Костя Д. про продукт

Иногда контроль убивает то, что пытается вырастить.🤡 Картина, которую видел наверное каждый продакт: команда ставит амбициозный KR — «запустить X новых фичи за квартал». И всё, в большинстве случаев — эксперименты останавливаются. Зачем рисковать непредсказуемым, если дедлайн горит, а в трекере ждут конкретные цифры? Но вот что происходит, когда OKR убирают — становится хуже. Без структуры «инновации» быстро превращаются в бесконечный brainstorm. Каждый тянет в свою сторону, приоритеты меняются каждую неделю, а через квартал никто не может объяснить, зачем вообще делали то, что делали. Хаос — это не свобода, это просто другой вид торможения. Реальная проблема не в OKR. В том, что один инструмент используется для двух разных режимов работы — эксплуатации и исследования. Это как измерять температуру линейкой)) 😮 Что работает на практике: — Разделяйте горизонты. OKR отлично работают на рост существующего. Для исследования — другой язык: гипотезы, ставки, инсайты. — Время без метрик. Команде нужен буфер, где результат — это знание, а не фича. — Нормализуйте провал. Если 70% выполнения OKR вызывает панику — проблема не в фреймворке, а в культуре. Хорошая стратегия для бизнеса — не единая система метрик для всего. Это больше умение переключаться между режимами. 🩵 - Если было полезно

🚬 Как с выгодно юзать Claude для продуктовых задач? Нашёл правила, которые реально растягивают лимит в 2-3 раза. Часть из официальной документации Anthropic (да, сами разработчики Claude Code это рекомендуют), часть из личной практики работы с продактами. Набираем 15 🩵 реакций и покажу как я для себя сделал Дизайн-систему в клоде, которая помогает экономить кучу времени и не пушить дизайнеров по создаю презентаций, прототипов и тд. 🩵 - Если было полезно

Теория vs Практика в AI ИИ уже теоретически способен частичтно закрывать огромный пласт задач почти во всех профессиях. Но реальное использование всё ещё сильно отстаёт от потенциала. Мы похоже только в начале большого сдвига. 🩵 - Если было полезно

🗒 Психология принятия решений: почему мы выбираем не то Предвзятость подтверждения — кажется, это самый дорогой баг в голове продакта.. Мы влюбляемся в гипотезу. Потом собираем данные, которые её подтверждают. Пользовательские интервью слышим через фильтр «ну вот, я же говорил». Метрики интерпретируем в нужную сторону. Фича выходит. Не взлетает. И только потом многие понимают: сигналы были с самого начала — просто их часто не хотят видеть. Ловушка прошлых вложений «Мы уже полгода это делаем» — звучит как аргумент. На самом деле это ловушка. Продолжать проект только потому, что в него вложено время и деньги — значит принимать решение о будущем на основании прошлого. Прошлое не вернёшь. Вопрос всегда один: что имеет смысл делать сейчас? Эффект якоря — первая цифра побеждает Назвали на планировании срок «две недели» — и всё, это как якорь. Любая следующая оценка будет тянуться к нему. То же с приоритетами: первый пункт в бэклоге имеет несправедливое преимущество просто потому, что он первый 🤷‍♂️ Иллюзия контроля — мы переоцениваем своё влияние на результат Продакты особенно к этому склонны: кажется, что если правильно выстроить процесс, написать правильное техзадание и провести правильные ревью — результат будет предсказуем. Но рынок, пользователи и команда живут по своим законам. Эффект толпы в команде Это про групповые решения. Когда самый авторитетный человек в комнате высказался первым — остальные неосознанно подстраиваются. Консенсус достигнут, но это не значит, что решение правильное. Иногда это значит, что никто не захотел спорить. Что вообще с этим делать? — Фиксировать гипотезы до того, как увидел данные — Специально искать опровергающие факты — Устанавливать заранее критерии «когда мы останавливаемся» — Просить кого-то со стороны сыграть роль скептика Мозг всегда будет искать простой и короткий путь как ток по замкнутой цепи. Задача продакта должна стремиться к системе, где плохое решение принять труднее, чем хорошее. 🩵 - Если было полезно

Как шоколадка за 10 рублей ломает продуктовую аналитику 🤔 Нашёл это фото на просторах LinkedIn и поймал себя на мысли, что это одна из лучших иллюстраций того, как на самом деле могут умирать целевые метрики. На фото — пакет руколы, мини-Snickers и записка: «С меня конфета, с вас — 5★». На первый взгляд — мило и по-человечески. Но если посмотреть глазами продуктового менеджера, это история не про сервис, а про одну из самых опасных ловушек в управлении продуктом. Сборщик действует абсолютно логично. Его оценивают по рейтингу, а не по тому, насколько точно собран заказ, вернётся ли клиент через неделю или растёт ли долгосрочная ценность пользователя. Его оценивают по звёздочке, которую человек поставит через минуту после доставки. Именно здесь начинается подмена целей. Пока метрика является индикатором успеха — она помогает управлять продуктом. Но как только на неё завязывают мотивацию, люди начинают оптимизировать уже не продукт, а сам показатель. Сначала это выглядит безобидно: шоколадка в заказе, просьба поставить оценку, показ опроса только довольным клиентам или пуш в момент, когда пользователь максимально расположен дать высокий балл. Каждое такое действие кажется разумным. Но постепенно команда перестаёт работать над причиной удовлетворённости клиента и начинает работать над цифрой, которая её измеряет. В какой-то момент рост метрики перестаёт означать рост ценности. NPS растёт, рейтинг приложения растёт, отчётность выглядит всё лучше, а удержание клиентов, повторные покупки и прибыль остаются на месте. Есть известный принцип: как только показатель становится целью, он перестаёт быть хорошим показателем. Поэтому самые опасные дашборды — не те, где цифры падают. Самые опасные — те, где всё красиво растёт. Потому что иногда между ростом метрики и ростом реальной ценности лежит всего один маленький Snickers стоимостью 10 рублей. И если метрику можно купить шоколадкой — возможно, мы измеряем совсем не то, что действительно важно для бизнеса. 🩵 - Если

Как заметить выгорание у коллеги раньше, чем он сам это поймёт ☠️ Сам человек обычно узнаёт о своём выгорании последним. Он ещё уверен, что просто устал и вот-вот отдохнёт в отпуске. А вы можете заметить раньше — если смотреть не на слова, а на паттерны его поведения и реакции. 👀 На что я лично стараюсь смотрю Не на жалобы. Жалобы — это нормальный шум любой команды, и как раз человек, который жалуется, обычно в порядке: у него ещё есть энергия на реакцию. Тревожит скорее другое — тишина там, где раньше был голос и мотив. Частые сигналы: — на ретро молчит тот, кто месяц назад спорил до ора — в переписке пропадают уточняющие вопросы, остаются только «ок, сделаю, принял» — человек начинает делать даже то, что явно не его задача — потому что проще сделать, чем обсуждать — пропадает юмор. Не резко, а постепенно — шутки становятся суше или пропадают вовсе — растёт скорость ответа при падении инициативы: отвечает быстро, но сам ничего не предлагает Один такой признак — ничего не значит. Три одновременно — возможно уже сигнал. Что можно делать с этим Не иду сразу с вопросом «ты в порядке, как ты?». На него все отвечают «да, всё ок! Как сам?» — это социальный рефлекс и защитная реакция, а не диагностика. Вместо этого спрашиваю что-то конкретное про последнюю неделю, например: «что было самым бесячим?», «от чего бы ты сейчас отказался, если бы мог?». Это требует чуть подумать — и часто именно в паузе перед ответом видно больше, чем в самом ответе. 🙌 Вывод 1) Следите за тишиной, а не за жалобами — молчание там, где раньше был спор, информативнее любого отчёта 2) Задавайте конкретные вопросы, а не общие про самочувствие 3) Ведите для себя короткую память по человеку — «обычно спорит / обычно шутит» — чтобы замечать отклонение, а не абсолютное состояние 4) Регулярные 1:1 не про статус, а про энергию и внутреннюю мотивацию — раз в месяц, минимум 15-30 минут не про задачи Проблема в том, что таких руководителей — единицы. Большинство либо не смотрит достаточно внимательно,

Самая дорогая ошибка в продукте — автоматизировать неправильную задачу 😧 ИИ не ленится. Не отвлекается. Не спорит. Он просто делает именно то, что ему сказали.. Ну не кайф? В этом и кроется главный риск. Если проблема определена неверно, ИИ не исправит её. Он лишь поможет быстрее и масштабнее реализовать ошибочное решение. Поэтому успех AI-продукта зависит не столько от модели, сколько от качества продуктового мышления. Поэтому в эпоху AI роль продакт-менеджера становится не меньше, а важнее. Его задача — не красить забор, а решать: 1) Что красить; 2) Зачем; 3) До какого результата. Плохая постановка задачи + быстрый ИИ = быстрое масштабирование ошибки. Именно поэтому роль продукт-менеджера меняется в наше время. Сегодня важно не только решить, что автоматизировать, но и понять, что лучше оставить под контролем человека. 🩵 - Если было полезно

Нашёл лучший мем месяца про вайб-кодинг 😂 Каждый раз, когда вижу очередные разговоры про то, что «разработчики больше не нужны, теперь любой за выходные соберёт SaaS», становится весело) Я не против вайб-кодинга и AI в разработке — наоборот, это мощнейший инструмент, который уже сильно поменял индустрию 💯 Но есть проблемка: новый инструмент ≠ новая экспертиза. Одно дело — сильный инженер с AI, который стал делать работу быстрее и качественнее. Другое — человек, который научился промптить и уже готов дизраптить целую профессию. Собрать MVP стало действительно просто. Построить работающий продукт с архитектурой, безопасностью, нагрузкой, поддержкой — сложнее в разы. А потом ещё внезапно выясняется, что продукт нужно кому-то продать и заработать денег . Кстати, забавно наблюдать: многие вайбкодеры, которые громко обещали, что наштампуют SaaS-проекты без единого инженера, — что-то ни один из них пока не заработал свой заветный 🍋. Видимо, рынок оказался в очередной раз умнее!) А пока экономика выглядит примерно так как на скрине под постом..

💰Зарплатные вилки продактов: Сравнение доходов PM-ов в России и за рубежом. Два Senior PM могут получать 250 и 500 тысяч рублей. Причина бывает в компании, домене и масштабе ответственности. Какие вилки в России? В исследовании ProductSense и X5 за 2025 год чаще встречаются: • Junior — 80–150 тыс. ₽; • Middle — 220–300 тыс. ₽; • Senior — 300–400 и 400–550 тыс. ₽; • Head of Product — 400–550 и 550–750 тыс. ₽. Это ответы 1220 продактов и руководителей, многие — из крупных компаний. В краткой публикации не уточняется, суммы до или после налогов. Исследование. Миф №1. Зарплату определяет грейд На доход влияет и домен — отрасль, в которой вы делаете продукт. Для России в обзоре Product Lab порядок среди рассмотренных доменов такой — от более высоких зарплат к менее высоким: 1) Финтех и банки. 2) E-commerce и маркетплейсы. 3) B2B SaaS — сервисы для бизнеса. 4) EdTech — образовательные продукты. Это ориентир по открытым вакансиям, а не рейтинг всего рынка: размер выборки авторы не раскрывают, вилки пересекаются. Бигтех стоит учитывать отдельно — это тип работодателя, который работает сразу в нескольких доменах. Источник. Миф №2. Больше стажа — больше денег Ещё год работы не гарантирует прибавку. Для переговоров полезнее показать, что изменилось в выручке продукта, удержании или затратах и какой вклад внесли именно вы. Миф №3. За рубежом любой PM получает $200 тысяч По данным Levels.fyi в обзоре за 2025 год, медианная годовая компенсация PM: 🇺🇸 США — $234 тыс.; 🇬🇧 Великобритания — $134 тыс.; 🇩🇪 Германия — $141 тыс. Все суммы — в долларах, включая оклад, бонус и акции. Выборка смещена к крупным технологическим работодателям. Домены там тоже влияют: в британском обзоре финтех выше B2B SaaS, а retail, travel и EdTech отстают. Российский рейтинг нельзя автоматически переносить на другие страны. Источник. Итого: оценивая свою вилку, сначала смотрите на рынок и компанию, затем — на ответственность и доказанные результаты. 🩵 - Если было полезно