«Мы добавили 15 фич, а метрики не выросли» — ловушка функционального креатива

3 недели работы. Спринт закрыт. Код чистый, багов нет, дизайн — конфетка. Ты делал всё правильно: требования согласовал, архитектуру спроектировал, тесты написал. К среде приходит письмо от CEO: «Что произошло? Retention упал на 15%».

Ты в ступоре. На метриках ничего плохого не видно — они же вроде нейтральны? А потом понимаешь: метрики молчат потому, что пользователей вообще нет.

Твоя ловушка не в коде и не в дизайне. Твоя ловушка в том, что ты создавал кнопки (функции), а пользователь искал исполнение своей задачи (результат, ради которого стоит платить).

Ты никогда не задавался главным вопросом: зачем пользователь вообще открывает твой продукт? Какую задачу хочет выполнить, регистрируясь в приложении? И как эти 100 кнопок на твоем экране решают эту задачу?

Проблема в одной фразе: если ты не можешь одним предложением сказать, ради какого результата пользователь открыл твой продукт, то для пользователя он — набор бесполезных кнопок.

Метрика, которая выдаёт беду: Time-to-Value (TTV) — время от входа в приложение до первого полезного результата. Когда она растёт с 2 минут до 30 минут или часов, это значит, что пользователь блуждает, не зная, зачем он здесь.

Как это ломает продукт: три последовательных удара

1️⃣ Time-to-Value взлетает

Пользователь открывает приложение и начинает его осматривать, в нем уже очень много функций. Нажимает кнопки. Смотрит экраны. Гадает, что к чему. Пробует что-то сделать, но не доходит до первого осмысленного результата. Время ценности растягивается:

• 2 минуты → 30 минут → несколько сессий.

Юзер ищет хотя бы один момент, когда понимает: «Окей, это именно то, что мне было нужно». Но не находит — и закрывает с мыслью "слишком сложный продукт" или "это не решает мою задачу".

2️⃣ Activation становится иллюзией

Ты смотришь на дашборд и видишь: Activation Rate высокий — 65%! Люди кликают, смотрят, нажимают. Активность есть. Но это не активность. Это растерянность. Пользователь не знает, зачем это нужно, и просто исследует интерфейс в надежде найти смысл.

Вот почему бывает парадокс:

• Activation Rate: 65% (много кликов)
• Retention Day 7: 4% (почти никто не вернулся)

Первое число вводит в заблуждение. Второе — рассказывает правду.

3️⃣ Retention падает не через неделю, а в первый день

• День 1: Пользователь заходит, не понимает зачем, закрывает.
• День 2: Может быть, вернётся? Нет. Забыл, что вообще это было.
• День 7: Даже если в ленте напоминание, юзер уже не вспомнит, какую задачую он хотел сделать. Или решил ее уже у конкурентов

Эта цепочка начинается не на неделе — она начинается за первые 5 минут.

Какие ваши доказательства?

Покажу по блокам, самый популярные места где "делаем потому что так принято". Но если докопаться до сути и сформулировать JobStory, то задача из технической плоскости превращается в продуктовую, управляемую и измеримую метриками.

Пример 1: От «создать фильтр» к «найти горячего лида за 30 секунд»

Фича: «Пользователь может создать фильтр по статусу лида"
JobStory: «Когда я получаю 50 лидов в день, мне нужно за 30 секунд выделить горячих для срочной обработки, чтобы не потерять сделку.»

Видишь разницу? Первая фраза — это то, что ты добавляешь в спринте. Вторая — это причина, по которой пользователь вообще платит. У технической фичи нет метрики ценности. Фильтр работает — вот и всё. У Job Story есть конкретный результат и время достижения.

• Figma: На первом знакомстве не говорит "у нас есть компонент преобразования FIGMA макета в React сниппеты". Их целевая аудитория - дизайнеры, которые передают задачу разработчикам и контролируют их работу. "За 5 минут создать макет компонента и поделиться с разработчиком, чтобы он правильно отработал идею". Вокруг этого строится Dev Mode, комментарии, снипеты кода, уведомления об изменениях, адаптация под разные языки программирования и тд
• Slack: Не «мессенджер для команды». Их главная ценность - "Быстро найти ответ на вопрос, который уже обсуждался в чате, чтобы не писать в личку и не отвлекать людей". Вокруг этого они создали множество отдельных инструментов: "поиск, тайреды, топ-поисковика, аналитика, фильтр, интеграции с email и тд". Результат: На 9% больше пользователей находят то, что искали. На 27% чаще кликают на первый результат. Это управляемая метрика ценности. Вокруг которой можно выстраивать тысячи инструментов.
• Notion не продавал: «Универсальные документы и таблицы». Их ключевая ценность - "Быстро структурировать хаотичную информацию, задачи и знания в управляемую систему, в одном пространстве, без переключения между разными инструментами.". Это главная ценность вокруг которой строится набор отдельных ценностей "В ситуации когда нужно показать preview документы - пользователь может указать страницы через @ или прямую ссылку"
• Stripe: Не «платёжный шлюз с API», а ценность "Когда я запускаю интернет-магазин, за 5 минут подключить приём платежей, чтобы начать продавать". И весь их акцент сместился из технической глубины на количество готовых интеграций и доступность из любых возможных точек создания магазина.
• Loom: Не «видео-запись по ссылке». Работа: «за 2 минуты записать видео и объяснить что-то коллеге, вместо написания 10-страничного письма». Поэтому Loom добавил instant sharing, автоматические субтитры, быстрое редактирование. Результат: рост с 14M до 20M пользователей за год.

Пример 2: «Push-уведомления» vs «подталкивание к прогрессу»

От общего: «Отправляем пуш на добавление в корзину»
К точному: «Когда пользователь оставил товар в корзине на 2 часа, мы напоминаем, что доставка завтра — чтобы он не пошёл к конкуренту»

Видишь разницу? Первый пуш — о приложении. Второй — о результате, который пользователь получит. Пуш, который не связан с работой пользователя, убивает push-enable rate. Люди выключают уведомления и уходят. Пуш, который продвигает работу, наоборот, привлекает. Потому что он говорит о результате, а не о приложении.

• Uber Eats: Не пишет «Закажи снова». Пишет «Ваша паста карбонара прибудет через 25 минут». Push-open rate = 12% (вместо 3% в индустрии). Потому что второй пуш про результат — еда уже едет к тебе.
• DoorDash: Не пишет «Еда ждёт тебя». Пишет «Твой заказ готов! Курьер выехал, будет через 12 минут». Push-open rate = 18% (вместо 4%). Потому что это про момент, когда нужно действовать.
• LinkedIn: Не пишет «Просмотр профиля». Пишет «Ты появился в 8 поисках на этой неделе у этих компаний». Open rate = +50%. Потому что пуш про видимость у компаний, которая создаёт возможность.

Пример 3: «Онбординг‑тур» vs «найти письма начальника»

Инструмент vs цель, на онбордингах это самое популярное. Онбординг-тур, это инструмент для уменьшения Time-to-Value в рамках JobStory, а не сама цель разработки.

Плохой онбординг (про интерфейс):

• ❌ Шаг 1: «Это панель слева. Нажми, чтобы открыть проекты»
• ❌ Шаг 2: «Это кнопка создания. Нажми, чтобы добавить задачу»
• ❌ Шаг 3: «Это фильтры. Используй их для поиска»
• ❌ Шаг 4: «Это экспорт. Нажми, чтобы скачать»
• Результат: пользователь понимает интерфейс, но не видит практического применения или кейса который он может решить здесь и сейчас для упрощения своей жизни
• Completion Rate (прошёл весь тур): 70%
• Retention Day 7: 4%

Почему огромный разрыв? Потому что пользователь выучил интерфейс, но не выполнил ни одной работы. Он теперь знает, где кнопки, но не знает, зачем их нажимать. Первый практический результат он не увидел.

Хороший онбординг (про задачу пользователя):

• Начни с вопроса: «Какая у тебя проблема, которую надо решить прямо сейчас?»
• Например "Много писем в день, надо найти ключевое от руководителей, команды"

Из этого строить простую демку под задачу:

• Шаг 1: подключим твою рабочую почту (кнопка добавления источника)
• Шаг 2: добавь фильтры - система предложит заготовки (секция автоматизаций)
• Шаг 3: проверь все ли нужные письма попали в разметку (валидация)
• Шаг 4: скорректируй фильтры при необходимости (персонализация)
• Шаг 5: сохрани фильтры, здесь всегда можешь их настроить (закрепление)

Результат: Пользователь закончил онбординг не потому, что прошёл 5 шагов. Он закончил с результатом — он не потеряет письма от руководителя. Это работа, которую он хотел сделать.

• GitHub Copilot не учит использовать команды (/search, /debug, /explain, /ai). Когда ты начинаешь писать код, Copilot сразу дописывает его теневым текстом (preview). Первый результат ты видишь за 10 секунд после подключения.
• Stripe не показывает настройки вебхуков и ключей. Он предлагает создать тестовый платеж или подписку. Результат онбординга - подключенный платежный шлюз.

Пример 4: «Кастомизация» vs «контекст проблемы»

Плохо (техническая возможность):

Пользователь может настроить 50 параметров автоматизации под себя

Хорошо (ценность для работы):

Когда я открываю почту утром, приложение показывает отчёт по завершённым задачам, договорённостям, сделкам и предложения на Daily стендап + расписание встреч на сегодня. Чтобы за 3 минуты подготовиться к дню вместо 30 минут просмотра.

Разница в когнитивной нагрузке

Если ты показываешь пользователю 50 параметров с названиями типа «Trigger Type», «Condition Logic», «Output Format» — он теряется. Нужно разбираться с документацией, искать примеры, погружаться в детали. Это пугает почти всех, кроме программистов или интеграторов.

Примеры:

• Zapier не показывает список триггеров, условий и действий. Он на первом касании показывает готовые сценарии: «Когда контракт подписан в Dubsado → создаёт папку в Google Drive → отправляет письмо». Пользователь выбирает шаблон, вставляет свои данные — готово. Глубокая кастомизация — это второй шаг, если первого шаблона не хватило.

Пример 5: Список фичей вместо цели в PRD

Все начинается в документе требований. Если в PRD (Product Requirement Document) ты пишешь фичи, вместо целей и ценностей — весь продукт пойдёт по ложному пути.

Добавить фильтр по статусу лида

Критерии выходят техническими: фильтр работает, скорость быстрая, комбинация фильтров работает, данные возвращаются правильно. Проверяет код-ревью. Всё верно? Готово...

А платят не за фильтр, а за выполненную работу:

Менеджер за 10 секунд выделяет горячих лидов для обработки за день из 1500 поступивших

Критерии становятся продуктовыми: время фильтрации (10 сек?), эффективность следующей сделки (горячие ли правда горячие?), Time-to-Value, удобство ежедневного использования.

Теперь разработчик может предложить 10 решений:

• Фильтр по статусу
• AI разметка лидов
• Готовые группы лидов по поведению
• Рекомендательная система (который лид с наибольшей вероятностью конвертируется)
• Автоматический рейтинг лидов по скорости ответа

Ты не завязан на одном решении — ты проверяешь от лица пользователя.

Guide To Action: не путай цель и инструмент

Метрики не растут, если менеджмент принимает неэффективные решения. Зачастую в IT-стартапах играют технические директора, они предельно эффективно описывают детали и крутые инициативы "это есть у конкурентов", "это должно быть" и тп. Это интересно им решать.

Но если вы не платформа IT-разработчиков для IT-команд, то скорее всего за такие решения вам не будет платить бизнес. Поэтому нужно учиться отделять цель пользователя (JobStory), от инструментов достижения (технические задачи)

Шаг 1: Перепроверь актуальность документов (PRD)

Большинство продуктовых ошибок начинается с решения несуществующей проблемы или неверифицируемой цели. Каждая фича - это ресурс и время, если продуктовая команда систематически генерирует невалидные ценности, то вопрос либо некомпетентности, либо неправильных артефактах.

Возьми свой PRD документ. Найди все задачи, начинающиеся на «Пользователь может…» или «Добавить функцию…». Для каждой напиши Job Story: «Когда я [ситуация], мне нужно [результат], чтобы [цель]».

Также проверь актуальный профиль и понимание пользователя. Действительно ли он совпадает с актуальным состоянием системы и пользователями которые приходят на платформу.

Шаг 2: Проверка управления: кто принимает решения о фичах

Большинство проблем с ростом начинаются не с кода, а с тем, кто решает, какую фичу разрабатывать. Часто в IT-командах это технический директор, разработчик или кто-то из технарей. Он смотрит на конкурентов: «У них есть экспорт в PDF — надо добавить и нам». Или: «Это должно быть, потому что это логично». Или: «Конкурент добавил фильтр — мы отстаём».

Поэтому на вопрос «какую фичу разрабатывать» должна отвечать не техника, а Job Story пользователя.

Чек-лист:

• PR обсуждает не «как это сделать», а «зачем это нужно»?
• Каждая фича привязана к метрике ценности (Time-to-Value, Success Rate)?
• Есть ли интервью с пользователями перед разработкой (не после)?
• Фича отзывается на реальную проблему или мы гадаем?

Любая разработка - это вложения денег, времени и ресурсов сотрудника. Так зачем мы это делаем, почему это нужно сделать? Задача - докопаться до сути, понять потребность пользователя и как это служит его цели или метрикам платформы. Если этого нет -> выкидывать задачу.

Шаг 3: Переформулировка беклога

Прежде чем фича уходит в разработку, ответь на 4 вопроса:

1. Какую работу выполнит пользователь?
(не «какие кнопки нажмёт», а зачем)

2. За какое время должна быть выполнена эта работа?
(Time-to-Value — конкретное число в минутах)

3. Как мы узнаем, что пользователь выполнил работу?
(конкретный метрик, не абстрактные слова)

4. Будет ли пользователь делать это регулярно?
(если один раз в год — это не Job, это фича)

Если ты не можешь ответить на все 4 — фичу не разрабатывай.

Что прочитать

1. «The JTBD Playbook» — Jim Kalbach
   Что: 50 реальных примеров Job Stories из Figma, Slack, GitHub, Airbnb.
   Зачем: Увидишь, как думают про пользователя в компаниях, которые растут.
2. «The Mom Test» — Rob Fitzpatrick
   Что: Как правильно спрашивать пользователей о работе, не о фичах.
   Зачем: Чтобы не гадать, а знать, что реально нужно.
3. «Competing Against Luck» — Clayton Christensen
   Что: Jobs-to-Be-Done теория от создателя.
   Зачем: Чтобы понять философию под этим всем.