MDM: как принимать продуктовые решения в эпоху ИИ
По данным McKinsey, генеративный ИИ сегодня позволяет сократить время разработки программного обеспечения на 20–45% в зависимости от типа задач. То, на что раньше уходили месяцы работы команды, сегодня можно собрать за несколько дней.
Из-за этого меняется сама логика создания цифровых продуктов. Разработка не исчезла как ограничение, но для значительного класса цифровых продуктов перестала быть единственным и главным узким местом. В среде, построенной на ИИ, скорость сборки прототипа выросла, поэтому конкурентное преимущество все чаще переносится в выбор рынка, каналов и модели монетизации.
Вместе с этим меняется и роль продакт-менеджера. Все меньше ценится способность организовать процесс разработки, и все больше — способность принимать решения о том, как заработать на продукте. Технологические преимущества сегодня копируются за недели. Коммерческие преимущества могут сохраняться годами.
Три поверхности любого продуктового решения
MDM применим для оценки продуктовых решений по двум осям. По горизонтали — три стадии, которые продукт проходит последовательно: Рынок → Дистрибуция → Монетизация. По вертикали — три среза (иногда их называют слайсами, от slice), через которые мы смотрим на каждую стадию: Пользователи, Бизнес, Команда. Любую идею мы прогоняем по всем девяти клеткам — каждую стадию через каждый срез.
Стадии работают как воронка. Сначала рынок: есть ли сегмент, которому нужно решение, и достаточно ли он велик? Затем дистрибуция: есть ли канал, через который этот сегмент можно привлекать устойчиво и с приемлемой стоимостью? И только потом монетизация: выдержит ли экономика все операционные издержки, чтобы бизнес был рентабельным.
Срезы — это три угла зрения, под которыми проверяется каждая стадия:
-
Пользователи — приносит ли решение реальную пользу людям: становится ли продукт проще и ценнее, появляется ли новая аудитория, растет ли удержание.
-
Бизнес — делает ли изменение или продукт бизнес устойчивее: улучшается ли экономика, дешевле ли привлекать клиентов, быстрее ли получаем выручку.
-
Команда — дает ли оно преимущество, которое сложно быстро скопировать, сможет ли команда быстрее и эффективнее работать, и выдержит ли она нагрузку при росте.
Даже если продукт создает один человек, этот вопрос становится даже более критичным. Искусственный интеллект ускоряет разработку, но усиливает конкуренцию.
Пересечение стадий и срезов дает рабочую таблицу (см. таб.). При заполнении в каждой клетке проставляйте очки:
● 0 — нет доказательств
● 1 — есть гипотеза
● 2 — есть данные, подтверждающие гипотезу
Набрали 11 или больше — идея валидная, можно брать в работу. Это минимальный порог, при котором идея имеет подтверждение хотя бы в большинстве критичных зон. Если хотя бы одна из трех стадий набирает 0–1 суммарно, идея блокируется независимо от общего балла.
Сама возможность выпустить карту через партнерский интерфейс еще не доказывает наличия бизнеса. MDM заставляет проверить три вещи: есть ли сегмент пользователей, которому карта нужна регулярно; есть ли канал, где этих пользователей можно привлекать дешево; выдерживает ли экономика комиссии эмитента, валютной конвертации, пополнений, возвратов, верификации личности пользователя и поддержки, чтобы мы выгодно отличались от аналогичных решений на рынке.
Почему MDM стал особенно актуален сейчас
Еще недавно основная сложность при создании цифровых продуктов заключалась в том, чтобы довести идею до рабочего решения. Требовались время, команда и значительные ресурсы на разработку.
Сейчас этот барьер стремительно снижается. ИИ-инструменты позволяют запускать продукты значительно быстрее, чем раньше, и количество новых решений растет практически ежедневно.
Однако вместе с этим растет и число продуктов, которые не находят устойчивого спроса. В результате главным источником ошибок становятся уже не технические ограничения, а управленческие решения: неверная оценка рынка, слабая дистрибуция и отсутствие устойчивой модели монетизации.
Именно поэтому ключевой вопрос сегодня звучит иначе. Уже недостаточно спросить: «можем ли мы это создать?». Намного важнее понять: «можем ли мы это монетизировать?».
Почему старые подходы к созданию продуктов работают хуже
Несколько лет назад ключевым преимуществом считалась способность команды быстрее остальных выпускать функции и развивать продукт технически. Сейчас этот разрыв между компаниями стремительно сокращается: одинаковые ИИ-инструменты доступны практически всем участникам рынка, и небольшие команды получили огромное преимущество перед крупными, потому что имеют больше гибкости в процессах и скорости.
В результате намного важнее становятся способность понимать рынок, находить эффективные каналы привлечения пользователей и строить устойчивую экономику продукта.
Однако многие команды продолжают совершать одни и те же ошибки:
● создают продукт исходя из ограничений и вокруг идеи, а не вокруг спроса;
● выходят на рынок без подтвержденной потребности;
● концентрируются на функциях вместо дистрибуции;
● начинают думать о монетизации слишком поздно;
● оценивают успех продукта по скорости разработки, а не по устойчивости бизнеса.
MDM помогает смотреть на продукт как на систему, которая должна одновременно решать три задачи: находить рынок, стабильно привлекать пользователей и приносить деньги.
