Яна Доценко | Продукт, рост, AI

Топ фишек монетизации, которые встречала за последнее время

Сейчас мой фокус — монетизация и я снова активно мониторю эту тему. Из более менее нового:

• Продажа доп. продуктов и расширений помимо основной подписки,
• Предложение перейти на план дешевле, вместо отмены подписки (бенчмарк 10-34% сохранения подписок),
• Предложение приостановить подписку вместо отмены (25% сохранения подписок),
• Кошелек с внутренней валютой/кредитами поверх подписки, особенно для AI-продуктов,
• Подписка + комиссия от сделки. Особенно для e-commerce
Value-based pricing, где это возможно.
• Оплата за клик, сделку, транзакцию.

Но, вы, конечно знаете, что ни одна фишка не поможет, если монетизация не завязана на ценности продукта для пользователя, да? Что еще встречали, что классно работает?

2,5% - столько людей понимают вашу стратегию

Исследовать рынок, копать данные, собирать из этого стратегию - этому я научилась быстро. Влиять на стейкхолдеров, договариваться о поддержке, объединять людей вокруг идеи - учусь до сих пор. И все еще не всегда чувствую себя уверенно.
Отличная стратегия может не поехать не потому, что она плохая, а потому что вы не смогли её донести. Думая о коммуникации, как о навыке, вспомнила несколько своих багов коммуникации.

1. Это же очевидно, не буду озвучивать🤔 Мысль кажется настолько банальной, что произносить её вслух неловко. Но каждый раз, когда я озвучивала очевидное, выяснялось, что у всех в комнате разное представление. В одном Стэнфордском эксперименте одних участников просили выстукивать пальцем ритм очень известных песен, а других угадывать мелодию. Выстукивающие были уверены, что их поймут примерно половина. Угадали 2,5%. Дело в том, что у вас в голове играет музыка, у слушателя - только стук. Ваши шесть недель ресеча, ваш контекст - это музыка.

2. Не буду переспрашивать, Вася же понял, спрошу его потом💩. А Вася и не понял. Вася кивает по той же причине, что и вы. И надеяться на него не стоит, надо задавать вопросы здесь и сейчас. Мои глупые уточнения часто вытаскивали наружу вещи, которые потом стоили бы кварталов работы, переделок и нестыковок с ожиданиями.

3. Не буду говорить, что мне не нравится, чтобы никого не обидеть😓 У нас был проект на два квартала, обещанный топам вместе с цифрой в 3 миллиона долларов выручки. После исследования он изменился до неузнаваемости, рисков стало больше, прогноз выручки не сходился с изначальным.
Я, как продакт, была в неловком положении, мне надо вести проект, а не сливаться, казалось я что-то непонимаю. И я рискнула спросить, а точно ли это хорошая идея? Получим ли мы эти 3 миллиона? И все начали озвучивать риски. И в итоге согласились, что не стоит этого делать, а стоит вернуться к CEO и предложить новый план.
Это не единичный случай, очень часто, когда я решалась сказать что тут что-то не так, оказывалось, что я озвучиваю мнение большинства.

Что же наоборот помогает улучшать коммуникацию? Подготовка:
• Поставить цель для коммуникации - что люди должны знать, понять или решить к последней минуте. Проверять по ней каждое предложение.
• Исследовать аудиторию как пользователей - что они уже знают, на основе каких данных принимают решения. Найти разрыв между этим и тем, что знаете вы.
• Заполнить разрыв в понимании контекстом и фактами. Не рассказывать всю историю продукта, только самое важное.
• Соединить ваше предложение/решение с исследованием. Без этой связи это мнение.
• Заменить оценочные слова на факты. Было: конверсия слабая, надо усилить. Стало: конверсия 2,1% против 10% по рынку.
• Не использовать внутренние названия фич и аббревиатуры. Либо давать пояснения что это значит опираясь на ценность.
• И пожалуйста, не рассказывайте презентации умирающим голосом. Ваше состояние передаётся тем, кто слушает🤪

Мы привыкли думать, что стратегия - это документ. На самом деле стратегия - это то, что осталось в голове у людей после того, как вы закончили говорить.

Делитесь своими багами коммуникации.

Брейнштормы не нужны?

Чем больше я с ними сталкиваюсь, тем чаще вижу, что их используют не по назначению.

У одного менти в компании был запрос на точки роста бизнеса — и CPO предложил брейншторм. В моей компании я несколько раз видела, как проблему со снижением вовлечения или активностью конкурента выносили на брейншторм с парой десятков человек на полтора часа, то есть под тридцать человеко-часов самых дорогих людей. Примеры выглядят безобидно, но в обоих случаях структурная работа дала бы лучше результат. В истории с вовлечением — декомпозировать метрику и найти, на каком шаге и в каком сегменте она проседает, в истории с идеями для роста/реакции на конкурента — провести исследование, сформулировать проблемы и гипотезы решения.

Основные ошибки брейншторма как процесса обычно такие:

1. Проблема не сформулирована. Тогда брейншторм — это попытка креативной механикой заменить аналитику. Чаще всего на этапе четкой формулировки проблемы решение приходит само собой.

2. Нет вводных про цели и контекст. Нет анализа, исследований рынка, онбординга участников. Люди приходят с разным пониманием и обсуждают идеи от поправить UI до запустить новое бизнес-подразделение.

3. Неправильный состав. Слишком много людей, слишком разношерстные роли.

Продуктовый брейншторм в квартальном планировании или поиске точек роста максимизирует то, что и так в избытке — количество идей. Но никак не улучшает то, что дефицитно — определить решения с высокой вероятностью успеха 😓

У формата также есть недостатки. Было популярных несколько исследований, которые максимизируют проблемы:

• Evaluation apprehension - люди боятся оценки, а при наличии в комнате руководителя высказывают меньше идей и более консервативные.
• Collaborative fixation - группа съезжает в ту область решений, которая была озвучена раньше или самым старшим человеком в комнате.

Ну ладно, не все так категорично. Когда же брейнштормы полезны?
• стандартные решения уже перебраны, не подходят, и нужно что-то свежее,
• задача не только сгенерить идеи, а погрузить команду в общий контекст.
Тогда можно собирать брейншторм, но по всем правилам процесса — цель, контекст, генерация идей, группировка, фильтрация и выбор топ-идей.

Как у вас с брейнштормами?
⚡- не нравятся, не использую
💅 - нравятся, использую
❤️ - тема интересна

Нашла 2 приятных фишки вайбкодинга
• Больше не надо делать ASO руками. Можно выдать доступ Claude Code через API в Appstore Connect: users and access -> integrations -> team keys -> создаете новый, отдаете Claude Code. Подсмотрела у Стартапы делать не страшно.
• Скриншоты для ASO быстро можно сделать через скилл https://github.com/adamlyttleapps/claude-skill-aso-appstore-screenshots . Не помню где нашла.

Как выделить внешние факторы влияния на выручку продукта?

Когда я работала в Voicemod, конверсия и ARPU у нас менялись от недели к неделе. Мы запускали много тестов. Но в какой-то момент мы заметили что конверсия медленно шла вниз, не смотря на то, что все тесты мы конечно же катили с позитивным влиянием 😓

Сначала мы перерыли продуктовые гипотезы — баги продукта и аналитики, сезонность, вес приложения и пр. Ничего не объясняло разрыв😱

Ответ нашёлся неожиданно — в данных Van Westendorp, который мы запускали для совсем другой задачи. Изначально это исследование нужно, чтобы определить оптимальную цену продукта и максимизировать выручку. Ты задаёшь пользователям 4 вопроса про восприятие цены и получаешь диапазон, в котором они готовы платить.

Но ничто не мешает использовать этот же тест, чтобы замерять платежеспособность аудитории во времени. Не сколько должен стоить продукт, а насколько пользователи готовы платить за ту же ценность, учитывая зарплаты, налоги и другие траты.

Когда мы сравнили два замера с разницей в год, картина стала понятнее: median acceptable price в нашем сегменте сдвинулась вниз. Продукт работал хорошо, а платежеспособность аудитории снизилась😕

С тех пор мы продолжили делать замеры через Van Westendorp раз в полгода как трекер платежеспособности отдельно от исследований цен.

Описывала как делать такое исследование и собрала шаблон из своих наработок — здесь.

Помните, запускала тест про навыки в AI?

Ответы собирались анонимно — и теперь у меня есть замер аудитории канала. 100 с лишним ответов. Сейчас расскажу вам о вас. Выводы такие:

• Все уже делают продукты и фичи, а не только чатятся. Я ожидала, что вы продвинутые — так и есть: 62% уже что-то собирают, пробовали вайбкодинг и агентов, делали интеграции через API 😎

• Вайбкодинг официально стал частью нашей работы. 56% пробовали, 31% делает это регулярно (вот кто поднимает графики релизов новых приложений в аппсторе).🤩

• Концепция агента понятна в использовании, но не в создании. 85% знают, что такое агент. Но есть разрыв знаю → делал: реально строили только 36%. При этом спрос догнать практику — 81%: в планах либо собрать первого агента, либо делать мультиагентные системы (здесь могла бы быть реклма моего курса про агентов или evals, но я выбрала делать другое).

• Главное слепое пятно — evals. Только 43% точно понимают, что это, а 36% слышали впервые. Многие интегрируют AI в продукт, но мало кто знает как замерять, насколько системе можно верить😐

В общем, вы используете AI уже дальше, чем просто промптинг, разобрались с вайбкодингом и агентами. Кто-то научился их и собирать, многие планируют скоро это сделать. А вот следующий дефицитный навык, как мне кажется, — это способность строить evals и оценивать качество AI-систем.

Такие дела.

Прочитала за вас отчет Sensor Tower

Это огромный отчет про то как AI меняет потребительский рынок, екомерс, маркетинг.

Почему стоит читать такие отчеты? Sensor Tower мониторит трафик и скачивания сотен тысяч сервисов и может делать достаточно точный анализ рынка в отличие от исследований с небольшой выборкой.

Что я выделила для себя. В основном мне было интересно про еком и рост:

1. Еком сайты, давшие доступ к своему контенту получают волну трафика и рост узнаваемости. Доля AI трафика растет кратно от квартала к кварталу, хотя суммарно все еще меньше 1% от всех каналов.

2. Пробиться в выдачу для новых игроков становится сложнее. Если пару лет назад доля новых сайтов была около 70%, сейчас же на них приходится только 15%, выдача все чаще цитирует «старые» источники -> рынок стал более зрелым.

3. AI-агенты в екоме дают значимый рост. Покупки сделанные в Walmart через агента Sparky имеют средний чек на 35% выше. Агент Amazon Rufus AI дает х2 конверсию в покупку. Оба агента дают выше таймспент (дольше на сайте -> больше просмотров товаров -> выше средний чек).

4. OpenAI запустил рекламу в своей выдаче, пока только в США. Судя по всему дела у них идут хорошо. Доля активных пользователей с рекламной в сутки (DAU) достигла 15%. Как только возможность раскатится на ваш рынок, точно стоит тестировать пока конкуренция низкая и цены не перегреты.

5. Что интересно ChatGPT дает дотянуться до новой аудитории, которая слабо пересекается с аудиторией соц сетей. Потенциально канал с высокой инкрементальностью. Это важно!

6. Пользователи все больше выбирают сервисы и приложения с AI, но в первом полугодии 2026 рост скачиваний замедлился. Насыщение рынка ощущается, пора фокусироваться на качестве и оптимизации.

7. Самое популярное слово в текстах новых AI приложений — POWERED😎

8. Топ растущих категорий по количеству приложений: творчество, генерация контент, редакторы, здоровье, питание. Не создаем приложения в этих категориях, высокая конкуренция!

9. Фокус на AI активно используется в маркетинге и помогает маркетологам лучше продавать товары и сервисы.

По ссылке можно прочитать полное исследование.

Я собрала простой тест, чтобы вы могли проверить свой уровень владения AI

Я поресечила источники, чтобы собрать основу по уровням, взяла свежие исследования рынка найма по востребованности навыков, материалы антропика по скиллам и разложила это на вопросы.
За 8 вопросов вы получите оценку уровня, описание того, что будет вашим следующим шагом в навыках и ссылки на релевантные обучения (бесплатные, от топовых лаб).

Пройти тест можно тут.

Делитесь фидбеком и результатами💄

Личный контент — как важный канал роста в 2026

Раньше чтобы заявить о себе профессионально было достаточно резюме с хорошими компаниями, участия в комьюнити или сарафанного радио. Сейчас у каждого есть возможность делать это через авторский контент и, мне кажется, это становится одним из ключевых активов как для специалистов, так и для компаний.

Я немного покопала тему:

• Linkedin и Edelman (крупнейшее PR и коммуникационное агентство) опросили 3,5тыс. B2B-руководителей. 73% доверяют экспертному контенту больше, чем любым маркетинговым материалам компании. 86% сказали, что обратили бы внимание на продукт, если видели экспертный контент от нее.

• Появился тренд Creator CEO — когда руководители становятся авторами. Financial Times посчитали, что количество C-левер авторов на LinkedIn выросло на 35% и их посты набирают в 4 раза больше вовлеченности. 73% сотрудников говорят, что предпочитают работать с руководителями, которые демонстрируют уязвимость и аутентичность (согласна!). Сама обожаю следить за фаундерами, которые делятся личным опытом.

• По данным Edelman Trust Barometer (ежегодное глобальное исследование доверия), 81% потребителей говорят, что им важно доверять человеку, прежде чем вступать в контакт. И только 31% сегодня доверяют традиционным медиа.

Что я заметила на личном примере за время ведения канала и публикации статей. Я начинала с простой цели — фиксировать что делаю и растить присутствие в комтьюнити. Дополнительно это дало:
• десятки ценных знакомств с продактами и управленцами.
• именно через контент ко мне приходят на менторство и консультации.
• когда запускала свои продукты и приложения, первой аудиторией которая давала обратную связь были мои подписчики (🤗)

Что мне кажется главным в этом:

1. Блог или канал, даже с небольшой аудиторией — это актив, который работает постоянно и где вы имеете прямое влияние.

2. Личный и экспертный контент — лучший драйвер конверсии. И эта конверсия обусловлена доверием. Если вы не продаете через контент напрямую, то это может быть средством привлечения аудитории в свои продукты, поиск нужных людей из комьюнити, найм (себя и себе).

3. Контент работает долгосрочно. Качественная статья или пост, написанный год назад, может приводить людей и нетворк долго.

4. По моему опыту это трудозатратно, особенно на старте, но с ростом навыка становится проще и интереснее.

Вот недавно начала вести линкедин более регулярно. Через несколько месяцев поделюсь наблюдениями. Кстати, если хотите в чатик по ведению Линкедина — напишите мне @ya91so.

Сегодня потратила полтора часа на то, что можно было сделать за 15 мин

Я унаследовала один из проектов, с которым все идет через одно место. Час обсуждала дизайн эксперимента, чтобы мы могли потом разобраться в том, какое изменение повлияло на метрики. Пока рассуждала почему все идет так долго и больно, пришла к такой мысли.

Продакт отвечает за принятие решений каждый день:
• Запускать аб-тест или катить сразу,
• Что делаем если нет ресурсов на одной из платформ,
• Какая будет стратегия на следующий год
• Разработчик заболел, а у нас релиз в плане и тд

Это в целом непростая работа, которая очень тратит ресурс. Но самая большая беда, когда решение оттягивается - слишком много вовлеченных, вы прокрастинируете, перекладываете ответственность на команду или случай. В нашем случае было слишком много вовлеченных, которые подсвечивали множество проблем, не все из которых были важны.

То, на что, я считаю, следует опираться в такие моменты:
🔵За что как команда мы отвечаем? Деньги, вовлечение пользователей, успех продавцев и тд.
🔵Какое решение приблизит нас к успеху в этом направлении больше, чем другие? Или какое из решений самое быстрое?
🔵Проблема которую мы хотим решить действительно важна сейчас? Или можно сделать кое-как, отложить, забить?

И никогда не поздно сказать вслух, что то, что мы делам — фигня. Лучше сказать это на полпути, чем запустить фигню в прод.

Что думаете?

Появляется у продактов уровня Senior+

Мои наблюдения как пересобираются роли PM и дизайнеров

10 лет мы жили в стеке product trio — PM отвечает за формулировку задачи, дизайнер — за то, как это решение будет выглядеть, инженеры — как реализовать.

Теперь же:

🔵В Linear, LinkedIn и многих стартапах роль PM, дизайнера, frontend, backend-инженеров схлопнулась в одну позицию — product engineer или full-stack builder. Meta и Google реструктурируют команды, делая управление более плоским.

🔵Marc Andreessen, GP Andreessen Horowitz, пишет — инженеры, PM и дизайнеры, каждый уверен, что AI заменит ему двух других. Его вывод — правы все трое, роли сливаются в одну, builder.

🔵Dylan Field, CEO Figma, приводит их данные - 56% не-дизайнеров регулярно делают дизайн-задачи. 72% называют AI-инструменты главной причиной расширения ролей. AI делает профессии более дженералистскими.

Много из этого звучит слишком крайне. Мне ближе точка зрения что ценность PM смещается от исполнения к customer insights, пониманию бизнеса и организационному влиянию — тому, что AI не делает. Продакты шли в профессию решать проблемы пользователей, а время высасывала работа, которую не хотелось делать (презентации, синки, таски, отчеты), которые сейчас закрываются AI.

Уже сейчас у нас автоматизирован сбор качественных данных, аналитические рисечи, отчетность. Моя основная работа как продакта сейчас — это рост confidence (уверенности) в том какую проблему стоит решать, а у дизайнера — как именно.

Что я считаю важнее всего в этом:

— Обесценивается execution, дорожает judgment. Решить, что делать и почему, — по-прежнему сложная человеческая работа, требующая опыта.

— Граница PM, дизайнер, разработчик размывается со всех сторон, практически в каждой компании. Точно стоит диверсифицировать свои навыки.

— Карьерная лестница сжимается. Джуновую работу теперь делает AI, а стратегическое мышление требуется сразу. Ключевой источник опыта сегодня — это начать билдить самому.

Роли не умирают, меняется позиционирование.

Вы у себя уже видите слияние ролей? Как это проявляется?

Моя лента завалена анонсами запусков, а я закрываю свой продукт

Я начала Healthy Diet App как эксперимент — хотелось разобраться с новыми AI-инструментами и понять, может ли сделать продукт, зарабатывающий деньги. Если вы знакомы со мной, здоровый образ жизни — одно из моих основных хобби, отчасти по необходимости, с 23 лет я балансирую преддиабет и повышенный LDL-холестерин. Поэтому я сделала приложение, которое помогает питаться правильно с учётом особенностей здоровья. Я не делала анализа рынка, исследований ниши, мне просто хотелось начать делать это.

И процесс был кайфовым. Без инженерного опыта я довела приложение до стора и первых продаж, запустила несколько экспериментов, настроила маркетинг.

Почему закрываю?

🔵Как только было готово ядро, продукт перестал быть рычагом. Каждая фича давала маленький инкрементальный вклад. Рычагом было привлечение новых пользователей.

🔵Health&Fitness — маркетинг-driven ниша, где нужно создавать много коротких видео: мониторить тренды, делать тесты, запускать новые ролики. С опытом в MarTech я быстро настроила хороший сетап. Но поняла, что мне не нравится делать контент. А здесь это главная работа.

🔵ROI был около 50% — выйти в плюс казалось реально, но только если постоянно вкладываться в маркетинг. А это ровно то, чего мне не хотелось делать.

Что мне в этом нравится:
🔵Цикл построить и закрыть сократился до месяцев. Стоимость попытки минимальна.
🔵Маркетинг обогнал продукт. Выигрывает дистрибуция, а не фичи.
🔵Инструменты не решают. AI довёл до рабочего приложения, но настоящая продуктовая работа прежняя: изучить рынок, провалидировать идею, отстроиться от конкурентов, понять юнит-экономику.

Такие дела. А вы уже успели что-либо закрыть?

Если интересно, могу дать промик на использование приложения бесплатно.

У меня новая вайбкодинг зависимость — делать аналитические ресечи с Claude Code

Команда аналитики запилила Data MCP, дав доступ ко всем таблицам, я подключила MCP к Claude Code.

Продакты, скажите же, что ресурсов аналитиков всегда не хватало?
Помню как в VK можно было неделю писать SQL-запросы и вытягивать данные по табличкам, то и дело получая ошибки запросов. Сейчас же можно за вечер провести глубокое исследование с Claude 👏

Как делаю:

🔵Сперва пишу, на какой вопрос хочу найти ответ, в каком продукте, на каком рынке и прошу план, даже когда уже есть идеи. Часто получаю какие-то ценные дополнения к анализу,

🔵Следующим шагом прошу предложить таблицы, из которых будем брать данные и как будем их собирать, если источников несколько.

🔵Внимательно проверяю названия таблиц, ищу их в Confluence или уточняю у аналитиков на сколько это актуальные и подходящие источники,

🔵Дальше исполняем исследование (ну как, Claude Code исполняет✌️)

🔵Последним шагом прошу собрать подробную доку по шагам как выполнялся анализ, чтобы при необходимости аналитик мог проверить логику анализа, либо можно было вернуться и что-то пересчитать.

Самый большой риск в таком подходе — использовать не тот источник или неверно интерпретировать какую-то метрику. Вчера показывала один из ресечей своему аналитику, она нашла одну нестыковку, в остальном все было хорошо.

В отличии от Talk2Data, Claude + Data MCP больше инструмент для аналитиков, продактов, разработчиков, которые смогут провалидировать исследование самостоятельно. Если же вам нужен инструмент для нетехнический аудитории (маркетологи, рекламщики, финансисты), то Talk2Data ваш вариант.