Первый Продуктовый

Как я проиграл $3000 в онлайн-казино (pt3) 🤡 Вовлечение (Engagement) — это градиент. То есть человек может быть более или менее вовлечен. Чем менее вовлечен человек, тем выше шанс отвала (Churn). Важно: Chrun — это отток Engaged! Если человек не был Engaged, то есть не прошел активацию (не выработал привычку), то он относится не к Churn, а к Not Activated. Это важно, потому что если Churn высокий, то вопрос в реальной ценности продукта. А если высокая доля Not Activated (что сильно чаще), то значит хреново донесена ценность продукта или её вообще нет для людей ещё на этапе входа. К слову у казика все ок с активацией, УТП «залутай бабла ничего не делая» работает на ура. С бизнесами, которые себе такое позволить не могут, несколько сложнее, приходится выкручиваться. Когда я начал сливать бабло, то уровень мотивации падал, Engagement проседал, больше не хотелось играть. Деньги на депозите неутешительно сгорали И вот мне на почту приходит промокодик-умножитель, снова на х5. Думаю вот он, шанс отыграться. И очередные $500 улетели на депозит, $3000 тотал депозит. Так работает процесс «воскрешения» засыпающих людей. Не бывает так, что чел был Engaged и сразу стал Churned. Сначала люди засыпают, начинают реже пользоваться и тут их надо пнуть. Грамотные пинки буду не только уменьшать отток, но и повышать активную базу. Собственно именно так меня вернули из засыпающих в вовлеченные и я легко и быстро спустил все $3000 на балансе, несмотря на то, что пытался как то своим «аналитическим умом» придумать какие-то стратегии Ну и выводы: — Я реально проиграл $3000, но не реальных, а виртуальных. По факту это был онбординг казика с посылом «не рискуй деньгами, попробуй сначала на виртуальном балансе»; — Я не закидывал реальные деньги на баланс, потому что мне хватает здравого смысла не повестись на УТП «кнопка бабло»; — Все механики, описываемые в этой серии постов, реальные и они имеют место в любом бизнесе. Если не знаешь, как применить в твоем, — пиши комментарий. — Казики реально зарабатывают кучу денег. Они эксплуатируют все те же механизмы, что и «экологичный» бизнес, но выкручивают механики на максимум. Поэтому интересно смотреть, как выглядит гиперболизация, чтобы применить это в бизнесе, на который хватает совести. — Все серые индустрии всегда на пике прогресса по продуктовым механикам, маркетингу и технологиям. Игнорировать их — заниматься морализаторством. А последнее = быть бедным. Поэтому смотри, как работают все бизнесы, не дели их на хорошие и плохие, дели на деньги / риски /совесть, делай свой выбор и живи жизнь, которую хочешь ты, а не общество вокруг. Казики будут жить и зарабатывать вечно, только не на тебе ❤️

Обещанный кружок в сториз и он удалится через 24 часа)) Так что всем кто хотел посмеяться, велком. Оставьте там лайкос, если такой трешачок нравится, буду иногда по приколу скидывать

Как я проиграл $3000 в онлайн-казино (pt2) 🤡 Привычка пользоваться продуктом не вырабатывается моментально. Всегда нужно несколько действий с положительным результатом, чтобы дофаминовый цикл закрепился. То есть чтобы ты понял «ага, делаю так, получается то, что нужно» Я приходил в казик под конкретную игру с крутящимся коэффом. Тактика была такая: не рискую лишний раз, ставлю по $1, снимаю на коэфе +10%. То есть поставил $1, снял $1.1. Логика была в том, что «ну тут коэфы 25+ бывают, если не буду жадничать, то точно все получится». Так и вышло, $500 превратилось в $700 за пару часов, решил закинуть еще $500, чтобы увеличить плечо ставки Не всегда можешь дать человеку волшебную кнопку «бабло» и бывает нужно его убедить сделать какие-то действия, чтобы получить результат. И чел может вовсе не быть готов это делать. Например, у нас в карьерной поддержке привычка вырабатывается быстрее у людей, которые меньше спорят и просто делают, как мы говорим. Тогда они максимально быстро получают внешнее подтверждение, что мы даем рабочие советы (приглашения на интервью) и супер быстро находят работу. Те кто спорят, могут так её и не найти, к слову. Но зато живут с уверенностью, что поливать говном бывшего работодателя на собесах — норм тема))) Процесс выработки привычки человеком называется активацией. В ходе него человек переживает ряд моментов, которые закрепляют в голове связку «действие — польза». Когда привычка вырабатывается, человек становится вовлеченным, то есть «Engaged». Вовлечение — это градиент, не бинарная величина. Но применительно к казику более вовлечен тот, кто больше проигрывает за период времени (число ставок * их величину). Так я стал вовлеченным, когда крутил коэф без остановки. Надеюсь, хотя бы не вошел в Power Users, а остановился где-нибудь на низком уровне. Кстати, в любом бизнесе только объем вовлеченной аудитории имеет значение. Абсолютно не важно, сколько у тебя новых пользователей, потому что если не можешь их вовлечь, то это не актив, а пыль. Поэтому когда кто-то перед тобой будет хвастаться числом установок или новыми пользователями, покажи этому человеку на парашу и скажи, что там его место. Если же человек будет говорить про Retention N-period, онлайн, число вовлеченных или выполняющих целевое действие, то познакомься поближе, он точно что-то понял в этой жизни. Так вот, после того, как по своей тактике я дошел до $2000 на депозите, то моя тактика начала подводить и я стабильно начал уходить в минус. Причем моментами, у меня даже не было шанса остановить коэф раньше. Типа только запускаешь, почти сразу останавливаешь, а коэф сам дропается за полсекунды до тебя. А чтобы отбить каждый слив надо затем 10 раз выиграть. Ну или попробовать ждать большие коэфы, угадай что я выбрал... Го 150 🔥 и рассказываю финал

А это я в Estoril пару дней назад смотрю какой особнячок можно себе прикупить в Португалии, если у тебя есть баблишко (из казика то чо нет). У меня есть орный кружок оттуда, который отправлял только корешу в личку. Если каким-то чудом эта фотка соберет 200 огоньков, кидаю видос сюда. Спецом ставлю столько, сколько вы точно не соберете 😅

Как я проиграл $3000 в онлайн-казино (pt1) 🤡 Люди НЕ пользуются продуктом просто так. Если они тратят на что-то свое время, значит это решает их задачу. Последняя может выглядеть абсолютно по-идиотски со стороны, но это не значит, что её нет. Например, iGaming решает задачу «много заработать ничего не делая», сигареты и алкоголь решают задачу «отдохнуть», а карты таро решают задачу «просто объяснить себе, как работает этот мир». Одни из самых богатых индустрий — это те, над которыми принято смеяться на «уважаемых» конференциях. Мне же всегда было интересно, как зарабатываются реальные деньги, поэтому решил углубиться в iGaming. Основа решения задачи человека — дофаминовый цикл. В продукте мы создаем его, проектируя Organic Habit Loop. То есть последовательность действий, выполнив которую, человек захочет повторить её ещё раз. Очевидный пример: выставил фоточку в Inst, получил лайки (соц. поглаживание), хочется ещё, выставил фоточку снова. Пример посложнее: нашел один раз работу с карьерной поддержкой, получил гига пользу, в следующий раз сам искать точно не будешь. Вот так и я подсел на OHL, когда начал играть в игру, где ты ставишь ставку, крутится коэффициент, когда нажимаешь стоп — снимаешь сливки. Нюанс, коэф может закончить крутиться сам, тогда ставка слетает. Оч похоже на игру в стульчики. Но я знал, как хакнуть систему. Когда цикл работает, люди возвращаются в продукт. Если есть рабочая виральная механика — аудитория растет клюшкой. Именно это произошло с Notcoin, Hamster и происходит прямо сейчас с Orbiton. То же самое реализовала OpenAI c ChatGPT и так же работал Clubhouse, только в последнем сломался OHL и все откатилось. Кстати, в B2B тоже есть дофаминовый цикл, но он прокручивается сильно дольше. Зато если начнет крутиться, его не остановить. Например, раньше рекрутеры вели кандидатов в Excel. Потом пришел Хантфлоу и дал всем классный инструмент. Резко перестало быть необходимым страдать при найме и это почувствовали все: рекрутеры -> тим лиды -> HRD -> CEO и собственники. Люди возвращаются в продукт благодаря внешним и внутренним триггерам. Так и я возвращался с мыслью, пойду еще пару раз крутану, теперь-то точно повезет (это внутренний триггер) и пару раз залутал денежку по халявным промокодам, которые казиношка отправила (это внешний триггер). Если триггеры работают стабильно, OHL имеется (те. задача решается), привычка будет становиться сильнее и если есть точка монетизации, это будет давать выручку. Точка монетизации может быть до выработки привычки и это ок. Особенно такое происходит в продуктах, где невозможно оказать услугу без оплаты. В таком случае удержание повышает шанс повторной выручки. Например, невозможно полететь из страны А в Б без оплаты авиабилетов. Поэтому сначала платишь за билеты, затем летишь. Если понравилось (или если у тебя нет альтернатив), то обратишься снова к тому же поисковику билетов и авиакомпании. Так и я закинул первый депозит в $100, промокод умножил эту сумму на пять, и вот $500 осталось на депозите... Го 150 🔥, сразу выкладываю продолжение

Время обеда, а значит время задуматься не херней ли ты занимаешься на работе. Чтобы разогнать твой экзистенциальный кризис, предлагаю посмотреть, как реально сервера падают в 2024 году, явно не от нетворкинга на конференции: https://t.me/getrichortech/51 Сегодня ещё парни и расскажут, как у них это получилось. И это реальный опыт, а не подогнанные презы с конференций. Я пойду послушаю, потому что тоже так хочу. А ты? 🔥— естественно пойду 💔— пойду за молоком

Вот что надо делать, чтобы зарабатывать х2 от рынка. И вот как это связано с бизнес-гипотезой 🤓 Теперь ты знаешь, что такое Use Case и Monetization Model. Вместе они объединяются в бизнес-гипотезу. Гипотеза не находится в вакууме, она находится в реальном мире — контексте. Последний определяется тем, как твою бизнес-гипотезу видят потребители (Consumer View), насколько решение масштабируемо (Growth Model) и рентабельно (Cost of Revenue). Если один из трех пунктов не работает, то бизнес-гипотеза оберечена на провал. Например, платный B2C навигатор не особо кому-то нужен, потому что есть Google Maps, Waze и Яндекс.Навигатор. Так работает ограничение по восприятию клиента. Делать Layer 1 B2C стартап в текущих реалиях тоже сомнительная идея. Когда ты просишь человека скачать приложение, то вступаешь в конкуренцию с Telegram, Google и Netflix. Это накладывает ограничения на твой рост с точки зрения притока новых пользователей. А значит и клиентов, выручки и твоего дохода. Так выглядит ограничение от модели роста. Так же глупо надеяться на какой-то рост в деньгах в стартапах-маркетплейсах. Последние живут на комиссиях между исполнителями и заказчиками. И вкладываются в маркетинг в 2 раза больше, потому что нужно привлекать обе стороны. А значит, денег для развития внутренних процессов будет всегда не хватать. Так работает ограничение от рентабельности. Процесс, когда ты пытаешься сделать так, чтобы гипотеза могла быть жизнеспособной в конкретном контексте, называется поиском Product Market Fit (PMF). Всю работу по поиску PMF можно разделить на два блока: 1. Ключевые изменения (Key Changes) — работа над бизнес-гипотезой (UC и MM) 2. Оптимизации продукта (Optimizations)— работа с контекстом продукта Например, изменить принцип, за что человек платит — ключевое изменение. А изменить текст на сайте — оптимизация. Рядовые ключевые изменения обычно делаются на основе исследований рынка, анализа конкурентов и исследований клиентов. Глобальные ключевые изменения происходят за счет появления новых технологий, глобальных событий и видения собственников бизнеса. Следствием, что PMF найден, является кривая Retention, выходящая в плато. Если она имеется, можно думать, как её поднимать. Если Retention уходит в ноль, нужно для начала его вывести в плато. И это почти всегда про ключевые изменения, а не оптимизации. Например, плохое удержание может быть потому, что продукт решает задачу не для того клиента. Если у тебя удержание низкое, разбей клиентов по сегментам и посмотри, как у них дела с Retention. Наверняка сделаешь для себя пару открытий. Продуктовая аналитика может быть драйвером ключевых изменений. Но только в совокупности с пониманием индустрии, продукта конкретной компании и продуктовым видением.

Чисто на аналитике невозможно построить великий продукт.

Если бы это было возможно, то они бы создавались каждый день, а уже имеющиеся — легко копировались. Однако, продуктовая аналитика может быть отличным решением для оптимизаций. И это хорошая точка для старта карьеры. Но если хочешь зарабатывать сильно больше, нужно делать две вещи: 1. Качать доменную область 2. Системно работать над ростом продукта Обе эти вещи позволят видеть и моделировать гипотезы по ключевым изменениям. Про домен — именно понимание индустрии отличает супер прошаренных чуваков от среднячков. И именно поэтому работодатели так не любят попрыгунов, которые постоянно прыгают из индустрии в индустрию, с места на место, из компании в компанию. Про систему — именно с этим сложность почти у всех ребят, с которыми я общался. И именно для решения этой сложности я сделал продуктовый гайдбук: настольную книгу с пошаговыми гайдами для желающих зарабатывать больше за счет результата. Кстати, уже готовлю пост с самыми важными моментами про Retention. Ставь 🔥, если ждешь)

Когда брать деньги с клиента? 🤔 Сохраняй к себе и отправляй коллегам

Составишь модель монетизации — поймешь как зарабатывает любой бизнес 😎 Бизнес-гипотеза состоит из сценария использования (Use Case) и модели монетизации (Monetization Model). Рассказываю про вторую. MM состоит из 4 элементов: масштабирования, фич, цены и тайминга. 🛞 Масштабирование: как растет цена с ценностью, которую даешь? Привязка идет к Value Metric, которую разбирали в прошлом посте. Например, больше сессий в Ясно — больше денег человек заплатит. Дальше поездка, выше класс машины и выше спрос в Яндекс.Такси — больше цена. Больше опций в тарифе и больше людей им пользуется из команды, выше стоимость подписки в amoCRM. 🏠Фичи: за какие конкретно вещи платит клиент? Фичи — понятие общее. Это могут быть как буквально функции в продукте (как у Пачки), так и просто разные варианты одного и того же продукта. Например, у доставки наборов еды цена зависит от набора, который заказываешь (GrowFood, LevelKitchen). В большинстве случаев на старте фичи определяются из видения, частично из ранее проведенных исследований. На более продвинутом уровне такие изменения делаются на основе рисечей, которые нацелены на выявление ключевых функций в продукте, которые люди не только ценят, но и готовы за них платить (Conjoint Analysis). 🤔 Цена: сколько клиент платит? Тут три варианта: 1. Сравнить с рынком. То есть от прямых конкурентов или продуктов, дающих сопоставимую ценность, но в другой индустрии; 2. Добавить к Cost of Revenue желаемую маржу. Взять стоимость оказания услуги и привлечения клиента за минимальную цену продукта и добавить сверху сколько-то (минимум 20%); 3. Узнать, сколько люди готовы платить. Провести исследование и выяснить, сколько за такую услугу или продукт готовы платить. В моей практике лучше всего работал первый вариант вместе со вторым. Потому что объективно, ты не поставишь цену сильно выше, чем у конкурентов, но и слишком низкую ставить нельзя: всегда помни про COR, иначе уведешь компанию в минус. 🤓 Тайминг: когда человек платит? Здесь есть пять вариантов: 1. Никогда. Да, просто сделать продукт бесплатным. Такой кейс есть у Telegram — все люди, у кого нет Telegram Premium; 2. При транзакции. Такие кейсы в основном у e-commerce, travel’а, любой розничной торговли; 3. Подписка месячная. Самая стандартная модель для B2C сервисов. Например, Яндекс.Плюс, Netflix, Spotify и т.д.; 4. Подписка годовая. Продукты, которые вырабатывают привычку пользоваться ими долго, или B2B-штуки. Пример B2C — Calm, B2B — amoCRM; 5. Подписка на несколько лет. Такие бывают на рынках, где есть определенность и возможность планировать вперед. Обычно это Enterprise B2B-решения. Помни, что частота, когда ты будешь просить человека заплатить, должна совпадать с частотой его Use Case. Потому что, если будешь просить слишком часто, человек будет злиться. Будешь просить слишком редко — упустишь выгоду. Го 100 🔥 и выкладываю схемку, которой я пользуюсь, чтобы определить, когда и как просить деньги с человека в зависимости от Use Case. Из схемки узнаешь, когда делать транзакции, когда подписку. Когда подписку делать месячную, когда годовую. Сможешь проверить свой продукт на ошибки)

Чисто ты, когда босс спрашивает тебя, когда уже релизнешь его идиотскую фичу

Когда поймешь Value Metric, узнаешь, как заработать х2 на том же продукте 🤑 Количество денег, которые можешь заработать, пропорционально пользе, которую можешь дать. Поэтому работа над монетизацией начинается с работой над пользой. Например, в Ясно польза измеряется в числе сессий с психотерапевтом. А в Яндекс.Такси — в длительности поездки и уровне комфорта. Когда понимаешь, какую пользу даешь, сразу становится понятно, за счет чего может расти цена. Помни, что это в твоих глазах «растет цена». В глазах клиента должна «расти ценность», чтобы он заплатил больше. 🤓 Важно: ценность может быть как объективной, так и субъективной. Объективную ценность сложно дать: она требует реальной продуктовой работы, и за неё всегда меньше платят. Но она формирует устойчивую выручку и дает стабильность. Например, когда покупаешь билеты на самолет, фактически покупаешь возможность перемещения из одной точки в другую. Субъективную ценность дать проще, потому что задача её создания сводится к «напиздеть». Сделать это проще, при этом за неё люди платят стабильно больше. Но устойчивость выручки зависит от человеческой веры. Например, есть «эксперты», которые делают бизнес-наставничество по 1.5М рублей за 3 месяца. Гарантируют рост выручки твоей компании. Наставничество покупают, «эксперты» богатеют. Причина покупки — вера в экспертов и волшебную таблетку. Цена и её изменение всегда зависит от объективной и субъективной ценности. Крайностей практически не бывает. 🤬 Если цена растет, а ценность для клиента нет, он будет возмущаться — и это нормально. Справедливости ради, клиент всегда будет возмущаться. Поэтому работу маркетинга никто не отменял, как и баланс между ценностями тоже. Метрика, которая в глазах бизнеса растет вместе с ценой, а в глазах человека — с пользой, называется Value Metric. Именно от неё строится модель монетизации продукта. Value Metric может измеряться: — в наборе фич Например, в карьерной поддержке в UC с поиском работы мы делаем все документы за человека и сопровождаем при откликах на всех тарифах, ищем за человека вакансии на среднем и откликаемся за него на максимальном. — в объеме использования Например, в amoCRM (корп. мессенджер) платишь за каждого человека, который имеет доступ к платформе. Больше людей пользуется — выше цена. — в даваемом результате Например, API от OpenAI — это чистая оплата за результат. Сколько токенов модель обработала, за столько ты и заплатил. Три метода, которые я описал, можно и нужно комбинировать. Например, именно так делают B2B SaaS, которые учитывают и набор фич, и объем использования. Понимание того, что твои клиенты хотят видеть в качестве результата работы — ключ к Value Metric и пониманию, куда вообще надо целиться. Только учти, что они могут хотеть вообще не того, что ты хотел бы делать. В следующий раз расскажу про модель монетизации. Перед ней важно было подсветить именно эту тему. Если есть сложности в определении VM для твоего продукта — пиши в комментарии. А если нравятся такие посты, поддержи бустом. Для тебя это просто тыкнуть кнопку, а мне очень приятно ❤‍🔥

Го 100 🔥 и делаю вторую часть — про модель монетизации

Поймешь, что такое Use Case — научишься определять, какую задачу решает любой продукт 🤓 Бизнес-гипотеза состоит из сценария использования (Use Case) и модели монетизации (Monetization Model). Рассказываю про первую. Любой продукт решает задачу конкретных людей. Use Case описывает, какую именно задачу, кому и как часто продукт помогает решать. UC состоит из 5 элементов: задачи, персоны, альтернатив, причины и частоты. ✅ Задача — Как люди, использующие твой продукт, формулируют задачу? Чтобы это узнать, надо поговорить с людьми, которые сейчас пользуются продуктом. Если последнего ещё нет, то поговори с потенциальными пользователями и выясни, есть ли у них вообще та задача, которую собрался решать. Например, в начале careerspace мы хотели помогать студентам находить первую работу. Но со временем выяснили, что 95% студентов предпочтет потерять пару лет жизни на сомнительной работе, нежели потратит $100. Ключевой момент — описывай задачу словами клиентов, а не своими. Например, продакт «справедливой цены» на авто.ру мог бы сформулировать задачу как «хочу знать реальную стоимость авто». Однако, скорее всего, задача звучит как «не хочу, чтобы меня развели на бабки». 🧞‍♂️ Персона — Кто те люди, чью задачу решает твой продукт? Описание персоны обычно включает демографические (пол, возраст, доход, локация, этап жизни) и карьерные характеристики (индустрия, стадия роста, выручка, функция). Вторые особенно часто встречаются в B2B. В некоторых случаях получится, что в Use Case есть исключительно одна персона. Но обычно это не так. Как правило, в одном кейсе несколько персон. Делить персон по UC или нет, зависит от того, отличается у них мотивация и поведение в продукте или нет. Например, в карьерной поддержке мы помогаем находить работу из разных функций с опытом от миддлов до директоров. Все это разные персоны, но поведение при поиске, мотивация и результат одни. Поэтому и UC один. А вот Figma помогает с совместной работой над дизайном. Ею пользуются и дизайнеры, и разработчики, но по-разному. Поэтому у Figma даже появился отдельный Dev Mode, который в итоге стал Adds-on'ом в Monetization Model. 🎭 Альтернатива — Какие есть альтернативы решения этой же задачи? Нужно понять, какие ещё есть способы решить задачу, а не просто перечислить список конкурентов. Например, Самокат не конкурирует с Яндекс.Лавкой, которая появилась позже и всё скопировала. Самокат конкурирует с магазинами продуктов у дома. То есть с ритейлерами X5 Retail Group, Магнит и тд. Узнать альтернативы можно, подумав головой, если ты представитель персоны UC, или пообщавшись с текущими или потенциальными клиентами. 🤔 Причина — В чём реальная причина выбора твоего продукта? Ответ на него состоит из двух частей: — в чем истинная мотивация человека; — в чем фактические отличия продукта. Истинная мотивация бывает персональная, финансовая и социальная. Например: — человек использует Notion для организации личных и рабочих дел; — покупает Премиум подписку от Тинькофф, чтобы не платить комиссии за переводы; — выкладывает фото в запрещенный Instagram, чтобы все знали, как он хорошо живет. Фактические отличия отражают, чем именно твой продукт отличается от альтернативных способов решения этой же задачи. Часто речь про конкретные фичи. ♻️ Частота — Как часто у людей возникает решаемая тобой задача? Регулярность сценариев — критичная характеристика, потому что от неё зависят Retention-метрики: Setup, Aha и Habit Moments, периоды Retention. От неё же будет зависеть Monetization Model. Частота может быть дневная, недельная, месячная, полугодовая, годовая и более чем год. Например, у Telegram частота daily, поэтому ему релевантны метрики типа DAU и модель монетизации через подписку с оплатой каждый месяц. Опеределить частоту можно, исходя из здравого смысла и аналитическим методом, через анализ возвращаемости вовлеченных пользователей. Попробуй сформулировать UC, над которым работаешь. Если сможешь — ты великолепен. Будут сложности, пиши в комментарии Сделал шаблон в Notion, забирай: 📓 Ссылка на шаблон

Понимание только этой концепции прокачает твой скилл в создании продуктов х2 🤯 Бизнес — это коммерческая деятельность, значит, её задача — зарабатывать деньги. Все, что делает бизнес, нужно либо для заработка денег, либо для сокращения расходов. В том числе для этих целей он создает продукты. Продукты — просто инструмент для заработка или экономии. Обычно первые — это внешние продукты, вторые — внутренние. Например, карьерная поддержка — это внешний продукт, а наш инструмент поиска лучших вакансий для клиентов в рамках тарифа «Индивидуальный подход» — внутренний. У любого продукта есть как минимум один сценарий его использования. Этот сценарий называется Use Case. Например, в карьерной поддержке есть 2 больших UC: узнать карьерные возможности и найти работу. Второй по опциям делится на: — помогите с основными вещами; — найдите за меня вакансии; — cделайте за меня все, что можно. Если говорим о внешнем продукте, то мало реализовать сценарий — нужно научиться его монетизировать. То есть брать прямым или косвенным образом деньги за решение задачи человека. Способ монетизации описывается с помощью Monetization Model. Например, вставлять рекламу между треками в Яндекс.Музыке — это косвенная монетизация b2c, а отключать рекламу за подписку Яндекс.Плюс — прямая. Вместе сценарий использования и модель монетизации формируют бизнес-гипотезу. Она есть вообще в любом бизнесе, но она не всегда очевидна. Например, на заре careerspace у нас была бизнес-гипотеза, что компании готовы платить за умный матчинг кандидатов с вакансией. Судя по тому, что мы сейчас делаем КП, можешь догадаться, что гипотеза не сработала. Выше — пример простого формулирования гипотезы. По факту она формулируется сложнее, с большим числом переменных. Умение вычленить бизнес-гипотезу позволит тебе быстро понимать, перспективно ли то, чем занимается компания, твой продукт в ней и лично ты. Если не перспективно — не надо этим заниматься. Го 100 огоньков, и рассказываю с примерами, как сформировать бизнес-гипотезу не базово, а продвинуто. С конкретными вопросами, на которые нужно получить ответ.

«Я больше про людей и процессы, а аналитика и цифры — это не для меня», — так говорят говнопродакты 🤡 У человека, создающего продукт, всегда есть три задачи: 1. Понять, что делать: проанализировать рынок, сформировать видение решения, провести интервью, попытаться продать воздух. 2. Убедиться, что сделанное работает: найти Product, Model и Channel фит. То есть обрести уверенность, что продукт нужен рынку, за него готовы платить и ты знаешь, как привлекать клиентов. 3. Заставить людей поверить в продукт: наладить работу Brand, Product и Growth маркетинга. То есть научиться рассказывать историю, подкреплять её фактами, привлекать клиентов и заставить их платить. Во всех задачах люди и процессы — важная часть. Но если не понимаешь как работает продукт, и не умеешь отслеживать его состояние, то любые процессы и люди будут бесполезны. Например, я работал в компании, где были и ежедневные стендапы, и ретро после спринтов. На последних мы по три часа обсуждали, что можно было бы сделать лучше. Сейчас я понимаю, что лучше было бы подумать над моделью монетизации, потому что её не было, лол. Ожидаемо деньги закончились, проект закрылся, чуда не произошло. Зато все люди остались в хороших отношениях ❤️ Тогда я хлопал глазками, сейчас бы ставил вопрос ребром. Лучше уж мне фаундер однозначно скажет, что не хочет работать над моделью монетизации, потому что «на инвесторские поживем», и я пойду искать работу, чем буду молча сидеть и ждать, пока меня сократят, потому что у компании закончились деньги. Если компания живет только на инвестиции, можешь забыть про рост дохода. Последнего куда проще добиться, когда даешь результат в деньгах. Нет результата в деньгах или критичных для компании метриках — нет твоего роста. И это справедливо. Невозможно дать результат, если не понимаешь основы работы с продуктом, не можешь локализовать проблему и придумать её решение. Аналитика, цифры и методы работы с продуктом порой бывают сложными. Но именно они являются основными инструментами в работе у людей, которые реально создают продукты, а не занимаются грумингом бэклога. Но на этом канале я делаю все, чтобы рассказывать о них просто и с примерами. Спасибо, что читаешь! Возвращаюсь к активной работе после подзарядки на майских. Ставь 🔥, если тоже готов фигачить по полной

ПОСЛЕДНИЙ ДЕНЬ ПРОДАЖ ГАЙДБУКА 🛞 Сегодня последний день, когда можно залететь на гайдбук в 5 сезоне. В следующий раз только в июле Поэтому если хотел, но еще не успел, то сейчас самое время. Оставляй заявку или принимай решение, если уже. Продуктивной пятницы!

Почему в B2B продукты более отсталые, чем в B2C? 👹 «Сомневаюсь, что гайдбук поможет, потому что он больше про B2C, а мне про B2B нужно», — говорят некоторые из ребят, которые оставляют заявку на гайдбук. Основа гайдбука действительно из B2C. Сделал так, потому что в B2C более продвинутые практики и более сильные продукты. B2B всегда отстает. Например, сначала софт продавали по лицензиям, потом появились подписки B2C, и только затем это подхватили B2B, создав направление SaaS. В B2B все долго, потому что надо сто раз все согласовать, внести кучу правок и получить говно вместо сильной гипотезы на выходе. В итоге за время, пока можно было протестировать двадцать гипотез, B2B тестирует одну, и то слабую. Мало тестов — мало обратной связи. Много согласований — срок получения обратной связи улетает в космос. В этом и кроется причина отсталости B2B: дольше цикл обратной связи и меньше клиентов, которые могут её дать. Поэтому B2B-продукты всегда были и будут отстающими. Успех в B2B больше всего зависит от продаж. Что продали, то разработка и сделала. Желательно молча, быстро и без вопросов. При этом есть компании, которые понимают, что B2B тоже хотелось бы как-то масштабировать, и они стараются больше идти в продукт. Довольно быстро они приходят к SaaS-модели. Когда фокус на разработке одного продукта. SaaS — топ-1 сегмент для инвестиций VC, потому что предсказуемый денежный поток + минимизация костов на разработку и поддержание. Штука в том, что в SaaS один в один те же методы работы над продуктом, что и в B2C. Те же Use Cases, модель монетизации и роста, когорты, удержание и прочие радости жизни. Поэтому если работаешь в SaaS, то гайдбук — мастхэв. Если не в SaaS, но в B2B около IT, то гайдбук тоже полезен. Главный бенефит в таком случае — станешь «самым умным в этой комнате». А с этим фактом расти в B2B не особо сложно. Бенефит возможен, потому что у тебя будут знания и навыки, которых нет у коллег. Ведь когда ты прокачивался на лучших практиках, они искали «что-то для B2B». Лучшее подтверждение моих слов — это кейс Кати. Она работала вообще BizDev в международном Enterprise. В итоге смогла сделать переход внутри компании и уйти именно в разработку продукта. Одна из причин — «задавала много правильных вопросов». Её отзыв вот тут: https://t.me/firstanalyticsguide/151 Сомневаться — это нормально. Всем, кто сомневается, я или ребята из команды всегда рекомендуют подождать следующего сезона. Почитай канал, примени то, что есть уже в нем, и точно сможешь получить первый результат Захочешь большего — приходи на гайдбук и получай инструмент для работы на каждый день. Кстати, остался только один день, когда его можно купить. В следующий раз — только в середине лета

Мне хотелось не столько механики «как делать», а больше того «почему именно это делать». И только в гайдбуке я сумел найти такую информацию.

Еще один топовый отзыв от человека с гайдбука. На этот раз от Паши. Он приходил, когда работал PM, сейчас уже Head of Product и уверенно растет в CPO внутри своей компании 🚀 Паша понимал, что нужно не только механическое понимание как что-то делать, но и концептуально почему нужно делать именно это и какие есть варианты. Ксати, это ровно то, про что я писал вчера. Важно не просто делать руками, а думать головой. Иногда это сложнее, чем кажется. Паша, очень рад, что гайдбук помогает тебе решать одну задачу за другой и двигаться наверх. Это было бы невозможно без твоей работы! Спасибо, что выбрал гайдбук как инвестицию в свое будущее. Хочешь расти как Паша? Осталось 2 дня, когда можно купить гайдбук. Поэтому оставляй заявку. Скоро карета превратится в тыкву 🏕

Как сделать тестовое, чтобы тебя гарантированно НЕ взяли на работу 😈 Когда я искал работу аналитиком, то у меня вообще не стоял вопрос, делать тестовое или нет. Делал всегда, кроме одного раза. Самое большое тестовое заняло у меня 30 часов (в Wakie), но сделал с кайфом, и меня взяли. Когда из Wakie уходил, нанимал аналитика на свое место. В итоге наняли крутую девочку. Она просто была единственная, кто нормально сделал тестовое. Тестовое было простое: вот тебе датасет — придумай, как на основе него сделать так, чтобы автоматически банить людей, которые шлют непристойности. Датасет такой: id сообщения, id человека, текст сообщения, datetime, score. Решение заключалось в том, что надо было подобрать такую сумму score, при котором банились бы конкретный сегмент людей. По данным было очевидно, что 90% непристойностей отправляет 10% людей и score их сообщений сильно отличается. Нужно было просто научиться максимально быстро их определять. При этом вопросов по данным и сути задания можно было задавать неограниченное количество. Короче, задача делается за 2-4 часа с оформлением. Были чуваки, которые ее не сделали вообще (в том числе на ролях сеньоров и хэдов) с аргументом «ну я с таким не работал, я по процессам больше». На кой хрен тогда откликался, непонятно. Были чуваки (мои любимые), которые просто вхреначивали какие-то деревья классификации по тексту сообщения и, внимание, делали сегментацию сообщений, а не людей. На вопрос «зачем?» получали ответ «потому что могу в ML». Думал, что мне так не повезло, но нет. Знакомые фаундеры периодически просят глянуть аналитиков — и это системная ошибка. Самый ор — когда люди не понимают, зачем они делают то, что делают. Код на питоне за тебя GPT напишет и даже какие-то выводы по табличке с цифрами даст. Но вот выводы продуктовые не сделает, гипотезы «почему так» нормально не выдвинет и уж решение, тем более, не примет. Поэтому, когда дают тестовое не тупое, а на анализ, иди от бизнес-задачи. По крайней мере, это проверяют в местах, где надо будет думать головой. А туда, где не нужно думать, тебе не надо. Если ты руководитель и у тебя кандидаты делали дичь в тестовом, расскажи в комментарии)

После года использования гайдбука я понял, что построение и функционирование любого продукта (а также и бизнеса, построенного вокруг него) является не абстрактной магией, а воспроизводимым и понятным процессом.

Ещё один крутой отзыв от топового участника гайдбука Германа Герман приходил с запросом вырасти из ML инженера до хэда направления. В итоге добился этого меньше чем за год Понимал, что не хватает понимания бизнес процессов и продуктовых моментов В итоге получил сильно больше: научился выбирать компании для перехода и попробовал силы в пет-проекте Герман отличный пример, когда ты невероятно скилловый человек хочет прокачаться в том, как технические навыки применять для решения бизнес задач Герман, спасибо за доверие 🥰