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
Первый день работы в Deloitte (35я мин)
https://youtu.be/1MZoxuxAfTM?si=79HodptRf9Y7dnBL&t=2103
Даже если видео - шутка, все что показано уже можно легко сделать. Главное, уметь паузы брать и правильные вводные слова говорить, чтобы потянуть время ;-)
В цифровом двойнике сейлза мы как раз такое задумали, ну и я говорил на стримах, что в помощь продакту во время пользовательского интервью тоже можно сделать
В понедельник был в гостях на стриме Ришата, говорили про аналитику и аналитиков. Мне очень зашел этот мем в аттаче
Рассказывал как раз про это кейс в App in the Air, когда после смены фокуса на продажу билетов и отелей мы перестали мониторить метрики по подпискам. Спустя некоторое время наш финдир стал меня дергать, что у нас падает выручка с подписок. Оказалось, что уже 2+ мес, из-за определенного бага, у нас просела конверсия в подписку, но так как мы были сфокусированы на другом наборе метрик, в соответствии со стратегией, то не обращали на это внимание.
Отсюда вопрос: с одной стороны - все делали верно; с другой - слишком поздно обнаружили проблему, ведь
"Частота наблюдения обратно пропорциональна размеру потерь"
Про конкуренцию или Адам Смит vs Хайек
Когда в осознанном возрасте перечитываешь учебник по микроэкономике, то обязательно задаешься вопросом: о каком таком идеальном рынке идет речь? Ведь такого не существует. Состояние дел почти в любой отрасли доказывает, что это так. В сущности, вся идея 5 сил Портера заклюается в том, чтобы целенаправленно выбирать неидеальные рынки или делать их таковыми.
Именно об этом впервые написал Хайек в своей работе "The Meaning of Competition", считающейся одной из важнейших работ 20го века в экономике.
Ключевые идеи:
1) Идеальной конкуренции не существует: на рынке обычно нет достаточно игроков, барьеры входы и выходы затрудены, и уж тем более у всех участников нет идеального доступа к информации.
2) Конкуренция динамична по своей сути: это процесс поиска и адаптации, а не статическое состояние. Именно мы, предприниматели, постоянно ищем новые знания, информацию, технологии, чтобы обыграть конкурентов. Этот процесс взаимовыгоден и потребителям, и предпринимателям. Кстати, почитайте этот пост Дани про Kodak и нетрадиционное мнение, что они все сделали верно с цифровой фотографией с точки зрения акционеров
3) Поэтому Хайек считает, что законодателям надо способствовать конкуренции (чтобы она была как таковая в заданной отрасли), а не пытаться ее сделать идеальной.
"A person who possesses the exclusive knowledge or skill which enables him to reduce the cost of production of a commodity by 50 per cent still renders an enormous service to society if he enters its production and reduces its price by only 25 per cent—not only through that price reduction but also through his additional saving of cost. But it is only through competition that we can assume that these possible savings of cost will be achieved."
Как решать проблемы?
В школе и университете нас, в основном, учили решать такие проблемы, по которым решение где-то описано, нужно лишь заглянуть в правильную книгу. В жизни, к сожалению, все не так: непонятно, то ли ты не все книги прочитал, то ли решения не существует o__O Тогда как же решать такие проблемы? Я уже писал про first principles thinking, про феномены группового принятия решений, пришла пора систематизировать все это, поэтому 7го апреля делаем стрим по теме
Как кто-то сказал
"Tactics are great, but tactics become commoditized"
302-й выпуск подкаста make sense: О системном мышлении при запуске продуктов, недоиспользованных ресурсах и правильной аудитории
«Лидеры рынка не рискнут переходить на новую технологию, потому что им есть что терять. А кроме того, потому что они сделали много инвестиций в предыдущую технологию, которая уже вывела их на передний край».
«Мой научный руководитель использовал термин White Space Management. Идея в том, что ты определяешь ресурсы, которые используются не до конца, и находишь для них применение. Возьмем университетские аудитории: по выходным и по ночам они обычно простаивают. Почему мы их не продаем? Почему мы не находим людей, которым почему-то по ночам или по выходным нужна аудитория. И таких людей много и некоторые университеты даже делают это».
Гость: Байрам Аннаков
Founder & CEO @MindShare, ex-Founder & CEO @App in the Air, автор канала EDU /channel/ProductsAndStartups
Ведущий подкаста: Юра Агеев, основатель ProductSense
Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: /channel/mspodcast.
Подкаст выходит при поддержке конференции ProductSense https://productsense.io
О чем говорим:
1:54 Системное мышление в проверке гипотез
5:51 Что такое Time to Value
9:12 Что такое хороший инструмент размышления
10:06 Взгляд на отрасль с точки зрения силы покупателя
12:50 Три типа продуктов
17:23 Frequency. Выпуски первых релизов продукта
19:38 Frequency. Цикл жизни идеи и ее соответствие духу времени
24:03 White Space Management
27:47 Достаточно ли хорошо мы используем то, что у нас есть
32:08 Переменные и постоянные расходы
36:10 Как ведет себя выручка
39:38 Возможность собирать обратную связь о пользователях продукта
44:45 Кейс по работе с обратной связью
49:53 Порог производственных возможностей
53:35 Фрагментированность поставщиков
55:41 Распространение инновационных продуктов
59:52 Любимое измерение Байрама
Слушать:
iTunes: https://clck.ru/39iBR4
YouTube: https://youtu.be/0v45BpV4jdk
Castbox: https://clck.ru/39iBTK
Яндекс Музыка: https://clck.ru/39iBSG
Google Подкасты: https://clck.ru/39iBSo
mave: https://clck.ru/39i2vF
@mspodcast
📔 Туториал: да или нет?
Недавно я отвела дочку на ее первое персональное занятие по фортепиано. Преподаватель продумал для нее программу урока, и моя дочь была в восторге от такой возможности. Как только ей дали возможность прикоснуться к инструменту, она начала играть свои мелодии и полностью погрузилась в музыку, перестав слушать учителя. Мы никак не могли ее отвлечь, она была в потоке. Преподаватель объяснил мне, что когда у нее будет инструмент дома и практика на нем станет частью ее рутины, она сможет сосредоточиться на уроке.
Мне это очень напомнило процесс взаимодействия пользователя с новым продуктом. Мы можем продумать сценарий по которому пользователь должен идти, потратить время на создание онбординга с красивыми анимациями, но пока он не познакомится с интерфейсом сам, пока он не пройдет по всем экранам и беспорядочно не нажмет на все кнопки и не приобретет свой опыт взаимодействия с продуктом, онбординг будет неэффективным. Когда мы делали Wingman, я заметила по сессиям, что новые пользователи быстро проматывают туториал или выходят из него и предпочитают протыкать все экраны сами, изучить продукт и потом только возвращаются в Take a tour и проходят его медленно и осознанно.
Часто первое что видит пользователь, который открывает мобильное приложение - туториал. Предполагается, что руководство поможет им научиться использовать продукт. Напротив, как показывают исследования, пользователи, читающие руководства, воспринимают свой опыт как более сложный. Все дело в том, что у пользователя слишком мало времени, чтобы сопоставить туториал с реальным продуктом, а если тот состоит из иллюстраций, не имеющих ничего общего с реальным интерфейсом, то задача становится невыполнимой.
В качестве альтернативы туториалам могут использоваться контекстные подсказки, онбординг по запросу или FAQ с инструкциями, которые пользователь может получить в любое время. Это позволит пользователям освоить продукт более органично и эффективно.
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.
Вот, кстати, презентация с того стрима: https://docs.google.com/presentation/d/1TxmwPOHhNmB_3AnXejn0PtUETVO04ZKDwyvk0k_ONZc/edit?usp=sharing
Запись пока доступна только тем, кто был на встрече, но из презы можно вытащить пару полезных вещей тоже
Продай мне ручку powered by AI
Я уже упоминал про Ethan Mollick, который пишет об AI в образовании - сегодня вышла его книга Co-Intelligence. Во введении он рассказывает, как они потратили кучу времени и денег на игры-симуляторы для обучения студентов предпринимательству только, чтобы в 2022м он ввел следующий промпт в chatgpt и получил симулятор переговоров а-ля упражнения при найме сейлзов:
“You will be my negotiation teacher. You will simulate a detailed scenario in which I have to engage in a negotiation. You will fill the role of one party, I will fill the role of the other. You will ask for my response in each step of the scenario and wait until you receive it. After getting my response, you will give me details of what the other party does and says. You will grade my response and give me detailed feedback about what to do better using the science of negotiation. You will give me a harder scenario if I do well, and an easier one if I fail.”
You are the founder of MindShare, a burgeoning marketplace for expert consultations. You're in talks with a prominent tech influencer, Alex, who has a significant following in the machine learning and cryptocurrency communities. Alex is interested in joining MindShare to offer exclusive 1:1 consultations, but they have some demands and concerns about how the collaboration would work.
Пост выходного дня
придумайте подпись к картинке?
Мой вариант: Начальник и “дурак"
Как (теперь) читать книги? (и немного про стратегию)
С появлением Gemini Pro 1.5 чтение книг и длинных материалов а-ля FTI 2024 Tech Trends Report в 1000 страниц приобретает совершенно другой характер, потому что в контекст LLMки можно загрузить 1М токенов. На скринах я это проделываю с книгой “BCG on Strategy” (~200 тыс токенов), заинтересовываюсь темой про Breaking Compromises, потому что это идеальный пример, как мы в MindShare хотим нарушить компромиссы в консалтинговой отрасли, и уже читаю именно эту часть книги.
Расскажу про эту идею детальнее:
===
Идея из статьи BCG от 1996 про то, как хакнуть рост в зрелой отрасли - нарушить компромисс, который потребители отрасли вынуждены терпеть
Ключевые мысли:
1) Компромисс != трейдофф: меня как потребителя вынуждают его терпеть, а не я осознанно выбираю одно, но не другое. Обычно компромисс испытывают все потребители индустрии: например, посуточная оплата в отеле.
2) Компромиссы удается нарушать благодаря технологиями или изменениям в регулировании
3) 3 шага для этого:
- погружаемся в клиентский опыт и подмечаем моменты, когда клиентам приходится менять свое поведение, чтобы пользоваться продуктом или услугой индустрии. Например, из-за посуточной оплаты в отелях мы часто видим людей с чемоданами, ожидающими чекин, потому что не хотели переплачивать за предыдущую ночь
- различаем 3 типа компромисса: на уровне компании, продуктовой категории или компромиссы, вызванные социально-экономическими изменениями в жизни ваших клиентов. Например, много разведенных семей
- пересматриваем цепочку создания стоимости индустрии таким образом, чтобы устранить компромиссы
===
Осталось только издательствам придумать, как продавать книги таким образом , чтобы мы могли легально загружат пдфки в контекст модели. Ну и это явно угроза-возможность для сервисов, предоставляющих доступ к коротким саммари книг.
P.S. 1М токенов это такой прорыв, открывает кучу новых возможностей: hundred shot learning, in-context knowledge base, etc. - я только начинаю это пробовать, но очень обещающе!
Записали подкаст про дизайн спейс цифрового продукта - см ниже
Читать полностью…
С Оксаной мы работаем уже больше 12 лет: делали вместе InFlow, RuBeacon, App in the Air и Life in the Air. Выигрывали хакатоны Facebook, PayPal и много других. Нам удается и дружить, и работать все это время, что не так просто. Но, в первую очередь, я ценю ее как дизайнера. Она запустила канал, где будет делиться своим опытом, и подключилась к mindshare в качестве эксперта на случай, если вам нужно стороннее мнение по дизайну или организации работы команды дизайна - рекомендую 2мя руками.
А ниже первый пост из ее канала
P.S. Круто, когда команда использует продукт, который делает :)
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
