Старт 16 июня - вторник и четверг, 18:00 по Варшаве - 390 USD, группа до 10 человек

AI Sandbox: от идеи к проверенному спросу

Как новичку проверить продуктовую идею на реальных людях - быстро, дёшево и без единой строчки кода. Главный упор: иди к юзеру и проверяй реальный спрос поведением, а не своими фантазиями.

С чего начинается провал

Самая частая ошибка новичка: придумал идею, влюбился, ушёл строить. Через три месяца выясняется, что проблему ты выдумал, и продукт никому не нужен.

Правильный порядок обратный. Сначала доказываешь, что проблема реальна и болит. Потом - что люди готовы за решение чем-то заплатить: деньгами, временем, email-ом. И только потом строишь.

Одно правило, которое меняет всё:

Слова врут, поведение - нет. "Классная идея, я бы пользовался" - это не валидация, это вежливость. Валидация - это когда человек уже мучается с проблемой, уже тратит на неё деньги или время, и делает реальный шаг навстречу твоему решению.

Твоя задача на этой фазе - не убедить себя, что идея хорошая, а попытаться дёшево её убить. Выжила - копаешь дальше.

Мини-словарь

Для фазы валидации (эта часть):

Для глубокого ресёрча (последняя часть):

Шаг 1. Сформулируй гипотезу (10 минут)

Не "я делаю приложение для X". А проверяемое утверждение по шаблону:

Я думаю, что [конкретный сегмент] страдает от [конкретная боль], решает её сейчас [текущий способ], и это достаточно больно, чтобы заплатить или потратить время на [моё решение].

Пример: "Я думаю, что бухгалтеры-фрилансеры на ИП теряют 3-4 часа в неделю на ручную сверку платежей, делают это в Excel, и это достаточно бесит, чтобы платить 20 евро в месяц за автоматизацию."

Чем уже сегмент, тем легче проверить. "Все малые бизнесы" - не проверишь. "Фрилансеры-бухгалтеры на ИП в Польше" - проверишь за неделю.

AI-промпт - заострить идею в гипотезы:

Я новичок, делаю продукт. Вот моя идея сырыми словами:
[надиктуй или опиши идею своими словами]

Помоги превратить её в 3 проверяемые гипотезы по шаблону:
"Я думаю, что [сегмент] страдает от [боль], решает сейчас [способ],
и это достаточно больно, чтобы [действие или оплата]."

Сделай сегмент максимально узким и конкретным. По каждой гипотезе
назови одно предположение, которое в ней самое рискованное -
то, без которого всё разваливается.

Шаг 2. Найди самое опасное предположение (RAT)

В каждой гипотезе несколько допущений. Одно - самое хрупкое. Для новичка это почти никогда не "смогу ли я построить". Это "существует ли вообще эта боль и болит ли она настолько, чтобы за неё платили".

Проверяй сначала то, что (а) сильнее всего убивает проект, если неверно, и (б) дешевле всего проверить. Не пиши код, пока не убедился, что проблема реальна.

AI-промпт:

Вот моя гипотеза: [вставь].
Выпиши все предположения, на которых она держится.
Отсортируй по "если неверно - насколько убивает проект" умножить на
"насколько я НЕ уверен, что это правда".
Назови топ-1 для проверки первым и самый дешёвый способ проверить
его за неделю без кода.

Шаг 3. Иди к юзеру: проблемные интервью (сердце всего)

Это самый важный навык и самая частая ошибка. Новичок идёт к людям и спрашивает "вам нравится моя идея?", получает "да, круто", радуется, строит, проваливается. Люди врут из вежливости.

Правила разговора (это и есть The Mom Test - вопросы, на которые нельзя соврать):

  1. Говори про ИХ жизнь и прошлое, а не про твою идею. Не питчи вообще.
  2. Спрашивай про конкретное прошлое поведение, не про будущее. "Когда ты последний раз сталкивался с этим? Что делал?" - а не "стал бы ты пользоваться...?".
  3. Копай в цифры боли: сколько времени уходит, сколько денег, как часто.
  4. Ищи, что они УЖЕ делают, чтобы решить проблему: костыли, Excel, другой софт, наняли кого-то. Если ничего не делают - боли, скорее всего, нет.
  5. Комплименты - это не данные. Данные - это эмоция, "боже, как меня это бесит", и реальные потраченные деньги.

Признаки, что проблема реальна:

Сколько разговоров: 5-8 на сегмент. Меньше - случайность. Больше на старте не нужно.

AI-промпт - где найти этих людей и как позвать:

Мой сегмент: [кто это, максимально конкретно].
1. Где эти люди тусуются онлайн и оффлайн - конкретные сообщества,
   subreddit-ы, чаты, группы, мероприятия. Дай ссылки.
2. Напиши короткое не-впаривающее сообщение, чтобы позвать их на
   15-минутный разговор про их рабочий процесс (не про мой продукт).
   Цель - согласились поговорить, не почувствовав, что им продают.

AI-промпт - сценарий интервью:

Помоги составить гайд проблемного интервью на 15 минут по правилам
The Mom Test. Сегмент: [кто]. Гипотеза: [вставь].

Требования:
- Вопросы только про прошлое и текущее поведение, не про мою идею.
- Никакого питча: я не упоминаю своё решение до самого конца.
- 6-8 открытых вопросов, копающих в боль, частоту, текущие костыли,
  потраченные деньги и время.
- В конце - как мягко спросить "с кем ещё стоит поговорить".

AI-промпт - разобрать интервью (после разговоров):

Вот заметки и расшифровки из [N] интервью: [вставь].
1. Какая боль повторяется у большинства? Подкрепи цитатами.
2. Что они УЖЕ делают, чтобы её решить, и сколько это им стоит?
3. Где мои гипотезы подтвердились, а где развалились - честно.
4. Раздели реальные сигналы спроса и вежливые комплименты.
5. Вывод: копать дальше, развернуть гипотезу или бросить?

Шаг 4. Проверь реальный спрос (поведением, не словами)

Люди сказали "проблема есть". Хорошо. Но скажут одно, а сделают другое. Теперь проверяешь, готовы ли они ДЕЙСТВОВАТЬ. По-прежнему без кода.

Лестница сигналов, снизу вверх. Чем выше - тем честнее:

  1. "Интересно, классно" - ноль. Выброси.
  2. Оставил email в листе ожидания - слабый сигнал.
  3. Потратил время: заполнил форму, пришёл на демо, дал тебе сделать работу руками - средний.
  4. Заплатил, внёс предоплату или депозит - сильный. Деньги не врут.
  5. Привёл друга, спрашивает "когда уже" - очень сильный.

Дешёвые способы проверить спрос без продукта:

Поставь планку ЗАРАНЕЕ: "успех = из 100 зашедших 10 оставят email" или "3 из 5 заплатят за ручной вариант". Иначе задним числом любой результат покажется хорошим.

AI-промпт - текст лендинга для теста:

Сегмент: [кто]. Боль: [какая, словами клиента из интервью].
Напиши текст одностраничного лендинга для теста спроса:
- заголовок про боль, а не про фичи;
- 3 буллета ценности;
- один чёткий призыв (оставить email в лист ожидания).
Без воды и баззвордов. Дай 3 варианта заголовка для A/B-теста.

AI-промпт - спланировать тест спроса:

Хочу проверить спрос на [идея] без написания кода, за 1-2 недели,
бюджет до [сумма].
Предложи 3 конкретных способа теста (лендинг, fake door, concierge,
предзаказ). По каждому: что именно делаю по шагам, какой сигнал
считаю успехом (с числом), и где взять первых людей.

Шаг 5. Реши: дальше, разворот или стоп

Посмотри на данные честно:

Решай по данным, а не по тому, как сильно влюбился в идею.

Копай глубже (после того как проверил на живых людях)

Это следующий уровень. Делай ПОСЛЕ того, как подтвердил проблему и спрос на реальных людях. Тут AI deep research экономит дни. Но помни: это desk research - он готовит контекст, а не заменяет разговоры с юзерами.

Движки: ChatGPT Deep Research, Gemini Deep Research (глубина и источники), Perplexity (быстро, цены и конкуренты). Запускай один промпт в двух и сравнивай - расхождения показывают, где модель галлюцинирует. И требуй источники со ссылками к каждой цифре.

Размер рынка (TAM / SAM / SOM):

Роль: market analyst. Контекст продукта: [бриф].
Посчитай TAM, SAM, SOM двумя методами:
1. Top-down: от размера всей индустрии вниз до моего сегмента.
2. Bottom-up: число клиентов x средний чек x частота.
Для каждого числа - источник и год; без источника помечай "ассампшн".
Дай диапазон (пессимизм / база / оптимизм) и 3 главных допущения.

Конкуренты и их инструменты:

Роль: competitive intelligence analyst. Контекст: [бриф].
1. Найди 10-15 игроков (включая "делают в Excel" и "ничего не делают").
2. По топ-7 - таблица: продукт, сегмент, ключевые фичи, цена, позиционирование.
3. 3-5 повторяющихся жалоб из отзывов (G2, Capterra, Reddit) со ссылками.
4. 2-3 white space: где боль есть, а решения нет.
Цены бери с актуальных pricing-страниц с датой проверки.

Бенчмаркинг:

Роль: product benchmarking analyst. Контекст: [бриф] + категория: [...].
1. 3-5 best-in-class продуктов в смежных категориях - у кого учиться
   онбордингу, прайсингу, удержанию.
2. Отраслевые бенчмарки метрик (trial-to-paid, churn, CAC/LTV) с источниками.
3. 5 уроков, применимых уже на MVP.
Метрики - диапазонами и с годом. Разделяй enterprise и SMB.
Продвинутый уровень - сегментация по Advanced JTBD. Когда проблема подтверждена, сегментируй не по демографии ("стартапы 10-50 человек"), а по работам ("кому нужно сделать X, и текущее решение бесит"). Раскладывай Core Job на под-работы и ищи недообслуженные узлы - там, где у конкурентов слабо, твоя точка входа. Это генеративная аналитика, а не задача для веб-поиска: deep research даёт сырьё (язык клиента, текущие решения), а саму сегментацию строишь сам и достраиваешь живыми интервью.
Продвинутый уровень - работай в папке проекта, а не в браузере. Заведи папку и работай через Claude Code или Cursor (IDE - среда разработки). Бриф кладёшь в context.md, каждый шаг сохраняешь файлом (interviews.md, demand_test.md, competitors.md). Контекст накапливается, и тот же ресёрч дальше превращается в PRD (product requirements document, документ требований к продукту) и код - без потери контекста. Это и есть переход от "AI = чат в браузере" к "AI = рабочий инструмент".

Чек-лист: прежде чем писать код

Правило напоследок: AI ускоряет подготовку и разбор в разы - находит людей, пишет сценарии, синтезирует интервью. Но сам разговор с юзером и реальный тест спроса он не заменит. Это та работа, за которую платят основателю. Её не делегируй.

Задать вопрос