VanillaTime

Я думаю, что все мы рано или поздно оказываемся в ситуации, когда погрузившись в проблему и предлагая просто отличное решение, мы слышим: «Отлично! Но вот пока, как-то сложно это все реализовать... Может мы сможем что-то с этим сделать? А то долго просидим, а метрики упадут» И что мы делаем в такой ситуации? Либо идём на поводу, изобретая компромисс. Либо режем все до MVP, а остальное уезжает в светлые будущие релизы. Но давайте откровенно, из этих светлых будущих релизов ещё ничего не возвращалось. Автор следующей статьи называет этот феномен «краткосрочной близорукостью». И что при ней происходит с долгосрочными целями? Они просто уходят из вида. И как бороться с подобной одержимостью краткосрочного скачка показателей на дашборде? Просто: 1) Задайтесь вопросом, а стоит ли вообще заниматься этой задачей? Я не шучу. Если задача вообще не соотносится с долгосрочной стратегией, то она попросту не стоит затрачиваемых усилий. 2) Что произойдёт, когда задача будет сделана? Что-то хорошее или всем будет все равно? Я как-то месяц работал над задачей, чтобы через полгода обнаружить, что после релиза функциональность физически не работает... И всем пофиг. Значит идея явно не стоила пота. 3) Держите в голове конечный результат и задайтесь вопросом: что я прямо сейчас могу сделать, чтобы все остальное стало проще или совсем ненужно? 4) Почитайте статью: https://uxdesign.cc/tackling-chronic-short-termism-f9058f04f8db там много интересного :)

Довольно быстрое и самоочевидное определение 7 факторов, влияющих на опыт использования. Если убрать все цитаты и сделать выжимку, то можно их коротенько изложить (позволю себе пересортировать их по субъективной важности)😉 1. Эффект. То, что вы делаете должно быть ценно для пользователя, решать его проблемы. 2. Эффективность. Отличие от прошлого пункта в том, что эффект — это «результат», а эффективность — с камими трудозатратами он достигается. 3. Удобство. Всем этим должно быть удобно пользоваться. Сюда ж идут количество ошибок, скорость работы, обучаемость и т.д. 4. Доверие. Пользователь должен доверять предлагаемому способу достижения цели и информации, которую ему предоставляют. 5. Удобным для поиска. То есть любая информация, должна быть и не только достойной доверия, но и возможным к нахождению. Сюда работа с вниманием и контрастом. 6. Желание. Люди должны хотеть пользоваться тем, что вы предлагаете. 7. Доступность. Всё, что вы делаете должно быть доступно любым пользователям с любых устройств. http://bit.ly/2UEyFHF

Немного матана! Совсем недавно, на интервью я столкнулся с интересным вопросом: «Сколько нужно протестировать пользователей, чтобы обеспечить достаточную для большинства случаев точность исследования?» И казалось бы, ответ довольно очевидный: мол Нильсен говорит 5. Но почему 5? Откуда это магическое число? Без математики не обошлось. Автор в статье погружается в тему довольно глубоко, проливая свет на скрытую для многих часть айсберга, и разбирается, так сколько ж нужно-то? Если прорезюмировать, то можно сказать, что Нильсен не был не прав 🙂 Однако стоит приводить полный ответ: ————————————————————————— Если во время тестирования эксперименты будут независимыми, а выборка по крайней мере квазислучайной, то мы можем предположить, что при тестировании 5 пользователей мы обнаружим 85% ошибок, с которыми сталкиваются не менее 31% пользователей. ————————————————————————— Последняя часть, вообще интересная, не правда-ли? ) «Не менее 31% пользователей», то есть в самом неудачном случае 59% пользующихся так и не столкнуться с проблемами. Но это не слишком страшно. Интересно, что если вы хотите повысить эффективность тестирования, то увеличение выборки не единственный способ это сделать (для приличного уровня понадобиться что-то около 40 испытуемых). Вы можете также повлиять на вероятность появления ошибки. Как не парадоксально, уменьшая случайность выборки (сегментация?), вы можете повысить вероятность возникновения ошибок и тем самым снизить число необходимых пользователей. http://bit.ly/2UqfhOs

Меня прямо очень поразил материал следующей статьи. Она не про готовые рецепты и техники, не про принципы и даже не про фундаментальные основы психики. Речь в ней идёт об одной простой мысли: мы живём в мире пост-правды, и что мы можем с этим сделать, как дизайнеры. Что такое мир пост-правды? Это когда всем уже давно плевать правдивый материал или откровенно ложный. Это мир, где люди забыли про критическое мышление и собственное мнение. Где здравый смысл уходит на второй план, прячась за мнения некомпетентных бестолочей. Где лень заставляет людей полагаться на блогеров, критиков и обзорщиков, вместо того, чтобы формировать свой взгляд на мир. И если раньше проблема фэйка в интернете стояла не так остро: все ограничивалась легкоразличимым фотошопингом, то сейчас все чаще стали появляться дипфейки превосходного качества (от видео до целых личностей), которые способны нанести существенный вред. Большие компании уже начали активную борьбу с подобным: Facebook и YouTube предупреждают о непроверенности данных, Adobe запускает инструмент по распознаванию подделок. Ну а что можем сделать мы? “Designing for the post-truth era” by Fabricio Teixeira https://link.medium.com/tqIk1ZCOs3

Насладился историей создания стриминг-гиганта. Больше всего поразила проактивность создателей, желание смотреть в будущее и принцип «жестокой честности», когда один CEO может спокойно выслушать презентацию своего партнёра «Почему ты больше не годишься в CEO» (со слайдами в ppt). Вдохновляет, советую. “A deep dive on search: Netflix” by Haishan Qian https://link.medium.com/VYgNHNkar3

Выше я, возможно скомкано, описал свои заметки по книге «7 навыков высокоэффективных людей» Стивена Кови. Если вы не имели чести ознакомиться, то очень советую, а конспект даст предоставление об основных мыслях :)

Доброго денька и прекрасной пятнички! Сегодня я хотел бы поговорить о такой инетересной штуке, как измерение успеха. По канону, было бы здорово проанализировать сценарии, выделить KPI каждого из них, также определить влияние каждого сценария на рост прибылей, вывести какую-то комплексную гаргарину, которая и будет отображать успех. Но всё это кажется довольно сложной процедурой, которая может так и не увенчаться успехом: мало-ли данных не будет, или кто-то не захочет давать к ним доступ, или кому-то просто лень всем этим заниматься. Как быть? Для таких лентяев была придумана такая метрика, как NPS (Net Promotion Score). Вы 100% с ней сталкивались, когда открывали любой продукт Adobe, Asana или Office 365: они просили вас ответить на вопрос по десятибальной шкале «С какой вероятностью вы бы посоветовали наш продукт другу или коллеге?». Кто-то потом уточняет вашу роль, но главный вопрос неизменный. Затем, все полученные результаты обрабатывают (тут уж кто во что горазд), обычно исключая нейтралов (кто ответил от 3 до 7), а затем оставшиеся две категории промоутеров (от 8 до 10 баллов) и негативщиков (от 0 до 2 баллов) вычитают друг из друга и выявляют отношение ко всем ответам. NPS = Все пользователи / (Промоутеры - Негативщики). Поправьте меня если я ошибаюсь. И эта «волшебная таблеточка» должна нам показывать отношение людей к нашему продукту (вы же не будете рекомендовать каку?), а также даёт возможность прогнозировать рост пользовательской базы. Эти корреляции вроде как были выявлены в ходе исследований, хоть и подвергаются критике. Однако! Есть ньюансы. Согласно тем же исследованиям, был выявлен ряд особенностей этой метрики, которые стоит учитывать прежде, чем вы прыгнете в этот вагон: — Вам нужна колоссальная выборка, чтобы обеспечить стабильность показателя и его устойчивость к флуктуациям. — NPS не имеет особых преимущест перед другими бизнес-метриками, так что нельзя сказать, что это единственно верный показатель. — Показатели NPS ОЧЕНЬ СИЛЬНО зависять от формулировки вопроса, которым вы его собираете. — NPS не берет в расчёт новых пользователей, а также старых и ушедших, что делает её практически бесполезной для прогнозирования. С результатиками и том, как такие выводы получены можете ознакомиться в статье (осторожно, лонг-рид). https://measuringu.com/nps-discredited/

7 графических дизайнеров-фрилансеров рассказывают о своей ежедневной рутине. Всегда интересно послушать, как проходят рабочие дни ваших коллег, особенно, когда они фрилансеры. Однако сразу хочу предупредить, что стоит подумать дважды, прежде чем принять многие советы, о которых пойдет речь. Например, многие говорят, что они «совы» и работают в основном ночью, однако эволюционная биология в этом вопросе явно не на их стороне: специальное нервное ответвление в нашем мозге способно улавливать количество света и регулировать выработку меланина... Ладно, не буду грузить, но будьте осторожны в долгосрочной перспективе :) А так чтиво вполне достойное и можно взять на заметку пару приемов: например, принцип «чем я счастливее, тем продуктивнее» или планирование следующего дня накануне вечером. https://dribbble.com/stories/2020/01/09/freelance-graphic-designer-daily-routine?ref=webdesignernews.com

Если вы сейчас или в скором времени будете заниматься экраном настроек, то попробуйте следующий подход: 1) сгруппируйте пункты по теме — так вы снизите когнитивную нагрузку, 2) приоритезируйте пункты внутри групп по популярности обращения, 3) добавьте поиск по настройкам, если у вас есть вложенность или просто много пунктов, 4) все деструктивные элементы расположите в конце списка, 5) а сверху предусмотрительно оставьте место для нотификаций, 6) и помните упомянуть про полезные интеграции и акции прямо здесь :) Потом расскажете, как прошло :) “Designing a better ‘Settings’ page for your app” by Vivek Karthikeyan https://link.medium.com/Cn5zdXAQU2

Друзья, часики шепчут нам: «Скоро наступит 2020!» и в связи с этим, я спешу вас поздравить. Вот от души в душу: прекрасного вам настроения в новом году, интереса к жизни, амбициозных целей и креативных путей их достижения. Счастья вам, здоровья и корабль любви :)

Ребята, не так давно у нас проходил митап по Framer X, видео с которого я скидывал не так давно. Сейчас же оформил все в виде статьи-урока по созданию высокоуровневых прототипов в этом чудесном инструменте. В статье речь пойдет о том, что отличает Framer от других инструментов: создание сложной логики, работа с API и разворачивание проекта в вебе с дальнейшим количественным тестированием. Надеюсь, что будет интересно :) https://medium.com/@VanilaThunder/%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%82%D0%BE%D1%82%D0%B8%D0%BF%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D1%81-%D0%BD%D0%B0%D1%82%D1%83%D1%80%D1%8B-1aacfa70381e

Кажется, неплохая статья о том, как анализировать данные. Да-да, нельзя просто пыриться в гугл-аналитику и молиться, чтобы кривая посещений поползла вверх. Нужно делать какие-то выводы, что-то менять и проверять. Однако, как убедиться в том, что вы не предлагаете какой-то нонсенс? Вот несколько советов о том, что ж делать-то: 1. Почистите свои данные. Нельзя просто взять и начать интерпретировать полученные результаты, нужно с ними поработать, очистив от лишних всплесков и нерелевантных значений. А уже после этого делать выводы. 2. Держите в голове вопрос, на который вы хотите ответить при помощи данных. Иначе рискуете собрать много бесполезных цифр. 3. Описывайте данные простыми словами. Такие описания помогут вам не запутаться, и быстрее понимать их значение другим людям. 4. Проверьте, что контекст сбора данных был верным. Если вы собрали данных за два года, то половина из них может оказаться нерелевантной из-за изменившегося контекста (например, был проведён редизайн сайта). 5. Собирайте данные из разных источников, чтобы собрать полную картину и проверить данные на противоречия. 6. Выделите свои основные KPI и смотрите на них. Так не потонете в пучинах таблиц и цифр. 7. …но сравнивайте их и с другими метриками, которые идут с KPI в противоречие. 8. Ищите не только данные, которые подтверждают ваши гипотезы, но и те, которые их опровергают. Хоть так соблазнительно закончить исследование, если вы вроде как нашли доказательства ваших инсайтов, но потратьте немного времени и подумайте, где вы можете найти опровержение — возможно, вас ждёт сюрприз. 9. Исследуйте аномалии. Если вы видите наравномерные всплески и провали ключевых метрик, потратьте усилия, чтобы понять их причины. Возможно, это проявления какой-то большой проблемы. 10. Категоризируйте и кластеризируйте качественные и количественные данные — так с ними будет проще работать. 11. Визуализируйте ваши данные. Порой, так будет проще делать выводы, чем просто пырясь в таблицу. 12. Используйте цветовое кодирование… очевидно. ✅ 13. Используйте когортный анализ, когда это возможно. (Ну такое) 14. Используйте специальные тулы. (Тут в статье реклама видимо) https://databox.com/how-to-analyze-data

Интересная статья о ментальных моделях (ММ) для дизайнеров. Я сперва подумал, что она как раз про мои любимые ММ, которые являют собой сторифреймы в персонах, но нет. В статье речь ведётся скорее о методах мышления, то есть как следует думать и работать. Вот самые интересные из них: 1) Первопричины. Метод состоит в том, чтобы не пытаться проглотить кусок, который вам не по зубам. Вместо этого дифференцируйте проблему на мелкие первопричины и подбирайте решение к ним, после чего, соединяйте решения вместе. Таким образом у нас получится хорошо продуманная система и мы ничего не упустим. Например, проблема качественного роста вас как специалиста — это комплексная проблема, которая включает в себя вашу оценку, построение плана закрытия пробелов, поиск необходимой и релевантной информации и т.д. Если просто начать строить решение, боюсь вы никуда не продвинетесь. Но если рассмотреть каждый кусочек пазла отдельно, то решения для них найдутся довольно быстро: для оценки будем использовать гугллвый фреймворк, для оценки сходим на пару собесов и получим обратную связь, и т.д. Останется только собрать их воедино. 2) Инверсия. Мы часто концентрируемся на поиске идеального решения, однако порой это слишком тяжело даётся. Чтобы облегчить себе «роды» решения, можно воспользоваться инверсией: представить не самое хорошее решение, а наоборот, плохое. А после просто спросить, как нам этого избежать? Очень напоминает метод решения задач «от обратного», не правда-ли? Например, все таже проблема становления вас как прекрасного специалиста может впасть в ступор на вопросе «А кто такой этот прекрасный специалист?». Однако стоит вам задать вопрос, как «Кем он не является?», как сразу повалят признаки: звёздная болезнь, отсутствие опыта, теоретический дизайн, затворничество и т.д. Останется только придумать, как этого избежать и вуаля. 3) Лестница абстракции. Этот метод позволяет выйти из тупиковой ситуации, если задача кажется неразрешимой. В таком случае, нам стоит переместиться на уровень выше (построить надсистему по ТРИЗ) и рассмотреть проблему в ней. А делается это при помощи мозгов и качественных вопросов (почему, зачем, как, чем... и т.д.) Например, перед нами стоит задача создать ручку, которая будет писать в условиях невесомости. И это довольно сложная задача. Но если мы выйдем в надсистему «фиксирование информации в условиях невесомости», то на столе появляются и другие опции, типа «цифровой дисплей» или «простой карандаш». Конечно, каждый из них будет иметь свои недостатки, но и положительные моменты можно будет перенять. Также в статье есть модели для принятия решений и коммуникации, но они примитивны, так что не попали в топ. https://dropbox.design/article/mental-models-for-designers

Друзья, недавно прошел наш мит-ап посвященный прототипированию, где я рассказывал, как используя свою браваду и несколько строк кода (и Framer X, конечно) можно прототипировать с реальными данными. Статейка на подлете, а пока вы можете просмотреть видосик. Я, конечно, немного волновался, ведь это был почти экспромт, потому слово паразит встречается очень часто :) не судите строго и надеюсь будет интересно :) https://youtu.be/e-Cm6LE0ZkA

Наткнулся в одной из рассылок на просто офигенный промо сайт. Ребята, обладающие просто невероятным чувством самоиронии запилили лендос о том... насколько убог их продукт :) Без шуток. Угарнул я знатно, особенно с секции «Забей и выбери что-то рабочее» с перечислением конкурентов :) https://fibery.io/anxiety Хоть я понимаю, что это лобовое применение реверсивной психологии, но мне все равно захотелось попробовать :)

Наткнулся на результаты ежегодного отчёта от Dribbble. Довольно занятные инсайты, например, кто сколько зарабатывает ;) Или то, что в Dribble преобладает «Вау!» над «О, а это удобно читать»… хотя последнее — не инсайт ;) https://dribbble.com/global-design-survey-2019

Отличная статья от одного из основателей Abstract о том, что дизайнеры, как и люди многих креативных профессий, не застрахованы от изменений. Меняется все в нашем домене. — Компании растут и изменяются. Если вы думаете, податься-ли вам в замок интерпрайза, снарядиться-ли в экспедицию стартапа или остаться на вольных хлебах, то четкого ответа нет ни для кого. Смотрите на атмосферу и ценности компании, они хотя бы не так быстро меняются. — Ваша роль может скакать как бешеный кролик. Если вы остаетесь любознательным и вкладываетесь в развитие, то рано или поздно, перед вами станет выбор: оставаться индивидуальным контрибьютором, или вкладываться в команду, качая менеджерскую ветку. Каждый путь несёт что-то своё, но все почему-то считают, что естественный путь дизайнера — это переходить в управление. Типа, сам уже наигрался, теперь говори другим, как и что делать. По-мне, это булшит. Человек должен сам выбирать, что ему интересно: если это работа руками — отлично, управление — так тому и быть. Главное, чтобы ему нравилось, что он делает и он продолжал развиваться, а не закинул ноги на стол и закурил сигару. — Дизайн инструментарий полниться каждый день. Помню времена, когда у нас был только Фотошоп. Фотошоп, Карл! И ничего больше. И я даже боялся открывать Иллюстратор, чтобы ни дай Бог не забыть ФШ. А сейчас? Плодятся как религии и кто знает, где отрасль будет через пару лет. — Тренды меняются ещё быстрее, чем тулы. Я уже давно перестал за ними следить. Думаю комментарии здесь излишни. — Меняется не только вот это вот всё, но ещё и вы сами. Ваша личная жизнь может оказывать на вашу работу и продуктивность ошеломляющее влияние. Так что не забывайте сперва помочь себе, а уже после другим. Однако, в этом океане изменчивости остаются ещё островки стабильности. Например, базис, который просто необходимо знать дизайнеру. От основ типографики, композиции, исследования и проектирования просто никуда не денешься, хотя многие пытаются. Игроки в булшит-бинго. Хорошая коммуникация ещё один из столпов, на которых зиждется профессия. Как и менторство. За последнее время, я осознал, что это не только один из эффективнейших способов развития молодых специалистов, но и уже опытных. Ибо так или иначе, повторение материала заставляет думать, а это всегда хорошо. И в завершение, стабильной останется необходимость «платить вперёд», когда нам нужно не только брать но и давать. Здесь я скорее не про менторство из прошлого пункта, а про наше восприятие домена. Просто необходимо его развивать, оставаясь любопытным и делая что-то просто так. Безд-возд-мезд-но, то есть даром. https://www.abstract.com/blog/design-career-growth/

Доброго утра, дорогие мои. Что-то не спалось ночью и я решил порыться в своих конспектах чтобы порадовать вас какой-то свежей годнотой. Годнота получилась, хоть и не совсем свежая (опаздал на пару десятков лет). На сей раз речь мы будем вести о том, как правильно и системно думать и брейнштормить, используя инструменты латерального мышления де Боно. В частности в статье вы познакомитесь с набором шляп-ролей, примерять которые следует в определённое время и при определённых обстоятельствах. Каких? Читайте внутри 🙂 https://cutt.ly/JeTg4tt

Вы могли заметить, что в последнее время я стал меньше постить всяких интересностей. Может виной тому отсутствие времени из-за всякого рода жизненных изменений. Но я также заметил, что как-то не происходит ничего нового. Все статьи, на которые направляется мой взор, кажутся уже... Кхм... Недостойными того, чтобы ими делиться. Все циклично, все повторяется и на одну и ту же тему пишут эти статьи-клоны. И они тоже несут свою пользу: глупо надеяться, что написав одну статью, все остальные решат «Нахер нужно». И при этом, как гласит теория креативности, нужно расширять домен, в котором вы работаете. Смотреть на проблему под другим углом, привносить что-то новое, хоть какие-то крупицы смысла. Например, в приведенной статье этих крупиц совсем мало: верхоуровневая компиляция, но возможно, кому-то будет полезно, для общего ознакомления. “Persona-based design for B2B SaaS products” by Lollypop Design Studio https://link.medium.com/YXWA9WvM70 В общем, надеюсь вы меня простите за нерегулярность, не хочется просто скатываться в количество вместо качества.