[ 02 ] 2026 · iOS · международный · Продуктовый партнёр (10 лет)
Math Brain Booster
Стратегия роста для iOS-приложения тренировки ментальной математики. Провёл продуктовое исследование руками нейросети — 10 синтетических персон, AI-интервью и фреймворк роста для приложения с аудиторией ~1.5M.
[ 01 ] Контекст
Math Brain Booster — зрелое iOS-приложение для тренировки ментальной математики (рейтинг 4.8, 9 языков, регулярные релизы). Я работаю с продуктом как долгосрочный партнёр ~10 лет: рисовал первую и вторую версии, в 2026 веду стратегию роста.
Рынок брейн-тренинга — ~$15–16 млрд (2025), CAGR ~20%, AI — ключевой драйвер. Продукт в горячей растущей нише.
[ 02 ] Проблема
Хороший продукт, который недозарабатывает
В Google Analytics только демография по возрасту. Нет событийной воронки — непонятно, где отваливается пользователь.
Аудитория не сегментирована. Непонятно, кто платит, кто уходит, кто приносит деньги.
Каша из встроенных покупок: месячная / годовая / пожизненная / PRO / разблокировка — слишком много точек входа, размытое ценностное предложение.
[ 03 ] Подход — исследование на основе AI
Реального исследовательского фундамента не было, поэтому я применил методологию исследования через AI: описал продукт нейросети, попросил воссоздать 10 портретов аудитории, составил гайд интервью, провёл с синтетическими персонами 10 глубинных интервью и извлёк гипотезы.
Синтетические персоны — инструмент быстрой генерации гипотез, а не замена реальному исследованию. Они дают рабочие гипотезы за часы, но проверяются на живых данных.
[ 04 ] Фреймворк роста
Главный осязаемый артефакт — структура данных для роста на фактах, а не «пальцем в небо». Шесть блоков: Привлечение (откуда деньги), Активация (момент ценности), Удержание (кто возвращается), Монетизация (бесплатно→триал→оплата, LTV, сценарии пейволла), Вовлечённость (любимые режимы), Поведенческая психология (что делает пользователь перед оплатой и перед уходом).
[ 05 ] Статус и ценность
Кейс в активной работе: владелец внедряет событийные маркеры и дорабатывает интервью, дальше — валидация гипотез на живых данных.
- Редкая компетенция: дизайнер, который руководит нейросетью как продуктовым исследователем.
- Продуктовое мышление и мышление роста — LTV, удержание, психология пейволла, а не только визуал.
- Честная рамка про синтетическое исследование — зрелость, а не вера в нейронку.