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.

В последнее время меня всё чаще наводит на одну мысль: мы начали путать скорость производства с ценностью продукта🔺

AI реально ускорил работу. PRD, тексты, ресёрч, прототипы, даже MVP, многое можно собрать за вечер. И это даёт кайфовое ощущение будто теперь продукт можно “делать быстро”, и это почти автоматически означает “делать лучше”🔘

Но чем больше я смотрю на то, как команды внедряют AI, тем сильнее вижу обратную сторону. Когда скорость становится главной метрикой, продукт очень легко превращается в конвейер фич😕
Мы генерируем, упаковываем, выпускаем, а потом удивляемся, почему оно не взлетает, почему удержание слабое, почему “вроде удобно”, но не покупают.

Потому что ценность не в том, что мы сделали новую функцию. Ценность в том, что человек с помощью продукта проходит важный для него переход: из состояния А в состояние Б. Быстрее, спокойнее, с меньшим риском и меньшими затратами энергии. И если этого перехода нет можно хоть тысячу фич нагенерировать, они останутся декорациями.

По этому я теперь смотрю на продукт через призму вопросов. Не “что человек хочет”, а “как он делает”. Где он залипает. Где перепроверяет. Где бесится. Где откладывает. Где бросает на полпути. Где теряет время и силы. И вот если ты находишь такие узкие места продукт начинает рождаться почти сам: ты либо убираешь лишние этапы, либо упрощаешь развилки, либо закрываешь предыдущий шаг в цепочке, который на самом деле и есть ключевой.

AI в этом случае действует как ускоритель. Он помогает быстро собрать артефакты: варианты решений, тексты, требования, прототипы, внутренние инструменты для продаж или поддержки. Он ускоряет цикл проверки. Но он не принимает за тебя главное решение: куда идти😊

Мне кажется, в ближайшие годы выигрывать будут не те, кто быстрее “навайбкодил” продукт, а те, кто лучше пересобрал экономику ценности. Кто точнее понимает, за что клиент платит и умеет через AI упаковать это в быстрый, прагматичный цикл экспериментов🔗

Я тестирую разные AI-инструменты для работы — особенно те, которые снимают рутину и ускоряют упаковку мыслей.

Из свежего - Slider AI. Хорошая штука, если нужно быстро сделать простую, ненагруженную презентацию: аккуратно, без дизайнерских навыков и без долгого “въезда” в интерфейс.

Что понравилось:
🟢 много шаблонов и логично устроенные кастомизируемые поля (тексты/блоки/описания — всё быстро правится)
🟢 есть мультиязычность — удобно, если делаешь материалы для разных аудиторий
🟢 и самое необычное: голосовое управление. Голосом можно создавать диаграммы, переводить текст, превращать сырой слайд в дизайнерский и т.д.

При этом видно, что продукт ещё будет развиваться, потенциал большой. И отдельно для меня важно, что это российский сервис: проще с доступностью, оплатой и поддержкой в наших реалиях.

Если вы регулярно делаете презентации для работы, питчей или встреч - попробуйте🔺
Ссылка: https://slider-ai.ru/
Промокод на подписку: ТЕСТ4

реклама.
ООО "СЛАЙДЕР ПРЕЗЕНТАЦИИ"
ИНН:7203518506
erid:2VSb5xGGtPs

На днях у нас было одно интересное занятие.
Коллега собрала около 20 человек: продактов и тех, кто делает сервисы рядом с продуктами и устроила такой эксперимент: мы просто рассуждали, каким может быть будущее продуктов. Не «что в бэклоге на квартал», а куда вообще всё движется, какие решения будут нормой, и кто на самом деле наш будущий клиент.

И в процессе всплыла любопытная штука: очень часто мы сами себя сильно ограничиваем. Не рынком, не технологиями, не бюджетами, а внутренними рамками. Но стоит эти барьеры убрать и честно представить «идеальный продукт», становится ощущение, что ограничений почти нет. Можно сделать проще, быстрее, умнее. Можно собрать другой интерфейс. Можно по-другому переупаковать ценность. Можно перестроить путь пользователя так, чтобы он вообще не думал о продукте просто приходил за результатом.

Но есть одна особенность, на которую мы всё равно упираемся почти всегда. Это рутина.

В конечном итоге людей тормозят не большие идеи, а ежедневные привычные процессы: согласования, мелкие задачи, поддержка старого, ручные операции, «надо быстро починить», «надо срочно ответить», «надо сделать как в прошлый раз». И вот это незаметно съедает пространство для будущего даже когда у тебя есть классные мысли и хочется создавать новое.

Поэтому я для себя забрал простой приём, который можно делать периодически, как упражнение.

Иногда полезно просто «подглядывать в будущее»:
представить, что продукт уже идеальный — и спросить себя, как сделать его ещё идеальнее. Для кого он может стать идеальным. Что в нём можно изменить, если не считать текущие ограничения «по умолчанию». И главное — что именно из рутины можно убрать или автоматизировать, чтобы освободить скорость и внимание.
И кстати такой способ можно подчеркнуть в таких папках где сидят маркетологи, smm и PR личности🔺

В такие моменты появляется классная штука: ты начинаешь перестраивать продукт по-новому. Не добавлять фичи, а делать его более эффективным. Не усложнять, а отрезать лишнее. И это часто даёт больше роста, чем любые «ещё две функции в релизе».

Вышли результаты ежегодного исследования от Product Sense: Менеджмент продуктов 2025: трансформация профессии, актуальные навыки
Я решил разбить на пару постов, чтобы четко уместить все мысли🔺

1️⃣ 2024 → 2025: рынок продактов стал «взрослее», но нервнее

За последний год профессия продакта стала заметно более “взрослой” и одновременно более напряжённой.

Во-первых, сдвинулся состав по грейдам: Middle всё ещё самый большой сегмент, но его доля снизилась, а Senior и CPO выросли. Рынок как будто медленнее «выпускает» людей вверх, но тех, кто дошёл, становится больше.

Во-вторых, изменился контекст компаний. Доля продактов из корпораций 5000+ снизилась, а компаний поменьше стало больше. Это важная деталь: ожидания по роли и по деньгам всё сильнее завязаны на «где ты работаешь», а не на название должности.

Дальше - деньги и тревога👀.
При выборе работы заработок стал важнее, чем год назад (и почти сравнялся по значимости с “интересным продуктом и задачами”). И заметно больше людей прямо активно ищут работу. Это обычно значит одно: конкуренция выше, выбор осторожнее, требования жёстче.

По зарплатам картинка стала прозрачнее: Junior чаще 80–150к, Middle 220–300к, Senior в районе 300–550к, Head/CPO чаще 400–750к (есть хвост выше)😊

И самое громкое - ИИ🔄.
Почти все уже используют ИИ-инструменты, но это пока история про личную скорость, а не про бизнес-результат: многие экономят время, но в метриках продукта у большинства изменений нет.

Вывод из первой части такой - пока кто-то только стартует как спринтер, спецы уже бегут как марафонцы⏱