Часть 1.

Недавно общался с проджектом.Он бросил фразу: «Продакты какие-то долгие». Я сначала хотел поспорить, а потом понял - тут важно прояснить разницу, а не защищаться, у нас просто разная работа.

У проджекта - операционная задача. Ему уже принесли решение: что делать, в каких рамках и к какому сроку. Его ответственность - исполнение.

У продакта всё начинается до этого момента. Ему никто не приносит готовую истину. Ему нужно понять: 1️⃣ Есть ли проблема вообще 2️⃣ У кого она болит 3️⃣ Как её сейчас решают 4️⃣ Готовы ли за решение платить 5️⃣ и не ошибся ли он на предыдущем шаге.

И вот тут начинается настоящая боль. Продакт работает не «с задачами», а с данными и неопределённостью. Каждая гипотеза требует подтверждения. Каждое подтверждение - данных. Данные это интервью, аналитика, контекст, ошибки, возвраты назад.

Методологий для этого - десятки. И они нужны - без них легко построить продукт, который выглядит логично… но не всегда нужный.

Проблема не в том, что этого много. Проблема в том, что это занимает огромное количество времени, потому что: 📌 Данные нужно собрать 📌 Данные нужно сопоставить 📌 Гипотезы нужно перепроверить 📌 И всё это - несколько раз

Сейчас я разрабатываю один сервис и очень глубоко ушёл в исследования. И в какой-то момент стало очевидно: большинство методологий говорят об одном и том же, просто разными словами и с разных сторон.

И вот здесь появляется важный вопрос: как оптимизировать исследования, не убив качество? Не «ускориться любой ценой». Не «забить на проверки». А аккуратно сократить дублирование.

Для себя я свёл базу к одному фундаментальному блоку: Исследование проблемы и пользователя.

Сначала - JTBD: какую задачу человек реально пытается решить. Потом - прототип клиента: контекст, боли, цели, альтернативы. Дальше - гипотезы и CustDev: проверяем, не придумали ли мы всё это сами. Если сходится - собираем CJM. Если нет - возвращаемся назад и ищем, где ошиблись.

Это не про «медленно». Это про ответственность. Потому что ошибка продакта - это не сорванный дедлайн. Это месяцы работы над продуктом, который в итоге никому не нужен. И вот это - самая дорогая ошибка в продукте.