Королёв про всё остальное (ex UX Research)

описание

Пытаюсь придумать какую-нибудь философию поверх своей работы. @Node_of_Ranvier

← к каналу @uxread

2 096

подписчиков

Охват к подписчикам

200,4%

ERR

Реакции к просмотрам

0,95%

770 на 20 постов

Пересылки к просмотрам

0,80%

651

Постов в день

0,0

всего 20

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам

4 мар.Немота моя связана с тем, что gpt, когнитивное обесценивание, и в целом местами уже не понятно, кто вторичен относительно кого - мы относительно ИИ, или наоборот. Имеет ли смысл текст, если его версия могла быть написана клодом/gpt быстрее и местами не хуже (как следующий пост)? Вот такие загоны И конечно сразу думаешь, ну gpt не сможет написать трщщщщщлнк, или плнктрпс, не будет этого делать. Не напишет тилькропс лямпреньк Не обгонит меня в бесполезных абсурдных словоформах. Вот моё творческое убежище, креплидор глурпомц! Это выводит нас на общее поле с футуристами, от Хармса до Хлебникова, от "боэоби пелись губы", до, ну в общем, понятно, до всех "йанкались златоноткие коэни", и прочего такого. Да и вне футуристов это старая идея, глитч против автоматизации, абсурд против обыденности, вечное наше спасение Короче, есть ощущение, что "быть умным" постепенно обесценивается, но быть блаженным ещё вполне имеет смысл, потому что быть блаженными llm пока умеют не так хорошо. Как писать в этой ситуации про ux, продакт менеджмент, b2b продажи, и в целом про креативно-офисную работу, как оставаться автором канала с интеллектуальной претензией - ну пока не ясно. Клёклё, локпомпом (Да, ну я понимаю, что это странный пост, совершенно не в тематике и аудитории, извините, я помечу́сь и найду какой-то нормальный формат наверное)4,09%
15 авг. 2024 г.Привет) Этот канал начался шесть лет назад с пересказа англоязычных статей про UX исследования (кажется, я просто пересказывал статьи из дайджеста Ветрова). Я писал про исследования в mozilla, операционализацию сложных запросов, RITE подход, влияние Канемана на дневниковые исследования, и другие смежные темы. С тех пор мои интересы поменялись - исследую я мало, а думаю про другое: про то, как распространяются идеи, про науку как медиа, про то, что каждый хороший продукт что-то экстериоризирует (а GPT, возможно, экстериоризирует эмпатию), и про другие бесполезные вещи. Хочу писать про них. Страшновато отказываться от родной идентичности исследователя, но пора)1,51%
4 окт. 2024 г.Как маленькие интерфейсные решения влияют на мотивацию пользователей Когда вы заходите в канал, почти первое, что вы видите - количество подписчиков. Оно сразу же под названием, вверху экрана. Я, как автор, тоже вижу его. Как это влияет на моё поведение? Когда вы постоянно отслеживаете метрику, вы начинаете воспринимать её как значимую, и хотите её оптимизировать. В случае с авторами это побуждает больше думать "а будет ли мой пост востребован", "а не оттекут ли"? Косвенно это подталкивает к написанию охватных постов, или к внутреннему конфликту, если писать охватные посты не хочется. Это прямо противоречит рекомендациям для начинающих авторов, основная из которых "просто пишите каждый день, не оглядывайтесь, вы не знаете, что выстрелит". Пофантазирую, какие метрики можно было бы выводить вместо количества подписчиков, и как это повлияло бы на поведение авторов. Количество постов за всё время: может помочь не забрасывать новые посты (можно ставить себе цели вроде "просто напишу сто постов, не оглядываясь), но провоцировать больше мусора. "Страйк", количество дней с постами подряд (как дуолингво или контент хиро): может помочь выработать привычку писать регулярно. Про Долгосрочные эффекты не знаю. Лингвистическое разнообразие в постах: может провоцировать использование смешных низкочастотных слов и сленга. Самая симпатичная мне метрика, но для продукта, наверное, бесполезная) Среднее количество расшаривания постов: будет провоцировать дайджесты, потому что подборки сохраняют в сохранёнки чаще всего Доля шерингов без сохранёнок: больше мемов и картинок? Не знаю Индекс хирша для постов: а может быть неплохо, да? Вроде и на количество, и на качество мотивирует. Какое ещё поведение можно было бы поощрять у авторов телеграма с помощью этого маленького кусочка интерфейса? Какие ещё метрики или набор метрик можно было бы вывести вместо этой?1,49%
2 июл. 2023 г.Лето эвристик Нильсена У меня проблема с эвристиками Нильсена. Они мне нравятся, но я помню их очень приблизительно, и у меня нет привычки их применять. А хочется прямо встроить их в перцептивный цикл, чтобы можно было "видеть через эвристики", и замечать проблемы на автомате (не задумывался раньше, что схемы Найсера это же почти аугментации) Ну так вот. Придумал формат - каждую неделю беру эвристику, и пытаюсь замечать её везде где можно - в цифровых продуктах, физических продуктах, и сервисах. Удачные и неудачные примеры кидаю в комменты или в чат. Буду рад, если вы присоединитесь)1,38%
11 авг. 2023 г.Как исследования экономят время разработки, и почему их лучше не разделять Когда я только стал продактом, то думал, что будет примерно так: я буду исследовать клиентов и конкурентов, описывать требования, и отдавать разработке, а дальше оно всё будет разрабатываться само. Короче, я буду отвечать за дискавери, а в деливери особо лезть не буду, там же уже есть проджект и тимлид. Так я на месяцы сорвал сроки запуска первых нескольких фичей. Причин было несколько. Одна из них в том, что даже при хорошо описанных требованиях в процессе разработки возникает куча вопросов. Например: - Как отрабатывать сообщения об ошибках? Допустим, какая-то форма может не работать по каким-то двум причинам. Вы можете вывести в тексте ошибки универсальный текст "не работает из-за причины x или y" или разработать штуку, коротая определяет, какая именно ошибка случилась, и выводит специфический текст (это доп. время разработки) - Или если есть маловероятная ошибка, обрабатывать ли её? Например, "если новый пользователь является полным однофамильцем существующего, система не может его зарегистрировать". Мы хотим ли мы что-то с этим делать, или забиваем? (если хотим, то это доп. время разработки) - А какую нужно закладывать гибкость на следующие итерации? Например, вы решили добавить пуш уведомления. А вы захотите потом историю пуш уведомлений, надо их хранить? А вдруг захотите потом кроме пушей сделать уведомления в вацап и смс, нужен какой-то единый центр нотификаций, и возможность добавлять каналы? (+время разработки) - А вот вы хотите выводить список каких-нибудь сущностей. Надо сделать паджинацию списка на всякий случай? Вдруг сущностей будет больше ста? (+время разработки) Часть таких вопросов можно продумать заранее, а часть нет - какие-то ограничения не видны до начала разработки, про какие-то технические возможности вы не знаете. Вопросы возникают по ходу. Если их не отслеживать, можете оказаться в ситуации, когда в продукте закладывается ненужная гибкость, прорабатываются нерелевантные сценарии, и сроки съезжают. Так было у меня. Спустя время я стал больше погружаться, и давать команде больше контекста по ходу работы, в том числе более явно подсвечивать, что важно делать, а куда погружаться не критично. И стал уточнять требования по ходу, по результатам исследований и аналитики. Я сделал из этой истории несколько выводов (мб чуть тривиальных, но прожитых с опытом): 1. Что погружение продуктовой команды в сценарии и потребности пользователей позволяет экономить время в процессе разработки, отсекая неважные направления (раньше думал только с точки зрения ценности, а про сроки - нет). 2. Что погружение это нужно не только на старте (вот юзкейсы, вот сценарии, вот jtbd, поехали) а постоянно в процессе работы, т.к. всё время возникает много маленьких вопросов, о которых на берегу никто не подумал. 3. Что погружение должно быть push, а не pull, т.е. разработчик/дизайнер не всегда приходит с вопросом "не знаю, делать ли тут паджинацию, давайте в аналитике посмотрим, сколько тут может быть сущностей". Надо самому отлавливать такие точки принятия решений и закрывать их данным. Ну и учить команду замечать их, конечно. 4. Что из-за вот этих микровопросов и микроконтекстов очень важен быстрый доступ к знаниям о пользователе. В любом формате: продуктовая аналитика, continuous research, база инсайтов, user board, накопленная за счёт наблюдений экспертиза - нужен способ получить быстрый и относительно верный ответ на точечный вопрос. 5. Я сформулировал для себя идею сценарной/UX устойчивости напишу о ней чуть позже.1,30%
31 июл. 2023 г.Около месяца назад я анонсировал лето эвристик Нильсена, а потом пропал (спасибо тем 15 людям, что не отписались из чата за это время). Я пропал, потому что тема показалась мне новичковой, и я застеснялся. Как будто на литературной мастерской все обсуждают построение сюжетных арок и характера героев, а я вылез с историей про то, как новая клавиатура позволяет быстрее печатать. Здорово, конечно, но серьёзные специалисты обсуждают проблемы другого порядка. Так что я застеснялся, что тема слишком базовая, и что в ней нет интеллектуальной претензии. Нет ни престижа новых областей (исследования в ML? Continuous research?) ни гордой бесполезности академических моделей. Подзабытая, всем известная, пыльноватая тема. Мне помог роман, который я сейчас читаю (рассечение Стоуна, хороший). В одном из эпизодов наставник главного героя, хирурга, заставляет его перевязывать узелки на хирургических швах. Узелки на швах - очень повседневная и всем известная вещь, но он прямо заморачивается над тем, как это важно. Я не знаю, есть ли на самом деле прок в эвристиках, но давайте продолжим)1,22%
30 окт. 2022 г.Зачем нужны фреймворки, почему нельзя просто голову включить. В психологии есть понятие "пустое усилие". Пустое усилие - попытка произвольно делать что-то, что мы на самом деле намеренно делать не можем: не волноваться, включить голову, быть уверенней, замедлить сердцебиение, пошевелить левой почкой. Обычно ничего не выходит, потому что эти процессы непроизвольны. Мы контролируем (или чувствуем, что контролируем), движение и внимание - можем задержать дыхание, пошевелить ногой, пробежать километр. Но мы не можем произвольно перестать волноваться, у нас нет мышц волнения. Не можем включить голову, нет произвольного контроля количества глюкозы в мозгу. Не можем усилием воли почувствовать себя уверенно, не можем произвольно не грустить. Мышление тоже не всегда подконтрольно. Остановитесь и попробуйте минуты две как следует подумать про зелёный. Это, вероятно, будет сложно, не только из-за скачков внимания, но ещё и потому, что не до конца понятно, а что именно делать. Ок, вы подумали "зелёный", а дальше что? Ощущается не как сложность "почему так трудно" а скорее как замешательство "а как это вообще". Что значит "глубоко, структурированно и долго думать о чём-то?" Но мы можем контролировать эти процессы - мышление, волнение, уверенность - через привязку к конкретным физическим действиям или результатам. - Не волнуйся -> сделай 20 медленных вдохов и выдохов, сделай мышечную релаксацию - Подумай про зелёный -> придумай пять способов органично встроить зелёный в интерьер вокруг, а ещё напиши эссе на пару страниц про роль зелёного в древних сообществах - Будь дальновиднее, включи голову -> распиши заранее табличку вариантов и последствия второго порядка, составь матрицу рисков. Во всех этих случаях мы сводим задачу к более конкретному действию по заполнению артефакта. Мыслить физически проще. Профессиональные фреймворки работают по такому же принципу: - Подумай про клиентский опыт -> построй cjm - Прикинь, ок ли бизнес-модель -> заполни лин канвас и pnl вот по таким-то шагам - Придумай остроумное решение -> напиши список из 50 решений - Подумай про клиентов -> опиши персону Мы снижаем скорость и гибкость, зато становится понятно, что именно надо делать. Есть универсальные фреймворки для мышления о чём-то - записать это в математической форме, написать эссе, разложить на майндмап, сделать issue tree, подготовить лекцию на тему. Все они - про перевод мышления в физическую форму и создание внешнего артефакта. Есть частные тематические фреймворки - jtbd, юзкейсы, swot анализ, диаграмма Исикавы, и т.д. Но их идея в том же самом - перевести "подумайте о конкурентах" в понятное действие "заполните матричку 2*2" Со временем нужда в таких опорах пропадает, мы учимся делать что-то непосредственно, и мышление снова становится более гибким и быстрым, но в начале внешние опоры нужны. Наверное практический совет тут такой: если у вас не получается придумать решение какой-то проблемы, можно попробовать перевести процесс решения в физическую форму. Написать письмо, составить список, нарисовать картину, не знаю. И второй: если вам нужно масштабировать на группу людей свою экспертизу, интуицию, навык думать про что-то, попробуйте перевести этот навык в физическое действие по заполнению фреймворка. Это работает гораздо грубее, чем непосредственное понимание, но помогает в освоении новой темы. ___ Пара смежных идей: - Extended mind, тоже про внешние инструменты мышления и физическое мышление - общий тезис - экстериоризация повышает качество чего угодно. Это работает на уровне отдельных идей (подготовка поста заставляет глубже обдумать тему, чтение лекций упорядочить собственный опыт, проговаривание выступления помогает ощутить нестыковки и слабые места), так и на уровне сервисов/продуктов (внешние интерфейсы обычно аккуратней внутренних, public API обычно согласованней и стройней внутренних)1,15%
25 февр. 2024 г.Наткнулся на совершенно новый для меня способ думать об эффективности исследований (и в целом продуктовых подходов). В медицинских исследованиях есть два способа оценивать эффективность лекарств. Есть эффективность "per protocol" (PP), когда при оценке лекарства смотрят только на тех пациентов, которые строго следовали указанному протоколу лечения - частоте, дозировкам итд. Есть эффективность "intention to treat" (ITT), когда эффективность оценивают по всем участникам исследования, в том числе по тем, кто путал дозировки или бросал на середине. Эти две оценки различаются, так как люди часто не следуют протоколу - забивают, снижают дозы или перестают принимать лекарство совсем с появлением побочных эффектов, и т.д. Если эффективность "per protocol" отличается от "intention to treat" очень сильно, это может значить, что лекарство в целом эффективно, но схеме лечения сложно следовать. "Золотым стандартом" для оценки эффективности является "intention to treat", потому что она точнее отражает реальную клиническую практику. Нам важно, чтобы лекарство было эффективным не только в лаборатории, но и в обычной жизни, где за пациентом не следят. Это разделение на PP и ITT легко переносится и на исследовательские, менеджерские, продуктовые подходы. Например, я уверен, что подход Ульвика к созданию продуктов (с выделением сотен desired outcomes, выявлением underserved outcomes и их кластеризацией) имеет очень высокую PP эффективность. Но следовать этому "протоколу" очень сложно, поэтому ITT эффективность у него невысока. Или условное включённое наблюдение имеет высокую PP эффективность, но относительно низкую ITT, потому что не все умеют проводить его хорошо. Наконец, споры про "scrum это супер, вы просто неправильно его применяете" или "все неправильно понимают, что такое lean ux" обращаются к той же теме - зазору между теоретически достижимой "per-protocol" эффективностью подхода, и реальной "intention to treat" эффективностью, учитывающей сложность использования. Интересно, что эффективность "intention to treat" явно зависит от выборки людей и их культуры (их способности следовать протоколу), может отличаться в разных сообществах, и, видимо, меняться со временем. Например, процесс демократизации исследований явно снижает ITT части исследовательских методов, включая "в выборку" людей, которые к исследовательским "протоколам" непривычны. Ну и мне конечно симпатична идея, что лекарства оценивают по ITT - т.е. что хорошее лекарство должно быть в том числе таким, чтобы средний пациент мог его +- нормально принимать (или чтобы оно работало даже несмотря на отклонения от протокола лечения). Нам в исследованиях стоит поучиться, мне кажется. __ Про саму идею прочитал у Скотта Александера, он использует её для обсуждения социальных практик и проблем (условно, можно ли утверждать, что у христианства высокая PP эффективность для построения счастливых сообществ, хотя и невысокая ITT, т.к. его практикуют неправильно). Это тоже кажется очень интересным.1,10%
16 февр. 2023 г.Можно делать количественные выводы на маленьких выборках, если привязываться к причинам с изученной частотой. Допустим, вы исследуете банковское приложение для физлиц. 3 из 10 респондентов не понимают, как посмотреть историю платежей. Считаете доверительный интервал, и оказывается, что 3 из 10 это от 1 до 59% популяции (p 0.95), т.е. проблема может быть супер редкой или супер частой. Это почти бесполезное знание. Вы копаете глубже и оказывается, что эти трое - единственные из всей тестовой выборки, кто не пользовался другими банковскими приложениями до этого. Добираете ещё четверых таких новичков, и да, оказывается, что из 7 новичков 6 не поняли, как смотреть историю операций (а из 7 опытных 7 поняли). Смотрим дальше: какова доля таких новичков в вашей аудитории? Гуглите, что аудитория банковских приложений на вашем рынке растёт на 5% в год, т.е похоже, что вы нашли частую (46-99% при p 0.95) проблему для 5% аудитории. Но потом вспоминаете, что стратегия вашего банка сейчас в том, чтобы привлекать больше подростков, 80% роста аудитории в этом году заложено на них. А аудитория среди подростков растёт на 20% в год, т.е. каждый пятый - новичок. Итог: ~15% (80% подростков*20% новичков среди них) аудитории вашего приложения в этом году - новички, и минимум половине из них скорее всего будет сложно найти историю платежей. Или ещё пример: вы делаете систему документооборота, и у одного из опрошенных клиентов специфическое требование - выгружать документы в каком-нибудь странном формате с водяными знаками на фоне. Выясняется, что нужно это потому, что клиент участвует в гос тендерах, а там при подаче обязательны документы в таком формате. Ищите инфу (иногда по косвенным данным), какая доля компаний вообще участвует в гос. тендерах, хоп, понимаете примерный размер аудитории, для которой требования релевантны. Или (это последний): вы делаете приложение для покупки ЖД билетов, и 4 из 10 людей сказали, что им важна модель вагона, хотят видеть её в поисковой выдаче при покупке билета. Копаете, выясняется, что все четверо состоят в клубе "побывай в вагонах всех существующих моделей". В нём всего три тысячи человек (вы нашли группу в ВК и форум), и это 0.001% вашей аудитории. Но четверо из них пришли к вам на интервью, т.к. они все друг с другом знакомы. Логика проста: наблюдения на маленькой выборке->огромный доверительный интервал->причины с изученной частотой->маленький доверительный интервал. На словах звучит красиво, а на деле так складно не получается - явные причины встречаются редко, обычно поведение обусловлено десятками факторов. Но всё часто находятся причины, которые позволяют сузить вероятную частоту с 1-56% до более практичной. Особенно в b2b продуктах - процессы клиента диктуют требования к продуктам, и маленькие выборки часто получается компенсировать типизацией клиентов и открытыми данными по ним.1,09%
4 мая 2023 г.Привет) Я попал в подборку каналов про продуктовые исследования (Костя, спасибо!) Подборка хороша, здорово видеть в ней небольшие каналы, которые заслуживают больше читателей (аналитику на кубах, Улитина, и другие). Представлюсь для новичков. Я Макс Королёв, руководил исследованиями в Билайне и Акронисе, маркетингом в Genotek, сейчас продакт лид в TalentTech. Про что я пишу: 1. Про редкие способы исследований: highlighter testing для контента, UX Curve для оценки длительного опыта 2. Исследовательские кейсы: headspace чинят онбординг дневниками, mozilla перепридумывают закладки, запрещая их 3. Связь UX и бизнеса: как дефицит курьеров повышает важность CX, как снижение госрегуляций повышает важность дизайна (на примере Athenahealth) 4. Процессы исследований в компаниях: Ableton, LinkedIn, Spotify, Atlassian и других. 5. Про странненькое: русалочность, манифест онтологического дизайна, костыльное использование продукта как признак удобства. Рад вопросам здесь, или в личке @Node_of_Ranvier1,02%
13 авг. 2022 г.Ну и оговорюсь, что хотя прошло почти полгода, я так и не придумал, как писать в канал, чтобы это ощущалось этичным и уместным на фоне происходящего. Извините0,83%
23 мар.Мне всегда интересно, как внешние инструменты могут становится экзоскелетами для наших психических функций, расширять наши способности мыслить и творить. Это и практики (письмо как расширение памяти), и способы представления (таблицы как способ иначе думать о данных), и инструменты (напр. шаблоны в Миро могут задавать, через какие метафоры мы думаем в групповой работате). Сюда же корпоративное целеполагание (OKR, KPI, итд) как экзоскелет для мотивации, культура как внешняя опора для морали. Короче, тема широка и для меня увлекательна. Другая важная для меня тема это отношения, и в целом способность лучше видеть, понимать, и любить людей. И я попробовал использовать ИИ для этого. Схема проста: мои встречи на работе записываются (с разрешения, конечно), транскрипты прогоняются через ллм, и сразу после встречи получаю саммари о том, насколько я был внимателен, кого слышал, а кого нет, в чём была мотивация участников, как на встрече распределились роли, и всё это с точки зрения близких мне менеджерских и лидерских подходов (всё собрано на коленке клодом за пол часа). Фактически, я получаю небольшую менеджерскую супервизию каждой встречи, плюс сводку в конце недели. Ожидал, что эта петелька мгновенной обратной связи вознесёт меня до небес, и я за пару недель стану просветлённым и всепонимающим, смесью Будды и Карла Роджерса Не сработало Я действительно получил много полезной, развивающей, и точечной обратной связи. Буквально цитаты из десятков встреч, которые иллюстрируют, что я поддерживающий котик с западающими в конкретных ситуациях скилами регулярного менеджмента. Я настолько подробный разбор своего поведения получал только через КБТ дневник, а тут вот, на тебе, всё само. Но это плохо конвертируется в изменения. Я научился лучше обращать внимание на отдельные детали, но в целом стал менее внимательным, менее чутким. Как часто бывает, внешняя опора атрофирует внутренние, экзоскелет ослабляет собственные мышцы. Видимо, КБТ дневник, собранный за вас, стоит гораздо меньше, даёт знания о себе, но не тренирует сам навык замечать. Поэтому я эту штуку отключил, и теперь думаю, как построить иначе. Мне всё ещё близка идея быстрой точечной обратной связи (в конце концов, сам идея тренерства в спорте и музыке построена на ней), но пока не понимаю, как не загасить внешней обратной связью внутреннее чутьё и готовность быть внимательным. Что касается внешних инструментов, я вернулся к небольшим заметкам. Для меня письмо - один способ структурированно мыслить, и когда я хочу лучше понять кого-то, я пишу про себе маленькие эссе, где размышляю о человеке. Материала и фактуры в них часто меньше, чем в разборах ллм, но понимание как будто глубже.0,80%