Борода продакта

Три с половиной года назад, когда очередной раз анализировал ежегодное исследование Product Sense, я отметил, что наступил кризисный период в российском продуктовом телеграм сообществе. Рынок внимания консолидировался: есть "голубой огонёк" из каналов с большой аудиторией и множество небольших каналов специалистов, которым есть что сказать и чем поделиться, но которые практически никак не могут это сделать по причине выросшего уровня информационного шума. Моим непрошенным советом тогда было, с одной стороны идти в нишевание рынка внимания, с другой стороны в создании открытой трибуны в "Бороде Продакта", чтобы любой желающий мог дотянуться до своей аудитории, если его пост полезен. Эта инициатива тогда не нашла поддержки. А спустя буквально три месяца после поста Телеграм добавил функционал общих папок с каналами, которые частично решают эту проблему, но не до конца. Сейчас, в связи с блокировкой Телеграм и огромным количеством нейрослопа, ситуация с вниманием ещё хуже. Читатели хотят интересный полезный контент, а где и как его найти непонятно. С другой стороны количество специалистов, которые готовы делиться опытом, продолжает расти в силу просто их личностного роста. Кстати говоря, одним из самых действенных способов учиться для специалиста, это наблюдать за другими специалистами. Потому что это позволяет решить проблему зашоренности, получая новые точки зрения, чтобы обогатить собственную картину мира. Это очень большая ценность. Поэтому мы с коллегами, участниками People Sense, решили сделать подборку с нашими каналами https://t.me/addlist/n9Argsgc2gMyOWRi Особенно я хочу выделить личный канал Никиты Ефимова про менеджмент и лидерство https://t.me/burnt_stickies P.S. Вообще, можно наблюдать интересную эволюцию Телеграма как платформы. Начав с мессенджинга как альтернативе зелёненькому, он стал контент-площадкой как интеллектуальной альтернативе синенькому и розовенько-фиолетовому. Потом появились сторисы и многие начали вести свои небольшие каналы. А на что это становится похожим? Так на социальную сеть :) Поэтому я бы с удовольствием получал в едином потоке обновления из личных каналов от тех, кого читаю. Ну, вы поняли, да :) Дуров, верни стену! Но уже в телеге.

Большая конференция "AI Skills" про AI-юзкейсы из Miro, Nebius, Avito и других топовых компаний ⚡️ Всем привет! Вдохновившись постом про AI Product Operations, мне предложили поучаствовать в онлайн-конференции AI Skills, где продакты, маркетологи и инженеры поделятся своим опытом использования ИИ. В своём выступлении я расскажу, туда ли мы свернули с приходом ИИ, как менеджеры продуктов. И вкратце расскажу про ядро PAF в плане ИИ процессов. Сейчас явно прослеживается два направления ИИ в управлении продуктами: 1) менеджер как вайбкодер, который самсусам и задискаверит, и задеплоит; 2) менеджер как кибернетик, который выстраивает систему управления продуктом с помощью ИИ, но не меняет свою роль и предназначение. Вайбкодинг, несомненно, полезная и эффективная вещь, но в погоне за быстрым результатом создания, мы теряем понимание долгосрочного развития. Я считаю, что первый путь не ведёт профессию в правильном направлении, аналогично тому, как раньше продактов убеждали в необходимости учиться SQL и Python. В общем, об этом и поговорим :) Конференция "AI Skills" пройдет 23-25 июня со стартом в 17:00 СET / 18:00 МСК Всё бесплатно и без необходимости регистрироваться на кучу TG-каналов. Сделано командой Community Sprints Просто клик и добавить инвайт из бота в календарь -> Регистрация на AI Skills конференцию от Community Sprints 🔥

P.S. Кстати говоря, именно это и называется Feature Bale в операционной версии PAF https://productframework.ru/ops/main.

Ответ на этот вопрос кроется в той сущности, которая и остаётся на этой мега-странице после нашего тотального очищения. Это будут офферы, т.е. предложения компании в сторону потребителей, которые объясняют, какие у неё ценностные предложения, по каким ценам и чем именно они отличаются от других (точки дифференциации). Контентом теперь являются не сгенерированные при помощи ИИ SEO-тексты, а правильным образом сформулированные и донесенные до потребителей УТП этой компании. В идеале - динамические УТП, которые подстраиваются под потребности потребителей. Ведь в чём была основная проблема сайтов? Необходимо было так сформировать навигацию и офферы, чтобы минимальным объемом закрыть максимальное количество кейсов потенциальных потребителей. Поэтому кто-то создавал сотни и тысячи статичных страниц, чтобы покрыть всё множество кейсов целенаправленными офферами. Кто-то создавал десятки страниц по категориям, индустриям или продуктовым направлениям. Кто-то пытался на одной странице отобразить более абстрактные предложения, в ожидании что одинаковые офферы воспримут разные группы посетителей. И это всё действительно как-то работало. Но в эпоху ИИ, когда статичность была заменена на набор адаптивных правил, нет больше смысла подходить к решению задачи по-старому. Сайты-агенты эры нулевого клика скорее всего будут представлять собой набор правил для динамического формирования офферов для тех, кто к ним обращается (а обращать могут как люди, так и агенты). В этом наборе правил будут прописаны не жесткие офферы, а массив продуктов, коридоры цены, точки дифференциации и упаковка их в УТП так, чтобы оффер генерился автоматически исходя из контекста владельца запроса. Тогда нам нужно перепродумать структуру оффера. Он теперь должен включать те элементы, которые позволят мачить контекст запроса клиента с контекстом компании, владеющей сайтом-агентом. Контекст клиента тогда будет формулироваться способом, за который мы так должно сражались: описание жизненной ситуации + сценарием / джобой / потребностью + бюджетом + т.д. Как следствие, работа маркетолога будет не в том, чтобы придумывать статичные акции или тестировать отдельные цены, а в том, чтобы формировать такую систему правил, которая и будет матчить контекст владельца запроса на контекст компании, чтобы формировать такой динамический оффер, при котором будет максимальная конверсия в максимальный LTV.

Эра нулевого клика Разные исследования показывают, что доля поиска информации через ИИ растёт ударными темпами, достигая по разным оценкам уже до трети всего мирового трафика. Появился даже новый термин "эра нулевого клика", который характеризует такое поведение потребителей, когда весь процесс обмена информацией происходит, не выходя из интерфейса ИИ платформы. Это привело меня к мысли, что нам нужно начать выкидывать из головы концепцию "сайт" и начать думать концепций "сайт-агент". Чем сайты компаний являются сейчас? Это некоторый адрес в интернете, на котором расположена информация о компании в том виде, который будет наиболее понятен пользователю. Немалую роль здесь играл дизайн и информационная архитектура для формирования нужного восприятия сайта со стороны посетителей. Нужного в плане достижения конверсионных метрик, конечно же. В своё время это обстоятельство очень сильно забустило дисциплины UX и UI. С другой стороны сайты должны быть понятны поисковым системам, поэтому в маркетинге родилась целое направление SEO-оптимизации, чтобы повысить видимость сайта в поисковой выдаче. Направление расширилось с приходом мобилок. Расширяется и сейчас с приходом ИИ: агентства начали продавать оптимизацию сайта за счет добавления ИИ schema-разметки. Хоть есть мнение, что это ни черта не работает. Это нас приводит к тому, что UX сайта должен быть полностью перепродуман заново, отказавшись от концепции UI. Давайте совершим мысленный эксперимент над сайтом вашей компании. Представьте, что вы убрали весь дизайн - осталась только голая html-верстка образца web 1.0. Затем исчезла вся визуальная навигация, а все страницы объединились в одну "core-page". Все визуальные метафоры исчезли, оставив после себя чистый plain text, но markdown разметка сохранилась, чтобы ИИ было проще обрабатывать эту информацию. А теперь представьте, что так у всех. Вообще у всех. У тысяч одинаковых фирм, предлагающих одинаковые услуги по одинаковым ценам. За счет чего теперь конкурировать?

AI Product Operations Пять лет назад я погрузился с головой в операционализацию процессов управления продуктами. Сначала отдельные части этой системы я внедрял в рамках консалтинга. Затем в июне 2024 я провел двухдневный интенсив "Product Operations для CPO и Product Lead", где рассказывал про объекты управления и три слоя продуктовых процессов. Возможно, вы даже на нём были. Интенсив с одной стороны был способом протестировать часть методологии, а с другой стороны доказать гипотезу спроса, ведь на его базе я планировал запустить отдельный курс по product operations на базе Сколково. Вместе с Олей Важинской мы подготовили презентацию и проводили интервью, чтобы обсудить офферы программы. Возможно, я даже с вами созванивался. Потом наступил 2025 год и вся отрасль образования ушла в кризис вслед за экономикой. Курс так и не был запущен в связи с рухнувшим спросом, а я ушел в исследование возможностей ИИ в области управления продуктами. Результатом этого стало окончательное внедрение ИИ в Переменки, проводимые нами с Никитой Ефимовым. Возможно, вы даже на них были. Но самое главное, стало понятно: ИИ кардинально изменило работу менеджеров продуктов. В сторону более высокого уровня, нежели просто продуктовая разработка. В сторону, где, во-первых, нужно думать о бизнесе системно, представляя общую модель создания, дистрибуции и монетизации ценности. А, во-вторых, уметь проводить мостик между продуктовой деятельностью и бизнес-результатами вместе с другими функциями. И всё это при помощи ИИ, который создаёт огромный приток эффективности. И чтобы научиться это делать, нужен какой-то фреймворк. Например, Product Architecture Framework. Возможно, вы даже о нём слышали. На самом деле, много лет наблюдений за менеджерами продуктов меня сильно разочаровали. Я уже было решил забросить работу над PAF, ведь фреймворки на хрен никому не нужны. Но ИИ сильно изменило ситуацию, выдвинув на передний план те вещи (системность / формализацию / процессность), на которые раньше можно было забить. Теперь же без умения задать и развивать контекст все преимущества ИИ просто не достигаются. И я наконец-то понял, зачем именно нужен PAF, как продуктовый фреймворк. Я хочу вам презентовать первую версию руководства операционного фреймворка PAF, над которым я работал последние два года. Он задаёт не только новые объекты мышления, но и измененную логику процессов, в которой привыкли работать менеджеры продуктов. В руководстве собрана ключевая концепция AI Product Operations, которая, конечно же как и SAFe или Pragmatic Marketing, требует дополнительных разъяснений. Для этого в ближайшем будущем я планирую провести серию вебинаров с последовательным раскрытием каждой отдельной части фреймворка. Также, если вы будете завтра и послезавтра на People Sense, то с удовольствием с вами пообщаюсь. Ссылка на AI Product Operations по версии PAF https://productframework.ru/ops/main

Уже через пару недель будет People Sense, где мы в форме симуляции происследуем, как можно смотреть на команду, как объект управления и менять её показатели. Ведь команда - это сложный живой организм, за которым нужен уход. Этот организм может чувствовать себя плохо, а можно его развить так, чтобы он мог эффективно достигать целей бизнеса, да ещё и самому будет нравится. Вообще, кажется, что большая часть руководителей воспринимает работу с командами как работу с отдельными людьми. Это выливается в различные 1-1, индивидуализацию целей и 360 performance review. Тимлиды ставят задачи отдельным сотрудникам, принимают их, журят и так далее. Но в этом-то и заключается ключевая проблема: фокусируясь на отдельных людях, они теряют фокус на всей команде. Теория система говорит, что целое всегда больше суммы его частей. Но я бы сказал по-другому: целое - это другой объект управления. Он не больше и НЕ включает в себя свойства, которые есть у отдельных частей. Поэтому фокусируясь на части, вы работаете вообще с другим и решаете другие задачи. Поэтому для того, чтобы начать работать с командой, нужно прекратить думать отдельными людьми. Мне очень импонирует управленческие концепции скрама, потому что они как раз показали эту разницу на примере story point. Из четырех команд разработки, с которыми я очень плотно работал, только последняя реально смогла перейти на этот тип мышления и оценивать задачи именно через стори поинты, не декомпозируя их на бек, фронт, QA и т.д. Для этого команде потребовалось две попытки и время на осмысление. Однако, после этого эффективность выполнения спринтов и дальнейшая прогнозируемость планов повысилась до предела. И это была точно та же команда, с точно теми же людьми. Закончить хотелось бы китайской притчей, которую я очень люблю, ведь она демонстрирует ключевой принцип управления любой организацией людей. Желтый Владыка Хуан-Ди поехал навестить Тай-квея, который жил на горе Чжу. Но по дороге он сбился с пути, и не у кого было узнать дорогу. После долгих поисков наконец императору встретился мальчик, пасший коней. — Не знаешь ли ты, как проехать к горе Чжу? — спросил император мальчика. Мальчик ответил, что знает дорогу, а также знает, где живет Тай-квей. «Что за чудесный мальчик! — подумал Хуан-ди. — Откуда он знает, что мы направляемся именно к Тай-квею? Может, он ответит и о том, как лучше устроить жизнь в Поднебесной?» — Поднебесный мир нужно оставить таким, какой он есть, — ответил мальчик. — С ним не нужно ничего делать. — И в правду, управлять Поднебесной не твоя забота, — сказал Хуан-ди. — Но все-таки ответь, как мне быть с ней? — Управлять миром не сложнее, чем пасти лошадей, — сказал тогда мальчик. — Достаточно устранять все, что опасно для лошадей, и подводить их к тому, что нужно им. Так же следует управлять и Поднебесным миром. — Спасибо тебе, «небесный наставник», — сказал император пастушку. Затем низко поклонился и удалился.

Тогда a⊘a=k вместо 1, а изначальная формула превращается в (x+x)⊘x = k*(2x/x) = 2k. Чтобы (x+x)⊘x=100, достаточно взять k=50. Что и требовалось доказать. Исходная задача решена не за счет того, что мы изменили условие задачи, а за счет того, что мы посмотрели на неё с другой точки зрения. Из мира, в котором это противоречие не существует, просто потому что там другие правила игры (спасибо Курту Гёделю). Самое интересное, что при этом новая алгебра остаётся непротиворечивой, но меняет свои фундаментальные свойства. Например, придётся отказаться от аксиомы «единица», ведь в нашем случае 1⊘1 не будет равен 1, а будет равен k. Да и само такое деление перестаёт быть обратной операцией к умножению в привычном смысле, потому что приходится учитывать k-фактор. Почему я вообще об этом пишу? Потому что это пример, когда изначально неразрешимая задача решается, если мы меняем своё мышление об объектах этого мира. А ещё потому, что если вы столкнулись с каким-то противоречием, то вы можете провести мысленный эксперимент, запросив ИИ представить реальность, в которой вашего противоречия не существует. И перечислить вам условия, при которых это происходит. Курт Гёдель мой самый любимый учёный как раз потому, что доказал, что любая проблема имеет решение, если выйти за пределы своего текущего способа мышления. И это не философия, а чистая математика.

Решение уравнения без решений Вчера, залипая очередной раз в рилсы, натолкнулся на видео, где мужик спрашивал прохожих, чему будет равен x в уравнении. Респонденты, конечно же, демонстрировали фрустрацию, ведь уравнение решений не имеет. Изначально кажется, что это не так, и ты пытаешься сложить иксы, потом разделить их и в конечном итоге сталкиваешься с противоречием, когда одно абсолютное число равно другому абсолютному числу. Чего не может быть. Если использовать ту арифметику, в рамках которой мы привыкли думать и решать задачи. Я решил поразгонять это с deepseek. Потому что на самом деле математика не раз сталкивалась с подобным. Например, комплексные числа изобрели как способ разрешения противоречия квадратного корня из минус единицы. Я решил пойти тем же путём: если в классической арифметике деление x/x даёт 1, то что если будет существовать алгебра, где деление переменной на саму же неё не будет равна единице?! Но тогда для этого нужно переопределить само понятие деления, придумав новую операцию «⊘», которая в классической алгебре отображала бы формулу, приведенную ниже, где k - некая фиксированная константа, а a/b - обычное деление.

Грачи на People Sense В России очень интересное отношение руководителей к управляемому и осознанному менеджменту людей. С одной стороны это обусловлено социо-культурной спецификой (о чём мы поговорим в следующем выпуске подкаста #РАЗБЕРЁМСЯ), с другой стороны - быстро меняющейся средой. Руководители пытаются вырулить, но не понимают, почему их действия (усиление контроля, экономия ресурсов) не дают нужного результата или дают его временно, разрушая команду в будущем. В итоге планы не выполняются, эффективность падает, все ищут виноватых. На конференции People Sense мы решили подсветить эту проблематику и рассказать о способе сделать управление командой более осознанным для руководителей. Показать, как можно представить команду в виде объекта управления, раскладывать состояние своей команды на измеримые показатели результативности, эффективности и мотивации. Наш ключевой тезис, что в текущей турбулентной среде умение видеть и управлять этими показателями иногда намного больше влияет на успешность реализации проекта, чем даже само его качество. Мы упаковали наш мастер-класс в виде бизнес-симуляции :) Всех желающих мы поделим на небольшие команды по четыре человека, где у каждого участника будет своя роль. Цель игры: за несколько спринтов достичь определённых показателей прибыли. Но влиять при этом вы можете только на саму команду (её показатели) за счёт разных управленческих действий. Самое необычное - мы используем ИИ для формирования сквозной истории каждой команды, которая будет строится в режиме реального времени в зависимости от выбранных действий. Эту механику мы отрабатывали в разных вариантах последние полгода (например, вы могли участвовать в нашей активности на прошлом ProductCamp). Вообще, использование ИИ и в качестве обучающего элемента, и в качестве важной составляющей процесса работы с продуктом - это то, над чем мы сейчас очень плотно работаем и показываем другим. Если вы хотите посмотреть как, это можно сделать уже в эту субботу на Переменке. Ну, а в целом, приходите на наш мастер-класс на People Sense. Будет необычно :)