Карты, деньги и продукт

Джуниор-продакт wanted

На «Продуктах 24 x ffdd2d» 12 сентября будем играть в 100к1: команда продактов, аналитиков и дизайнеров из Т-Банка против подписчиков наших продуктовых каналов. Ищем дерзкого джуна-продакта, готового сразиться с лидами из Т-Банка 💥

Если ты джуниор-продакт, хочешь выйти на сцену и попробовать переиграть наших лидов на одной интуиции, пиши пару слов о себе в комментах и отвечай на вопрос:

Что самое сложное на старте карьеры продакт-менеджера?

Участника игры выберем мнением редакции 🎲

Галина Клодкодовна в недоумении: почему вы всё ещё не зарегались на легендарное событие года?

Продукты 24 х ffdd2d

Мы так устроены — делать не как все и ломать привычный образ конференции. Два года назад организовали конфу в ex-Мутаборе с кассиром Галей и фруктами, которые читали стихи на сцене. Год назад сделали красиво на Суперметалле. В этом году снова превзошли свои же ожидания.

Готовим для вас:
• Три зала с докладами, один из которых в формате известных всем телешоу: "Пусть говорят", "100 к 1", "Что? Где? Когда?", "Своя игра". Угадаете, кто будет в роли Малахова? )
• Стендап с искренними монологами о том, чего стоит нашим героям из мира IT, бизнеса, искусства и науки быть теми, кто верит в то, что делает, ломает стереотипы и идет своим путем
• И ЕСТЕСТВЕННО, диджей-сет на крыше с видом на Москву-реку

📍 Встречаемся 12 сентября на набережной Парка Горького

Поторопитесь, места в оффлайне ограничены: https://l.tbank.ru/producty24_ffdd2d_kdp

Привет! Меня зовут Стас Трофимов, я отвечаю за рост сегментов среднего и крупного бизнеса в Т-Банке.

В прошлый раз рассказывал про growth в среднем бизнесе. Сегодня — про крупный, или L-сегмент: группы компаний с годовым оборотом от 16 млрд рублей.

Главное отличие growth в L-сегменте: продакт здесь почти никогда не растит клиента напрямую через продукт. Рост создают клиентские менеджеры и руководители продаж — это они годами выстраивают отношения и знают, где у банка есть потенциал. Задача growth-продакта — не конкурировать с этой моделью, а построить вокруг неё систему: убрать барьеры, дать данные и процессы, которые превращают экспертизу отдельных людей в управляемый и масштабируемый рост. 

Три примера, как это выглядит на практике

1. Проектируем модель Sales Team как продукт
У одного крупного клиента много ЛПР (лиц, принимающих решение): кредитование обсуждают с финансовым директором, зарплатный проект — с HR, эквайринг — с маркетингом. Чтобы банк выглядел для клиента единым партнёром, мы выстраиваем модель Sales Team: за отношения отвечает выделенный менеджер, а под конкретные потребности подключаются продуктовые эксперты.
Здесь работа growth-продакта — проектная: определить роли и зоны ответственности, собрать единый интерфейс и аналитику по клиенту, настроить мотивацию так, чтобы участникам команды было выгодно работать на общий результат. Это классическая продуктовая задача — просто продукт здесь не интерфейс для клиента, а операционная модель для команды.

2. Строим сигналы роста на данных
Клиентский менеджер физически не может держать в голове полную картину по каждому клиенту из своего портфеля. Поэтому мы строим системы, которые анализируют транзакционные и продуктовые данные клиента, сравнивают его с похожими компаниями и подсвечивают недоиспользованные продукты и точки роста.
Это data-driven продукт в чистом виде: growth-команда определяет, какие сигналы значимы, приоритизирует их и встраивает в рабочий инструмент менеджера так, чтобы он не тратил время на анализ, а сразу видел, к какому клиенту и с каким предложением идти.

3. Строим поддерживающие функции вокруг менеджера
Экспертиза клиентского менеджера редкая и дорогая, поэтому важно, чтобы он тратил время на клиента, а не на внутреннюю рутину. Автоматизировать всё не получается — слишком много индивидуальных сценариев и исключений. Зато высокий чек на клиента оправдывает создание отдельных поддерживающих функций.
Growth-продакт здесь считает нагрузку, строит ролевые модели, проектирует процессы и системы премирования. По сути — организационный дизайн, только вместо пользовательского интерфейса объект работы — рабочий процесс менеджера.

В заключение

Growth в L-сегменте — это не продукт для клиента, а операционная система для тех, кто его растит: клиентских менеджеров и руководителей продаж. Продакт здесь не продаёт сам, но именно от качества этой системы зависит, превратится ли экспертиза отдельных людей в управляемый и масштабируемый рост.
Пишите вопросы в комментарии

Как мы развиваем добровольное страхование недвижимости в Т-Банке

Привет! Я Гриша Гальперин, лид страховых продуктов для недвижимости в Т-Банке.
Последние три года мы вместе с командой решаем непростую задачу: как сделать так, чтобы люди добровольно покупали страхование жилья.
Ключевое слово здесь — добровольное. Банк не требует оформлять такую страховку: клиент сам решает, хочет ли он защитить квартиру, дом или имущество.
И это полностью меняет подход к продукту. Нам недостаточно встроить страховку в обязательный путь и ждать оформления. Нужно помочь человеку увидеть ценность продукта, сделать его понятным и заслужить доверие.

Почему жильё страхуют редко

Мы страхуем машины, телефоны и поездки. Но квартиру — самое дорогое, что есть у большинства людей, — часто оставляем без защиты.
В исследованиях мы регулярно сталкиваемся с тем, что многие не воспринимают квартиру как актив своей реальной стоимости. Человек мог получить её от семьи, в наследство или после приватизации и никогда сам не платить за покупку.
Квартира может стоить десятки миллионов рублей, но психологически не ощущаться чем-то настолько ценным.
Есть и другая причина — недоверие к самому продукту.
Рынок долго был наполнен страховками, которые легко купить, но гораздо сложнее проверить в деле. Клиент узнавал об ограничениях уже после наступления страхового случая — именно тогда, когда рассчитывал на помощь. Так появляется знакомая установка: «Страховая всё равно найдёт повод не платить».
В результате проникновение добровольного страхования жилья в России остаётся небольшим. Именно эти две проблемы — непонимание ценности и недоверие — стали для нас главными точками роста продукта.

Понятное покрытие без неприятных сюрпризов

Клиент не думает страховыми терминами.
Он думает о конкретных ситуациях:
«Что будет, если меня зальют?»
«А если случится пожар?»
«Что делать, если я сам затоплю соседей?»
Поэтому мы строим продукт вокруг интуитивно понятных рисков — событий, от которых человек действительно хочет защитить свой дом.
В покрытии нет неочевидных исключений, из-за которых понятный для клиента страховой случай внезапно перестаёт быть страховым. Условия можно выбрать без погружения в профессиональную терминологию, а весь путь оформления проходит онлайн.
Но хороший страховой продукт — это не только удобная покупка.
Главная проверка начинается тогда, когда у клиента действительно что-то произошло. Поэтому мы много инвестируем в сервис и процесс выплат: человек должен быстро получить помощь, а не остаться один на один с документами и ремонтом.

Не откладывай на потоп :)

Есть ещё одна сложность: о страховании квартиры редко думают без повода.
Поэтому мы стараемся находить моменты, когда ценность продукта становится особенно очевидной.
Например, используем плохую погоду как естественный повод поговорить о защите жилья. Когда прогноз обещает ливни, сильный ветер или другие неприятные сюрпризы, напоминаем клиентам, что может произойти с домом и чем поможет страховка.
Перед сезоном протечек предлагаем: «Не откладывай на потоп». На Хэллоуин обещаем: «Одним кошмаром меньше». А в День домового появляется Кузя — весёлый домовой, который присматривает за домом и напоминает хозяевам тоже о нём позаботиться.
Некоторые такие коммуникации дают до 300% uplift к конверсии.
Но было бы слишком просто сказать, что весь рост делает одна удачная фраза.
Коммуникация помогает привлечь внимание и привести человека в продукт. Дальше работают исследования, понятный сценарий оформления, прозрачное покрытие и качественный сервис. Без этого даже самый удачный пуш останется просто хорошей шуткой.

В заключение

Добровольное страхование недвижимости — это продукт, который невозможно продать только за счёт удачного места в интерфейсе или яркой коммуникации.
Наша задача — сделать так, чтобы человек сам видел ценность защиты своего дома. А для этого нужно одновременно работать над пониманием продукта, доверием к нему и качеством клиентского опыта — от покупки полиса до получения выплаты. А для тех, кто захочет протестировать продукт самостоятельно, — промокод KDP15 на оформление страховки 🙃

Как мы растим продукты для нерезидентов в Т-Банке

Привет! Меня зовут Павел Нуждов. Я отвечаю за продукты для физических лиц-нерезидентов в Т-Банке.

Нерезиденты — это иностранцы, которые живут, работают или ведут бизнес в России. Им нужны обычные банковские продукты: карта, приложение, переводы, поддержка, иногда кредит. Но пользоваться банком им сложнее, чем клиентам с паспортом РФ.

Клиент может не говорить по-русски, не понимать требования к документам и не знать, почему банк просит дополнительные данные. При этом ему нужно быстро получить карту, подключить связь и отправлять деньги домой — без поездок в отделение, лишних комиссий и непонятных сроков.

Для банка это тоже сложный сегмент: разные страны, документы, правила и ограничения. Процесс для резидентов нельзя просто скопировать и раскатить на всех иностранцев.

Раньше рынок чаще решал эту задачу через отделения и ручную проверку документов. Клиент приходил в офис, приносил бумаги, общался с сотрудником и ждал решения. Это работает, но плохо масштабируется: дорого для банка и неудобно для клиента.

Мы строим другой путь: убираем барьеры, которые мешают нерезиденту начать пользоваться банком и возвращаться в продукт.

🗣 Язык, поддержка, документы

Первый барьер — язык. Приложение Т-Банка работает на пяти иностранных языках: клиент видит счета, переводы, комиссии и статусы на понятном языке. Этой возможностью уже воспользовались больше 500 тысяч клиентов.

Второй барьер — поддержка. Если у клиента вопрос про деньги, документы, переводы или биометрию, он может обратиться на своём языке. Это помогает быстрее решать сложные вопросы, а сегмент иностранцев в Т-Банке показывает один из самых высоких NPS.

Третий барьер — документы и биометрия. Для иностранца поход в отделение часто превращается в квест: незнакомые правила, другой язык, много формальностей. Поэтому мы выезжаем к клиенту: помогаем с документами, снимаем биометрию и закрываем обязательные шаги на месте. Так биометрию уже сдали больше 1 млн клиентов.

После приезда в Россию клиенту часто нужна не только карта, но и связь. Поэтому мы объединяем сим-карту Т-Мобайла и карту Т-Банка в одном пакете: клиент сразу получает банковский счёт, связь и интернет.

💸 Переводы, кредиты, инвестиции

После оформления карты появляются ежедневные сценарии: отправить деньги домой, оплатить жизнь в России, получить доступ к кредитным и инвестиционным продуктам.

Один из главных сценариев — переводы на родину. Клиенту важно заранее понимать комиссию, срок и статус перевода. Мы сделали переводы без комиссии по номеру телефона или карты: деньги уходят за секунды, а сценарий похож на обычный P2P-перевод. Сейчас Т-Банк — один из крупнейших банков по трансграничным переводам в СНГ и другие страны.

Следующий шаг — кредиты. Для банков это сложный продукт: у нерезидентов другие документы, больше требований к проверке и выше риски. Мы научились оценивать платёжеспособность части таких клиентов и предлагаем им кредитные карты и потребительские кредиты.

Так мы расширяем путь нерезидента: от первого оформления карты до переводов, кредитов и инвестиций.

Что важно для продакта

Нерезиденты — не одна аудитория. Клиенты различаются по странам, языкам, документам, сроку жизни в России и финансовым привычкам. Поэтому средние метрики легко обманывают.

Мы смотрим онбординг, отказы, LTV и повторные сценарии, но каждую гипотезу сверяем с юристами и комплаенсом. В этом сегменте рост зависит не только от UX и экономики, но и от регуляторных ограничений.

Пишите вопросы. А если у вас есть опыт в международном ритейле, комплаенс-дизайне или финтехе для нерезидентов — буду рад пообщаться @Pavel_Nuz

Как устроен Центр исследований в Т-Банке

Привет, я Лена Грецова, руководитель Центра исследований в Т-Банке. Сегодня расскажу про нашу команду и почему она именно такая - не из любви к сложным структурам, а потому что бизнесу нужны ответы высокого качества, и нужны они быстро.

С чего всё начинается
К нам редко приходят с простыми вопросами. Чаще вопрос звучит примерно так: «Как привлекать клиентов сегмента Х?»
И на первый взгляд кажется: ну, всё, зовём исследователя, проводим интервью, спрашиваем у клиентов – "чего вы хотите?" Но дальше выясняется, что здесь сразу несколько вопросов в одном:

⁃ про поведение: что клиенты делают, чтобы закрыть свою потребность
⁃ про мотивацию: почему они это делают
⁃ про контекст: что предлагают конкуренты и как меняется рынок

И вот тут начинается наша работа. Потому что бизнесу нужен не просто ответ «клиенты хотят». Ему нужна картина, на которую можно опереться в решениях.

Стоим на трех китах
Большинство исследователей на рынке - «универсалы», которые делают всё: от интервью до анализа рынка. Это рабочая модель, но у неё есть ограничение: у каждого всё равно есть сильная сторона. Кто-то глубже копает мотивацию, кто-то лучше работает с цифрами, кто-то экспертно видит рынок и внешнюю среду. Поэтому у нас в Центре исследований Т-Банка есть три специализации:
⁃ качественные исследователи — помогают понять опыт, мотивацию, барьеры и реальные сценарии людей;
⁃ количественные исследователи — проверяют масштаб проблем, частоту и влияние, помогают понять приоритет и важность;
⁃ кабинетные исследователи — смотрят на рынок, конкурентов, тренды и внешний контекст.
Наши исследователи - не внешние наблюдатели, они встроены в продуктовые команды. Они знают ключевые метрики, погружены в бизнес-контекст и на одной волне с текущими приоритетами.
Поэтому в продукте зачастую работает не один исследователь, а несколько людей с разными специализациями. Именно это сочетание - глубокое погружение в продукт, узкопрофильная компетенция и сильная экспертиза в одной области позволяют обеспечить высокое качество результатов. Итог? Не просто данные, а значимые и действенные инсайты, которые напрямую влияют на успех продукта.

POV: тебя спросили «а когда будет готово?»
Да, у такого подхода есть очевидный минус: сложные исследования не всегда делаются за два дня.
Бизнесу, конечно, хочется быстро. Нам, кстати, тоже. Но ещё хочется принести не просто красивый отчет, который развалится при первом вопросе про выборку.
Поэтому мы разделили зоны ответственности.
Сложные стратегические вопросы берём на себя: выход на новые рынки, переосмысление ценностного предложения, работа с оттоком, поиск новых сегментов, большие продуктовые развилки.
А быстрые тактические исследования учим продуктовые команды проводить самостоятельно: короткие интервью перед проработкой фичи, сбор обратной связи после релиза, экспресс-опросы для проверки гипотез.
Мы не хотим быть бутылочным горлышком. Мы хотим, чтобы команды умели быстрее получать ответы и делали на этом пути меньше ошибок.

Что это даёт бизнесу
В 2025 году мы отследили: более 60% наших исследований уже привели к конкретным продуктовым решениям. Остальные - не «в стол», а в активной проработке командами.
Например, наши дебетовые карты с дизайнами.
Пока вы думаете, почему существует карта с рисунком ковра, у нас есть ответ на 40 слайдов 😅 Потому что дизайн карты — это не только «красиво / некрасиво». Выбор дизайнов делается на основе предпочтений конкретных целевых групп, почему и возникает виральный эффект.
Наша роль не ограничивается проведением исследований. Команда активно развивает инфраструктуру вокруг исследований – работает над автоматизацией рутины, создает шаблоны и гайды для минимизации ошибок, ищет возможности в AI-инструментах. Поэтому Центр исследований является надежным спутником бизнеса, который помогает принимать решения с опорой на реальность, а не интуицию

Сложное — просто

Привет, меня зовут Алёна и я — продакт деривативов в Т-Инвестициях. Вы уже споткнулись о слово деривативы? Наши клиенты — тоже.

Сегодня поговорим о том, как рассказывать о сложных продуктах, как делать их проще и возможно ли это.

Правило первое: самому разобраться почему так сложно.

Часто продукт усложняется искусственно. Просто "так исторически сложилось", что банки решили называть выплату процентов — капитализацией, займ под залог бумаг — маржинальной торговлей, а ставки на рост или падение бумаг — опционами.
Первый раз пробраться через нагромождение терминов затруднительно, но стоит вам понять суть происходящего, и вы упакуете его для клиентов.

Пример из жизни.
Разделение секций биржи. Исторически на бирже отдельно торговали валютой, отдельно акциями, отдельно фьючерсами. Чтобы торговать нужно было регистрироваться и заводить отдельно каждый счёт, чтобы перекинуть деньги с одного на другой — всё продавать и выводить деньги.
Т-Инвестиции сразу сделали один счёт для всего. Все регистрации происходят под капотом (да, на бирже это всё ещё несколько счетов, как и у многих других брокеров). Зачем было это усложнение — сейчас сказать сложно.

Правило второе: попробовать переделать.

Иногда (примерно в половине случаев) оказывается, что сложность оправдана. За счёт странных механизмов кто-то до вас придумал как соблюсти законы, сбалансировать рынок или увеличить доходность бизнеса. Скажем ему спасибо и попробуем переделать.
Скорее всего первый раз вышло не очень — можно подумать и сделать лучше. Или набраться смелости и переписать закон. Или отказаться от выручки сейчас, чтобы получить больше лояльных клиентов.

Пример из жизни.
Вероятно, большинство из вас уже не знает, но до создания Т-Инвестиций, ни в одном брокере нельзя было вывести деньги день в день. Всё дело в том, что все, кто связан с торговлей акциями рассчитывались между собой в конце дня и буквально записывали кто что купил только на следующей день. Получалось, что если вы сегодня продали акции — деньги будут только завтра.
Открою секрет: они до сих пор так рассчитываются.
Но Т-Инвестиции для простоты стали отдавать деньги сразу. На счёт компании они поступят только завтра и для бизнеса это невыгодно, зато мы получили миллионы клиентов, которые раньше никогда не покупали акции.

Правило третье: максимально объяснить клиенту.

Если всё же не удалось ничего выше, то важно это понимать и доносить клиентам. Делать онбоардинги, не прятать правила мелким шрифтом и продумать интерфейсы.

Пример из жизни.
Чтобы торговать фьючерсами нужно сдать специальный тест на знания. Вопросы выдает ЦБ, и мы не можем менять ни запятой. Чтобы клиентам было проще мы добавили обучающие материалы и подсказки.
Кстати, подсказки нам ЦБ запретил и пришлось их убрать, но мы хотя бы пытались.

Как мы делаем рост в среднем бизнесе Т-Банка

Привет! Меня зовут Стас Трофимов, я отвечаю за рост сегментов среднего и крупного бизнеса в Т-Банке.

Сегодня — про средний бизнес, или М-сегмент: компании с оборотом от 120 млн до 16 млрд рублей в год.

Это сложная середина B2B. Клиенты уже не такие массовые, как в малом бизнесе: чек выше, потребности сложнее, но и строить с ними enterprise-модель не всегда сходится по экономике. Внутри сегмента большой разброс: компании ближе к нижней границе уже хотят индивидуального подхода, но не всегда дают достаточный чек; клиенты с оборотом от 1 млрд рублей ждут сервиса как у крупного бизнеса, но остаются более чувствительными к кризисам.

Рыночный бенчмарк здесь — офлайн-сеть продаж и развития. Мы такую модель тоже построили: с 2020 года вырастили сеть до 2000 сотрудников. Но когда базовая модель есть, возникает вопрос: как продолжать расти?

Мы пошли в три стороны.

1. Пересобрали работу с нижней частью сегмента

Исторически Т-Бизнес развивался снизу вверх: от микро- и малого бизнеса к среднему и крупному. Поэтому в нижней части М-сегмента у нас уже было много экспертизы и данных. Таких компаний много — примерно две трети рынка М в штуках. Но раньше мы тратили на них почти столько же усилий, сколько на более крупных клиентов: поездки, офлайн встречи, ручная работа, одинаковая модель для слишком разных компаний.

Мы стали сильнее использовать данные: какой продукт предложить, когда выйти на контакт, какой сценарий развития выбрать. Параллельно на пилотах увидели, что с частью клиентов можно работать дистанционно, без потери качества. Так мы снизили CAC на привлечение и кост на развитие за счёт более точной сегментации и data-informed подхода.

2. Сфокусировали сеть на крупных клиентах внутри М-сегмента

Второй фокус — клиенты с оборотом от 1 млрд рублей.

После присоединения Росбанка у нас усилилась линейка рисковых продуктов для более крупных компаний. Если нижнюю часть сегмента можно частично увести в дистанционную модель, то ресурс сети нужно направить туда, где индивидуальный подход создаёт больший LTV.

Мы сократили штучные планы в привлечении и сфокусировали их на доходе, уменьшили портфели у менеджеров развития, провели обучения по продуктам для крупных клиентов и немного перестроили мотивацию. На пилотах CAC на одного клиента вырос: работа стала более точечной и дорогой. Но рост LTV перекрыл это увеличение. Масштабировали новую модель на всю Россию.

3. Добавили горячее привлечение

В рознице и малом бизнесе клиент сам приходит с потребностью, а банк быстро его подхватывает и доводит до нужного продукта. В среднем бизнесе это тоже работает.

Компании реагируют на рекламу, заходят на сайт, оставляют заявки, звонят с запросами по продуктам. Поэтому мы начали определять принадлежность трафика к М-сегменту: от рекламы и сайта до маршрутизации заявки в выделенную команду горячих продаж. Это команда, которая работает с потоком крупных клиентов, понимает специфику среднего бизнеса и может предлагать индивидуальные условия.

Главный вывод: даже в B2B рост не обязан строиться только через полевые продажи. Если клиент сам пришёл с потребностью, его нужно быстро распознать, правильно маршрутизировать и качественно обработать.

Что важно для продакта

В среднем бизнесе клиенты разные, цикл сделки длиннее, а решений на чистой статистической уверенности меньше, чем в массовых продуктах. Поэтому мы работаем data-informed: используем данные, пилоты, когортный анализ и экспертизу команд.

Если коротко:

1. Одинаковая модель работы для разных подсегментов ухудшает общую экономику.
2. Дистанционная модель может работать не только в малом бизнесе.
3. Эффективность — это не только сокращение расходов, но и увеличение их ради большего LTV.
4. Даже в сложном B2B можно строить горячее привлечение, а не полагаться только на офлайн-сеть.
5. Лучшие изменения в операционной модели делаются только в партнёрстве с руководителями продаж и развития.

Пишите вопросы. А если вы Senior product с экспертизой в B2B/Growth — буду рад пообщаться, пишите мне в @Stastrofimov

Progressive Disclosure: покажи меньше — дай больше

#винтикишпунтики

Progressive disclosure — это понятие в UX, когда пользователь видит только то, что нужно прямо сейчас. Остальное раскрывается по мере необходимости.

Звучит очевидно. Но большинство интерфейсов устроены наоборот — пытаются показать всё и сразу на первом экране.

То, что попадает на главный экран, автоматически воспринимается как важное. Всё остальное открывается тогда, когда действительно нужно.

Якоб Нильсен в своей статье формулирует это так:

«В системе, спроектированной с progressive disclosure, сам факт появления чего-то на начальном экране говорит пользователю: это важно»

Для новичка это снижает когнитивную нагрузку. Для опытного — ускоряет работу.

🧠 Что происходит в мозге

Нейробиологи выяснили: дофамин отвечает не столько за удовольствие от получения, сколько за мотивацию искать и исследовать. Он выделяется активнее всего, когда информация приходит небольшими порциями — не закрывая потребность полностью.

Доктор психологических наук Сьюзан Уэйншенк в своей книге «100 главных принципов дизайна» пишет:

«Дофаминовая система стимулируется наиболее энергично, когда информация поступает в малых количествах, так что информационный голод удовлетворяется не полностью»

Progressive disclosure работает именно на этом: пользователь видит достаточно, чтобы захотеть узнать больше — и делает следующий шаг. Каждый уровень раскрытия поддерживает интерес.

Примеры вокруг нас:
• в Gmail сначала видишь тему письма, потом открываешь
• в Settings на iPhone — категории, внутри подкатегории, внутри детальные настройки

⚠️ Самая частая ошибка

Главная сложность — провести границу между основным и второстепенным.

Вытащил редкую функцию на главный экран — замедлил большинство.
Спрятал частое действие слишком глубоко — заставил людей его искать.

Сьюзан Уэйншенк пишет:

«Постепенное раскрытие будет работать только в том случае, когда вам точно известно, что большинство людей будут искать на каждом шаге»

Поэтому перед проектированием интерфейса задайте себе вопрос:
что большинство пользователей пытается сделать на каждом этапе своего пути?

Без честного ответа на этот вопрос построить хорошую иерархию раскрытия невозможно — получится не progressive disclosure, а просто спрятанные функции.

🍅 Save the date

Кто был на наших конференциях, знает, что мы умеем делать круче и смелее. Два года назад мы выпустили фруктовый сад под руководством Гали на сцену. В прошлом году захватили целую парковку. В этот раз нам снова есть чем вас удивить!

Приходите на Продукты 24 × ffdd2d, чтобы убедиться в этом лично и разорвать шаблоны вместе с нами.

Переосмыслим подход к конференциям и расскажем, как мы устроены. 

📅 5 сентября
📍 Москва, парк Горького

Предрегистрация уже открыта. Заполняйте анкету, чтобы получить доступ к билетам в числе первых: https://producty24-ffdd2d.ru/

🔗 Почему проект едет, хотя все заняты

Привет! Это рубрика #винтикишпунтики
Представьте: вы продакт, ведёте большой проект. Все разработчики заняты, все задачи в работе. А дата релиза каждую неделю съезжает.

Где проблема?

Скорее всего, команда делает много — но не то. В теории ограничений Элияху Голдратта для этого есть отдельное понятие — критическая цепь.

Что это

Критическая цепь — это последовательность задач, которая определяет срок проекта с учётом зависимостей и ограниченных ресурсов: людей, экспертизы, доступности команд.

От привычного «критического пути» отличается тем, что учитывает не только связи задач между собой, но и кто реально будет их делать. Один сильный разработчик, на котором висят три блокера, — и вот ограничение, которое легко не заметить на обычном плане проекта.

Главное следствие: срок проекта определяется длиной критической цепи, а не общим объёмом работ. Можно закрыть 80% задач, но если оставшиеся 20% лежат на цепи — релиза не будет.

Про ресурсы

В критическом пути зависимость одна: задача B ждёт задачу A. В критической цепи добавляется вторая: задача B ждёт человека, который сейчас делает A — даже если между собой A и B логически не связаны.

Отсюда правило: если посадить сильного специалиста делать три критические задачи параллельно, он замедлит все три. Лучше доводить до конца по одной.

Пример на пальцах

Делаем фичу. В ней пять задач: A, B, C, D, E.

- B заблокирована A
- E заблокирована D
- C ни от чего не зависит и никого не блокирует

Команда разбирает задачи по принципу «кому что удобнее». Сильный разработчик берёт C — она интересная и понятная. A и D достаются тем, кто посвободнее. В итоге C закрывается за пару дней, а B и E ждут, пока медленно доделают A и D.

Критическая цепь здесь — A и D. Именно они, а не C, определяют срок релиза. C можно доделать параллельно или позже.

Два вывода для продакта

▪️ Сначала — задачи-разблокировщики. Перед стартом пройдитесь по бэклогу и отметьте, какие задачи открывают новые ветки работ, а какие — нет. Первые идут в работу раньше, даже если они сложные и не самые интересные.

▪️ На блокеры — самых сильных. Джуну можно дать безопасную часть задачи или поставить его в пару с сильным разработчиком. Но не оставлять одного на задаче, от которой зависит весь релиз.

Итого

Если все заняты, а проект не движется — посмотрите не на загрузку команды, а на критическую цепь. Может оказаться, что самый сильный человек сейчас занят не самой важной задачей.

📖 Если хочется глубже — у Голдратта есть одноимённый роман «Критическая цепь», читается как бизнес-детектив.

Кредитные продукты - все уже придумано?

Всем привет. Меня зовут Антон Фирсов - я продакт кредитного направления в Т-Банке.

Часто слышу позицию, что в кредитных продуктах уже все давно придумано за тебя: ставка, срок, одобрение/отказ.
На самом деле все куда сложнее и у продакта в таких продуктах есть своя специфика.

«Всё придумано» — это иллюзия

Возьмём кредит под залог недвижимости. Продукт древний как мир.

Несколько лет назад процесс выглядел так: клиент собирает документы → приезжает представитель, фотографирует квартиру → андеррайтер смотрит фото и решает.

Сейчас: клиент вводит адрес → мы сами подтягиваем данные → представитель приезжает только чтобы выпустить электронную подпись → регистрацию залога в Росреестре тоже берём на себя.

Следующий шаг - убрать встречу вообще. Через Госключ и биометрический загранпаспорт клиент сможет подписать всё не выходя из дома. Уже тестируем.

Каждый лишний шаг в процессе - это конверсия, которую ты теряешь. Цифровизация здесь - это не про красивый UI, а про то, чтобы переосмыслить процесс целиком и найти, где ты теряешь миллионы.

Продакт отвечает за P&L, а не просто за доставку фичей

Главная метрика в кредитах не DAU и не retention. Это прибыль портфеля. Сколько выдали, кому выдали, сколько вернётся, сколько уйдёт в дефолт.

Это значит, что продакт постоянно работает на стыке трёх сил: бизнес хочет выдавать больше, риски говорят кому не давать, ЦБ меняет правила игры.

Задача - находить точки роста внутри этого треугольника. И быть достаточно математичным, чтобы понимать, что вообще происходит с экономикой продукта.

ЦБ как один из стейкхолдеров

Часть бэклога - адаптация под новые нормативы. Но продакт здесь не просто исполнитель. Можно исполнять, можно искать пространство внутри формулировок закона, а можно приходить к регулятору со своей аналитикой и менять правила.

Последнее работает. Например, мы несколько лет защищали перед ЦБ собственную модель оценки дохода клиента. В итоге получили право её использовать. Это и есть data-driven подход: данные помогают не только принимать решения внутри, но и аргументировать снаружи.

Куда двигаемся дальше

Сейчас кредитный рынок работает так: есть сетка тарифов, клиент получает условия и либо соглашается, либо уходит в другой банк.

Хочется дать клиенту возможность конструировать кредит под себя: хочешь ставку ниже - приведи созаёмщика или поставь в залог недвижимость, не хочешь — бери так. Не нравятся условия — скажи, и мы попробуем предложить лучше.

За этим стоит сложная экономика и риск быть загейменным. Но это и есть интересная продуктовая задача.

Self-service в B2B: как мы убрали бюрократию из банкинга

Всем привет! Меня зовут Кирилл, я отвечаю за привлечение малого бизнеса на РКО в Т-Бизнесе.

В прошлый раз я рассказывал про тихий контроль. Но тот эксперимент был возможен только благодаря одному условию - у нас уже работал зрелый self-service. Сегодня расскажу, как мы его строили.

Проблема: B2B-онбординг - это боль

Т-Бизнес существует с 2015 года. Мы сразу хотели выйти на рынок с digital-флоу, но открыть счёт бизнесу - это совсем не то же самое, что физику.

Классический процесс: собрать данные → проверить → собрать полные данные → проверить (включая учредительные документы) → встреча → подписание.
Большинство банков запрашивают стандартные пакеты по инерции. Именно бюрократия делала B2B self-service нерабочим.

Наш подход

Мы упростили каждый микрошаг, всю рутину с клиентов забрали на себя

Например, мы перестали запрашивать паспорт в явном виде. Зачем, если мы либо увидим его на встрече?
Отказались от бессмысленных бумаг. Всю необходимую информацию берём из ЕГРЮЛ, ЕГРИП и иных сервисов ФНС.
Не заставляем вводить то, что уже знаем; мы используем ранее оставленные данные.
Не встречаемся повторно. Если уже видели человека, даже если это было 5 лет назад, нам этого достаточно.
Подбираем тариф за клиента. ML-модели смотрят на тарификацию с похожими компаниями. Плюс мы даем клиентам ощутимый бонус, чтобы вовлечь к нам - первые два месяца бесплатно на любом тарифе.

Мы звоним только тем, кому реально нужна помощь. Это экономит время сотрудников и клиентов.

Под капотом

За простотой скрывается: обогащение данными из ЕГРЮЛ, ЕГРИП и сервисов ФНС, умная валидация, использование данных физика для онбординга бизнеса, ML-персонализация, повторная идентификация через мобильный, умная маршрутизация.

Каждое упрощение для клиента - сложная инженерная задача на нашей стороне.

Результат

Удаление каждого лишнего шага мы тестировали и видели на данных приросты в конверсиях. В итоге мы стали использовать это одним из наших УТП.

От бывших коллег, ушедших к конкурентам, кстати, мы слышим: "На встречах говорят: сделайте как в Т"

Коротко

Всегда задавайте про ориджинейшн своих продуктов вопросы: зачем мы это запрашиваем? Действительно ли нужно? Можно ли по-другому?

Мы автоматизировали, обогатили данными, научили систему принимать решения. Теперь менеджеры звонят только тем, кому реально нужна помощь, а клиенты открывают счета за секунды.

И в итоге стали стандартом, на который равняется рынок :)

Я Ульяна, развиваю продукты вокруг регулярных зачислений в Т. Недавно мы с командой запустили «Распределения», и честно — это один из моих любимых продуктов теперь 🥹

Сама идея простая: заходишь в приложение после зарплаты, а мы уже подставили суммы, которые ты обычно переводишь на свои счета. 40% на накопления, 15% на инвестиции, 7 000 — погасить кредитку, остальное — на траты. Нажимаешь «Перевести» — и всё раскидывается в 1 клик.

Но вот алгоритм, который эти суммы определяет, — та ещё история. Сначала думали взять последний перевод клиента на каждый счёт и подставить его, но быстро поняли, что это не работает: у людей жизнь меняется от месяца к месяцу, к тому же последний перевод вообще ни о чём не говорит — тут нужно смотреть на динамику управления доходом. Пришлось копать глубже: смотреть на медианы за несколько периодов, учитывать, насколько регулярно человек переводит на конкретный счёт и в какой именно момент, какие счета для него приоритетнее. В итоге для каждого клиента система строит свой профиль распределения — и это заработало!! А сейчас мы доуточняем наш алгоритм и проводим бесконечное количество тестов, чтобы попасть в ожидания клиентов.

Зачем вообще всё это

Для нас как для банка это история про удержание. Когда человек привыкает, что мы знаем, как он управляет деньгами, и подставляем ему нужные суммы — он завязывается на наш интерфейс. Уходить в другое приложение становится дороже: там придётся всё настраивать заново, думать, считать, переводить руками, а у нас уже всё работает как часы. Плюс у конкурентов такого пока нет — мы в России запустились первыми :)

Ещё классно, что получилось не просто тихо выкатить фичу, а сделать из этого целое событие — писали пресс-релиз, рассказывали в Forbes и в тг-каналах. Сейчас про нас уже снимают рилсы обычные пользователи, что для меня вообще самый приятный сигнал :)

А вообще это первый этап большого проекта «Финавтопилот», в рамках которого мы хотим приучать клиента доверять нам заботу о своих регулярных финансовых операциях — снимаем с него головную боль и предлагаем делегировать её нам ) А мы просто в нужный момент вернёмся к клиенту с инфой, что всё ок: денег на всё хватило, мы ничего не забыли, всё оплатили, на ремонт с отпуском отложили — остаток можно тратить 🤓

Кто пробовал «Распределения» — делитесь, как зашло и насколько мы попали в ваши ожидания!

4 ошибки при запуске AI-инструментов внутри компании

Привет! Я Артур, развиваю направление AI для сотрудников HQ в Т-Банке.
За последний год мы внедрили много AI-инструментов внутри компании. И вот что интересно: проблемы при запуске повторяются из раза в раз. Расскажу про ошибки, которые чаще всего мешают продукту стать полезным.

Ошибка 1. «Давайте просто внедрим AI»
Самая частая история: «у всех есть AI», «нам тоже надо», «давайте сделаем чат».
Запрос на AI без понимания, какую задачу он решает, приводит к инструменту, которым никто не пользуется. «Всемогущий» ассистент, который умеет всё понемногу, почти всегда проигрывает узкому решению под конкретную задачу.
Так было с Copilot - интерфейсом для общения с моделями. Технически всё ок, модели мощные. Но без конкретных сценариев часть людей не понимала, зачем туда идти, часть пробовала один раз и не возвращалась. Как только мы упаковали сценарии - поиск, написание текстов, написание кода, количество пользователей сразу выросло.

Ошибка 2. Нет интеграции в процесс
Даже хороший инструмент не взлетит, если он живёт отдельно от основного флоу. Чем больше лишних действий, тем меньше пользователей.
При разработке саммаризатора встреч Koroch у нас было два пути. Первый: пользователь сам загружает запись и запускает генерацию. Второй: после записанной встречи готовое саммари приходит в мессенджер без каких-либо действий. Выбрали второй и разница в использовании оказалась кратной.

Ошибка 3. «Почти хорошо» ≠ полезно
Кажется, что 85–90% качества - это уже заметный эффект, но не в каждом сценарии.
Мы попробовали AI-редактуру текстов. Модель исправляла большинство ошибок, но иногда пропускала их, вносила новые или меняла смысл. В итоге пользователям приходилось перечитывать весь текст, проверять каждую правку, сравнивать с оригиналом. Время на задачу не сократилось, а иногда даже выросло.
Редактура - это сценарий с почти нулевой толерантностью к ошибкам. Пользователю нужен результат, который не надо перепроверять. Пока нет близкой к 100% точности, AI не меняет поведение, а «почти хорошо» не создаёт ценности.

Ошибка 4. Нет понимания, как должен выглядеть хороший ответ
Ответ может быть фактически верным, но бесполезным по форме. Прежде чем строить продукт, важно разобраться, в каком виде пользователь хочет получать результат.
При разработке саммари встреч мы долго получали фидбек «что-то не то» и «не очень полезно». Ситуация изменилась, когда зафиксировали конкретные критерии: есть ли чёткие договорённости, нет ли дублей, можно ли по саммари восстановить ход встречи. После этого стало возможно улучшать результат, а не оценивать его на глаз.

Если обобщить, AI-инструменты работают, когда:
• есть конкретная задача
• ценность очевидна с первого использования
• инструмент встроен в процесс
• выдача стабильно качественная

Привет! Меня зовут Андрей, я продакт по работе с документами в Т-Бизнес.

Мы с 2023 года системно собираем и обрабатываем обратную связь - и за это время выработали несколько правил, которых придерживаемся.

1. Дайте клиенту оставить ОС в моменте и без квестов
Не по почте. Не через бота, который задаёт 10 вопросов. А в момент радости или боли, когда пользователь сталкивается с данными эмоциями.

У нас - встроенная форма в интерфейсе, которая появляется после ключевых действий (например, отправка документа). Она ненавязчивая, но всегда под рукой.

ОС сразу попадает к нам, минуя линию поддержки. Благодаря этому - мы сразу получаем фидбэк пользователя, без дополнительных издержек.

Возможно, вы скажите, что форма ОС может раздражать после каждого ЦД. Но с 2023 года почти никто не просил её убрать.

Концепция простая: если чувства свежие - ОС будет максимально полезной.

Результат:
Стабильно собираем ~6000 оценок в месяц.
Из них ~500 с ценным фидбэком.

2. Отслеживайте ОС каждый день!

Важно слышать клиента. Оставаться с ним на одной волне. А также держать руку на пульсе при релизах.

Наш пример:
- Утром, за кофе, 15 минут смотрю ОС за прошедший день. Если вижу что-то горящее, то сразу пингую ответственную платформу и думаем, в чем дело и как помочь клиенту.
- Еще думали сделать алерты на спам негативной ОС, как показатель проблемы.

Мы с 2023 года около 10 раз находили баги раньше, чем они доходили до поддержки благодаря работе с ОС.
В марте был случай - не работающий функционал после недавнего релиза. Клиент написал: «мне нужно
заново вводить email, и он НЕ копируется из предыдущего документа НИКАК в мобильном приложении. Вы что, издеваетесь перед праздником?». Функционал был критичным. Пока все пользователи еще не обновились - мы быстро запланировали доработку и на следующий день проблемы не было.

3. Читать ОС должна вся команда - даже бэкенд-разработчик
Не только продакт. Дизайнер, аналитик, QA, инженеры - все, кто участвует в создании продукта.

Почему? Потому что когда ты читаешь:

«Дегенераты и балаболы. ошибки как были так и выскакивают»
- в голове что-то щёлкает. Это уже не абстрактный юзер. Это человек, который теряет время и нервы.

Как у нас:
- Все отзывы попадают в отдельный канал в корпоративном мессенджере (без перс.данных), где вся команда может отреагировать, прокомментировать ОС
- Раз в 2 недели - встреча всей команды: читаем, смеёмся, иногда грустим. Особенно когда видим: «бил бы вас клавиатурой об голову, пока не сделаете норм сервис» (да, это реальный отзыв).

Ты уже не пишешь бездушный код, ты вспоминаешь о пользователе, о их проблемах и учитываешь это в коде.

Кроме этого, положительная обратная связь мотивирует команду. Невероятно приятно читать такую обратную связь «Т-Банк - ты лапочка, люблю тебя».

4. Копаем глубже: клиент просит не то, что ему нужно
Клиент редко говорит о проблеме напрямую. Он предлагает своё решение - часто костыльное.

Пример:

«Дайте возможность скачать в формате XML»
А на самом деле:
«Я хочу подписать документ через ЭДО»

Если бы мы сделали скачивание в XML - то пользователь так и продолжит скачивать документ, идти в другой сервис и подписывать его там.
Вместо этого - мы дали возможность подписывать документы через нас.
Результат: ретенш у пользователей, кто подписывает электронно выше в полтора раза от остальной базы.

Регулярно разговаривайте с пользователями, изучайте клиентские пути и процессы. Придерживайтесь продуктового подхода в своей работе. Все это поможет вам копать глубже, а не просто выполнять требования пользователей.

Концепция простая: в бэклог - не пожелания, а проблемы.

Хочется подвести итог:
Обратная связь - это не просто жалобы. Это источник гипотез, болей и идей, которые не найти в метриках.

Все выше описанные правила - классные, но если клиент не будет видеть от вас действия - он будет думать, что его ОС в пустоту.

Не забывайте выделять время на исправление топ проблем и делайте своих пользователей счастливее!

А как вы работаете с обратной связью?
Какой самый безумный фидбек вам прилетал?
Делитесь - очень интересно будет почитать!

"Быстрюльки" или как проверять гипотезы в Авиа без боли

Привет. Меня зовут Даша, я отвечаю за клиентскую часть сервиса Авиабилетов в Т-Путешествиях.
Для понимания сервисы по продаже авиабилетов – это про низкую маржу и нечастотный продукт. Если человеку никуда не надо, билет ты ему не продашь, хоть расшибись. При этом покупка авиабилета – это дорого и тревожно. Пользователь хочет видеть широкий выбор, низкие цены и понятный флоу.
Авиабилеты в Т-Путешествиях – один из старейших сервисов в Шоппинге Т-Банка. У нас большой трафик, поэтому мы можем не гадать, а проверять. Мы гоняем до 10 АБ‑тестов в месяц. Сегодня расскажу про, как это стали называть в нашей команде, «быстрюльки».

Что это и зачем

«Быстрюльки» – это когда важно сделать не идеально, а быстро, чтобы получить ответ на вопросы «нужно ли это пользователю?», «повлияет ли это на ключевые цели?», «стоит ли нам идти в полную разработку?». Это эксперименты, которые запускаем без тяжёлой разработки, с минимальным тестированием и мониторингом. На самом старте такого подхода у меня с командой была джентельменская договоренность: если эксперимент «прокрасился», потом делаем всё по канонам.

А теперь на примерах

Пример 1. Нужен ли вообще этот шаг в воронке?
Мы не всегда проводим тесты для закрепления положительного результата или когда не уверены в том, что все пройдет гладко. Иногда проводим тесты на знание. Когда мы редизайнили экран выбора продавца (наш сервис работает не только как OTA, но и как метапоиск – показываем, кто ещё продаёт этот билет по самой низкой цене), возник вопрос: а нужен ли пользователю вообще этот шаг?

Мы просто отключили экран и сразу отправляли пользователя на чекаут к продавцу с лучшей ценой. Так измерили, насколько пользователю важен сам выбор, стоит ли его держать в воронке, тратить ресурс, и как этот шаг влияет на общую конверсию в заказ. И хотя решение оказалось не тривиальным, тест помог понять, что выбор продавца действительно нужен пользователю.

Пример 2. Рейтинги продавцов
Как уже упомянула, мы показываем пользователю, где можно купить авиабилет – у нас или у партнёра. И часто цена – решающий фактор, при этом после выбора более дешевого оффера, пользователи возвращаются с фидбеком: «Купил дешевле, а сервис у партнёра ужасный». Понятно, что в этом случае уместно отображать рейтинг продавца, тем более в Т-Банке есть сервис по сбору отзывов о мерчанте на базе транзакции. Чтобы проверить гипотезу, что рейтинги и отзывы при покупке авиабилетов влияют на выбор продавца, решили не тратить неделю на интеграцию с отзывами, сделали «быстрюльку»: выбрали топ-продавцов, выписали статичные рейтинги и запустили тест. Результат – рейтинг напрямую влияет на конверсию. Теперь пользователь сам решает: сэкономить или выбрать проверенного продавца. Простая идея, один тест, ноль сложных внедрений.

Пример 3. Эвристики вместо ML
Когда началось повсеместное внедрение ML, мы думали о том, что нам, возможно, нужно ранжирование офферов на ML, но были сомнения – надо было перелопатить всю архитектуру выдачи, но результат мог бы быть не сопоставим с value. Так как пользователи чаще всего выбирают авиабилеты, выбирая оптимальный по цене и времени в пути, мы сделали мультисортировку – это один день работы фронтендера. Провели тест и выяснили: стало удобнее (снизилось использование фильтров, выросла метрика выбора первой группы офферов rate@1) но конверсия в заказ не изменилась. Вывод – МЛ не заменит здравый смысл и быстрый эксперимент.

Резюме

Такие быстрые проверки помогают экономить ресурсы и учиться. Проверили → поняли → решили, стоит ли вкладываться. Если идея выстрелила – соблюдаем договоренности с командой и делаем её по всем правилам – ведь на 100% некачественную фичу никто не захочет раскатывать.
В продукте, где билет покупают пару раз в год, важно не упарываться в разработку всего подряд, а находить максимально влияющие на результаты продукта точки. Именно для этого нужны короткие недорогие тесты, которые смогут дать ответ – продолжать инвестировать в фичу или не стоит. Если идея не пережила тест, она не стоит ресурса разработки.

T-Bank Private: когда A/B-тесты не работают, а гипотезы всё равно нужно проверять

Привет! Меня зовут Наталья Цимерман - я отвечаю за рост в сегменте состоятельных клиентов T‑Банка.

Сегодня разбираемся, как устроен T-Bank Private и почему здесь не работают привычные продуктовые подходы.

Что такое T‑Private?

T-Bank Private - это сервис для состоятельных клиентов с совокупным капиталом семьи от 100 млн рублей.
Персональный менеджер, который на связи 24/7, эксклюзивные условия по продуктам и помощь в решении самых разных задач: от банковских до жизненных.

В России ~500K человек с капиталом от 100 млн рублей. Для них важен не просто сервис, а настоящее партнёрство - повышенным кешбэком здесь не обойдёшься.

Мы не только помогаем клиентам управлять капиталом на условиях, недоступных в рознице: это индивидуальные ставки по вкладам, обслуживанию бизнеса, займам, но и решаем их личные задачи, например, вывозные рейсы, лечение, билеты на закрытые мероприятия

Для бизнеса этот сегмент важен из-за:
- Высоких AUM (активы под управлением)
- Клиенты часто предприниматели, а значит, и их бизнес потенциально обслуживается в банке
- Долгосрочных отношений и высокого LTV

Но есть вызов - классические продуктовые подходы здесь не работают.

Представьте: у вас есть идея новой фичи. В обычном продукте вы бы:
- Запустили A/B-тест
- Посмотрели на метрики
- Раскатали на всех или зарезали

В прайвате всё иначе:
1️⃣ Размер выборки
Когда клиентов тысячи (а не миллионы), статистически значимый тест провести невозможно.
2️⃣ Репутационные риски
Нельзя просто взять и дать одним клиентам фичу, а другим - нет. Они общаются между собой. У них есть комьюнити. Виральность сумасшедшая.
3️⃣ Цена ошибки
Запустить кривое MVP? Фейкдор? В прайвате это не вариант. У клиентов высокие ожидания, и они редко дают второй шанс.

Что делает команда вместо классических A/B:
Гео-сегментация
Запускаем фичу сначала в Калининграде, потом в Москве. Вероятность, что клиенты из разных регионов быстро обменяются мнениями ниже.

Запуск "на веру"
Когда запускали доставку наличных, не было сомнений , что нужно удобно и быстро решить запрос клиента. Снятие 20 млн в банкомате у «Пятёрочки» - неприемлемый кейс.

Каст-девы
Огромное внимание уделяется качественным исследованиям, иногда это единственный вариант, чтобы подтвердить или опровергнуть гипотезу

Парадокс продакта в прайвате

С одной стороны, нужно быть дерзким, креативным, инновационным.
С другой, риски крайне высоки, качество должно быть безупречным с первого запуска.