Как создавать аналитические дашборды так, чтобы ими пользовались?
Представьте, что каждое изменение фильтра в дашборде метрик продукта загружается минуту или дольше.
Или сотрудники, комментируя дашбод, говорят: «Это число неправильное, не обращай внимания». При этом руководство не знает об этой оговорке и ориентируется на эти данные.
Такие «мелочи» в совокупности подрывают доверие к дашборду или делают его нерелевантным, а значит, начинает хромать аналитика и решения на ее основе.
В этом материале для GoPractice Денис Елкин (CMO компании Alps2Alps, ex-Yandex, ex-VK) рассказывает, что действительно важно для маркетинговой аналитики, а на что можно не тратить ресурсы и как сделать дашборды так, чтобы они приносили пользу команде.
🔗 https://gopractice.com.ru/data/creating-dashboards-guide/
То, как эффективно работать с аналитикой, мы подробно разбираем в «Симуляторе управления продуктом на основе данных».
Чтобы взять максимум от обучения, выбирайте тариф с ментором. С поддержкой опытного наставника вы разберете, как применять новые знания в реальной жизни. Выбрать группу можно по ссылке.
Представьте, что каждое изменение фильтра в дашборде метрик продукта загружается минуту или дольше.
Или сотрудники, комментируя дашбод, говорят: «Это число неправильное, не обращай внимания». При этом руководство не знает об этой оговорке и ориентируется на эти данные.
Такие «мелочи» в совокупности подрывают доверие к дашборду или делают его нерелевантным, а значит, начинает хромать аналитика и решения на ее основе.
В этом материале для GoPractice Денис Елкин (CMO компании Alps2Alps, ex-Yandex, ex-VK) рассказывает, что действительно важно для маркетинговой аналитики, а на что можно не тратить ресурсы и как сделать дашборды так, чтобы они приносили пользу команде.
🔗 https://gopractice.com.ru/data/creating-dashboards-guide/
То, как эффективно работать с аналитикой, мы подробно разбираем в «Симуляторе управления продуктом на основе данных».
Чтобы взять максимум от обучения, выбирайте тариф с ментором. С поддержкой опытного наставника вы разберете, как применять новые знания в реальной жизни. Выбрать группу можно по ссылке.
GoPractice
ᐈ Гайд по созданию маркетинговых аналитических дашбордов для всей команды
Маркетинговая аналитика — это основа для принятия решений. Но данные должны быть адаптированы для конкретных бизнес-задач. Рассказываем, что действительно важно для маркетинговой аналитики, а на что можно не тратить ресурсы.
🚀 Воркшоп с разбором проекта на стадии идеи
Спасибо всем, кто принял участие в голосовании!
Встреча пройдет 8 ноября. На ней мы разберем проект «Рабочее пространство с AI-ассистентом для продактов и бизнес-аналитиков».
💡 Что будет на воркшопе
- Структурируем идею проекта в гипотезы о пользователях, продукте и бизнес-модели
- Выделим ключевые риски и предложим, как их проверить
- Составим основу для питч-дека, чтобы привлечь инвестиции
🧠 Эксперт
Алеся Чернявская (10+ лет в исследованиях, ex-НИУ ВШЭ, ex-Сбер)
❓Почему стоит прийти
- Получите инсайты и советы, которые можно применять в своих текущих или будущих проектах
📆 Дата: 8 ноября 2024
🕖 Время: 19:00 (GMT+3)
💻 Формат: онлайн
🎟 Участие бесплатное, но количество мест ограничено!
🔗 Регистрируйтесь по ссылке прямо сейчас, чтобы получить приглашение на встречу!
Спасибо всем, кто принял участие в голосовании!
Встреча пройдет 8 ноября. На ней мы разберем проект «Рабочее пространство с AI-ассистентом для продактов и бизнес-аналитиков».
💡 Что будет на воркшопе
- Структурируем идею проекта в гипотезы о пользователях, продукте и бизнес-модели
- Выделим ключевые риски и предложим, как их проверить
- Составим основу для питч-дека, чтобы привлечь инвестиции
🧠 Эксперт
Алеся Чернявская (10+ лет в исследованиях, ex-НИУ ВШЭ, ex-Сбер)
❓Почему стоит прийти
- Получите инсайты и советы, которые можно применять в своих текущих или будущих проектах
📆 Дата: 8 ноября 2024
🕖 Время: 19:00 (GMT+3)
💻 Формат: онлайн
🎟 Участие бесплатное, но количество мест ограничено!
🔗 Регистрируйтесь по ссылке прямо сейчас, чтобы получить приглашение на встречу!
Новое исследование от GoPractice: насколько сложно добиться успеха на рынке мобильных приложений
Команда GoPractice провела исследование и изучила, как за 2016–2023 годы менялась доля мобильных приложений в AppStore, которым удавалось достичь успеха.
Выбранный критерий успеха приложения — достижение выручки в $100 тысяч от внутренних покупок за 12 месяцев с момента запуска.
Мы также сопоставили эту динамику с рыночными факторами, которые оказали влияние на эту динамику.
Краткие выводы исследования:
— Вероятность успеха нового мобильного приложения достигла пиковых значений в 2018 году — 0.6–0.7%. К концу 2023 года эта доля стабилизировалась на уровне 0.4%.
— Снижение доли успешных приложений ускорилось в 2021 году, после выхода iOS 14.5 с новой логикой работы IDFA.
— Спад есть как в игровых, так и неигровых приложениях. При этом в сегменте игр спад менее существенный. Мы объясняем это большей динамичностью игрового сегмента.
Больше деталей, цифр и выводов, а также объяснение методологии — в полном исследовании по ссылке.
🔗 https://gopractice.com.ru/market/mobile-apps-success-study/
Для доступа к нему вам потребуется войти в учетную запись GoPractice или зарегистрироваться: это бесплатно и займет меньше минуты.
Команда GoPractice провела исследование и изучила, как за 2016–2023 годы менялась доля мобильных приложений в AppStore, которым удавалось достичь успеха.
Выбранный критерий успеха приложения — достижение выручки в $100 тысяч от внутренних покупок за 12 месяцев с момента запуска.
Мы также сопоставили эту динамику с рыночными факторами, которые оказали влияние на эту динамику.
Краткие выводы исследования:
— Вероятность успеха нового мобильного приложения достигла пиковых значений в 2018 году — 0.6–0.7%. К концу 2023 года эта доля стабилизировалась на уровне 0.4%.
— Снижение доли успешных приложений ускорилось в 2021 году, после выхода iOS 14.5 с новой логикой работы IDFA.
— Спад есть как в игровых, так и неигровых приложениях. При этом в сегменте игр спад менее существенный. Мы объясняем это большей динамичностью игрового сегмента.
Больше деталей, цифр и выводов, а также объяснение методологии — в полном исследовании по ссылке.
🔗 https://gopractice.com.ru/market/mobile-apps-success-study/
Для доступа к нему вам потребуется войти в учетную запись GoPractice или зарегистрироваться: это бесплатно и займет меньше минуты.
GoPractice
ᐈ Исследование рынка мобильных приложений в 2024 году - GoPractice
Мобильные приложения — это огромный рынок с оборотом более $100 миллиардов в год. Какова вероятность успеха нового мобильного приложения в 2024 году?
Прокачайте навыки работы на этапе Discovery с фреймворком Терезы Торрес!
🗓 Дата: 20.11.2024
🕒 Время: 19:00 (GMT +3)
💻 Формат: онлайн-воркшоп
🤔 Что это?
Opportunity Solution Tree (OST) — один из популярных фреймворков этапа Discovery. Его создательница Тереза Торрес описывает его как простой и наглядный способ показать, как вы планируете достичь желаемого результата в процессе работы над продуктом.
🥑 В чем польза?
- Фокус на желаемых результатах и связанных с ними действиях
- Более эффективная работа с гипотезами и тестами
- Более эффективная коммуникация со стейкхолдерами и командой
На воркшопе вы:
- Изучите фреймворк в деталях
- Примените его на практике
- Получите обратную связь от эксперта
👩🏻💻 Эксперт:
Валерия Стромцова (PM, Treeapр) — более 6 лет опыта в разработке цифровых продуктов.
💡 Что вас ждет?
1. Практический кейс: получите реальную задачу и потренируетесь в решении.
2. Два формата участия:
- Участник: работа в группе, подготовка и презентация решения кейса.
- Зритель: возможность задавать вопросы и учиться на примерах.
3. Обратная связь: эксперт разберет ваши ответы и предоставит обратную связь.
🔗 Регистрация: Успейте забронировать место на воркшоп! Количество мест ограничено.
👉 Участвуйте бесплатно: для участия обязательна регистрация по ссылке.
Если вы хотите участвовать активно и решать кейс заранее в составе рабочей группы, после регистрации необходимо также заполнить дополнительную форму.
🗓 Дата: 20.11.2024
🕒 Время: 19:00 (GMT +3)
💻 Формат: онлайн-воркшоп
🤔 Что это?
Opportunity Solution Tree (OST) — один из популярных фреймворков этапа Discovery. Его создательница Тереза Торрес описывает его как простой и наглядный способ показать, как вы планируете достичь желаемого результата в процессе работы над продуктом.
🥑 В чем польза?
- Фокус на желаемых результатах и связанных с ними действиях
- Более эффективная работа с гипотезами и тестами
- Более эффективная коммуникация со стейкхолдерами и командой
На воркшопе вы:
- Изучите фреймворк в деталях
- Примените его на практике
- Получите обратную связь от эксперта
👩🏻💻 Эксперт:
Валерия Стромцова (PM, Treeapр) — более 6 лет опыта в разработке цифровых продуктов.
💡 Что вас ждет?
1. Практический кейс: получите реальную задачу и потренируетесь в решении.
2. Два формата участия:
- Участник: работа в группе, подготовка и презентация решения кейса.
- Зритель: возможность задавать вопросы и учиться на примерах.
3. Обратная связь: эксперт разберет ваши ответы и предоставит обратную связь.
🔗 Регистрация: Успейте забронировать место на воркшоп! Количество мест ограничено.
👉 Участвуйте бесплатно: для участия обязательна регистрация по ссылке.
Если вы хотите участвовать активно и решать кейс заранее в составе рабочей группы, после регистрации необходимо также заполнить дополнительную форму.
Выпускница первого потока программы «Профессия: продакт-менеджер» Алена Шарапова поделилась своими впечатлениями от обучения.
Мы собрали для вас ключевые моменты и оформили их в карточки. ⬆️
Если вы тоже планируете переход в продакт-менеджмент из смежных специальностей, присоединяйтесь к студентам нашего курса «Профессия: продакт-менеджер».
Оставляйте заявку на лендинге, и мы все организуем.
Ближайший поток стартует 22 ноября, осталось 5 мест!
Мы собрали для вас ключевые моменты и оформили их в карточки. ⬆️
Если вы тоже планируете переход в продакт-менеджмент из смежных специальностей, присоединяйтесь к студентам нашего курса «Профессия: продакт-менеджер».
Оставляйте заявку на лендинге, и мы все организуем.
Ближайший поток стартует 22 ноября, осталось 5 мест!
Прокачайте навыки работы на этапе Discovery с фреймворком Терезы Торрес!
🗓 Дата: 20.11.2024
🕒 Время: 19:00 (GMT +3)
💻 Формат: онлайн-воркшоп
🤔 Что это?
Opportunity Solution Tree (OST) — один из популярных фреймворков этапа Discovery. Его создательница, Тереза Торрес, описывает его как простой и наглядный способ показать, как вы планируете достичь желаемого результата в процессе работы над продуктом.
На воркшопе вас ждет небольшая теоретическая часть, а также разбор решений участников в прямом эфире с комментариями эксперта.
👩🏻💻 Эксперт:
Валерия Стромцова (PM, Treeapр) — более 6 лет опыта в разработке цифровых продуктов.
🔗 Регистрация: Успейте забронировать место на воркшоп! Количество мест ограничено.
🗓 Дата: 20.11.2024
🕒 Время: 19:00 (GMT +3)
💻 Формат: онлайн-воркшоп
🤔 Что это?
Opportunity Solution Tree (OST) — один из популярных фреймворков этапа Discovery. Его создательница, Тереза Торрес, описывает его как простой и наглядный способ показать, как вы планируете достичь желаемого результата в процессе работы над продуктом.
На воркшопе вас ждет небольшая теоретическая часть, а также разбор решений участников в прямом эфире с комментариями эксперта.
👩🏻💻 Эксперт:
Валерия Стромцова (PM, Treeapр) — более 6 лет опыта в разработке цифровых продуктов.
🔗 Регистрация: Успейте забронировать место на воркшоп! Количество мест ограничено.
Продвинутые методы улучшения качества LLM-решений: Fine-tuning
Fine-tuning большой языковой модели (LLM) — это дообучение универсальной модели на новом, более специализированном наборе данных.
Fine-tuning может помочь, если необходимо:
— Работать со специализированными данными.
— Делать классификацию документов.
— Соблюдать строгую структуру/стиль ответов.
— Оптимизировать скорость и стоимость использования LLM.
Преимущество fine-tuning в том, что такой подход позволяет добиться максимального доступного качества в обработке специализированных данных или в соблюдении сложной структуры или стиля ответа.
При этом fine-tuning — это довольно сложный процесс с множеством параметров, поэтому критически важно проводить оценку качества, чтобы понимать, действительно ли дообучение было сделано правильно и приносит пользу.
Подробнее о том, как и когда использовать fine-tuning LLM, в материале GoPractice.
🔗 https://gopractice.com.ru/skills/llm-fine-tuning/
Больше про различные методы обучения и улучшения AI/ML-моделей — в нашем курсе «AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров» от GoPractice.
В нем вы проработаете типовые кейсы внедрения AI/ML-решений в продукт, а интерактивный формат позволит окунуться в практику и отточить навыки без рисков для реального бизнеса.
Fine-tuning большой языковой модели (LLM) — это дообучение универсальной модели на новом, более специализированном наборе данных.
Fine-tuning может помочь, если необходимо:
— Работать со специализированными данными.
— Делать классификацию документов.
— Соблюдать строгую структуру/стиль ответов.
— Оптимизировать скорость и стоимость использования LLM.
Преимущество fine-tuning в том, что такой подход позволяет добиться максимального доступного качества в обработке специализированных данных или в соблюдении сложной структуры или стиля ответа.
При этом fine-tuning — это довольно сложный процесс с множеством параметров, поэтому критически важно проводить оценку качества, чтобы понимать, действительно ли дообучение было сделано правильно и приносит пользу.
Подробнее о том, как и когда использовать fine-tuning LLM, в материале GoPractice.
🔗 https://gopractice.com.ru/skills/llm-fine-tuning/
Больше про различные методы обучения и улучшения AI/ML-моделей — в нашем курсе «AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров» от GoPractice.
В нем вы проработаете типовые кейсы внедрения AI/ML-решений в продукт, а интерактивный формат позволит окунуться в практику и отточить навыки без рисков для реального бизнеса.
GoPractice
ᐈ Продвинутые методы улучшения качества LLM-решений: Fine-tuning
Разбираем на примерах один из продвинутых подходов — Fine-tuning LLM (дообучение большой языковой модели).
Новое видео на YouTube-канале GoPractice
Не забудьте подписаться 🔔
Опубликовали запись вебинара с Геворгом Казаряном — Group Product Manager в Adobe. Геворг подробно рассказал о том, как устроен профессиональный рост продакт-менеджера и как пройти путь от PM до CPO.
Выступление будет полезно для тех, кто:
— Хочет узнать больше о карьерных перспективах продакт-менеджеров
— Планирует стать продуктовым лидером, но не знает как
▪️Путь к продуктовому лидерству | Геворг Казарян
Если вам удобнее текстовый формат, то мы публиковали статью Геворга в нашем блоге.
🔗 https://gopractice.com.ru/skills/from-pm-to-cpo/
А если вы хотите попрактиковаться, то в нашем «Симуляторе управления ростом продукта» вы узнаете, как определять возможности роста своего продукта.
В нем вы получите знания и навыки, необходимые для управляемого роста продуктов, что также поможет вам сделать следующий шаг в карьере.
Не забудьте подписаться 🔔
Опубликовали запись вебинара с Геворгом Казаряном — Group Product Manager в Adobe. Геворг подробно рассказал о том, как устроен профессиональный рост продакт-менеджера и как пройти путь от PM до CPO.
Выступление будет полезно для тех, кто:
— Хочет узнать больше о карьерных перспективах продакт-менеджеров
— Планирует стать продуктовым лидером, но не знает как
▪️Путь к продуктовому лидерству | Геворг Казарян
Если вам удобнее текстовый формат, то мы публиковали статью Геворга в нашем блоге.
🔗 https://gopractice.com.ru/skills/from-pm-to-cpo/
А если вы хотите попрактиковаться, то в нашем «Симуляторе управления ростом продукта» вы узнаете, как определять возможности роста своего продукта.
В нем вы получите знания и навыки, необходимые для управляемого роста продуктов, что также поможет вам сделать следующий шаг в карьере.
YouTube
Путь к продуктовому лидерству | Геворг Казарян
— Работаете в стартапе или корпорации?
— Отвечаете за фичу или целый продукт?
— Склонны фокусироваться на персональном вкладе в проект или стремитесь управлять командой?
Геворг Казарян, Group Product Manager в Adobe, делится своим опытом прохождения пути…
— Отвечаете за фичу или целый продукт?
— Склонны фокусироваться на персональном вкладе в проект или стремитесь управлять командой?
Геворг Казарян, Group Product Manager в Adobe, делится своим опытом прохождения пути…
Jobs to Be Done: разные подходы за общим названием
Jobs to Be Done — это теория о том, как и почему люди выбирают те или иные продукты. Изначально идея о том, что люди «нанимают», а не покупают продукты существовала именно в рамках теории, а ее популяризатором был профессор Клейтон Кристенсен.
Со временем же Jobs to Be Done начала набирать большую популярность и оформилась в различные фреймворки. Эти фреймворки, а также оригинальную теорию мы подробно изучили и сравнили в новом материале.
Если кратко, то:
💡 Теория Jobs to Be Done (JTBD) Клейтона Кристенсена фокусируется на том, почему люди «нанимают» продукты для выполнения определенных работ в своей жизни, и подчеркивает важность мотивации и контекста клиента, а не характеристик продукта. Ключевые аспекты теории применимы как для B2C-, так и в B2B-продуктов — как раз потому, что этот подход является более стратегическим.
💡 Фреймворк Demand-Side Sales Боба Моэсты развивает JTBD, акцентируя внимание на эмпатии и пути, который клиенты проходят на пути к покупке продукта. Фреймворк подчеркивает важность глубокого изучения того, какие внутренние переживания приводят человека к поиску решения своей задачи. Этот подход актуален для sales-driven продуктов.
💡 Фреймворк Outcome-Driven Innovation (ODI) Тони Ульвика — структурированный data-driven подход, который предлагает рассматривать работы как совокупность промежуточных результатов. Для разных людей приоритетны разные промежуточные результаты, поэтому для успеха необходимо с хирургической точностью определять потребности клиентов и соотвествующие характеристики продукта. ODI предлагает такие инструменты. Фреймворк подходит для крупных компаний с большой линейкой продуктов, а также ресурсами для проведения исследований рынка.
💡 Фреймворк Advanced Jobs to Be Done Вани Замесина дополняет оригинальную теорию Jobs to Be Done практическими инструментами (гайдами интервью, механиками создания ценности, роста конверсии, выхода из прямой конкуренции, вывода продукт на рынок и пр.) и делает большой акцент на работе мозга и психики человека при принятии решений. Подходит для большинства B2B и B2C продуктов.
Более подробный разбор — в блоге GoPractice.
🔗 https://gopractice.com.ru/product/jtbd-the-theory-and-the-frameworks/
В нашем «Симуляторе управления продуктом на основе данных» мы даем универсальные знания и набор навыков для запуска продуктов и их развития. При этом вы будете находиться в безопасной среде симулятора и отрабатывать навыки без риска для реального бизнеса.
Чтобы взять максимум от обучения, выбирайте тариф с ментором. С поддержкой опытного наставника вы разберете, как применять новые знания в реальной жизни. Выбрать группу можно по ссылке.
Jobs to Be Done — это теория о том, как и почему люди выбирают те или иные продукты. Изначально идея о том, что люди «нанимают», а не покупают продукты существовала именно в рамках теории, а ее популяризатором был профессор Клейтон Кристенсен.
Со временем же Jobs to Be Done начала набирать большую популярность и оформилась в различные фреймворки. Эти фреймворки, а также оригинальную теорию мы подробно изучили и сравнили в новом материале.
Если кратко, то:
💡 Теория Jobs to Be Done (JTBD) Клейтона Кристенсена фокусируется на том, почему люди «нанимают» продукты для выполнения определенных работ в своей жизни, и подчеркивает важность мотивации и контекста клиента, а не характеристик продукта. Ключевые аспекты теории применимы как для B2C-, так и в B2B-продуктов — как раз потому, что этот подход является более стратегическим.
💡 Фреймворк Demand-Side Sales Боба Моэсты развивает JTBD, акцентируя внимание на эмпатии и пути, который клиенты проходят на пути к покупке продукта. Фреймворк подчеркивает важность глубокого изучения того, какие внутренние переживания приводят человека к поиску решения своей задачи. Этот подход актуален для sales-driven продуктов.
💡 Фреймворк Outcome-Driven Innovation (ODI) Тони Ульвика — структурированный data-driven подход, который предлагает рассматривать работы как совокупность промежуточных результатов. Для разных людей приоритетны разные промежуточные результаты, поэтому для успеха необходимо с хирургической точностью определять потребности клиентов и соотвествующие характеристики продукта. ODI предлагает такие инструменты. Фреймворк подходит для крупных компаний с большой линейкой продуктов, а также ресурсами для проведения исследований рынка.
💡 Фреймворк Advanced Jobs to Be Done Вани Замесина дополняет оригинальную теорию Jobs to Be Done практическими инструментами (гайдами интервью, механиками создания ценности, роста конверсии, выхода из прямой конкуренции, вывода продукт на рынок и пр.) и делает большой акцент на работе мозга и психики человека при принятии решений. Подходит для большинства B2B и B2C продуктов.
Более подробный разбор — в блоге GoPractice.
🔗 https://gopractice.com.ru/product/jtbd-the-theory-and-the-frameworks/
В нашем «Симуляторе управления продуктом на основе данных» мы даем универсальные знания и набор навыков для запуска продуктов и их развития. При этом вы будете находиться в безопасной среде симулятора и отрабатывать навыки без риска для реального бизнеса.
Чтобы взять максимум от обучения, выбирайте тариф с ментором. С поддержкой опытного наставника вы разберете, как применять новые знания в реальной жизни. Выбрать группу можно по ссылке.
GoPractice
ᐈ Jobs to Be Done: разные подходы за общим названием
Рассмотрим основные интерпретации JTBD и созданные на их основе фреймворки: оригинальную теорию Клейтона Кристенсена, фреймворк Demand-Side Sales Боба Моэсты, Outcome-Driven Innovation Тони Ульвика и популярный в русскоязычной среде Advanced Jobs to Be Done…
Как успешно пройти собеседование на позицию продакта
Опубликовали запись вебинара c Ольгой Киргизовой, старшим менеджером продукта в Careem (ранее — CPO и ведущий менеджер продукта в Yandex).
В роли нанимающего менеджера Ольга провела мок-интервью с кандидатом на позицию продакта. В роли кандидата — Руслан Хуснетдинов (на момент подготовки вебинара — фронтенд-разработчик, который планирует переход в продакт-менеджмент).
Эксперт также разобрала план подготовки к продуктовым интервью и основные вопросы и ошибки, связанные с собеседованиями на роль продакт-менеджера.
Запись встречи будет полезна:
— Начинающим продакт-менеджерам, готовящимся к первому собеседованию
— Опытным специалистам, которые хотят повысить свои шансы на успех
— Всем, кто стремится уверенно чувствовать себя на продуктовом интервью и произвести впечатление на работодателей
Не забудьте подписаться на канал 🔔
▪️Продуктовые интервью | Ольга Киргизова
Если вы планируете переход в продакт-менеджмент из смежных специальностей, то присоединяйтесь к студентам нашего курса «Профессия: продакт-менеджер».
В курс мы включили все необходимые знания и навыки для перехода в профессию и подкрепили их отработкой на практике. Отдельная часть курса посвящена подготовке к прохождению собеседований на продакт-менеджера и трудоустройству.
Оставляйте заявку на лендинге, и мы все организуем!
Опубликовали запись вебинара c Ольгой Киргизовой, старшим менеджером продукта в Careem (ранее — CPO и ведущий менеджер продукта в Yandex).
В роли нанимающего менеджера Ольга провела мок-интервью с кандидатом на позицию продакта. В роли кандидата — Руслан Хуснетдинов (на момент подготовки вебинара — фронтенд-разработчик, который планирует переход в продакт-менеджмент).
Эксперт также разобрала план подготовки к продуктовым интервью и основные вопросы и ошибки, связанные с собеседованиями на роль продакт-менеджера.
Запись встречи будет полезна:
— Начинающим продакт-менеджерам, готовящимся к первому собеседованию
— Опытным специалистам, которые хотят повысить свои шансы на успех
— Всем, кто стремится уверенно чувствовать себя на продуктовом интервью и произвести впечатление на работодателей
Не забудьте подписаться на канал 🔔
▪️Продуктовые интервью | Ольга Киргизова
Если вы планируете переход в продакт-менеджмент из смежных специальностей, то присоединяйтесь к студентам нашего курса «Профессия: продакт-менеджер».
В курс мы включили все необходимые знания и навыки для перехода в профессию и подкрепили их отработкой на практике. Отдельная часть курса посвящена подготовке к прохождению собеседований на продакт-менеджера и трудоустройству.
Оставляйте заявку на лендинге, и мы все организуем!
YouTube
Продуктовые интервью | Ольга Киргизова
— Живое интервью: вы увидите процесс и разбор реального интервью с кандидатом
— Пошаговый план подготовки к продуктовым интервью — узнаете, что важно учесть и на что стоит обратить внимание
— Типовые вопросы и частые ошибки: поймете, как грамотно отвечать…
— Пошаговый план подготовки к продуктовым интервью — узнаете, что важно учесть и на что стоит обратить внимание
— Типовые вопросы и частые ошибки: поймете, как грамотно отвечать…
🤖 Команда GoPractice приглашает на вебинар «Типичные проблемы при работе над AI-проектами и как их избежать».
🕙 Когда: 4 декабря, среда, в 19:00 (GMT +3).
⏳Продолжительность: 60–80 минут.
📍Формат: онлайн
🔍 О чем вебинар?
Работа с AI-проектами может быть сложной и требовать особого подхода. Этот вебинар поможет вам справиться с основными проблемами, которые могут возникнуть в процессе разработки.
На вебинаре мы обсудим:
- Как избежать типичных проблем и снизить риски (в том числе финансовые).
- Как управлять процессом, чтобы увеличить шансы на успех.
👥 Кому будет полезно?
- Руководителям проектов и продуктов (Product/Project Manager).
- Руководителям департаментов и продуктовых подразделений.
- Топ-менеджерам (C-level).
🧠 Эксперт: Ярослав Шмулев, CEO & founder ReML и интегратора R77.ai, ex. CPO Joom B2B; более 8 лет опыта внедрения ML и консультирования по Data Science, автор канала «Ну Шмулев, погоди!».
💬 Есть вопросы по теме?
Задайте их заранее, и эксперт ответит на них в рамках вебинара.
👉 Забронируйте место на вебинаре по ссылке. Количество мест ограничено.
🕙 Когда: 4 декабря, среда, в 19:00 (GMT +3).
⏳Продолжительность: 60–80 минут.
📍Формат: онлайн
🔍 О чем вебинар?
Работа с AI-проектами может быть сложной и требовать особого подхода. Этот вебинар поможет вам справиться с основными проблемами, которые могут возникнуть в процессе разработки.
На вебинаре мы обсудим:
- Как избежать типичных проблем и снизить риски (в том числе финансовые).
- Как управлять процессом, чтобы увеличить шансы на успех.
👥 Кому будет полезно?
- Руководителям проектов и продуктов (Product/Project Manager).
- Руководителям департаментов и продуктовых подразделений.
- Топ-менеджерам (C-level).
🧠 Эксперт: Ярослав Шмулев, CEO & founder ReML и интегратора R77.ai, ex. CPO Joom B2B; более 8 лет опыта внедрения ML и консультирования по Data Science, автор канала «Ну Шмулев, погоди!».
💬 Есть вопросы по теме?
Задайте их заранее, и эксперт ответит на них в рамках вебинара.
👉 Забронируйте место на вебинаре по ссылке. Количество мест ограничено.
Новый этап развития генеративного AI: что это значит для стартапов и инвесторов?
К концу 2024 году OpenAI осуществила важный прорыв в том, как работают модели генеративного AI. Их новая модель o1 получила возможности «мышления», которые позволяют ей решать более сложные задачи и проблемы.
Что отличает o1 от всех прочих моделей? Предыдущее поколение моделей выдает «инстинктивные» ответы на основе сугубо предварительного обучения. Модель с возможностями «мышления» же не просто воспроизводит шаблоны, но способна дать поистине уникальный ответ. Например, решить задачу из программирования способом, который никогда не применялся человеком.
Такие фундаментальные изменения в принципах работы моделей означают грядущие трансформации на уровне приложений, с потенциалом создания новых рынков и расширения существующих.
Больше о том, что это значит для инвесторов, стартапов и рынка в целом, — в материале Sequoia Capital.
Мы сделали его перевод.
🔗 https://gopractice.com.ru/market/generative-ai-the-reasoning-era/
То, как находить разные способы применения AI/ML-технологий в своих проектах и развивать их, мы подробно разбираем в нашем курсе
«AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров» от GoPractice.
В нем вы проработаете типовые кейсы внедрения ML/AI-решений в продукт, а интерактивный формат позволит окунуться в практику и отточить навыки без рисков для реального бизнеса.
К концу 2024 году OpenAI осуществила важный прорыв в том, как работают модели генеративного AI. Их новая модель o1 получила возможности «мышления», которые позволяют ей решать более сложные задачи и проблемы.
Что отличает o1 от всех прочих моделей? Предыдущее поколение моделей выдает «инстинктивные» ответы на основе сугубо предварительного обучения. Модель с возможностями «мышления» же не просто воспроизводит шаблоны, но способна дать поистине уникальный ответ. Например, решить задачу из программирования способом, который никогда не применялся человеком.
Такие фундаментальные изменения в принципах работы моделей означают грядущие трансформации на уровне приложений, с потенциалом создания новых рынков и расширения существующих.
Больше о том, что это значит для инвесторов, стартапов и рынка в целом, — в материале Sequoia Capital.
Мы сделали его перевод.
🔗 https://gopractice.com.ru/market/generative-ai-the-reasoning-era/
То, как находить разные способы применения AI/ML-технологий в своих проектах и развивать их, мы подробно разбираем в нашем курсе
«AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров» от GoPractice.
В нем вы проработаете типовые кейсы внедрения ML/AI-решений в продукт, а интерактивный формат позволит окунуться в практику и отточить навыки без рисков для реального бизнеса.
GoPractice
ᐈ Новый этап развития генеративного AI: что это значит для стартапов и инвесторов?
На рынке генеративного AI произошел новый важный сдвиг, ознаменованный выходом модели o1 от OpenAI. Эта модель отличается возможностью «мышления». Авторы из Sequoia Capital анализируют, как изменения отразятся на рынке и что это значит для стартапов и инвесторов.