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.

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/

Новый ProductConf Preview, налетай, регистрируйся!

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.

🔥 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! 👇

🚀 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.