Если вы нашли Product-Market Fit за 3–6 месяцев, скорее всего это не PMF🤪
Встречаю иногда фразу

«Мы запустили продукт полгода назад и уже нашли PMF»

И вот здесь важно честно сказать - скорее всего, это не Product-Market Fit⚪️

По данным B2B SaaS-рынка (Snyk, Notion, Linear, Loom, Slack, Figma и др.) реальный PMF появляется не раньше 2–5 лет⚡️
Это долгий путь итераций, пересборок и постоянного уточнения сегмента.
О чем тогда многие говорят❓
А о двух ранних этапов продуктовой валидации:

1️⃣ Customer Problem Fit (CPF)
Этап, на котором вы подтверждаете существование реальной боли в сегменте.

Чаще признаки такие:
🟢 клиенты эмоционально описывают проблему («каждый раз костылим»);
🟢 уже тратят деньги/ресурсы на обходные решения (Excel, скрипты, ручные процессы);
🟢 проблема поднимается до руководства;
🟢 есть готовность платить за пилот.

2️⃣ Problem-Solution Fit (PSF)
Здесь вы проверяете: закрывает ли ваше решение найденную боль?

Признаки PSF:
🟢 прототип «садится» на задачу;
🟢 пользователи понимают механику решения;
🟢 на тестах говорят «да, это решает нашу проблему»;
🟢 первые метрики вовлечённости становятся стабильнее.

3️⃣Дошли до Product-Market Fit
PMF это момент, когда рынок начинает тянуть продукт сам, без вашего «выталкивания».

Признаки PMF:
🟢 органика растёт быстрее маркетинга;
🟢 пользователи возвращаются без напоминаний;
🟢 сильно ускоряется сарафан;
🟢 платящий сегмент расширяется без изменения прогноза;
🟢 юнит-экономика начинает сходиться «натурально».

🔥 Почему важно идти от этапа к этапу, а не перепрыгивать в PMF. Это три разных этапа, каждый со своей логикой и целями.

Потому что ошибка в терминологии ведёт к ошибкам в стратегии:
🟣 преждевременное масштабирование;
🟣 раздувание команды;
🟣 маркетинг до того, как продукт готов расти;
🟣 иллюзия стабильности на ранних метриках.

📎 Если вам кажется, что вы нашли PMF слишком рано, вам не кажется. Если вам навязывают искать PMF за 6 месяцев, вы в беде😊

Как НЕ надо делать ценообразование в продукте⚪️

Есть распространенная проблема: Продукт придумали - посмотрели конкурентов - взяли их цену.
Кажется, что все круто и клиенты уже все ваши🤪

На практике, вопрос "За что платит клиент" остается открытым.

Давайте просто разберем, как собрать ценообразование👇
Цена складывается из 3-х вещей:

1️⃣ За что платит клиент
2️⃣ Как будет использовать продукт
3️⃣ Что будет если клиент работает без вашего продукта.

Измерить показатель можно в человека-часах. То есть сколько ваш продукт экономит человеку часов работы, далее если накинуть операционные расходы + часть уникальности ваших решений = ваше ценообразование на старте.

Запомните, выходить на рынок и делать демпинг - плохая история. Доказать ценность сложно клиентам, подстройка под конкурентов (а из чего их ценообразование складывается6 вы не знаете) и получаете большие риски.
А если на рынок еще демпер придет, у вас уже и так планка ниже некуда и так можно уйти с рынка💬

Будьте проще, отвечайте на 3 вопроса перед созданием ценообразования🔺

И в догону вам папка с подходящими под такой формат каналы6 где эксперты делятся схожими мыслями.

AI & Продакт - кто будет жить, а кто уйдет в тень❓

На прошлой неделе меня позвали в подкаст «Докрутим до ясности»🔥
Его ведут Андрей Торбичев (100+ запущенных продуктов, 150 инвестсделок и автор канала Индекс Дятла) и Артём Холодов (3000+ переговоров и автор канала Продажи здорового человека)

Мы поговорили о моём пути:
от холодных продаж к продакту, CPO, собственному бизнесу и тому формату работы, которым я занимаюсь сейчас.

Отдельно обсудили, как сегодня вообще жить продукту на рынке в момент, когда AI начинает перехватывать целые направления и менять привычные роли💬

И главный вопрос 🔆 будет ли дальше существовать продуктовый мир и в какой парадигме он будет жить с учётом развития AI.

Ссылки ниже, выбирайте формат удобного прослушивания👇
🗯 Яндекс.Музыка
🤖 Apple Podcasts
🔗 YouTube

Слушайте, наслаждайтесь😊

Собрались тут компанией и решили поделиться своими каналами для предпринимателей под конец года✏️

Для всех, кому важно быть ап ту дейт и в маркетинге, и в продукте, и в управлении, забирайте классную подборку спецов с кайфовыми каналами:

Кирилл Песков — ex-креативный директор студии ITSALIVE, сменивший свою профессию на ИИ-автоматизатора в формате 100 дневного челленджа

Анастасия Фокина - канал «Нахернадо», про маркетинг для предпринимателей, кто устал лететь только на сарафане, сливать бюджеты и хочет управлять потоком клиентов

Костя Мельников - бизнес-комикс про управление несколькими проектами. Пишет с юмором, а еще рисует всратые, но точные картинки к постам

Семен Колосов - эксперт по стратегии и менеджменту. Читайте, если хотите управлять своей жизнью, карьерой и бизнесом так, чтобы достигать большего в условиях перемен.

Дима Нерезько - фаундер Teamlex AI, эксперт по интеграцией AI-агентов в бизнес. Читайте, если хотите лучше понимать, как AI уже сейчас меняет маркетинг, SEO и работу команд, и как автоматизировать процессы эффективно и быстро.

⬇️А ещё мы сделали подборку полезных материалов по хард и софт скиллам предпринимателя в 2026 году. Там про ИИ, команду, маркетинг и создание продукта
Забирайте тут 🌟 @bsnschnls_bot

Сегодня про такую историю - CVM⚪️
Про него говорят реже, чем про ценность, LTV и жизненный цикл, хотя по факту это одна из самых прикладных вещей для продукта⭐️

Когда говорят «продукт», обычно имеют в виду фичи, UX и закрытие боли. И даже ценность, но почему-то пропускают важный момент - большинство продуктов не живут без маркетинга.
И именно здесь CVM начинает работать как буст, а не как надстройка.

Представим B2B-SaaS с подпиской👇
🟡Клиенты, которые в первый месяц внедрили продукт в команду, живут дольше и платят больше.
Остальные используют для себя и уходят😕

Чья зона ответственности❓
〰️Продакта и маркетинга

Когда найдены фичи на которых делают акцент клиенты, есть несколько вариантов:
🟡инвестировать в путь к этому сценарию;
🟡убрать всё, что не влияет на него;
🟡выстроить маркетинг и продукт вокруг этого момента.

И CVM начинается там, где можно ответить на вопрос "Какое поведение клиента сегодня гарантирует деньги завтра."

Если ответ размытый или строится на ощущениях
выручка остаётся случайной, а рост неконтролируемым.

Вывод, когда делаешь продукт ожидать от него взрывного роста и эффективности сразу не имеет смысла. Чтобы продукт "взлетел" необходимо время и усилия на разные метрики, разными командами, а не все в одного🙃

Будем финалить год понемногу - почему продукт не “делается”🪅
Про это редко говорят напрямую, хотя именно здесь чаще всего и ломаются B2B-продукты.

Когда говорят «продукт», обычно имеют в виду фичи, UX, закрытие боли и ценность для клиента. Формально всё верно. Но в этих рассуждениях почти всегда пропускают один момент: продукт не появляется сразу. Есть циклы его поиска, а не фантазии здесь и сейчас🎆

Чаще всего относится такая ситуация к B2B, тк в B2C продукт на "хайпе" можно быстро запустить, но удержится ли он надолго...уже другая история😊

B2B-продукт начинается не с кода и не с интерфейса. Он начинается с цикла поиска: когда вы ищите клиентов, проводите кастдевы, пытаетесь нащупать реальную боль, делаете прототип, показываете его, получаете противоречивый фидбэк, переделываете и снова идёте в разговоры. Это не линейный путь и не разовая активность. Это цикл, без которого продукта просто не существует🍊

Допустим, этот этап вы прошли. Клиенты говорят, что им интересно, готовы попробовать, посмотреть, обсудить. На этом месте у многих возникает ощущение, что продукт уже есть. Но именно здесь он только начинает проверяться на реальность🍊

Дальше приходят продажи. Сначала руками фаундера. С отказами, длинными сделками, паузами, пересогласованиями и вопросами про цену. В этот момент внезапно выясняется, что интерес и готовность платить это разные вещи, а экономика не всегда сходится так, как казалось в презентации.

И даже если что-то начинает работать, это не финал. Потому что дальше нужно закладывать маркетинг, выстраивать продажи, понимать, откуда брать деньги на развитие, считать экономику, управлять рисками и снова возвращаться в Discovery. Это не этап «один раз сделали и пошли масштабироваться». Это постоянный процесс.🌲

И вот здесь возникает главный разрыв ожиданий. Многие ждут от продукта быстрого эффекта и роста. А потом искренне не понимают, почему «вроде всё сделали правильно», но продукт не работает.

Ответ обычно простой. Потому что продукт это не описание, не идея и не MVP. Это результат длинной цепочки действий, в которой участвуют разные команды и разные метрики. И если этой цепочки не было, значит, продукта пока тоже нет🌲

С Новым Годом друзья 😊
Просто скажу, чтобы ваши цели приближались к достижению ⛄️❄️

Discovery больше не этап, а нечто большее ⚪️

В каникулы много времени можно потратить на изучения книг, видео или аудио подкастов. Вчера слушал пару зарубежных подкастов и поймал себя на мысли👇
Мы всё ещё любим рисовать аккуратную схему: сначала discovery, потом delivery, потом масштабирование. На слайдах это выглядит логично. В реальности, рынок уже успел поменяться пока мы дошли до второго спринта👀

Discovery перестаёт быть фазой. Это больше не «период до старта», а постоянное состояние продукта. Если команда перестала проверять гипотезы, задавать неудобные вопросы и пересматривать логику ценности...тогда продукт начинает жить по инерции.

Самая опасная точка это когда кажется, что «мы всё поняли про пользователя». В этот момент продукт обычно и начинает умирать. Потому что поведение меняется быстрее, чем наши уверенности.

Сейчас скорость изменения приоритетов у пользователей сильно выросла и каждые 6 месяцев необходимо сверять все действия - такова новая реальность🌐

Выживают не самые быстрые в delivery, а те, кто дольше остаётся в сомнении.

12 января тяжелый день не только для людей, но и для ИИ🤣

Мои знакомые на каникулах Внедрили AI в отдел продаж. Да не все отдыхали до 12 января, кто-то уже работал с 4 числа😊Если коротко, то конверсия выросла на 17%.

Вот ребята и сам кейс -
Реально работающие AI-инструменты, которые работают с первого дня:

➖Автоматический анализ всех звонков и переписок сотрудников
➖Ежедневное резюме руководителю: проблемы, риски, упущенные сделки

Кейсы:
Маркетинговое агентство - снижение утечки проектов на 23%
Розничная сеть - рост конверсии продаж на 17%

Стоимость внедрения:
От 30 000 р

Без хайпа. Без пафоса. Только рабочие инструменты для бизнеса от 200 млн выручки в год.

Бесплатный аудит вашего бизнеса - покажем, где AI реально поможет, а где это выброс денег.

Записаться на бесплатный аудит: clck.ru/3REpUv

Продакты больше не нужны рынку или что пошло не так😊

Ну что, продолжаю свои исследования. Раз в год мониторю трудовой рынок на то, как реагируют на PM, PO, CPO - в общем выкладываю 3-4 резюме своих в сеть ⚪️

Что я пока вижу. До Нового года было реальное затишье, вроде есть просмотры но нет движений.
А вот после Нового года начинается заметный бум. Появляются классные вакансии, адекватные предложения, хорошие описания ролей. С некоторыми интересными компаниями общаюсь чтобы понять, что у них «под капотом». И во многих случаях условия действительно интересные🔥

На текущий момент я провёл примерно 50% исследования и могу сказать следующее. Отклики есть, компании как крупнейшие в РФ и не только, так и стартапы. Причём лучше реагируют на живое, нормально собранное резюме, а не на копипаст из нейронок🙃

Решают скиллы, если они реально прокачаны, вероятность того, что резюме рассмотрят и пригласят к диалогу, довольно высокая.
Плюс всё равно сильно влияет бренд. Если у тебя есть канал, если про тебя уже слышали, если есть какое-то публичное присутствие, то восприятие сразу другое.

Поэтому мой текущий вывод такой: разговоры про перегрев и неэффективность рынка чаще всего идут от менеджеров уровня джун или младший мидл.

А вот у тех, кто middle+, senior и выше, проблем с поиском работы я пока не наблюдаю. Ни по себе, ни по своему окружению⭐️

Продукты «здесь и сейчас» vs продукты «через 2–3 года»🔺

Давайте сегодня поговорим об управление будущим в реальности⚪️

Большинство продуктов, которые сегодня существуют в компаниях - это продукты которые уже давно на рынке, круто работают, приносят выручку. Метрики давно зашиты в KPI, есть понятный беклог и багафикс.

Команды, которые над ними работают, заточены на понятную задачу - сделать продукт максимально успешным сегодня. Улучшать фичи, конверсию, удержание, продажи, эффективность и другие метрики перед акционерами😊

Но есть одна проблема, о которой часто предпочитают не думать 🚩 В какой-то момент «сегодня» заканчивается?

Рынок меняется, модель упирается в потолок, продукт перестаёт расти так, как раньше. Это не плохо, это норма!
Но тут внезапно выясняется, что смотреть на несколько шагов вперёд никто системно не привык🙃

Именно поэтому в некоторых компаниях появляются отдельные инновационные или как у нас называют New Business-команды.
И это, на мой взгляд, одно из самых здравых направлений развития бизнеса.

Основная суть направления:
искать, создавать и выводить на рынок продукты, которые через 2–3 года начнут давать ощутимый вклад в выручку компании.

И кажется, что тут сложного дай текущей продуктовой команде такую задачу и вперед. А проблема тут будет сразу - люди, ресурсы, знания и текущие продукты.

В следующем посте попробую ответить на все эти блоки👇

Почему текущим продуктовым командам так сложно делать новые продукты❓

Не потому что они слабые и не потому что «не хотят». А потому что система устроена так, что почти невозможно быть одновременно хорошими в двух режимах.
Представьте у вас бэклог, роадмап, цели квартала, метрики, клиенты и еще много всего. А тут к вам приходят и говорят "Давайте сделаем новый продукт"😅

Можно попробовать добавить людей в команду, залогировать время на новый продукт - результат в 90% случаев станет провал или просто создание доп. фичи в основной продукт😊

Чтобы делать новые продукты нужны команды с предпринимательской жилкой!
Продакты, которые:
🟢 умеют находить потребность на рынке, а не придумывать идею в вакууме
🟢 умеют проверять спрос, а не влюбляться в гипотезу
🟢 видят паттерны, где продукт не взлетит, даже если «10 из 10 сказали, что круто»
🟢 умеют продавать (и это, честно, навык, которого у многих продактов нет)
🟢 умеют вести коммуникации с клиентами, с департаментами, иногда даже с внешними партнёрами/фондами
🟢 спокойно работают в неопределённости и не ждут «идеального ТЗ»

При этом это не селзы и не маркетологи, а именно продакты, просто другого типа: продакты-инвесторы, которые мыслят бизнесом и не боятся менять правила игры на ходу.

В хорошей NewBiz команде продакт закрывает сразу несколько ролей: клиентская аналитика, конкурентный анализ, базовая финансовая логика, упаковка ценности, прототипирование, первые продажи, первые тесты.

До стадии MVP/MMP это часто единственный реалистичный формат, иначе бюджет улетает раньше, чем появится доказательство, что вообще есть за что бороться🤪

Дальше наступает отдельный навык, который обычно недооценивают: создание команды.

Когда спрос подтверждён и гипотеза перестаёт быть гипотезой, начинается другая стратегия. Нужно собрать discovery-команду, настроить работу, дать первый толчок, включить лидерство и фасилитацию чтобы продукт, который был заложен в гипотезе, действительно стал продуктом, а не «презентацией с идеей».🔺

Как итог, если есть потребность в новых продуктах, не надо вешать на текущие ресурсы. Вариант 1️⃣ Ищите людей внутри компании и дайте им автономность. 2️⃣ Идите на рынок за такими ресурсами.

Support как «голос рынка» штука соблазнительная⚪️
Недавно наткнулся на комментарий в одном канале:

Потребность в фиче можно спокойно измерять по обратной связи в поддержку — чем больше запросов, тем выше «спрос», значит надо делать.

В этом есть небольшая логика, support реальный источник боли. Там нет фантазий, там люди платят и спотыкаются.

Но если измерять потенциал фичи или продукта только по support-запросам, это почти гарантированно путь к перекосу.😕

1️⃣В support пишут, когда что-то мешает. Когда всё работает хорошо никто не пишет «ребят, вы молодцы, всё идеально»😅. Негативные сигналы всегда будут громче, чем позитивные. И с этим сложно спорить: так устроено поведение пользователей.

2️⃣Support запросы часто точечные. Они отражают боль конкретных людей в конкретных сценариях, а не массовую потребность рынка. И если строить продуктовую стратегию «по саппорту», можно незаметно начать пилить фичи под активных жалобщиков, а не под сегмент.

Support это хороший вход в Discovery, но плохой единственный компас🧭

Я бы формулировал так:
Support помогает находить проблемы, но не доказывает, что решение нужно рынку.

А дальше уже нужны другие слои: кто страдает, как часто, сколько таких пользователей, какой сценарий, как это влияет на активацию/удержание/деньги, и что будет, если мы проблему решим.

Недавно увидел несколько постов и даже обсуждал с коллегами одну «крутую» на первый взгляд идею:

А давайте интервью проводить через AI. А ещё лучше, вообще заменить интервью AI: закинул туда портрет клиента, AI всё проанализировала, ответила на вопросы и вот вам готовое глубинное интервью.

Мне прям плохо стало, когда от продуктового подхода уходим в сторону ленивости 😊 Типа: зачем разговаривать с людьми, если можно сэкономить время и «собрать инсайты» автоматически?

Так давайте разберёмся, что такое глубинное интервью на самом деле🔺

Глубинное интервью это не «вопрос-ответ по списку». Это живой диалог, в котором ты постепенно понимаешь: как у человека устроены процессы, какие джобы он реально делает, сколько времени это занимает, как эти джобы вписываются в работу команды и компании, какие у него ограничения, какие привычки, что уже пробовали автоматизировать, что получилось, что не получилось и почему.💬
Еще глубже: где конкретно болит, что именно тормозит, что мешает принять решение и изменить ситуацию, какие риски человек видит, чего боится, что для него будет «слишком сложно», а что «окей, давайте попробуем».

🚩Вот это всё познаётся только в живом разговоре.

Невозможно просто накидать «портрет клиента», список вопросов и попросить AI сгенерировать ответы так, будто это реальный человек. Базово это будет не совсем верная информация.

Да, AI может собрать контекст: почитать форумы, отзывы, комментарии, какие-то публичные кейсы и из этого слепить усреднённый портрет пользователя.
Как я уже говорил, чаще всего отзывы оставляют те, кто чем-то недоволен. А это единицы. И ты потом начнёшь строить продукт по голосу самых громких, а не по реальной картине рынка.

После хотя бы 30 таких интервью у тебя появляется понимание того, какую потребность реально можно закрыть продуктом и вообще насколько это будет полезно рынку.

Это колоссальные артефакты и именно они потом двигают бизнес, а не «сгенерированные ответы по портрету клиента».🔘

Я продолжаю тестировать рынок труда и картина стала заметно живее⚪

В декабре было прям «тускло», мало сильных вакансий, мало движения, ощущение паузы. А сейчас (после НГ) наоборот: спрос вырос, интересных предложений стало больше, и самое приятное, начали появляться реально качественные вакансии.

Тестирую разные каналы, hh/сетка/хабр/link и в том числе тг. Каналов с вакансиями в тг тьма, основная проблема, что публикуют все подряд...

И вот недавно списался с ребятами из Peers Recruitment, у Peers как раз такой подход: они каждую неделю вручную отбирают вакансии и публикуют только то, что сами считают сильным и по стартапам, и по корпорациям, но от компаний, которым они доверяют🔺

Peers Recruitment это карьерный сервис, который помогает стартапам и крупным компаниям по всему миру нанимать специалистов уровня middle+ и senior. У них база 70k+ кандидатов, и они реально строят комьюнити вокруг профессии не «выложили вакансию и забыли», а так, чтобы обе стороны могли нормально оценить друг друга: кандидат = компанию, компания = кандидата.

Короче, если вам актуальны сильные роли уровня senior / head / C-level (или вы просто хотите держать руку на пульсе рынка) - вот их канал Peers Job Board🔗

Продакты и продукты пошли в правильную сторону: продуктовые команды всё реже живут в логике

«давай сначала выкатим фичу, а потом посмотрим, сработало ли»

и всё чаще

«давай сначала поймём потребность, проверим её как гипотезу, и только потом пойдём в разработку»

Это хороший знак😊

И AI здесь сыграл роль ускорителя: стало проще быстро собрать прототип, проверить сценарий, получить первые сигналы и не бояться «потратить месяц в пустоту». Да, сложностей всё равно хватает, но сам факт, что мы начинаем не с фичи, а с причины, почему она вообще должна существовать это прорыв🔺

И ещё важный момент: заказчики всё чаще приходит не с «сделайте кнопку», а с «мне нужно решить вот такую задачу». А это ровно то, чем продакт и отличается от “просто сильного технаря”: технарь думает «как сделать», продакт «зачем, для кого и как поймём, что стало лучше».

Отсюда и рост интереса к Design Thinking и Jobs to be Done, они возвращают нас к базе: продукт = закрытая потребность + понятная ценность⏺

Есть и особенность, продуктов станет заметно больше. AI ускорит “штамповку”, JTBD повысит точность попадания и рынок начнёт плодить решения под конкретные джобы. А следующая стадия, когда эти “точечные” продукты начнут собираться в мультипродукты, которые закрывают уже большие сценарии целиком.

Короче, мы идём от «делаем фичи» к «собираем ценность». И это, кажется, самая правильная траектория на ближайшие годы👍🏻

Начал серию новых продуктов с дискавери и подумал, что будет на стадии тарификации.
С AI пойти по классическому пути будет тупиком, но что есть альтернатива❓

В AI-продуктах лицензионная логика ломается, потому что появляется переменная себестоимость, клиент хочет платить только за доказанный эффект, а “фичи” копируются почти мгновенно.

Поэтому конкурировать “умностью” модели почти бесполезно. Конкурировать придётся тем, как ты упаковал ценность в деньги🔺

Раньше цена отвечала на вопрос “сколько стоит доступ?”.
Теперь “сколько стоит результат?” И для этого продукту нужна своя валюта ценности: время, скорость цикла, предотвращённые ошибки и их стоимость, разгрузка людей (вплоть до FTE).

Отсюда и два рабочих подхода к прайсингу:

🔄Pay per usage - платишь, когда пользуешься (запросы, документы, проверки). Это кажется справедливым, но важно выбрать правильную единицу: иначе сам себе режешь маржу или стимулируешь “пользоваться меньше”.

🔄Pay per outcome - платишь за эффект (сэкономленные часы, меньше ошибок, быстрее процесс). Это сильнее, но сложнее: нужно измерять, доказывать, иногда брать на себя часть риска.

Чаще всего выигрывает гибрид: базовый usage, чтобы отбить инфраструктуру, + outcome-слой, чтобы забрать реальную ценность.

И главный эффект в AI будет не в модели. Его скопируют.
Эффект будет в памяти🔄 и данных: когда продукт копит контекст клиента, правила и обратную связь и со временем становится точнее и дешевле именно для него.