AI CPO Блог
Статьи о продуктовом управлении, product discovery и AI-инструментах для запуска продуктов
10-факторный Segment Fit Score: как перестать выбирать сегмент 'на глазок'
Классический ABCDX — качественная экспертная оценка. Product DNA превращает его в количественную модель: 10 взвешенных факторов, шкала 1-10, математический s...
7 уровней спроса: от глубинной потребности до точки трения — полная иерархия Product DNA
Классическая иерархия работ — 5 уровней. Product DNA добавляет два: Friction Points и Latent Demands. Именно они объясняют, где продукт создаёт проблемы и гд...
От идеи до запуска за 21 артефакт — полный workflow AI-driven product discovery
21 артефакт — это не 21 документ. Это 21 решение, которые вы всё равно принимаете. Вопрос — принимаете их на данных или на интуиции. Полный walkthrough: от п...
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.
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...
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 ...
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...
Инструменты product discovery 2026: обзор и сравнение 8 решений
Обзор 8 инструментов для product discovery в 2026 году: AI CPO, Dovetail, Maze, ProductBoard, UserTesting, Miro, Notion, ChatGPT. Сравнение по глубине методо...
JTBD vs метод персон: почему Маша 28 лет из Москвы — бесполезный сегмент
Персоны сегментируют по демографии: возраст, город, доход. JTBD сегментирует по задачам: что человек пытается сделать. Два человека с одинаковыми демографиче...
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...
26 Evidence Points: полный гид по сбору данных о клиенте — от первой мысли до трансформации
19 data points хватало для MVP-гипотез. Но 7 новых Evidence Points — Abandonment Reason, Adoption Fears, Failed Attempts, Resistance Map, Personal ROI, Trans...
6 сил перехода: почему 4-force модель устарела и что пришло на замену
Классическая 4-force модель (Push, Pull, Inertia, Anxiety) объясняет 60% переключений. Остальные 40% — тёмная материя: Catalyst Event и Cognitive Load, невид...
Забудьте про демографию. Сегментация по работам — единственный способ найти платящих клиентов
Сегмент A покупает за 2 дня. Сегмент D — за 6 месяцев. Разница не в бюджете и не в должности — а в том, какую работу каждый из них пытается сделать.
Карта болей — не то, что вы думаете. Как перестать собирать хотелки и начать видеть реальные проблемы
80% «болей», которые команды записывают после интервью — это не боли, а хотелки. Настоящая боль — это то, за решение чего клиент уже платит временем, деньгам...
Скрипт Product DNA интервью: 26 Evidence Points, которые не собрать стандартными вопросами
Стандартный custdev-скрипт собирает 5-7 точек данных. Product DNA Interview — 26. Разница: после стандартного вы знаете 'что болит'. После Product DNA — вы з...