我们已经为哈布拉（Habra）的读者准备了Uber Labs团队的
文章翻译。 Uber的同事描述了一家大型公司中高度专业化的分析师（在行为科学领域）的工作过程，他们如何与其他类型的分析师（UX研究人员，产品分析师）以及来自其他团队的同事（产品，内部开发）进行交互，他们解决问题以及如何解决问题。 Skyeng分析总监Gleb Sologub对材料的评论。
在Uber Labs，我们努力使用行为科学的思想和方法来创建直观且令人愉悦的程序和产品。 我们的团队成员拥有心理学，市场营销和认知科学的学位，拥有学科领域的知识-如决策，动机和培训，实验设计中的方法论可能性，并且是统计建模和因果方法方面的专家。 这些知识使我们能够深入分析提高客户满意度的问题，并且由于我们在方法学和统计领域的经验，我们可以衡量满意度对业务的影响（其中一种方法是对
中介进行
建模 ）。
在本文中，我们将描述我们的团队如何在实践中应用有关人类行为的理论知识，以及我们如何以及为什么与产品和营销团队合作以改善客户的用户体验。 特别是，我们将以最近发布的
Express POOL产品为例。
我们通往行为科学的道路（关于数据）
2014年，Uber几乎每天都在一个新城市推出。 每个地区的工作组都应该了解哪种通讯策略和产品在该地区效果最好，但是其中大多数缺乏实验设计和统计方面的经验。 为了解决这个问题，我们创建了优步实验室-一个由心理学，市场营销和认知科学背景组成的研究人员团队。 这个集中的团队将利用其在方法论和实验设计中的能力，并通过分层建模来分析数据，以改进我们的产品，从而使不同地区的乘客和驾驶员受益。
个别咨询是有效的，但我们需要将此专业知识扩展到我们不断增长的产品范围。 使用
Riny's Shiny创建了用于计算样本量和统计分析的计算器模板后，我们为非技术团队提供了将我们的知识用于其任务的机会。 这些仅用于上传源数据的工具，包括对统计假设和模型一致性的内置检查，以及针对特定数据集的自动选择适当的分析方法。 在输出处，用户收到了分析结果并清楚地解释了这些结果。 后来，我们与实验开发平台团队一起，创建了一个
用于在
A / B测试工具中 分析和验证数据的
过程 。 这使其他团队更容易有效地分析数据。
随着公司的发展壮大，为产品开发创造了新的领域，我们意识到可以直接与开发团队合作来增强影响力。 在2017年初，我们开始应用除统计数据以外的关于行为的应用知识。 我们从被动的方法转变为主动的方法，并支持主动制定的方法：我们开始在学习和记忆领域使用我们的知识，这使我们能够在现有科学研究的基础上提出具体的解决方案。 除了实验，我们还开始支持新的方向：产品策略，程序设计，内容优化和衡量业务影响。
由于我们的培训，行为专家非常精通定性和定量研究方法。 我们的活动领域不断扩大，我们不再只是研究人员，而是成为数据分析专家，并决定将重点放在定量研究方法上，将其作为我们数据工作的重要组成部分。 Uber的UX部门雇用了从事质量研究的高素质专家。 通过专注于定量方法，例如通过实验测试理论上有效的想法并应用新的统计方法，我们补充了更广泛的Uber研究生态系统。
我们的工作流程：我们如何实施想法和方法
我们组织了工作流程，这样我们不仅可以通过在特定时刻的咨询来帮助解决问题，而且可以通过使用特殊的模板和平台来扩展行为科学领域的知识和方法，从而提供长期的有效性。 我们将为您详细介绍这些过程。
1.咨询是解决特定产品或功能级别的战术问题的最有效方法。 我们直接与产品，营销和其他数据团队合作，并提供科学合理的建议来解决他们面临的问题。
2.为了对产品和分析策略的形成产生更大的影响，我们的团队创建了内容和开发指南以及R和Python模板，这使我们Uber的同事可以独立研究和复制我们的方法。
3.最后，我们与公司中的团队合作，以一键式访问我们的分析见解和方法。 举例来说，我们可以与一个团队合作，使用实验
后分析工具开发实验平台
。我们的咨询通常涉及将理论知识应用于我们将在以下示例中描述的问题。 在我们的工作中，我们采用定量方法来解决此类问题。 我们所有与数据有关的工作都是围绕有关用户行为的问题而建立的，分为三类：心理结构和过程的定量评估，行为科学方法的应用和实验分析。
首先，我们使用Uber数据量化确定行为的隐藏心理构造和过程。 为此，我们要么采用现有的社会科学和行为科学方法，例如
因素分析 ，要么开发新方法。 为了解决更困难的问题，我们采用了一些在数据科学中不常用的方法，例如，由我们开发的
中间建模方法或
对中断时间序列的
分析 。 最后，我们分析了各种实验的数据，从标准A / B测试到无法或不希望进行A / B测试的方法，例如
随机提升实验 。
在科学中，研究最常用于进一步发展理论，而不是解决应用问题。 对于我们的团队而言，从理论知识到特定业务任务的过渡中最重要的方面之一就是能够应用应用研究来改善用户体验。
开始与行为科学领域的产品团队合作，我们面临这样一个事实，即使即使这些概念看起来易于理解和使用，但它们的非系统性应用也可能导致无法预料的后果。 因此，始终有必要考虑情况和个人
情况 。 例如，在行为科学中，存在许多人都熟悉的
损失厌恶现象。 乍一看，其本质是显而易见的：人们通常更喜欢避免损失而不是获得收益。 但是，在许多情况下，将某些东西呈现为损失会使用户烦恼或激怒，而不是激励他。 例如，忠诚度计划的长期用户（与该应用程序进行交互的所有经验都基于获得积分），如果他们告诉他如果您不立即进行购买将失去积分，则可能会生气。 如果您脱离上下文使用这些趋势，甚至常见的趋势（例如，厌恶损失）也可能会带来无法预料或负面的后果。 无论您的方法有多么成功，我们都建议您尝试一下以更好地了解并更准确地预测其使用结果。
案例：Express POOL
由于行为科学在很大程度上是情境决定的，因此我们的大部分工作是建议团队开发特定产品。 我们与Express POOL团队的合作就是应用行为科学团队如何将理论研究应用于产品开发的一个例子。
在2018年初，Uber推出了
Express POOL 。 像
uberPOOL一样，Express POOL也涉及一起旅行并在途中与乘客分担费用。 与uberPOOL，uberX和我们的其他乘车共享产品不同，使用Express POOL时，您将需要稍等片刻才能找到合适的汽车，然后步行至指定的降落地点。 此类更改可以创建更直接和有效的路线，从而使旅程更容易到达。
乘客已经习惯了这样的事实：汽车会迅速准确地到达他们所处的位置，因此，在开发产品时，要特别注意用户与新产品的交互方式。 很明显，许多方面都需要改进：客户取消了从请求到选择合适选项之间的行程。 乘客不得不等待更长的时间，而且与使用其他产品相比，取消的发生频率更高。
我们通常通过与产品开发团队会面来开始协商过程，以了解问题所在。 该团队包括产品经理，市场经理，用户体验研究员，工程师和产品数据专家。 我们审查并考虑了团队的初步研究，例如可用性测试。 对于Express Pool，已连接到项目，我们了解了上述详细信息。
在研究了上下文并理解了一般问题之后，我们对特殊文献进行了回顾，并对行为科学中的可用数据进行了深入分析，以确定解决该问题的方法。 因此，我们将自己的知识深深地浸入到上下文中，从而将其转化为产品团队的实际变更方案，并推荐测试这些发展的方法。
在这种情况下，我们开始研究
有关行为科学的文献
，以更多地了解人们如何看待时间和期望。 我们已经确定了三个对于理解等待时间很重要的概念：
不 采取行动的 拒绝，行动的 透明度以及
目标梯度的
影响 。 拒绝无所作为的概念很明显：人们害怕无所作为，并希望不断忙碌。 我们还发现，在任何特定时刻，透明的操作或向用户公开其请求所发生的情况，都会提高消费者对产品的评价。 最后，目标梯度效应的特征在于人们在感到自己正在接近自己的目标时准备增加施加的动力和努力。
鉴于此，我们建议在等待时显示进度，以反映应用程序中的每个步骤，例如，指示选定的同伴并通知客户发现了哪辆车。
通过单击信息图标，可以获得其他信息，例如，计算到达时间的原理的说明。 Express POOL团队通过A / B测试对这些想法进行了测试，并在致电机器之后记录了11％的取消次数减少。
图 1. Express POOL用户界面的测试设计显示了详细的步骤，并使用图标来获取有关订单状态的更多信息。如本示例中所述，在对人类行为特征进行了详细研究之后，我们基于对潜在影响和可能风险的假设，提出了优先考虑的想法。 为了检验我们的想法，我们组织并进行了实验，然后分析了数据。 图2显示了我们在Express POOL上的工作所涉及的研究项目的整个过程：
图2.通常，我们的工作流程以问题陈述开始，以实验结束。
1.问题的定义
从合作伙伴团队获取有关该问题的信息。
2.深入分析并沉浸于行为科学中
从行为科学领域用相关术语表述问题。
3.根据现有科学知识提出构想
根据科学研究结果提出产品的特定想法。
4.优先次序
与其他团队一起，将预期的经济结果和可能的风险考虑在内，对创意进行优先排序。
5.实验
进行实验以测试想法（制定实验方案，确定目标受众，分析收到的数据等）。应用行为科学有助于增加产品价值
我们在Express POOL上的工作证明了我们在人类行为特征领域的研究在该领域数十年的科学实验的支持下所具有的独特价值。 有了这些信息，我们便与UX研究人员和产品分析师合作，他们使用他们的技能来解决我们正在研究的问题以外的问题。 例如，在我们使用Express POOL进行试验期间，产品分析师仔细监控了应用程序指标，并发现了在提出请求后提高订单取消率的机会。 UX研究人员进行了测试旅行，以了解乘客困难的原因并了解问题所在。 作为行为数据研究人员，我们使用我们的知识和方法论提出了可以通过经验检验的问题的解决方案。
当我们选择与哪些团队合作以及开展哪些项目时，我们会考虑我们的专业技能以及如何为产品增加价值。 在全球范围内，我们根据产品的预期经济表现制定年度优先计划。 在更详细的级别上，开发团队提供有关产品的哪些区域存在最紧迫问题的信息。 基于此，我们选择与其他团队一起执行的项目和顺序。 重要的是要注意，我们的团队从行为科学的角度考虑了这些发展领域，确定了在哪里使用我们的应用知识和定量分析经验。 在某些情况下，这可能意味着排除了那些需要不需要我们的方法论技能的扎实的理论基础或定性研究的实验。 我们取得了丰硕的成果，始终努力在业务和行为科学应用的相关程度上发挥最大的影响。
主要发现
将来，随着Uber开发新的开发机会并改善现有产品，我们希望我们的团队有很多机会使用行为科学为用户提供最佳服务。 在2019年，我们将继续与其他团队合作开展创新高效的项目，我们还将投资扩大知识面，以使行为科学更易获得。 , , .
, Skyeng
Skyeng A/B- , - .
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我认为，世界上没有多少公司能够负担得起单独的行为分析师团队。Skyeng的我们正在尝试教育现有的研究人员，以使他们不断扩展自己的方法库，并知道如何为特定任务选择所需的方法。顺便说一句，我们的分析团队正在成长- 有很多有趣的空缺！
Pexels的meo摄