⚡️Я - Лаврик⚡️

🌀 Омнискейлер, или зачем McKinsey понадобилось еще одно слово Есть девять компаний, у которых вход в новый рынок стоит дешевле, чем у всех. Не потому что денег больше (хотя больше), а потому что каждый следующий бизнес встает на построенное под предыдущий. McKinsey назвал их омнискейлерами: Alibaba, Alphabet, Amazon, Apple, Huawei, Meta, Microsoft, Samsung и Tesla. Например, Amazon: книжный магазин, потом склады, облако, реклама, стриминг. Обычно такое зовут диверсификацией. Но там бизнесы намеренно не связаны, чтобы не падать вместе. Тут наоборот: AWS вырос из собственной инфраструктуры, реклама – из того, что на витрине и так стояли миллионы покупателей, Prime Video получил готовые аккаунты, платежи и аудиторию. Связанность и есть весь смысл. Omni – всеохватывающий, scaler – тот, кто масштабирует. Только «масштабирует все» – неверное прочтение: ни одна из девяти не работает на всех рынках. Масштабируется не присутствие, а перенос: платформа, платежи, логистика, рекламный движок, доверие клиента. 📖 Чем это отличается от слов, которые уже есть 🔹 Гиперскейлер торгует вычислениями: строит дата-центры и продает мощность как сервис. AWS, Azure, Google Cloud. Рынок один, и растет он вглубь: больше мощности, больше клиентов, товар тот же. Омнискейлер растет вбок, на соседние рынки. Это два независимых признака, а не уровни одной игры. Amazon и Microsoft – и то и другое: облако продают, а сами ходят по новым рынкам. Apple – только омнискейлер: по рынкам ходит, но вычисления никому не сдает. 🔹 Конгломерат тоже держит разные бизнесы под одной крышей, только связь между ними – деньги: заработали в одном, вложили в другое. Омнискейлер дает новому бизнесу не деньги, а стек. Красивая граница, но даже у McKinsey она не сходится: два пункта из девяти – связки вокруг основателя. Tesla и SpaceX (куда с февраля вошел xAI) держатся на Маске, Amazon с Blue Origin – на Безосе. Юрлица разные, а общего стека пока меньше, чем общих денег и людей. То есть по своей же логике McKinsey записал в омнискейлеры два маленьких конгломерата. 🔹 Экосистема и суперапп – про вид со стороны клиента. Все эти слова про результат: инфраструктуру, портфель, сеть, экран. Омнискейлер – про способ, которым его получают снова и снова. Как это работает ▫️ Деньги. В 2025-м у девятки $700+ млрд операционного потока, в R&D и стройку ушло $800+ млрд. Убыточное направление можно кормить годами – никто не потребует закрыть его через два квартала. ▫️ Фора. Стартапу надо построить продукт, инфраструктуру и найти клиентов. Здесь все, кроме продукта, уже есть. ▫️ Массовость. Запуск дешевле – значит, запусков можно много: за 20 лет в среднем по сотне приобретений, у Alphabet и Microsoft за двести. Что не взлетело – закрыли. Что взлетело – принесло в копилку клиентов, данные и технологии. Тут круг и замыкается: запуск дешевле, потому что копилка больше. А иногда рынок и создают под себя. Дата-центрам нужна круглосуточная энергия, и атомная подходит лучше всего. Но станцию не построят без гарантии, что энергию будут покупать десятилетиями. Meta и Microsoft эту гарантию дали: контракты на 20 лет вперед. Станции появятся, по сути, под их заказ. ❓ Что меня смущает в самом списке Критериев два: топ-30 мира по тратам на R&D и капвложения за 2024 год и выручка минимум на трех из 18 «арен будущего» – так McKinsey зовет самые быстрорастущие отрасли, от AI и облаков до космоса. Оба про деньги: сколько потратил и на скольких рынках заработал. А дешевеет ли следующий запуск – то, ради чего слово придумали, – по отчетности не видно, и этого не проверяли. Отсюда курьез с Nvidia: самая дорогая компания мира в список не попала, потому что мало тратит сама – заводы и капзатраты у TSMC и партнеров. Фильтр ловит тех, кто много платит, а не тех, кто хорошо переносит. Так что сам список не сильно интересный. А вот возникший вопрос вполне полезен к осмыслению: дешевеет ли каждый запуск и что он возвращает обратно? Если нет – это просто много бизнесов под одной крышей. #yalav #лаврикпроинновации

🗣 Где находится ваша продуктовая команда относительно рынка и отрасли? Как обосновать инвестиции в развитие продуктовой функции и обеспечить влияние на бизнес-результат? Чтобы ответить на эти и другие вопросы на основе данных, приглашаем принять участие во втором ежегодном исследовании рынка продуктового управления в России и странах СНГ 2026 от Центра корпоративных инноваций и продуктового развития «Акселератора ФРИИ». 👆 Исследование поможет: 🔵Сравнить себя с рынком - понять, где находится ваша продуктовая функция относительно компаний вашего масштаба и отрасли. 🔵Обосновать решения - использовать рыночные данные для аргументации бюджета, найма, развития команды и продуктовой функции. 🔵Понять контекст - являются ли пересборка команд, дефицит экспертизы, результативность продуктовой функции общерыночнымы трендами или сигналом к изменениям именно в вашей компании. 🔵Проанализировать эффективность применения ИИ. ✔️Приглашаем принять участие: CPO, Head of Product, руководителей продуктовых команд, Product Manager / Product Owner, HR, HRD и HRBP (product / digital функция). Пройти опрос можно до 17 сентября 2026. Анкета анонимна, занимает 15–20 минут и автоматически подстраивается под роль респондента в компании. 🔜 Принять участие в исследовании

В этом году участвовала в обсуждении о том как улучшить данное исследование и сделать его наиболее полезным и для B2B, и для B2C, а также учесть нововведения в управлении продуктами. Корректировки учтены! На мой взгляд, должен получиться полезный срез - предлагаю и вам поучаствовать в опросе.

Немного смелости, и идея станет большой 🦁 «Это уже кто-то придумал», «У меня нет ресурсов», «Вдруг не получится?». Такие сомнения понятны, если у вас родилась идея нового продукта или улучшения процессов, но вы не знаете, с чего начать. 💙 Мы ценим смелость, поэтому помогаем сотрудникам пройти путь от гипотезы до пилота в рамках программы внутреннего предпринимательства «Т1 Основатель». ➡️ Светлана Лаврик, руководитель Лаборатории инноваций и амбассадор Т1, рассказала, как всё устроено и какую поддержку получают авторы идей. #КомандаБольшихИдей@t1career ➕ Команда Т1 в MAX и Вконтакте.

Немного о нашем предпринимательском вайбе!

📉 Любое изменение сначала делает вас хуже Дочитала «Новую версию» Андрея Дороничева. Для тех, кто не знаком: Андрей запускал мобильный YouTube, собирал AR/VR в Google, вел Stadia. В 2021 ушел из всего этого строить свои AI-компании, в 2022 свернул в биотех, где раньше не работал. И книга как раз про это, про некий «прыжок». Главный мысль книги: сразу после прыжка новая версия работает хуже старой. Хуже в деньгах, в статусе, в компетенциях. Это цена входа на новую кривую, а не сигнал, что вы ошиблись. Откуда эта мысль. Дороничев берет «Дилемму инноватора» Кристенсена, ту, что про компании. Есть поддерживающие инновации: улучшать то, что уже продаешь, для тех, кто уже покупает. И подрывные: продукт, который в момент появления по привычным метрикам хуже текущего, зато играет по другим правилам и через несколько лет забирает рынок. Крупные компании пропускают его по разумным причинам: в моменте он убыточен и клиентам не нужен. То же с человеком. Расти по грейдам – поддерживающая инновация, знакомая кривая. Сменить роль, домен или профессию – подрывная, с обязательным провалом в начале. Отсюда вывод: главный ресурс перемен не деньги, а готовность снова побыть новичком. Деньги и статус скорее мешают - чем сытнее обжито текущее место, тем страшнее с него уходить. 🐘 Почему просадку не опознают вовремя Лучшее объяснение в книге – метафора психолога Джонатана Хайдта: слон и всадник. Всадник – сознательное рацио, то, чем мы себя считаем. Слон – эмоции и телесные реакции, несколько тонн живого веса. Всадник уверен, что рулит, но чаще объясняет маршрут, выбранный слоном. В просадке первым реагирует слон: перестать быть самым компетентным в комнате физически неприятно. Слон разворачивается к выходу, а всадник подбирает объяснение. Звучит всегда примерно так: «рынок не тот», «команда сырая», «вернусь, когда будет ресурс». «Мне тяжело быть новичком» в этом списке не встречается никогда. В итоге человек отступает на прежнюю кривую, а выглядит это как трезвый расчет. Хотя решение он принял раньше, чем нашел под него аргументы. Объясню на себе. Я пришла в продукт из продаж. Не плавно, а сразу в позицию, где надо все брать в свои руки и не ждать, что кто-то введет в курс дела. Потом прыжок в CPO. Потом в хардкорный B2B, где половина продуктов лежала вне моей доменной области. И вот тут был главный челлендж: разбираться приходилось без права снизить скорость. Сроки и решения никто не отодвигал на время, пока я догоняю. Вытащили меня несколько вещей. Первая совсем не благородная: не люблю выглядеть дурой. Вторая - команда. Подо мной люди, а отношение к ним складывается из отношения ко мне: если руководитель выглядит некомпетентно, это переносится на всех. И третья, самая рабочая: мне правда интересно новое, а дотошность не дает остановиться на «ну как будто в целом понятно». 🚪 Двери, которые открываются в обе стороны Каждый человек приходит к развилке или прыжку в разном состоянии: с разными деньгами, обязательствами, возрастом и запасом права на ошибку. Поэтому самой полезной в книге мне показалась не глава про прыжок, а глава про первый шаг. Первый шаг доступен всем одинаково. Обычно есть две крайности: «все и сразу» и паралич анализа. Между ними правило дверей Безоса. Необратимые решения – продать квартиру, уволиться в никуда – принимать медленно и с данными. Обратимые – сходить на собеседование, испечь торт на продажу, написать пост – быстро и не раздумывая. По подсчетам Дороничева, 99% первых шагов обратимы, просто мы обращаемся с ними как с дверью в одну сторону. Тест на правильный шаг: что я теряю, если не выйдет, можно ли отыграть назад, дает ли он новую информацию. Ну и еще полезная мысль от Head of Product Netflix, про которую многие продакты слышали, и Дороничев это тоже приводит в пример: решение принимается на 70% данных, ждать ста процентов значит опоздать. А руководитель, который всегда прав, просто недостаточно рискует. #yalav #лаврикпрокниги #лаврикпропродукт

🏠 Новый закон об ИИ: дом, в который пускают по прописке Разборов этого закона вышло уже больше, чем в нем самом статей. Юристы разложили все 13 по пунктам, повторять не буду. Я про то, что из этого следует для тех, кто делает продукты. 8 июля Госдума приняла его во втором и третьем чтениях, 17 июля одобрил Совет Федерации, осталась подпись президента. Называется «О поддержке развития технологий ИИ», а в марте предыдущая версия звалась «Об основах государственного регулирования» и насчитывала 21 статью. Похудел вдвое и подобрел в названии. 🔎 Кого он касается Больших фундаментальных моделей: от миллиарда параметров и способных решать широкий круг задач на уровне человека или выше. Миллиард звучит внушительно ровно до момента, пока не вспомнишь, что у GPT-2 их было полтора. В 2019 году. Так что все держится на второй половине, а как измерять «уровень человека», закон не объясняет. Сервис на чужом API разработчиком не делает, а вот дообучение может: разработкой закон считает и модификацию. Скачали Qwen, дообучили, выкатили сервис? Возможно, вы уже внутри периметра 😅 🏠 Дом в два этажа Внизу все, кто работает с такими моделями без статуса. Тут спокойно: даже маркировку ИИ-контента, вопреки заголовкам, обязательной не сделали. Ставить пометку или нет – дело хозяйское. Наверху – суверенные и национальные модели. Туда лифт ходит по пропуску. Суверенная целиком российская: разработчик должен сам воспроизводить разработку и обучение. Национальная помягче, в ней разрешены иностранные компоненты с открытой лицензией. Но все упирается в разработчика. Он должен подходить под специальное определение российского юрлица, и это не просто регистрация в России: компанию должно контролировать государство или граждане РФ без второго гражданства. Плюс российские ЦОДы и проверка на духовно-нравственные ценности – по правилам, которых пока нет. 🎯 Зачем туда подниматься Обязанности наверху тоже есть: безопасность, правила эксплуатации, документация. Но едут туда не за ними. Правительство сможет открыть второму этажу госданные и назначить случаи, где разрешат только суверенные или национальные модели. И авторские права. Закон разрешает этим моделям учиться на правомерно доступных чужих произведениях. Такие исключения есть и в других странах, но там они для всех. Здесь право зависит от статуса. 📅 Когда включится Основная часть заработает с 1 сентября 2026 года, весь второй этаж – с 1 марта 2027-го. Ни правил доступа к данным, ни перечня закрытых случаев в законе нет. Короче, рамку приняли, остальное по ходу. 🌍 А как у них Два уровня для больших моделей есть и в Евросоюзе. Только там платят оба этажа: внизу документация и отчет о том, на чем училась модель, наверху еще оценка рисков, отчетность об инцидентах и кибербезопасность. Приза за верхний этаж там нет никакого. И отбирают иначе. В ЕС смотрят на саму модель: дотянула ли она до определенного вычислительного масштаба. Наш закон смотрит на разработчика. А Китай единого закона так и не написал. Пишет отдельные правила под конкретные проблемы, зато они работают: с сентября 2025 года маркировка ИИ-контента там обязательна, с видимой пометкой и меткой в метаданных. Та самая, которую у нас оставили на усмотрение. 💭 Что я про это думаю Разница вот в чем. Европейцы смотрят, что модель умеет и чем она опасна. Наш закон смотрит, кто ей владеет. Во всех требованиях к верхнему этажу про качество модели нет ни слова. Зато экспорт российских технологий и замещение иностранных решений на внутреннем рынке записаны прямо в принципах. Это уже не про безопасность. Это поддержка своих, и достанется она немногим: пока называют «Яндекс» и Сбер. Про риски строчка есть, но короткая: требования правительство установит когда-нибудь потом. Так что закон вышел не про искусственный интеллект. Он про то, чей интеллект. #yalav #лаврикпроAI

Я вроде как пропала на месяц. Хотя писать я не переставала: за это время накопилось черновиков на три с половиной поста. Я к ним периодически возвращаюсь, дописываю абзац, иногда два, дочитываю новости или исследования, а потом переключаюсь, потому что срочно нужно другое. А другого сейчас очень много. На работе происходит столько всего, что я не всегда успеваю сама это переварить, не то что превратить в текст. Жаловаться тут не на что: вещи правда важные и интересные, просто они забирают все, включая вечера и выходные. Вот даже сейчас пишу что-то чтоб переключиться. Так что посты будут, и довольно скоро. Увидимся на неделе, ребята 🙂

🤖💸 Когда агенты начинают платить друг другу В ноябре я писала про агентов, которые ходят за покупками вместо нас, – тогда человек все еще был в центре: агент просто его доверенное лицо. А 10 июня Mastercard запустил Agent Pay for Machines – и тут история немного с другой стороны. Это инфраструктура для платежей, которые агенты проводят друг другу, без человека в момент оплаты. Чтобы было понятно. Твоему агенту для задачи нужно перевести текст, распознать картинку и сверить адрес по базе. Раньше за каждый такой сервис подписывался и платил человек. Теперь агент сам дергает чужой сервис и платит ему за один вызов – доли цента. И так тысячи раз в час, в фоне, между собой. Почему под это понадобились отдельные рельсы? Обычной картой так не заплатишь: комиссия за перевод окажется больше самого перевода, да и карты не рассчитаны на тысячи непрерывных микросписаний подряд. Поэтому Mastercard надстроил поверх своей сети отдельный слой – он проводит расчет картой, со счета или стейблкоином, смотря что быстрее и дешевле. И тут возникает вопрос для всех, кто делает продукт: если покупатель – не человек, все, что мы про покупателя знаем, еще работает? Сначала рушится суть цены. Мы лет тридцать назначали ее для людей, по-маркетинговому. 9,99 вместо 10. «Было 1000 – стало 700». Бандл, где нужное идет в комплекте с тем, что ты бы и не взял. Это приемы против человека, который считает на глаз и не любит выбирать. На агента они не действуют. 9,99 для него – это, условно, 10. Скидку он за миллисекунду сверит с настоящей альтернативой, бандл разберет и заплатит только за нужный кусок. Остается голая цена за единицу – и заказ уходит туда, где она ниже. Привязать его тоже нечем. Бонусы, история заказов, «вы же давно с нами» – агент не копит привязанность. Он выбирает заново каждый раз, по условиям этой секунды. То, что мы называли лояльностью, для него просто старые данные. Находить тебя тоже будут машины. Человек приходит к тебе через рекламу, выдачу, сарафан, узнаваемое имя. Агент так не ищет. Он лезет в машиночитаемый каталог сервисов, сравнивает по параметрам и берет подходящий. У Coinbase под это есть прямо «базар» – реестр оплачиваемых точек доступа, по которому агенты ходят за услугами. Если тебя там нет в понятном машине виде – для агента ты не существуешь. А главный продукт тут – вообще не платеж. Самое ценное в релизе – слой доверия под платежом. Каждому агенту выдают «удостоверение», разрешения на траты пишут в публичный блокчейн (на старте – Polygon), а отдельный партнер строит то, что назвали Know Your Agent: кто разрешил, на что и куда смотреть, если агент купил не то. Потому что вопрос «кто вернет деньги, если бот ошибся» – пока без ответа. Чарджбэк для агента – новый жанр. И чтобы не было иллюзий: Mastercard тут не первопроходец и даже не первый среди карточных сетей – Visa возится с агентскими платежами уже год. Машинные микроплатежи живут с 2025-го: у Coinbase в протоколе x402 за полгода прошло больше 100 миллионов транзакций. Свое строят Stripe с Tempo, Google, даже AWS. И спор теперь не про то, кто проведет платеж, а про то, чей слой доверия – удостоверения агентов, лимиты, ответственность за ошибку бота – станет общим стандартом. Что забавно: сам Mastercard в эту экономику до конца не верит. Их продуктовый директор Йорн Ламберт говорит, что в то, что люди будут покупать через ассистента, он верит – так потребителю просто удобнее. А вот в платежи между машинами – «менее уверен». И компания не прячет, что Agent Pay for Machines – это ставка вдолгую, а не выручка на ближайшие кварталы: даты полноценного запуска за пределами пилота нет. Но, логика простая: если эта экономика и правда случится, опоздать будет дороже, чем год подержать пустую инфраструктуру. Долгие годы мы строили продукты для людей, которые сомневаются, сравнивают и передумывают. Скоро многие клиенты не будут делать ничего из этого. И интересно даже не то, что покупатель меняется, а то, что мы к этому совсем не готовились. А у тебя в продукте уже есть ответ, что делать, когда придет первый агент? #yalav #лаврикпроAI

🍟Смотрела на днях видео, где парень увлеченно макает картошку в Heinz. И... конечно же мне захотелось копнуть глубже и поисследовать бренд. Сразу с истории. Кетчуп тут вообще появился не первым: в 1869-м Генри Хайнц начал с тертого хрена по маминому рецепту, который выращивал на грядке, выделенной отцом. А его первым большим ходом была не рецептура, а стекло. В те годы рынок еды был веселым местом: производители щедро сыпали в продукты красители, наполнители и все, что удешевляло себестоимость, а покупатель об этом не знал - бутылки были темными. Хайнц разлил свой хрен в прозрачную – буквально «смотрите, мне нечего прятать». Прозрачность как фича. Из любимого. У Heinz есть официальный speed limit для кетчупа: после розлива они проверяют, чтобы он вытекал не быстрее 0,028 мили в час. Слишком быстрый поток = слишком жидкий кетчуп, а значит, не тот самый Heinz. Вместо того чтобы сделать продукт текучее (что технически проще), они пошли в обратную сторону и сделали из медлительности позиционирование. Теперь про технологии. В 2022-м Heinz провел эксперимент с генеративным ИИ: скормил DALL·E нейтральные промпты вроде «кетчуп в космосе» и «кетчуп с аквалангом» – без единого упоминания бренда – и нейросеть стабильно выдавала узнаваемую именно их бутылку: форму, красный, контур этикетки. Когда абстрактное понятие «кетчуп» в голове у миллионов людей и у обученной на них модели выглядит как ты – это и есть владение категорией в чистом виде. И, кстати, в январе 2025-го Heinz UK пошли на смелую штуку – выпустили наружную рекламу вообще без названия. Ни логотипа, ни слова «Heinz»: только сам продукт и фирменные приметы – тот самый красный, силуэт этикетки-keystone, узнаваемый шрифт. И все равно ни с кем не спутать. С точки зрения продукта это высший пилотаж: бренд опознают не по имени, а по форме и цвету, то есть имя стало необязательным. Мало кто может себе такое позволить – обычно отними у бренда логотип, и от него ничего не останется. А теперь обратная сторона. При всей силе бренда у материнской Kraft Heinz бизнес буксует: выручка 2025-го – 24,9 млрд, минус 3,5%, доля утекает к частным маркам. Причина по версии самого CEO – за пару лет несколько раз подряд задирали цены, и покупатель обиделся: рядом на полке и дешевле, и поздоровее. Но корни глубже. Последние десять лет Kraft Heinz практически управляли инвесторы (фонд 3G Capital и Баффет), для которых на первом месте была прибыль здесь и сейчас, поэтому расходы резали где могли - в том числе на рекламу и новинки. С брендом это коварно: год-другой можно не вкладываться, и кажется, что все в порядке – узнают, берут по привычке. А потом замечаешь, что покупатель потихоньку перешел на марки подешевле и посвежее, а вернуть его уже дорого. И показательно, кого позвали чинить. Стив Кэхиллейн до этого руководил Kellogg (хлопья и снеки типа Pringles) и красиво разделил ее на две отдельные компании. В Heinz его и звали ровно за этим – чтобы так же разрезал надвое уже их. А он, сев в кресло 1 января 2026-го, через полтора месяца разделение остановил и пообещал вместо него влить 600 млн в маркетинг, продажи и новинки. Специалист по разделению компаний первым делом отменил разделение. И тут возникает мой вопрос: а сколько стоит просто быть знаменитым? Heinz рисует нейросеть, его узнают без названия на билборде - но в магазине это не мешает покупателю взять то, что дешевле и поновее. Выходит, узнаваемость держит тебя на плаву по инерции, но сама по себе полку не удерживает. #лаврикпроAI #лаврикпропродукт

Tony's Chocolonely. Шоколад, который начался вообще не как шоколад Когда-то давно я зашла в магазин Tony's Chocolonely... и влюбилась. Очень понравились и сам шоколад, и магазин (фото поделюсь - хоть и точки этой уже нет). С тех пор в каждый приезд в Нидерланды покупаю эти плитки без долгих внутренних переговоров 😅 Я давно хотела рассказать в деталях, откуда бренд вообще взялся и как развивался - крайне интересная история. Это история про журналиста, который хотел сесть в тюрьму, не сел - и в итоге построил крупнейший шоколадный бренд Нидерландов. В 2003 году голландский журналист Тён ван де Кёйкен начал разбираться, что происходит в какао-индустрии. Он работал в потребительском расследовательском шоу - таком, где берут обычный продукт с полки и начинают задавать неприятные вопросы. Откуда какао? Кто его собирает? Кто это проверяет? Почему все делают вид, что все нормально? Выяснилось то, о чем крупным шоколадным брендам говорить не хотелось: за обычной шоколадкой из супермаркета может стоять детский труд и современное рабство на плантациях Западной Африки. Тён начал звонить производителям. Ответы были примерно такие: — мы не комментируем — мы вам перезвоним — а давайте вы нам больше не будете звонить Тогда он зашел с другой стороны. Если ты сознательно покупаешь вещь, произведенную преступным путем, ты вроде как соучастник? Значит, надо посадить покупателя. То есть себя. В 2004 году он сел перед камерой, съел 17 плиток шоколада крупных брендов подряд, пришел в полицию и попросил привлечь его как "шоколадного преступника". Полиция, что неудивительно, перформанс не оценила: если посадить одного человека за шоколад, придется как-то объяснять, почему не посадили всех остальных. И тогда... Он выпустил свою шоколадку. Прям как доказательство, типа: смотрите, можно иначе. Не рассказывайте, что это невозможно. Первая партия Tony's вышла в 2005 году - молочный шоколад в ярко-красной обертке. В голландской традиции красный обычно был про темный шоколад, а молочный - про синий. А тут молочный в красном, и это был цвет тревоги. Сигнал: с этой индустрией что-то не так. Название тоже не случайное. Tony - потому что Teun сложно произносить за пределами Нидерландов. Chocolonely - от lonely, потому что он чувствовал себя единственным человеком в индустрии, которому не все равно. Ну а дальше эта "одинокая" плитка внезапно оказалась ну совсем не одинока. 2010 - оборот €3 млн 2014 - €17 млн, доля рынка ~5% 2018 - доля 18%, обогнали Mars, Nestlé и Verkade 2024 - €200 млн 2025 - €240+ млн, рост 20% год к году Интересная вещь: они долго росли почти без классической рекламы. Маркетинговый бюджет - 2-3% выручки. Первый глобальный ТВ-ролик в истории бренда вышел только в 2026-м. P.S. Поделюсь еще парой деталей, которые мне понравились. — У них онлайн-конструктор оберток: можно собрать персональную плитку с именем, картинкой или сообщением. — Внутри компании у всех есть "Choco title". CEO - Chief Chocolate Officer (так и королевской семье представлялся). Глава маркетинга - Chocoloco. Кто-то ходит как Choco Evangelist. — Онбординг называется Chocolate College. На первой неделе каждый новый сотрудник делает свою собственную плитку. Один журналист, одна плитка и €240 миллионов спустя. Lonely уже как-то и не очень lonely. #yalav #лаврикпропродукт

Посмотрела список победителей CPO Awards 2026 — премии для Chief Product Officer от Products That Count, крупнейшего сообщества продактов в мире. Премия идет пятый год, прошла в конце апреля в Сан-Франциско. Самое интересное здесь — структура. Премия устроена не как «лучший CPO года», а как шесть отдельных категорий, и каждая описывает свой тип работы. Дальше расскажу про каждую и приведу несколько примеров. ▶️CPO, доросший до первой роли Когда продуктовое мышление становится способом управлять всей компанией. Среди победителей — Shiven Ramji, одновременно президент и CPO в Okta (сервис корпоративной аутентификации, через нее компании во всем мире пускают сотрудников в рабочие приложения). ▶️CPO с инвесторским мышлением Управляет продуктом как портфелем ставок — закрывает пробелы покупкой компаний или параллельными продуктовыми линиями. Например, CPO Box (корпоративное облачное хранилище, конкурент Dropbox). За последние пару лет Box купила Crooze — платформу no-code управления корпоративным контентом, и Alphamoon — стартап с AI-обработкой документов; обе покупки — чтобы быстрее достроить свою AI-платформу. Второй пример — Andrew Tsao из Audible, аудиокнижного сервиса Amazon. Здесь портфель устроен иначе: одновременно развивают премиальные оригинальные постановки (например, новую запись «Гарри Поттера» с почти 200 актерами), синтетическую озвучку книг голосом AI и AI-перевод аудиокниг на другие языки. Три параллельные ставки на разные сегменты. ▶️CPO корпоративного масштаба Здесь работа — перестраивать продукт, которым ежедневно пользуются десятки миллионов людей, не сломав того, на чем держатся их транзакции и привычки. Среди победителей — CPO eBay и OpenTable. eBay существует тридцать лет, и его задача — переизобрести себя под AI, не отпугнув тех, кто торгует там с двухтысячных. У OpenTable, крупнейшего сервиса бронирования ресторанов в США и Европе, история похожая: встроить AI-агентов в процессы, на которых уже держится львиная доля ресторанной индустрии. ▶️CPO стадии активного роста Когда компания уже доказала продукт и теперь строит масштаб. Среди примеров: — Qonto, европейский финтех для счетов малого бизнеса: 600+ тысяч клиентов, прибыльны с 2023, рост клиентской базы 45% год к году, в 2025 подали заявку на банковскую лицензию во Франции. — Tonal, премиальные домашние тренажеры с AI-тренером: годовая выручка более 100 миллионов долларов, отток меньше 1%, за прошлый год расширили розничную дистрибуцию с 19 до 110 точек. — 6sense, B2B-платформа, через AI определяющая, кто из потенциальных корпоративных клиентов готов покупать: годовая выручка более 200 миллионов долларов, рост выручки за три года — 505%. ▶️CPO в Emerging-категории Категория для CPO в компаниях, которые сейчас на выраженном подъеме, — независимо от стажа самого руководителя. Например, CPO Suno, AI-генератора музыки, на который сейчас подали в суд почти все звукозаписывающие лейблы мира. Быть продуктовым руководителем там, где твой продукт юридически воюет со всей индустрией, это, конечно, отдельный вид спорта. ▶️CPO-платформы Тот, кто строит не продукт, а инструмент для чужих продуктов, и через экосистему мультиплицирует свое влияние. Среди победителей: — Asana — один из главных таск-трекеров в мире. — SAP — программное обеспечение, на котором держатся крупнейшие корпорации планеты. — IBM Cloud Platform — облачная инфраструктура для корпоративных приложений. Их инструментами пользуются миллионы людей, которые при этом сами ничего не строят, — но строят на этих платформах все остальное. ____________ Что еще интересно — за пять лет премия сама изменилась. До 2025 категории описывали контекст: индустрию или стадию трансформации компании. В 2026 — впервые тип работы. Не «в какой компании ты CPO», а «какую работу ты делаешь». На мой взгляд, это и делает премию полезной. Шесть категорий это шесть разных типов продуктовой работы. По такой карте удобно понимать, какая работа ближе всего к твоей сейчас и за кем из этих CPO стоит последить, чтобы что-то подсмотреть и перенять для себя. #yalav #лаврикпропродукт

📚 11 книг с января по май 2026. Часть 2. Продолжение рейтинга. 👉 «Цифровое мышление в бизнесе. Метод скрытых артефактов» — Дмитрий Гуреев 🔻 4/10 Сколково, ИИ как стратегическое преимущество, авторский метод — звучит как заявка на серьезный разговор. По факту, лично для меня, довольно общие тезисы про встраивание ИИ в процессы. От книги уровня Сколково ждала большего. 👉 «EMPOWERED. Создающие ценность» — Марти Каган, Крис Джонс 🔻 3/10 Продолжение «Inspired». Про то, как превращать команды в экспертов, которые сами создают ценность, а не закрывают тикеты. Идея здравая, но после стольких лет в продукте читать это утомительно: все, что говорят авторы, у тебя уже либо есть в команде, либо ты давно знаешь, почему этого нет. Начинающим продактам и тем, кто только строит культуру в команде — наверное, зайдет. 👉 «"Удалить" и забыть» — Митихито Сугавара 🔻 3/10 Японский нейрохирург обещает научный взгляд на то, как перестать ментально пережевывать манипуляторов и токсичных людей. В общем, те же советы, что встречаются в любой подобной книжке: дистанция, фокус на себе, границы. Упаковка кликбейтнее содержания. 💭 Что читали из этого? И главное — что бы добавили в мой книжный бэклог? Жду рекомендаций в комментариях. #yalav #лаврикпрокниги