Обновить

Часто встречаю утверждение, что работа продакт менеджера в том, чтобы растить какую-то метрику. И часто это становится похоже на карго культ. Нет метрики - ты не продакт. А если есть метрика - то получается ты сразу продакт?

Давайте разберемся.

Пойдем от обратного. Множество ролей в компании отвечают или растят какие-то метрики. Менеджеры по продажам - выручку, саппорт - время реакции и удовлетворенность обслуживанием, инженеры - uptime и SLI, маркетологи - контакты. Они все продакты? Пожалуй что нет :)

Есть ли еще критерии, которым должен удовлетворять продакт менеджер? Минимальный набор, это:

  • Присутствует объект управления - продукт (а, например, не процесс).

  • Используются продуктовые подходы для управления продуктом.

  • Критерии успеха - а вот тут уже появляются метрики, как самое частое обоснование бизнес ценности и способ измерения прогресса.

Может ли быть "продакт менеджер без метрики, по которой может рассказать о своих личных результатах"? В долгосроке скорее нет, но в моменте - легко! Например, при работе над стратегией продукта, или разработке продукта до его вывода на рынок.

К сожалению для кандидатов с подобным опытом, HR и нанимающие менеджеры часто отсеивают за отсутствие "метрики". Могу тут только посоветовать в этом случае обозначать как свои метрики те финальные цели, что вы преследовали при подобной работе и скромно добавлять, что "не успели увидеть измеренные результаты по основным метрикам, но отслеживали прогресс по опережающим сигналам".

Канал Growth anti-hacking

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации