Rick.ai首席执行官Ilya Krasinsky在Epic Growth Conference上以问答形式回答了产品经理提出的问题。
请参见下边的解密。
什么是评估功能前景的有效技术？
任何功能都会降低指标。 我们使人类行为的特定场景自动化。 如果了解该功能的好处并利用该功能的人们的百分比实际上为零，那么该功能的价值将是最小的。
在产品中启动新功能后，存在一些缺点：数据库代码增长，出现新的错误和缺陷，给用户一个更困难的首次会话以及激活更加困难。
有一种评估技术。 您需要使用此功能的用户流。 因此，您可以评估付费用户的转化和收入将发生多少变化。 接下来，您可以计算一项新功能可以为您带来的现金流量。
我应该在什么时候说“够了”？ 还是您必须跳起来尝试直到缺乏资金停止我的创业？
通常，缺乏资金会阻碍公司的发展。 在这种情况下，生意对您来说不是资产，而是没有把手的手提箱，虽然很可惜，但是却很难拖动。
因此，在这种情况下，请尽可能多地压缩，直到您射出这匹“死马”为止，因为下一次您将需要两到五年的时间才能接近当前的发展点。 确定您仍然可以带给自己的技能和经验，不要害怕摆脱镇流器。
您认为何时有超过50％的公司（至少是IT公司）以与Rick.ai类似的方式转向机器人分析？ 目前主要的障碍是什么？
当前分析的主要问题：
许多公司已经拥有大数据部门。 这些单元中的绝大多数都用于数据存储，而较小的部分是算法的编译。 高层管理人员，产品经理和数据科学分析师之间通常存在技术鸿沟。 商界人士通常不理解要问分析什么问题。
基本上，这些数据是不一致的，也就是说，它们在收集阶段已经包含错误。
分析非常脆弱，很容易破解。 因此，关键问题是您是否具有用于机器人分析的内置监视系统。
过渡到机器人分析的主要障碍是数据不会在您使用的系统中累积，因此提供的数字不正确。 因此，任何结论和管理决定也将是谎言。
在集成和数据流级别解决此问题之前，每个人都可能会看到自己的死亡之星，并相信它会起作用。 我一生中已经看到了五个这样的系统，并且每次开发人员发现它们中的错误和缺陷时。
我的建议：复制数据，以便您拥有不同的分析系统，并且可以相互验证数字。 一个系统是非常不可靠的事情，错误很容易发生。
ML在预测分析中的前景如何？
需要区分两种类型的机器学习：
- 使用Python编程语言进行编译。
- 使用PowerPoint演示文稿组成。
后一种类型使用得多。 但是，不幸的是，在实践中它执行得很差。 这些演示文稿无法很好地转换为有效的产品。 因此，机器学习的主要问题是人们在出口处看到一个黑匣子。
我认为，长期以来人们无法处理这种信息流。 我看到了我们正在做的事情：要么会有黑盒子（如Google的归因模型），要么会有某种系统可以分析数据并向用户解释她如何分析此部分的内容（公司，域，转化）。
在对产品实施更改之前测试假设的工具的可能性有多大？
您已经拥有它们：“ Google电子表格”或Excel。
大多数假设不能更改单个度量标准，不能对用户产生任何好处，因此需要加以打击。 在50个假设中，如果您留下7个，您就有机会获得成功。
在2019年，很明显一个人仍然认为自己比计算器差。 但是似乎一个人知道如何提出非标准的想法。
在面试中要问产品什么问题？
最简单的方法：在会议上与十位行业专家通过网络交流。 您将收到五十个问题的清单。 留下您喜欢的问题，您将获得某种框架。
我们团队的情况如何：-一个人必须有高水平的精力。 如果一个人精力不足，那么整个团队都会有毒。
-一个人必须具有系统性并具有反思的经验。 开发系统技能非常昂贵且耗时。 可以很简单地检查一下：询问一个人关于他以前的经历（包括负面经历）以及他从这次经历中得出的结论。
大约50％的人说：“谢谢你，很好的问题！ 我会考虑的。” 这意味着在过去的一年中，当这种情况发生时，他们没有做这项工作。 他们没有这种习惯。
-男人不应该害怕。 在工作过程中，必须做出大量决定；很可能产品是错误的。 重要的是他不要害怕这样做。
如何衡量重新定位的增量效果？
触发分析。 您将细分用户，查看所有用户会话和事件链。 将人们分为两类：正在重新定向的人和没有重新定向的人。
在实践中，您需要了解，我们从来没有完成精确测量某项任务的任务。 通常，这根本没有意义。 如果您在重新定向上的投资少于我刚刚描述的工作量，那么分析重新定向的工作将比仅进行这项工作花费更多。
您需要一个准确的归因模型。 让我们看一下这些概念：没有必要将这笔收入或该笔收入准确地归因于任何广告系列。 我们只有四个管理决策：
- 禁用该进程，根本不收敛； 我们花太多钱，几乎一无所获；
- 可以稍作修改；
- 请勿触摸；
- 加强。
你为什么要开火？
-如果他的世界模式与现实不太相符。
-如果他的假设薄弱且与我们的用户之间的关联性很差。
-如果您不喜欢与用户交流。
-如果您不喜欢建造走廊，定制房屋。
-如果您不检验假设。
-如果使用不相关的工具包。
-这意味着他将在结论中犯错，不想学习正确地做，并且不遵循行业中最新的框架，这意味着他已经落后了。
您进行实验，95％的失败，很少的成功，不断腐烂和头痛。 如何成为
加重发生在年底。 在年底，人们会记住自己设定的目标。
意思是-您需要能够输。 我需要重复一遍：有很多实验，所以我只是没有考虑到并且不了解某些东西。 我们改变了单位经济，改变了方法，提高了转换率，但这并不意味着项目会好起来的。
鼓励团队内部的支持和关心。 我现在正在发展的一项技能：如何向产品经理，设计师，市场营销人员，分析师解释他们做错了所有事情，但同时又避免放弃并在第二天开始工作，并写着： “好吧，我们第七次重做一切，我们将取得成功。”
俄罗斯最酷的美食团队？
我相信其中有很多。 例如，终极吉他，Skyeng，RealtimeBoard。 这些公司成功的背后，不仅是公众关注的第一批人，而且还有每天都在做大量工作的表演者。
和他们成为朋友很酷。 这只是免费火车，您可以在其中获得新的想法，书籍和框架。 因此，在我看来，将自己包围在这样一群人中是重要的任务之一。
在
Epic Workshop Day上进行更狭narrow的产品技能实践。