⚙️ Используем ShakaPlayer в LightningJS

Хотите интегрировать ShakaPlayer в приложение Lightning для управления воспроизведением? Изучите краткое руководство по расширению стандартного медиаплеера в Lightning и использованию его с ShakaPlayer.

Читать...

🫦 Почему вы сливаете деньги на исследованиях — самый душный лонгрид про Discovery

В последнее время мы всё чаще переисследуем за другими студиями и внутренними Discovery-командами крупных компаний, потому что их работа не приносит результата, который нужен бизнесу. И это обосновано

В двух постов я перескажу вам содержание моей лекции, которую читаю профикам перед стартом исследований. В сто из ста случаев мне говорят: Илья, ну это же очевидно, это база, которую знает даже младший помощник старшего дворника». Но когда мы открываем итоги их дискавери-процессов — видим жопу. А при разборе процесса выясняется, что именно на эту «базу» все забили. Тут-то и происходит стандартное продолжение нашего диалога: «Бля, ладно — убедил»

И так, поехали

1. Первая и большая история у дискавери чаще всего нет метрик))) Это тупо часть в рамках цикла продуктового процесса, либо исследовательского инхаус агенства: получили задачу -> поисследовали -> отдали. В 19 из 20 случаев ответов на базовые вопросы просто нет:
— Сколько гипотез из исследования реально принесли результат? А какой именно?
— Сколько гипотез задизраптили рынок? А сколько сработало на компанию?
— Как команда принимает гипотезы? Как часто выводы вообще используются?
— Какой ROI у всего этого процесса? и так далее

Вопросов много, ответов в цифрах — мало. Отсюда же невероятный парадокс. Исследования — это единственная часть в бигтехе, где внедрили все модные фреймворки, но забили на измерение того, как это работает. А нет измерений — нет результата. Нет результата — вы не понимаете, что чинить и ничего не меняете. Нет изменений — нет прогресса. Основа задача исследований дала трещину в самой себе

2. Контекст. Чтобы исследование было эффективным, нужно иметь максимально много информации, иначе придумаете и проверите гениальную гипотезу, после которой CPO скажет: «Спасибо за открытие всем известной уже как десять лет истины». Дабы не переизобрести колесо, вам надо знать как, че вообще сейчас есть и как это все работает.

Разберу на примере.
Вы хотите улучшить руль мотоцикла.
Что пойдете делать исследователь? Изучите текущий руль, посмотрите рули конкурентов, поговорите с инженерами, прочитаете учебник физики. Молодцы, прошелся по методичке, вроде бы все четко, но на выходе всё равно получится говно.
Почему? Потому что этого контекста мало.

Вы должны знать:
— Какие рули делали в этой компании 5 лет назад и почему они не взлетели?
— Какие есть ограничения и возможности внутри компании (бюджет, технологии, политика)?
— Как мыслит команда, которая это проектирует?
— Куда идет рынок? Где тренды, где ноу-хау? Почему инновации еще не реализованы?
— Почему юзерам не нравится текущий руль и почему это до сих пор не пофиксили?

И еще сотни других деталей. Только тогда будет максимальный эффект от исследований. ПОЧЕМУ? Потому что, прогресс — это максимальное знание о прошлом и наслаивание на него нового контекста и новых гипотез. Нет достаточного знания, вы не наслоите ничего нового, не придумаете и не проверите в исследованиях нужные гипотезы, а значит не принесете нужного результата.

Отсюда логичный тезис: да это нереально. Реально и я расскажу об этом во второй части, а заодно затрону еще 3 важных пункта: «Созвон ради назначения созвона», «ВНЕДРИТЕ УЖЕ ИИ, ЁПТА», «Как рожать гипотезы, которые реально меняют рынок». И бонусом: запишу 15-минутный ролик с разбором нашего дискавери-процесса — с примерами, ссылками и полным фаршем

А пока пишите, что думаете и самое главное, не принимайте все близко к сердцу