Product Science by Anton Martsen


Channel's geo and language: Russia, Russian
Category: Blogs


I diagnose with data and treat with design.
More hardcore materials here – @co_intelligence
@martsen | martsen.me | p13n.ru

Related channels  |  Similar channels

Channel's geo and language
Russia, Russian
Category
Blogs
Statistics
Posts filter


Forward from: аналитика на кубах
Пока болтался в отпуске, попалась на глаза статья от X5 Tech про разметку событий. Какой трекер они выбрали, как называть события, какая логика организации параметров. То, что я называю “дизайном событий” и что вполне может занимать до трети рабочего времени аналитика на ранних этапах проекта (потом, конечно, существенно меньше).

Статья в целом симпатичная, сам буквально неделю назад думал над правилами названия событий и в целом над структурированием своей документации. В геймдеве набор сущностей, действий и процессов ощутимо сложнее, кажется, чем приведенные. Тем не менее подходы и идеи все равно весьма схожи.

Но самое полезное в статье, на самом деле — не очень заметная ссылка на полную документацию по разметке событий. Она намного полнее и понятнее, чем статья, содержит в себе определения основных понятий, правила создания и ведения разметки, а также описание процессов разметки.

Очень хочется свою документацию довести до схожего вида, ведь примерно половина уже есть. Мечты-мечты.


Потихоньку пишу свою документацию по созданию "информационной модели продукта" и здорово посмотреть на опыт коллег по цеху.
В целом, идея выкладывать в паблик подобные методики очень хорошая...

Так, Антон, сфокусируйся - сначала допиши для внутреннего потребления, а потом думай как опенсорсить лучшие практики.


Никогда такого не было и вот опять

Ищу двух соратников для развития Музыки: гроус/деньги и муз.сценарий.

Подробности: https://martsen.notion.site/8e2197e96f864db4b8147a563eaac2e1

Пишите вопросы и присылайте резюме мне в личку (@martsen)


Forward from: 42 секунды
TechCrunch: Большинство мобильных приложений по подписке не приносят дохода

– Только 17,2% приложений дают хотя бы $1 тыс./мес. дохода
– При этом 59% тех, кто получил $1 тыс., дойдут до $2,5 тыс./мес.
– Также 60% из тех, кто дошел до $2,5 тыс., дойдут до $5 тыс./мес.
– Но только 3,5% приложений смогут получить $10 тыс./мес.
– Больше всего за первый год приносят сервисы для фитнеса
– Сервисам для путешествий и производительности труднее всех
– Самая популярная подписка – $10 мес., но сред. – $8,01 (+14%)
– Цена за неделю выросла на 2%, до $5,55, годовая – $32,94 (-1%)

@ftsec

3k 0 37 2 11



Forward from: Дайджест продуктового дизайна
И снова мини-подборка для тех, кто проводит пользовательские исследования или использует их результаты в работе. Вот что на прилавке сегодня:
 
1. Jakob Nielsen: Как он придумал свои классические 10 эвристик юзабилити 30 лет назад. Он также показывает, почему они не устаревают — в их основе фундаментальный рассинхрон между пользователями и компьютерами, который не зависит от конкретной платформы и трендов.
 
2. Константин Ефимов и Анастасия Жичкина: Памятка по проведению исследований. Она разбирает ошибки на разных стадиях от подготовки до завершения. PDF.
 
3. Jim Kalbach: Экспериментирует с ChatGPT для помощи в процессе описания Jobs to Be Done. Он сделал два плагина в дополнение к своей фирменной канве — Scope и Investigate. Они помогают заполнять JTBD Canvas.
 
4. Quant UX Conf: Конференция о количественных методах пройдёт 12-13 июня в онлайне.
 
5. Johanna Jagow: Шишки, которые она набила при внедрении базы знаний и инсайтов.
 
6. Jeff Sauro и Jim Lewis: Памятка по основам проведения опросов пользователей. Много полезных способов категоризации.
 
В другой статье они описывают типичные проблемы выборки при проведении опросов, которые искажают результат.

А NN/g приводят ситуации, в которых хочется провести опрос, но на самом деле не стоит.

7. Steve Bromley: Конфигурация оборудования и программ для проведения игровых тестов мобильных игр.
 
8. Александр Замахов: Подборка статей о проведении исследований в известных продуктовых компаниях.
 
9. Chris Chapman: Планирование количественных исследований. Времени на них нужно с запасом — он подсвечивает основные риски.
 
10. Steve Bromley и Pejman Mirza-Babaei: Обзор роли и особенностей работы исследователя в играх.
 
11. Jake Burghardt: Востребованность конкретных инсайтов в базе знаний.
 
#research


Forward from: Цифровой геноцид
Словарик

Антрвольт, антревольт (через фр. entrevolte от итал. antervolta — «перед дугой») — часть плоскости стены между архивольтом (обрамлением, дугой) арки и расположенным над ней карнизом либо между архивольтами соседних арок в аркаде, хотя в английском утвердился термин - spandrel

В биологии антревольтами называют особенности устройства организма, которые не являются ценными для приспособленности сами по себе, а являются неизбежным результатом устройства других частей.

Итак, некая сущность, которая является неизбежным результатом, а не появляется как заранее спланированный результат. В биологии — это подбородок, в архитектуре — это пространство между стеной и аркой. Фактически, пространство следующее изгибам арки. Этот термин был придуман палеонтологом Стивеном Джеем Гулдом и популяционным генетиком Ричардом Левонтином в их статье «Спандрелы Сан-Марко и панглоссианская парадигма: критика адаптационистской программы»

Гораздо интереснее, что сам Ноам Хомский вроде бы полагал в качестве такой перемычки-антревольта сам язык, его рекурсию - как сущность, которая возникла как побочный продукт. Есть авторы, которые видят и объясняют антревольтом нашу религиозную веру, как побочный продукт эволюции


Forward from: No Data No Growth | Pavel Bukhtik
Cборник тестовых заданий для продуктовых аналитиков и аналитиков данных

Сегодня я публикую новую версию сборника, уже из 133 оригинальных заданий от таких компаний как Авито, Тинькофф, Aviasales, Ozon, ВК, Сбер и многих других.

Третья версия сборника – особенная. И вот почему:

🔸 Теперь каждое тестовое размечено тегами – SQL, Кейс, A/B и т. д. Уверен, это упростит вам навигацию и поиск задач желаемого типа;

🔸 Появилась отметка наличия данных. Да, 77 из 133 тестовых заданий содержат оригинальные датасеты. Особенно классные – у тех, что про А/B тесты;

🔸 Появилась разметка ориентировочной сложности заданий. Для справки, 40 из заданий – для джунов, а 58 – для мидлов.

Сборник – отличная возможность потренироваться к прохождению собеседований.

Получить обновленный сборник очень просто. Все подробности вы найдете в этом посте на Linkedin (не забудьте включить VPN).

Успехов на собеседованиях!


Коллега собрал топовую подборку




Фреймворки как можно систематизировать UI-проблемы

https://measuringu.com/frameworks-for-classifying-ui-problems/


Конец года, а значит наступает время материалов, где аналитики и сильные мира сего описывают тренды будущего исходя из своей картины мира.

Мне интересно читать, что пишут венчурные инвесторы на эту тему, особенно тех из них, кто вкладывает в свое видение большие деньги.

Сегодня у нас в меню мнение коллектива Andreessen Horowitz. Давно за ними слежу, тк они довольно открыто пишут про свои шаги и управляют большим венчурным капиталом. А помню были времена, когда и сам общался с их представителями на предмет финансирования.

Как я интерпретировал этот материал:

1. Следующие большие инновации и компании будут глубже проникать в реальный мир.

2. Сделать next big thing только цифровых/информационных продуктах все сложнее и сложнее
- Интересный ROI в digital-first продуктах есть в ИИ, финансах и крипте. На этом не буду подробно останавливаться, т.к. и так из каждого утюга слышим.

3. Другие тренды направлены на интеграцию с физическим миром

4. Безопасность в широком смысле: кибер, энергетика, транспорт, оборонка, разведка, слежка за деятельностью в городе. Здесь много железа, технологий по созданию цифровых копий реального мира, автоматизация/оптимизация принятия решений на основе больших данных.
- Как пишут в статье: "This opportunity holds particular relevance to American Dynamism companies, which often require a synthesis of software, physical capital, and operations."

5. Здоровье и биотек: создание лекарств, терапий, методик и технологий, которые влияют на физическое состояние человека.

6. Развлечения и игры: генеративные, адаптивные, персонализированные и которые при помощи AR/VR пролазят в физический мир.

7. Ну и конечно же важно иметь свое железо и инфраструктуру, на котором все это будет крутиться. Тоже своего рода безопасность / "технологический суверенитет".

Что это значит для RnD-специалистов, я писал в прошлом посте.

https://a16z.com/big-ideas-in-tech-2024/


Опыт коллоборации ресерчеров и дата-саентистов в Figma: ребята объединились, чтобы сделать нотификации great again. Материал про процесс, а не про результаты. Типичный смысл подобных статей: вместе мы генерируем более крутые инсайты, чем по одиночке.

Позволю сделать свой краткий мета-вывод где и почему смешанные исследования показывают свой максимум, благо своего опыта хватает и давно изучаю отчественный и международный опыт коллег по цеху:

Чем глубже IT-продукт интегрирован в оффлайн-процессы, тем более ценные результаты приносит коллаб количественного и качественного.


Из воспоминаний работы в Wrike: самые крутые инсайты были, когда мы при помощи ресерча узнавали, что люди делают вне нашего продукта, а затем находили следы этих сценариев в логах. То же самое я вижу и в статье от Figma: они узнали кто и зачем коммуницирует с дизайнером вне продукта (т.е. что происходил до/после/параллельно в процессе создания ценности), а затем масштабировали это знание через данные.

Отсюда я делаю другое умозаключение, которым руководствуюсь в размышлениях:

БОльшая интегрирация продукта в оффлайн-процессы => больше "охваченных" звеньев в цепочки ценности => больше ценности для ЦА => выше ценник за услуги => больше выручка => больше инвестиций в R&D => больше релевантных возможностей применить сложные аналитические подходы


Примерно так я понимаю, в каких компаниях/продуктах/проектах можно находить нетривиальные задачи.

Статья: https://www.figma.com/blog/cross-functional-data-science-user-research-figma/
Про цепочки создания ценности: https://t.me/product_science/265


30 ноября в Индии местный орган защиты прав потребителей опубликовал документ, в котором на законодательном уровне хотят зарегулировать Темные Паттерны.

Интересно:
1. как отреагирует индустрия?
2. какие новые трюки появтся в ближайшее время?
3. где подобные законы появятся в ближайшее время?

Найти и внимательнее почитать что там за регуляция, можно на сайте индийского правительства по Gazette ID = CG-DL-E-30112023-250339

За картинку, спасибо уходит Якобу Нильсену и его рыссылке на SubStack.


Похвастаюсь...

Большое обновление Музыки: свежий бренд, персонализированный UI и новые алгоритмы рекомендаций.

Это супер-сложный и супер-интересный челлендж, который команда прошла за год. И главное - обновление запускает цикл развития продукта как платформы для приятного времяпрепровождения слушателей и артистов.

https://yandex.ru/company/news/01-01-12-2023

---

Под капотом много технических и продуктовых изменений, в которых аналитика сыграла не последнюю роль:

1. Проектирование единой сквозной информационной модели продукта, которая:
* отсылается с клиентских приложениях
* хранится в data lake
* отображается в дашбордах
* считается в метриках
* используется в (до)обучении моделей и выдачи рекомендаций

2. Поведенческие исследования, которые давали идеи и аргументы как, для кого и почему нужно делать редизайн.

3. Инструменты мониторинга и анализа всевозможных точках, сегментах и срезах алгоритмов персонализации. Количество способов посмотреть на аудитории под разными углами на наших deep-dive дашбордах может удивить неподготовленного зрителя.

4. При этом всю сложность системы умеем выражать в небольшом наборе метрик, который обеспечивает баланс краткосрочных и долгосрочных целей бизнеса. Цели, продукт и окружающая среда не стоят на месте, поэтому аналитики наращивают доменную экспертизу и придумывают как оценивать бизнес понятными числами и емкими моделями.

Будущие посты, статьи и доклады будут опираться на полученный опыт.

---

Команда Музыки, продуктовой аналитики и лично я за год получили огромный уникальный опыт мирового уровня. Опираясь на этот опыт, будем и дальше развиваться сами и радовать любителей музыки.

Ну и пользуясь случаем - расширяем команду продуктовой аналитики. Как всегда ищу классных специалистов, которым могу доверить сложные и важные участки Музыки. Сверьтесь с портретом идеального кандидата (https://clck.ru/36soLh) и пишите мне @martsen.


Forward from: Павел Шерер
Почти пять лет назад, когда ещё даже не было этого канала, я начал писать цикл статей про дизайн данных. Свободного времени в то время было явно побольше, раз за полгода я смог запилить все семь штук.

Интересно, что к этому циклу я до сих пор иногда отправляю своих студентов и коллег, если им нужно подтянуть матчасть по обмену, хранению и обработке данных.

Чтобы упростить погружение в тему, я даже набросал высокоуровневую схему (которая до этого момента, кажется, нигде и не публиковалась)


Области, в которых уже сегодня пытаются скрестить музыку и генеративный ИИ в ожидании коммерческого успеха.

https://a16z.com/the-future-of-music-how-generative-ai-is-transforming-the-music-industry/


Как публичные компании оценивают оттдачу от вложений в исследования и разработку новых продуктов?
Ответ - Return on Research Capital (RORC).

- RORC измеряет доходы фирмы, полученные от научно-исследовательской деятельности
- Он рассчитывается путем деления текущей валовой прибыли на расходы на НИОКР за предыдущий год (Current Year Gross Profit / Previous Year R&D Expenditures)
- Обычно требуется более одного года, чтобы осознать отдачу от НИОКР; иногда это может быть реализовано в течение более чем одного года

Этот показатель часто строится по отчетам публичных компаний, рост которых зависит от новых разработок. Самые очевидные примеры это IT и фарма. Но новые продукты делаются в различных областях.

RORC показывает, сколько заработала компания с каждого вложенного в R&D доллара.

Бенчмарки быстро в открытом доступе я найти не смог, но их можно высчитать самому по публичной отчетности.
На скриншоте к посту можно посмотреть RORC компании Apple, которое любезно собрал ведущий одного финансового шоу. Как видно, Тим Кук и Ко имеют 8-кратную доходность по этому показателю.

Если вам вдруг нужно будет защитить бюджеты на R&D-деятельность, вы можете знать каким финансовым показателем оперировать и собрать коллекцию бенчмарков по конкурентам.

https://www.investopedia.com/articles/fundamental-analysis/10/research-development-rorc.asp





20 last posts shown.