Компания Crescat утверждает, что впервые за долгую историю наблюдений данные показывают отсутствие открытий крупных месторождений золота с 2023 по 2024 годы. Такого раньше не случалось.
Во внутридневной торговле шанс выйти победителем ниже, чем в казино.
Стажёр криптобиржи Bithumb случайно сделал 240 человек миллионерами — он по ошибке отправил им биткоины вместо корейских вон.
Клиенты платформы могли купить наборы Random Box, из которых могли выпасть 2000–50000 вон, но случилась небольшая ошибка: когда сотрудники начали рассылку призов, кто‑то случайно изменил воны (KRW за $1,35) на BTC. В итоге из 700 покупателей Random Box 240 открыли их и получили по 2000 ВТС на свои кошельки. Получатели бросились их продавать. Из‑за массового оттока крипты, курс BTC внутри биржи временно улетел на 10% ниже глобальной. Биржа попыталась вернуть всё на место, но счастливчики успели вывести 3 млрд вон.
В результате при распределении эирдропа биткоин на Bithumb просел на 10% относительно других рынков. Bithumb является второй крупнейшей криптобиржей Южной Кореи.
Основатель Binance написал, что «снова стал бедным». В прошлый раз он писал это, когда биткоин упал с примерно $67 тысяч до около $30 тысяч.
Тем временем биткоин обвалился на 54% относительно своего октябрьского пика 2025 года. Сегодня биткоин рухнул сразу на 14% за сутки. Аналитики Stifel прогнозируют обвал биткоина до $38 тыс.
Почему шаблон коммерческого предложения и сметы — это плохо, особенно в услугах
Когда ко мне приходит новый проект, всё начинается не с формального КП или сметы, а с разговора и предварительного брифа. Я слушаю, задаю вопросы, уточняю, переспрашиваю. И в какой-то момент в голове начинает складываться картинка: что за бизнес, где он сейчас, куда хочет прийти и что вообще с ним делать.
И вот только после этого я сажусь писать коммерческое предложение и смету.
Если бы у меня был шаблон, всё было бы проще: поменял название компании, отправил. В ответ получил бы что-то из серии: «подумаем», «получили, спасибо».
Но проблема в том, что шаблонное КП — это конец погружения, а не его начало. И никакой пользы для потенциального клиента. Наоборот, затруднение — из шаблонных фраз и этапов клиенту нужно понять, что конкретно будет делаться, какой будет результат и для чего это всё.
Когда я пишу КП под конкретный проект, я уже начинаю думать как внутри этого проекта. Разбиваю работу на этапы, понимаю, где могут быть риски, где нужна глубина, а где — наоборот, не стоит усложнять.
Очень часто именно на этапе написания сметы появляются:
более точные этапы работ,
логика последовательности,
идеи, которые потом напрямую попадают в проект.
То есть коммерческое предложение — это уже часть работы, а не формальность перед ней. Этим документом вы усиливаете первое впечатление (или ухудшаете). Клиент сразу видит ваши компетенции, понимает этапы и логику работы, видит ожидаемый результат. А вы получаете драфт плана работы, первичные идеи и гипотезы, по которым быстрее можно начать работу над проектом. Всем профит!
3 мифа про аналитику, которые мешают бизнесу расти
Давайте сегодня поиграем в «разрушителей мифов» и разберём 3 типовых заблуждения про аналитику, которые мы слышим из разговоров с фаундерами и топ-менеджерами компаний:
«Некому и некогда считать цифры»
Вам не нужен профессиональный аналитик, чтобы начать считать метрики. Вы можете дать эту задачу текущим сотрудникам по зоне их ответственности: маркетологи считают квал лиды, продажники — конверсию открытий outreach-писем, HR — кол-во дней на закрытие одной вакансии и т.д.
«У нас своя специфика, шаблоны не подходят»
Да, действительно некоторые метрики будут работать только для вашей компании. Но 80-90% метрик типовые — кол-во квал лидов, retention, ROI от вложений в маркетинг и т.д. Увы, но из нашей практики не все компании отслеживают базовые метрики хотя бы еженедельно. Потому дело не в специфике бизнеса, а в отсутствии культуры работы с данными.
«Сначала разгребём завалы, потом займёмся аналитикой»
На самом деле завалы и появляются потому, что решения принимаются «по срочности», а не на основе прозрачных данных. Как только у вас ежедневно перед глазами будут цифры, вы перестанете делать 90% лишних действий и сконцентрируетесь только на ключевом.
Вывод:
«Мы ещё не доросли до аналитики» — опасная мысль, которая тормозит компанию от роста. Базовые метрики вы можете регулярно считать уже сегодня. Попробуйте хотя бы месяц каждый день начинать с подсчёта кол-ва лидов, выручки и чистой прибыли за неделю и удивитесь, какие задачи вы начнёте ставить в приоритет.
За 4 месяца реклама в ВК принесла убыток в 1 084 900 ₽
Спрашиваю у собственника:
Почему позволили этой рекламной кампании работать в убыток так долго?
Он отвечает:
Маркетолог показывал отчеты, что цена квалов в два раза меньше, чем в Яндекс Директ и количество квалов на 80% больше.
Спрашиваю:
А количество сделок какое?
Отвечает:
Маркетолог в CRM смотрел. Сделок тоже в 2 раза больше.
Спрашиваю:
А выручка и средний чек?
Отвечает:
Эти данные в CRM не точные, а в 1С у маркетолога доступа нет. Не проверяли.
Когда проверили, оказалось, что выручка и средний чек по этой РК в 20 раз меньше среднего по компании (картинка).
Дело в том, что маркетинг тестировал новый оффер с дешевым продуктом.
Его хорошо покупали, но потом отдел продаж НЕ мог продать этим клиентам ПОВТОРНО.
Все смотрели в отчетах на обрезанную воронку до первой продажи и радостно сливали бюджет.
Занятость маркетолога спасла бизнес от еще большего убытка.
У него не хватило времени "масштабировать" эту РК на другие каналы.
Проверьте вашу воронку прямо сейчас при помощи Детектора 🠋
ДЕТЕКТОР СЛИТЫХ БЮДЖЕТОВ и ПРИБЫЛИ
Google Таблица с настроенной аналитикой для точного определения ROI вашего бизнеса и планом действий.
КЕЙСЫ ПРИМЕНЕНИЯ:
Кейс 1.
Компания тратила 400 000 ₽/мес на контекст. Квалы дорогие (12К за штуку), конверсия низкая. Хотели отключить.
Анализ показал: средний цикл сделки 2 месяца, ROI на 4-й месяц = 370%.
Это был самый прибыльный канал.
Кейс 2.
Авито: 56 лидов по 5 100 ₽ = 285 600 ₽ затраты → 12 сделок → 383 т. выручки → 47 т. прибыли. ROI = 16%
Контекст: 10 лидов по 9 300 ₽ = 93 000 ₽ затраты → 3 сделки → 848 т. выручки → 214 т. прибыли. ROI = 230%
Маркетолог сливал бюджет на Авито, потому что "выполнял" план по лидам.
Бизнес не зарабатывал более 800 000 ₽ прибыли в месяц.
Кейс 3.
VK реклама: Квал 3200 ₽, LTV клиента 3 месяца 24 170 ₽ → можно рентабельно платить до 10 т. за квал
Партнерка: Квал 8100 ₽, LTV клиента 3 месяца 143 730 ₽ → можно рентабельно платить до 40 т. за квал
Собственник сокращал Партнерку, потому что "квалы дорогие".
Бизнес лишался самых прибыльных клиентов.
✅ БОНУС - Чек-лист:
4 Признака Вы Сливаете Бюджет и Прибыль:
0 ☑️: Прибыль бизнеса под контролем. Продолжайте в том же духе.
1-2 ☑️: Вы сливаете 20-50% бюджета и упущенной прибыли ежемесячно. Выполните действия, перечисленные в этих пунктах.
3-4 ☑️: Вы теряете 50-80% бюджета и прибыли. Критическая ситуация — требуются срочные изменения.
ДЕТЕКТОР СЛИТЫХ БЮДЖЕТОВ + Чек-Лист
Удобнее использовать на ПК
Почему IT продукты дорожают но их реальная ценность падает?
Почему так происходит и справедливо ли это по отношению к пользователю?
Почему IT продукты дорожают
Есть инфляция и другие экономические причины.
Но, на мой взгляд, есть еще одна причина – псевдоценности.
Продукты обрастают фичами, становятся сложнее и неповоротливее. Растут и издержки бизнеса на его поддержку/развитие. Продукт подорожал не потому, что стал лучше для пользователя, а потому что в нем появилось 50 дополнительных фич. И эти фичи нам предлагают как ценности. Что же с ними не так?
Почему падает реальная ценность
Ценность продукта построена на механиках и фичах
Некоторые фичи дают реальную ценность, возможно не именно нам, но дают. Некоторые дают ценность, но не там где нужно (супер аппы).
А вот фичи с псевдоценностями просто есть и дают только прирост цифр бизнесу.
Как же их тогда покупают?
Их не покупают – Бизнес строит модель +фича +деньги за нее, а пользователь ей не пользуется. Он пользуется тем за что выбрал продукт, но платит больше.
Продают обманом – Бизнес выстраивает маркетинг на псевдоценностях. Для этого он подменяет понятия и запутывает клиента, чтобы он не понял что эта фича несет ценность только для бизнеса, а для него нет. И ведь это не всегда происходит осознано! Иногда бизнес обманывает и сам себя выпуская таки фичи в релиз (.
Не будем упоминать недобросовестное списание денег по причине "потому что мы так решили"
Но самое абсурдное это когда бизнес решает проблему которую сам и создал :(
Пример
В пятёрочке постоянно крутят объявления в аудио формате. Недавно я услышал такую запись – пятерочка заботится о вас, поэтому мы дарим вам пять минут тишины. Сами создали проблему, сами ее решили, а выдают за ценность.
Что в итоге
С точки зрения бизнеса продуктовые показатели растут, деньги тоже приходят.
С точки зрения пользователя стоимость продукта растет. Ценность за которую я выбирал продукт закапали, а новые фичи просто сделали ее дороже потому что я ими не пользуюсь.
Вывода в этом посте нет, этот просто открытое рассуждение.
Что думаете об этой проблеме и с чем сталкивались? Делитесь в комментариях 👇
Если хотите упаковать ценности вашего продукта качественно, записывайтесь на бесплатную консультацию, тут на Хабре https://career.habr.com/product-unit
Внедряем data culture
Рассказываю, как сделать свою компанию дата-ориентированной:
1. Выделите человека, для которого аналитика данных будет основной деятельностью. Если вы хотите, чтобы данные стали основой управленческих решений, в компании должен появиться конкретный человек, ответственный за качество, доступность и регулярность отчётности.
2. Опишите ключевые метрики и методологию их расчёта, правила сбора. Важно договориться, какие понятия вы используете. Например, как вы понимаете, что продажа совершилась? Если считать продажей только подписанный договор — то «предоплата» или «устная договорённость» в расчёт не идут.
Дальше вы определяете, сколько продаж в месяц вы хотите? Какие метрики должны быть на других этапах, чтобы достичь таких показателей?
3. Ответственный за данные должен иметь полномочия вносить изменения в процессы Если в CRM 30% сделок не доводятся до финального статуса — значит, отчёты будут неточными, и об этом нужно не просто сообщить, а изменить процесс. Поэтому у человека, отвечающего за данные, должны быть полномочия предлагать и внедрять изменения: переработать форму ввода, изменить структуру карточки сделки, договориться с руководителями отделов о новых правилах заполнения и т.д.
4. Начните использовать формируемые отчёты на регулярных встречах с командой. Выносите ключевые показатели на планёрки и обсуждайте отклонения от плана. Вы с командой начнёте замечать, какие гипотезы сработали, а какие нет, и почему. Так вы повысите точность управленческих решений.
5. Начните анализировать статистику за большие периоды и строить предположения на их основе. Именно на больших периодах начинают проявляться закономерности: как сезонность влияет на продажи, какие каналы работают стабильно, а какие дают всплески и провалы. Тут уже можно задавать себе стратегические вопросы — сколько мы заработаем при росте трафика х2, выдержит ли команда увеличение заявок, когда возникнет кассовый разрыв и т.д. Спустя время точность вашего прогнозирования может достигать 80-90%.
6. Введите культуру эксперимента. Эксперимент — это временное и контролируемое изменение одного элемента в системе с заранее зафиксированной метрикой успеха. Он позволяет объективно понять, работает гипотеза или нет. Например, вы не просто “меняете посадочную страницу”, а запускаете вариант с новой формулировкой оффера, чтобы проверить, поднимется ли конверсия с 1,5% до 2%.
Вместо «давайте попробуем» начните задаваться вопросом: какой показатель мы хотим изменить, за счёт какого действия, и как поймём, что это сработало? Любая change-инициатива должна иметь цель в цифрах и ограниченный по времени “тестовый период”.
Интуитивные управленческие решения и значение контекстного интеллекта для управленца
Приветствую!
Хочу поделиться с вами статьёй, которая стала для меня настольной. Её написала моя руководительница диплома из Высшей школы экономики, Светлана Жоржевна Гончарова. И что удивительно — материал не теряет актуальности, а, как это ни странно, становится лишь более востребованным.
За годы работы в аудите, консалтинге и разных компаниях я часто задумывался и наблюдал за тем, как принимаются управленческие, а нередко и ключевые для бизнеса решения. Мысли из этой статьи находят стопроцентный отклик в моём опыте. Моя практика постоянно подтверждала идеи, изложенные в ней, и мне захотелось поделиться ими с вами — вдруг и вам будет полезно!
Задавались ли вы когда-нибудь вопросом: что является продуктом управленца? Чем измеряется его эффективность? Один из основных вариантов ответа — в конце поста.
Сталкивались ли вы с такими ситуациями?
Постепенная эрозия рыночной доли компании. Например, на рынке ИТ при наличии благоприятных экономических обстоятельств бизнес теряет позиции, а причина неочевидна.
Ваши ИТ-продукты теряют конкурентоспособность. Успешные когда-то программные решения лишаются своего конкурентного преимущества (product edge).
Уходят самые ценные сотрудники. Наблюдается необъяснимый и неконтролируемый отток талантов, ключевых разработчиков, архитекторов.
Все ресурсы брошены на один «мега-ультра-проект» в ущерб остальным процессам и деятельности компании.
Вы заключаете «супер-контракт» на разработку, а через несколько лет понимаете, что попали в зависимость от партнёра. «Кабальные» условия долгосрочных соглашений становятся ясны лишь спустя годы, и разработка некогда рыночного B2C-продукта превращается в обслуживание одного B2B-клиента.
Знакомо, правда? Часто руководители принимают решения на основе интуиции, «чуйки» и веры в свою удачу, руководствуясь иными мотивами, выходящими за рамки данного поста. А вот своевременные решения, основанные на глубоком понимании контекста, людей, на качественно собранных и проанализированных данных, я, к сожалению, встречал гораздо реже.
Именно поэтому я полностью поддерживаю основную мысль статьи и даже предлагаю дополнить идеальный портрет современного управленца навыком «контекстного интеллекта» — умения «считывать» обстановку и принимать взвешенные решения.
Более того, я бы рекомендовал включать в контракты, договоры или должностные инструкции топ-менеджеров пункт об обязательном всестороннем изучении контекста, совокупности информации и мнений для принятия взвешенных управленческих решений.
Если тема близка, очень рекомендую к прочтению саму статью: «Значение контекстного интеллекта для обучения руководителей».
Для справки: Contextual intelligence is the ability to understand the full situation (context)—including history, culture, environment, and human factors—to make wise decisions, adapt behavior, and act effectively, rather than just applying knowledge blindly. It bridges "knowing how" with "knowing what to do," blending technical skill with intuitive awareness of surrounding circumstances to achieve desired outcomes.
Сталкивались с подобными кейсами? Буду рад услышать ваше мнение в комментариях — делитесь мыслями и примерами!
И да, ответ на вопрос о том, что есть продукт управленца и чем он измеряется. Ответ предельно прост: своевременными, качественными и эффективными управленческими решениями. Продукт любого управленца, в первую очередь, — это управленческое решение.
Удачи в построении эффективных и устойчивых процессов.
С уважением,
Максим Торнов
На российских маркетплейсах начали продавать игры на флешках — селлеры просто качают тайтлы с торрентов, подгружают на флешки и продают по 1300 рублей за штуку.
На российском маркетплейсе у цен на видеокарты практически нет потолка. За RTX 4090 просят до 3 млн рублей.
Стоимость акций софтверных компаний летит вниз из-за искусственного интеллекта:
Figma (дизайн, графика, интерфейсы): −78% с момента IPO;
Duolingo (языковое обучение, приложения, онлайн): −72%;
HubSpot (маркетинг, CRM, автоматизация): −63%;
Monday (управление проектами, SaaS, команды): −61%;
Atlassian (ПО, разработка): −61%;
GitLab (разработка, DevOps, облачные сервисы): −53%;
ServiceNow (автоматизация, ИТ, облачные решения): −45%;
Oracle (ПО, базы данных, облачные технологии): −45%;
Samsara (IoT, технологии, аналитика): −45%;
SentinelOne (кибербезопасность, защита, ИТ): −44%;
Datadog (мониторинг, облачные сервисы, аналитика): −40%;
Elastic (поиск, аналитика, данные): −39%;
Zscaler (кибербезопасность, облачные технологии, защита): −38%;
Salesforce (CRM, облачные решения, маркетинг): −36%;
Adobe (графика, мультимедиа, ПО): −35%.
Ближайшие события
Honda объявила о редизайне фирменного логотипа в виде буквы H, который станет символом компании в эпоху развития электромобилей. Обновлённый логотип в компании начнут использовать в следующем поколении электромобилей и гибридов, запуск которых запланирован на 2027 год.
Логотип H используется Honda с 1963 года. Новая версия логотипа напоминает сверху две протянутые руки, что отражает стремление Honda расширять возможности мобильности и более клиентоориентированный подход.
В начале января 2026 года ушёл из жизни Скотт Адамс, который более трёх десятилетий заставлял смеяться над едко-смешным комиксом Dilbert, высмеивающим абсурдность корпоративной жизни.
Адамс работал инженером по прикладным технологиям в Pacific Bell в Сан-Рамоне, штат Калифорния. Его дебют в комиксах состоялся в 1989 году, и на пике своей популярности он появился в более чем 2000 газетах в 65 странах на 25 языках, а аудитория его графических публикаций по всему миру, по оценкам экспертов, превысила 150 миллионов читателей. Несмотря на соответствующий уровень карикатурности, комиксы Адамса остро запечатлели офисную жизнь и задевали за живое класс белых воротничков.
IT-компании и их основатели покидают Силиконовую долину в Калифорнии: доля штата в общем объёме занятости в технологическом секторе США снизилась до 15,9% – самого низкого уровня с 2013 года. За последний год в штате сократили более 16 тыс. сотрудников.
Сооснователь Google Сергей Брин покинул Калифорнию на фоне массового оттока самых богатых жителей штата из-за опасений, что для них введут налог на богатство. Брин перевёл в Неваду более десятка организаций. Его компаньон Ларри Пейдж также покинул штат. Брин ищет жильё в Майами – городе, который облюбовали технологические миллиардеры, которые бегут из Калифорнии. Пейдж купил два особняка в Майами за $173,4 млн.
Пейдж и Брин основали Google в 1998 году. Брин ушёл в отставку в 2019 году, но два года назад вернулся в компанию, чтобы помочь ей развивать искусственный интеллект на фоне опасений, что она теряет позиции по отношению к конкурентам. Уход этой пары означает, что никто из пяти самых богатых людей мира не живёт в Калифорнии, несмотря на то, что четверо из них основали здесь свои компании.
Самый богатый человек мира Илон Маск и пятый по этому показателю Ларри Эллисон тоже покинули штат. Мультимиллиардер Джефф Безос основал Amazon в Сиэтле, но большую часть времени живёт во Флориде. Лишь Марк Цукерберг, шестой по богатству человек в мире с состоянием в $229 млрд, продолжает жить в Калифорнии. В штате набирает обороты движение за введение единовременного налога на богатство в размере 5% для всех, чьё состояние превышает $1 млрд. Если этот сбор введут, Брину придётся платить $13 млрд.
10 января 2006 года Стив Джобс представил первый MacBook Pro на выставке Macworld в Сан-Франциско. Это был первый ноутбук Apple на базе процессора Intel. В честь этого события в компании провели ребрендинг. Ранее ноутбуки Apple для профессионалов назывались PowerBook и работали на чипах PowerPC. Первый MacBook Pro был представлен только с экраном 15 дюймов. Базовая конфигурация стоила $1999 и оснащалась процессором Intel Core Duo 1,67 ГГц, 512 МБ ОЗУ DDR2 с частотой 667 МГц и жёстким диском на 80 ГБ. Запись презентации первого MacBook Pro 2006 года.
В Китае в округе Цзиньюн появился геймерский отель Master-K. За $50/сутки можно получить апартаменты для двоих пользователей с топовыми ПК, а также к лобби с игровым клубом и общению с другими фанатами игр.
В Европе ретейлеры частично остановили поставки GPU от Nvidia. Владелец магазина техники рассказал, что его поставщик из Германии отменил все заказы на RTX 5090, RTX 5080 и RTX 5070 Ti, сославшись на полное истощение запасов. К отгрузке доступны только RTX 5070 — не больше 5 карточек на магазин. В качестве причин названа переориентация производителя на ИИ — Nvidia получает больше доходов от продаж оборудования для дата центров для обучения систем искусственного интеллекта.
«Все заказы на видеокарты, кроме 5070 на сумму около 20 000 евро, также были отменены. Цены на видеокарты скоро резко вырастут. Amazon Business также значительно ограничивает количество видеокарт, которые можно заказать», — пояснили продавце в ЕС.
Ранее крупный японский ретейлер Tsukumo eX ограничил продажу видеокарт Nvidia GeForce и AMD с 16 ГБ видеопамяти и выше в одни руки. В сети магазинов пояснили, что графические адаптеры с большим объёмом памяти стало труднее достать. В настоящий момент у ретейлера ещё есть запасы, но он не знает, когда прибудет следующая партия и приедет ли она вообще.
Ранее из-за дефицита ОЗУ (бум искусственного интеллекта и скупка любых карт памяти для серверов) 2 плашки памяти на 64 ГБ оперативной памяти в США стали стоить столько же или дороже (после скидки) полуавтоматической винтовки AR15.