☕️ Контент как продукт: почему "создателям" нужны аналитика и обратная связь
(продуктовые размышления)

В роли менеджера продукта, в котором одни пользователи делают что-то для других (контент, товар, услугу - далее "продукт"), мне довелось побывать уже несколько раз. И я лишь утвердился в мысли, что моя задача — не просто дать инструменты создания продуктов внутри продукта, а предоставить «создателям» инструменты разработки "качественных продуктов" через применение продуктового подхода.
Такие инструменты должны охватывать весь продуктовый цикл — от анализа пользовательских потребностей до измерения эффективности и оптимизации взаимодействия с аудиторией.

Рассмотрим на примере BI-системы
Большинство таких систем обладают хорошей функциональностью создания (визуализаций, дашбордов). И почти все из коробки лишены инструментов аналитики, работы с обратной связью.
Авторы дашбордов часто не имеют прямой связи с аудиторией и не понимают, как их отчёты используют коллеги. А без обратной связи и данных о поведении пользователей их работа становится абстрактной, что ведёт к снижению качества их продукта - дашбордов.
Я внедрял несколько BI-систем и везде нам приходилось буквально дорабатывать в сторонке недостающие инструменты.

Продукт должен быть мостом между создателями и потребителями. Инвестируя в инструменты, которые помогают первым «чувствовать» потребности вторых, можно повысить качество всей экосистемы. Это не просто улучшение UX — это стратегия, которая превращает пользователей-создателей в со-продактов.

Когда создатели контента получают доступ к данным и инструментам взаимодействия, они начинают мыслить как продуктовые владельцы. Это повышает релевантность материалов, снижает нагрузку на поддержку и увеличивает вовлечённость аудитории.

Что можно внедрить?
❶ Аналитика использования
— Показатели популярности контента (просмотры, время взаимодействия, частота обновлений).
— Тепловые карты активности (например, какие элементы дашборда/документации чаще кликают).
— Интеграция с системами обратной связи (рейтинги, комментарии).

❷ Инструменты сбора потребностей
— Встроенные формы запросов обратной связи («Помог ли этот дашборд?», «Что улучшить в статье?»).
— Аналитика запросов поддержки: автоматическая группировка часто задаваемых вопросов для корректировки контента.

❸ Коммуникационные фичи
— Чаты, треды обсуждений или уведомления о новых комментариях.
— Функция «предложить изменения» для читателей/пользователей.

❹ Автоматизация и эксперименты
— A/B-тестирование версий контента (например, разные структуры документации).
— Рекомендации на основе данных: «Пользователи, которые открыли ваш дашборд, часто ищут X».

Когда «создатели» видят данные, они перестают угадывать. Они начинают думать как продакты: ставят гипотезы, тестируют, оптимизируют. Их контент перестает быть «просто отчетом» — он становится решением реальных задач пользователей.

Каждый спринт я стараюсь добавить фичи, которые помогают нашим пользователям-создателям чувствовать себя как продакты. Потому что когда один человек делает что-то классное для другого — это и есть суть хорошего продукта.

#pm #thoughts

☕️ Генерация промптов для LLM силами LLM

Да, так тоже можно — LLM (языковые модели) могут не только отвечать на вопросы, но и писать промпты для себя и других моделей.

Итого — сначала просите сгенерировать промпт, потом его же используете для ответов на свои вопросы.

Работает замечательно и лучше чем режим "мышление". Но вот сам промпт лучше генерировать в режиме "мышление"😁

#ai #llm #prompting