 40 не слышали об этом инструменте. Давайте тогда немного разберемся в этом, ну и поговорим о проблемах этого инструмента.

Deep Research - это технология, которая позволяет делать исследования и подготавливать аналитические отчеты силами ИИ. Вы даете задание ИИ, он уходит на некоторое время в себя, исследует интернет, различные источники, даже пишет специальные скрипты для этого, и в итоге возвращается с подробным отчетом. Как если бы вы наняли специальное исследовательское агентство.

Deep Research претендует на революцию в аналитике, но есть нюансы. Deep Research — это мощный инструмент, который, казалось бы, создан для таких задач, как анализ данных и создание отчётов. Но когда дело доходит до точности и детализации, система даёт сбой.

❗️Главная проблема:
AI отлично справляется с задачами, где компьютеры традиционно слабы (например, интерпретация сложных запросов), но сбоит там, где нужна точность и детализация.

👉 Что же не так:
1. Ошибки в данных.
Deep Research выдаёт неверные цифры, даже на примере рынка смартфонов, где исходные данные доступны. Например, в отчёте утверждается, что в Японии 69% рынка принадлежит iOS, хотя реальные данные показывают обратное — 63% Android.

2. Источники под вопросом.
Система использует ненадёжные источники, такие как Statcounter (который измеряет трафик, а не реальное использование устройств) и Statista (агрегатор данных, который часто требует оплаты за доступ). Это приводит к некорректным выводам.

3. Детерминизм vs вероятность.
AI пытается дать точный ответ на вероятностный вопрос. Например, запрос о «доле рынка» может интерпретироваться по-разному: это могут быть продажи, установленная база или доля использования. Система не всегда понимает, что именно нужно пользователю.

4. Ограничения моделей.
Даже если точность улучшится на несколько процентов, это не решит проблему доверия к данным. Если в отчёте есть ошибки, пользователь не сможет полагаться на него, независимо от их количества.


💡 Вывод:
Deep Research — это мощный инструмент, но пока (ключевое слово пока) он больше похож на «бесконечного стажёра», который требует постоянного контроля. Он может ускорить процесс анализа, но не заменить эксперта.

P.S. А как ваш опыт использования Deep Research? Делитесь мнением в комментах! 👇

🔝 Что на самом деле важно на собеседованиях для продакт менеджера: данные из 500+ интервью

Хотите знать, что действительно влияет на успех на собеседовании на позицию product manager? Михаил Щеглов, CPO Umico, проанализировал более 500 интервью и выявил ключевые навыки, которые приводят к офферу.

Интересно, что бизнес-навыки и стратегическое мышление — это то, что действительно ценится, а технические навыки — нет.

1. Топ-3 навыка для успеха:
• Бизнес-навыки — понимание бизнес-модели и метрик. Например, как вы оцениваете потенциальный доход от нового продукта или как строите модель роста.
• Структурированное мышление — умение четко выстраивать ответы. Используйте правило трёх: разбейте решение на три ключевых шага.
• Стратегическое мышление — видение за пределами фич, фокус на макро-целях. Покажите, как ваш продукт может изменить рынок.

2. Почему кандидаты проваливаются:
• Не уточняют цель задачи. Интервьюеры часто скрывают цель, чтобы проверить, как вы подходите к проблеме. Всегда задавайте уточняющие вопросы.
• Не понимают бизнес-модель. Например, вместо анализа стратегии кандидаты фокусируются на фичах. Покажите, как ваш продукт приносит деньги.
• Не используют структурированные подходы к решению. Редкий кандидат может решить кейс без предварительного плана. Набросайте схему или список шагов перед ответом.

3. Что не так важно:
• Креативность — это хорошо, но недостаточно.
• Управление проектами — акцент на этом может быть красным флагом. Сертификаты не заменят бизнес-мышления.
• Технические навыки — нужны только для технических ролей. Базовое понимание достаточно.

4. Как меняются ожидания с уровнем:
• Для APM важны исполнение и эмпатия. Покажите, как вы решали задачи и взаимодействовали с командой.
• Для Senior и выше — стратегия и бизнес-влияние. Расскажите, как ваш продукт повлиял на ключевые метрики компании.
• Директора оцениваются по более высоким стандартам. Здесь важно показать, как вы управляете продуктами на уровне компании, а не отдельных фич.

Не пытайтесь быть идеальным во всем. Сфокусируйтесь на демонстрации бизнес-навыков и стратегического мышления — это то, что действительно выделит вас среди других кандидатов.

❓ Почему CPO Uber развозит еду по выходным?

Современные продукты требуют глубокого понимания пользователей, и CPO Uber Сачин Кансал показывает, как это делать на практике. Его подход — это не просто теория, а реальные действия, которые меняют культуру компании. Вот что интересного можно почерпнуть из интервью CPO Uber:

1. Dogfooding как лидерская практика
Сачин лично совершил более 700 поездок в качестве водителя и курьера, фиксируя каждую проблему. Он делает скриншоты, пишет 40-страничные отчеты, назначает ответственных и следит за исправлением ошибок. Это не просто ритуал — это способ масштабировать эмпатию. В Uber даже проводятся корпоративные недели dogfooding, чтобы каждый сотрудник мог почувствовать себя на месте пользователя. И это очень круто! Гемба во всей ее красе.

2. «Ship, ship, ship»
Культура быстрых решений и итераций. Сачин верит, что скорость — это ключ к успеху. Он проводит ежедневные стендапы, быстрые обзоры продуктов и придерживается принципа «двух дверей»: если решение можно отменить, его нужно принимать быстро. Чем больше и быстрее вы отгрузите изменений пользователю, тем больше и быстрее вы научитесь.

3. Гибридная модель рынка
Uber объединяет человеческие ресурсы и автономные технологии, чтобы сгладить спрос и предложение. Компания отказалась от собственного подразделения автономных автомобилей и теперь сотрудничает с более чем 15 компаниями в этой сфере. Люди работают в пиковые часы, а роботы — в остальное время.

4. Uber активно внедряет AI в операционку, а не только в продукт
Команды Uber используют ChatGPT и Gemini для исследований, синтеза данных и ускорения рабочих процессов. AI помогает с черновиками, глубокими исследованиями, с резюмированием длинных документов, освобождая время для принятия решений.

5. Прибыль через эффективность
Пандемия заставила Uber отказаться от убыточных проектов, таких как автономные автомобили и Uber Elevate. Компания оптимизировала расходы на доставку, промо-акции и поддержку, что позволило ей выйти на прибыльность и инвестировать в новые направления.

6. Карьерный совет для PM
Сачин советует молодым продуктологам фокусироваться на скорости выпуска продуктов. Пять циклов за три года научат вас принимать тысячи микрорешений, которые формируют продуктное чутье быстрее, чем любой курс.

Вот такие вот интересные мысли и факты.

💰 Интересный кейс Monzo о важности использования продуктового подхода

Стремительный рост Monzo сильно повлиял на банковский рынок в UK. В 2025 году их выручка выросла на 48% до £1.2 млрд, а прибыль — до £60.5 млн. И это благодаря трем столпам продуктового подхода - customer-centric, business-model-centric, data-driven.

Так вот, как же продуктовый подход повлиял на бизнес:

1. Клиент в центре (customer-centric, business-model-centric):
Monzo всегда ставил фокус на клиента на первое место. Их приложение — это не просто мобильный банк, а инструмент для управления финансами. Такой фокус привел к росту клиентской базы до 12 млн пользователей.

2. Быстрые эксперименты (data-driven):
Банк активно тестирует гипотезы о ценности для клиентов, ценах и т.п. через A/B тесты. На основе анализа результатов принимает решения по оптимизации цен, снижению оттока и увеличению доходности продуктов.

3. Инновационные продукты (customer-centric):
Monzo за счет исследования клиентов и задач различных сегментов - запустил счета для подростков, пенсионные продукты и подписки, которые принесли £75.2 млн дохода.

4. Data-driven решения (data-driven):
Внутренние инструменты для анализа данных позволяют Monzo принимать быстрые и обоснованные решения. Это особенно заметно в их кредитных продуктах, где портфель вырос на 36% до £1.9 млрд.

😳 "Ну не шмогла" - Klarna отказывается от AI-first

В эпоху, когда компании массово внедряют искусственный интеллект для оптимизации процессов и сокращения затрат, Klarna делает неожиданный шаг. После двух лет экспериментов с AI-first стратегией компания признала: роботы не справляются с поддержкой клиентов.

❗️Что пошло не так:

1. AI не смог заменить людей
Klarna сократила штат с 5 000 до 3 800 сотрудников, передав две трети поддержки чат-ботам. Но качество обслуживания упало, а недовольство клиентов выросло.

2. Эмпатия важнее автоматизации
CEO Себастьян Семятковски заявил, что будущее компании — в инвестициях в качество человеческой поддержки. AI не может заменить понимание и сочувствие, которые демонстрируют живые операторы.

3. Гибкость как конкурентное преимущество
Klarna предлагает удалённую работу, чтобы привлечь студентов и жителей удалённых регионов. Это позволяет компании сохранять баланс между технологиями и человеческим подходом.

4. Тренд на пересмотр AI-стратегий
Исследование IBM показало, что только 25% AI-инициатив принесли ожидаемую прибыль. Многие компании сталкиваются с проблемами из-за фрагментированных технологий и недостатка данных.

Вот так вот, оказывается "не все так хорошо в датском королевстве".

P.S. Как вы считаете, где AI действительно незаменим, а где лучше оставить всё людям? Делитесь мнением в комментариях! 👇

🤔 Как измерить эффект от Product Operations?

Product Ops — это функция, которая возникает в больших продуктах. И ее задача сделать работу продуктовых-команд более эффективнее. Они занимаются всем, что лежит между стратегией и исполнением: улучшают процессы, анализируют данные, настраивают инструменты и обеспечивают связь между командами. Среди их проектов могут быть, например, создание единой базы знаний с результатами UX-исследований и интервью для всех команд или внедрение единой системы продуктовой аналитики.

Классно? Но всегда хочется понять насколько эффективна их работа. И с этим есть проблемы:

1. Эффект от задач Product Ops не всегда количественно измерим.
Например, улучшение процесса отчетности по OKR — как оценить его успех?

2. Проекты и результаты слишком разнообразны
От улучшения процессов до внедрения единой системы продуктовой аналитики.

3. Задержка в эффекте
Изменение в процессах и инструментах может давать эффект через год.

💡В компании FreeAgent разработали систему, по которой планируются работы и оценивается эффект для Product Ops. Вот как это работает:

1. Для каждого проекта определяют влияние
Влияние — это положительное изменение, действие или решение, которое происходит благодаря работе Product Ops.

2. 6 категорий влияния
Каждый проект Product Ops соотносится с ключевым направлением влияния:
- Roadmap decisions (Решения по продуктовой карте). Влияние на включение инициатив в продуктовый план.
- Strategy decisions (Стратегические решения)
Поддержка стратегических инициатив на основе данных и исследований.
- Improved ways of working (Улучшение способов работы)
Оптимизация процессов внутри команд.
- Increase in adoption (Рост использования решений)
Повышение вовлечённости или использования внутренних инструментов и библиотек.
- Experiments (Эксперименты)
Запуск и координация экспериментов для тестирования гипотез.
- Change in external comms (Изменения во внешней коммуникации) Влияние на маркетинг или внешние коммуникации.

3. Оценка проектов
Каждый проект по итогу получает одну из четырех оценок:
- Impact — проект принес измеримый результат.
- Potential Impact — результат ожидается в будущем.
- No Impact — проект не принес результата.
- Exploratory — проект был исследовательским, результат не ожидался.

А также производится сбор обратной связи от стейкхолдеров. Это помогает оценить качество работы и удовлетворенность.

Вот так сложна жизнь ProductOps) А все почему? Потому что нет прямого влияния на конечный результат.

🤖 Как руководитель бизнес-продуктов OpenAI использует ChatGPT, чтобы делать лучше и быстрее

Nate Gonzalez, руководитель бизнес-продуктов OpenAI, делится инсайтами о том, как ChatGPT помогает ему и его команде экономить время и выстраивать эффективные рабочие процессы.

❗️ Почему в OpenAI всего 30 PM на 2000+ сотрудников?
Команда продуктов OpenAI остается компактной, потому что они активно используют ИИ для расширения возможностей каждого сотрудника. Это позволяет им двигаться быстрее и эффективнее.

Как Nate использует ChatGPT:
1. Внутренние исследования — вместо того чтобы тратить время на бесконечные встречи, Nate использует ChatGPT для быстрого погружения в проекты. Он задает вопросы о технических деталях и получает ответы, которые помогают ему понять суть без лишних согласований.
2. Репетиция важных переговоров — перед встречами с кандидатами или ключевыми клиентами Nate использует ChatGPT для симуляции переговоров. Он загружает контекст из Connectors и записей встреч, чтобы ChatGPT мог играть роль собеседника, помогая ему отточить аргументы и подготовиться к сложным вопросам.
3. Критика и улучшение работы — Nate просит ChatGPT анализировать его черновики, указывать на слабые аргументы и предлагать улучшения. Это помогает ему не только быстрее писать, но и повышать качество своих материалов.

P.S. А как вы используете ChatGPT в своей работе? Делитесь в комментариях! 👇