Даша что-то пишет

итак,
у «музычки» оттекли все миллениалы. 💦
что же делать?

📌 ниже — логика рассуждений.
это не финальный ответ, а ход мысли, который можно использовать в тестовом задании.

моя логика такая:

1️⃣ понять, почему 25–35 не вовлекаются
– сравниваем dau и retention по возрастам
– смотрим, кто делает плейлисты и шарит
– собираем фидбэк от ушедших: чего не хватило, почему переключились

2️⃣ гипотезы
- плохой ux, долгий путь до core-value
- контент не заходит, слишком «молодёжно»
- нет важных для сегмента плюшек

3️⃣ варианты решений
вар1. если дело в ux → делаем получение value максимально простым
вар2. если дело в контенте → добавляем, что заходит миллениалам
вар3. если дело в отсутствии важных для сегмента плюшек → добавляем эти плюшки

полное решение с подробными шагами и метриками для анализа успешности вариантов решений — здесь. 🚀

---

ps. присоединяйтесь к тг-группе кейс-лаборатории, там я публикую решения от читателей других моих площадок. ну и вообще, если идея сделать целое мини-комьюнити вокруг этой темы с кейсами.... 🤓
#кейс_лаборатория_разбор@smartdaria

«google в 2009 году тестировал 41 оттенок синего в поиске. добавили $200 млн к выручке.
но стив джобс создал iphone без фокус-групп и тестов, просто поняв, что людям нужно».

ой, ну как же меня бомбит с этой фразы. го разбираться.

эта история звучит так, будто есть два пути:
1️⃣ или ты всё скрупулёзно тестируешь, запускаешь a/b пачками, выжимаешь проценты из цвета кнопок,
2️⃣ или ты гений, как джобс, и просто «чувствуешь рынок».

на деле — всё сложнее. и интереснее. 🤓

---

👉 во-первых, a/b-тесты работают, если ты уже понимаешь, какой у тебя продукт и какую механику нужно докручивать.

в случае google: продукт устоявшийся, задача конкретная — увеличить ctr в поиске.
здесь и правда можно тестировать оттенки хоть до бесконечности.
а с их трафиком даже микроподкрутка — это сотни миллионов к выручке. 💰

но если ты пытаешься создать новую категорию, то никакой цвет кнопки тебя не спасёт. 🥲 а жаль, да?

📱 iphone не возник на пустом месте.
у apple за спиной был:
– опыт с ipod и macintosh,
– десятки прототипов,
– наблюдения, как люди взаимодействуют с устройствами,
– dogfooding (знаю что в Авито это тоже активно практикуют), r&d, внутренние тестирования.

интуиция джобса — это не озарение.
это насмотренность, накопленный опыт и понимание, как работает пользователь и зачем он вообще пользуется техникой.

👉 во-вторых, вера в то, что любой стартап может «просто почувствовать» потребность и сделать второй iphone — наивна.
шанс на это — около 1%.
остальные 99% «интуитивных запусков» заканчиваются ничем или застревают в узкой нише. 🥶

👉 в-третьих, отсутствие фокус-групп ≠ отсутствие исследований.
apple просто не называли это custdev.
они исследовали, тестировали, анализировали — но внутри.
и не делали из этого инфо-повод.

---

крч,
🙅‍♀️ ссылаться на iphone как аргумент против исследований — херня.
🙅‍♀️ верить, что оттенок кнопки может поменять бизнес — тоже херня.

---

исследования нужны. 🧠
но не всегда формальные.
интуиция работает. ✨
но чаще — как следствие системной насмотренности, а не как магия.

и да, иногда можно угадать.
но чаще — не получится.
и это тоже нормально. 🤷‍♀️
#истории@smartdaria

будущее крайне неопределенно.
но именно мы его строим.

парадокс, с которым приходится жить каждый день:
принимать решения сейчас,
в условиях ограниченного понимания,
ограниченного времени
и ограниченного влияния —
чтобы получить результат в мире, который может радикально поменяться к тому моменту, когда этот результат наступит.

но выбора нет.
неопределённость — не повод ничего не делать.
скорее наоборот.
если ты не строишь — строит кто-то другой.

#личный_опыт@smartdaria

#кейс_лаборатория
новый понедельник — новый кейс 🚀

сегодня — история про музыку, growth и залипание в клипы.

ситуация:
ты — продакт в приложении «музычка». это что-то между youtube и spotify, но акцент на видеоклипы.
у пользователей есть лайки, комменты, плейлисты, шаринг.
монетизация — подписка (без рекламы + офлайн) и реклама (для всех остальных).

проблемы:
- dau стагнирует у аудитории 25–35 лет.
- молодёжь 18–24 ещё как-то растёт, но «взрослая часть» всё больше выпадает.
- люди 25–35 почти не делают плейлисты и редко шарят клипы.
👉 маркетинг просит придумать, как вернуть вовлечённость. ну и выручку тоже.

твоя задача:
1️⃣ как ты будешь собирать данные, чтобы понять, почему 25–35 не вовлекаются?
2️⃣ какие 2–3 гипотезы это могут объяснить?
3️⃣ предложи 2–3 продуктовых решения — и как поймёшь, что они сработали?

можно отвечать целиком или по частям.
в течение недели — читаю, комментирую, обсуждаю.
в конце недели — выкладываю свой разбор.

поехали! 🧠🎧

---

а если хочется обсуждать кейсы не только в комментах, а чуть плотнее —
вступайте в чат кейс-лаборатории. 🤓
#кейс_лаборатория_кейс@smartdaria

выше — трек, который сделал ИИ на базе моих идей и наброска припева.

вообще, конечно, удивительное время.
время, когда можно не уметь, но придумать.
и этого уже достаточно, чтобы что-то создать.

кайф.

#ии_эксперименты@smartdaria

вдохновилась. 🔮

---

round and round, it’s never enough
acting bulletproof while I’m drowning in stuff
mirror whispers, “who did you become?”
silent meltdown, but the show goes on

a pill to fall asleep
a pill to feel awake
a pill to feel something
a pill to do not feel

running circles, wheel after wheel
medicated dreams—tell me what’s real

вдохновляется. молодец!

Запись стрима с Михаилом Хананашвили (HMX Research Lead в Атоме) и Дашей Хлоповой (Lead Product Manager в Атоме) про то, как и какие задачи продакт ставит ресечеру, нужно ли ресечеру разбираться в продуктовой работе и нужно ли продакту уметь проводить исследования.

Смотрите в VK Видео.

⚡ та-дам! ⚡а вот и мой разбор кейса!

итак,
когда ты google, у тебя есть три пути: починить продукт под местные нужды, купить конкурентов или просто «забить» (если регион не так уж важен).

главные вопросы:
- насколько регион реально важен?
- можно ли вернуть пользователей, инвестируя в локальные улучшения?
- сколько это стоит и окупится ли игра?

на основании ответов принимается решение — улучшать, «атаковать» или уходить в пассив.

📌подробный разбор с конкретными шагами и метриками лежит по ссылке — слишком много букв для телеграма. 😏🚀

дисклеймер: ниже не готовое решение, а логика рассуждений для решения тестового задания.

моя логика такая:

1️⃣ выяснить, проблема локальная или глобальная
- если похожие провалы есть и в других регионах, вероятно, дело в самом продукте (например, интерфейс ухудшился или приложение стало медленнее).
- если просадка только в латаме — виновата локальная специфика.

2️⃣ проверить ключевые метрики
- route completion rate — пользователи завершают маршрут или уходят на середине?
- dau и churn — они просто тестируют конкурента или реально уходят к нему?
- b2b-запросы — продолжают ли местные такси и службы доставки использовать google maps?

3️⃣ выбрать стратегию
вар1. прокачать продукт — локализация, партнёрства, точечный маркетинг.
вар2. агрессивный заход — покупка конкурента или переманивание крупных b2b-клиентов.
вар3. забить и не тратить ресурсы — если регион второстепенный, проще сфокусироваться на других рынках.

полное решение с подробными шагами, метриками (и комментариями почему я предлагаю именно такой формат оформления решения) — здесь. 🚀

---
ps. присоединяйтесь к тг-группе кейс-лаборатории, там я публикую решения от читателей других моих площадок. ну и вообще, если идея сделать целое мини-комьюнити вокруг этой темы с кейсами.... 🤓
#кейс_лаборатория_разбор@smartdaria

сегодня участвовала в эфире у @ikspertnaya и опять всплыла эта избитая фраза…

«если бы Форд спросил у людей, что им нужно, они бы ответили – более быструю лошадь…»

ну, во-первых, первые автомобили были не сильно быстрее лошадей.
во-вторых, Форд автомобиль не изобретал – он придумал, как максимально дешёво и массово сделать автомобиль. и именно эта оптимизация и была ключом его успеха.

а теперь #минутка_философии

а что, если Форд сам не понял, что именно он изобрёл?

иначе как объяснить, что он попытался настолько втупую натянуть свою супер-оптимизированную модель производства на совершенно другую индустрию, да ещё и на другом континенте, где он ни разу не был?

📌 место его успеха: Детройт
📌 место, где он решил повторить успех: Бразилия

дисклеймер: есть классное видео, где эту историю разбирают подробно. но вот топ-3 самых глупых факапа Форда.

итак, факапы Форда:

1️⃣ рабочие часы. 8-часовой рабочий день – классика! но не там, где сиеста – это не прихоть, а выживание. к полудню температура в цехах доходила до 45 градусов, рабочие «радовались» безмерно.

2️⃣ стандартные дома для рабочих. удобные, продуманные… и с металлическими крышами. в итоге каждый дом превращался в печь. отличный концепт, если строить не завод, а ад на земле.

3️⃣ основная идея производства – выращивать каучуковые деревья для шин. Форд решил, что местные слишком тупо их сажают, и «оптимизировал» процесс. результат? плотная посадка → деревья пожрали жуки → весь проект накрылся медным тазом.

всё это говорит только об одном – он реально не понял, почему его модель сработала в первый раз. и попытался масштабировать успех, не разобравшись, в чём он был.

📌 мораль: без рефлексии – нет масштабирования. если ты не понял, почему у тебя что-то получилось, то повторить успех будет так же сложно, как построить завод в джунглях и не облажаться.

рефлексируйте! 😏
#истории@smartdaria

Это просто разрыв, мой пост с кейсом нашел разработчик из Google Maps и оставил свой коммент. Все-таки очень узок наш айтишный мир.)))

анонс: в этот четверг, 20 марта в 20:00 (МСК) буду в прямом эфире с ИТ-предпринимательницей и трекером – несравненной Анастасия Макеенок (автор тг-канала @ikspertnaya), а еще она входит в Топ-100 женщин-предпринимательниц и венчура РФ – ну ничего ж себе, да? 🤓

крч, будем разбираться, почему гипотезы валидируются с ошибками, продукты не взлетают, а «дата-дривен» иногда больше мешает, чем помогает.

ключевые темы:
- ошибки в проверке гипотез – почему менеджерам сложнее понять клиентов, чем проф исследователям?
- data-driven: всегда ли так полезен?
- как валидация гипотез не превращается в вечное копание в цифрах?

📅 20 марта, 20:00 (МСК)
📌 Добавить в календарь: calendar.google.com

если есть кейсы или темы, которые хочется разобрать – пишите в комменты. 🤓

придумала затею – играть в продуктовые кейсы. если вам зайдёт - сделаю регуляркой 🤓

идея формата вот такая:
– каждый понедельник – кидаю ситуацию, с которой может столкнуться любой продакт
– вы предлагаете решения (целиком или частями), а я комментирую – где огонь, а где слабовато
– в конце недели – мой разбор: что бы я сделала и почему

👇
кейс #1: Google Maps теряет пользователей

ты PM в команде Google Maps, и у тебя проблема. в одном из стратегически важных регионов (допустим, латинская америка) DAU и время в приложении резко просели. люди уходят к локальным картографическим сервисам, потому что они, по их словам, лучше адаптированы к культуре и менталитету

1️⃣ как ты соберёшь данные о проблеме и сформируешь гипотезы?

2️⃣ какие метрики и сигналы будешь мониторить, чтобы понять масштаб бедствия и найти точки роста?

3️⃣ предложи 2-3 продуктовых решения, которые могут вернуть пользователей. как будешь проверять их эффективность?
#кейс_лаборатория_кейс@smartdaria

Заменит ли ИИ человека?

На самом деле вопрос не в том, может ли ИИ заменить человека, а в том, захочет ли сам человек этого? Мы – создатели ИИ. Захотим ли мы (или даже – сможем ли?) создать что-то, что действительно нас заменит?

Я уже месяцами экспериментирую с ИИ, недавно оформила самую дорогую подписку на ChatGPT с доступом к лучшей рассуждающей модели (o1 pro) и Deep Research. Что могу сказать? ИИ уже делает многие вещи лучше человека.
- Он быстрее находит информацию.
- Он внимательнее анализирует данные.
- Он точнее формулирует выводы.
- Он объясняет сложные вещи простым языком.
- В конце концов, он даже грамотнее пишет.

Но… насколько же скучнее всё, что создаёт ИИ, по сравнению с тем, что может создать человек в настоящем творческом порыве.

Загрузи в ChatGPT тонны данных и попроси написать острую статью в стиле Хантера Томпсона – получишь крепкий, логичный, но бездушный текст. Автор такого текста никогда бы не стал тем самым Хантером Томпсоном.

Почему? Потому что логическая модель не способна прожить тот хаос, через который проходит человек. Она не может испытать страх, боль, азарт, внутренний конфликт, не может совершить нелепую ошибку, которая вдруг приведёт к гениальному открытию.

Мы незаменимы именно потому, что мы неидеальны.

Мы создаём идеальные машины для решения конкретных задач. Но для какой задачи нам нужно создать что-то настолько иррациональное и нелогичное, как мы сами?

PS. А что насчёт работы?

Конечно, ИИ заменит людей на работе – и уже заменяет.
- В McDonald’s уже внедряют системы, которые лучше живых менеджеров управляют рестораном. ИИ оптимизируют работу, повышают эффективность – и делают это отлично.
- Также безусловно, что ИИ легко заменит сотни тысяч офисных сотрудников, которые пишут однотипные отчёты и анализируют данные, не выходя за рамки заданных алгоритмов.

#истории@smartdaria

на этой неделе впервые за долгое время (r.i.p. ламповый кастдев) участвовала в подкасте. какой же кайф просто посидеть и поболтать с классными людьми! спасибо @uxhorn & @toxic_manager за беседу.

много говорили про взаимопонимание между продактом и исследователем.

мой главный лайфхак для исследователей – исследовать самих продактов.
из чего состоит их работа? как они принимают решения? что помогает, а что мешает? как им удобнее воспринимать информацию (визуал или текст, цифры или истории)?

работа исследователя – не просто собирать инсайты, а доносить их до тех, кто принимает решения. но если ты не понимаешь самого человека, который принимает решения и суть его работы, скорее всего в твоём отчете,
- или информация будет не та,
- или подана не в том формате, не в том "ракурсе".
а финал у таких историй всегда один – ещё одно исследование отправляется “в стол”.

крч, исследователи – исследуйте работу своих коллег и будет вам счастье!
#личный_опыт@smartdaria

Решили встретиться как-то русский немец и американец ресечер, продакт и cx-менеджер, чтобы выяснять кто больше знает какие исследования бизнесу нужны...и произойдет это, кстати, в этот четверг в 19:00.

всегда думала, что люблю стоицизм, потому что я сильная и волевая.

но тут GPT-астролог выдал мне, что всё дело в Марсе в Близнецах… 🙄

хорошие отношения с коллегами не гарантируют успех проекта, но плохие отношения - гарантируют провал.

#личный_опыт@smartdaria

Решила тут потестировать новый формат и внезапно получилась статья:
Чек-лист для PM/PO: что
спросить себя, прежде чем
начинать новый продукт? 🤔

Как вам такой контент?
#теория@smartdaria