AI CPO Блог
Статьи о продуктовом управлении, product discovery и AI-инструментах для запуска продуктов
Transaction Utility: почему 'справедливая' цена — это не про себестоимость и не про ценность
Thaler (1985) доказал: удовлетворение от покупки = Acquisition Utility + Transaction Utility. Если Transaction Utility отрицательная — клиент чувствует себя ...
12 рычагов влияния Медоуз: где ваши продуктовые изменения дадут максимальный эффект
Donella Meadows (1999) ранжировала 12 рычагов влияния на сложные системы — от слабейших (#12: параметры) до сильнейших (#1: парадигма). Большинство продуктов...
5+1 компонент позиционирования Данфорд: пошаговый гид от альтернатив до категории
April Dunford (2019/2023) формализовала позиционирование как последовательный процесс из 5+1 шагов: Competitive Alternatives → Unique Attributes → Value → Ta...
Почему привычки сильнее мотивации: нейробиология инерции в продуктовых решениях
Malvaez et al. (2018) доказали: привычки — это физические изменения в нейронных цепях (гистоновое ацетилирование в дорсальном стриатуме). Barrett (2017) доба...
Consideration Set: 3-7 решений в голове покупателя — академическая модель для продактов
Howard & Sheth (1969) доказали: покупатель рассматривает 3-7 брендов. Не 50, не 20 — максимум 7. Наrayana & Markin (1975) подтвердили эмпирически, Hauser & W...
Cynefin: почему нельзя применять одну методологию ко всем продуктовым задачам
Snowden & Boone (2007): пять доменов — Clear, Complicated, Complex, Chaotic, Confused. Каждый требует разного подхода к принятию решений. Применять ODI-скори...
Wardley Mapping для продакта: на какой стадии эволюции ваш рынок — и что с этим делать
Wardley Map (Simon Wardley, 2016+) показывает не только что вы строите, но и на какой стадии эволюции находится каждый компонент: от Genesis до Commodity. Ко...
Kano Model: must-be, delighter, one-dimensional — как классифицировать фичи, чтобы не строить лишнего
Noriaki Kano (1984): 5 категорий качества. Must-be — отсутствие = катастрофа, наличие = норма. Attractive — отсутствие = ок, наличие = восторг. Парные вопрос...
Opportunity Algorithm Ульвика: математика вместо интуиции в приоритизации фич
Tony Ulwick (1991) — первый изобретатель JTBD, не Christensen. Desired Outcome Statements, Job Map из 8 шагов, Opportunity Score = Importance + max(I-S, 0). ...
Hook Model после JTBD: первая покупка — это начало, не конец
JTBD объясняет, почему люди переключаются. Hook Model объясняет, почему они остаются. Trigger → Action → Variable Reward → Investment — четыре фазы формирова...
Autonomy, Competence, Relatedness — 3 потребности, которые определяют retention вашего продукта
Deci & Ryan доказали: люди остаются там, где удовлетворены три базовые потребности — автономия, компетентность, связанность. Пропустите хотя бы одну — и rete...
COM-B диагностика: клиент хочет переключиться, но не переключается — что сломано?
Transition Score > 1.0, демо прошло отлично, клиент сказал «берём» — но не купил. COM-B модель Michie et al. (2011) диагностирует 3 причины: Capability gap (...
B=MAP: почему мотивированный клиент всё равно не покупает — модель Фогга для продактов
У клиента есть боль (Motivation), ваш продукт решает её (Promise) — но конверсия 3%. BJ Fogg объясняет: Behavior = Motivation × Ability × Prompt. Если Abilit...
Loss aversion — НЕ ровно 2×. Как калибровать коэффициент под свой сегмент
Коэффициент loss aversion λ ≈ 2.0 — это среднее по экспериментам Канемана. Реальный диапазон: 1.3×–2.5×. Для частых low-stakes решений λ ≈ 1.3. Для first-tim...
Теория перспектив Канемана для продактов: 5 конкретных применений в продуктовых решениях
Prospect Theory Канемана и Тверски — не абстрактная экономика. Loss aversion, reference dependence, certainty effect и probability weighting напрямую определ...
Blue Ocean через работы: ERRC Grid для продуктовых решений — не для маркетинговых слайдов
ERRC Grid Кима и Моборна (2005) — мощный инструмент, но большинство команд заполняют его на основе отраслевых конвенций, а не реального спроса. Когда факторы...