Кофейное консалтинговое агентство использует методологию Advanced JTBD как систему выхода на рынок:
- провели 15 интервью и нашли ключевые сегменты и задачи клиентов,
- собрали лендинг на основе языка клиента и спроектировали цифровой продукт — бот-помощник обжарщика.
Кейс рассказывает Анастасия Звягинцева, сооснователь консалтингового агентства в сфере производителей кофе Сатура-17 (делают из зелёного зерна коричневое). Анастасия прошла тренинг «Как делать продукт» и делится результатом, полученным благодаря знаниям и инструментам тренинга.
Все кейсы — результат внедрения методологии AJTBD
Освоить методологию в теории и на практике можно на тренинге «Как делать продукт»
Узнать про тренингПочему я вообще пришла к методологии AJTBD и как возвращалась к ней
С 2018 года меня был свой кофейный микробизнес — обжарка. Сначала мы работали в B2B с кофейнями, потом из-за ковида в 2019 сделали пивот в B2C: запустили интернет-магазин specialty кофе и параллельно развивали офисный канал с fine commercial. В январе 2022 мы инвестировали в своё небольшое производство, но в феврале 2022 рынок замер, в сентябре 2022 стало понятно, что этот формат снова не выживет. Я пробовала выходить на озон с кофе, но гипотеза снова не сработала. В 2023 проект в этой конфигурации пришлось закрыть.
В конце 2023 я пришла на курс Ивана «Как делать продукт», чтобы методично разобрать свой опыт: понять, как правильнее думать про рынок и причины покупки, где мы ошибались в гипотезах, и как в следующий раз выстраивать продуктовую проверку спроса без угадываний. Чтобы у нас к следующему кризису хватило наката выжить или быстро понять, что пора сворачиваться. Плюс — это усиливало мою продуктовую / аналитическую компетенцию в найме.
В 2025 году я вернулась в личный кабинет курса и перепрошла ключевые материалы заново: методология обновилась, и мне нужно было переложить её на новый продукт. Отдельно я разбиралась с обновлённой логикой графов: с первого раза это было сложно, но в итоге я собрала у себя рабочий процесс, как исследовать и как из этого принимать продуктовые решения.
Контекст: консалтинговое агентство в кофейной среде
В 2025 мы с моей партнёром по прошлому микробизнесу перезапустили проект в кофейной среде уже как консалтинговое агентство. Стартовали в июле 2025.
Сейчас у нас уже продаётся офлайн-продукт — обучение / настройка обжарки на производстве заказчика.
Следующий шаг — цифровой продукт: бот-помощник обжарщика, чтобы дать доступ к профессиональным знаниям и поддержке тем обжарщикам и небольшим производствам, у кого нет бюджета на дорогие программы и приезд эксперта (там легко получается 100k+). Для нас это ещё и способ масштабировать экспертизу и строить узнаваемость агентства. Это и инструмент прогрева для покупки основного продукта и допродаж после обучения.
Сделано с опорой на AJTBD
- Перепрошла материалы и пересобрала у себя логику интервью/анализа.
- Спроектировала исследование и провела 15 интервью: 2 экспертных + дальше обжарщики и руководители (разделяя пользователя/покупателя и логику принятия решений).
- Выбрала сегменты, где важны вкус/качество/смыслы.
- Из интервью вытащили продуктовые решения: два режима (Справочник/Инструктор) и отдельный слой ценности — сообщество и развитие специалистов.
После интервью нужно было быстро превратить сырьё во внятные выводы и основу для лендинга. В этот момент очень выручили материалы Ивана: он выложил в публичный доступ набор промтов и шаблонов, и я использовала их как основной инструмент анализа интервью. Через эти промты я структурировала результаты (сегменты, ключевые задачи, барьеры, язык клиента) — и на этой базе собрала смыслы и структуру лендинга.
Как изучали востребованность бота
Сначала поговорили с двумя экспертами, чтобы убедиться «нас глючит или нет» на тему нужности бота-помощника обжарщика. Когда поняли, что можно углубляться в тему, параллельно поговорили с 5 обжарщиками и 7 руководителями. Полученные данные анализировали с помощью нейронок, своих промптов и промптов Вани Замесина, изучали отдельно задачи обжарщиков и отдельно задачи руководителей, валидировали результаты своими знаниями.


Как отбирали сегменты
Оба сооснователя проекта смотрели через призму трёх параметров:
- то, что нам ценно: вкус/ответственность перед конечным клиентом,
- что мы можем реализовать (наш стек знаний-умений-навыков),
- потенциальная денежность / узнавание проекта.
Пример сегмента для бота-инструктора
Начинающие обжарщики в ситуации «слепого котёнка»
- Обжарщики-операторы с опытом 0-18 месяцев на малых производствах (100-800 кг/мес)
- Работают без постоянного наставника или потеряли доступ к эксперту
- Испытывают профессиональную изоляцию, ограниченный бюджет.
Триггеры: уход наставника, покупка первого ростера, первая серьёзная ошибка с зерном, негативная обратная связь от клиентов, появление требований к качеству.
Основные задачи, или Core Jobs (бизнес и личные):
- Когда у меня возникает технический вопрос по обжарке (дефект, профиль, вкус, оборудование) и нет наставника рядом, хочу быстро получить экспертный ответ с конкретикой и контекстом, чтобы не тратить зерно на ошибки, не искать часами в интернете и скорректировать процесс прямо сейчас.
- Когда работаю в изоляции на производстве без опытных коллег, хочу иметь доступ к экспертизе и калибровке, чтобы не чувствовать себя "слепым котёнком" и двигаться в верном направлении.
- Когда сталкиваюсь с проблемой, хочу безопасно задать даже «глупый» вопрос без стеснения, чтобы получить ответ и продолжить работу.
Критерии выполнения:
- Ответ получен быстро (минуты, не часы/дни),
- Ответ конкретный с параметрами для применения,
- Можно сразу применить на практике,
- Безопасное пространство без страха осуждения,
- Зерно не потрачено впустую
Главная задача, или Big Job (личная мотивация):
Хочу быстро стать компетентным обжарщиком и уверенно делать качественный кофе, чтобы не чувствовать себя беспомощным, гордиться результатом работы, быть востребованным специалистом и не подводить команду.
TAM / SAM / SOM:
- ТАМ: ~3 500 начинающих обжарщиков в СНГ (0-24 мес опыта) × 70% выполняют работу «получить быстрый ответ» регулярно × ₽6 000/мес × 12 = ~₽176М (~1, 96М покурсу90₽/)
- SAM: ₽176M × 45% (работают без постоянного доступа к наставнику/эксперту) = ~₽79M (~$880k)
- SOM: ₽79M × 12% (захват через кофейные Telegram-каналы, Instagram контент про «боли» начинающих, партнёрство с 2-3 продавцами оборудования за 12-24 мес) = ~₽9,5M (~$105k)
Бот-справочник и бот-инструктор: история появления
С режимами определились и благодаря интервью, и благодаря экспертизе моего партнёра Татьяны, которая обучает и поддерживает клиентов после.
Когда она писала базу под бота, у неё не было понимания, в каком формате выгружать информацию. И наблюдая за типами вопросов, с которыми к ней приходят + наблюдая за реакцией людей на демо, пришло понимание, как структурировать инфу.
Для демо я сделала простого бота, в котором соединила OpenAI Assistant c Телеграмом. В конце интервью был блок, где я просила обжарщика задать любой вопрос, мы наблюдали за реакцией на бота и фиксировали вопросы, которые задают люди. Помимо вопросов от людей, на демо я просила поделится, что человек думает об этом, и обжарщики отвечали, что было бы здорово понимать, как корректировать профиль обжарки.
Это привело к продуктовому решению про режимы. На скриншотах лендинга примеры ответов в режиме справочник и инструктор, мы на этом не акцентируем внимания, потому что делали второпях и пока не вернулись к этой задаче.

Как тестировали спрос
Цель — выйти с MVP к PIR Expo HoReCa в Москве в конце октября 2025 и на месте проверить гипотезу спроса руками: быстро, дёшево и без рекламных бюджетов. Стенд мы не тянули, поэтому выбрали партизанский формат: сделали лендинг на базе инсайтов из интервью с листом ожидания и поехали в поле разговаривать с обжарщиками и руководителями.
Как писали лендинг
Взяли промт для составления лендинга от Вани Замесина и закинули в нейросеть вместе с информацией о проекте. Как референс взяли лендинг Вани по методологии и прикинули, как стыкуется полученная структура с реальным примером.
Подготовили структуру своего лендинга, внимательно перечитали и переписали всё странное от нейросетки.
По полученному результату от обработки промта закинули в Lovable, чтобы было видно наглядно, как это может выглядеть в заданном стиле [пиксель арт/графика 90х] и надёргали себе примеров. После составили итоговый план и сверстали в страницу продукта.






Сейчас у нас готова архитектура и результаты исследования, и мы на этапе технической реализации MVP. Вероятное окно решения — март–апрель 2026.