UX пользователей: кейсы крупных компаний
В своем Линке я выкладывал пост про сайт, где можно посмотреть на различные кейсы крупных игроков с точки зрения UX в мультяшном формате.
🔗 Так вот, ссылочка тут
Работая продуктовым аналитиком, изучаешь пользовательские пути, то, как они взаимодействуют с приложением, что на каждом этапе может нравится / не нравится.
Интересные кейсы
🟣 Audible: Build seamless purchase experiences
Рассматривается, как Audible улучшает UX при оформлении подписки, минимизируя фрикции и повышая конверсию.
🍔 McDonald’s: The Psychology Behind McDonald’s $2 Billion Self-Serve Kiosks
Анализируется, как дизайн киосков влияет на поведение клиентов и способствует увеличению продаж.
🟢 Grammarly: How to Craft Onboarding Surveys Users Love: 5 Do’s and Don’ts
Показано, как правильно сформулированные вопросы при регистрации повышают вовлеченность пользователей.
🎵 Spotify Wrapped: Spotify Wrapped: 6 psychology principles that make it go viral every year.
Разбирается, какие психологические принципы делают ежегодный отчет Spotify таким популярным и ожидаемым.
🟡 Temu: The psychology of Temu’s casino-like shopping UX
Исследуется, как элементы геймификации и случайных вознаграждений стимулируют покупки.
Всего представлено 64 кейса, которые можно посмотреть и рассмотреть с уклоном в психологию пользователей
Также выделены 106 психологических приемов, которыми пользуются топовые компании
Годный ресурс, советую каждому ознакомиться с ним.
Если пост понравился, поставьте🔥 , пишите комментарии, нужно ли делать подборку по таким ресурсам!
В своем Линке я выкладывал пост про сайт, где можно посмотреть на различные кейсы крупных игроков с точки зрения UX в мультяшном формате.
Работая продуктовым аналитиком, изучаешь пользовательские пути, то, как они взаимодействуют с приложением, что на каждом этапе может нравится / не нравится.
Интересные кейсы
Рассматривается, как Audible улучшает UX при оформлении подписки, минимизируя фрикции и повышая конверсию.
Анализируется, как дизайн киосков влияет на поведение клиентов и способствует увеличению продаж.
Показано, как правильно сформулированные вопросы при регистрации повышают вовлеченность пользователей.
Разбирается, какие психологические принципы делают ежегодный отчет Spotify таким популярным и ожидаемым.
Исследуется, как элементы геймификации и случайных вознаграждений стимулируют покупки.
Всего представлено 64 кейса, которые можно посмотреть и рассмотреть с уклоном в психологию пользователей
Также выделены 106 психологических приемов, которыми пользуются топовые компании
Годный ресурс, советую каждому ознакомиться с ним.
Если пост понравился, поставьте
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Код из видео
Такой пайплайн — основа для любого продакшен ML-сервиса, и даже на простых примерах становится понятно, как устроен реальный цикл доставки модели до пользователя.
Понравился пост? Ставьте реакции, пишите комментарии о чем писать в дальнейшем! Очень интересно!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤38 12 11 4👍1🤣1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Применяешь t-test на целевую метрику у пользователей в эксперименте, видишь pvalue 0.051... (разумеется, на уровне значимости 0.05)
😏 А потом CUPED и стратификацию применим для прокраса эксперимента, да?
🥴 Без учета дизайна эксперимента.
Только в случае ожидаемого зеленого прокраса😍
#memes
Только в случае ожидаемого зеленого прокраса
#memes
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁23 7😭2 2
[Статья, EN] 7 Ecommerce A/B Testing Case Studies to Learn From
Это разбор реальных экспериментов от брендов: Clarks, Swiss Gear, SmartWool и других, которые проводили A/B-тесты с целью улучшения пользовательского опыта и увеличения конверсии в e-commerce. Ниже будет приведен краткий разбор кейсов (картинки в посте)🔽
🟣 Clear Within
Гипотеза: Переместим кнопку "Add to Cart" выше, чтобы повысить конверсии - пользователи увидят её сразу, без прокрутки.
🎯 Результат: +80% к добавлениям в корзину
📌 Выводы:
1. Размещение ключевых элементов, таких как кнопка "Добавить в корзину", должно быть сразу видно без прокрутки
2. Даже небольшие изменения в дизайне могут значительно повлиять на конверсию
3. Важно оптимизировать конверсию до масштабирования рекламных кампаний
🟡 Clarks
Гипотеза: Акцент на бесплатную доставку повысит доверие и склонит к покупке
🎯 Результат: +2.6% CR, +£2.8 млн выручки
📌 Выводы:
1. Яркое выделение бонусов, таких как бесплатная доставка, влияет на решение о покупке
2. Дизайн и пользовательский опыт имеют значение
3. Незначительные изменения в оформлении информации могут привести к значительному росту выручки
🔵 Beckett Simonon — +5% CR от сторителлинга
Гипотеза: Добавим сторителлинг о ценностях бренда - повысим вовлечённость и доверие
🎯 Результат: +5% к конверсии, ROI +237% годовых
📌 Выводы:
1. Клиенты положительно реагируют на честное, ценностное позиционирование
2. Истории, визуалы и смысловое наполнение сайта могут существенно повлиять на поведение пользователей
3. Соответствие ценностей бренда ожиданиям покупателей увеличивает доверие и лояльность
🟢 SmartWool
Гипотеза: Улучшение дизайна PDP повысит доход на посетителя
🎯 Результат: +17.1% к среднему доходу на посетителя (ARPU)
📌 Выводы:
1. Следование лучшим практикам в дизайне улучшает пользовательский опыт и увеличивает продажи
2. Единый стиль отображения товаров и чёткая подача информации влияют на решение о покупке
3. Инвестиции в дизайн страниц окупаются за счёт роста выручки и удовлетворённости клиентов
🟣 Metals4U
Гипотеза: Покажем сроки доставки и добавим лого платёжных систем → снизим тревожность
🎯 Результат: +4.8% CR, через 12 месяцев: +34% общая конверсия → +£2.2 млн выручки
📌 Выводы:
1. Прозрачная информация о доставке уменьшает неуверенность и снижает фрикции
2. Простые элементы — логотипы платёжных систем и сообщения о безопасности — значительно уменьшают количество отказов от покупки
3. Улучшение через итерации и эксперименты позволяет устойчиво масштабироваться
🟡 T.M. Lewin
Гипотеза: Уберём барьеры — чётко опишем политику возврата, покажем бандлы сразу
🎯 Результат: +7% продаж, +50% CR от возвратного блока
📌 Выводы:
1. Прозрачность условий возврата снижает сомнения и увеличивает готовность к покупке
2. Выгоды и скидки (например, мульти-покупка) должны быть чётко видны и легко доступны
3. Приоритизация по данным помогает находить точки наибольшего трения в пользовательском пути
🔵 Swiss Gear
Гипотеза: Оптимизируем дизайн карточек, упростим восприятие информации - пользователи будут покупать чаще
🎯 Результат: +52% CR в обычные дни, +137% CR в пиковые (Holiday season)
📌 Выводы:
1. Простота дизайна и акценты на ключевой информации помогают пользователям быстрее принять решение
2. Визуальная иерархия (цвета, шрифты) помогает выделить важное
3. Тестирование и подготовка страниц перед пиковыми периодами даёт экспоненциальный эффект
✅ Общие выводы по всем кейсам:
1. UX и структура страниц напрямую влияют на метрики: от кнопок до визуальной иерархии
2. Прозрачность и доверие (доставка, возвраты, логотипы) критичны для покупки
3. Ценностное позиционирование и сторителлинг усиливают восприятие бренда
4. Даже мелкие UI-изменения могут сильно повлиять на метрики
5. Итерации и эксперименты = устойчивый рост без кардинальных переделок
6. Чистота дизайна снижает фрустрацию и помогает принять решение
Понравился формат поста / хотите подобного рода посты? Ставьте реакции🔥 , пишите комментарии (лучший фидбек от вас)
Это разбор реальных экспериментов от брендов: Clarks, Swiss Gear, SmartWool и других, которые проводили A/B-тесты с целью улучшения пользовательского опыта и увеличения конверсии в e-commerce. Ниже будет приведен краткий разбор кейсов (картинки в посте)
Гипотеза: Переместим кнопку "Add to Cart" выше, чтобы повысить конверсии - пользователи увидят её сразу, без прокрутки.
1. Размещение ключевых элементов, таких как кнопка "Добавить в корзину", должно быть сразу видно без прокрутки
2. Даже небольшие изменения в дизайне могут значительно повлиять на конверсию
3. Важно оптимизировать конверсию до масштабирования рекламных кампаний
Гипотеза: Акцент на бесплатную доставку повысит доверие и склонит к покупке
1. Яркое выделение бонусов, таких как бесплатная доставка, влияет на решение о покупке
2. Дизайн и пользовательский опыт имеют значение
3. Незначительные изменения в оформлении информации могут привести к значительному росту выручки
Гипотеза: Добавим сторителлинг о ценностях бренда - повысим вовлечённость и доверие
1. Клиенты положительно реагируют на честное, ценностное позиционирование
2. Истории, визуалы и смысловое наполнение сайта могут существенно повлиять на поведение пользователей
3. Соответствие ценностей бренда ожиданиям покупателей увеличивает доверие и лояльность
Гипотеза: Улучшение дизайна PDP повысит доход на посетителя
1. Следование лучшим практикам в дизайне улучшает пользовательский опыт и увеличивает продажи
2. Единый стиль отображения товаров и чёткая подача информации влияют на решение о покупке
3. Инвестиции в дизайн страниц окупаются за счёт роста выручки и удовлетворённости клиентов
Гипотеза: Покажем сроки доставки и добавим лого платёжных систем → снизим тревожность
1. Прозрачная информация о доставке уменьшает неуверенность и снижает фрикции
2. Простые элементы — логотипы платёжных систем и сообщения о безопасности — значительно уменьшают количество отказов от покупки
3. Улучшение через итерации и эксперименты позволяет устойчиво масштабироваться
Гипотеза: Уберём барьеры — чётко опишем политику возврата, покажем бандлы сразу
1. Прозрачность условий возврата снижает сомнения и увеличивает готовность к покупке
2. Выгоды и скидки (например, мульти-покупка) должны быть чётко видны и легко доступны
3. Приоритизация по данным помогает находить точки наибольшего трения в пользовательском пути
Гипотеза: Оптимизируем дизайн карточек, упростим восприятие информации - пользователи будут покупать чаще
1. Простота дизайна и акценты на ключевой информации помогают пользователям быстрее принять решение
2. Визуальная иерархия (цвета, шрифты) помогает выделить важное
3. Тестирование и подготовка страниц перед пиковыми периодами даёт экспоненциальный эффект
1. UX и структура страниц напрямую влияют на метрики: от кнопок до визуальной иерархии
2. Прозрачность и доверие (доставка, возвраты, логотипы) критичны для покупки
3. Ценностное позиционирование и сторителлинг усиливают восприятие бренда
4. Даже мелкие UI-изменения могут сильно повлиять на метрики
5. Итерации и эксперименты = устойчивый рост без кардинальных переделок
6. Чистота дизайна снижает фрустрацию и помогает принять решение
Понравился формат поста / хотите подобного рода посты? Ставьте реакции
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1 35❤11 3
High Standard Deviation vs Low Standard Deviaton.
(?)without CUPED vs with CUPED . Variance reduction, yes . P-hacking…
📚 Материалы по методам снижения дисперсии
(увеличиваем чувствительность A/B эксперимента и уменьшаем его длительность):
1. VWE (Variance Weighted Estimator)
2. CUPED / CUPED Multiple Covariates
3. CUNOPAC / CUPAC / CUMPED etc.
4. Стратификация / Постстратификация
5. Outlier Capping / Winsorizing
6. ... список могу продолжить еще
😏 Линейная регрессия повсюду, а вообще я хотел просто картиночку смешную прислать.
107 или 115? Кто вы сегодня?
А про то, зачем это нужно, ныряйте в комментарии🔽
(?)
(увеличиваем чувствительность A/B эксперимента и уменьшаем его длительность):
1. VWE (Variance Weighted Estimator)
2. CUPED / CUPED Multiple Covariates
3. CUNOPAC / CUPAC / CUMPED etc.
4. Стратификация / Постстратификация
5. Outlier Capping / Winsorizing
6. ... список могу продолжить еще
107 или 115? Кто вы сегодня?
А про то, зачем это нужно, ныряйте в комментарии
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В данном видео автор делает агента, который предлагает темы для ресерча на ArXiv, делает по ним саммэри и готовый отчет.
Что изучается авторами, какие проблемы в исследованиях и на чем можно сфоркусироваться.
Агент работает как граф: каждая функция - это узел (нода), а данные переходят по рёбрам.
💙 Делитесь постом, если он был полезен!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥20 5 4 2❤1
«Авито Тех» выкупает права на IT-платформу для продуктовой аналитики EXPF Sigma.
Статья
В компании планируют интегрировать систему с собственным, уже работающим на рынке решением для тестирования продуктовых гипотез и закрепить позиции в сегменте, объем которого оценивают в 1,5 млрд руб. и где пока нет явного лидера.
Что думаете? Неплохой выход для Trisigma?😱
Статья
В компании планируют интегрировать систему с собственным, уже работающим на рынке решением для тестирования продуктовых гипотез и закрепить позиции в сегменте, объем которого оценивают в 1,5 млрд руб. и где пока нет явного лидера.
Что думаете? Неплохой выход для Trisigma?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Фреймворк HEART
Фреймворк помогает оценивать пользовательский опыт по 5 направлениям:
Happiness, Engagement, Adoption, Retention, Task Success
📺 Видео на Youtube
❤️ Happiness. Удовлетворённость
🎯 Цель: Пользователям должно быть легко, полезно и приятно пользоваться приложением.
Сигналы:
1. Оставляют отзывы в сторах
2. Делятся мнением в опросах
Метрики:
1. TPS/NPS (готовность рекомендовать)
2. Доля 5-звёздочных оценок
3. Оценка обратной связи
😱 Engagement. Вовлечённость
🎯 Цель: Пользователи регулярно потребляют контент и взаимодействуют с продуктом.
Сигналы: Время, проведённое в приложении, растёт
Метрики:
1. Среднее время сессии на пользователя
2. Конверсия в целевое действие
3. Кол-во визитов на пользователя
🚀 Adoption. Принятие
🎯 Цель: Новые пользователи начинают находить ценность в продукте.
Сигналы:
1. Рост установок
2. Рост регистраций
3. Рост логинов
Метрики:
1. Доля установок
2. % новых пользователей
3. Кол-во логинов / DAU
🔄 Retention. Удержание
🎯 Цель: Пользователи возвращаются в продукт, чтобы снова достигать свои цели.
Сигналы:
1. Растёт число активных пользователей
2. Растёт доля повторных визитов
Метрики:
1. % повторных пользователей
2. DAU, WAU, MAU
3* Retention 7D / 14D / 30D
✅ Task Success — Успешность действий
🎯 Цель: Пользователь с лёгкостью достигает того, зачем пришёл.
Сигналы: Увеличивается число успешно завершённых задач
Метрики:
1. % ошибок
2. % прерываний (drop-off)
3. % ANR (приложение не отвечает)
В целом, HEART — это как проверочный список: что именно важно для вашего UX прямо сейчас?
А ещё классно использовать его не в одиночку, а с продактом, дизайнерами и ресёчерами — чтобы не тянуть UX в одну сторону, а двигаться вместе.
Понравился пост? Ставьте 🐳, пишите в комментарии, что разобрать дальше!
Фреймворк помогает оценивать пользовательский опыт по 5 направлениям:
Happiness, Engagement, Adoption, Retention, Task Success
Сигналы:
1. Оставляют отзывы в сторах
2. Делятся мнением в опросах
Метрики:
1. TPS/NPS (готовность рекомендовать)
2. Доля 5-звёздочных оценок
3. Оценка обратной связи
Сигналы: Время, проведённое в приложении, растёт
Метрики:
1. Среднее время сессии на пользователя
2. Конверсия в целевое действие
3. Кол-во визитов на пользователя
Сигналы:
1. Рост установок
2. Рост регистраций
3. Рост логинов
Метрики:
1. Доля установок
2. % новых пользователей
3. Кол-во логинов / DAU
Сигналы:
1. Растёт число активных пользователей
2. Растёт доля повторных визитов
Метрики:
1. % повторных пользователей
2. DAU, WAU, MAU
3* Retention 7D / 14D / 30D
Сигналы: Увеличивается число успешно завершённых задач
Метрики:
1. % ошибок
2. % прерываний (drop-off)
3. % ANR (приложение не отвечает)
В целом, HEART — это как проверочный список: что именно важно для вашего UX прямо сейчас?
А ещё классно использовать его не в одиночку, а с продактом, дизайнерами и ресёчерами — чтобы не тянуть UX в одну сторону, а двигаться вместе.
Понравился пост? Ставьте 🐳, пишите в комментарии, что разобрать дальше!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🐳24❤8🔥8 2
Хочешь подтянуть базу или быстро вспомнить, как работает JOIN, CASE, UNION, оконные функции и многое другое?
Каждая функция разобрана не только по синтаксису, но и по смыслу применения.
Считается "продвинутой историей" в области SQL для аналитиков и тех, кто работает с данными.
Помню, когда только изучал SQL была проблема найти что-то годное, а ребята сделали, за что им жирный респект
Если нужны похожие шпаргалки по ML / A/B и др., ставьте реакции!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥112❤21 16 3⚡2👍2🐳1
Вот прошли мои 4 (5?) лет в РАНХиГсе, теперь я дипломированный специалист… (менеджер)
Дальше поступление в магистратуру. Для себя рассматриваю несколько вариантов, связанных с ИИ, машинным обучением и анализом данных.
Если кто поступает в этом году, отпишите в комментариях, интересно послушать ваши размышления, приоритеты и др. +будет интересно мнение тех, кто уже обучается (для себя рассматриваю онлайн-магистратуру)
А через две недели я выхожу на новое место работы после
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥67 48🐳30❤4👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Всем хорошего понедельника!
Делитесь сколько сегодня созвонов и пишите сколько они занимают по времени.
Делитесь сколько сегодня созвонов и пишите сколько они занимают по времени.
😁21🔥8🐳6
Встречи или работа: где найти золотую середину аналитика?
Все это очень классно, но давайте посмотрим на то, как это действительно может быть.
Раньше, когда я работал аналитиком данных, у меня были командные синки и 1-2 встречи с основными стейкхолдерами.
И все!
Никаких больше встреч.
Сиди и работай.
Крути запросы, настраивай ETL, делай дашборды и исследования, приноси импакт продукту.
Далее, когда я перешел в продуктовую аналитику, встреч стало намного больше раза в 3 или даже больше. Причем самое интересное, что встречи, которые якобы являлись ВАЖНЫМИ проходили следующим образом:
Заинтересованы во встрече организатор + еще несколько человек, начинают какой-то движ. А кто-то сидит на встрече, чтобы просто физически посветиться без активного вовлечения, можно еще и позалипать, повтыкать. Обычно с таких встреч ничего не забирается. Просто обновили статусы и поехали дальше). А еще есть отдельные встречи без адженды, где может быть импровизация, тоже было такое.
Какой смысл от этого, если встречи суммаризируются + если реально у тебя возникнут вопросы, ты спокойно дойдешь до человека через личку или ногами в офисе и спросишь - есть же такая опция. Я не противник встреч, просто огромное количество встреч ничего не решают (нет никаких конкретных шагов), к сожалению и стоят дорого для всех.
Можно отвечать за направление аналитики и без бесконечного количества ненужных встреч, главное их грамотно фильтровать и обосновывать себе это, а в дальнейшем руководству.
Action Points:
1. 2-3 дня в неделю ставить БЕЗ ВСТРЕЧ в календаре. Deep Work наше все).
2. Появляться только на важных встречах для вас, как чувствуете. Понятно, что если встреча с руководителем, то скорее всего, ее не нужно пропускать :3
3. Если пошло на то, что на встрече точно НУЖНО быть, тогда смотрим адженду, чтобы четко понимать как можно быстро решить вопросы / проблемы.
Встреч меньше не становится, но держать фокус — реально
А как вы справляетесь с потоком встреч? Получается ли выделять дни под фокус? Что работает у вас?
Ставьте🐳 , если такие посты заходят)
@zasql_python
Встречи стали частью нашей жизни. Планирование, командные встречи, внутренние встречи аналитиков, встречи со стейкхолдерами для объявления результатов и другие сценарии. Влеты, онбординг, 1-1...
Все это очень классно, но давайте посмотрим на то, как это действительно может быть.
Раньше, когда я работал аналитиком данных, у меня были командные синки и 1-2 встречи с основными стейкхолдерами.
И все!
Никаких больше встреч.
Сиди и работай.
Крути запросы, настраивай ETL, делай дашборды и исследования, приноси импакт продукту.
Далее, когда я перешел в продуктовую аналитику, встреч стало намного больше раза в 3 или даже больше. Причем самое интересное, что встречи, которые якобы являлись ВАЖНЫМИ проходили следующим образом:
Заинтересованы во встрече организатор + еще несколько человек, начинают какой-то движ. А кто-то сидит на встрече, чтобы просто физически посветиться без активного вовлечения, можно еще и позалипать, повтыкать. Обычно с таких встреч ничего не забирается. Просто обновили статусы и поехали дальше). А еще есть отдельные встречи без адженды, где может быть импровизация, тоже было такое.
Какой смысл от этого, если встречи суммаризируются + если реально у тебя возникнут вопросы, ты спокойно дойдешь до человека через личку или ногами в офисе и спросишь - есть же такая опция. Я не противник встреч, просто огромное количество встреч ничего не решают (нет никаких конкретных шагов), к сожалению и стоят дорого для всех.
Можно отвечать за направление аналитики и без бесконечного количества ненужных встреч, главное их грамотно фильтровать и обосновывать себе это, а в дальнейшем руководству.
Action Points:
1. 2-3 дня в неделю ставить БЕЗ ВСТРЕЧ в календаре. Deep Work наше все).
2. Появляться только на важных встречах для вас, как чувствуете. Понятно, что если встреча с руководителем, то скорее всего, ее не нужно пропускать :3
3. Если пошло на то, что на встрече точно НУЖНО быть, тогда смотрим адженду, чтобы четко понимать как можно быстро решить вопросы / проблемы.
Встреч меньше не становится, но держать фокус — реально
А как вы справляетесь с потоком встреч? Получается ли выделять дни под фокус? Что работает у вас?
Ставьте
@zasql_python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🐳39🔥10❤9💯2🦄1