Привет, это Олег. Расскажу, почему при работе над новыми продуктами я оставляю препятствия на пути к ценности. Когда я запускаю раннюю версию , с помощью которой проверяю гипотезы о ценности будущего продукта, я хочу, чтобы на старте у ранних пользователей было много препятствий на пути к ценности. Цена может быть высокой. Сайт может быть некрасивым и неудобным. Путь к регистрации может быть длинным и запутанным. Вместо хорошей платформы могут быть гугл-доки. Звучит контринтуитивно. Объясню, зачем это нужно. Главный риск большинства продуктов — не плохой интерфейс, а то, что проблема, которую вы решаете, на самом деле не так уж болит у пришедших к вам пользователей. Очень неприятно обнаружить спустя год работы, что вы сделали продукт-витаминку, от которого легко отказаться. Лишние препятствия в ранних версиях — это фильтр. Они помогают убедиться, что есть люди, для которых проблема настолько важна и критична, что они готовы много платить и продираться через любые препятствия, лишь бы ее решить. Препятствия отсеивают тех, для кого проблема неважна, и доказывают, что есть те, у кого боль настоящая. Именно это помогает нащупать product/market fit. Важный момент: наличие препятствий на пути к ценности вовсе не означает, что опыт первых пользователей будет плохим. Наоборот, на этом этапе он должен быть идеальным. Нужно сделать все возможное, чтобы их проблема была решена — это валидирует ценность решения. Просто идеальным вы делаете его сами — ведете первых пользователей за руку, сидите рядом, затыкаете собой все дыры, которых на раннем этапе в продукте очень много. Вы осознанно оставляете препятствия на пути к ценности (цена, интерфейс, онбординг), но потом делаете все возможное, чтобы проблема пользователя была решена идеально. Я часто вижу обратное: команды с первого дня оптимизируют воронку и убирают фрикшн. Вам дорого? Давайте снизим цену. Сомневаетесь? Дадим бесплатных кредитов. Не хотите заполнять форму о себе? Заполним за вас. Не получается выделить время, чтобы настроить интеграции? Давайте мы отправим к вам инженера. Их сложно винить — мы так делаем в любом живом продукте, чтобы улучшить метрики. Но на старте задача другая . Вы не растите метрики — вы ищете product/market fit. Вы ищете сегмент, где проблема настолько критична, что даже вашего сырого продукта достаточно, чтобы человек очень захотел с его помощью эту проблему решить. И ровно поэтому лишние препятствия на пути к ценности в ранних версиях — не баг, а фича. - - - - - - О важности проверки гипотезы ценности и других ключевых гипотез в основе будущего продукта — подробно в программе « Профессия: продакт-менеджер » и « Симуляторе управления продуктом на основе данных ». Оставьте заявку на обучение , если ваша цель — переход в продуктовую роль.
GoGo Practice!
Product & Analytics (https://gopractice.ru)
Присоединяйтесь к нашему чату – https://t.me/askkevin
КатегорияOtherЯзыкRUДобавлен06 июл. 2026 г.КачествоПроверен
Подписчики5.6K
Сред. просмотры101.5K
ERR142.3%
Цена-- RUB
Цена / подписчик--
Цена / просмотр--
Метрики обновлены: 06 июл. 2026 г.
Последние посты
« Как мы можем работать ». О ценности AI-инструментов для нетехнических специалистов «Мы создаем инструменты, а затем инструменты создают нас». Эта цитата Джона Калкина всплывает на поверхность всякий раз, когда новый технологический виток меняет способы решения старых задач и вынуждает людей переучиваться заново тому, что, как им казалось, они уже давно умели. Проникновение AI-инструментов вышло за пределы сугубо технологической среды. Ими уже активно пользуются специалисты, чьи задачи решаются не через написание кода, а через организацию знаний и управления ими. В этом материале Тэйлор Пирсон рассуждает, как AI меняет работу для нетехнических специалистов и делится примерами на основе собственного опыта. Мы подготовили адаптированный перевод. 🔗 https://gopractice.ru/skills/as-we-may-work/ Пара шагов к тому, как освоить AI-инструменты, если вы — нетехнический специалист, но готовы к решению продуктовых задач: 1️⃣ «Генеративный AI для продакт-менеджеров» 2️⃣ «AI-прототипирование: от идеи до продукта за 1 день» @gopractice
Привет, это Олег. Вы могли заметить, что строить продукты стало гораздо проще. Но узкое место уже давно не в том, чтобы построить, а в том, чтобы иметь инсайт о том, что именно надо строить и как потом донести это до клиентов. И эти узкие места никуда не делись. Они лишь замаскировались тем, что строить вместе с кодинг-агентами интересно, весело и модно. Этот процесс и правда намного приятнее, чем смотреть, как придуманный тобой продукт сталкивается с реальностью. С клиентами, которые не хотят менять свои процессы. С каналами дистрибуции, где не сходится экономика. С инерцией людей, которые продолжают решать задачи так же, как раньше. В теории, способность строить быстрее должна помогать находить инсайты быстрее: можно протестировать больше идей, проверить больше гипотез, выявить больше сигналов. Но выглядит так, что многие настолько поглощены самой стройкой, что все остальное (ради чего стройка ведется) потерялось за ней. Поэтому пока что эффект обратный. - - - - - - 💡 Найти алгоритм для поиска ответа, что именно надо строить, можно с помощью нашего «AI/ML-симулятора для продакт-менеджеров» . Он даст широкую картину о потенциале применения AI-технологий для развития бизнеса и даст навыки управления проектами с такими технологиями в основе. @gopractice
Развитие AI создает для людей больше работы, а не меньше «Паника, которую вызывает AI всякий раз, когда делает что-то новое, постоянно сводится к одному и тому же. Мы задаем рамку, наблюдаем, как модели ее осваивают, а затем начинаем путать саму рамку с тем, что она описывает». В этом материале глава Every Дэн Шиппер делится размышлениями о том, почему спрос на экспертов в действительности не снижается, а только возрастает по мере развития AI-моделей и повышения их эффективности решения сложных задач. Мы подготовили адаптированный перевод. Это объемный и глубокий материал, мы рекомендуем выделить время для его изучения. Он того стоит. 🔗 https://gopractice.ru/product/ai-paradox/ Самое время изучать потенциал применения AI-технологий в продукте и бизнесе, а также получать прикладные навыки. Для этого мы создали следующие курсы: 1️⃣ «AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров» 2️⃣ «Генеративный AI для продакт-менеджеров» 3️⃣ «AI-прототипирование: от идеи до продукта за 1 день» Прогресс не ждет, но мы вас ждем. @gopractice
Как электронные таблицы изменили мир (и как AI продолжает эти изменения) Многие стремятся ускорить и автоматизировать работу с расчетами, моделями и симуляциями с помощью AI-инструментов, и многие успешно с этим справляются. Результаты этой работы ежесекундно влияют на глобальные финансовые потоки. Но это не автоматизация ручного процесса (хотя именно так мы зачастую воспринимаем работу с таблицами в Excel или Google Sheets), а автоматизация того, что уже было в значительной степени автоматизировано и ускорено, и благодаря этому изменило мир. Прочитайте этот адаптированный перевод материала Дэвида Окса, чтобы вспомнить, как компании во всем мире прошли путь от стремления контролировать все происходящее до рискованной, но уже реалистичной возможности передать значительную часть контроля AI. И какую ключевую роль в этой трансформации сыграли электронные таблицы. 🔗 https://gopractice.ru/stories/spreadsheets-revolution/ Мы публикуем этот материал, чтобы напомнить, что время рисков — это и время возможностей. Чтобы справиться с первыми и не упустить вторые, нужны знания и навыки. Наш «AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров» даст глубокое погружение в потенциал применения AI для продукта и бизнеса. Прикладные навыки для работы с AI здесь: «Генеративный AI для продакт-менеджеров» и «AI-прототипирование: от идеи до продукта за 1 день». @gopractice