От идеи до продукта B2B & B2C | Виктор Чертков


Гео и язык канала: Россия, Русский


Как создавать и развивать продукты и бизнес B2B/B2C от продакта. Вхожу в ТОП 200 людей мнений 2026
Кейсы, практики discovery management, инструменты AI, маркетинга и продаж. Канал для product, бизнеса и предпринимателей

Контакты: @Vikcher

Связанные каналы

Гео и язык канала
Россия, Русский
Статистика
Фильтр публикаций


🎵 Я плачу за токены, плачу за токены,
Астра со мной, деньги льются на деплой  🌈

Недавно рассказывал, как спалил $40 на семи задачах. Думал: ну всё, механику понял, теперь буду расходовать токены умнее - фиг там 👮‍♂️

OpenAI выкатила новую математику. Теперь у Pro три тарифа: $100, $200 и $500. Причём новым пользователям Pro 200 дают уже меньший объём, чем был раньше.
И вот по моему реальному расходу старый Pro 200 действительно был похож на x20. Новый, скорее x10, не больше 😕

А Pro 500 пока вообще не выглядит волшебной таблеткой. Только там есть Astra Ultrafast, но она расходует включённый лимит в 8 раз быстрее. То есть слово «ultrafast» вполне может относиться и к скорости, с которой вы сжигаете подписку🙃

При этом новая модель, которую сейчас активно двигают, у меня пока работает слабее Astra. Может, её ещё допилят, но на реальных задачах: код, продукт, лендинги, аналитика Astra у меня стабильнее.

Поэтому мой текущий оптимальный сетап👇
Две отдельные Pro 100 〰️ два ноутбука 〰️ один GitHub.
Сделал часть проекта на первом запушил, а на втором подтянул. Код, документация, данные и история изменений те же.
Для моего сценария две подписки по $100 сейчас выглядят разумнее одного нового Pro 200 при той же цене.

И вот что забавно: чем лучше ты учишься работать с нейронкой, тем больше токенов начинаешь жечь.
Потому что уже не просишь: «Сделай одну кнопку». Ты даёшь ей весь проект, заставляешь анализировать, перепроверять, переделывать, тестировать и проходить несколько итераций.
Но с этим и качество улучшается, пропорционально расходам 💶

Но экономика всё равно сходится, Astra на моих задачах даёт примерно x20 по скорости и обходится примерно в 10 раз дешевле человека. При этом качество может быть сопоставимым, но только при одном условии.

За качество отвечает не нейронка ✖️
За качество отвечает тот, кто поставил задачу, дал нормальный контекст, проверил результат и не принял первую красивую херню за готовую работу.
Нейронка может сделать быстро. Понять, что именно должно получиться, всё ещё должны вы✔️

880 0 17 8 30

Большинство B2B-компаний до сих пор путают Customer Success с хорошей поддержкой 🙃

Купили софт, что-то сломалось, написали тикет, подождали, починили. Все молодцы. Только через год клиент почему-то не продлился 😕

Потому что в SaaS продажа это не финал сделки. Это только момент, когда вендор начинает тратить деньги на клиента. Зарабатывать он будет потом: на продлениях, расширении лицензий и новых продуктах.

⚪️ Здесь начинается настоящая работа. Клиенту недостаточно отдать доступы и инструкцию. Нужно встроить продукт в его процессы, довести до первого результата, показать ценность и вовремя заметить, что половиной функций никто не пользуется.

Иначе получается классика: продукт купили, сотрудники на него посмотрели как на шкаф из IKEA без инструкции, немного пострадали и через 11 месяцев тихо ушли.

✔️ Недавно нашёл канал Юлии Ольховой — директора по развитию Customer Success в VK Tech. Она как раз пишет о том, как строится сервис заботы о клиентах в большом B2B: где заканчивается поддержка, как управлять ожиданиями клиента, почему внедрение важнее самой продажи и что делать, чтобы продукт не просто купили, а реально встроили в бизнес.

▶️Много практики, кейсов и внутренней кухни крупных внедрений. Полезно продактам, CPO, руководителям продаж, внедрения и всем, кто до сих пор удивляется, почему хороший продукт не продлевают.

Короче, если работаете в B2B SaaS, рекомендую почитать:
https://t.me/+CxXmlf1DrAFmYTky 🔗

1.5k 0 22 11 38

⚡️ Как выжать больше из отдела продаж: 7 рабочих приёмов

Обычно всё выглядит одинаково: менеджеры перегружены, половина лидов висит без ответа, маркетинг «опять привёл не тех», а в CRM сотни сделок и почти нет денег.

Руководитель вручную разбирает воронку, раздаёт пинки, продажи немного оживают. Через пару недель всё возвращается обратно. А если сделок тысячи, руками это уже не починить ⚪

На эфире разберут 7 приёмов, которые помогают системно поднять продажи. Часть даёт результат за несколько недель, часть позволяет быстро достать деньги из уже накопленной воронки.

Что покажут:
🟢Как настроить мотивацию, чтобы менеджеры работали весь месяц, а не включались в последние два дня.
🟢Какие отчёты и метрики действительно помогают находить провалы и поднимать конверсию.
🟢Что можно изменить сразу после эфира, чтобы новые продажи появились уже в ближайшие дни.

🔥 Спикер: Андрон Алексанян, предприниматель с выручкой более 500 млн ₽, входит в топ-10 аналитиков России по версии NewHR за 2025 год.
Ссылка на эфир будет в Telegram-боте. Без длинных регистраций и лишней бюрократии.

🎁 Участникам отправят шаблоны отчётов для оцифровки отдела продаж.
Дальше в серии будут эфиры про ИИ-продавца, который не просто отвечает клиентам, а реально продаёт, и про ИИ-контроль качества отдела продаж.

Забрать ссылку на эфир 🔗


LinkedIn это не резюме, которое один раз заполнил и ждёшь, когда тебя найдут. Это отдельный канал продаж. Только продаёте вы в нём себя.

Поэтому хочу порекомендовать Сашу Лепёшкина и его канал LinkedIn & Career.

Саша работает Principal Program Manager в Zalando в Берлине, помогает senior-, head- и director-специалистам упаковывать опыт, развивать LinkedIn и выстраивать нормальную систему поиска работы: через нетворкинг, прямые контакты, контент, AI и аналитику, а не только через сотни безликих откликов.

В канале много практики про:
🟢поиск работы и карьерный рост в Европе
🟢сильное позиционирование в LinkedIn
🟢выход на международный рынок
🟢нетворкинг и общение с нанимающими менеджерами
🟢жизнь и работу в европейских компаниях

А 1 октября Саша вместе с командой LinkedIn PUMP проведёт открытый эфир для опытных специалистов, которые чувствуют, что их реальный уровень сильно выше результатов текущего поиска.

Обсудят, как перевести 10–15 лет разного опыта в понятное позиционирование, перестать просто «отправлять CV и ждать» и собрать несколько работающих каналов поиска.

В общем, рекомендую подписаться: LinkedIn & Career. Особенно если смотрите в сторону международной карьеры или понимаете, что ваш LinkedIn сейчас существует скорее для галочки.


Снова где-то засветился 😊

На этот раз в исследовании ВТБ и ФРИИ «ДНК финтеха 2026». Это большой срез российского финтех-рынка: цифры по росту отрасли и инвестициям, основные тренды от ИИ-агентов и цифрового рубля до новых способов оплаты и каталог из 92 финтех-стартапов ⚡️

На 30-й странице есть и мой комментарий про то, что ценность финтеха уже не только в самом платеже, а в том, что происходит после него: как собрать данные из разных банков и превратить их в понятную финансовую картину бизнеса.

Материал реально хороший, можно почитать: https://vtb.iidf.ru/

1.8k 0 18 10 29

Как я сжёг $40 на GPT за семь задач (пу-пу-пу)🙃

Народ, привет. На прошлой неделе я так активно гонял Codex Astra, что сожрал весь недельный Plan Limit.

Дальше решил не ждать сброса и начал просто докидывать деньги на токены. Закинул сначала $20, потом ещё. И быстро понял, что это какой-то финансовый пылесос😊

Примерно $40 у меня улетели за семь вполне обычных рабочих операций. Не за создание новой системы агентов, не за разработку продукта с нуля. За семь нормальных задач, которые делали теже самые агенты и субагенты 🕺

При этом внутри Plan Limit примерно такие же семь операций съедали около 6% недельного лимита.

Посчитаем на салфетке:
7 задач = 6% недельного лимита
100% = примерно 117 таких задач
117 задач по модели докупки = около $650-700 🤨

Да, расчёт грубый. Зависит от модели, размера контекста, количества рассуждений, файлов и внутренних операций. Но даже с большой погрешностью разница получается не в 10-20%, а в разы.

Короче, вывод простой.
Если у вас заканчивается Plan Limit, не спешите бесконечно докидывать по $20-40 на баланс. Гораздо выгоднее дожать недельный лимит почти до конца, купить его сброс и снова работать внутри пакета.

Токены стоит оставлять как аварийный бензин. Нужно срочно сделать одну-две задачи, докинул и поехал. Но постоянно работать через пополнение, судя по моим расходам, просто экономически бессмысленно.

Plan Limit в этой схеме выглядит как оптовый тариф.
А докупка токенов как такси с включённым счётчиком.
Я несколько дней зачем-то ездил на такси 🤦‍♂

2.1k 0 21 14 26

Как найти респондентов для кастдева⚪️

Частая боль почти у всех продактов и тех, кто занимается исследованием рынка.
Вроде ты можешь подготовить гипотезы, собрать вопросы и провести само интервью. Но сначала нужно найти людей💬

Продажи не могут постоянно приводить клиентов на кастдев, у них своих задач хватает. Поддержка говорит, что подходящих пользователей сейчас нет. А продакт в итоге должен сам идти в холодную и искать респондентов.

Сколько мы видели сообщений в Telegram-чатах:
«Ребята, нужно провести кастдев. Ищу тех, кто работает в такой-то отрасли, занимает такую-то должность и сталкивается с такой-то проблемой».

Но откликов там обычно немного 😊 А поиск, переписки, проверка респондентов, согласование времени и напоминания съедают больше времени, чем само исследование.

Знакомые ребята решили эту проблему и сделали Респондли💰

Механика максимально простая: приходишь, описываешь свою целевую аудиторию и портрет нужного человека. Ребята находят подходящих респондентов, связываются с ними, назначают встречи и доводят до готового созвона.
Тебе остаётся подключиться и провести интервью, как ты делал это раньше 👨‍💻
На мой взгляд, это почти идеальный процесс: убирается целый пласт работы, который вообще не связан с качеством самого исследования, но постоянно отнимает время у продакта.

При этом в Респондли можно не только искать людей для своих исследований, но и самому стать респондентом. Если понимаешь, что можешь быть полезен другой команде, участвуешь в интервью, делишься своим опытом и ещё получаешь за это деньги🙃

Классная модель: сегодня ты ищешь аудиторию для своего кастдева, а завтра помогаешь другой команде проверить её гипотезы.

Ребята попали в реальную боль продактов: исследование провести готовы многие, а вот быстро найти нужных людей получается далеко не у всех.
Попробовал сам остался доволен, попробуй и ты ❤️

2k 0 35 6 22

Кажется, продуктовые команды начинают пересобираться 👁
Решил посмотреть, как AI меняет работу продактов в России в 2026 году.

Нашел более 15 различных исследований и опросов в том числе DevCrowd и Контура. Среди 1101 продактов 91% используют ИИ несколько раз в неделю или чаще. Но больше половины пока решают с ним отдельные задачи, без единого процесса🔄

При этом границы работы двигаются, каждая роль в продуктовой команде может закрыть другую, но без знаний скиллов данной роли - выглядит это неэффективно.

У Яндекс Лавки, например, один сотрудник собрал прототип кабинета франчайзи за три недели (как по мне долго конечно, но молодец)😊

И вот здесь интересно👇

Команда может брать больше задач без дополнительного найма. Но сколько времени потом уходит на проверку, исправления и доведение до релиза?

Поэтому с выводом «теперь половина команды не нужна» я бы пока не спешил. Надёжных данных о массовом сокращении российских продуктовых команд именно из-за ИИ мало.

🔗Собрал исследования, опросы и кейсы в одном разборе. Там про продактов, аналитику, дизайн, разработку и маркетинг. С источниками и оговорками к цифрам.

Но для меня остается ключевым, умеет ли человек работать с ИИ, как с инструментом 👨‍💻


Полгода делать B2B SaaS, а потом искать, кому его продать⚪️

Для этого даже план есть: найти «уникальную идею без аналогов», уйти в разработку, отполировать каждую кнопку. Разговоры с клиентами и продвижение? Потом, когда всё будет готово 😊

Проблема только в том, что готовый продукт ещё не бизнес. Можно отлично реализовать функциональность, за которую никто не собирается платить.

Мне ближе обратная логика: сначала понять, у кого есть задача, как её решают сейчас и почему станут платить за другое решение. Проверить, где брать первых клиентов. И уже под это собирать продукт, а не придумывать ему аудиторию после релиза.

Как раз про эту сторону запуска пишут в канале Твой Пет Проект: выбор идеи, за которую заплатят, исследование ниш, поиск трафика и типичные ошибки начинающих фаундеров. Плюс еженедельные разборы кейсов🔥

Загляните, если делаете свой продукт или пока присматриваетесь. Особенно если изучать очередной фреймворк сейчас приятнее, чем искать первого клиента💰

2k 0 18 7 22

Ребят, привет😊 Задач и встреч каждую неделю всё больше. И чаще всего теряются мелочи: почитать документ, посмотреть предложение, ответить на вопрос, кому-то поставить короткую задачу⚪️

Прилетает в TG: «Вить, посмотри, пожалуйста». Думаешь: «Сейчас вернусь». Потом встреча, ещё встреча, 100500 сообщений и всё, запрос потерялся. Человек ждёт, а ты уже забыл, что собирался ответить☯️

Поэтому собрал себе в Codex штуковину, которая вытаскивает задачи из Telegram в таблицу👇
Система читает выбранные рабочие чаты, находит вопросы, просьбы и предложения, где нужно моё участие. Складывает в таблицу: кто написал, что требуется, исходное сообщение. Я разбираю список, ставлю статусы, оставляю комментарии. Не нужно вспоминать, в какой переписке меня о чём-то просили.

А самое приятное ответ можно отправить прямо из таблицы. Написал текст, отметил, что он готов к отправке и он улетает человеку или в чат ответом на исходное сообщение. Внутренние заметки при этом никуда не уходят👍

Как собрать похожее у себя?
Подключаете Telegram, выбираете нужные чаты и просите Codex собрать такой процесс: находить обращения к вам → записывать в таблицу без дублей → отправлять подготовленные ответы только после вашего подтверждения. Показываете примеры, что считать задачей, а что обычной болтовнёй. Сначала проверяете на одном чате без отправки, потом настраиваете регулярный запуск.

Мне сильно упрощает жизнь. Задачи, конечно, всё ещё нужно делать, но хотя бы не приходится сначала вылавливать их по чатам ☕️ Надеюсь, вам тоже пригодится❤️

2k 0 14 15 40

Недавно писал про то, как у продакта может зашориться взгляд, если слишком долго сидеть внутри одного продукта.

Но, кажется, есть ещё одна ловушка: слишком долго смотреть на продукт только глазами продакта.

В какой-то момент начинаешь забывать, что рядом есть дизайнеры, аналитики, разработчики — и каждый из них видит продукт вообще под другим углом. И иногда именно в этом «залезть в чужой огород» рождаются самые интересные решения.

Мне вообще нравится этот тренд: меньше «я продакт, это не моя зона», больше понимания того, как продукт реально собирается на стыке нескольких профессий. И крупные компании активно идут в него, не разделяя конфы на отдельные профессии, а, наоборот, идя в кроссопыление.

Т-Банк, как например, собирает сразу и продактов, и дизайнеров, и аналитиков на своей «Продукты 24 & FFDD2D» 12-го сентября.

Потому что разбирать весь путь создания продукта: от data-inspired-подхода и исследований до дизайна, ИИ и релиза, нужно со всеми участниками процесса, чтобы каждый мог оценить, как много работы делается на всех этапах. Тогда и недопонимания в командах меньше, и практики лидеров ру-рынка активнее приживаются, как в Яндексе, Авито, Альфе, Сбере и в самом Т, конечно.

Так что, если будете в Москве 12-го сентября, можно заглянуть. В комментариях отмечайтесь, кто уже идёт. Может, сразу и компания соберётся. 👇


Рекомендательные системы это не просто «показать пользователю то, что ему больше всего подходит».

Почти всегда приходится балансировать между релевантностью, бизнес-целями, монетизацией, разнообразием выдачи и тем, что вообще нужно продвигать внутри продукта.

И вот здесь начинается самое интересное: кому отдать следующий показ, как не убить пользовательский опыт ради бизнес-метрик и где в эту систему уже можно нормально встроить LLM.

16 сентября hh team собирает продуктовый RecSys-митап с кейсами hh.ru, Авито и Циан.

19:00–21:30 участвовать можно офлайн в Москве или подключиться онлайн.

➡ Яна Семененя, руководитель поисковых и рекомендательных продуктов, hh.ru
Кому отдать следующий показ: балансируем релевантность и бизнес-цели в RecSys

➡ Андрей Демидов, Head of DS Products, Авито
От стрижки до элитной недвижки: развитие алгоритмов монетизации рекомендательной выдачи Авито

➡ Катя Лунина, продакт поиска и рекомендаций вакансий, hh.ru
От описания желаемой работы до подходящих вакансий: как мы построили диалоговый LLM-поиск

➡ Саша Павленко, Head of product Search and Recommendations, Циан
RecSys в недвижимости: специфика домена и что она меняет в продукте

Живое общение, интерактивы с призами, еда, напитки и нетворкинг с коллегами по цеху 🦀

Участие бесплатное, офлайн или онлайн.
Регистрируйтесь по ссылке 🥰


На днях вышел GPT Astra и пока мне прям очень нравится👨‍💻

Работает безумно быстро. Агенты на ней просто начинают летать: задачи закрываются быстрее, взаимодействие с браузером, устройствами и разными сценариями ощущается уже совсем на другом уровне☯️

И главное видно, что её реально можно адаптировать почти под любую рабочую среду и процесс.

Но есть один жирный минус: токены она просто сжирает🟡

Причём с такой скоростью, что даже недельные лимиты начинают выглядеть как что-то очень временное 😭

А вчера у меня родился кейс, сын обожает поезда. Прям очень, а с 1 сентября он пошёл в школу.
И я вечером подумал: а что, если это вообще совместить?

Полез смотреть игры про поезда. Нашёл несколько нормальных референсов: как устроены железные дороги, станции, маршруты, кабины, сами поезда, логика движения. Взял оттуда саму модель игры. Добавил уже наши поезда, российские города, станции, условные Москву, Питер и т.д.

И дальше всё это начал крутить с Astra.
В итоге с нуля появилась браузерная игра: 3D-модели поездов, кабины, города, железные дороги, станции, нормальная детализация.✨
Но самое крутое, я всё это завязал на школьные знания.
Хочешь отправить поезд дальше, реши задачку по математике, разберись с географией, русский язык и тд.
Где-то логика, графические задания и другие школьные штуки.

То есть ребёнок вроде бы просто играет в то, что ему реально нравится. Но внутри игры постоянно учится.

И я сижу потом, смотрю на это и думаю:
охереть как круто👏
Ты можешь буквально за вечер сделать своему ребёнку персональную образовательную игру под его конкретное увлечение.
Не ждать, пока кто-то когда-нибудь выпустит нужное приложение.

Теперь главный вопрос, как всё это немного оптимизировать, не потеряв в скорости и качестве. Потому что по самой работе, пока очень кайфово😱


CPO и CTO не обязаны сразу понимать друг друга⚪️

Есть довольно частая история: CPO и CTO спорят о задачах, сроках, качестве постановки и готовности продукта к разработке.

Со стороны может показаться, что у них разные цели. Но чаще всё наоборот.
Оба хотят сделать сильный продукт. Просто смотрят на него с разных сторон.

CPO думает о клиенте, бизнес-результате и скорости выхода на рынок. Его главный страх 🟢 потратить месяцы и не получить никакого эффекта.
CTO думает о реализуемости, качестве и устойчивости системы. Его главный страх — 🟢быстро выпустить решение, которое потом придётся долго и дорого переделывать.
И оба по-своему правы.

Проблема начинается, когда вместо обсуждения этих различий появляются формулировки:

🟣«Разработка слишком медленная».
🟣«Продукт приносит неподготовленные задачи».
🟣«Сделайте нормальное ТЗ».
🟣«Не усложняйте и просто выпустите».

За этими словами обычно скрываются не плохие люди и даже не слабая команда. Скрываются разные представления о том, что значит «задача готова».

На мой взгляд, зрелая продуктовая команда появляется не тогда, когда CPO победил CTO или наоборот.
Она появляется, когда они смогли договориться:
🟢 какой результат нужен бизнесу и пользователю;
🟢 какая информация необходима до начала разработки;
🟢 какие вопросы обязан закрыть продукт;
🟢 где требуется участие технической команды;
🟢 какие риски допустимы ради скорости;
🟢 кто принимает решение, если идеального варианта нет.

Иногда до этого приходится пройти несколько тяжёлых итераций. Поспорить. Пересобрать процесс. Признать, что где-то неправильно понял другого или не услышал его ограничения✔️

Но когда общий язык найден, команда действительно ускоряется в несколько раз.
Не потому, что разработчики начинают быстрее писать код.

А потому, что исчезают возвраты, недосказанность, взаимные ожидания и задачи, которые начинают делать до того, как договорились о результате.

Поэтому одна из важных компетенций и CPO, и CTO — умение вести переговоры друг с другом.
Не защищать только свою территорию, а вместе создавать систему, в которой бизнес, продукт и технология перестают конкурировать за правоту.

Потому что в конечном счёте CPO и CTO делают не две разные части работы.
Они вместе делают один продукт💜

2.1k 2 16 19 39

На этой неделе у нас был, пожалуй, самый горячий sprint review за последнее время 🔥

И это было отлично😊
Разбирали одну вполне обычную задачу по новому тарифу. В какой-то момент обсуждение разогрелось, и стало понятно: проблема вообще не в этой конкретной задаче.

У нас просто сломалась цепочка до разработки.
Где-то не добили бизнес-логику. Где-то не зафиксировали состояния. Тексты приехали сырыми. В каких-то местах вообще оказалось непонятно, кто отвечает за финальный смысл.

А тестирование получило всё это последним и внезапно должно было разобраться, что вообще считается правильным результатом✖️

И тут команда оживилась
💬Тестирование говорит: «Я не могу это принять, потому что ожидаемый результат не определён».
💬Разработка говорит: «Не надо генерировать нам огромное ТЗ на 20 страниц. Скажите нормально, что должно получиться».
💬Дизайн говорит: «Я могу хорошо упаковать текст, но не могу придумать за продукт, что мы хотим сказать клиенту».

И в какой-то момент я понимаю: окей, это уже не проблема конкретной задачи. Это проблема процесса.

Мы очень любим считать узким горлышком разработку.
Просто именно туда приезжают все долги, которые накопились раньше: продукт не договорился с маркетингом, не собран GTM, не готовы тексты, не продуманы состояния, не подключили вовремя юриста, нет критериев приёмки.

И разработка превращается в место, где все наши «потом разберёмся» наконец становятся проблемой.

По итогам решили не изобретать ещё один идеальный шаблон ТЗ.
Нам нужен нормальный Definition of Ready перед разработкой:
🟢 что получит пользователь;
🟢 какие есть сценарии и состояния;
🟢 какие тексты он увидит;
🟢 какие тарифы, роли и ограничения затрагиваем;
🟢 подтверждена ли бизнес-логика;
🟢 нужен ли маркетинг / юрист / бухгалтерия;
🟢 готов ли дизайн;
🟢 как мы поймём, что задача сделана;
🟢 что точно НЕ делаем в рамках этой задачи.

Пока этого нет 😕 задача не Ready.

Для меня это был очень хороший sprint review.
Да, местами горячий🙃
Но я гораздо больше не люблю встречи, где все вежливо говорят «в работе» и расходятся.
Сильная продуктовая команда — это не команда, где нет конфликтов.
Это команда, которая умеет вовремя сказать: «ребята, у нас здесь система не работает» — и начать её чинить.

2k 0 18 12 28

У продакта есть одна проблема: если долго работаешь в одной компании, довольно быстро начинаешь хорошо знать один рынок, один продукт и одну бизнес-модель.

А менять работу каждые полгода только ради новой насмотренности... идея так себе 😊

Поэтому мне нравится формат проектной работы. Можно параллельно зайти в продукт из другой отрасли, проверить себя на новом рынке, поработать с другой командой и заодно добавить нормальный кейс в портфолио.

Для этого есть EasyStaff Connect — международная площадка, где компании ищут специалистов под проектные задачи.

Продакту там можно упаковать свой опыт в discovery, исследованиях, аналитике, стратегии, запусках и развитии продукта: описать кейсы, вклад, метрики и откликаться на подходящие проекты.

Что мне здесь нравится, не нужно платить за каждый отклик. Регистрация, профиль и заявки бесплатные. Оплату за проекты можно получать официально и выводить на карту, банковский счёт или в крипту.

Короче, хороший вариант, если хочется расширять продуктовую насмотренность без увольнения с основной работы.
Посмотреть проекты и разместить профиль →


Как воскресний футбол превратился в небольшой data‑продукт 😃

Уже несколько лет я играю в футбол с одной компанией ребят. Сначала всё было максимально просто: собрались, разделились на команды, сыграли и разъехались.

Потом мы начали записывать результаты. Следом появились голы и передачи. Затем — составы, позиции, описания матчей и короткие видеообзоры с голами и опасными моментами ⚪️

В какой-то момент я понял, что у нас уже практически ни одна игра не проходит без данных. Всё это копилось в Telegram, таблицах и отдельных сообщениях, а ребята всё чаще спрашивали: кто стал лучшим игроком матча, как сравнить игроков и как собрать действительно равные команды❓

Решил собрать всё в одном месте.
За один выходной с помощью AI-агентов я сделал первую рабочую версию проекта, а затем начал дорабатывать её уже на реальных матчах и обратной связи от команды.

Если кому-то интересна техническая часть: интерфейс сделан на React и TypeScript, данные хранятся в SQL-базе Cloudflare D1, а Python используется для переноса, проверки и пересчёта статистики, а также балансировки составов. AI-агенты помогают разбирать архив, восстанавливать историю матчей, проверять данные и готовить рекомендации.

Что получилось👇
У каждого игрока теперь есть личный профиль и персональный код для входа.
Игрок заполняет структурированную анкету: выбирает позиции, оценивает технические, тактические, физические и психологические качества, указывает сильные стороны и зоны роста.
Отдельно можно отметить текущее состояние:
🎊 полностью готов;
🎊 готов частично, например на 70%;
🎊 восстанавливается;
🎊 травмирован;
🎊 временно не может играть.
На сайте сохраняются:
📟 история матчей и составов;
📟 счета и результаты по таймам;
📟 голы и передачи;
📟 кто кому ассистировал;
📟 последовательность игровых событий;
📟 короткое описание того, как проходил матч;
📟 накопительная статистика игроков;
📟 рейтинг результативности;
📟 PPG — среднее количество командных очков за матч

После каждого матча открывается голосование на 24 часа. Участники выбирают MVP, лучшего атакующего, полузащитника, защитника и вратаря — отдельно в каждой команде.
Пока голосование продолжается, никто не видит чужие голоса, счётчики и предварительных лидеров. Все результаты открываются только после закрытия, чтобы в небольшой группе нельзя было вычислить выбор конкретного человека.

Сейчас внутри уже 62 профиля игроков, 26 карточек истории, почти 30 матчевых записей, более 300 участий и свыше 90 сохранённых игровых событий. Получились не условные «150 параметров», а тысячи отдельных значений, связанных между собой🔥

А где здесь AI? 👻
Перед следующей игрой я передаю агентам список готовых игроков. Они сопоставляют позиции, результативность, PPG, текущую готовность, сыгранность и качественные наблюдения по прошлым матчам.

После этого AI предлагает два состава и объясняет логику баланса: где сильнее защита, кому нужен быстрый форвард, кого нельзя оставлять единственным центральным защитником и кому требуется ротация.

🔄 По моим ощущениям, на серии последних игр рекомендации уже не раз давали очень плотные матчи, где исход решался одним-двумя мячами. Были и промахи — зато теперь их можно не просто обсуждать, а разбирать на данных и учитывать дальше.

В итоге из обычного любительского футбола получилась своя маленькая аналитическая платформа 🇮🇹

Токенов, конечно, съелось прилично 😊 Но первую версию я собрал за выходной, получил огромное удовольствие от процесса, а главное — ребята действительно начали этим пользоваться и остались довольны.

Теперь думаю, как эту механику можно развить дальше и можно ли адаптировать её для других любительских команд🙃

2.8k 1 34 11 48

Кажется, ещё один кусок разработки постепенно можно забирать себе 😊

У меня постоянно возникает одна и та же история: придумал продуктовую гипотезу → нужно быстро собрать страницу → потом хочется добавить какой-нибудь калькулятор, квиз или нестандартную механику.

И вот на последнем пункте «быстро» обычно заканчивается.
У Tilda недавно появился Вайб-блок. По сути, описываешь словами, что хочешь получить, а ИИ собирает блок прямо внутри редактора. Потом там же через чат можно сказать: поменяй логику, анимацию, структуру и докручивать результат дальше. Можно делать интерактивы, калькуляторы, слайдеры, формы со сложной логикой и другие штуки, под которые раньше требовался код.

Но мне даже интереснее их второе обновление CMS Потоки.

Представим, что гипотеза полетела и у тебя уже не 5 страниц, а 100. Каталог объектов, услуги, команда, вакансии, кейсы неважно.

Один раз собираешь шаблон страницы, дальше добавляешь контент в CMS, и новые страницы создаются автоматически. То есть вместо ручной сборки каждой страницы получается нормальная масштабируемая система.
И вот эта связка мне нравится больше всего:
Вайб-блок → быстрее проверить нестандартную идею.

CMS → быстрее масштабировать то, что уже работает.
По сути, ещё немного сокращается расстояние между «я придумал» и «это уже можно показать пользователю».

А по моему промокоду vc4tilda (до 1.09) можно получить 1 месяц бесплатного тарифа Personal для новых пользователей


Мы в продукте почему-то почти всё называем кастдевом⚪️

Хотя по факту это разные исследования🙃

Если говорим с потенциальной аудиторией▶️
Ищем Jobs, проблемы, альтернативы, причины переключения.
👇
Это скорее Problem Discovery.

Если говорим с текущими клиентами▶️
Смотрим, как они реально используют продукт:
Job → сценарий → функция → результат → костыль.
👇
Это уже Product Usage Research.

Если проверяем конкретный интерфейс или функцию▶️
Смотрим, где человек понял, не понял, застрял.
Это UX / Usability Research.
Если разбираемся, почему не активируются, не возвращаются или уходят
👇
Это уже исследования Activation / Retention / Churn.

Казалось бы, какая разница, как назвать.
Но проблема слова «кастдев» в том, что команда часто идёт «просто поговорить с клиентом».
А исследование должно начинаться с другого вопроса:
👇
Какое продуктовое решение мы хотим принять после этого разговора?

1.8k 0 17 12 21

Тарифная сетка начинает выгорать 💶

Сейчас занимаюсь новыми тарифами и столкнулся с простой проблемой: клиенту часто не нужен весь пакет. Ему нужны конкретные 3–4 функции, которые закрывают его задачу.

Но отдельно продать их нельзя. Поэтому мы либо тащим клиента в дорогой тариф, большей частью которого он не будет пользоваться, либо теряем сделку⚪️

Первая реакция - сделать ещё один тариф. Потом ещё один: для малого бизнеса, для совсем малого, без финансиста, с финансистом, с проектами и без проектов. В какой-то момент тарифная сетка превращается в мусорку хотелок, где уже никто нормально не понимает разницу✖️

На зарубежном рынке всё чаще используют другую конструкцию: платформенное ядро + модули под конкретные задачи.

Не продажа каждой кнопки отдельно. Клиент покупает базу, а дальше добавляет аналитику, автоматизацию, проектный учёт, AI-агента или расширенную поддержку✔️

🟢HubSpot, например, снизил порог входа и сделал более гибкой оплату за пользователей. Клиент может начать с меньшего объёма и расширяться по мере роста ценности.

🟢Intercom пошёл ещё дальше: их AI-агент Fin оплачивается за решённую задачу. То есть клиент покупает не доступ к функции, а конкретный результат.

Звучит хорошо, но тут легко сжечь выручку. Если просто разобрать дорогой тариф на дешёвые части, старые клиенты начнут собирать более дешёвые комбинации, средний чек упадёт, а поддерживать всё это станет сложнее👇

Поэтому рабочая модель, скорее, такая: обязательное ядро, несколько крупных модулей под понятные задачи, а готовые тарифы остаются выгоднее, чем сборка тех же функций по отдельности.

Вот такие кейсы я в том числе беру изучая различные папки и обрабатывая их разом через агентов - вот подборка нескольких 'https://t.me/addlist/4vTF0SzpFI8wZjAy' rel='nofollow'>папок каналов про ИИ, IT, digital и технологии. А так же папка с Biz/IT

1.9k 0 20 16 29
Показано 20 последних публикаций.