Намерения пользователей и как это проявляется в поведении
Развитие систем рекомендаций — это основная тема, с которой я работаю последние полгода. Топик горячий, вопросов много, а детальных кейсов, на которых можно учиться, очень мало.
Тем ценнее читать хорошие примеры из индустрии. Вот свежий от Spotify.
Краткий пересказ:
- Spotify хотят сделать более крутые рекомендации. Оно и логично. Рекомендации — это фишка их продукта, которая напрямую влияет на бизнес-метрики (в это статье об это упоминается взколь, но про это они писали в других материалах).
- Осталось только понять, а что такое «круто» и как его увеличивать.
- Из других исследований и лучших дизайн/продуктовых практик известно, что за каждым пользовательским взаимодействием с системой стоит какая-то цель или потребность.
- Гипотеза — если научиться учитывать потребности в движке рекомендаций, то это увеличит целевые бизнес-метрик и даст понимание, на какие прокси-метрики следует ориентироваться при улучшении движка.
- Инициировали цепочку исследований, чтобы вытащить список задач. Тут использовали как количественные, так и качественные методы — десятки интервью и опросы на сотни тысяч пользователей.
- Нашли 8 потребностей. Т. к. была связка ответов пользователей с их поведением в продукте, то смогли наложить разные метрики на сессии и понять по каким метриках можно определять их тип. Ну и какие интеракции имеют значение для каждой потребности.
- Т. к. научились находить тип сессии на данных, то это уже можно использовать как параметр при моделировании.
- Построили несколько моделей, прогнали через оффлайн симуляторы и онлайн АБ-тесты. Получили аплифты.
Вот так вот сложно. Думаю, это заняло суммарно не менее 6 месяцев. Но эту сложность можно понять — они улучшают зрелый продукт, который и так один из топов на рынке. Низковисящие фрукты уже давно сорваны. Остались сложные проблемы. И вот тут на помощь и приходят продвинутые методы исследований и аналитики.
Исследование: https://dl.acm.org/doi/fullHtml/10.1145/3308558.3313613
Интересные скриншоты
Распределение пользовательских интентов
Взаимосвязь поведенческих факторов и интентов

