Королёв про всё остальное
Kanalga Telegram’da o‘tish
Пытаюсь придумать какую-нибудь философию поверх своей работы. @Node_of_Ranvier
Ko'proq ko'rsatishMamlakat belgilanmaganToif belgilanmagan
2 019
Obunachilar
-124 soatlar
-17 kun
-6630 kun
Ma'lumotlar yuklanmoqda
O'xshash kanallar
Taglar buluti
Ma'lumot yo'q
Muammo bormi? Iltimos, sahifani yangilang yoki bizning qo'llab-quvvatlash boshqaruvchimizga murojaat qiling>.
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Oktabr '26Okt '26
Oktabr '26
+1
0 kanalda
Sentabr '260
0 kanalda
Get PRO
Avgust '260
0 kanalda
Get PRO
Iyul '260
0 kanalda
Get PRO
Iyun '260
0 kanalda
Get PRO
May '260
0 kanalda
Get PRO
Aprel '260
0 kanalda
Get PRO
Mart '260
1 kanalda
Get PRO
Fevral '260
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '260
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '250
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '250
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '250
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '250
0 kanalda
Get PRO
Avgust '250
0 kanalda
Get PRO
Iyul '250
0 kanalda
Get PRO
Iyun '250
0 kanalda
Get PRO
May '250
0 kanalda
Get PRO
Aprel '250
0 kanalda
Get PRO
Mart '250
0 kanalda
Get PRO
Fevral '250
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '250
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '240
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+5
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+10
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+2
0 kanalda
Get PRO
Avgust '240
0 kanalda
Get PRO
Iyul '240
0 kanalda
Get PRO
Iyun '240
0 kanalda
Get PRO
May '240
0 kanalda
Get PRO
Aprel '240
0 kanalda
Get PRO
Mart '240
1 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+15
1 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+39
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+29
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '23
+47
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '23
+66
1 kanalda
Get PRO
Sentabr '23
+110
0 kanalda
Get PRO
Avgust '23
+117
0 kanalda
Get PRO
Iyul '23
+41
0 kanalda
Get PRO
Iyun '23
+56
0 kanalda
Get PRO
May '23
+355
0 kanalda
Get PRO
Aprel '23
+79
0 kanalda
Get PRO
Mart '23
+50
0 kanalda
Get PRO
Fevral '23
+37
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '23
+85
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '22
+67
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '22
+46
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '22
+63
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '22
+76
0 kanalda
Get PRO
Avgust '22
+74
0 kanalda
Get PRO
Iyul '220
0 kanalda
Get PRO
Iyun '22
+18
0 kanalda
Get PRO
May '220
0 kanalda
Get PRO
Aprel '22
+14
0 kanalda
Get PRO
Mart '22
+53
0 kanalda
Get PRO
Fevral '22
+54
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '22
+62
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '21
+37
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '21
+72
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '21
+50
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '21
+58
0 kanalda
Get PRO
Avgust '21
+56
0 kanalda
Get PRO
Iyul '21
+77
0 kanalda
Get PRO
Iyun '21
+56
0 kanalda
Get PRO
May '21
+39
0 kanalda
Get PRO
Aprel '21
+61
0 kanalda
Get PRO
Mart '21
+41
0 kanalda
Get PRO
Fevral '21
+62
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '21
+72
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '20
+994
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 25 Oktabr | +1 | |||
| 24 Oktabr | 0 | |||
| 23 Oktabr | 0 | |||
| 22 Oktabr | 0 | |||
| 21 Oktabr | 0 | |||
| 20 Oktabr | 0 | |||
| 19 Oktabr | 0 | |||
| 18 Oktabr | 0 | |||
| 17 Oktabr | 0 | |||
| 16 Oktabr | 0 | |||
| 15 Oktabr | 0 | |||
| 14 Oktabr | 0 | |||
| 13 Oktabr | 0 | |||
| 12 Oktabr | 0 | |||
| 11 Oktabr | 0 | |||
| 10 Oktabr | 0 |
Kanal postlari
Корабль Тесея это мы. А что такое "мы"?
Корабль Тесея
Есть парадокс Тесея, вы знаете, мы заменяем доски на корабле Тесея по одной, и спрашиваем себя, это ещё его корабль, или нет?
Ответ понятный - корабль Тесея не существует физически, "тесейства" нет в атомах. Это корабль Тесея, потому что мы договорились так считать. Более того, это может быть кораблём Тесея для афинян, и кораблём Миноса для критян.
Тесей
Теперь давайте посмотрим на самого Тесея. Он жил минимум 50 лет, большая часть его клеток за это время обновилась. Считаем ли мы его 50-летнего тем же самым человеком, что изначально родился в Афинах?
Конечно да, мы считаем, что да. Но почему?
Есть несколько причин, которым мы интуитивно доверяем:
- Он сам говорит, что он Тесей
- Он обладает воспоминаниями Тесея
- Юридически зафиксировано, что обладатель этого тела (даже непрерывно меняющегося) обладает правами Тесея на его собственность, и может голосовать на совете Афин
Это тоже не физические аргументы, а социальные. Мы можем встретить Тесея в виде бесплотной души у Аида, мы можем представить, что его кто-то проклял и превратил в медведя. Мы всё ещё признаём его, особенно если в виде души он может с нами поговорить (как минимум, такое отношение не кажется нам странным).
А сам 50-летний Тесей считает себя тем же человеком, что родился в Афинах? Скорее да, и в целом критерии такие же - тело, воспоминания, социальное признание.
Клонированный Тесей и Роботесей
Дальше можно провести пару мысленных экспериментов.
- Если мы клонируем Тесея, мы будем считать клон Тесеем? А если оригинал погиб?
- Если мы все 50 лет будем записывать всю его жизнь (Тесей в шоу Трумана), а потом сделаем виртуального персонажа, который говорит как Тесей, мы будем его признавать?
- Если мы сделаем десяток таких персонажей, будем ли мы признавать Тесеем каждого из них?
- Если мы возьмём Одиссея, и "запишем" ему память Тесея через нейролинк (все его воспоминания), станет ли он для нас Тесеем в каком то смысле? А если не только воспоминания, но и манеру вести себя, но без "идентичности"?
- А если Одиссея наймёт корпорация из сериала "Разделение", и по будням он будет работать Тесеем, говорить "я Тесей", вести себя как Тесей, и обладать только его памятью?
- А если Тесей потеряет память, а Одиссей будет из "Разделения" и будет часть времени обладать тесеевскими воспоминаниями, кто будет более Тесеем для нас, первый, или второй?
- Если настоящий Тесей сгинет в 20 лет, но вместо него шпион критянин проникнет в Афины, и будет 50 лет притворяться Тесеем, совершит кучу подвигов под его именем, примет кучу законов, а в конце жизни раскроется? Мы перестанем считать этого шпиона Тесеем, когда он раскроется? Или он как-то "ассимилирует" личность за эти 50 лет?
Тут нет одного ответа, ещё и потому, что "признавать кого-то Тесеем" это не один вопрос а целый кластер.
"Переношу ли я на него привязанность к оригиналу", "признаю ли право собственности", "доверяю ли я ему как другому", "заставляю ли платить налоги оригинала"? И ответы на них могут отличаться.
Это важные вопросы, потому что поведение Тесея прямо зависит от того, как он сам на них отвечает.
Будет ли он бесстрашным? Готов ли он отправиться побеждать марсианских минотавров без возможности вернуться, если его обещают "воскресить" (вырастить заново) на Земле? А если его воскресят в теле робота? А если в теле Одиссея? А если обещают не воскресить, но назвать его именем университетский кампус? Что из этого будет больше ощущаться приложением жизни?
Почему мы об этом говорим
Появление LLM дало нам что-то, что в диалоге ощущается как другой субъект, и это всколыхнуло вопросы "есть ли у ИИ субъектность и сознание".
Но важнее, что это ставит перед нами вопрос (или нас перед вопросом, он же огромный), а что такое эти "субъектность" и "сознание". Также и мысленные эксперименты выше приводят к вопросам "что делает меня мной", "что такое смерть", "что такое идентичность".
Технологии постепенно превращают мысленные эксперименты в реальные, а те уже превращают гипотетические вопросы в реальные.
И под натиском вопросов эти понятия, базовые для нас, начинают плыть, и это долгосрочно меняет общество и нас больше, чем сами технологии.
Вот это интересно
| 2 | Мне всегда интересно, как внешние инструменты могут становится экзоскелетами для наших психических функций, расширять наши способности мыслить и творить.
Это и практики (письмо как расширение памяти), и способы представления (таблицы как способ иначе думать о данных), и инструменты (напр. шаблоны в Миро могут задавать, через какие метафоры мы думаем в групповой работате).
Сюда же корпоративное целеполагание (OKR, KPI, итд) как экзоскелет для мотивации, культура как внешняя опора для морали. Короче, тема широка и для меня увлекательна.
Другая важная для меня тема это отношения, и в целом способность лучше видеть, понимать, и любить людей. И я попробовал использовать ИИ для этого.
Схема проста: мои встречи на работе записываются (с разрешения, конечно), транскрипты прогоняются через ллм, и сразу после встречи получаю саммари о том, насколько я был внимателен, кого слышал, а кого нет, в чём была мотивация участников, как на встрече распределились роли, и всё это с точки зрения близких мне менеджерских и лидерских подходов (всё собрано на коленке клодом за пол часа).
Фактически, я получаю небольшую менеджерскую супервизию каждой встречи, плюс сводку в конце недели.
Ожидал, что эта петелька мгновенной обратной связи вознесёт меня до небес, и я за пару недель стану просветлённым и всепонимающим, смесью Будды и Карла Роджерса
Не сработало
Я действительно получил много полезной, развивающей, и точечной обратной связи. Буквально цитаты из десятков встреч, которые иллюстрируют, что я поддерживающий котик с западающими в конкретных ситуациях скилами регулярного менеджмента. Я настолько подробный разбор своего поведения получал только через КБТ дневник, а тут вот, на тебе, всё само.
Но это плохо конвертируется в изменения.
Я научился лучше обращать внимание на отдельные детали, но в целом стал менее внимательным, менее чутким. Как часто бывает, внешняя опора атрофирует внутренние, экзоскелет ослабляет собственные мышцы. Видимо, КБТ дневник, собранный за вас, стоит гораздо меньше, даёт знания о себе, но не тренирует сам навык замечать.
Поэтому я эту штуку отключил, и теперь думаю, как построить иначе. Мне всё ещё близка идея быстрой точечной обратной связи (в конце концов, сам идея тренерства в спорте и музыке построена на ней), но пока не понимаю, как не загасить внешней обратной связью внутреннее чутьё и готовность быть внимательным.
Что касается внешних инструментов, я вернулся к небольшим заметкам. Для меня письмо - один способ структурированно мыслить, и когда я хочу лучше понять кого-то, я пишу про себе маленькие эссе, где размышляю о человеке. Материала и фактуры в них часто меньше, чем в разборах ллм, но понимание как будто глубже. | 6 240 |
| 3 | Немота моя связана с тем, что gpt, когнитивное обесценивание, и в целом местами уже не понятно, кто вторичен относительно кого - мы относительно ИИ, или наоборот.
Имеет ли смысл текст, если его версия могла быть написана клодом/gpt быстрее и местами не хуже (как следующий пост)? Вот такие загоны
И конечно сразу думаешь, ну gpt не сможет написать трщщщщщлнк, или плнктрпс, не будет этого делать. Не напишет тилькропс лямпреньк
Не обгонит меня в бесполезных абсурдных словоформах.
Вот моё творческое убежище, креплидор глурпомц!
Это выводит нас на общее поле с футуристами, от Хармса до Хлебникова, от "боэоби пелись губы", до, ну в общем, понятно, до всех "йанкались златоноткие коэни", и прочего такого.
Да и вне футуристов это старая идея, глитч против автоматизации, абсурд против обыденности, вечное наше спасение
Короче, есть ощущение, что "быть умным" постепенно обесценивается, но быть блаженным ещё вполне имеет смысл, потому что быть блаженными llm пока умеют не так хорошо.
Как писать в этой ситуации про ux, продакт менеджмент, b2b продажи, и в целом про креативно-офисную работу, как оставаться автором канала с интеллектуальной претензией - ну пока не ясно.
Клёклё, локпомпом
(Да, ну я понимаю, что это странный пост, совершенно не в тематике и аудитории, извините, я помечу́сь и найду какой-то нормальный формат наверное) | 1 443 |
| 4 | Что мы создаём? Что я создаю как продакт, как исследователь?
Один из ответов (скорее поэтический, чем практически применимый) - мы создаём поведение.
IT это способ создавать или масштабировать поведение людей - новые способы покупать, тратить, учиться, разговаривать, и запоминать.
(На самом деле не само поведение, а среду, которая делает определенное поведение более притягательным, снижая барьеры и подключая триггеры)
В целом это тривиально, можно так сказать про что угодно - "Макдональдс создаёт не бургеры, а поведение по их покупке" или "Найк создаёт культуру бега, а не кросы". Это схоластика, такая же, как и "мы создаём пользовательский опыт".
Отчасти да. Но разница в том, что Найк замеряет количество проданных кроссовок, а не количество километров, которые в них пробежали.
В противовес, IT продукты (SAAS особенно) отслеживают само поведение: количество транзакций в магазинах, сражений в играх, мэтчей и переписок в дэйтинге. Не количество отрисованных экранов или строчек кода.
Поведенческие метрики, а не приложенческие.
Это немного сдвигает фокус. Например, задача Хедспейса - сделать так, чтобы люди больше медитировали, и дольше платили за подписку, а Эйрбнб - увеличить количество путешествий с проживанием вне отелей. Хорошее приложение - возможный способ, но не обязательный.
Хорошо. Так какое поведение мы создаём?
У Влада Головача в одной из книг (золотой батон?) было разделение дизайна на "дизайн чтобы дороже" (упрощённо - дизайн для создания доп ценности) и "дизайн чтобы дешевле" (дизайн для удешевления текущей ценности).
По аналогии можно разделить наши продукты на "продукты, чтобы упростить поведение" и "продукты, чтобы создать поведение".
"Продукт чтобы упростить" облегчает действия, которые мы уже совершаем. Быстрее заказ, проще оплата, проще выбор, быстрее доставка. Один клик вместо десятка. Еком в большинстве случаев про это - упросить выбор, заказ, и получение товара. CRM облегчает ведение дел с клиентами.
"Продукт чтобы создать" - открывает для нас новые сценарии, что-то, что мы не могли делать раньше, а теперь можем.
Анализ текста математическими методами, планирование сложных путешествий, новые форматы групповой работы.
В большинстве случаев это одни и те же решения.
Убер упростил поездки на такси для одних, и сделал в принципе возможным/доступным для других.
Инструменты для разметки интервью (dovetail, considerly, и другие) меняют поведение исследователей, упрощая практику дотошного анализа интервью, тем самым создавая её для тех, кто раньше заморачивался, или облегчая для тех, кто раньше кодировал всё руками.
В таком ракурсе у работы появляется более социальное, гуманитарное измерение.
"Я создал такой продукт, что такие-то люди стали чаще вести себя таким-то образом, иначе делать свою работу, иначе планировать свой день". | 3 673 |
| 5 | Всё встраивают ИИ (LLM) в свои продукты, и я тоже буду.
Интересно, что пространство решений +- понятно (даём пользователю в нужном контексте задать промпт и получить ответ), а вот пространство проблем (куда можно такое взаимодействие приткнуть) очень большое.
Составил для себя набор шагов, по которым пойду, поделюсь:
1. Составить список "работ", которые может закрывать LLM, не в моём продукте, а вообще. Этот список примерно понятен, соберу его из личного опыта и наблюдения за другими продуктами, погуглю.
2. Происследовать, в каких контекстах при взаимодействии с моим продуктом эти работы возникают (интервью, опрос, мб просто task analysis даже. Скорее на интервью остановлюсь)
3. Проскорить, какие из задач наиболее полезно упростить через LLM. Тут может быть любой подход для ранжирования: Кано, опросник TAM, всякие concept validation опросики. Вероятно, на входе буду давать либо описания на пару строк, либо статичные макеты (кажется, базовое взаимодействие с LLM уже понятно, и можно не прототипировать прямо жёстко, но будет понятней после интервью). Можно сделать дневниковое и попросить пользователей поиспользовать LLM для типичных задач недельку, и потом опросить про полезность. Ну не знаю.
4. Предсказательная сила у таких опросов низкая. Это способ отбросить очевидных аутсайдеров, или выявить лидеров настолько явных, что мы можем доверять их лидерству даже на метрике со слабой валидностью. Жду что отсеятся слабые варианты, а из сильных придётся выбирать финалиста самому :)
5. Можно ещё опросить, несколько часто и для каких задач пользователи уже используют LLM, и отскорить по этому признаку. Вроде идея норм, но не хочется почему-то, не интересно (ну и тут явный скос в early adopter-ов)
6. Вот и всё. Надеюсь, всё это позволит мне а)не делать совсем ерунду б)отойти от прямого копирования конкурентов
А есть, ещё два момента:
1. Это может быть эмоционально заряженной фичой, т.е. есть шанс, что кто-то из разработки будет готов запилить первую версию на коленке за выходные ради веселья. И в этом случае "давайте сначала поисследуем потребности" может обломать изначальный кураж, и бонус "фича бесплатно" я потеряю (мотивация команды разработки - отдельная большая тема. Я знаю, что мотивация очень влияет и на сроки, и на качество, и что исследованиями можно и разжигать интерес, показывая смысл и ценность продукта, и гасить, превращая всё в болото. Но пока я не очень хорош в этом, разберусь, напишу пост).
2. Это может быть политически заряженной фичой, т.е. может быть её нужно выпустить за две недели, чтобы получить PR повод "первая в мире штучка с ИИ", или получить доп инвестиции, или чтобы у продаж был классные слайд в презе для роста конверсии из первой встречи Это потёмкинские деревни, когда нужно быстро сделать для галочки, а уже потом союз будет сделать нормально. Я такое не очень люблю, но такой контекст случается. К счастью, у меня сейчас не так) | 993 |
| 6 | Как исследования экономят время разработки, и почему их лучше не разделять
Когда я только стал продактом, то думал, что будет примерно так: я буду исследовать клиентов и конкурентов, описывать требования, и отдавать разработке, а дальше оно всё будет разрабатываться само.
Короче, я буду отвечать за дискавери, а в деливери особо лезть не буду, там же уже есть проджект и тимлид. Так я на месяцы сорвал сроки запуска первых нескольких фичей.
Причин было несколько. Одна из них в том, что даже при хорошо описанных требованиях в процессе разработки возникает куча вопросов. Например:
- Как отрабатывать сообщения об ошибках? Например, какая-то форма может не работать по каким-то двум причинам. Вы можете вывести в тексте ошибки универсальный текст "не работает из-за причины x или y" или разработать штуку, коротая определяет, какая именно ошибка случилась, и выводит специфический текст. (+время разработки)
- Или если есть маловероятная ошибка, обрабатывать её? Например, "если новый пользователь является полным однофамильцем существующего, система не может его зарегистрировать". Мы хотим ли мы что-то с этим делать, или забиваем? (если хотим, то +время разработки)
- А какую нужно закладывать гибкость на следующие итерации? Например, вы решили добавить пуш уведомления. А вы захотите потом историю пуш уведомлений, надо их хранить? А вдруг захотите потом кроме пушей сделать уведомления в вацап и смс, нужен какой-то единый центр нотификаций, и возможность добавлять каналы? (+время разработки)
- А вот вы хотите выводить список каких-нибудь сущностей. Надо сделать паджинацию списка на всякий случай? Вдруг сущностей будет больше ста? (+разработка)
Часть таких вопросов можно (и нужно) продумать заранее, а часть нет - какие-то ограничения не видны до начала разработки, про какие-то технические возможности вы не знаете. Вопросы возникают по ходу.
Если их не отслеживать, можете оказаться в ситуации, когда в продукте закладывается ненужная гибкость, прорабатываются нерелевантные сценарии, и сроки съезжают. Так было у меня.
Спустя время я стал больше погружаться, и давать команде больше контекста по ходу работы, в том числе более явно подсвечивать, что важно делать, а куда погружаться не критично. И стал уточнять требования по ходу, по результатам исследований и аналитики.
Я сделал из этой истории несколько выводов (мб чуть тривиальных, но прожитых с опытом):
1. Что погружение продуктовой команды в сценарии и потребности пользователей позволяет экономить время в процессе разработки, отсекая неважные направления (раньше думал только с точки зрения ценности, а про сроки - нет).
2. Что погружение это нужно не только на старте (вот юзкейсы, вот сценарии, вот jtbd, поехали) а постоянно в процессе работы, т.к. всё время возникает много маленьких вопросов, о которых на берегу никто не подумал.
3. Что погружение должно быть push, а не pull, т.е. разработчик/дизайнер не всегда приходит с вопросом "не знаю, делать ли тут паджинацию, давайте в аналитике посмотрим, сколько тут может быть сущностей". Надо самому отлавливать такие точки принятия решений и закрывать их данным. Ну и учить команду замечать их, конечно.
4. Что из-за вот этих микровопросов и микроконтекстов очень важен быстрый доступ к знаниям о пользователе. В любом формате: продуктовая аналитика, continuous research, база инсайтов, user board, накопленная за счёт наблюдений экспертиза - нужен способ получить быстрый и относительно верный ответ на точечный вопрос.
5. Я сформулировал для себя идею сценарной/UX устойчивости напишу о ней чуть позже. | 878 |
| 7 | Вторая эвристика - соответствие между системой и реальным миром
Про формат выше
Как формулирует Нильсен: Systems should speak the users' language with familiar words, phrases, and concepts rather than system-oriented terms. Interfaces that follow real-world conventions and make information appear in a natural and logical order demonstrate empathy and acknowledgement for users.
Т.е.: система должна использовать понятный пользователью язык, и ещё должна использовать паттерны и конвенции реального мира.
Вот коротенькое видео на тему [Usability Heuristic 2: Match Between the System and the Real World (Video)](https://www.nngroup.com/videos/match-system-real-world/)
В изначальной статье Нильсена под "рельным миром" понимается "физический мир". И в такой трактовке эвристика кажется мне устаревшей, если честно. Немножко подробней в комментариях об этом напишу. | 754 |
| 8 | Около месяца назад я анонсировал лето эвристик Нильсена, а потом пропал (спасибо тем 15 людям, что не отписались из чата за это время).
Я пропал, потому что тема показалась мне новичковой, и я застеснялся.
Как будто на литературной мастерской все обсуждают построение сюжетных арок и характера героев, а я вылез с историей про то, как новая клавиатура позволяет быстрее печатать. Здорово, конечно, но серьёзные специалисты обсуждают проблемы другого порядка.
Так что я застеснялся, что тема слишком базовая, и что в ней нет интеллектуальной претензии. Нет ни престижа новых областей (исследования в ML? Continuous research?) ни гордой бесполезности академических моделей.
Подзабытая, всем известная, пыльноватая тема.
Мне помог роман, который я сейчас читаю (рассеяние Стоуна, очень хороший). В одном из эпизодов наставник главного героя, хирурга, заставляет его перевязывать узелки на хирургических швах. Узелки на швах - очень повседневная и всем известная вещь, но он прямо заморачивается над тем, как это важно.
Я не знаю, есть ли на самом деле прок в эвристиках, но давайте продолжим) | 692 |
| 9 | Неделя первой эвристики - видимость состояния системы
Про формат выше
Первая эвристика: The design should always keep users informed about what is going on, through appropriate feedback within a reasonable amount of time.
Вольный перевод - "пользователь может оперативно получить информацию о том, что происходит в системе, втч увидеть обратную связь на свои действия".
Трёхминутное видео Нильсена на тему, и хороший пример оттуда: при вызове лифта кнопка горит красным (фидбек, что мы вызвали его), а табло над лифтом показывает, что он начал движение, и находится на n-м этаже.
Накидывайте примеры) | 908 |
| 10 | Лето эвристик Нильсена
У меня проблема с эвристиками Нильсена.
Они мне нравятся, но я помню их очень приблизительно, и у меня нет привычки их применять.
А хочется прямо встроить их в перцептивный цикл, чтобы можно было "видеть через эвристики", и замечать проблемы на автомате (не задумывался раньше, что схемы Найсера это же почти аугментации)
Ну так вот. Придумал формат - каждую неделю беру эвристику, и пытаюсь замечать её везде где можно - в цифровых продуктах, физических продуктах, и сервисах. Удачные и неудачные примеры кидаю в комменты или в чат.
Буду рад, если вы присоединитесь) | 816 |
| 11 | Привет) Я попал в подборку каналов про продуктовые исследования (Костя, спасибо!)
Подборка хороша, здорово видеть в ней небольшие каналы, которые заслуживают больше читателей (аналитику на кубах, Улитина, и другие).
Представлюсь для новичков.
Я Макс Королёв, руководил исследованиями в Билайне и Акронисе, маркетингом в Genotek, сейчас продакт лид в TalentTech.
Про что я пишу:
1. Про редкие способы исследований: highlighter testing для контента, UX Curve для оценки длительного опыта
2. Исследовательские кейсы: headspace чинят онбординг дневниками, mozilla перепридумывают закладки, запрещая их
3. Связь UX и бизнеса: как дефицит курьеров повышает важность CX, как снижение госрегуляций повышает важность дизайна (на примере Athenahealth)
4. Процессы исследований в компаниях: Ableton, LinkedIn, Spotify, Atlassian и других.
5. Про странненькое: русалочность, манифест онтологического дизайна,
костыльное использование продукта как признак удобства.
Рад вопросам здесь, или в личке @Node_of_Ranvier | 1 750 |
| 12 | Можно делать количественные выводы на маленьких выборках, если привязываться к причинам с изученной частотой.
Допустим, вы исследуете банковское приложение для физлиц. 3 из 10 респондентов не понимают, как посмотреть историю платежей.
Считаете доверительный интервал, и оказывается, что 3 из 10 это от 1 до 59% популяции (p 0.95), т.е. проблема может быть супер редкой или супер частой. Это почти бесполезное знание.
Вы копаете глубже и оказывается, что эти трое - единственные из всей тестовой выборки, кто не пользовался другими банковскими приложениями до этого.
Добираете ещё четверых таких новичков, и да, оказывается, что из 7 новичков 6 не поняли, как смотреть историю операций (а из 7 опытных 7 поняли).
Смотрим дальше: какова доля таких новичков в вашей аудитории? Гуглите, что аудитория банковских приложений на вашем рынке растёт на 5% в год, т.е похоже, что вы нашли частую (46-99% при p 0.95) проблему для 5% аудитории.
Но потом вспоминаете, что стратегия вашего банка сейчас в том, чтобы привлекать больше подростков, 80% роста аудитории в этом году заложено на них. А аудитория среди подростков растёт на 20% в год, т.е. каждый пятый - новичок.
Итог: ~15% (80% подростков*20% новичков среди них) аудитории вашего приложения в этом году - новички, и минимум половине из них скорее всего будет сложно найти историю платежей.
Или ещё пример: вы делаете систему документооборота, и у одного из опрошенных клиентов специфическое требование - выгружать документы в каком-нибудь странном формате с водяными знаками на фоне.
Выясняется, что нужно это потому, что клиент участвует в гос тендерах, а там при подаче обязательны документы в таком формате.
Ищите инфу (иногда по косвенным данным), какая доля компаний вообще участвует в гос. тендерах, хоп, понимаете примерный размер аудитории, для которой требования релевантны.
Или (это последний): вы делаете приложение для покупки ЖД билетов, и 4 из 10 людей сказали, что им важна модель вагона, хотят видеть её в поисковой выдаче при покупке билета.
Копаете, выясняется, что все четверо состоят в клубе "побывай в вагонах всех существующих моделей". В нём всего три тысячи человек (вы нашли группу в ВК и форум), и это 0.001% вашей аудитории. Но четверо из них пришли к вам на интервью, т.к. они все друг с другом знакомы.
Логика проста: наблюдения на маленькой выборке->огромный доверительный интервал->причины с изученной частотой->маленький доверительный интервал.
На словах звучит красиво, а на деле так складно не получается - явные причины встречаются редко, обычно поведение обусловлено десятками факторов. Но всё часто находятся причины, которые позволяют сузить вероятную частоту с 1-56% до более практичной.
Особенно в b2b продуктах - процессы клиента диктуют требования к продуктам, и маленькие выборки часто получается компенсировать типизацией клиентов и открытыми данными по ним. | 2 542 |
| 13 | Зачем нужны фреймворки, почему нельзя просто голову включить.
В психологии есть понятие "пустое усилие". Пустое усилие - попытка произвольно делать что-то, что мы самом деле намеренно делать не можем: не волноваться, включить голову, быть уверенней, замедлить сердцебиение, пошевелить левой почкой.
Обычно ничего не выходит, потому что эти процессы непроизвольны. Мы контролируем (или чувствуем, что контролируем), движение и внимание - можем задержать дыхание, пошевелить ногой, пробежать километр.
Но мы не можем произвольно перестать волноваться, у нас нет мышц волнения. Не можем включить голову, нет произвольного контроля количества глюкозы в мозгу. Не можем усилием воли почувствовать себя уверенно, не можем произвольно не грустить.
Мышление тоже не всегда подконтрольно. Остановитесь и попробуйте минуты две как следует подумать про зелёный.
Это, вероятно, будет сложно, не только из-за скачков внимания, но ещё и потому, что не до конца понятно, а что именно делать. Ок, вы подумали "зелёный", а дальше что? Ощущается не как сложность "почему так трудно" а скорее как замешательство "а как это вообще". Что значит "глубоко, структурированно и долго думать о чём-то? Как это?
Но мы можем контролировать эти процессы - мышление, волнение, уверенность - через привязку к конкретным физическим действиям или результатам.
- Не волнуйся -> сделай 20 медленных вдохов и выдохов, сделай мышечную релаксацию
- Подумай про зелёный -> придумай пять способов органично встроить зелёный в интерьер вокруг, а ещё напиши эссе на пару страниц про роль зелёного в древних сообществах
- Будь дальновиднее, включи голову -> распиши заранее табличку вариантов и последствия второго порядка, составь матрицу рисков.
Во всех этих случаях мы сводим задачу к более конкретному действию по заполнению артефакта, и мыслить физически проще.
Профессиональные фреймворки работают также:
- Подумай про клиентский опыт -> построй cjm
- Прикинь, ок ли бизнес-модель -> заполни лин канвас и pnl вот по таким-то шагам
- Придумай остроумное решение -> напиши список из 50 решений
- Подумай про клиентов -> опиши персону
Мы снижаем скорость и гибкость, зато становится понятно, что именно надо делать.
Есть универсальные фреймворки для мышления о чём-то - записать это в математической форме, написать эссе, разложить на майндмап, сделать issue tree, подготовить лекцию на тему. Все они - про перевод мышления в физическую форму и создание внешнего артефакта.
Есть частные тематические фреймворки - jtbd, юзкейсы, swot анализ, диаграмма Исикавы итд. Но их идея в том же самом, перевести "подумайте о конкурентах" в понятное действие "заполните матричку 2*2"
Со временем нужда в таких опорах пропадает, мы учимся делать что-то непосредственно, и мышление снова становится более гибким и быстрым, но в начале нет.
Наверное практический совет тут такой - если у вас не получается придумать решение какой-то проблемы, можно попробовать перевести процесс решения в физическую форму. Написать письмо, составить список, нарисовать картину, не знаю.
И второй - если вам нужно масштабировать свою экспертизу, интуицию, навык думать про что-то на группу людей, попробуйте перевести этот навык в физическое действие по заполнению фреймворка. Это работает гораздо грубее, чем непосредственное понимание, но хорошо работает для освоения новой темы.
___
Пара смежных идей:
- Extended mind, тоже про внешние инструменты мышления и физическое мышление
- общий тезис - экстериоризация повышает качество чего угодно. Это работает на уровне отдельных идей (подготовка поста заставляете глубже обдумать тему, чтение лекций упорядочить собственный опыт, проговаривание выступления помогает ощутить нестыковки и слабые места), так и на уровне сервисов/продуктов (внешние интерфейсы обычно аккуратней внутренних, public API обычно согласованней и стройней внутренних) | 958 |
| 14 | (Простите за back to basics нужен пост, чтобы на него ссылаться)
Когда пишете что-то по работе (тестовое, резюме, отчёт, письмо, план проекта) прогоняйте это через внутренний 5-second test (это метод исследования, при котором человеку показывают экран на пять секунд, а потом просят пересказать основное содержание. Проверяют первое впечатление и заметность главных элементов).
Это сильно повысит конверсию ваших резюме, тестовых заданий, презентаций, отчётов, фолоуапов и любых других письменных сообщений. Это особенно важно в случаях, когда у получателя такого рода сообщений десятки (для резюме и тестовых).
Реальный тест делать не нужно, достаточно воображаемого. Обычно и так понятно, считывается основная идея и структура при беглом сканировании, или нет.
(И избегайте бесконечных уточнений в скобочках, как у меня, это, конечно, мешает) | 932 |
| 15 | Ну и оговорюсь, что хотя прошло почти полгода, я так и не придумал, как писать в канал, чтобы это ощущалось этичным и уместным на фоне происходящего. Извините | 816 |
| 16 | Как считать окупаемость исследований
Обычно UX исследователя просят посчитать ROI не для того, чтобы получить точную выверенную модель (иногда да, но обычно нет), а чтобы проверить, что она/он не блаженные и мыслят с бизнес-заказчиком в одних категориях.
Формально верный ответ на просьбу оценить окупаемость ресерча такой: "давайте сделаем a/b тест, выпустим часть фичей с исследованием, часть без, по 100 на группу, только надо уравновесить фичи по всем параметрам", или "давайте сделаем регрессионный анализ и оценим влияние исследований и дизайна" или "давайте посмотрим на Service-Profit Chain model и посчитаем всё как там". Всё это прекрасно, правильно, и в среднем проекте нереализуемо. При формально верном ответе вы проваливаете тест на адекватность, вас запишут в категорию умниц-эрудитов, с которыми полезно посоветоваться, но каши не сваришь.
Ответ получше (повторюсь, не всегда так, иногда нужна "Service-Profit model" нужно уточнять контекст задачи итд итп, но часто именно так) - приблизительно прикинуть ценность исследований в деньгах. Она оценивается в рамках ценности всей доработки продукта, в том же кейсе. Сейчас объясню.
Когда продакт берёт в работу фичу, он делает мысленную или реальную прикидку по её рентабельности.
Примерно так:
Затраты: запилить блок рекомендаций стоит спринт продуктовой команды, это где-то 1.2млн, если считать по текущим ставкам.
Доходы: я предполагаю, что конверсия вырастет на 0.1% (из бенчмарков, из сравнения с похожими фичами, из опыта, ещё как-то). С учётом текущей конверсии, среднего чека, и маржи, это + 40к в день
Итог: 1.2 млн/40 тысяч - фича отобьётся за 30 дней. Неплохо.
Это супер сжатый формат, иногда обоснование каждого из пунктов (и затрат и возможного влияния на метрики) декомпозируется и требует десяти табличек, но категории такие.
Исследования можно посчитать по схожей схеме:
Расходы: время исследователя + время дизайнера на прототип + время команды на переделки + рекрут ~ 300к.
Доходы: мы на 10% увеличим эффективность фичи, будет не 0.1%, а 0.11%, ещё +4к в день.
Итог: 300/4 - окупится за 2.5 месяцев примерно
Доходную часть можно прикинуть на основе прошлого опыта, или поискать бенчмарки, или спросить у коллег из других компаний, или предположить.
В начале оценка будет не точная, это ок, потом итеративно подкрутите.
Дальше можно обсуждать и детализировать - а сколько стоит сдвиг фичи на неделю (ещё почти 300к), а есть ли ещё упущенная выгода от сдвига сроков, а как получили +10% эффективности и т.д. Ещё можно думать, можем ли мы сделать дешевле (немодерируемое тестирование сократит стоимость раза в два) или повлиять больше.
Это всё обсуждаемо, но важно, что вы в принципе попробовали прикинуть, за счёт чего исследования могут окупаться, в терминах, понятных для бизнес-заказчиков, и с вами можно иметь дело.
Со стратегическими исследованиями так работает хуже, они дороже и их сложнее обосновать. Тут важнее культура компании и ваше влияние.
Ну и понятно, что фундаментальные исследования по HCI и UX обосновываются иначе. | 0 |
| 17 | Метрики продукта и рынок труда
На рынке сейчас не хватает курьеров, официантов, вообще работников из сфер сервиса и обслуживания, дефицит огромный. Как это повлияет на метрики продуктов в этой сфере?
Вернёмся на шаг назад - в b2b и внутренних продуктах метрики вроде LTV и оттока работают плохо. Они запаздывают и их нельзя измерить на маленькой выборке b2b клиентов.
Поэтому качество продукта пытаются измерить другими способами - через объективные показатели (время на операцию, кол-во кликов, GOMS), или субъективные (NPS, CSI, SUS, UMIX итд).
Если выбираете, фокусироваться на количестве кликов или на NPS, есть простая эвристика - чем важнее итоговый пользователь, тем важнее субъективные метрики.
Если в отрасли избыток кандидатов на вакансию, то бизнесу не так важно обеспечивать хорошие условия труда. В числе прочего - можно не так заморачиваться по удобству внутренних систем.
В таких ситуациях эффективность (т.е. время на операцию) условной crm-ки для колл-центра важнее субъективного удобства, хорошая система - та, которая позволяет снизить время на задачи и сократить штат операторов.
Но если потенциальных кандидатов в отрасли не хватает и конкуренция за них велика, роль субъективных метрик растёт. Работадатель улучшает условия, в том числе удобство рабочих инструментов, а итоговые пользователи становятся достаточно влиятельными, чтобы выбирать. Это верно и для SMB (где пользователь=покупателю) и для энтерпрайз продуктов для дефицитных специалистов - например, разработчиков или врачей.
Atlassian (Jira, Confluence) сделали ключевой метрикой NPS в том числе потому, что разработчиков на рынке настолько не хватает, что они (разработчики) могут навязывать работодателям удобную для них систему, даже более дорогую.
Salesforce с NPS не торопится, т.к. дефицит сейлзов на рынке меньше.
Системы IP телефонии торопятся ещё меньше. Они стараются, очевидно, делать удобные продукты, но это не так приоритетно для них, т.к. итоговые пользователи менее дефицитны и влиятельны.
Вернёмся к курьерам. Их не хватает, компании начинают повышать зарплаты, чтобы удержать людей. Повышать зарплаты дорого, чтобы удерживать не только зарплатой, улучшают условия труда и employee experience (EX, по аналогии с CX) - страховки, больничные, принимают людей в штат. Удобное приложение в этом же ряду, оно гораздо менее важно для курьера, чем программа страхования, но и стоит оно для компании потенциально десятки раз меньше, поэтому роль субъективных метрик в продуктах для сервисных работников, как я ожидаю, возрастёт.
Соотношение спроса/предложения на рынке труда для пользователей в вашей отрасли можно найти на https://stats.hh.ru/ (для США такого же удобного пока не нашёл).
___
Ещё по теме - роль hedonic qualities в b2b продуктах в целом растёт https://t.me/uxread/138. | 2 524 |
| 18 | Придумался забавный критерий удобного продукта - его много используют не по назначению.
Планируют задачи в миро, ведут бюджеты в трелло, ремонтируют что угодно с помощью изоленты, ведут дневники в телеграме, про эксель даже начинать не буду - во всех этих случаях продукт очевидно создан для другого, но настолько привычен(?)/ удобен(?)/очарователен(?), что его используют вместо целевых.
Вот теперь думаю, во-первых, можно ли "% пользователей со странными сценариями" выкрутить в симпатичную метрику - показатель хорошего ux или всенародной любви (очень амбивалентную метрику, потому что её приятно видеть высокой, и при этом всё время надо снижать, делая популярные сценарии частью позиционирования).
И во-вторых, какие есть в b2b софте (в энтерпрайз сегменте даже) примеры таких инструментов? Какой-то рабочий инструмент, который людям нравится настолько, что его используют не по назначению.
Среды разработки, наверняка, а что ещё?
___
Сразу ещё хочется поспекулировать про способность инструментов (физических и цифровых) становиться частью нас, про условия, в которых это происходит, но это отдельно, потом) | 1 725 |
| 19 | 4 режима поиска информации, и как проектировать для них
https://boxesandarrows.com/four-modes-of-seeking-information-and-how-to-design-for-them/
Модель Донны Спенсер не устарела за 15 лет (статья написана в 2006-м), она простая и практичная, и я часто использую её, когда продумываю сценарии продукта или исследования. Даже разок где-то ссылался (а, вот здесь), сейчас расскажу:
Донна выделяет 4 ситуации, в которых находятся люди, когда ищут что-либо:
1. Я не знаю, чего именно хочу (Don’t know what you need to know), например, зашёл на медиум посмотреть, чего бы почитать про UX.
2. Знаю, чего хочу в целом, но без конкретного объекта (Exploratory), хочу статью про то, как лучше презентовать результаты, но не знаю, какую.
3. Точно знаю, какой объект, информация или операция мне нужна (Known-item), мне рекомендовали статью конкретного автора, ищу её.
4. Хочу найти что-то, что уже находил ранее (Re-finding), хочу найти то, что уже читал.
Для каждого паттерна поиска нужны свои интерфейсные паттерны:
- Поиск полезен known-item, но бесполезен для don’t know what you need to know.
- Exploratory и Don’t know what you need требуют витрины, пушей, рассылок, и других способов рассказать пользователю о том, чего он ещё не очень ищет.
- Для re-finding помогут закладки/недавно посещённые страницы.
Хотя изначально это список сценариев поиска информации, он легко адаптируется для проектирования интерфейсов. Вот 4 состояния пользователя относительно функции в продукте:
1. Пользователь не знает, что в вашем продукте есть функция, надо донести (продакт маркетинг и онбординг в широком смысле)
2. Знает про функцию, но не понимает, как именно ей пользоваться, надо объяснить (онбординг фичи, эмпти стейты, стартовые сценарии)
3. Знает, понимает, нужно, чтобы было удобно (ежедневное взаимодействие)
4. Пользуется часто, нужно, чтобы продукт можно было адаптировать, нужная конфигурация настраивалась и сохранялась (настройка под пользователя) | 1 890 |
| 20 | А вот тред по книге continuous discovery habits, буду понемногу читать и закидывать сюда заметки (continuous discovery книги по continuous discovery, хаха).
Книга про то, как строить customer-centered продуктовый процесс (авторка часто ссылается на HCD (училась в Стэнфорде), и desired outcomes)*, основана на 12-недельной программе коучинга продуктовых команд.
Насколько я понял, книга не про "как сделать всё классно", а про "как сделать всё классно, с учётом того, что вы уже про это читали, но почему-то не получилось" т.е. учитывает то, как меняются команды на самом деле.
И книгу и программу очень рекомендует Марти Кэган (который Inspired), а ещё у авторки, Терезы Торрес, толковый блог https://www.producttalk.org/ (нравится не только за название) | 1 896 |
