УПРАВЛЕНИЕ ПРОДУКТОМ 2025

В современном управлении продуктом часто возникает дилемма — стоит ли продолжать совершенствование продукта до идеала или уже начинать тестирование на реальных пользователях. Рассмотрим стратегии, риски и преимущества каждого подхода, поделимся успешными кейсами и обсудим, как найти оптимальный баланс между качеством и скоростью вывода продукта на рынок

• AI – ваш продакт-менеджер будущего: как нейросети уже сейчас предвосхищают желания пользователей и создают продукты, которые «заходят»
• Творчество против машин. Кто придумывает идеи лучше? Запускаем AI и людей в битву за самую прорывную концепцию
• ИИ заменяет проджект менеджера: как с помощью ИИ следить за ходом реализации проектов
• Анти-«выгорание» в продакт-менеджменте: передаем рутину AI уже сегодня и оставляем себе только стратегию и креатив
• Мир через 5 лет: продакты останутся, но какими они будут? Делаем прогнозы вместе с AI

Научитесь искать бутылочные горлышки в бизнесе, которые ограничивают рост всей компании, при этом чаще всего их очень легко устранить — это те самые 20% усилий, дающих 80% результатов, о которых все говорят.
Изменится мышление — вы начнете смотреть на бизнес, как на систему, состоящую из элементов с высокой и низкой пропускной способностью.

В ходе этого практикума вы научитесь анализировать ситуации с позиции клиента и глубже понимать его потребности, а именно:

• За что на самом деле платит клиент, покупая товары и услуги
• За какие продукты клиент готов платить больше и… прямо сейчас!
• Почему клиент покупает, а почему отказывается от покупки
• А так же разовьем инновационное мышление и придумаем продукты уже во время тренинга

• Как найти иголку в стоге сена. Анализ и сбор данных с марктеплейсов, поискового спроса и дистрибуции, чтобы найти инсайты для изменения продукта
• Разработка гипотез и тестирование. Как правильно оценить успех обновленного продукта
• Пан или пропал: как вывести продукт на рынок и оценить эффективность
• Сила в деталях: какие нюансы принесут успех при перезапуске продукта

• Продуктовая готовность VS рынок – TrendWatching
• Концепция “постоянного улучшения” продукта CusDev
• Создание бренд-стратегии как основы для PR и HR коммуникации
• Проблемы масштабирования, оптимизация производства

• Как найти баланс между скоростью адаптации и долгосрочной стратегией
• Как пересмотреть приоритеты и оптимизировать линейку под новые реалии? Как находить возможности для роста, когда ресурсов становится меньше?
• Как создать систему мониторинга изменений рынка и оперативного реагирования с использованием доступных инструментов?
• Тактики защиты позиций и поиска новых ниш
• Как тестировать гипотезы без потери ресурсов? Как выстроить процессы разработки продуктов, чтобы быть готовыми к переменам

• AI, это новая форма. Это не просто автоматизация, а переосмысление UX через персонализацию и предугадывание потребностей
• Этика данных. Прозрачность и контроль пользователя над данными - повышает лояльность
• Модульные экосистемы интереснее монопродуктов. Пользователь сам собирает свой опыт (SuperApp, Revolut), один продукт - много возможностей
• Экологичность, это обязательное условие
• Продукт = психолог + аналитик. Важно понимать не только цифры, но и поведение людей
• Просто добавить ИИ недостачно - нужно менять сам подход к продукту

• Гибкое планирование и сценарное моделирование. Как быть готовым к разным вариантам развития рынка?
• Использование метрик для управления экономикой продукта в условиях нестабильности
• Стратегия “бережливого” управления как инструмент гибкого перераспределения ресурсов
• Непрерывный обмен обратной связью как способ оперативно выявлять и работать с неопределенностью

• Вызовы эпохи дорогих инвестиций
• Оптимизация разработки продукта
• Повышение рентабельности
• Привлечение финансирования в условиях жесткой экономии
• Ключевые выводы: важность гибкости, инноваций и фокуса на клиенте в условиях кризиса

• 1 - Недостаточное понимание локального рынка
• Юридические и регуляторные барьеры
• Культурные различия
• Технические ограничения
• 2 - Как минимизировать риски?
• Пилотные проекты
• Локализация продукта
• Сотрудничество с местными партнерами
• Мониторинг результатов
• 3 - Реальные кейсы и выводы
• Кейс 1: Выход в Казахстан
• Кейс 2: Неудача в Узбекистане

• Как поддерживать творческий подход при разработке продуктов
• Инструменты для минимизации влияния бюрократии на креативность
• Как выстраивать процессы так, чтобы они помогали, а не мешали

• Поиск новых ниш: от микросегментации до смежных рынков
• Особенности работы в B2B vs B2C: почему подходы из одного мира неприменимы в другом
• Как тестировать гипотезы в условиях ограниченного доступа к клиентам (особенно в B2B)
• Роль нетворкинга, глубокого погружения и долгосрочных отношений в B2B-продакте

• Что означает рост продукта
• Формулы роста продукта
• Продукт растет, а что дальше?
• Кейс реального продукта, с чем столкнулись после роста, как справлялись
• Рекомендации и лайфхаки

• Что думали фаундеры о развитии компании
• Что считали пользователи
• Как компания адаптировала мнение пользователей: новый бренд-ключ и продуктовый манифест
• Новая продуктовая фабрика - все подразделения работают на результат для клиента

• Мегазаказчик — тест на устойчивость стратегии: крупная сделка усиливает фокус на ценности ядра продукта и одновременно провоцирует бесконечные хотелки
• «Build vs Customize»‑баланс: чёткий рубеж между платформенными возможностями и кастомными надстройками спасает от фича‑крипа и техдолга
• Модульная архитектура как страховка: расширяемость через API/SDK, feature toggles и конфигурационные пакеты позволяет быстро адаптироваться без переписывания ядра
• ИИ/ML как общая платформа ценности: ИИ-конструктор и обучаемые ассистенты — примеры масштабируемых фич без «ручного тюнинга»

• Анализ потребностей и ожиданий целевой аудитории
• Freemium vs Premium: стратегическое разграничение функционала
• Баланс между открытостью и коммерческой выгодой

• Как соблюсти ФЗ-152, если часть данных обрабатывается на зарубежном облаке вроде AWS?

• Кто понесет ответственность, если ChatGPT, интегрированный в ваш продукт, сгенерирует клевету или плагиат?
• Как проверить, не содержит ли ваша ИИ-модель скрытых предубеждений, которые приведут к судебным искам?

• Залог успеха ИИ продукта: от MVP к масштабированию
• Поколение Альфа: взаимодействие с приложениями в 2025
• Как избежать «AI-диктатуры»: баланс между алгоритмами и креативностью

• Как быстро оценить портфель продуктов и выявить точки роста?
• Какие метрики действительно важны для принятия решений?
• Как спрогнозировать последствия оптимизации портфеля?
• Управление сложностью: баланс между ассортиментом и эффективностью.
• Как эффективно выводить продукты с минимальными рисками?
• Как построить коммуникацию для команды и партнеров?

• Когда цифровые команды принимают неверные решения?
• Почему «быстро» ≠ «грязно»
• От конфликтов к любви: как мы внедрили культуру быстрого тестирования и подружили бизнес с IT

• Обзор универсальных метрик (например, Retention, Conversion Rate, NPS) и их адаптация под разные типы продуктов
• Какие метрики наиболее релевантны для B2B, B2C, SaaS, ритейла, пищевой промышленности и других секторов
• Примеры успешного использования метрик для принятия стратегических решений

• Стратегии активного поиска кандидатов (прямой поиск, рекрутинговые агентства, нетрадиционные каналы)
• Создание привлекательного бренда работодателя (EVP) для продакт-менеджеров
• Адаптация процесса найма к особенностям "скрытого рынка" (кандидаты, рассматривающие предложения, но не находящиеся в активном поиске)
• Оценка hard и soft skills: что действительно важно для продакт-менеджера?
• Мотивация и удержание: как создать условия, в которых продакт-менеджеры будут оставаться в компании (компенсация, возможности роста, культура, задачи)?
• Discovery как камень преткновения: почему customer discovery проседает и как усилить компетенции продактов в этой ключевой фазе

• Спрос на продакт-менеджеров растёт, но единые стандарты их компетенций отсутствуют, что усложняет подбор и оценку специалистов
• В России утверждён профессиональный стандарт для ИТ-продактов, а международные организации (PMI, GitLab, Ravi Mehta) предлагают свои модели компетенций
• Разнообразие подходов затрудняет сравнение специалистов между компаниями и странами
• Единые стандарты — скорее ориентир, чем шаблон: важно сохранять баланс между стандартизацией и гибкостью в условиях динамичного рынка