Feature factory: команда строит фичи, рост не идёт

Здесь разбираю, как находить Product‑Market Fit и строить Go‑To‑Market для AI‑продуктов. Пишу практичные конспекты фреймворков, метрики и бенчмарки, делюсь инструментами и рабочими чеклистами без воды. Если вы делаете AI‑сервис и хотите расти осознанно — добро пожаловать.

feature factoryvelocityretention

Пятница, ретроспектива. PM открывает слайд: «23 фичи за квартал, velocity выросла на 18%». В комнате удовлетворение.

Через три недели приходит аналитика. Retention — без изменений. Конверсия trial → paid — минус 2%. NRR — 88%.
Команда смотрит в отчёт и не понимает, где связь между тем, что делали, и тем, что видят в данных.

По данным Pendo, 80% фич в среднем SaaS-продукте используются редко или никогда. Это не плохие команды. Это команды, которые оптимизировали velocity вместо outcome.

В разборе:

  • Velocity как показатель прогресса
  • Бэклог запросов как источник стратегии:
  • Релиз как финиш: почему adoption data — начало работы, а не её конец
  • OKR на output: «запустить модуль X» vs «поднять retention с 42% до 55%»
  • Операционные шаги исправления
  • Adoption rate метрика

👉 Читать подробнее на портале

Слайд презентации: заголовок «Feature Factory», инфографика с подписью «80% фич не используются» и графики продуктовых метрик.
Слайд отчёта с ключевой статистикой по использованию фич в SaaS

Читайте так же