Вторая новость связана с этим каналом. Как видите, в гнезде живут грачи-бородачи. Поэтому канал “Борода продакта” теперь будут вести две бороды, а не одна. Мы будем чередовать наши посты с Никитой, стараясь выйти на регулярность в один пост в неделю. Такая частота позволяет не скатываться в блогинг с постами “очевидное невероятное про скоринг” из трех предложений, оставляя глубину и качество материалов. У нас все также не будет никакого контент плана. Мы будем стараться писать лишь о том, что сами считаем важным, а не делать посты ради них самих.

Всем хорошего дня! Грачи-бородачи.

P.S. У меня есть стойкое ощущение, что 2025 будет годом преображения. Позитивного или негативного, не знаю, но моментом, когда прежняя форма меняется, потому что больше не соответствует своему смыслу. Самое главное – никогда не забывать кто мы такие и почему здесь оказались.

Из менеджеров в операторов

На выходных был на выставке про путешествия Hello Camper в Севкабель Порту. На докладе о том, как зарабатывать на блоге про путешествия, спикер предложил алгоритм, от которого я слегка прихерел:
1) создаёте блог на Дзене;
2) открываете ChatGPT, спрашиваете самые актуальные темы про туризм на "месяц + год";
3) говорите ему написать статью по одной из этих тем с припиской "для дзен";
4) добавляете туда свои фотографии (или опять же созданные при помощи ИИ);
5) Профит!

План Картмана, в котором есть середина. Потрясающе! Виртуозно! Обескураживающе! Ещё никогда в истории человечества актуальный контент не создавался так просто. Фактически по мановению волшебной палочки.

А прихерел я немного по-другому. Получается, что блогер в этом деле фактически превращается в "оператора", который просто нажимает кнопки, не создавая контент, а "настраивая" его. Блогера больше нет. Остаётся пелевинский криэйтор.

Прихерел я и от того, что читатель блогера в таком случае не знает, что материал сгенерирован машиной. И все равно будет его читать. А SEO алгоритмы будут его индексировать. А монетизация блога будет приносить деньги. Вся эта история полноценно возвращает нас к тесту Тьюринга, который мы успешно проваливаем.

Ну да черт с ним с блогом про путешествия. Ничего страшного не случится, если будут читать то, что написала про Сулакский каньон или лёд Байкала машина, ведь так?! Но что, если это будет управление продуктами? Давайте представим себе некую гипотетическую ситуацию, что некто запустил канал или сайт с блогом, где все статьи сгенерированы нейросетью. А сотни людей читают это, лайкают и признают глубокую экспертизу автора в этом вопросе.

В MVP-строении один из самых популярных способов тестирования называется "Волшебник страны Оз". Когда клиент пользуется продуктом, но при этом не знает, что на бекенде на самом деле нет никакого продукта: вся автоматизация выполняется вручную. Предложу свою версию, назовем ее "Реверсивный волшебник", когда читателем являемся мы, а в бекофисе вместо ручного труда наоборот автоматизация. Если вы думаете, что таких авторов в этой нашей тусовке нет, то просто присмотритесь внимательнее к тому, что вы читаете. Может оказаться, что ложки действительно не существует...

Или ещё один вариант модели — "Волшебник изумрудного города", когда просто берут чужие статьи, прогоняют через chatgpt и выдают как свои. Так, например, случилось с моей про результаты исследования продуктовых компетенций от ФРИИ. Причем подвох здравомыслящими людьми был понят сразу, но криэйтор продолжал защищаться.

Ну ладно, читать или не читать контент, пусть даже сгенерированный машиной, — личный выбор каждого человека. Обидно, если вы не будете знать, машина это или человек, чтобы сделать осознанный выбор. Но ещё обиднее, когда вместо нейроблогера у нас есть нейроменджер.

Сейчас только ленивый не пишет про применение ИИ в задачах управления продуктами. ChatGPT действительно расширил наши возможности, но в то же мы столкнулись с ловушкой гиперинфляции: "стоимость" когнитивных операций настолько сокращается, что происходит их обесценивание.

Поиск материалов для исследования рынков, который раньше составлял недели, теперь делается за часы. Генерация идей, над которой вы раньше страдали по вечерам, теперь делается за пару запросов. Вычленение смысла из встреч и формирование meeting notes теперь вообще происходит без вашего участия. Триумф человеческого гения! Или начало конца. Так или иначе, ящик Пандоры открыт.

Это не просто рассуждения. И вот почему. Исторически программы автоматизировали человеческую деятельность. То есть сами операции оставались, но время / стоимость их выполнения сокращалось, а эффективность повышалась. В примере выше про поиск информации для исследования: искать все равно придется, но потратим меньше своего времени. Просто пишем запрос и Perplexity даёт нужную информацию.

Затем, менеджеры начали экспериментировать. Что, если мы не только будем делать запрос на получение информации, но и вообще будем просить машину проанализировать и сделать выводы. А потом ещё и рекомендации по свойствам продукта. А потом ещё и макеты интерфейсов. А потом ещё и код. Дьявольская простота всех этих операций вскружила голову менеджерам. Они почуяли всемогущество. Ложное всемогущество.

Происходит (уже / прямо сейчас) проблема замещения. Когда вы просите машину не просто дать информацию, а сделать выводы, то вы замещаете процесс автоматизации процессом принятия решения. Тем самым вы теряете контроль и как менеджер больше не выполняете возложенную на себя функцию, потому что перестаёте владеть контекстом и причинно-следственной связью. А, как говорил Меровинген, единственный источник власти — это умение видеть причину.

Среда формирует нашу физиологию и мышление. Аналогично тому, как stories разжижают мозговину (к сожалению, мне тоже сложно соскочить с этой иглы), использование ИИ для задачи анализа постепенно атрофируют наши собственные способности к этому. Нам все сложнее вычленять главное и работать с большими объемами информации. Вместо понимания принципов, мы ищем кейсы. Вместо формирования долгосрочной стратегии — сбор низковисящих фруктов. Вместо выбора правильного, мы выбираем простое.

Делегируя процесс принятия решений в машину сотрудник превращается из менеджера продукта в оператора, чьей задачей является нажимать кнопки. При этом можно даже не особо понимать значение входных и выходных сигналов из chatgpt. Кстати говоря, именно такая модель и лежит в основе самого популярного мысленного эксперимента по критике теста Тьюринга. Он называется "Китайская комната" и был предложен Джоном Серлем как демонстрация того, что машине необязательно осознавать, что именно она делает, при этом прекрасно создавая видимость интеллекта. Стандартная проблема при найме, не так ли?

А вот теперь представьте, что вы руководитель и у вас в подчинении менеджеры продуктов. Присмотритесь к ним повнимательнее — действительно ли они менеджеры или превратились в операторов? Действительно ли они могут думать самостоятельно или вместо них работают 15 индийских микросервисов? А если вы работаете удаленно, вы вообще уверены, что они существуют? :))

Да и эффективность тестовых заданий для продактов, в которые я искренне верил и использовал, теперь можно поставить под серьезное сомнение. Если ответ можно сгенерировать, то в чем смысл испытания? Мне теперь даже интересно, насколько можно "взломать" конкурсы Авито и взламывал ли их уже хоть кто-то с помощью ИИ.

Я не знаю, куда заведет использование ИИ в product management. Действительно ли мы получим "новое качество жизни управления" или поколение менеджеров, способных умножать только при помощи калькулятора. Будут ли они вообще менеджерами или превратятся в "операторов", блестяще умеющих "конфигурировать" концепты продуктов и их траекторию развития при помощи ИИ. Я не знаю этого, но вижу четкую тенденцию движения именно в ту сторону. Управление продуктами — это математика, а не творчество. Многокритериальная, вероятностная, с эффектами хаоса. Но математика. Рано или поздно ИИ с ней справится. Как только это наступит (а будущее наступает сегодня очень быстро или даже внезапно), роль менеджера продукта претерпит серьезные изменения.

ST

Сценарный анализ

В предыдущих постах мы размышляли на тему возможного будущего продуктового управления: когда менеджер продукта становится простым оператором ИИ и начинает вместе с GPT галлюцинировать на тему развития продукта и рынка, перекладывать ответственность управленческого решения на бездушный алгоритм и безоговорочно ему верить (ведь не может же врать такой умный и дорогущий алгоритм от Сэма А.). Если бы мы делали какой-то продукт для таких менеджером (как одной из ЦА), наша стратегия должна была учитывать этот сценарий будущего. Неустойчивая стратегия опиралась бы только на него; сильная - учитывала больше.

Только вот будущее является неопределенным и трудно предсказуемым в большинстве случаев. Оно формируется на основе множества значимых и влияющих друг на друга факторов (событий и тенденций). А многие менеджеры продуктов, особенно с доступным ныне GPT, пытаются описать одно конкретное будущее, предугадать его.

И тут возникает своеобразный стратегический парадокс. Стратегические (и не очень) консультанты учат нас, что в процессе стратегирования сначала необходимо сформулировать видение компании (т.е. представить её в будущем), а затем проработать конкретные шаги в направлении этого видения. Но ведь неопределённость будущего контекста рынка, индустрии и всего, что окружает компанию, делает такое видение весьма условным. Будущее предсказать невозможно, значит и однозначно представить образ компании в будущем тоже, кхе-кхе, довольно сложно. Тут и появляется парадокс: при «угадывании» развития контекста стратегия оказывается успешной, но в противном случае эта же стратегия становится провальной, когда относительно «предугаданного» будущего что-то идёт не так.

Фишка в том, что нам не нужно пытаться предсказать или угадать будущее. Наша задача – построить различные логически обоснованные варианты (модели) развития будущего, которые будут устанавливать границы изменения контекста компании. Ключевое слово тут «различные». Мы не должны пытаться предсказать одно точное будущее. Наша задача описать несколько различных сценариев. Сценарий не может быть один. Если он один, то вы либо очень много знаете, либо ваш горизонт стратегирования очень маленький (либо вы победитель битвы экстрасенсов на тнт).

Вторая фишка в том, что сценарии не могут существовать (т.е. реализовываться в будущем) одновременно. Сценарии – это взаимоисключающие реальности, в которых ваша компания (и отрасль в целом) может оказаться в будущем. Наша задача описать картину будущего с разных точек зрения и оценить возможные последствия того или иного варианта. Очертить границы изменения, как я писал выше.

Для описания таких границ или сценариев мне нравится подход 4P, который позволяет с разных сторон посмотреть на будущее:
- Probable (вероятное будущее). Проецируем/экстраполируем информацию из прошлого и настоящего в будущее, т.е. пытаемся спрогнозировать «в лоб» текущие и будущие тренды.
- Possible (возможные варианты будущего). Прорабатываем возможные сценарии на основе различных исходов неконтролируемых нами факторов. Вырабатываем 2-3 ключевых сценария развития будущего потока событий.
- Preferred (предпочитаемое будущее). То самое будущее, которое мы описываем в рамках «классического» подхода к стратегии. Как будет выглядеть контекст, рамки будущего, где мы получаем максимальную выгоду (как бизнес). Это будущее, в которое мы хотим попасть; состояние, где нас ждёт максимальная выгода. Это максимально приземлённое на реальность будущее, поэтому не стоит называть его идеальным.
- Preventable (предотвращаемое будущее). Включаем «оборонительное» мышление и прорабатываем пессимистичный или негативный образ будущего, в рамках которого нам придётся думать только о защите своей позиции или угрозы жизни компании в принципе.

И теперь наша задача найти и выбрать такую(-ие) поведенческую стратегию, последствия реализации которой были бы благоприятны при любом рассматриваемом сценарии. Она должна максимизировать наш выигрыш при любом варианте развития ситуации и обеспечивать минимальный уровень риска.

Сценарный анализ – это основа того самого стратегического форсайта, про который много говорят, да мало понимают, как его делать. И кажется, что именно эту часть пока будет сложно делегировать ИИ, т.к.:
а) галлюцинации тут будут запредельные, если GPT умудряет врать даже относительно фактического прошлого
б) никто, кроме менеджера продукта внутри компании, не сможет лучше всего прочувствовать как текущий контекст, так и возможное влияние различных сценариев будущего на успех компании.

Да, управление продуктами — это математика, а не творчество. Но пока она всё ещё в руках менеджеров продуктов.


В качестве P.S.

Основой стратегии является не выбор какого-то одного пути, ведущего к победе, а создание таких условий, чтобы все пути вели к ней.
(с) Игра Форов

Наверняка замечали эту любимую админами-бородачами цитату на сайте PAF. Надеюсь, теперь она заиграет для вас новыми краскам.

NE

Всем привет, на связи Сергей Тихомиров и у меня две хороших новости.

Во-первых, уже через месяц пройдет конференция PeopleSense 2025. Организует её команда ProductSense, но в отличие от неё PeopleSense посвящена управлению командами, процессами и собой любимым. Поэтому строго обязательна для c-level, руководителей направлений и тимлидов.

Наконец-то есть где поговорить про Product Operations, но делать я это, конечно же, не буду :) Зато оба дня буду резидентом нетворкинг зоны МТС, где любой может записаться на встречу и получить консультацию по проблемам выстраивания эффективных процессов, организационной структуры и работе продуктовых команд. В прошлый раз на ProductSense встречи шли нон стопом и прям чувствовал, что принес пользу коллегам.

На самой конференции будет куча полезных выступлений, но особенно хочу обратить внимание на доклад Славы Аскалепова, Head of Product Звука, о том, как вовлечь команды в стратегическое управление и связать это с операционным продакт менеджментом. Спойлер - это получилось сделать не без помощи теории объектов управления, про которую я время от времени писал (ссылка 1, ссылка 2, ссылка 3, ссылка 4). Обязательно приходите его послушать - у Славы получился крутейший сторителлинг, описывающий путь длиною 1,5 года от момента разработки стратегии до реорганизации команд. С причинами, следствиями и выводами. Всё, как вы любите.

👉 Подробная программа докладов доступна на сайте конференции

Во-вторых, сам я выступлю спикером на конференции ProductConf, очная часть которой будет в эту пятницу (онлайн идет уже сейчас!). Вот так вот внезапно, да :) Душнить я буду про то, каким образом организационная структура ограничивает развитие бизнеса и продукта. Ладно, на самом деле там будет много мяса в виде кейсов, объяснения причин почему что-то не работает и как это поправить. Спойлер - ключом ко всему снова являются те самые объекты управления.

Выступление затронет несколько тем:
- чем плохи "функциональные колодцы"
- почему происходит замещение стратегии проектами
- размытие зон ответственности в погоне за одной и той же метрикой
- ошибки сквозной схемы приоритизации
- как среда формирует наше мышление

👉 На меня тоже приходите! https://productconf.ru/speakers/

Про другую постановку задачи

Недавно промелькнули две новости про ИИ в продуктовых компаниях, особенно важных на фоне сокращения бюджетов. Во-первых, CEO Shopify изменил политике найма и выделении ресурсов. Теперь при запросе на увеличение ресурсов, команды должны продемонстрировать, почему они не смогут получить желаемое, используя искусственный интеллект (ссылка). Во-вторых, CEO Duolingo написал сотрудникам, что компания делает разворот в сторону перестройки процессов с учетом фактора искусственного интеллекта, начиная от оптимизации бутылочных горлышек и заканчивая постепенным отказом от подрядчиков в пользу ИИ (ссылка).

Как пишет в своем email Луис фон Ан: "AI isn't just a productivity boost". Есть большая разница между оптимизацией процесса и перестройки (рефакторинга) вашей бизнес-машины. В первом случае мы работаем над отдельным процессом, меняем последовательность действий, какие-то шаги, артефакты и даже участников процессов, но процесс по сути остаемся тем же. Рефакторинг же включает избавление от старой логики, замену одних сущностей на другие, отказ от одних процессов, ролей и функций и добавление совершенно новых.

Совершенно очевидно, что нас ждет целая волна перестройки не просто процессов управления продуктами, а вообще принципов управления как таковых. В последние месяцы я очень много времени провожу над ИИ-инструментами в задачах управления продуктами, тестируя разные решения на разных кейсах разных индустрий. Например, есть четкое понимание, что при правильной постановке задачи и выборе модели (не ИИ, а модели решения задач), DeepSeek вполне себе выдает результат уровня junior product manager (которых не должно существовать в принципе), а где-то даже доходит до middle. Или понимание, что на первый план выходит действие "верификации" результата вместо его "генерации", что вносит значительные корректировки в процесс design thinking. Или что правильный формализм и артефакты стали действительно важны, а если вы думаете, что soft skills помогут вам лучше общаться с ИИ, то у меня для вас плохие новости :)

В одном выступлении Денис Пушкин, ex-CPO SkyEng, рассказывал о разнице между задачами вырасти на 50% и в x10 раз. Меня это очень зацепило. Разница заключается не только в амбициозности цели, а в том, что при её решениях используются совершенно разные модели. Первый путь "классический", когда вы работаете теми же самыми способами, что и раньше: гипотезы интерфейса, оптимизация воронки активации и т.д. Но этими способами не достичь цели x10 (отбросим фактор низкой начальной базы) - здесь требуется каких-то кардинальных изменений бизнес-модели, перестройки системы дистрибуции или продуктового рефакторинга. Это совершенно другая постановка задачи.

Так и с применением искусственного интеллекта. Когда вы должны аргументировать перед запросом ресурсов, почему вы не можете получить желаемое, применив ИИ-инструменты, это совершенно другая постановка задачи. Решив правильно эту задачу, вы получите рост эффективности не в 50%, а в x10 раз. Правда, чтобы решать такие задачи, нужно и думать научиться совершенно по-другому.

ST

Всем привет. Есть хорошая новость - в этом году я планирую провести несколько открытых Game of PAF. Ближайшая игра будет проходить 7 июня в Москве. Группа по большей части собрана, но еще есть свободные мест! Поэтому для тех, кто давно хотел посетить мероприятие - добро пожаловать :)

Game of PAF - это стратегическая бизнес-игра, которая представляет собой некоторую симуляцию жизни продуктовой компании на конкурентном рынке. За один день у участников будет возможность:
* посмотреть на жизненный цикл бизнес-юнита,
* на "собственной шкуре" получить представление о рисках и последствиях тех или иных решений,
* понять, на чем стоит концентрироваться на каждом этапе,
* какие существуют стратегии достижения целей
* как взаимосвязаны все компоненты компании, продукта, маркетинга и рынка друг с другом

Мы будем много дискутировать, обсуждать различные кейсы и менять ваше мышление. Game of PAF - отличная возможность для каждого, кто хочет увидеть продукт и его развитие как целостную картину.

Как проходит мероприятие?
Участники разбиты по командам, конкурирующим друг с другом на ограниченном рынке. Цель каждой команды - стать лидером рынка, развивая свой продукт, приносящий прибыль от привлеченных клиентов и созданных фич. Игра разделена на три этапа, отличающихся собственными целями, стратегиями и набором действий. Сложность возрастает с каждым этапом. Командам придется думать не только о краткосрочных выгодах, но и сокращать долгосрочные риски, реагируя на сложившуюся ситуацию и подбирая оптимальные стратегии.

Подробнее https://productframework.ru/gameofpaf

Вообще, я планировал написать что-то полезное, но до сих пор охреневаю под впечатлением от возможностей ИИ. На этот раз в интерактивных текстовых играх (здравствуйте, 90-ые). Натолкнулся на рекомендацию Байрама Аннакова про мини-игру во "вселенной" отчета AI 2027 https://www.tg-me.com/ProductsAndStartups/1265

Решил поиграть за выгоревшего программиста Алекса, которого скоро должны уволить. И тут понеслось... Я не знаю, как команда StoryLeaf это сделала, но это просто огонь. У меня получился действительно живой рассказ, где было и философствование про ИИ, и шпиономания, и любимая тема Звездных Войн с повстанцами.

Сначала я хотел раскрыть основной сюжет получившейся истории, но потом решил выложить её в полном виде. Поэтому читайте или создавайте свою историю при помощи бота - это действительно потрясающий опыт. И демонстрация того, как сильно поменяется взаимодействие игроков с NPC в играх вроде TES. Собственно, они перестанут быть NPC и будут обладать своими собственными историями и действиями, а миры станут действительно живыми.

Закончу пост эпилогом, который получился в ходе продолжения этой мини-игры даже после завершения основной канвы сценария у моего хорошего друга:

Где-то в далёкой галактике молодой агент крадёт секретные данные ИИ, не подозревая, что запускает цепь событий, ведущую к рождению новых богов.

ST

Бедный Junior! - Я знал его, Горацио. Это был человек бесконечного остроумия, неистощимый на выдумки.

Коллеги из Devcrowd и Контура подготовили ежегодное исследование рынка менеджеров продуктов https://devcrowd.ru/pm25/. Нашел одну интересную вещь, которая подтверждается моим субъективным опытом обучения и консалтинга.

В исследовании появилась раскадровка по этапу жизненного цикла продукта:
20,5% менеджеров работают на pre-seed и seed стадии
54,7% на scale
22,5% на support

Плюс коллеги сделали разрез по грейду менеджера и оказалось, что джуниоры в основном сидят в pre-seed и seed стадиях, а мидлы - на скейле и саппорте. Меня это удивило по несколько причинам.

Во-первых, в рамках жизненных циклов существует две самых большие точкм неопределенности в продуктах. Первая - это его запуск до момента нахождения product/market fit и product/channel fit, а вторая - когда вы достигли максимума по своей текущей модели роста и требуется новая стратегия. Это критические точки, которые определяют дальнейшую жизнеспособность продукта или бизнес-юнита целиком. В этом же исследовании 44,7% менеджеров признали, что чаще всего сталкиваются с неопределенностью при планировании стратегии, а 34,1% при поиске product/market fit.

Сложность их прохождения заключается в том, что:
1) слишком много потенциальных сценариев
2) требуется проделать большую последовательную работу по discovery
3) нужно уметь отличать значимое от незначимого, чтобы через полтора года всё не развалилось в процессе работы

Мне хорошо знакома как первая стадия Product Discovery (потому что проводил обучение по этому процессу для пары сотен менеджеров и наблюдал результаты их работы), так и вторая (потому что этим мы занимаемся на курсе Сколково по управлению стратегией). Джуниоры не обладают ни насмотренностью, ни знанием методологии Discovery, ни опытом отличать зерна от плевел. Даже классическая аналитика фейлов стартапов от CB Insights говорит о том, что 35% кейсов - это отсутствие спроса и/или потребности, чья проверка являются ключевым фактором для Product Discovery.

Получается противоречие - на один из самых ответственных этапов компании бросают самые неквалифицированные ресурсы. А потом удивляются, почему продуктовый подход не работает. Junior Product Manager - его еще нужно выращивать. Я вижу две самых эффективных конфигурации для него.

1) Либо в связке с мидлом или сеньором на этапе scale в роли подмастерья для перенятия опыта, когда менеджер может делегировать часть своих задач (правда AI инструменты здесь сильно конкурируют с джуниором). Или же когда понятна модель роста и поэтому джуниору можно делегировать ответственность за какую-то понятную ветку продукта, где необходима операционная работа с продуктом при понятных целях и способах.

2) Либо использовать джуна на этапе саппорта, как низкорисковой деятельности, чтобы он смог войти в контекст как продукта, как и качественной и количественной аналитики по нему, что поможет набить руку.

Чуть дальше в исследовании есть картинка про зоны ответственности. По ней виден старый добрый принцип "чем правее, тем краснее". То бишь с изменением позиции у вас не меняются функции - их просто становится больше. Что в корне является неверным подходом, потому что с изменениям позиции должен меняться ваш объект управления, поэтому красного не должно быть больше - он должен смещаться в другие области. Конечно, здесь может быть проблема с самой типизацией зон ответственности или вопросами, которые были заданы, но хочется подсветить этот нюанс в принципе, а не применительно к этому исследованию. Потому что часто в компаниях так и получается, что потом приводит к проблемам вида "CPO так закопался в операционке, что не остается время на стратегию".

Здесь я снова хочу понудеть про объекты управления и деятельность. Особенно в контексте структуры команды и джуниоров. Когда вы Lead или Head of Product (и уж тем более CPO) вашей задачей в первую очередь является не работа с функционалом продукта и даже не тестирование гипотез, а создание модели роста вашего продукта или бизнес-юнита. Создание такой модели требует оперирования не фичами и перебором гипотез, а драйверами роста и свойствами продукта и бизнес-модели.

Эффективное разделение полномочий команды с лидом / хедом и джуниорами - это когда опытные занимаются построениями таких моделей роста (построению такой модели, например, учат в симуляторе роста GoPractice - если интересно, то вот ссылка на 10% скидку), а потом реализацию части модели при помощи конкретных гипотез и фич делегируется Джуниору. Правда это работает тогда и только тогда, когда у джуниора перед глазами есть конкретная методология работы как с отдельной гипотезой, так и с отдельной фичей, которая состоит из нескольких гипотез.

В итоге за счет разделения объектов управления мы решаем проблему конфликта и микро-менеджмента между лидом команды и джуниорами. Последние показывают свою эффективность только в условиях четких целей и алгоритмов действия, которые и определяются лидами. Тем самым происходит создание условий для масштабируемости бизнеса в целом: команды снижают риски за счет экспертизы лидов в модели роста (где больше неопределенности и меньше времени), и имплементации через ресурсы джуниоров (где меньше неопределенности и больше времени). И это хорошо работает на этапе scale, но никак не pre-seed и seed стадиях.

В общем, если вы CPO, Head of Product или Product Lead и хотите научиться тому, как правильно выстроить команды, чтобы решить проблемы масштабируемости вашего бизнеса, то напишите "что делать-то?" в комментариях к этому посту. Для вас будет интересное предложение.

А если вам некогда учиться, но очень хочется оптимизировать текущую работу ваших продуктовых команд, то добро пожаловать к нам в Nestx.ru. Мы этим занимаемся.

ST

Только-только прошла Game of PAF в Москве, как мы с Сергеем Шигалёвым, организатором общества "Продакты СПб" готовим её проведение в Питере 12 июля на площадке Garage Eight.

Эту игру можно считать "обратно юбилейной". Это когда событие значимое, но гордиться нечем :) Во-первых, потому что открытых Game of PAF, куда могли бы прийти все желающие, в Санкт-Петербурге не было уже три года. А во-вторых, потому что я сам из Питера, как никак. Почётный ценитель архитектуры северного модерна, драккаров и Некрасова. Поэтому, я сделал специальную скидку 3000 по промокоду ALMAMATER.

Если вы тоже из Питера и давно хотели посетить Game of PAF, то это ваш шанс (или искали повод, чтобы сюда приехать). А если вы в первый раз слышите об этой стратегической бизнес-игре, то про неё можно почитать вот тут.

Спешите записаться на Game of PAF 12 июля в Санкт-Петербурге https://productframework.ru/gameofpaf

– Ну что, делаем стратегическую сессию?
– Ага. Как в прошлом году? С флипчартами, мотивацией и кофе с вкусняшками?
– Спасибо, один раз хватило. В этот раз давайте серьёзно. Хотим прям стратегию.

Вот в том-то и дело. Хотим стратегию, а получаем мероприятие…

В бизнесе прочно прижился своеобразный ритуал стратегических сессий. Команда выезжает за город, клеит стикеры, обсуждает амбициозные цели, рисует стрелочки от «текущего состояния» к «желанному будущему». Все вдохновлены, атмосфера как у стартапа на первом питче. А через месяц всё заканчивается тем же, чем и начиналось: операционкой и ощущением, что «мы вроде бы о чём-то важном говорили, но где оно?».

– Так может, мы просто плохо фасилитировали?
– Нет, вы просто начали слишком поздно.

Мы всё время путаем креатив с мышлением, а вдохновение – с управлением. Но стратегия не возникает в момент, когда кто-то говорит «давайте представим 2028 год». Она начинается раньше. Намного:
- Когда вы честно смотрите на цифры и видите, что у вас из пяти продуктовых направлений работает два, а остальные живут в эксельках и молитвах.
- Когда кто-то наконец формулирует неудобные вопросы: Где мы сейчас? Почему мы здесь? Что нам мешает выбраться? Какие у нас вообще ресурсы (кроме энтузиазма)?
- Когда команда осознаёт, что стратегия – это не поиск гениальной идеи, а скучное ремесло по сокращению рисков по пути к целям бизнеса.

Если вы пришли на сессию без понимания текущей ситуации бизнеса и продуктового портфеля, вы не стратегируете. Вы делаете корпоратив в деловом стиле. Стратегия требует не фантазии, а архитектурного мышления. Не генерации идей, а отказов от них. Не оптимизма, а структуры. Стратегия – это не искусство ставок, а инженерия решений. Не попытка угадать победный путь, а способ системно снизить риски на пути к целям. Не набор амбиций, а конфигурация: цели, сценарии, структура, ресурсы. Если ты приходишь на стратегическую сессию без модели реальности, ты не стратег, а участник мозгового штурма.

– А если мы всё-таки хотим провести хорошую сессию?
– Начните до неё.

Мы подготовили шпаргалку о том, какие именно вопросы стоит себе задать ДО того, как должна начинаться любая стратегическая сессия и процесс стратегирования в целом. Скачать бесплатно, без регистрации и смс можно вот тут (всегда актуальная pdf-ка + каждая страничка по-отдельности).

А если вам нужна помощь в подготовке и проведении стратегических сессий – велкам к нам в Nestx.ru. Мы поможем создать сценарий сессии, фасилитируем её проведение, поможем с формализацией итоговых документов и трекингом реализации стратегии.

NE

Как формализовать модель продукта, чтобы можно было сравнивать будущее и настоящее?

В прошлом посте мы говорили о том, что для работы со стратегией необходимо и анализировать текущее состояние продукта, и моделировать его будущее состояние. Удобнее всего делать это, если у вас имеется единый фреймворк: тогда можно задавать одни и те же вопросы, чтобы увидеть вектор развития и иметь возможность сравнивать полученные результаты. В этом может помочь модель описания продукта MPCM (адаптация модели Brian Balfour). Изначально модель делалась для стартапов, но модификация может быть использована для любого продукта.

Согласно этой модели, мы управляем не просто совокупностью фич, продукт — это многофакторная система, которая учитывает как внутренние взаимосвязи, так и внешние воздействия. Какие, например?
1. Рынок:
— потребители и их поведение,
— конкурентные решения,
— структура рынка и цепочка поставки ценности,
— регуляторика рынка.
2. Продукт:
— совокупность решений для удовлетворения потребностей рынка,
— ценностные предложения,
— позиционирование,
— УТП,
— дифференцирующие факторы.
3. Каналы:
— каналы привлечения потребителей,
— способы донесения ценности,
— дистрибуция ценности.
4. Модель:
— модель монетизации,
— структура расходов,
— цепочка создания ценности продукта.

Связь блоков между собой предполагает проверку ценности, которую создает ваш продукт. Например, связь между рынком и продуктом позволяет вам определить, есть ли у продукта Product-Market Fit (подробнее о Market в Market/Product Fit и других «фитах»— в выпуске подкаста make sense c Вячеславом Аскалеповым).

Почему стоит попробовать использовать модель MPCM?

Данный фреймворк удобен для комплексного анализа продукта с его внутренними и внешними факторами. С точки зрения визуализации эта модель наглядно показывает, что продукт — это сложная система. И меняя что-то одно, в других частях вашей системы также необходимо проводить анализ изменений.

Модель описания продукта MPCM позволяет:
— делать анализ целой картинки;
— выявлять причинно-следственные связи;
— видеть динамические процессы изменений во времени;
— наблюдать изменения связей частей системы и вовремя реагировать на них.

По мотивам доклада «Один раз не... или Как работать со стратегией продукта на постоянной основе» Никиты Ефимова на конференции ProductSense’24