Product games с Кристиной Гусевой

Главный хайп в Кремниевой долине прямо сейчас - это вкус (taste) Пока все спорят, чья модель круче, весь тех-твиттер тихо сменил баззворд. Грег Брокман из OpenAI пишет, что вкус - это новый ключевой навык. Пол Грэм вторит: когда собрать можно что угодно, вкус становится важнее кода. Про это уже выходят лонгриды в New Yorker и NYT. Логика простая: ИИ обнулил стоимость исполнения. Прототип собирается за минуту, интерфейс за один промпт. А раз сделать теперь может любой, дефицитом стало не умение собрать, а понимание, что вообще стоит строить. Это и есть вкус. Но слово вкус само по себе звучит абстрактно и снобски. Дэн Пинк разложил его на 3 понятных шага, которые качаются как навык: 1. Создавать, а не просто потреблять. Вкус растёт, когда ты делаешь руками, а не когда бесконечно листаешь чужие кейсы. Первые попытки будут кривыми и это нормально. ИИ выдаёт готовое результат, проскакивая как раз тот этап, где и формируется суждение: попробовал → вышло плохо → понял почему. 2. Вкус - это смелость сказать нет. Если вам нравится абсолютно то же, что и всем, у вас пока нет вкуса. Занять позицию - значит от чего-то отказаться. В продукте это буквально главная работа продакта: не то, что нужно добавить, а то, что вы жестко НЕ будете строить (даже когда громко просят). 3. Если ваш вкус не меняется - вкуса нет. Вкус - не застывший набор правил, а движущаяся мишень. Продакты и фаундеры, которые остаются релевантными годами, постоянно пересматривают свои ориентиры и не боятся отказываться от вчерашних любимых решений. Короче говоря, все задолбались от дженерик дизайнов и продуктов, теперь в моде уникальность. Впрочем, как и всегда, просто раньше дженерик решения было делать сложнее, а теперь они на каждом углу. @productgames

Между тем мы в Product Games (не называю больше кейс-клубом, потому что он вырос из одного направления) собираем базу рефералов для своих. В планах открыть эту табличку только среди одноклубников, но тем, кто пошерит свой контакт - скину табличку тоже за ваш вклад 🙂 Заполнить и пошерить другу: https://forms.gle/vSzsMaDrXpR2rHFWA P.s. для тех, кто сейчас в поиске чистой удалёнки, выкатила отдельный пост с наблюдениями в соседнем канале. #PG_job @productgames

GTM-плейбук 2026: Простыми словами и с примерами Оп, новый GTM-плейбук подъехал для B2B SaaS. Забавно, что не прошло и пары лет, как само сочетание битуби саас приняло устойчивый душок. Если очистить тренды 2026 года от словесной шелухи, главная мысль одна: люди устали от ИИ-спама, а нейросети начали решать, у кого покупать. Поэтому все ключевые изменения строятся вокруг этого: 1. Точный аутрич вместо спама (Signal-based Outbound). Было: Нарезать в LinkedIn 5000 контактов и заряжать массовую рассылку. Стало: Ящики завалены идеально написанным ИИ-мусором, конверсия в нуле. Как теперь: Продавать по сигналам. Скрипт видит, что компания Х наняла нового CISO, ИИ сигнализирует: *Новый директор меняет стек в первые 90 дней, вот что он использовал раньше*. Продавец пишет одно точечное письмо в правильную секунду. 2. AEO вместо классического SEO. Было: Писать статьи ТОП-10 CRM под ключи Google в надежде на клики. Стало: лиенты спрашивают у Claude или ChatGPT: *Сравни HubSpot и Pipedrive для агентства из 10 человек и посоветуй лучший*. Как теперь: Оптимизировать бренд под ИИ-базы (отзывы на G2/Reddit, открытая документация, кейсы), чтобы попадать в ответы нейросетей. Если ИИ вас не знает — вас не существует. 3. ИИ с контекстом компании, а не промпты на коленке. Было: Писать в ChatGPT: *Напиши пост про наш таск-менеджер* и получать банальщину. Стало: Вся база знаний (ICP, цены, конкуренты) лежит в виде структурированных .md-файлов. Вы даете задачу проанализировать сайт конкурента, а ИИ сам подтягивает competitors.md и выдает отделам продаж снайперские аргументы под конкретного клиента. 4. Экосистемный маркетинг и фаундер-контент (B2B Creators). Было: Нанимать агентства для залива рекламы или ведения безликих соцсетей компании. Стало: Обезличенные бренды никому не интересны. Люди покупают у людей. Как теперь: Продажи идут через личный бренд фаундеров, экспертные рассылки, подкасты и ко-маркетинг с партнерами. Небольшой B2B-автор с аудиторией в 2000 узких специалистов из вашего ICP конвертит в 10 раз лучше, чем гигантский инфлюенсер-генералист. 5. Гибридный инженер в продажах (Forward-Deployed Everything). Было: Классический сэйлз с питч-деком и долгие согласования с технарями. Стало: Покупатели хотят видеть решение своей боли здесь и сейчас, а не слушать презентации. Как теперь: В сделки выходят технические специалисты и инженеры (FDE/FDX), которые кастомно допиливают продукт под клиента прямо в процессе переговоров. 6. Ужины вместо выставок. Доверие строится на камерных ивентах на 8–10 C-level гостей, а не на огромных стендах за $50k. Хотя, мне кажется, так было и раньше. 7. Новый прайсинг. Модель per seat ломает юнит-экономику. Если ваш ИИ-агент делает работу за пятерых, клиент уволит сотрудников и станет платить вам $20 вместо $100. Альтернатива — гибрид: базовая подписка за платформу + плата за результат, токены или закрытые задачи. Источник: https://www.growthunhinged.com/p/b2b-gtm-playbook-for-2026 #PG_education @productgames

Если вы запускаете рекламу в Meta, то запомните следующее: если планируете делать это регулярно и есть хоть малейший шанс, что ваш контент может вступать в конфликт с правилами площадки, то: • заведите отдельный аккаунт • добавьте в бизнес-аккаунт сразу запасной аккаунт с полными правами на него Иначе потом есть риск того, что аккаунт ограничат в рекламе и придется терять время на создание нового, перенос пикселя и прочую ерунду. Не повторяйте моих ошибок 🙂 P.s. если вы пришли сюда за кареьрой и вакансиями, то заходите в канал кейс-клуба @pgcaseclub

Не Pov, а real Great app, но все равно получи трояк

Офигенный рекламный кейс нашли сейчас в KaDeWe Компания продает мягкие игрушки в форме сосисок и ко в формате лавок с карривюрстом. Меню, очередь, касса - все как положено. Ажиотаж бешеный. Успех здесь в виральности: обыгрывают популярное местное блюдо в необычном формате. Обожаю смотреть такие нетривиальные кейсы маркетинга, гораздо больше чем картины в музеях. Если у вас есть чем поделиться похожим - кидайте в комменты.

Что классненького произошло за неделю Личное вперемешку с прикладно-продуктовым. 1. Apple представила фичу, которая позволяет предлагать юзерам перс предложения на этапе отмены подписки. Звучит интересно, классно, что Apple внедряют все больше инструментов взаимодействия с юзерами. 2. Активно качаю кейс-клуб Product Games. Вообще, думаю, теперь просто кейс-клубом его называть некорректно, так как мы покрываем не только подготовку, но и автоотклики. Потихоньку прощупываю, что там на англоговорящих рынках. Поэтому если вдруг меня станет слишком много в LinkedIn, не обессудьте. 3. Тестирую тик-ток на рынке США для одного из моих приложений. Тик-Ток на европейский рынок не дал плодов, но поговаривают, что с американским тик-током все иначе. Let’s see. Уже практически не кринжую снимать танцы на камеру. 4. У меня есть личный Инстаграм, который стал площадкой для соц экспериментов. Одно из любимых развлечений - поднимать неоднозначные темы и тестировать разные триггерящие формулировки. Интересно, как люди: а) быстро обобщают частные вещи б) трактуют информацию из призмы своих загонов. Представляете, какое это поле для манипуляций. Поэтому будьте аккуратны с информацией в интернете. Кстати, русскоязычные и англоязычные соцсети отличаются: в первых мне постоянно напихивают за отсутствие люстры, во вторых никто никогда не поднимал эту тему. Прикольно, да? 5. В очередной раз меня заблочили в Meta 😂 Ситуацию решила, но Meta ads так и не работает. Поддержка meta сама не знает, как решать. 6. Провела пару менторских сессий. Теперь ждём результаты с менти. 7. Занимаюсь остальными продвиженческими штуками: пытаюсь выйти на B2B партнерства с одним из приложений, тюню рекламу. Как-то так. А у вас как? #PG_размышления

Cancellation flow ловит только тех, кто дошёл до кнопки. А основной отток начинается за недели до неё Делюсь свежим разбором cancellation flows от Userpilot. Главная мысль там довольно простая: отмена подписки - это не момент churn, а его финальная стадия. 96% недовольных пользователей уходят, так и не оставив никакого фидбека. Они не пишут в поддержку и не объясняют, что пошло не так. Просто начинают реже заходить, перестают получать ценность и в какой-то момент отменяют подписку. При этом сам cancellation flow работает. Хорошо настроенный флоу может сохранить 10–34% пользователей, которые уже решили отмениться; Churnkey приводит средний save rate по своей платформе в 34%. Но проблема в том, что до этого экрана ещё нужно дойти. Поэтому в статье предлагают строить защиту от churn в три слоя: 1. За 30+ дней до отмены: поведенческие сигналы. Смотрим не на то, что пользователь говорит, а на то, как меняется его поведение: • зашёл в billing после долгой паузы • много логинов, но нет результата • перестал использовать фичу, которой раньше пользовался регулярно • внезапно перестал писать в поддержку Последнее особенно интересно: отсутствие активности - тоже данные. Иногда пользователь перестал жаловаться не потому, что проблема решилась, а потому что перестал верить, что она решится. 2. За 2–4 недели: проактивное вмешательство. Когда появились такие сигналы, задача дойти до пользователя, пока он ещё хочет, чтобы продукт у него получилось использовать. На этом этапе ещё можно понять, где он застрял, вернуть к ключевой ценности или помочь разобраться. Когда человек уже нажал Cancel, пространство для этого сильно меньше. 3. У самой кнопки Cancel: причина, затем релевантный оффер. И только здесь появляется привычный cancellation flow. Сначала спрашиваем, почему человек уходит. Потом предлагаем решение именно этой причины: дорого - даем скидку слишком большой тариф - предлагаем дешевле сейчас не нужен продукт - предлагаем паузу И порядок здесь важен: сначала причина, потом оффер. Иначе мы просто показываем всем одну и ту же скидку, не понимая, почему человек вообще решил уйти. Отдельно интересна пауза. По данным из разбора, 25% тех, кто собирался отменить подписку, выбирают паузу, если такая возможность есть. Цена тоже остаётся огромным фактором: 34% ушедших пользователей сказали, что их могла бы удержать скидка, ещё 34% - более низкая цена. Поэтому даунгрейд и скидку действительно стоит иметь во флоу, но показывать их тем, для кого проблема именно в цене. Источник: userpilot.com/blog/cancellation-flow-examples/ #PG_education @productgames

Если вы думаете, что выходные - это повод поставить поиск вакансий на паузу, то вы ошибаетесь :) Все свежие вакансии за выходные плюс 2 дня будней с контактами нанимающих уже на доске: https://pgcaseclub.com/dashboard?guest=1&section=vacancies&lng=ru Есть варианты везде: СНГ, remote, Европа, США, ОАЭ А еще мы добавили опцию с менторством 1-1! Поэтому теперь можно комбинировать варианты под любой кейс. А если не знаете, какой вариант ваш, пишите @KriGuseva - помогу. @pgcaseclub

И в тему карьеры, напоминаю, что я ежедневно собираю вакансии по миру с контактами нанимающих и публикую на нашем сайте клуба 🙂

Что с рынком труда в ИТ в 2026: субъективный взгляд В отличие от поста выше это будет субъективное мнение. В целом, мои ощущения от рынка совпадают с аналитикой. Говорю про Германию, так как сама на нем нахожусь, плюс последние запросы от менти были про нее. 1. По сравнению с парой лет назад количество продуктовых вакансий по ощущениям действительно выросли. Плюс активность восстановилась. Например, даже летом активность не падает. 2. На первые этапы с рекрутером приглашают охотно. При отлике в первые 24 часа с релевантным опытом и хорошим резюме, конверсия в приглашение составляет около 15 %. И это при холодном отклике, то есть без рефералов и друзей, которые рекомендуют на месте. Поэтому мы добавили в кейс-клуб опцию автооткликов, чтобы вы могли не париться на этот счет. 3. Чем выше левел, тем меньше позиций и тем выше конкуренция. Но это так было всегда. 4. На следующих этапах надо быть макисмально подходящим кандидатом. Если стартап, то прошлый опыт нужен в стартап-среде, желательно с максимально релевантным опытом. Если корпорация, то и кейсы будут спрашивать из корпоративной среды. Даже если вы были до этого звездой стартапа. 5. Зарплатные вилки в аналитике указаны достоверные. Сеньорам платят в среднем где-то 85-95к в год до налогов. Стафф, групп, лид может получать заметно выше. Кстати, заметьте, что в UK вилка практически такая же как в Германии, а стоимость жизни выше. 6. Само интервью: в отличие от рынка снг, структура интервью всегда четкая: с нанимающим будут behavioral вопросы, задачки и кейсы - на другом этапе. Но это тоже было всегда, просто напоминаю :) Есть ли что дополнить? #PG_размышления

Что с рынком труда в ИТ в 2026: глобально и по регионам Посидела в свежих отчётах и собрала картину по регионам: по продактам, и по ИТ в целом. Спойлер: картина, скорее, позитивная. Глобально. - Рынок продактов на подъёме: 26 900+ открытых PM-ролей, в 2.3 раза больше, чем в 2023. - Главный драйвер AI: 61% вакансий требуют AI-опыта, премия за него 15-30%. - По ИТ в целом та же картина. Единственное, что растёт без оговорок, это всё вокруг AI: у крупных компаний таких вакансий на 50-100% больше, чем год назад. Быстрее всех набирают финтех и security, есть компании, почти удвоившие штат за два года. США. - Найм растёт: вакансии разработчиков за год в плюсе, топ-компании нанимают на 20% больше, чем год назад. - Но рынок жёстко расслоился. AI-продакты получают ~$245k против ~$123k у традиционных PM. В два раза! - География концентрируется: 23% всех открытых PM-ролей в Bay Area. Европа. - Самый противоречивый регион. По разработчикам вакансии выросли только в Британии, Германия и Франция в минусе. Нанимают в основном компании с американскими штабами. - У продактов вакансий больше (+33% г/г), но фактический найм упал на 14%. То есть постят много, нанимают долго и придирчиво. - Своим при этом повышают зарплаты активнее любой другой функции (+5,2%): дешевле удержать, чем искать. - Ориентиры мидла: UK £67k, Германия €71,5k, Нидерланды €70,3k, Франция €63,7k, Испания €54k. Россия. - Рост ниже инфляции. По данным Хабр Карьеры (45 000+ реальных окладов, июль 2026) медиана по ИТ 191к ₽, +4% за полугодие при инфляции 4,5-5,5%. - Продактам не досталось совсем: зарплаты в менеджменте показали ноль роста за год, премия ушла смежным ролям (техподдержка +10%, маркетинг +9%). - Ориентиры: менеджеры в ИТ получают 260к ₽ в Москве, 200к в Питере, 152к в регионах. Индия и Канада самые горячие. Индия +42% г/г по продактам, причём рост тянут не стартапы, а мид-сайз и корпорации. Канада +67% г/г. Удалёнка. Глобально remote-ролей +43% г/г, но США выбиваются: только 7% AI-продактовых ролей там полностью удалённые. В Европе гибрид 2-3 дня в офисе стал дефолтом. Вывод: везде плюс/минус одно с разными акцентами. Рынок награждает специализацию, AI-навыки и senior-опыт. А где не награждает, как в России, там стагнация для всех. Генералистам тяжелее всех, в любом регионе и в любой роли. В следующем посте расскажу, что вижу сама на практике, как обстоят дела у менти и как конвертятся мои отклики. #PG_education

Что бы я делала сейчас, если бы запускала мобилку или веб-продукт со ставкой на органическое привлечение: 1. Сделала бы простую посадочную страницу с простым доменом. Повесила бы аналитику, поставила бы форму предзаписи. 2. Запустила бы тик-ток / инсту / тредс - там, где в основном обитает моя аудитория. 3. Посмотрела бы, есть ли хотя бы посещения страницы. В идеале - заявки на покупку. 4. Пилила бы продукт только когда канал показал свою состоятельность: есть посещения страницы, в идеале заявки. Если органический канал не работает с посадочной, то есть высокая вероятность, что и с продуктом не сработает. Так было у меня с тик током :) Плюс как бонус вы протестите креативы на платную рекламу 😉 #PG_размышления

Онбординг это не тур по продукту, а последовательность убеждения. Порядок экранов решает больше, чем их количество Мне попался разбор онбординга одного подписочного приложения: после переделки 94% тех, кто начал онбординг, доходят до пейволла. Не покупают, а именно доходят, то есть их не теряют по дороге. Подход показался интересным и применимым почти к любому продукту с подпиской, поэтому делюсь. Старая версия открывалась туром по фичам: welcome, три-четыре экрана про то, что умеет приложение, и только потом вопросы. По сути питч-дек, и люди отваливались ещё до оффера. Идея переделки простая: человеку плевать на ваши фичи, пока он не почувствовал, что его понимают. Поэтому логику перевернули. Сначала спрашиваем про его проблему, потом показываем решение. Каркас нового флоу: 1. Идентичность первой. Имя и пара базовых вопросов до всего остального. Это запускает ощущение, что продукт делают под меня, с первого экрана. 2. Контекст. Как часто у человека возникает проблема. Это калибрует, как дальше лягут копирайт и цифры. 3. Желание до фич. Спрашиваем, что человек хочет получить, ещё не показав ни одной фичи. Ищем работу, которую он нанимает продукт сделать. 4. Инвестиция. Экраны предпочтений как будто настраивают продукт под ответы. Человек уже вложился, хотя ничего ещё не построено. 5. Доверие. Отзывы и social proof идут после шагов вовлечения, а не на втором экране. Доверие заходит лучше, когда уже есть чувство собственности. 6. Разрешения. Пуши просим после того, как ценность уже почувствована, и никогда не блокируем прогресс из-за отказа. 7. Усиление боли. Четыре вопроса про одну и ту же проблему с разных сторон, включая эмоциональный: как это ощущается. Боль проговаривается словами пользователя, а не вашим копирайтом. 8. Мы вас услышали. Экран с надписью персонализируем на пару секунд закрывает петлю после вопросов про боль. 9. Доказательство боли. Статистика прямо перед оффером, пока проблема максимально свежая: это не только ваша беда, это распространено. 10. Оффер. Paywall ровно в тот момент, когда проблема максимально выпуклая. 11. Аккаунт последним. Регистрация только после покупки, а не до неё. #PG_education @productgames

Прикольно как, однако Хотя как я уже раньше писала, у таких исследований есть свои ограничения

В тему поста выше: уже давно напрашивался редизайн клуба. Мы закрываем сейчас только одно звено из цепочки найма, в то время как на самом деле можем закрыть практически все. Из наших недоиспользованных преимуществ - это то, что практически все наши менторы работали на международке. Поэтому хотелось бы в первую очередь делать упор туда. В идеале клуб должен прийти к такому формату: • снимаем запрос в процессе онбординга • если это найм, адаптируем резюме, смотрим, что LinkedIn базово в порядке. сейчас уже подключена иишка, которая помогает это делать на основе работающих резюме, но пока я сама планирую отсматривать результаты ее работы для дабл чека. • делаем автоматические отклики или подбираем подходящие вакансии под юзера (по его запросу) • составляем учебный план в завиисмости от текущего статуса - здесь у нас преимущество в большой бибилиотеке знаний. • если есть проблемы с самостоятельным прохождением, то можно обратиться за групповыми всречами или к одному из наших менторов. Как-то так. Что думаете?

Теперь вакансии с контактами нанимающих за последнюю неделю доступны на платформе кейс-клуба: https://pgcaseclub.com/dashboard?guest=1&level=middle&section=vacancies В том числе и в гостевом доступе. Помогает первым откликаться, а также держать контакт напрямую с руководителем. Если вы нанимающий, и у вас есть вакансия, которую нужно разместить - пишите. В дальнейшем планирую мэтчить участников клуба с компаниями (с разрешения участников клуба, конечно).

Начинаем с автоматизации процессов, значит.

Последние две недели я занималась апгрейдом кейс-клуба, чтобы превратить его в полноценную систему под профессиональные цели юзеров. Одно из приоритетных направлений - это найм. При этом он теперь будет работать end-to-end: вы можете выбрать автоподбор и автоотклики через систему, система проверит ваше резюме и Linkedin к готовности для откликов, а также подстроит учебный план материалами для подготовки к интервью. Пока делаю только для международки, так как обкатала этот флоу на себе. Стартуем с бета-тестирования с текущими участниками клуба, буду делиться прогрессом здесь. Планирую релизить дальше по батчам, можете оставить заявку здесь, если хотели бы получить доступ: https://forms.gle/twURNokgyR1Fn1Nb7 Пожелайте нам удачи 💛

Чек-лист, что должен проверять продакт в AI-продуктах и чатах в частности 1. Правило 5–10 кейсов. Составь базвый золотой датасет из 5–10 эталонных юзкейсов (например, для AI-саппорта: возврат денег, смена адреса, жалоба на хамовитого курьера) и автоматизируй их проверку. 2. Один скорер = одно измерение. Главная ошибка PM - оценивать ответ модели одной общей метрикой «хорошо/плохо». Для кейса с возвратом денег разбей оценку на три отдельных скорера: • Точность (Accuracy): нашел ли бот правильную транзакцию? • Тон (Tone): вежлив ли бот, выразил ли эмпатию? • Безопасность (Policy): не пообещал ли бот возврат денег в обход регламента? 3. Human Review нельзя убирать. Автоматический код легко проверит, сделал ли бот запрос к базам данных. Но оценить, не звучит ли ответ как бездушный робот, пока может только человек. 4. Разрыв между топом и медианой. Команды с авто-эвалами видят, что новое обновление модели сделало бота супер-вежливым, но снизило точность поиска заказов на 10% и откатывают деплой. Команды без эвалов выкатывают регресс в прод и ловят волну негатива от клиентов. 5. 3 фазы внедрения на примере AI-саппорта: • Инкубация: собираем золотой датасет частых вопросов клиентов. • Шлифовка: weekly-демо, жесткие критерии (*«бот должен прикрепить ссылку на форму возврата, но не закрывать тикет сам»*) и просмотр цепочки рассуждений бота (Debug Mode). • Масштабирование: авто-тесты перед каждым деплоем и Slack-канал, куда автоматически падают все «дизлайки» от пользователей с логами беседы. 6. Чек-лист: как внедрить Evals за 5 шагов: • Собери реальные логи чатов, где бот ошибся. • Сформируй из них точечный датасет на 10–50 примеров. • Сравни две версии промпта side-by-side на одном и том же датасете. • Настрой автоматический ночной прогон тестов (Nightly Evals). • Настрой алерты на дизлайки пользователей прямо из продакшена. 7. Метрики качества AI-бота: • Accuracy: % корректно решенных вопросов без эскалации на оператора. • Tone & Brand Alignment: соответствие гайдлайнам компании. • Schema Compliance: отдаёт ли бот корректный JSON для API вызовов. • Latency & Cost: задержка ответа (в сек) и стоимость токенов на диалог. Источник: https://www.braintrust.dev/blog/evals-for-pms](https://www.braintrust.dev/blog/evals-for-pms #PG_education