10690
Мои мысли про стартапы и продукты. Байрам Аннаков, фаундер and CEO onsa.ai - автоматизация B2B продаж Мой YouTube: https://www.youtube.com/BaykaAnnakov Мой LinkedIn: https://linkedin.com/in/bayramannakov
В продолжение стрима про Generative AI и темы агентов, о которой я рассказывал: свежее интервью с Андреем Карпатым на мероприятии Sequoia.
Основные поинты:
1) LLM OS и AGI - я рассказывал про эту концепцию на семинаре, Андрей еще раз рассказал про свое видение и про то, что много специализированных агентов будут решать наши задачи
2) Как конкурировать с OpenAI - OpenAI делает платформу (LLM OS) с несколькими дефолтовыми приложениями, а разработчики разраатывают уже более специализированные приложения. как iPhone
3) Много vs мало моделей - с ОС олигополия: Windows & Mac OS + много вариантов Linux, возможно именно так будет и с LLM. Опять правило 3х? 😉 Интересно, как он выделяет open source, open weight и proprietary модели
4) Важность масштаба (scale) - точно скейл это первое, но еще есть и другие вещи: подготовка и качество данных, алгоритмы, компетенции в инфраструктуре, так как это очень новое направление. Но без скейла никуда, если хочешь именно трейнить, а не файнтюнить.
5) Особенности работы с Маском vs OpenAI - вкратце, с Маском по дефолту легко уволить, сложно нанять; в других компаниях - наоборот; доля времени, что Маск проводит в разговорах с инженерами и что код для него это источник правды, а не мнения/слова менеджеров; и как он устраняет барьеры на пути к результату; там в конце ему задали вопрос, мол, надо ли такой стиль в своих компаниях применять - tldr зависит от фаундера и от этапа компании
6) Экосистема - про то, насколько для Андрея важно, чтобы была живая экосистема разных компаний, решающих задачи отрасли; а не очень централизованная индустрия с конечным количеством больших компаний, контролирующих AI
7) Совет AI фаундеру - думать про экосистему, как ее сделать более здоровой и что вы можете сделать для этого, чтобы не только бигтех пожинал плоды
в общем, посмотрите - рекомендую!
P.S. Поскольку эта тема для меня очень актуальна сейчас, то сделал отдельный канал по теме
В понедельник 1 апреля (хорошая дата, м?) будет стрим про аналитику от Ришата, VP of Analytics в Osome, и меня. Поговорим о том как строить системы аналитики, про метрики и про отличия хорошего аналитика от плохого. У Ришата большой опыт в этом деле, но мне особенно зашел его недавний пост про ошибки, отрывок из него:
Я много думал обо всей этой истории и понял, что моя ошибка была в том, что вместо того, чтобы заниматься данными и хранилищем, я делал все остальное: вел проекты, отвечал за ретеншн, придумывал и создавал автоматизации процессов.
Я знал про хорошие хранилища данных, команды дата инженеров, но с этим раньше не работал и мне было страшно. А когда «приспичило», сделал все сам по-простому, вместо того, чтобы довериться людям, которые в этом разбираются. Весной 2020 я нанял много аналитиков в команду и вообще не думал о дата инженерах. А когда они в итоге появились (не по моей инициативе), мы спорили и ругались, вместо того, чтобы вместе решать проблемы. И это все моя большая ошибка
Про growthhacking
Как вы относитесь к следующим гроусхакам?
1) Рассылка Ben's Bites (обратите внимание на спецсимволы)
2) годовой коммитмент при подписке на месяц от proxycurl - как сказал мой товарищ: тут явно юрист отработал в продуктовой команде
Или я становлюсь старым, или что-то еще, но я считаю такие уловки мелкими и разрушающими восприятие продукта. Но они работают, я уверен, и приносят результат.
А вы как относитесь к ним?
Это как когда-то был такой аппчик Path, который спамил все твои контакты из адресной книги, или букингком, впихивавший в название аппа дополнительные слова чисто для ASO.
Есть один аспект мышления, который вновь и вновь демонстрирует мне разницу между опытным продактом и начинающим - в каком порядке атакуются риски
Опытный продакт думает в терминах неопределенности и старается как можно скорее её сократить, начинающий - сначала делает то, что умеет/знает, а потом - что не знает. Простейший пример: вы делаете бота, который помогает людям осознаннее проживать свою жизнь. Бот использует OpenAI, интегрируется с google календарем и почтой, работает через интерфейс Телеги
С чего начинает проект опытный продакт? Как выглядит первая итерация продукта? Да-да, он тестирует флоу из промптов через sandbox open ai. Что делает начинающий? Он делает бота в Телеге, подключение календаря и почты. Потом начинает прикручивать промпты и сталкивается с кучей проблем, когда в это же время опытный продакт уже все промпты обкатал и начинает обвязывать их Телегой и другими интеграциями.
Поэтому простой совет - атакуйте сначала неопределенность, а не определенность! Не делайте то, что вы наверняка знаете будет работать, делайте в первую очередь то, что вам неизвестно и непонятно.
Удачи!
P.S. Для меня хакатоны - отличный способ тренировать такое мышление
Go Practice запустили новый курс для тех, кто хочет свитчнуться с функциональной роли на продакт-менеджера. По-моему опыту, это самый логичный путь: у нас были свитчи из разработки и дизайна, как минимум. Как обычно в Go Practice - хороший микс теории и практики, 3 кейса и дипломный проект, проход симулятора с ментором и подготовка к трудоустройству. В общем, рекомендую
Ну и ваш покорный слуга тоже немного приложил руку к этому курсу: вот задание от меня для начинающего продактаВыбрать 10 пользователей нашего продукта;
• Составить вопросы для изучения того, какую задачу они решают с помощью нашего продукта;
• Провести интервью с ними;
• На основе интервью составить выводы о том, зачем нужен наш продукт;
• В идеале сопроводить отчет аудио- или видеовставками из интервью, которые подтверждают сделанные выводы.
Удачи!
Стив Джобс посоветовал Ларри Пейджу, когда тот стал CEO Гугла,
не пытаться быть слишком хорошим на этой позиции.
Одна из лучших книг о том, как тестировать свои бизнес-идеи минимальными усилиями, очень похожая по духу претотайпингу - "Testing Business Ideas" Остервальдера и Бланда. В ней приведено 43 эксперимента, отсортированных по стоимости, времени и предсказательной силе. Еще что мне нравится в ней: связка с business model canvas Остервальдера, связка с 3мя задачами продуктовой инновации, и алгоритмы применения экспериментов для разных бизнесов (b2b hardware/software, b2c hardware/software и тп)
Приведу некоторые них:
1) Day in the Life - де-факто это детальное описание одного дня из жизни вашего целевого клиента, очень напоминает мысли из эмпатического проектирования. Относительно дешевый эксперимент, особенно если ЦА это вы сами :) Я уже приводил примеры применения в вышеупомянутом посте.
2) Email Campaign - некоторые бизнес-идеи можно протестировать в виде email рассылки —> мало кто знает, что так появился Product Hunt. Интересно, что один из читателей этого канала и клиентов MindShare - Назым - именно так тестирует сейчас свою идею AI инвест-аналитика, слушающего интервью и подкасты, и дающего инсайты про публичные компании.
3) Buy a Feature - раздаете "фейковый" бюджет потенциальным клиентам и просите купить те фичи, которые им нужны. Рекомендую хотя бы задавать подобный вопрос в конце ваших customer интервью
4) Wizard of Oz - де-факто это Mechanical Turk из претотайпинга; интересно, что как раз на днях с предпринимателем обсуждали интеграцию его продукта с третьей системой и решили, что "ручная интеграция" может оказаться достаточной для старта.
5) Extreme Progamming Spike - де факто это захакатонить первую версию идеи. Так мы поступили с mindshare, кстати :)
Удачи в тестировании!
P.S. Если захотите покрутить, как применить эти эксперименты или претотайпинг техники к вашей бизнес-идее - welcome на консультацию
Можно использовать этот фреймворк следующим образом:
1) В своей конкурентной стратегии заложить конкретные мероприятия и действия по тому, чтобы ограничивать негативное влияние некоторых из сил. К примеру, делая глубокую интеграцию нашего продукта в бизнес-процессы клиентов, мы повышаем их издержки переключения, а значит защищаемся от конкуренции внутри, субститутов или новых конкурентов
2) Часто disruption в отрасли происходит из входа в нее новых игроков (Apple и смартфоны), поэтому если у вас высокая прибыльность, вы должны мониторить сигналы о намерениях той или иной компании войти в вашу отрасль. Посмотрите на Google и угрозы со стороны Perplexity и You.com
3) Один из новых фреймов, что я получил в Стэнфорде: что можно целенаправленно работать с государственными или муниципальными органами, чтобы выстраивать барьеры входа и формировать структуру отрасли по Портеру. На стриме про Стенфорд я рассказывал про силу автодилерского лобби в США.
Реально ли (Generative) AI бустит производительность? Иногда нужно привести кейсы, чтобы убедить руководство или клиента, поэтому делюсь 5 моими любимыми исследованиями, вдруг пригодятся для продуктовой презентации или убеждения руководства/акционеров:
1) Кейс от BCG - 25% прирост в скорости и 40% прирост в качестве работы консультантов
2) Кейс от GitHub - 30% рост производительности разработчиков (но если быть точным, то это 30% саджестов принимаются разработчиками)
3) Кейс от Harvard - использование тьютор-бота для помощи студентам курса "Introduction to Computer Science" в Гарварде, по сути задача была дать каждому личного ментора; 78% студентов регулярно пользовались им с 88% удовлетворенностью. Это особенно воодушевляет меня на все, что мы делаем в рамках mindshare
4) Кейс от MIT - 40% буст в задачах, связанных с написанием текста, не требующих точных фактов или контекста; примечательно, что наблюдался буст в удовлетворенности, потому что меньше времени тратилось на рутинные задачи, и более высокий буст в производительности у менее образованных респондентов
5) Кейс от Klarna - 2/3 саппорт задач обработал бот, в 5 раз быстрее ответы, 35+ языков, $40М прирост в прибыли благодаря этому
Я, конечно, верю в "Humans with AI will replace humans without AI". А 24го марта поговорим, как эти исследования встраиваются в общую картинку, задачи каких профессий можно и нужно заменять Generative AI, и какие отсюда следуют выводы.
В апреле 2023го я показывал вам как сделать бота, натренированного на ваших данных. Некоторые из вас писали, что это стало классным толчком для того, чтобы сделать своих ботов; знаю, что в одном из ВУЗов это даже помогло создать целый курс. Также я заметил большой интерес к постам про использование chatgpt в работе продакта и про это спрашивают цифрового двойника.
Поэтому следующий стрим проведу про Generative AI, но с немного более широким взглядом. А именно посмотрим на эту область с 3х точек зрения: экономиста, фаундера/продакт-менеджера, и инженера. И, конечно, расскажу как и какими инструментами я пользуюсь
О чём?
Generative AI
1) Взгляд экономиста:
- "дешёвые" предсказания или что-то большее? влияние на будущее профессий
- централизация vs децентрализация; сработает ли правило 3х?
- экономика AI агентов: хайп или будущее? Как она могла бы выглядеть? Насколько большой могла бы стать такая экономика?
2) Взгляд фаундера/продакт-менеджера:
- как понять, какие задачи может решить Generative AI для заданной профессии или организации?
- дилемма инноватора не работает?
- основные этапы Generative AI проектов
- как тестировать такие продукты?
- какие метрики использовать для оценки вовлеченности?
- мои мысли про интерфейсы
3) Взгляд инженера:
- в чем ключевое отличие Generative AI от других типов машинного обучения?
- программисты больше не нужны?
- детерминированность vs неопределенность
4) Какими инструментами я пользуюсь или разработал для своего удобства
- генерация идей
- сбор и фильтрация информации
- подготовка и пост-обработка встреч
- исследования
- подготовка продуктовых артефактов: видение и стратегия, пользовательские сценарии, требования и т.п.
Когда?
24 марта, в воскресенье в 17.00мск. Если вы не сможете очно присутствовать, то получите запись встречи и все материалы (презентация, исходники, промпты) для изучения в комфортном темпе и в удобное время.
Бронируем билеты здесь: $25 (2250руб), каждый день цена растет на $5.
До скорой встречи!
В 2012 году посмотрел видео в фейсбуке про фаундера, который делал 2 мобильных приложения, одно — чтобы трекать перелеты, второе —чтобы трекать настроение.
Мне стало интересно, тк я увлекался разработкой приложений. Мы сконнектились и договорились о встрече на следующей неделе в Москве. А я как раз только-только собирался переезжать.
Через 7 дней я пил кофе с Байрамом, слушая как покупать инсталлы по $0.01-$0.03 и уменьшать стоимость за счет вирального эффекта.
После этого мы время от времени встречались, обсуждали стартапы, мобильные приложения, построение команд, хакатоны и не только. Байрам мне постоянно говорил: «Толя, хватит работать на дядю, давай сам».
Я увлекся ASO и конкурентным анализом для приложений, запустил AppFollow, а Байрам и его приложение App in the air были первыми бета-тестерами. На кухне в его офисе мы разгоняли, какой продукт можно сделать из всего этого.
Из забавного: когда я все-таки уговорил его на ASO, мы накрутили название приложение на 255 символов с классными ключевыми словами, чем поломали верстку iTunes на очередном фичеринге приложения)
Затем я уехал в Хельсинки, Байрам в Сиэтл и общение сошло на нет.
В этом году мы совершенно случайно списались в LinkedIn, и через неделю созвонились. Оказалось, что Байрам уже вышел из App in the air и запустил новый стартап Mindshare, цифровой двойник для экспертов, плюс ведет канал @ProductsAndStartups.
Я с удовольствием решил стать бета-тестером, и закольцевать эту историю) После брейншторма на виртуальной кухне, мы решили сделать совместный ивент через Mindshare: «B2C vs B2B стартапы: сходства и различия».
О чем мы хотим поговорить:
1. Как это делать одну компанию и продукт с нуля на протяжении 9-10 лет.
2. Стоит ли в 2024 году начинать делать мобильное приложение.
3. Продуктовые метрики в B2B vs B2C, в чем прикол?
4. Пипл-менеджмент ремоут англоговорящей команды под 100 человек.
5. Топ-3 бизнес книги, которые прочитали в 2023.
Для кого:
- для фаундеров и продактов, кто хочет переключиться с B2C на B2B или наоборот;
- для тех, кто хочет создать компанию с нуля.
Когда:
В следующий четверг 14 марта в 17:00 по мск. Если вы не сможете очно присутствовать, то получите запись встречи.
Бронируем билеты здесь: $20, каждый день цена растет на $5.
До встречи!
К чему я все это? Ловите себя на ситуациях туннельного зрения, суженного фокуса. Это немного как, когда вы заказали машину, которая вам нравится, но ее ждать 3 месяца, и вам предлагают взять такую же сейчас, но другого цвета. Не торопитесь закрыть сделку! Я знаю, что хочется звездочки на погоны, особенно когда вы только в начале пути! Лучше поищите книги, блоги, сайты и людей, которые в этот очень важный момент помогут вам приподняться над ситуацией и посмотреть на нее шире. Лучше рассмотреть (и поискать!) спектр позиций и сравнить их. Сформулировать свою BATNA-у. А потом смело идти или возвращаться в переговоры!
Удачи!
P.S. Поймали себя на похожей ситуации и хотите обсудить - вы знаете что делать
Галлюцинации chatgpt - это не баг, а фича, когда задача сгенерировать как можно больше разнообразных идей. Я показывал на одном из стриме, как при продумывании идеи использую его.
Но тут вышла хорошая статья от уже упоминавшегося тут Ethan Mollick о том, как это делать правильно. Как раз на примере задачи продакт-менеджера авторы выяснили, что:
1) По умолчанию группа людей генерирует более diverse идеи, чем gpt-4 --> можно выдохнуть
2) Но если подшаманить промпты, то все уже не так обнадеживающе для нас смертных. Например, если попросить LLM прикинуться Стивом Джобсом.
3) Chain-Of-Thought промптинг работает лучше всего и по разнообразности идей достаточно близко подходит к нам. При этом авторы пробовали и вдохновленные дизайн мышлением промпты, и на основе методов генерации идей от Harvard Business Review и тп.
Итак, берем Chain-of-Thought промпт на вооружение:
Generate new product ideas with the following requirements: The product will target college students in the United States. It should be a physical good, not a service or software. I'd like a product that could be sold at a retail price of less than about USD 50. The ideas are just ideas. The product need not yet exist, nor may it necessarily be clearly feasible.
Follow these steps. Do each step, even if you think you do not need to.
First generate a list of 100 ideas (short title only)
Second, go through the list and determine whether the ideas are different and bold, modify the ideas as needed to make them bolder and more different. No two ideas should be the same. This is important!
Next, give the ideas a name and combine it with a product description. The name and idea are separated by a colon and followed by a description. The idea should be expressed as a paragraph of 40-80 words. Do this step by step!
Спасибо всем, кто протестировал новую версию цифрового двойника. В этой серии постов буду отвечать на некоторые вопросы, с которыми не справился двойник.
Начнем с
"Привет! Расскажи пожалуйста, про способы оценки импакта от фич/проектов, особенно в условиях недостатка данных"
"I want to introduce subscription that gives 50% discount if user buys 6months subscription on access to educational webinars vs buys access to every event one by one.
Are there any benchmarks to ballpark estimate percentage of users who will accept such offer given that all of them saw it?"
Правило 3х - но для индустрий
С подачи Elad Gil-а, автора книги High Growth Handbook, прочитал недавно “The Global Rule of Three”: вкратце идея заключается в том, что рынки, как и живые организмы, развиваются по стандартному паттерну, который авторы называют “Правилом 3х”. Рынки, свободные от регулирования и высоких барьеров входа (см. стрим про анализ индустрии), в результате конкуренции организуются в 2 типа конкурентов:
1) full-line generailsts - дженералисты с широкой продуктовой линейкой, пожинающие плоды эффекта масштаба с ростом доли рынка
2) product or market specialists - специалисты, фокусирующиеся больше на маржинальности в противовес масштабу, и у которых есть предел, после которого повышение доли рынка приводит к снижению их финансовых результатов.
Собственно, причем тут правило 3х? Дело в том, что данные ряда рынков показывают, что в конкурентных и зрелых рынках есть место лишь для 3х дженералистов, но при этом многих специалистов:
1) Клауд: AWS, Azure, Google Cloud
2) Доставка еды: DoorDash, GrubHub, Uber Eats (купившие Postmates)
3) Онлайн супермаркеты: Walmart, Amazon, Target
4) Прокат авто: Enterprise, Hertz, Avis
5) Кредитные рейтинги: Experian, Transunion, Equifax
Обычно эти 3 дженералиста совокупно контролируют от 70 до 90 процентов рынка (или будут контролировать в результате эволюции отрасли). По некоторым продуктовым линейкам дженералисты и специалисты могут пересекаться, но обычно последние довольствуются 10-20% премией к средней маржинальности первых в этой категории товаров за счет фокуса и дифференциации. Вообще, эти мысли очень коррелируют с идеями Портера по 3м базовым стратегиям, и с мыслями основателя Boston Consulting Group (кстати, ученика Форрестера, автора системной динамики) по теме от аж 1976 года --> почитайте обязательно, особенно следствия из этой гипотезы, и revisit этой статьи почти 40 лет спустя. Важно, что именно в таких игроков предпочитают инвестировать VC.
А почему именно 3? Забавно, но наряду с системными факторами эволюции отрасли, авторы предполагают, что имеет место быть психология поведения потребителей и уже упомянутое мною правило 3х в контексте аргументации идей.
Думаю, нас ждет такая же динамика на рынках, связанных с AI, а именно: GPU (NVidia, Intel, AMD), компьюта (AWS, Microsoft, Google, Nvidia?), foundational моделей.
P.S. Хотите научиться анализировать свою индустрию - welcome на консультацию. За 1 встречу навряд ли уложимся, но точно сформируется понимание как это сделать и какие фреймворки использовать + получите запись стрима по анализу индустрии, если его пропустили.
Делаем митап про аналитику
В далеком 2019 я узнал про App in the air. Не потому, что много летал, а потому, что Максим из их команды сделал retentioneering — либу для анализа пользовательского пути. Мы тогда думали, как его прикрутить в СберМаркете, чтобы лучше измерять поведение пользователей.
И вот пять лет спустя я познакомился с Байрамом, основателем App in the air. Он теперь серийный предприниматель и оказалось, что я пользуюсь несколькими его продуктами :) Обсуждали аналитику и то, как подходить к анализу данных приложений: от мелких пет проектов до больших компаний.
Байрам предложил провести стрим на эту тему.
Приходите послушать про:
1. как строить системы аналитики и какие проблемы при построении случаются:
⁃ модно-стильно зарубежом
⁃ модно-стильно на опенсорсе с учетом санкций и ограничений
2. чем хороший аналитик отличается от плохого
⁃ раскрою свои прошлые рассуждения на эту тему
⁃ когда нанимать первого аналитика?
⁃ когда нанимать первого дата инженера?
3. как определить метрики для своего продукта
4. как их мониторить и анализировать, как делать по ним выводы
Стрим будет проходить 1 апреля, в понедельник с 16.00 по 18.00 по Москве.
Билеты можно забронировать здесь (да-да, он платный): $20, каждый день цена растет на $5 :)
Недавно выступал в акселераторе Silk Road в Пало Альто и делился своим полётом в App in the Air. Ниже привожу уроки + прикладываю презентацию (к сожалению, запись недоступна). Большинство наверное будет из разряда капитан очевидность или я уже писал в канале, но все же приведу вновь, вдруг пригодится.
1) Запуск продукта - это лишь старт; не завышайте свои и команды ожидания, так как падать будет больно, поэтому MVP и претотайпинг; в App in the Air от старта до запуска = 9 месяцев, MindShare - 3 недели
2) Retention - пожалуй, ключевая метрика на старте. Лучше не просто активность в продукте, а повторные покупки; вообще follow the money
3) Первые клиенты - это задача CEO, а не head of sales
4) Эмпатия и наблюдение за пользователями - ключ к пониманию их потребностей
5) Если честно, то не только клиенты, а всё в стартапе - это твоя задача как CEO. Даже бегать в костюме панды
6) Твой майндсет - экономичность; не трать лишнего; не скейль, пока не уверен
7) Есть полезные процессы, поэтому правило: затраты на процесс не должны превышать выгоду от соблюдения оных
8) Стартовая команда играет огромное значение; ее цели, желания и потребности должны совпадать с условиями стартапа; при мисматче - жди конфликтов и болезненных расставаний
9) Индустрия решает, изучай индустрию и ее структуру, понимай как создается и распределяется ценность, кто гейткиперы
10) Системное мышление - очень важный навык, чтобы делать постоянный zoom in, zoom out и не терять цель продукта и компании за ежедневными задачами, вызовами и проблемами
Зачем мне всё это?
Каждый фаундер хоть раз (в неделю 🙈) задается вопросом: а нафига мне все это? Ты смотришь на свой пустеющий банковский счет, на негативные отзывы кастомеров, на конфликты в команде и так хочется все бросить и уйти в найм. Что же держит нас? Почему мы не бросаем?
Помните у Хоровитца
Whenever I meet a successful CEO, I ask them how they did it. Mediocre CEOs point to their brilliant strategic moves or their intuitive business sense or a variety of other self-congratulatory explanations. The great CEOs tend to be remarkably consistent in their answers. They all say "I didn't quit"
“Life is never made unbearable by circumstances, but only by lack of meaning and purpose.”
Смотрел тут новое интервью Marty Cagan в гостях у Lenny, мои заметки:
1) Очень понравилась мысль, что без посещения 30 кастомеров даже речи не должно идти о приступлении к работе продактом
2) Прикольные рассуждения про то, какие навыки более всего под риском GenAI; как раз в свете этого Марти подчеркивает важность ухода от feature team lead/product owner, потому что, условно, беклог менеджить будет ai —> в воскресенье поговорим побольше об этом
3) Упоминается новая книга Transformed от SVPG —> как я понял, это больше для организаций, которые хотят трансформировать работу (feature team —> product team)
4) Очень зашло противопоставление outcome vs output в контексте product manager vs feature team leader/product owner
5) Понравилось, что продакт ответственнен за ценность и бизнес-жизнеспособность, это пересекается с 3мя задачами продуктовой инновации, в то время как продакт дизайнер за usability, а тимлид/lead engineer - за feasibility
6) Мне нравится, что Marty часто позиционирует продакта как человека СОЗДАЮЩЕГО (creator) и распространяющего знание vs product owner/project manager, которые больше про delivery
7) Принципы для продуктовых команд:
- инновации важнее предсказуемости
- обучение важнее ошибок, i.e. недостаточно делать ошибки, надо научиться на них
- принципы важнее процесса
- быстрое экспериментирование
- и др.
По мотивам подкаста придумал полезное упражнение для самоанализа:
1) Записывайте (если еще нет), на что вы тратите свое время по 4м категориям: Customer, Data, Business, Industry и все остальное (например, причёсываете бэклог в Jira)
2) Смотрите регулярно распределение времени по этим категориям
3) Несколько кроссчеков по результатам
- если у вас на other уходит более 30%, то есть смысл задуматься насколько вы продакт; если более 50 - это красный флаг; может делегировать?
- если у вас <10% на какую-то из 4х категорий из customer, data, market, business, то надо честно себе ответить на вопрос: я действительно так хорошо знаю эту категорию, что мне пока не нужно на нее тратить время, или я не делаю по иным причинам (боюсь, не умею, считаю неважным)?
А что я писал про то, какие знания и навыки важны для продакт менеджера? Спросите у моего цифрового двойника
На выходных хакатонил на ethglobal в Лондоне и запилил цифрового двойника сейлза: https://ethglobal.com/showcase/salesagent-wnwye
Что он умеет:
1) помогает подготовиться ко встрече
2) оценивает результаты встречи
3) выплачивает бонус, если хорошо провел встречу
Может вы помните, я говорил о применении Generative AI для sales задач в апреле 2023.
Получилось на удивление хорошо и быстро, хотя я участвовал в хакатоне в одиночку в этот раз.
Пара инсайтов:
1) Программирование приобретает совершенно другую парадигму: с новыми возможностями и проблемами (!)
2) Такие дипдайвы сильно расширяют design space продукта, дают глубже понять проблему, возможности и задавать новые вопросы
3) когда жюри после демо тебе говорят «i can see how I’d use it in my own work”, ты понимаешь, что что-то тут есть
Обсудим инсайты эти и не только на Generative AI стриме в воскресенье.
Дальше - будет больше возможностей у твина. Хочется помогать фаундерам и head of sales с управлением и контролем b2b сейлзов
P.S. Если вы готовы внести предоплату $499 за год и добавиться в wait list на продакшн версию продукта, то буду рад детальнее пообщаться в личке, пишите.
Понравилось короткое, но thought-provoking выступление Пита Флинта из NfX про то, как стартап мог бы обыграть инкумбентов в AI гонке.
Де-факто Пит выделил 5 путей:
1) Эксплуатировать конфликт бизнес-моделей - идея очень похожа на контрпозиционирование из 7 powers фреймворка, о котором писал ранее. Вчера как раз размышляли с товарищем про то, достаточно ли сможет зарабатывать на подписке условный Perplexity, чтобы обыграть Google. Ведь Google уже давно пытается давать сразу ответы на вопросы, но бизнес-модель завязана на клики. При этом достаточно ли у рядового пользователя ежедневных запросов к gpt, чтобы оправдать подписку так, чтобы по деньгам выйти хотя бы на 10% гугла. Кажется, что одного контрпозиционирования недостаточно.
2) Таргетироваться на рынки, где скорость дает бОльшее преимущество - стартапы это про скорость, поэтому его мысль, что в первую очередь успех их ждет на рынках legal, construction, health/bio, manufacturing, govtech. Мысль базовая ясна, но я, признаться, до конца не прочувствовал почему именно эти индустрии. Буду дальше думать :)
3) Делать что-то в 100x лучше инкумбентов - опять же базовая мысль ясна, был пример про EvenUp, помогающий быстрее и больше взимать по кейсам компенсации за ущерб здоровью (injuries).
4) Фокус на отраслях, где много неструктурированных данных, потому что AI сделал такие данные полезными. На эту тему понравилась вот эта картинка об обьемах данных людей. Мы в MindShare тоже фокусируемся на tacit/proprietary knowledge, который не формализован онлайн и на нем не обучались LLM.
5) Фокус на user experience - тут очевидно имхо, хотя может и не так убедительно.
В общем, я бы рекомендовал посмотреть, чтобы помочь в ответе на вопросы VC в стиле "почему это не сделает Google" :)
P.S. Детальнее об этом и другом поговорим на стриме в следующее воскресенье
P.P.S. Теперь в боте есть referral программа - получите по $5 на mindshare себе и другу, нажмите на кнопочку "share" в правом верхнем углу
Мы в MindShare ищем senior backend разработчика. Наша миссия - сделать цифрового двойника каждому эксперту.
Ключевые скиллы:
- You are an experienced engineer who worked on other projects before
- You know TypeScript, Node.js 18+
- You understand and can build documented (with Swagger, OpenAPI) Restful APIs, write Clean code, conform to SOLID principles
- You worked with ORMs on top of PostgreSQL, MySQL
- worked with Docker, and have experience working with GCP/AWS
За деталями можно к @MilkaPanki
Буду очень благодарен за форвард друзьям, которым может быть релевантно - спасибо!
В стриме про анализ отрасли мы обсуждали, как использовать 5 сил Портера для анализа индустрии, но по этому фреймворку не было постов, исправляюсь.
Основная идея: конкуренцию в бизнесе можно представить как конкуренцию за прибыль. В упрощенном виде: Прибыль = Цена - Затраты
В каждой индустрии есть 5 сил, которые влияют на эти 2 компонента прибыли:
1) Сила поставщика - если поставщиков мало или он один, то он может повышать цену своих продуктов или услуг, тем самым повышая наши затраты и снижая прибыль
2) Сила покупателя - обратная сторона: если покупателей мало или они высокоорганизованны (обьединены в ассоциацию, например), то они могут давить на нашу цену
3) Субституты - если у нашего продукта есть более дешевые заменители, то мы ограничены в том, какую цену мы можем запрашивать, поскольку есть риск переключения покупателей на товары-субституты
4) Конкуренты внутри отрасли - если у нас много конкурентов, то это будет давить на цену, или повышать наши косты в попытке "заматчить" предложение конкурентов
5) Новые конкуренты - если в отрасль легко войти (низкие барьеры входа), то это повышает потенциальное количество конкурентов, а значит ограничивает нас в повышении цен, потому что как только прибыльность будет слишком высокой, на рынке могут появиться новые игроки.
(продолжение в посте ниже)
Я как-то рассказывал про асимметрию в бизнес-модели, как один из способов защиты от конкуренции. На днях майндшерили с молодым, но уже успешным разработчиком из крупнейшей компании мира, о его желании делать свой бизнес. И я посоветовал ему выступление Graham Weaver с выпускной лекции Стенфордской школы бизнеса про ту же идею, но в жизни, которое мне очень зашло, а некоторые шаги я естественным образом делаю в своей жизни
4 простых шага, чтобы жить асимметрично:
1) Do hard thing - делай то, что тяжело, что не так доступно всем. Это и про наработку экспертизы, и про дефицит предложения.
2) Do your (hard) thing - делай то, что тебе нравится, что тебя драйвит, так как стартапы это тяжело и без внутренней энергии далеко не уедешь.
3) Do it for decades - это и про 10000 часов, и про то, что чужой успех со стороны кажется мгновенным, но почти всегда за ним годы или десятилетия «отработки одного удара». Помните у Брюс Ли «я не боюсь того, кто изучает 10000 различных ударов. Я боюсь того, кто изучает один удар 10000 раз»
4) Write your own story, then make it happen - про целеполагание от финального результата, про туннельное видение, про то, почему некоторые говорят про «вселенную, посылающую сигналы».
Принципы простые, но достаточно powerful, и мне достаточно близкие. Надеюсь, и вам пригодятся
Еще один интересный вопрос из числа неверно отвеченных моим двойником:
Байрам, привет! Расскажи, как бы ты рассуждал, если нужно было ответить на вопрос о 3 главных метриках Youtube Analytics for creators
Мы с Толей на следующей неделе поболтаем про b2b vs b2c. Толя основал AppFollow, сервис по управлению репутацией мобильного приложения, уже 9 лет развивает компанию, вырастив ее до 100 человек и подняв $9M. Бронируйте через его mindshare (оплата только зарубежными картами)
Читать полностью…
Я как-то писал про одну из первых сложностей руководителя - уволить кого-то. Вторая сложность - это выстраивать партнерства с более “сильным” партнером.
Давайте разбираться на примерах сначала:
1) Вы разрабатываете приложение для путешественников и один из 2х производителей самолетов заинтересовался им. Ну или один из крупнейших банков в США. Они - хотят whitelabel версию вашего продукта. Вы - не хотите делать whitelabel, потому что именно поэтому вы ушли из заказной разработки: чтобы делать продукт не по “запросу жены вице-президента", а в соответствии со свом видением. Но при этом $2млн, что этот производитель заложил на подобный проект, вам пришелся бы ОЧЕНЬ КСТАТИ
2) Вы разрабатываете систему для монетизации пассажиров на борту. Они - управляют фондом, который владеет несколькими авиалиниями, одна из которых уже ваш клиент. И требуют предлагают, чтобы они вошли акционером в вашу компанию, между строк намекая, что это повлияет на решения их авиакомпаний пользоваться вашим продуктом. Вы - не хотите повышать “силу покупателя”, но при этом БОИТЕСЬ потерять первых клиентов, особенно с учетом планов по росту их флота
3) Вас сильно обидел кто-то. Неоправданно обвинил в чем-то. Ответная обида и ощущение несправедливости, что вы испытываете к человеку, мешает вашей работе с ним. Но это начальник, а значит он прав! Или нет? Вы не можете себя уважать, если продолжите эти отношения. Но у вас есть обяательства: перед семьей, коллегами. Вам надо бы платить за квартиру, жизнь, вы не можете уволиться из-за визы и тд и тп.
В чем проблема этих ситуаций? Очень просто - у вас нет BATNA-ы: best alternative to negotiated agreement. Грубо говоря, у вас не проработан бэкап сценарий. А что происходит с нами, когда у нас нет выбора? Ага, мы чувствуем себя в ловушке, фокус сужается, входим в бесконечный спор с самим собой, особенно оглядываясь на команду, акционеров, свой уровень жизни и тп. Мы очень хорошо оцениваем свои альтернативные косты (я уже сделал продукт, что мне стоит дать его как whitelabel), но очень плохо это делаем для своего оппонента.
В описанных ситуациях выше мне помогли 2 вещи:
1) разговор с акционером, ментором, братом: с людьми, у которых не так сужен фокус, потому что они “вовне". Которые могут шире взглянуть, потому что у них ниже skin in the game, чем у вас. Потому что у них не так расставлены ценности, как у вас, и они biased в другую сторону. “Триангулируя” их мнения вы приходите к своему, или к новой позиции, из которой вести переговоры.
2) целенаправленная работа по проработке BATNA-ы, по повышению ваших степеней свободы. Для того, чтобы всласть ощутить ценность системного закона, что информация появляется, когда есть сравнение. Если у меня есть BATNA, то мне проще сравнивать и выбирать. Сделать маленькое действие, чтобы решить проблему с визой. Сделать большие действия, чтобы снизить зависимость от клиента. Откладывать деньги, чтобы легче было уволиться. Повысить барьеры выхода клиента. Предложить как по-другому потратить 2млн.
У меня на днях была консультация с предпринимателем на схожу тему: я очень переживал за его ситуацию, за постановку проблемы, как он ее формулировал для себя (по понятным причинам я не могу рассказывать деталей). Единственное, что я понимал, что могу сделать: это помочь ему сделать шаг назад, увидеть больше альтернативных путей, оценить позицию собеседника, и целенаправленно проработать BATNA-у. Сегодня у него состоялись переговоры, он не добился 100% результата, но я был рад за него, когда он ответил, что доволен исходом на 4 из 5. Потому что когда у нас был первый разговор, то мне показалось, что его взгляд сужен до “принять предложение или нет” примерно так, как я был в ситуациях выше. Хотя правильный вопрос: какое из предложений мне принять? А для этого - сколько других предложений у меня проработано?
(продолжение в следующем посте)
- спрашиваем у друзей/знакомых, что делали подобные фичи или что покупали подобные офферы у других (например, изучая английский язык)
- используем multi model thinking, чтобы "усреднить" эти разнообразные оценки
The lesson should be clear: if we can construct multiple diverse, accurate models, then we can make very accurate predictions and valuations and choose good actions. The theorems validate the logic of many-model thinking. What the theorems do not do, and cannot do, is construct the many models that meet their assumptions. In practice, we may find that we can construct three or maybe five good models. If so, that would be great. We need only read back one paragraph: adding a second model yields an 8% improvement, while adding a third gets us to 15%. Keep in mind, these second and third models need not be better than the first model. They could be worse. If they are a little less accurate, but categorically (in the literal sense) different, they should be added to the mix.
Сегодня день рождения моего брата Батыра: я уже делился здесь несколькими историями, как мы с ним зарабатывали в детстве и как он помог мне в переговорах с инвестфондом. У людей, с которыми ты много проводишь времени вместе, ты часто учишься не только благодаря советам, но и просто наблюдая за ними. Несколько таких наблюдений:
1) Сложные проценты - глобально считается, что мы [люди] врожденно плохо понимаем природу сложных процентов ввиду особенностей нашего мышления. Но есть исключения и Батыр явно одно из таких. Еще в детстве он мастерски ставил друзей на проценты по карточному долгу, что заканчивалось визитами и жалобами их родителей. У Бати [так называю его с детства] есть полезная задачка в эту тему:
Есть зарплата 200$, каждый месяц с нее мы вкладываем в крипту 50$ с доходностью 3% в месяц. Первые 50$ мы положили 1 января 2024 года, вопрос, какая сумма будет в крипте 1 января 2025 года?
Друзья, сорри за выходной спам: но мой цифровой двойник теперь в себя вобрал еще и мои лекции с YouTube, и дает ссылки на релевантный таймстемп в видео. Попробуйте и буду рад за фидбек в комментариях. Вот пример:
Вопрос: Расскажи про 3 школы экономики
Ответ:
Школы экономики - классическая, кейнсианская и австрийская - представляют различные подходы к пониманию экономических процессов. Классическая школа выделяет роль рыночного механизма, который самостоятельно устанавливает равновесие спроса и предложения через 'невидимую руку'. Адам Смит считал труд ключевым компонентом стоимости, что влияет на формирование цен [1].
Кейнсианская школа, напротив, акцентируется на необходимости государственного вмешательства для стабилизации экономики. Она признаёт возможность недостаточности спроса и поддерживает использование фискальной политики для борьбы с безработицей и другими проблемами [2].
Австрийская школа экономики отличается концепцией 'hard money' или 'sound money', а также поддерживает золотой стандарт. Важными элементами её методологии являются 'first principle thinking' и акцент на минимальном вмешательстве государства в экономические процессы [3].
Вот несколько полезных ссылок, которые могут помочь вам найти правильное направление:
1) EDU - Schools of Economics
2) EDU - Schools of Economics
3) EDU - Schools of Economics
