Вклад экономики Рунета в российскую экономику составил 6,7 трлн рублей
💰
20 мая 2021 года в подмосковном пансионате «Лесные дали» в рамках главной аналитической панели Российского интернет форума (РИФ – www.rif.ru) РАЭК презентовала самые свежие цифры исследования «Экономика Рунета 2020-2021».
На 11% по сравнению с 2019 годом вырос сегмент маркетинга и рекламы (349,8 млрд. рублей), на 22% вырос сегмент электронной коммерции (6,07 трлн рублей), на 20% вырос инфраструктурный сегмент (152,3 млрд рублей), по сравнению с 2019 годом на 44% вырос и сегмент цифрового контента (123,4 млрд рублей). В целом экономика Рунета выросла на 22%.
Key take-outs:
📌 аудитория мобильного интернета в России составляет 89,5 млн человек или 73,1% населения страны, при этом 33,3 млн человек — это эксклюзивная аудитория
📌 аналитики также отметили стремительное развития суперприложений. Так, по данным Morgan Stanley общий объем рынка суперприложений в 2020 году достиг $51 млрд, к 2025 году цифра возрастет до $134 млрд, сохраняя среднегодовые темпы роста в 21%.
📌 искусственный интеллект (291,5 млрд ₽ — оценка объема рынка ИИ в России)
📌 согласно Индексу цифровизации городов в тройку лидеров среди городов-миллионников вошли: Москва, Екатеринбург, Казань.
📌 направлениями-лидерами по инвестициям 2020 стали: образование (36 сделок на сумму $119,1 млн) и здравоохранение (19 сделок на сумму $44,9 млн).
📌 общий объём рынка розничных онлайн-продаж продовольственных товаров в 2020 году превысил 135 млрд ₽, что больше на 214%, чем в 2019 году. Прогноз оборота к 2025 году — более 1 трлн ₽
📌 в 2020 году объем продаж онлайн-аптек составил 131 млрд.рублей (+53% относительно 2019 года). Стимул роста рынка — разрешение онлайн-продажи безрецептурных лекарственных средства
📌 и многие другие...
🍀
Slides in PDF >>>
Source >>>
#advertising #analytics #economics #event #presentation #trends #visualization
💰
20 мая 2021 года в подмосковном пансионате «Лесные дали» в рамках главной аналитической панели Российского интернет форума (РИФ – www.rif.ru) РАЭК презентовала самые свежие цифры исследования «Экономика Рунета 2020-2021».
На 11% по сравнению с 2019 годом вырос сегмент маркетинга и рекламы (349,8 млрд. рублей), на 22% вырос сегмент электронной коммерции (6,07 трлн рублей), на 20% вырос инфраструктурный сегмент (152,3 млрд рублей), по сравнению с 2019 годом на 44% вырос и сегмент цифрового контента (123,4 млрд рублей). В целом экономика Рунета выросла на 22%.
Key take-outs:
📌 аудитория мобильного интернета в России составляет 89,5 млн человек или 73,1% населения страны, при этом 33,3 млн человек — это эксклюзивная аудитория
📌 аналитики также отметили стремительное развития суперприложений. Так, по данным Morgan Stanley общий объем рынка суперприложений в 2020 году достиг $51 млрд, к 2025 году цифра возрастет до $134 млрд, сохраняя среднегодовые темпы роста в 21%.
📌 искусственный интеллект (291,5 млрд ₽ — оценка объема рынка ИИ в России)
📌 согласно Индексу цифровизации городов в тройку лидеров среди городов-миллионников вошли: Москва, Екатеринбург, Казань.
📌 направлениями-лидерами по инвестициям 2020 стали: образование (36 сделок на сумму $119,1 млн) и здравоохранение (19 сделок на сумму $44,9 млн).
📌 общий объём рынка розничных онлайн-продаж продовольственных товаров в 2020 году превысил 135 млрд ₽, что больше на 214%, чем в 2019 году. Прогноз оборота к 2025 году — более 1 трлн ₽
📌 в 2020 году объем продаж онлайн-аптек составил 131 млрд.рублей (+53% относительно 2019 года). Стимул роста рынка — разрешение онлайн-продажи безрецептурных лекарственных средства
📌 и многие другие...
🍀
Slides in PDF >>>
Source >>>
#advertising #analytics #economics #event #presentation #trends #visualization
Adding is favoured over subtracting in problem solving
➕⚖️➖
A series of problem-solving experiments reveal that people are more likely to consider solutions that add features than solutions that remove them, even when removing features is more efficient.
Consider the Lego structure depicted in Figure 1, in which a figurine is placed under a roof supported by a single pillar at one corner. How would you change this structure so that you could put a masonry brick on top of it without crushing the figurine, bearing in mind that each block added costs 10 cents? If you are like most participants in a study reported by Adams et al.1 in Nature, you would add pillars to better support the roof. But a simpler (and cheaper) solution would be to remove the existing pillar, and let the roof simply rest on the base. Across a series of similar experiments, the authors observe that people consistently consider changes that add components over those that subtract them — a tendency that has broad implications for everyday decision-making.
What are the implications of Adams and colleagues’ findings? There are many real-world consequences of failing to consider that situations can often be improved by removing rather than adding. For instance, when people feel dissatisfied with the decor of their home, they might address the situation by going on a spending spree and acquiring more furniture — even if it would be equally effective to get rid of a cluttering coffee table. Such a tendency might be particularly pronounced for resource-deprived consumers, who tend to be particularly focused on acquiring material goods. This not only harms those consumers’ financial situations, but also increases the strain on our environment. On a grander scale, the favouring of additive solutions by individual decision-makers might contribute to problematic societal phenomena, such as the increasing expansion of formal organizations and the near-universal, but environmentally unsustainable, quest for economic growth.
🍀
Source >>>
Paper in PDF >>>
#case #economics #experiment #psychology #science #sociology
➕⚖️➖
A series of problem-solving experiments reveal that people are more likely to consider solutions that add features than solutions that remove them, even when removing features is more efficient.
Consider the Lego structure depicted in Figure 1, in which a figurine is placed under a roof supported by a single pillar at one corner. How would you change this structure so that you could put a masonry brick on top of it without crushing the figurine, bearing in mind that each block added costs 10 cents? If you are like most participants in a study reported by Adams et al.1 in Nature, you would add pillars to better support the roof. But a simpler (and cheaper) solution would be to remove the existing pillar, and let the roof simply rest on the base. Across a series of similar experiments, the authors observe that people consistently consider changes that add components over those that subtract them — a tendency that has broad implications for everyday decision-making.
What are the implications of Adams and colleagues’ findings? There are many real-world consequences of failing to consider that situations can often be improved by removing rather than adding. For instance, when people feel dissatisfied with the decor of their home, they might address the situation by going on a spending spree and acquiring more furniture — even if it would be equally effective to get rid of a cluttering coffee table. Such a tendency might be particularly pronounced for resource-deprived consumers, who tend to be particularly focused on acquiring material goods. This not only harms those consumers’ financial situations, but also increases the strain on our environment. On a grander scale, the favouring of additive solutions by individual decision-makers might contribute to problematic societal phenomena, such as the increasing expansion of formal organizations and the near-universal, but environmentally unsustainable, quest for economic growth.
🍀
Source >>>
Paper in PDF >>>
#case #economics #experiment #psychology #science #sociology
API-экономика для всех: как преобразить нецифровой бизнес
🤖💸
Программные интерфейсы приложений, или, как их чаще всего называют, API, составляют основу бизнеса самых успешных цифровых компаний. На них ориентированы облачные предложения Amazon, рекламные функции Google ads и лайки в Facebook. API позволяют создавать мобильные решения, связывают компании в интернете, на их использовании основаны платформенные бизнес-модели. Идея «API-экономики», описывающая механизмы создания стоимости на основе API, существует уже больше десяти лет, и многие традиционные компании справедливо видят в этом инструменте ключ к цифровой трансформации. Но не только цифровые гиганты могут им успешно пользоваться.
Мы уже живем в цифровом веке, а компании, добившиеся успеха еще до появления интернет-технологий, с трудом адаптируются к парадигме цифрового бизнеса. В этом можно было еще раз убедиться, когда возникла настоятельная необходимость в срочной цифровой трансформации в связи с пандемией COVID-19. Такие компании были выстроены в досетевой модели, и их руководство мыслит в пределах этих ранее сформулированных концепций. Для цифровой трансформации бизнеса лидерам нужно изменить мышление, тогда они смогут руководить цифровыми организациями.
CEO и соучредитель Twilio Джефф Лоусон недавно писал о том, как важно создавать необходимое программное обеспечение, и это одна из важнейших компетенций любого бизнеса. Это, разумеется, так, но в то же время, скажем, для логистической компании недостаточно вместо поставки грузов начать поставлять код. Руководители должны понять, как выстроить цифровое решение, причем, что еще важнее, именно то, которое им необходимо.
Twilio сама по себе достаточно интересный пример. Созданная после появления iPhone и App Store компания нашла золотую жилу цифровой экономики, сосредоточившись на обслуживании особой потребности — потребности разработчиков приложений в использовании услуг связи, например голосовых и текстовых сообщений, а также биллинга. С тех пор компания доросла до размеров единорога, вышла на биржу, а недавно осуществила поглощение на $3,2 млрд. Основными продуктами, которые помогли ей удовлетворить спрос и питали ее рост, стали API.
Необязательно быть технологической компанией, чтобы воспользоваться преимуществами API. Такая возможность существует в любой отрасли. Некоторые секторы экономики вынуждены работать с API в связи с требованиями регуляторов (например, здравоохранение и банковская сфера). В других (например, в телекоммуникациях) важно обеспечивать совместимость и эффективную работу продуктов. Где-то необходимость таких решений продиктована подрывными трансформациями в отрасли (розничная торговля, медиа, сфера развлечений).
Освоение API особенно пойдет на пользу небольшим и средним компаниям, которым сейчас трудно получить выход на цифровую аудиторию через перенасыщенные и жестко контролируемые сети и площадки онлайн-торговли. API дадут им возможность предлагать свои продукты и услуги на вновь формируемых платформах, разделять и перераспределять свои ключевые компетенции и передавать непрофильные функции сторонним провайдерам (например, так, как это делает сервис онлайн-заказа такси Lyft, использующий ресурсы Google Maps, Stripe, Twilio и Amazon Web Services).
Любая компания, у которой есть сайт или мобильное приложение, уже создала немалый задел, чтобы начать работать с API, но просто представить API недостаточно. В логике и действиях компаний, успешно освоивших API, можно проследить общие закономерности — «принципы API», как мы их называем. Ниже мы опишем три самых главных особенности.
✨ Принцип разделения: распределение и перестройка коммерческих функций за счет использования API
✨ Принцип «от внешнего к внутреннему»: проектирование и разработка API с учетом требований потребителей
✨ Принцип экосистемы: интеграция разных услуг и ускорение работы с ними
🍀
Source >>>
Original >>>
#case #economics #efficiency #product #strategy #technology #tools #trends
🤖💸
Программные интерфейсы приложений, или, как их чаще всего называют, API, составляют основу бизнеса самых успешных цифровых компаний. На них ориентированы облачные предложения Amazon, рекламные функции Google ads и лайки в Facebook. API позволяют создавать мобильные решения, связывают компании в интернете, на их использовании основаны платформенные бизнес-модели. Идея «API-экономики», описывающая механизмы создания стоимости на основе API, существует уже больше десяти лет, и многие традиционные компании справедливо видят в этом инструменте ключ к цифровой трансформации. Но не только цифровые гиганты могут им успешно пользоваться.
Мы уже живем в цифровом веке, а компании, добившиеся успеха еще до появления интернет-технологий, с трудом адаптируются к парадигме цифрового бизнеса. В этом можно было еще раз убедиться, когда возникла настоятельная необходимость в срочной цифровой трансформации в связи с пандемией COVID-19. Такие компании были выстроены в досетевой модели, и их руководство мыслит в пределах этих ранее сформулированных концепций. Для цифровой трансформации бизнеса лидерам нужно изменить мышление, тогда они смогут руководить цифровыми организациями.
CEO и соучредитель Twilio Джефф Лоусон недавно писал о том, как важно создавать необходимое программное обеспечение, и это одна из важнейших компетенций любого бизнеса. Это, разумеется, так, но в то же время, скажем, для логистической компании недостаточно вместо поставки грузов начать поставлять код. Руководители должны понять, как выстроить цифровое решение, причем, что еще важнее, именно то, которое им необходимо.
Twilio сама по себе достаточно интересный пример. Созданная после появления iPhone и App Store компания нашла золотую жилу цифровой экономики, сосредоточившись на обслуживании особой потребности — потребности разработчиков приложений в использовании услуг связи, например голосовых и текстовых сообщений, а также биллинга. С тех пор компания доросла до размеров единорога, вышла на биржу, а недавно осуществила поглощение на $3,2 млрд. Основными продуктами, которые помогли ей удовлетворить спрос и питали ее рост, стали API.
Необязательно быть технологической компанией, чтобы воспользоваться преимуществами API. Такая возможность существует в любой отрасли. Некоторые секторы экономики вынуждены работать с API в связи с требованиями регуляторов (например, здравоохранение и банковская сфера). В других (например, в телекоммуникациях) важно обеспечивать совместимость и эффективную работу продуктов. Где-то необходимость таких решений продиктована подрывными трансформациями в отрасли (розничная торговля, медиа, сфера развлечений).
Освоение API особенно пойдет на пользу небольшим и средним компаниям, которым сейчас трудно получить выход на цифровую аудиторию через перенасыщенные и жестко контролируемые сети и площадки онлайн-торговли. API дадут им возможность предлагать свои продукты и услуги на вновь формируемых платформах, разделять и перераспределять свои ключевые компетенции и передавать непрофильные функции сторонним провайдерам (например, так, как это делает сервис онлайн-заказа такси Lyft, использующий ресурсы Google Maps, Stripe, Twilio и Amazon Web Services).
Любая компания, у которой есть сайт или мобильное приложение, уже создала немалый задел, чтобы начать работать с API, но просто представить API недостаточно. В логике и действиях компаний, успешно освоивших API, можно проследить общие закономерности — «принципы API», как мы их называем. Ниже мы опишем три самых главных особенности.
✨ Принцип разделения: распределение и перестройка коммерческих функций за счет использования API
✨ Принцип «от внешнего к внутреннему»: проектирование и разработка API с учетом требований потребителей
✨ Принцип экосистемы: интеграция разных услуг и ускорение работы с ними
🍀
Source >>>
Original >>>
#case #economics #efficiency #product #strategy #technology #tools #trends
8 причин, почему супераппы раздражают пользователей by Heads and Hands
🦾📱
Супераппы нужны, чтобы:
✨ Объединять сотни моноприложений в едином окне
✨ Экономно использовать память смартфона
✨ Ускорять пользовательский путь
✨ Изучать активность пользователя, предугадывать его задачи и предлагать подходящие сервисы
Иногда супераппы не справляются со всем этим. Они ломают шаблон поведения пользователя и раздражают его. Пользователь удаляет суперапп или пишет в службу поддержки гневные отзывы.
Причина 1️⃣. Перегруженный сервисами экран
Причина 2️⃣. Порядок сервисов на экране не настраивается
Причина 3️⃣. Неожиданная трансформация
Причина 4️⃣. Нет подсказок в интерфейсе
Причина 5️⃣. Поиск по сервисам не работает
Причина 6️⃣. Суперапп занимает много памяти
Причина 7️⃣. Рекомендации появляются без объяснений
Причина 8️⃣. Часть сервисов не работает
🍀
Source >>>
#case #design #product #trends #ux
🦾📱
Супераппы нужны, чтобы:
✨ Объединять сотни моноприложений в едином окне
✨ Экономно использовать память смартфона
✨ Ускорять пользовательский путь
✨ Изучать активность пользователя, предугадывать его задачи и предлагать подходящие сервисы
Иногда супераппы не справляются со всем этим. Они ломают шаблон поведения пользователя и раздражают его. Пользователь удаляет суперапп или пишет в службу поддержки гневные отзывы.
Причина 1️⃣. Перегруженный сервисами экран
Причина 2️⃣. Порядок сервисов на экране не настраивается
Причина 3️⃣. Неожиданная трансформация
Причина 4️⃣. Нет подсказок в интерфейсе
Причина 5️⃣. Поиск по сервисам не работает
Причина 6️⃣. Суперапп занимает много памяти
Причина 7️⃣. Рекомендации появляются без объяснений
Причина 8️⃣. Часть сервисов не работает
🍀
Source >>>
#case #design #product #trends #ux
Как рисовать идеально?
👨🏻🎨🎨
Если вы не умеете рисовать — не беда. У Google есть волшебный сервис — Autodraw. Он из неумелых набросков делает вполне пригодный рисунок.
Как им пользоваться:
1️⃣ Открываем сайт https://www.autodraw.com/
2️⃣ Начинаем рисовать то, что нам нужно.
3️⃣ Внимательно следим за тем, что вверху предлагает сервис — возможно, это то, что вы имели ввиду.
4️⃣ Если AutoDraw угадал — выбирайте предмет.
5️⃣ Готово! Вместо каракулей получился красиво нарисованный предмет.
6️⃣ Как только рисунок готов, нажимаем на значок меню (три горизонтальные полоски), а затем — «Download».
Также вы можете создавать целые картины: рисовать поверх существующих рисунков, перемещать, обрезать, добавлять цвета и так далее. Enjoy!
📂
AutoDraw is a new kind of drawing tool. It pairs machine learning with drawings from talented artists to help everyone create anything visual, fast. There’s nothing to download. Nothing to pay for. And it works anywhere: smartphone, tablet, laptop, desktop, etc.
AutoDraw’s suggestion tool uses the same technology used in QuickDraw, to guess what you’re trying to draw. Right now, it can guess hundreds of drawings and we look forward to adding more over time. If you are interested in creating drawings for others to use with AutoDraw, contact us here.
We hope AutoDraw will help make drawing and creating a little more accessible and fun for everyone.
Built by Dan Motzenbecker and Kyle Phillips with friends at Google Creative Lab.
🍀
Source >>>
#efficiency #product #tools #visualization
👨🏻🎨🎨
Если вы не умеете рисовать — не беда. У Google есть волшебный сервис — Autodraw. Он из неумелых набросков делает вполне пригодный рисунок.
Как им пользоваться:
1️⃣ Открываем сайт https://www.autodraw.com/
2️⃣ Начинаем рисовать то, что нам нужно.
3️⃣ Внимательно следим за тем, что вверху предлагает сервис — возможно, это то, что вы имели ввиду.
4️⃣ Если AutoDraw угадал — выбирайте предмет.
5️⃣ Готово! Вместо каракулей получился красиво нарисованный предмет.
6️⃣ Как только рисунок готов, нажимаем на значок меню (три горизонтальные полоски), а затем — «Download».
Также вы можете создавать целые картины: рисовать поверх существующих рисунков, перемещать, обрезать, добавлять цвета и так далее. Enjoy!
📂
AutoDraw is a new kind of drawing tool. It pairs machine learning with drawings from talented artists to help everyone create anything visual, fast. There’s nothing to download. Nothing to pay for. And it works anywhere: smartphone, tablet, laptop, desktop, etc.
AutoDraw’s suggestion tool uses the same technology used in QuickDraw, to guess what you’re trying to draw. Right now, it can guess hundreds of drawings and we look forward to adding more over time. If you are interested in creating drawings for others to use with AutoDraw, contact us here.
We hope AutoDraw will help make drawing and creating a little more accessible and fun for everyone.
Built by Dan Motzenbecker and Kyle Phillips with friends at Google Creative Lab.
🍀
Source >>>
#efficiency #product #tools #visualization
A very brief history of every Google messaging app
📜📲
Over the past 15 years, Google has introduced more than a dozen messaging services spanning text, voice, and video calling. This week, the company’s efforts culminated in the general availability of Google Chat, a combination of Slack / Discord-style rooms with more traditional messaging.
It’s the sort of announcement that might have been expected to bring some consistency to the company’s muddled messenger messaging, but — as is traditional for Google in this area — there’s plenty of confusion to go around.
Here are the four eras of Google messaging so far:
✨ THE GOOGLE TALK ERA (2004–2011)
✨ THE GOOGLE+ / HANGOUTS ERA (2011–2016)
✨ THE GOOGLE ALLO ERA (2016–2019)
✨ THE MODERN ERA: BACK TO HANGOUTS — SORT OF (2020 TO DATE)
It’s been a long road to get here, but with the launch of Workspace and Google Chat to non-enterprise users, it’s almost possible to see Google’s strategy. Gmail exists for emails; Chat is the GChat / Hangouts-style messaging system for real-time conversations and group chats; Spaces is the Slack / Discord-style area for more persistent, larger rooms based on a particular topic or conversation; and there’s Meet for video chats.
Mobile messaging is messier, though, with Google having spent years trying to get its own services to work side by side with carrier technologies like SMS and RCS — and there’s no end in sight. Working with cellular carrier technology to pursue Apple and WhatsApp isn’t a terrible idea, but it’s not clear whether Google can actually manage to catch up.
Even if RCS might be a strong contender to replace SMS, it doesn’t connect to the web-based Google Chat at all — even though, confusingly, Google refers to RCS services as “chat” as well. And on the video front, it’s not clear why Google Duo still exists following the broader release of Hangouts Meet since the two largely accomplish the same things.
If anything is clear in 2021, it’s that Google’s messaging future will likely remain muddled for quite some time.
🍀
Source >>>
Все закрытые проекты Google >>>
#case #experiment #product #strategy #technology #trends
📜📲
Over the past 15 years, Google has introduced more than a dozen messaging services spanning text, voice, and video calling. This week, the company’s efforts culminated in the general availability of Google Chat, a combination of Slack / Discord-style rooms with more traditional messaging.
It’s the sort of announcement that might have been expected to bring some consistency to the company’s muddled messenger messaging, but — as is traditional for Google in this area — there’s plenty of confusion to go around.
Here are the four eras of Google messaging so far:
✨ THE GOOGLE TALK ERA (2004–2011)
✨ THE GOOGLE+ / HANGOUTS ERA (2011–2016)
✨ THE GOOGLE ALLO ERA (2016–2019)
✨ THE MODERN ERA: BACK TO HANGOUTS — SORT OF (2020 TO DATE)
It’s been a long road to get here, but with the launch of Workspace and Google Chat to non-enterprise users, it’s almost possible to see Google’s strategy. Gmail exists for emails; Chat is the GChat / Hangouts-style messaging system for real-time conversations and group chats; Spaces is the Slack / Discord-style area for more persistent, larger rooms based on a particular topic or conversation; and there’s Meet for video chats.
Mobile messaging is messier, though, with Google having spent years trying to get its own services to work side by side with carrier technologies like SMS and RCS — and there’s no end in sight. Working with cellular carrier technology to pursue Apple and WhatsApp isn’t a terrible idea, but it’s not clear whether Google can actually manage to catch up.
Even if RCS might be a strong contender to replace SMS, it doesn’t connect to the web-based Google Chat at all — even though, confusingly, Google refers to RCS services as “chat” as well. And on the video front, it’s not clear why Google Duo still exists following the broader release of Hangouts Meet since the two largely accomplish the same things.
If anything is clear in 2021, it’s that Google’s messaging future will likely remain muddled for quite some time.
🍀
Source >>>
Все закрытые проекты Google >>>
#case #experiment #product #strategy #technology #trends
E-commerce Checkout Rank 2021 by markswebb
📲🛍🛒
Неудобный и сложный процесс оформления покупки — самая частая причина брошенной корзины. Разнообразие дополнительных услуг, способов оплаты и доставки требуют много внимания и могут запутать покупателя. Как минимум, он отложит оформление заказа, как максимум — больше не вернется в магазин.
В рамках исследования выяснили, какой опыт чекаута предлагают крупнейшие онлайн-ритейлеры и как в этот процесс встраиваются финансовые услуги банков. Материалы исследования помогут оптимизировать оформление онлайн-заказа, повысить конверсию и оставить приятное впечатление от магазина.
🍀
Short (free) report in PDF >>>
Source >>>
Video >>>
#economics #ecom #efficiency #marketing #mr #product #report #ux
📲🛍🛒
Неудобный и сложный процесс оформления покупки — самая частая причина брошенной корзины. Разнообразие дополнительных услуг, способов оплаты и доставки требуют много внимания и могут запутать покупателя. Как минимум, он отложит оформление заказа, как максимум — больше не вернется в магазин.
В рамках исследования выяснили, какой опыт чекаута предлагают крупнейшие онлайн-ритейлеры и как в этот процесс встраиваются финансовые услуги банков. Материалы исследования помогут оптимизировать оформление онлайн-заказа, повысить конверсию и оставить приятное впечатление от магазина.
🍀
Short (free) report in PDF >>>
Source >>>
Video >>>
#economics #ecom #efficiency #marketing #mr #product #report #ux
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
🚀
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
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
☠️🤖🎃
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
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
🔬🤓🔎
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
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
🤓🛫⚠️
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
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.
✨1️⃣ 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.
✨2️⃣ 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
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.
✨1️⃣ 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.
✨2️⃣ 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
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
🎮📱🕹
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
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:
✨1️⃣ 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.
✨2️⃣The 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.
✨3️⃣The 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.
✨4️⃣There 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 https://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
🔬🤓⚗️
This article attempts to deliver the following message to the researchers and practitioners in the sensory field:
✨1️⃣ 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.
✨2️⃣The 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.
✨3️⃣The 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.
✨4️⃣There 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 https://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
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
👩🏻💻🤝👨🏼💻
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
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
🔬🤔🍳
«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
Скрытое vs Неактивное состояние
🌚⚖️🔕
Выбирайте неактивное состояние, когда:
✨ Кнопка временно неактивна или требует от пользователя каких-то действий для изменения ее статуса. В этом случае было бы полезно добавить пузыри-подсказки/всплывающие подсказки/кнопки раскрытия подробностей, объясняющие критерии использования и информирующие пользователей о том, какие действия они могут предпринять, чтобы активировать кнопку.
✨ Если вы хотите, чтобы пользователь знал, что элемент управления существует, но сейчас неактивен.
✨ Если пользователь где-то уже видел эту функцию, то теперь вдруг не сможет найти ее снова, если она будет скрыта. И если при этом нет никаких объяснений, почему сейчас функция пропала.
Выбирайте скрытое состояние, когда:
✨ Пользователь не имеет права использовать элемент управления, а ситуация, когда этот элемент будет ему доступен, не наступит никогда.
✨ Если это элемент управления, который активен только в очень редких ситуациях. Не показывайте пользователю кнопку, которую нельзя использовать или которую нельзя активировать какими-то действиями.
✨ Если на странице много отключенных функций. Например, целый дополнительный блок входных данных формы.
⚠️ Использование неактивного состояния – не единственный способ пометить временно отключенные действия. Вместо использования неактивных кнопок можно оставить кнопку в состоянии по умолчанию и отобразить сообщение об ошибке, объясняющее пользователю, почему он не может продвинуться дальше.
Source >>>
#case #design #product #ux #visualization
🌚⚖️🔕
Выбирайте неактивное состояние, когда:
✨ Кнопка временно неактивна или требует от пользователя каких-то действий для изменения ее статуса. В этом случае было бы полезно добавить пузыри-подсказки/всплывающие подсказки/кнопки раскрытия подробностей, объясняющие критерии использования и информирующие пользователей о том, какие действия они могут предпринять, чтобы активировать кнопку.
✨ Если вы хотите, чтобы пользователь знал, что элемент управления существует, но сейчас неактивен.
✨ Если пользователь где-то уже видел эту функцию, то теперь вдруг не сможет найти ее снова, если она будет скрыта. И если при этом нет никаких объяснений, почему сейчас функция пропала.
Выбирайте скрытое состояние, когда:
✨ Пользователь не имеет права использовать элемент управления, а ситуация, когда этот элемент будет ему доступен, не наступит никогда.
✨ Если это элемент управления, который активен только в очень редких ситуациях. Не показывайте пользователю кнопку, которую нельзя использовать или которую нельзя активировать какими-то действиями.
✨ Если на странице много отключенных функций. Например, целый дополнительный блок входных данных формы.
⚠️ Использование неактивного состояния – не единственный способ пометить временно отключенные действия. Вместо использования неактивных кнопок можно оставить кнопку в состоянии по умолчанию и отобразить сообщение об ошибке, объясняющее пользователю, почему он не может продвинуться дальше.
Source >>>
#case #design #product #ux #visualization
Данные не горят. Что делает ЦОДы безопасными и внутри, и снаружи
🔐🛡🧯
Каждый день мы пользуемся десятками онлайн-сервисов, предоставляя им все больше данных о себе. Наши контакты, фотографии, заметки, переписка или история заказов в интернет-магазинах — все эти данные должны где-то храниться. Обычно для этого используется физическая инфраструктура — серверы, даже если данные отправляются в «неведомое облако». Обеспечивать работу сервисов сложно и дорого, поэтому бизнес пользуется услугами дата-центров. Все про них слышали, но мало кто представляет, как они выглядят, что внутри них находится, кто и как их обслуживает.
Одна из обязанностей провайдеров дата-центров — безотказная работа 24/7/365. Поэтому ЦОДы проектируются и обслуживаются так, чтобы им не грозили ни внеплановые отключения энергии, ни природные катаклизмы. На стабильность работы влияют и проектировка помещений, и квалификация людей, отвечающих за пожарную безопасность, электропитание, и мониторинг инфраструктуры вместе с ее своевременным обслуживанием.
ЦОДы подключены к городской или магистральной сети электроснабжения. Чтобы клиенты дата-центров не стали жертвой внеплановых отключений или мелких сбоев в электропитании, в схему электроэнергии обязательно входят источники бесперебойного электропитания и дизель-генераторы (ДГУ) мощностью до 2-х мегаватт каждый. Обычно они собраны в кластеры мощностью в десятки мегаватт и всегда готовы к быстрому запуску. Все системы жизнеобеспечения ЦОД резервируются: каждый элемент имеет от одного до нескольких дублей. Это сделано как для предотвращения отключения дата-центра при поломке одной из них, так и для возможности планового обслуживания систем ЦОД без последствий для оборудования. Если город внезапно обесточится, источники бесперебойного питания будут обеспечивать ЦОД электричеством в течение времени, достаточного для запуска ДГУ. Для использования генераторов хранится запас топлива, которого хватает на 10-48 часов работы в зависимости от конкретного дата-центра. При необходимости более длительной работы ДГУ дозаправляются. Дата-центр, даже лишенный основного источника электропитания, может функционировать неограниченно долго, пока ликвидируются причины отключения электричества.
В качестве дополнительной меры повышения безопасности ЦОДы рекомендуют крупным клиентам распределять свою инфраструктуру географически — арендовать серверы в разных регионах. Это позволяет сохранить работоспособность сервиса, даже если один из ЦОДов будет физически уничтожен. Такая судьба, впрочем, дата-центры настигает редко — в сейсмоопасных зонах их обычно не строят, а от сгорания их спасают эффективные, как правило, автоматизированные системы пожаротушения.
Большая часть систем пожаротушения направлена на снижение содержания кислорода в горящих помещениях. Есть методы тушения мелкодисперсной водой, которую также называют «водяным туманом», но сейчас это редкая и дорогая технология — во всем мире лишь один поставщик такого решения. Также распространены методы тушения аэрозолем и порошком. При попадании на раскаленную поверхность они образуют пенный слой, который препятствует проникновению кислорода и развитию пожара. Но такие способы пагубны для незащищенного оборудования: они окисляют металл и выводят серверы из строя, даже если они не охвачены огнем. Еще для устранения пожаров используют тушение газом Хладон-125, который поглощает кислород и тем самым останавливает пожар.
🍀
Source >>>
#case #efficiency #itsec #product #technology
🔐🛡🧯
Каждый день мы пользуемся десятками онлайн-сервисов, предоставляя им все больше данных о себе. Наши контакты, фотографии, заметки, переписка или история заказов в интернет-магазинах — все эти данные должны где-то храниться. Обычно для этого используется физическая инфраструктура — серверы, даже если данные отправляются в «неведомое облако». Обеспечивать работу сервисов сложно и дорого, поэтому бизнес пользуется услугами дата-центров. Все про них слышали, но мало кто представляет, как они выглядят, что внутри них находится, кто и как их обслуживает.
Одна из обязанностей провайдеров дата-центров — безотказная работа 24/7/365. Поэтому ЦОДы проектируются и обслуживаются так, чтобы им не грозили ни внеплановые отключения энергии, ни природные катаклизмы. На стабильность работы влияют и проектировка помещений, и квалификация людей, отвечающих за пожарную безопасность, электропитание, и мониторинг инфраструктуры вместе с ее своевременным обслуживанием.
ЦОДы подключены к городской или магистральной сети электроснабжения. Чтобы клиенты дата-центров не стали жертвой внеплановых отключений или мелких сбоев в электропитании, в схему электроэнергии обязательно входят источники бесперебойного электропитания и дизель-генераторы (ДГУ) мощностью до 2-х мегаватт каждый. Обычно они собраны в кластеры мощностью в десятки мегаватт и всегда готовы к быстрому запуску. Все системы жизнеобеспечения ЦОД резервируются: каждый элемент имеет от одного до нескольких дублей. Это сделано как для предотвращения отключения дата-центра при поломке одной из них, так и для возможности планового обслуживания систем ЦОД без последствий для оборудования. Если город внезапно обесточится, источники бесперебойного питания будут обеспечивать ЦОД электричеством в течение времени, достаточного для запуска ДГУ. Для использования генераторов хранится запас топлива, которого хватает на 10-48 часов работы в зависимости от конкретного дата-центра. При необходимости более длительной работы ДГУ дозаправляются. Дата-центр, даже лишенный основного источника электропитания, может функционировать неограниченно долго, пока ликвидируются причины отключения электричества.
В качестве дополнительной меры повышения безопасности ЦОДы рекомендуют крупным клиентам распределять свою инфраструктуру географически — арендовать серверы в разных регионах. Это позволяет сохранить работоспособность сервиса, даже если один из ЦОДов будет физически уничтожен. Такая судьба, впрочем, дата-центры настигает редко — в сейсмоопасных зонах их обычно не строят, а от сгорания их спасают эффективные, как правило, автоматизированные системы пожаротушения.
Большая часть систем пожаротушения направлена на снижение содержания кислорода в горящих помещениях. Есть методы тушения мелкодисперсной водой, которую также называют «водяным туманом», но сейчас это редкая и дорогая технология — во всем мире лишь один поставщик такого решения. Также распространены методы тушения аэрозолем и порошком. При попадании на раскаленную поверхность они образуют пенный слой, который препятствует проникновению кислорода и развитию пожара. Но такие способы пагубны для незащищенного оборудования: они окисляют металл и выводят серверы из строя, даже если они не охвачены огнем. Еще для устранения пожаров используют тушение газом Хладон-125, который поглощает кислород и тем самым останавливает пожар.
🍀
Source >>>
#case #efficiency #itsec #product #technology
Ситуационное лидерство Херси и Бланшара
🤓🥇🚀
Ситуационная модель лидерства разработанная Полом Херси и Кеннетом Бланшаром основана на убеждении, что не существует единственного, самого лучшего стиля управления. Лучший стиль руководства будет определяться задачей, которую необходимо выполнить, а также составом команды, выполняющей эту задачу.
Вкратце, единый стиль руководства не подходит ко всем управленческим ситуациям.
Согласно модели, лучшие управленцы находят время, чтобы взвесить множество переменных, влияющих на ситуацию, а затем выбирают стиль руководства, который наилучшим образом ей соответствует.
🍀
Source >>>
Original (EN) >>>
Slides in pptx >>>
#case #development #efficiency #methodology #psychology #strategy #tools
🤓🥇🚀
Ситуационная модель лидерства разработанная Полом Херси и Кеннетом Бланшаром основана на убеждении, что не существует единственного, самого лучшего стиля управления. Лучший стиль руководства будет определяться задачей, которую необходимо выполнить, а также составом команды, выполняющей эту задачу.
Вкратце, единый стиль руководства не подходит ко всем управленческим ситуациям.
Согласно модели, лучшие управленцы находят время, чтобы взвесить множество переменных, влияющих на ситуацию, а затем выбирают стиль руководства, который наилучшим образом ей соответствует.
🍀
Source >>>
Original (EN) >>>
Slides in pptx >>>
#case #development #efficiency #methodology #psychology #strategy #tools
Top Product Management Books and Guidebooks
🥇🥈🥉
- Getting started
- Design
- Product Discovery, User Research
- Product Delivery and Development
- Growth
- Data and Measuring
- Mini Books
- Leadership / Managing Product Teams
- Entrepreneurship, Startups, Pre Product Market Fit
- Strategy
- Setting Goals and KPIs
- Others
🍀
Source >>>
#analytics #datascience #design #development #efficiency #methodology #product #strategy #tools #ux
🥇🥈🥉
- Getting started
- Design
- Product Discovery, User Research
- Product Delivery and Development
- Growth
- Data and Measuring
- Mini Books
- Leadership / Managing Product Teams
- Entrepreneurship, Startups, Pre Product Market Fit
- Strategy
- Setting Goals and KPIs
- Others
🍀
Source >>>
#analytics #datascience #design #development #efficiency #methodology #product #strategy #tools #ux
