Всем привет! Продолжаем исследовать тему: что делать, если сильных продуктовых идей нет, есть много работы и мало результата, а что с этим делать не понятно.
Сегодня особенный пост, потому что его автор Елизавета Москалева (@L_mskl), руководительница команды аналитики рекламы в Яндекс Лавке, моя бывшая коллега, наставница и близкая подруга (я ее фанатка). Лиза расскажет, про методологию double diamond 💎, передаю ей слово!
—————————-
Я расскажу про подход — Double Diamond, который мы начали применять в команде в момент, когда метрики стагнировали уже полгода, несмотря на огромное количество запускаемых фичей, и который в итоге помог нам полностью поменять стратегию и сделать клюшку на графиках (первую в моей жизни, кстати).
Итак, Double Diamond — это подход к разработке продукта, в котором работа делится на два этапа: в первом даймонде мы разбираемся с проблемой, во втором — с решением. Внутри каждого работает один и тот же принцип: сначала расширяем поле вариантов, затем сужаем его до конкретного выбора.
Первый даймонд — только про проблему!
Наша задача тут — не придумать решение, а понять, что вообще происходит в продукте и какую проблему мы хотим решить.
Сначала расширяем: собираем максимум контекста — данные, ресерчи, сегменты, поведение пользователей, интервью, любые сигналы.
Потом сужаем: структурируем это в конкретные проблемы, приоритизируем, оцифровываем и формулируем, что именно имеет смысл решать на текущей стадии развития продукта.
Первый даймонд — самый недооцененный и самый важный этап. Большинство команд либо пропускают его, либо делают скорее формально, но запомните - никакая идея не может жить в отрыве от проблемы!!
Еще лайфхак — не нужно собирать проблемы хаотично, продукт всегда можно разделить на ключевые направления (мы, например, использовали фреймворк AARRR и собирали проблемы на каждый этап продуктовой воронки).
Второй даймонд — только про решение!
У нас есть приоритизированный список проблем, теперь наша задача — придумать максимально эффективное и быстрое решение.
И снова: сначала расширяем — ищем разные варианты решений, оцениваем; потом сужаем — выбираем то, что имеет наибольший потенциал для решения конкретной проблемы.
Как применять это в реальности?
Главное — без фанатизма: не всегда есть время на полный цикл, не всегда можно чётко разделить всё на этапы, где-то уже частично сделан первый или второй даймонд.
Важно держать в голове структуру и связь идей с ключевыми проблемами.
(мы очень часто проводили быстрые ресерчи “на коленке” / выкатывали сырые решения, потому что скорость в стартапе не менее важна, чем структурность)
Где это уже работает?
Есть много статей и примеров, которые подробно описывают этот подход.
Например, у Uber в основе продуктового дизайна лежит Double Diamond: они не просто придумывают фичи, а сначала разбираются в проблеме пользователя. Похожая логика и в Spotify: там решения тоже строятся от понимания поведения и потребностей пользователей.
И это не только про дизайн.
По сути, это просто способ мыслить: сначала понять, что именно не так, и только потом решать, что с этим делать.
———
Пользуясь случаем - мой новый профиль в линке, решила воскресить его и начать там более активно писать)
Сегодня особенный пост, потому что его автор Елизавета Москалева (@L_mskl), руководительница команды аналитики рекламы в Яндекс Лавке, моя бывшая коллега, наставница и близкая подруга (я ее фанатка). Лиза расскажет, про методологию double diamond 💎, передаю ей слово!
—————————-
Я расскажу про подход — Double Diamond, который мы начали применять в команде в момент, когда метрики стагнировали уже полгода, несмотря на огромное количество запускаемых фичей, и который в итоге помог нам полностью поменять стратегию и сделать клюшку на графиках (первую в моей жизни, кстати).
Итак, Double Diamond — это подход к разработке продукта, в котором работа делится на два этапа: в первом даймонде мы разбираемся с проблемой, во втором — с решением. Внутри каждого работает один и тот же принцип: сначала расширяем поле вариантов, затем сужаем его до конкретного выбора.
Первый даймонд — только про проблему!
Наша задача тут — не придумать решение, а понять, что вообще происходит в продукте и какую проблему мы хотим решить.
Сначала расширяем: собираем максимум контекста — данные, ресерчи, сегменты, поведение пользователей, интервью, любые сигналы.
Потом сужаем: структурируем это в конкретные проблемы, приоритизируем, оцифровываем и формулируем, что именно имеет смысл решать на текущей стадии развития продукта.
Первый даймонд — самый недооцененный и самый важный этап. Большинство команд либо пропускают его, либо делают скорее формально, но запомните - никакая идея не может жить в отрыве от проблемы!!
Еще лайфхак — не нужно собирать проблемы хаотично, продукт всегда можно разделить на ключевые направления (мы, например, использовали фреймворк AARRR и собирали проблемы на каждый этап продуктовой воронки).
Второй даймонд — только про решение!
У нас есть приоритизированный список проблем, теперь наша задача — придумать максимально эффективное и быстрое решение.
И снова: сначала расширяем — ищем разные варианты решений, оцениваем; потом сужаем — выбираем то, что имеет наибольший потенциал для решения конкретной проблемы.
Как применять это в реальности?
Главное — без фанатизма: не всегда есть время на полный цикл, не всегда можно чётко разделить всё на этапы, где-то уже частично сделан первый или второй даймонд.
Важно держать в голове структуру и связь идей с ключевыми проблемами.
(мы очень часто проводили быстрые ресерчи “на коленке” / выкатывали сырые решения, потому что скорость в стартапе не менее важна, чем структурность)
Где это уже работает?
Есть много статей и примеров, которые подробно описывают этот подход.
Например, у Uber в основе продуктового дизайна лежит Double Diamond: они не просто придумывают фичи, а сначала разбираются в проблеме пользователя. Похожая логика и в Spotify: там решения тоже строятся от понимания поведения и потребностей пользователей.
И это не только про дизайн.
По сути, это просто способ мыслить: сначала понять, что именно не так, и только потом решать, что с этим делать.
———
Пользуясь случаем - мой новый профиль в линке, решила воскресить его и начать там более активно писать)
❤13❤🔥8🔥4😍4🥴3😡1
🔥13😐2👍1
Досматриваю последние лекции по курсу Вани Замесина. На неделе сделаю пост про то, как использовать AJTBD для формирования аналитического беклога. Хороших выходных вам
2👍14💅7👎4😡4❤2🤯2😐1
Быстрый способ проверить насколько хороший у вас продуктовый план на Q3
1. Берешь список всех запланированных инициатив
2. Представляешь, что за реализацию каждой из них ты платишь из своего кармана 2.1 Да-да, даже тот стратегический долгострой, который обойдется наверное в лямов 10
3. Если после этого сердце на месте, а настроение не испортилось — поздравляю, беклог вашей команды в порядке ✨
Если нет, самое время обсудить альтернативные варианты
1. Берешь список всех запланированных инициатив
2. Представляешь, что за реализацию каждой из них ты платишь из своего кармана 2.1 Да-да, даже тот стратегический долгострой, который обойдется наверное в лямов 10
3. Если после этого сердце на месте, а настроение не испортилось — поздравляю, беклог вашей команды в порядке ✨
Если нет, самое время обсудить альтернативные варианты
❤8💅5🙈3🤓2
Важная мысль с конференции Education day
То чему нужно сейчас учиться и учить детей — задавать правильные вопросы
Учитывая скорость автоматизации аналитики, мне кажется, нам тоже нужно мотать на ус
То чему нужно сейчас учиться и учить детей — задавать правильные вопросы
Учитывая скорость автоматизации аналитики, мне кажется, нам тоже нужно мотать на ус
👍6🤔2
Forwarded from Телекомпания Вит
Мы с Романом Нестером, Валерием Бабушкиным и Бесланом Курашовым (plevako.ai и karpov.courses) приглашаем вас на наш FuckUp Night 26 августа.
От каждого участника будет история / истории про персональные или профессиональные неудачи, и что они из них вынесли.
Я уверен, что это будет один из лучших наших митапов!
🔵 Важно! Записи не будет, поэтому приходите на эфир. Главное, не забудьте зарегистрироваться.
От каждого участника будет история / истории про персональные или профессиональные неудачи, и что они из них вынесли.
Я уверен, что это будет один из лучших наших митапов!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍1
Хеллоу хеллоу! Крутого аналитика на музыкальную вертикаль мы уже нашли, но я к вам с новой вакансией
🔥3
📽️ Middle+ / Senior Product Analyst контентная аналитика VK Видео
Ищем сильного аналитика, который поможет выстроить контентную аналитику для фильмов и сериалов и детскокого направления в VK Видео.
Сейчас у нас огромное количество контента, разные источники и системы разметки, но нет целостного понимания: что именно смотрят пользователи, какие тайтлы популярны, чего не хватает на платформе и как меняется структура спроса и предложения.
Чем предстоит заниматься
• исследовать структуру смотрения и спроса на контент
• анализировать популярность тайтлов и подкатегорий, скорость появления новинок и их дистрибуцию
• создавать систему контентных метрик и их мониторинги
• работать с продуктом и контентными командами и влиять на принимаемые решения по развитию направления
Ты нам подойдешь, если
• уверенно работаешь с SQL, питоном, знаешь и понимаешь статистику
• проводишь продуктовые исследования, которые ведут продукт к улучшениям
• системно мыслишь, умеешь работать с задачами с высоким уровнем неопределенности
• большой плюс, наличие опыта работы с контнетной аналитикой/ киносервисами
Почему мы?
• ownership о котором можно мечтать) возможность практически с нуля спроектировать контентную аналитику двух крупных направлений
• Возможность влиять на продукт с аудиторией 70 млн пользователей в день.
• Сильная команда с опытом Т-Банка, Яндекса, Авито, Ozon.
• Много исследовательских задач и мало работы в формате просто посчитать по ТЗ
Ваши вопросы и резюме присылайте в лс @hehircatt
Ищем сильного аналитика, который поможет выстроить контентную аналитику для фильмов и сериалов и детскокого направления в VK Видео.
Сейчас у нас огромное количество контента, разные источники и системы разметки, но нет целостного понимания: что именно смотрят пользователи, какие тайтлы популярны, чего не хватает на платформе и как меняется структура спроса и предложения.
Чем предстоит заниматься
• исследовать структуру смотрения и спроса на контент
• анализировать популярность тайтлов и подкатегорий, скорость появления новинок и их дистрибуцию
• создавать систему контентных метрик и их мониторинги
• работать с продуктом и контентными командами и влиять на принимаемые решения по развитию направления
Ты нам подойдешь, если
• уверенно работаешь с SQL, питоном, знаешь и понимаешь статистику
• проводишь продуктовые исследования, которые ведут продукт к улучшениям
• системно мыслишь, умеешь работать с задачами с высоким уровнем неопределенности
• большой плюс, наличие опыта работы с контнетной аналитикой/ киносервисами
Почему мы?
• ownership о котором можно мечтать) возможность практически с нуля спроектировать контентную аналитику двух крупных направлений
• Возможность влиять на продукт с аудиторией 70 млн пользователей в день.
• Сильная команда с опытом Т-Банка, Яндекса, Авито, Ozon.
• Много исследовательских задач и мало работы в формате просто посчитать по ТЗ
Ваши вопросы и резюме присылайте в лс @hehircatt
1💅7❤6😍6
Друзья, кстати! Натыкайте пожалуйста голосов, хочу красивые реакции тут сделать
❤3
Привет, хочу поделиться с вами, что завтра у меня очень важное профессиональное событие!
Ваши идеи в комментарии)
Ваши идеи в комментарии)
❤🔥10❤1
Это важное событие!
Стартовал курс по Анализу данных и Машинному обучению для студентов Прикладной математики в Вышке. Я веду часть про анализ данных)
Сегодня была первая лекция, 70 человек! Разбирали как работать с метриками) пока шла в аудиторию, жестко переживала — но в итоге все прошло супер! Было интересно, студентки и студенты любопытные, умные, вау! Думаю продуктивно поработаем )
Стартовал курс по Анализу данных и Машинному обучению для студентов Прикладной математики в Вышке. Я веду часть про анализ данных)
Сегодня была первая лекция, 70 человек! Разбирали как работать с метриками) пока шла в аудиторию, жестко переживала — но в итоге все прошло супер! Было интересно, студентки и студенты любопытные, умные, вау! Думаю продуктивно поработаем )
1🔥42❤18💅9❤🔥1
Сегодня вот так ❤️
Практиковали работу в pandas и учились быть критичными в своих интерпретациях
Практиковали работу в pandas и учились быть критичными в своих интерпретациях
❤5🔥1