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...
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...
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...
Product DNA vs Value Proposition Canvas: работы vs боли — принципиальная разница
Value Proposition Canvas Остервальдера оперирует тремя понятиями: Jobs, Pains, Gains. Product DNA декомпозирует спрос на 7 уровней, 8 типов и 6 свойств — и д...
Product DNA vs Design Thinking: структурированные данные vs эмпатия — когда что работает
Design Thinking начинается с эмпатии и идёт к прототипу. Product DNA начинается с данных и идёт к решениям с числовой уверенностью. Один — процесс для генера...
Product DNA vs Lean Canvas: 26 точек данных vs 9 блоков — что даёт больше ответов
Lean Canvas — быстрый набросок бизнес-модели на салфетке. Product DNA — 7-слойная архитектура продуктового интеллекта с 26 Evidence Points. Один рассчитан на...
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...
5 типов growth loops: почему воронка продаж мертва, а петли роста — нет
Воронки теряют клиентов на каждом этапе. Петли роста превращают каждого клиента в источник новых. Content Loop, Data Loop, Social Loop, Paid Loop, Platform L...
Байесовская уверенность в продуктовых решениях — почему «75% уверены» ничего не значит
Когда команда говорит «мы на 80% уверены, что пользователям нужна эта фича» — это не метрика, это самообман. Байесовская модель Product DNA учитывает размер ...
Клиент решил купить за 3 секунды? Нет. Вот 6 стадий, которые привели к этому решению
Покупка выглядит мгновенной только для продавца. Боб Моеста (2020) описал 6 стадий, через которые проходит каждый клиент — от первой мысли до потребления. Ра...
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...