
Sign up to save your podcasts
Or


«Проблема как раз в том, что люди стали быстрее делать продукты, но не быстрее искать первых пользователей для этих продуктов. То есть, по сути, они просто быстрее упираются в ту же стену, что и раньше стартапы упирались.»
«Я верю в то, что надо с аудитории начать, хорошенько в неё влюбиться, не в продукт влюбиться, а именно в аудиторию. И для неё делать какие-то продукты, быть рядом с этой аудиторией, наблюдать за этой аудиторией.»
Ведущий:
Степан Поздняков, продюсер академии ProductSense
Гость:
Дмитрий Беговатов, основатель Product Radar
Product Radar: https://productradar.ru
Подкаст выходит при поддержке Академии ProductSense.
Оформить подписку можно на сайте академии: https://academy.productsense.io/
Наш курс «Продуктовое мышление» — о том, как принимать продуктовые решения с опорой на знания и факты: https://academy.productsense.io/course/product-mindset-beginner/about
Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast
О чем говорим:
00:00 — Введение
01:50 — Почему заявок на Product Radar стало в пять раз больше
05:23 — Какие продукты присылают чаще всего?
07:05 — Как изменился портрет стартапера за последнее время
08:55 — Сколько новых проектов доживёт до следующего года?
11:29 — Основатели стали быстрее упираться в стену поиска клиентов
12:41 — Анкета подачи как первое столкновение с рынком
13:54 — «Вайбкодеры-рыбаки» и миф о быстром пассивном доходе
18:35 — Почему не проверяют идеи с нейросетями до разработки?
20:34 — Начинать надо с понимания аудитории, а не с идеи
22:37 — Первый стартап Димы, который удалось продать
25:40 — Чем плох продукт, сделанный для своей жены?
27:49 — Хобби или бизнес: что станет с волной самодельных продуктов
29:20 — Начнут ли все писать сервисы сами для себя?
30:26 — Ближайший бум — заказная разработка, а не подписки
32:18 — Что продакту искать среди чужих стартапов
34:25 — Свой продукт как тренажёр, если продуктового опыта нет
36:28 — Создание стартапа явно не для всех
37:18 — С чего начать, если тяга к стартапам всё-таки есть
«Частая управленческая ошибка — что мы быстро получаем импульс, чтобы исправить людей, а при этом фокусировка должна быть на том, чтобы исправить систему. В рабочей специфике поведение сотрудника — это продукт среды, где он находился, той культуры, а культура — это производная процессов.»
«Я не верю в то, что есть большие и маленькие позиции. Я верю в то, что есть какой-то лаг или гэп между желанием и возможностями. Иногда мы недостаточно сильно хотим, иногда мы не осознаём, насколько мы много можем.»
Ведущий:
Степан Поздняков, продюсер ProductSense
Гость:
Владимир Гаврилов, лидер продуктовой трансформации, iFuture
Подкаст выходит при поддержке Академии ProductSense.
Оформить подписку можно на сайте академии: https://academy.productsense.io/
Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast
О чем говорим:
00:00 — Введение
02:56 — Почему в командах нет общего языка
04:40 — Персональный контекст у продакта, разработчика и руководителя
09:08 — Если команда не тянет, что надо чинить?
11:44 — Кейс команды, где за 10 лет каждый понял назначение сервиса по-своему
15:25 — Руководитель тоже продукт среды
16:46 — Процессный долг и отделы, которые враждуют годами
18:27 — Как быть, когда руководителю и команде важно разное?
20:17 — Ретро для галочки и три уровня зрелости команды
23:46 — Эффект наблюдателя и самоорганизация без анархии
26:13 — С какого уровня вообще можно влиять на изменения в компании?
27:40 — Принцип домино и мощь малых усилий
28:55 — Руководитель, который пережил семь президентов
32:37 — Почему у команды власти больше, чем у руководителя
34:40 — Лидер мирного и военного времени по Бену Хоровицу
38:18 — Аристотель, практическая мудрость и откуда берётся чуйка
41:06 — Что такое продуктовая чуйка?
41:54 — Верблюд, лев и ребёнок у Ницше как ступени взросления
46:11 — Продакт владеет видением, а не людьми
48:30 — Право предложить, оспорить и окончательно решить
51:29 — Как право вето в Larian помогло сделать Baldur's Gate 3
54:08 — Почему не стоит принимать первое «нет»
55:56 — Работает ли чуйка в командных процессах?
58:06 — Зачем основателю быть пользователем своего продукта
1:01:01 — Чего ИИ не заберёт у руководителя и команды
1:03:02 — Что прокачать, когда только пришёл в управление
1:04:22 — Закон Старджона и критический взгляд на любой совет
1:06:02 — Одиночество руководителя и здоровый нигилизм
1:09:03 — Почему новому руководителю не стоит идти работать руками
«В какой-то момент можно принять решение не привлекать больше, а вовлекать лучше, сделать свою аудиторию более активной внутри продукта. В "красном океане" гораздо эффективнее работать со своей аудиторией и вовлекать ее в прдуктовые сценарии»
«Раньше устаревание знаний было 20–30 лет, сегодня — один год максимум, если не быстрее. Поэтому продукты начнут появляться и устаревать быстрее, и нужно искать новые направления, если хочешь, чтобы бизнес имел возможность куда-то расти.»
Ведущий:
Юра Агеев, основатель ProductSense
Гость:
Руслан Арзуманов, руководитель продуктового направления Почта Mail, VK
Записи докладов ProductSense'26, кейсы и практики — в Академии ProductSense: https://academy.productsense.io/
Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast
О чем говорим:
00:00 — Введение
02:08 — Почта Mail в 28 лет: от рекорда Гиннесса до экосистемы VK
03:09 — Чем почта отличается от мессенджеров
04:44 — Сколько времени пользователь должен проводить в почте?
06:43 — Подходы к сегментации 50 млн пользователей
09:42 — Для чего на самом деле используют почту?
11:05 — Почта как инструмент малого бизнеса
14:06 — Как из скоринга сегментов родились три продуктовые ставки
17:31 — Когда продукт можно считать зрелым
19:02 — Что делать со зрелым продуктом, когда пользователь уже в нем давно
20:01 — За что пользователи почты готовы платить
22:17 — Как перестоить и деверсифицировать выручку
24:01 — От единого тарифа к подпискам для семей, фотографов и работы
27:17 — Какие пользователи самые активные?
30:17 — Почта как цифровой архив: письма и файлы за почти 30 лет
32:46 — Как выделить важное во входящих: виджеты билетов, броней и напоминаний
36:50 — Будут ли агенты за нас читать письма?
39:32 — Риск MCP-зации: почта как транспорт для ИИ-агентов и чужих сервисов
41:39 — Какие продуктовые ставки сработали, а какие нет
45:12 — Можно ли за выходные написать свою почту без рекламы?
46:59 — Как управлять портфелем ставок, когда у продукта десятки миллионов пользователей
Словарик:
— MAU и DAU — число уникальных активных пользователей за месяц и за день
— Retention — удержание: какая доля пользователей возвращается в продукт
— MCP — открытый стандарт, через который ИИ-модели и агенты подключаются к внешним сервисам и данным
«У аудитории уже есть устойчивые ожидания от видеопродукта, они знакомы с разными платформами и сравнивают свой опыт. Поэтому важно постоянно учитывать эти ожидания и проверять, насколько сервис им соответствует.»
«Эксперимент — это инструмент оценки и валидации того, что мы сделали. Не бывает такого, что мы начинаем с экспериментов и думаем: давайте поэкспериментируем сейчас, а потом решим. Это неправильный подход.»
Ведущий:
Юра Агеев, основатель ProductSense
Гость:
Вадим Дорохов, руководитель направления «Опыт зрителя» VK Видео
Записи докладов ProductSense'26, кейсы и практики — в Академии ProductSense: https://academy.productsense.io/
Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast
О чем говорим:
00:00 — Введение
03:22 — Почему видео выделили в отдельный продукт
06:43 — Почему платформа не выбирает между длинными видео и клипами
10:25 — Как принимать решение, когда одна метрика съедает другую
14:42 — Есть ли конфликт целей, когда зрители уходят из одного продукта в другой
16:42 — Отличают ли зрители VK Видео от раздела видео во ВКонтакте?
18:37 — Детский контент как пример смены восприятия продукта
20:16 — Привычки зрителей и связь между ожиданиями и продуктом
21:54 — Продуктовая работа по этапам пути зрителя
23:22 — Плеер вместо гифки на витрине поднял общее время просмотра
25:00 — Единый выбор следующего видео в соцсети и в приложении
26:16 — Почему после ролика к новости не нужно рекомендовать следующее видео
29:12 — Ошибка в аналитике, которая спрятала настоящий результат теста
30:43 — Как понять интересы нового зрителя
32:59 — «Своя» лента из 70% интересов, 20% смежного и 10% нового
34:52 — Один телевизор на семью и раздельные рекомендации для детей и взрослых
36:48 — Четыре этапа продуктовой работы: проблема, макеты, демо и итоги теста
40:50 — Эксперимент проверяет решение, а не заменяет стратегию
42:25 — Решения на развилках, где данных ещё нет
46:51 — Почему на собеседованиях системность важнее знания метрик
50:36 — Пространство решений и умение сказать, что мы не делаем
«Это проблема LLM: имея возможность искать в интернете, вытаскивать из весов нужные токены, они могут цитировать заблуждение. Когда ты занимаешься чем-то 8, 9, 10 лет, ты знаешь, что это заблуждение. Но оно настолько широко распространённое, что выглядит как правда.»
Ведущий:
Степан Поздняков, продюсер ProductSense
Гость:
Юра Агеев, основатель ProductSense
Записи докладов ProductSense'26, кейсы и практики — в Академии ProductSense: https://academy.productsense.io/
Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast
О чем говорим:
00:00 — Введение
01:25 — Даже подводку в два предложения LLM не может написать человеческим языком
04:46 — Как распознать слоп: стилистический и смысловой
06:19 — Почему нейрослоп неизбежен?
10:14 — Через призму каких характеристик мы смотрим на текст?
12:31 — Чем экспертность отличается от содержательности
14:02 — Почему модели тиражируют распространённые заблуждения
15:45 — Рубленые фразы и почерк двух моделей в одном тексте
18:05 — Команда «Пиши как Пушкин» решает 80% задачи стиля
19:57 — Стилизация ответов модели под себя
22:28 — В какой момент нужны редполитика и скиллы?
24:19 — Пайплайны проверок разными моделями
26:42 — Экспертность через гипотезы и попытки их опровергнуть
28:52 — Почему смысл важнее экспертности
31:46 — Инженерный подход: декомпозиция текста на шаги для Claude
33:35 — Почему LLM хорошо пишут код и причем тут код-ревью
36:04 — Как применить инженерный подход к смыслу текста
38:21 — Проверка смысла второй моделью в режиме «душнилы»
41:04 — Процесс целиком: экспертность, смысл, стиль
Словарик:
— LLM (Large Language Model) — большая языковая модель: ChatGPT, Claude и другие
— Нейрослоп — шаблонный текст нейросети, который выглядит убедительно, но почти не несёт смысла
— Пайплайн — последовательность заданных этапов обработки и проверки, через которую проходит текст или задача
«Проблема качественного анализа в том, что, чтобы проверить его от и до за моделью, тебе придётся повторить этот анализ. Весь этот выигрыш скорости сводит на нет то, что она может где-то лажать.»
«По сути, никаких джобов, персон, мотиваций и потребностей не существует — мы не можем их наблюдать в реальности, просто их измерить. Мы вводим эти понятия только для того, чтобы объяснить реальность.»
«Исследование — это действительно образ мышления. Если взять смежную сферу UX-дизайна: знание определённых тёмных паттернов, законов, правил композиции — оно не делает тебя дизайнером.»
Ведущий:
Юра Агеев, основатель ProductSense
Гость:
Константин Ефимов, соавтор книги "Качественные исследования в бизнесе”, управляющий партнер в X-Patterns.pro
Телеграм-канал PostPostResearch: https://t.me/postpostresearch
Конференция ProductSense пройдёт 10—11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io
Epic Growth Conf'26 на ProductSense: https://egconf.io/
Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast
О чем говорим:
00:00 — Введение
02:38 — Как евангелисты кастдева ворвались в мир исследователей
04:10 — Три волны исследовательских сообществ
07:22 — Иллюзия быстрого успеха: что на самом деле продавали книги про кастдев
12:44 — Глубинное интервью против 15-минутного кастдева
13:56 — Исследование как образ мышления, а не протокол
16:59 — Подход Cynefin: три домена сложности задач
17:57 — Кластеризация в личных проектах как задача третьего домена
20:38 — «Метод параноика»: протоколы, седина, мозги
21:57 — Как демократизация стёрла третий, самый сложный уровень исследований
24:33 — Кейс телекома про «проклятие трубы»
28:02 — Desk Research и Deep Research до разговоров с людьми
30:14 — Почему ИИ додумывает то, чего нет в обучающих данных
34:39 — Водка на мумиё: то, что не расскажет модель
36:19 — Нет-тест и подхалимность моделей на синтетическом респонденте
39:00 — Почему джобов и персон не существует
42:45 — Как выбор языка меняет глубину ответа
47:07 — Жадность вне фреймворка JTBD: почему драйверы и барьеры проще
48:12 — Как ИИ ускорил протокольные задачи
51:33 — Почему анализ ИИ всё равно нужно перепроверять от и до
53:00 — Советы продактам: как развивать исследовательское мышление
Словарик терминов:
— JTBD (Jobs to be Done) — методология «работ», которые пользователь нанимает продукт выполнить
— Cynefin — подход для классификации задач по уровню сложности
— MVP — минимально жизнеспособный продукт
— Deep Research — режим ИИ для автономного глубокого поиска и анализа информации
— Desk Research — кабинетное исследование по открытым источникам
«Универсального агента, который решает любую задачу целиком, не может создать просто IT-компания. Экспертиза нужна нишевая, и она должна быть продумана людьми, которые делают эту работу каждый день. Без этого массового внедрения ролевых агентов в компаниях не случится.»
Ведущий:
Юра Агеев, основатель ProductSense
Гость:
Оксана Гапонова, заместитель Генерального директора Яндекс 360
Конференция ProductSense пройдёт 10—11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io
Epic Growth Conf'26 на ProductSense: https://egconf.io/
Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast
О чем говорим:
00:00 — Введение
01:37 — От эйфории вайб-кодинга к умеренному оптимизму
03:46 — Магии не существует: ИИ ускоряет, но не решает всё сам
06:17 — Почему стратегия выжидания не результативна?
09:38 — Причины внедрения ИИ: конкуренты, клиенты, визионерство
10:54 — Может ли вайб-кодинг убить SaaS-сервисы?
16:57 — Универсальные агенты невозможны без нишевой экспертизы создателей
22:10 — Где реальная экономия для бизнеса от использования ИИ?
25:23 — Вечно актуальный вопрос: как должны выглядеть продуктовые команды?
30:37 — Сколько реально ИИ экономит времени лично Оксане
33:57 — Экономика внедрения: как считать эффект от дорогих инструментов
38:47 — ИИ — это новый инструмент, а не революция
42:34 — Кто отвечает, если ИИ ошибся
46:39 — Утечка данных через открытые модели и галлюцинации ИИ
51:13 — Определение стабильного результата субъективно
56:08 — Почему на рынке пока нет ИИ-интеграторов
1:02:40 — Так ли важно понимать глубину процесса?
1:05:19 — План внедрения ИИ в компании
Словарик:
- SaaS — программное обеспечение, предоставляемое по подписке как услуга (Software as a Service)
- CSAT — индекс удовлетворённости клиентов (Customer Satisfaction Score)
- вайб-кодинг — написание кода с помощью ИИ через команды на естественном языке, без глубокого владения кодом
«Добавить ещё одного исполнителя очень легко — открыть ещё одну сессию, запустить ещё одного агента. Технически это почти ничего не стоит. А вот добавить человеку ещё одно внимание, ещё одну память и ещё одну голову мы пока не умеем.»
«Человек может за день инициировать в несколько раз больше работы, чем раньше, но его способность осмыслить эту работу не выросла в несколько раз.»
Ведущий:
Юра Агеев, основатель ProductSense
Epic Growth Conf'26 на ProductSense: https://egconf.io/
Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast
О чем говорим:
00:00 — Введение
01:48 — С агентами человек ставит задачу и уходит, а не работает рядом
04:20 — Новички проверяют каждый шаг, опытные дают свободу
05:56 — Добавить агента легко, добавить человеку внимание и память — нет
08:19 — Важен поток решений на проверку, а не число агентов
10:02 — Хорошее делегирование — про границы, контроль и критерии приёмки
12:11 — Экспертиза пользователя определяет длину сессии и долю подтверждённого успеха
13:33 — Асимметрия: можно инициировать в разы больше работы, но не осмыслить её больше
14:35 — Желание управлять не гарантирует умения
17:03 — Зачем вообще появилась управленческая иерархия?
22:08 — Формальная и реальная власть
23:18 — Автономия работает только вместе с обратной связью
25:09 — Решения за других людей психологически дороже, чем решения за себя
27:03 — Чем сильнее агент, тем слабее личное чувство ответственности человека
29:22 — У агента нет человеческой стороны управления
31:09 — Профессиональный менеджер смещается к проектированию системы решений
35:23 — Управление агентами мы тоже постепенно передаём агентам
«Компании годами получают обратную связь и великолепно умеют её игнорировать»
«Сама по себе модель — это не преимущество. Завтра такая же модель может появиться у ваших конкурентов»
Ведущий:
Юра Агеев, основатель ProductSense
Конференция ProductSense пройдёт 10—11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io
Epic Growth Conf'26 на ProductSense: https://egconf.io/
Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast
О чем говорим:
00:00 — Введение
01:12 — Конкурентный рынок компьютерных томографов
06:47 — Как готовая сеть продаж и обслуживания стала преимуществом компании
08:26 — Дистрибуция решает: действительно ли технологии вторичны?
09:48 — Карлотта Перес о технологических революциях
12:16 — Проекция истории на сегодняшний рынок ИИ
14:55 — Почему ответ «Данные — наше преимущество» слишком грубый?
17:56 — Кейс ByteDance: усиливающийся цикл между продуктами
21:04 — Сервисная сеть как канал обратной связи с рынком
25:06 — Распространение технологий за пределами их создателей
27:21 — Опасность путать редкую способность с системой преимуществ
28:27 — Главный вопрос: успевает ли компания создать новую уникальность быстрее её обесценивания
32:17 — Контакт с реальностью — не гарантия: компании умеют игнорировать сигналы
34:59 — Как должен звучать главный вопрос продуктовой компании сегодня
«К концу 2025 года 97% опрошенных менеджеров продуктов уже использовали ИИ в работе, но 77% не видели изменений в продуктовых метриках. Встроить ИИ в процессы с конкретными целевыми показателями успели только около 10% участников».
«Можно научить каждого станочника быстрее управлять новым двигателем, но это не изменит расположение фабрики».
«Настоящий перелом произошёл по мере распространения небольших электродвигателей, которые можно было устанавливать непосредственно на отдельные станки — этот принцип назывался unit drive, индивидуальный привод. Вместо одного большого двигателя стало много маленьких, но последствия оказались организационными».
Ведущий:
Юра Агеев, основатель ProductSense
Конференция ProductSense пройдёт 10—11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io
Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast
О чем говорим:
00:00 — Введение
01:18 — Выводы про ИИ из исследования ProductSense 2025
05:27 — Производительность сотрудника — не то же самое, что производительность системы
08:24 — Аналогия с электрификацией фабрик: один вал на всю фабрику
09:38 — Первый этап электрификации — новый двигатель просто вращал старые валы
10:27 — Эффект электрификации проявился только спустя десятилетия
13:31 — Компании сейчас делают с ИИ то же самое, что фабрики делали с электромотором
15:58 — 77% сложностей успешных внедрений ИИ — не в модели, а в процессах
18:34 — Два способа контроля ИИ: подтверждение каждого результата и обработка исключений
22:12 — Единица улучшения: задача сотрудника и рабочий поток компании
24:34 — Ускорение кода не сокращает цикл, если ревью и тестирование не успевают
28:22 — «Супергерой» с личной ИИ-системой — актив человека, а не организации
30:00 — Стандартизировать нужно не каждый шаг мышления, а точки перехода в общую систему
31:04 — Итог: Вопрос не в скорости двигателя, а в архитектуре фабрики
Словарик:
- Unit drive — индивидуальный электропривод на каждый станок вместо одного общего вала на всю фабрику
From the publisher's feed

353 Listeners

132 Listeners

131 Listeners

64 Listeners

54 Listeners

85 Listeners

220 Listeners

39 Listeners

34 Listeners

17 Listeners

117 Listeners

70 Listeners

33 Listeners

33 Listeners

35 Listeners