DESIGNOPS, СТРЕМИТЕЛЬНО ВОРВАВШИЙСЯ В ТРЕНД by Юра Ветров
👩🏻💻🎨
Баззворд «DesignOps» грозится вытеснить «UX-стратегию» и другие термины для описания дизайн-менеджмента. Он периодически всплывал в последние годы, но с подачи методички «DesignOps Handbook» от InVision ворвался на вершину хайпа. При этом нового смысла не создаётся — скорее переупаковали то, о чём последние лет пять рассказывали под маркой UX-стратегии, дизайн-менеджмента и дизайн-лидерства.
Ops, I did it again! Дизайнеры, как цыгане, постоянно кочуют от тренда к тренду и любят новые блестящие штуки ― термин и концепцию DevOps уже натягивают на дизайн-системы (Design Systems Ops) и пользовательские исследования (ResearchOps). Jared Spool говорит, что «что-нибудь»-ops — это новое «что-нибудь»-мышление.
Поскольку термин только-только начинает входить в обиход, многие понимают под ним разные вещи — кто-то только команду дизайн-системы, кто-то — вообще все методы работы. Но у других терминов тоже есть проблемы — UX-стратегию понимают и как планирование редизайна продукта, так и комплексные изменения в организации, которая выпускает продукты. А дизайн-менеджмент и дизайн-лидерство слишком общие.
Чёрт, это попахивает терминологическим спором, самой бесполезной тратой времени после создания погодного чат-бота. Но так уж устроен рынок ИТ — всегда будут появляться новые горячие слова для подбадривания продаж услуг консультантов. Да и не все обновления терминов плохи. В конце прошлого года тренд отметил TechRadar, что достаточно серьёзное подтверждение потенциально широкого интереса.
Хотя DesignOps просто переупаковывает уже известные подходы, термин поставил очень грамотный фокус — развивать дизайн-процессы, инструменты, методы и практики под масштабирование. Т.е. инициативная группа улучшает инфраструктуру компании для реализации хорошего дизайна, чтобы ими мог легко воспользоваться любой дизайнер в компании. Это то, что отличает его от остальных. Централизованные дизайн-команды и так живут по этому принципу; в более современной модели а-ля Spotify речь об отдельной команде, которая работает с остальными по внедрению лучших практик.
🍀 DesignOps Handbook in PDF >>>
🍀 Source (RUS) >>>
🍀 Original (ENG) >>>
#design #efficiency #methodology #product #tools #ux
👩🏻💻🎨
Баззворд «DesignOps» грозится вытеснить «UX-стратегию» и другие термины для описания дизайн-менеджмента. Он периодически всплывал в последние годы, но с подачи методички «DesignOps Handbook» от InVision ворвался на вершину хайпа. При этом нового смысла не создаётся — скорее переупаковали то, о чём последние лет пять рассказывали под маркой UX-стратегии, дизайн-менеджмента и дизайн-лидерства.
Ops, I did it again! Дизайнеры, как цыгане, постоянно кочуют от тренда к тренду и любят новые блестящие штуки ― термин и концепцию DevOps уже натягивают на дизайн-системы (Design Systems Ops) и пользовательские исследования (ResearchOps). Jared Spool говорит, что «что-нибудь»-ops — это новое «что-нибудь»-мышление.
Поскольку термин только-только начинает входить в обиход, многие понимают под ним разные вещи — кто-то только команду дизайн-системы, кто-то — вообще все методы работы. Но у других терминов тоже есть проблемы — UX-стратегию понимают и как планирование редизайна продукта, так и комплексные изменения в организации, которая выпускает продукты. А дизайн-менеджмент и дизайн-лидерство слишком общие.
Чёрт, это попахивает терминологическим спором, самой бесполезной тратой времени после создания погодного чат-бота. Но так уж устроен рынок ИТ — всегда будут появляться новые горячие слова для подбадривания продаж услуг консультантов. Да и не все обновления терминов плохи. В конце прошлого года тренд отметил TechRadar, что достаточно серьёзное подтверждение потенциально широкого интереса.
Хотя DesignOps просто переупаковывает уже известные подходы, термин поставил очень грамотный фокус — развивать дизайн-процессы, инструменты, методы и практики под масштабирование. Т.е. инициативная группа улучшает инфраструктуру компании для реализации хорошего дизайна, чтобы ими мог легко воспользоваться любой дизайнер в компании. Это то, что отличает его от остальных. Централизованные дизайн-команды и так живут по этому принципу; в более современной модели а-ля Spotify речь об отдельной команде, которая работает с остальными по внедрению лучших практик.
🍀 DesignOps Handbook in PDF >>>
🍀 Source (RUS) >>>
🍀 Original (ENG) >>>
#design #efficiency #methodology #product #tools #ux
NO-CODE ДЛЯ ВСЕХ: КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ ДАННЫЕ И ИИ БЕЗ АРМИИ РАЗРАБОТЧИКОВ by Джонатон Рейли
🤖🚫👨🏼💻
Технологии часто развиваются по одной и той же схеме. Сначала ее использует небольшая группа ученых, затем к ним присоединяются инженеры, способные разобраться в технических сложностях и терминах, и наконец она становится настолько удобной для пользователя, что ей может пользоваться кто угодно.
Сейчас к этому последнему этапу подходит технология разработки ПО. Когда-то сложные текстовые команды DOS сменились удобными окнами Windows и Mac OS, а теперь на смену языкам программирования приходят новые no-code-платформы с простым интерфейсом. Их влияние может оказаться огромным. Раньше, чтобы создать приложение, нужно было нанимать команду разработчиков, а теперь любой человек с браузером может сам воплотить свою идею в жизнь. Иными словами, мощные технологии, которые раньше были доступны только крупным и обеспеченным компаниям, теперь могут себе позволить и фирмы меньшего размера.
Но еще важнее, что no-code-платформы позволяют внедрить искусственный интеллект, одну из самых революционных технологий этого поколения, не нанимая армию разработчиков и специалистов по данным с огромными зарплатами. Небольшие компании, у которых тоже может быть огромное количество данных, смогут использовать все преимущества ИИ — например, разработать новый клиентский опыт (как автономный автомобиль Tesla), увеличить выручку (как P&G, начавшая рассчитывать рекламные расходы на основе ИИ) или максимизировать эффективность (как цепь поставок Walmart).
Но малому бизнесу сложно даже понять, как и где можно внедрить эту новую технологию. Крупные компании уже разобрались, зачем им нужны данные. Однако они начинали с небольших задач, а не с гигантских мегапроектов — и малому бизнесу стоит поступать так же. Вот что следует учитывать.
1️⃣ Работайте с уже имеющимися данными. Из них часто можно извлечь больше пользы, чем кажется.
2️⃣ Выбирайте важные задачи, оптимизация которых приведет к росту.
3️⃣ Начните с того, что уже получилось у многих других — например, оптимизируйте воронку продаж или снизьте отток клиентов, чтобы ваша команда научилась применять ИИ к широкому набору случаев.
4️⃣ Если какой-то ИИ-проект не дает вам 10-кратной окупаемости, не стесняйтесь от него отказаться: хороших приложений хватает.
No-code-разработка помогает сотрудникам изобретать креативные способы использовать данные, чтобы улучшить или оптимизировать свою работу, а, следовательно, и бизнес компании в целом.
ИИ может принести пользу во всех подразделениях компании, а преимущество no-code-платформ заключается в том, что они не ограничены никакими узкими задачами. С их помощью можно, например, рассчитать требуемую частоту обслуживания станков и понять, какие из них близки к поломке, обнаружить первые признаки недовольства клиентов и снизить отток или решить проблему текучки сотрудников. ИИ может искать паттерны не только в цифрах, но и в тексте: анализировать записи или расшифровки разговоров в сочетании с данными об истории продаж и рекламы, чтобы компаниям было легче автоматизировать сложные процессы.
Для многих организаций работа с no-code-платформой сводится к поиску нужной задачи — и нужной платформы.
🍀 Source >>>
#dev #efficiency #likbez #strategy #technology #tools
🤖🚫👨🏼💻
Технологии часто развиваются по одной и той же схеме. Сначала ее использует небольшая группа ученых, затем к ним присоединяются инженеры, способные разобраться в технических сложностях и терминах, и наконец она становится настолько удобной для пользователя, что ей может пользоваться кто угодно.
Сейчас к этому последнему этапу подходит технология разработки ПО. Когда-то сложные текстовые команды DOS сменились удобными окнами Windows и Mac OS, а теперь на смену языкам программирования приходят новые no-code-платформы с простым интерфейсом. Их влияние может оказаться огромным. Раньше, чтобы создать приложение, нужно было нанимать команду разработчиков, а теперь любой человек с браузером может сам воплотить свою идею в жизнь. Иными словами, мощные технологии, которые раньше были доступны только крупным и обеспеченным компаниям, теперь могут себе позволить и фирмы меньшего размера.
Но еще важнее, что no-code-платформы позволяют внедрить искусственный интеллект, одну из самых революционных технологий этого поколения, не нанимая армию разработчиков и специалистов по данным с огромными зарплатами. Небольшие компании, у которых тоже может быть огромное количество данных, смогут использовать все преимущества ИИ — например, разработать новый клиентский опыт (как автономный автомобиль Tesla), увеличить выручку (как P&G, начавшая рассчитывать рекламные расходы на основе ИИ) или максимизировать эффективность (как цепь поставок Walmart).
Но малому бизнесу сложно даже понять, как и где можно внедрить эту новую технологию. Крупные компании уже разобрались, зачем им нужны данные. Однако они начинали с небольших задач, а не с гигантских мегапроектов — и малому бизнесу стоит поступать так же. Вот что следует учитывать.
1️⃣ Работайте с уже имеющимися данными. Из них часто можно извлечь больше пользы, чем кажется.
2️⃣ Выбирайте важные задачи, оптимизация которых приведет к росту.
3️⃣ Начните с того, что уже получилось у многих других — например, оптимизируйте воронку продаж или снизьте отток клиентов, чтобы ваша команда научилась применять ИИ к широкому набору случаев.
4️⃣ Если какой-то ИИ-проект не дает вам 10-кратной окупаемости, не стесняйтесь от него отказаться: хороших приложений хватает.
No-code-разработка помогает сотрудникам изобретать креативные способы использовать данные, чтобы улучшить или оптимизировать свою работу, а, следовательно, и бизнес компании в целом.
ИИ может принести пользу во всех подразделениях компании, а преимущество no-code-платформ заключается в том, что они не ограничены никакими узкими задачами. С их помощью можно, например, рассчитать требуемую частоту обслуживания станков и понять, какие из них близки к поломке, обнаружить первые признаки недовольства клиентов и снизить отток или решить проблему текучки сотрудников. ИИ может искать паттерны не только в цифрах, но и в тексте: анализировать записи или расшифровки разговоров в сочетании с данными об истории продаж и рекламы, чтобы компаниям было легче автоматизировать сложные процессы.
Для многих организаций работа с no-code-платформой сводится к поиску нужной задачи — и нужной платформы.
🍀 Source >>>
#dev #efficiency #likbez #strategy #technology #tools
ПОДБОРКА ПРЕЗЕНТАЦИЙ ПРО ДИЗАЙН С THE DESIGNOPS SUMMIT (старенькое, но актуальное) - КОММЕНТАРИИ by Юра Ветров
🗃🔮
1. Leisa Reichelt (Atlassian) ― Здорово о том, как структура и методы работы дизайн-команды зависят от головной компании.
2. Brennan Hartich (Intuit) ― Очень простая и понятная метрика оценки продуктивности дизайн-команды ― сколько времени дизайнер тратит непосредственно на дизайн. Она облегчает инвестиции в дизайн-менеджмент.
3. Chris Moses (athenahealth) ― Крутейший подход к формированию и разбору дизайн-долга.
4. Алёна Югина (Shopify) ― Системный подход к инсайт-системе.
5. Jason Mesut ― Карта компетенций продуктового дизайнера на базе его недавней статьи.
6. Courney Kaplan (Facebook) ― Про опыт Design Program Management (популярный термин на конференции) и стремительный рост дизайн-команды (с 2 до 300 дизайнеров за 5 лет).
7. Maria Skaaden (Bekk) ― Единственный кейс, но очень толковый.
8. Doug Powell (IBM) ― Как управлять 1800 дизайнерами и измерять успешность дизайн-организации.
🍀 Source >>>
#case #design #efficiency #event #presentation #product #tools
🗃🔮
1. Leisa Reichelt (Atlassian) ― Здорово о том, как структура и методы работы дизайн-команды зависят от головной компании.
2. Brennan Hartich (Intuit) ― Очень простая и понятная метрика оценки продуктивности дизайн-команды ― сколько времени дизайнер тратит непосредственно на дизайн. Она облегчает инвестиции в дизайн-менеджмент.
3. Chris Moses (athenahealth) ― Крутейший подход к формированию и разбору дизайн-долга.
4. Алёна Югина (Shopify) ― Системный подход к инсайт-системе.
5. Jason Mesut ― Карта компетенций продуктового дизайнера на базе его недавней статьи.
6. Courney Kaplan (Facebook) ― Про опыт Design Program Management (популярный термин на конференции) и стремительный рост дизайн-команды (с 2 до 300 дизайнеров за 5 лет).
7. Maria Skaaden (Bekk) ― Единственный кейс, но очень толковый.
8. Doug Powell (IBM) ― Как управлять 1800 дизайнерами и измерять успешность дизайн-организации.
🍀 Source >>>
#case #design #efficiency #event #presentation #product #tools
ЧТО МОЖНО СЧИТАТЬ ХОРОШИМ УРОВНЕМ АКТИВАЦИИ?
🤩📈📲
Очередной годный пост от Ленни Рачицки, на этот раз на тему активации пользователей. Опять этот пост совместный, соавтором выступил Юрий Тимен (экс-Grammarly).
1️⃣ Как измерить уровень активации?
activation rate = [users who hit your activation milestone] / [users who completed your signup flow]
Универсально определить активацию сложно, но по классике считается, что это момент “ага”, когда мы понимаем, что у пользователя сформировалось четкое понимание value продукта и он формирует новую привычку – пользоваться им для чего-то.
2️⃣ Activation milestones бывают разными, но они должны быть (а) с высокой вероятностью предсказывать улучшение retention и (б) зависеть от действий пользователя.
Например, для SaaS продуктов с мульти-пользователями внутри одной группы (b2b) обычно milestone устанавливается таким образом: “создано рабочее место с 2+ активными пользователями и 10+ созданными записями (items)”.
3️⃣ Какой уровень активации может считаться хорошим?
✨ на основе опроса средний уровень активации – 34%, а медиана – 25%.
✨ отдельно по SaaS продуктам это 36% на среднем уровне и 30% на медианном уровне.
4️⃣ Какие существуют способы улучшения метрик активации?
✨ Упрощение UX/UI онбординга
✨ Сокращение шагов на онбординге
✨ Фоллоу-апы (имейлы и комментарии)
✨ Оптимизация копирования
✨ Улучшение каналов таргетинга
✨ Sales outreach
✨ Дополнительные стимулы
✨ Донесение value продукта до клиента как можно раньше
5️⃣ Какие существуют самые распространенные ошибки в определении activation milestone?
✨ Установить его слишком рано (например, sign up очень часто ошибочно устанавливается в качестве milestone)
✨ Установить его слишком поздно (например, маркетплейсы часто говорят об активации, когда пользователь уже сделал несколько покупок. Активация – индикатор того, что привычка появилась, а не доказательство этой привычки)
✨ Установить milestone, который не предсказывает retention (условно, если milestone пройден, то у этой группы клиентов retention x2 выше, чем у других)
✨ Milestone не зависит от действий пользователей
✨ Слишком сложный
6️⃣ Сколько нужно времени для прохождения milestone’а?
Только 6% компаний устанавливали предельный срок, когда активация должна быть произведена – в среднем это 7 дней, а медиана – 10 дней хотя отдельно про эти метрики в опросе не спрашивали, так что результат скорее для референса.
7️⃣ Как определить свой activation milestone и понять, что он реально влияет на retention, а не просто коррелирует с уровнем удержания клиентов?
✨ для начала стоит выбирать свой milestone, который коррелирует с долгосрочной гипотезой полезности продукта.
✨ качество такого mileston’а можно проверить посредством экспериментов и анализа результатов первых пользователей. Можно аккумулировать самых лучших пользователей и смотреть, работает ли для них триггером прохождения mileston’а. Если да, отлично, если нет, надо проводить новый эксперимент.
🍀 Source (RU) >>>
🍀 Original (EN) >>>
🍀 Activation: The Product Metric Everyone Thinks They Need but Can’t Seem to Define by Open View Partners >>>
#analytics #case #efficiency #likbez #marketing #methodology #product #strategy #tools
🤩📈📲
Очередной годный пост от Ленни Рачицки, на этот раз на тему активации пользователей. Опять этот пост совместный, соавтором выступил Юрий Тимен (экс-Grammarly).
1️⃣ Как измерить уровень активации?
activation rate = [users who hit your activation milestone] / [users who completed your signup flow]
Универсально определить активацию сложно, но по классике считается, что это момент “ага”, когда мы понимаем, что у пользователя сформировалось четкое понимание value продукта и он формирует новую привычку – пользоваться им для чего-то.
2️⃣ Activation milestones бывают разными, но они должны быть (а) с высокой вероятностью предсказывать улучшение retention и (б) зависеть от действий пользователя.
Например, для SaaS продуктов с мульти-пользователями внутри одной группы (b2b) обычно milestone устанавливается таким образом: “создано рабочее место с 2+ активными пользователями и 10+ созданными записями (items)”.
3️⃣ Какой уровень активации может считаться хорошим?
✨ на основе опроса средний уровень активации – 34%, а медиана – 25%.
✨ отдельно по SaaS продуктам это 36% на среднем уровне и 30% на медианном уровне.
4️⃣ Какие существуют способы улучшения метрик активации?
✨ Упрощение UX/UI онбординга
✨ Сокращение шагов на онбординге
✨ Фоллоу-апы (имейлы и комментарии)
✨ Оптимизация копирования
✨ Улучшение каналов таргетинга
✨ Sales outreach
✨ Дополнительные стимулы
✨ Донесение value продукта до клиента как можно раньше
5️⃣ Какие существуют самые распространенные ошибки в определении activation milestone?
✨ Установить его слишком рано (например, sign up очень часто ошибочно устанавливается в качестве milestone)
✨ Установить его слишком поздно (например, маркетплейсы часто говорят об активации, когда пользователь уже сделал несколько покупок. Активация – индикатор того, что привычка появилась, а не доказательство этой привычки)
✨ Установить milestone, который не предсказывает retention (условно, если milestone пройден, то у этой группы клиентов retention x2 выше, чем у других)
✨ Milestone не зависит от действий пользователей
✨ Слишком сложный
6️⃣ Сколько нужно времени для прохождения milestone’а?
Только 6% компаний устанавливали предельный срок, когда активация должна быть произведена – в среднем это 7 дней, а медиана – 10 дней хотя отдельно про эти метрики в опросе не спрашивали, так что результат скорее для референса.
7️⃣ Как определить свой activation milestone и понять, что он реально влияет на retention, а не просто коррелирует с уровнем удержания клиентов?
✨ для начала стоит выбирать свой milestone, который коррелирует с долгосрочной гипотезой полезности продукта.
✨ качество такого mileston’а можно проверить посредством экспериментов и анализа результатов первых пользователей. Можно аккумулировать самых лучших пользователей и смотреть, работает ли для них триггером прохождения mileston’а. Если да, отлично, если нет, надо проводить новый эксперимент.
🍀 Source (RU) >>>
🍀 Original (EN) >>>
🍀 Activation: The Product Metric Everyone Thinks They Need but Can’t Seem to Define by Open View Partners >>>
#analytics #case #efficiency #likbez #marketing #methodology #product #strategy #tools
ЗАБАВНЫЕ НЕЙРОСЕТОЧКИ
🤣🤖
✨ Напишите пьесу в соавторстве с искусственным интеллектом
Студенты Университета науки и технологий МИСИС создали генератор пьес «НейроСтаниславский». Нейросеть придумывает продолжение реплик или ответы на них. Ее обучили на произведениях Островского, Чехова, Горького и других русских классиков. Алгоритм изучил десятки пьес и выделил из них 14 тысяч диалогов.
🍀 Source >>>
🍀 Neuronet >>>
✨ Cгенерируйте эмодзи по описанию
Специалисты «Сбера» создали телеграм-бота, который генерирует эмодзи по текстовому описанию. По словам разработчиков, рисунки создает новая модель Emojich, основанная на нейросети ruDALL-E (XL).
Чтобы воспользоваться ботом, перейдите по ссылке и введите любой текст — результат будет готов через несколько минут (~10’). Бот покажет 36 вариантов эмодзи и предложит составить из них стикерпак.
🍀 Source >>>
🍀 Tg neurobot >>>
#case #datascience #fun #product #technology #tools
🤣🤖
✨ Напишите пьесу в соавторстве с искусственным интеллектом
Студенты Университета науки и технологий МИСИС создали генератор пьес «НейроСтаниславский». Нейросеть придумывает продолжение реплик или ответы на них. Ее обучили на произведениях Островского, Чехова, Горького и других русских классиков. Алгоритм изучил десятки пьес и выделил из них 14 тысяч диалогов.
🍀 Source >>>
🍀 Neuronet >>>
✨ Cгенерируйте эмодзи по описанию
Специалисты «Сбера» создали телеграм-бота, который генерирует эмодзи по текстовому описанию. По словам разработчиков, рисунки создает новая модель Emojich, основанная на нейросети ruDALL-E (XL).
Чтобы воспользоваться ботом, перейдите по ссылке и введите любой текст — результат будет готов через несколько минут (~10’). Бот покажет 36 вариантов эмодзи и предложит составить из них стикерпак.
🍀 Source >>>
🍀 Tg neurobot >>>
#case #datascience #fun #product #technology #tools
ГДЕ СОЗДАТЬ ПРОСТОЙ И ПОНЯТНЫЙ CUSTOMER JOURNEY MAP: ТОП-5 СЕРВИСОВ
🗺🔭📲
Customer Journey Map можно составить хоть на листке бумаги или на стикерах, приклеенных к вайтборду. Но авторы рассказали, какие онлайн-сервисы можно использовать, чтобы CJM получился более наглядным.
Мы не будем подробно рассказывать про сам Customer Journey Map. Если вы читаете этот материал, скорее всего, вы уже знаете, что это за зверь и зачем он нужен, и просто хотите выбрать инструмент для его построения. Если же вы все-таки не знаете ничего про CJM или хотите освежить свои знания, то советуем материал по ссылке.
Создавать Customer Journey Map — это долгий и кропотливый процесс, так что запаситесь терпением, силами и заряженным ноутбуком. Условно создание CJM можно разделить на три этапа:
1️⃣✨ Подготовка к созданию Customer Journey Map. На этом этапе нам нужно определить цели разработки карты и оценить свои возможности. Мы строим карту, чтобы помочь клиенту запустить новый продукт или улучшить старый? Насколько детальная будет карта — для работы подойдет Excel или понадобятся продвинутые графические редакторы? Сможем ли мы сделать ее сами, без дизайнера или лучше делегировать это специалисту? Четко определитесь с тем, зачем и какая карта вам нужна, чтобы не менять все на середине пути.
2️⃣✨ Создание Customer Journey Map. На этом этапе нужно собрать всю имеющуюся информацию об аудитории, проанализировать ее и составить портрет клиента, а затем описать его идеальный путь и опыт взаимодействия с продуктом. Мы определяем точки контакта пользователя с продуктом и визуализируем все это как Customer Journey Map. От того, насколько объемная и детальная будет карта, зависит выбор инструмента.
3️⃣✨ Применение Customer Journey Map. Это период, когда мы активно пользуемся картой и следим за тем, как меняются целевые показатели. Если карта хорошо проработана и путь клиента выстроен правильно, то количество заказов/покупок/регистраций/скачиваний должно вырасти.
ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ ВИЗУАЛИЗАЦИИ
💥 Figma
💥 Google Таблицы
💥 Miro
💥 Сanvanizer
💥 UXPressia
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#analytics #likbez #methodology #product #tools #ux #visualization
🗺🔭📲
Customer Journey Map можно составить хоть на листке бумаги или на стикерах, приклеенных к вайтборду. Но авторы рассказали, какие онлайн-сервисы можно использовать, чтобы CJM получился более наглядным.
Мы не будем подробно рассказывать про сам Customer Journey Map. Если вы читаете этот материал, скорее всего, вы уже знаете, что это за зверь и зачем он нужен, и просто хотите выбрать инструмент для его построения. Если же вы все-таки не знаете ничего про CJM или хотите освежить свои знания, то советуем материал по ссылке.
Создавать Customer Journey Map — это долгий и кропотливый процесс, так что запаситесь терпением, силами и заряженным ноутбуком. Условно создание CJM можно разделить на три этапа:
1️⃣✨ Подготовка к созданию Customer Journey Map. На этом этапе нам нужно определить цели разработки карты и оценить свои возможности. Мы строим карту, чтобы помочь клиенту запустить новый продукт или улучшить старый? Насколько детальная будет карта — для работы подойдет Excel или понадобятся продвинутые графические редакторы? Сможем ли мы сделать ее сами, без дизайнера или лучше делегировать это специалисту? Четко определитесь с тем, зачем и какая карта вам нужна, чтобы не менять все на середине пути.
2️⃣✨ Создание Customer Journey Map. На этом этапе нужно собрать всю имеющуюся информацию об аудитории, проанализировать ее и составить портрет клиента, а затем описать его идеальный путь и опыт взаимодействия с продуктом. Мы определяем точки контакта пользователя с продуктом и визуализируем все это как Customer Journey Map. От того, насколько объемная и детальная будет карта, зависит выбор инструмента.
3️⃣✨ Применение Customer Journey Map. Это период, когда мы активно пользуемся картой и следим за тем, как меняются целевые показатели. Если карта хорошо проработана и путь клиента выстроен правильно, то количество заказов/покупок/регистраций/скачиваний должно вырасти.
ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ ВИЗУАЛИЗАЦИИ
💥 Figma
💥 Google Таблицы
💥 Miro
💥 Сanvanizer
💥 UXPressia
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#analytics #likbez #methodology #product #tools #ux #visualization
USABILITY HEURISTIC FRAMEWORKS: WHICH ONE IS RIGHT FOR YOU? GOING BEYOND NIELSEN’S USABILITY HEURISTICS (WITH INFOGRAPHIC)
🤓🔎📲
What is a heuristic evaluation?
A heuristic evaluation is a process where evaluators assess the usability of an interface against established usability principles. Usability expert Nielsen Norman Group states:
“Heuristic evaluation is a usability engineering method for finding the usability problems in a user interface design so that they can be attended to as part of an iterative design process. Heuristic evaluation involves having a small set of evaluators examine the interface and judge its compliance with recognized usability principles (the “heuristics”).”
Dictionary.com defines heuristic as:
✨ serving to indicate or point out; stimulating interest as a means of furthering investigation.
✨ encouraging a person to learn, discover, understand, or solve problems on his or her own, as by experimenting, evaluating possible answers or solutions, or by trial and error: a heuristic teaching method.
✨ of, relating to, or based on experimentation, evaluation, or trial-and-error methods.
✨ Computers, Mathematics. pertaining to a trial-and-error method of problem solving used when an algorithmic approach is impractical.
Notice the last definition: “…when an algorithmic approach is impractical”. This statement is a good summary of the subjective, qualitative nature of heuristic evaluation methods. And while this subjective nature is primarily true for the frameworks discussed here, the System Usability Scale (SUS) attempts to quantify heuristic evaluations. Or, for more measurable results, you may want to consider the PURE method for evaluating ease of use.
Usability Heuristic Frameworks
Below are the ten frameworks evaluated. Full heuristics are detailed at the end of this article.
💥 Amélie Boucher’s Ergonomic Criteria
💥 Arhippainen’s Ten User Experience Heuristics
💥 Bastien and Scapin’s Ergonomic Criteria for the Evaluation of Human-Computer Interfaces
💥 Colombo and Pasch 10 Heuristics for an Optimal User Experience
💥 Dieter Rams’ Ten Principles for Good Design | While Rams did not write his principles for interface evaluations, many in the UX field have adapted his list as a unique lens to measure against.
💥 ISO 9241–110 Ergonomics of human-system interaction — Part 110: Interaction principles
💥 Kaniasty’s CARMEL Guidelines
💥 Jakob Nielsen’s 10 Usability Heuristics for User Interface Design
💥 Shneiderman’s Eight Golden Rules of Interface Design
💥 System Usability Scale (SUS)
The following four frameworks are not included in my evaluation, but are included at the end of this article for consideration and a centralized point of reference of heuristic evaluation methods.
💥 Connell Full Principles Set
💥 Weinschenk and Barker Classification
💥 Gerhardt-Powals’ Cognitive Engineering Principles
💥 Dourado and Canedo’s Usability Heuristics for Mobile Applications
Lastly, the following noteworthy frameworks are provided here as a link only; their content is behind payment barriers or are too long for heuristic evaluation.
💥 Developing SMASH: A set of SMArtphone’s uSability Heuristics,
Computer Standards & Interfaces, Science Direct, https://doi.org/10.1016/j.csi.2015.08.007
💥 First Principles of Interaction Design (Revised & Expanded), asktog.com
💥 User Interface Context of Use Guidelines for Mobile Apps, cscjournals.org
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
🍀 Heuristic Findings in PDF >>>
#analytics #design #development #efficiency #methodology #tools #ux
🤓🔎📲
What is a heuristic evaluation?
A heuristic evaluation is a process where evaluators assess the usability of an interface against established usability principles. Usability expert Nielsen Norman Group states:
“Heuristic evaluation is a usability engineering method for finding the usability problems in a user interface design so that they can be attended to as part of an iterative design process. Heuristic evaluation involves having a small set of evaluators examine the interface and judge its compliance with recognized usability principles (the “heuristics”).”
Dictionary.com defines heuristic as:
✨ serving to indicate or point out; stimulating interest as a means of furthering investigation.
✨ encouraging a person to learn, discover, understand, or solve problems on his or her own, as by experimenting, evaluating possible answers or solutions, or by trial and error: a heuristic teaching method.
✨ of, relating to, or based on experimentation, evaluation, or trial-and-error methods.
✨ Computers, Mathematics. pertaining to a trial-and-error method of problem solving used when an algorithmic approach is impractical.
Notice the last definition: “…when an algorithmic approach is impractical”. This statement is a good summary of the subjective, qualitative nature of heuristic evaluation methods. And while this subjective nature is primarily true for the frameworks discussed here, the System Usability Scale (SUS) attempts to quantify heuristic evaluations. Or, for more measurable results, you may want to consider the PURE method for evaluating ease of use.
Usability Heuristic Frameworks
Below are the ten frameworks evaluated. Full heuristics are detailed at the end of this article.
💥 Amélie Boucher’s Ergonomic Criteria
💥 Arhippainen’s Ten User Experience Heuristics
💥 Bastien and Scapin’s Ergonomic Criteria for the Evaluation of Human-Computer Interfaces
💥 Colombo and Pasch 10 Heuristics for an Optimal User Experience
💥 Dieter Rams’ Ten Principles for Good Design | While Rams did not write his principles for interface evaluations, many in the UX field have adapted his list as a unique lens to measure against.
💥 ISO 9241–110 Ergonomics of human-system interaction — Part 110: Interaction principles
💥 Kaniasty’s CARMEL Guidelines
💥 Jakob Nielsen’s 10 Usability Heuristics for User Interface Design
💥 Shneiderman’s Eight Golden Rules of Interface Design
💥 System Usability Scale (SUS)
The following four frameworks are not included in my evaluation, but are included at the end of this article for consideration and a centralized point of reference of heuristic evaluation methods.
💥 Connell Full Principles Set
💥 Weinschenk and Barker Classification
💥 Gerhardt-Powals’ Cognitive Engineering Principles
💥 Dourado and Canedo’s Usability Heuristics for Mobile Applications
Lastly, the following noteworthy frameworks are provided here as a link only; their content is behind payment barriers or are too long for heuristic evaluation.
💥 Developing SMASH: A set of SMArtphone’s uSability Heuristics,
Computer Standards & Interfaces, Science Direct, https://doi.org/10.1016/j.csi.2015.08.007
💥 First Principles of Interaction Design (Revised & Expanded), asktog.com
💥 User Interface Context of Use Guidelines for Mobile Apps, cscjournals.org
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
🍀 Heuristic Findings in PDF >>>
#analytics #design #development #efficiency #methodology #tools #ux
GOOGLE BRINGS MACHINE LEARNING TO ONLINE SPREADSHEETS WITH SIMPLE ML FOR SHEETS
🤖👩🏼🎓🔮
Spreadsheets are widely used by organizations of all sizes for all kinds of basic and complex tasks.
While simple calculations and graphs have long been part of the spreadsheet experience, machine learning (ML) has not. ML is often seen as being too complex to use, while spreadsheet usage is intended to be accessible to any type of user. Google is now trying to change that paradigm for its Google Sheets online spreadsheet program.
On Dec, 7 Google announced a beta release of the Simple ML for Sheets add-on. Google Sheets has an extensible architecture that enables users to benefit from add-ons that extend the default functionality available in the application. In this case, Google Sheets benefits from ML technology that Google first developed in the open-source TensorFlow project. With Simple ML for Sheets, users will not need to use a specific TensorFlow service, as Google has developed the service to be as easily accessible as possible.
“Everything runs completely on the user browser,” Luiz Gustavo Martins, Google AI developer advocate, told VentureBeat. “Your data doesn’t leave Google Sheets and models are saved to your Google Drive so you can use them again later.”
Holy sheets, Google’s Simple ML can do what with my spreadsheets?
So what can Simple ML for Sheets do? Two of the beginner tasks in the beta release highlighted by Google include the ability to predict missing values (1) or spot abnormal ones (2). Martins said that those two beginner tasks are easy for anyone to test the ML waters and explore how ML might benefit their business.
Martins noted that beyond the beginner tasks, the add-on supports several other common ML tasks such as training and evaluating models, generating predictions, and interpreting the models and their predictions. In addition, since Simple ML can export models to TensorFlow, people with programming experience can use Simple ML models with their existing ML infrastructure.
Overcoming the challenges of ML complexity with Simple ML for Sheets
It’s possible for Google Sheets users to benefit from ML without Simple ML, but it may not be easy for the layperson.
“We identified knowledge and lack of guidance as the prime factors for non-ML practitioners to easily use ML,” Mathieu Guillame-Bert, software engineer at Google, told VentureBeat. “Using a classical ML tool, like TensorFlow in Python, is like being in front of a blank page.”
Guillame-Bert said that using a classic ML tool requires, among other things, for the user to understand programming, ML problem framing, model construction and model evaluation. He noted that such knowledge is generally acquired through classes or self-taught over a long period of time.
In contrast, Guillame-Bert said that Simple ML is like an interactive questionnaire. It guides the user and only assumes basic knowledge about spreadsheets.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#analytics #datascience #dev #math #predictions #product #statistics #technology #tools
🤖👩🏼🎓🔮
Spreadsheets are widely used by organizations of all sizes for all kinds of basic and complex tasks.
While simple calculations and graphs have long been part of the spreadsheet experience, machine learning (ML) has not. ML is often seen as being too complex to use, while spreadsheet usage is intended to be accessible to any type of user. Google is now trying to change that paradigm for its Google Sheets online spreadsheet program.
On Dec, 7 Google announced a beta release of the Simple ML for Sheets add-on. Google Sheets has an extensible architecture that enables users to benefit from add-ons that extend the default functionality available in the application. In this case, Google Sheets benefits from ML technology that Google first developed in the open-source TensorFlow project. With Simple ML for Sheets, users will not need to use a specific TensorFlow service, as Google has developed the service to be as easily accessible as possible.
“Everything runs completely on the user browser,” Luiz Gustavo Martins, Google AI developer advocate, told VentureBeat. “Your data doesn’t leave Google Sheets and models are saved to your Google Drive so you can use them again later.”
Holy sheets, Google’s Simple ML can do what with my spreadsheets?
So what can Simple ML for Sheets do? Two of the beginner tasks in the beta release highlighted by Google include the ability to predict missing values (1) or spot abnormal ones (2). Martins said that those two beginner tasks are easy for anyone to test the ML waters and explore how ML might benefit their business.
Martins noted that beyond the beginner tasks, the add-on supports several other common ML tasks such as training and evaluating models, generating predictions, and interpreting the models and their predictions. In addition, since Simple ML can export models to TensorFlow, people with programming experience can use Simple ML models with their existing ML infrastructure.
Overcoming the challenges of ML complexity with Simple ML for Sheets
It’s possible for Google Sheets users to benefit from ML without Simple ML, but it may not be easy for the layperson.
“We identified knowledge and lack of guidance as the prime factors for non-ML practitioners to easily use ML,” Mathieu Guillame-Bert, software engineer at Google, told VentureBeat. “Using a classical ML tool, like TensorFlow in Python, is like being in front of a blank page.”
Guillame-Bert said that using a classic ML tool requires, among other things, for the user to understand programming, ML problem framing, model construction and model evaluation. He noted that such knowledge is generally acquired through classes or self-taught over a long period of time.
In contrast, Guillame-Bert said that Simple ML is like an interactive questionnaire. It guides the user and only assumes basic knowledge about spreadsheets.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#analytics #datascience #dev #math #predictions #product #statistics #technology #tools
ЧТО ЧИТАТЬ ПРОДАКТ-МЕНЕДЖЕРУ В 2022 ГОДУ: РЕКОМЕНДАЦИИ СООБЩЕСТВА GOPRACTICE
🤓📚📖
Редакция попросили читателей их телеграм-канала gopractice поделиться книгами, которые помогли им в профессиональном развитии и дали больше всего инсайтов на потраченное время.
На основе результатов опроса подготовили подборку из самых упоминаемых книг, о которых рассказывают более подробно. А в конце публикуют подборку и других книг, которые прислали читатели и которые считают полезными сами.
⚠️ Важные книги
Эти книги читатели и менторы чаще всего выделяли как наиболее ценные для их профессионального развития. Ниже они объясняют:
📌 В чем ценность книги для них;
📌 На что они помогли взглянуть иначе;
📌 Как помогли в профессиональном росте;
📌 На каком этапе карьеры их лучше всего читать.
📋 Вот список книг:
✨ “Inspired”, Marty Cagan («Вдохновленные», Марти Каган)
✨ “Thinking, Fast and Slow”, Daniel Kahneman («Думай медленно… Решай быстро», Даниэль Канеман)
✨ “The Goal: A Process of Ongoing Improvement”, Eliyahu M. Goldratt («Цель. Процесс непрерывного совершенствования», Элияху Голдратт)
✨ “The Hard Thing About Hard Things: Building a Business When There Are No Easy Answers”, Ben Horowitz («Легко не будет. Как построить бизнес, когда вопросов больше, чем ответов» Бен Хоровиц)
✨ “The Innovator’s Dilemma”, Clayton Christensen («Дилемма инноватора: Как из-за новых технологий погибают сильные компании», Клейтон Кристенсен)
✨ Дополнительные книги от читателей, менторов и команды GoPractice
🍀 Source >>>
#case #development #efficiency #likbez #marketing #product #psychology #sociology #strategy #tools
🤓📚📖
Редакция попросили читателей их телеграм-канала gopractice поделиться книгами, которые помогли им в профессиональном развитии и дали больше всего инсайтов на потраченное время.
На основе результатов опроса подготовили подборку из самых упоминаемых книг, о которых рассказывают более подробно. А в конце публикуют подборку и других книг, которые прислали читатели и которые считают полезными сами.
⚠️ Важные книги
Эти книги читатели и менторы чаще всего выделяли как наиболее ценные для их профессионального развития. Ниже они объясняют:
📌 В чем ценность книги для них;
📌 На что они помогли взглянуть иначе;
📌 Как помогли в профессиональном росте;
📌 На каком этапе карьеры их лучше всего читать.
📋 Вот список книг:
✨ “Inspired”, Marty Cagan («Вдохновленные», Марти Каган)
✨ “Thinking, Fast and Slow”, Daniel Kahneman («Думай медленно… Решай быстро», Даниэль Канеман)
✨ “The Goal: A Process of Ongoing Improvement”, Eliyahu M. Goldratt («Цель. Процесс непрерывного совершенствования», Элияху Голдратт)
✨ “The Hard Thing About Hard Things: Building a Business When There Are No Easy Answers”, Ben Horowitz («Легко не будет. Как построить бизнес, когда вопросов больше, чем ответов» Бен Хоровиц)
✨ “The Innovator’s Dilemma”, Clayton Christensen («Дилемма инноватора: Как из-за новых технологий погибают сильные компании», Клейтон Кристенсен)
✨ Дополнительные книги от читателей, менторов и команды GoPractice
🍀 Source >>>
#case #development #efficiency #likbez #marketing #product #psychology #sociology #strategy #tools
ОБЗОР ЧАТ-БОТА CHATGPT: ЧТО ЭТО, ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
🤖💬
ChatGPT от OpenAI, запущенный 30 ноября 2022 года, произвел настоящий фурор в IT-сообществе, поразив многих точностью ответов на специальные вопросы. Посмотрим, как можно использовать этого чат-бота, в том числе в сочетании с другими программными продуктами.
Если вы ещё не столкнулись с технологией, ChatGPT — это чат-бот с применением искусственного интеллекта. Он умеет работать в диалоге и поддерживает запросы на естественных языках. Тренировали его методами обучения с учителем и обучения с подкреплением. Чат-бот по сути основан на GPT-3.5.
Автор заинтересовался технологией, чтобы применять её в каких-то своих рабочих задачах. Хотя бы в сценариях с голосовым помощником VoiceBox. Поэтому изучил все возможные на сегодня способы работы с ChatGPT и попробовал представить, как это внедрить в коммуникации в бизнесе.
🗂 Особенности применения ChatGPT
Автор выделил несколько областей, в которых технология проявляет себя лучше всего. Вот что бот умеет:
📌 Отвечать на вопросы. Как и любой чат-бот, ChatGPT, конечно же, может отвечать на вопросы. Однако он превосходит остальных по глубине, выдавая развернутые ответы почти на любой вопрос, даже специальный, в чём мы убедимся в статье.
📌 Искать почти как Google. ChatGPT в перспективе может даже заменить Google, потому что у него есть точный ответ практически на каждый запрос. Единственный минус, который мы смогли здесь найти: он не дает ссылок на источники, что, конечно, не очень удобно. Но думаю, это будет исправлено, когда бот выйдет из режима тестов и его начнут внедрять другие разработчики.
📌 Писать забавные диалоги и рассказы. ChatGPT впечатляет и своим писательским мастерством. Результаты действительно интересные, и читать сгенерированные им рассказы довольно весело (пример в статье).
📌 Составлять электронные письма и метатеги. Если уж рассказы для бота не проблема, то и с составлением текстов для e-mail рассылок и генерацией метатегов у него трудностей нет. Разумеется, некоторые предложения потребуют доработки, но в целом бот справляется с этими задачами очень даже неплохо.
📌 Разрабатывать простые приложения. К ChatGPT можно обратиться за помощью в создании приложения — и это действительно работает. Чат-бот выдаст пример кода, который можно использовать для определенного приложения, а не просто даст общие советы по разработке. Тем не менее, код, выдаваемый ботом, пока еще не всегда можно использовать «как есть» (удачный пример в статье). Он потребует доработки, однако ChatGPT наверняка сэкономит немало времени программистам, которым уже не понадобится писать что-то с нуля.
Видимо, не зря Microsoft обсуждает инвестиции до $10 млрд в компанию OpenAI, разработчика чат-бота ChatGPT. Он способен, по разным отзывам, даже пересказывать материалы, составлять планы, в том числе для трейдинга, переводить тексты, заполнять брифы.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#datascience #dev #efficiency #likbez #product #technology #tools #trends
🤖💬
ChatGPT от OpenAI, запущенный 30 ноября 2022 года, произвел настоящий фурор в IT-сообществе, поразив многих точностью ответов на специальные вопросы. Посмотрим, как можно использовать этого чат-бота, в том числе в сочетании с другими программными продуктами.
Если вы ещё не столкнулись с технологией, ChatGPT — это чат-бот с применением искусственного интеллекта. Он умеет работать в диалоге и поддерживает запросы на естественных языках. Тренировали его методами обучения с учителем и обучения с подкреплением. Чат-бот по сути основан на GPT-3.5.
Автор заинтересовался технологией, чтобы применять её в каких-то своих рабочих задачах. Хотя бы в сценариях с голосовым помощником VoiceBox. Поэтому изучил все возможные на сегодня способы работы с ChatGPT и попробовал представить, как это внедрить в коммуникации в бизнесе.
🗂 Особенности применения ChatGPT
Автор выделил несколько областей, в которых технология проявляет себя лучше всего. Вот что бот умеет:
📌 Отвечать на вопросы. Как и любой чат-бот, ChatGPT, конечно же, может отвечать на вопросы. Однако он превосходит остальных по глубине, выдавая развернутые ответы почти на любой вопрос, даже специальный, в чём мы убедимся в статье.
📌 Искать почти как Google. ChatGPT в перспективе может даже заменить Google, потому что у него есть точный ответ практически на каждый запрос. Единственный минус, который мы смогли здесь найти: он не дает ссылок на источники, что, конечно, не очень удобно. Но думаю, это будет исправлено, когда бот выйдет из режима тестов и его начнут внедрять другие разработчики.
📌 Писать забавные диалоги и рассказы. ChatGPT впечатляет и своим писательским мастерством. Результаты действительно интересные, и читать сгенерированные им рассказы довольно весело (пример в статье).
📌 Составлять электронные письма и метатеги. Если уж рассказы для бота не проблема, то и с составлением текстов для e-mail рассылок и генерацией метатегов у него трудностей нет. Разумеется, некоторые предложения потребуют доработки, но в целом бот справляется с этими задачами очень даже неплохо.
📌 Разрабатывать простые приложения. К ChatGPT можно обратиться за помощью в создании приложения — и это действительно работает. Чат-бот выдаст пример кода, который можно использовать для определенного приложения, а не просто даст общие советы по разработке. Тем не менее, код, выдаваемый ботом, пока еще не всегда можно использовать «как есть» (удачный пример в статье). Он потребует доработки, однако ChatGPT наверняка сэкономит немало времени программистам, которым уже не понадобится писать что-то с нуля.
Видимо, не зря Microsoft обсуждает инвестиции до $10 млрд в компанию OpenAI, разработчика чат-бота ChatGPT. Он способен, по разным отзывам, даже пересказывать материалы, составлять планы, в том числе для трейдинга, переводить тексты, заполнять брифы.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#datascience #dev #efficiency #likbez #product #technology #tools #trends
