شارك فريق منتج Yandex.Navigator التجارب التي تجري ، وكيف يتم تنظيم العمل داخليًا ، وكيف يتم تسييل المنتج ، وما هي الأساليب التي يستخدمها في التحليلات التنبؤية.
محادثات Epic عبارة عن مشروع
Epic Growth حيث نتواصل مع الفرق حول العمليات الراسخة واختبار فرضيات المنتج والتحليلات وغير ذلك الكثير. تم تصوير المشروع بدعم من منصة التحليل
AppMetrica .
الفريق
ليوشا جوزيف ، كبير محللي المنتجات و Misha Vysokovsky ، رئيس Yandex.Navigatorكيف يتم ترتيب فريق منتج Yandex.Navigator؟
داخل Navigator ، لدينا العديد من فرق المنتجات ، لكل منها تركيزها الخاص. التركيز يحدد اتجاه تطوير المنتجات. على سبيل المثال ، يقوم أحد الفريقين بتوجيه المسار ، بينما يركز الآخر على نص البحث. على عكس فريق المنتجات المشكلة ، قد يتغير التركيز بمرور الوقت. عادةً ما يكون لكل فريق مدير منتج ومصمم ومطور.
لدينا الآن محللان ، لذلك يعملان في العديد من فرق المنتجات. في الغالب تنقسم مهام المحلل إلى نوعين.
النوع الأول هو المهام المخصصة التي تحتاج إلى حساب سريع ، أو المهام التي تتطلب التحقق من كتابة التعليمات البرمجية. النوع الثاني هو المهام البحثية التي يحتاج الفريق بأكمله إلى الغوص فيها. في مثل هذه المهام لا يوجد فصل بين المقاول والعميل. تشبه عملية المهام البحثية بأكملها تخطي شجرة متنامية: نحن نولد فرضيات ، ثم نختبرها. أثناء دحضها أو تأكيدها ، تنشأ فرضيات جديدة.
تجارب المنتج
إعطاء مثال على التجارب الناجحة؟
نحاول تخمين أين سيذهب شخص ما ونقدم له "وجهة توحي". على سبيل المثال ، يفتح المستخدم المستكشف ، ويقدم التطبيق السير على الطرق الأكثر شيوعًا. الآن لدينا بالفعل حوالي 13 ٪ من الطرق التي شيدت بذلك. هذا المؤشر ينمو باستمرار. نحن منخرطون في تحسين النموذج التنبئي ، ونرى كيف يؤثر ذلك ومدى ملاءمة المستخدم.
مثال آخر للتجربة الناجحة هو إعادة تصميم الواجهة باستخدام الشريط الكهربائي العادي. نظرًا لأن لدينا منتجًا معينًا ، فإن اختبار I. navigator الذي يجلس على الطاولة يعد مضيعة للوقت. في مرحلة ما ، نظرنا إلى واجهة Y. Navigator وأدركنا أن لديها الكثير من المعلومات المكررة.
فكرنا: "اسمع ، الشاشة الثالثة في الأعلى عبارة عن لوحة سوداء ضخمة. ربما يجب أن نرميها وبدونها سيكون كل شيء على ما يرام؟ " الخيار الأسهل هو أن تأخذ شريطًا كهربائيًا عاديًا وأن تلصق اللوحة العلوية.
أول ردود الفعل التي ظهرت كانت "أفهم إلى أين أذهب ، لكن ليس من الواضح متى سأأتي." أخذنا المقص وقطعناه قليلاً بحيث كان وقت الوصول مرئيًا. فوجئنا بردود الفعل الإيجابية. وصل الناس بهدوء إلى مكان دون وجود معلومات مختومة بشريط كهربائي أسود أثناء القيادة على طريق غير مألوف.
كم عدد الفرضيات التي يتم اختبارها في الأسبوع؟
سابقا ، استخدمنا نهج اختبار الفرضية كل يوم اثنين من ساعتين إلى أربع ساعات. كان الهدف هو جعل من المعتاد على مديري المنتجات اختبار بعض الفرضيات الجديدة واختبار حل جديد وإعداد نموذج أولي وإجراء مقابلة متعمقة. بعد أن أدركنا أنه أمر شائع للجميع ، قمنا بتغيير النظام.
لقد فعلنا ذلك في شكل حدث يوم الجمعة ، حيث شارك الجميع انطباعاتهم حول اختبار الفرضيات. لقد جلبنا منتجات ليس فقط من Navigator ، ولكن أيضًا من Geoservices. قمنا بتجميع تصنيف من الموظفين حيث تلقى الجميع النجوم لأبحاثهم.
كان هذا بعد أن تولى الفريق الصغير الأول دورة في التفكير في التصميم. لقد كانت دورة عبر الإنترنت ، ولكن مع جزء غير متصل بالإنترنت تطلب من الفريق بأكمله إكمال المهام. عندما أدركنا أن هذا النهج شائع داخل الشركة ، بدأنا في إجراء دورة لمديري المنتجات من Geoservices بمفردنا. لقد نفذنا هذه المبادرة بنجاح ، وفي المستقبل ساعدت في النمو الداخلي للموظفين.
نجري جميع الفرضيات التحليلية في نظام إدارة المهام. لذلك ، يساعدنا ذلك في تحليل عددهم وتطبيق الحسابات التي تم تنفيذها للبحث في المستقبل. في المتوسط ، في ربع السنة ، لدينا العشرات من المهام المختلفة لتوليد فرضيات ، ثم تأكيدها أو دحضها. ربما يمكنك تقييمها بالمئات.
ماذا عن التجارب الفاشلة؟
الحال مع وقوف السيارات. الآن تم إعداد الملاحين فقط ليوصلك إلى وجهتك النهائية ولا يساعدك ، على سبيل المثال ، في العثور على مساحة مجانية لوقوف السيارات. قررنا أن نقترب تدريجيا من هذا. أولاً ، أضفنا طبقة من الاختناقات المرورية التي أوضحنا فيها المكان الذي يمكنك الوقوف فيه ، ثم قمنا بإضافة أسعار لمواقف السيارات ، ثم دفع ثمن مواقف السيارات.
أردنا أن نجعل المنتج مربحًا للمستخدم قدر الإمكان. لكن مهمة إظهار أماكن انتظار مجانية للسيارات لم تكن سهلة بالنسبة لنا. اختبرنا فرضيات مختلفة لتتبع أماكن وقوف السيارات. ولكن لم يتم تأكيد جميع الفرضيات. الآن قررنا استخدام هذه الخدمة في الطريق الصغير. مسار دقيق - بناء مسار دائري صغير حول نقطة الوجهة بحيث لا يضل المستخدم ويجد موقف للسيارات.
إحدى الحالات غير الناجحة بالنسبة لنا هي التجربة التي ، عند تحليل المقاييس ، نلاحظ أن الأشخاص بدأوا غالبًا في الصعود إلى الإعدادات لتعطيل ميزة جديدة. حدث هذا عندما استبدلنا الواجهة المألوفة بآخر أكثر تصميماً في رأينا. نتيجة لذلك ، بدأ الناس في استخدام الملاح أقل.
بعد الاختبار ، تأكدنا من أنه يجب عرض أهم المعلومات في مكان واحد ، وليس تكرارها في جميع أنحاء المنتج.
تحليلات
ما الأساليب التي تستخدمها في التحليلات التنبؤية؟
لدينا عرض يستند إلى رحلات المستخدم السابقة ويوفر طرقًا محفوظة تلقائيًا. هذا هو التعلم الآلي في المنتج.
نستخدم أيضًا نموذج التنبؤ الكلاسيكي. نحن نميز المكونات عن سلوك المستخدم - هذا هو الموسمية ، والوقت ، بما في ذلك إلقاء نظرة على الخفض الأسبوعي ، ونحن نأخذ في الاعتبار معايير المنطقة ونجري الاتجاه. بتلخيص كل هذا ، نحصل على توقعات للمستقبل.
نظرًا لوجود منطقتين - روسيا وتركيا ، يختلف تواتر استخدام المنتج. على سبيل المثال ، ينمو الجمهور في روسيا في أيام الأسبوع ، وفي تركيا في عطلة نهاية الأسبوع ، ولدينا أيضًا توقعات لكل من مقاييس KPI المهمة وتلك التي قد تصبح مقاييس KPI.
نحن نستخدم بيانات التنبؤات ليس فقط في التحليلات ، ولكن أيضًا في التطوير. عندما نتوقع اختناقات مرورية حسب وقت الطريق ، يتم أخذ الاتجاه للساعة ونصف الساعة في الاعتبار. تم تقديم هذا التطور من خلال التجارب ، والعمل مع الجمهور.
بالنسبة لنا ، واحدة من المقاييس الرئيسية هي الجودة. وفقًا لذلك ، فإننا ننظر في الخطأ النسبي لهذا المؤشر وننظر في كيفية تغير المؤشر بعد تقديم توقعات الحركة. نأخذها أيضًا بعين الاعتبار في ظل ظروف مختلفة. على سبيل المثال ، تاريخ استخدام المنتج خلال ساعة الذروة على الطرق أو استخدامه في الاختناقات المرورية المتزايدة. هذا أمر مهم لأن الوضع على الطرق يتغير بسرعة كبيرة ، ويجب أن يكون المستكشف قادراً على مراعاة ذلك.
عندما ننظر إلى شريحة البيانات ، فإننا نأخذ في الحسبان الإحصائيات ، ليس فقط لليوم بأكمله ، ولكننا نأخذ أيضًا في الحسبان كل شريحة فردية ، والتي يمكن أن تكون مختلفة تمامًا عن الديناميات الإيجابية ليوم كامل.
تسييل
ما هو نموذج تسييل Yandex.Navigator؟الآن الخدمات الجغرافية في ياندكس هي وحدات أعمال منفصلة. لذلك ، نحن نحاول العثور على أشكال جيدة من تسييل Yandex.Navigator. لقد أجرينا العديد من التجارب ، تم إطلاق دبابيس قبل عامين على طول الطريق - هذا هو التنسيق الأكثر إضاءة ، وهو يشرح جيدًا الموقع الذي يقع فيه نشاطك التجاري.
نحن نبحث أيضًا عن تنسيقات مختلفة ، كيف يمكنك مساعدة المعلن أصلاً في الوصول إلى السائق داخل المستكشف. بالإضافة إلى ذلك ، نستخدم أشكال الإعلانات مثل اللوحات الإعلانية المعلقة في واجهة المنتج عند اتباع المسار.
لدينا مشاريع خاصة تخلق بعض العاطفة في شخص. بالتعاون مع المعلن ، نقوم بإنشاء رسالة حول ما يمكن للشخص القيام به في المستقبل القريب. على سبيل المثال ، كان لدينا مشاريع خاصة تستخدم أصواتًا إضافية في المستكشف. أو ، على سبيل المثال ، بحلول الذكرى المئوية لبورشه ، استبدلنا سهم المؤشر الذي يقودك على طول الطريق بنموذج بورش.
نحن نحاول أن نقترح المفيد أين يجب أن يذهب الشخص. على سبيل المثال ، نقوم الآن باختبار هذا التنسيق عندما يكون المستخدم قد بنى مسارًا ، ونعلم أن هناك MacAuto على الطريق مباشرة. إذا لم يكن وقت الرحلة مختلفًا كثيرًا ، فسوف نقدم له ، بمساعدة زر واحد ، لإضافة Makavto إلى البرنامج النصي.
هذا هو تنسيق رائع. أولاً ، لأنه يتمتع بتحويلات عالية ، وثانياً ، لأنه شديد السياقية.
عن التعليم
ما هي موارد التعليم الذاتي التي تقرأها؟الأشياء التي توسع آفاقي المهنية والتي لا ترتبط مباشرة بمجال العمل تساعدني. على سبيل المثال ، شركة IDEO ، والتي هي المبدعين الرئيسيين للبحث في التفكير التصميمي في العالم. لديهم دليل يحددون فيه الأبحاث التي يستخدمونها مع حقائب Design Kit.
هذا مشابه جدًا لنهج البرمجة عند اختراع خوارزميات جديدة. يتم اختراعها عن طريق الاقتراض من الأشياء الموجودة بالفعل في الحياة.
يمكن الاطلاع على المزيد من التقارير حول تسويق المنتجات على قناة Telegramepicgrowth.