Вы когда-нибудь отправляли баг-репорт или идею для новой фичи, а потом получалии "Спасибо!" и больше никогда не слышали о ней? Как будто кидали записку в бутылку в океан надежд... И знаете, что самое обидное? Даже если ваша идея была внедрена через полгода, вы об этом никогда не узнаете.
Сегодня хочу поговорить о простой, но критически важной вещи: обратная связь по обратной связи.
😔 Почему "тишина" убивает мотивацию
Представьте: вы заметили баг, потратили время, чтобы подробно описать проблему, приложить скриншоты, воспроизвести шаги. Отправили в поддержку и... тишина.
Это как написать письмо другу и никогда не получить ответа. Сначала думаешь: "Может, он занят". Потом: "Может, я не так написал". В итоге: "Зачем вообще писать?".
Когда пользователь не видит, что его сообщение обработано, он теряет веру в то, что его мнение важно. И перестаёт писать.
⚙️ Что происходит "за кулисами"?
Часто команда получает ваш фидбек, создаёт тикет в Jira или другой системе, ставит статус "To Do", но пользователь об этом не знает.
Для вас это как сообщение в пустоту. Для команды — нормальный рабочий процесс.
Разрыв между этими двумя мирами убивает лояльность.
🛠 Как это должно работать
Хорошие продукты показывают пользователям, что их голос услышан:
— Мгновенное подтверждение: "Спасибо за ваш репорт! Мы создали задачу #1234 и рассмотрим её в ближайшее время."
— Видимость статуса: "Ваша идея в списке на рассмотрение", "Мы начали работу над этим", "Готово! Обновление выйдет в следующем релизе".
— Уведомления: "Ваш баг был исправлен в версии 2.1. Спасибо, что помогли сделать продукт лучше!"
Это как трек-номер посылки — даже если доставка займёт время, вы точно знаете, что ваш заказ не потерялся.
🤌 Почему это работает
Когда пользователь видит, что его фидбек имеет статус и движется по воронке, происходит магия:
— Появляется доверие — вы знаете, что команда работает
— Растёт лояльность — даже если решение придёт не сразу
— Увеличивается вовлечённость — люди начинают чаще и подробнее писать
— Создаётся сообщество — пользователи чувствуют себя частью процесса
🚀 Как внедрить в своём продукте
— Добавьте подтверждение отправки — пусть даже простое "Спасибо! Мы получили ваше сообщение"
— Покажите номер тикета — даже если это внутренний ID, дайте пользователю точку опоры
— Создайте публичный трекер — где пользователи могут следить за статусом своих запросов
— Закрывайте цикл — когда фича внедрена или баг исправлен, уведомите тех, кто об этом писал
— Будьте честны — если идею отклонили, объясните почему. "Мы ценим вашу идею, но сейчас фокусируемся на других задачах, потому что..."
Большинство продуктов над которыми я трудился были внутренними продуктами компании. По каждому обращению всегда старались заводить задачку и давать её пользователю. И каждый раз когда я пишу багрепорт в каком-нибудь стороннем сервисе и не получаю обратной связи, мотивация репортить дальше падает.
💡 Вывод
Обратная связь — это не односторонняя урна для предложений. Это диалог.
Если вы хотите, чтобы пользователи продолжали делиться идеями и сообщать о проблемах, покажите им, что их голос не пропал в пустоте.
Даже простое "мы видим ваш запрос и работаем над ним" может превратить случайного пользователя в активного со-создателя вашего продукта.
А вы замечали, что чаще даёте обратную связь тем продуктам, где видите, что вас слышат?
P.S. Выражение "отправить в dev/null" означает отправить в никуда, в пустоту. истоки
#feedback #product #ux
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍5💯3
Ранее я сравнивал внутренние и внешние продукты. Если внешние оценивают по финансовым метрикам (выручка, LTV, конверсии), то ключевые показатели внутренних сосредоточены на удовлетворённости сотрудников и сокращении времени до целевого действия.
Time to value, time to insight, time to deploy — называйте как угодно. Суть одна: насколько короток путь от начала работы до решения задачи. Но этот путь редко бывает гладким.
На каждом этапе сотрудники сталкиваются с "шероховатостями": поиском информации, переключением между системами, ожиданием ответов коллег. В терминах бережливого производства это муда — потери, которые не добавляют ценности. А каждая потраченная впустую минута — это деньги, которые компания теряет ежедневно.
🙉 Как это исправить?
Ускорять целевое действие, минимизируя потери на пути к нему. Для этого нужно:
1. Измерить, сколько времени уходит на непродуктивные операции:
— Поиск: минуты, потраченные на поиск документа или контакта;
— Контекст-свитчи: частота переключения между вкладками и системами;
— Ожидание: периоды простоя из-за задержек согласований;
— Исправление ошибок: часы, потраченные на переделку из-за недостатка данных;
— Навигационные потери: время, ушедшее на «блуждание» по интерфейсу.
2. Проанализировать, где эти потери возникают и устранить. Например, аналитик тратит 10 минут на формирование отчёта, но 8 из них — на поиск фильтров и переходы между вкладками. Это 80% потерянного времени, которое можно вернуть в полезную работу.
📉 Какие метрики использовать?
Чтобы системно работать с проблемой, нужны не абстрактные «шероховатости», а количественные показатели:
— Search-to-Result Ratio — сколько запросов в поиске нужно сделать, чтобы найти нужную информацию?
— Context Switch Index — сколько раз сотрудник переключается между системами при выполнении одной задачи?
— Dead Time Percentage — какой процент времени тратится на ожидание (ответов, загрузки, согласований)?
— First-Try Success Rate — сколько задач выполняется с первого раза без ошибок и переделок?
Эти метрики превращают субъективные «неудобства» в чёткие точки для роста.
Как внедрить?
1. Запишите процесс - попросите коллег записать экран при выполнении типовой задачи.
2. Создайте карту потерь - отметьте все точки, где сотрудник: ищет, переключается, ждет, исправляет
3. Измеряйте до и после - перед внедрением улучшений зафиксируйте текущие показатели потерянного времени.
💡Итого
Не стремитесь просто ускорить целевое действие. Ищите и устраняйте "дыры" в процессе — те моменты, когда люди теряют время впустую.
Задача продакта "внутренних" решений — не добавлять фичи, а убирать трение. Потому что каждая минута, сэкономленная сотруднику — это минута, которую он может потратить на действительно ценную работу (попить кофе, шутка).
#metrics #product #lean
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10❤4💯3
Прекрасная Настя (канал настенька и графики) выпустила бомбический БЕСПЛАТНЫЙ курс по визуализации данных в Excel.
Будет полезен всем, кто "сидит" в Excel.
В нем вы найдёте:
— Пошаговое видео с переверсткой
— Чек-листы по переверстке
— Гайд по выбору графиков
и многое другое.
#bi #excel
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10❤5👏1
Пост для тех, кто слышит слова "API", "эндпоинт", "REST", но до конца не понимает, как это работает и зачем нужно.
Это как меню в ресторане: вы выбираете блюдо (request/запрос), официант (API) передаёт заказ на кухню (сервер) и приносит результат (response). Вам не нужно знать, как готовят — достаточно указать, что хотите.
Выше, в карточках, можно узнать подробнее как это устроено, а ниже основные термины:
🧩 Resource (ресурс) — объект, с которым работает API (например, пользователь, заказ). Каждый ресурс имеет свой URL (адрес), например, /users/123.
🚪 Endpoint (Эндпоинт) — адрес, по которому можно обратиться к API. Как почтовый ящик, но для данных. Например: api.example.com/users — это endpoint для получения списка пользователей.
📬 HTTP Methods (Методы запросов) — глаголы, которые говорят API, что вы хотите сделать: GET — запросить данные (как прочитать письмо); POST — отправить новые данные (как отправить письмо); PUT/PATCH — изменить существующие данные; DELETE — удалить данные.
📤 Request (Запрос) — сообщение от клиента к серверу с просьбой что-то сделать. Как письмо с надписью «Хочу список пользователей».
Состоит из: метода (GET), эндпоинта (/users), заголовков и тела (если нужно).
📥 Response (Ответ) — сообщение от сервера в ответ на запрос. Как конверт, который пришёл обратно: «Вот список пользователей» или «Ошибка: доступ запрещён».
Содержит: статус-код (200, 404), заголовки и тело с данными.
📄 Body (Тело) / Payload (Полезная нагрузка) — основное содержимое запроса или ответа. Как текст письма внутри конверта.
📝 Headers (Заголовки) — служебная информация о запросе/ответе — как надписи на конверте: «Срочно», «Только для вас».
Примеры: Content-Type: application/json (тип данных), Authorization: Bearer token (ключ доступа).
🔑 API Key (Ключ API) — уникальный идентификатор, как пароль для доступа к API. Нужен, чтобы система знала, кто делает запрос.
Представьте это как пропуск на работу — без него вас не пустят.
🚦 Status Codes (Коды ответов) — Числа, объясняющие результат запроса: 200 OK — всё хорошо, 404 Not Found — не найдено, 401 Unauthorized — нет доступа.
Как светофор: зелёный — едем, красный — стоп.
#api #ликбез #simplewords
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16🔥11
Excel — это не только таблицы и формулы. Прямо из Excel можно подключаться к API и выгружать данные как профи. Сегодня расскажу, как превратить Excel в мощный инструмент для работы с API без единой строчки кода.
🙉 Как это вообще возможно?
Excel (особенно версии для Windows) имеет встроенную функцию Power Query — мощный инструмент для подключения к различным источникам данных. И да, API — один из таких источников!
🧐 Зачем это вообще нужно?
— Анализировать данные без программирования
— Создавать отчеты на основе актуальных данных
— Сравнивать данные из разных источников
— Быстро проверять гипотезы без помощи разработчиков
📖 Разберём на примере: GitHub API
Допустим, вы хотите собрать информацию о репозиториях пользователя. Делаем так:
1. Откройте Excel, во вкладке Данные → Получить данные → Из других источников → Из веб.
2. Укажите URL GitHub API: например, для репозиториев вашего аккаунта:
https://api.github.com/user/repos
3. Настройка аутентификации:
После ввода URL нажмите ОК.
Появится окно Authentication:
Выберите Basic → введите: Username: Ваш GitHub логин. Password: Скопированный токен (в поле пароля!).
Нажмите Connect.
4. После подключения откроется редактор Power Query.
Преобразование JSON в таблицу. Если данные отображаются как список или запись: Выберите Record или List → To Table.
Раскрытие вложенных полей. Для каждого столбца с данными нажмите на стрелку раскрытия рядом с названием столбца.
Сохранение и загрузка в Excel: Во вкладке Главная → Закрыть и загрузить → Закрыть и загрузить в.... Выберите, куда поместить данные (новый лист или существующий).
5. Чтобы обновлять данные без повторного подключения: Щелкните правой кнопкой по таблице в Excel → Обновить.
💡Главный подводный камень: пагинация
Большинство API ограничивают количество записей в одном запросе (обычно 10-100). Это называется пагинация.
Пример: GitHub API возвращает максимум 100 репозиториев за раз. Если их больше, нужно делать несколько запросов.
Как обойти пагинацию в Excel? Можно создать запрос, который автоматически перебирает страницы, а можно вручную менять параметры в URL и объединять результаты.
⚙️ Ограничения, о которых нужно знать
— Лимиты запросов — большинство публичных API имеют ограничения на количество запросов в минуту/час
— Авторизация — для некоторых API нужно добавлять заголовки авторизации (в Power Query это делается через "Дополнительные параметры")
— Структура данных — если API меняет структуру ответа, ваш запрос может перестать работать
— Максимальный размер — Excel имеет ограничения на количество строк (около 1 млн в современных версиях)
🤌 Лайфхак
Создайте шаблон Excel с подключением к нужному API один раз, сохраните его. Теперь вы можете обновлять данные одним кликом (Данные → Обновить все)!
Это особенно полезно для продуктовых менеджеров, аналитиков и всех, кто работает с данными, но не пишет код.
#excel #api #analytics #lifehacks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10❤7
В работе сейчас есть проект, в рамках которого мы исследуем проблемы дата-аналитиков, и пытаемся подобрать нужный набор инструментов для каждой задачи. На встречах всплывает то один термин, то другой. И я понял, что нам нужен project vocabulary — общий понятийный аппарат. Иначе будет непонятно кто что делает и какую задачу мы решаем.
В результате изысканий получились такие таблички (см. скрины).
Если коротко:
— Self-Service Analytics — umbrella-категория, объединяющая процессы, доступные бизнес-пользователям (от Data Discovery до Reporting).
— Data Discovery и Data Exploration тесно связаны: первое включает поиск данных и их подготовку, второе — анализ.
— Ad-hoc — не самостоятельный процесс, а тип аналитики, характеризующийся разовостью. Результаты такой деятельности, как правило, более нигде не применимы, кроме как для задачи, для которой они решались.
— Data Mining требует глубокой подготовки данных (Data Preparation) и построения моделей (Data Modeling).
#analytics #terms
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10🔥7👍2🤯1