InsightStream

2021-10-12 10:56:45 ​​ИНФОРМАЦИЯ ПРО КАНАЛ

Для постов с октября 2018 проставляю теги для ускорения поиска по определенной тематике:
#advertising рекламный рынок
#analytics аналитика
#case кейсы
#datascience наука о данных
#design дизайн
#development личное развитие
#ecom электронная коммерция
#economics экономика
#efficiency эффективность
#event мероприятия
#experiment эксперименты
#fun смешно или интересно
#itsec информационная безопасность
#marketing маркетинг
#math математика
#methodology методологии
#mr маркетинговые исследования
#predictions предсказания и прогнозы
#presentation слайды
#product продукты и сервисы
#psychology психология
#report отчеты
#retail ритейл
#science наука
#sociology социология
#statistics статистика
#strategy стратегии
#technology технологии
#tgchannel реко других каналов (не реклама)
#tools инструменты
#trends тренды
#ux пользователи и интерфейсы
#visualization визуализации

Канал – это не только новости, но и база знаний, поэтому ищите интересующую вас тематику через поиск и хронологическую навигацию по постам:
Q3-2016
Q4-2016
Q4-2017
Q1-2018
Q2-2018
Q3-2018
Q4-2018
Q1-2019
Q2-2019
Q3-2019
Q4-2019
Q1-2020
Q2-2020
Q3-2020
Q4-2020
Q1-2021
Q2-2021
Q3-2021
Q4-2021

Полный архив канала, обновляется 1 раз в месяц - 10 числа. Сохранить все на диск и открывать в браузере файл messages.html Последнее обновление 10.10.2021
Архив

У канала есть фейсбук-представительство:
InsightStream в FB

#development #efficiency #tools #ux Открыть/Комментировать

2021-10-12 07:59:53 ​​Дизайн-прожарка: что не так с мобильной версией AliExpress

«Дизайн-прожарка» — рубрика, в которой команда Mojo разбирает интерфейсы интернет-магазинов. Они не только находят ошибки, но и рекомендуют, как их исправить.

В прошлых выпусках они уже успели:

Разобрать плюсы и минусы редизайна «М.Видео»
Покритиковать визуальные решения ASOS
Огорчиться невнятным поиском Wildberries
Похвалить и привести в пример Ozon

Теперь замахнулись на гиганта eCommerce — AliExpress. В 2020 году компания удвоила средний чек и стала лидером по отправке посылок в России. Веский повод разобраться в UX/UI сайта.

Всю прожарку не покидало ощущение, что сайт итерационно создавали разные дизайнеры. Местами есть крутые функции и правильные решения, но при этом банальности выглядят топорно и неказисто. Отдельную боль вызывает русификация.

В 2020 году AliExpress отпраздновал юбилей на российском рынке, но за десять лет они так и не решили проблему с автопереводом. И если странные названия или описания объясняются неграмотностью продавцов, то отсутствие локализации в пунктах меню вызывает лишь недоумение.

Видимо, не очень-то им это и нужно.

Source >>>

#case #design #ecom #product #ux Открыть/Комментировать

2021-10-07 10:32:14 ​​Модель «Создание команды» Алана Дрекслера и Дэвида Зиббета

Модель Дрекслера-Зиббета описывает 7 фаз, которые проходит любая группа при совместной работе. По мере прохождения по этим фазам (этапам) происходит трансформация рабочей группы в команду.

Каждый шаг в модели соответствует главному вопросу, который человек задает себе в данной фазе.

Первая фаза «Почему я здесь?», вторая — «Кто вы?», третья — «Что мы делаем?», четвертая — «Как дальше нам это делать?», пятая — «Кто, как, что, когда и где это делает?», шестая — «Ура!», седьмая — «Нужно ли нам продолжать?».

В описание фазы также включены основные «проблемы», которые наиболее остро встают перед командами на соответствующих этапах развития.

С первой по четвертую фазы выделяют период «Создания/Развития», с четвертой по седьмую — период «Исполнения/Сохранения».

В модели также описывается логика «возвратов» на более ранние фазы, которые происходят, если команда не справляется с основной «проблемой» на очередном шаге.

Source >>>

#development #efficiency #methodology #psychology #sociology #tools Открыть/Комментировать

2021-10-04 10:49:24 ​​A review of statistical methods for determination of relative importance of correlated predictors and identification of drivers of consumer liking

This article attempts to deliver the following message to the researchers and practitioners in the sensory field:

Theoretically, drivers of consumer liking is based on relative importance of explanatory variables in a linear model. The problem is complicated when the variables involve linear dependence, which is the common situation in sensory and consumer data.
The commonly used methodologies, e.g., conjoint analysis, preference mapping and Kano’s model, have serious limitations for determination of relative importance of correlated attributes and identification of drivers of consumer liking.
The conventional statistics, e.g., correlation coefficient, standard regression coefficient and P values of tests for regression parameters, etc., are inadequate and invalid measures of relative importance of correlated attributes.
There are three state-of-the-artmethods for determination of relative importance of correlated attributes. They are the Lindeman, Merenda and Gold’s method, Breiman’s Random Forest and Johnson’s relative weight.

This article also provides statistical background and almost exhaustive main references on the topic of relative importance of variables scattered in various academic journals in different fields. The information will help the sensometricians and researchers with more statistical knowledge to embrace the mainstream of the research on the topic and to pursue advanced methods for drivers of consumer liking.

Practical applications

This article reviews some new methods for determination of relative importance of correlated explanatory variables to response variable in a regression model. The methods can be used for identification of drivers of consumer liking. The article also provides the sources of the corresponding computer packages and codes implementing the new methods. The packages and codes are freely available and easy to use. The R packages “relaimpo” for the LMG method, “randomForest” and “party” for the original and modified Breiman’s Random Forest method are available at http://cran.r-project.org. The R or S-Plus code “johnson” for Johnson’s relative weight is available from the online supplementary Appendix S1 of this article.

Article in PDF >>>
Source >>>

#analytics #methodology #mr #science #sociology #statistics #tools Открыть/Комментировать

2021-10-01 08:34:06 ​​Игровые метрики: узнайте все и выберите нужные

Прочитав эту книгу, каждый поймёт, как с помощью метрик ответить именно на те вопросы, которые перед ним стоят:

Если вы занимаетесь закупкой трафика, то поймёте, какие метрики нужно использовать, чтобы его оценивать, и сможете отказаться от убыточных источников.

Если вы только создаёте свою первую игру, то узнаете, какие метрики из всего разнообразия метрик вам стоит отслеживать в первую очередь. И познакомитесь с необязательными показателями, которые можно будет использовать по необходимости.

Если вы начинающий аналитик, то из книги вы узнаете, как в продукте находить те зоны, которые можно изменить, и, тем самым, улучшить пользовательский опыт и/или увеличить прибыль. Также вы научитесь анализировать поведение аудитории, её структуру, а также эффективность вносимых изменений.

Book in PDF >>>
Source >>>

#advertising #analytics #case #efficiency #marketing #methodology #product #tools Открыть/Комментировать

2021-09-28 09:20:08 ​​Stated “Versus” Derived Importance: A False Dichotomy. Taking a closer look at what these two methods really measure
by Keith Chrzan, Vice President, Marketing Sciences, Maritz Research and Juraj Kavecansky, PhD, Director, Marketing Sciences, Maritz Research

A perennial question among applied marketing researchers is whether to measure stated or derived importance. The debate focuses on whether stated or derived importance is a better method, whether one is more valid or more actionable than the other and so on. Much of this attention is misguided, however, resulting from the mistaken conflating of two similar, but not identical, concepts. We illustrate an under-appreciated point made by Myers and Alpert over 30 years ago – that the choice between stated and derived importance is a false dichotomy: the two methods measure different constructs, they accomplish different objectives and they fulfill different information needs. Drawing upon brand studies with choice-based derived importance models and customer satisfaction studies with regression-based derived importance models, we show that, when done properly, both stated and derived methods have solid predictive validity, albeit with different strengths and weaknesses.

Motivation – Two Case Studies

Two disguised case studies illustrate what can happen if you measure importance badly.

Suckered by Stated Importance

A service company wanted to know which aspects of its service most satisfied its customers. They asked 400 of their customers to rate the importance of each of the aspects on a scale from 0=Not Important At All to 10=Critically Important. When the results came back, all of the aspects had average importances in the range of 7.4 to 7.8. The survey didn’t give the service company any valuable feedback about which aspects of the service customers valued more than others, so it was a waste of a few tens of thousands of dollars and some goodwill, because some customers expected the service provider to make changes based on the survey results.

Derived Importance Debacle

In the 1980s a medical supplies manufacturer had a 60% share of their market. A fancy consultant convinced the manufacturer that it should be using derived importance modeling to quantify the impact of attributes on customers’ choices. The consultant suggested a super-sophisticated method called multiple regression. He even put it in quotes, “multiple regression,” so that it would be clear to senior management how very cool and new and sophisticated it was to use regression instead of the stated importance methods the company had been using. So when the old stated importance methods said that ease of use was important to customers, the consultant and his regression analysis said that ease of use wasn’t important at all and that the key to incremental sales was size - the smaller the better. The manufacturer redirected new product development efforts away from easy to use products and toward small ones. The next year, a competitor launched an especially easy to use product and grew from a 15% share to 50%, almost overnight. The manufacturer, caught flat-footed, dropped from 60% to 30%, also almost overnight. Within a couple of years, the decision to emphasize size at the expense of ease of use had cost the manufacturer hundreds of millions of dollars. What happened?

These two case studies and many others like them illustrate some of the pitfalls associated with stated and derived importance measurement.

Article in PDF >>>

#analytics #case #marketing #methodology #mr #psychology #science #sociology Открыть/Комментировать

2021-09-24 09:41:52 ​​Adobe: The Psychology of User Offboarding.

Growth.Design Case Study #030. Story Duration: 5 min

And...
Onboarding
Retention
Revenue

Source >>>
More UX case studies in a comic book format >>>

#case #design #ecom #efficiency #marketing #presentation #product #strategy #ux #visualization Открыть/Комментировать

2021-09-21 09:41:11 ​​The 2021 UX Research Tools Map

After a major public works project, the UX Research Tools subway system is running smoother than ever. See what's new and improved in 2021.

As with previous editions, the 2021 UX Research Tools Map takes its design cues from classic subway maps. It’s meant to help you navigate the software landscape, discover new tools, and identify gaps in your own user research toolkit.

It’s intended to be read like a real public transit map. There are 18 subway lines, each representing a functionality key to the user research workflow, like Transcription (Line G) or Scheduling (Line J). Tools—or groups of tools with the same functionality—appear as stations, often at the intersection of two or more lines. There are even three bus lines for tools with so many varied functions that they needed their own routes.

Source >>>
Map in PDF >>>
100 tools in Google Spreadsheet >>>

#analytics #design #efficiency #mr #product #tools #ux #visualization Открыть/Комментировать

2021-09-18 13:56:38 ​​Ботнет Mēris – крупнейшая DDoS-атака в истории интернета

На прошлой неделе в СМИ появилась информация о DDoS-атаке на Яндекс. Это правда, но не вся. Специалистам Яндекса действительно удалось отразить рекордную атаку более чем в 20 млн RPS — это самая крупная атака из известных за всю историю интернета. Но это лишь одна из множества атак, направленных не только на Яндекс, но и на многие другие компании в мире. Атаки продолжаются уже несколько недель, их масштабы беспрецедентны, а их источник – новый ботнет, о котором пока мало что известно.

Яндекс вместе с коллегами из Qrator Labs поделились текущими результатами совместного расследования деятельности нового ботнета Mēris. Расследование еще продолжается, но они посчитали важным поделиться уже собранной информацией со всей индустрией.

В конце июня 2021 года и Яндекс, и коллеги из Qrator Labs начали замечать признаки новой атакующей силы в глобальной сети – ботнета нового типа. Обнаруженный ботнет уже тогда обладал значительными масштабами – десятки тысяч устройств, но их количество быстро растет и сейчас. Qrator Labs наблюдали 30 000 хостов в отдельных атаках, в Яндексе собрали данные о 56 000 атакующих устройств. Но Яндекс предполагает, что истинное количество значительно больше – вероятно, более 200 000 устройств. Полная сила ботнета не видна из-за ротации устройств и отсутствия у атакующих желания показывать всю имеющуюся мощность. Более того, устройства в ботнете являются высокопроизводительными, а не типичными девайсами «интернета вещей», подключенными к сети Wi-Fi. С наибольшей вероятностью ботнет состоит из девайсов, подключенных через Ethernet-соединение, – в основном, сетевых устройств.

Некоторые организации уже окрестили этот ботнет «вернувшимся Mirai». Но Яндекс не считает такое определение в достаточной степени точным. Mirai обладал большим количеством зараженных устройств, объединенных под управлением единого командного центра, и атаковал он, в первую очередь, трафиком сетевого уровня.

У Яндекса еще не было возможности изучить пример вредоносного кода, который используется для заражения новых устройств данного ботнета, и они не готовы утверждать, относится он к семейству Mirai или нет. Пока считают, что нет, поскольку устройства, объединенные под единым командным центром, похоже, относятся только к производителю Mikrotik.

Это и есть причина, по которой Яндекс захотели дать другое имя новому ботнету, работающему под еще не пойманным командным центром. Коллеги из Qrator Labs выбрали Mēris – по-латышски «чума». Такое название кажется уместным и относительно близким к Mirai по произношению.

Source >>>

#case #itsec #technology #trends Открыть/Комментировать

2021-07-09 12:22:11 ​​The World’s Most Innovative Companies 2021 by Fast Company

Business as usual is over. Companies around the globe, in every industry, have spent the past 12 months confronting challenges both practical and existential. Some have failed. Many have simply survived. A select few have flourished, remaking their businesses and illuminating the way forward for others. These are the businesses we’re celebrating on our annual list of the World’s Most Innovative Companies.

From the biotech firms behind the first mRNA vaccines (Pfizer-BioNTech and Moderna) to a real estate developer creating high-quality affordable housing (Stablegold Hospitality), the World’s 50 Most Innovative Companies address a society remade by COVID-19. Many of them pioneered business models that are now accelerating: Peloton and Zwift, for example, are riding at-home fitness in new directions. Others are taking us to entirely different places, whether it’s the cosmos (SpaceX) or the backwoods (Hipcamp). To determine this year’s Top 50, Fast Company editors and reporters mined our lists of the Top 10 companies by industry for organizations that embody creative problem-solving and fearlessness in the face of crisis. Here are the ones that rose above, along with the business trends they’re advancing.


Source >>>

#analytics #economics #efficiency #strategy #technology Открыть/Комментировать