кейс под nda — визуал условный, реальный ui скрыт
объём работы
Платформа собирает весь цикл продуктовой гипотезы — от стратегической проблемы до итогового вывода — в одно общее пространство, в котором работа видна, пока она идёт.
Стратегические проблемы группируются по типам: тренд, проблема, возможность, риск. Каждая разворачивается в раздел с собственным контекстом и привязанными гипотезами. Гипотезы оцениваются по влиянию и усилию, ложатся на канвас со связями или доску по статусам, соединяются между проблемами поперечными линиями. Эксперимент идёт по структурному пути: план, запуск, метрики, вывод, рекомендация. Ai-помощник встроен на уровне каждой гипотезы — три кнопки прямо в её контексте: метрики, оценка, следующий шаг. Команды живут в отдельных пространствах с ролями, общая лента активности видна всем.
Дизайн с нуля: продуктовая концепция, информационная архитектура для гипотез и экспериментов, ui-система, ux-флоу для четырёх ролей (исследователь, тимлид, аналитик, наблюдатель), content model связанных сущностей, графовая модель связей между гипотезами, ai-интеграция на уровне каждой сущности и архитектура связи с внешними источниками метрик.
продуктовые решения
Эксперимент как структурный объект. Не «гипотеза → результат», а пять стадий: план, запуск, метрики, вывод, рекомендация. Гипотеза оставляет след, который другие команды читают через месяц.
Гипотезы как граф, а не список. Каждая привязана к одной или нескольким стратегическим проблемам, имеет дочерние под-гипотезы и ссылки на эксперименты соседей. Работа становится сетью знаний, где идея в одном гео откликается в другом.
База знаний, которая растёт сама. Каждый завершённый эксперимент попадает в общую базу с метриками, выводом и тегами. Поиск работает по смыслу, а не по точным словам — запрос «увеличить retention в азиатских юрисдикциях» возвращает выводы команд, которые это уже пробовали.
Ai как встроенный слой, а не отдельный таб. Подсказывает метрики при создании гипотезы, оценивает риски и потенциал, ищет похожие эксперименты, помогает сформулировать вывод по сырым данным. Фоновый слой, ускоряющий работу без переключения контекста.
Общая лента и обсуждения внутри гипотезы. Активность всех команд собирается в одну ленту с асинхронным ритмом, тред-дискуссия привязана к предмету разговора, а не к отдельному чату.
Интеграции с источниками метрик. Платформа подтягивает данные из аналитических систем компании — метрики эксперимента появляются в гипотезе автоматически, без переноса графиков в слайды.
Куда движется продукт. Следующий слой — предсказательный ai: оценка impact'а до запуска эксперимента и рекомендации следующих гипотез на основе того, что сработало в других регионах. И автоматическая сборка квартальных отчётов как побочный эффект того, что эксперименты живут в одной системе.
Этапы работы
Определение проблемы. Распределённые команды из разных гео несколько раз озвучили одно и то же на квартальных синках: эксперименты идут параллельно, гипотезы дублируются, выводы теряются. Подхватил тему и собрал в продуктовое определение.
Solo-сборка прототипа. Запустил первую рабочую версию через Cursor и Windsurf — от концепции и дизайна до фронта и бэка за пару недель. Ai писал код, я держал продуктовые решения и архитектуру.
Расширение команды. С первыми пользователями к продукту подключились Product Designer, Product Analyst и Frontend Engineer — каждый под свой слой ответственности. Я остался Lead Product Designer и Product Owner.
Платформенная инфраструктура. Следующая волна — DevOps Engineer и инженеры внутренней платформы: боевое окружение, мониторинг, безопасность, масштабирование. Продукт встроен в существующую инфраструктуру компании.
Активное развитие. Веду продукт как Lead Product Designer и Product Owner: дорожная карта, приоритизация, дизайн-ревью, метрики. Каждый спринт — либо новый модуль (база знаний, ai-search, интеграции), либо углубление существующего. Метрики: скорость от гипотезы до итогового вывода, количество завершённых экспериментов, доля кросс-командных гипотез, частота использования ai.
