TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
Product education: курсы, видео, статьи и материалы для продактов и предпринимателей

6 May 2025, 11:29

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

Фреймворки, которые еще не стали мейнстримом

Продуктовая культура развивается в соответствии с трендами бизнес-среды. Что уже используют, но пока не повсеместно:

1. LNO Framework (Learn – Navigate – Own). Выстраивание онбординга и удержания вокруг когнитивного пути пользователя.
- Learn: как пользователь обучается использовать продукт.
- Navigate: как он ориентируется в системе, достигает value.
- Own: как он делает продукт "своим" (настройки, интеграции, платёж).
Используется в: Slack, Notion, B2B SaaS.

2. Value Unlocked Framework (VUF). Замена метрик активации на «доставленную ценность». User Action → Time → Value Unlocked (VU)
Пример: подписка = не VU, использование фичи, решившей боль = VU. Применяется в продуктовом growth-дизайне, CI/CD гипотез, при отказе от тупой регистрации = активации.

3. Speed to Learning (S2L). Новое определение скорости команды — не скорость релизов, а скорость обучения. Сколько времени от идеи до валидации / отмены.
Командные цели: сокращать S2L → уменьшать косты тестирования, ускорять pivot. Используется стартапами из YC, в early-stage B2B SaaS и AI-продуктах.

4. Feature Portfolio Map. Понять вклад каждой фичи в метрики вовлеченности и удержания. Категории:
- Core (часто используемые),
- Companion (дополняют ядро),
- Experimental (новые),
- Dormant (неиспользуемые).
Очень полезна при рефакторинге roadmap'а или обрезке legacy-фичей.

5. AI Maturity Ladder for Products. Планировать внедрение AI/ML по уровням зрелости:
- No AI
- AI-assisted UX (автозаполнение, резюме)
- AI as Co-pilot (предложения, автоматизация)
- AI Decision-Maker (прогноз, рекомендации)
- AI-First Product (работает только за счёт ИИ)
Применяется в AI-продуктах (например, Notion AI, GitHub Copilot, Rewind.ai).

6. Continuous Validation Loop. Модернизация product discovery по циклу:
- Hypothesis Engine (через OST или Data)
- Lean Experiments (фейк-дор/прототип/AI-бот)
- Auto-Synthesis (инструменты типа Dovetail или AI-аналитика)
- Iteration / Kill Fast
В стартапах используется как альтернатива Design Sprint или тяжелым research pipeline.

Нужна помощь?
- Образовательные возможности редакции - https://t.me/FreshProductGo/1429
- Заказать исследование и др. - https://t.me/FreshProductGo/1434

515 0 20 2
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot