Сверим часы по полярной звезде: как проверить главную метрику продукта на прочность

Как менеджеру продукта понять, что доработка улучшает продукт, а не делается «потому что попросили»? Искусственный интеллект сократил путь от идеи до выпуска: у кого-то — с месяцев до недель, у кого-то — с недель до дней. Выпускать стало дешевле, а вот думать и говорить да или нет — дорого как никогда.

Про «полярную звезду» все знают из курсов и лекций, но на практике доходят до нее единицы. Главной метрикой чаще называют удержание, число активных пользователей в день или конверсию — и почти никто не доходит до настоящей путеводной метрики, тем более не раскладывает ее до пользовательской ценности.

Разберем на примере BotHelp:

• Как компания нашла свою «полярную звезду» и каких ложных кандидатов отсеяла по дороге.
• Почему удержание, число активных клиентов и конверсия — это рычаги, а не сама главная метрика.
• Как разложить главную метрику на рычаги и довести до пользовательской ценности.
• Какие 2–3 случая из практики показывают, как метрика «полярной звезды» помогла сказать нет уже почти запущенной функции.
• Какой список вопросов-проверок помогает найти свою «полярную звезду».

После доклада участники:

• Разложат метрику своей «полярной звезды» на метрики-рычаги по готовому алгоритму, если уже знают ее.
• Найдут свою «полярную звезду» с нуля по списку вопросов-проверок, если еще не искали.
• Перестанут полагаться на растущие сводные показатели и научатся защищать дорожную карту перед бизнесом.

Доклад будет полезен:

• Продуктовым менеджерам всех уровней и лидерам команд — дает алгоритм, как отделить главную метрику от рычагов и довести ее до пользовательской ценности.
• Тем, кто после трансформаций стал отвечать за все, — помогает вернуть право говорить нет и не распыляться на лишнее.
• Руководителям, вдохновленным ИИ-ускорением, — показывает, как не превратить дешевые релизы в спринты, набитые не очень полезными задачами.