Как сделать чат-бота, который не сливает клиентов

Бот, который отвечает «не понял вопрос», бесит сильнее, чем его полное отсутствие. Вот что влияет на то, напишут ли второй раз. С нашими друзьями из Heg.ai собрали небольшой гайд!

1️⃣ Сфокусируйтесь на одном сценарии

Не можете описать, что делает бот, одним предложением — задача слишком широкая.
Хорошие кандидаты на старт: FAQ (снимает поток про доставку/возврат/цены), квалификатор лида (задает 3-4 вопроса и отдает менеджеру только теплых), прием заявок.

2️⃣ Сделайте не базу знаний в PDF, а формат «вопрос-ответ»

Бот отвечает точнее, когда база структурирована парами «вопрос/ответ». Соберите реальные вопросы, почистите дубли, отдельно пропишите пограничные случаи. И явно разрешите боту говорить «не знаю, зову человека» — иначе он начнет выдумывать.

3️⃣ Характер бота прописывается в промпте

Большинство ботов звучат как робот, потому что промпт написан в три слова. Нужны роль, тон, границы и эскалация.

Пример: «Ты — ассистент [компании]. Отвечаешь коротко, до 3 предложений, на "вы", без канцелярита. О ценах вне прайса не фантазируешь — предлагаешь связать с менеджером. Если человек злится или вопрос сложный, то зовешь человека». Ответы короткие: простыни никто не дочитывает.

4️⃣ Тестируйте на реальных вопросах

Возьмите 20-30 формулировок из реальных переписок — с опечатками и кривым языком, как люди пишут. Прогоните четыре типа: типовые, корявые, провокации, вопросы вне темы. Не запускайте, пока бот не проходит последний тип спокойно. Именно там он позорится.

5️⃣ Идите туда, где клиент уже сидит

Не заставляйте ставить новое приложение. B2C — виджет на сайте + Telegram/WhatsApp; B2B — сайт и почта. Первое сообщение переделайте: вместо «Здравствуйте, чем могу помочь?» сразу скажите, что бот умеет: «Помогу с заказом, доставкой и возвратом». Тогда человек понимает, что спросить.

6️⃣ После запуска начинается реальная работа

Три цифры: сколько вопросов бот закрыл без человека, где сказал «не знаю» (это дыры в базе), на каком шаге люди бросают диалог. Каждую дыру дописываете в базу — и бот растет на реальных данных.

🔜 Полный гайд забирайте тут!

Сколько на самом деле зарабатывает PM в Amazon

Артём Милосердов работает Senior PM в Amazon — в самой большой компании по выручке в мире ($700B+ в год, 1.5М человек). На днях он рассказал, как на самом деле устроена зарплата.

Вот цифры по уровням (реальные данные с amazon.jobs и Levels.fyi, май 2026, Сиэтл/SF):

• L5, Product Manager — база $120–160K, total comp ~$192K
• L6, Senior PM / PM-T — база $151–235K, total comp ~$290K
• L7, Principal PM — база $185–280K, total comp ~$470K
• L8, Director PM — база $250–400K, total comp ~$888K

О чем говорит уровень

• L6 владеет продуктовыми фичами
• L7 — целым направлением (это уже как директор в обычной компании)
• L8 — это ваш собственный бизнес-юнит с P&L ответственностью, зарплата может быть ~$1М, но это в основном RSU, которые плавают в цене

Как это работает

База в Amazon низкая — обычно $120-160K на L5. Основные деньги приходят через акции (RSU). Их дают на четыре года по схеме 5/15/40/40: в первый год вестится 5%, во второй 15%, в третий 40%, в четвертый 40%. Это значит, что в первые два года вы получаете мало акций, поэтому Amazon добавляет бонус, чтобы выравнять доход.

А начиная с третьего года акции становятся основной частью вашей зарплаты — они составляют 40–50% всей компенсации.

Артём разобрал весь процесс найма: как пройти резюме-скрининг, что спрашивают на интервью, кто такие Bar Raiser, и почему английский язык на уровне C1+ — это необходимость.

🔜 Смотрите полный доклад в видеотеке Epic Growth Community

На каждый $1, потраченный в мире на софт, сейчас приходится $6 на услуги

Sequoia Capital считает, что следующая компания с капитализацией $1 трлн будет продуктовой — но замаскированной под сервис. Слава Бусаров, ex Head of Product в Авито Доставке, разбирает, почему это не случайность, а следствие того, как LLM меняют расстановку сил между «инструментом» и «сервисом», и что это значит для тех, кто выбирает модель монетизации сейчас.

1️⃣ Конкуренция с ИИ / сотрудничество с ИИ

Продаете инструмент по подписке? Скорее всего, вы плохо спите — Opus 5.0 вполне может заменить ваш продукт, и бизнесу конец. Продаете сервис, который решает проблему клиента «под ключ»? Тогда новая LLM уже играет в вашей команде и помогает, например, снижать издержки.

2️⃣ Простота / ответственность

Продаете инструмент — за результат отвечает человек на стороне клиента, который держит его в руках.
Продаете сервис — ответственность за результат на вас. Сложнее для исполнителя, но при достаточном качестве клиент всегда выбирает сервис.

3️⃣ Подписки / сдельная работа

Многие еще помнят лицензии и сопротивление подписочной модели. Сейчас подписка — норма, но и она постепенно уходит. LLM уже приучают платить за единицу работы, и это станет следующей популярной моделью монетизации:

• на Claude покупаем подписку, но получаем «Usage limit reached • Resets 03:20 AM»
• при релизе каждой новой модели видим в новостях «$5/$25 per million tokens»

Итого: если строите b2b-компанию, цельтесь в сервис, который целиком закрывает потребность бизнеса (пусть даже софт спрятан внутри).
Начинать можно с привычной подписки, но в итоге все придут к оплате за единицу работы — не важно, будет она называться токеном или иначе.

🔜 Лучше выбирать сферу, которую клиент уже привык делегировать, значит, там уже есть бюджет и понятный процесс.

«Игра в визионера» на рынке РФ — в следующих постах Славы, stay tuned

Формула STAR: как готовить истории для интервью

Эту формулу многие. Но 90% кандидатов готовят ее поверхностно, и интервьюер видит это за первые тридцать секунд. Вот как подготовиться по ней реально!

1️⃣ Situation

Добавьте цифру боли "Я был продактом, у нас была проблема с конверсией" звучит абстрактно. "Мы теряли $100M в год из-за дыры в воронке" сразу показывает масштаб и объясняет, почему вы вообще взялись за эту задачу.

2️⃣ Task

Что должны были сделать именно вы. Не команда, не компания. Здесь закладывается персональная ответственность, которая аукнется в Action и Result.

3️⃣ Action

Начинайте с Discovery: что вы исследовали, какую дату анализировали, каких конкурентов смотрели. Пропустите этот шаг и сразу перейдите к решению, интервьюер потеряет вашу логику и начнет закидывать уточняющими вопросами.

Здесь же прячется главная ошибка русскоязычных кандидатов: они говорят "мы" вместо "я". Интервьюера не волнует, что сделала команда. Он хочет понять, что сделали вы.

4️⃣ Result

Придумали фреймворк? Скажите, сколько команд его подхватили. Сделали фичу? Назовите число пользователей. Сократили срок интеграции? Дайте оба числа, до и после. Результат без цифр звучит как "что-то улучшилось" и не убеждает никого.

Добавьте рефлексию в конце: что бы вы сделали иначе. Это показывает вашу способность анализировать себя, и Bar Raiser это ценит.

🔜 Полный разбор этой методики и релаьный кейс смотрите в новом докладе Артёма Милосердова, Senior PM в Amazon, в видеотеке Epic Growth Community

Как с помощью AI менеджерить команду меньше, а развивать больше

Частая ситуация: задачи приходят команде только сверху, каждый старается добросовестно их делать, а результатов нет.

С помощью AI и честного фидбека подход можно поменять. Кофаундер и CTO американской компании Intch (700 000 пользователей в 140 странах) Александр Роговский рассказал, как ИИ помогает ему, когда команда не перформит.

🔜 Если у вас не работает Scrum

AI может быть не только базой знаний, но и беспристрастным коучем в менеджменте. Загрузите честный фидбек ваших сотрудников и попросите объяснить вам, что вы упускаете из внимания и как можно решить выявленные проблемы.

На основе такого анализа и появились мои правила использования AI для командной работы.

Как сократить количество синков с помощью AI?

Можно по старинке тратить драгоценное время на рутину, а можно взять и все изменить.

Что можно сделать:

• Привлечь AI-агента для звонков

Специальный ноут-трекер записывает встречи и делает базовые заметки. Из них отдельный ИИ-агент за минуту собирает каркас новых договоренностей и отправляет его в Notion или туда, где вы ведете документацию, в подходящем виде для каждой команды (фронтенд, бэкенд). Человеку остается только за 5 минут поправить эмодзи для красоты и человечности.

• Собирать данные с Claude

Вместо того, чтобы писать обновления по задачам или релизам руками, можно подключить Claude — он создаст release-note и отправит ее в нужный канал в Slack или другой ваш командный мессенджер. Автоматизация на уровне Jira уже олдскул.

• Ускорять коммуникацию

AI помогает продактам приходить к разработчикам не просто со своим описанием задачи, а уже с готовыми Markdown-файлами, промптами и инструкциями для Claude. Иногда, при таком подходе, разработчики даже просят притормозить и отнестись к ним, как к нормальным людям: сначала объяснить, какую проблему решает задача и зачем она нужна, а уже потом переходить к техническим деталям.

А как вы используете AI в управлении командой? Делитесь в комментариях!

➡️ Во второй части поста расскажем, как проверить своих сотрудников на прогресс в использовании AI

Как команды незаметно теряют силу гипотезы на каждом шаге

Команда делает почти все правильно на каждом шаге разработки гипотезы, а на выходе получается вялая идея, которая никого не зацепила. И дело не в том, что где-то была одна крупная ошибка. А в том, что маленькие потери на каждом шаге не складываются, а переумножаются.

Представьте, что каждый этап процесса вы проходите на 90% от максимума. Кажется, что это неплохой результат. Но если таких этапов пять, итоговое качество — это 0,9 в пятой степени, то есть около 59%. Это и есть compound error: тот же принцип, что и сложный процент, только работает в обратную сторону — на вычитание.

🔵 Иван Дьяченко в новом докладе для Epic Growth Community разобрал, как не терять качество гипотезы по дороге, и предложил концепцию SHIFT+:

• S — Scope. Не искажайте голос клиента с первого шага
• H — Highlight. Формулируйте гипотезу конкретно и проверяемо
• I — Ideation. На брейншторме генерируйте максимум идей, даже странных
• F — Filter. Отбирайте лучшие по критериям, которые определили заранее, а не по вкусу
• T — Tune → Test → Repeat.
Дорабатывайте детали с экспертами и тестируйте честно, без подгонки под желаемый результат.

Каждая буква — это точка, где команда обычно роняет качество. SHIFT+ не добавляет сил гипотезе, а просто не дает ей ослабнуть на пути от идеи к тесту.

В полном докладе «Как превращать идеи в сильные growth-гипотезы» Иван показывает, где именно команды теряют силу гипотезы на каждом шаге, от Scope до Tune, и как использовать SHIFT+ на практике.

➡️ Смотрите в видеотеке Epic Growth Community

Почему провалы роста — это провалы перевода

Ресторан прогнал меню через Google Translate, и блюда перестали заказывать. Вывод сделали быстро: уволили повара. Хотя дело было не в кухне — просто повара менять привычнее, чем переводчика.

Та же история с ростом продукта. Стартап с сильной технологией не растет, и начинают менять сейлзов, льют трафик, нанимают Head of Growth номер три. Не помогает, потому что чинят не то. При этом продукт хороший, но на рынке звучит как инструкция к стиральной машине на венгерском.

🔜 Артур Булатов, директор по маркетингу и дистрибуции в A&T Trade, разбирает, как ломается эта механика и что с этим делать.

1. Испорченный телефон, встроенный в оргструктуру

Инженеры делают фичу → PMM переводит ее криво или никак → каждый сейлз придумывает свое объяснение → клиент слышит четыре версии продукта. Доверие падает, цикл сделки растягивается. Продукт тут ни при чем.

Обратный поток ломается так же: клиент говорит о боли → сейлз пересказывает это как «нужна фича X» (уже интерпретация) → продакт строит фичу X → боль не уходит. Просили лестницу, а на самом деле боялись высоты.

2. Один источник правды о ценности

У каждого отдела свой взгляд на продукт. Проблема начинается, когда этот взгляд расходится уже в разговоре с клиентом. Спасает общий мессаджинг-документ: боль, решение, доказательство.

3. Переводчик слушает обе стороны

PMM должен сидеть и на звонках с клиентами, и на планировании спринтов. Переводчик, который слышит только одну сторону, превращается в громкоговоритель.

4. Тест трех языков

Проговорите каждое важное сообщение трижды: для клиента, для инженера, для инвестора.

Epic Growth 2026: рост через устойчивое развитие 🔥

В этом году Epic Growth пройдет на ProductSense’26.

Один билет даст доступ сразу к двум программам: можно провести оба дня в зале Epic Growth или собрать свой маршрут из выступлений двух конференций.

Почему мы меняем программу?

Мы видим, как меняется рынок: привлечение дорожает, бюджеты сокращаются, а привычные способы роста работают все хуже. Зрелым продуктам все сложнее конкурировать, не пересобирая цены, экономику и само предложение.

При этом все ждут, что ИИ сделает работу быстрее и дешевле. Но между пилотом и реальным результатом по-прежнему огромная дистанция.

Поэтому в 2026 году Epic Growth остается конференцией про рост продуктов — но будет разбирать его через две главные темы:

1️⃣ ИИ как инструмент эффективности

Поговорим о том, как использовать ИИ не ради очередного эксперимента, а чтобы действительно менять стоимость и скорость работы:

— быстрее проводить исследования и разбирать обратную связь;
— автоматизировать маркетинг, продажи и операционные процессы;
— создавать новые клиентские интерфейсы;
— ускорять аналитику и принятие решений;
— дешевле проверять гипотезы и собирать прототипы;
— считать отдачу от ИИ-инициатив;
— доводить пилоты до полноценного внедрения.

2️⃣ Коммерческая устойчивость продукта

Будем разбираться, как сохранять выручку и клиентов, когда рынок сжимается:

— менять цены, не скатываясь в демпинг;
— управлять юнит-экономикой и P&L;
— развивать B2B-продукт, не превращая его в заказную разработку;
— связывать работу продукта с продажами;
— удерживать текущих клиентов;
— находить рост без постоянного увеличения маркетингового бюджета;
— переупаковывать ценность продукта;
— находить новые возможности в зрелых продуктах.

🔥 В отдельном зале Epic Growth соберем около 20 выступлений про ИИ, эффективность, экономику и коммерческую устойчивость.

Мы уже готовим несколько выступлений, и открываем прием докладов, чтобы найти самые свежие кейсы!

А в программе ProductSense можно будет выбрать доклады про исследования, аналитику, стратегию, продуктовые процессы и управление командами.

📍 10–11 сентября
Москва и онлайн

После конференции записи Epic Growth появятся в отдельном разделе Академии ProductSense. Там же участникам будут доступны выступления, кейсы и микрокурсы из библиотеки Академии.

Две программы. Одна площадка. Один билет.

🔍 Узнать больше об Epic Growth 2026

📨 Подать заявку

До 15 августа принимаем доклады на Epic Growth

🔥 Для тех, кто пропустил: Epic Growth в этом году пройдет 10–11 сентября в Москве и онлайн, вместе с ProductSense. Времени мало, поэтому если хотите выступить на масштабной профессиональной площадке, показать себя и посмотреть других — скорее заполняйте заявку!

Мы собираем самые актуальные кейсы по двум темам:

1️⃣ ИИ как инструмент эффективности
Как использовать ИИ, чтобы делать работу быстрее, дешевле, точнее и масштабнее:
— проводить исследования;
— автоматизировать процессы;
— улучшать клиентский опыт и поддержку;
— ускорять аналитику и принятие решений;
— дешевле проверять гипотезы;
— доводить ИИ-пилоты до реального внедрения и оценивать их отдачу.

2️⃣ Коммерческая устойчивость продукта
Как сохранять выручку, клиентов и экономику при сжатии рынка:
— пересматривать цены без демпинга;
— управлять юнит-экономикой и P&L;
— выстраивать связь между продуктом и продажами;
— раскачивать каналы привлечения без постоянного увеличения бюджета;
— переупаковывать ценность продукта и находить возможности роста.

Подать заявку