Авито Спецтехника: как нишевой вертикальный продукт стал точкой притяжения для профессионального рынка

Когда люди слышат слово «Авито», большинство представляет себе массовый классифайд: смартфоны, мебель, аренда квартир, машины. Но внутри платформы постепенно выросли вертикали, которые по уровню проработки уже давно напоминают отдельные специализированные продукты.

Один из интересных примеров — Авито Спецтехника.

Рынок спецтехники сам по себе непростой. Экскаваторы, бульдозеры, краны, погрузчики, сельхозтехника — это дорогие товары с огромным количеством параметров. Покупатель ищет не просто «экскаватор», а вполне конкретную конфигурацию: тоннаж, тип двигателя, наработка моточасов, тип шасси, производитель, навесное оборудование, состояние и десятки других характеристик. Выбор всегда включает и новую и бывшую в употреблении технику.

На многих площадках всё это выглядело как обычные объявления в общей категории. В результате поиск превращался в боль. Слишком много мусора, дубликатов и нерелевантных результатов.

Команда Авито пошла в другую сторону.

📌 Глубоко вложилась в структуру каталога
Команда детально классифицировала рынок спецтехники. Появились отдельные категории, атрибуты и стандартизированные характеристики для разных типов машин. Это сильно улучшило качество поиска и выдачи.

📌 Сделала продукт под профессионалов, а не под случайных пользователей
На массовом рынке можно жить с простыми фильтрами. В B2B и профессиональных сегментах это не работает. Люди приходят на платформу регулярно и экономят деньги через скорость поиска. Многие и покупают, и продают — это усиливает эффект «снежного кома».

📌 Добавили доверие. В разделе можно найти объяснения о технике, продавец которой подтвердил её наличие документами. Это важный элемент рынка, где часто работают под заказ и скрывают это.

📌 Не пыталась делать «универсальный интерфейс для всех»
Массовые продукты часто боятся усложнения интерфейса. Но профессиональная аудитория нормально воспринимает сложность, если она помогает решать задачу быстрее и точнее.

Результат стратегии:

Авито Спецтехника стал одним из сильнейших игроков рынка в России и сумел привлечь профессиональную аудиторию, которая регулярно продаёт и покупает технику. Для многих участников рынка площадка превратилась не просто в «сайт с объявлениями», а в основной рабочий инструмент.

Это хороший пример того, как глубокая вертикализация может дать преимущество даже внутри огромного горизонтального маркетплейса.

Ключевые уроки для продактов:

📌 В профессиональных сегментах качество структуры данных может быть важнее красивого интерфейса
📌 Хорошая классификация напрямую влияет на ликвидность маркетплейса
📌 Сложность интерфейса — не всегда зло, если она экономит время эксперта
📌 Вертикальные сценарии часто требуют отдельной продуктовой логики внутри горизонтальной платформы
📌 Удобный поиск и фильтры могут быть не feature, а ядром value proposition
📌 Профессиональная аудитория формирует сильные сетевые эффекты через регулярное использование продукта

PS: инсайт из личного общения с ребятами из Авито на AutosBuzz2026 — в мире очень мало хороших продуктов в этой нише. А деньги там есть 😉

#avito@product_case_every_day
#b2b@product_case_every_day
#marketplace@product_case_every_day
#classifieds@product_case_every_day

Trackman: как военные радары изменили профессиональный гольф

Еще 20 лет назад тренировки в гольфе выглядели почти так же, как и сто лет назад. Игрок бил по мячу, а тренер пытался объяснить ощущения словами: «слишком рано открыл корпус», «не тот угол», «неправильная работа рук». Большая часть обучения строилась на опыте, интуиции и субъективных ощущениях.

А потом появился Trackman. Датская компания взяла военные радарные технологии для отслеживания полета объектов и адаптировала их для спорта. Система начала измерять всё, что раньше тренеры могли только угадывать:

— скорость клюшки;
— угол удара;
— вращение мяча;
— траекторию полета;
— точку контакта;
— дальность и десятки других параметров.

📌 Trackman превратил спорт ощущений в спорт метрик

В какой-то момент профессиональный гольф начал меняться. Игроки и тренеры стали говорить на языке данных. Вместо «ощущается лучше» появились launch angle, spin rate и smash factor.

Почти как в продуктовой аналитике.

📌 Компания изменила не продукт, а язык индустрии

Когда в отрасли появляется единая система измерений, меняется всё:
— обучение;
— сравнение игроков;
— стандарты;
— коммуникация;
— развитие навыков.

До появления метрик люди спорят мнениями. После появления метрик начинают спорить цифрами.

Похожее происходило в продуктах после массового внедрения A/B тестов.

📌 Hardware стал входом в data platform

Сначала Trackman продавал оборудование. Но со временем компания накопила огромный массив данных об ударах, тренировках и поведении игроков.

Сегодня Trackman постепенно превращается из hardware-компании в data platform для спорта:
— AI-анализ свинга;
— цифровые тренеры;
— рекомендации;
— симуляторы;
— персонализированное обучение.

Очень знакомая история для IT:
сначала инструмент, потом данные, потом платформа.

📌 Технология создала новый стандарт рынка

Сейчас Trackman используют почти все профессиональные игроки и академии. Для многих тренеров система стала обязательной частью работы.

Когда продукт становится стандартом измерения — конкурировать с ним становится невероятно сложно.

Потому что пользователи привыкают не к интерфейсу.
Они привыкают к способу думать.

Ключевые уроки для продактов:

📌 Иногда самый сильный продукт меняет не поведение, а язык индустрии

📌 Метрики способны полностью перестроить процесс принятия решений

📌 Hardware может быть только точкой входа в data business

📌 Настоящий успех часто строится вокруг данных и стандартов

📌 Если продукт становится системой измерения рынка — он получает огромную силу

#trackman@product_case_every_day
#b2b@product_case_every_day
#sports@product_case_every_day
#ai@product_case_every_day

Grab: как локальный сервис безопасности вырос в главный супер-апп Юго-Восточной Азии

В 2012 году два выпускника бизнес-школы запустили сервис MyTeksi в Куала-Лумпуре. Проблема была максимально конкретной: в регионе не доверяли такси. Поездка — это риск. Водитель неизвестен, маршрут не отслеживается, поддержки нет.

Они не пытались сделать Uber для Азии. Они решили одну боль — безопасность.

С этого начался путь Grab — компании, которая в итоге не просто догнала Uber, а вытеснила его с рынка Юго-Восточной Азии.

Что Grab делал по-другому:

📌 Начал с доверия, а не удобства
Grab продавал не скорость подачи машины, а чувство безопасности. Верификация водителей, трекинг поездки, возможность поделиться маршрутом — это было ядром продукта.

📌 Не боролся с реальностью рынка
Пока конкуренты пытались насадить карточные платежи, Grab принимал наличные. Это открыло доступ к огромной аудитории без банковских карт и ускорило рост.

📌 Быстро вышел за пределы одного кейса
Такси стало точкой входа. Дальше появились доставка еды, курьерка, платежи, финансовые сервисы. Приложение превратилось в супер-апп, закрывающий повседневные задачи.

📌 Строил отношения, а не конфликты
В отличие от агрессивной экспансии Uber, Grab работал с регуляторами и адаптировал модель под требования стран.

📌 Локализовал всё до деталей
Юго-Восточная Азия — это не один рынок, а десятки разных. Grab адаптировал продукт под язык, культуру, поведение пользователей и даже привычки водителей.

📌 Играл в долгую
В 2018 году Grab купил бизнес Uber в регионе. Это не была случайная победа — к этому моменту он уже глубже встроился в локальную экономику и повседневную жизнь пользователей.

Результат стратегии:

Сегодня Grab работает в нескольких странах региона, обслуживает десятки миллионов пользователей и стал одним из самых сильных примеров супер-апп модели.

Но главный эффект — изменение поведения. Для многих пользователей Grab — это не сервис такси. Это точка входа в повседневную жизнь: еда, платежи, доставка, финансы. И когда находишься в Маниле, где я сейчас живу, это невозможно не заметить. В Grab есть всё.

История Grab — хороший пример того, как локальный игрок может победить глобального, если понимает контекст лучше.

Ключевые уроки для продактов:

📌 Сильное value proposition часто рождается из одной конкретной боли
📌 Игнорирование инфраструктурных ограничений (например, платежей) тормозит рост
📌 Супер-апп — это не стратегия «сразу», а результат последовательного расширения
📌 Локализация — это не перевод интерфейса, а адаптация поведения продукта
📌 Глубокое понимание рынка может быть важнее глобального масштаба

#grab@product_case_every_day
#b2c@product_case_every_day
#taxi@product_case_every_day
#superapp@product_case_every_day

Simple App: как сделать продукт проще конкурентов — и за счёт этого выиграть

Simple App работает в перегруженной категории health & fitness. Большинство приложений про питание — это счетчики калорий, макросы, сложные графики и бесконечные формы для ввода данных.

Simple делает наоборот — убирает почти всё.

Вместо сложного трекинга пользователь получает одну понятную механику: когда есть, а когда не есть.

Как работает продукт:

📌 Пользователь выбирает режим интервального голодания (например, 16:8)

📌 Приложение запускает таймер — период голодания и окно питания

📌 Есть базовые трекеры: вес, вода, активность

📌 Напоминания помогают держать режим

📌 Добавлены streak’и и прогресс

Никаких сложных расчётов и перегруженного интерфейса — только один сценарий, доведённый до максимальной простоты.

Почему это работает:

📌 Упрощение как продуктовая стратегия — когда конкуренты добавляют фичи, Simple убирает лишнее

📌 Низкий порог входа — начать можно за минуту без обучения

📌 Чёткий use case — «хочу наладить питание / похудеть»

📌 Массовая аудитория — продукт понятен даже тем, кто далёк от фитнеса и нутрициологии

📌 Геймификация для удержания — streak’и и прогресс возвращают пользователей

Результат:

Simple стал одним из популярных приложений в категории интервального голодания. Продукт не выигрывает глубиной аналитики — он выигрывает тем, что им реально пользуются каждый день.

Ключевые уроки для продактов:

📌 Упрощение может быть ключевой фичей — особенно если рынок перегружен

📌 Название продукта может сразу транслировать ценность

📌 Массовая аудитория — это не компромисс, а стратегия роста

📌 Игровые механики усиливают возврат, если встроены в базовый сценарий

#simpleapp@product_case_every_day
#b2c@product_case_every_day
#health@product_case_every_day
#gamification@product_case_every_day

Oura Ring: как превратить биометрию в ежедневные решения

Oura Ring — умное кольцо, которое отслеживает сон, активность и восстановление. В отличие от часов и браслетов, его почти не ощущаешь — и это не просто дизайн, а часть продуктовой стратегии: устройство, которое не мешает, проще встроить в повседневную жизнь.

Главное в Oura — не железо, а то, как они упаковали сложные данные в понятные действия.

Как работает продукт:

📌 Кольцо собирает данные: пульс, HRV, температуру тела, фазы сна

📌 Алгоритмы анализируют состояние организма

📌 Пользователь получает три ключевых метрики: Sleep, Activity и Readiness

📌 Приложение даёт рекомендации — тренироваться, отдыхать или снизить нагрузку

Почему это работает:

📌 Сложность скрыта за простотой — вместо десятков показателей пользователь видит 3 понятных индекса

📌 Фокус на действии — продукт отвечает на вопрос «что мне делать сегодня»

📌 Формирование привычки — ежедневный чек состояния становится ритуалом

📌 Незаметный форм-фактор — устройство не мешает и носится 24/7

📌 Персонализация через данные — рекомендации становятся точнее со временем

Результат:

Oura занял сильную позицию в категории wearables для сна и восстановления. Продукт используют как массовые пользователи, так и спортсмены, а сама метрика Readiness стала фактически стандартом для оценки состояния организма.

Ключевые уроки для продактов:

📌 Пользователю не нужны данные — ему нужны решения на их основе

📌 На фоне аналогов можно хорошо выделяться с помощью дизайна девайса и приложения

📌 Сильный продукт упрощает сложность, а не добавляет её

📌 Привычка формируется через простой и повторяемый сценарий

📌 Hardware выигрывает, когда его усиливает продуманный и стильный софт

📌 Котиков и собачек все любят. Поэтому недавно появилось кольцо для домашних питомцев — это шутка к 1 апреля 😉

#oura@product_case_every_day
#b2c@product_case_every_day
#health@product_case_every_day
#saas@product_case_every_day

Turo: как превратить личные автомобили в альтернативу прокатным компаниям

Кто из вас сталкивался с классическим компаниями по прокату авто в путешествии, знает, что это обычно не самый приятный опыт. Очередь на выдаче, сюрпризы вида «этой машины сейчас нет, но есть другая…», навязчивая продажа страховки и других услуг… Но есть другой вариант: открыть приложение и выбрать не просто «категорию авто», а конкретную машину — от Tesla до ретро Porsche — прямо у местного владельца.

Turo — это маркетплейс аренды автомобилей между людьми. Владельцы размещают свои машины, а пользователи арендуют их на нужные даты. По сути, это Airbnb, но для автомобилей.

Но ключевая инновация Turo — не в самой модели P2P. Она существовала и раньше. Прорыв был в том, как они упаковали доверие и выбор в продуктовый опыт.

Как работает продукт:

📌 Владелец размещает автомобиль, указывает цену, доступность и условия

📌 Пользователь выбирает конкретную машину, а не класс авто

📌 Платформа берёт на себя оплату, страховку и базовые гарантии

📌 Обе стороны оставляют отзывы после аренды

📌 Есть доставка автомобиля — машину могут привезти прямо к вам

Почему это работает:

📌 Выбор вместо стандартизации — в классическом прокате вы выбираете «класс», в Turo — конкретную машину. Это меняет восприятие продукта

📌 Монетизация неиспользуемых активов — автомобиль простаивает 90% времени, Turo превращает это в доход

📌 Доверие как сервис — страховка, рейтинги и верификация снижают риск между незнакомыми людьми

📌 Лучший UX — весь процесс аренды проще, быстрее и прозрачнее

📌 Supply через экономику, а не инфраструктуру — платформа не покупает машины, а растёт за счёт пользователей

Результат:

Turo стал крупнейшим P2P-маркетплейсом аренды автомобилей и альтернативой традиционным прокатным компаниям. Пользователи получают больше выбора и гибкости, а владельцы — новый источник дохода.

Ключевые уроки для продактов:

📌 Marketplace может выиграть у крупных игроков за счёт лучшего пользовательского опыта, а не ресурсов

📌 Неиспользуемые активы — источник новых рынков

📌 Доверие — это не фича, а базовый слой продукта

📌 Возможность выбора (конкретный товар вместо категории) может радикально изменить ценность продукта

#turo@product_case_every_day
#marketplace@product_case_every_day
#c2c@product_case_every_day
#b2c@product_case_every_day

Untappd: как чекины превратили пиво в социальный продукт

Представьте: вы пробуете новое крафтовое пиво. Раньше максимум, что вы могли сделать — запомнить вкус или сфотографировать бутылку. А теперь вы открываете приложение, ставите оценку, пишете короткий комментарий и фиксируете момент. Через неделю уже сложно вспомнить, что именно вы пили, но Untappd всё помнит за вас.

Untappd — это социальное приложение для любителей пива. Пользователи «чекинят» напитки, ставят оценки, ведут историю дегустаций и делятся этим с друзьями. По сути, это смесь Foursquare и Instagram*, но сфокусированная на одной категории — пиве. Вместо лайков — тосты 🙂

Со временем приложение стало не просто дневником, а полноценной социальной сетью вокруг вкусов и открытий.

Как работает продукт:

📌 Пользователь чекинит пиво — выбирает сорт, место покупки, ставит оценку и добавляет фото и комментарий

📌 Друзья видят активность в ленте и могут поставить лайк Toast 🍺

📌 За активность начисляются бейджи — за новые сорта, страны, стили

📌 Есть карта баров и заведений, где можно найти интересное пиво

Но самое интересное началось офлайн. Люди стали собираться вместе, чтобы пробовать пиво и чекинить его в приложении. Я сам пару раз участвовал в таких «дегустациях». Есть фанаты, которые собирают десятки тысяч отметок разных сортов пива у себя в профиле! То есть продукт не просто зафиксировал поведение — он начал его формировать.

Почему это работает:

📌 Сообщество как ядро роста — люди приходят не только за учётом пива, но и за общением, рекомендациями и совместным опытом

📌 Формирование нового поведения — чекины превращают дегустацию в игру: хочется пробовать больше и делиться этим

📌 Геймификация без перегруза — бейджи и достижения усиливают вовлечённость, но не мешают основному сценарию

📌 Фокус на узкой нише — вместо «соцсети обо всём» продукт стал лучшим в одной категории

📌 Сетевой эффект вкусов — чем больше людей делятся оценками, тем полезнее становится система рекомендаций

Результат:

Untappd вырос в глобальное сообщество любителей пива. Приложение стало частью культуры крафтовых баров и фестивалей, а чекины — привычным элементом дегустации.

Ключевые уроки для продактов:

📌 Сообщество может быть главным драйвером роста, если продукт усиливает совместный опыт

📌 Продукт способен менять офлайн-поведение — если он добавляет в него смысл или игру

📌 Геймификация работает лучше всего, когда она встроена в естественный сценарий

📌 Монетизация может быть ненавязчивой — Untappd зарабатывает через инструменты для баров и пивоварен, не ломая пользовательский опыт

#untappd@product_case_every_day
#social@product_case_every_day
#b2c@product_case_every_day
#gamification@product_case_every_day

iAuthor — AI-помощник для авторов Telegram-каналов, который опередил время

Вчера на конференции я рассказал про свой опыт запуска продуктов с нуля. Один из них точно заслуживает остаться в этом канале как хороший пример продукта, который решил проблему, но не смог справиться с предупреждениями целевой аудитории.

Мы решили сделать AI-помощника, который не заменит автора, но будет брать на себя максимум рутины по ведению Telegram-канала. Мы, это я Владимир Меркушев в роли CPO и ответственного за всё, и мой давний знакомый и бывший коллега Сергей Фролов, в роли CTO и ответственного за технологии. Я веду канал «Продукторий», у Сергея есть свой канал про AI и разработку — That’s IT. То есть мы изначально решали свою проблему и проблему нашего окружения.

Мы решили сделать фокус на русскоязычных авторов Telegram-каналов, потому что для старта на этой аудитории у нас было конкурентное преимущество. Я уже несколько лет являюсь организатором закрытого клуба ОПА (Онлайн Профсоюз Авторов), в котором более 130 участников с каналами от 1000 до 100 000 подписчиков. Общая аудитория каналов всех участников клуба — более 2 млн пользователей. Согласитесь, это хорошая база для исследований и экспериментов.

Результаты закрытого теста нас приятно удивили. Более половины авторов, которые попробовали наш продукт, испытали эффект «ого, он пишет посты почти как я».

Этого мы достигли с помощью связки из нескольких инструментов:

📌 полная индексация содержания канала через Telegram API

📌 векторный поиск по тональности и смыслам при выборе примеров, которые мы даём LLM для имитации стиля автора

📌 использование Claude Sonnet 4 от Anthropic, которая наиболее хорошо умеет писать в заданном стиле — проверяли на всех популярных LLM

📌 обвязка из проверенных промптов и эксперименты с количеством постов, которые оптимально использовать как образец стиля

Воодушевленные первыми успехами, которые выражались в том числе и в продажах подписки, мы перешли к стадии масштабирования. Попробовали разные каналы привлечения, дорабатывали лендинги и онбординг, экспериментировали с тарифами…

В итоге, после нескольких месяцев экспериментов, мы увидели совершенно другую картину воронки нового пользователя. И дело даже не в конверсии в покупку подписки, а модель монетизации строилась на ней. Дело было в том, что только 30% новых пользователей добирались до момента «я вижу пост в стиле моего канала и могу объективно оценить его качество». Большинство новых пользователей пробовали сделать 1-2 поста, используя некачественные запросы, и уходили из продукта.

Возможно, на это повлияла выбранная платформа — чат-бот в Telegram. Но, по моему мнению, самый большой барьер был в том, что люди пока не готовы согласиться с тем, что AI может делать хорошие тексты. Это предубеждение повлияло на восприятие результатов и мотивацию пользователей.

Ключевые уроки для продактов:

📌 Проблемы масштабирования
Сообщество может дать хорошую обратную связь, но поведение его участников в продукте очень отличаетсяот поведения пользователей, которые вы получите на этапе масштабирования.

📌 Продумывайте каналы заранее
Сарафанное радио и сообщество дают временный эффект. Продумывайте ёмкие и доступные вам по CAC каналы дистрибуции заранее.

📌 Сделайте идеальный онбординг
Когда ваш продукт зависит от aha-момента, нужно очень хорошо проработать онбординг, чтобы большинство пользователей до него добрались. Тестируйте его на холодных лидах и не полагайтесь на их мотивацию — она низкая.

📌 Очевидное решение не всегда правильное
Техническое: чат-бот не лучший вариант для старта. Ограничения API для ботов усложнили, а не упростили разработку. И не дали сделать простой UX. Начинайте по старинке, с веб-приложения.

Попробовать iAuthor уже нельзя — мы решили закрыть продукт. Здесь можно посмотреть примеры и сравнить его качество с ChatGPT и другими аналогами.

#startups@product_case_every_day
#saas@product_case_every_day
#ai@product_case_every_day

3 кейса неудачного запуска своих продуктов от автора канала

Обещал, что здесь будут не только успешные примеры. Выполняю обещание и даже немного больше. Завтра, 17 марта, на онлайн конференции «Продуктовый менеджмент 2026: практика, вызовы, AI» расскажу про свой опыт запуска 3 стартапов. Увы, все из них не стали работающим бизнесом и были закрыты. И у каждого была своя рискованная гипотеза, которую я вовремя не проверил. Возможно, это поможет вам не совершать такие ошибки.

Кроме меня на конфе выступят ещё несколько опытных ребят с рассказами про подходы и технологии, которые помогают делать успешные продукты.

Спикеры и выступления

Владимир Меркушев, Учись у лучших
Как провалить 3 стартапа, даже когда у тебя 10 лет опыта в продукте, 300+ менти и продуктовый канал на 20000 подписчиков

Тигран Басеян, Black product owner
STATIK — методика, которая заставит ваш сервис запеть (или хотя бы перестать хрипеть) на практических примерах

Екатерина Рудая, Заметочки b2b продакта
Кризис — это возможность: какие практики реально работают в нестабильные времена.

Даниил Холопцев, Немного продакт
Почему RICE умер: Как мы перешли на приоритизацию через LLM и не пожалели.

Михаил Карпов, AI, продукты и рост
AI-команда для продакта: как собрать слой цифровых помощников и ускорить разработку в разы.

Виктор Буто, Research & Sensemaking
Агенты Claude Skills: как автоматизировать Deep research и сегментацию аудитории.

Михаил Греков, Продуктовошная
Методология ТУЗ: как обходить конкурентов на перегретых рынках с минимальными затратами.

Когда: 17 марта 2026 (онлайн) с 16:30 до 20:00 по Мск

Формат: бесплатно, для регистрации нужно подписаться на каналы спикеров

👉 Зарегистрироваться

После регистрации вы получите ссылку на трансляцию.

До встречи в прямом эфире!

Куда вы попали и «чтобы что»?

Привет всем новым подписчикам канала! Меня зовут Владимир Меркушев, я уже 8 лет веду свой канал Продукторий и более 10 лет работаю в управлении цифровыми продуктами (Kolesa Group, Avito, Яндекс, OLX, Volkswagen и несколько стартапов).

Я много менторю продактов и очень часто пользуюсь возможностью дать ссылку на один из своих постов в общении с менти.

Этот канал я завел в 2025 году, чтобы собрать базу кейсов, которые будут помогать менеджерам продуктов учиться на чужих успехах и провалах. Ведь учиться у других — самый эффективный метод!

Вы можете использовать эти тэги для выбора подборки кейсов, которые будут вам актуальны в данный момент:

#b2c@product_case_every_day
#b2b@product_case_every_day
#c2c@product_case_every_day
#social@product_case_every_day
#marketplace@product_case_every_day
#saas@product_case_every_day
#ecommerce@product_case_every_day
#freemium@product_case_every_day
#ai@product_case_every_day
#gamification@product_case_every_day
#fintech@product_case_every_day
#trust@product_case_every_day
#offline@product_case_every_day

Или просто почитайте истории успеха этих известных продуктов:

WeChat | Waze | Airbnb | Carvana | Spotify | Glassdoor | Netflix | Reddit | Pinterest | Amplitude | Tinder | Vinted | Calm | Revolut | TikTok | Glovo и другие (воспользуйтесь поиском). В конце каждого кейса я стараюсь выделить несколько уроков, которые можно использовать у себя в работе.

Надеюсь, для моих давних подписчиков это саммари тоже будет полезным. Почитайте, если что-то пропустили. А я уже готовлю для вас несколько свежих кейсов, не уходите 😉

PS: отдельный подпроект канала — кейсы стартапов, которые пока экспериментируют со своими продуктами. На мой взгляд, это иногда даже полезнее. И такое точно сложнее найти в Сети!
Почитать: #startups@product_case_every_day
Предложить свой кейс: @mervlad

BlaBlaCar: как превратить пустые места в машине в крупнейший carpooling-маркетплейс Европы

Представьте: вы едете из Парижа в Лион. В машине четыре места, но занято только одно — ваше. Топливо оплачено, дорога всё равно предстоит, а три кресла просто «едут пустыми». BlaBlaCar посмотрел на это и увидел не пустоту, а рынок.

BlaBlaCar — это сервис для совместных поездок между городами. Водитель публикует маршрут и цену за место, а пассажиры бронируют свободные кресла. В итоге водитель компенсирует расходы на бензин, а пассажиры получают поездку дешевле поезда или самолёта.

Сегодня на платформе десятки миллионов пользователей в Европе, Латинской Америке и Индии. Но главная инновация BlaBlaCar не в самой идее попутчиков — она существовала задолго до интернета. Настоящий продуктовый прорыв был в том, как они решили проблему доверия между незнакомыми людьми.

Как работает продукт:

📌 Водитель создаёт поездку — указывает маршрут, цену и количество свободных мест

📌 Пассажиры бронируют место через приложение

📌 Платёж проходит через платформу — деньги приходят водителю после поездки

📌 После поездки обе стороны оставляют отзывы друг о друге

Со временем BlaBlaCar добавил ещё один неожиданный элемент — профили общения. Пользователь может выбрать уровень разговорчивости:
Bla — предпочитаю тишину
BlaBla — не против разговора
BlaBlaBla — люблю общаться

Эта мелочь превратилась в важный сигнал совместимости между водителем и пассажиром.

Почему это работает:

📌 Использование неэффективных ресурсов — миллионы машин ежедневно ездят между городами с пустыми местами. BlaBlaCar превращает эту неэффективность в рынок

📌 Доверие через репутацию — рейтинги, отзывы и подтверждённые профили создают социальный контракт между незнакомцами

📌 Низкая цена запуска рынка — платформе не нужно покупать автомобили или строить инфраструктуру

📌 Сетевой эффект маршрутов — чем больше водителей публикуют поездки, тем больше маршрутов появляется, а значит сервис становится полезнее для пассажиров

В итоге BlaBlaCar стал крупнейшей платформой для междугороднего карпулинга в мире. Компания не владеет автомобилями и не перевозит пассажиров сама — она просто соединяет людей, у которых совпадают маршруты.

Ключевые уроки для продактов:

📌 Самые большие рынки часто скрыты в неэффективности существующих систем

📌 Marketplace может работать даже без активов, если он решает проблему доверия

📌 Репутационные механики — это фундамент C2C-платформ

📌 Иногда лучший продукт — это не новый сервис, а лучший способ организовать то, что люди уже делают

#blablacar@product_case_every_day
#marketplace@product_case_every_day
#c2c@product_case_every_day
#taxi@product_case_every_day

Kaiten: как мы ввели правило «Сначала спроси у нейросети» — и вот что из этого вышло

Я рад, что мой канал начал активно пополняться кейсами от подписчиков и моих знакомых по Продукторию. Сегодня хочу поделиться интересным примером преобразования процессов в продуктовой команде. AI-first пока ещё очень новый термин, тем интереснее мне было погрузиться. Надеюсь, и вам будет интересно и полезно. Поехали! Слово ребятам из Kaiten.

Мы решили попробовать в Kaiten новый подход: прежде чем идти с вопросом к коллеге, спроси сначала у нейросети. И это сработало — взаимодействие в команде стало эффективнее, а точечное использование ИИ превратилось в системную практику. Про наш опыт с нейросетями — ниже.

Первое, что мы сделали — ввели правило AI-First.

Суть простая: прежде чем идти с вопросом к коллеге, спроси сначала у нейросети. Не важно, джуниор ты или сеньор. Попробуй сформулировать проблему и получи варианты решения.

Результат: сотрудники начали расти быстрее. За несколько месяцев при таком подходе они становятся мини-управленцами самих себя и процессов вокруг.

Второе — начали обмениваться кейсами.
Некоторые команды проводят дейлики и мастермайнды, где каждый показывает промежуточные результаты работы с нейросетями. Это помогает взращивать культуру использования AI.

Нельзя резко заставить людей решать задачи способом, к которому они не привыкли. Вместо этого команда должна созреть — увидеть реальные примеры, попробовать создать свои и выработать свой подход.

Третье — начали применять AI на трёх уровнях.

Уровень 1: Персональная эффективность

📌 Research: раньше глубинные исследования требовали отдела из 16 аналитиков. Сейчас любой сотрудник может провести такое исследование через Perplexity, Claude, Gemini.

📌 Обработка данных: мы собрали тысячи отзывов клиентов и обработали через нейросеть. На выходе получили кластеры проблем — это сразу превратилось в приоритеты для продуктовой команды.

📌 Создание контента: прогоняем тезисы через GPT и Claude, забираем лучшее, загружаем в Gamma — готово.

📌 Автотесты: скорость написания выросла в 10 раз. Разработчик задаёт параметры, ИИ пишет код. Покрытие 50-70% вместо 100%, но это в 2 раза меньше работы.

Уровень 2: Командная работа

📌 Проверка сообщений перед отправкой
📌 Геймификация через AI (колесо фортуны для дейликов)
📌 Совместная работа над KPI через нейросети

Уровень 3: Бизнес-процессы, где нейросети стали частью системы:
📌 HR-документация
📌 Найм: для нас стало важно, использует ли кандидат AI.
📌 Поддержка клиентов: внутри Kaiten появился чат-бот, обученный на 500+ материалах.

Четвёртое — отказались от промптов в пользу проектов.
Промпты нужны для рутины, но важнее — работа с проектами в Claude или GPT.

Как это работает:
1. Создаём проект
2. Загружаем overview компании, ICP, стратегию, бренд-платформу
3. Добавляем инструкцию, как ИИ должен себя вести.
Дальше работаем в контексте — ИИ помнит всё

Подробнее о продукте — система управления задачами, проектами и командами в едином пространстве:
🔗 kaiten.ru
@kaiten_ru

Ключевые уроки для продактов
📌 AI-First — это культура, а не инструмент. Нельзя заставить команду сразу переключиться.

📌 Эффект начинается с личной эффективности. Не с масштабных проектов, а с того, как каждый человек применяет AI в своих задачах.

📌 Проекты важнее промптов. Создайте контекст один раз — ИИ будет помнить всё и давать стабильный результат.

📌 AI меняет найм. Компетенция теперь в вопросах, которые кандидат задаёт нейросети, а не в заученных ответах.

📌 Скорость разработки растёт в разы. 90% разработчиков используют нейросети — фичи выходят в 6–10 раз быстрее.

📌 AI-ассистент в продукте — следующий шаг. После внутреннего внедрения логично встроить AI прямо в продукт для пользователей.

#startups@product_case_every_day
#kaiten@product_case_every_day
#ai@product_case_every_day
#saas@product_case_every_day

Laylo: как creators становятся каналом дистрибуции для продукта

Большинство B2C-продуктов борются за внимание пользователей напрямую. Покупают рекламу, делают SEO, запускают реферальные программы. Но есть другой путь — создать продукт не для конечных пользователей, а для тех, у кого уже есть их внимание.

Именно так работает Laylo. Это платформа для артистов и инфлюенсеров, которая помогает им управлять отношениями с фанатами без зависимости от алгоритмов Instagram* или TikTok. Вы создаёте продукт для creators, а они приводят свою аудиторию.

Почему это работает лучше классического роста

Когда Вы делаете продукт для обычных пользователей, каждого нужно привлекать отдельно. CAC растёт, конкуренция за внимание усиливается, органический рост замедляется. Но если Ваш продукт решает проблему creator'а, Вы получаете доступ к его фан-базе автоматически.

Один подключённый артист с миллионом подписчиков приносит больше пользователей, чем месяц рекламы в Instagram*. И эти пользователи приходят не по холодной рекламе, а по рекомендации того, кому они уже доверяют.

Что важно понимать про аудиторию второго порядка

Вы работаете с двумя типами пользователей одновременно. Creators — это Ваши прямые клиенты, которые платят или приносят ценность. Их фанаты — это аудитория второго порядка, которая приходит автоматически.

Ключевая ошибка — пытаться угодить обеим группам одинаково. Продукт должен в первую очередь решать проблему creator'а. Если он получит ценность, он приведёт свою аудиторию. Если Вы размажетесь между двумя задачами, не решите ни одну.

Ключевые уроки для продактов:

📌 Creators — это не просто пользователи, а канал дистрибуции со встроенной аудиторией

📌 Один успешный creator может дать больше роста, чем месяцы классического маркетинга

📌 Фокусируйтесь на решении проблемы creator'а, а не его аудитории — фанаты придут следом

📌 Ищите категории, где creators зависят от платформ и хотят больше контроля над своей аудиторией

📌 Сарафанное радио между creators работает сильнее, чем любая реклама — они делятся инструментами друг с другом

#laylo@product_case_every_day #social@product_case_every_day #saas@product_case_every_day

Carfax: как продавать доверие на рынке, где все врут

Представьте: вы покупаете подержанную машину. Продавец клянётся, что она «не битая, не крашеная», пробег настоящий, обслуживалась у официалов. Вы киваете, но внутри голос шепчет: «А вдруг обманывает?» И вот тут появляется Carfax и говорит: «Я проверил. Вот факты».

Carfax — это не магазин автомобилей и не сервис по ремонту. Это база данных, которая собирает историю миллионов машин из 20+ стран. Аварии, пробег, кражи, техосмотры, смена владельцев — всё, что можно найти в официальных источниках, попадает в их отчёты.

Как это работает:

Вы вводите VIN автомобиля (уникальный номер), платите от €19.99 до €39.99 и получаете детальный отчёт. Продавец может улыбаться и обещать золотые горы, но Carfax покажет правду. И покупатели готовы платить за эту правду, потому что цена отчёта — копейки по сравнению с риском купить битую машину за тысячи долларов.

Почему это работает:

📌 Независимость — Carfax не продаёт машины, не ремонтирует их, не страхует. Они просто собирают данные из независимых источников: DMV (аналог ГИБДД), страховых компаний, сервисных центров, аукционов. Никакого конфликта интересов.

📌 Снижение асимметрии информации — продавец знает о машине всё, покупатель почти ничего. Carfax выравнивает это неравенство. Покупатель платит не за саму информацию, а за снижение риска.

📌 Сетевой эффект данных — чем больше источников подключено, тем полнее отчёты. Чем полнее отчёты, тем больше людей ими пользуются. Чем больше пользователей, тем охотнее новые источники подключаются к базе.

📌 Прозрачность как продукт — в индустрии, где доверие на нуле, прозрачность становится главной ценностью. Carfax не делает машины лучше, но делает процесс покупки честнее.

Результат:

Carfax стал стандартом индустрии. Компания зарабатывает на каждом отчёте, не владея ни одной машиной, не продавая ни одного автомобиля. Они продают то, чего критически не хватает на рынке подержанных авто — доверие.

Ключевые уроки для продактов:

📌 Иногда лучший продукт — это не новая функция, а прозрачность в непрозрачной индустрии.

📌 Независимость может быть конкурентным преимуществом, если рынок страдает от конфликта интересов.

📌 Данные становятся ценнее, когда они агрегированы из множества независимых источников.

📌 Люди готовы платить за снижение риска, даже если продукт не гарантирует результат на 100%.

#carfax@product_case_every_day
#auto@product_case_every_day
#b2c@product_case_every_day
#trust@product_case_every_day
#transparency@product_case_every_day

MymeetAI: как найти первых 50 клиентов для b2b saas — без холодных продаж и рекламы

Сегодня делюсь классным кейсом от команды продукта, который стал частью моего инструментария продакта. Это сервис для записи и транскрипции встреч. От массы подобных инструментов его отличает грамотное сегментирование клиентов, под задачи которых подобраны удобные шаблоны отчетов о встречах. Мне чаще всего помогает шаблон пользовательского интервью и шаблон собеседования (когда мы с менти их тренируем). Ещё, мне очень нравится, что сервис работает через плагин браузера, а не добавляет своих «шпионов» в список участников встречи.

Мы с ребятами на связи практически с момента запуска продукта, когда этого канала ещё не было. Сегодня я попросил их поделиться опытом, который точно пригодится в любом b2b saas стартапе. Слово команде!

В начале у нас был очень простой MVP: загрузил файл → через пару минут получил транскрипт, саммари и задачи. Никакой «магии продукта», никакой сложной воронки, никакого маркетинга. Просто штука, которая должна экономить время людям, у которых много созвонов.

Цель была очень простая: найти первых 50 пользователей, которые реально пользуются и готовы честно рассказать, что в продукте не работает.

Первое, что мы сделали — пошли в личку. Писали людям, которые подходят под профиль early adopters и могут дать спокойный, предметный фидбек. Без «купи» и продавливания. Скорее как просьба помочь сверить гипотезу: «мы делаем X, можно 10 минут, чтобы понять — это вообще кому-то надо?»

Параллельно мы начали делиться ходом работы в сообществах и каналах, где это можно сделать органично и бесплатно — без ощущения, что ты пришёл «прорекламиться». Это тоже приносило регистрации, но главное — давало точки входа для разговоров.

Дальше включилась штука, которая сняла больше всего скепсиса: короткие демо на реальных данных. Если человек сомневался — мы не спорили и не убеждали словами. Мы показывали, как выглядит итоговый отчёт (PDF), приглашали на короткое демо, записывали созвон, а потом присылали «живой» отчёт по этой встрече. После такого разговор становился гораздо более конкретным: не просто «интересно/не интересно», а «вот здесь неправильно, вот этого не хватает, вот так я бы это использовал…»

И финальный элемент — быстрый фидбек-цикл. Каждое замечание сразу улетало в общий чат, мы собирали пул за неделю и шли чинить/допиливать. Без «запишем в бэклог» и исчезнем на месяцы.

В итоге личные сообщения дали основу воронки: около 80% первых регистраций пришли именно оттуда. А демки на реальных данных плюс скорость реакции на фидбек — это то, что удерживало людей рядом, даже когда продукт был ещё сырой.

Мы дошли до первых 50 пользователей не потому, что «нашли идеальный канал». А потому что вручную продавали, руками искали ценность и руками же убирали всё, что мешало этой ценности проявиться.

🔗 https://www.mymeet.ai/product_case
✈️ @mymeetai

Ключевые уроки для продактов

📌 Первые клиенты — это не маркетинг. Это дизайн эксперимента: вам нужны не лиды, а люди, которые дадут фактуру.

📌 На раннем этапе вы продаёте руками. Это больше похоже на онбординг и поддержку, чем на классические продажи.

📌 Лучшее демо — на данных пользователя. «Вот как будет у вас» почти всегда сильнее «вот как у нас».

📌 Фидбек без реакции = минус доверие. Лучше исправить несколько вещей за неделю, чем собрать десятки хотелок в Notion.

#startups@product_case_every_day
#saas@product_case_every_day
#b2b@product_case_every_day

Glassdoor: как прозрачность зарплат меняет правила игры на рынке труда

Представьте: вы идёте на собеседование, а работодатель спрашивает про вашу текущую зарплату. Вы называете цифру ниже рынка — и автоматически получаете оффер с минимальной надбавкой. Называете выше — вас считают слишком дорогим. Классическая информационная асимметрия, где все карты на руках у одной стороны — работодателя.

Glassdoor взял и перевернул эту игру. Платформа сделала то, что казалось невозможным — заставила компании раскрывать реальные зарплаты и условия работы. Теперь кандидат приходит на интервью, уже зная, сколько платят его будущим коллегам и что пишут о компании действующие сотрудники.

Как работает механика доверия

📌 Анонимные отзывы сотрудников о работодателях — люди делятся реальным опытом без страха последствий

📌 Публичная информация о зарплатах по должностям и компаниям — вы видите рыночные ставки до начала переговоров

📌 Оценки корпоративной культуры, менеджмента и процессов — полная картина того, куда вы идёте работать

📌 Обязательный обмен информацией — хочешь посмотреть данные других компаний, поделись своими

Что это меняет для рынка

📌 Работодатели больше не могут играть на незнании кандидатов — информация о зарплатах становится публичной

📌 Исчезает дискриминация по полу, возрасту и т.д. В оплате труда

📌 Кандидаты получают рычаги для переговоров — знание рыночных ставок даёт преимущество

📌 Компании вынуждены конкурировать честно — нельзя просто предложить меньше, надеясь на неосведомлённость соискателя

Это классический пример того, как продукт может изменить целую индустрию. Glassdoor не просто создал платформу для отзывов, он запустил движение за прозрачность на рынке труда.

Правда, есть нюанс. Недавно Glassdoor начал требовать верификацию личности пользователей после покупки платформы Fishbowl. Анонимность, на которой строилась вся модель, оказалась под угрозой. Многие пользователи удаляют аккаунты, опасаясь мести работодателей. Классическая дилемма: как сохранить доверие, когда меняешь правила игры.

Ключевые уроки для продактов:

📌 Решайте проблему информационной асимметрии — когда одна сторона знает больше другой, создавайте механизмы выравнивания

📌 Стройте продукт на обмене ценностью — модель «дай, чтобы получить» создаёт здоровую экосистему данных

📌 Не ломайте фундамент доверия — если ваш продукт построен на анонимности, её потеря разрушит всю ценность

📌 Используйте социальное доказательство — отзывы и рейтинги работают не только в e-commerce, но и на рынке труда

#glassdoor@product_case_every_day
#b2c@product_case_every_day
#transparency@product_case_every_day

Amazon Go: как проверить гипотезу о продукте, который опередил своё время

Пост про Amazon Go в Продуктории заслуживает поддержки здесь. Интересный кейс с масштабом!

В 2016 году Amazon открыл первый магазин без касс и продавцов. Просто берёте товар с полки и уходите, а деньги списываются автоматически. Звучало как научная фантастика. Выглядело как революция в ритейле.

В 2026 году Amazon закрывает все магазины Amazon Go и Amazon Fresh. Проект, в который вложили около миллиарда долларов и годы разработки, сворачивается. Провал? Не совсем.

Amazon Go стал классическим примером продукта, который опередил своё время. Но что важнее — компания получила бесценный опыт и технологии, которые теперь применяет в других направлениях.

Что пошло не так с концепцией

Идея магазина без очередей выглядела идеально на бумаге. Технология Just Walk Out отслеживала каждое движение покупателя через камеры и сканеры, автоматически формируя чек. Никаких касс, никаких очередей, никакого ожидания.

Проблема была в деталях реализации:

📌 Технология оказалась дороже, чем ожидалось — каждый магазин требовал установки сотен камер и датчиков, что делало масштабирование экономически невыгодным

📌 За «умными» камерами следили живые люди — выяснилось, что система не всегда справлялась самостоятельно и требовала точечной ручной проверки покупок операторами

📌 Покупатели не были готовы к такому уровню автоматизации — многие испытывали дискомфорт от отсутствия привычного процесса оплаты и проверки чека

📌 Экономика не сходилась — затраты на технологию и обслуживание превышали выгоду от экономии на кассирах

Что Amazon получил взамен

Закрытие магазинов не означает, что проект был бессмысленным. Amazon проверил гипотезу в реальных условиях и получил то, что невозможно купить за деньги — знание о том, как работает (и не работает) автоматизация розничной торговли.

Технология Just Walk Out не исчезла. Её адаптировали для других форматов:

📌 Умные тележки Dash Carts — вместо оборудования всего магазина камерами, технология встроена в саму тележку, что значительно дешевле

📌 Лицензирование технологии другим ритейлерам — Amazon продаёт решение компаниям, которые хотят автоматизировать свои магазины

📌 Применение компьютерного зрения в других проектах — наработки используются в складской логистике и системах инвентаризации

Компания также получила понимание того, что будущее не в полной автоматизации магазинов, а в гибридных решениях. Отсюда решение сделать ставку на Whole Foods Market как премиальный бренд с элементами технологий, но сохранением человеческого контакта.

Стратегический разворот

Вместо того чтобы упорствовать с убыточной моделью, Amazon сделал то, что отличает сильные продуктовые компании от слабых — признал ошибку и перераспределил ресурсы.

Закрытие Amazon Go и Amazon Fresh сопровождается планами открыть более 100 новых магазинов Whole Foods и расширением доставки продуктов в день заказа в пяти тысячах населённых пунктов США. Это не отступление, а смена тактики при сохранении стратегической цели — доминирования в продуктовом ритейле.

Ключевые уроки для продактов:

📌 Проверка гипотезы в реальных условиях стоит дорого, но даёт знание, которое невозможно получить иначе — Amazon потратил миллиарды, но теперь точно знает, что работает в автоматизации ритейла, а что нет

📌 Продукт может опередить своё время, и это нормально — важно вовремя это признать и не упорствовать с убыточной моделью

📌 Технологии не исчезают после закрытия продукта — они трансформируются и находят применение в других проектах

📌 Умение вовремя развернуться важнее, чем упорство в неправильном направлении — сильные компании не боятся признавать ошибки и менять стратегию

📌 Даже провальный продукт может дать конкурентное преимущество — опыт и технологии Amazon Go используются в других направлениях бизнеса

#amazon@product_case_every_day
#retail@product_case_every_day
#b2c@product_case_every_day
#offline@product_case_every_day

МТС Линк Доски: как поймать момент, собрать аудиторию и развивать сервис дальше

Представьте: вы работаете в IT-компании, полностью зависите от Miro для планирования спринтов, и вдруг сервис ограничивает доступ. Тысячи ваших досок в опасности. Такое уже случилось с российскими компаниями в 2024 году, и это стало возможностью для МТС Линк Досок.

С чего всё начиналось

Доски начались в 2022 году как стартап-проект братьев Ивана и Александра Богатовых. Через год сервис стал частью платформы МТС Линк и получил название Доски.

Как улучшение функции импорта помогло расширить аудиторию

Когда сервис Miro ушёл из России, тысячи пользователей не могли перейти на новый сервис без потерь. Команда в МТС Линк Досках поняла, что проблема миграции — это возможность. В итоге был создан импорт, который сохраняет 100% контента и доступен даже в бесплатной версии. В итоге функция импорта стала одним из драйверов роста пользовательской базы в 30 раз.

Частые обновления как инструмент удержания

За 2025 году у продукта вышло более 30 обновлений. Каждое решает конкретные задачи: проводить голосования, оставлять комментарии, вставлять контент через iFrame. Обновления показывают пользователям, что продукт живой, а новые функции расширяют их возможности. Например, недавний релиз ИИ-помощника позволяет подводить итоги ретро прямо на онлайн-доске.

Привлечении аудитории через обучение и экспертов

Досками пользуются IT-разработчики, agile-команды, корпоративные тренеры, маркетологи и дизайнеры. У всех свои запросы и задачи, поэтому команда Досок создаёт рассылки, видеоинструкции и другие маркетинговые активности, чтобы показывать новые сценарии использования и кейсы. Для этого привлекают экспертов по маркетингу, продукту и agile, чтобы вместе с ними добавлять интересные шаблоны и фреймворки в сервис. Это помогает привлекать новую аудиторию в продукт и расширять сценарии использования у действующих. Я и сам в прошлом году принимал участие в этой инициативе — поделился своим шаблоном для честного проведения пользовательских интервью.

Познакомиться с продуктом и узнать про новости из жизни команды разработки можно здесь:

🔗 https://mts-link.ru/products/boards/
✈️ https://t.me/mts_link

Ключевые уроки для продактов:

📌 Найдите наиболее сложный момент в переходе пользователей на ваш продукт и сделайте его максимально простым — это может быть более ценным, чем добавление новых функций.

📌 Предоставляйте пользователям готовые шаблоны для базовых сценариев работы. Это снижает адаптацию к сервису и показывает реальную ценность продукта при первом взаимодействии.

📌 Не гадайте, кто ваши ключевые пользователи. Изучайте данные о том, кто приходит, какие профессии и роли доминируют, стройте функциональность и маркетинговые активности, исходя из этих знаний. 

📌 Взаимодействуйте с экспертами: найдите возможность вовлечь в сервис профессионалов, которые внесут свой вклад в формирование продукта, поделятся своим опытом и частью личного бренда.

#startups@product_case_every_day
#saas@product_case_every_day
#b2b@product_case_every_day

Sendr: как AI-персонализация увеличивает reply rate в 5-8 раз

Персонализация в холодных рассылках обычно ограничивается подстановкой имени и названия компании. Sendr пошёл дальше и создал инструмент, который генерирует уникальный микросайт для каждого лида.

Представьте: вы получаете письмо, переходите по ссылке и видите страницу с логотипом вашей компании, кейсами из вашей индустрии и решениями именно ваших проблем. Не шаблон с подстановкой переменных, а полноценный персонализированный контент.

Результат: reply rate 15-25% против стандартных 3-5% в холодных рассылках. Это не магия, а правильное использование AI для решения реальной проблемы — недостатка релевантности в массовых рассылках.

Как это работает:

📌 AI анализирует данные о компании лида — сайт, публичную информацию, индустрию, размер бизнеса

📌 Генерирует уникальный микросайт с релевантным контентом, кейсами и предложением

📌 Добавляет логотип компании и персонализированные элементы дизайна

📌 Создаёт ощущение индивидуального подхода, а не массовой рассылки

Это решает главную проблему холодных писем — получатель сразу видит, что обращение действительно для него, а не один из тысячи одинаковых шаблонов.

Другие примеры AI-персонализации:

📌 Lavender — анализирует стиль общения получателя по его LinkedIn и адаптирует тон письма

📌 Instantly — создаёт персонализированные первые строки на основе активности лида в соцсетях

📌 Smartlead — подбирает оптимальное время отправки для каждого получателя на основе его поведения

Все эти инструменты понимают: в 2025 году недостаточно просто отправить письмо. Нужно создать ощущение, что вы действительно изучили компанию получателя и предлагаете что-то конкретное для его ситуации.

Ключевые уроки для продактов:

📌 Персонализация должна быть глубокой, а не поверхностной — подстановка имени уже не работает

📌 AI позволяет масштабировать индивидуальный подход без потери качества. Ну почти 😉

📌 Визуальная персонализация (логотип, дизайн) усиливает эффект релевантности

📌 Будущее холодных рассылок — в создании уникального опыта для каждого получателя, а не в массовой отправке шаблонов

#sendr@product_case_every_day
#ai@product_case_every_day
#saas@product_case_every_day

Landeed: как информационная асимметрия становится золотой жилой для продукта

Представьте: вы хотите купить квартиру в Бразилии или Индии. Кому принадлежит земля? Есть ли обременения? Какова реальная история сделок? В развитых странах эти данные доступны в пару кликов. В странах с бюрократическим хаосом — это квест на несколько месяцев с непредсказуемым результатом.

Именно эту проблему решает Landeed. Они делают данные о недвижимости прозрачными и доступными там, где информационная асимметрия достигает абсурдных масштабов. И это не просто удобный сервис, это фундаментальное изменение правил игры на рынке.

Почему информационная асимметрия — это возможность для продукта:

📌 Высокая готовность платить — когда информация критична для принятия решения на миллионы, люди готовы платить за её получение. Landeed монетизирует то, что раньше требовало связей, взяток и месяцев ожидания.

📌 Естественный барьер для конкурентов — собрать, структурировать и верифицировать данные из хаотичных источников сложно. Это требует времени, экспертизы и локального присутствия. Конкурентам придётся повторить весь путь.

📌 Сетевой эффект — чем больше данных в системе, тем ценнее продукт. Каждая новая сделка, каждый новый документ делает платформу полезнее для следующего пользователя.

📌 Трансформация рынка — когда информация становится доступной, меняется вся индустрия. Снижаются риски, ускоряются сделки, появляются новые игроки. Landeed не просто предоставляет данные, они создают новую инфраструктуру для рынка недвижимости.

Ключевые уроки для продактов:

📌 Ищите рынки с высокой информационной асимметрией — там, где одна сторона знает критически важные данные, а другая готова платить за доступ к ним

📌 Фокусируйтесь на рынках с высокой ценой ошибки — чем дороже последствия неправильного решения, тем выше готовность платить за информацию

📌 Стройте барьеры через накопление данных — чем сложнее собрать и структурировать информацию, тем сильнее ваша защита от конкурентов

📌 Думайте о трансформации индустрии, а не только о продукте — когда вы делаете информацию доступной, вы меняете правила игры для всего рынка

#landeed@product_case_every_day
#b2c@product_case_every_day
#proptech@product_case_every_day