Product × Science: заметки с тегом Инструменты

График от QuantUX-ресерчера, который повлиял на стратегию YouTube

Sun, 09 Jun 2024 14:00:00 +0300

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).

Организация знаний

Sun, 23 Apr 2023 00:00:00 +0300

Данные — это необработанные наблюдения пользователей.
«Находки» отражают закономерности между точками данных.
Аналитика (инсайты) — это практические рекомендаии, основанные на исследованиях и бизнес-целях.

https://www.nngroup.com/articles/data-findings-insights-differences/

Информационная иерархия знаний DIKW (data, information, knowledge, wisdom)

https://ru.wikipedia.org/wiki/DIKW

Atomic Research

https://tsharon.medium.com/foundations-of-atomic-research-a937d5da5fbb

Оценка качества рекомендательных систем

Fri, 06 Aug 2021 00:00:00 +0300

И снова материал от Spotify и Microsoft про смешанные исследования для валидация рекомендашек.

Mixed methods for evaluating user satisfaction
https://github.com/jeanigarcia/recsys2018-evaluation-tutorial

Внутри вы найдёте три огромные презентации с деталями как, что и зачем проводить.

Попался слайд, где систематизируют взаимодействия юзера с системой. Может пригодится при проектировании телеметрии и аналитического хранилища в вашем продукте.

Детали в пейперах:
Modeling Information Content Using Observable Behavior — https://terpconnect.umd.edu/~oard/pdf/asis01.pdf
Implicit feedback for inferring user preference — http://haystack.csail.mit.edu/papers/kelly.sigirforum03.pdf

Организация знаний

Tue, 23 Jun 2020 01:00:00 +0300

Хороший труд на тему организации знаний от продакта, который делает тул для организации знаний. Разобраны плюсы и минусы у пяти видов структур. Приведены примеры инструментов, которые их поддерживают.

Кратко: знания — это нелинейная структура. Существующий тулинг не может удовлетворить по всем параметрам, но есть надежда, что технологический прогресс поможет :)