В этом видеоролике спикер рассуждает о том, почему знание множества продуктовых фреймворков (Jobs‑to‑be‑Done, CGM, юнит‑экономика, Value Proposition и др.) не гарантирует понимания реальных причин поведения клиентов. Он сравнивает современный подход к продуктовой стратегии с сократическим методом: вместо уверенных ответов важно задавать вопросы, проверять скрытые предположения и осознавать, что уверенность часто маскирует незнание. Спикер предупреждает, что рост доступности AI‑инструментов приводит к дешёвому созданию прототипов и масштабированию плохих гипотез, что делает критически важным умение думать до создания продукта. Он подчеркивает, что продуктовая стратегия находится на пересечении множества дисциплин – теории фирмы, транзакционных издержек, поведенческой экономики, теории инноваций и финансового менеджмента – и что понимание выбора клиента (ценность, альтернативы, стоимость переключения) является фундаментом. В завершение он анонсирует офлайн/онлайн встречу «Анатомия выбора», запланированную на 17 октября, где будет подробно разбираться экономическая теория выбора и её практическое применение в продуктовой работе.
Chapters
Чем дольше я преподаю продуктовую стратегию, тем меньше мне хочется давать людям еще один фреймворк. Jobs-to-be-done, CGM, Юнит экономика, Нордстар, Value proposition, 5 сил. Каждый из этих фреймворков полезен. Но можно знать кучу фреймворков и все равно совершенно не понимать, почему происходит то, что происходит с продуктом. Почему клиент вчера выбрал ваш продукт, а сегодня перестал выбирать? Почему хороший продукт проигрывает? Почему снижение цены иногда увеличивает спрос и иногда разрушает ценность? Почему новая технология может уничтожить преимущества компании,
которая вчера еще казалась неуязвимой? Почему люди говорят на интервью одно, а выбирают совершенно другое?
Сократ делал довольно неприятную вещь.
Когда он жил, он подходил к человеку, который был абсолютно уверен, что знает ответ политику, военному, поэту, ремесленнику, и начинал задавать вопросы.
И это он делал не для того, чтобы выиграть споры, показать, какой он умный, а потому что он постепенно хотел добраться до предположений, на которых построена уверенность человека. И очень часто выяснялось, что человек не столько знает, сколько никогда всерьёз не проверял то, во что он привык верить. В этом, мне кажется, есть невероятно современная мысль. Опасная ситуация возникает не тогда, когда мы чего-то не знаем, а как раз наоборот— когда мы не знаем и при этом совершенно уверены.
Что знаем?
Потому что сомнение оставляет дверь для нового знания открытой, а уверенность эту дверь закрывает. Ну а теперь посмотрите на современную продуктовую среду. Каждый день нам предлагают готовые ответы. Задавайте вопрос на нейросети, и вы получите готовый ответ. Вот вам правильная стратегия, вот вам 10 трендов, вот вам 7 принципов роста, вот вам 5 признаков продуктового фита. Вот вам шаблоны, вот Jobs to be done, вот фреймворк, который решил проблему Netflix, Amazon и Uber вместе взятых. Вероятно, сейчас решит и вашу. С появлением AI производство уверенных ответов вообще стало практически бесплатным.
Можно за несколько часов собрать прототип продукта,
и отсюда возникает новая идея. А может, теперь вообще не нужно учиться? Но зачем человеку, который хочет создать бизнес, проведать какие-то исследования, строить экономику, знать теорию выбора, делать ручные продажи? Давайте просто сделаем MVP.
Покажем это MVP рынку, и всё сразу станет понятно. Так вот, мне кажется, что это одна из самых опасных иллюзий сегодняшнего продуктового мира.
Потому что если раньше было дорого понять, что стоит создавать, и было дорого это создать, то AI действительно радикально удешевляет создание. Но почему-то из этого начинаю делать вывод, что первое, то есть понимание, теперь вообще не нужно. Возникает новая продуктовая религия прямо сейчас на наших глазах. Не надо долго думать, просто сделай MVP. Деливери. И в каком-то смысле это прекрасно, это действительно классно. Прототип—
это способ получить информацию. Но здесь есть одна фундаментальная проблема—
прототип не объясняет вам мир, он только создаёт наблюдение. Допустим, вы выпустили продукт, им никто не пользуется. Что именно вы узнали? Что проблема не существует, что вы выбрали неправильный сегмент, что предложение появилось не в
тот момент, что у человека слишком высокие
издержки переключения, что его текущая альтернатива просто
достаточно хороша, или что цена слишком высока, или что цена, наоборот, слишком низкая и разрушает сигнал качества, что вы неправильно описали ценность, что вообще человек решает эту задачу непродуктом вашей категории. или что продукт нужен, но вы не
смогли его донести до клиента. Любой результат эксперимента интерпретируется через какую-то модель мира, даже если вы этой модели не осознаёте. И поэтому мне кажется, что сегодня происходит удивительный парадокс. Чем дешевле становится создавать продукт, тем дороже
становится умение думать до его создания.
Раньше у плохих идей был естественный барьер. Чтобы построить продукт, нужны были разработчики, деньги, время, инфраструктура. Прежде чем получить всё это, нужно было хотя бы кому-то доказать, что идея имеет смысл. Да, фильтр был несовершенный, но он существовал. Но теперь его почти нет. Мы можем производить огромное количество приложений, сервисов и прототипов просто потому, что можем их произвести. Поэтому искусственный интеллект одновременно делает нас невероятно продуктивными, но создаёт совершенно новый риск. Он позволяет очень быстро реализовывать то, что вообще не стоило реализовывать. Плохая гипотеза теперь тоже масштабируется, причем быстрее. Вот поэтому, когда меня спрашивают, чему теперь надо учить продуктов, мой ответ оказывается прямо в противоположном популярной логике. Не меньше фундаментальных знаний, больше. Потому что инструменты становятся доступными каждому, а способность понимать происходящее— нет. Здесь, мне кажется, невероятно важна и сократовская идея образования. Образование— это не попытка заполнить голову человека правильными ответами. Настоящее образование тренирует способность человека исследовать собственные предположения, спрашивать себя, откуда я это знаю, На каком предположении строится мой вывод?
Что должно быть правдой, чтобы моя стратегия сработала? Какие данные могли бы доказать, что я ошибаюсь?
Какой вопрос здесь никто не задаёт, потому что ответ может оказаться неудобным? Один из самых опасных эффектов группового мышления возникает тогда, когда определённая идея становится настолько общепринятой, что сама перестаёт восприниматься как гипотеза. Да, нам нужно приложение. Клиентам важна скорость. Молодёжь хочет подписку. Наш конкурент— вот эта компания.
Нам нужно повышать удержание.
Этот рынок растёт или падает. Людям нужен искусственный интеллект. В какой-то момент такие предложения превращаются в аксиому. И вся компания начинает оптимизировать мир внутри предположения, которое никто больше не проверяет. Хороший стратегический вопрос иногда звучит очень неприятно. А с чего мы вообще решили, что это правда? Мне кажется, что сильный продукт отличается сегодня не количеством известных ему фреймворков и даже не скоростью деливери, а способностью выдерживать момент, когда ответа пока нет. Честно себе признаться, я пока не знаю, давайте разберемся. Это удивительно сложно в мире, который награждает за уверенность. Алгоритмы любят сильные тезисы, социальные сети любят быстрые выводы, компании любят презентации, в которых стрелочи красиво соединяют причину и следствие. Гораздо хуже выглядит человек, который говорит «Подождите, стоп! Возможно, мы вообще неправильно поставили вопрос».
Но именно здесь часто начинается настоящее мышление и рост. Потому что стратегия—
это не производство уверенности, а дисциплина работы с тем, чего мы пока не знаем. И для этого одного продуктового менеджмента мало. Дело в том, что продуктовая стратегия на самом деле находится на пересечении огромного количества дисциплин. Теория фирмы объясняет, откуда возникает конкурентное преимущество и почему одна компания может зарабатывать там, где другая не может. Теория транзакционных издержек Почему стратегии иногда требуют менять не продукт, а границы компании, структуру, стимулу и правила принятия решений. Поведенческая экономика и теория выбора объясняют, почему человек выбирает одну альтернативу другой. А теория инноваций— как технологии меняют не только продукты, а
само пространство возможного выбора.
Финансовый менеджмент объясняет, как принимать решения, когда большая часть стратегии существует в форме предположений. Продуктовые исследования превращают предположения в проверяемые гипотезы. Когда это все соединяется, возникает совершенно другое представление о работе продукт-менеджера. Например, вы перестаете спрашивать только, а какая
работа у нашего клиента? Вы начинаете спрашивать другие вопросы.
Почему именно сейчас эта работа стала важной?
Какие альтернативы человек вообще считает возможными? С чем он сравнивает наш продукт?
За что мы конкурируем? Как сформировать его точку отчёта ценности?
Вот Uber.
Он изменил не просто способ вызывать такси, он изменил представление человека о том, сколько нормально ждать машину, насколько точно он должен знать время её приезда, видеть маршрут, цену и местоположение водителя. Amazon изменил ожидания от доставки. ChatGPT изменил ожидания от скорости получения интеллектуального результата. И после этого ваш продукт может объективно вообще не стать хуже. После таких изменений пользователь начинает воспринимать его не просто как плохой. Почему? Потому что ценность не существует сама по себе, она существует относительно альтернативы и точки отчёта. И здесь начинается уже совсем другой уровень продуктовой работы. Никакой шаблон не сейчас применить, а какой механизм объясняет выбор человека. Именно поэтому мне хочется постепенно собрать то, что для себя я называю единой теорией продуктовой стратегии. Рынок, выбор, ценность, конкуренция, бизнес-модель, организация сама по себе, работа в неопределённости. Не коллекцию фреймворков, а архитектуру, знания, внутри которой Понятно, почему эти инструменты вообще существуют и когда им пользоваться. Начать я решила с самого фундаментального элемента этой системы— с выбора.
Практически весь бизнес, в конечном счёте, возникает
из одного маленького события. Человек выбирает одну альтернативу вместо другой. Поэтому прежде чем изучать клиента, мне кажется, полезно разобраться, что именно происходит в этот момент. Как возникает ценность? С чем человек сравнивает? Почему изменение одной альтернативы способно изменить ценность всех остальных? Как формируются ожидания? Что такое стоимость переключения? Почему объективные характеристики продукта и субъективная ценность совершенно не одно и то же? И как технология может изменить не отдельный продукт, а саму функцию выбора? Именно этому будет посвящена моя очная встреча «Анатомия выбора» 17 октября. Это шесть часов, где мы будем не просто рассматривать какие-то шаблоны, мы пойдём в основание системы, в экономическую теорию выбора, в экономику, в теорию ценности.
Ну и самое главное, мы будем с вами задавать вопрос—
почему? Почему человек сделал этот выбор? Почему мы решили, что причина именно такая? Что ещё могло объяснить наблюдаемое поведение? И какое предположение мы сейчас молча принимаем за факт?
Мне кажется, что один из важных навыков, которому мы можем дать продакт-менеджеру сейчас— это способность не слишком быстро удовлетворяться первым правдоподобным ответам.
24 века после Сократа проблема никуда не исчезла.
Мы по-прежнему удивительно легко принимаем у нас следованные предположения за знания.
Просто теперь к человеческой уверенности добавился алгоритм, который способен за несколько секунд красиво её сформулировать. Всех вас приглашаю 17 октября на анатомию выбора. Это будет очная встреча, оффлайн небольшая группа
и параллельно трансляция онлайн. То есть вы можете принять участие, если вы находитесь в другом городе.
Билеты по ссылке под этим видео.
До встречи 17 октября. Всех вас жду на анатомии выбора.
