О потере фокуса на главных целях, диагностировании проблем и пропаганде причинно-следственных связей
Description
«Задача нас как менеджеров на всех уровнях — возвращать к „точке ноль”, от чего все началось. То есть не просто сказать: „Вот, чувак, я для тебя здесь создам твой огородик, и ты будешь себя чувствовать рыбкой”. Нет: „Ты — акула!”».
«Фундаментальный вопрос: зачем я хочу тратить свою жизнь на суету? Я хочу приходить к чему-то. К чему? Вот к этому. Тогда и КПД сразу прозрачно ориентируется на вот эти вот точки. Фундаментальная вещь».
Гость: Алексей Арефьев
Директор по развитию продукта и технологий онлайн-кинотеатра «KION», автор телеграм-канала @alexcouncil
Ведущий подкаста: Юра Агеев, основатель ProductSense
Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast.
Подкаст выходит при поддержке конференции ProductSense https://productsense.io
О чем говорим:
3:40 Почему компании и команды теряют фокус на то, что было определено на этапе целеполагания
7:48 Система как проекция руководителя
9:24 Как диагностировать потерю фокуса на целях
12:17 Тратить жизнь на суету или приходить к чему-то
13:26 Как понять, где «сломалось», и как это чинить
15:51 Декомпозиция целей и потеря фокуса на верхнеуровневой цели
19:41 Менеджер как транзистор
20:43 Что не так с OKR
22:21 Попытка вывести OKR на личный уровень
26:04 Свобода искать свои пути к цели
27:55 Пропаганда в деятельности менеджера
29:52 Простота системы и мотивация
33:14 Индивидуальные интерпретации единой большой цели
36:21 Информированность как дополнительная стимуляция команды
40:31 Что делать, если не произошло совпадения по культуре
44:42 Сопричастность и баланс вмешательства руководителей
Как убедить продавца выставляться на твоем маркетплейсе? Какой должен быть онбординг и как измерить его эффективность? Есть ли место генеративным моделям в практике маркетплейсов?
«Иногда большие продукты рождаются внутри корпорации, а потом ответвляются. Например, ты являешься экспертом в...
Published 04/24/24
«Все начинают с open-source моделей или с оберток над OpenAI. Строят какой-то первый продукт, проверяют гипотезу и, если взлетает, инвестируют в собственные модели. Для этого нужно покупать железо, нанимать редакторов, писать контент. Потому что чем лучше ты контролируешь технологию, тем более...
Published 04/17/24