Пять лет назад из обычного продакт-менеджмента я перешла в команду с дата-сайентистами. И весь процесс моей работы сильно изменился. 

Раньше после определения потребностей пользователя я приходила к команде разработки с готовой задачей и дизайн-макетами. А после разработки забирала готовый продукт, чтобы отдать его в A/B-тест.

В ML все работает иначе. Команда включается уже на этапе исследования, погружается в бизнес-цели и техническую постановку задачи. Именно исследования занимают львиную долю времени дата-сайентистов, и только после начинается разработка. 

Ну, или не начинается. Или разработка начинается, но совсем не той идеи, которая была вначале.

Я — Саша Пургина, руковожу развитием продуктов на основе данных в Lamoda Tech. В этой статье я расскажу на примере Lamoda, почему разработка ML-продуктов — это сложность и риск. И приведу примеры ошибок, когда хороший продакт в команде может увеличить шансы на успех, имея определенные знания и навыки.

Серебряной пули не ждите, но пара интересных мыслей должна найтись!

Привет, я Саша, продакт лид, отвечаю за развитие data-продуктов. Делать пользователей счастливее — моя работа. Но мне важно делать счастливее не только их, но и людей вокруг — коллег, с которыми мы создаем продукты. 

Внедрением практик для мотивации команды я занимаюсь более 6 лет, сначала в n1.ru, а теперь в Lamoda Tech. Сегодня хочу поделиться самыми простыми из них. Это быстрые рецепты, которыми мы пользуемся, чтобы поддержать живую, драйвовую атмосферу внутри команды, даже когда все работают в разных концах земного шара и не хотят включать камеру на созвонах.

Привет! Я Саша Пургина, руководитель отдела развития data-продуктов в Lamoda. В этой статье хочу рассказать, как мы использовали экспертизу разных команд для генерации 200+ новых гипотез и сплотили весь отдел вокруг решения пользовательских проблем.

Статья будет полезна продактам, проджектам и лидам команд, которые ищут варианты роста вовлеченности коллег на базе продуктовых вопросов в условиях удаленной работы и без больших затрат. В конце вас ждет чек-лист и шаблон презентации, чтобы было проще реализовать похожую идею у себя.

Кому статья точно НЕ будет полезна: компаниям, которые не готовы брать гипотезы от разработки и других отделов в продуктовый бэклог для проверки и реализации.