Ahoy!


Гео и язык канала: Весь мир, Русский
Категория: Познавательное


Вот тебе фича с барского плеча

Связанные каналы

Гео и язык канала
Весь мир, Русский
Статистика
Фильтр публикаций




Репост из: ProductDo: практика продакта
📎 Если ты продакт, и у тебя есть время выполнить только одну задачу — пиши стратегию

Собрали подборку постов про продуктовую стратегию — как с ней работают в BigTech.

Сохраняйте!
Применяйте!

🟢 8 лернингов про продуктовую стратегию: Часть 1, Часть 2

🟢 Как часто хороший продакт заглядывает в стратегию

🟢 Что такое продуктовая стратегия и как она влияет на карьеру - запись вебинара

🟢 Научитесь создавать продуктовую стратегию на практике в симуляторе ⚡️⚡️⚡️

🟢 Этапы создания стратегии. Гайд по написанию стратегии

🟢 Инсайты про стратегию продукта

🟢 Продуктовая стратегия на практике - запись вебинара

🟢 Чек-лист по стратегии

🟢 Стратегия простыми словами и 3 главных заблуждения новичков - мини-подкаст

🟢 Лайфхак при презентации стратегии

🟢 Кейс на продуктовую стратегию. Разбор кейса


Приложил голову к большей части материалов.


В недавнем исследовании Product Sense на вопрос «Как изменится роль продакта к 2027 году?» самым популярным ответом стал: «Сместится в сторону стратегии, появятся роли Product Strategist или Head of Product Vision».

Можно интерпретировать это по разному: и в том смысле, что ИИ заберет на себя рутину (описание требований и базовые исследования), и в том смысле, что профессия “повзрослела”. Умение проводить дискавери и управлять деливери стали базовым требованием. Новая зона конкуренции за хорошие вакансии – это создание и защита стратегии.В любом случае мы видим, что спрос на стратегические навыки растет.

Важно, что речь идёт о профессии целиком, а не только о позициях уровня VP и CPO. Мы уходим от мифа “сначала 3-5 лет двигай таски в Джире, а потом мы тебя пустим половину слайда в стратегической презентации рисовать”. Стратегическое мышление экономит время прямо сейчас, потому что дает ответы на базовые вопросы:
Для кого мы это делаем?
Какую проблему решаем?
Как мы на этом заработаем и как впишемся в рынок?
Когда у вас есть эти ответы, планирование спринта проходит быстрее (вы не спорите о приоритетах), юристы и отдел продаж быстрее дают «ок» (они понимают логику), а переговоры о зарплате становятся проще — ведь ваш вклад в бизнес-результат очевиден.
Когда ответов нет, работа начинает разъезжаться: команда хмурится при обсуждении задач и не понимает, зачем мы это делаем, приходится подхватывать все “хотелки” не только руководителя, но и других команд, очень сложно оценить хорошо или плохо команда провела в последний квартал или год.
Но есть проблема: стратегия – это прикладной навык. Первые три-пять попыток у всех выходят «так себе», а цена ошибки существенна. Никому не хочется терять доверие команды или портить репутацию в глазах руководства.

Мы с ProductDo сделали симулятор в котором можно практиковаться на реальных задачах в безопасной среде. Сначала вы будете помогать коллегам формулировать отдельные части документа, потом будете писать их самостоятельное и в конце сделаете стратегию продукта от начала и до конца опираясь на множество вводных данных, которые собрала команда. Обратную связь вам будут давать менторы, которые хорошо понимают, что такое хорошо, а что такое плохо, но не смогут ни вас уволить, ни сами уйти к конкурентам из-за потери мотивации и веры в продукт.

Проходить симулятор на русском можно уже сейчас, 2 апреля первое занятие очной когорты, три руководителя продукта проведут вебинары и расскажут о своём видении стратегии: https://productdo.it/product-strategy


Новый выпуск нерегулярного подкаста! Поговорил с UX-исследователями Софьей Сулеймановой и Ксюшей Черкасовой об их работе, правильной проверке гипотез, экономии времени и ресурсов на разработку ненужного. Самой интересной и свежей мне показалась мысль о том, что исследователя можно применять не только "наружу" для разговоров с пользователями, но и "внутрь" для разруливания внутренних конфликтов. Исследователь хорошо умеет разбираться с тем, что там эти люди на самом деле имеют ввиду, а в команде куча сложных процессов и конфликтов – вот и новое поле для анализа и исправления.

https://youtu.be/S-7o0ARxB_0?si=Wwb06r9Pdaxp53Rl


Провел вчера вебинар о применении А/Б-тестов в реальной жизни. Главной моей задачей было попытаться приземлить опыт Тиньков-банка и Букинга на реалии работы продактов в средних и небольших компаниях. Обсудили и персональные, и корпоративные стратегии успеха.

Андрей из Букинга разрешил всем продактам не уметь считать.

https://www.youtube.com/live/3s7m248R2kA


В начале года над менеджерами продукта заблестела гильотина с нацарапанным словом “вайб-кодинг”. Любой пользователь нашепчет машине промпт, и из пустоты возникает идеальный продукт. Первыми взбивать правильную пенку пойдут продакты B2B SaaS, а за ними и все остальные. Но уже к лету оказалось, что языковые модели не убили профессию. Они убили имитацию, став лакмусовой бумажкой, которая мгновенно отделяет профессионалов от всех остальных. Три главных явления этого года удивительно созвучны трём фундаментальным вопросам продакт-менеджмента.

Выяснилось, что «нашептать» промпт – это не работа. Работа – понять, “какую проблему решаешь?” За запросом пользователя «хочу анимированный отчет из трех источников» скрывается не потребность в данных, а экзистенциальный ужас перед начальником и желание получить повышение. Машина слышит: “сделай отчет”. Продакт слышит: “мне страшно, что меня уволят, дай мне цифры, чтобы я выглядел богом перед советом директоров”. Машина пишет функции, человек лечит страхи.

Языковые модели – блестящие лжецы. Если они врут, то делают это с лицом отличника. И их бред будет подписан нашим брендом. В этом году мы превратились в составителей моральных кодексов. Чтобы построить систему эвалов надо уметь отвечать на вопрос “Как поймешь, что решил проблему пользователя?” Чтобы научить модель понимать, что такое хорошо, а что такое плохо, продакт сам должен знать, в чём ценность его продукта, как эту ценность воспринимает пользователь, как выглядит рынок и т.д. Теперь завалить всех фичами и отчитываться скоростью поставки в прод не получится.

Поставка в прод всегда означала расходы, но раньше цена ошибки тонула в тумане ФОТа. Ну, посидели разработчики лишний месяц, бывает. Каждая бессмысленная фича теперь бьет не по «атмосфере в команде», а по кошельку компании здесь и сейчас. Дашборд с костами на токены — это самый отрезвляющий душ в истории IT. А раз все видят, как мы тратим, то приходится иметь убедительный ответ на вопрос “а как мы зарабатываем?”.

Машины побеждают там, где на входе порядок, а на выходе — четкий критерий. Ирония в том, что создавать этот порядок из хаоса человеческих желаний — это и есть единственная настоящая работа продакт-менеджера. В 2025 штука, которая должна была продактов уволить, стала их главным спонсором и амбассадором.


Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
Антропик хотел сделать Интервьюера, а получил Фаундера

Антропик запустил сервис, который умеет проводить все три стадии пользовательских интервью: планирование, разговор и анализ. В качестве заказчика попробовать пока нельзя, но можно поучаствовать в качестве респондента на тему отношения к AI и прочитать результаты опроса 1250 человек на ту же тему.

Спойлер: вместо режима исследователя получился режим влюблённого фаундера. Инструмент отчаянно натягивает нужные ему правильные ответы на всех стадиях работы вместо того, чтобы пытаться приблизиться к объективным результатам учитывая ограничения метода.

Разработчики выложили полные транскрипты всех проведенных интервью и дали возможность самому поговорить с ботом в качестве респондента. Ниже можно посмотреть скринкаст моего интервью, в котором видны те же паттерны, что и в транскриптах. Начинается всё очень хорошо, просто мёд для ушей: расскажи, говорит, для чего ты использовал AI-чат бота в последний раз (про то, откуда он знает, что я его вообще использовал поговорим в дальше, когда речь пойдет про интерпретацию результатов). Но дальше качество вопросов падает драматически: получив короткий ответ, вместо уточнения деталей, бот предлагает

“Представить, что у тебя есть волшебная палочка, а AI может помочь с чем угодно”.

Уж сколько раз твердили миру, что вопросы вида “а представь, что…” абсолютно бессмысленны. Из-за когнитивных искажений люди очень плохо представляют возможное будущее и фантазируют. Такой способ задавать вопросы – одна из самых распространенных ошибок начинающих. Но на этом падение стандартов не заканчивается. Получив очередной короткий ответ, бот снова не пытается ничего уточнить, а своими словами пересказывает то, что могло бы быть ответом интервьюируемого. Но могло бы и не быть. Наводит на правильные ответы изо всех сил. И дальше фаталити – вторая производная – если бы вот то, что ты представил, было бы правдой, то что бы ты делал? Тут только чтобы понять вопрос надо кучу времени, а потом ещё и нафантазировать это всё (скринкаст пришлось резать, чтобы убрать паузу).

Когда я писал симулятор пользовательских интервью, в первую главу мне нужен был герой, на котором можно иллюстрировать самые распространенные ошибки. Так появился фаундер, влюбленный в свой продукт, который из каждого респондента пытается достать только правильные ответы, подтверждающие его точку зрения. Наводящие вопросы, пересказ ответов своими словами, отсутствие уточнений – все эти ошибки были приписаны персонажу симулятора и повторены AI-интервьюером Антропика.

В последних главах симулятора герой осваивает анализ и интерпретацию данных, полученных в интервью. Тут уже авторов статьи с результатами можно брать в отрицательные герои. Выводы полны красивых заявлений вида “85% процентов профессионалов сказали, что AI экономит им время”. Но нигде не указано, как выборка распределена по критерию наличия предыдущего опыта взаимодействия с AI. Само исследование заявлено как качественное, но основная часть выводов содержит проценты утвердивших то или иное (почти все утверждения положительные, почти все значения процентов 70-80 плюс). Профессионалами респондентов называют, потому что “all participants had an occupation other than crowdworking that was their main job”

В данном случае после активных уговоров со стороны интервьюеров, 100% пользователей интернета сказали, что обязательно будут пользоваться интернетом в будущем, когда он станет всемогущим.


Репост из: ProductDo: практика продакта
Потренируемся?

Любой продакт, который плотно занимался пользовательскими интервью задумывался о верификаци полученных выводов. Мы сформулировали какой-то вопрос, его как-то понял респондент, что-то нам ответил, мы как-то это интерпретировали. В этой цепочке как минимум четыре слоя искажений. Но как узнать, что там было на самом деле? У нас же нет «обучающей выборки» с правильными ответами.

Перед стартом курса «Интервью с пользователями» мы решили разобраться с этой проблемой на вебинаре в интерактивном формате. Можете считать это превью очного курса, потому что похожее задание будет на одном из занятий. Будем проводить интервью с пользователем онлайн и в конце сможем сравнить свои выводы со сценарием, который был у респондента. Вы можете присоединиться и в качестве наблюдателя, и в качестве интервьюера. Кто хочет активного участия – пишите напрямую @sedachev – Потренируетесь составлять и задавать вопросы и получите обратную связь от Игоря Седачёва, автора симулятора и ведущего курса.

Записаться на вебинар: тут. Бот напомнит о событии и поможет добавить информацию в календарь.

Когда:
21 октября 19:00 (GMT+3)

Займет:
60-90 минут

В чем польза:
- Увидишь на примере, как формулировка вопроса влияет на ответ респондента
- Узнаешь как применять техники интервью во внутренних коммуникациях – со своим менеджером и коллегами
- Попрактикуешься задавать вопросы и анализировать ответы

Запишись, чтобы не забыть и не пропустить. До встречи в онлайне!


Репост из: ProductDo: практика продакта
Кажется, что AI или уже заменил, или вот-вот заменит продактов, дизайнеров и инженеров вместе взятых. Но реальность другая: таблицу приоритетов и роадмап вам всё ещё согласует живой человек. Хуже того – несколько живых людей. И кнопки “купить”, “подписаться”, “вызвать машину” тоже нажимают живые люди. И решения о том, нанимать вас на новую работу или нет, поднимать вам зарплату или нет, тоже принимают живые люди. В конце квартала выясняется, что строчки в роадмапе все понимали по разному, и команда сделала “не то”, кнопку “купить” нажало меньше людей, чем в прошлом квартале, и на фоне таких косяков кто-то решил не подписывать приказ о премии.

Всё это происходит потому, что людям свойственно плохо формулировать собственные потребности, проблемы и, прости господи, джобы. Мы подвержены когнитивным искажениям, плохо припоминаем и хорошо фантазируем. Антропологи, психологи и социологи провели кучу исследований и придумали методы грамотного проведения интервью: постановки вопросов и анализа ответов. Но продакты продолжают страдать от неправильной интерпретации слов менеджеров, стейкхолдеров и юзеров.

Кто-то пока не знает, как правильно проводить интервью, кто-то знает как, но у него не получается на практике, кто-то даже проводит все правильно, но не может найти время нормально расшифровать и проанализовать вот эти десять часов видео разговоров в зуме. У кого-то вообще рынок Мексики и разговоры на испанском. Ещё одна сложность в том, что проведение интервью – это практический навык, который теряется без постоянного повторения. Даже если вы делали большое исследование год назад, когда-то готовились к собеседованиям или проходили обучение, начинать снова будет тяжело.

Чтобы решить эти проблемы мы придумали новый курс AI для пользовательских интервью. AI тут в двух ролях. Более очевидная – покажем на практике и дадим попробовать реально работающий пайплайн расшифровки и анализа записанных интервью. Это для тех, кто уже молодец, сам все проводит, но хочет эффективнее. Менее очевидная – AI-спарринг партнёр, который будет помогать готовить обоснование необходимости исследования, ставить задачу и формулировать вопросы.

Лучше всего применяют AI те, кто может правильно сформулировать задачу и проверить последовательность её выполнения. Поэтому курс построен по модели симулятора – в процессе вы получаете всю необходимую практику, формируете навыки и дальше получаете помощь от AI. Как и во всех курсах ProductDo, соотношение теории и практики – 20/80 (или 10/90).

Старт интенсива 3 ноября. Записываться тут


Раз в год я провожу очный онлайн курс по тому, как делать интервью с пользователями. В этот раз в начале ноября. Симулятор же доступен всегда.


Аналитика – это совесть продукта

В лучших продуктовых компаниях есть развитая инфраструктура для работы с данными, культура принятия решений и сотни крутых аналитиков, которые прошли сложный отбор. Но как быть, если вы продакт или фаундер небольшого или среднего продукта. С чего начать? Как отличить хорошего аналитика от плохого, когда и как запускать первый А/Б. Поговорили об этом с Романом Филёвым.

Разобрали:
- Когда компании пора создавать аналитическую функцию
- Как измерить бизнес-ценность от аналитиков
- С чего начать, если всё с нуля


80% CPO думают, что им платят за фичи

Задумка этого поста была в том, чтобы напомнить вам про симулятор интервью, воспользовавшись новостным поводом: в новом опросе Devcrowd 90% продактов ответили, что проводят исследования силами своей команды. Вот, мол, важный навык, всем нужен, пожалуйте в симулятор.

Но я решил прочитать полную версию опроса и всё пришлось переписывать. Помимо очевидного списка из зарплат, выгорания, ИИ и стейкхолдеров, в исследовании есть три вопроса, ответы на которые рисуют печальную картину нашей профессии.

Подавляющее большинство продактов всех уровней, включая CPO, считает, что несёт ответственность за “развитие функциональности”, подавляющее меньшинство – за “бизнес-модель и монетизацию” (даже техническое развитие себе больше записывают). Тут можно было бы и заканчивать, но у нас есть ещё два важных ответа.

53.3% (490 человек) ответили, что больше всего им нравится “генерировать новые идеи продуктов и разрабатывать концепции”. В конце списка любимых дел оказались “работа с фидбеком” – 13,9% и “оптимизация экономики” – 9,5%.

55,3% опрошенных проводят продуктовые исследования силами команды, ещё 17,6% иногда привлекают внутренних исследователей.

Если поверить в репрезентативность этого опроса, то окажется, что профессия состоит из людей, которые уверены, что им платят за то, что им больше всего нравится делать: придумывать и запускать фичи, и не платят за то, что они делать не любят: общаться с клиентами и измерять результаты. Но им всё же приходится делать нелюбимую бесполезную работу, так как рядом нет профессионалов, которым можно её доверить. Все исследования делает та же самая команда, которая любит фичи и не любит данные.

Картина печальная, но и в ней можно найти что-то хорошее. Если рынок труда действительно выглядит так, как его описывает опрос, то адекватному продакту, который любит проблемы, а не решения, будет гораздо проще искать работу, строить карьеру и приходить к успеху, славе и деньгам.

Вот и симулятор, который предполагалось продвигать этим постом, построен на принципах рационального продакт-менеджмента, противоположным ответам опроса. Он исходит из того, что работа продакта состоит в зарабатывании денег путём решения пользовательских проблем, что сами по себе фичи никому не нужны, но стоят времени и денег, что метрики и фидбек пользователей – это главное в работе, что с собственными когнитивными искажениями надо бороться, а не поддерживать их.


Менеджер продукта и уровни абстракции

Несколько месяцев назад меня позвали выступать на конференцию Podlodka Product Crew в роли трикстера: сделать доклад выходящий за рамки традиционного “а как нам всё-таки лучше проверять гипотезы?”. Я не придумал ничего лучше, как порассуждать на тему “а зачем вообще компании нужен менеджер продукта?”, и предложил собравшимся применить к себе традиционный продуктовый подход: изучить аудиторию (владельцев и топ-менеджмент), разделить проблемы и решения, попробовать выбрать оптимальное. Основным комментарием участников было “не думал, что под таким углом можно смотреть на работу, открыл для себя много нового”, что абсолютно предсказуемо выдало в собравшихся продактов, но не руководителей.

Уровень менеджера, в нашем случае продуктового, определяется уровнем абстракции, на котором он думает и принимает решения. С ростом сложности продукта и размера компании постепенно появляются задачи следующего уровня, а более простые делегируются “вниз” по иерархии. Понятно, что любое разделение на “уровни”, грейды и должности – занятие умозрительное, вызывающее много вопросов, но есть в нём и польза. Можно начать более трезво оценивать свои навыки и стоимость на рынке, понять, чего не хватает для перехода на более высокий уровень, и отфильтровывать “CPO без подчинённых” и “VP без опыта найма”, если вы вдруг оказались с другой стороны стола и пытаетесь кого-то важного нанять.

Первый уровень – проверка конкретных гипотез. Какая аудитория, какая проблема, почему именно она, какие варианты решения, как их проверять, как раскатывать в случае успеха или закатывать при негативном результате. Условный линейный продакт.

Второй уровень – это построение продуктового процесса. Как команда выбирает гипотезы, как определяет метрики, как ставит цели и задачи, как определяет результат. Как правило, на этом уровне вас начинают называть head of product или group product manager. Тут же приходится начинать нанимать, но пока эпизодически – у вас максимум пара-тройка прямых подчинённых.

Третий уровень – организационная структура и разделение зон ответственности команд по разным частям продукта. Что сейчас выгоднее: делить команды по платформам или по сегментам пользователей? Нужны выделенные команды для бизнес-вертикалей или горизонтальные команды справятся? Нужно отдельно b2b и b2c? Как принимать такие решения и оценивать их эффективность? Как проводить такие изменения в существующих организациях? Начиная с этого уровня, названия должностей размываются, с таким набором задач можно стать и Director, и VP, и SVP. На этом уровне много найма, и это, в основном, найм хедов. Появляются первые задачи по построению систем мотивации и оценки продактов – кто все эти люди и зачем они нам нужны?

Четвертый уровень – управление всей продуктовой организацией большой компании. Только тут по честному должна появляться заветная буква C в должности CPO. Для чего бизнесу продуктовая организация? Какое влияние на выручку и прибыль оказывает вот этот немаленький фонд оплаты труда? Если мы быстро растем – то как нам масштабировать организацию? Где взять пятьдесят сильных хедов продукта через два года? И ещё сто пятьдесят бодрых сеньоров к ним в подчинение? Растить внутри? Нанимать с рынка? Сколько рекрутеров надо нанять перед этим? Как оценивать перфоманс продактов и их руководителей? Как сделать так, чтобы хороших не уводили конкуренты?

Если в какой-то момент попробовать порешать задачи следующего уровня абстракции, то как минимум станет интереснее работать, а как максимум ускорится карьерный рост – и от вас больше пользу руководителю, и вы начинаете понимать и предсказывать неудобные решения “свыше”, а значит заранее знаете, где нужно оказаться в этот момент. Ну и на собеседовании будет что рассказать.


Как AI-прототипы влияют на работу продакта

У меня есть давняя идея записать серию роликов, в которых герой пытается пользоваться известными IT-продуктами и комментирует то, что видит на экране. Шаг в эту сторону делает новый выпуск подкаста: дизайн-менеджер комментирует работу, которую сделал сервис AI-прототипирования. Сделали лендинг с вакансиями, поменяли визуальный стиль и обсудили ограничения инструментов и их перспективы.

https://www.youtube.com/watch?v=oXI5RKkFI3s


Поиск респондентов это тест маркетинга

Практически в каждом продуктовом чатике рано или поздно появляется сообщение “ребята, я запускаю продукт, решающий проблему Х, поставьте лайк, если готовы 30 минут поговорить со мной”. И ещё ни разу “пробема Х” не была проблемой продактов, которые сидят в чате. Разбег целевых аудиторий от “родителей трёх детей, у которых старшая девочка, а дома рыжая собака” до “все, кому неудобно хранить фен”. Собственно и проблему-то редко кто формулирует, в основном сразу фичи описывают.

Даже если продакты из чата попадают в целевой сегмент, то разговаривать с ними – это не лучшая идея. Когда человек по 2-8-12 часов в день думает над проблемами и путями их решения, а потом оказывается на интервью в качестве респондента, он автоматически начинает давать ответы продакта, а не пользователя.

Ещё хуже, если мы точно знаем, что продактам из чатика удобно хранить фен, то есть они не попадают в нужный нам сегмент. Понятно, откуда возникает желание искать под фонарём: будущих пользователей непонятно как искать, они не приходят на интервью, а если приходят, то говорят, что им ничего такого не надо. А продакты в чате вот они, рядом, и уже помогали много раз.

Польза реальных людей, относящихся к целевому сегменту заключается не только в том, что они придут на интервью и расскажут что-то полезное, но и в том, что в процессе поиска можно проверить маркетинговые гипотезы. Мы же как-то собираемся привлекать первых пользователей, вот так же будем и привлекать респондентов.

Если мы не можем найти людей на интервью, то мы точно не найдем людей, которые купят. Если привлечение респондента обходится в три сотни евро, то вряд ли первые пользователи будут дешевле. Если мы делаем что-то узкоспециальное для редкого B2B, то у нас будет достаточно короткий список потенциальных респондентов, к которым будет сложно попасть, но которые будут хорошо погружены в предметную область. Если же мы делаем массовый продукт, то набрать людей будет легко, но проводить интервью будет сложно, потому что люди редко задумываются о своей рутине и плохо осознают проблемы с ней связанные.


Когда LLM заменят разработчиков

Начинаем разбираться с тем, как инструменты вайб-кодинга прототипирования на основе LLM меняют взаимодействие менеджеров продукта с разработчиками и дизайнерами. В первом выпуске речь про инженеров. Обсудили, что продакту надо знать о технике, а что – не обязательно. Как учиться работать с LLM, когда профессии продакта и инженера сольются в одну, и как это будет выглядеть.

https://youtu.be/xa36tIlcCBA


Скидки на симулятор пользовательских интервью

Если вы смотрели последние выпуски подкаста или читали пост об образовании продактов, то знаете, что я сделал симулятор пользовательских интервью на платформе ProductDo. Обычаи и традиции продвижения подобных штук говорят о том, что подписчикам канала и зрителям подкаста полагаются скидки. У нас будут промо-ссылки двух типов.

Скидка 20% на симулятор Интервью с пользователями для продакта. Переходите по ссылке, сначала видите полную цену, после клика на кнопку “купить” применяется скидка.

Скидка 15% на любой симулятор ProductDo (лично я рекомендую Технические знания, AI/ML и A/B-тестирование). Переходите по ссылке, следите, чтобы в адресе не потерялась приписка coupon=ahoy, жмете “купить”, цена снижается.

Симулятор помогает в трёх ситуациях. Для тех, кто планирует переходить в продакты – это возможность получить первый практический опыт проведения интервью. Для тех, кто давно не проводил интервью – это возможность быстро восстановить навык. Для тех, кто проводит интервью, но недоволен результатами – это возможность разобраться с тем, что идёт не так.

Максимум практики, которую поддерживает необходимый минимум теории. Можно начать проходить симулятор уже сейчас, а можно записаться в группу с живыми вебинарами. Симулятор не сделает из вас UX-исследователя, но поможет или найти с ними общий язык, или худо-бедно протянуть до их появления.

P.S. Скидочные ссылки и пост целиком можно шэрить коллегам, в профильные чатики и каналы.


Как работает хардовый продакт

Самым сложным в подготовке этого выпуска оказалось подобрать адекватный перед слову hardware. Всё-таки прибор, аппарат или механизм? И как назвать продакта, который их делает? Артём сначала делал софт в Wrike, потом ушёл делать автомобилили в Arrival и втянулся в реальный мир. Обсудили разницу работы с «софтом» и «хардом», переход из дизайнеров в продакты и этику исследований пользователей на b2b-рынке, в ситуации когда твой будущий продукт призван оптимизировать работу испытуемых (а может быть и вовсе их заменить).

https://www.youtube.com/watch?v=ORxUd6dcf6Q


Arrested customer development

Одной из первых открытий, которое совершает человек, начавший искать работу за пределами русскоязычного рынка, заключается в том, что английские термины на русском и английские термины на английском – это не одно и то же. IT в русском – это Tech в английском, а IT там – это мастера по удалению вирусов и настройке World of Tanks.

Буквально следом выясняется, что в англоязычной среде никто не знает не только про каздев, но даже про custdev. Даже на customer development смотрят с легким помутнением в глазах. Пока придумывал название курсу про интервью (а он предполагается двуязычным) пришлось разобраться с терминами.

Термин “customer development” придумал Стив Банк. К середине девяностых он уже больше 15 лет занимается созданием стартапов и приходит к прорывной идее, что создание стартапа отличается от запуска нового продукта в корпорации. Большая компания хорошо знает рынок, потребителей, каналы дистрибуции, ей достаточно прикинуть P&Lи начать делать. Стартап не знает ничего, для него каждый элемент бизнеса является предположением. Развивая эту идею Стив придумывает Lean Startup – подход, который призван сэкономить ресурсы при создании стартапа. Основная мантра Lean Startup звучит подозрительно знакомо для уха современного продакта: сформулируй гипотезу, проверь на клиентах, если есть тяга – строй бизнес. Часть про проверку гипотезы на клиентах как раз называется Customer Development. Причем “гипотеза” по версии автора – это полное описание бизнес-модели: кому что продаем, через какие каналы итд (оно же lean canvas), а customer development – это процесс проверки этой большой гипотезы или очередной версии lean canvas. От первых разговоров с людьми до запуска mvp. Причём отличие mvp от построения бизнеса в данном случае – это отсутствие, собственно, “бизнеса” – юр лица, департаментов, отчетности итд.

Для англоговорящего человека из “tech”, customer development – это довольно старая концепция, которая описывает почти полный цикл работы современного продакта. И тут вы в резюме и на собеседованиях выносите это отдельной строкой. Получается список вида: формулировал гипотезы, делал каздев работал продактом, считал метрики, ставил задачи инженерам, думал про маркетинг. Звучит странно.

Кто и когда притащил идею customer development в Россию мне неизвестно, поверхностное гугление ответа не даёт. За последние годы customer development сократился в русском языке до “каздева” и стал означать “проведение интервью”. По запросам в вордстате видно как постепенно растут оба термина, каздев стартовал чуть позже, но увернно нагоняет.

Курс стал называться “интервью с пользователями для продакта”, потому что речь в нем идет об одном наборе навыков: подготовке, проведении и анализе интервью. Остальные части customer development пока не влезли, но есть в бэклоге.

312 1 0 18 10
Показано 20 последних публикаций.

465

подписчиков
Статистика канала