פרודקטיבי - פודקאסט ניהול מוצר מבית Startup for Startup

Startup for Startup ⚡ by monday.com

פרודקטיבי הוא הפודקאסט למנהלי ומנהלות מוצר מבית Startup for Startup, שבו אנחנו מביאים סיפורים אמיתיים של מנהלי ומנהלות מוצר מחברות שונות על בעיות מוצריות שהם נתקלו בהן, איך הם ניגשו לפתור אותן, ומה הלמידות שהם אספו בדרך.את הפודקאסט מגיש רן ארז, מנהל מוצר עם למעלה מ10 שנות ניסיון ומנכ"ל RE.FOCUS שעוזר לצוותי מוצר בארגונים לעשות אימפקט מדיד בעולם האמיתי, ומי שהקים ומנהל את קהילת Becoming Product Managers. רעיונות לשיפור? נושאים לשימור? ספרו לנו מה חשבתם על הפרק!

  1. 6 days ago

    65: איך עושים פרסונליזציה למוצר מבלי להבריח משתמשים

    בפרק השבוע רן ארז מדבר עם שקד מקטובי בכר מחברת Rylo בשיחה על המתח שבין פרסנוליזציה לפרטיות.  שקד משתפת באתגר המוצרי שלהם סביב בקשה של מידע רגיש - מאנשי קשר ועד מספר ביטוח לאומי, כדי לייצר חוויה מותאמת אישית שתגרום לאקטיבציה מוצלחת. הם מדברים על האסטרטגיה והטקטיקות שהקפיצו את אחוזי האקטיבציה מ-20% ל-60% כולל דירוג אנשי קשר, בניית אונבורדינג הדרגתי עם מסכי חציצה, ובקשת הרשאות מורכבות כמו מיקום רק בתוך קונטקסט מדויק. See omnystudio.com/listener for privacy information.

  2. 5 Aug

    64: איך פותחים את המוצר שלנו לשיתוף פעולה עם כלים חיצוניים

    עד לא מזמן, המחשבה על הכנסת כלי AI חיצוניים לתוך המוצר נראתה כמו סיכון. המחשבה הראשונה הייתה שזה יוביל לקניבליזציה, שהמשתמשים יעזבו, או שהשליטה במוצר תלך לאיבוד. אבל ככל שהעבודה עם אג'נטים אוטונומיים צוברת תאוצה, מתברר שהשארת המערכת סגורה היא זו שעלולה להשאיר את המוצר מאחור. בפרק הזה של "פרודקטיבי", רן ארז יושב עם יואב גל, פרודקט ליד במאנדיי, לדבר על המהלך של פתיחת הפלטפורמה לאג'נטים חיצוניים (כמו אלו של מיקרוסופט ואנתרופיק). יואב מסביר איך הם התמודדו עם דילמות של אבטחת מידע על ידי יצירת ישות של "Agent User", איך מאזנים בין שונות בשלב ההגדרה לאחידות בשימוש השוטף, ואיך זיהו את הצורך בשוק עוד לפני שהלקוחות עצמם ידעו לבקש אותו, זאת אומרת איך המהלך נבע מהזדמנות ולאו דווקא מכאב קיים. See omnystudio.com/listener for privacy information.

    64: איך פותחים את המוצר שלנו לשיתוף פעולה עם כלים חיצוניים

  3. 22 Jul

    63: איך יוצרים פריקשן שעוזר למשתמשים לאמץ את המוצר שלנו

    כשבונים מוצר AI, האינטואיציה הראשונית היא לייצר ערך מיידי למשתמש מהר ככל האפשר - יצירת אפליקציה, אתר או תמונה תוך רגע. אלא שחברות רבות מגלות שבשיטה כזו הריטנשיין נפגע משמעותית מפני שמשתמשים נוטשים מיד עם סיום הפרוייקט הראשוני שלהם. נראה שהמפתח למעבר ממוצר של "קסם חד-פעמי" לפלטפורמה עם סטינקינס שמלווה את הלקוח לאורך זמן טמון דווקא בהאטה מכוונת של הפלואו לטובת בניית אמון. בפרק השבוע, רן ארז מארח את ניצן פודה, VP Product ב-Base44, לשיחה על האתגר שבניהול חוויית משתמש עבור קהלים מגוונים. הדילמה המרכזית היא כיצד ומתי נכון לייצר פריקשן יזום בתהליך העבודה מבלי לגרום למשתמש לנטוש. ניצן משתפת בניסויים שביצעו סביב תהליכי תכנון (Plan Mode) ובמציאת נקודת האיזון המדויקת להצגת חומת תשלום ושדרוג חבילות, מתוך שאיפה לאפשר למשתמש לראות את קיר חסימת הקרדיטים רגע לפני שהוא מתנגש בו. ניצן משתפת מהניסיון שלה בבניית נקודות חיכוך חיוביות ככלי לבניית אמון והעלאת תחושת ה-Capability של המשתמש. בנוסף, רן וניצן מדברים בפרק על הצעת פיצ׳רים המותאמת לרמת המיומנות של המשתמש והובלת המשתמשים משלב היצירה הבסיסי ועד לשלב מתקדם יותר של מוניטיזציה וצמיחה עסקית.  See omnystudio.com/listener for privacy information.

    63: איך יוצרים פריקשן שעוזר למשתמשים לאמץ את המוצר שלנו

  4. 24 Jun

    62: תובנות מהשטח על בניית אייג׳נטים

    איך באמת נראית הבנייה והעבודה עם סוכני AI ביום-יום? הפרק השבוע הוקלט במהלך כנס האייג׳נטים הגדול של Startup for Startup, שם עצרנו את המאזינים ומנהלי המוצר מהאקוסיסטם כדי לשמוע על הניסיון שלהם.  הפרק צולל ללמידה מהאתגרים בשטח ומציג דוגמאות ליישום אמיתי: החל מניקוי ותעדוף של בורד עם 600 בקשות פיצ'רים בשש שעות בלבד במקום חודש של עבודה ידני, דרך הכלל לפיו עדיף להנחות את האייג'נט מה כן לעשות במקום ממה להימנע כדי למנוע בלבול וטעויות בדאטה, ועד לטשטוש הגבולות המקצועי שמאפשר היום למנהלי מוצר לעצב ואפילו לדחוף תיקוני UI נקודתיים ישירות לקוד כדי לפתור בעיות משתמש במהירות. האזינו לפרק!  See omnystudio.com/listener for privacy information.

  5. 10 Jun

    61: איך לוודא שהמודלים הגדולים לא אוכלים לנו את המוצר?

    מהפכת ה-AI הציבה אתגר מורכב בפני חברות מוצר רבות: כיצד משמרים את הערך המוצרי מול מודלי שפה גנריים שהולכים ומשתכללים במהירות. בפרק זה, נדב לוי, Senior Product Manager בסולה סקיוריטי (Sola Security), משתף בדילמה שפגשה החברה, כאשר לקוחות תהו מדוע לא לבנות את הפתרון בעצמם באמצעות חיבור ישיר ל-API של מודל Frontier קלאסי. במקום להילחם בפידבק באופן שיווקי, הצוות הוכיח כי המעטפת המוצרית משפרת את רמת הדיוק מ-50% ל-85% ומייעלת את צריכת הטוקנים ב-300%. נדב מפרק את שלוש שכבות הקונטקסט ההכרחיות לפיצוח הבעיה, דן בטרייד-אוף המורכב שבין עודף גמישות לדטרמיניזם מוצרי, ומציג כלים מעשיים להתמודדות עם עלויות הכלכלה של הטוקנים, ניהול תחרות ישירה מול מודלים גנריים ומעבר ממוצר פסיבי למערכת אקטיבית המציפה תובנות למשתמש. See omnystudio.com/listener for privacy information.

    61: איך לוודא שהמודלים הגדולים לא אוכלים לנו את המוצר?

  6. 27 May

    60: איך AI משנה את תהליך ה-MVP?

    גיא ברהמס, Head of Product בפלאנק, מספר איך פיתוח מוצר בתחום ביטוח מסחרי הוביל לשאלה שמנהלי מוצר רבים מתחמקים ממנה: האם MVP עדיין רלוונטי בעידן של Vibe Coding? פרק שמדבר על discovery שהוביל להחלטה לא צפויה, על הבנה שהיוזרים לא תמיד יודעים לבקש מה שהם באמת צריכים, ועל POC שנבנה בפחות מיומיים והתפשט כמו אש בשדה קוצים. See omnystudio.com/listener for privacy information.

    60: איך AI משנה את תהליך ה-MVP?

  7. 13 May

    59: איך לנתח מידע איכותני ב-scale בעזרת AI?

    כשחברת Lightrun החליטה להרחיב את קו המוצרים ולפנות לשימושים וקהלים חדשים, עלה הצורך לקבל החלטות אסטרטגיות מבוססות דאטה מעבר לגרעין המשתמשים הקיים. חן אפרמן קור, Senior Product Manager בחברה, מתארת בפרק השבוע את התהליך של זיהוי הזדמנויות צמיחה בנקודת זמן שבה הארגון נדרש להשתנות ולהתרחב. האתגר המרכזי שחן מציגה הוא הפער שבין ניתוח כמותי שמראה מה המשתמשים עושים, לבין הצורך בהבנה איכותנית של הסיבות להתנהגות. בדרך כלל, מנהלי מוצר נאלצים לבחור בין ראיונות עומק איטיים לבין קבלת החלטות מהירה המבוססת על אינטואיציה. חן משתפת כיצד בנתה מערכת לניתוח מידע איכותני ב-scale, שהחלה במיפוי ידני של מסע המשתמש והתפתחה לשימוש בסוכני AI שסורקים מקורות מידע מגוונים כמו שיחות גונג, ערוצי סלאק ופידבקים מהמוצר. חן מפרטת את הצעדים לבניית תשתית לניתוח איכותני, החל מאיסוף הדאטה ועד לביצוע Fine-tuning למודלי ה-AI כדי שיבינו את ההקשר הארגוני הייחודי. היא גם מסבירה כיצד המערכת משמשת את צוותי המוצר וההנהלה ביומיום לצורך הכנה לשיחות לקוח, איתור דיזיין פרטנרז למוצרים חדשים ויצירת שפה משותפת בין המחלקות השונות בארגון. See omnystudio.com/listener for privacy information.

    59: איך לנתח מידע איכותני ב-scale בעזרת AI?

  8. 29 Apr

    58: איך מכניסים AI לחברת ריטייל ותיקה?

    חברות מסורתיות מחזיקות בנכס יקר של עשרות שנות ניסיון, אבל כשהן מנסות לאמץ טכנולוגיות חדשות כמו בינה מלאכותית, הן נתקלות במחסומים שחברות הייטק כמעט לא מכירות: היעדר דאטה מובנה, תהליכי עבודה ידניים שהשתרשו במשך 30 שנה ותלות בקטלוגים פיזיים של ספקים חיצוניים ללא ממשקי API. בפרק הזה אנחנו מארחים את שי די קסטרו, מנהלת מוצר ומובילת טרנספורמציות, כדי להבין איך מגשרים על הפער הזה.  האתגר המרכזי ששי הגיעה לפתור ב"טולמנ'ס" היה תהליך הצעות המחיר: משימה מורכבת שדרשה מאנשי המכירות לנבור ידנית בקטלוגים של מאות עמודים כדי לדייק בפרטי פרטים, מהחומר של רגל הרהיט ועד צבע התפר, תהליך שלקח ימים והיה חשוף לטעויות יקרות. שי משתפת איך ניגשה למיפוי הבעיה דרך צפייה ישירה בעובדים ("Shadowing"), מדוע בחרה להתמקד דווקא בשינוי התנהגותי כחלק מה-MVP, ומה עושים כשהפתרון הטכני שבנית לקטלוג אחד פשוט לא עובד על הקטלוג הבא.  See omnystudio.com/listener for privacy information.

    58: איך מכניסים AI לחברת ריטייל ותיקה?
See All (71)

4.5
out of 5
11 Ratings

About

פרודקטיבי הוא הפודקאסט למנהלי ומנהלות מוצר מבית Startup for Startup, שבו אנחנו מביאים סיפורים אמיתיים של מנהלי ומנהלות מוצר מחברות שונות על בעיות מוצריות שהם נתקלו בהן, איך הם ניגשו לפתור אותן, ומה הלמידות שהם אספו בדרך.את הפודקאסט מגיש רן ארז, מנהל מוצר עם למעלה מ10 שנות ניסיון ומנכ"ל RE.FOCUS שעוזר לצוותי מוצר בארגונים לעשות אימפקט מדיד בעולם האמיתי, ומי שהקים ומנהל את קהילת Becoming Product Managers. רעיונות לשיפור? נושאים לשימור? ספרו לנו מה חשבתם על הפרק!

Information

You Might Also Like