Ко мне обратился знакомый, нужно провести анализ конкурентов: около 20 зарубежных сервисов, понять потребности ЦА, как они решаются, как устроены личные кабинеты, какие задачи закрывают, как работает UI/UX🌚

Сначала попробовал ускориться через Cursor: прогнал ресёрч, набросал ТЗ для дизайна и продукта, черканул ТЗ для разработки, собрал прототип. По итогу получилось слишком сжато, без нормальной конкретики😕

Покопался и понял, что в выборке были только публичные сайты, без захода в ЛК, отсюда и «сухость». Хотя логично , но ожидал большего 🙃

Подключил GPT Atlas, Perplexity Comet и ещё пару решений: по моему ТЗ агенты сами регистрируются, заходят в кабинеты и выгружают нужные данные. Я это уже прошёл руками, теперь просто сравню «как вижу я» vs «как видит AI»

Завтра за кружкой ☕️ расскажу, кто кого переубедит ⭐️И тут ещё рекомендация вам с папкой интересных каналов.

Доброго воскресенья всем отдыхающим🔆
Я все-таки потратил чуть больше, чем один день, чтобы сделать анализ конкурентов. Но, по факту, смог проанализировать две истории👇

1️⃣Первая - это то, что мне сделал ИИ: анализ конкурентов, их личных кабинетов, UI/UX и позиционирования.
2️⃣Вторая - это моя собственная версия.

Че хочу сказать. Получилось очень прикольно😊

Я сначала пробовал GPT-Atlas, но его формат мне не совсем подошел. Возможно, я его пока не до конца правильно настроил, потому что GPT я адаптировал под себя, а вот у Atlas логика немного иная, там тоже нужно обучение и доп.настройки. В общем, он выдавал довольно шаблонную информацию, частично «из воздуха»😕

Потом я попробовал Perplexity Comet — и вот он прям простроил отличную логику⭐️

Я везде сам зарегистрировался, получил доступ в личные кабинеты, всё изучил. Попросил его сделать то же самое. И он реально «прошелся» по всем личным кабинетам, всё поизучал и даже регался самостоятельно по вводным что я дал (лог/пароль). Правда странно, что он работал без vpn, а с ним не хотел. Хотя изучал зарубежные сайты⌨️

То, на что у меня ушло около четырёх часов, у него заняло минут 30-40, потому что я давал ему каждый кабинет отдельно, а не пачкой.

В целом, наши представления совпали: он выдавал всё более техническим языком, а я - более продуктовым, с акцентом на том, что можно улучшить.

Итог Comet мне реально понравился 💫
С точки зрения анализа конкурентного рынка, UI/UX, позиционирования, киллер-фичей, за такими инструментами большое будущее.

Я собрал свою версию анализа на 6 страниц, Comet сделал на 14, потом я всё совместил. Получилось 19 страниц подробного материала. Это можно брать в работу и использовать как основу.

Кстати, я там нашёл несколько новых киллер-фичей, которые могут отлично зайти моему знакомому по продукту🟡

Короче, рекомендую попробовать. Очень сильно сокращает время 🔥

Каждый раз убеждаюсь, что любое ограничение, это всегда возможность создать что-то новое и решить это ограничение. Нет никаких преград💬

У меня сейчас машина в сервисе, там на долго тк разбираюсь чтобы все делали по гарантии, а не за мой счет😊. Но при этом я остался без четырёх колёс и мы с сыном часто любим катать по разным местам в рамках города. Конечно есть общественный транспорт (и он топ в Мск), но каршеринг мне ближе🤪

Ну и что мы имеем, если нам надо куда-то поехать с сыном, то нужно или детское кресло, которое в машине и большое или бустер. А бустер тоже неудобен, потому что его никуда не деть и ты постоянно с ним шатаешься.

Начал искать решение. Ну должно же быть в мире что-то компактное. И нашёл - MiFold⭐️ Когда-то, в 2013 году, Джоном Самроем была основана компания, которая делает универсальные мобильные автокресла для детей. Значительно компактнее вообще всего, что только может быть. По сути, как дамская сумочка💌.
А родилась эта идея из того, что он много путешествовал с 3 детьми и ему было крайне неудобно постоянно возить с собой бустеры (100% понимания)😆

Так он и решил закрыть свою проблему, создав решение на рынке, которого не было. Конечно безопастность детей это высочайшая ответственность, по этому - много сертификатов, много наград, краш-тестов и тд. В 2020 году вошёл в список 100 лучших изобретений года по версии журнала TIME. Более 1 млн продаж, 150 стран. Данные по выручке найти не удалось, что было от 800 до 1млн $ в год👨‍💻
В России оригиналов очень мало, на рынок вышел только китайки аналог (кто бы сомневался🔺)

Вот ещё одно главное подтверждение: то, что создаёт тебе проблему, можно перевернуть в решение. И это решение может помочь не только тебе, а в целом всему рынку🔆

🎲 Хотели бы вы ощутить себя PM Авто.ру или Яндекс Недвижимости? Проверить свои скиллы — а может, понять, что вы уже подходите для таких компаний? Да легко.

Вместо созвона — встречаемся на BizDev Game.

11 ноября в Москве пройдёт BizDev Game — игровой митап от Яндекс Вертикалей. Там участники будут управлять разными сервисами — Авто.ру, Яндекс Недвижимостью, Арендой или Путешествиями — и попробуют выстроить баланс между интересами, ресурсами и целями.

📍 В программе — и сама игра, и нетворкинг с коктейлями и диджей-сетом, чтобы знакомиться было ещё приятнее.

🌟 Подробности и регистрация

Хорошие были длинные выходные😊 но, честно говоря, они были действительно длинные. Пора возвращаться в реальность🙃

Пока мы отдыхали, OpenAI как раз обновила политику конфиденциальности. Теперь GPT официально запрещено давать консультации: медицинские, юридические и финансовые⚪️

2 интересных момента👇

1️⃣ Похоже, ребята просто провели массовое тестирование. Посмотрели, какие темы люди чаще всего обсуждают, и после этого ограничили к ним доступ.
А потом, возможно выпустят отдельные решения под эти же запросы😊Типа: “мы поняли, что юристы и врачи горячие направления, давайте сделаем под них отдельный продукт”. NOT BAD

2️⃣ Но не так мрачно, как кажется.
GPT теперь не составит тебе иск или договор автоматически, но никто не мешает получить разъяснение, совет, структуру. К тому же есть масса других платформ, которые этот пробел закроют - но возможно не на долго⚪️ Просто придётся чуть больше включаться самому.

При всем этом классно видеть, как AI-рынок взрослеет.
Сначала был период «поигрались, посмотрели, что умеет», а теперь начинается этап, когда AI становится инструментом для точечных решений🔆

По хорошему, сейчас самое время делать решения, которые AI ограничивает, особенно в РФ👨‍💻

Кто отвечает за выручку в продукте: продукт или сейлз❓

Есть старая фраза

«утром деньги, вечером стулья»

Так вот, иногда кажется, что в компаниях это буквально про распределение ответственности между командами.

Позвали меня на одно мероприятие (о нем в следующем посте) там как раз будет история про быстрый запуск продуктов и фин.моделей⭐️

1️⃣ Когда продукт только ищет себя, MVP, гипотезы, первые клиенты. Очевидно, что за результат отвечает продукт-менеджер. Он на передовой: собирает обратную связь, анализирует рынок, принимает решения, куда двигаться дальше.

2️⃣ Но вот продукт вырастает. Уже есть стабильная выручка, отдел продаж, у которого свои KPI. И тут начинается вечная история: продажи живут по одному плану, продукт по другому, а маркетинг вообще где-то рядом, но в своём измерении😊

В итоге цели не бьются, причины отказов теряются, инсайты не доходят до продакта, а продукт развивается “в вакууме” - Знакомо❓Не скрывайте🤪
Я такое часто замечаю, чаще всего связано с слабым скиллом дискавери процессов у продуктовых команд.

➡️ Так кто отвечает за провал, если выручка падает?
Формально - отдел продаж.
Но по сути - и те и другие⚪️

Если продуктовая команда не ходит на сделки, не слушает клиентов и не разбирает реальные кейсы продаж, — провал частично на ней.
Потому что из отчётов и карточек задач контекста не видно, что реально болит у клиентов - да и анализируют слабо (потому-что дискавери хромает)
А с одной встречи сейлзов можно вынести больше инсайтов, чем из десятка табличек с отказами⚪️

😊 Продукт это не только фичи. Это стратегия, работа с своими клиентами, финансовая модель и ответственность за то, чтобы продукт зарабатывал.

И пока продуктовые команды перекладывают ответственность на сейлзов, рост всегда будет волнообразный 🔴

Если у вас всё держится на ручном управлении - это сигнал🔺
Менеджеры становятся «прослойкой» между клиентом и бизнесом, процессы тормозятся, расходы растут⚪️

Знакомые ребята проводят прямой эфир 13 ноября и на примере финансовой группы покажут, как они трансформировали ручной труд менеджеров в масштабируемую систему.

На встрече обсудим👇

🟡 Почему цифровую платформу можно (и нужно) строить на любом этапе развития бизнеса
🟡 Как выстроить архитектуру, которая снизит нагрузку на команду, сэкономит ресурсы и ускорит обслуживание клиентов
🟡 5 шагов к оцифровровке ручных процессов, как мы с нуля сделали личный кабинет для заемщиков и инвесторов

🔥Эфир пройдет 13 ноября, 19:00 (МСК)
Следите за обновлениями в канале — ссылка появится в день эфира.

😊 После эфира участники получат чек-лист «Как создать MVP и проверить, нужен ли продукт рынку»

Чек-лист поможет:
🔘 протестировать 10–20 гипотез без кода
🔘 сэкономить месяцы и сотни тысяч на тупиковых идеях
🔘 быстрее выйти к product-market fit

🔗Добавляйте мероприятие в календарь и будьте в курсе событий

Типичные ошибки продуктовых команд🔘 Они встречаются постоянно. Кто-то их не замечает, а кто-то скрывает их. Но в итоге эти ошибки и тормозят развитие продуктов.

Погнали подливать масла в огонь😊

1⃣ Отсутствие стратегии и мышление фичами

Это прям бич последнего времени.
Стратегии боятся потому что страшно смотреть вперёд. Поэтому всё уходит в «давайте сделаем фичу». А фичи - это всегда про «здесь и сейчас». Потом у нас выходит продукт с "кучей" фичей и нулевым CJM👻

Стратегия, roadmap и понимание, куда идти 1–3 года — это не опция. Это основа.

2⃣ Продуктовые команды работают как отдельные вселенные

Когда много продуктов и каждая команда живёт сама по себе - это треш🔫
Нет человека, который связывает эти команды, выстраивает взаимодействие, синхронизирует цели. Похоже на CPO - но его сейчас дорого нанимать стало, да и давят его команды как могут.

Можно сделать единую карту продуктов, экосистемный переход, выходу от движения клиентов и экономии на привлечение - но зачем❓ Мы будем обособленно существовать в своем мирке☹

3⃣ Из 👆рождается вот эта 🔜 Полное отсутствие коммуникации

Это то, что ломает продуктовую культуру быстрее всего.
Вот вроде пришел ты к коллегам, дал им инсайды классные, а на тебя как на дурака посмотрели еще и обиделись что ты все портишь😂 своими советами. Но ты смотришь шире их продукта, на весь рынок, а не отдельную фичу или продукт.

Проходит полгода–год, всё разворачивается так, как ты и говорил, но уже поздно.

4⃣ «Сделали фичу → выложили → забыли»

Этого больше всего на рынке.
Фичи штампуются, выкладываются и всё. Никакого анализа, никакого отслеживания, никакой метрики здоровья. Нафиг оно нам нужно❓ У нас уже следующая фича на подходе🚬

В итоге продукт превращается в монстра из 100 вкладок и десятков ненужных функций. Да почистите уже продукт, UI/UX приведите в порядок - но зачастую на это забивают, тк см. пункт 1⃣😊

5⃣ Слабый продакт → слабая команда

Простите, но сейчас время когда надо развиваться на 360 градусов. А не существовать в роли ПМ, при этом отвергая новые процессы😊
Иногда продукт растёт не благодаря продуктовой команде, а за счёт сильных сейлов.

Зато в продуктовой команде никакого развития, нет человека с нужными hard и soft скиллами, никто не тянет вверх.
И внешне всё вроде хорошо… но капнешь и там 🗿

6⃣ Использование неправильных метрик

Возможно такое только у меня бывает, но жить с одной метрикой довольно сложно.
Она «как будто» что-то показывает, но в реальности не отражает сути.

У продукта должны быть разноуровневые метрики:
продуктовые, маркетинговые, сейлзовые, инвестиционные😎
Только так можно видеть реальную динамику.

7⃣ Отсутствие Go-To-Market стратегии

Я эту тему поднимаю часто, потому что она ключевая, GTM должен делать продакт❗
Но большинство продактов просто не делают/не умеют👀

Этому мало где обучают или скидывают на маркетинг. Хотя весь процесс начинается именно с продукта, а кто там главный - продакт. Мы сейчас такую работу проводим в компании при выходе новых продуктов, тк осознали, без нее продукты не взлетают так как мы видим первоначально.

Все пока хватит желочи🙂 Все мы с косяками, важно слушать и понимать, что можно улучшить. А если нет, то вам 🤫

На прошлой неделе был на мероприятии, куда меня позвали как эксперта оценивать стартапы. Шесть команд, ранняя стадия: Discovery, первые прототипы, какие-то MMP, лендинги, демо-версии. Ребята за 5 минут презентуют продукт, дальше мы, эксперты, задаём вопросы👨‍💻

Что бросилось в глаза.
Когда прототип уже есть, а Discovery ещё нет👀

Почти все команды очень быстро побежали делать идею:
собрали прототип, сверстали лендинг. Сейчас действительно с AI делать быстрее, но...

Как только начинаешь задавать базовые вопросы, картинка сильно меняется:

«Что у вас по конкурентам, знаю много сильных игроков уже на рынке?»
— «Мы до этого ещё не дошли, но мы видим потенциал…»

«Какая юнит-экономика? На чём и как вы зарабатываете?»
— «Пока модель не делали точную, но в средний чек сейчас 49 рублей, планируем выйти на выручку в 2 млн. $…»

«Как вы находили клиентов? Где целевая аудитория?»
— «Есть группа друзей, есть 1 компания знакомых кто хотел первоначально продукт»

И таких примеров диалогов еще много...
Проблема не в прототипах, а в том, что пропускают Discovery🔎

С приходом AI собрать прототип и показать что-то “живое” быстро стало трендом. Но у многих при этом будто отключается Discovery:

⏺нет нормального анализа рынка и конкурентов;
⏺нет глубинных интервью и понимания реальных задач пользователей;
⏺нет проверки гипотез на платёжеспособной аудитории;
⏺нет даже черновой юнит-экономики.

В итоге команда тратит время, силы, иногда деньги инвесторов, а потом долго не понимает, почему продукт не взлетает и «маркетинг не работает»👀

У меня самого тоже постоянно появляются классные (на первый взгляд) идеи. Но дальше начинается рутина Discovery🟢

- провожу глубинные интервью, разбираюсь, как вообще живёт целевая аудитория, что у неё болит;
- изучаю рынок, продукты и интерфейсы конкурентов, сайты, приложения. Да, с помощью AI это делается быстрее, но всё равно делается;
- смотрю, есть ли тренды, деньги и понятный способ выйти к клиенту.

И после этого половину, а то и больше идей я просто руиню. Потому что где-то не сходится экономика, где-то рынок слишком переполнен конкурентами, где-то проблема есть, но платить за её решение никто не готов.

Зато те идеи, которые переживают этот фильтр, потом гораздо легче превращаются в продукты с нормальными результатами.

Зачем всё это

Мне нравиться когда ко мне приходят не с фразой «нам нужен прототип или MVP», а с запросом:

«Помоги провести Discovery и понять, стоит ли вообще это запускать».

Фантазии фаундера и выводы после исследования это обычно две разные реальности. Но с выводами уже можно работать: перестроить гипотезу, сменить сегмент, пересобрать ценностное предложение, найти другой формат монетизации.

Не игнорь Discovery блин!😊

Тренд последних месяцев, от которого бомбит😡

«Да я в GPT то же самое могу сделать».

Ситуация: приходит ко мне клиент с запросом провести анализ рынка, оценить потенциал продукта, понять вообще, есть ли там жизнь. Я делаю работу, собираю данные, оформляю логику, показываю выводы и в ответ иногда прилетает

«Слушай, ну это же GPT может сделать».

Серьезно❓😆
AI у людей настолько затмил разум, что критическое мышление будто отключилось👇

Вроде недавно был случай, на сутки отключили доступ к AI и многие реально не знали, что им делать дальше - думаете мем - нет реальность современного мира〰️

Люди искренне думают, что можно просто закинуть свою идею в GPT или другую AI, получить «да, идея топ, беги делать», и этого достаточно. Они действительно верят на слово и бегут создавать "стартапы будущего"😊

Но суть не в том, что AI плохой. Я тоже постоянно использую AI-инструменты. Но разница простая:

Я беру информацию — и проверяю её.
Сверяю с реальностью.
Делаю перекрёстные запросы.
Ищу первоисточники, проверяю источники, сопоставляю данные.
Если вижу несостыковки — переделываю.
Если понимаю, что GPT дал залётных конкурентов, корректирую.
Если понимаю, что логика анализа кривая, выстраиваю заново.

AI это не эксперт.
Это инструмент, он часто выдаёт чушь. Если ты не умеешь задавать правильные вопросы и интерпретировать ответы. Перепроверять и искать первоисточники, далее анализировать данные и смотреть с разных углов на результаты.

Можно сделать тысячу итераций и на каждую GPT скажет «да, ты прав», просто подтверждая твоё мнение. Но это не значит, что информация стала верной😊

И вот тут возникает главный момент:
Создание продукта, рынка, гипотез это не про текст, который «выглядит умным»❌
Это про насмотренность, про понимание механики рынков, про опыт, про умение отличить реальность от фантазии✅

Поэтому когда люди говорят:

«Да я сам сделаю через GPT»

ну что ж… удачи вам ребята с вашими "стартапами"😊

Иногда смотришь, как продуктовые и sales-команды обсуждают выручку и будто два разных мира. Каждый уверен, что причина точно не у них. А по факту никто не видит реальную картину. И вот здесь вспоминаю кейс, который хорошо показывает, как ИИ снимает туман😊

На интенсиве у Дмитрия Коробовцева разбирали компанию с 10 000 звонков в день. Результаты «скакали»: цикл сделки растёт, выручка нет, фидбек от клиентов не совпадает, внутри разные версии происходящего. Классика.

После интенсива они подключили ИИ-агента для анализа звонков и получили простую, рабочую систему контроля.
500 звонков за 280 ₽ с разбором по ключевым параметрам: структура, аргументация, точки отказа, последовательность.

Что это дало👇
⏺Стало понятно, что реально происходит в коммуникациях. Видно, где клиенты теряются и какие паттерны повторяются.
⏺Повысилось доверие на встречах. Показ процесса контроля — цикл сделки стал короче.

Это хороший пример, как ИИ убирает «ощущения» и возвращает факты. Там, где раньше спорили, теперь есть прозрачность.

У Димы на интенсиве и в канале много прикладных механик по сборке AI-агентов, автоматизации маркетинга и продаж, связкам LLM + сервисы + no-code. Всё по делу, без воды.

🔥 Сейчас в канале можно забрать бонус-пак:
✔️ 50 инструментов и 60 готовых GPTs
✔️ Гид по ИИ для бизнеса
✔️ Записи эфиров по автоматизации

Рекомендую: @ainsales 🔗

Я тут хотел поговорить про один тренд который набирает обороты. Сейчас с помощью AI многие начинают проверять свои гипотезы можно ли сделать продукт, зайти в нишу, собрать SaaS простой и тд📱

Нейронка почти всегда отвечает что да можно и на этом этапе многие уже начинают строить иллюзию, что все получится🆗

Есть важный момент который часто упускают. Отсутствие понимания самого процесса создания продукта❗️ Продукт всегда начинается с поиска истинной боли, дальше мы эту боль раскладываем, смотрим рынок, объем, конкурентов, проверяем гипотезы, и все глубже и глубже уходим в продукт🔁

Дальше начинается самая главная проблема👇

Почему предприниматель не бежит сразу делать продукт❓
Почему он собирает команду, где каждый отвечает за свою доменную зону✔️
Кто-то проверяет рынок, кто-то анализирует конкурентов, кто-то тестирует гипотезы, кто-то разговаривает с клиентами.
Нельзя выводить продукт без подтверждения боли, без проверки того, существует ли она вообще в реальности👻

Да, можно создать потребность искусственно. Раскачать маркетингом, вырастить спрос, но для этого нужны бюджеты. А те, кто спрашивают у AI чаще всего как раз не в этой категории...
После красивого ответа от нейронки важно задать один вопрос: а какую реальную проблему я вообще закрываю?

И вот эту боль видно только в живых интервью.
Только в Discovery, только в кастдеве, в работе аналитики по найденным артефактам
Просто потому что именно там становится понятно:
что делать дальше в продукте, а что нет✖️

Кто этот этап пропускает, обычно попадает в ловушку:
получил идею от нейронки, пошёл делать, ждёт что она взлетит.

Может и взлетит, но это один шанс из ста🐉
И чаще всего такой продукт живёт недолго или остаётся с минимальной маржинальностью иногда вообще уходит в минус - ведь PnL вам не будет считать правильно AI😊

По этому, нашли идею, дальше пошли в дискавери этой идеи - пройдите хотя бы часть этапов и поймите готов ваш продукт к рынку или нет🙂

Поговорим о уже устоявшимся бизнесе на рынке.
Я всё чаще вижу, что проблемы бизнеса не про логистику, маркетинг или закупки.
Они почти всегда про одно: отсутствие Discovery.

Недавний пример из e-com: селлер решил «сэкономить» и отправил товар через случайное карго без проверки и процессов.
По факту: груз потеряли, сроки рухнули, ответственности нет.
Классическая история, когда решения принимаются без изучения рисков, без данных и без понимания, как устроена цепочка поставки.

Но здесь важен другой вывод.

✔️ Discovery универсальный инструмент.
Неважно, продукт у вас, логистика или производство если нет проверки, валидации и контроля, бизнес превращается в набор допущений.

И наоборот когда подход Discovery встроен в операционку, даже логистика начинает работать как продукт.

Короткий пример ребят из Panda28:
🟢 нашли не посредника, а фабрику и выбили скидку 20%;
🟢 проверили товар как QA-команда;
🟢 собрали упаковку под риски и габариты;
🟢 за 24 часа отправили куб игрушек в Москву.

Та же задача, но пройдена через нормальный Discovery-процесс: проверка источника, подтверждение качества, управление рисками, прозрачные шаги✔️
И результат стабильный, а не случайный.

Вывод простой: в любом бизнесе можно навести порядок, если начать думать как продуктовая команда.
Сначала понять, как устроена цепочка.
Проверить допущения.
Убрать неопределённость.
И только потом запускать.

Если вы тестируете новую нишу по МП или запускаете собственную марку Panda28 умеют пройти этот путь вместе с вами: от фабрики до предсказуемой доставки.

Субботний рассказ о том, как AI хорошо может интегрироваться в человеческие процессы🙃

Шутк шутками, а под капотом настройки всего процесса все равно стоит человек, просто с своими целями🤪

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🙃