AI CPO Блог
Статьи о продуктовом управлении, product discovery и AI-инструментах для запуска продуктов
Почему клиенты уходят — и при чём тут Switch Formula вашего собственного продукта
Churn rate 8% → паника → скидки → churn rate 7.5%. Скидки лечат симптом, а не причину. Switch Formula переворачивает оптику: ваш продукт — тоже чьё-то 'текущ...
AI-ассистент для продакта — что он реально умеет, а что пока маркетинговый буллшит
AI не заменит custdev-интервью. Но AI может за 30 секунд структурировать то, на что продакт тратит 2 дня после интервью. Честный разбор: что работает, что нет.
Анализ конкурентов: полный гайд 2026 — методы, шаблоны, инструменты
Пошаговый алгоритм анализа конкурентов: от поиска прямых и косвенных конкурентов до SWOT, карты позиционирования и готовых шаблонов. Бесплатные инструменты, ...
4 модели монетизации по режиму использования — почему SaaS-подписка не всегда ответ
Диагностика стоит $500 за сессию. Мониторинг — $29/мес. Один и тот же продукт, одна и та же технология. Разница — в режиме использования клиента.
Конкурентный анализ через работы клиента — почему feature-матрицы бесполезны
Ваша feature-матрица показывает 47 фич против 35 у конкурента. Клиент выбрал конкурента. Потому что feature-матрицы не объясняют, почему люди покупают.
Карта Противоречий: когда рынок и клиент говорят разное
Expert Brief говорит одно, Product DNA Discovery — другое. Карта Противоречий находит эти расхождения и классифицирует их: скрытая ниша, фантомный спрос, рег...
Expert Brief: полный анализ рынка за 5 минут
Expert Brief — артефакт desk research в AI CPO. 8 секций: объём рынка, конкуренты, технологическая реализуемость, юридические риски, ценовые бенчмарки, канал...
Двуглазое зрение: как видеть рынок и клиента одновременно
Desk research и customer research по отдельности врут. Первый показывает рынок без людей, второй — людей без рынка. Методология Dual Vision совмещает обе лин...
9 каналов для набора респондентов — и почему «друзья друзей» убивают ваши исследования
15 интервью, 0 инсайтов. Проблема была не в вопросах. Фильтр «уже платил за решение» отсекает 90% респондентов — и это правильно.
Команда генерит 50 идей в квартал. Реализует 12. Работают 2. Что не так с discovery?
200 задач в бэклоге, приоритизация по крику, discovery = «давайте обсудим». Teresa Torres предложила Opportunity Solution Trees: дерево от бизнес-результата ...
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...
Как клиенты оценивают 'хорошо' и 'плохо': 6-слойная модель критериев исполнения
Клиент не говорит «продукт плохой». Он говорит «долго», «неточно», «непонятно». 6-слойная модель Execution Criteria из Product DNA: от Ulwick outcome stateme...
4 компонента инерции: как сделать продукт незаменимым — этично
Data Inertia, Habit Inertia, Integration Inertia, Social Inertia — 4 компонента, которые удерживают пользователя. Malvaez (2018) доказал: привычка — это эпиг...
Van Westendorp + Gabor-Granger: как за 1 день найти правильную цену для SaaS
Van Westendorp PSM (1976) находит диапазон приемлемых цен. Gabor-Granger (1966) оптимизирует конкретную точку. Вместе — полная система ценообразования за 1 д...
7 точек ценовой разведки: как определить цену продукта без гадания
Цена $49/мес за SaaS, который заменяет консультанта за $5000/проект — это ошибка в 100 раз. 7 Pricing Evidence Points из Product DNA: Demand Value, Price Sen...
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...
AI CPO vs ChatGPT для product research: структура vs хаос — честное сравнение
ChatGPT — мощный universal AI. AI CPO — специализированная платформа для product discovery. Один генерирует текст по запросу и забывает контекст. Другой авто...