📱 Revolut и цифровой евро.

В ближайшие годы центральные банки запустят свои цифровые валюты. ЕЦБ запустит цифровой евро, ЦБ РФ - цифровой рубль, и так далее. Уже сейчас банки готовят пилоты, а продуктовые команды думают над тем, зачем все это пользователям и как превратить лигал-задачу стоимостью в несколько кварталов в что-то ценное.

Пользователям надо объяснить, что это за продукт и в чем его отличие от обычной, как бы тоже цифровой валюты, лежащей прямо сейчас на счетах в банках.

Revolut готовится к пилоту и проводит опрос в мобильном приложении. Внутри опроса - текстовый онбординг и десятки вопросов.

Честно говоря, завершил его - опрос - с трудом, из-за профессионального интереса. Будь обычным пользователем, забросил бы.

Для тех, кто не в курсе про цифровые валюты:

- Цифровой рубль/евро — это официальная валюта, выпущенная и контролируемая центральным банком.

- Обычные деньги на счетах — это баланс в вашем банке, который, по сути, является долговым обязательством банка перед вами. Эти деньги не находятся в вашем распоряжении непосредственно.

- Цифровые же деньги находятся на специальном счете, открытом непосредственно в центральном банке.

- Цифровые рубли/евро можно будет использовать напрямую через мобильное приложение.

- Цифровая валюта будет независимой от банков и будет полностью контролироваться со стороны государства.

👍 - понятная инициатива, жду!

😳 - это еще что такое?

#revolut #банкинг #banking #опросы #онбординг #баннеры

📱 Открытки в Retro.

Retro — приложение для хранения фотографий и создания альбомов. Продуктовая команда - выходцы из Instagram и Meta. Например, один из сооснователей, Nathan Sharp, в свое время запустил функционал сторис в Instagram, который потом пополз во все остальные продукты.

Для меня Retro решает следующую проблему: я слишком ленив для отправления физических открыток из путешествий. Нужно выбрать открытку, подписать ее, купить марку, верно заполнить адрес, отправить открытку.

С помощью Retro я за пару минут отправил сразу несколько открыток из Европы в РФ. Дошли за несколько месяцев, без проблем. Очень интересный опыт.

Остальной функционал приложения, на первый и второй субъективный взгляды, бесполезен. У команды разработки получилась некоторая смесь из Instagram и Google Photos. Есть гипотеза, что текущая unit-экономика продукта убыточная: команда пытается занять свою нишу и набрать аудиторию, поэтому бесплатно раздает премиум аккаунты на год и за 2$ отправляет открытки в любые точки мира.

Кстати, фаундеры общаются с пользователями прямо в чате, пытаясь выяснить, что тем понравилось, а что - нет. Я свой фидбек оставил. Посмотрим, что с продуктом будет через год.

🤨 - выглядит интересно, пойду потестирую

🤔 - сомнительно, но окэй

P.S.: Подал свой скромный канал на конкурс авторских каналов в @tg_contest_main. А вот тут можно почитать подробнее о движухе и ее условиях.

#otherapps #соцсети

📱 Duolingo и dogfooding.

Если вдруг кто не знал, то Dogfooding (от англ. “eating your own dog food”) - это практика, при которой команды используют собственный продукт в реальной жизни, как обычные пользователи.

Термин возник, когда менеджер Kal Kan съел собачий корм на встрече, чтобы продемонстрировать, что он тоже является потребителем своего продукта.

В качестве канала может быть, например, одноименный channel в Slack, куда сотрудники публикают свою обратную связь по любому компоненту продукта. Такая ОС бывает как конструктивной и полезной, так и в некоторой степени токсичной. Обучение людей тому, как эффективно давать такую ОС, - это целая отдельная тема.

А вот в Duolingo пошли дальше, и ниже - выжимка из блога Duolingo:

- Все сотрудники Duolingo, включая CEO, устанавливают последнюю версию приложения (на Android, iOS или Web) и используют его на ежедневной основе.

- Когда новая версия приложения становится доступной, сотрудники начинают тестировать её. Централизованно собираются данные, такие как показатели производительности, сбои в работе приложения и другие проблемы.

- Duolingo использует Release Dashboard для мониторинга телеметрии, а также Jeeves — внутренний инструмент, который анализирует отзывы пользователей и данные о сбоях, используя AI для выявления проблем.

- С помощью инструмента Shake-to-Report сотрудники могут быстро сообщать об ошибках: функция сделает снимок экрана и немедленно сообщит о проблеме в баг-трекер. Само собой, фича позволяет инженерам оперативно исправлять проблемы до того, как те повлияют на реальных пользователей. Интересно, а как при такой схеме определяетя приоритет/критичность проблемы, если каждый сотрудник может "шэйкнуть" телефон и по-быстрому создать баг?

👍 - уже используем Dogfooding у себя в компании

👍 - не используем, но надо

#duolingo #образование #навигация #nps

📱 BBVA и квитанция по операции.

Продолжаю делиться с вами сомнительными решениями, в этот раз - снова приложения банка BBVA. Иллюстрация к тому, как делать не нужно.

- По нажатию на кнопку Send receipt открывается окно с маскированной почтой пользователя. Зачем нужна эта "защита"? И отдельный вопрос, почему я не могу посмотреть непосредственно квитанцию внутри самого приложения. Я бы согласился на какую-нибудь асинхронную реализацию, , но внутри аппа: когда ты "заказываешь" документ и получаешь файл в специальном разделе приложения.

- Как вы думаете, что происходит по кнопке Share и выбору контакта? Правильно, получателю приходит не PDF-файл, а текст-уведомление. Очень надеюсь, что это у них такой неудачный фейк-дор-тест.

Вот еще сомнительное из BBVA с прошлого раза. Недавно у банка вышло крупное обновление мобилки, и по ощущением приложение стало еще хуже. Есть продуктовые решения, которые интересно будет обсудить. Об этом в другой раз.

👍 - храни господь отечественный мобильный банкинг

Бустануть канал для разнообразных реакций.
#otherapps #сомнительно #банкинг #banking #экрануспеха

📱 Netflix и рекомендации.

В прошлый раз мы разбирали кейс с рекомендательной системой в Instagram. В этот раз посмотрим, с помощью каких механизмов engagement пользователей растят в Netflix.

Подход Netflix - 'Everything is a recommendation'. Пару лет назад Netflix обучал множество узкоспециализированных моделей для разных задач. Например, одна модель отвечала за Continue Watching, другая - за Today’s Top Picks for You.

Из прошлого поста мы уже знаем про вектора признаков (embeddings). Это такое компактное представление объекта (например, фильма, сериала или пользователя), в котором зашифрованы его ключевые характеристики. Для фильма это может быть вектор, который отражает жанр, тональность, актерский состав, популярность. Для пользователя - вектор его интересов, предпочтений, истории просмотров.

Раньше в Netflix отдельная модель обучалась для главной страницы, отдельная - для поиска, отдельная - для push-уведомлений. И каждая из этих моделей строила свои эмбеддинги - свои представления о фильмах и пользователях. Это усложняло инфраструктуру и затрудняло "переносимость" эмбеддингов между задачами. Можно почитать вот в этой Netflix-презентации.

Вместо этого в Netflix перешли на единое пространство эмбеддингов - одну крупную модель, обученную на общих данных взаимодействия пользователей с контентом. В результате эмбеддинги можно использовать повторно в разных сценариях: для рекомендаций на главной, в почтовых рассылках, в push-ах.

🤨 К примеру, в случае с сериалом Narcos есть группы признаков - основной жанр, общий тон, сюжетная тема, каждый атрибут которого получает свой эмбеддинг - “координату” этого признака в пространстве фичей. Далее происходит трюк: разные признаки сводятся в одну точку пространства - эмбеддинги внутри каждой группы усредняются, и получается один общий вектор для жанров, один для тона, один для сюжетных тем.

Все усреднённые эмбеддинги объединяются в Dense Layer - вклад всех признаков в общий слой. Затем в Mixing Layer происходит связка особенностей фильма с его историей взаимодействия пользователей. На выходе получается Final Title Embedding - итоговый эмбеддинг, который используется в рекомендательных алгоритмах для поиска похожих тайтлов или для персонализации выдачи.

Например, я поставил like сериалу Narcos. Бэкэнд Netflix'а фиксирует это действие как положительное, обновляет эмбеддинг моего "пользователя", усиливая в нем компоненты, связанные с жанром “криминальная драма”. В результате, через Х минут мне начинают показывать в ленте похожие тайтлы, вроде Breaking Bad. Если я продолжу смотреть сериал Narcos, система зафиксирует повторные взаимодействия, что усилит сигнал важности этого сериала в моей истории.

Другой пример: я начал смотреть первую серию нового сезона Squid Game, но не досмотрел эпизод. Это событие записывается на бэкэнде как “просмотр без завершения”. В модель попадает короткое взаимодействие с этим тайтлом, которое влияет на эмбеддинг с меньшим весом, чем полный просмотр. На главной мне показываются похожие на Squid Game сериалы, но реже или ниже по приоритету, чем те, которые я досматривал до конца.

Любое действие - просмотр, остановка, лайк, добавление в список, поиск, пересмотр - влияет на эмбеддинг пользователя и меняет то, что Netflix покажет мне в следующий раз.

Это постоянно дообучающаяся система, где каждое взаимодействие - это “токен” для моделей рекомендаций. Оригинальный, нефильтрованный материал можно почитать на Medium.

👍 - нормально, продолжай
👍 - ничего не понятно, но все равно интересно

Бустануть канал для разнообразных реакций.
#netflix #ai #рекомендации

🏦 Геймификация в Т-инвестициях.

В Т-инвестициях при попытке купить сложный инвест-продукт - деривативы (например, опционы) - вылезает тест в игровой форме.

По закону брокер обязан протестировать клиента на знания предметной области. Т-Банк обернул этот тест в геймификацию на манер Марио.

С одной стороны, зная средний возраст клиентов Т-банка и инвестиций в целом, подход имеет право на существование. Продуктовая команда хочет поработать над конверсией в прохождение, активацией и в целом вовлеченностью.

🤔 С другой стороны, попытка завлечь молодых клиентов в такую сложную тему, как опционы, через геймификацию кажется рискованной.

Средний возраст опционных трейдеров — более 40 лет, на них приходится около 58% всех трейдеров. Люди в возрасте 30–40 лет составляют около 28 %, в возрасте 20–30 — лишь 14 % (источник). Большинство не зарабатывает, типичные убытки для median трейдера — $100–200 (источник). Это американские данные, которые, кажется, вполне можно наложить и на рынок РФ (возможно, сдвинув возвратные вилки чуть влево).

Исходя из этого, непонятно, в чем долгосрочная стратегия такого онбординга. Игровая механика может в моменте увеличить вовлеченность и конверсию, но в долгосроке привести с убыткам пользователя. Достаточно вспомнить плачевно закончившуюся историю 20-летнего студента из США с убытками более $700 тыс. на платформе Robinhood.

А вы как считаете, есть ли место для геймификации в деривативах?

🤵 - все средства хороши

🗿 - я за консервативный подход

Бустануть канал для разнообразных реакций.
#otherapps #banking #банкинг #конверсия #онбординг #опрос

💛 Безопасность в Райфе.

В мобильном приложении Райффайзенбанка внутри Профиля появился раздел с безопасностью: можно подключить определитель номера, чтобы отлавливать звонки от мошенников. Если сервис подключен, на главном экране у иконки профиля появляется сердечко.

В целом, у банков давно тренд такой, чтобы дать пользователю чувство контроля над своими средствами.

Помимо определителей с базой данных "черных номеров", банки внедряют выборочные (кастомные) блокировки транзакций, подписок, онлайн платежей, а также семейный доступ ко счетам, дополнительные валидации платежей и подробные FAQ'и, как следует и не следует вести себя со своими и чужими деньгами.

Все, чтобы и сократить сумму денег, выводимых мошенниками на свои счета, и повысить лояльность клиентов, держащих свои кровные на текущих и накопительных счетах. Правительства также подключаются к тренду, запуская свои цифровые валюты.

У Райфа, кстати, за экраном успеха-метафорой (который на скринкасте) стоит большая дискавери-работа сразу нескольких команд. Поставьте как можно больше ❤️, и я спрошу у любимых ex-коллег разрешение поделиться с вами процессом исследования.

Бустануть канал для разнообразных реакций.
#otherapps #banking #банкинг #профиль #безопасность