Product Management

О себе

---

На данный момент Product Management.

Мои компетенции и опыт

последний опыт работы 

000 квант

Электроника, приборостроение, бытовая техника, компьютеры и оргтехника

• Бытовая техника, электроника, климатическое оборудование (монтаж, сервис, ремонт)

IT project maneger

1. Руководил миграцией на новую web-платформу для автоматизации логистики в компании

оОО «Квант»

2. Оптимизировал процессы управления проектами по Scrum/Kanban

3. Совмещал роли PM и Business Analyst: провел более 20 интервью с заказчиками,

сформировал приоритезированный бэклог для 3 параллельных IT-проектов

4. Внедрил ключевые delivery-метрики (Velocity, Cycle Time, Time-to-Delivery)

5. Выполнял ручное тестирование на test/prod средах и организовал процесс поддержки

пользователей после запуска

Достижения:

1. Обеспечил полный переход компании на новую web-платформу логистики за 6 месяцев,

сократив количество критических багов в релизах с 15 до 5 за счет внедрения строгих

процессов тестирования и ревью

2. Увеличил пропускную способность (throughput) команды из 7 человек с 6 до 13 задач за

спринт благодаря внедрению WIP-лимитов и метрик Cycle Time

3. Повысил точность прогнозирования сроков релизов на 30% и сократил время доставки фич

на 40% за счет внедрения метрик Velocity, Cycle Time и Time-to-Delivery

4. Снизил количество критических инцидентов на 40% в первые 3 месяца после запуска

благодаря организации процесса поддержки пользователей с SLA и базой знаний

Стек: Git, Python, Pandas, NumPy, SciPy, Jupyter Noteboo

 

та же до этого проходил учебный кейс 

FitLife

Учебный продуктовый кейс | Junior Product Manager

Статус: учебная симуляция. Данные и результаты экспериментов ниже относятся к сценарию обучения и не являются подтверждёнными результатами реального продукта.

1. Краткое описание проекта

Продукт: FitLife — мобильное приложение для домашних тренировок.

Проблема: значительная часть новых пользователей не завершает первую тренировку, что потенциально снижает активацию и вероятность дальнейшего использования приложения.

Цель: выявить причины отказа от первой тренировки и проверить решения, которые могут повысить её завершение.

Моя роль в учебном кейсе: анализ воронки, формулирование гипотез, планирование экспериментов, интерпретация результатов и подготовка рекомендаций по дальнейшим действиям.

2. Исследование проблемы

В рамках учебного сценария исходная доля завершения первой тренировки составляла 40%. Следовательно, 60% пользователей не доходили до завершения занятия.

Для поиска причин проблемы я предложил изучить:

• воронку первой тренировки и этапы, на которых пользователи прекращают занятие;
• обратную связь и обращения в службу поддержки;
• сложность упражнений и понятность инструкций;
• технические проблемы, которые могли мешать прохождению тренировки.

Важное ограничение: перечисленные направления исследования сформировали план проверки проблемы. Полноценные результаты анализа реальных обращений и пользовательских данных в этом учебном кейсе не подтверждены.

3. Продуктовые гипотезы

Гипотеза 1. Упростить первую тренировку

Проблема: начинающим пользователям может быть сложно выполнить упражнения начального занятия.

Решение: разработать более простую программу первой тренировки.

Ожидаемый эффект: увеличение доли пользователей, завершивших первое занятие.

Как проверить: сравнить завершение тренировки в контрольной и тестовой группах, обеспечив сопоставимость групп и одинаковые условия измерения.

Гипотеза 2. Улучшить инструкции к сложным упражнениям

Проблема: пользователи могут испытывать затруднения из-за недостаточно понятных инструкций.

Решение: сделать инструкции более ясными и доступными для новичков.

Ожидаемый эффект: повышение понятности упражнений и доли завершённых тренировок.

Как проверить: сначала протестировать прототип инструкций на пользователях, затем оценить влияние реализованной функции на поведение пользователей в приложении.

4. Проверка гипотез

Этап A. Тестирование прототипа

В учебном сценарии прототип инструкций проверили на 10 начинающих пользователях.

ПоказательРезультатУчастники, понявшие инструкции8 из нужен доступ к резюме %)Участники, отметившие, что формат повысит их уверенность6 из нужен доступ к резюме %)

Интерпретация: результаты дают предварительный сигнал, что инструкции понятны большинству участников. Однако небольшая выборка не позволяет делать уверенные количественные выводы, а понимание инструкции не доказывает увеличение завершения тренировки.

Этап B. Пилотное сравнение завершения тренировки

В отдельном учебном сценарии получены следующие предварительные значения:

МетрикаКонтрольная группаТестовая группаЗавершение первой тренировки40%48%

Наблюдаемая разница составляет +8 процентных пунктов, или +20% относительно исходного значения.

Интерпретация: результат обнадёживает, но до принятия решения о масштабировании необходимо проверить размер выборки, неопределённость оценки, корректность эксперимента и защитные метрики.

Этот результат является частью учебного сценария, а не подтверждённым эффектом реального внедрения.

5. Метрики успеха

Основная метрика

• Доля новых пользователей, завершивших первую тренировку.

Дополнительные метрики

• Доля пользователей, начавших первую тренировку.
• Отток на отдельных этапах занятия.
• Возвращаемость пользователей после первой тренировки.
• Понятность инструкций по результатам пользовательских тестов.

Защитные метрики

• Удовлетворённость пользователей.
• Время прохождения тренировки.
• Количество технических ошибок.
• Негативная обратная связь и обращения в поддержку.

Цель измерений — не просто увеличить завершение первой тренировки, но и убедиться, что улучшение не сопровождается ухудшением пользовательского опыта.

6. Рекомендация по внедрению

На основании учебных результатов я бы не рекомендовал немедленно внедрять обе функции для всех пользователей.

Предлагаемый план:

1. Уточнить результаты анализа воронки и причины отказа от тренировки.
2. Проверить, что контрольная и тестовая группы сопоставимы.
3. Определить необходимый размер выборки и длительность эксперимента.
4. Проверить каждую гипотезу отдельно либо использовать экспериментальный дизайн, позволяющий оценить вклад каждого изменения.
5. Оценить основную метрику и защитные показатели.
6. Обсудить с разработчиками причины возможных задержек и стоимость дальнейшего внедрения.
7. Принять решение о масштабировании на основании надёжности результата, пользовательской ценности и затрат.

7. Что я продемонстрировал в этом кейсе

• Структурирование продуктовой проблемы.
• Анализ пользовательской воронки как способ поиска точек оттока.
• Формулирование проверяемых продуктовых гипотез.
• Различение тестирования прототипа и проверки реального поведения пользователей.
• Понимание конверсии, процентных пунктов и относительного изменения.
• Учет статистической неопределённости и защитных метрик.
• Принятие решений с учётом технических ограничений и стоимости внедрения.

8. Вывод

Этот учебный кейс демонстрирует мой подход к решению продуктовых задач: от выявления проблемы и формулирования гипотез до планирования экспериментов и принятия решения о масштабировании.

Главный вывод: положительная обратная связь и предварительный рост метрики — основание для дальнейшей проверки, но не гарантия успешного внедрения. Следующий шаг — получить надёжные данные о влиянии изменений на завершение первой тренировки и дальнейшую активность пользователей.

Статус кейса: учебный проект, подготовленный для демонстрации продуктового мышления. Реальное внедрение, подтверждённый бизнес-эффект и коммерческие результаты не заявляются.

 

по мимо этого есть опыт работы в общепите где так же работал с выстраиваем коммуникации между подразделениями, обучением и поддержкой выполнения задач в хорошей атмосфере