Product Science

2020-11-11 09:25:06 Брейншторм и GPT-3

Необычное применение хайпового генератора текста от команды OpeanAI.
Если вы не знакомы с GPT-3, то в двух словах его можно описать как хороший автокомплит текста. Чертовски хороший автокомплит.

Задача на главном этапе брейншторм сессии - генерация большого количества гипотез из которых потом выцепляют умные мысли.

В IDEO для GPT-3 сформировали проблему, обозначили контекст, дали пару идей-примеров и нажали «Пуск». Инструмент сгенерировал сотни толковых и абсурдных идей, т.е. фактически автоматизировал основной этап брейшторма. Затем люди анализировали полученные результаты и допиливали напильником достойные.

Это ли не киберпанк? Открыть/Комментировать

2020-11-10 17:16:55 Открыть/Комментировать

2020-11-10 17:16:55 Команда UXSSR сделала крутую карту, где попыталась систематизировать варианты сегментации в бизнесе.

Идея богатая и хочется как-то развить. Есть идеи? Открыть/Комментировать

2020-11-10 13:02:24 Основы продуктовых экспериментов Вместе с моим коллегой подготовили цикл статей про опыт Flo Health в экспериментировании. Двухлетний опыт мы превратили в три статьи. Первая рассказывает про суть метода, что он может и не может, и когда стоит выбирать именно… Открыть/Комментировать

2020-09-29 13:21:09 Минипост: Очарованные циферками

В последнее время я всё чаще наблюдаю феномен «пабмеда» — когда на любую точку зрения в интернете находятся «данные», её подтверждающие. Мы никому больше не верим на слово, но как только видим график — аргумент как будто бы становится в десять раз авторитетнее. Машина ведь врать не будет!

Особенно резко проблема стоит в модных data-driven компаниях с плоской структурой, где человек с паверпоинтом побеждает здравый смысл примерно всегда.

Вопрос — что делать? Как выживать в таком мире? Можно ли победить глупость или лучше её возглавить, пока остальные не одумались?

https://vas3k.ru/notes/datadriven/ Открыть/Комментировать

2020-09-29 13:21:09 Эта статья разлетится на цитаты. Открыть/Комментировать

2020-09-25 14:32:31 The Entertainment Value Curve

Инструмент для формирования стратегии контентных продуктов от Ravi Mehta (EIR @ Reforge, Former Tinder, Facebook, Tripadvisor)

В статье автор рассуждает почему TikTok выстрелил, а американский сервис для качественных мини-киношек Quibi – нет.

Ravi предлагает следущую формулу:

> Развлекательная ценность = Социальная Ценность + Ценность Качества

1. Социальная Ценность формируется на основе персоналий, которые создают контент. Ценность в самом авторе, его взглядах и мнении. Например, интересно следить за активностью друзей в соц.сетях даже если они постят материалы в плохом качестве.
2. Ценность Качества напрямую относится к самому контенту: как он снят, каков сюжет, просто ли читать и т.д. Требования к качеству отличаются по жанрам: для ТВ-шоу одни стандарты качестве, для фильмов – другие.

Автор утверждает, что нельзя достичь максимума в обоих ценностях. Преобладать должна либо социальная, либо качественная ценность.

https://www.reforge.com/blog/entertainment-value-curve Открыть/Комментировать

2020-09-21 19:43:22 Ищем ключевые моменты в продукте при помощи Information Value / Weight of Evidence.

Выглядит очень просто и лаконично.

https://ecommerce-in-ukraine.blogspot.com/2020/09/aha-via-woe-iv.html Открыть/Комментировать