История из бородатого 2010 года, в которой общими мазками описывают как взяли кучу данных поведения пользователей на сайте, систематизировали их и отобразили визуально. И этот визуал стал настолько виральным внутри компании, что с ним печатали футболки и никому в YouTube не удалось увернуться от выводов, которые прилагались к графику.

Герой этой истории был первым квант-ресерчером, затем переквалифицировался в dataviz-инженера и вернулся обратно в ресерч. Попутно родился вот такой чудесный темплейт для рисования sunburst-диаграмм.

https://observablehq.com/@kerryrodden/sequences-sunburst

Я таких историй прочитал много, но что важно:

• персонализированные продукты генерируют большой объем разнообразных паттернов
• с каждый годом персонализации в продуктах все больше и больше
• чтобы емко и понятно отобразить результаты исследования их надо не только систематизировать и упростить, но и эффективно отобразить.

Поэтому подчеркиваю важность dataviz-скиллов и в целом навыки презентации своей работы. Современные персонализированные продукты, которые оперируют в разных странах, на разных платформах и для разных сегментов аудитории почти невозможно объяснить «простыми, понятными» и неэффективными инструментыми коммуникации.

Тренд на усложнение инструментов аналитики виден и в других частях продуктовой работы.
Вспомним, как постепенно индустрия отходит от воронок и чаще начинает оперировать траекториями путей пользователя, а линейные деревья метрик уступают места каузальным графам со сложными неявными связями между метриками. А это требует новых методов обработки информации (напр. сетевой анализ) и их отображения (напр. знания по укладки графов или изучение/создание новых моделей визуализаций).