Продактом быть

2022-07-01 18:29:54 Надо ли продакту шарить в разработке

Меня иногда спрашивают, насколько продакт должен шарить в разработке. Я понимаю, почему такой вопрос в целом появляется - в продакты можно перейти из разных других профессий (напр. дизайн/маркетинг), соответственно никаких знаний в разработке может не быть.

Я с таким вопросом не сталкивался, потому что раньше как раз был разработчиком. Но точно могу сказать, что знания в разработке точно должны быть. Есть наверное 2 главные причины:

1. Самое очевидное - вам много нужно будет коммуницировать с командой разработчиков, и вам банально нужно понимать, о чём они вам говорят, какие есть проблемы в команде, обсуждать задачи на грумингах итд. Для этого не обязательно иметь глубокую экспертизу, но если вы не понимаете, что такое микросервис, либо не знаете, что такое API и зачем он нужен, то стоит срочно что-то с этим делать

2. Не менее важная причина - экономия времени. Какие-то нетрудные вещи, требующие написания кода, часто быстрее сделать самому.

Приведу пример: мне недавно нужно было поставить метку на ряд отзывов. 15.000 отзывов - вручную много не проставишь. В итоге, написал скрипт, который проставит метки на эти отзывы - заняло где-то час вместе с тестированием. Можно было пойти по альтернативному пути - завести задачку на бекенд, погрумить её, и запланировать на следующий спринт. Итого, задача заняла бы не час, а недели 2-3. Если конечно у вас в команде есть много свободных ресурсов под такие ad-hoc задачки, то супер (но лучше не стоит на это рассчитывать)

Думаю, вы поняли мой ответ на вопрос, надо ли продакту шарить в разработке. Теперь если что буду скидывать этот пост Открыть/Комментировать

2022-06-25 19:52:30 Итак, ответ на вчерашний интерактивчик :)

Для задачи, которая перед нами стояла, мы выбрали способ 3 - запустили исследование, правда не на Толоке, а с помощью сервиса UsabilityHub (но суть всё равно та же)

Как проводили исследование (пример вопроса также прикрепил скриншотом):
1. Погружаем респондента в контекст ситуации (напр. Вы выбирали сушилку на Авито, долго искали, нашли продавца, итд)
2. Показываем скрин отзыва, который якобы написал респондент, и причину отклонения
3. Спрашиваем, почему отклонили отзыв в конкретной ситуации
4. В конце выгружаем все ответы, и считаем результат

Получилось довольно быстро запустить опрос, практически без затраты ресурсов (я немного подвигал элементы в фигме, и подставлял тексты для разных ситуаций плюс собрал сам опросник в конструкторе)

P.s. На самом деле, четвёртый варик тоже вполне жизнеспособный(первые 2 - для нашей ситуации точно нет), у каждого свои плюсы и минусы. Но сопоставив их, мы выбрали путь теста на Толоке :) Открыть/Комментировать

2022-06-24 16:48:11 Открыть/Комментировать

2022-06-24 16:47:00 В Авито максимально развита продуктовая культура, и мы проводим различные исследования на всех этапах разработки продукта.

И это очень круто. Я за всю жизнь не проводил столько исследований, сколько провожу за месяц работы в Авито)

Самое кайфовое, что есть куча no code инструментов как внутренних, так и внешних, с помощью которых можно протестить вообще практически всё что угодно. Сейчас расскажу пример:

Мы кастдевили покупателей, чтобы подробнее ознакомиться с их опытом в работе с отзывами, узнать про проблемы итд. И натолкнулись на качественный сигнал, что пользователи не понимают, почему отзыв, который они написали, был отклонён. Я прошёлся по текстам причин отклонения, и на первый взгляд, некоторые причины, действительно, немного устарели.

Появился понятный план действий:
1) Каким-то образом посчитать понимаемость текстов причин отклонения отзыва
2) Поменять тексты причин отклонения для причин, у которых низкая понимаемость
3) Посчитать ещё раз понимаемость, сравнить результаты
4) Поменять тексты на проде

Каким образом мы померили понимаемость текстов?
Го мини-интерактивчик, ответ расскажу завтра Открыть/Комментировать

2022-05-02 18:59:07 Вчера вспомнил, что я веду канал в телеграме. После начала войны мозг переполнился различными мыслями, появились новые заботы, и канал сильно деприоритезировался. Хочу поделиться тем, что изменилось за 2 месяца.

22 февраля я писал последний пост в этом канале. 23 февраля я полетел в отпуск. 24 февраля началась война, и я понял, что я не хочу возвращаться в Россию. Вот такая хронология. И с тех пор в России я так и не был. У этого решения есть много причин, и это прямо отдельная тема.

Очень благодарен Авито, за то что они оказывают огромную поддержку тем, кто решил работать из-за границы. Компания офигенно помогает с различными бюрократическими вопросами, выстраивает коммуникацию с топами, чтобы сотрудники понимали, что вообще будет дальше происходить.

Так вот, за эти 2.5 месяца я прошёл путь от полного шока и непонимания, что делать дальше, до примерного плана действий, как жить в новых реалиях.

Хочу найти интересный проект зарубежом в качестве Android developer. Проект, где будет возможность не просто писать код, а также активно участвовать в разных продуктовых процессах. За последние время, когда я вспоминал всё забытое (руки оказывается всё помнят), и навёрстывал новое, я прямо заново взглянул на разработку, и это очень круто. Так что если кто знает интересные проекты, в которые ищут Android developer, пишите в личку

Если интересно, буду подробнее писать про поиск работы за рубежом, делиться опытом и ресурсами, которые я нахожу (опрос прикреплю в комментах).

Нет войне. Открыть/Комментировать

2022-02-22 17:50:08 Как установить эмоциональный контакт с респондентом на интервью

Сейчас провожу кастдев с пользователями Авито. Я давно не общался с пользователями, и решил освежить в памяти всякие лайфхаки по тому, как лучше это делать

Откопал в своих заметках тезисы с воркшопа Вани Замесина "Как установить эмоциональный контакт с респондентом". Он не в открытом доступе, но доступен для участников бомбического тренинга по кастдеву, о котором я уже писал раньше. Сохраню тут несколько советов, которые оказались самыми ценными для меня:

> Зачем вообще устанавливать эмоциональный контакт
Чтобы респондент чувствовал себя как можно более расслабленно, и чтобы создать неформальную обстановку. Это нужно, чтобы узнать как можно больше информации, и в идеале - об эмоциях пользователя

Итак, советы:

1. Демонстрировать эмоции
- Люди хотят показать себя выше и статуснее чем они есть, считают эмоции слабостью => если мы продемонстрируем эту "слабость", то это покажет респонденту, что ты тоже человек, и что не стоит тебя бояться

2. Улыбаться
- Нужна именно искренняя улыбка с зубами
- Зеркальные нейроны заставят собеседника тоже улыбаться => +100 к дружелюбности беседы

3. Сделайте небольшую ошибку
- Человек проникается эмпатией, когда кто-то совершает ошибку

4. Активное слушание
- Киваем и говорим "да", когда собеседник что-то рассказывает

5. Находим что-то общее
Можно сказать, что у тебя был такой же опыт в какой-то ситуации

6. Перефразируйте(повторяйте) слова собеседника
- Это покажет, что вы внимательно слушаете респондента и запоминаете его слова
- например пользователь говорит: "Я купил шапку на Авито, сделка прошла классно.........Вот так вот".
Чтобы закопаться дальше в этот опыт, можно задать вопрос так: "То есть вы купили на Авито шапку, что-то пошло не так в доставке, почему вы тогда оставили хороший отзыв?" Открыть/Комментировать

2022-02-13 22:32:31 Прочитал книгу «Hooked. На крючке. Как создавать продукты, формирующие привычки»

Книга о том, как подсадить пользователя «на крючок», чтобы он вновь и вновь возвращался в ваш продукт. Оставлю здесь заметочки:

Создание продукта по модели «крючка» состоит из 4 последовательных этапов:

1. Триггер.

Это то, на чем держатся наши привычки(что именно побуждает пользователя открыть приложение).

Бывают 2 типов:
- Внешние, т.е. откровенные призывы к пользованию продуктом(напр. контекстная реклама вашего сервиса, сарафанное радио)
- Внутренние - самые мощные триггеры. Возникают в сознании человека, когда он уже «подсел на крючок». Чаще всего связаны с негативными эмоциями. Напр. человек нервничает, и неосознанно заходит в инсту, и начинает скроллить ленту. Чтобы понять, какие Внутренние триггеры могут быть у ваших пользователей, надо искать их глубинную мотивацию пользования продуктом

2. Действие.

Триггер всегда провоцирует действие.

- действие должно удовлетворять правилу «легче сделать, чем подумать»
- пример: Google, которые максимально упростили свою страницу - на ней сразу понятно что надо сделать: вбей свой запрос, и нажми на кнопку поиска

3. Переменное вознаграждение

- Психологи доказали, что переменное вознаграждение мотивирует людей гораздо больше чем постоянное(напр. игровые автоматы - человек возвращается к ним снова и снова, иногда получает небольшой приз в надежде сорвать большой куш)
- Эффективный приём - дать людям возможность выбора - это увеличивает вероятность того, что люди станут пользоваться вашей услугой. Как прямо приведён эксперимент, где человек просил милостыню. Для тестовой группы, он добавлял фразу: «Вы вольны как согласиться , так и отказаться». И в тестовой группе, пожертвований стало в 2 раза больше

4. Инвестиция

Приглашение для пользователя приложить минимальные усилия - последний этап крючка. Чем больше пользователь инвестирует в продукт, тем больше он его ценит. Напр. подписаться на Твиттер-аккаунты других пользователей или оформление триала.

——————————————

Также в книге описываются эвристики(пути мозга, стимулирующие принять быстрое решение), их использование в маркетинге, и примеры, как их тестировали:
- эффект дефицита - ощущение дефицита увеличивает ценность продукта(напр. «успей купить место на курсе, ведь их осталось всего 5»)
- эффект фрейминга - напр. люди склонны верить, что чем дороже продукт, тем лучше его качество
- эффект якорения - так называемые «купи 2 футболки, третья в подарок»
- эффект значительного прогресса - нам проще начать что-то делать, когда какая-то часть пути уже пройдена, и мы видим прогресс. Напр. магазины, выдающие накопительные карты, на которых уже начислены X баллов.

——————————
Как протестировать привычки пользователей

После того, как мы поняли, где в модели крючка нужны доработки, протестируем привычки пользователей для поиска точек роста:

1. Идентифицировать идеального пользователя, изучить его привычки

Кто является пользователем продукта? Откуда пришли эти люди? Кто такой - поклонник вашего продукта и как часто ни его используют? А как часто обычные пользователи?

2. Определить закономерности в поведении пользователей

Что общего у постоянных пользователей вашего продукта? Надо выяснить «пути привычки» таких пользователей, чтобы на основании этого планировать изменения продукта

3. Вносите эти изменения

—————————

И хорошая мысль в конце книги:
«Не изобретайте гениальную идею, создайте продукт для себя». Тут прямо в тему недавний твит основателя Airbnb: ребята решали свою проблему, и построили миллиардную компанию Открыть/Комментировать

2022-02-09 18:09:44 Как измерять Customer Experience

Вчера обсуждали, как лучше замерять Customer Experience. Довольно интересная задача. Как мерить конверсию в действие - понятно Как мерить увеличение производительности - понятно.

Но как измерить опыт?

Опыт - качественная характеристика. Не количественная. И это накладывает некоторые ограничения в плане выбора метрики. Так как качественная метрика всё равно легко искажается за счёт субъективности опыта. Отсюда и проблемы у различных метрик по типу NPS - они классно выглядят для презентаций топам, но в ежедневной продуктовой деятельности вряд ли натолкнёт на какие-то инсайты, так как на эту метрику влияет много разных параметров

Есть фреймворк от гугла HEART, но я пока не понимаю, как его применить конкретно в моём кейсе

А ещё есть UMUX(его используют в Atlassian). Суть в том, что в конкретном сценарии взаимодействия с продуктом задаются вопросы по типу: "Возможности продукта покрывают мои сценарии использования", "Продукт прост для использования". Плюс есть возможность написать развернутый комментарий

Это наталкивает на мысль, что самый оптимальный наверное:
1. Сегментировать пользователей(на примере Авито: Buyers, Sellers)
2. Для каждого сегмента выделить ключевые сценарии
3. Замерять Customer Experience в каждом из этих сценариев с помощью чего-то, похожего на UMUX

Такой подход позволит видеть CX для различных пользовательских сценариев, а также регулярно собирать качественный фидбек в этих сценариях

Если у вас был похожий опыт, или есть какие-то мысли, то буду рад обсудить в комментах Открыть/Комментировать

2022-02-06 15:12:10 Кто такой этот ваш ML?

Раньше в Сбермаркете, и сейчас в Авито я работаю напрямую с Data Scientist'ами. И иногда взаимодействовать довольно тяжело, так как я плохо понимаю, как под капотом работает ML. Знаю на уровне, что чтобы обучить модель, нужен размеченный датасет. Но что происходит с этим датасетом дальше, и какие алгоритмы используются - для меня тёмный лес.

Возможно, для продакта эта информация слишком избыточна, но я понял, что чем больше ты погружаешься в предметную область, с которой ты работаешь, тем более классный ты специалист. Хотя бы на базовом уровне надо это знать

И в попытках найти материалы для погружения в ML, наткнулся на статью(ссылка), в которой очень круто объясняется, как устроено машинное обучение, какие есть виды ML, и для каких задач используется каждый из этих видов. Чувак буквально на пальцах объясняет это всё - поэтому разобраться в статье несложно Открыть/Комментировать

2022-02-01 19:18:10 Доверяй, но проверяй

Сейчас я занимаюсь сбором проблем в Рейтингах и отзывах. Как пример, проанализировал кучу отзывов на селлеров, продающих автомобили, посмотрел результаты исследований, которые команда уже проводила до моего прихода, посчитал кучу различных цифр в нашей аналитике итд

Сегодня вот я общался с сейлзами, которые работают с клиентами в вертикали Авто. Ребята рассказали кучу полезной информации

Но я обратил внимание, что очень много внимания было уделено проблеме накрутки негативных отзывов. Точно больше чем накрутки положительных. И если опираться при разработке продукта только на качественные исследования, то есть риск попасть в ловушку. Так как после разговора с ребятами можно сделать вывод, что надо в первую решать проблему накрутки негативных отзывов

И, казалось бы, все хорошо, го решать проблему, ведь она такая важная!

Но перед этим разговором я много копался в данных, и видел, что накрученных положительных отзывов точно в несколько раз больше, чем накрученных отрицательных

Короче, качественные исследования - замечательная вещь, но не забывайте проверять полученные оттуда сигналы на цифрах :) Открыть/Комментировать