Дима из Глубины

Самый фиговый эффект от работы с ИИ-шкой — это, несомненно, то, что ты пздц как устаёшь. Пара часов работы с каким-нибудь агентом ощущается как полдня работы без него.

Во-первых, начинаешь дико многозадачить. Ты же не можешь просто сидеть и смотреть, пока он там бипбупает, поэтому параллельно запускаешь несколько задач с разными ИИ-шками. А значит — постоянно переключаешь контекст и заново в него въезжаешь.

Иногда я ловлю себя в состоянии, когда лихорадочно свайпаю туда-сюда экраны на компе и пытаюсь понять, что вообще сейчас происходит.

Во-вторых, ты постоянно анализируешь результаты работы и формулируешь правки. А это само по себе очень ресурсоёмкий процесс.

Раньше оценивать работу того же исследователя и давать ему обратную связь нужно было пару раз в неделю. Сейчас то же самое приходится делать по десять раз в день. Это пздц.

Что с этим делать, я пока не придумал. Но вы же умные люди — посоветуйте что-нибудь.

Ребята, привет, как дела, что нового?

Пишет вам Дмитрий Капаев — исследователь и продуктовый консультант, основатель Студии Глубина и автор Jtbd.academy. У меня 10 лет в исследованиях и управлении продуктами. За это время я помогал понять пользователей и найти точки роста Яндексу, Скайенгу, Касперски, Авито, М.Видео, Учи.ру, Райффу и др. Так же я помогал строить процесс продакт-дискавери небольшим, но прекрасным компаниям, которых вы не знаете :)

Приглашаю вас принять участие в «JTBD-линче»: вы мне — интересную продуктовую задачу, я вам — персональную консультацию о том, как к ней подступиться и что делать дальше.

Если получится интересный кейс, с вашего разрешения поделюсь им с остальными подписчиками. А если кейсов накопится много — сделаю онлайн-трансляцию с разбором типичных ситуаций и способов из них выбираться.

С чем можно приходить:
1) Есть идея продукта — хочу понять, полетит или нет;
2) Продукт стагнирует или не растёт как хочется;
3) Продукт работает — хочу понять, куда развивать его дальше;
4) Команда пилит фичи месяцами, а они не взлетают. Надоело;
5) Исследуем, проверяем, ИИшку подключаем, а легче принимать решение не становится.

👉 Узнаёте себя в этих ситуациях? Заполняйте форму: https://forms.gle/tTLRepkS4yF4nYyE8

Всё бесплатно, без ботов и СМС.

“Консультант-наставник” vs “консультант-сотрудник”, часть 2.

Я пробовал работать в обеих ролях. И обе сами по себе могут прекрасно работать. А вот мои попытки перейти из одной роли в другую в рамках одного клиента — проваливались. И пока мой вывод радикальный: такой переход нельзя делать.

Если ты пришёл как наставник, всё вокруг в какой-то момент начнёт толкать тебя стать сотрудником. Заказчик будет просить: «Ну ты же знаешь как надо, помоги реализовать». Сотрудники — «сделай, раз такой умный». Да и самому консультанту после десятого круга убеждений хочется засучить рукава и наконец сделать всё самому. Но в этот момент ты попадаешь в максимально фиговые условия. Ты идёшь делать изменение в системе, которая только что это изменение делать не хотела. Люди, которые говорили тебе «ну так пойди и покажи», теперь должны помогать тебе доказать, что ты был прав. Вместо энергии бизнеса ты получаешь сопротивление. А ответственность за результат уже на тебе. Плюс исчезает то, что помогало быть хорошим наставником: дистанция.

В обратную сторону переход тоже не работает. Если ты пришёл как консультант-сотрудник, принимаешь решения и отвечаешь за их реализацию, очень сложно подняться над системой и стать независимым наставником. Ты уже заинтересованная сторона собственных решений. Они перестали быть просто "одним из вариантов" и стали твоими. Теперь гораздо сложнее отказаться от них, признать ошибку или предложить другой путь. Не потому, что ты плохой консультант, а потому что ты уже внутри системы. Кроме того, система тоже начинает воспринимать тебя как своего и равного. Люди видели твою “погрешимость”, спорили с тобой, договаривались, конфликтовали. Ты уже участник игры, а не человек, который пришёл посмотреть на неё со стороны. Поэтому вернуть себе тот самый "вид сверху" почти невозможно.

Поэтому клиент и консультант должны договориться не просто о задачах, а о самой модели отношений. Кто даёт энергию изменениям? Кто её направляет? Кто принимает решения? Кто имеет полномочия? И за какой именно результат отвечает консультант? А дальше ответственность консультанта — эту роль удерживать. В том числе тогда, когда клиент, сотрудники и особенно он сам будут пытаться её поменять.

В подкасте с Ильёй меня особенно зацепил вопрос: что делать консультанту, если на стороне заказчика нет энергии для перемен?

Подход Ильи звучит очень бодро и привлекательно: консультант отвечает за результат. Если что-то не двигается — засучивает рукава, погружается в операционку, будит тех, кто спит, пинает тех, кто стоит, и фигачит там, где никто не фигачит. То есть сам становится источником энергии изменений. Этакий консультант-сотрудник.

На этом фоне классическая роль консультанта-наставника выглядит довольно блекло: дал рекомендации, выслушал, направил, делайте сами. И этот образ результата, обычно шеймится на рынке. Но мне кажется это несправедливым, поэтому я щас накину на вентилятор в ответ.

Консультант-наставник тоже отвечает за результат. Просто его задача — не сделать изменение вместо бизнеса, а направить его энергию в нужное русло: помочь увидеть проблему, принять хорошие решения и сфокусировать усилия, чтобы их не потратили впустую. Ну либо помочь увидеть, что усилия не прикладываются и разобраться надо оно вообще или нет. Я с десяток раз видел, как за запросами бизнеса на исследование или построение дискавери, на самом деле стояло выгорание команды или кризис видения, которые никак внедрением чего бы то ни было не починить. Да и энергии работать за всех энергии не хватит :)

Погружаясь в реализацию, консультант-сотрудник неизбежно становится заинтересованной стороной собственных решений. Возникает соблазн защищать свои инициативы, искать подтверждения своей правоты и продавливать то, во что уже вложены время, репутация и энергия. Вместе с возможностью сильнее влиять на результат он теряет способность смотреть сверху и спрашивать: «Не херню ли мы делаем?». А возможность задавать этот вопрос непредвзято и есть обратная сторона "бездеятельности" консультанта-наставника.

Конечно хочется эти две роли совместить. Что думаете, получится?

Самый клёвый эффект от использования ИИ-агентов ощущается в те дни, когда работать вообще не хочется, но просто лежать и смотреть сериал ты себе позволить тоже не можешь — внутри что-то скребет и не дает отдыхать.

И тут можно запустить агента: дал ему задачу, он минут сорок работает, ты смотришь сериал. Немного проконтролировал — и снова сорок минут сериала.

К концу дня работа сделана, сериал посмотрен, а чувство вины получило достаточно формальных оснований заткнуться.

К психотерапевту с этим я, конечно, обращаться не буду.

В новом выпуске я пытаюсь разобраться, что такое CX, или управление клиентским опытом, в реальном секторе.

Гость подкаста — Илья Чадин, основатель dthink, экс-директор по клиентскому опыту BORK, «Кофемании» и ГУМа, автор канала «ЧАДИН | WTF SERVICE»

Я читаю канал Ильи и решил позвать его на подкаст именно потому, что заметил: в отличие от большинства CX-специалистов, он говорит об очень прикладных для бизнеса вещах. В его подходе видна не только «линза клиентоцентричности», но и выраженная бизнес-ориентированность.

Что внутри:
1. Что скрывается за аббревиатурой CX и чем управление клиентским опытом отличается от сервис-дизайна и продакт-менеджмента?
2. Почему красивые CJM, исследования и воркшопы часто ничего не меняют?
3. Как превратить наблюдения рядовых сотрудников в систему постоянных улучшений?
4. Почему Илья не измеряет NPS и CSI в своих проектах и какие показатели действительно важны для CX?
5. Зачем CX-специалисту полномочия, аналитика и прямой доступ к генеральному директору?
6. Как зарабатывать больше в условиях падающего трафика и при чём здесь clienteling?

Слушать тут

Почему ИИ-адопшн затормозил?

В подкасте Сергей приводит данные из исследования Продакт-сенс – большинство опрошенных попробовали ЛЛМ и забили. Независимо от роли и опыта в ней. В разговоре появился общий вывод о причинах: ллмки сильно пампили “тревогой”, которой и так у нас слишком много, а помогает она не только лишь всегда. Кто-то перегорел еще на этом моменте, кто-то потыкал, но не получил вау-эффекта. Перехода не случилось.

По JTBD это работает так: Пуш с FOMO ослаб, вау-эффекта большинство не получило, обещанный магнетизм, который тянул попробовать не подтвердился. Привычки сильные – работаем как раньше и старый результат устраивает, барьеры к новому решению огромные – надо не только перестроить весь процесс работы, но и процесс мышления. В итоге барьеры сильнее драйверов — остаемся жить по-старому.

Изменить эту ситуацию можно только через усиление драйверов и снижение барьеров. На это могут повлиять и внешние факторы, и создатели языковых моделей, и сторонние продукты для экосистемы. Если фантазировать:

1. Решение руководства компании, которое сделает невозможным работать по-старому. Сокращения и необходимость делать в 2 раза больше работы, например. Это будет нифига-себе Пуш.
2. Переход от всяких “папок-хуяпок” и терминалов к работе через привычный графический / текстовый инетерфейс + кардинальное упрощение самого формата взаимодействия с ИИ. Барьер для переключения станет гораздо ниже.
3. Консультанты, которые научат лайфхакам и через них получишь вау эффект – подстегнет магнитизм.

Ну, либо какая-нибудь новая модель все-таки всех заменит, но тогда и переключаться не надо будет 😁

Пару дней назад Байрам Аннаков в своём канале EDU написал:

Вы наверное заметили, что я сильно реже стал писать сюда.

Я задумался о 2х вещах, на которые пока до конца не ответил для себя:
1) Что реально-системно нового произошло в мире AI, что не создает FOMO, а дает продуктивный и практичный ответ на вопрос: о чем я должен подумать или что попробовать, чтобы стать конкурентоспособнее в этом мире?
2) Что из этого я сам попробовал, меня вштырило, я об этом ранее не писал, и уверен, что оно actionable?

Пока не так много такого, выходит.

Ну или я что-то упускаю o__O

Буквально за день до его поста Elena Verna написала в блоге статью с заголовком "Пожалуйста, прекратите этот спектакль с демонстрацией уверенности в ИИ", где весьма жёстко прошла по FOMO-эффекту, который разгоняет все кому ни лень и из-за которого реальные люди и компании теряют деньги. Ключевой тезис статьи можно один в один совпадает со старым добрым возражением Морфиуса про кун-фу:

So I started asking a simple question whenever someone told me AI had changed their life: ‘Cool. Show me.’

And most of the time I see some basic workflows. Summarizing Slack. Answering emails. Doing scheduled scans. Performing research and booking something. Sending emails out of Claude. Okay…. it’s useful. But show me something that has become so critical in your day that if I took it away tomorrow, your work would actually fall apart. Show me something truly life changing.

It turns out that’s a super short list.

But the noise continues on volume 11/10.

Сам отвечу на этот вопрос. Пока моим самым "truly life changing" стало создание texture pack для Minecraft, чтобы была возможность создавать шоколадную реку. У меня у младшего сейчас период "Чарли и шоколадной фабрики" и он строит завод, как в фильме. Завод по совпадению с оригиналом - зашибись! Но была проблема, что в фильме они плыли на лодке по шоколадной реке, а в игре нет ничего похожего. Он очень просил у меня установить какой-нибудь мод, но мод не нагуглился. Но зато помог Claude и через полтора часа ребёнок был счастлив.

На самом деле я всё чаще и чаще слышу подобные мысли. Не от техно-пессимистов, а от тех людей, кто на фронтире. Кажется, в прошлом месяце мы перевалили за пик завышенных ожиданий, если говорить терминами Gartner Hype Cycle, и дальше будем скатываться в пропасть разочарований. Компании, которые психанули и уволили людей, стали возвращать их обратно (например, Klarna, Ford). Проблема коммодити ИИ решений пока сохраняется: все идут нос к носу друг с другом. Что текст, что видео и картинки, что агенты.

Морали у поста нет. Просто зафиксируем состояние.

Ребята, расслабляемся, выдыхаем. Кожаные пока остаются. Если без шуток, до какого пздца мы доведены ИИ-хайпом, что такие посты дарят облегчение, радуют и ощущаются как долгожданный глубокий выдох?

Многие пробуют JTBD и получают результат бледнее, чем ожидали. Не потому что метод не работает, а потому что применяют его либо по обрывкам, либо по исковерканной системе, собранной из чужих пересказов и упрощений.

Причина обычно одна: нет своей цельной системы. JTBD знаком по кусочкам — работы, силы, jobs story. Отдельные детали понятны, но в картину не складываются. Непонятно, с чего начать, как вести интервью, как анализировать, где метод работает, а где вы натягиваете его на ситуацию, в которой он бесполезен. Отсюда и неуверенность, и результат как повезёт.

Мой интенсив — про то, чтобы собрать это в систему. За один день вы проходите полный цикл на реальном материале: от постановки исследования до идей продукта. Не теорию, которую вы уже частично знаете, а рабочий процесс, в котором ваши разрозненные знания наконец складываются во что-то, чем можно уверенно пользоваться.

Уносите с собой готовый к работе набор:
1) процесс, по которому можно повторить это на своём проекте;
2) шаблоны на каждый шаг: бриф, гайд интервью, анализ, отчёт, генерация идей;
3) AI-шаблоны со встроенными проверками — чтобы AI ускорял вас, а не подсовывал правдоподобный шум.

Смысл в том, чтобы JTBD перестал быть набором разрозненных приёмов и стал системой, которая даёт понимание потребностей людей не случайно, а закономерно.

Теория — сразу после регистрации, практика — 12 июля.

Регистрация: https://jtbd.academy

Не прошло и года (прошло), как я возвращаюсь с новой серией подкастов “На Глубине”.

В гостях — Сергей Тихомиров, консультант по продакт-менеджменту, автор канала Борода продакта и Product Architecture Framework.

Сергей недавно обновил свой фреймворк, с учетом ИИ-реальности. Получилась новая модель управления продуктом и ценностью, которую мы и обсуждали.

Что внутри:
- Почему ИИ-адопшн остановился и большинство от него не получили “вау-эффекта”;
- Почему продуктовый подход не помогает зарабатывать больше, а делать продукт быстрее бесполезно;
- Новое ядро управления продуктом – “контекст” и как им управлять с помощью Product Architecture Framework (PAF) + ИИ;
- Почему продакт менеджер должен стать продакт инженером в эпоху ИИ, и почему сделать этот переход смогут “не только лишь все”.

Выбрать удобный способ послушать

Я сейчас занят созданием ОС для исследователя, разумеется. Херобора, которая анализирует JTBD-глубинки и опросы, уже готова. Сейчас она тестируется на проектах параллельно обычному процессу, где мы, кожаные исследователи, делаем анализ и синтез сами (с поддержкой ИИшки в чате, конечно, кого я обманываю).

Но суть не в этом, а в том, что в проектах есть разные исследования: в одних я специалист (в глубинках), в других — нет (в опросах). И вот параллельно я делаю с хероборой анализ и глубинок, и опросов. В анализе интервью я делаю ревью работы хероборы, а в анализе опросов херобора №2 делает ревью работы хероборы №1, а потом я показываю финальный результат эксперту в этом домене.

Все это, чтобы понять, насколько вообще важно разбираться самому в домене, чтобы получать хороший результат, или херобора с отточенной методологией это нивелирует.

Будем делать ставки?

Коллеги, как известный специалист по ценности продуктов, я считаю что Антропику, Опенэйай и прочим пора создавать фичи, которые бы демонстрировали социальный статус их пользователей.

Во-первых – это задрайвит покупку премиум тарифов. Все же понимаем, что сейчас самые крутые ребята максимально юзают ИИ и окружающие должны знать, что они премиум пользователи. Посмотрите на продажи айфонов Про, в конце концов.

Во-вторых, инфобизнесмены и блогеры будут вынуждены тратить токены впустую, чтобы хвалиться своей активностью и продвинутостью в соцсетях. Обычные работяги будут так демонстрировать коллегам свою подавляющую доминацию, а начальству свою продвинутость. А это задрайвит потребление.

Ну и бейджи должны быть. Например, «Потратил на промпты больше, чем на психотерапию». Тренд с терапией уже не на пике, конечно, но еще можно на нем оттоптаться. Или показывать на сколько процентов оптимизировал свою жизнь. Желательно чтобы все, кто сидит рядом с тобой в кофейне, это сразу понимали, как только ты открываешь ноутбук.

Сейчас пользователи, конечно, делают это как могут, стараются. Но им же тяжело, пора как-то помогать, управлять ростом, в конце концов. Ведь по-настоящему ценность продукта раскрывается не тогда, когда он приносит пользу, а когда соседу становится хотя бы немного завидно.

Я пересобрал свой курс по JTBD. Из нескольких недель — в один день практики.

Несколько лет я вёл курс в формате 4-5 воркшопов и ассинхронная теория. Курс был хороший, но со временем я заметил две вещи.

Первая — вы выросли. Раньше на курс приходили разобраться, что такое JTBD вообще. Сейчас приходят люди, которые уже понимают метод — исследуют, принимают продуктовые решения. Им не нужны азы. Им не хватает системы и глубины: всё знакомо по обрывкам из статей и докладов, но не собрано в одну рабочую картину. Курс был слишком “разжевывающим”, он решал все задачи, но участникам хотелось скорее к системе.

Вторая — я вырос. За эти годы я докрутил методологию и научился объяснять её плотнее, четче, быстрее. Метод тоже докручен и в нем осталось меньше разночтений.

Что теперь.
Один день, около 5 часов синхронной практики со мной. Теория изучается самостоятельно заранее, проходите в своём ритме. Для кого-то этот ритм – накануне вечером, тоже подойдет.

На воркшопе мы вместе проходим путь от подготовки от исследования до генерации идей. Проводим интервью, описываем потребности, строим ценностные предложения, придумываем фичи. Все за один день.

В курсе (и методе) появился ИИ-слой — он помогает нам с подготовкой исследования и анализом. На мой взгляд, еще и помогает лучше понять материал, потому что натренирован мной на методе и анализ фигачит отлично.

Есть так же тарифы с консультацией и менторством в вашем проекте. 

Старт теории — как только купите. Практика — 12 июля, с 12 до 17 (gtm+3). Мест — 20. 
Тарифы и запись — https://jtbd.academy

Ребята, теперь, когда я вайбкод ии-эджент нейтив юзер, мне нужна подставка под ноутбук для автомобиля. Чтобы периодически вайб-кодить на светофорах. Придумали уже такие гаджеты? Также голосую за то, чтобы терминал появился в Эпл Карплей. Крепление ноутбука для прогулок тоже не помешает.

Нафигачил агента для анализа интервью. Использую его параллельно с живыми исследователями, смотрю, чего кого. Интересные ощущения: вау-эффект, но с тяжёлым вздохом.

Вау-эффект от того, что в процессе создания агента вижу, что анализ отдельных интервью работает сейчас уже очень хорошо, а в процессе Клод ещё и сильно помог докрутить методичку по анализу JTBD-интервью. Его точность выполнения инструкций наглядно показывает, где что-то не работало: двоякие смыслы, формулировки, которые можно вольно интерпретировать и в результате получать фигню. Там, где живой исследователь нивелировал огрехи метода своей смекалкой и опытом, Клод точен и прямолинеен. Сразу ясно — из нас двоих недоработал тут именно ты, уважаемый JTBD-эксперт. Ну и скорость доработки методологии увеличилась в 100 раз, понятное дело.

Тяжёлый вздох из-за того, что явным становится и другое: не вовлекался в процесс исследования (да и любого создания смысла) — знания не впитались. Читаешь стройный анализ, вроде всё понятно, а ощущения знания темы на кончиках пальцев нет. Эмпатии не появляется, инсайты в голове не откладываются. И тут я даже не знаю, что лучше — иметь точный до буквы анализ исследования или пойти самому провести криво-косо 5 интервью. Сейчас уже кажется, что от второго пользы больше. Тема страшная — ведь так себя, наверняка, ощущают клиенты заказных исследований, если их не вовлекают в процесс с головой. А соблазн получать знания в таком виде, за пару часов вместо пары недель, невероятно велик. Велик настолько, что даже самому хочется.

Будем придумывать методы вовлечения без вовлечения, чё поделать :)

Если продолжить мысль — когда технология перестаёт быть дефицитом, конкуренция смещается именно в ценность и клиентский опыт.

И тут происходит странное: мы массово идём учиться «вайб-кодить» и быстро собирать прототипы. Понятное дело, дикое FOMO, но это ещё и наглядное отражение перекоса в восприятии реальной ценности продуктовой работы — нами и нашими боссами. Сделал кликабельный прототип и налил трафика — вот это осязаемо, вот это проделанная работа. Сделал ресёрч и один слайд с описанием потребностей людей — неосязаемый результат, работа не сделана. При этом прототипирование в текущем виде часто не проверяет ключевые гипотезы, а создаёт иллюзию прогресса и иногда хоронит продукт ещё до того, как он по-настоящему начался.

Происходит деградация ценности смысла на фоне повышения ценности оболочки, хотя должно быть наоборот. И, по идее, инвестировать сейчас в понимание ценности — это возможный способ, идя наперекор тренду, стать более востребованным.

Наткнулся на статью, где автор проанализировал какой-то топ 200 проинвестированных AI-стартапов.

Больше 70% построена на готовых LLM-моделях, несмотря на заявления про собственные уникальные технологии и модели на сайтах. Доходит до абсурда – у разных продуктов находят одинаковые куски кода и схожие инструкции вроде «не раскрывать, что используется OpenAI».

С одной стороны – нормальный этап развития рынка. Инфраструктура стала доступной, и поверх неё строят продукты. С другой – нафига вообще этот нарратив про «инновационные инновации» коммуницировать пользователям? Мало того, что это вранье, дак это еще и делает конверсию хуже – ценность не в технологии, а в том как продукт решает потребности и пользовательском опыте. А выпячивание "инноваций" только мешает эту ценность распознать. А тут еще и в прямом смысле ребята ставят под удар свою репутацию.

Коллеги, мы с вами всю неделю упорно работали, сидя за компьютерами. Считаю, что мы заслужили право наконец-то нормально отдохнуть — полежать с компьютером, смотря YouTube и сериалы.

Я искренне, как ребёнок, удивляюсь, когда встречаю сервисы из зрелых категорий, как приложения для подсчёта КБЖУ, которые до сих пор заставляют людей страдать в процессе их использования. Блин, ну за 20 лет можно же сходить к клиентам пару раз, чтобы увидеть сценарии реального использования. Ну и выяснить уже эти самые работы.

Вот, к примеру, Снэп Кэлори и ФэтСикрет, которые научились одним платежом брать 6000 рублей за подписку на год вперёд, но так и не научились понимать, что мне надо прикинуть, что съесть перед тем, как я это съел. Сказать, сколько раз я забывал удалить из якобы съеденного такие свои расчёты наперёд? Это сложное, ладно, но можно не менять анализ прошлых периодов по отношению к новой цели — сейчас повышаешь цель по калориям с 2200 до 2300, а он автоматически пересчитывает то, что ты ел предыдущие два месяца, и показывает, что был перерасход на 100. А не заставлять выбирать, что именно ты хочешь сфоткать, перед тем, как сфоткать: еду, этикетку или штрихкод? А не заставлять выбирать, обед ты добавляешь, ужин или перекус? Инфа вообще не играет никакой роли, но есть 5 кнопок «плюс» вместо одной.

Таких сценариев могу десятка два написать, но они все попадают в 3–4 работы, которые надо один раз изучить, чтобы увидеть, что у нас совсем не закрыто — стратегия на пару лет вперёд, а где интерфейс сам создаёт препятствия для пользователя — бэклог на ближайшие пару кварталов, реализация которого сразу улучшит адопшн, ретеншн и CSI.