Qetzal-1UP channel

@qetzal_1up Нравится 0

Product management, дизайн, стартапы, мозг и поведение, книги, познавательные видео и иногда другие рандомные штуки — https://qetz.al/
Есть вопросы? Пишите @qetzal
Гео и язык канала
Россия, Русский


Написать автору
Гео канала
Россия
Язык канала
Русский
Категория
Бизнес и стартапы
Добавлен в индекс
17.05.2017 01:11
реклама
СысоевFM — канал о ресторанах.
Самый популярный канал о еде со скидками в ресторанах.
Жестокий блог предпринимателя
«Дневник» молодого бизнесмена. Без воды и мотиваций!
Началось!
Острые новости в твоём телеграме
3 266
подписчиков
~1.4k
охват 1 публикации
~1.6k
дневной охват
~2
постов / день
41.6%
ERR %
2.33
индекс цитирования
Репосты и упоминания канала
7 упоминаний канала
3 упоминаний публикаций
22 репостов
Культурный
Den of ambivalence
Products | People | Process
Den of ambivalence
I Sea U 🐋
Уроки единорогов
Den of ambivalence
Den of ambivalence
Ponchik News
itateam
April Fool
itateam
Numbers Station Omega
lil words make magic
DIY : Customer Service 🦄
DIY : Customer Service 🦄
DIY : Customer Service 🦄
DIY : Customer Service 🦄
lil words make magic
Креативность 101
Лапы 🦊 хуяпы
40D
Ponchik News
No Flame No Game
Белостоцкий
Белостоцкий
Белостоцкий
Каналы, которые цитирует @qetzal_1up
Products | People | Process
Products | People | Process
prometa.pro книжки
prometa.pro книжки
prometa.pro книжки
No Flame No Game
Последние публикации
Удалённые
С упоминаниями
Репосты
Qetzal-1UP channel 9 Sep, 17:22
IV. Заключение
Получается весь подход сводится к 6 пунктам:
— Любое убеждение — вероятностно.
— Факты и свидетельтсва понижают или повышают эти вероятности, то есть влияют на наши убеждения
— Любой факт или свидетельство должны быть приняты к сведенью.
— Изменение убеждения (то есть серьезный апдейт вероятности у своей модели мира) — это радостное событие.
— Если свидетельство повышает вероятность то, cвидетельство обратного — должно понижать. И наоборот.
— Обновленная вероятность зависит от начальной вероятности и силы свидетельства. Эту силу можно прикинуть, представив насколько вероятно это свидетельства в мире где теория верна чем в мире, где теория не верна.

Вот и все. Если хочется больше формул и математики, то вот есть две хороших статьи на русском и на английском.
Читать полностью
Qetzal-1UP channel 9 Sep, 17:21
Варианты событий - примеры
Есть четыре самых распространенных ситуации.
— Небольшая априорная вероятность * слабое свидельство
— Небольшая априорная вероятность * сильное свидельство
— Большая априорная вероятность * слабое свидельство
— Большая априорная вероятность * сильное свидельство

Рассмотрим их подробно с примерами.

Небольшая априорная вероятность — слабое свидельство
Друг засиделся у вас допоздна. Он уезжает домой на машине и обещает написать СМС, как приедет. Прошло три часа — СМС нет. Стоит ли вам волноваться, что друг попал в аварию?

Рассмотрим два мира: в одном друг попал в аварию, а в другом — нет. В первом мире вероятность не написать СМС выше, но совсем не намного — друг устал и мог забыть (тут правда зависит от друга).

Начальная вероятность аварии тоже низкая (аварии встречаются редко). Все вместе дает понять, что факт "не было СМС" практически не увеличивает вероятность, что случилась авария, поэтому волноваться не надо.

Небольшая априорная вероятность — сильное свидельство
Друг засиделся у вас допоздна. Он уезжает домой на машине и обещает написать СМС, как приедет. Прошло три часа — СМС нет. Вы ждете утра — СМС нет. Вы звоните несколько раз ему на телефон — он не отвечает. Стоит ли вам волноваться, что друг попал в аварию?

Рассмотрим два мира: в одном друг попал в аварию, а в другом — нет. В первом мире вероятность не написать СМС/не ответить выше и достаточно сильно выше. Люди обычно отвечают на телефонные звонки.

Начальная вероятность аварии низкая (аварии встречаются редко).
Свидетельство уже достаточно сильное — но насколько?
Допустим шансы попасть в аварию 1/10,000 Вероятность не ответить на телефон на следующий день после встречи, если случилась авария в 10 раз выше чем в мире где аварии нет. Получается шансы, что случилась авария 1/10,000 * 10 = 1/1,000 Да, стало сильно выше, но не ситуации "а-а-а точно все плохо". Возможно друг просто спит.

А вот если есть еще дополнительные свидетельства, например друг не пошел на следующий день на работу, то вероятность этого допустим в 500 раз больше в мире, где авария случилась. Получается 1/1,000 * 500 = 1/2 — очень серьезные шансы, что это произошло.

Сильные свидетельства меняют заметно начальную вероятность, если их сила свидетельства должна соответствовать начальным шансам. Насколько небольшие априорные шансы, насколько большое должно быть отношение правдоподобия, чтобы серьезно повлиять. Тут удобно сравнивать просто даже порядок чисел — если начальные шансы это один из нескольких десятков тысяч, то для серьезного влияния свидетельство должно быть более вероятно в мире, где теория верна, раз в 100 как минимум.

Если же начальные шансы большие, например 1 из 50, то даже свидетельство вероятное раза в 2-3 уже сильно влияет.

Про это даже если фраза "Экстраординальные теории требуют экстраординальных доказательств".

Большая априорная вероятность — слабое свидельство
Большая априорная вероятность — сильное свидельство
Тут уже все просто. Cлабое свидетельство не меняет сильно большую начальную априорную вероятность.

Если друг уехал поздно, а вам приснился плохой сон про аварию — это очень слабое свидетельство и сильные априорные шансы "с другом все хорошо" не меняются.

Если у нас есть большая начальная вероятность и сильное свидетельство — вы смотрите на то, в какую сторону это свидетельство. Оно или подкрепляет еще больше начальную теорию или же заметно уменьшает его вероятность (согласно своей силе)
Читать полностью
Qetzal-1UP channel 9 Sep, 17:20
Отношение правдоподобия: два мира
Второй множитель — отношение правдоподобия. Он как раз определяет силу свидетельства. Если оно сильное, то оно больше сдвигает вероятность вверх или вниз. Слабое — практически не сдвигает.

Это отношение (то есть сила-слабость) расчитывается вот так:
"Вероятность события-свидетельства B в мире где теория-А верна" ) / "Вероятность события-свидетельства B в мире, где теория-A неверна"

Для прикидки этой штуки не нужно расчитывать никакие формулы в уме. Для этого надо представить два мира: в одном ваша теория-убеждение A верно, во втором — неверно.
Во сколько раз гораздо вероятней наблюдать факт-свидетельство в мире где теория верна, чем в мире где она не верна? Вот это ощущение "во сколько" — во много, средне, совсем чуть-чуть — и есть отношение правдоподобия и определяет силу факта-свидетельства.

Два простых примера: вы очнулись в незнакомом месте. За окном идет дождь. Насколько это сильное свидетельство того, что мы не в пустыне?

Представим два мира. В одном нам похитили и привезли в пустыню. В другом нас похитили и привезли не в пустыню. В каком из этих миров вероятней будет идти дождь и насколько? Очевидно в мире где пустыни нет, дождь более вероятней и намного. Поэтому это достаточно сильнее свидетельство того, что мы не в пустыне.

Второй пример: коллега целый день хмурился при разговоре с вами и вы не понимаете почему. Обычно не так, поэтому вы решаете, что коллега на вас обижен. Так ли это? Представим два мира, в одном коллега на вас обижен за что-то, но вы не знаете за что. Во втором мире коллега на вас не обижен. В каком мире коллега будет чаще/вероятней хмуриться при разговоре? В том, где он обижен, но при этом эта вероятность будет не сильно больше, чем в мире, где он не обижен. Ведь люди могут хмурится и иметь плохое настроение по разным причинам. Поэтому хоть это свидетельство увеличивает шанс, что коллега обижен, но увеличивает совсем на чуть-чуть, потому что само свидетельство слабое.

Обновление шансов/вероятностей сводится к прикидке двух штук и их умножению:
— Начальных шансов/вероятностей
— Представлению двух миров, вероятностей свидетельства в каждом и их отношению друг к другу: в каком мире это свидетельство более вероятней и насколько?
Читать полностью
Qetzal-1UP channel 9 Sep, 17:20
Формула Байеса простыми словами
Простыми словами эту формулу можно описать так.

"Шансы события А, если свидетельство-событие B произошло" = "Шансы события A" * ( "Вероятность события-свидетельства B в мире где А верно" ) / "Вероятность события-свидетельства B в мире, где A неверно" )

Обновленные шансы события (та же вероятность) зависят от двух вещей: начальные шансы события и некое отношение (его еще называют отношением правдоподобия, likelihood ratio). Оба множителя влияют на конечный ответ. Рассмотрим каждый поподробнее.

Начальная, априорная вероятность
Для того, чтобы определить вероятность события после свидетельства надо иметь некую начальную вероятность.

Но вся гениальность теоремы Байеса в том, что это начальная (ее еще называют априорной) вероятность не должна быть ничем обоснована. Абсолютно нормально, если это грубая прикидка, взята из головы, наугад.

Про разные техники прикидки вероятностей, можно почитать например вот в этой заметке.
Читать полностью
Qetzal-1UP channel 9 Sep, 17:18
IV. Как обновлять свою веру: формула Байеса
Теорема Байеса решает задачу "как же мне обновить свою веру (то есть вероятность), если я обнаружил свидетельство".

(cейчас будет немного формул, если они неинтересны — сразу перепрыгивайте к "Формула Байеса простыми словами")

Самый распространенный вид формулы вот такой:
P(A|B) = ( P(B|A)*P(A) ) / P(B)
То есть
"Вероятность события А, если свидетельство-событие B произошло" = ("Вероятность события B, если свидетельство-событие A произошло" * "Вероятность события А " ) / "Вероятность события-свидетельства B само по себе"

В таком виде формула плохо применима в реальной жизни. Мало кто будет в уме расчитывать все эти вероятности.

Поэтому лучше смотреть на эту формулу в виде шансов (odds form). Для начала определим, что такое шанс и чем он отличается от вероятности события. Шанс события это
O(A) = O(A:¬A) = P(A) / (1 - P(A))
То есть это отношение вероятности события к вероятности, что оно не произойдет. То есть это не сама вероятность, а как бы насколько эта вероятность "сильнее" альтернатив.

Например вероятность выкинуть единицу или двойку на кубике: 2/6. А вот шансы выкинуть только единицу это 1 к 6.

В шансовой форме формула Байеса выглядит вот так:
O(A|B) = O(A) * P(B|A) / P(B|¬A)

Вот эту формулу мы и будем использовать, она гораздо проще прикидывается в уме.
Читать полностью
Qetzal-1UP channel 9 Sep, 17:18
Сильные и слабые свидетельства
Свидетельства разные, поэтому важно не сколько их количество, сколько их сила. Какой-то факт сильный и двигает вашу оценку правдивости чего-то очень сильно. Какой-то факт слабый и практически ничего не влияет.

Результат одного медицинского эксперимента перевешивает личные мнения 1000 разных людей. Мнение ребят из деревни "та семья из крайнего дома странная, наверняка сатанисты" сильно слабее ситуации, когда вы видите как эта семья приносит в жертву черного козла.

Надо оценивать силу свидетельства (про это ниже) и активно искать сильные свидетельства, если вам надо принять какое-то решение.
Читать полностью
Qetzal-1UP channel 9 Sep, 17:17
Свидетельства работают только в одну сторону
Свидетельство не может одновременно понижать и повышать вероятность убеждения в зависимости от нашего желания. Если свидетельство повышает вероятность, то обратное свидетельство ("анти-свидетельство") должно *понижать* эту вероятность.

Тут лучше показать на примере.
Допустим в деревне ищут ведьму или ведьмака. В деревне знают — ведьмы злые и всегда желают всем зла. Чуваки с факелами говорят: N. — ведьма, она ходит и всем всегда улыбается, никогда ни на кого не подняла голос. Разве нормальные люди так могут? Это специально — маскировка.

Это ошибка (поиск ведьм тоже ошибка, я сейчас больше про логическую ошибку).

Если в деревне решили, что свидетельство "человек злой" повышает вероятность того, что этот человек — ведьма, то обратное свидетельство "человек добрый" обязано эту вероятность понижать. Значит очень добрый человек с меньшей вероятностью будет ведьмой. Жителям деревни надо или это признать или пересмотреть свою гипотезу про "все ведьмы злые и всегда желают зла".

Если вы видите, что свидетельство и его противоположность одновременно используются для убеждения в чем-то одном — это ошибка.

(Тут важно еще помнить, что отсутствие свидетельства не равно свидетельству отсутствия. Отсуствие свидетельств, что человек не ведьма, не равно свидетельству, что человек — ведьма, это просто отдельное свидетельство)
Читать полностью
Qetzal-1UP channel 9 Sep, 17:17
Не надо игнорировать неудобные свидетельства
Некоторые убеждения нам приятны и делают нам хорошо: например говорят, какие мы молодцы, рассказывают про то как хороша наша идентичность (не то что у других) или мы к ним просто привыкли.

Мы любим приписать большую значимость свидетельству, которое поддерживает наше существующее убеждение и отмахиваемся от других. Этого невозможно избежать, но можно замечать и пытаться исправлять.

Свидетельства, которые таким убеждениям противоречат, не надо игнорировать. Их надо замечать, признавать, обдумывать, праздновать.
Читать полностью
Qetzal-1UP channel 9 Sep, 17:17
II. Вероятность правдивости убеждения менятся после свидетельств
Вероятности наших убеждений не статичны. Они меняются под воздействием свидетельств. Любой наблюдаемый факт это свидетельство. Оно сдвигает вероятность правдивости убеждения вверх или вниз.

То есть надо брать свидетельство, которое вы наблюдаете и решать, насколько сильно оно меняет ваши убеждения (про это в деталях ниже).

Статичная вера в что-то это не добродетель. Добродетель это постоянное обновление модели мира для ее бОльшей эффективности. Изменение вероятности убеждения (вверх или вниз), иотказ от убеждения или приобретение нового это достижение. Что-то, что надо праздновать .

Три важных штуки про свидетельства.
Читать полностью
Qetzal-1UP channel 9 Sep, 17:16
I. Любое убеждение имеет определенную вероятность правдивости.
Мы не можем утверждать, что что-то 100% истинно или ложно. Мы практически всегда принимаем решения и делаем выводы исходя из неполных данных — нашей неполной модели мира. Наши убеждения это результат опыта и наблюдений, в которых есть определенная доля случайности. Поэтому мы не можем быть на 100% уверены в правдивости своих убеждений.

Полезно думать о своих убеждениях как о чем-то, что верно с какой-то вероятностью. Это вероятность может быть большая ("я убежден с очень-очень большой вероятностью, что гомеопатия не работает") или небольшая ("я думаю, что мой друг А. на обижен, но не уверен точно — процентов на 60%") или очень небольшая ("я думаю шанс того, что инопланетяне посещают Землю — 0.0001%").

Такой образ мышления напоминает, что убеждения не являются чем-то конечным и незыблемым. Они могут изменяться. Он также напоминает, что мы всегда принимаем решения и строим убеждения исходя из неполных данных, поэтому они могут быть не верны.

То есть нет абсолютных убеждений. Не надо думать в терминах "я верю" или "я не верю". Есть убеждения, у них есть вероятности правдивости. То есть "я думаю это более вероятно" или "я думаю это менее вероятно".
Читать полностью
Qetzal-1UP channel 9 Sep, 17:16
Теорема Байеса и байесианское мышление простыми словами
Если вы начнете интересоваться темой принятия решений, то наверняка вы столкнетесь с теоремой Байеса из теории вероятностей и с понятием “байесианское мышление”. Люди пишут, что эта теорема кардинально изменила то, как они думают.

При этом во всех статьях про теорему Байеса будет примерно одно и то же: формулы, примеры с медицинскими тестами и ложноположительными результатами, примеры расчета вероятностей. Возникает вопрос (у меня он в свое время тоже возник) — окей, это все очень интересно, но как это влияет на мое мышление, в чем заключается то самое кардинальное изменение? Когда мы принимаем решения, мы не вспоминаем формулы.

Кажется я нашел для себя ответ и могу сформулировать что же такое “думать по байесиански”. Как эта известная математическая формула транслируется в образ мышления.

Disclaimer: Эти подходы не гарантируют счастье в вашей жизни и хорошие решения. Используйте на свой страх и риск. Мне это помогает — вам может все испортить.
Читать полностью
Qetzal-1UP channel 7 Sep, 08:10
Пишут, что у Теслы были проблемы c приложением, часть людей разлогинило и нельзя было открыть машину.

Это интересный пример того, как недостаточно хорошо сдизайнили для кризиса. Такие штуки возникают вокруг время от времени. Когда где-то там в облаке приложению не ответили по какой-то причине, а приложение решает что все пропало.

Если открыть приложение Аэрофлота на плохом интернете, то после долгой попытки войти в аккаунт, тебя может разлогинить. Когда в поездке на плохом аэропортном вайфае решаешь посмотреть следующие рейсы, а тебе показывают крутилку долгое время и потом выбрасывают из аккаунта — это весьма раздражает. Ну очевидно я хочу, чтобы приложение показало мне сразу старые данные и не пыталось сразу меня логинить при каждом открытии.

Или вот несколько месяцев назад у Яндекс.Такси был маштабный сбой. Я как раз заказывал такси. Приложение не смогло получить мои платежные данные (привязанные кредитки) и сбросило оплату в "наличные". Хорошо, что я это заметил! Было бы неприятно в конце поездки спорить с таксистом об оплате и думать где взять наличные (у меня их не было с собой). У меня ~400 поездок в год, приложение об этом знает, ну уж если приложение не смогло получить платежные данные, то оно могло и в долг меня свозить один раз, пока проблема на серверах не починилась, а потом доснять нужную сумму.

Подобная проблема была и у нас в Эквиде как-то в прошлом. У нас есть интеграции с разными системами, все наши интеграции работаю поверх нашего же API. И вот в одной штуке была логика "если API запрос вернул 404, значит аккаунт удалили, надо в этой интеграции удалить данные для этого аккаунта — они уже не нужны". Все было хорошо, пока не случилась другая проблема из-за которой небольшое время API запросы выдавали 404 для всех аккаунтов. Ну инеграция и начала дисконнектить аккаунты у себя. Заметили и быстро восстановили, но было неприятно.

С тех пор я запомнил штуку, что отсутствие API ответа не равно API ответу с отсутствием. Если с сервера ничего не пришло (например на запрос верификации токена) — это не повод разлогинивать, может там все упало? Или плохой интернет? Надо моделировать ситуации, когда все идет не так и убедиться, что мы их правильно обрабатываем.
Читать полностью
Qetzal-1UP channel 2 Sep, 19:51
Я очень не люблю, когда компании пишут вот такие вот блог-посты. Они хороши для SEO, но вот подобные пункты это бесполезная фигня:
> 2. Publish high-quality content
> 3. Make your content shareable

Ок, понятно, что надо публиковать хороший контент, а плохой не публиковать. Но как отличить хороший от плохого? Как написать хороший, если никогда этого не делал? Вот важные вопросы, а супер-очевидные советы не помогают.

Советы должны быть конкретные, выполнимые. Вот например отличный пример того, как конкретно и просто объяснить сложные вещи: https://knife.media/how-to-shoot/

Я стал думать про то, какие посты мне кажутся интересными в других блогах компаний. Вижу четыре типа. (исключая продуктовые анонсы.

1. Подробно объяснить сложное понятие простыми словами.
То есть пост про одно понятие, одну идею и разбирает эту штуку подробно так, чтобы она стала понятна всем. То есть например "ремаркетинг" — что это, зачем, когда юзать и когда не юзать.

2. Детальный разбор конкретного действия.
Как сделать хорошо определенную штуку. Например "как создать канал на Ютубе". Конкретные шаги, инструкция по созданию, скриншоты и детали.

3. Набор шагов для достижения чего-то.
Есть цель, теперь мы описываем как ее достичь. Важно: шаги должны быть конкретные и не супер-очевидные. Например "как повысить средний чек — 5 шагов по настройке магазина".

4. История человека.
История человека, который пользуется сервисом. Реальный рассказ. Упор на проблемы, решения, подходы, челленджи, конфликт (с собой, другими, жизнью), числа, изменение героя в процессе.

Не знаешь о чем писать — эти темы всегда помогут. Они точно лучше общих советов типа "будьте богатыми и здоровыми, избегайте быть бедными и больными".
Читать полностью
Qetzal-1UP channel 2 Sep, 13:20
Attached file
Qetzal-1UP channel 2 Sep, 13:20
Attached file
Qetzal-1UP channel 2 Sep, 13:19
Javier Grillo-Marxuach, который был продюсером и писателем на разных сериалах, написал документ для шоураннеров (по сути управляющих) сериалов: "THE ELEVEN LAWS OF SHOWRUNNING".

1. It's all about you now stop making it all about you
2. Know your show and tell everyone what it is
3. Always describe a path to success
4. Make decisions early and often
5. Do not demand a final product at the idea stage
6. Write and rewrite quickly
7. Track multiple targets efficiently by delegating responsibility
8. Resist the siren call of the "Sexy glamorous jobs"
9. Expect your staff to perform at varying levels of competence
10. Deliver good and bad news early and often
11. Share credit for success to a fault

Очевидным образом управление сериалом не сильно по своей сути отличается от управления продуктом. Эти же штуки применимы и там. Написано забавно и хорошо, я с удовольствием прочитал.

Есть две версии. Короткая "nice" версия на 25 страниц и длинная саркастичная на 48 страниц. Смысл и там и там одинаковый, но длинная версия в два раза длиннее и полна сарказма.
Читать полностью
Qetzal-1UP channel 26 Aug, 22:18
Сайт со скриншотами старых версий приложений, сайтов и операционных систем: https://www.versionmuseum.com Интересно следить за эволюцией конкретных штук.
Qetzal-1UP channel 26 Aug, 18:52
Выводы тут очевидны, но стоит их проговорить еще раз. Любая штука должна быть расчитана не только на ситуацию, когда все хорошо. Она должна быть расчитана и для ситуации "все не очень". Обычные штуки могут негативно влиять, если дела не ОК.

Хороший пример это посты в Твиттер, когда у продукта все совсем упало. Мало кто из ребят имеет в процедуре пункт "отключить автоматическую постилку в соц-сети и предупредить маркетинговую команду". А ведь это очень бесит, когда важный для тебя и твоего продукта сервис (не буду показывать пальцем) лежит уже второй час без апдейтов, а их твиттер бодро постит ссылки про то, какие они крутые.
Читать полностью
Qetzal-1UP channel 26 Aug, 18:48
В результате тест второй версии письма не показал ухудшений в retention (даунгрейды не увеличились), но показал увеличение апгрейдов — в результате плюс.
Qetzal-1UP channel 26 Aug, 18:48