TGViewer
Диванные Данные Диванные Данные @divan_data · 1.41K subscribers
Post #216 1.7K
Главный парадокс продуктового мышления: его нельзя выучить

И снова на диване.


Вчера мне написал подписчик с вопросом, как можно развить продуктовое мышление и как подходить к решению продуктовых кейсов. ❔

Парадокс, но я даже не могу посоветовать какой-то конкретный курс, потому что, во-первых, одного курса будет недостаточно, а во-вторых, продуктовое мышление складывается из множества кирпичиков и я не могу выделить какой-то один. Посмотреть пару лекций или прочитать книгу и уже через пару недель стать гуру кейсов не получится. 😐

Мое собственное продуктовое мышление сложилось из:

🟡 Опыта работы
🟡 Чтения статей/материалов по метрикам
🟡 Просмотра лекций по продуктовой аналитике, например, в AI Masters
🟡 Участия в митапах и общения с людьми из разных продуктов
🟡 Решения кейсов

Если бы мне нужно было сейчас с нуля научиться решать продуктовые кейсы, то я бы построила процесс так:

1️⃣ Изучила бы метрики

Это основа всего. Здесь нужно понять, какие метрики продукта вообще бывают, как они считаются и что показывают. Есть разные подходы к делению метрик на группы - я бы прошлась по самым распространенным, например, фреймворк AARRR, затем метрики по цели анализа (метрики монетизации, вовлеченности, удовлетворенности), метрики по направлениям бизенса (метрики маркетинга, метрики продукта, общие метрики бизнеса).

2️⃣ Попробовала бы связать разные метрики между собой

Сначала разложила бы какую-то метрику на составные части. Например, Revenue можно разложить на количество заказов и средний чек, заказы можно разбить на новые и повторные и связать с Retention Rate, так как падение RR может быть причиной падения заказов, а с ними и Revenue.

3️⃣ Выделила бы одную ключевую метрику в продукте

У каждого продукта есть одна главная метрика, которую называют North Star Metric, которая лучше всего отражает бизнес-модель и ценность, которую продукт приносит пользователям. На этом этапе я бы задумалась, какая метрика является ключевой для тех продуктов, которыми я пользуюсь. Какая ключевая метрика у доставки продуктов, такси или маркетплейса? Как ее можно разложить на составные части?

4️⃣ Посмотрела бы тестовые собесы с кейсами

Вбила бы на ютубе “продуктовый кейс тестовый собес” или “тестовый собес на продакт-менеджера”. Можно смотреть на английском - так сильно больше материала, в таком случае вбивай “product manager mock interview”. Посмотри несколько таких собесов полностью, а в дальнейшем ставь на стоп и пробуй решить кейс самостоятельно, и только потом проверяй себя.

5️⃣ Учла бы разные кейсы

Набор метрик зависит от целей бизнеса, типа продукта и стадии его развития. Например, для бизнеса, который хочет захватить рынок за счет демпинга, фокус будет на доле рынка и объеме продаж, а не на прибыли.

Резюме на диване: Сначала изучить метрики, потом построить между ними взаимосвязь, затем научиться выделять главную метрику продукта и расскладывать ее на составные части, затем нарешивать кейсы.


А у тебя есть лайфхаки по прокачке продуктового мышления? Делись в комментариях ⤵️

#метрики_на_диване
@Divan_data
  • ❤ 19
More from @divan_data
  1. May 23, 2026Мысли по итогам ахи 2026 И снова на диване. Сходила вчера на конференцию Aha 2026 - здесь…
  2. Apr 27, 2026Встаем с дивана: разбираем программу конференции AHA’26 И снова на диване. Конференций сей…
  3. Apr 14, 2026divan_channel_clicked И снова на диване. Если ты хотя бы один раз работал с разметкой собы…
  4. Mar 5, 2026Вопрос на диване И снова на диване. Все уже слышали про AI-агентов, которых широко использ…
  5. Feb 3, 2026Есть ли социальная жизнь у удаленщика? И снова на диване. Замечаю, что многим людям некомф…
  6. Jan 28, 2026Кого читают аналитики И снова на диване. По результатам опроса от NewHR, мой канал попал в…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →