red_mad_product

Самый скучный финтех в мире, который перевёл £145 миллиардов. Почему Wise хочет стать невидимкой 😊 Это финальный пост из серии с анализом крупных международных финтехов от Евгении Черкашиной, партнёра практики Дискавери в red_mad_robot. История Wise (бывшего TransferWise) началась с боли. Два эстонца в Лондоне устали терять деньги на банковских комиссиях при переводах на родину. Они придумали гениальный P2P-механизм. Вы переводите деньги в Британии, а ваш адресат получает деньги с локального счета Wise в Эстонии. Проблема на старте: трансграничные грабежи от банков. Ключевая идея: устранить длинную цепочку банков корреспондентов при переводах, каждый из которых берет свою комиссию. Целевая аудитория: иностранные работники, экспаты и фрилансеры. Сегодня у них 15.6 млн активных клиентов, а объем переводов достиг £145.2 млрд. Wise решает проблему мировых финансовых границ для глобального бизнеса и цифровых кочевников. Они зарабатывают на микроскопической, но кристально прозрачной комиссии с объёма переводов. Но парадокс в том, что клиенты им настолько доверяют, что теперь просто хранят на счетах Wise £21.5 млрд. Wise размещает эти деньги и зарабатывает огромный процентный доход (Assets). На что они делают ставку?⚡️ На то, чтобы исчезнуть. Их главный продукт будущего — Wise Platform. Они встраивают свой движок внутрь других банков (HSBC) и корпораций (Google, Amazon). Они больше не хотят быть просто приложением в вашем телефоне, они становятся кровеносной системой мировых финансов. Около 60% B2B-клиентов уже используют несколько их фичей одновременно. Решите одну узкую боль лучше всех в мире. И вам без боя отдадут ключи от всех сейфов. Больше про стратегии продуктов и клиентский опыт — в канале Евгении @collector_of_experience☝

Вы можете ненавидеть банки, но вы не сможете ненавидеть Monzo. Как конвертировать чистую эмпатию в £60.5 млн прибыли ⚡ Это второй пост из серии с анализом крупных международных финтехов от Евгении Черкашиной, партнёра практики Дискавери в red_mad_robot. Когда-то Monzo появились с яркой коралловой картой, которая взорвала серый британский финтех. Они выросли на краудфандинге. На старте Monzo решал проблему банковского высокомерия: они сделали расходы прозрачными, приложение интуитивным, а саппорт — человечным. Их целевой аудиторией были студенты и зумеры, которые боялись заходить в классические отделения банков. Сейчас эти зумеры выросли, и Monzo тоже ↗️ Теперь они решают проблему финансовой фрагментации. Они хотят быть единственным эмоциональным хабом, где человек управляет всей своей жизнью. Как конвертировать любовь в деньги? У Monzo индекс лояльности (NPS) замер на аномальной отметке +70, а 67% новых клиентов приходят по сарафанному радио. Но прибыль им приносят не объятия. Они зарабатывают на жёстком банковском бизнесе: выдаче кредитов, процентах по овердрафтам и платных премиум-тарифах. Куда они бьют дальше? #⃣ • Их главная ставка — Monzo Investments и консолидация пенсий (Pensions). Они поняли: мало контролировать зарплату, нужно забрать управление капиталом. • Вторая ставка — подписки для малого бизнеса и фрилансеров с автоматизацией налогов. И, конечно, очередной штурм рынка США. Сначала вы лечите клиенту нервы, а потом он добровольно несёт вам свою пенсию. Любовь — самый высокомаржинальный продукт. Больше про стратегии продуктов и клиентский опыт — в канале Евгении @collector_of_experience☝

Из карточки для отпуска в главного финансового хищника Европы. Как Revolut перестал быть удобным и заработал £1.7 млрд. ↗️ [Это серия постов с анализом крупных международных финтехов от Евгении Черкашиной, партнёра практики Дискавери в red_mad_robot] Десять лет назад мы скачивали Revolut, чтобы купить евро без внушительной банковской комиссии. Проблема, которую они решали на старте, звучала просто: банки грабят нас на конвертации. Целевой аудиторией были путешественники и цифровые кочевники. Сегодня отпуск закончился, а Revolut превратился в тяжеловесный супер-апп. Теперь они решают другую проблему: как заменить человеку и бизнесу вообще все финансовые инструменты. Их аудитория — глобальный средний класс и корпорации. На чём они делают свои £4.5 млрд выручки и рекордные £1.7 млрд прибыли? Давно не на кэшбеках. Основные деньги приносят платные подписки (люди платят за тарифы Metal и Ultra, чтобы получить всё в одном окне), комиссии с крипты и трейдинга. Но их главная дойная корова сегодня — это Revolut Business. Они агрессивно забирают корпоративные расчёты и эквайринг (Revolut Pay) у традиционных эквайеров. На что они делают ставку завтра? 🕐 Во-первых, ИИ-защита от мошенников. Только за год их алгоритмы заблокировали кражи на £475 млн. Безопасность снижает издержки и повышает доверие. Во-вторых, банковская лицензия в Британии. Теперь они смогут выдавать кредиты, а это — прямая дорога к астрономическим процентным доходам. Хотите заработать миллиарды? Перестаньте быть просто удобными и станьте неизбежными. Больше про стратегии продуктов и клиентский опыт — в канале Евгении Черкашиной @collector_of_experience☝

Зумеры генерируют рефераты, а бабушки... лечат душу. Разбор AI-трендов в поведении клиентов 2025 Пока мы спорили, заменит ли AI дизайнеров, он тихонько заменил нам друзей и шоппинг-ассистентов. Я тут зарылась в свежий отчет Capgemini (10 000 респондентов, 13 стран), и у меня для вас новости: хайп закончился, началась зависимость. AI официально вошел в топ-3 подписок, за которые люди готовы платить, обогнав облачные хранилища. Важнее только Netflix и Spotify. Вот 4 инсайта, которые заставили меня поднять бровь (и один, от которого стало не по себе): 👵 1. Бабушка говорит с GPT Мы думали, что AI — игрушка для молодых. Ага, конечно. Пока зумеры используют нейронки для учебы и креатива, 40% бумеров (59-77 лет) используют AI как «цифрового компаньона» для задушевных бесед. Инсайт: Одиночество — это рынок. Если ваш стартап целится в Gen Z, вы упускаете платежеспособную аудиторию, которой просто нужно с кем-то поговорить (я наблюдаю изнутри много продуктов, которые упорно не хотят замечать эту адуиторию, так что ниша точно есть). 🛍 2. Agentic Commerce: «Купи мне это сам» Мы стали настолько ленивыми, что нам лень даже гуглить. 71% потребителей хотят, чтобы AI был встроен в шоппинг. Мы входим в эру «Агентской коммерции»: скоро не вы будете искать пылесос, а ваш персональный AI-агент будет торговаться с AI-агентом магазина. Actionable Insight для ритейла: Забудьте про SEO. Готовьтесь к GEO (Generative Engine Optimization). Если ваш товар непонятен для алгоритма, его не существует. 🔐 3. Парадокс доверия (Токсичные отношения) Доверие к AI падает (с 72% до 58%), но использование... растет!. Люди боятся галлюцинаций и утечек данных, но продолжают пользоваться, потому что удобно. Actionable Insight: Приватность становится премиум-фичей. 53% людей готовы платить больше за AI-инструмент, который гарантирует, что их данные никуда не утекут. Безопасность теперь продает лучше, чем функционал. 📺 4. AI решает, что нам есть и смотреть 58% готовы доверить AI выбор сериала на вечер, а 41% — выбор ужина. Кажется, проблема выбора (Analysis Paralysis) нас так доконала, что мы рады делегировать свою свободную волю алгоритму. Что с этим делать бизнесу? Если вы в Health & Wellness: Делайте ставку на ментальное здоровье для старшего поколения. Они там, и они уже говорят с ботами. Если вы в E-commerce: Готовьтесь к тому, что ваш «клиент» — это бот. Оптимизируйте данные так, чтобы их мог прочитать и сравнить робот. Если вы делаете контент: Люди устали выбирать. Предлагайте не «широкий выбор», а «лучший выбор для тебя, сделанный AI». 👇 Вопрос в студию: А что вы уже доверяете нейросетям такого, что не могли себе раньше представить, что доверили бы в принципе кому-то? Сам отчет положу в комментариях для внимательного изучения таким же любителям покопаться в исходниках)

Почему формула успеха в B2B не работает без CX‑аналитика↗️ Формула успеха цифрового продукта выглядит так: (CJM + Clean Code + UX) × Customer Focus В скобках база, без которой никуда, но умножается это всё только на счастье клиента.  Почему это так работает? Потому что очень легко попасть в ловушку ложного благополучия. Вроде бы клиент доволен — код чистый, макеты красивые, дедлайны бьются — значит, всё ок, но это иллюзия. Для клиента важен не только результат, но и как к нему пришли. Комфортно ли было взаимодействие? Достаточно ли погружали в проект, а может, наоборот, перегружали? В повседневной гонке даже лучшие намерения команды могут трансформироваться в скрытые проблемы: 🔳гибкость перетекает в хаос, 🔳экспертные советы становятся давлением, 🔳прозрачность скатывается в информационный шум, 🔳инициативность превращается в самодеятельность. Без внешней независимой оптики есть риск пропустить момент, когда клиенту стало дискомфортно. Здесь в игру вступает CX-аналитик 😊 Это человек, который смотрит на проект глазами клиента, но не эпизодически, а системно: 🟥проектирует сбор обратной связи под B2B‑логику, 🟥проводит глубинные интервью со стейкхолдерами, 🟥рассчитывает метрики CSAT, CES, NPS по этапам, 🟥сегментирует сценарии взаимодействия с клиентами, 🟥даёт рекомендации для продукта, поддержки и менеджмента. Что получает компания: понимание, как клиент видит работу на всех уровнях. Данные для управления ожиданиями, снижение оттока и база для долгосрочных партнёрств. Что получает клиент: его контекст и фидбэк реально влияют на решения. Появляется предсказуемость в коммуникации и понятные правила взаимодействия. В итоге — ощущение партнёрства вместо разовой работы😍

Уже сегодня в 20:00 (МСК) руководитель портфеля проектов red_mad_robot Евгения Шатилова проведёт открытую лекцию о том, как PM управлять GenAI-инициативами 😍 Женя разберёт: - чем GenAI-проекты отличаются от классических и какие навыки нужны PM, чтобы успешно их вести; - как устроен полный цикл внедрения AI-инициативы и что делать менеджеру на каждой фазе; - какие метрики показывают прогресс и помогают защищать решения перед стейкхолдерами; - как выстраивать коммуникацию, когда результат зависит от данных, моделей и экспериментов, а не только от команды. Регистрируйся ↗️

Новая карта LLM-практик в России: исследование red_mad_robot Проводим опрос, чтобы понять, как разработчики, исследователи, продакты и основатели AI-стартапов используют LLM в своей повседневной работе. Ответы помогут зафиксировать реальные сценарии применения и определить, какие value-added сервисы действительно нужны пользователям, чтобы ускорить эксперименты и снизить затраты на работу с моделями. 📎 Опрос занимает 5–7 минут, а пройти его можно по ссылке. После завершения исследования все участники получат аналитику об LLM, функциях и метриках, которые сегодня в фокусе у продвинутых команд в России. #AI_moment #роботайм ↗️ red_mad_robot

Вайб Цех: как LLM меняют практику разработки Один день — один цех, где производство кода становится совместной работой человека и модели. 25 октября проведём митап для инженеров и исследователей, работающих с LLM и GenAI, и разберёмся, как вайб-кодинг меняет саму структуру разработки. ↗️ Валерий Ковальский (red_mad_robot) откроет программу и расскажет, как разработчик переходит от написания кода к работе с целями и промптами. ↗️ Александр Абрамов (SberAI) продолжит темой эффективности LLM — от архитектуры до обучения с подкреплением. ↗️ А Максим Скорченко (red_mad_robot) покажет, как превратить модели в инструмент управления и сместить фокус с исполнения на результат. В завершении — панельная дискуссия с участием спикеров из SberAI, Cloud.ru и СберТех. Изучить всю программу и зарегистрироваться можно тут. #AI_moment #роботайм ↗️ red_mad_robot

Запустили Telegram-бота для обращений — теперь с командой red_mad_robot можно связаться напрямую, без лишних точек входа. Вопрос по продукту или посту, предложение о партнёрстве, фидбэк, идея или заявка — пишите. Сообщение попадёт в нужный канал, а ответ придёт прямо в чат. Перейти к боту → @redmadmadbot ↗️ red_mad_product

🎉 Результаты розыгрыша: 🏆 Победитель: 1. Vladimir (@vladimir_lee) ✔️Проверить результаты

🚀 От инсайтов к структуре: наш подход к сегментации пользователей на качественных данных На BiasConf 6 сентября расскажем, как мы сегментируем пользователей на основе качественных данных — используя персоны и портреты в адаптированной для наших задач форме, как часть подхода, доказавшего свою эффективность на практике. Елизавета Скрыль, Product Manager NDT by red_mad_robot расскажет: - Как мы формируем персоны и портреты — какие исследовательские и продуктовые задачи они для нас решают; - Как пошагово воспроизвести наш подход к формированию Персон и Портретов. ⭐️ Разыгрываем один билета на конференцию для тех, кто хочет услышать наш доклад Как участвовать: 1️⃣ Проверь подписку на каналы red_mad_product и red_mad_dev. 2️⃣ Поставьте эмодзи сердечко ❤️ или огонёк 🔥 этому посту. 3️⃣ Нажмите кнопку «Участвую». Итоги подведёт бот-рандомайзер 22 июля в 14:00.

Психическое здоровье — одно из ключевых направлений применения AI-компаньонов — на него приходится до 40% рынка. Команда Discovery by red_mad_robot изучила, как разные продукты интегрируют AI в сервисы для ментального здоровья. Рассказываем в карточках о типологии решений, полезных практиках и системных проблемах растущего рынка, стоимостью $10,8 млрд. А ещё у автора материала есть канал про применение AI в повседневных и рабочих задачах, подписывайтесь↗️