Product games с Кристиной Гусевой

Что с рынком труда в ИТ в 2026: глобально и по регионам Посидела в свежих отчётах и собрала картину по регионам: по продактам, и по ИТ в целом. Спойлер: картина, скорее, позитивная. Глобально. - Рынок продактов на подъёме: 26 900+ открытых PM-ролей, в 2.3 раза больше, чем в 2023. - Главный драйвер AI: 61% вакансий требуют AI-опыта, премия за него 15-30%. - По ИТ в целом та же картина. Единственное, что растёт без оговорок, это всё вокруг AI: у крупных компаний таких вакансий на 50-100% больше, чем год назад. Быстрее всех набирают финтех и security, есть компании, почти удвоившие штат за два года. США. - Найм растёт: вакансии разработчиков за год в плюсе, топ-компании нанимают на 20% больше, чем год назад. - Но рынок жёстко расслоился. AI-продакты получают ~$245k против ~$123k у традиционных PM. В два раза! - География концентрируется: 23% всех открытых PM-ролей в Bay Area. Европа. - Самый противоречивый регион. По разработчикам вакансии выросли только в Британии, Германия и Франция в минусе. Нанимают в основном компании с американскими штабами. - У продактов вакансий больше (+33% г/г), но фактический найм упал на 14%. То есть постят много, нанимают долго и придирчиво. - Своим при этом повышают зарплаты активнее любой другой функции (+5,2%): дешевле удержать, чем искать. - Ориентиры мидла: UK £67k, Германия €71,5k, Нидерланды €70,3k, Франция €63,7k, Испания €54k. Россия. - Рост ниже инфляции. По данным Хабр Карьеры (45 000+ реальных окладов, июль 2026) медиана по ИТ 191к ₽, +4% за полугодие при инфляции 4,5-5,5%. - Продактам не досталось совсем: зарплаты в менеджменте показали ноль роста за год, премия ушла смежным ролям (техподдержка +10%, маркетинг +9%). - Ориентиры: менеджеры в ИТ получают 260к ₽ в Москве, 200к в Питере, 152к в регионах. Индия и Канада самые горячие. Индия +42% г/г по продактам, причём рост тянут не стартапы, а мид-сайз и корпорации. Канада +67% г/г. Удалёнка. Глобально remote-ролей +43% г/г, но США выбиваются: только 7% AI-продактовых ролей там полностью удалённые. В Европе гибрид 2-3 дня в офисе стал дефолтом. Вывод: везде плюс/минус одно с разными акцентами. Рынок награждает специализацию, AI-навыки и senior-опыт. А где не награждает, как в России, там стагнация для всех. Генералистам тяжелее всех, в любом регионе и в любой роли. В следующем посте расскажу, что вижу сама на практике, как обстоят дела у менти и как конвертятся мои отклики. #PG_education @productgames

Что бы я делала сейчас, если бы запускала мобилку или веб-продукт со ставкой на органическое привлечение: 1. Сделала бы простую посадочную страницу с простым доменом. Повесила бы аналитику, поставила бы форму предзаписи. 2. Запустила бы тик-ток / инсту / тредс - там, где в основном обитает моя аудитория. 3. Посмотрела бы, есть ли хотя бы посещения страницы. В идеале - заявки на покупку. 4. Пилила бы продукт только когда канал показал свою состоятельность: есть посещения страницы, в идеале заявки. Если органический канал не работает с посадочной, то есть высокая вероятность, что и с продуктом не сработает. Так было у меня с тик током :) Плюс как бонус вы протестите креативы на платную рекламу 😉 #PG_размышления

Онбординг это не тур по продукту, а последовательность убеждения. Порядок экранов решает больше, чем их количество Мне попался разбор онбординга одного подписочного приложения: после переделки 94% тех, кто начал онбординг, доходят до пейволла. Не покупают, а именно доходят, то есть их не теряют по дороге. Подход показался интересным и применимым почти к любому продукту с подпиской, поэтому делюсь. Старая версия открывалась туром по фичам: welcome, три-четыре экрана про то, что умеет приложение, и только потом вопросы. По сути питч-дек, и люди отваливались ещё до оффера. Идея переделки простая: человеку плевать на ваши фичи, пока он не почувствовал, что его понимают. Поэтому логику перевернули. Сначала спрашиваем про его проблему, потом показываем решение. Каркас нового флоу: 1. Идентичность первой. Имя и пара базовых вопросов до всего остального. Это запускает ощущение, что продукт делают под меня, с первого экрана. 2. Контекст. Как часто у человека возникает проблема. Это калибрует, как дальше лягут копирайт и цифры. 3. Желание до фич. Спрашиваем, что человек хочет получить, ещё не показав ни одной фичи. Ищем работу, которую он нанимает продукт сделать. 4. Инвестиция. Экраны предпочтений как будто настраивают продукт под ответы. Человек уже вложился, хотя ничего ещё не построено. 5. Доверие. Отзывы и social proof идут после шагов вовлечения, а не на втором экране. Доверие заходит лучше, когда уже есть чувство собственности. 6. Разрешения. Пуши просим после того, как ценность уже почувствована, и никогда не блокируем прогресс из-за отказа. 7. Усиление боли. Четыре вопроса про одну и ту же проблему с разных сторон, включая эмоциональный: как это ощущается. Боль проговаривается словами пользователя, а не вашим копирайтом. 8. Мы вас услышали. Экран с надписью персонализируем на пару секунд закрывает петлю после вопросов про боль. 9. Доказательство боли. Статистика прямо перед оффером, пока проблема максимально свежая: это не только ваша беда, это распространено. 10. Оффер. Paywall ровно в тот момент, когда проблема максимально явная. 11. Аккаунт последним. Регистрация только после покупки, а не до неё. #PG_education @productgames

Прикольно как, однако Хотя как я уже раньше писала, у таких исследований есть свои ограничения

В тему поста выше: уже давно напрашивался редизайн клуба. Мы закрываем сейчас только одно звено из цепочки найма, в то время как на самом деле можем закрыть практически все. Из наших недоиспользованных преимуществ - это то, что практически все наши менторы работали на международке. Поэтому хотелось бы в первую очередь делать упор туда. В идеале клуб должен прийти к такому формату: • снимаем запрос в процессе онбординга • если это найм, адаптируем резюме, смотрим, что LinkedIn базово в порядке. сейчас уже подключена иишка, которая помогает это делать на основе работающих резюме, но пока я сама планирую отсматривать результаты ее работы для дабл чека. • делаем автоматические отклики или подбираем подходящие вакансии под юзера (по его запросу) • составляем учебный план в завиисмости от текущего статуса - здесь у нас преимущество в большой бибилиотеке знаний. • если есть проблемы с самостоятельным прохождением, то можно обратиться за групповыми всречами или к одному из наших менторов. Как-то так. Что думаете?

Теперь вакансии с контактами нанимающих за последнюю неделю доступны на платформе кейс-клуба: https://pgcaseclub.com/dashboard?guest=1&level=middle&section=vacancies В том числе и в гостевом доступе. Помогает первым откликаться, а также держать контакт напрямую с руководителем. Если вы нанимающий, и у вас есть вакансия, которую нужно разместить - пишите. В дальнейшем планирую мэтчить участников клуба с компаниями (с разрешения участников клуба, конечно).

Последние две недели я занималась апгрейдом кейс-клуба, чтобы превратить его в полноценную систему под профессиональные цели юзеров. Одно из приоритетных направлений - это найм. При этом он теперь будет работать end-to-end: вы можете выбрать автоподбор и автоотклики через систему, система проверит ваше резюме и Linkedin к готовности для откликов, а также подстроит учебный план материалами для подготовки к интервью. Пока делаю только для международки, так как обкатала этот флоу на себе. Стартуем с бета-тестирования с текущими участниками клуба, буду делиться прогрессом здесь. Планирую релизить дальше по батчам, можете оставить заявку здесь, если хотели бы получить доступ: https://forms.gle/twURNokgyR1Fn1Nb7 Пожелайте нам удачи 💛

Чек-лист, что должен проверять продакт в AI-продуктах и чатах в частности 1. Правило 5–10 кейсов. Составь базвый золотой датасет из 5–10 эталонных юзкейсов (например, для AI-саппорта: возврат денег, смена адреса, жалоба на хамовитого курьера) и автоматизируй их проверку. 2. Один скорер = одно измерение. Главная ошибка PM - оценивать ответ модели одной общей метрикой «хорошо/плохо». Для кейса с возвратом денег разбей оценку на три отдельных скорера: • Точность (Accuracy): нашел ли бот правильную транзакцию? • Тон (Tone): вежлив ли бот, выразил ли эмпатию? • Безопасность (Policy): не пообещал ли бот возврат денег в обход регламента? 3. Human Review нельзя убирать. Автоматический код легко проверит, сделал ли бот запрос к базам данных. Но оценить, не звучит ли ответ как бездушный робот, пока может только человек. 4. Разрыв между топом и медианой. Команды с авто-эвалами видят, что новое обновление модели сделало бота супер-вежливым, но снизило точность поиска заказов на 10% и откатывают деплой. Команды без эвалов выкатывают регресс в прод и ловят волну негатива от клиентов. 5. 3 фазы внедрения на примере AI-саппорта: • Инкубация: собираем золотой датасет частых вопросов клиентов. • Шлифовка: weekly-демо, жесткие критерии (*«бот должен прикрепить ссылку на форму возврата, но не закрывать тикет сам»*) и просмотр цепочки рассуждений бота (Debug Mode). • Масштабирование: авто-тесты перед каждым деплоем и Slack-канал, куда автоматически падают все «дизлайки» от пользователей с логами беседы. 6. Чек-лист: как внедрить Evals за 5 шагов: • Собери реальные логи чатов, где бот ошибся. • Сформируй из них точечный датасет на 10–50 примеров. • Сравни две версии промпта side-by-side на одном и том же датасете. • Настрой автоматический ночной прогон тестов (Nightly Evals). • Настрой алерты на дизлайки пользователей прямо из продакшена. 7. Метрики качества AI-бота: • Accuracy: % корректно решенных вопросов без эскалации на оператора. • Tone & Brand Alignment: соответствие гайдлайнам компании. • Schema Compliance: отдаёт ли бот корректный JSON для API вызовов. • Latency & Cost: задержка ответа (в сек) и стоимость токенов на диалог. Источник: https://www.braintrust.dev/blog/evals-for-pms #PG_education

Для тех, кто развивает LinkedIn: Хочу поделиться каналом Саши Лепёшкина. Мы знакомы лично, оба живём в Берлине. Саша - Principal Program Manager в Zalando, ex-Head of PMO в Ozon и Lamoda. И он один из тех людей в моем окружении, кто серьезно изучил LinkedIn и знает о все-все об обновлениях платформы и как их использовать себе на благо. В своём канале LinkedIn & Career он пишет про карьеру в Европе и делится практическими вещами: ▫️ что поменять в профиле LinkedIn за 1 час + план на 4 недели ▫️ как строить реферальный нетворкинг и делится базой реферов ▫️ как готовиться к интервью в международные компании В канале все посвящено карьере на практике: кейсы, разборы найма, актуальные зарплаты, аналитика рынка и инструменты, которые можно применять на практике. Даже если сейчас не планируете менять работу, полезно просто понимать, что происходит на рынке и какие подходы используют люди в международных компаниях. Подписывайся: 👉 LinkedIn & Career

Есть у меня guilty pleasure - залипать в X по вечерам. Нашла вчера пост с таким скрином, фича работает на удержание. Ну, а я пока медленно двигаюсь к цели 100 подписок в приложении. 40 % выполнено 😄

Меня уже несколько раз спрашивали (правда спрашивали), поделиться, как я разрабатываю приложения и автоматизирую ежедневные процессы с ИИ. Думаю провести стримы на эти темы. С чего начнём?

Как я сходила на собеседование на AI-билдера Мне было интересно понять, что ожидают от AI-билдера на практике, поэтому откликнулась на такую роль в одной компании. В моем понимании это такой практически Entrepreneur in Residence. Спойлер: по факту это не совсем так и, видимо, отличается от компании к компании. Сначала созвон с рекрутером. Обычно я спрашиваю, какие ожидания у того, кто будет меня собеседовать, чтобы понимать, с какой стороны подсвечивать опыт: со стороны стартапа или со стороны корпората. Ответ был - просто будь собой 😄. Ну, ок, на мое усмотрение. Думаю, раз позиция билдера, то надо и рассказывать про билдинг продуктов: что делала, как, почему принимала решения. Но не тут-то было! После собеса с нанимающим приходит реджект с формулировкой про недостаточным опытом работы с множеством стейкхолдеров. Из этого предполгаю, что на самом деле это продакт, на которого навесили еще функции разработки и тестирования. Самое смешное - это то, что все свою корпоративную карьеру я только и делала, что работа со стейкхолдерами, при этом иногда в мультиязычной среде. Обычно я в красках рассказываю об этом при общении с энтерпрайзом, но в моем мире билдер меньше занимается политикой и больше билдерством. Надеюсь, что со временем роль устаканится и все-таки сформируется во что-то отличное, чем продакт за те же деньги, но с большим количеством задач. Ну, а пока так 🙂 #PG_размышления

Вдогонку делюсь своими сохраненками из X по настройке рекламы в TikTok Ads: https://x.com/maxzrco/status/2074360121212219472?s=46 В этой статье ссылки на две остальных, в том числе по технической настройке. Сама не тестила, но с виду выглядит, что материал может быть годным.

Apple Ads: что работает для инди-разработчика 1. Пункт номер один - apple ads сработает только если у юзера уже есть поисковый интент. Если его нет, то надо идти туда, где мы можем его сфомировать - TikTok, запрещенная соцсеть в РФ и так далее. 2. Проверить есть ли поисковый интент и насколько он сильный, можно в системах аналитики. Теперь к самой рекламе: 1. Эппл советует запускать 4 кампании одновременно: дискавери, exact, бренд, конкурентов. 2. Наверное, это все работает в связке, когда у тебя большой бюджет, но что если его нет? Тогда работает только exact. Выбираешь релевантные запросы в разных вариациях, ставишь их exact. В негативных ставишь все мусорные ключи, broad. Тогда есть шанс выйти в положительный ROAS. 3. Отдельно тестила на бренды конкурентов. Если брать крупные бренды, то получается плохо: запросы дорогие, пользователи прицельно ищут именно их. Но что может сработать - это таргет на небольшие приложения, которые активно продвигаются в соц сетях. #PG_размышления @productgames

Если хочешь развиваться в продакт-менеджменте — войти в профессию, сменить роль или прокачаться до следующего уровня — в Центральном университете есть магистратура под каждый сценарий. И на нее можно получить грант до 75%. Места ограничены, дедлайн подачи заявок — 20 августа. «Продуктовый менеджмент» — это направление с несколькими форматами и треками. В офлайн-формате (пары по вечерам и в выходные в центре Москвы) можно выбрать один из двух треков: 1️⃣Основной — для тех, кто хочет войти в профессию или перейти из смежной области. Обучение строится вокруг реальных продуктовых задач: исследования пользователей, работа с метриками, A/B-тестирование, юнит-экономика, управление командой. К выпуску — портфолио с продуктовыми кейсами 2️⃣Продвинутый — для практикующих продактов: гибкая траектория под карьерные цели, обучение на своих рабочих кейсах и углубление в специализацию — growth, CX, ML, PMM, tech Для тех, кто хочет учиться из любой точки мира, есть онлайн-формат — полноценная альтернатива офлайну с теми же преподавателями и курсами. ❤️Магистратура в Центральном университете — это 2 года обучения, которое можно совмещать с работой, и диплом государственного образца. Карьерная поддержка начинается еще во время учебы: консультации, тренировочные собеседования и помощь с трудоустройством. Студенты уже в процессе обучения выходят на новые позиции или повышаются в грейде в Яндексе, Авито, Т-Банке и других компаниях. Поступление проходит через грантовый конкурс — это одновременно способ попасть на программу и возможность выиграть финансовую поддержку на все время обучения: грант покрывает до 75% стоимости. В 2026 году доступно 550 грантов на все программы магистратуры. Подробнее о программах и условиях участия в конкурсе — по ссылкам Офлайн программа Онлайн программа

Если 7 % когорты возвращается на 7ой день, то ты уже в топ-25% по активации 1. Правило 7%. Если 7% когорты возвращается на день 7, то твой продукт уде показал раннюю ценность, которая коррелирует с долгосрочным успехом. И ты уже в топ-25% по активации. 2. Ранняя активация предсказывает долгий retention. 69% продуктов из топа по дню 7 были в топе и через 3 месяца. 3. У половины продуктов к концу 2-й недели неактивны больше 98% новых. Даже у топ-10% на день 14 остаётся всего ~9%. 4. У энтерпрайза топ-10% держат 12.4% на день 7 против медианы 2.1%. Разрыв в 6 раз. 5. Разброс по сегментам (retention 3-го месяца у лидеров): тревел 25.6%, финсервис 19.5%, B2B-софт 15.6%, энтерпрайх 12.4 % у лидеров. 6. Что сделать для удержания. Очевидно, пункт номер один - построить хороший онбординг: • найти свой момент ценности через когортный анализ, • сократить time-to-value, • разбить путь на чекпоинты, не вываливать все фичи сразу, • делать онбординг вокруг цели, а не фич, • снижать когнитивную нагрузку, • давать мгновенную обратную связь. 7. Метрики, предсказывающие удержание: • time-to-value по сегментам, • activation по источнику трафика, • глубина (не один экшен, а несколько + приглашение коллеги), • когортные дашборды. Источник: https://amplitude.com/blog/7-percent-retention-rule #PG_education @productgames