Симулятор SQL — теперь на английском!
Мы запустили «Симулятор SQL для продуктовой аналитики» на английском языке — SQL Simulator for Product Analytics.
Напомним, что симулятор рассчитан на тех, кто хочет научиться решать базовые задачи с данными с помощью SQL самостоятельно.
В симуляторе студентов ждут более 400 практических заданий и 50 часов обучения. Разбираемые задачи наиболее релевантны продакт-менеджерам, проджект-менеджерам, маркетологам, специалистам в UX-Research.
Наши студенты учатся доставать, изучать и чистить данные, рассчитывать ключевые метрики и отвечать с их помощью на важные вопросы о продукте и маркетинге.
Все это позволит принимать решения быстрее и эффективнее.
Мы будем рады, если вы поделитесь информацией о нашем симуляторе с вашими англоязычными коллегами. Просто пришлите им ссылку ниже, по которой они могут узнать больше о SQL Simulator for Product Analytics.
🔗 https://gopractice.io/course/sql/
Спасибо!
Мы запустили «Симулятор SQL для продуктовой аналитики» на английском языке — SQL Simulator for Product Analytics.
Напомним, что симулятор рассчитан на тех, кто хочет научиться решать базовые задачи с данными с помощью SQL самостоятельно.
В симуляторе студентов ждут более 400 практических заданий и 50 часов обучения. Разбираемые задачи наиболее релевантны продакт-менеджерам, проджект-менеджерам, маркетологам, специалистам в UX-Research.
Наши студенты учатся доставать, изучать и чистить данные, рассчитывать ключевые метрики и отвечать с их помощью на важные вопросы о продукте и маркетинге.
Все это позволит принимать решения быстрее и эффективнее.
Мы будем рады, если вы поделитесь информацией о нашем симуляторе с вашими англоязычными коллегами. Просто пришлите им ссылку ниже, по которой они могут узнать больше о SQL Simulator for Product Analytics.
🔗 https://gopractice.io/course/sql/
Спасибо!
Зачем продакт-менеджеру изучать ML и AI
В этом материале рассказываем, чем обусловлен столь быстрый прогресс в сфере ML и AI и как эти технологические прорывы влияют на роль продакт-менеджера сегодня.
В 2023 году продукты вроде ChatGPT и Stable Diffusion окончательно захватили внимание людей. Эти генеративные модели рисуют картины, пишут тексты и проходят экзамены на уровне лучших выпускников Стэнфорда.
Кто-то вне себя от восторга, а кто-то — от страха.
Но что это значит для продакт-менеджеров? Нужны ли продактам знания и навыки в ML и AI? Если да, то зачем?
🔗 https://gopractice.ru/skills/ml-ai-for-product-managers/
💡Чтобы научиться работать над ML/AI-проектами и узнать больше кейсов, станьте студентом нашего «Симулятора управления ML/AI-проектами».
В этом материале рассказываем, чем обусловлен столь быстрый прогресс в сфере ML и AI и как эти технологические прорывы влияют на роль продакт-менеджера сегодня.
В 2023 году продукты вроде ChatGPT и Stable Diffusion окончательно захватили внимание людей. Эти генеративные модели рисуют картины, пишут тексты и проходят экзамены на уровне лучших выпускников Стэнфорда.
Кто-то вне себя от восторга, а кто-то — от страха.
Но что это значит для продакт-менеджеров? Нужны ли продактам знания и навыки в ML и AI? Если да, то зачем?
🔗 https://gopractice.ru/skills/ml-ai-for-product-managers/
💡Чтобы научиться работать над ML/AI-проектами и узнать больше кейсов, станьте студентом нашего «Симулятора управления ML/AI-проектами».
GoPractice
ᐈ Зачем продакт-менеджеру изучать ML и AI
Машинное обучение и искусственный интеллект — самые обсуждаемые и горячие темы в технологической среде. Но насколько они релевантны продакт-менеджерам?.
Наши друзья и коллеги сделали подборку каналов про продуктовое мышление.
Мы читаем их сами и рекомендуем подписаться и вам: https://www.tgoop.com/addlist/1tW6oHxTWgo1YzRk
Мы читаем их сами и рекомендуем подписаться и вам: https://www.tgoop.com/addlist/1tW6oHxTWgo1YzRk
Ошибки начинающих продакт-менеджеров. Примеры и способы самопроверки
Роль продакт-менеджера подразумевает большой уровень ответственности. Решения, которые принимает продакт, могут оказывать большое влияние как на опыт пользователей, так и на бизнес. Но принимать такие решения и никогда не ошибаться — невозможно.
Все возможные ошибки продакт-менеджеров перечислить трудно, но мы выбрали те, которые чаще всего упоминают опрошенные нами эксперты и нанимающие менеджеры.
Чтобы материал был максимально полезным для вас, постарайтесь при чтении каждого пункта задавать себе вопрос: «А не делаю ли я так?». Это простое упражнение может оказаться очень эффективным и позитивно отразиться на качестве вашей работы.
🔗 https://gopractice.ru/skills/junior-pm-mistakes/
Мы запустили программу «Профессия: продакт-менеджер». Она создана специально для «свитчеров» — специалистов, которые переходят в продукт из смежных ролей и индустрий.
В подготовке программы участвовали 40+ экспертов — нанимающих продакт-менеджеров и бывших свитчеров. Это позволило нам приземлить материал на реальность рынка труда. Вы получите те навыки и знания, которые реально от вас ожидают и которые вы сможете реально задействовать в работе.
Узнайте все остальные подробности о новой программе.
Роль продакт-менеджера подразумевает большой уровень ответственности. Решения, которые принимает продакт, могут оказывать большое влияние как на опыт пользователей, так и на бизнес. Но принимать такие решения и никогда не ошибаться — невозможно.
Все возможные ошибки продакт-менеджеров перечислить трудно, но мы выбрали те, которые чаще всего упоминают опрошенные нами эксперты и нанимающие менеджеры.
Чтобы материал был максимально полезным для вас, постарайтесь при чтении каждого пункта задавать себе вопрос: «А не делаю ли я так?». Это простое упражнение может оказаться очень эффективным и позитивно отразиться на качестве вашей работы.
🔗 https://gopractice.ru/skills/junior-pm-mistakes/
Мы запустили программу «Профессия: продакт-менеджер». Она создана специально для «свитчеров» — специалистов, которые переходят в продукт из смежных ролей и индустрий.
В подготовке программы участвовали 40+ экспертов — нанимающих продакт-менеджеров и бывших свитчеров. Это позволило нам приземлить материал на реальность рынка труда. Вы получите те навыки и знания, которые реально от вас ожидают и которые вы сможете реально задействовать в работе.
Узнайте все остальные подробности о новой программе.
GoPractice
ᐈ Ошибки начинающих продакт-менеджеров. Примеры и способы самопроверки
Все ошибки продакт-менеджеров перечислить трудно, но мы выбрали те, которые чаще всего упоминают опрошенные нами эксперты и нанимающие менеджеры.
О механизмах защиты модели роста и бизнеса
В начале 2021 году капитализация маркетплейса Wish превысила $22 миллиардов.
Сегодня Wish оценивается в районе $160 миллионов.
Компания обесценилась более чем в 100 раз.
Как так получилось? У компании не было достаточно механизмов для защиты модели роста и бизнеса.
Wish — кросс-бордерный маркетплейс, на котором можно приобрести товары напрямую из Китая: обычно речь идет об импульсивных покупках дешевых товаров стоимостью от $5 до $15.
Конечно, Wish не был первопроходцем в этой нише. Уже много лет ту же возможность предлагал AliExpress.
Но у AliExpress не получилось стать mobile first: он так и оставался для аудитории в первую очередь веб-сайтом. Этим и воспользовался Wish, построив mobile first продукт и взяв на вооружение платные каналы роста в мобайле. Эти каналы позволили Wish дотянуться до аудитории, которая не знала или не использовала AliExpress.
Долгие годы Wish был одним из крупнейших рекламодателей в Facebook*, что позволило стать маркетплейсу занять лидирующие позиции на рынке e-commerce.
Wish запустился в 2010 году, спустя пять лет он достиг оценки в $1 миллиард, в 2018 году — оценки в $10 миллиардов. После выхода на биржу на пике стоимость Wish достигала $22 миллиардов.
Но сегодня от этой цифры почти ничего не осталось.
Причина в том, что бизнес-модель Wish была слабо защищена на всех ключевых уровнях:
Продукт
Продукт Wish быстро скопировали другие компании, включая Aliexpress, Joom и Vova. Между ними не было значимой разницы, поэтому конкуренция велась преимущественно на уровне цены.
Каналы роста
Модель роста Wish сильно зависела от платных каналов роста, которые защищены очень слабо. Как только конкуренция в мобильных рекламных каналах усилилась и цена установки заметно выросла, Wish стало сложно поддерживать былые темпы роста. Отказ от IDFA в iOS 14 стал добивающим ударом для Wish.
Рынок
Введение НДС на покупки из-за рубежа в странах ЕС в 2021 году сильно ослабило позиции Wish в сравнении с локальными маркетплейсами. Кроме того, Wish оказался под пристальным вниманием регуляторов европейских стран из-за определенных товаров, продававшихся на платформе. Например, во Франции, крупнейшем для маркетплейса рынке региона, Wish и вовсе попал под блокировку.
Все эти факторы сильно подорвали модель роста Wish. Рост остановился, сделав выход на прибыльность практически невозможным для компании.
Недостаток защищенности на уровне продукте, каналов роста и рынка в конечном итоге привели к утрате позиций маркетплейсом и падением его стоимости.
Быстрый рост ≠ способность сохранить ценность.
🎓 🎓 🎓
Устойчивое масштабирование продукта — это действительно непростая работа.
Как построить эту работу правильно, как создать целостную модель роста продукта, идентифицировать ограничения, найти инструменты для реализации возможностей — вы узнаете в процессе обучения в «Симуляторе управления ростом продукта» от GoPractice.
Узнайте больше о нашем симуляторе.
* Facebook принадлежит Meta, которая признана в России экстремистской организацией и запрещена
В начале 2021 году капитализация маркетплейса Wish превысила $22 миллиардов.
Сегодня Wish оценивается в районе $160 миллионов.
Компания обесценилась более чем в 100 раз.
Как так получилось? У компании не было достаточно механизмов для защиты модели роста и бизнеса.
Wish — кросс-бордерный маркетплейс, на котором можно приобрести товары напрямую из Китая: обычно речь идет об импульсивных покупках дешевых товаров стоимостью от $5 до $15.
Конечно, Wish не был первопроходцем в этой нише. Уже много лет ту же возможность предлагал AliExpress.
Но у AliExpress не получилось стать mobile first: он так и оставался для аудитории в первую очередь веб-сайтом. Этим и воспользовался Wish, построив mobile first продукт и взяв на вооружение платные каналы роста в мобайле. Эти каналы позволили Wish дотянуться до аудитории, которая не знала или не использовала AliExpress.
Долгие годы Wish был одним из крупнейших рекламодателей в Facebook*, что позволило стать маркетплейсу занять лидирующие позиции на рынке e-commerce.
Wish запустился в 2010 году, спустя пять лет он достиг оценки в $1 миллиард, в 2018 году — оценки в $10 миллиардов. После выхода на биржу на пике стоимость Wish достигала $22 миллиардов.
Но сегодня от этой цифры почти ничего не осталось.
Причина в том, что бизнес-модель Wish была слабо защищена на всех ключевых уровнях:
Продукт
Продукт Wish быстро скопировали другие компании, включая Aliexpress, Joom и Vova. Между ними не было значимой разницы, поэтому конкуренция велась преимущественно на уровне цены.
Каналы роста
Модель роста Wish сильно зависела от платных каналов роста, которые защищены очень слабо. Как только конкуренция в мобильных рекламных каналах усилилась и цена установки заметно выросла, Wish стало сложно поддерживать былые темпы роста. Отказ от IDFA в iOS 14 стал добивающим ударом для Wish.
Рынок
Введение НДС на покупки из-за рубежа в странах ЕС в 2021 году сильно ослабило позиции Wish в сравнении с локальными маркетплейсами. Кроме того, Wish оказался под пристальным вниманием регуляторов европейских стран из-за определенных товаров, продававшихся на платформе. Например, во Франции, крупнейшем для маркетплейса рынке региона, Wish и вовсе попал под блокировку.
Все эти факторы сильно подорвали модель роста Wish. Рост остановился, сделав выход на прибыльность практически невозможным для компании.
Недостаток защищенности на уровне продукте, каналов роста и рынка в конечном итоге привели к утрате позиций маркетплейсом и падением его стоимости.
Быстрый рост ≠ способность сохранить ценность.
🎓 🎓 🎓
Устойчивое масштабирование продукта — это действительно непростая работа.
Как построить эту работу правильно, как создать целостную модель роста продукта, идентифицировать ограничения, найти инструменты для реализации возможностей — вы узнаете в процессе обучения в «Симуляторе управления ростом продукта» от GoPractice.
Узнайте больше о нашем симуляторе.
* Facebook принадлежит Meta, которая признана в России экстремистской организацией и запрещена
Если вы планируете переход в продакт-менеджмент из смежной роли
Команда GoPractice работает над новой образовательной программой для тех, кто планирует перейти в продакт-менеджмент из смежной роли.
Программа в активной разработке, но уже сейчас мы делимся полезной информацией, проводим закрытые встречи с экспертами и вместе тренируемся решать кейсы для начинающих продакт-менеджеров.
Одним из этих кейсов в своем канале «Продукторий» поделился Владимир Меркушев.
—-
Мы запустили программу «Профессия: продакт-менеджер». Она создана специально для «свитчеров» — специалистов, которые переходят в продукт из смежных ролей и индустрий.
В подготовке программы участвовали 40+ экспертов — нанимающих продакт-менеджеров и бывших свитчеров. Это позволило нам приземлить материал на реальность рынка труда. Вы получите те навыки и знания, которые реально от вас ожидают и которые вы сможете реально задействовать в работе.
Узнайте все остальные подробности о новой программе.
Команда GoPractice работает над новой образовательной программой для тех, кто планирует перейти в продакт-менеджмент из смежной роли.
Программа в активной разработке, но уже сейчас мы делимся полезной информацией, проводим закрытые встречи с экспертами и вместе тренируемся решать кейсы для начинающих продакт-менеджеров.
Одним из этих кейсов в своем канале «Продукторий» поделился Владимир Меркушев.
—-
Мы запустили программу «Профессия: продакт-менеджер». Она создана специально для «свитчеров» — специалистов, которые переходят в продукт из смежных ролей и индустрий.
В подготовке программы участвовали 40+ экспертов — нанимающих продакт-менеджеров и бывших свитчеров. Это позволило нам приземлить материал на реальность рынка труда. Вы получите те навыки и знания, которые реально от вас ожидают и которые вы сможете реально задействовать в работе.
Узнайте все остальные подробности о новой программе.
Доменная экспертиза: как понимание сферы или индустрии помогает продакт-менеджеру
Продакт-менеджеры работают в самых разнообразных сферах, в том числе и в индустриях за пределами IT — в торговле, медицине, банкинге, транспорте, недвижимости и многих других.
В каждой из этих сфер есть специфичные для нее знания, обладание которыми позволяет глубже понимать процессы и эффективнее выполнять работу.
Такие знания называют отраслевой или доменной экспертизой.
В этом материале поговорим о том, в чем важность доменной экспертизы для продактов (и тех, кто хочет войти в профессию), в каких сферах она наиболее критична и как ее наработать.
🔗 https://gopractice.ru/skills/domain-expertise/
🖊 Поделитесь с нами своей историей
Мы знаем, что многие из наших студентов после обучения в симуляторе смогли перейти в продуктовую роль. К сожалению, мы знаем далеко не все эти истории.
Если это про вас, то напишите, пожалуйста, нам и расскажите про свой опыт. Можно на почту [email protected] или в телеграме (@eighthours8).
Заранее спасибо!
Продакт-менеджеры работают в самых разнообразных сферах, в том числе и в индустриях за пределами IT — в торговле, медицине, банкинге, транспорте, недвижимости и многих других.
В каждой из этих сфер есть специфичные для нее знания, обладание которыми позволяет глубже понимать процессы и эффективнее выполнять работу.
Такие знания называют отраслевой или доменной экспертизой.
В этом материале поговорим о том, в чем важность доменной экспертизы для продактов (и тех, кто хочет войти в профессию), в каких сферах она наиболее критична и как ее наработать.
🔗 https://gopractice.ru/skills/domain-expertise/
🖊 Поделитесь с нами своей историей
Мы знаем, что многие из наших студентов после обучения в симуляторе смогли перейти в продуктовую роль. К сожалению, мы знаем далеко не все эти истории.
Если это про вас, то напишите, пожалуйста, нам и расскажите про свой опыт. Можно на почту [email protected] или в телеграме (@eighthours8).
Заранее спасибо!
GoPractice
ᐈ Доменная экспертиза: как понимание сферы или индустрии помогает продакт-менеджеру
Доменная экспертиза — это специфичные знания в определенной индустрии или на определенном рынке. Как они помогают в работе продакт-менеджера?
Data Scientist и ML Engineer: в чем разница?
При работе над AI/ML-проектом или найме команды для него часто можно столкнуться с путаницей в названиях ролей. Сегодня обсудим, в чем разница между Data Scientist и ML Engineer.
Для начала оговоримся, что в разных компаниях терминология может отличаться. Иногда аналитиков называют Data Scientists, хотя их работа имеет мало общего с машинным обучением. Вы можете столкнуться с такими особенностями и в других компаниях.
Но давайте рассмотрим классическое понимание зон ответственности ролей Data Scientist и ML Engineer, чтобы лучше понять разницу. Говорить будем именно про роли. Бывает и так, что их может совмещать один и тот же человек.
Data Scientist
Фокусируется на этапе от запуска до доказанной ценности в AI/ML-проекте. Это значит, что он вовлечен в проработку проблемы и целей проекта, погружается в специфику бизнеса, общение с экспертами предметной области. Он отвечает за подготовку датасета, поиск инсайтов в данных, обучение и выбор оптимальных ML-моделей, проведение и оценку экспериментов.
ML Engineer
Подключается на этапе, когда Data Scientist смог создать полезную модель. ML Engineer отвечает за путь от доказанной ценности к масштабированию в AI/ML-проекте. Его задача в том, чтобы взять работающую «на коленке» ML-модель и выстроить вокруг нее необходимую инфраструктуру и системы, чтобы она могла надежно работать в продакшене и под нагрузкой.
Аналогия
Если проводить аналогию с продуктом, то Data Scientist ответственен за создание работающего прототипа, а ML Engineer — за превращение этого прототипа в полноценный продукт, рассчитанный на массовую аудиторию.
🎓🎓🎓
AI/ML-проекты часто обладают высокой сложностью и неопределенностью, как в технической плоскости, так и в продуктово-бизнесовой. Именно поэтому сейчас набирает популярность роль AI/ML Product Manager.
Освоить ее вы можете в «Симуляторе управления ML/AI-проектами» от GoPractice. Получите бесплатный доступ к первым главам, запросив триал через почту [email protected].
При работе над AI/ML-проектом или найме команды для него часто можно столкнуться с путаницей в названиях ролей. Сегодня обсудим, в чем разница между Data Scientist и ML Engineer.
Для начала оговоримся, что в разных компаниях терминология может отличаться. Иногда аналитиков называют Data Scientists, хотя их работа имеет мало общего с машинным обучением. Вы можете столкнуться с такими особенностями и в других компаниях.
Но давайте рассмотрим классическое понимание зон ответственности ролей Data Scientist и ML Engineer, чтобы лучше понять разницу. Говорить будем именно про роли. Бывает и так, что их может совмещать один и тот же человек.
Data Scientist
Фокусируется на этапе от запуска до доказанной ценности в AI/ML-проекте. Это значит, что он вовлечен в проработку проблемы и целей проекта, погружается в специфику бизнеса, общение с экспертами предметной области. Он отвечает за подготовку датасета, поиск инсайтов в данных, обучение и выбор оптимальных ML-моделей, проведение и оценку экспериментов.
ML Engineer
Подключается на этапе, когда Data Scientist смог создать полезную модель. ML Engineer отвечает за путь от доказанной ценности к масштабированию в AI/ML-проекте. Его задача в том, чтобы взять работающую «на коленке» ML-модель и выстроить вокруг нее необходимую инфраструктуру и системы, чтобы она могла надежно работать в продакшене и под нагрузкой.
Аналогия
Если проводить аналогию с продуктом, то Data Scientist ответственен за создание работающего прототипа, а ML Engineer — за превращение этого прототипа в полноценный продукт, рассчитанный на массовую аудиторию.
🎓🎓🎓
AI/ML-проекты часто обладают высокой сложностью и неопределенностью, как в технической плоскости, так и в продуктово-бизнесовой. Именно поэтому сейчас набирает популярность роль AI/ML Product Manager.
Освоить ее вы можете в «Симуляторе управления ML/AI-проектами» от GoPractice. Получите бесплатный доступ к первым главам, запросив триал через почту [email protected].
Как Duolingo перезапустил рост
В 2018 году Duolingo, одно из самых популярных приложений для изучения языка, фактически перестало расти. Аудитория увеличивалась на единицы процентов год к году, в то время как инвесторы ждали уверенного роста доходов приложения.
Jorge Mazal (Хорхе Мазал), бывший CPO Duolingo, поделился увлекательной историей того, какие эксперименты и решения позволили перезапустить рост продукта и добиться увеличения аудитории в 4.5 раза за четыре года.
Его откровенный рассказ будет актуален для всех, кто решает задачу роста в своих продуктах или планирует к ней приступить.
🔗 https://gopractice.ru/stories/duolingo-growth-story/
Прокачайте свои навыки
Если вы хотите получить системное понимание того, как устроен рост продуктов и с помощью каких рычагов вы можете на него повлиять, присоединяйтесь к студентам «Симулятора управления ростом продукта».
В 2018 году Duolingo, одно из самых популярных приложений для изучения языка, фактически перестало расти. Аудитория увеличивалась на единицы процентов год к году, в то время как инвесторы ждали уверенного роста доходов приложения.
Jorge Mazal (Хорхе Мазал), бывший CPO Duolingo, поделился увлекательной историей того, какие эксперименты и решения позволили перезапустить рост продукта и добиться увеличения аудитории в 4.5 раза за четыре года.
Его откровенный рассказ будет актуален для всех, кто решает задачу роста в своих продуктах или планирует к ней приступить.
🔗 https://gopractice.ru/stories/duolingo-growth-story/
Прокачайте свои навыки
Если вы хотите получить системное понимание того, как устроен рост продуктов и с помощью каких рычагов вы можете на него повлиять, присоединяйтесь к студентам «Симулятора управления ростом продукта».
GoPractice
ᐈ Как Duolingo перезапустил рост
Как зрелый продукт смог увеличить аудиторию на 350% — рассказывает экс-СPO Duolingo, приложения для изучения языков.
Переход в продакт-менеджмент внутри компании: как надо и не надо это делать
Переход внутри компании на позицию продакт-менеджера из смежной роли — один из самых эффективных способов начать продуктовую карьеру. Вы можете задействовать свои выстроенные отношения с коллегами, доменную экспертизу, глубокие понимание процессов и решаемых продуктом задач.
Идея заключается в том, чтобы начать выполнять продуктовые задачи до формального получения позиции продакта. Это позволит показать ваши знания, мотивацию и ценность для компании.
Однако в реальности на этом пути вас могут ожидать различные блокеры, самый частый из которых — нехватка времени и скепсис со стороны коллег. Но с этим можно справиться, подготовив верную стратегию.
В этом материале на реальном примере разбираем ошибки кандидата на переход в продуктовую роль и вместе с экспертами объясняем, как надо и как не стоит подходить к этому процессу.
🔗 https://gopractice.ru/skills/moving-to-pm-the-right-way/
💡💡💡
Мы запустили программу «Профессия: продакт-менеджер». Она создана специально для «свитчеров» — специалистов, которые переходят в продукт из смежных ролей и индустрий.
В подготовке программы участвовали 40+ экспертов — нанимающих продакт-менеджеров и бывших свитчеров. Это позволило нам приземлить материал на реальность рынка труда. Вы получите те навыки и знания, которые реально от вас ожидают и которые вы сможете реально задействовать в работе.
Узнайте все остальные подробности о новой программе.
Переход внутри компании на позицию продакт-менеджера из смежной роли — один из самых эффективных способов начать продуктовую карьеру. Вы можете задействовать свои выстроенные отношения с коллегами, доменную экспертизу, глубокие понимание процессов и решаемых продуктом задач.
Идея заключается в том, чтобы начать выполнять продуктовые задачи до формального получения позиции продакта. Это позволит показать ваши знания, мотивацию и ценность для компании.
Однако в реальности на этом пути вас могут ожидать различные блокеры, самый частый из которых — нехватка времени и скепсис со стороны коллег. Но с этим можно справиться, подготовив верную стратегию.
В этом материале на реальном примере разбираем ошибки кандидата на переход в продуктовую роль и вместе с экспертами объясняем, как надо и как не стоит подходить к этому процессу.
🔗 https://gopractice.ru/skills/moving-to-pm-the-right-way/
💡💡💡
Мы запустили программу «Профессия: продакт-менеджер». Она создана специально для «свитчеров» — специалистов, которые переходят в продукт из смежных ролей и индустрий.
В подготовке программы участвовали 40+ экспертов — нанимающих продакт-менеджеров и бывших свитчеров. Это позволило нам приземлить материал на реальность рынка труда. Вы получите те навыки и знания, которые реально от вас ожидают и которые вы сможете реально задействовать в работе.
Узнайте все остальные подробности о новой программе.
GoPractice
ᐈ Переход в продакт-менеджмент внутри компании: как надо и не надо это делать
Как правильно построить процесс перехода на позицию продакт-менеджера внутри своей компании? Советы и рекомендации экспертов.
Сложные проценты и экспоненциальный рост в продакт-менеджменте
Представьте, что вы хотите сделать вклад в банке на сумму $1000. У вас есть два варианта: положить их под простой процент со ставкой 10% ежемесячно к изначальной сумме или под сложный процент со ставкой 5%, то есть он будет начисляться к общей сумме вклада на конец каждого месяца.
В первом случае через год ваш депозит увеличится до $2200, а во втором — до $1795.9. На конец второго года — $3400 против $3225.1. Но еще через год ситуация изменится, и сложный процент становится выгоднее — $4600 против $5791.8.
Конечно, это очень упрощенный пример, но он хорошо демонстрирует, как работают сложные проценты и экспоненциальный рост. Это важные понятия не только для сферы финансов, но и для продакт-менеджера. Они необходимы для того, чтобы отслеживать, измерять и прогнозировать циклы роста в продукте.
Понимание того, как работают сложные проценты и экспоненциальный рост, позволяет обнаруживать новые рычаги для роста, принимать верные решения и избегать ошибок при масштабировании продукта.
В этом материале мы обсудим основы сложных процентов и экспоненциального роста и их применение в продакт-менеджменте.
🔗 https://gopractice.ru/channels/compound-and-exponential-growth-in-product-management/
Прокачайте свои навыки с поддержкой ментора
С поддержкой опытного наставника вы быстрее найдете рычаги, с помощью которых вы сможете влиять на рост своего продукта.
Присоединяйтесь к группе прохождения «Симулятора управления ростом продукта» с поддержкой ментора.
В группе с ментором вы пройдете курс за 18 недель.
Старт — 19 июля.
Стоимость обучения — 129 900 ₽.
Осталось 3 места.
Подать заявку = заполнить форму регистрации и выбрать «Тариф с ментором».
Представьте, что вы хотите сделать вклад в банке на сумму $1000. У вас есть два варианта: положить их под простой процент со ставкой 10% ежемесячно к изначальной сумме или под сложный процент со ставкой 5%, то есть он будет начисляться к общей сумме вклада на конец каждого месяца.
В первом случае через год ваш депозит увеличится до $2200, а во втором — до $1795.9. На конец второго года — $3400 против $3225.1. Но еще через год ситуация изменится, и сложный процент становится выгоднее — $4600 против $5791.8.
Конечно, это очень упрощенный пример, но он хорошо демонстрирует, как работают сложные проценты и экспоненциальный рост. Это важные понятия не только для сферы финансов, но и для продакт-менеджера. Они необходимы для того, чтобы отслеживать, измерять и прогнозировать циклы роста в продукте.
Понимание того, как работают сложные проценты и экспоненциальный рост, позволяет обнаруживать новые рычаги для роста, принимать верные решения и избегать ошибок при масштабировании продукта.
В этом материале мы обсудим основы сложных процентов и экспоненциального роста и их применение в продакт-менеджменте.
🔗 https://gopractice.ru/channels/compound-and-exponential-growth-in-product-management/
Прокачайте свои навыки с поддержкой ментора
С поддержкой опытного наставника вы быстрее найдете рычаги, с помощью которых вы сможете влиять на рост своего продукта.
Присоединяйтесь к группе прохождения «Симулятора управления ростом продукта» с поддержкой ментора.
В группе с ментором вы пройдете курс за 18 недель.
Старт — 19 июля.
Стоимость обучения — 129 900 ₽.
Осталось 3 места.
Подать заявку = заполнить форму регистрации и выбрать «Тариф с ментором».
GoPractice
ᐈ Сложные проценты и экспоненциальный рост в продакт-менеджменте
Формула сложного процента, понятие экспоненциального роста и примеры их применения в продакт-менеджменте.
Привет!
До 25 июля открыт набор в магистратуру Высшей школы экономики на программу, частью которой является наш «Симулятор управления продуктом на основе данных».
Эта программа готовит профессионалов в управлении продуктом и маркетингом на основе данных.
Обучение проводится в офлайне и длится два года, выпускники получают диплом магистра государственного образца и сертификат GoPractice.
В программе предусмотрены бюджетные места, а для поступления не требуются экзамены. Узнать больше можно по ссылке.
Прием документов — до 25 июля, а 22 июля пройдет онлайн-встреча с кураторами и преподавателем магистратуры.
До 25 июля открыт набор в магистратуру Высшей школы экономики на программу, частью которой является наш «Симулятор управления продуктом на основе данных».
Эта программа готовит профессионалов в управлении продуктом и маркетингом на основе данных.
Обучение проводится в офлайне и длится два года, выпускники получают диплом магистра государственного образца и сертификат GoPractice.
В программе предусмотрены бюджетные места, а для поступления не требуются экзамены. Узнать больше можно по ссылке.
Прием документов — до 25 июля, а 22 июля пройдет онлайн-встреча с кураторами и преподавателем магистратуры.
Большие языковые модели: основы для тех, кто хочет строить продукты на их базе
Продукты на основе генеративного искусственного интеллекта стремительно ворвались в нашу реальность за последний год.
Еще несколько лет назад было сложно представить, что модели смогут генерировать изображения на основе текста или писать эссе в форме стихов на заданную тему. Причем делать это на уровне, который не уступает человеку. Сегодня продуктами на основе таких моделей пользуются миллионы людей, решая самые разнообразные задачи.
Для многих такие технологии выглядят как магия, которая открывает невероятные возможности. Бизнес не стал исключением в погоне за этими возможностями: CEO и основатели компаний начали активно требовать от своих команд найти способы внедрения решений на базе генеративного AI в свои продукты.
Но чтобы действительно создать ценность с помощью этих технологий, необходимо понимать их основы: как они работают, где именно принесут пользу, какие у них ограничения и риски.
В этом материале мы простыми словами и без сложной математики разберем, как работают большие языковые модели. Это позволит вам понимать возможности и степени свободы этой технологии, чтобы строить на ее основе новые продукты.
🔗 https://gopractice.ru/product/large-language-models/
🎓🎓🎓
Присоединяйтесь к студентам «Симулятора управления ML/AI-проектами» от GoPractice, где вы проработаете типовые кейсы внедрения ML-решений.
Это даст вам фундамент для работы над практически любым ML-проектом, а интерактивный формат симулятора позволит сразу окунуться в практику.
Продукты на основе генеративного искусственного интеллекта стремительно ворвались в нашу реальность за последний год.
Еще несколько лет назад было сложно представить, что модели смогут генерировать изображения на основе текста или писать эссе в форме стихов на заданную тему. Причем делать это на уровне, который не уступает человеку. Сегодня продуктами на основе таких моделей пользуются миллионы людей, решая самые разнообразные задачи.
Для многих такие технологии выглядят как магия, которая открывает невероятные возможности. Бизнес не стал исключением в погоне за этими возможностями: CEO и основатели компаний начали активно требовать от своих команд найти способы внедрения решений на базе генеративного AI в свои продукты.
Но чтобы действительно создать ценность с помощью этих технологий, необходимо понимать их основы: как они работают, где именно принесут пользу, какие у них ограничения и риски.
В этом материале мы простыми словами и без сложной математики разберем, как работают большие языковые модели. Это позволит вам понимать возможности и степени свободы этой технологии, чтобы строить на ее основе новые продукты.
🔗 https://gopractice.ru/product/large-language-models/
🎓🎓🎓
Присоединяйтесь к студентам «Симулятора управления ML/AI-проектами» от GoPractice, где вы проработаете типовые кейсы внедрения ML-решений.
Это даст вам фундамент для работы над практически любым ML-проектом, а интерактивный формат симулятора позволит сразу окунуться в практику.
GoPractice
ᐈ Большие языковые модели: основы для тех, кто хочет строить продукты на их базе
Как работает ChatGPT и другие большие языковые модели LLM (large language models) и почему это важно знать тем, кто хочет строить продукты на их основе
Как ML-технологии помогают улучшать Retention продуктов
Retention — ключевая метрика для большинства продуктов. Именно поэтому команды, которые начинают внедрять ML в свои продукты, быстро приходят к вопросу о том, как использовать эти технологии для лучшего удержания пользователей.
Один из наиболее распространенных подходов к решению этой задачи — прогнозирование оттока пользователей (churn prediction). Определив пользователей, которые с высокой вероятностью уйдут, мы можем предложить им скидки, бонусы и другие преимущества, которые позволят удержать их в продукте.
Однако в реальности такие проекты редко приносят ценность бизнесу. Часто у команд получается обучить модель, которая хорошо предсказывает уход пользователей, но им не удается добиться того, чтобы попытки удержать их оказались финансово выгодными.
В этом материале обсудим альтернативный подход к улучшению Retention с помощью ML — uplift-моделирование — и то, как он позволяет эффективнее тратить бюджеты на удержание пользователей.
🔗 https://gopractice.ru/product/ml-retention-improvement/
🎓🎓🎓
Если вы хотите научиться не только видеть возможности для использования ML в своих проектах, но и уметь превращать их в работающие для бизнеса решения, присоединяйтесь к студентам «Симулятора управления ML/AI-проектами» от GoPractice.
Получите бесплатный доступ к первым главам, запросив триал через почту [email protected].
Retention — ключевая метрика для большинства продуктов. Именно поэтому команды, которые начинают внедрять ML в свои продукты, быстро приходят к вопросу о том, как использовать эти технологии для лучшего удержания пользователей.
Один из наиболее распространенных подходов к решению этой задачи — прогнозирование оттока пользователей (churn prediction). Определив пользователей, которые с высокой вероятностью уйдут, мы можем предложить им скидки, бонусы и другие преимущества, которые позволят удержать их в продукте.
Однако в реальности такие проекты редко приносят ценность бизнесу. Часто у команд получается обучить модель, которая хорошо предсказывает уход пользователей, но им не удается добиться того, чтобы попытки удержать их оказались финансово выгодными.
В этом материале обсудим альтернативный подход к улучшению Retention с помощью ML — uplift-моделирование — и то, как он позволяет эффективнее тратить бюджеты на удержание пользователей.
🔗 https://gopractice.ru/product/ml-retention-improvement/
🎓🎓🎓
Если вы хотите научиться не только видеть возможности для использования ML в своих проектах, но и уметь превращать их в работающие для бизнеса решения, присоединяйтесь к студентам «Симулятора управления ML/AI-проектами» от GoPractice.
Получите бесплатный доступ к первым главам, запросив триал через почту [email protected].
GoPractice
ᐈ Как ML-технологии помогают улучшать Retention продуктов
Как ML-технологии помогают улучшать Retention продуктов. Прогнозирование оттока пользователей (churn prediction) и uplift-моделирование (uplift modelling).
Как Facebook* не стал TikTok
Facebook* был близок к тому, чтобы занять нишу TikTok… но сознательно решил этого не делать. Cпустя несколько лет команда Facebook* передумала. Но было уже слишком поздно.
Что же пошло не так?
Новостная лента Facebook* создавалась таким образом, чтобы понимать предпочтения пользователей и показывать контент, который стимулирует активность и вовлечение.
Изначально лента состояла преимущественно из публикаций друзей, но со временем контент профессиональных креаторов (преимущественно короткие видео, новости и т.д.) стал занимать все большую долю показов.
Такой профессиональный контент значительно лучше вовлекал пользователей. Возможно, вы помните, как несколько лет назад лента Facebook* превратилась в сплошной поток виральных видео, от которых было сложно оторваться.
Но в 2018 году Facebook* решил, что нужно вернуться к истокам и сделать ставку на контент от друзей и общение между людьми. В рамках выбранной стратегии Facebook* сильно ограничил показы в ленте виральных видео, новостей и другого профессионального контента. Вес же постов от друзей или же обсуждений от них стал значительно выше.
Менеджмент Facebook* обосновал свое решение тем, что потребление видео и новостей — это «пассивный опыт». А целью компании является построение глобального комьюнити, ядром ценности которого является общение.
Больше всего от этого решения пострадали креаторы, которые инвестировали много времени и ресурсов в создание контента для площадки. На тот момент это казалось хорошим шагом, который сфокусировал продукт на его ключевой и уникальной ценности. Но сейчас понятно, что это не так.
В реальности к тому моменту личное общение уже давно утекло за пределы основного приложения Facebook* в мессенджеры (Messenger, WhatsApp, Telegram, Snapchat). Поэтому попытка оживить паттерны использования соцсети, с которых она начиналась, была обречена на провал. Как раз наоборот, у компании была отличная возможность превратить свой главный продукт (приложение Facebook*) во что-то другое, например, сфокусировать его на потреблении лучшего контента, который создает максимальное вовлечение и не ограничен социальный графом (напоминает что-то, не так ли?).
К началу 2018 года месячная аудитория TikTok составляла всего лишь 55 млн. Месячная же аудитория пользователей Facebook*, у кого новостная лента уже превратилась во что-то подобное Tiktok, была в разы больше.
Но команда Facebook* не прислушалась к сигналам того, что хотят пользовзатели. Она решила, что «правильнее» пользователям будет видеть контент от их друзей.
Это решение привело к серьезному падению time spent и выручки Facebook*. Но что более критично, Facebook* добровольно отдали новый растущий рынок TikTok.
Спустя несколько лет аудитория TikTok превысит 1 млрд активных пользователей. Во многом этот рост случился благодаря Facebook. TikTok стал одним из крупнейших рекламодателей соцсети, и неудивительно, что их вовлекающий контент прекрасно работал в роли рекламных креативов, которые эффективно перетаскивали пользователей (ну или как минимум их внимание) из одной соцсети в другую.
Когда команда Facebook* осознала, что ее пользователи уходят в TikTok, то было принято решение наверстать упущенное. Они попробовали превратить Instagram* и свое основное приложение в TikTok. Только трюк, который сработал при копировании Stories из Snapchat, не сработал в этот раз, и компания была вынуждена откатить часть изменений.
Копирование Stories стало большим успехом по той причине, что ключевым фактором ценности для такого продукта является граф друзей, который в Instagram*/Whatsapp/Facebook* был намного более полным и развитым, чем в Snapchat.
В случае же TikTok социальный граф не играет ключевой роли. Все сводится к качеству рекомендаций и контента. А качество контента зависит в первую очередь от креаторов. Тех самых, которых Facebook спугнул в 2018 году.
* Facebook и Instagram принадлежат Meta, которая признана в России экстремистской организацией и запрещена
Facebook* был близок к тому, чтобы занять нишу TikTok… но сознательно решил этого не делать. Cпустя несколько лет команда Facebook* передумала. Но было уже слишком поздно.
Что же пошло не так?
Новостная лента Facebook* создавалась таким образом, чтобы понимать предпочтения пользователей и показывать контент, который стимулирует активность и вовлечение.
Изначально лента состояла преимущественно из публикаций друзей, но со временем контент профессиональных креаторов (преимущественно короткие видео, новости и т.д.) стал занимать все большую долю показов.
Такой профессиональный контент значительно лучше вовлекал пользователей. Возможно, вы помните, как несколько лет назад лента Facebook* превратилась в сплошной поток виральных видео, от которых было сложно оторваться.
Но в 2018 году Facebook* решил, что нужно вернуться к истокам и сделать ставку на контент от друзей и общение между людьми. В рамках выбранной стратегии Facebook* сильно ограничил показы в ленте виральных видео, новостей и другого профессионального контента. Вес же постов от друзей или же обсуждений от них стал значительно выше.
Менеджмент Facebook* обосновал свое решение тем, что потребление видео и новостей — это «пассивный опыт». А целью компании является построение глобального комьюнити, ядром ценности которого является общение.
Больше всего от этого решения пострадали креаторы, которые инвестировали много времени и ресурсов в создание контента для площадки. На тот момент это казалось хорошим шагом, который сфокусировал продукт на его ключевой и уникальной ценности. Но сейчас понятно, что это не так.
В реальности к тому моменту личное общение уже давно утекло за пределы основного приложения Facebook* в мессенджеры (Messenger, WhatsApp, Telegram, Snapchat). Поэтому попытка оживить паттерны использования соцсети, с которых она начиналась, была обречена на провал. Как раз наоборот, у компании была отличная возможность превратить свой главный продукт (приложение Facebook*) во что-то другое, например, сфокусировать его на потреблении лучшего контента, который создает максимальное вовлечение и не ограничен социальный графом (напоминает что-то, не так ли?).
К началу 2018 года месячная аудитория TikTok составляла всего лишь 55 млн. Месячная же аудитория пользователей Facebook*, у кого новостная лента уже превратилась во что-то подобное Tiktok, была в разы больше.
Но команда Facebook* не прислушалась к сигналам того, что хотят пользовзатели. Она решила, что «правильнее» пользователям будет видеть контент от их друзей.
Это решение привело к серьезному падению time spent и выручки Facebook*. Но что более критично, Facebook* добровольно отдали новый растущий рынок TikTok.
Спустя несколько лет аудитория TikTok превысит 1 млрд активных пользователей. Во многом этот рост случился благодаря Facebook. TikTok стал одним из крупнейших рекламодателей соцсети, и неудивительно, что их вовлекающий контент прекрасно работал в роли рекламных креативов, которые эффективно перетаскивали пользователей (ну или как минимум их внимание) из одной соцсети в другую.
Когда команда Facebook* осознала, что ее пользователи уходят в TikTok, то было принято решение наверстать упущенное. Они попробовали превратить Instagram* и свое основное приложение в TikTok. Только трюк, который сработал при копировании Stories из Snapchat, не сработал в этот раз, и компания была вынуждена откатить часть изменений.
Копирование Stories стало большим успехом по той причине, что ключевым фактором ценности для такого продукта является граф друзей, который в Instagram*/Whatsapp/Facebook* был намного более полным и развитым, чем в Snapchat.
В случае же TikTok социальный граф не играет ключевой роли. Все сводится к качеству рекомендаций и контента. А качество контента зависит в первую очередь от креаторов. Тех самых, которых Facebook спугнул в 2018 году.
* Facebook и Instagram принадлежат Meta, которая признана в России экстремистской организацией и запрещена
Рекомендация GoPractice
Многие хотят вырасти в руководителей, но, как показывает практика, после перехода большинство новоиспеченных менеджеров испытывают серьезный синдром самозванца или выгорают. Это неудивительно, ведь 90% навыков, которые им теперь приходится применять в работе, не совпадают с тем, что они делали раньше.
Аня Булдакова (CEO Meander, ex-Intercom) испытала это на себе — и сделала буткемп для менеджеров (или тех, кто только собирается ими стать).
Основные моменты:
— Это пятинедельный авторский курс по основам менеджмента: стратегии, оргдизайну, культуре, процессам и росту подчиненных. Он создан на базе опыта Ани в Meander, Intercom, а также обучения в Гарварде.
— Курс подойдет тем, кто только начинает свой путь руководителя или же хочет структурировать багаж знаний и открыть для себя новые инструменты.
— Курс рассчитан на руководителя любой функции продуктовой команды. В прошлом потоке у Ани учились дизайнеры, разработчики, исследователи, аналитики (и, конечно, продакты).
— В зависимости от тарифа, вы можете сфокусироваться только на теории и шаблонах — или же добавить практики и нетворкинга с участниками курса.
По этой ссылке — полная информация по программе, ценам и деталям курса. Присоединяйтесь!
Многие хотят вырасти в руководителей, но, как показывает практика, после перехода большинство новоиспеченных менеджеров испытывают серьезный синдром самозванца или выгорают. Это неудивительно, ведь 90% навыков, которые им теперь приходится применять в работе, не совпадают с тем, что они делали раньше.
Аня Булдакова (CEO Meander, ex-Intercom) испытала это на себе — и сделала буткемп для менеджеров (или тех, кто только собирается ими стать).
Основные моменты:
— Это пятинедельный авторский курс по основам менеджмента: стратегии, оргдизайну, культуре, процессам и росту подчиненных. Он создан на базе опыта Ани в Meander, Intercom, а также обучения в Гарварде.
— Курс подойдет тем, кто только начинает свой путь руководителя или же хочет структурировать багаж знаний и открыть для себя новые инструменты.
— Курс рассчитан на руководителя любой функции продуктовой команды. В прошлом потоке у Ани учились дизайнеры, разработчики, исследователи, аналитики (и, конечно, продакты).
— В зависимости от тарифа, вы можете сфокусироваться только на теории и шаблонах — или же добавить практики и нетворкинга с участниками курса.
По этой ссылке — полная информация по программе, ценам и деталям курса. Присоединяйтесь!
Как утратить монополию?
Кажется, что смена лидеров в технологической индустрии — закономерный процесс. В 70-х годах им была IBM, в 90-х — Microsoft. Но почему им не удается удержать этот статус навсегда?
Дело в том, что часто компании становятся заложниками своего основного продукта и бизнеса вокруг него, которые в моменте являются ключевыми для всей индустрии. Но прогресс не стоит на месте, и на смену одним ключевым продуктам и бизнесам приходят другие. Молодые компании находят новые способы удовлетворения потребностей пользователей или даже создают эти потребности с нуля. Тогда весь интерес и капитал начинает течь в новое русло.
В своем эссе Бенедикт Эванс, аналитик и бывший партнер венчурного фонда Andreessen Horowitz, изучает этот феномен более подробно и ищет ответы на вопросы:
• Почему лидеры технологической индустрии уступают доминирующую роль другим компаниям?
• Почему утрата доминирования вовсе не означает конец бизнеса, а может обернуться его кратным ростом?
• Какова роль государственного регулирования в этих процессах?
Мы подготовили адаптированный перевод этого эссе, которое может помочь вам лучше разобраться в трансформациях технологического рынка и по-новому взглянуть на ваш продукт в более широком контексте.
🔗 https://gopractice.ru/market/how-to-lose-a-monopoly/
🎓🎓🎓
Научитесь строить цельную модель роста вашего продукта, определять ключевые риски для нее и минимизировать их на разных уровнях в «Симуляторе управления ростом продукта» от GoPractice.
Кажется, что смена лидеров в технологической индустрии — закономерный процесс. В 70-х годах им была IBM, в 90-х — Microsoft. Но почему им не удается удержать этот статус навсегда?
Дело в том, что часто компании становятся заложниками своего основного продукта и бизнеса вокруг него, которые в моменте являются ключевыми для всей индустрии. Но прогресс не стоит на месте, и на смену одним ключевым продуктам и бизнесам приходят другие. Молодые компании находят новые способы удовлетворения потребностей пользователей или даже создают эти потребности с нуля. Тогда весь интерес и капитал начинает течь в новое русло.
В своем эссе Бенедикт Эванс, аналитик и бывший партнер венчурного фонда Andreessen Horowitz, изучает этот феномен более подробно и ищет ответы на вопросы:
• Почему лидеры технологической индустрии уступают доминирующую роль другим компаниям?
• Почему утрата доминирования вовсе не означает конец бизнеса, а может обернуться его кратным ростом?
• Какова роль государственного регулирования в этих процессах?
Мы подготовили адаптированный перевод этого эссе, которое может помочь вам лучше разобраться в трансформациях технологического рынка и по-новому взглянуть на ваш продукт в более широком контексте.
🔗 https://gopractice.ru/market/how-to-lose-a-monopoly/
🎓🎓🎓
Научитесь строить цельную модель роста вашего продукта, определять ключевые риски для нее и минимизировать их на разных уровнях в «Симуляторе управления ростом продукта» от GoPractice.
GoPractice
ᐈ Как утратить монополию
Почему IBM и Microsoft потеряли лидерство в технологической индустрии? Какие процессы привели к этому и какова роль государственного регулирования?
Мы запустили программу «Профессия: продакт-менеджер». Она создана специально для «свитчеров» — специалистов, которые переходят в продукт из смежных ролей и индустрий.
В подготовке программы участвовали 40+ экспертов — нанимающих продакт-менеджеров и бывших свитчеров. Это позволило нам приземлить материал на реальность рынка труда. Вы получите те навыки и знания, которые реально от вас ожидают и которые вы сможете реально задействовать в работе.
Узнайте все остальные подробности о новой программе.
👨🏫
Кстати, на нашем YouTube-канале вышла запись разбора одного из кейсов для junior продакт-менеджеров, который мы сделали вместе со Львом Забудько (Senior Product Manager в Яндексе) в рамках нашего комьюнити.
Из него вы узнаете:
— С чего эффективнее начинать решение кейсов.
— Почему составление финансовой модели обязательно.
— В чем суть продуктового подхода в решении любой задачи.
В подготовке программы участвовали 40+ экспертов — нанимающих продакт-менеджеров и бывших свитчеров. Это позволило нам приземлить материал на реальность рынка труда. Вы получите те навыки и знания, которые реально от вас ожидают и которые вы сможете реально задействовать в работе.
Узнайте все остальные подробности о новой программе.
👨🏫
Кстати, на нашем YouTube-канале вышла запись разбора одного из кейсов для junior продакт-менеджеров, который мы сделали вместе со Львом Забудько (Senior Product Manager в Яндексе) в рамках нашего комьюнити.
Из него вы узнаете:
— С чего эффективнее начинать решение кейсов.
— Почему составление финансовой модели обязательно.
— В чем суть продуктового подхода в решении любой задачи.
ML/AI-решения для службы поддержки: как их внедрять
Давайте рассмотрим задачу: вам необходимо принять решение о том, стоит ли автоматизировать поддержку пользователей с помощью ML/AI-технологий — и если да, то каким образом.
У вас есть следующие вводные:
- Продуктом пользуются более восьмидесяти миллионов пользователей в месяц.
- Есть исторические данные о нескольких десятках миллионов обращений в поддержку и ответов на них.
- Ключевые метрики службы поддержки: скорость до первого ответа пользователю и скорость решения проблемы пользователя.
Цель проекта — существенно улучшить ключевые метрики качества службы поддержки, с помощью внедрения ML-технологий и без увеличения штата агентов.
Какой подход из предложенных ниже стоит выбрать для достижения этой цели?
Через пару дней мы поделимся второй частью материала с подробным разбором этого кейса, который базируется на реальном опыте. А пока предлагаем вам выбрать верный, на ваш взгляд, вариант ответа:
Давайте рассмотрим задачу: вам необходимо принять решение о том, стоит ли автоматизировать поддержку пользователей с помощью ML/AI-технологий — и если да, то каким образом.
У вас есть следующие вводные:
- Продуктом пользуются более восьмидесяти миллионов пользователей в месяц.
- Есть исторические данные о нескольких десятках миллионов обращений в поддержку и ответов на них.
- Ключевые метрики службы поддержки: скорость до первого ответа пользователю и скорость решения проблемы пользователя.
Цель проекта — существенно улучшить ключевые метрики качества службы поддержки, с помощью внедрения ML-технологий и без увеличения штата агентов.
Какой подход из предложенных ниже стоит выбрать для достижения этой цели?
Через пару дней мы поделимся второй частью материала с подробным разбором этого кейса, который базируется на реальном опыте. А пока предлагаем вам выбрать верный, на ваш взгляд, вариант ответа: