Growth

Sedm nebo i padesát nápadů týdně. Rozdíl dělá kontext.

Abyste s AI agenty maximalizovali růst produktu, musíte jim nejprve vytvořit produktový kontext. A ten následně spravovat. Teprve poté naleznete růstové příležitosti, které jsou v souladu s vaší produktovou i byznysovou strategií.

Continuum Tracker tento kontext vytvoří a automaticky ho spravuje pro každý váš produkt. Nejdřív se naučí váš produktový trh a pak zpřesňuje návrhy vašimi vlastními daty. Vy tak dostanete seřazené hodnotové nabídky podložené důkazy, kde každá nabídka má napojený vlastní kontext. Můžete ji tak rovnou předat svým AI agentům na test.

Growth hackeři Growth leaders Product-led týmy
Vezmi top 5 zákaznických pain pointů Nova Stays a pusť na každý jednoho agenta — všechny paralelně. Spouštím 5 agentů současně — jednoho na každý pain point. Všech pět startuje ve stejném tahu a běží zároveň; žádný nečeká na druhého. ├─ Storno podmínky před platbou · 28 evidence ├─ Celková cena cesty v domácí měně · 22 evidence ├─ Rezervace vedle plateb kartou · 19 evidence ├─ Změna termínu po rezervaci · 16 evidence └─ Sdílené cesty se spolucestujícím · 13 evidence Task(Storno podmínky před platbou) Běží… · 13 volání nástrojů · ↑ 22.4k tokenů · 1m 18s Task(Celková cena cesty v domácí měně) Běží… · 11 volání nástrojů · ↑ 18.2k tokenů · 1m 06s Task(Rezervace vedle plateb kartou) Běží… · 10 volání nástrojů · ↑ 15.7k tokenů · 58s Task(Změna termínu po rezervaci) Běží… · 8 volání nástrojů · ↑ 9.8k tokenů · 47s Task(Sdílené cesty se spolucestujícím) Běží… · 6 volání nástrojů · ↑ 6.1k tokenů · 35s 5 agentů běží nad Nova Stays · jedna sdílená auditní stopa

Terminál přehrává ilustrativní ukázku pro digitální produkt. Nova Stays i jeho funkce jsou smyšlené a skutečný výstup se bude lišit podle vašeho produktu, vašich dat a nastavení.

Rozšiřte hledání příležitostí

Růstová příležitost tam někde je. Hledejte rychleji a hlouběji.

Jeden produkt má spoustu příležitostí a jen hrstka z nich má potenciál exponenciálního růstu. Growth hacking je hledání jehly v kupce sena. Vyzkoušíte mnoho příležitostí. Většina z nich propadne, ale pár jich přinese exponenciální růst a zaplatí všechny předchozí pokusy.

Growth hacking bez Continuum Trackeru

Otestujete 1–7 nápadů týdně.

Zákaznickému problému za každou růstovou příležitostí musíte porozumět sami, a to natolik dobře, abyste ho dokázali vysvětlit AI agentovi. Navíc musíte z velkého množství příležitostí odhadnout, která vypadá nejnadějněji. Jeden člověk zvládne projít jen několik za den, a tak se to těžko škáluje.

Produkt Člověk vytvoří kontext pro AI, určí prioritu
Kontext i seřazený seznam pain pointů si skládáte sami

Paralelizujte průzkum pain pointů

Otestujete 7–50 nápadů týdně.

Seřazené hodnotové nabídky podložené důkazy sestavujeme my, takže každá přichází s už nastavenou prioritou a připojeným kontextem. Je tedy připravená k předání AI agentovi. Vy tak za den otestujete velké množství produktových prototypů reprezentujících růstové příležitosti. Navíc tento systém můžete škálovat s pomocí syntetických person.

Produkt Kontext i prioritu vytvoříme my
Kontext sestavíme ke všem pain pointům jednoho produktu

Paralelizujte průzkum produktových řad

Otestujete 50+ nápadů týdně pro každou produktovou řadu.

Dokážeme se naučit jakýkoliv produktový trh, a proto umíme dodat kontext i k produktům, o kterých nemáte žádná data. Kontext sestavíme z trhu samotného místo z dat od vašich zákazníků a AI agentovi ho předáme připojený k růstové příležitosti.

Růstové příležitosti tak můžete testovat pomocí prototypů i na trzích, kam jste nikdy nic neprodávali. Škálovat pak můžete tím, že testujete víc produktových řad najednou.

Produkt Produkt Produkt
Kontext sestavíme ke každé produktové řadě, kterou máte nebo chcete otestovat
Jak to víme

Za každou prioritou stojí věta, kterou někdo řekl

Do aplikace nahrajete obchodní nebo zákaznický hovor. Zpátky dostanete jen ty věty, ve kterých zazněl pain point, a k nim vysvětlení, proč jsou pro váš produktový trh důležité. Jeden problém řečený pěti způsoby se shlukne do jedné uživatelské potřeby seřazené podle trakce. Odtud se berou růstové příležitosti.

Celý tento proces běží automaticky, od nahraného hovoru až po seřazený seznam potřeb. Vy rozhodujete a pomáháte s volbou metodiky i s interpretací výsledků.

Registrace do bety
Zákaznický hovor, ve kterém je každá problémová věta vytažená do zákaznického problému a napojená na uživatelskou potřebu
Produktové potřeby odpovídající dotazu, sečtené podle kvartálu, ve kterém vyšly, od roku 2012 dodnes
Validace trhem

Váš trh je dataset, který nevyužíváte

Čteme za vás roky vývoje produktů na vašem produktovém trhu. Každou vydanou funkci, každý spuštěný produkt. Tak vzniká náš produktový kontext. Zvládnout to vlastními silami je i s AI agenty mimořádně náročné.

Kontext navíc držíme stále aktuální, takže rovnou vidíte, co se opakuje. Toto je důkaz, kde ostatní vidí růstovou hodnotu. A právě taková informační hloubka umožní AI agentovi zákaznickému problému skutečně porozumět, místo aby o něm jen spekuloval. Tento kontext připojíme ke každé z vašich seřazených hodnotových nabídek.

Registrace do bety
Rovnou z hovoru

Nejlepší integrací je diktování zákaznických problémů přímo v terénu

Vyjdete ze schůzky s klientem a prostě začnete mluvit do aplikace. Naše AI zachytí problémy, které zákazník skutečně popsal, jeho vlastními slovy. Nic se cestou nepřevypráví do cizího shrnutí, a proto takto vzniká nejlepší kontext, jaký AI agentovi můžete dát.

Není nutné nic propojovat ani nastavovat. Nahrávku přepíšeme, necháme z ní věty, ve kterých je pain point, a shlukneme je do vašeho seřazeného seznamu růstových příležitostí jako každý jiný vstup.

Registrace do bety
Nahrávání hlasové poznámky v aplikaci hned po schůzce se zákazníkem
Proč se prostě nezeptat obecného LLM

AI agent bez důkazů si uživatelský problém vymyslí

Zeptejte se LLM, co testovat a kam růst, a on odpoví. Vždycky odpoví. Vrátí vám dobře odargumentovanou hypotézu o uživateli a jeho problému, který neexistuje. Pokud se zeptáte pěti agentů stejně, vyrobí pět uhlazených variant téhož výmyslu. Rychle, věrohodně a prakticky bez návaznosti na váš byznys a produktovou strategii.

My názor agenta ukotvíme v porozumění trhu, které zpřesní vaše data, pokud je máte.

FAQ

Na co se growth týmy ptají jako první

Co je seřazený seznam růstových příležitostí?
Jsou to zákaznické pain pointy vašeho produktu seřazené podle trakce. U každého z nich vidíte veškerá připojená data použitá pro skóring, například doslovné citace ze zákaznických hovorů, počet nezávislých zdrojů, které problém zmínily, a firmy na vašem produktovém trhu, které stejný problém už řeší nebo vyřešily.
Jak mi ten seznam vlastně pomůže?
Naše nejsilnější stránka je právě dodání kontextu k danému zákaznickému problému. A to ke každé položce v seznamu. Váš AI agent si tak přestane uživatelský problém domýšlet a začne stavět na reálných příkladech, tedy na tom, co řekli vaši uživatelé a jak zákaznický problém chápe váš trh.
Za jak dlouho budu mít seřazený seznam?
První výsledky přijdou zhruba do 15 minut. Aplikace se pak dalších 24 hodin kalibruje na pozadí, takže se seznam sám zpřesňuje.
Zatím nemám moc dat. Bude mi aplikace k něčemu?
Ano. Právě pro tenhle případ jsme ji vytvořili. Velkou část kontextu totiž nedodáváte vy. Podíváme se na váš web a odvodíme z něj, na jakém produktovém trhu operujete. Pak najdeme produkty, které se tomu vašemu nejvíc podobají. Máte tak s čím začít hned první den. Vaše vlastní data výsledek jen zpřesní.
Kde probíhá testování prototypů?
Prototypy se staví pomocí Claude Code. Kontext zákaznických problémů si automaticky stáhnete pomocí skillu Continuum Tracker a předáte ho svým AI agentům. Z každého prototypu vyjde samostatná React aplikace.
Kde seženete testery?
Testery neposkytujeme. Většina growth týmů používá náborovou službu jako BetaTesting, vlastní uživatelskou základnu nebo waiting list. Když hledáte nápady, jak oslovit své publikum, přečtěte si náš blog. Najdete v něm přes 200 growth-hackingových metod a u každé reálný příklad, kde growth hacker dané publikum našel.
Jsou prototypy použitelné jako produkční kód?
Nejsou, a je to záměr. Každý prototyp je jednorázová React aplikace, jen frontend se smyšlenými daty. Vzniká proto, aby si ji člověk proklikal, ne aby se mergovala do vaší produkce. Prototypy ukládáme do vlastních složek, které hned při založení přidáváme do .gitignore. Cílem prototypu je zjistit, jestli se změna produktu vyplatí, ještě než ji někdo pořádně naprogramuje.
Na prototypy už používám Claude nebo Cursor. Proč přidávat další nástroj?
Obecný LLM model odpovídá z toho, co mu napíšete, a z trénovacích dat. Váš produkt ani váš trh v nich nejsou. Kvalita odpovědi tak stojí a padá na kontextu, který mu dodáte, a skládat ho musíte pořád dokola. My ho držíme za vás a udržujeme aktuální: zákaznické důkazy, historii produktu i trh. Model tím nenahrazujeme, jen mu dáváme lepší směr. A když změníte produktovou strategii, kontext nestavíte znovu.