الحرب الخاطفة مع ايليا كراسينسكي: كيف نطلق الفرضيات السيئة ، لماذا نتجاهل المنتج وكيف ينمو لأدنى قدر من العمل؟

أجاب الرئيس التنفيذي لشركة Rick.ai Ilya Krasinsky عن الأسئلة التي طرحها مديرو المنتجات بتنسيق Q&A في مؤتمر Epic Growth Conference.



رؤية فك التشفير تحت خفض.

ما هي تقنية فعالة لتقييم آفاق الميزات؟

أي ميزة يخفض دائما المقاييس. نحن أتمتة سيناريو معين من السلوك البشري. إذا كانت النسبة المئوية للأشخاص الذين تفهموا فوائد الميزة واستفادوا منها هي الصفر تقريبًا ، فإن قيمة الميزة ستكون ضئيلة.

هناك عيوب بعد إطلاق ميزة جديدة في المنتج: رمز قاعدة البيانات ينمو ، أخطاء جديدة وعيوب تظهر ، يحصل المستخدمون على جلسة أولى أكثر صعوبة والتنشيط أكثر صعوبة.

هناك تقنية التقييم. تأخذ دفقًا من المستخدمين الذين سيستخدمون هذه الميزة. حتى تتمكن من تقييم مقدار التغيير والإيرادات من مستخدم مدفوع سيتغير. بعد ذلك ، يمكنك حساب نوع التدفق النقدي الذي يمكن أن تقدمه لك ميزة جديدة.

عند أي نقطة يجب أن أقول "يكفي ما يكفي"؟ أو هل يجب عليك القفز والمحاولة حتى يتوقف التمويل عن بدء التشغيل؟

في كثير من الأحيان يعوق تطوير الشركة نقص التمويل. في هذه الحالة ، يصبح العمل بالنسبة لك ليس أحد الأصول ، ولكن حقيبة بدون مقبض ، وهو أمر مؤسف للإسقاط ، ولكن من الصعب أيضًا السحب.

وفقًا لذلك ، في هذه الحالة ، اضغط على الحد الأقصى حتى تقوم بتصوير هذا "الحصان الميت" ، لأنه في المرة القادمة ستحتاج إلى سنتين إلى خمس سنوات لتقترب من نقطة تطورك الحالية. حدد المهارات والخبرات التي لا يزال بإمكانك أن تجلبها لنفسك ولا تخاف من التخلص من الصابورة.

عندما ، في رأيك ، أكثر من 50 ٪ من الشركات (على الأقل تكنولوجيا المعلومات) سوف تتحول إلى تحليلات الروبوت عن طريق القياس مع Rick.ai؟ ما هي الحواجز الرئيسية في الوقت الراهن؟

المشاكل الرئيسية للتحليلات الحالية:

هناك عدد كبير من الشركات لديها بالفعل قسم البيانات الكبيرة. الغالبية العظمى من هذه الوحدات تعمل في تخزين البيانات ، في أصغر - تجميع الخوارزميات. عادة ما تكون هناك فجوة تكنولوجية بين كبار المديرين ومديري المنتجات ومحللي علوم البيانات. رجال الأعمال في كثير من الأحيان لا يفهمون السؤال الذي يجب طرحه على التحليلات.
في الأساس ، هذه البيانات ليست متسقة ، أي أنها تحتوي بالفعل على أخطاء في مرحلة التجميع.

التحليلات هشة للغاية ، من السهل جدًا كسرها. وفقًا لذلك ، فإن السؤال الأساسي هو ما إذا كان لديك نظام مراقبة مدمج للتحليلات الآلية.

العائق الرئيسي أمام الانتقال إلى التحليلات الآلية هو أن البيانات لا تتراكم في الأنظمة التي تستخدمها ، وبالتالي تعطي أرقامًا غير صحيحة. لذلك ، فإن أي استنتاجات وقرارات إدارية ستكون أيضا كذبة.

حتى يتم حل هذه المشكلة على مستوى التكامل وتدفق البيانات ، من المحتمل أن يرى الجميع نجمة الموت الخاصة بهم ، معتقدين أنها تعمل. لقد رأيت بالفعل خمسة أنظمة من هذا القبيل في حياتي ، وفي كل مرة وجد فيها المطورون أخطاء وعيوبًا فيها.

نصيحتي: قم بتكرار البيانات بحيث يكون لديك أنظمة تحليل مختلفة ويمكنك التحقق من الأرقام مع بعضها البعض. نظام واحد هو شيء غير موثوق للغاية ، والأخطاء تحدث بسهولة جدا.

ما هي احتمالات ML في التحليلات التنبؤية؟

هناك حاجة لتمييز نوعين من التعلم الآلي:

1. جمعت في لغة برمجة بايثون.
2. يؤلف باستخدام عرض تقديمي ل PowerPoint.

النوع الأخير هو أكثر استخداما. ولكن ، لسوء الحظ ، في الممارسة العملية يتم تنفيذه بشكل سيء للغاية. هذه العروض لا تترجم جيدًا إلى منتج عامل. وفقًا لذلك ، فإن المشكلة الرئيسية للتعلم الآلي هي أن الناس يرون صندوقًا أسود عند الخروج.

أعتقد أنه لمدة طويلة لا يمكن للناس معالجة مثل هذه التدفقات من المعلومات. أرى ما سنفعله جميعًا بهذه الطريقة: إما أنه سيكون هناك صناديق سوداء ، مثل نماذج الإسناد التي تقوم بها Google ، أو نوع من النظام الذي سيحلل البيانات ويشرح للشخص كيف قام بتحليل ما هو موجود في هذا القسم (الشركة) ، المجال ، التحويل).

ما مدى احتمال وجود أدوات لاختبار الفرضيات قبل تنفيذ التغييرات على المنتج؟

لديك بالفعل: "جداول بيانات Google" أو Excel.

معظم الفرضيات لا يمكن تغيير مقياس واحد ، لا يمكن أن تفعل أي شيء جيد للمستخدم ، فإنها تحتاج إلى إطلاق النار. ومن بين 50 فرضية ، إذا تركت سبعة ، فلديك فرصة للنجاح.

في عام 2019 ، من الواضح أن الشخص لا يزال يعتبر أسوأ من الآلة الحاسبة. ولكن يبدو أن الشخص يعرف كيفية الخروج بأفكار غير قياسية.

ما هي الأسئلة التي يجب طرحها على المنتج في المقابلة؟

أسهل طريقة: تحدث إلى عشرة من المتخصصين في هذا المجال بتنسيق الشبكات في المؤتمر. سوف تتلقى قائمة من خمسين سؤالا. اترك الأسئلة التي تريدها وستحصل على نوع من الإطار.

كيف هو الحال في فريقنا:

- يجب أن يكون لدى الشخص مستوى عال من الطاقة. إذا كان الشخص منخفض الطاقة ، فسيكون الفريق بأكمله سامًا.

- يجب أن يكون الشخص نظامي ولديه خبرة في التفكير. تطوير مهارة منهجية مكلف للغاية ويستغرق وقتًا طويلاً. يتم فحصه بكل بساطة: اسأل شخصًا عن تجربته السابقة ، بما في ذلك السلبية ، وما هي النتيجة التي توصل إليها من هذه التجربة.

حوالي 50 ٪ من الناس يقولون ، "شكرا لك ، سؤال عظيم! سأفكر في الأمر ". هذا يعني أنه خلال العام الماضي ، عندما حدث هذا الموقف ، لم يقوموا بهذا العمل. ليس لديهم مثل هذه العادة.

- يجب أن لا يخاف الرجل. أثناء العمل ، يجب اتخاذ عدد كبير من القرارات ؛ على الأرجح ، سيكون المنتج خاطئًا. من المهم أنه لا يخشى القيام بذلك.

كيفية قياس التأثير التدريجي لإعادة الاستهداف؟

تحليل الزناد. أنت تأخذ شريحة المستخدم ، وترى جميع جلسات المستخدم وسلسلة الأحداث. قسّم الناس إلى مجموعتين: أولئك الذين في إعادة الاستهداف ، وأولئك الذين ليسوا كذلك.

في الممارسة العملية ، عليك أن تفهم أنه ليس لدينا مهمة قياس شيء بدقة. في كثير من الأحيان هذا ببساطة لا طائل منه. إذا كان استثمارك في إعادة الاستهداف أقل من حجم العمل الذي وصفته للتو ، فسيكون عمل تحليل إعادة الاستهداف أكثر تكلفة من مجرد القيام بذلك.

تحتاج إلى نموذج إسناد دقيق. دعونا نلقي نظرة على المفاهيم: ليس من الضروري أن نسند هذا الدخل أو هذا الدخل بدقة إلى أي حملة إعلانية. لدينا أربعة قرارات إدارية فقط:

• تعطيل العملية ، لا تتلاقى على الإطلاق ؛ نحن ننفق الكثير ، لا نحصل على شيء تقريبًا ؛
• يمكن تعديلها قليلا ؛
• لا تلمس
• لتعزيز.

لماذا تطلق النار على المنتج؟

- إذا كان نموذجه للعالم لا يتوافق كثيرًا مع الواقع.
- إذا كانت فرضياته ضعيفة وغير مترابطة مع مستخدمينا.
- إذا كنت لا تحب التواصل مع المستخدمين.
- إذا كنت لا ترغب في جعل الممرات والمنازل المخصصة.
- إذا لم تختبر فرضياتك.
- إذا كنت تستخدم مجموعة أدوات غير ذات صلة.
- هذا يعني أنه سوف يكون مخطئًا جدًا في الاستنتاجات ، ولا يريد أن يتعلم كيف يفعل بشكل صحيح ، ولا يتبع أحدث الأطر التي تحدث في الصناعة ، مما يعني أنه قد تخلف عن الركب.

أنت تجري تجارب ، 95 ٪ من حالات الفشل ، عدد قليل من النجاحات ، سريعة التلف وألم في الرأس. كيف تكون

يحدث تفاقم في نهاية العام. في نهاية العام ، يتذكر الناس الهدف الذي حددوه لأنفسهم.

المعنى هو - عليك أن تكون قادرًا على الخسارة. أحتاج إلى تكرار نفسي: كان هناك الكثير من التجارب ، لذلك أنا فقط لم تأخذ بعين الاعتبار ولم أفهم شيئًا. لقد قمنا بتغيير وحدة الاقتصاد ، وقمنا بتغيير النهج ، وقمنا بالتحويل ، ولكن هذا لا يعني أن المشروع سيكون على ما يرام.

شجع الدعم والرعاية داخل الفريق. إحدى المهارات التي أقوم بتطويرها حاليًا بنفسي: كيف أشرح لمدير المنتج أو المصمم أو المسوق أو المحلل أنهم فعلوا كل شيء خطأ ، لكن في نفس الوقت حتى لا يستسلموا ويذهبوا للعمل في اليوم التالي بالكلمات: "حسناً ، المرة السابعة التي سنعيد فيها كل شيء ، وسوف ننجح".

أروع فرق الطعام في روسيا؟

أعتقد أن هناك الكثير منهم. على سبيل المثال ، Ultimate Guitar ، Skyeng ، RealtimeBoard. وراء نجاح هذه الشركات ليس فقط الأشخاص الأوائل الذين هم في نظر الجمهور ، ولكن أيضًا فناني الأداء الذين يقومون بعمل هائل كل يوم.

إنه لأمر رائع أن نكون أصدقاء معهم. إنه مجرد قطار مجاني تحصل فيه على أفكار وكتب وأطر جديدة. لذلك ، فإن إحاطة نفسي بمثل هذه القائمة من الناس ، يبدو لي ، هو واحد من المهام المهمة.

المزيد من ممارسات مهارات المنتج الضيقة في Epic Workshop Day .