Управление продуктом *

Мы делаем легинсы, топы, футболки, свитшоты, велосипедки и продаем их на Wildberries, Ozon, Lamoda и через собственный сайт.

До июля у нас был нормальный растущий бизнес. С 2022 года производим и продаем женскую спортивную одежду: легинсы, топы, футболки, свитшоты, велосипедки. Основной канал продаж: Wildberries. В 2026 году на него приходилось 80–85% оборота.

Сегодня у нас одна задача —  выжить. Не вырасти, не заработать, а просто сохранить бренд, компанию и людей. 

Сегодня только самый ленивый уже не попробовал создать свой SaaS. И я это знаю, так как руковожу маркетинговым агентством, которое больше 10 лет специализируется на продвижении SaaS-сервисов, и мы тоже параллельно делаем несколько собственных SaaS-продуктов, за маркетинг которых я плачу из своего кармана. И ко мне переодически приходят за консультацией по поводу продвижения разных SaaS. Поэтому, учитывая, что за эти годы мы собрали микс работающих каналов для десятков клиентских, я решил написать статью, в которой расскажу, что работает в России, а что за рубежом и что из этого доступно для российских основателей, чем продвижение B2B SaaS отличается от B2C, и с чего бы я начинал сегодня.

Можно сколько угодно внедрять таск-трекеры, но толку мало, если задачи лежат на доске, обсуждения — в Telegram, а решения остаются на созвонах. Мы прошли через это несколько раз. Расскажу, как мы собрали работу в одном месте, научились говорить с бизнесом на языке приоритетов и в конце поделюсь четырьмя выводами, которые помогут навести порядок в задачах и коммуникации.

Новый руководитель приходит в команду с горящими глазами, переписывает регламенты, меняет метрики, а через три месяца команда измотана, половина инициатив заброшена, и сопротивление только выросло. Знакомо?

Попытка исправить всё разом распыляет ресурсы. Системный подход требует другого: найти одну точечную правку с максимальным КПД.

Алексей Лапунов, ведущий менеджер цифровых продуктов департамента информационной безопасности и системного администрирования в ТЕХНОНИКОЛЬ Диджитал, в статье на Хабре объяснил, как выстроить процесс, который не выматывает команду и действительно решает проблему.

В материале эксперт делится пятью универсальными принципами для решения сложных рабочих проблем и даёт чек-лист из 7 вопросов, который стоит пройти перед запуском очередных изменений.

Заранее извиняюсь перед дизайнерами, которые сейчас будут кидаться в меня Figma-файлами. Тема неприятная, но обсудить её надо.

OpenAI переизобрела способ, которым модель думает.

Или просто вернулась к хорошо забытому старому? В GPT-6 Astra слово рождается не за один проход по слоям, а за несколько кругов по одному и тому же блоку. Идею предлагали ещё в 2018-м, а рекуррентность трансформеры когда-то вытеснили.

Читатель написал: кетчупа съедают 5 грамм, а гречки 220. Сравнивать их на 100 г бессмысленно. Пошёл смотреть, как с порциями устроено в РФ, ЕС и США, и почему в моём сканере состава их до сих пор нет.

Всем привет! Меня зовут Руслан, я инженер в отделе развития процессов безопасности в YADRO. В прошлой статье я рассказывал о рисках транзитивных зависимостей в open source: один неблагонадежный пакет во всей цепочке — и продуктовая сборка скомпрометирована. Таким пакетом может быть protestware — вид ПО или библиотек, в которые разработчики (мейнтейнеры) намеренно внедряют деструктивный, изменяющий логику работы или политизированный код. Он так же опасен, как уязвимости в зависимостях, компрометации репозиториев и атаки класса Dependency Confusion.

В отличие от «традиционного» вредоносного ПО, в основе protestware — не получение финансовой выгоды, а идеологическая мотивация: выражение социальных, политических или идеологических взглядов, привлечение внимания к каким‑либо событиям в мире, влияние на пользователей, связанных с определенными регионами, организациями или государствами и так далее. С точки зрения безопасности это такой же риск для цепочки поставок ПО, как и другие вредоносные компоненты. 

Ниже разберемся, как эта функциональность попадает в инфраструктуру и open source, как ее обнаружить и какие меры предпринять, чтобы защитить свой проект.

Мы в Content AI разрабатываем платформу интеллектуальной обработки документов ContentCapture. И при этом считаем, что IDP и RPA как самостоятельные классы исчезнут в течение пяти лет. Может показаться, что это звучит как самоотрицание, но для рынка это хорошая новость. Ниже расскажем, почему мы пришли к такому выводу и что это значит для тех, кто сейчас выбирает IDP-решение или автоматизирует работу с документами. 

Последние два года я строю свои продукты без разработчиков — весь код пишут нейронки. Я делаю относительно небольшие продукты, которым не нужно выдерживать сверхнагрузок. Но как обстоят дела у реально крупных компаний с внедрением AI в свои процессы? Мне стало интересно, поэтому я поресёрчил эту тему. Оказалось, что всё не так однозначно.

Японские префектуры получают известных покемонов в качестве региональных символов без лицензионной платы. В статье — мини-исследование о том, зачем это нужно The Pokémon Company, кто оплачивает все движухи с покемонами и почему Кагаве достался именно Ядон-Слоупок.

Компании всё чаще пересматривают расходы на ИИ-инструменты. Например, Uber в 2026 году ввела лимит в $1 500 в месяц на сотрудника для каждого агентного инструмента кодинга: по данным Bloomberg, годовой бюджет на ИИ был израсходован за четыре месяца.

Такая реакция понятна — чем больше команда пользуется ИИ, тем выше счёт провайдера. Но лимит на человека — это не единственный и не всегда лучший способ управлять затратами. Он не различает полезный сложный запрос и простой вызов, который случайно отправили в дорогую модель. А ещё может ограничить именно тех сотрудников, чья работа действительно выигрывает от ИИ.

В «Первой Форме» мы подходим к этой задаче как к инженерной: не запрещаем использование моделей и делаем расход токенов наблюдаемым. Для этого нам нужно понимать, за какие токены платим, какие задачи решают модели и где теряется эффективность. Об этом сейчас и расскажем.

Разбираем кейс организации второй линии поддержки 1С для сети fashion-ритейла из 550+ магазинов в России. Сервер на каждый магазин, самописный сервис обмена данными вместо стандартной шины, конфигурация 1С УНФ, переписанная почти до неузнаваемости, и почти полное отсутствие документации по техподдержке на старте. Процесс перехода магазинов на 1С команда SSP SOFT построила с нуля, наладила инцидент-менеджмент и автоматический сбор отчетности от магазинов, добилась быстрого закрытия тикетов. И о «граблях» этого процесса тоже расскажем.

Личная история о том, как двадцатилетняя мечта о математически доказуемом коде неожиданно стала ответом на главный вызов эпохи ИИ-агентов.

Базу знаний заводят для команды. А потом она делает всё, чтобы туда не заходить. Рассказываю, как мы в YouGile превращаем БЗ из кладбища документов в ускоритель бизнеса: встроить знания прямо в работу, упростить их накопление и обновление, а затем использовать весь этот контекст для мощного ИИ-буста

Газпромбанк появился у меня как и все другие - корпоративный банк, куда начислялась зарплата. На данный момент у них 5,7 млн активных розничных клиентов.

Второй банк которым я пользуют Т-банк - единственный банк, который я выбрала сама.

До этого у меня ещё была карта Альфа-банка, также корпоративная - её я закрыла после того, как внезапно обнаружила что несколько месяцев с меня списывали услугу, которую сами подключили. Раньше это был очень популярный даркпаттерн телекома, но они от него отказались, поняв, что отток не покрывает краткосрочную выгоду. Банки - пока этого не поняли, к сожалению.

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 другие разборы: «Рейтинг ни на что не влияет»: Почему Яндекс.такси выбирает газлайтинг вместо честного UX и Тест-драйв 2GIS: как завалить навигатор рекламой и потерять базовый UX.

Сегодня хочу подробнее рассмотреть механики, которые используют банки для повышения своей маржинальности на пример Газпромбанка.

В мире искусственного интеллекта популярен миф, что если ИИ довольно мощный, то дизайн не имеет значения. Иными словами, если модель достаточно умна, интерфейс не нужен. Пользователь сообщит что ему нужно, а модель сама разберется.

В реальных задачах минималистичный чат усугубляет проблемы взаимодействия. Такой дизайн скрывает вероятностную сложность ИИ, делает незаметными ошибки и провоцирует неоправданное доверие пользователя. При этом команде сложно понять, где искать причину ошибок. Дизайнеры работают только с интерфейсом, а разработчики правят модель. В результате одна проблема воспринимается как две разные: ошибка UX или ошибка ИИ.

В маленькой команде почти любая ошибка сначала выглядит как полезная работа.

Вы выпускаете функции, чините воронку, отвечаете пользователям, собираете аналитику. Каждый отдельный шаг кажется разумным. Только через несколько месяцев становится видно, что вся эта скорость вела немного не туда.

У меня ушло несколько лет, чтобы научиться замечать такие решения раньше. Не всегда до запуска, иногда хотя бы через неделю, а не через квартал. Ниже семь принципов, которыми я сейчас проверяю продуктовые ходы. Они выросли из работы над Viralmaxing, нашей аналитикой для контентных команд, и из моих повторяющихся ошибок.

Начну с одной из них.

Привет, Хабр! На связи Лена, аналитик Directum Projects. Сегодняшние экономические условия тихо (или уже громко) шепчут: «Пора сокращать расходы». И вот уже финансовый директор режет бюджеты на подписки, корпоративные сервисы, командировки и обучение. Пересматриваются закупки и оптимизируется штат.

Проходит полгода, и издержки снова начинают расти.

Отток в массовом B2B SaaS почти всегда рождается не в недовольстве продуктом, а в первых днях после покупки, до того как клиент дошёл до реального результата. Чинит его онбординг, а не запуск программы удержания.