Product Manager с 10+ годами экспертизы в управлении продуктами для B2C, B2B и G2C (взаимодействие государства и граждан). Специализируюсь на Ecom, HRtech, «Умный город», геоаналитика, платежные системы (Epay), GRtech. Фокус на создании команд «с нуля», внедрении data-driven подхода и развитии кросс-функциональных коллабораций.
Разработал и реализовал продуктовые стратегии для 5 направлений, включая полный цикл от discovery до delivery.
Внедрил процессы управления рисками и ресурсами для 4 кросс-функциональных команд, что сократило сроки выпуска фич на 20%.
Построил систему метрик для оценки эффективности продуктов, включая юнит-экономику и «древо метрик», что повысило прозрачность принятия решений.
Вывел на рынок 3 мобильных приложения с монетизацией (достигли плановой выручки в первые 6 месяцев).
Реализовал 4 проекта в геоаналитике для оптимизации логистики и размещения точек продаж.
Разработал 4 G2C-платформы (госуслуги для граждан), увеличив охват аудитории на 35%.
Создал BI-платформу для анализа big data и Ситуационный центр с дата-центром, что улучшило скорость обработки запросов на 40%.
Сформировал продуктовый стрим из 20+ специалистов (продакты, аналитики, разработчики), внедрив Agile-практики.
Провел 50+ исследований (опросы, глубинные интервью, A/B-тесты), что повысило конверсию в ключевых воронках на 15-25%.
Автор статей на Хабре с разбором кейсов по управлению продуктами и data driven подходам (активный гражданин, цифровой Ташкент , ГРАФИТ и Ситуационный центр).


Выберите навык, чтобы посмотреть, какие тесты специалист уже прошел.
Продукты Система лояльности и маркетплейс.
Провёл полный цикл анализа рынка:
1. Рассчитал TAM (1.2 трлн), SAM (950 млрд), SOM (332 млрд для банков, 200 млрд. для ритейлеров, 140 млрд. для маркетплейсов, 30 млрд. для B2B) для системы лояльности в РФ, выявив стадию роста рынка (на 2024 год);
2. Сформировал конкурентную карту с позиционированием 4 игроков, выделив 5 ключевых дифференциатора продукта.
Провёл customer development:
1. Сегментировал аудиторию на 5 кластеров (основной — женщины 25-34 года, 45% GMV);
2. Проверил 3 гипотезы через смешанные методы: NPS-опрос, 6 глубинных интервью, анализ 120+ обращений в поддержку.
Запустил MVP за 3 месяца:
1. Спроектировал user flow и прототипы в Miro (12 экранов);
2. Приоритизировал фичи через RICE/ICE-оценки, выделив 3 ключевые JTBD;
3. Построил матрицу стейкхолдеров с планом коммуникаций для 8 ключевых групп.
Стратегическое планирование:
1. Разработал OKR с North Star Metric (GMV) и 10 инициативами в roadmap;
2. Сформировал миссию, видение, стратегические цели продукта, общую концепцию.
Перезапуск системы лояльности (PIVOT):
- Сократил бюджет на систему баллов в 2,15 раза за счёт оптимизации механик, перенаправив средства на развитие B2B маркетплейса.
- Создал геймификацию через задания (19 шт.) и челленджи (конструктор, от спортивных до кэшбека и кино)
- Повысил NPS продукта на 31% через внедрение персонализированных офферов и упрощение UX.
- Обеспечил 23-40% рост MAU смежных продуктов за счёт кросс-продаж и улучшения конверсии в целевые действия.
Запуск и масштабирование маркетплейса:
- Сгенерировал прибыль через расширение товарных категорий (с 50 → 300+) и комиссионные модели с партнёрами.
- Увеличил количество активных пользователей в 4 раза за счёт оптимизации пользовательского пути (A/B-тесты, CJM-анализ).
- Вывел продукт на 274 000+ пользователей (B2B2C), защитив стратегию перед ключевыми стейкхолдерами.
Управление командой и процессами:
- Сформировал и возглавил кросс-функциональную команду из 20+ специалистов (разработка, аналитика, дизайн, маркетинг).
- Внедрил Agile (Scrum) и Kanban, сократив время релизов на 25% через автоматизацию релизного цикла.
Используемые инструменты: Jira, Confluence, Miro, gitlab, Figma, Trello, 1C.
Практики: Agile (Scrum), Waterfall или микс подходов.
Стек: Мобилка и фронт: HTML, React Native. Сервисы авторизации: Keycloak, SSO. Бэкэнд: GO, Java, API (REST, SOAP). Базы данных: PostgreSQL.
Продукт: GeoIntellect (B2B/B2C/B2G Location intelligence SaaS-платформа для геоаналитики).
Ссылка: https://geointellect.com/.
Миссия: Упрощение работы с геоданными через инструменты визуализации, прогнозирования и моделирования.
Продуктовая стратегия:
- Формирование vision и roadmap на основе анализа рынка (TAM: 1.1–1.4 трлн руб. в РФ).
- Генерация гипотез и приоритизация фич (A/B-тестирование, CJM).
Разработка и внедрение:
- Управление бэклогом (Jira), написание ТЗ для 10+ модулей (What-if калькулятор, кластеризация точек).
- Интеграция с внешними сервисами (Яндекс, BI-системы через iframe).
Монетизация:
- Внедрение SaaS-модели (подписки, кастомизация для госсектора).
- Участие в воронке продаж (конверсия: +25% за счёт демо).
Команда:
- Управление кросс-функциональной командой (7+ человек: разработчики, аналитики, дизайнеры).
- Внедрение Scrum (спринты 2 недели, ретроспективы).
________________________________________
Топ-3 достижения:
- Запуск модуля «What-if» для урбанистики:
Результат: позволил городам моделировать сценарии развития (+25% к эффективности программ строительства). Алгоритмы интерполяции, интеграция с BI.
- Проект с Яндекс Cloud: визуализация осадков вулканического пепла:
Результат: Снизил время анализа рисков зон пеплопада.
- Инструмент для логистики «Маршрутный лист»:
Результат: Оптимизировал мультиточковые маршруты
________________________________________
Топ 4 Проекта:
1. Продукт: Яндекс Cloud, вулканический пепел
Роль: Lead PM
Метрики: Вовлечение пользователей: +35% (за 3 месяца).
2. Продукт: GeoBI для Арктики
Роль: Product Owner
Метрики: Закрытие госконтракта.
3. Продукт: Резиновые квартиры
Роль: Product Owner\инициатор гипотезы
Выявлено 800+ проблемных домов в РУз.
4. Проект по учёту выбросов для Росприроднадзора
Роль: Product Owner
Метрики: Снижение ошибок в отчётах на 100%.
Инструменты и технологии
Аналитика: SQL (PostgreSQL), Power BI.
Управление: Trello, Jira, Confluence, Miro (для CJM).
Стэк: Микросервисная архитектура, Разработан в виде SaaS сервиса со своей админкой. Docker, Git, C#, Лифлет, web/GeoServer, PostgreSQL.
Продукт: Цифровой Ташкент — экосистема для управления городом https://digitaltashkent.uz/.
Миссия: Создание «умного города» через интеграцию геоданных, BI-аналитики и сервисов для жителей. Подробнее о проекте написано в статье на Хабре.
________________________________________
Ключевые обязанности
Стратегия и Vision: Определение долгосрочной стратегии развития продукта (TAM: 2,5 млн+ пользователей). Формирование дорожной карты для 5+ направлений: ГИС, BI, ситуационный центр, сервисы для граждан.
Управление продуктом: Приоритезация задач (RICE-модель), управление бэклогом (Trello, Bitrix24,Jira), контроль сроков (спринты 2 недели).
Координация 10+ кросс-функциональных команд (проджекты, продакты, дизайн, разработка, геоаналитика, картография, HR).
Масштабирование процессов: Переход от стартапа к зрелой структуре, внедрение Agile, регламенты для 20+ интеграций.
Оптимизация коммуникации между отделами (митапы, Confluence-документация).
________________________________________
Реализованные проекты
Продукт: ГИС «ГРАФИТ»
Описание: Единая платформа для урбанистической аналитики (демография, экология, транспорт).
Метрики: Охват 100% городских данных.
Сайт: https://xalqnazorati.uz/
Описание: Сервис для жалоб на инфраструктурные проблемы (ямы, сломанные светофоры).
Метрики: 50 000+ обращений за первый год.
Сайт: https://his.tashkent.uz/
Описание: Интерактивный архив карт Ташкента (XIX–XXI вв.) с функцией наложения слоёв.
Метрики: 200 000+ просмотров за 6 месяцев.
Сайт: https://age.tashkent.uz
Описание: Визуализация года постройки зданий с фильтрами по эпохам.
Метрики: Интеграция 15 000+ объектов, MAU 30 000+.
Сайт: https://geonom.tashkent.uz
Описание: Платформа для участия жителей в переименовании улиц.
Метрики: 10 000+ голосов.
Проект: Ситуационный центр
Описание: Центр управления городом с дашбордами, интеграцией служб и 296 рабочими местами.
Метрики: Сокращение времени реакции на ЧП на 40%.
________________________________________
Достижения
- Запуск экосистемы «Цифровой Ташкент»;
- Объединение 20+ источников данных (транспорт, экология, ЖКХ) в единую BI-платформу;
- Внедрение процессного подхода: снижение времени согласований с 7 до 2 дней;
- Рост пользовательской базы: 300 000+ активных пользователей сервисов (за 2 года);
- NPS «Народного контроля»: 78 баллов;
- Государственное признание: Проект стал эталоном для других городов Узбекистана;
- Реализация госконтрактов на 400 млн+ руб.
Экспертиза: Управление продуктами на стыке B2G/B2C, глубокое понимание геоаналитики и урбанистики, опыт масштабирования стартапов в структурированные компании.
________________________________________
Стек
Фронтенд: Vue.js, Flutter, HTML/CSS, Leaflet.
Бэкенд: C#, Python (Django), REST/SOAP API.
Базы данных: PostgreSQL, GeoServer (геоданные).
Инструменты аналитики: ViQube, Pandas, SQLAlchemy.
Инфраструктура: Docker, микросервисы, дата-центр.
Продукт: Экосистема «Электронное правительство».
Цель: Создание единой цифровой платформы для автоматизации государственных услуг и интеграции данных.
________________________________________
Ключевые обязанности
Стратегия и проектирование: Разработка концепции экосистемы, включая интеграционную шину, ЦОД, базы данных (юридические/физические лица, недвижимость, автотранспорт).
Расчет метрик: ROI, сроки окупаемости, оценка охвата (10 млн+ пользователей).
Проектирование UX/UI: создание customer journey map, usability-тестирование.
Управление процессами: Реинжиниринг 44 бизнес-процессов госорганов для перевода услуг в онлайн. Написание ТЗ для 20+ модулей (налоги, таможня, лицензии, пенсии).
Координация команд: Управление основной командой (10 человек) и кросс-функциональными группами (24 человека: разработчики, аналитики, представители госорганов).
Проведение глубинных интервью с пользователями (500+ респондентов) для улучшения сервисов.
Внедрение и аналитика: Автоматизация 14 госуслуг (оформление паспорта, регистрация недвижимости, оформление таможенной декларации).
Подготовка аналитических отчетов для руководства (KPI: снижение времени обработки заявок на 60%).
________________________________________
Реализованные продукты
Продукт: Интеграционная шина
Описание: Единая платформа для обмена данными между 50+ госорганами.
Метрики: Подключено 40+ справочников и классификаторов.
Продукт: Портал госуслуг
Описание: Онлайн-сервис для подачи заявлений, оплаты штрафов, проверки налогов.
Метрики: 90% обращений переведено в онлайн.
Продукт: ГИС для недвижимости
Описание: Картографический сервис с данными о земельных участках и зданиях.
Метрики: Интеграция 500 тыс. + объектов.
Проект: Автоматизация услуг
Описание: Внедрение 14 онлайн-сервисов (налоги, лицензии) + 30 полуавтоматических.
Метрики: Сокращение сроков оказания услуг с 14 до 2 дней.
________________________________________
Достижения
Повышение эффективности: Уменьшение времени обработки заявок гражданами с 10 дней до 24 часов.
Снижение нагрузки на офлайн-отделения госорганов на 70%.
Признание: Проект вошел в топ-5 инициатив по цифровизации госуслуг в СНГ.
________________________________________
Технологии
Инфраструктура: ЦОД, микросервисы, REST/SOAP API.
Базы данных: PostgreSQL, Oracle, Elasticsearch.
Аналитика: Power BI.
UX-инструменты: Trello.
Продукт: Платёжная система с собственным шлюзом, сетью из 25 000+ терминалов https://www.paynet.uz/.
________________________________________
Обязанности:
- Внедрение платежной системы в банковский сектор.
- Управление договорами с сотовыми операторами и интернет-провайдерами.
- Мониторинг работы корпоративных клиентов в системе приёма платежей.
- Координация запуска новых сервисов оплаты.
- Подготовка контента для сайта компании (новости, информационные материалы).
________________________________________
Ключевые достижения:
Масштабирование инфраструктуры:
- Подключено 3000 банковских пунктов оплаты.
- Интегрировано 1000 терминалов самообслуживания.
- Увеличение общей сети пунктов оплаты на 25%.
Развитие продуктовой линейки:
- Успешный запуск новых платёжных сервисов.
- Оптимизация взаимодействия с партнёрами (банки, операторы связи).
Операционная эффективность:
- Налажена система мониторинга клиентских операций.
- Укрепление партнёрских отношений через управление договорной базой.
________________________________________
Способствовал росту экосистемы компании за счёт интеграции новых точек оплаты, развития партнёрской сети и внедрения цифровых решений.
UZTEX Group
Роль: Head of Marketing and Sales
Направление: Производство и экспорт текстиля (хлопковые ткани, готовые изделия).
Достижения:
Увеличение экспортных продаж на 40% за счёт выхода на рынки ЕС и расширения в РФ (Италия, Турция).
Организация участия в 10+ международных выставках (ITMA Milan, Heimtextil Frankfurt, Текстильлегпром Москва).
________________________________________
National Bank of Uzbekistan
Роль: Кредитный менеджер
Направление: Расчёт кредитной истории, оценка заёмщиков.
Достижения:
Разработка скоринговой модели для ABS.
Рост одобренных заявок на 35% без увеличения рисков.
_______________________________________
Fund Forum
Роль: Организатор мероприятий
Проект: Проведение Недели моды в Ташкенте.
Достижения:
Привлечение 20+ дизайнеров из Европпы, 40+ из Узбекистана и СНГ.
Организация показа на 500+ гостей).
Медиа-охват: 1 млн+ просмотров в соцсетях, публикации в Vogue Uzbekistan.
Рентабельность мероприятия: 25% (за счёт спонсорских контрактов).
________________________________________
Ключевые навыки (вне IT)
Управление производством: полный цикл (от закупки сырья до дистрибуции).
Маркетинг и продажи: B2B/B2C-стратегии, международные переговоры.
Финансы: кредитный анализ, риск-менеджмент, P&L-оптимизация.
Организация мероприятий: логистика, партнёрские программы, медиа-продвижение.
Я поступил и первый год обучался на факультете Информационных технологий и менеджмента, но быстро понял, что те языки программирования которые нам преподавали (basic, fortran, paskal, turbo paskal) это не совсем то, часть из них мы и в школе проходили. Уровень преподавания менеджмента тоже был низкий. По этому я решил перевестись на специальный факультет "Управление бизнесом" где основные предметы преподавались на английском и уровень преподавания менеджменту был высокий.
Во время обучения проходили такие предметы как эконометрика, статистика, теория вероятности, финансовый учёт. Дипломную работу я написал по "Матрице BCG" это некогда популярная матрица о доле на рынке компании с использованием ролей (ребёнок-проблема, собака, звезда, доеная корова).
Разобрал кейс с продуктом по онлайн-доставке продуктов питания из магазинов (e-grocery)
▸ Провёл полный цикл анализа рынка:
▸ Разработал бизнес-модель:
▸ Провёл customer development:
Управление продуктом
▸ Запустил MVP за 3 месяца:
▸ Оптимизировал воронку AARRR:
▸ Стратегическое планирование:
Инструменты и методологии
• Метрики: AARRR, ROI, GMV, LTV, CAC, Retention, NPS, MAU и другие;
• Приоритезация: RICE, ICE, Ценность vs трудоёмкость;
• Анализ: CustDev, CJM, SWOT, Empathy map;
• Прототипирование: Figma, Miro.
Самый полезный курс для меня. Он дал мен понятие почему ввели такую позицию как менеджер продукта. На сколько важны и различны продуктовые метрики. Как начать создавать Customer journey map. На сколько важны фокус группы в тестировании.
Тонкое понятие между продактом и проджектом заставляет больше задумываться над деталями самого продукта, который является неотъемлемой и главной частью твоего проекта.
Прослушать данный курс мне было важно, так как отсутствовал на рынке IT 4 года. Хотелось подтянуть знания, освежить их.
Ничего нового он для меня не дал, но повторение помогло быстро вернуться в IT.
Как и до этого моей целью не было изучение языка или начало карьеры программиста. Но язык очень интересный, особенно в части того, как можно на нём быстро проверять гипотезы.
Обогатил багаж знаний. Для меня было важно прослушать этот курс и понять на сколько всё изменилось на рынке так как я 4 года отсутствовал в данном пространстве.
Это было моё первое знакомство с BI платформами в целом. До этого работал только в Exсel или в базах напрямую через SQL запросы.
Моей целью было изучить работу в BI платформе, провести свой анализ и построить дэшборд на данных импорта и экспорта через выгрузку данных таможенного комитета. Этот же опыт помог мне в дальнейшем выбрать какую BI платформу приобрести в организацию.
Выполнил все задания, первые 3 задания сам, а потом только с помощью видео как учитель выполняет задание. Узнал о том, на сколько язык богат библиотеками и на сколько удобно и быстро проверять на нём гипотезы.
Моей целью не было изучение языка или начало карьеры программиста, мне было важно понять как он устроен, как работает и что на нём лучше делать, а что нет.