Управление продуктом *

Привет, Хабр! Меня зовут Ирина, я UX/CX-исследователь в отделе RnD финтех-компании. Мы разрабатываем много всего нового, много тестируем, пробуем и изучаем. Я провожу качественные и количественные исследования и запускаю A/B-тесты.

Расскажу, как Вариокуб от Яндекса позволил мне самой запускать тесты, на которые раньше уходили недели разработки, и поделюсь граблями, на которые наступила по дороге. И объясню, почему, на мой взгляд, простые A/B-тесты должен уметь запускать и читать каждый исследователь.

Двести миллионов лет динозавры удерживали вершину пищевой цепи. Они были совершенны для своего времени, пока резкая смена среды обитания и последовавший за ней пищевой дефицит не поставили точку в их истории. В схожей ситуации оказались и популярные таск-трекеры. Превратившись за два десятилетия из стройных и шустрых помощников в прожорливых Jiraзавров, они стали потреблять неприлично большие объёмы рабочего времени. В новой среде асинхронной и многопоточной разработки сам факт их выживания зависит от того, смогут ли они оставаться востребованными утилитами, или их место займут более совершенные системы, построенные на иной архитектуре.

Когда ИТ-директор в 2019 году выбирал промышленную систему, у него был короткий путь: открыть отчёт Gartner, Forrester или IDC, посмотреть, кто в правом верхнем углу, и вести переговоры с тремя вендорами, а не с тридцатью. Квадрант не заменял пробное внедрение, но экономил месяцы на составлении длинного списка. В 2022 году западные агентства ушли, а российские продукты в их отчётах и раньше встречались единично.

Потребность никуда не делась. За четыре года её начали закрывать десятки локальных рейтингов: отраслевые, редакционные, вендорские, от СМИ и от ассоциаций. У каждого своя методика, свой набор категорий, свой способ попасть в список. Сравнить два рейтинга между собой нельзя, а понять, почему продукт в одном списке первый, а в другом отсутствует, нельзя тем более. Рынку нужна не ещё одна таблица, а понятный способ считать.

Мы в АНО «Цифровые платформы» в сентябре в тестовом режиме запустили Призму: квадрант российского ПО по каждой из 441 категории каталога, 9842 позиции, пересчёт раз в квартал. Эта статья не отчёт о продукте. Это попытка разобрать задачу «как построить квадрант в условиях, когда ни вендоры, ни заказчики пока не умеют описывать внедрения» и предложить рынку подход, который можно критиковать, дополнять и забирать себе.

Привет, Хабр! Меня зовут Анна Стремилова.

В 2017 году я собрала три группы онлайн-реабилитации. Люди занимались со специалистами по Skype, а я пыталась понять, можно ли из этого сделать нормальный продукт. Сделать продукт у меня тогда не получилось.

Я закрыла проект и следующие девять лет периодически мыслями к нему возвращалась, понимая, что когда-нибудь надо будет это сделать. А потом в 2026 году, после сокращения и примерно 30 собеседований, открыла проект заново. Рассказываю, как так вышло и как мне помог опыт в IT.

Думал, что автоматизирую линейную цепочку: RSS → сайт издателя → URL → отчёт. RSS оказался простой частью. Сложнее стало доказать, что найденный URL — действительно нужная публикация и уже может считаться результатом. Началась история вообще с того, что клиенты уже платили, пока я продолжал искать их проблему на кастдевах.

1,1 миллиарда рублей заплатил российский бизнес подрядчикам за геймификацию в 2025 году. Годом раньше было 920 миллионов.

Я руководитель проектов, а не программист. Когда я бросала курить, мне не хватило приложения, которое наглядно показывает, как восстанавливается организм после стиков и вейпа, а не только после сигарет. Поэтому я собрала его сама, не без помощи нейросети. Расскажу, почему оно реализовано в браузере, а не в сторах, как обойтись без сервера и персональных данных и что в итоге оказалось самым полезным.

В моем приложении для управления финансами была кнопка «Показать Кубышу» Она раскладывала накопления по целям: сколько положить в подушку, сколько в отпуск, сколько в машину. Работала через LLM. У части людей из за белых списков вместо ответа она показывала «работает только с VPN»

Я переписал ее на обычный алгоритм. Он умещается в один файл, работает детерменировано, без сети и отвечает мгновенно. Ниже почему модель там была лишней, как устроен алгоритм и где модель в приложении осталась.

Всем привет! Раз вы откликнулись на эту статью, предполагаю, что вы тоже давно точите зуб на то, как работает ваша 1С. А когда появляется новая задача по ERP, вы с небольшой опаской наблюдаете за её реализацией. Вот и я такой же. Только с недавних пор мне пришлось погрузиться в 1С сильнее, чем среднестатистическому пользователю.

Чем кончилось? Открытая модель Qwen3-VL через удалённый рабочий стол сама создала в 1С:ERP шаблон URL, метод GET и обработчик, сохранила бэкап расширения и обновила конфигурацию базы. Самое важное: я принципиально поставил условие, что всё делается без доступа к файлам, только по картинке экрана и мышью.

Недавно узнала о сервисе яндекс.исполнители - конкурент профи.ру. Посоветовали, так как искала сложные сантехнические работы и никто не хотел браться, а на профи.ру просто  даже не было откликов. 

В этой статье разберу свой опыт взаимодействия с платформой, коснусь немного истории, а также влияния наименования на успех. Спойлер: поддержка Яндекса сама не знает сервис "Исполнители".

Привет! Меня зовут Маша, я Senior Product Manager и разбираю только те продукты, над которыми сама хотела бы поработать, так как ими пользуюсь, люблю и вижу, где есть потенциал роста. Мне драйвово искать для них решения, которые выводят продукт на новый уровень не только по деньгам, но и по UX и любви пользователей. Мои разборы: Тест-драйв 2GIS: как завалить навигатор рекламой и потерять базовый UX  и Кэшбек Шрёдингера и молчаливые проценты: Dark Patterns в банкинге.

Меня всегда расстраивало, что рабочий стол любой системы это обычно «мёртвый» кусок. Почему не превратить его в используемый сервис? Так появился CanvasDesk — бесконечная canvas‑доска вместо рабочего стола, где диаграмма и есть формула.

Я проверил идею на PoC: написал на Rust с помощью ИИ‑агентов (Kimi Code, Z.ai) за 2,5 недели и 80$, потратив более 3000 запросов. Результат — рабочий бинарник для Windows/Linux/macOS и WASM‑версия в браузере.

Главная боль, которую решаю: рваный путь проектирования, когда архитектура на доске, а расчёты в Excel, и их синхронизация — ад. Как человек с визуально‑пространственным мышлением и 10-летним опытом в ИТ‑ и продукт‑менеджменте, я делаю инструмент, где диаграмма и формула едины.

«Нам только поле в карточку задачи добавить, чтобы туда подтягивался номер договора из нашей учетной системы. И фильтр по нему, и выгрузка в отчет. Ну и права, чтобы видели только юристы».

Такие задачи могут приходить регулярно, причем от клиентов, которых очень не хочется терять. По отдельности каждое требование выглядит разумно, вместе они способны за пару лет превратить продукт в заказную разработку.

Привет, Хабр! Меня зовут Шамиль Зигантдинов, я директор по продуктам экосистемы ИТ-продуктов Лукоморье. Под катом расскажу про нашу систему работы с клиентскими запросами: что мы берем в дорожную карту продукта, что закрываем скриптами и настройками, а что отдаем партнерам в виде плагинов. И разберем, из чего складывается настоящая цена «фичи на месяц».

Почему интерфейсный текст — это функциональная логика, а не финальное «украшение» макетов; как один UX‑писатель масштабирует качество на 10+ команд через AI‑редакцию и где проходят строгие границы применимости нейросетей в сложных B2B/B2C‑системах.

Как IT-стартапу говорить с пользователями, инвесторами и медиа, не смешивая три разные истории в один пресс-релиз

Стартап может годами объяснять, почему его продукт нужен рынку, а потом столкнуться с другой задачей: объяснить, почему в этот продукт стоит инвестировать. На первый взгляд разница небольшая. В обоих случаях мы рассказываем о компании, проблеме, решении и планах. На практике это разные разговоры. Пользователь хочет понять, станет ли ему проще, быстрее или дешевле. Инвестор хочет понять, может ли из этого продукта вырасти масштабируемый бизнес, почему именно сейчас и что изменит дополнительный капитал.

По моим наблюдениям, стартапы часто начинают готовить PR к раунду с описания продукта, хотя инвестору важнее увидеть подтверждение спроса, скорость роста, экономику и условия для масштабирования. В то же время продуктовая коммуникация становится слабее, когда её перегружают языком рынка, оценок и будущих финансовых прогнозов. Эта разница определяет, какие данные мы собираем, какие публикации выпускаем, кого приглашаем в коммуникацию и что считаем результатом.

Поэтому продуктовый PR и PR для раунда в коммуникационном агентстве «ЛАМПА» мы не строим по одному шаблону. В первом случае мы отвечаем на вопрос: «Почему этим стоит пользоваться?» Во втором: «Почему в это стоит инвестировать сейчас?»

Компания «Нанософт», ведущий российский разработчик САПР/ТИМ-решений, объявляет о выходе 26-й версии программного продукта nanoCAD BIM Строительство.

nanoCAD BIM Строительство 26 помогает решать задачи на всех этапах ТИМ-проекта – от его структуры и архитектурного моделирования до конструктива, армирования, обмена данными и разработки документации. Решение создано под реальные задачи архитекторов, конструкторов и ТИМ-координаторов.

Работа с моделью стала заметно быстрее: отдельные операции ускорились в 3–10 раз, объекты выделяются мгновенно даже при плотной штриховке, а переключение между моделью и листом теперь занимает секунды вместо минуты.

Онлайн-премьера nanoCAD BIM Строительство 26 прошла 15 сентября. Смотрите запись на RUTUBE и VK видео и узнайте, что нового появилось для решения ваших задач.

У вас идёт цифровая трансформация? К вам пришёл Agile-коуч и рассказывает, как вам правильно работать? Вы разработчик и считаете Agile бредом, который придумали менеджеры? Тогда добро пожаловать под кат.

Можно наблюдать повсеместное внедрение ИИ в компаниях разного уровня. При этом внутри компаний растет ощущение роста внутренней производительности с внедрением ИИ-инструментов и агентов, но при этом клиенты для себя не отмечают никаких изменений. Вот один из парадоксов реальности.

Флоу заявок стал красивым, ответы на вопросы улетают за минуты и кому надо, убраны коммуникативные издержки за счет сокращения ролей, на каждый процесс есть дашборд с прекрасными графиками мониторинга, но удовлетворенность клиентов и их удержание не растут.

Блейк Джексон и Илья Стребулаев собрали, вероятно, крупнейшую и наиболее полную базу данных об отдельных американских венчурных инвесторах из когда-либо созданных: более 100 000 специалистов, связанных с венчурными фондами США в период с 1996 по 2025 год, из которых около 37 000 непосредственно занимались инвестициями.

Главные вопросы таковы: сколько по-настоящему успешных инвестиций венчурный инвестор совершает за всю карьеру? Кому удаётся сделать таких инвестиций много? И можно ли заранее определить, кто именно окажется среди них?

Полученные результаты представляют собой, пожалуй, один из самых отрезвляющих наборов цифр об этой индустрии. Но одновременно в них есть и довольно обнадёживающая сторона.

Меня зовут Кирилл, я руковожу двумя аналитическими командами в Циане, сервисе недвижимости, где пользователи ищут квартиры для покупки, долгосрочной или посуточной аренды, а собственники, агенты и застройщики размещают объекты и находят клиентов.

У меня в зоне ответственности две команды аналитиков. Первая работает с CRM-коммуникациями на основе действий пользователей. Её задача — помогать людям быстрее находить подходящие объекты и возвращаться в продукт в правильный момент. Вторая команда отвечает за модерацию и доверие к объявлениям. Мы помогаем снижать количество фейковых квартир и недостоверных объектов, разбираемся с нарушениями правил коммуникации на площадке. 

В этой статье расскажу, чем занимаются мои команды: как мы работаем с сегментами пользователей, рекомендациями, A/B-тестами, модерацией, рендерами и self-service-инструментами. А еще —  почему хороший аналитик в продукте не должен оставаться человеком, к которому приходят только за выгрузками. 

Привет, Хабр! На связи Ангелина Большина, Денис Толкачев и Игорь Буянов, команда Customer Support NLP, мы разрабатываем ботов для службы поддержки клиентов. И наша работа полезна для развития продукта MWS AI Клиентский сервис. Сегодня мы расскажем вам про то, как мы автоматизировали оценку наших ботов с помощью специально разработанной метрики. Мы разделили материал: сначала расскажем про бизнес-составляющую, а затем – про технические детали. Итак, поехали!