Диагностика
Режим диагностики (UC2)
Режим диагностики — для существующих продуктов. Если есть пользователи, метрики и данные — AI CPO проанализирует текущее состояние, найдёт проблемы и предложит стратегию роста.
UC2 = Switch-формула «в обратную сторону»
UC1 (новый продукт) анализирует, почему переключатся НА ваш продукт.
UC2 (диагностика) анализирует, почему «увольняют» ваш продукт —
что создаёт Push ОТ вас и Pull К конкурентам.
Источники данных для UC2
| Источник | Что даёт | Артефакты, которые улучшаются |
|---|---|---|
| PostHog | Retention, воронки, DAU, тренды | Аудит, Диагностика оттока, Бенчмарки |
| Google Analytics 4 | Источники трафика, конверсии, демография | GTM, Бенчмарки, Unit Economics |
| Telegram | Посты и обсуждения в каналах ЦА | Карта болей, Job Statements |
| Яндекс.Метрика | Визиты, поведение, источники | Аудит, GTM |
| Отзывы (файлы) | App Store, Google Play | Карта болей, Job Scorecard |
| Транскрипты поддержки | Тикеты, чаты | Friction Points, Firing Criteria |
Аудит продукта (Health Score v2)
Методология: 5-мерный аудит здоровья
Комплексный анализ по 5 измерениям. Каждое оценивается 0-100. AI формирует общую оценку здоровья и выявляет зоны риска.
| Измерение | Что оценивает | Ключевые метрики | Целевые значения |
|---|---|---|---|
| PMF Score | Степень Product-Market Fit | Sean Ellis survey, retention D7/D30, engagement rate | Sean Ellis > 40%, D30 > 25% |
| Monetization Health | Финансовое здоровье | LTV/CAC, ARPU тренд, free→paid, churn | LTV/CAC > 3, churn < 5% |
| Tech Debt | Техническая устойчивость | Скорость доставки, частота инцидентов, coverage | Зависит от стадии |
| Team Capacity | Соответствие команды задачам | Укомплектованность, перегрузка, skill gaps | Все critical roles заполнены |
| Market Position | Конкурентная позиция | Market share, тренд ниши, входные барьеры | Рост ≥ рынка |
PMF Score: Sean Ellis Test
«Насколько вы были бы расстроены, если бы продукт перестал существовать?» Если > 40% отвечают «очень расстроен(а)» — у вас есть PMF.
PMF-сигналы
- Используют без напоминания (daily active)
- Involuntary churn > voluntary churn
- Organic referrals без реферальной программы
- Возмущение при угрозе закрытия
- Пользователи изобретают workarounds для отсутствующих фич
Советы
- Подключите PostHog/GA4 — AI извлечёт retention, конверсии, DAU автоматически
- Опишите команду, стек, метрики — аудит будет точнее
- Аудит — отправная точка для приоритизации следующих артефактов
Диагностика оттока (3 типа + 4 компонента инерции)
Методология: Switch-формула в обратном направлении
Отток — это Switch «от вас». Та же формула, обратное направление:
Switch-формула оттока
ОТТОК = когда:PUSH (от продукта) + PULL (к конкуренту) > INERTIA (привычка) + ANXIETY (страх ухода)
3 типа оттока
| Тип | Механизм | Сигнал обнаружения | Стратегия |
|---|---|---|---|
| Demand Failure | Продукт перестал решать работу | Падение core action frequency | Улучшить L3 coverage, исправить L5 friction |
| Demand Change | Потребности изменились (смена работы, жизни) | Активен, но другой паттерн | Job Chain Expansion — покрыть смежные demands |
| Demand Transfer | Нашёл лучшее решение той же задачи | Activity drops, упоминание конкурента | Увеличить Inertia, улучшить Value Concentration |
Отток по стадиям
| Стадия | Когда | Причина в Switch-формуле | Действие |
|---|---|---|---|
| Early churn | 0-7 дней | Pull слабый — не дошли до AHA-момента | Улучшить onboarding, сократить TTV |
| Mid-term churn | 1-3 мес. | Push растёт — Friction Points (L5), Tax Jobs | Engagement loops, habit formation |
| Late churn | 6+ мес. | Pull конкурента — появился лучший продукт | Expansion revenue, upsell, new use cases |
| Involuntary | Просрочка | Техническая — не Switch | Dunning emails, retry logic |
4 компонента Behavioral Inertia (стратегия удержания)
| Компонент | Как строить | Метрика |
|---|---|---|
| Data Inertia | Импорт, история, кастомные настройки | Объём данных, годы истории |
| Habit Inertia | Консистентный UX, уведомления, горячие клавиши | DAU/MAU, sessions/week |
| Integration Inertia | API, webhooks, Zapier/Make, embedded workflows | Активные интеграции, зависимые автоматизации |
| Social Inertia | Командные фичи, shared workspaces | Active seats, shared objects |
Early Warning System (30-60 дней до оттока)
| Сигнал | Порог |
|---|---|
| Core action frequency drop | -30% vs 4-нед. среднее |
| Feature breadth narrowing | -40% vs первый месяц |
| Support ticket spike | +2x vs среднее по сегменту |
| Login frequency change | -50% vs 4-нед. среднее |
Что нужно для генерации
Подключите PostHog/GA4 или расскажите в чате: когда уходят, что говорят при уходе,
какие тикеты поддержки повторяются. AI построит диагностику с конкретным планом действий.
Scorecard работ (Fix/Strengthen/Deprioritize/Monitor)
Методология: Job Completion Rate + Opportunity Score
Job Scorecard — jobs-based аналог NPS. Вместо абстрактной «рекомендации» вы видите, какие работы продукт решает хорошо, а какие — плохо. Для каждого сегмента отдельно.
Шкала оценки
| Балл | Уровень | Действие |
|---|---|---|
| 5 | Delighted — AHA-момент | Поддерживать, использовать в маркетинге |
| 4 | Satisfied — соответствует ожиданиям | Поддерживать, не ломать |
| 3 | Neutral — работает, не впечатляет | Улучшить, если Core Job для A-сегмента |
| 2 | Frustrated — частично, с трудностями | Критический gap — улучшить срочно |
| 1 | Failed — не решает | Исправить или отказаться |
4 стратегических действия
| Действие | Условие | Что делать |
|---|---|---|
| Fix | Opportunity > 15, A-сегмент, Score 1-2 | Срочно исправить — это killing churn |
| Strengthen | Opportunity 12-15, Score 3-4 | Инвестировать для дифференциации |
| Deprioritize | Opportunity < 10, C/D-сегмент | Не тратить ресурсы |
| Monitor | Score 4-5, стабильно | Отслеживать, не ломать |
Opportunity Score
Формула
Opportunity = Importance + max(Importance − Satisfaction, 0)≥ 15 → критический gap, срочно
12-14 → значительная возможность
10-11 → table stakes
< 10 → удовлетворительно или over-served
Стратегия роста (5 типов петель + bottleneck diagnosis)
Методология: Growth Loops + Job Chain Expansion
Стратегия роста строится не на воронках (AARRR), а на петлях роста — замкнутых циклах, где output одного этапа становится input для следующего. AI определяет, какая петля подходит вашему продукту и где её bottleneck.
5 типов петель роста
| Тип | Механизм | Demand Type | Пример |
|---|---|---|---|
| Content Loop | Использование → контент → новые юзеры | DT2 (Orientational) | Публикации → SEO → новые исследователи |
| Data Loop | Больше данных → лучше продукт → больше юзеров | DT1 (Direct) | Интервью → паттерны → больше ценности |
| Social Loop | Использование → вовлечение других → рост сети | DT6 (Social) | Инвайт команды → shared insights |
| Paid Loop | Выручка → реклама → больше выручки | DT1 (Direct) | Подписка → Google Ads → подписчики |
| Platform Loop | Третьи стороны → экосистема | DT8 (Emergent) | API → интеграции → новые use cases |
Диагностика bottleneck
Для каждой петли AI определяет «узкое горлышко» — этап с наименьшей конверсией, и формирует 30/60/90-дневный план исправления:
| Этап петли | Если bottleneck здесь | Product DNA-связь |
|---|---|---|
| Acquisition | Мало новых → каналы, Awareness Matrix | Orientational Jobs = SEO. Activating Knowledge = контент |
| Activation | Не доходят до AHA → онбординг, TTV | Micro Jobs = onboarding steps. EP10 = AHA-момент |
| Retention | Уходят → engagement loops, фрикции | Frequency = daily/weekly jobs. L5 friction → churn |
| Revenue | Не платят → pricing, upsell | Related Jobs = upsell. Big Job coverage = expansion |
| Referral | Не рассказывают → вирусные механики | EP11 Advocacy Language. DT6 Social demands |
Job Chain Expansion
Расширение через связанные работы: какие Related Jobs возникают до и после Core Job? Каждый новый Job в цепочке = revenue stream + switching cost.
Пример
Core Job: Учёт времениPre-Job: Планирование задач → интеграция с to-do
Post-Job: Выставление счёта → интеграция с биллингом
Related: Анализ продуктивности → дашборд аналитики
Приоритет: Post-Job «выставление счёта» — ближе к end-value, выше маржа.
Метрики по стадиям MRR
| Стадия | North Star | Метод проверки |
|---|---|---|
| 0 → $1K MRR | Платящие клиенты (счёт) | Прямые продажи, не воронка |
| $1K → $10K | Conversion rate звонков | CRM, ручной анализ |
| $10K → $50K | LTV/CAC ratio | Когортный анализ по ABCDX |
| $50K+ | Revenue / Gross Profit | A/B + feature flags |
Красные флаги роста
- Conversion rate < 5% → проблема PMF или неверный ICP
- 80% поддержки от C/D → убрать их, фокус на A/B
- Метрики растут → проверить сезонность
- K-фактор < 0.5 → вирусный рост невозможен, строить на paid
Бенчмарки
Методология: сравнение с индустрией
AI сравнивает ваши метрики с бенчмарками, подобранными по нише, стадии, модели и аудитории. Без бенчмарков невозможно оценить — «churn 5%» отлично для B2C и ужасно для Enterprise.
| Категория | Метрики | Бенчмарки (B2B SaaS) |
|---|---|---|
| Retention | D1, D7, D30, D90 | D7: 40-60%, D30: 25-45% |
| Monetization | free→paid, ARPU, LTV | Conv: 3-7%, ARPU: $30-150/мес |
| Growth | MoM growth, K-factor, CAC | MoM > 10%, CAC: $50-500 |
| Engagement | DAU/MAU, session length | DAU/MAU > 20%, session 3-10 мин |
| Unit Economics | LTV/CAC, margin, payback | LTV/CAC > 3, margin > 70% |
Не празднуйте рост без проверки сезонности
«PMF найден!» весной → осенью всё упало. Сравните growth rate по неделям,
исключите сезонные паттерны категории.
Механики ценности (120 механик)
Методология: каталог value creation patterns
Каталог из 120 проверенных механик создания ценности, сгруппированных по 6 Core Drives. AI подбирает релевантные механики для вашего продукта на основе ниши, сегмента и demands.
| Core Drive | Примеры механик | Количество |
|---|---|---|
| CD1: Mastery | Progress tracking, skill trees, achievements, learning paths | ~20 |
| CD2: Autonomy | Customization, templates, workflow builder, preferences | ~20 |
| CD3: Security | Backup, versioning, audit log, compliance | ~20 |
| CD4: Status | Leaderboards, certifications, badges, public profiles | ~20 |
| CD5: Connection | Shared workspaces, commenting, @mentions, team dashboards | ~20 |
| CD6: Efficiency | Automation, batch operations, smart defaults, AI suggestions | ~20 |
Пример подбора
Продукт: SaaS для тайм-трекинга, A-сегмент = фрилансерыДоминирующие Core Drives: CD6 (Efficiency) + CD2 (Autonomy)
Подобранные механики:
— Smart defaults (автоматические категории задач)
— Batch operations (массовое редактирование записей)
— Workflow builder (правила автоматической категоризации)
— Progress tracking (график продуктивности за неделю)
Когда использовать
Генерируйте после Core Drive Map и Job Scorecard. Каталог покажет,
какие механики усилят ценность для вашего сегмента. Используйте для Feature Priority
и MVP Scope — не изобретайте велосипед, выбирайте из проверенных паттернов.
Дашборд уверенности (Bayesian)
Методология: Bayesian Confidence Model
Дашборд показывает, насколько вы можете доверять своим данным. Для каждого demand node вычисляется posterior confidence на основе 5 факторов:
| Фактор | Вес | Описание |
|---|---|---|
| Sample Size | 35% | Логарифмическое насыщение при ~20 интервью |
| Consistency | 35% | Согласованность между интервью (Cohen's kappa) |
| Behavioral Signal | 15% | Реальное поведение vs заявленные намерения |
| Temporal Decay | 8% | Данные стареют (half-life 90 дней) |
| Source Quality | 7% | A-сегмент = 2x ценнее C-сегмента |
Уровни доказательств
| Уровень | Требования | Потолок confidence |
|---|---|---|
| Platinum | EP01-EP26, N ≥ 10, поведенческое подтверждение | 0.95 |
| Gold | EP01-EP19, N ≥ 5 | 0.85 |
| Silver | EP01-EP12, N ≥ 3 | 0.70 |
| Bronze | EP01-EP07, N ≥ 1 | 0.50 |
| Hypothesis | LLM-generated или допущения | 0.30 max |
Пороги принятия решений
Что означает confidence
≥ 0.70: Безопасно строить фичи для этого demand0.50-0.69: Строить если дёшево, иначе собирать ещё данные
0.30-0.49: Приоритет исследования — НЕ строить
< 0.30: Только гипотеза — валидировать до любых инвестиций
Когда использовать
Confidence Dashboard обновляется автоматически при каждом новом факте.
Используйте для проверки: достаточно ли данных для генерации артефакта?
Если confidence < 0.30 — артефакт будет гипотезой, не фактом.
Карта Core Drives (6 драйверов по сегментам)
Методология: 6 Core Drives (SDT + Reiss)
Core Drive Map показывает, какие глубинные мотивации движут каждым сегментом. Это определяет язык позиционирования, приоритеты онбординга и ценовые якоря.
| # | Core Drive | Определение | Фразы-маркеры из интервью |
|---|---|---|---|
| CD1 | Mastery | Стать лучше в важном | «Хочу разобраться», «стать профессионалом» |
| CD2 | Autonomy | Контролировать процесс | «Не зависеть от...», «сам решаю», «свобода» |
| CD3 | Security | Защитить то, что есть | «Не потерять...», «стабильность», «гарантия» |
| CD4 | Status | Быть признанным | «Чтобы считали экспертом», «репутация» |
| CD5 | Connection | Принадлежать, быть частью | «Команда», «вместе», «для семьи» |
| CD6 | Efficiency | Тратить меньше на рутину | «Быстрее», «не тратить время», «автоматизировать» |
B2B: скрытые драйверы
В B2B решения почти всегда включают CD3 (Security) + CD4 (Status) для ЛПР лично —
даже когда заявленная причина CD6 (Efficiency). «Выбрал безопасный вариант» = CD3.
«Мой руководитель видит результат» = CD4.
Пример
A-сегмент (фрилансеры-дизайнеры):CD6 Efficiency (9/10) — «не тратить время на учёт»
CD2 Autonomy (8/10) — «сам контролирую, без начальника»
CD4 Status (6/10) — «профессиональный отчёт для клиента»
Вывод для позиционирования: акцент на «автоматически» (CD6) и «ваш контроль» (CD2). Status — вторичный, но важен для retention (отчёты = proof of professionalism).
Что нужно для генерации
AI извлекает Core Drives из фраз в чате и фактов из интервью.
Чем больше цитат пользователей — тем точнее карта.
Используйте вместе с Value Mechanics Browser и позиционированием.