Как будет выглядеть рабочий день инженера в 2029 году?
Ответ на этот вопрос можно найти в подкасте руководителя клиентской разработки RUTUBE Максима Ульянова. В гостях — Артём Арюткин, CPO платформы для разработчиков в Авито.
В этом выпуске обсуждаем, зачем компаниям нужны платформы, что важно учесть при их проектировании, для каких команд они действительно дают эффект, в чем измерять «счастье разработчика» и к каким изменениям стоит готовиться разработчикам в 2029 году.
Из выпуска вы узнаете:
▪Чем CPO в DevEx отличается от CTO и зачем платформе продуктовый подход? ▪Что входит в техническую платформу Авито и почему важен принцип iPhone для разработчика? ▪Почему онбординг — это не «приятный бонус», а одна из ключевых метрик DevEx? ▪Зачем нужна технологическая стратегия и в каких бизнесах она реально избыточна? ▪Какие метрики первыми стоит начать считать для эффективности инженерных команд? ▪Почему платформы в крупных компаниях похожи и какие этапы развития они обычно проходят? ▪Каким компаниям нужна платформа и что меняется на масштабе 100 vs 500 инженеров? ▪Почему IT-индустрия «не зрелая» и какие ответы давно найдены в других отраслях? ▪Что такое «счастье разработчика» и почему его проще всего услышать в «разговорах у кулера»? ▪Почему в эпоху GenAI платформы могут стать ещё важнее?
Приятного просмотра и прослушивания!
Больше о том, как разрабатывают медиасервисы, читайте в телеграм-канале Смотри за IT. Там делимся опытом и рассказываем о жизни в цифровых активов «Газпром-Медиа Холдинга» таких, как PREMIER, RUTUBE и Yappy.
Внедрение искусственного интеллекта в рабочие процессы сегодня идет по двум принципиально разным сценариям:
Как усиление человека
Как замена человека в процессах
1. ИИ как “экзоскелет”
В этой роли ИИ выступает в качестве персонального ассистента или “второго пилота”. Сотрудник выполняет свои функции, но использует нейросети для ускорения рутины, преодоления ограничений или усиления экспертизы.
Плюсы подхода:
Низкий порог входа: Часто это просто подписка на сервис.
Гибкость: Сотрудник сам решает, когда и как включить экзоскелет.
Контроль качества: Человек остается в контуре, фильтруя галлюцинации и ошибки ИИ.
Удовлетворенность сотрудников: Позволяет сосредоточиться на творческих и сложных задачах.
Ограничения:
Привязка к человеку 1:1: Производительность конкретного сотрудника растет, но прямого снижения затрат не происходит.
Зависимость от навыков: Эффективность зависит от цифровой грамотности сотрудника.
Отсутствие системности: Результат может быть неравномерным по отделам, а знания могут оставаться в головах, а не в регламентах.
Риск утечки данных: Сотрудники могут использовать публичные модели, случайно загружая чувствительную информацию.
2. ИИ как “автономные агенты” (Цифровые сотрудники)
Здесь ИИ перестает быть просто инструментом и становится самостоятельной единицей. Вы ставите агенту задачу на входе, и он самостоятельно планирует шаги, использует корпоративные инструменты и выдает готовый результат. Это модель “человек над процессом”.
Плюсы подхода:
Масштабируемость: Можно “нанять” тысячи цифровых сотрудников быстрее, чем обучить живых людей.
Скорость: Агенты работают 24/7 и обрабатывают информацию в разы быстрее человека.
Стандартизация: Исключается человеческий фактор - результат всегда предсказуем и соответствует заданному шаблону.
Непрерывность: Цифровые сотрудники не болеют, не уходят в отпуск и не выгорают.
Почему этот подход сложен:
Должна быть зрелость процессов: Бизнес-процесс должен быть описан, формализован и оцифрован. Автоматизировать хаос невозможно - ИИ его только приумножит.
API и доступ к данным: У агента должен быть легальный и безопасный доступ к информационным системам компании. Критически важно четко разграничить уровни доступа агента.
Система валидации: Ошибки должны отлавливаться автоматически, либо процесс должен строиться по принципу Human-in-the-loop (человек проверяет ключевые действия перед финальным одобрением).
Итог
Экзоскелет делает конкретного сотрудника сильнее и быстрее здесь и сейчас. Автономный агент делает бизнес в целом сильнее и независимее от количества человеческих ресурсов.
В идеальной компании будущего сотрудники в “экзоскелетах” будут проектировать, настраивать и контролировать армию автономных цифровых агентов, управляя эффективностью на принципиально новом уровне.
Мы психанули и скрестили аналитику маркетплейсов с аналогом MS Office. И пока отдаем это бесплатно.
Знаете, что больше всего бесит в торговле на Ozon и Wildberries? Не штрафы. И даже не платные приемки. Бесит зоопарк вкладок в браузере.
Вот типичный рабочий стол селлера или менеджера маркетплейсов:
В одной вкладке открыт сервис аналитики (за который отдано от 15 до 30 тысяч рублей в месяц).
Во второй — тяжеленный Google Sheets или Excel, куда менеджер руками копирует цифры, чтобы свести юнит-экономику.
В третьей — PowerPoint или Word, потому что инвестору или партнеру нужно красиво показать отчет за квартал.
В какой-то момент мы посмотрели на этот процесс в своей команде, потом посмотрели на счета за подписки на весь этот софт и задались вопросом: а почему данные живут отдельно, а инструменты для работы с ними — отдельно?
Спойлер: мы не нашли нормального ответа. Поэтому пошли пилить YouStat.
Что мы сделали
Идея была простой до безобразия: взять глубокую аналитику продаж и встроить её прямо в полноценный офисный пакет. В одно окно.
Получилась единая экосистема:
Аналитика уровня топов рынка. Сводная аналитики, разбор SKU, abc-анализ, бот для ответов на отзывы.
Свои «Таблицы». Аналог Excel, который живет прямо внутри сервиса. Не нужно скачивать CSV-файлы и перекидывать их туда-сюда. Нашли прибыльную нишу — тут же в соседней вкладке раскидали юнит-экономику.
Свои «Документы» и «Презентации». Полноценные редакторы. Собрали данные, упаковали в красивый отчет для инвестора, сохранили историю версий.
И сервис для ведения бухгалтерии
P.S. Скоро докатим свои ИИ-шечку
По сути, мы сделали российский аналог MS Office, который «из коробки» умеет глубоко анализировать Ozon и WB.
В чем подвох и почему бесплатно?
Если вы завсегдатай VC или Хабра, у вас уже должен был сработать внутренний радар: «Очередной стартап обещает золотые горы бесплатно. Наверняка будут продавать мои данные или через неделю выкатят пейволл на 50к».
Отвечаю честно: мы не альтруисты. Мы коммерческий SaaS-продукт, который в будущем будет зарабатывать деньги.
Но прямо сейчас у нас релиз версии 1.0. Наш маркетинговый бюджет на старт — смешные 100 000 рублей. Если мы пустим их в Яндекс.Директ или будем закупать рекламу у блогеров-миллионников, мы просто сожжем эти деньги за пару дней и получим пшик.
Поэтому мы решили, что наш лучший маркетинг — это бесплатный продукт.
Мы открываем полный доступ к YouStat абсолютно бесплатно для всех ранних пользователей. Нам нужны бета-тестеры. Нам нужны люди, которые придут, начнут собирать свои таблицы, парсить конкурентов и... ломать наш продукт. А потом писать нам в саппорт: «Ребята, вот тут кнопка съехала, а вот тут таблица долго грузится».
Ваш фидбек и ваша активность — это та валюта, которой вы сейчас платите за доступ к сервису, заменяющему подписки на десятки тысяч рублей.
Что дальше?
Сейчас сервис работает и открыт для регистрации. Никаких привязок карт, никаких скрытых триалов на 3 дня.
Мы будем держать систему бесплатной до тех пор, пока не обкатаем все шероховатости и не поймем, что продукт работает как швейцарские часы при высоких нагрузках. Те, кто зайдет сейчас, помогут нам сформировать roadmap развития продукта.
Заходите, тестируйте, ломайте. Буду рад ответить на любые вопросы в комментариях, поймать тапки за баги и выслушать конструктивную критику. Мы на связи!
Продуктовая разработка с агентами, замена agile-команд и роль продакт-инженера — эти и другие темы я обсудил с Юрой Агеевым, основателем ProductSense, в новом выпуске подкаста make sense.
Таймкоды: 00:00 — Введение 01:58 — Личный сетап агентов, эксперименты и первые сценарии 03:34 — Почему тема агентов — это про орг. модель, а не про игрушки 06:05 — Откуда взялся Agile: ответ на рост сложности продуктов 09:10 — Идея мини-команд для быстрого тестирования гипотез с агентами 11:10 — Риски одиночки: туннельность, критика, фактор автобуса 12:05 — Платформенная команда: стандарты, «золотой путь» и «ворота качества» 14:05 — Зависимость централизации от культуры компании 16:12 — Продакт-инженер: продукт и инженерия в одном цикле 17:32 — Схлопывание ролей: инженеры учат продукт, продукты учат технику 19:33 — Практика пайплайнов в работе с агентами: сначала документация, потом код 26:03 — Контекст как главная ценность и способ удержания клиентов 29:01 — Один в поле не воин: почему запуск и масштаб важнее кода 30:28 — Можно ли доверять агентам? 33:54 — Конкуренция заставит ускоряться: когда агенты станут нормой? 35:55 — Практика внедрения агентов: выделенные пилоты и команды добровольцев 37:35 — Главные риски: стоимость токенов и деградация навыков 42:09 — Как будут трансформироваться процессы и agile-роли? 50:57 — Как правильно строить эксперимент: задачи, команды, обучение и метрики
А еще я много пишу про продуктовую разработку и управление командами в своем блоге. Так что если прониклись темой подкаста, рекомендуем заглянуть туда.
Какие исследования и цифры помогут вам понять, достигает ли продукт PMF
Сам по себе PMF - это не метрика, в количественном виде измерить его нельзя. Фаундер/фаундеры обычно чувствуют его, что называется, “кожей”: начинаешь понимать, что не справляешься с обработкой заявок, тебе очень сильно начинают требоваться рабочие руки, телефон “горит”... Но важно: PMF можно предвидеть. Некоторые цифры и результаты исследований покажут это.
Итак:
Опросите ваших клиентов. Подготовьте небольшую анкету и пообщайтесь с теми кто уже купил ваш продукт. В идеале лучше разделить тех, кто купил единожды и тех, кто неоднократно возвращался к покупке. Самое важное, что тут нужно понять: ощутит ли клиент разочарование, если ваш продукт вдруг исчезнет? Если число тех, кто остро ощутит отсутствие вашего продукта приближается к половине опрошенных (40%), значит, вы близки к PMF.
Посчитайте NPS. Еще один показатель, который можно учитывать в рамках работы с PMF — это NPS, Net Promoter Score. Этот индекс показывает, насколько ваши покупатели готовы рекомендовать продукт своим друзьям и знакомым. Чтобы вычислить этот показатель, клиентов просят оценить, какова вероятность того, что они порекомендуют продукт друзьям и знакомым по 10‑балльной шкале. В зависимости от поставленной оценки, опрошенные делятся на “адвокатов бренда”, “нейтралов” и “критиков”. NPS — это разница между процентами критиков и процентами “адвокатов” бренда. Если число положительное, значит, клиенты склонны “хвалить” продукт. Если отрицательное — продукт не нравится.
Изучите Retention. Это значит “удержание”, когда клиент приобретает привычку пользоваться вашим продуктом. Для разных ниш и продуктов частота “возвращения” будет разной. Проследите, растёт ли у вашего продукты число “постоянщиков”?
Дополнительными показателями PMF также являются простые метрики по типу роста продаж, роста дохода. Если вы, как я уже писал выше, перестаете справляться с потоком заказов и вынуждены нанимать больше сотрудников, если появляются хвалебные отзывы, лиды всё активнее превращаются в сделки — значит это PMF или вы близки к нему.
Мысли про создание AI-агента, который будет помогать с "Важно, но не срочно" задачами. Часть 1
Последний месяц в сети хайпит OpenClaw (он же ClawBot, он же MoltBot).
У него есть доступы много куда — вы наверняка уже видели новости о том, как он самостоятельно тратит деньги или общается с женой (не своей)
Но меня интересует механизм работы его core feature — проактивности
Это первый масштабный агент, который не ждёт сообщения, а сам приходит и говорит: «Эй, я вот это сделал, глянь»
Я хотел собрать такого агента ещё год назад, когда обнаружил и начал исследовать Model Context Protocol, который дал моим LLM-кам доступ во внешний мир. Но тогда не хватило ни знаний, ни механизма.
Сейчас, благодаря OpenClaw, Claude Code + Codex стало понятнее, как именно это можно реализовать
И вот последнюю неделю я понемногу развиваю этот концепт
------------------------------
Суть в одном предложении AI-агент, который знает мои цели на год и выполняет первые, самые сложные 15% работы, которые приведут меня к этим целям в долгосрок.
Последние три года я работаю на себя. У меня нет начальника, который скажет «сделай к пятнице». Почти все мои перспективные задачи лежат в квадранте «Важно, но не срочно»
И чаще всего проблема не в том, что я не знаю, что делать, а в том, что мне впадлу начать
Ресёрчить варианты. Разбираться в деталях. Сделать первый шаг. Вот эти первые 15% — самый проблемный шаг для меня
Поэтому я подумал — а что если агент будет делать именно это?
------------------------------
Представьте, что агент каждый день приходит к вам с такими сообщениями
Нетворкинг и аутрич Учитывая твои финансовые и профессиональные цели, на этой неделе я советую тебе пообщаться с этими людьми. Я провёл небольшой ресёрч по каждому и подготовил персональное сообщение под каждого. Сделаешь до конца недели?
SEO и органика Я опять помониторил SEO твоего сайта и сайты конкурентов. Советую сделать A, B, C, D, чтобы мы подросли в органике. Вот конкретные правки с приоритетами
Контент и кросс-постинг Твой последний пост на LinkedIn набрал 10К просмотров — тема зашла. Давай этот пост ещё и в Threads, Instagram и на Хабр адаптируем? Вот три черновика под каждую площадку
Партнёрства Нашёл 8 владельцев продуктово-консалтинговых агентств, которые подходят под твой ICP. Отсортировал по релевантности. Вот топ-3 с кратким профилем и черновым сообщением под каждого. Первое можешь отправить прямо сейчас.
Мониторинг конкурентов [Конкурент] вчера выкатил новую фичу — вот что изменилось. Это может повлиять на позиционирование твоего продукта. Вот 2 варианта, как отреагировать: адаптировать лендинг или написать пост-сравнение.
Портфолио и резюме За последний месяц ты закончил 2 проекта и написал 4 поста. Вот обновлённая версия секции «достижения» для LinkedIn-профиля и сайта. Опубликуешь?
Здоровье Ты 4 месяца переносишь задачу "Записаться к стоматологу. Поэтому я решил действовать и нашел 3 клиники рядом с тобой с рейтингом выше 4.5, у двух есть слоты на эту неделю. Записать?
------------------------------
То есть агент не просто читает календарь — он понимает, что ему чего-то не хватает, и сам приходит за недостающим контекстом
Я хочу, чтобы агент не просто напоминал по моим задачам в календаре, а ресёрчил → структурировал → предлагал конкретный микро-шаг → спрашивал «актуально ли?»
Хочу чтобы конвертировал мои абстрактные хотелки из раздела «Важно, но не срочно» в конкретные day-to-day actions.
И это может работать не только для одного человека. Та же логика ложится на компанию: стратегические цели → первые шаги, которые никто не делает, потому что «не горит».
Пока это концепт. Но направление, в котором я копаю, кажется мне одним из самых интересных применений AI-агентов — не делать за тебя, а снимать барьер старта и помогать тебе двигаться к твоим Long Term Goals — по типу коуча/ментора
У подобного агента будут доступы к интернету и моему календарю. А общаться мы с ним будем через Telegram — видимо, как и с OpenClaw
Маркетолог сливает 30% прибыли. И даже не краснеет...
Маркетингу ставят план по количеству и цене квалов.
А теперь давайте зададим маркетологу вопрос: "Сколько прибыли мы заработали с тех квалов, которых ты привел в прошлом месяце?"
Готов поспорить на ящик коньяка, он не ответит. Девяносто процентов маркетологов живут в мире “охватов, кликов, заявок”. Они не видят воронку дальше квала. И крутят рекламу вслепую, потому что не знают, кто, сколько и когда покупает.
Дальше — веселее. Спросите РОПа и маркетолога: «Что такое квалифицированный лид?» Гарантирую, ответы будут очень разные.
Маркетолог приводит человека с вопросом про цены. Продажники говорят: "Это мусор, напрягаться не будем". Это и есть та самая дыра в воронке, куда улетают до 30% лидов, продаж и прибыли.
Чтобы ее заткнуть, не нужен год совещаний или ИИ. Нужен один документ и одна рабочая неделя.
Для нас, например, в работе важен результат — хорошо сделанная задача и закрытая потребность пользователя. Этого легко достичь, когда команда продумывает план действий, реализует решение и доводит его до результата, который действительно приносит пользу.
При этом у каждого в команде свое понимание того, что значит выполненная задача. Разработчик, тестировщик и аналитик оценивают результат по разным критериям — через свою роль и зону ответственности.
Мы поговорили с коллегами и попросили их рассказать, в какой момент для них задача считается завершенной. Их ответы читайте ниже.
Настя, тестировщик:
Я считаю задачу выполненной, когда функционал соответствует требованиям и критериям приемки. Для этого проверяю основные сценарии, убеждаюсь, что нет критичных и серьезных багов, смотрю, чтобы мелкие дефекты были зафиксированы и не влияли на результат.
Важно, чтобы все работало стабильно в разных условиях и было понятно пользователю. Если после проверки к задаче не остается вопросов, я считаю ее завершенной.
Ваня, системный аналитик:
Для меня выполненная задача — это структурированный и согласованный набор информации. Такой результат позволяет мне продолжить работу самостоятельно или передать задачу дальше без постоянных уточнений и дополнительных вопросов.
Поэтому важно определить стейкхолдеров: кто источник требований, кто принимает решение, кто конечный пользователь фичи. Должен быть понятен контекст — какую проблему и для кого мы решаем.
Дальше я фиксирую границы задачи: что в нее входит, а что включать не нужно. Кроме того, должен быть чек-лист для проверки кейсов при приемке.
И наконец, пункты задачи должны быть приоритизированы, а сроки выполнения — обозначены, чтобы работа двигалась предсказуемо и без постоянных возвратов к деталям.
Олег, android-разработчик:
Задача выполнена, когда:
Функциональность реализована и проверена вручную — примерно так, как это сделал бы тестировщик, но без учета конкретных тест-кейсов.
Новое поведение решает цель задачи, а не просто повторяет постановку. Иногда по ходу работы находится вариант проще для разработки/поддержки или удобнее для пользователя — выбираю его. Фича должна закрывать потребность.
Пограничные случаи поведения (corner cases) проработаны и учтены. В постановке не всегда учитываются моменты, которые становятся заметны в коде. Например, что показать на мобильном клиенте при 500 ответе сервера или при долгой загрузке из-за задержки ответа сервера.
Новое поведение покрыто тестами, есть уверенность, что его не сломают случайно. Также важно, чтобы оно не сломало существующие автотесты.
Новое поведение поддерживаемо и расширяемо: его сможет понять и продолжить другой разработчик.
Стоит ли давать разработчику второй шанс? Кейс об «эффекте бумеранга»
Год назад мы расстались с разработчиком. Причины были классическими: просела скорость, пропал фокус, исчез драйв, перформанс ближе к нулю. Решение об увольнении было непростым, но на тот момент честным для обеих сторон. Процессы в моей кросс-функциональной команде требуют высокой вовлеченности, и «пассажиров» мы себе позволить не могли.
Недавно он написал снова. За этот год человек успел закончить вуз, сменить обстановку и, по его словам, переосмыслить приоритеты. Он хочет вернуться.
В такой ситуации тимлиду важно отделить эмоции от управления.
Второй шанс — это не про «пожалеть» и не про «наказать». Это холодный расчет изменившихся условий. Прежде чем принять решение, я задаю себе вопросы:
Что изменилось в его ресурсе и фокусе?
Появилась ли внутренняя мотивация вместо внешней?
Готов ли он брать ответственность за результат, а не просто закрывать тикеты?
Иногда люди действительно перерастают свой прошлый этап, совершают качественный скачок. Иногда — нет, и тогда система просто воспроизведет прежний негативный результат.
Для меня критерий прост: изменились ли вводные данные настолько, чтобы математически ожидать другой исход?
Как руководитель, я отвечаю не только за конкретного человека, но и за микроклимат и перформанс всей команды. Решение о возврате должно быть выгодным для проекта, а не просто актом доброй воли.
А как вы относитесь к «бумерангам»? Стоит ли входить в одну и ту же реку дважды, или в ИТ это не работает?
Как крупнейший брокер перенес 200 серверов и 100 ТБ данных в российское облако без потерь и неожиданностей
💼 Что за компания
«Ренессанс Брокер» — один из крупнейших профессиональных участников российского рынка ценных бумаг. Сфера деятельности брокера строго регламентирована, а IT-инфраструктура в компании как кровеносная система: любой простой, даже измеряемый минутами, может привести к финансовым потерям и ущербу деловой репутации. Наиболее критический сценарий для IT-инфраструктуры — отказ или перегрузка торгового сервера или шлюза, обеспечивающего связь с биржей.
🕵️ Задача
Перенести критически важные бэк-офисные системы из иностранного облака в российское, соблюсти требования по SLA, RTO, RPO и обеспечить производительность ключевых компонентов инфраструктуры на аналогичном или лучшем уровне. Например, в случае инцидента время на восстановление работы критических систем должно стремиться к нулю. При этом для баз данных брокер требовал RPO, равное нулю, ведь потеря даже одной транзакции недопустима.
«Ренессанс Брокер» переносил системы с известными нагрузками, поэтому опирался на конкретные цифры производительности базы данных и сети:
для транзакционных запросов должно сохраниться среднее время отклика,
задержка между критически связанными компонентами внутри облака должна оставаться минимальной,
задержка доступа до новых облачных ресурсов должна быть сопоставима или меньше предыдущей.
👨💻 Решение
На пилотном этапе брокер сосредоточился на тестировании фундаментальных сервисов Cloud.ru Advanced: виртуальных машин, блочного хранилища и объектного хранилища стандартного и холодного класса хранения. Тестирование подтвердило, что инфраструктура Cloud.ru соответствует текущим требованиям к производительности. Это стало одним из аргументов для принятия решения о начале полномасштабной миграции, так как позволило гарантировать бизнесу отсутствие ухудшения в работе критически важных приложений и баз данных.
Сроки миграции в облако Cloud.ru были спланированы и реализованы в два этапа. На приоритетную миграцию закладывали 2–3 месяца. Второй этап по плану должен был занять около 6 месяцев: за это время надо было не просто перенести системы, но и архитектурно их усовершенствовать, например, переехать на новую версию ПО или изменить стек с одной СУБД на другую, включая критически важное разделение зарубежной и российской инфраструктур для соответствия новым регуляторным и законодательным требованиям.
📈 Результаты
Миграция полностью уложилась в запланированный срок. Все сервисы, включая 200 серверов и 100 ТБ данных, были перенесены с минимальным временем простоя. Изменения затронули практически всех сотрудников компании. Для них переход был максимально прозрачным и свелся в основном к смене адресов для подключения: они продолжили работать с уже знакомыми системами, но уже в новой среде.
Снижение совокупной стоимости владения (TCO) облачной инфраструктурой стало для «Ренессанс Брокера» одним из самых значимых количественных результатов миграции. Клиент достиг этого снижения за счет более прозрачной и предсказуемой модели ценообразования, что позволяет эффективнее управлять бюджетом и избегать неожиданных затрат.
Другой важный результат — сохранение и укрепление высокого уровня SLA в новой среде: брокер обеспечил выполнение строгих требований к доступности и полную сохранность данных.
Можно тратиться на эксперименты и искать то, что сработает, чтобы затем повторять удачное. Это сейчас основа в обучении стартаперов и начинающих предпринимателей.
Но мне симпатичен другой вариант - когда знаешь, что инструмент точно сработает и не надо тратиться на бесполезные попытки.
"Знание некоторых принципов избавляет от необходимости знания многих фактов"
Эту прекрасную фразу приписывают Гельвецию (хотя и не только ему).
Автора попытался указать, поэтому можно переосмыслить так, как мне еще больше нравится:
"Знание базовых принципов помогает сэкономить на множестве неудачных экспериментов"
К чему это я - менеджмент развивается уже более столетия! Столько проведено исследований, придумано и апробировано новых подходов - рабочие группы собираются раз в несколько лет и переписывают отраслевые стандарты... вот только всё это не возбуждает новых падаванов грызть гранит науки управления...
Изобретение велосипедов и продвижение путем проб и ошибок - более симпатичный и простой подход.
Любите стоять в очереди? Едва ли можно найти человека, который на этот вопрос ответит «да». Нашей команде поступила идея извне: создать сервис виртуальной очереди для сегмента B2B, который должен облегчить людям доступ к любым услугам.
Схема такова: человек получает электронный талон через QR-код, содержащий информацию о приблизительном времени ожидания и наступлении его очереди: на автомойке, у нотариуса или где- то ещё. Бизнесу подобная система даёт возможность снизить нагрузку на персонал, оптимизировать поток клиентов и повысить лояльность.
После предварительного анализа и оценки рынка идея выглядела перспективной.
Анализ конкурентного окружения показал следующее:
- 80% респондентов организуют приём клиентов по предварительной записи.
- Некоторые клиенты приходят также в порядке живой очереди. Обычно это люди, которые никуда не торопятся и готовы подождать.
- Подавляющее большинство посетителей всё же хочет знать точное время приёма, чтобы не тратить время на ожидание.
При этом совершенно ясным стало и то, что поток клиентов все же организован у каждого по-своему. Большинство организаций привыкли справляться с очередью сами. Гипотеза о готовности платить за наш потенциальный продукт не подтвердилась. В дополнение, высокая конкуренция в агрегации отдельных направлений повышает стоимость входа в нишу. Некоторые респонденты уже пытались автоматизировать управление очередью, однако успеха это не принесло.
Нам стало понятно: чтобы привлечь клиентов В2В, потребуются многомиллионные ресурсы, ведь нужно будет качественно “прогреть” их и доказать, что им это на самом деле надо. Для обеспечения работы сервиса необходима интеграция в популярные CRM в каждом направлении бизнеса, а это тоже солидные расходы.
По итогу, в работу проект мы не взяли. Это отличный пример того, что даже если существует определенный объем рынка и есть боль у аудитории, совершенно не обязательно, что за продукт будут готовы платить. Глубокий кастдев спас все: и время, и деньги.
Общаюсь сейчас довольно активно с разными СЕО и фаундерами. Стал замечать такую вещь. Точнее запоздало осознал некое изменение в подходе к запуску и масштабированию бизнеса, стартапов.
Еще остались такие, которые верят в силу Performance Advertising и что вот сейчас нальем трафика и деньги рекой потекут. Отточить контент, мессаджи, настроить воронки и новый продукт полетит.
В нулевых это работало. В десятых — вообще на ура. В то время еще потребитель был не так искушен. Еще и ковид постепенно незаметно сменил абсолютно все правила игры.
Потребители стали более искушёнными. Они читают отзывы, сравнивают бренды, изучают репутацию. Доверие к незнакомым брендам на минимуме. Закупка трафика ушла на самый последний шаг, а не первый. Работать по старому сейчас значит быть абсолютно неэффективным, терять позиции, быть не в рынке и терять свои позиции. Или не преобретать их вовсе.
В следующих постах постараюсь разобрать этот момент. А может и статью соберу.
Просматривая сайты коллег по опасному бизнесу сайтостроения иногда натыкаюсь на термин «пожизненная гарантия на сайт» и становится дико смешно от этого.
Вообще, сайт сам по себе не ломается. Это или баг, который не нашли при разработке, или влияние внешних сил:
Поменялось API у системы, с которой сайт интегрирован. Гугл почта включила режим паранойя, ЯндексКарты формат запроса, чат гопоты стал хотеть другой прокси-сервер. И сайт уже работает не так, как задумывалось.
Мамкины хакеры поломали. Если во-время обновлять версии безопасности, сайты вполне могут страдать.
Полозушные руки чужих разработчиков ковырялись в коде. Если нет резервных копий или нельзя откатиться по версиям — это печаль.
Проблема с сервером. Закончилось место на диске, не хватает вычислительной мощности, набежали боты, DDoS-атака
Некорректное отображение в версиях браузеров, вышедших после создания сайта. Это бывает редко, однако возможно, что сайт по прошествии нескольких лет может перестать правильно отображаться в браузерах. Браузеры (Гугл Хром, Опера и другие) постоянно совершенствуются, меняются, перестают поддерживать какие-то устаревшие функции и стандарты.
И это всё гарантию никто не включает. Оно и понятно. Предсказать их влияние невозможно, а чинить проблему может быть трудозатратно.
А «пожизненная гарантия» распространяется только на случай, если в процессе эксплуатации сайта будут выявлены ошибки, связанные с разработкой, компания бесплатно исправит их.
ИТОГО. Пожизненная гарантия — полная туфта.
Не играйте в эти игры. Лучше честно сделать договор на техподдержку, где указаны форсмажоры.
Мой тг-канал — Факапы, инсайты, проблемы, взаимоотношения, клиенты, немного юмора.
Это способ организации файлов внутри вашего хранилища без использования папок.
Принцип работы:
Вы создаёте посадочные страницы для различных категорий заметок. Они могут быть пустыми.
Называете страницу, например, "00 Бизнес". Нули нужны для удобства навигации, чтобы файл всегда был вверху.
В заметки по теме бизнеса добавляете ссылку на заметку "00 Бизнес"
Включаете встроенный плагин "Обратные ссылки"
Результат! В заметке "00 Бизнес" в разделе "Упоминания со ссылкой" показаны все ваши заметки про бизнес
Преимущества подхода:
Простота и естественность организации файловой системы
Если заметка относится сразу к нескольким категориям - ставите несколько ссылок на посадочные страницы. А добавить один файл сразу в две папки невозможно.
💬 Больше про ведение заметок и планирование в Obsidian в моём тг-канале
Это не кликбейт. Это выводы после изучения десятков внедрений ИИ в разные ниши. Большинство решений, которые гордо называют себя "ИИ" – это обычные чат-боты переименовали, наклеили модный ярлык, и вперёд. Автоматизация это хорошо, но недостаточно.
Сейчас распространённая практика менять на ИИ всё, что плохо лежит или лежит и не работает)). И это не самый плохой подход. Можно автоматизировать с тем же уровнем эффективности: поддержку, контент, исследования. Всё, что связано с рутиной.
Но давайте посмотрим на применение ИИ под другим углом.
Мой тезис простой:
«Каждый бизнес может и должен внедрять экспертных ИИ-агентов для своих пользователей и клиентов. Прямо в продукт встроить условный ChatGPT, но эксперта в вашей нише, продукте.»
Сейчас на примере все разберем:
Допустим вы продаете туры и ваш флоу сейчас выглядит примерно так: – Пользователь выбирает: дату, направление, условия – Получает результаты – Идёт сравнивать с конкурентами, практически, всегда – Если у вас по какой-то причине лучшие условия возвращается и покупает
Это идеальный флоу. В реальности туда добавляются маркетинговые инструменты, пуши, ретаргетинг – часто не работающие.
Если вы покруче, то строите рекомендательные системы, предлагаете пользователю «подходящие» варианты. Вся эта предиктивная аналитика строится на поведении пользователя а больше и не как. ML суров.
Проблема классического подхода:
А что мы на самом деле знаем о пользователе? Только то, что он хотел поехать в Турцию вчетвером в мае 2026-го. И всё.
Мы не знаем контекст. Мы знаем, что он искал именно Турцию, потому что на подсознательном уровне для него «Турция = бюджетный отдых». А увидев цены на платформе, он подумал: «Дорого» и ушёл к конкурентам.
А теперь представьте другой подход
Допустим, мы создаём ИИ-агента, который «посетил все страны мира», и говорим пользователю: «Вот тебе самый крутой специалист в мире по поездкам и отдыху. Пожалуйста, пользуйся!»
И вот проходит неделя, месяц. Смотри аналитику, изучаем как люди пользуются ИИ-агентом и открываем для себя очень много интересного.
Окажется, что у пользователей не всегда жесткий запрос «Турция, 4 человека, май 2026».
В 90% случаев запрос выглядит совершенно иначе:
«Привет! Где отдохнуть семьёй с детьми летом? Побюджетнее, но чтоб было красиво, инстаграмно и безопасно. Ещё мы боимся лететь долго, нам нужен самый быстрый маршрут».
Видите разницу? Вместо набора фильтров, живой запрос с контекстом, болями, страхами и ожиданиями.
Но тут еще важно, то как ИИ-агент должен работать
ИИ не должен задавать стандартные уточняющие вопросы по списку. Он должен вести диалог на основе контекста:
«Круто! У вас есть конкретные забронированные даты под отпуск или гибкие даты? Спрашиваю, потому что есть очень крутые места — если поехать 10 июня, за 200 тысяч на четверых будет 4 звезды с отличными развлечениями для детей и взрослых. В общём, вы офигенно отдохнёте!»
И дальше можно вести диалог с плавным переходом в апсейл:
— Кстати, туда виза нужна. Хотите, подскажу, как оформить заранее? — Берите средство от комаров — там они бывают, не опасные, просто чтоб во время прогулок вас не беспокоили. — А вообще, я могу ещё подобрать крутые места для посещений!
Что мы получаем вместо классического ML?
Вместо классификации и предиктивной аналитики у нас теперь есть портрет клиента:
Какие у него боли
Что он любит,
Куда ходит
Что предпочитает,
Какие страхи, бюджет. и т.д
То, что никакая ML-модель на основе поведения никогда не предскажет.
Что с этим делать?
Да много чего крутого на самом деле, базово – персонализировать любую коммуникацию от пушей до email.
Другие варианты:
При следующем посещении ИИ-агент говорит бэкенду, какую страницу отрисовать через BDUI, Для каждого клиента (сегмента, когорты, это вы уж решите) отрисовываем персональную главную – зачем? Да чтобы воронку улучшить.
Сократить расходы на маркетинг
Увеличить конверсию и возвращаемость клиента, лояльность, в общем, получится действительно полезный инструмент
Саппорт или критическая инфраструктура: как развивать платформенный продукт в enterprise
Платформенные продукты почти всегда «вторые в очереди» после бизнес-фич: приоритет ниже, аналитиков меньше, а в кризис бюджеты режут первыми. Знакомо? Тогда этот разбор — для вас.
Последние полторы сотни лет менеджмент развивался исключительно для крупного бизнеса, а это особый круг проблем, когда:
владелец не имеет личного контакта с каждым сотрудником - ни пнуть, ни похвалить - как обеспечивать динамику работы?
возникают серьёзные проблемы с прохождением управленческих сигналов "сверху вниз" и обратно - руководитель теряет ощущение реальности, плюс любая попытка что-то изменить - вязнет в хитросплетениях иерархии.
результат уже мало зависит от одного исполнителя - можно прятаться за чужими спинами, имитировать деятельность... и мотивация хороших сотрудников падает
Современность к этим вызовам добавляет ещё и пристальное внимание проверяющих органов. Корпораты вынуждены соответствовать огромному количеству нормативов и предписаний.
Большинство разработанных управленческих стандартов - суть - умножают бюрократию. А у малого бизнеса на эти танцы просто нет ресурсов! Нет возможности ни выделить отдельный финансовый отдел, ни создать отдел кадров, ни внедрить профессиональное программное обеспечение. Не хватает ни денег, ни возможностей, чтобы соблюсти кучу мелких требований и нормативов.
В итоге получается парадокс: в учебниках всё изложено верно, но для обычного предпринимателя эти знания малополезны. В лоб и в полном объёме их применить не получится.
Вот и получается, что малый бизнес оптом игнорирует всякие MBA и доверчиво падает в объятия инфобиза, которые на доступном языке преподносят банальности вроде: "Вот тебе топор. Размахиваешься и рубишь. Получилось? Повтори! "
И вот я подошел к двум очень важным моментам:
Какими бы стерильными и скучными ни были теории, в них заложен огромный потенциал. Нужно лишь найти ключик и грамотно перевести знания на язык практики.
Без профессионального менеджмента вырасти из штанишек малого бизнеса - без шансов...
Это ровно то, во что я полностью погружен - делаю фреймворки для полезного применения заумных стандартов в практике обычных рабочих групп. Методические выкладки и цифровой сервис.
Буду рад найти единомышленников, людей, которые также как и я - изучают теории и ищут возможности применить их на практике.
