AI-промпты для продакт-менеджера: стратегия, JTBD, рост и продуктовая аналитика

В этой статье мы разберем, как использовать искусственный интеллект на разных этапах, от jobs to be done и глубинных интервью до разработки продуктовой стратегии, приоритизации и создания roadmap. 

Содержание:

  1. Как правильно писать промпты
  2. AI-промпты для продуктовой стратегии
  3. Формирование ценностного предложения
  4. ИИ-промпты для JTBD и глубинных интервью
  5. Промты для роста продукта
  6. AI-промпты для продуктовой аналитики

Искусственный интеллект уже перестал быть экспериментальным инструментом и стал частью повседневной работы. Если раньше продакт-менеджеров воспринимали как связующее звено между бизнесом, разработкой и маркетингом, то сегодня их роль расширяется: управление продуктом требует системного мышления, глубокого исследования, сильной аналитики и способности принимать стратегические решения в условиях высокой неопределенности.

Скорость проверки гипотез напрямую влияет на выручку и жизненный цикл продукта. В этом контексте AI и такие инструменты, как ChatGPT, становятся не заменой экспертизы, а усилителем продуктового подхода. Они помогают структурировать инсайты, ускорять генерацию сценариев развития продукта, анализировать пользовательский опыт и поддерживать процесс продуктового исследования (product discovery).

Однако эффективность ИИ зависит не от самого инструмента, а от качества промтов и понимания задач. Без четко сформулированной гипотезы, метрики успеха и контекста рынка и продукта даже самые продвинутые ai-инструменты не принесут реальной пользы. Поэтому ключевой навык продакта в 2026 году — не просто применять AI, а стратегически внедрять его в процессы управления продуктом.

Материал ориентирован на практический результат и показывает, как продактам и маркетологам эффективно использовать нейросети для создания и развития продукта.

Короткий гайд

AI — не замена создания продукта, а усилитель.
Он помогает быстрее проводить исследование, формулировать гипотезы и анализировать метрики, но решение всегда принимает человек.

Любой промпт должен содержать 5 элементов:
контекст в создании продукта → аудитория → цель/метрика → ограничения → формат ответа.

ИИ полезен в любом направлении:
  • стратегия и анализ рынка,
  • JTBD и глубинные интервью,
  • рост и приоритизация гипотез,
  • продуктовая аналитика и принятие решений.

Главный риск — слепое доверие.
Все идеи нужно проверять на данных и в реальном пользовательском поведении.

Как правильно писать промпты: базовая формула для продакта

Эффективность AI в управлении продуктом зависит не от инструмента, а от качества запроса. Один и тот же ChatGPT может дать поверхностный ответ или глубокие инсайты — разница в том, насколько четко product manager формулирует задачу.

В продуктового менеджмента важно мыслить структурно. Промпт должен отражать логику работы продакта: понимать контекст рынка и продукта, учитывать метрика успеха и ограничения, а также быть ориентированным на практический результат. Ниже — базовая формула, которую можно применять для большинства задач: от discovery до аналитики и продуктовой стратегии.
«AI не заменяет продакт-менеджера. Он усиливает того, кто умеет правильно формулировать проблему», отмечает Марти Кейган, автор книги «Вдохновленные».

Контекст продукта

AI не знает специфики вашего продукта, пользовательский сценарий или конкурентный ландшафт. Без контекста он будет давать абстрактные рекомендации.

В промпте стоит указать:
  • что это за продукт (B2B / B2C, digital / физический продукт)
  • на каком этапе жизненного цикла он находится
  • в какой нише работает
  • текущую проблему или гипотезу

Например, вместо «предложи идеи роста» лучше написать:
«Мы развиваем SaaS-продукт для маркетологов в e-commerce. На этапе роста, LTV снижается. Предложи гипотезы для
увеличения удержания».

Контекст делает ответ применимым к реальной ситуации, а не теоретическим.

Целевая аудитория

Любое решение в управлении продуктом должно опираться на понимание user. Поэтому в промпте важно описать:
  • сегмент аудитории
  • jobs to be done
  • текущую боль или потребность
  • поведение customer
Если задача связана с исследование или глубинные интервью, полезно уточнить стадию: потенциальный пользователь, активный клиент или churn-сегмент.

Product-менеджмент с ai помогает структурировать пользовательский подход, но только если продакт задает точные параметры.

Метрики успеха

Без метрика невозможно оценить, приносит ли решение реальную пользу. Поэтому в промпте стоит обозначать, какие показатели важны:

  • выручка
  • конверсия
  • retention
  • CAC / LTV
  • вовлеченность

Например:
«Предложи сценарий улучшения onboarding с целью увеличить активацию на 15%».

Так AI будет ориентироваться на результат, а не на абстрактные идеи.

Ограничения

Ограничения — важная часть продуктового мышления. Они приближают рекомендации к реальности.

Можно указать:
  • бюджет
  • ресурсы команды
  • сроки
  • технические ограничения
  • особенности рынка

Если продукт развивается в конкурентный среде, стоит обозначить это в запросе. AI должен учитывать условия, в которых продакт принимает решение.

Формат ответа

Чтобы эффективно использовать нейросети, важно заранее определить, в каком виде нужен результат:

  • список гипотез
  • таблица для приоритизации
  • структура roadmap
  • сценарий use case
  • список вопросов для интервью с пользователями
  • черновик user story

Четкий формат экономит время и снижает необходимость дополнительной доработки. Это особенно важно, если AI применяется для автоматизации на базе регулярных задач.

Универсальный шаблон промпта для продакта

«Я product manager [тип продукта]. Мы находимся на этапе [этап жизненного цикла]. Наша цель — [метрика]. Целевая аудитория — [описание user]. Ограничения [ресурсы / сроки]. Предложи [формат ответа: гипотезы / roadmap / use case / сценарий]».

Такая структура позволяет стратегически внедрять AI в процессы управления продуктом и получать не общие рекомендации, а рабочие инструменты для развития продукта.

AI-промпты для продуктовой стратегии

Продуктовая стратегия начинается с понимания рынка и ценности продукта. Искусственный интеллект можно применять как инструмент для структурирования исследования, генерации гипотез и оценки сценариев развития продукта. Рассмотрим конкретные примеры промтов для продактов, может использовать в работе.

Анализ рынка и конкурентов

Анализ рынка — это не сбор общих трендов из открытых источников, а стратегическая работа с гипотезами. Для product manager важно понимать не только размер рынка и количество игроков, но и структуру спроса, мотивацию user, распределение ценности и слабые сигналы изменений.

Классическая ошибка — смотреть на рынок как на статичную картину. На практике рынок и продукт постоянно меняются: появляются новые use case, меняется поведение customer, смещаются ожидания, растет чувствительность к цене или к скорости внедрения. Поэтому анализ должен быть не описательным, а управленческим — направленным на принятие решений.

Искусственный интеллект здесь полезен как инструмент ускорения исследования и структурирования инсайтов. Он помогает:
  • выделить ключевые сегменты и их jobs to be done,
  • определить факторы конкуренции,
  • найти точки дифференциации,
  • выявить слабые сигналы изменения рынка,
  • смоделировать сценарии развития продукта.
Особенно ценен AI на этапе product discovery, когда продакт проверяет, стоит ли выходить в новую нишу или запускать новый продукт.

Пример промпта для стратегического анализа рынка


Я product manager B2B SaaS-продукта для автоматизации маркетинга в e-commerce.

Проведи стратегический анализ рынка и продукта:

— ключевые сегменты клиентов и их основные jobs to be done,

— факторы выбора решения,

— текущая конкурентная структура,

— незакрытые потребности,

— потенциальные точки роста.


Ответ структурируй по принципу: сегмент → проблема → существующее решение → возможность для дифференциации → стратегический вывод.

Пример промпта для анализа конкурентов на уровне ценности


Проанализируй 5 крупнейших конкурентов в нише [описание].

Для каждого определи:

— их ключевую ценность продукта,

— сильные стороны,

— слабые места в пользовательском опыте,

— неудовлетворенные jobs to be done,

— возможный конкурентный риск для нас.


Сделай вывод: где наш продукт может занять стратегически устойчивую позицию.

Пример промпта для поиска точек дифференциации


Мы планируем развитие продукта в конкурентной среде.


На основе анализа рынка предложи 5 направлений дифференциации, которые:

— сложно скопировать,

— создают реальную пользу для customer,

— могут увеличить выручку или удержание.

Укажи, какие гипотезы необходимо проверить и какие метрики использовать.

Такой формат позволяет использовать AI не как источник «общей информации», а как инструмент стратегического мышления. Продакт в этом процессе не теряет контроль над управлением продуктом, а усиливает свою аналитическую работу и экономит время на первичном структурировании данных.

Формирование ценностного предложения

Ценность продукта — это не набор функций, а причина, по которой пользователь выбирает именно ваше решение. На практике многие продакты формулируют UVP через характеристики: быстрее, удобнее, дешевле. Однако устойчивое позиционирование строится вокруг реальной пользы, которую продукт приносит customer в конкретном сценарии использования.

Формирование ценности — это управленческая задача. Здесь важно соединить результаты исследования, инсайты из глубинных интервью, понимание jobs to be done и конкурентный контекст. Искусственный интеллект помогает структурировать этот процесс и протестировать разные формулировки до выхода в рынок.

AI особенно полезен в трех ситуациях:
  • когда ценность продукта размыта и не считывается пользователем,
  • когда продукт выходит в новый сегмент,
  • когда требуется пересборка продуктовой стратегии для роста выручки или масштабирования.

Формирование ценностного предложения

Новые группы метрик показывают, что аналитика в эпоху искусственного интеллекта становится глубже и точнее. Прогнозные показатели позволяют командам видеть не только текущее состояние продукта, но и его будущую динамику. Метрики качества моделей помогают использовать ИИ и избегать ошибок анализа данных, которые могут повлиять на пользовательский опыт. Оптимизация выводит продуктовый анализ на новый уровень, когда решения принимаются не по средним значениям, а на основе поведения каждого конкретного пользователя. В результате продуктовые команды получают возможность управлять ростом проактивно, быстрее корректировать стратегию и создавать более устойчивые механики удержания и монетизации.
Подписывайтесь на рассылку со статьями, которую читают лидеры рынка

Пример промпта:


Я product manager сервиса для автоматизации финансовой отчетности малого бизнеса.


Целевая аудитория — владельцы интернет-магазинов с оборотом до 30 млн руб.


Их основная проблема — нехватка времени и страх ошибок в отчетности.


Сформулируй 5 вариантов UVP:

— с фокусом на экономию времени,

— на снижение риска штрафов,

— на рост управляемости бизнеса.


Для каждого варианта укажи предполагаемую метрику успеха и возможный сегмент.

Позиционирование

Позиционирование — это выбор, какую роль продукт занимает в голове пользователя. Это стратегическое решение, которое влияет на коммуникацию, маркетинг и roadmap развития продукта.
AI помогает протестировать разные сценарии позиционирования и оценить их последствия.

Пример промпта:


Наш продукт — платформа аналитики для маркетологов e-commerce.

Предложи 3 сценария позиционирования:

  1. как инструмент роста выручки,
  2. как решение для оптимизации бюджета,
  3. как инструмент стратегической аналитики для директора по маркетингу.

Для каждого сценария определи:

— ключевую ценность продукта,

— целевой сегмент user,

— потенциальный конкурентный риск,

— влияние на развитие продукта и roadmap.

Проверка гипотезы ценности

Даже сильная формулировка UVP остается гипотезой до проверки. Продакт должен оценить, действительно ли предложенная ценность влияет на поведение пользователя и метрики.
AI можно использовать для структурирования гипотез и сценариев тестирования.

Пример промпта:


Мы предполагаем, что основная ценность продукта — автоматизация подготовки маркетинговых отчетов.


Помоги сформулировать:

— 3 проверяемые гипотезы,

— метрики для оценки,

— возможный сценарий тестирования (MVP или MLP),

— риски неверной интерпретации результатов.


Учитывай, что продукт находится на этапе роста и работает в конкурентной среде.

Такой подход позволяет использовать AI не как генератор формулировок, а как инструмент стратегической проверки. В результате продакт принимает решения не интуитивно, а на основе структурированных гипотез, пользовательских инсайтов и четких метрик.

ИИ-промпты для JTBD и глубинных интервью

Jobs to be done — это не про функции как делать продукт, а про задачу, которую пользователь «нанимает» продукт выполнить. Для product manager понимание JTBD — основа продуктового мышления и ключевой этап product discovery.

Однако на практике продакты часто подменяют реальную задачу пользователя описанием поведения или демографией. В результате продукт развивается вокруг предположений, а не вокруг реальной ценности.

Искусственный интеллект помогает структурировать исследование, выделять инсайты из интервью с пользователями и формулировать проверяемые гипотезы. Искусственный интеллект меняет представление при работе с большими массивами обратной связи и при подготовке глубинных интервью.

Формулировка Jobs to Be Done

С помощью нейросетей можно уточнять и декомпозировать JTBD: функциональной, эмоциональной и социальной составляющей.

Пример промпта:


Я product manager сервиса онлайн-бухгалтерии для малого бизнеса.


На основе описания аудитории (ниже) сформулируй:

— основной jobs to be done,

— функциональный аспект задачи,

— эмоциональный аспект,

— социальный аспект.

Затем предложи 3 гипотезы, как наш продукт может закрывать эту задачу лучше конкурентов.

Подготовка глубинных интервью

Глубинные интервью — ключевой инструмент customer development. Их цель — выявить реальные мотивы и сценарии использования продукта, а не получить формальные ответы.
AI помогает сформировать структуру интервью и избежать наводящих вопросов.

Пример промпта:


Подготовь структуру глубинного интервью для исследования пользователей SaaS-продукта в сфере маркетинговой аналитики.


Цель — понять:

— как user принимает решение о выборе инструмента,

— какие альтернативы он рассматривает,

— какие боли возникают в текущем процессе.


Вопросы должны быть открытыми и не содержать подсказок.

Анализ интервью и пользовательских инсайтов

После интервью продакту необходимо систематизировать ответы и выделить повторяющиеся паттерны. Здесь AI особенно эффективен.

Пример промпта:


Ниже приведены выдержки из 12 интервью с пользователями.


Проанализируй ответы и:

— выдели повторяющиеся боли,

— сформулируй основные jobs to be done,

— определи барьеры в customer journey (CJM),

— предложи гипотезы для развития продукта.


Представь результат в структурированном виде.

Работа с CJM и сценариями использования

Customer Journey Map помогает увидеть, где продукт теряет пользователя и где скрываются точки роста.

Пример промпта:


Мы хотим пересобрать пользовательский сценарий onboarding.


Опиши CJM для нового пользователя нашего продукта:

— этапы пути,

— ключевые точки трения,

— эмоциональное состояние пользователя,

— возможные причины отказа.

Предложи 5 гипотез для улучшения активации и удержания.

Навыки работы с ИИ в этом блоке особенно ценно, потому что оно ускоряет переход от «сырой информации» к управленческому решению. Продакт не просто собирает данные, а превращает их в гипотезы, метрики и стратегические выводы.

Промты для роста продукта

Рост продукта — это не набор случайных экспериментов, а системная работа с гипотезами, метриками и сценариями поведения пользователя. Для product manager важно не просто генерировать идеи, а выстраивать управляемый процесс: от гипотезы до проверки на данных.
AI-инструменты особенно полезны в growth-задачах, потому что помогают быстро расширить поле идей, структурировать аналитика и оценить потенциальный эффект до запуска эксперимента.

Поиск гипотез для роста

Рост начинается с гипотез. Однако большинство growth-идей повторяются и не учитывают специфику рынка и продукта. Искусственный интеллект помогает выйти за пределы очевидных решений и связать гипотезы с реальными jobs to be done и поведением user.

Я product manager B2C-приложения для обучения английскому языку.


Продукт находится на этапе роста. Основная цель — увеличить ежемесячную выручку.


Предложи 10 гипотез для роста, разделив их на категории:

— привлечение,

— активация,

— монетизация,

— удержание.


Для каждой гипотезы укажи предполагаемую метрику и потенциальный риск.

Поиск quick wins

Иногда продакту нужны не масштабные изменения, а быстрые улучшения, которые дадут эффект.

Проанализируй возможные quick wins для SaaS-продукта с текущей конверсией в оплату 3%.

Укажи:

— действия, которые можно внедрить в течение 2–4 недель,

— ожидаемое влияние на метрики,

— сложность внедрения.

Приоритизация гипотез (RICE / ICE)

Генерация без приоритизации приводит к хаосу. AI можно использовать для структурирования гипотез и предварительной оценки их влияния.

Пример промпта:

Ниже список гипотез для роста продукта.

Оцени их по модели RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort).

Рассчитай приоритет и предложи порядок тестирования.

Учитывай ограниченные ресурсы команды из 5 человек.

Работа с метриками

Рост невозможен без понимания цифр. AI помогает быстрее анализировать данные и формулировать управленческие выводы. Также он полезен для первичной интерпретации изменений в показателях.

Вот данные по воронке:

регистрация — 100%

активация — 60%

триал — 25%

оплата — 8%

Проанализируй узкие места и предложи 5 гипотез для улучшения конверсии на каждом этапе.

Причины падения конверсии

Важно не только видеть цифры, но и искать корневые причины.

За последние 2 месяца конверсия в оплату снизилась с 12% до 8%.


Перечисли возможные причины падения:

— продуктовые,

— маркетинговые,

— конкурентные,

— пользовательские.


Предложи сценарий проверки каждой гипотезы.

Поиск драйверов LTV

Увеличение LTV часто эффективнее, чем агрессивное привлечение.

Наш текущий LTV составляет 4 500 руб.


Предложи направления для увеличения LTV через:

— улучшение retention,

— дополнительные use case,

— изменения в модели монетизации.


Для каждого варианта укажи потенциальное влияние на выручку.

Удержание и снижение оттока

Retention — один из главных индикаторов ценности продукта. Высокий churn часто сигнализирует о проблеме в продуктовой стратегии или несоответствии jobs to be done.

AI помогает структурировать причины оттока и выделить повторяющиеся паттерны.

Ниже отзывы пользователей, которые отказались от подписки.


Проанализируй причины churn и сгруппируй их по категориям:

— ценность продукта,

— сложность использования,

— цена,

— альтернативы.


Предложи гипотезы для снижения оттока.

Идеи для повышения retention

Предложи 7 механик повышения retention для мобильного фитнес-приложения.

Укажи, какие поведенческие триггеры они задействуют и какие метрики нужно отслеживать.

Когда пользователь выпал из активного сценария, важно вернуть его в продукт.

Предложи 7 механик повышения retention для мобильного фитнес-приложения.

Укажи, какие поведенческие триггеры они задействуют и какие метрики нужно отслеживать.

Этот блок показывает, как применять AI не ради генерации идей, а как инструмент системного growth-менеджмента: от гипотезы до измеримого результата.
Научитесь применять AI в ежедневной работе: от генерации контента и анализа данных до создания агентов и MVP продукта

Курс «Нейросети для работы с продуктом»

AI-промпты для продуктовой аналитики

Продуктовая аналитика — это не просто отчеты и дашборды. Это инструмент управления продуктом. Задача продакта — не смотреть на цифры, а принимать решения на основе данных: проверять гипотезы, находить точки роста, корректировать стратегию.
Искусственный интеллект здесь помогает:
  • быстрее интерпретировать данные,
  • находить закономерности,
  • формулировать гипотезы,
  • моделировать сценарии развития продукта,
  • снижать риск ошибочных выводов.
Важно: AI не заменяет аналитика, но ускоряет цикл «данные → инсайты → решение».

Интерпретация продуктовых данных

Часто проблема не в отсутствии данных, а в их интерпретации. Продакт видит падение метрики, но не понимает первопричину.

Я product manager B2B SaaS-продукта.

Ниже данные за последние 3 месяца:

— рост регистраций +18%

— активация снизилась с 55% до 43%

— retention 30 дней упал на 6 п.п.

— выручка выросла на 5%

Проанализируй возможные взаимосвязи между метриками.

Выдели 3 наиболее вероятные причины изменений и предложи сценарий проверки каждой гипотезы.

Проверка гипотез на данных

Продакт часто формулирует гипотезу интуитивно, но не структурирует ее с точки зрения измеримости.

Мы предполагаем, что упрощение onboarding повысит активацию.

Помоги сформулировать:

— корректную продуктовую гипотезу,

— метрики успеха,

— минимальный период тестирования,

— критерии принятия решения,

— риски ложноположительного результата.

A/B-тестирование

AI помогает структурировать эксперимент и снизить риск методологических ошибок.

Мы планируем A/B-тест нового экрана оплаты.

Цель — увеличить конверсию в оплату с 8% до 10%.

Помоги определить:

— гипотезу теста,

— primary и secondary метрики,

— минимальный размер выборки,

— возможные искажения результата,

— критерии завершения эксперимента.

Когортный анализ

Когортный анализ помогает понять поведение пользователя во времени, а не в среднем по базе.

Ниже данные по когортам пользователей за 6 месяцев.

Проанализируй различия в retention между когортами.

Определи:

— какие изменения могли повлиять на поведение user,

— есть ли признаки ухудшения ценности продукта,

— какие гипотезы стоит проверить в первую очередь.

Поиск аномалий и скрытых инсайтов

Иногда цифры «нормальные», но рост замедляется. AI помогает посмотреть на данные под другим углом.

У нас стабильный рост MAU, но не растет LTV.

Предложи возможные скрытые причины и направления дополнительного анализа:

— сегментация пользователей,

— различия в use case,

— поведение платящих и неплатящих клиентов.

Моделирование сценариев развития продукта

AI можно использовать для сценарного анализа, особенно при стратегическом планировании.

Смоделируй 3 сценария развития продукта на 12 месяцев:


— фокус на рост привлечения,

— фокус на рост retention,

— фокус на повышении ARPU.


Для каждого сценария укажи:


— ключевые метрики,

— потенциальное влияние на выручку,

— риски и ограничения.

Анализ unit-экономики

Продуктовый рост без понимания unit-экономики может быть опасным.

Наши показатели:

CAC — 2 100 руб.

LTV — 4 500 руб.

средний срок жизни клиента — 7 месяцев.


Проанализируй устойчивость модели.


Определи, какие параметры критичны для масштабирования и какие гипотезы могут улучшить экономику.

Этот кейс демонстрирует, как AI становится инструментом продуктового менеджмента, а не просто генератором текста. Он помогает продактам проектировать обоснованные решения, быстрее проверять гипотезы и снижать стратегический риск.

Заключение

Искусственный интеллект уже стал частью продуктового менеджмента. Он ускоряет исследование, помогает формулировать гипотезы, структурирует аналитику и поддерживает принятие решений. Однако важно помнить: AI — это инструмент, а не источник ответственности.

Главная ошибка продакт-менеджеров — полагаться на нейросети как на замену продуктового мышления. ChatGPT может предложить сценарий, гипотезу или стратегию, но он не знает контекста команды, ограничений ресурсов, реального поведения user и тонких сигналов рынка. Решение всегда остается за человеком.

Продуктовый подход предполагает системность: гипотеза → эксперимент → аналитика → решение. AI может ускорить каждый этап, но не отменяет необходимость стратегически мыслить, проверять гипотезы на данных и понимать ценности продукта.

Конкурентное преимущество будет не у тех, кто просто применяет AI, а у тех, кто умеет эффективно использовать нейросети в рамках управления продуктом. Технология усиливает сильных продактов и обнажает слабые процессы.
Именно поэтому искусственный интеллект стоит внедрять не как модный тренд, а как часть системы принятия решений — аккуратно, осознанно и с четким пониманием целей развития продукта.

Часто задаваемые вопросы

Главный редактор Product Lab
Статью подготовила

Больше статей по теме

Получить консультацию
Заполните форму и получите ответы
на все вопросы.