Strategic move: стратегия, продукт и AI

В последнее время я всё чаще замечаю одну конструкцию в разговорах и в рекламе) «Мир изменился - значит, старые правила больше не работают». AI изменил разработку - значит, продакт должен стать Product Engineer. Появились маркетплейсы - значит, бренд больше не имеет значения. Появился AI - значит, образование должно полностью перестроиться. Экономика стала цифровой - значит, классические модели стратегии устарели. Звучит убедительно. Но между первой и второй частью почти всегда пропущено самое важное: почему? Если вы не отвечаете на почему (ну или отвечаете "потому что все так делают"), то у вас нет стратегического аргумента. У вас есть только мнение, замаскированное под решение. Из того, что что-то изменилось, совершенно не следует, что перестал работать механизм, который существовал раньше. Чтобы утверждать, что старые законы перестали работать, нужно показать: какой именно механизм сломался. Мы наблюдаем: AI резко снизил стоимость написания кода. А потом почему-то мгновенно делаем вывод: значит, продакт теперь должен больше кодить. Но логическая цепочка здесь вообще не очевидна. Возможно, вывод должен быть противоположным. Если производство кода становится дешевле и доступнее, то кодинг становится менее дефицитным ресурсом. А значит, относительно дороже могут стать другие способности: понять, что вообще стоит строить; увидеть причинную связь между поведением клиента и бизнес-результатом; выбрать рынок; сформулировать ставку; понять, где создаётся экономическая ценность. Есть очень простой тест для любой новой бизнес-идеи. Если вам говорят: «Сейчас новая эпоха…» «Рынок полностью изменился…» «Старые подходы больше не работают…» «Теперь компании должны…» задайте один вопрос: «А какой механизм связывает первое утверждение со вторым?» И если вы не понимаете почему именно это должно работать в вашем бизнесе, начинается паника: А вдруг мы отстаём? А вдруг уже поздно? А вдруг нам тоже срочно нужно это делать? Не потому, что люди глупые. А потому, что при отсутствии причинной модели невозможно отличить сигнал от шума. Без этого любое движение рынка выглядит как приказ: «Срочно делайте то же самое».

Выходит новая модель LLM, каналы сразу заполняют посты про сравнение моделей: какая модель умнее? У кого бенчмарк выше. Кто лучше пишет код и тд. Но, возможно, главный вопрсо сейчас совсем другой: AI превращается в дешёвый ресурс (См график) Корпоративный рынок AI находится не на frontier. Большинству компаний не нужна самая умная модель в мире. Им нужна модель, которая достаточно хорошо решает конкретную задачу за приемлемые деньги. И это принципиально меняет экономику рынка. Представьте: модель A решает задачу с качеством 98% и стоит $10. Модель B - с качеством 94% и стоит $2. Если для бизнеса достаточно 92%, дополнительные четыре процентных пункта практически не создают ценности. Способности моделей растут чрезвычайно быстро. Но требования большинства бизнес-процессов растут гораздо медленнее. Условно, вчера для обработки клиентского обращения вам требовалась frontier-модель. Через год ту же задачу решает модель в пять раз дешевле. Задача не изменилась. значит, сама модель становится всё менее дефицитным ресурсом. Но ценность прирастает от знания контекста. AI value = model capability*context quality*workflow quality И по мере того как первый множитель становится commodity, значение второго и третьего только растёт. Поэтому настоящая единица экономики AI - вообще не токен, а cost per successfully completed task. Не сколько стоил миллион токенов, а сколько стоило обработать обращение, закрыть тикет, найти ошибку, принять решение, провести сделку. Узкое горлышко смещается к контексту и полной стоимости workflow, а не цене модели как таковой.

Andreessen Horowitz запускает свою академию и большинство обсуждает это как очередную попытку построить «университет будущего». Мне кажется, это намного интереснее. Потому что главный вопрос здесь не в том, каким станет университет, что вообще останется дефицитным в образовании, когда знания перестают быть дефицитом? В общем ответ у них следующий: AI в образовании не обязательно должен делать существующие задания легче. Возможно, его функция ровно обратная: он должен позволить ставить задачи, которые раньше студенту вообще нельзя было поставить. То есть критерий сложности должен двигаться вместе с frontier возможностей инструмента. Вторая мысль про образовательный дизайн: хорошая образовательная система не передаёт навыки. Она создаёт ситуацию, в которой без этих навыков невозможно двигаться дальше + среду (близость к сильным людям, проектам). Вообще все, что я думаю про образование, я рассказала в серии роликов: https://youtu.be/LJw1euJf0ZE?si=l0rzOEC_08NgSzGs C чем я согласна с Andreessen Horowitz - усложнение заданий через обязательное включение этапа суждения.

Многие компании уже запускают ИИ-проекты, но далеко не все доводят их до результата. Для этого нужен руководитель, который понимает и бизнес, и разработку Взять на себя такую роль может менеджер проектов, IT-специалист, аналитик или исследователь. Нужно только разобраться, как устроены ИИ-проекты изнутри. Этому учат на курсе «Руководитель проектов в области ИИ» от МФТИ и Нетологии. Что внутри: 🎓 106 акад. часов от МФТИ: жизненный цикл ИИ-систем, машинное обучение, методики снижения рисков; ⚙️ 36 акад. часов практики от Нетологии: командный MVP-проект и прототипы на LLM в Langflow без кода; 👥 вебинары с экспертами, ответы на сложные вопросы и полностью дистанционное обучение, чтобы было легче совмещать с работой. В итоге у вас будет документ от МФТИ и Нетологии и проект, который можно показать руководству. 💳 Есть рассрочка, оплата за счёт работодателя и налоговый вычет. А до 30 сентября действует скидка 10 000 рублей по промокоду AIMFTI. Записаться на курс Реклама. ООО "Нетология" ОГРН 1207700135884 Erid: 2VSb5yYJ8eE

Чем дольше я преподаю продуктовую стратегию, тем меньше мне хочется давать студентам ещё один фреймворк. JTBD. CJM. Unit economics. North Star. Value Proposition Canvas. Five Forces. Каждый из них по отдельности полезен. Проблема начинается тогда, когда продакт знает двадцать фреймворков, но не понимает, какая теория объясняет происходящее. Потому что продуктовая стратегия на самом деле находится на пересечении нескольких больших областей знания. Industrial organization объясняет, откуда вообще возникает конкурентное преимущество и почему одна компания может зарабатывать там, где другая не может. Transaction cost economics и organization theory - почему под определённую стратегию приходится менять границы фирмы, структуру, стимулы и права принятия решений. Behavioral economics и choice theory - почему человек выбирает одну альтернативу вместо другой и почему объективно хороший продукт вдруг начинает восприниматься как плохой. Innovation theory - как технологии меняют пространство конкуренции и почему новый игрок иногда выигрывает не потому, что сделал старый продукт лучше, а потому что поменял саму ось выбора. Finance и venture logic - как принимать решения, когда большая часть стратегии построена на предположениях, а результат невозможно доказать заранее. Product discovery - как всё это перестать обсуждать на уровне красивых историй и начать эмпирически проверять. И вот когда эти куски соединяются, возникает совсем другое представление о работе продакта. Мне кажется, следующий уровень продуктового образования именно здесь: в том, чтобы показать ему архитектуру знания, внутри которой эти инструменты наконец занимают своё место. По сути, это попытка собрать единую теорию продуктовой стратегии: рынок → выбор → ценность → конкуренция → бизнес-модель → организация → неопределённость → эксперимент. И именно с одной из самых фундаментальных частей этой системы - с того, как человек вообще делает выбор - я хочу начать отдельно. 17 октября я проведу очную «Анатомию выбора». Мы будем разбирать не очередной шаблон JTBD или CJM, а научные основания выбора: экономику, поведенческие теории, точку сравнения ценности, альтернативы, ожидания, издержки переключения и то, как технологии способны менять саму функцию выбора. Потому что прежде чем исследовать клиента, полезно понять, что именно мы пытаемся исследовать. Билеты тут: https://anatomy-of-choice.strategicmove.education/

Сейчас консультирую пару стартапов, которые делают AI продукты (ну на достаточно сырой еще стадии)… вот что подумалось… обычная теория JTBD нам говорит, на какую работу нанимают продукт?…ну и так далее, вы уже наверно это все знаете… Но вообще JTBD - это просто растиражированный хайп, в основе всего этого лежит теория потребительской ценности (кстати, если вы хотите узнать глубже про научный подход к управлению продуктом - приходите сюда)… так вот помимо того, чтобы понять JTBD, было бы здорово разработать стратегию переключения. Например, вы делаете AI агента, который помогает выбирать и покупать товары. Ваша задача - не просто завайбкодить его, а создать достаточную разницу в ценности, чтобы оправдать стоимость переключения, связанную с изменением поведения. Вот вам картинка на подумать))

Я заметила какое-то поголовное увлечение у топ-менеджеров российских компаний одной фразой: «Продай мне свою идею». На встречах, на стратегических сессиях, даже на интервью на YouTube, на обсуждении новых продуктов:. - Ну хорошо, а теперь продай мне эту идею. Нуууу, что-то ты пока плохо её продаёшь… И меня эта фраза в последнее время ужасно раздражает. Потому что за вроде бы безобидным требованием «уметь презентовать» очень часто скрывается совершенно другая управленческая конструкция: ты должен убедить меня, а я могу просто сидеть и ждать, пока меня убедят. А если я не убедился? Значит, ты плохо продал. Очень удобная рамка. Но…компания - это всё-таки не телемагазин и не шоу талантов. Если мы обсуждаем продукт, новую бизнес-модель или стратегическую ставку, интеллектуальная работа должна происходить с обеих сторон. Доходит до сюра. Вчера слушала интервью с фаундером стартапа. Он рассказывает, как появилась компания, какую проблему они увидели, почему начали делать продукт. И в какой-то момент ведущая говорит: «Ну это всё хорошо, но ты мне продай свою идею. Пока ты её как-то плохо продаёшь». И я поймала себя на мысли: а почему он вообще должен тебе её продавать? Он пришёл рассказать историю. Гораздо интереснее было бы спросить: - Что ты увидел такого, чего остальные не увидели? - Почему ты решил, что здесь существует бизнес? - Какие факты заставили тебя поставить на эту гипотезу? А «продай мне свою идею» - какая-то удивительно ленивая управленческая рамка. Люди быстро понимают правила игры: нужно меньше говорить про неопределённость, меньше показывать слабые места... Когда я с ребятами на обучении рассказываю про продуктовую стратегию, я всегда делаю рефрейм: не продай, а защити! А «защити» предполагает совсем другое: покажи, на каких основаниях ты сделал этот выбор и выдерживает ли твоя логика проверку. И дальше начинается не продажа, а интеллектуальная проверка конструкции. Человек отвечает не для того, чтобы вызвать у меня желание купить, а чтобы показать ход своего рассуждения. Более того, мне кажется, именно слово «защити» гораздо лучше воспитывает сильных продуктовых руководителей. Потому что оно учит не очаровывать начальника, а строить аргументацию.

85% строк кода в Яндексе уже генерируют нейросети. Но это далеко не самая интересная цифра из доклада про AI-продуктивность разработки с deep tech night. Самое интересное - это то, что происходит с профессией разработчика, когда писать код становится дёшево. Обычно разговор про AI строится так: раньше программист писал код сам, теперь ему помогает Copilot или агент, а значит, он пишет тот же код, только быстрее. Но в компании, судя по докладу, трансформация уже ушла гораздо дальше. В начале 2025 года компания экспериментировала с отдельными AI-инструментами. Потом выяснилось, что инструмента недостаточно: AI сам по себе не создаёт ценность, если человек не умеет им пользоваться. В итоге они начали массово обучать сотрудников, подключать внутреннюю инфраструктуру, MCP-серверы, скиллы. А к лету 2026 года произошло принципиальное изменение: не пользоваться AI стало аномалией. 91% инженеров используют агентов еженедельно, 80% ежедневно. 85% строк кода за последние 28 дней сгенерированы нейросетями. 60% разработчиков фактически перестали писать код руками. НО тут возникает парадокс, потому что несмотря на то, что доля рабочего времени, которую инженер тратит непосредственно на код, не выросла, а упала: с 33% до 26%, но при этом артефактов производится больше. То есть главный эффект AI не в том, что человек быстрее печатает код. AI начинает выталкивать человека на следующий уровень абстракции. Если раньше работа инженера выглядела примерно так: задача, потом архитектура, потом код, затем тестирование и эксплуатация, то теперь всё чаще:задача, потом декомпозиция, потом постановка задач агентам, затем контроль и проверка результата, а дальше следующая итерация. И тут появляется интересная метафора из доклада: код становится новым ассемблером. Когда-то программистам приходилось работать почти напрямую с машинным уровнем. Потом появились языки высокого уровня. Теперь ещё одним уровнем абстракции выше становится естественный язык + агенты. Посмотреть в код всё ещё нужно. Иногда его нужно оптимизировать. Но постоянно производить его собственными руками будет всё меньшая доля людей. Отсюда и совершенно другой портрет сильного инженера. Раньше ценились прежде всего: глубокое знание конкретного стека, качество кода, знание протоколов, техническая специализация. Теперь на первый план выходят декомпозиция сложной задачи, умение поставить задачу агенту, создание контекста, проверка результата, архитектурное мышление, коммуникация, способность разбираться в новой области и ответственность за конечный продукт. То есть набор навыков, который раньше отличал хорошего руководителя инженерной команды. Получается довольно неожиданная вещь: AI постепенно превращает каждого индивидуального контрибьютора в лида. Один человек начинает функционально управлять маленькой «командой» агентов. В общем когда технология резко удешевляет одну операцию, ограничением системы становится следующая операция. Код стал дешевле, дефицитом становятся архитектура, постановка задачи, проверка, продуктовые решения и коммуникация. И это хороший вопрос уже не только для разработчиков. Если AI радикально удешевит основную операцию вашей профессии - какая способность станет новым узким местом?

#product_bits Как выбирают кроссовки? Когда начинаешь реально выбирать, довольно быстро выясняется, что «женские кроссовки» - это почти бессмысленная категория. Кроссовки фактически начинает позиционироваться вокруг job to be done: для бега, для йоги, для фитнеса и т.д., то есть через контекст: бегаю каждый день, только начинаю бегать, нужна максимальная амортизация, хочу лёгкую обувь для темпа, много хожу и тд Вот вам пример ловушки. В какой-то момент Nike отказалась от привычных категорий вроде Running, Basketball, Football перестроила бизнес вокруг Men, Women, Kids. Логика выглядела вполне рационально. Зачем держать отдельные команды для разных видов спорта, если можно объединить ресурсы, собрать больше данных через DTC и лучше понимать мужчин, женщин и детей? Только с точки зрения JTBD здесь есть фундаментальная проблема. Men / Women / Kids - это характеристика человека. Running / Basketball - гораздо ближе к контексту, в котором человек пытается что-то сделать. Вот здесь появляется принципиально другая логика продукта. Она частично убрала из организации специализацию вокруг контекста клиента. Индустрия спортивной одежды и обуви перешла к мерчандайзингу по работам клиента: товар всё чаще организуют не вокруг того, кто ты, а вокруг того, что ты собираешься с ним делать. Посмотрите, как сейчас устроены каталоги. Nike быстро поняла ошибку. У Nike внутри беговой категории уже есть Road Running / Road Racing / Track / Trail Running, а следующим слоем - тип амортизации: Maximum / Responsive / Supportive. Эта именно та логика, по которой сам потребитель всё чаще выбирает спортивный продукт. То есть рынок фактически вернулся к простой мысли: категория должна отражать не человека. Она должна отражать задачу человека.

Ну что, кто хочет встретится оффлайн? Постепенно я буду выводить серии Вечернего разговора в оффлайн--плоскость. И начну я с законченной серии Анатомия выбора. Почему? Ну во-первых, тема острая. Чем дольше я работаю с продуктовыми командами, руководителями и предпринимателями, тем сильнее вижу одну и ту же проблему. Людей очень хорошо научили пользоваться инструментами. Но гораздо хуже - понимать, почему эти инструменты вообще должны работать. Мы живём в мире фреймворков. И почти под любую проблему сегодня можно найти очередной шаблон. Но шаблон не объясняет реальность. Кто вообще вам сказал, что там модель мира, которая была в него заложена верна? Что не произошла дикая редукция смыслов? Да, модели нам помогают упростить, НО людей учат: возьмите модель, заполните клетки, проведите интервью, соберите таблицу, сформулируйте гипотезы. И в какой-то момент возникает очень опасная иллюзия: если я правильно заполнил фреймворк, значит, я понял проблему. Нет. Можно прекрасно нарисовать CJM и не понять, почему человек не покупает. Можно провести двадцать CustDev и не понять, почему клиент говорит одно, а делает другое. Можно найти Jobs to be Done и всё равно ошибиться в том, с кем вы на самом деле конкурируете. Можно снизить цену и удивиться, почему спрос не вырос. Можно сделать продукт объективно лучше и обнаружить, что люди всё равно не покупают. Потому что между наблюдаемым поведением и продуктовым решением есть ещё один слой. Причина. Именно поэтому я всё больше убеждена, что руководителям продукта и предпринимателям нужна не ещё одна методология. Им нужна научная база для мышления. Экономика. Теория принятия решений. Поведенческая экономика. Теория фирмы. Транзакционные издержки. Не для того, что бы превратить руководителя в академического экономиста. А потому что все эти дисциплины отвечают на гораздо более фундаментальный вопрос: какие силы вообще создают наблюдаемое нами поведение? Это база принятия управленческого решения. Потому что руководитель постоянно вмешивается в сложную систему. Именно поэтому я решила сделать «Анатомию выбора». 17 октября с 10-18 в Москве проведу однодневный офлайн-практикум для руководителей продукта и предпринимателей. Главный смысл «Анатомии выбора»: не научить заполнять ещё один шаблон, а научить видеть систему причин за поведением клиента и рынка. Ссылка тут: https://anatomy-of-choice.strategicmove.education/ Количество мест ограничено!

Если вы делаете аналог zoom, Dropbox, calendly, Otter, Fireflies и вообще AI meeting notes, Grammarly, SurveyMonkey, Typeform, простые формы, Loom, Trello, то см. пост выше 👆 AI-эпоха - это эпоха, когда фича-компании внезапно обнаруживают, что они были фича-компаниями.

Miro продают. И, кажется, это прекрасная история про коммодитизацию продукта Bending Spoons договорилась купить Miro, в 2022 году Miro оценивали в $17,5 млрд. Сейчас в $1,355 млрд. Почти десятикратное падение оценки. И самое интересное здесь не то, что «стартап из Перми когда-то стоил $17 млрд». А то, почему рынок больше не считает его таким ценным. Потому что Miro стала commodity. Точнее, commodity стал её первоначальный core продукт онлайн-доска. Категория, которую Miro помогла создать, перестала быть дефицитной И это принципиально разная экономика. В 2022 году инвесторы платили не за текущую онлайн-доску. Они платили за гипотезу, что Miro станет главной платформой визуальной работы, то есть захватит большое новое узкое место в корпоративных процессах. Этого не произошло. Сама доска перестала быть узким местом. Она стала фичей. Одна из самых опасных вещей в стратегии - не заметить момент, когда ваш продукт ещё прекрасен, а ваше преимущество уже исчезло.

В какой-то момент я перестала верить в довольно популярную формулу: хороший продакт — это продакт, у которого растут его метрики. Когда отвечаешь за один продукт, логика кажется безупречной: Растёт клиентская база — отлично. Растёт выручка — отлично. Выполнили KPI — вообще прекрасно. Но несколько лет я работала на стыке финтеха и телекома и в какой-то момент смотрела уже не на один продукт, а на большой портфель. И там обнаруживается неприятная вещь: продукт может быть в плюсе, а компания — нет. Например, одна команда отлично выполняет план привлечения, но каннибализирует другой продукт. Другая увеличивает продажи скидками и улучшает собственную воронку, одновременно ухудшая экономику всей системы. Третья оптимизирует свой клиентский путь и создаёт проблемы соседней команде. Каждый по отдельности молодец. Система в целом работает хуже. И вот здесь для меня произошёл довольно важный профессиональный сдвиг: я перестала считать локальный рост достаточным доказательством хорошего продуктового решения. Единица, которую мы оптимизируем, должна совпадать с единицей, результат которой хотим максимизировать. Если мы хотим максимизировать результат компании, странно заставлять двадцать команд независимо максимизировать двадцать собственных метрик и надеяться, что их сумма каким-то чудом превратится в оптимум для бизнеса. Не превратится. И чем сложнее компания, тем опаснее становится эта ошибка. Поэтому сегодня мне гораздо интереснее вопрос: «Что произойдёт с системой, если мы эту метрику увеличим?» Именно поэтому мне близка тема конференции «Продукты 24 × ffdd2d», которая пройдет 12 сентября в Москве. В этом году там как раз собираются пересматривать привычные правила продуктовой работы. Из программы я особенно хочу послушать доклад Антона Усачева и Григория Засько «Когда локальная оптимизация перестала работать. Ваш продукт в плюсе, а компания?» Кажется, название почти дословно описывает одну из главных проблем больших продуктовых организаций. И ещё выступление Антона Никольского-Волконского «Т-Мобайл: оператор, который всех бесит, смог». Мне, как человеку, много лет проработавшему на пересечении телекома и финтеха, особенно интересно, как они будут разбирать вопрос: зачем высокомаржинальному финтеху вообще понадобился низкомаржинальный телеком и что в итоге действительно стало драйвером роста? Всего на конференции три трека: «Достигаем результатов», «Ломаем шаблоны» и «Говорим прямо». 📍Уже в эту субботу, 12 сентября, онлайн или в Москве, в комплексе «Мечта» на набережной парка Горького. https://producty24-ffdd2d.ru

Скидка 16% на все курсы Яндекс Практикума для апгрейда команды этой осенью Пока все готовятся к стратсессиям и планируют следующий квартал, самое время подумать об HR-бюджете. В сентябре вы можете сэкономить на корпоративном обучении. Выберите курсы в Практикуме для себя или сотрудников до 30 сентября и получите скидку 16% на всё. Догоните ИИ-волну: во всех 170+ курсах Практикума есть ИИ-навыки, которые ускорят работу вашей команды и снимут рутину. → Оставить заявку и забрать скидку Акция действует для новых корпоративных клиентов Практикума Реклама, ООО Яндекс, ИНН 7736207543, erid: 2Vtzqxktyuv

Большинство российских компаний (74%) сейчас оптимизируют бюджеты. В том числе сокращая персонал. Но не задачи. Чтобы успевать больше с меньшими ресурсами, нужна «суперсила» для сотрудников. И это — ИИ, который снимает рутину, ускоряет процессы и повышает качество решений. Обучайте сотрудников самому востребованному навыку года на тренингах Практикума, чтобы автоматизировать операционные задачи и ускорить ключевые процессы. Выберите формат, который подходит именно вашей команде: ▪️Базовый ИИ. Закладываем фундамент ИИ-грамотности для всей компании. ▪️ИИ под роль. Навыки для конкретных функций и специалистов: руководители, продукт и аналитика, маркетинг и продажи, HR и L&D, операционные команды. ▪️ИИ-трансформация. Для компаний, которые хотят внедрять нейросети системно. → ИИ-зировать бизнес с Практикумом Реклама, ООО Яндекс, ИНН 7736207543, erid: 2VtzqvK66AX

#product_bits Недавно заметила интересный ход ВкусВилла: теперь вместе с обычными продуктами можно заказать готовую еду, которую привезут уже горячей. На первый взгляд небольшая дополнительная опция. Но стратегически это довольно серьёзный шаг. Раньше ВкусВилл конкурировал с другими продуктовыми магазинами за сценарий: «купить еду домой». А теперь он начинает конкурировать с ресторанами и Яндекс Едой за совершенно другой сценарий: «я хочу поесть прямо сейчас». И здесь важно: горячая еда - это не просто ещё одна характеристика продукта. Холодное блюдо из супермаркета требует от человека дополнительного действия: достать, разогреть, переложить. Оно воспринимается как заготовка для будущего приёма пищи. Горячее блюдо - уже готовый ужин. Оно попадает в ту же категорию выбора, что пицца, поке или заказ из ресторана. Одна функция меняет конкурентное поле. При этом у ВкусВилла есть сильное преимущество перед ресторанной доставкой: в один заказ можно положить и горячий ужин на сегодня, и молоко, и продукты на завтрак, и бытовые мелочи. Не нужно выбирать между «заказать еду» и «заказать продукты». Получается очень сильная комбинация: скорость ресторана + ассортимент магазина + доверие к привычному бренду. Для ВкусВилла это ещё и способ забрать себе более частый и эмоционально понятный повод для заказа. Не только «у меня закончились продукты», но и «я голодна и не хочу готовить». На мой взгляд, это отличный стратегический рывок. Но его стоило бы позиционировать гораздо заметнее. Потому что сейчас «привезём горячим» может восприниматься как маленькая сервисная опция. Хотя на самом деле ВкусВилл предлагает новую категорию: ресторанный сценарий внутри продуктовой доставки. И это хороший пример того, как дифференциация иногда возникает не из нового продукта, а из изменения состояния продукта в момент получения. Еда была готовой и раньше. Но когда она приезжает горячей, конкурентом становится уже не соседний супермаркет, а ресторан. Ребята из Вкусвилла, привет! Молодцы!

Кажется, я незаметно для себя записала целый цикл роликов про архитектуру выбора. Про то, как на наши решения влияют не только наши желания, рациональность и «сила воли», но и среда, в которой этот выбор приходится делать. Почему мы покупаем одно, а не другое. Почему продолжаем пользоваться продуктом, который вроде бы не очень нравится. Почему одни решения кажутся нам естественными, хотя на самом деле их очень тщательно сконструировали. Почему изменение дефолта, порядка вариантов, цены, интерфейса или контекста иногда влияет на поведение сильнее, чем любые убеждения. По сути, это цикл про одну из моих любимых тем: люди принимают решения не в вакууме. Тот, кто проектирует среду выбора, во многом проектирует и само поведение. Это важно и для продуктов, и для бизнеса, и для маркетинга, и вообще для понимания того, как устроен современный мир. Собрала все выпуски в одном месте: Вот названия всех выпусков цикла «Анатомия выбора»: 1. Анатомия выбора: клиентский опыт, или как бизнес научился проектировать ваше поведение Смотреть на YouTube 2. Анатомия выбора: отличный продукт, который никто не любит — почему? Сегментация и JTBD Смотреть на YouTube 3. Анатомия выбора: стратегия — это выбор того, чем вы НЕ будете заниматься Смотреть на YouTube 4. Анатомия выбора: почему мы залипаем, дофамин, как формируется привычка и удержание Смотреть на YouTube 5. Анатомия выбора: «Если у нас будет лучше — клиенты переключатся» — про главный миф продуктового менеджмента и барьеры переключения Смотреть на YouTube 6. Анатомия выбора (часть 6): JTBD-рефрейминг. Что делать, когда рост продукта закончился Смотреть на YouTube 7. Карго-культ в бизнесе: продуктовый подход и почему он не ра ботает Смотреть на YouTube Если смотреть подряд, получается почти небольшой курс по тому, как создаётся выбор, и почему гораздо чаще, чем нам кажется, мы выбираем внутри уже кем-то спроектированной конструкции. Думаю, цикл ещё продолжу. Уж слишком большая тема))

Поэтому продуктовый подход нужен не только для создания продуктов. Он снижает политическую стоимость ошибки) Он делает неправильный ответ социально допустимым. Ну сравните как звучит «Мы протестировали гипотезу - она не подтвердилась» и «CPO два года строил стратегию на неправильной гипотезе» :) Так что если в вашей компании принято «Лучше эту тему не поднимать», за которой кроется, что этот продукт никому не нужен, CPO ошибся со стратегией, эта трансформация не работает, KPI бессмысленный, руководитель слабый, мы не знаем, зачем делаем проект, клиент этого не хочет, цифры плохие, этот рынок слишком маленький......,то это чрезвычайно сильный сигнал, что вам или вашим сотрудникам нужно пойти на интенсив ))))) А если вы такие темы подняли, и вас посчитали токсичным, некомандным и т.п., то я покажу вам систему, как сделать в следующий такую коммуникацию безопасной для вашей карьеры.

Сначала есть теория: «Мы сейчас реорганизуем компанию вот так, и станет лучше». Но постепенно теория превращается не просто в рабочую гипотезу, а в часть идентичности человека. Если теория окажется неправильной, человек теряет не только идею. Он может потерять репутацию, статус, влияние, должность; деньги, представление о себе как о компетентном лидере. Поэтому сначала лидер хочет найти правду. Потом он хочет: доказать, что был прав. Это огромная разница В итоге чем больше карьерного капитала поставлено на гипотезу, тем хуже человек способен объективно оценивать доказательства против неё. Поэтому самые опасные решения — большие и необратимые ставки без промежуточного тестирования. Не наступайте на грабли - > сегодня у нас стартует интенсив "Продуктовая стратегия" - еще можно запрыгнуть в вагон https://strategicmove.education/productstrategy

Почему я люблю работать с собственниками бизнеса и CEO. Потому что почти всегда в начале проекта говорю: давайте я как можно раньше поговорю с собственником. Не потому, что остальные люди в компании некомпетентны. И не потому, что собственник обязательно лучше всех разбирается в продукте, маркетинге или исследованиях. А по тому, что у собственника обычно совершенно другая механика принятия решений. В больших компаниях можно неделями наблюдать один и тот же процесс: ещё одна встреча; ещё один вариант; ещё один человек должен посмотреть; ещё немного информации; ещё давайте подумаем; ещё давайте сравним. На поверхности кажется, что компания пытается принять более качественное решение. Но иногда происходит совсем другое: люди пытаются сделать решение максимально безопасным лично для себя. Потому что решение означает ответственность. Поэтому очень легко попасть в ловушку: если я ещё не принял решение, я ещё не принял неправильное решение. У собственника эта конструкция работает хуже. Он и так находится внутри риска. Это его деньги. Его бизнес. Поэтому разговор часто происходит удивительно быстро. Я объясняю, как вижу проблему. Он задаёт не сколько вопросов. Говорит: «понял». И дальше: делаем / не делаем.