Yandex.Navigator产品团队分享了正在进行的实验，内部的工作组织方式，产品的货币化方式以及在预测分析中使用的方法。
Epic talks是一个
Epic Growth项目，我们与团队就完善的流程，测试产品假设，分析等等进行沟通。 该项目是在分析平台
AppMetrica的支持下
拍摄的 。
团队
高级产品分析师Lyosha Gozhev和Yandex.Navigator负责人Misha VysokovskyYandex.Navigator产品团队如何安排？
在Navigator内部，我们有几个产品团队，每个产品团队都有自己的重点。 重点设定产品开发的方向。 例如，一个团队在指导路线，另一个团队则专注于搜索脚本。 与组建产品团队不同，重点可能会随着时间而改变。 通常，每个团队都有一个产品经理，设计师和开发人员。
现在，我们有两名分析师，因此他们为多个产品团队工作。 通常，分析人员的任务分为两种类型。
第一种类型是需要快速计算的临时任务，或者需要验证代码编写的任务。 第二类是整个团队需要投入的研究任务。 在此类任务中，承包商与客户之间没有分隔。 研究任务的整个过程与绕过一棵生长的树非常相似：我们生成假设，然后对其进行检验。 在他们的反驳或确认期间，出现了新的假设。
产品实验
举例说明成功的实验？
我们尝试猜测一个人会去哪里，并向他提供“目的地建议”。 例如，用户打开导航器，该应用程序提供沿最频繁的路线行驶的路线。 现在，我们已经完成了大约13％的路线。 该指标正在不断增长。 我们致力于改进预测模型，了解它如何影响用户以及它给用户带来多少方便。
成功实验的另一个例子是使用普通胶带重新设计接口。 由于我们有特定的产品，因此坐在桌子旁测试I.导航器是浪费时间。 在某个时候，我们查看了Y.Navigator的界面，并意识到它具有很多重复的信息。
我们认为：“听着，最上面的第三个屏幕是一块巨大的黑色面板。 也许我们应该扔掉它，没有它，一切都会好起来的吗？” 最简单的选择是用普通的电工胶带粘上顶板。
出现的第一个反馈是“我知道去哪里，但我什么时候会来不清楚。” 我们把剪刀剪了一点，以便可以看到到达时间。 我们对积极的反馈感到惊讶。 人们沿着一条陌生的道路行驶时，平静地到达了一个没有信息的地方，该地方被黑色电工胶带封住。
每周要检验多少个假设？
以前，我们每个星期一从两小时到四个小时使用假设检验方法。 目的是使产品经理习惯于测试一些新假设，测试新解决方案，准备原型并进行深入采访。 当我们意识到这对每个人都是普遍的之后，我们改变了系统。
我们以周五举行的活动的形式进行了此活动，每个人都分享了对检验假设的印象。 我们不仅从Navigator引入了产品，还从Geoservices引入了产品。 我们编制了一个员工评级，每个人的研究成果都受到好评。
这是在第一个小团队学习了设计思想课程之后。 这是一门在线课程，但离线部分则需要整个团队来完成任务。 当我们意识到这种方法在公司内部很受欢迎时，我们开始为我们的Geoservices产品经理开设一门课程。 我们成功实施了该计划，并在将来帮助了员工的内部成长。
我们在任务管理系统中进行所有分析假设。 因此，这有助于我们分析其数量，并在将来应用为研究而进行的计算。 平均而言，在一个季度中，我们有数十种不同的任务来生成假设，然后对其进行确认或反驳。 您可能可以对它们进行数百次评估。
那失败的实验呢？
带停车场的情况。 现在，将导航器设置为仅将您带到最终目的地，并且无济于事，例如，找到免费的汽车停车位。 我们决定逐渐接近这一点。 首先，我们添加了一个交通拥堵层，上面显示了您可以站立的位置，然后我们添加了停车场的价格，然后添加了停车场的付款。
我们希望使产品尽可能为用户带来利润。 但是显示免费停车位的任务对我们来说并不容易。 我们测试了用于跟踪停车位的各种假设。 但是所有的假设都没有得到证实。 现在，我们决定在微路径中使用此服务。 微型路线-在目的地周围建立一条小的圆形路线，以使用户不会误入歧途并找到停车场。
对于我们来说，失败的案例是该实验，其中在分析指标时，我们注意到人们经常开始爬入设置以禁用新功能。 在我们看来，当我们将熟悉的界面替换为另一个更加设计的界面时，就会发生这种情况。 结果，人们开始较少使用导航器。
经过测试，我们确保最重要的信息应显示在一个地方，而不是在整个产品中重复出现。
分析工具
您在预测分析中使用什么方法？
我们提供的报价基于用户的过去旅行，并提供自动保存的路线。 这是产品中的机器学习。
我们还使用经典的预测模型。 我们将用户行为的组成部分与众不同-这是季节性，时间，包括查看每周削减量，我们考虑了区域标准并进行了趋势预测。 总结所有这些，我们对未来进行了预测。
由于我们有两个地区-俄罗斯和土耳其，因此产品的使用频率各不相同。 例如，在俄罗斯，受众群体在工作日增长，在土耳其，周末增长；我们还预测了重要的KPI指标以及可能成为KPI指标的指标。
我们不仅在分析中使用预测数据，还在开发中使用预测数据。 当我们根据路线时间预测交通拥堵时，将考虑下一个半小时的趋势。 通过与观众合作的实验介绍了这种发展。
对我们来说，主要指标之一是质量。 因此，我们考虑该指标的相对误差，并查看引入流量预测后指标的变化。 我们还考虑了各种条件下的情况。 例如，在高峰时段在道路上使用产品或在交通拥堵情况下使用产品的历史记录。 这很重要，因为路上的状况变化非常快，导航员应该能够考虑到这一点。
当我们查看数据切片时，不仅要考虑一整天的统计信息，还要考虑每个单独的切片，这可能与一整天的积极动态有很大不同。
营利
什么是Yandex.Navigator获利模型？现在，Yandex中的地理服务是独立的业务部门。 因此，我们正在尝试为Yandex.Navigator寻找良好的获利形式。 我们进行了一些实验，这些实验是几年前推出的，这是最轻巧的格式，它很好地说明了您的公司所在的位置。
我们也在寻找不同的格式，您将如何原生地帮助广告商在导航器中找到驾车者。 此外，我们遵循路线时会在产品界面中使用诸如广告牌之类的广告格式。
我们有一些特殊的项目可以使人产生情感。 我们与广告商一起，在传达一条信息，告知人们在不久的将来该做什么。 例如，我们在导航器中有一些使用其他声音的特殊项目。 或者，例如，在波什（Porshe）诞辰100周年之际，我们用保时捷（Porsche）车型代替了引导您沿着路线行驶的光标箭头。
我们正在努力建议一个人应该去哪里。 例如，现在我们在用户建立路线时正在测试此格式，并且我们知道路上有MacAuto。 如果路线时间没有太大不同，那么我们将通过一个按钮为他提供将Makavto添加到脚本中。
这是一个很酷的格式。 首先，因为他具有很高的转化率，其次，因为他具有超级上下文。
关于教育
您阅读哪些自我教育资源？拓展我的专业视野并且与工作领域没有直接关系的事物对我有帮助。 例如，IDEO公司，它是世界上设计思维研究的主要创建者。 他们有一份指南，列出了在Design Kit案例中使用哪些研究。
这与发明新算法时的编程方法非常相似。 它们是借用生活中已经存在的事物而发明的。
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