Статья Как pet-проект помогает мне расти в скиллах?

Расскажу на примере PushCollector - и покажу, что это работает не только с приложениями

Как общаться с продуктовой командой на одном языке?

В работе CRM-маркетолога регулярно нужно взаимодействовать с продуктовыми командами - доработки, новый функционал, интеграции. И часто разговор заходит в тупик: ты объясняешь задачу, а разработчик слышит что-то другое.

Когда я начал делать PushCollector через вайбкодинг, быстро понял: если ты не умеешь декомпозировать задачу и ставить её чётко, ничего не работает. Спринты, бэклоги, приоритизация - всё это перестало быть абстракцией из вакансий и стало рабочим инструментом. Теперь на работе мне проще формулировать ТЗ для разработки, потому что я понимаю, как они мыслят, какие у них проблемы и какие решения я могу сразу им предложить

Как строить методологию, если на рынке нет данных?

CRM-маркетологи часто запускают пилоты новых каналов, механик, сегментов, креативов и т.д. И каждый раз нужно ответить на вопрос: как мы поймём, что это работает?

Для pet-проекта мне пришлось разобраться с этим по-настоящему, не перенимая опыт других, а создавая с нуля.

За основу шкалы оценки я взял Appraisal Theory - теорию оценки эмоций Клауса Шерера (2001). Суть: когда человек видит пуш, мозг проходит несколько уровней проверки - релевантно? совпадает с интересами? вызывает эмоцию? На этой базе я построил шкалу из 5 тегов:

ACTION — совпало с потребностью, хочу действовать

HOOKED — зацепило внимание

GLANCED — ноль эмоций, мозг не зацепился

MISSED — понял содержание, но мимо

MUTE — раздражает

Один пуш - один тег по первому впечатлению. Менять нельзя - мы измеряем реакцию, а не рефлексию. Этот опыт проектирования методологии с нуля теперь помогает мне на работе - когда нужно оценить пилот или построить систему метрик для нового канала, я уже знаю, как правильно выстроить процесс поиска материалов, информации на основании целей

Как считать, чтобы результаты не были случайностью?

Статистика это слово, от которого многие маркетологи морщатся. Но в CRM без неё никуда: A/B-тесты, размер выборки, значимость результатов, стат.выпадения и много чего еще

Для исследования я вывел формулу достаточности:

U × d × D ≥ P × K

(участники × оценок в день × дней ≥ пушей в пуле × целевое количество оценок).

При 50 участниках и 3 оценках в день за месяц получаем 4 500 оценок при потребности в 2 800 — запас 60%. А чтобы пул не забивался копиями (компания может прислать одну акцию десяти людям), работает двухуровневая дедупликация. На практике ~85% пушей за день от одного приложения это дубли.

Звучит как что-то из учебника, но по факту это та же логика, что и при расчёте выборки для A/B-теста или оценке достаточности данных для сегментации. Просто в пет-проекте ты проходишь через это руками, а не читаешь про это в статье.

Как искать информацию, когда её нет?

На рынке про push-уведомлений почти пустота. Мне пришлось собирать данные из научных статей, смежных областей, адаптировать теории из психологии восприятия. Это тот же навык, который нужен, когда ты запускаешь CRM в нише, где нет бенчмарков и тебе приходится строить свои.

Итого

Пет-проект - это не про «делать что-то на стороне ради фана». Это рабочий тренажёр. Декомпозиция задач, проектирование методологий, статистика, работа с разрозненными данными, общение с продуктовыми командами - всё это прокачивается в разы быстрее, когда ты решаешь реальную задачу, а не проходишь курс. И для этого не обязательно делать именно приложение ведь подойдёт любой проект, где нужно разобраться в чём-то с нуля и довести до результата