AI CPO Блог
Статьи о продуктовом управлении, product discovery и AI-инструментах для запуска продуктов
Все
product-dna
product-discovery
deep-dive
jtbd
comparison
pricing
methodology
product-strategy
retention
behavioral-economics
positioning
prioritization
unit-economics
conversion
competitive-analysis
custdev
switch-formula
interview
motivation
market-analysis
expert-brief
kano
ulwick
product-quality
inertia
saas-pricing
framework
product-decisions
marketing
gtm
buyer-behavior
odi
feature-priority
segmentation
product-management
ai-tools
pain-map
product-research
ux
churn
dual-vision
conflict-map
saas
blue-ocean
confidence
errc
data-driven
bayesian
product-led-growth
growth-loops
growth
complexity
strategy-canvas
buyer-psychology
cynefin
osterwalder
vpc
value-proposition
consideration-set
behavioral-science
habits
neuroscience
startup
lean-canvas
design-thinking
customer-research
product-adoption
behavior-model
fogg
diagnosis
behavior-change
onboarding
com-b
product-psychology
loss-aversion
kahneman
sdt
habit
product-design
engagement
content-marketing
hook-model
awareness
feature-classification
evolution
strategy
wardley-mapping
moesta
buyer-journey
evidence-points
data-collection
transition-dynamics
abcdx
switch-timeline
transaction-utility
decoy-effect
experiments
torres
ost
research
respondent-recruitment
aicpo
product
desk-research
contradictions
competitor-map
offer-bank
monetization
стратегия
шаблоны
конкурентный-анализ
swot
анализ-конкурентов
стартап
метрики
ARPU
LTV
CAC
юнит-экономика
automation
ai-product-management
product-audit
persona
rice
pmf
metrics
jcr
sean-ellis
nps
2026
review
tools
chatgpt
ai-cpo
schwartz
content-strategy
awareness-levels
hypothesis
risk-testing
validation
rat-framework
value-based-pricing
van-westendorp
execution-criteria
category-design
dunford
meadows
leverage-points
systems-thinking
thaler
Свернуть
Product DNA v2: 7 слоёв продуктового интеллекта — как построить продукт на данных, а не на интуиции
Product DNA v2 — мета-фреймворк из 7 слоёв, синтезирующий 30+ академических источников: от Канемана до Кагана. Motivation Genome, Transition Dynamics, Demand...
RAT-тесты: как за неделю проверить 6 типов рисков продукта вместо 6 месяцев разработки
Самый дорогой риск — не технический. 60% провалов стартапов — из-за Job Risk и Channel Risk, которые MVP не тестирует. RAT-фреймворк проверяет 6 типов рисков...
Классический JTBD покрывает 30% картины. Product DNA покрывает 100% — разбираем 7 слоёв
JTBD отвечает на вопрос «что нанимает клиент». Но кто отвечает на «почему он вообще начал искать», «как он принимает решение», «с кем вы на самом деле конкур...