Быть продактом: быть, а не казаться!

Ага-момент выглядит вот так )

Непрерывные серии Помните ли вы стрики до того, как Дуолинго сделал их популярными? Судя по обилию механик, которые вокруг этих «непрерывных» серий накрутила беспощадная зелёная сова, метрики и тесты показывают её создателям, что стрики работают. Но где предел этой техники? Когда эффекты, которые делают её эффективной, начинают ломаться? А когда даже вредить? Свою 500 с чем-то дневную серию ежевечерних поклонений зелёному повелителю я закончил осознанно, буквально в попытке разорвать тяготевшую меня зависимость. Ежедневный тихий шантаж и громкие угрозы виджета на домашней странице телефона привели к тому, что занятия, и без того не приносившие заметного эффекта, стали буквальной повинностью. --- На этом фоне особенно смешно выглядит скриншот с 1000 днями непрерывной игры в шахматы. Во-первых, потому что прямо на скриншоте видна пауза, без которой этой круглой цифры бы не было. Выбирал ли я эту паузу? Была ли возможность реально сбить стрик? Нет и не знаю. Пока никаких механик для этого у Chess.com нет. Надеюсь, и не будет! Во-вторых, эта тысяча дней особенно смешно выглядит в контексте: чуть больше месяца назад тот же сайт присылал мне поздравление с 14-летием моего аккаунта, а когда первый раз окошко про непрерывную серию показалось после первого хода за день, в нём уже была цифра 800+ дней... Приятно, конечно, но явно никак не повлияло на то, что теперь это значение перевалило за тысячу (надеюсь, тот кто измеряет эффект внедрения фичи исключил таких как я юзеров из выборки...). «Ударный режим» (так же перевели в приложении обучения языкам?) по задумке должен помогать поддерживать регулярность занятий и, в итоге, формировать привычку. Так ведь? В итоге у нас получаются две проблемы: в одном случае формируется привычка продлевать стрик (а не учиться), а во втором привычка уже давным-давно сформирована и показатель непрерывности перестаёт иметь значение, особенно когда он ещё и фейковый (паузы, восстановление). И отдельно интересно, что, однажды показав этот KPI продуктам (и продактам), приходится его тащить дальше, даже когда для пользователя он давным-давно стал или раздражающим фактором, или просто ничего не значащей цифрой. P.S. Единственный стрик, которым я сколько-то горжусь и стараюсь поддерживать, живёт в Kindle. Но при этом Ютуб что-то не торопится показывать мне, сколько дней подряд я его открывал и сколько часов своей жизни на него потратил...

Пока новички не разбежались, глядя на рекомендации кулинарных видео в нашем продуктовом чате, по традиции напомню, что все ключевые посты собраны в Навигации по каналу – сейчас еще раз пролистал, сам удивился, как много всего там интересного накопилось всего-то за 4 года. А если у вас есть только 15 минут и вы хотите дать мне, как автору, единственный шанс, то потратьте их/его на «Снег идет...» – бесплатную, интерактивную, местами даже забавную, историю-квиз про ключевые для нашей с вами сферы деятельности понятия (кем бы вы ни работали).

Ребята, вновь прибывшие, а вы откуда?

Ещё одно видео, хорошо демонстрирующее силу моделей, которые дают сбывающиеся предсказания (а данном случае — вкусную еду).

Доверительный интервал отвечает на важный вопрос вопрос: в каком диапазоне лежит настоящее значение (true value) среднего, конверсии или любой другой метрики.

Почему Google и OpenAI провалили релизы новых версий Antigravity и Codex+ChatGPT? Два мира — два Шапиро, как говорили в одной давно уже не существующей стране. Ничем не похожие друг на друга гигантский, неповоротливый и вечно догоняющий легаси-холдинг и модно-молодежный вчерашний стартап, а сегодня лидер новой индустрии, — сделали одну и ту же продуктовую ошибку. Они сами придумали себе продукт. А потом еще и обновили существующий продукт для какого-то воображаемого пользователя. Причем Google сделал это первым, но OpenAI чужой урок не выучил. Первыми пострадали пользователи Antigravity. Новая версия IDE для мультиагентной разработки не просто выбросила часть про IDE вместе с водой — она еще и умудрилась сломать подписки платных пользователей. Биллинг быстро починили, а вот новый UX оставили. В итоге пользователям просто разрешили скачать «классическую» версию, которой самой едва исполнился год. Создатели Codex+ChatGPT пошли еще дальше. В новом «объединенном» приложении на поверхности остался только Codex. Проекты ChatGPT, в которых power users месяцами накапливали кастомные инструкции, связанный контекст и аккуратно организовывали рабочие пространства, фактически исчезли. Чаты снова стали просто чатами — никак не связанными с «настоящими» проектами Codex. Как будто программисты окончательно взяли власть в свои руки (палец вверх, кто понял намек на А. Купера). Если теперь окажется, что телефон от OpenAI не умеет звонить — я уже не удивлюсь. ⸻ Теперь серьезно. Как обе компании могли почти одновременно совершить настолько похожие ошибки? Мне кажется, причин две. Первая — продакт-билдеры уже жили с ментальной моделью продукта следующего поколения. «Мы знаем, каким этот продукт должен стать через несколько лет. Значит, пора делать его таким уже сейчас». Такой подход сам по себе не ошибка, наоборот, без него редко получаются настоящие инновации. Проблема в том, что всю стоимость перехода они переложили на существующих пользователей. На людей, у которых уже есть привычки, накопленный контекст, рабочие процессы и ментальная модель продукта. То, что для команды выглядит как «шаг вперед», для этих пользователей/нас оказывается потерей рабочего инструмента. Но еще хуже и поучительнее другое: они приняли за настоящего пользователя — себя. Это вообще-то профессиональная болезнь продактов: чем больше времени ты проводишь внутри собственного продукта, тем легче начать считать собственные сценарии использования нормой. Знаю по себе! Если продакт пишет код исключительно через Codex и swarm-агентов, начинает казаться, что так работают все. Если проекты в чатах для тебя второстепенная надстройка, значит, и для остальных они такие же. Если накопленный контекст можно отбросить ради инноваций, значит, он не так уж важен. Я даже не удивлюсь, если принятые решения были подкреплены данными о том, какая доля аудитории продукта открывала IDE или сколько в среднем проектов использует один пользователь чата… В общем, об этом не было бы повода даже писать, если бы сразу два из трех лидеров ИИ-гонки его не создали с разницей в пару-тройку недель. В итоге надежда только на то, что в данном случае победило визионерство, а не глупость. Потому что первое с какой-то вероятностью лечится короткими циклами обратной связи, а второе — вряд ли. А нам всем жизненно важно, чтобы люди, которые принимают такие решения, – учились, хотя бы на чужих ошибках.

https://circleback.ai – unbelievably good первые, за которые не стыдно, meeting notes. Не только для англоязычных звонков.

За кликбейт заголовком – простая идея: эффективность благотворительности можно измерить, а у каждого решения есть стоимость и цена.

В новой версии McWritely добавлена возможность «подсветить» исправления (включается в настройках). Промокод SMART по-прежнему дает -50% на первый месяц.

Модели. Согласие «Let's agree to disagree» — одна из самых вредных ментальных моделей в бизнесе. Потому что эта фраза означает: человек, который её произносит, больше не считает нужным разобраться в модели реальности своего собеседника. Когда человек завершает обсуждение словами «давайте согласимся, что мы не согласны», он посылает чёткий сигнал: понять, почему другой человек пришёл к иному выводу, больше не стоит потраченного им времени. И это провал. Продакту, менеджеру, лидеру, просто ответственному сотруднику не нужен консенсус. Ему нужна настолько точная модель реальности, насколько это вообще возможно. Если твой коллега или сотрудник не согласен, первый вопрос должен быть таким: «Что он знает такого, чего не знаю я?» Разные выводы всегда возникают из-за разных наблюдений, предпосылок, причинно-следственных моделей, стимулов или рассуждений. Пока эти различия не выявлены, само разногласие ещё не понято. Поэтому рациональные и эффективные команды не могут себе позволить «согласиться не соглашаться». Вместо этого они: 1. Находят точную точку разногласия. 2. Выявляют предпосылки или причинно-следственные модели, которые к нему приводят. 3. Формулируют, какие данные или эксперимент позволят различить конкурирующие модели. 4. Определяют, кто и, главное, на основе каких моделей и свидетельств принимает окончательное решение. После этого они исполняют принятое решение, сознательно собирая информацию, которая позволит скорректировать свои представления. Если практического способа проверить эти гипотезы не существует, оставшееся разногласие должно быть хотя бы сведено к явно сформулированным предпосылкам. Если же такой способ существует, то «согласиться не соглашаться» — это просто удобный предлог не учиться. А это худший из исходов. Цель обсуждения — не выиграть спор. Цель — улучшить общую модель реальности. Она всё равно рано или поздно выберет, какая из моделей была верной. Есть только одно исключение: некоторые разногласия касаются не фактов, а ценностей. И здесь как раз появляется дедушка Юм. Но бизнес-разногласия редко относятся к этой категории — обычно это разногласия о фактах, прогнозах или причинно-следственных моделях. И именно такие обсуждения никогда не должны заканчиваться фразой «давайте согласимся, что мы не согласны».

Модели: предсказательная способность Для того чтобы получить максимальную пользу от предыдущего ролика, попробуйте обращать внимание на каждый раз когда автор говорит: — вот из каких компонентов [что-то состоит] — вот почему [что-то обычно происходит] — вот как [это связано] — вот что [произойдёт в итоге] Каждый раз когда вы слышите одну из этих логических конструкций внутри них содержится: — объяснение наблюдаемых феноменов — описание структуры, существенных частей модели — описание причинно-следственных связей, механизмов изменений — предсказание последствий. И именно ради последнего пункта моделируется, исследуется и фиксируется все остальное. Какие бы свойства и типы моделей мы не обсуждали, в итоге, все упирается в их способность предсказывать будущее. Когда вы прикладываете к области реальности свою модель, главное к чему вы стремитесь это соответствие предсказанных заранее исходов, тем, что случаются на самом деле. Дерево метрик не имеет смысла, если при изменении одной метрики, вы проверяете состояние остальных и оказывается что ваша эксель табличка показывает один результат, а система аналитики или, тем более отчёт финансового директора — другой. Описание ага-момента не может претендовать на статус модели (и пользу), если пользователь, который его достиг не ведёт себя после этого предсказуемым способом. Модель климатических явлений не имеет смысла, если она не предсказывает погоду. Описание процедуры, слагаемых успеха игроков, разницы между ценностью позиция и скоростью развития на данной позиции — остаётся обычным мнением (пустопорожней болтовней), если в итоге не приводит к чёткому прогнозу о том, с какой вероятностью и при каких условиях первый выбор драфта станет настоящей звездой.

Когда вы привыкаете видеть их везде, то начинаете особенно ценить не просто интересно высказанное мнение, а нарративы, в которых буквально просвечивает одна сцепленная со следующей как шестерёнка модель за другой.

Как правильные термины и эксперименты помогают приблизиться к истине.

...через пару лет может оказаться, что документов стало больше, а людей, способных их по-настоящему понимать, меньше — только не через пару лет, а уже. Никита продолжает цикл важных статей о менеджменте. Прочитайте, пожалуйста, сегодня: «Когда работа перестаёт учить»!

Дуров — плохой UX-дизайнер Вот вы, например, знали, что в Телеграме есть «треды как в Слаке»? Я как-то это обнаружил, забыл (потому что не понял как), а на днях опять наткнулся — теперь уже по делу. Они даже работают. Как-то. А вот, например, убрать чат, который вы уже заархивировали, но который все ещё висит в системной папке Unread, — можно только в мобильной версии приложения (или только в одной из двух десктопных — я так и не смог запомнить, в какой). Неужели я один архивирую чаты, вместо того чтобы от них отписываться? Или ещё прикол: если в Телеграме текст оформлен как monospace, то при нажатии на него он скопируется в буфер обмена! Как тебе такое, ничего не подозревающий магл? UX, аффорданс? Не, не слышали! Про такие мелочи, как обновление, сломавшее свайп-жест «прочитать чат» (теперь вместо этого перелистываются папки), можно и не упоминать — шансов на то, что Павел Валерьевич что-то вернёт, никаких. Полезных для продактов выводов тут не будет, кроме банального: никто не умеет останавливаться и мало кто умеет справляться с нарастающей сложностью. Поэтому каждый раз когда у вас появляется такой шанс, нельзя его пропускать. --- P.S. LLM, расставлявшая в этом посте знаки препинания, так вдохновилась, что вопреки инструкции решила закончить этот текст за меня... И написала такую смешную ерунду ) попробуйте сами, это реально забавно.

Если вас, вдруг, что-то останавливает от того чтобы попробовать McWritely, то промокод TOBEPRODUCT дает скидку 33% на первые два месяца.