🎯 Путь в Школу Менеджеров Яндекса
Есть у Яндекса летние школы по разным направлениям, которые проводятся каждый год. 6 лет назад, когда я начинал путь во фронтенде, мечтал попасть в ШРИ (Школа Разработки Интерфейсов). Пробовал несколько лет, но так и не получилось - вступительные были очень жесткие (фронты, подтвердите!). 3 года назад я начал подаваться в ШМЯ (Школу Менеджеров Яндекса) и в этом году, наконец, поступил 🎉
Ежегодно туда подают заявки несколько тысяч человек, а проходят всего десятки. Обратной связи по заданиям нет, поэтому не всегда понятно, что было хорошо, а что нужно исправить в решениях. И раз у меня получилось в этом году, хочу поделиться решениями вступительных, чтобы вы смогли оттолкнуться от логики моих рассуждений, понять форму ответов, и пройти отбор в следующем году.
У меня написано несколько постов на эту тему, но сперва хочется понять ее актуальность - это определит формат и объем материалов
Есть у Яндекса летние школы по разным направлениям, которые проводятся каждый год. 6 лет назад, когда я начинал путь во фронтенде, мечтал попасть в ШРИ (Школа Разработки Интерфейсов). Пробовал несколько лет, но так и не получилось - вступительные были очень жесткие (фронты, подтвердите!). 3 года назад я начал подаваться в ШМЯ (Школу Менеджеров Яндекса) и в этом году, наконец, поступил 🎉
Ежегодно туда подают заявки несколько тысяч человек, а проходят всего десятки. Обратной связи по заданиям нет, поэтому не всегда понятно, что было хорошо, а что нужно исправить в решениях. И раз у меня получилось в этом году, хочу поделиться решениями вступительных, чтобы вы смогли оттолкнуться от логики моих рассуждений, понять форму ответов, и пройти отбор в следующем году.
У меня написано несколько постов на эту тему, но сперва хочется понять ее актуальность - это определит формат и объем материалов
🔥16❤3
Актуален разбор заданий ШМЯ?
Anonymous Poll
24%
Да, буду пробовать поступать в следующем году
65%
Да, просто интересно почитать
11%
Нет
Developer Experience (DX) для Продакта
Все говорят про DX для разработчиков, настало время заступиться за продактов! Да, IT-продактам нужен навык создания продуктов без команды разработчиков: для валидации гипотез, идей, а может даже и для привлечения первых платящих пользователей. Под хештегом #ProductDX буду публиковать инструменты, которые значительно упрощают мне работу по созданию MVP без навыков кода (почти).
Первые шаги, к тому, чтобы начать самостоятельно проверять свои идеи:
1. Купить домен, на который будет не стыдно скинуть ссылку (~700р/год)
2. Купить VPS (облачный сервер): 1 Гб RAM, 15 Гб ПЗУ достаточно для начала (~200р/мес)
3. Поставить на сервер CapRover
CapRover - это визуальный менеджер развертывания приложений/баз данных и веб-серверов.
С чем он поможет вам:
- Разворачивать приложения в один клик: Wordpress, Postgres, nocoDB, mongoDB, Moodle LMS и еще много готовых приложений, а с базовым знанием docker можно развернуть что угодно
- Использовать один домен и сервер для тысячи экспериментов: для нового проекта caprover просто создаст новый поддомен третьего уровня
- Бесплатно подключить и обновлять SSL-сертификаты - да, за них можно не платить, когда вы делаете MVP
- Мониторинг сервера и алерты в телеграм, если ваш MVP взлетел, пока вы спали, и сервера начали отказывать
- Не платить за тысячу разных low/no-code платформ, почтовых серверов
Инструкция по установке CapRover, а вот тут можно попробовать демо-версию, чтобы понять, что это вообще такое, и какие там есть возможности.
Все говорят про DX для разработчиков, настало время заступиться за продактов! Да, IT-продактам нужен навык создания продуктов без команды разработчиков: для валидации гипотез, идей, а может даже и для привлечения первых платящих пользователей. Под хештегом #ProductDX буду публиковать инструменты, которые значительно упрощают мне работу по созданию MVP без навыков кода (почти).
Первые шаги, к тому, чтобы начать самостоятельно проверять свои идеи:
1. Купить домен, на который будет не стыдно скинуть ссылку (~700р/год)
2. Купить VPS (облачный сервер): 1 Гб RAM, 15 Гб ПЗУ достаточно для начала (~200р/мес)
3. Поставить на сервер CapRover
CapRover - это визуальный менеджер развертывания приложений/баз данных и веб-серверов.
С чем он поможет вам:
- Разворачивать приложения в один клик: Wordpress, Postgres, nocoDB, mongoDB, Moodle LMS и еще много готовых приложений, а с базовым знанием docker можно развернуть что угодно
- Использовать один домен и сервер для тысячи экспериментов: для нового проекта caprover просто создаст новый поддомен третьего уровня
- Бесплатно подключить и обновлять SSL-сертификаты - да, за них можно не платить, когда вы делаете MVP
- Мониторинг сервера и алерты в телеграм, если ваш MVP взлетел, пока вы спали, и сервера начали отказывать
- Не платить за тысячу разных low/no-code платформ, почтовых серверов
Инструкция по установке CapRover, а вот тут можно попробовать демо-версию, чтобы понять, что это вообще такое, и какие там есть возможности.
🔥5👍4🆒4
EduTech_40_web_2.pdf
4 MB
Нашел полный инсайтов отчет СберУниверситета о геймификации продуктов. Если вы пробовали внедрять ее в свой продукт, то представляете, насколько это бывает непросто. Я тоже пробовал, у меня не получалось 🙂
Вот пара мыслей из отчета для следующей попытки добавить щепотку азарта в продукт:
P.S. Отчет заявлен изначально для сферы образования, но советы и приемы в нем универсальны — забирайте в любой продукт
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤17🔥5👍1💯1🏆1
Недавно Google добавил аварский язык (один из народов Дагестана) в свой переводчик. Это очень важное событие для небольшого народа. В одном из лезгинских чатов (еще один дагестанский народ) поднялось обсуждение - как сделать свой переводчик или попросить корпорации помочь с этим. Но в любом случае для работы с языком начинать нужно со сбора данных.
Как оказалось, на лезгинском языке очень сложно найти языковой корпус. На языке говорит всего 700К человек, а параллельный корпус с переводами почти никогда не собирался.
Мы собрали небольшую группу энтузиастов, соскребли по кусочкам с интернета то, что имелось, и разметили данные. Получилось 13 тысяч строк данных (со всего интернета!), состоящих из пар предложений русский-лезгинский. Это было немного, но хоть что-то.
Далее, дообучили модель NLLB, которая создана специально для языков с небольшим количеством данных. Разместили ее на HF и получили первый в мире лезгинский переводчик, и он уже умеет переводить простые фразы! Да, качество перевода пока оставляет желать лучшего, но это получился отличный Proof-of-Concept.
На этом мы остановиться не могли и начали работу по ручной разметке нужных нам данных. Благодаря первой версии переводчика, получилось заинтересовать массовую аудиторию и уже за первые две недели собрать довольно внушительный по текущим меркам датасет.
Краудсорсинг внезапно оказался очень увлекательной продуктовой задачей. Все решения мы разрабатывали очень быстро, итеративно дорабатывая на основе данных - чистый MVP, как он есть. В следующих постах подробнее раскрою, какие мы решения принимали, и как они влияли на активность в проекте.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥50❤13💯5
Это я в Дагестанском Технологическом Университете рассказываю про последние наши разработки, как ИИ помогает сохранять языки малых народов. И призываю других энтузиастов присоединяться к нам и делиться опытом и экспертизой.
Два месяца назад я писал про платформу для краудсорсинга параллельного языкового корпуса. А в последний месяц мы один за другим проводили эксперименты по созданию Text-to-Speech модели. И тут есть, чем поделиться)
Для того чтобы натренировать такую модель, нужно иметь довольно большой размеченный датасет (аудио+текст). Качество аудио должно быть близко к идеальному. Поэтому обычно созданием таких моделей занимаются корпорации, либо используются открытые датасеты. На русском и английском, например, таких датасетов довольно много. Но чтобы у небольшого народа была проделана такая работа - это большая редкость.
И тут нам очень повезло. В рамках работы над переводчиком мы познакомились с еще одним энтузиастом, основателем PublicDictionary, который горел идеей создания синтеза речи для малых народов. Он организовал и платформу для записи аудио, и разметку, купил качественные микрофоны и нашел людей, кто очень грамотно говорит на лезгинском. Но модель создать пока что не вышло, хотя попытки предпринимались. Мы решили объединить усилия и поэкспериментировать по правилу 20/80. Так у нас на руках оказался уникальный набор данных.
Для базовой модели выбрали VITS, нашли наработки Meta по созданию модели озвучки текста на базе VITS, подсмотрели, как они работают с фонемами, и начали экспериментировать.
Несмотря на довольно небольшой датасет (30 часов аудио), полученная модель получилась в каких-то местах лучше привычных русскоязычных моделей синтеза речи. На видео я как раз рассказываю про один из примеров, как модель с выражением читает стихи. Однако она все еще не идеальна: есть проблемы с проглатыванием звуков в некоторых сценариях. Но в рамках малоресурсного языка модель такого качества выведена впервые. И рад, что аудитория это тоже заметила и оценила - было приятно получить аплодисменты аудитории после демонстрации примеров работы.
Такие модели значительно упрощают работу с контентом: вы могли и сами заметить, как много подобного видео стало появляться в социальных сетях. Буду надеяться, что наши первые шаги в эту сторону помогут наполнить рекомендательные алгоритмы тиктока, инсты и ютуба, и позволят людям не забывать, как звучит их родной язык.
Два месяца назад я писал про платформу для краудсорсинга параллельного языкового корпуса. А в последний месяц мы один за другим проводили эксперименты по созданию Text-to-Speech модели. И тут есть, чем поделиться)
Для того чтобы натренировать такую модель, нужно иметь довольно большой размеченный датасет (аудио+текст). Качество аудио должно быть близко к идеальному. Поэтому обычно созданием таких моделей занимаются корпорации, либо используются открытые датасеты. На русском и английском, например, таких датасетов довольно много. Но чтобы у небольшого народа была проделана такая работа - это большая редкость.
И тут нам очень повезло. В рамках работы над переводчиком мы познакомились с еще одним энтузиастом, основателем PublicDictionary, который горел идеей создания синтеза речи для малых народов. Он организовал и платформу для записи аудио, и разметку, купил качественные микрофоны и нашел людей, кто очень грамотно говорит на лезгинском. Но модель создать пока что не вышло, хотя попытки предпринимались. Мы решили объединить усилия и поэкспериментировать по правилу 20/80. Так у нас на руках оказался уникальный набор данных.
Для базовой модели выбрали VITS, нашли наработки Meta по созданию модели озвучки текста на базе VITS, подсмотрели, как они работают с фонемами, и начали экспериментировать.
Несмотря на довольно небольшой датасет (30 часов аудио), полученная модель получилась в каких-то местах лучше привычных русскоязычных моделей синтеза речи. На видео я как раз рассказываю про один из примеров, как модель с выражением читает стихи. Однако она все еще не идеальна: есть проблемы с проглатыванием звуков в некоторых сценариях. Но в рамках малоресурсного языка модель такого качества выведена впервые. И рад, что аудитория это тоже заметила и оценила - было приятно получить аплодисменты аудитории после демонстрации примеров работы.
Такие модели значительно упрощают работу с контентом: вы могли и сами заметить, как много подобного видео стало появляться в социальных сетях. Буду надеяться, что наши первые шаги в эту сторону помогут наполнить рекомендательные алгоритмы тиктока, инсты и ютуба, и позволят людям не забывать, как звучит их родной язык.
❤35❤🔥15🔥14
Есть всё-таки у Питера и Махачкалы какой-то общий вайб
Более заметный на контрасте с Москвой
Более заметный на контрасте с Москвой
❤19🔥12👍4❤🔥1
Сегодня принял свой первый зачет у студентов в роли преподавателя
До этого у меня был опыт преподавания для школьников, наставничества в Яндекс Практикуме, но бакалавров обучал впервые.
Всегда было интересно оказаться "по другую сторону" и понять, как оно там происходит.
Иронично, что несмотря на свою работу продактом и опыт во фронтенде, преподавать мне выпало основы программирования на Python. Мне дали каркас программы обучения, но разрешили менять ее по своему усмотрению. И это было супер, так как обучать сухой теории я не хотел и планировал дать максимум практических знаний, а также показать возможности, которые открывает навык программирования в отрыве от языка.
Каждое занятие строилось интерактивно: весь код, который мы изучали, студенты параллельно могли запустить в Jupyter ноутбуках и там же параллельно выполнять небольшие тестовые задания. Задача была максимально сократить цикл обратной связи, сохраняя ритм, и отбрасывая сложные неприкладные задания.
А во второй части занятия мы изучали то, что не было заложено в оригинальной программе. Мы прошли основы клиент-серверной архитектуры, я показывал, как браузер работает с запросами на примере своих проектов и других сайтов, что такое DNS и как работают некоторые механизмы блокировок, объяснял как самому взаимодействовать с API, получать данные, скачивать видео и исключительно в образовательных целях бесплатно общаться с чатгпт, когда есть желание, но нет возможности занести свои кровные 20$.
Требование к зачету было простое - написать тг-бота. Спойлер: все справились. Кто-то писал сам, кто-то просил помощи у коллег или у чатгпт - основным критерием было понимание того, что написано. Очень хотелось дать студентам начальный навык создания продуктов, который уже можно монетизировать.
Сравнивая с другим опытом преподавания, это был самый приятный. Даже несмотря на подготовку по 6-12 часов перед каждым занятием. И пары в субботу в 10.40 на другом конце Москвы.
Думаю, что, во многом, из-за возможности дать студентам практичные навыки, которых мне самому не хватило в своем бакалавриате, и которые приходилось изучать самостоятельно гораздо дольше.
P.S. А на скрине один из студентов через бота сообщает, что он не придет на одно из занятий, но при этом демонстрирует свои навыки работы с ботами. Оценил его находчивость)
До этого у меня был опыт преподавания для школьников, наставничества в Яндекс Практикуме, но бакалавров обучал впервые.
Всегда было интересно оказаться "по другую сторону" и понять, как оно там происходит.
Иронично, что несмотря на свою работу продактом и опыт во фронтенде, преподавать мне выпало основы программирования на Python. Мне дали каркас программы обучения, но разрешили менять ее по своему усмотрению. И это было супер, так как обучать сухой теории я не хотел и планировал дать максимум практических знаний, а также показать возможности, которые открывает навык программирования в отрыве от языка.
Каждое занятие строилось интерактивно: весь код, который мы изучали, студенты параллельно могли запустить в Jupyter ноутбуках и там же параллельно выполнять небольшие тестовые задания. Задача была максимально сократить цикл обратной связи, сохраняя ритм, и отбрасывая сложные неприкладные задания.
А во второй части занятия мы изучали то, что не было заложено в оригинальной программе. Мы прошли основы клиент-серверной архитектуры, я показывал, как браузер работает с запросами на примере своих проектов и других сайтов, что такое DNS и как работают некоторые механизмы блокировок, объяснял как самому взаимодействовать с API, получать данные, скачивать видео и
Требование к зачету было простое - написать тг-бота. Спойлер: все справились. Кто-то писал сам, кто-то просил помощи у коллег или у чатгпт - основным критерием было понимание того, что написано. Очень хотелось дать студентам начальный навык создания продуктов, который уже можно монетизировать.
Сравнивая с другим опытом преподавания, это был самый приятный. Даже несмотря на подготовку по 6-12 часов перед каждым занятием. И пары в субботу в 10.40 на другом конце Москвы.
Думаю, что, во многом, из-за возможности дать студентам практичные навыки, которых мне самому не хватило в своем бакалавриате, и которые приходилось изучать самостоятельно гораздо дольше.
P.S. А на скрине один из студентов через бота сообщает, что он не придет на одно из занятий, но при этом демонстрирует свои навыки работы с ботами. Оценил его находчивость)
🔥19❤11😁3
Проект про краудсорингу и обучению переводчика - апдейт
И так, 2 месяца спустя, апдейт по проекту, где мы собираем переводы с русского языка на лезгинский. Самый главный вызов для нас заключался в возврате пользователей в продукт, который не предоставляет явной личной выгоды в моменте.
Почему это вызов? Говоря на языке JTBD, мы не упрощаем существующую работу человека, а, наоборот, создаем новую для него. Не делаем его жизнь легче, а, просим проинвестировать свободное время в проект. Хотя, верхнеуровневую работу мы действительно выполняем (привет всем, кто прошел курс Замесина по Advanced JTBD ) вроде самореализации или сохранения культурного наследия. Эффект от выполнения таких целей нужно ждать месяцы. Но чтобы регулярно возвращать пользователя для выполнения такой слабо осознаваемой работы, нам нужны были механики геймификации.
За два месяца с нашими механиками мы набрали 38к переводов (ежедневно переводится 150-200 предложений). Честно, большинство механик подсмотрел вот из этого отчета. Вот, что мы сделали:
🔵 Разбили работу по сбору переводов на двухнедельные спринты. Каждые две недели переводчик должен обновляться, а пользователи видеть прогресс - сокращаем цикл обратной связи
🔵 В главном меню бота виден общий прогресс по переводам за сутки - драйвер причастности к общему делу и влияния на результат
🔵 Ведем рейтинг спринта и поощряем небольшим мерчом победителя рейтинга - используем недорогую материальную мотивацию
🔵 Поставили ежедневные цели по 10 переводов и показываем пользователю прогресс в достижении этой цели - показываем, что цель достижима и визуализируем ее
🔵 При выполнении ежедневной цели предлагаем пользователю выполнить еще пару переводов, чтобы повысить свою позицию в рейтинге - меняем мотивацию на соревновательную
🔵 Ведем канал, для дополнительного касания с пользователем, где напоминаем о смыслах и целях - драйвер "эпичное значение"
Но не все идет гладко, факапы закономерны) Уже во время второго двухнедельного спринта мы поняли, что не можем регулярно переобучать переводчик. Просчитались, но... где?
И так, 2 месяца спустя, апдейт по проекту, где мы собираем переводы с русского языка на лезгинский. Самый главный вызов для нас заключался в возврате пользователей в продукт, который не предоставляет явной личной выгоды в моменте.
Почему это вызов? Говоря на языке JTBD, мы не упрощаем существующую работу человека, а, наоборот, создаем новую для него. Не делаем его жизнь легче, а, просим проинвестировать свободное время в проект. Хотя, верхнеуровневую работу мы действительно выполняем (
За два месяца с нашими механиками мы набрали 38к переводов (ежедневно переводится 150-200 предложений). Честно, большинство механик подсмотрел вот из этого отчета. Вот, что мы сделали:
Но не все идет гладко, факапы закономерны) Уже во время второго двухнедельного спринта мы поняли, что не можем регулярно переобучать переводчик. Просчитались, но... где?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥15👏6❤3🤔1
А поделитесь кофейнями, пекарнями в МСК и СПб, которые вы регулярно посещаете или просто очень вам понравились?
Начинаю формировать досуг на новогодние ✍
Я буду первый, мой список локаций с вкусным кофе: https://yandex.ru/maps/?bookmarks%5BpublicId%5D=4Bh4Hu5S
Начинаю формировать досуг на новогодние ✍
Я буду первый, мой список локаций с вкусным кофе: https://yandex.ru/maps/?bookmarks%5BpublicId%5D=4Bh4Hu5S
Яндекс Карты
«Кофейни» — автор списка Александр Алибутаев — Яндекс Карты
Подпишитесь на список в Яндекс Картах, чтобы не потерялся. К любому из мест можно построить маршруты на транспорте или пешком. А кроме того, почитать отзывы и узнать контакты.
❤8✍4❤🔥1🔥1
Готовим MVP за пару часов без кода (почти)
Эту рекомендацию в рамках #ProductDX практически отрываю от сердца, ведь этот инструмент сэкономил мне большое количество часов. Как разработчику в прошлом, он не дает потратить много времени на низкоуровневую проработку фич, а как продакту, позволяет сфокусироваться на предоставлении ценности и быстрой проверке гипотез.
С помощью него я сделал бота для проекта по созданию переводчика, сборщика статей по продакт-менеджменту с англоязычного интернета и чекин-бота для программы лояльности. На все потратил не больше получаса до получения Proof-of-Concept.
Это все про N8N, low-code платформу для автоматизации. Есть много подобных инструментов, но этот я выделил по нескольким причинам:
🔵 Много готовых решений, написанных коммьюнити
🔵 Блоки покрывают почти все популярные инструменты и сервисы (от Telegram, баз данных и гугл доков до собственных вебхуков)
🔵 Есть AI-блоки, в том числе для разработки агентов
🔵 Инструмент можно использовать абсолютно БЕСПЛАТНО и без ограничений, если развернуть у себя на сервере
🔵 Развернуть можно в один клик без знаний docker, баз данных через Caprover, о котором писал выше
Для примера: на фото готовый воркфлоу для получения погоды через вашего тг-бота. Да, знание кода для работы с ним чуть понадобится, но когда в последний раз вам ChatGPT отказывал в помощи?
Один 🔥 под постом, и поделюсь ссылкой на канал, где я собираю англоязычные продуктовые статьи с помощью N8N
Эту рекомендацию в рамках #ProductDX практически отрываю от сердца, ведь этот инструмент сэкономил мне большое количество часов. Как разработчику в прошлом, он не дает потратить много времени на низкоуровневую проработку фич, а как продакту, позволяет сфокусироваться на предоставлении ценности и быстрой проверке гипотез.
С помощью него я сделал бота для проекта по созданию переводчика, сборщика статей по продакт-менеджменту с англоязычного интернета и чекин-бота для программы лояльности. На все потратил не больше получаса до получения Proof-of-Concept.
Это все про N8N, low-code платформу для автоматизации. Есть много подобных инструментов, но этот я выделил по нескольким причинам:
Для примера: на фото готовый воркфлоу для получения погоды через вашего тг-бота. Да, знание кода для работы с ним чуть понадобится, но когда в последний раз вам ChatGPT отказывал в помощи?
Один 🔥 под постом, и поделюсь ссылкой на канал, где я собираю англоязычные продуктовые статьи с помощью N8N
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥23❤7👍3✍2🆒2🤔1
Коллеги, всех поздравляю с первой победой в этом году - мы успешно пережили первый рабочий день!
🎉19😁11🏆6😢2❤1🤯1💯1
Алек, сделай
Готовим MVP за пару часов без кода (почти) Эту рекомендацию в рамках #ProductDX практически отрываю от сердца, ведь этот инструмент сэкономил мне большое количество часов. Как разработчику в прошлом, он не дает потратить много времени на низкоуровневую проработку…
Читаем англоязычные блоги про управление продуктом
Как и обещал, делюсь каналом, где я собираю посты с забугорных блогов, medium в единую ленту. Делал для себя, чтобы практиковать английский и следить за трендами.
Внутри:
🔵 Посты из 30 источников (Hackernoon, Medium, личные блоги)
🔵 ChatGPT на русском пишет небольшой лид с описанием материала и подбирает эмодзи для красоты
🔵 Статьи с медиума открываются без VPN через прокси-сервис, а для других источников бот пытается найти полный текст статьи и сгенерировать страничку
👉 @product_abroad
P.S. Если вы знаете классные англоязычные каналы или блоги, буду рад ссылкам - пополним общую библиотеку!
Как и обещал, делюсь каналом, где я собираю посты с забугорных блогов, medium в единую ленту. Делал для себя, чтобы практиковать английский и следить за трендами.
Внутри:
👉 @product_abroad
P.S. Если вы знаете классные англоязычные каналы или блоги, буду рад ссылкам - пополним общую библиотеку!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤3❤🔥2
Сегодня было очень смешно, когда я получил эти подарки от двух совершенно разных друзей и близких
🌝 🌝 🌝 🌝 🌝 🌝 🌝 🌝 🌝 🌝 🌝 🌝
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤19😁13❤🔥2
Логика VS Привычка
Несколько месяцев назад коллеги из Мегамаркета анонсировали смелый редизайн: помимо упрощения интерфейса, они перенесли поисковую строчку с шапки сайта в низ экрана. Логично и удобно: с поиском на маркетплейсах взаимодействуют часто, давайте его подвинем в более удобную область, чтобы далеко не тянуться.
Мне такое решение сразу понравилось, хоть и путался первое время. Причины такого решения были понятны, и принять редизайн было просто. Но было интересно, получится ли у команды Мегамаркета переопределить привычки пользователей и показать, что так тоже может быть удобно...
Не получилось - поиск вернулся наверх, спустя пару месяцев, а чье-то портфолио на беханс пополнилось очередным нежизнеспособным, но красивым концептом
P.S. Пока писал текст, решил погуглить, а какие вообще есть логичные основания держать поиск наверху. И оказалось, что это не первая попытка предложить пользователям новый опыт от крупных маркетплейсов. Подробнее про эксперименты с поиском на medium (без VPN)
Несколько месяцев назад коллеги из Мегамаркета анонсировали смелый редизайн: помимо упрощения интерфейса, они перенесли поисковую строчку с шапки сайта в низ экрана. Логично и удобно: с поиском на маркетплейсах взаимодействуют часто, давайте его подвинем в более удобную область, чтобы далеко не тянуться.
Мне такое решение сразу понравилось, хоть и путался первое время. Причины такого решения были понятны, и принять редизайн было просто. Но было интересно, получится ли у команды Мегамаркета переопределить привычки пользователей и показать, что так тоже может быть удобно...
Не получилось - поиск вернулся наверх, спустя пару месяцев, а чье-то портфолио на беханс пополнилось очередным нежизнеспособным, но красивым концептом
P.S. Пока писал текст, решил погуглить, а какие вообще есть логичные основания держать поиск наверху. И оказалось, что это не первая попытка предложить пользователям новый опыт от крупных маркетплейсов. Подробнее про эксперименты с поиском на medium (без VPN)
👍8❤3🤔2🆒1