Обучение AI для продакта

Собираем контекст продукта: бизнес-модель, цели, исследования и ограничения. Строим дерево метрик: связываем выручку и маржинальность с активацией, конверсией и удержанием. Подключаем доступные источники данных, создаём скиллы и агентов для своей задачи.

• AI-среда с контекстом продукта, первыми скиллами и деревом метрик. Список данных для анализа.

С помощью исследовательских агентов разбираем накопленные интервью, отзывы и обращения в поддержку. Сопоставляем их с продуктовой аналитикой: сегментируем аудиторию, сравниваем когорты по retention и конверсии, находим потери в воронке. Проверяем гипотезы по источникам и отмечаем пробелы в данных.

• Карта проблем по сегментам и когортам. Приоритетная гипотеза с данными, которые её подтверждают или опровергают.

Сравниваем варианты решения по ожидаемому влиянию на продуктовые метрики. Считаем юнит-экономику: LTV, CAC, срок окупаемости и маржинальный доход. Проверяем, как меняется оценка при разных допущениях о конверсии и удержании. Для выбранного решения собираем с AI прототип основного сценария.

• Прототип и модель юнит-экономики с несколькими сценариями. Видно, какие допущения сильнее всего влияют на результат.

Проверяем расчёты и оцениваем гипотезу по ожидаемому эффекту, уверенности в данных и трудозатратам. Готовим продуктовый бриф: проблема, решение, целевая метрика, критерии успеха и риски. Сохраняем скиллы исследований и аналитики, затем применяем AI-среду к другой задаче.

• Продуктовый бриф с оценкой эффекта и решением о приоритете. AI-среда, который команда умеет использовать для следующих задач.