Боязнь простых решений

Самое главное правило сдачи любой творческой работы — никогда не оставляй заказчика одного. Не кидай ссылку на макеты, не отправляй демо-доступ, не высылай текст в Гугль-доке.

Если тебя нет рядом — любой вопрос автоматически получает ответ не в твою пользу. Почему мы сделали вход по имейлу вместо входа по паролю? Почему я нажимаю на пятую кнопку на третьей странице, а она не работает? Что имел ввиду дизайнер?

В личном разговоре всё это можно сгладить, объяснить, убедить — в итоге будет понятный компромисс и синхронное с заказчиком продвижение к результату. А когда тебя рядом нет — итогом будут только правочки.

Не хочешь слить в трубу результаты работы — презентуй её лично.

Карты гугла обновили логотип и я, как преданный пользователь сервиса, ощутил на себе всю "прелесть" этого мероприятия. Под постом будет картинка До обновления и После.

Вопрос редизайна продукта - тонкая материя. Грань между тем, чтобы сделать лучше и не испортить то, что есть, тяжело осязаема. Поэтому подходить к обновлению дизайна нужно осторожно.

Вот мой пользовательский опыт: я, как человек, который часто пользуется google maps, уже раза три ловил себя на том, что не могу найти приложение. Хотя оно находится на том же месте, где и всегда.

Мне приходилось вчитываться в подписи иконок, чтобы найти карты. То есть, вместо того, чтобы считать знакомый образ, я отваливаюсь на том, что не могу его найти.

Позже выпущу отдельный пост про редизайн с догамами, которые усвоил. Но сейчас хочу узнать, какие вы испытываете ощущения, когда меняется дизайн продукта, которым пользуетесь?

Есть два режима жизнедеятельности — производство и потребление.

Производство — это когда после вас остаются артефакты: код, письма, идеи, макеты. Потребление — все остальное. Написать программу — производство, посмотреть фейсбук — потребление.

В увеличении потребления заинтересованы те, кто вас окружает: ютубчик, макдональдс, друзья, которым нужна компания для похода в бар, да и вся мировая экономика в целом.

В увеличении производства в первую очередь заинтересованы вы сами. Чем больше вы делаете (или другие, с вашей помощью) — тем быстрее достигаете целей.

Человечество изобрело кучу инструментов для потребления —телефоны, торговые центры, push-уведомления, шаурма у метро.

Инструментов для производства, вроде скетча, макбука и молескина — наоборот, мало. На самом деле, можно производить больше, чем 95% людей, имея только сильное желание и блокнот, но это тема для отдельного разговора.

Разделяйте потребление и производство. Не получится продуктивно работать, если отвлекаться на фейсбучный тупняк. Не получится насладиться ужином, пытаясь написать код.

Осенью прошлого года мне довелось поучаствовать в любопытном исследовании. Ваня Васильев, руководивший в разное время дизайном Альфабанка и Scentbird, решил выяснить, насколько влияет самое первое письмо будущему работодателю на потенциальное трудоустройство.

Эксперимент проходил так:
- Ваня нашёл десяток примеров описаний вакансий продуктового дизайнера и скомпилировал из них усреднённый текст (https://research.mintblaster.com/#vacancy). Cамо по себе, кстати, интересное упражнение.
- Собрал группу из 16 экспертов (https://research.mintblaster.com/#experts) (в которую попал и ваш покорный слуга) — нанимающих дизайн-руководителей и руководительниц из Яндекса, Альфа-Банка, Почты России, Сбербанка, МТС, Mail.ru, Acronis, Miro, Revolut и других компаний.
- Сделал лендинг (https://research.mintblaster.com/) и предложил заинтересованным дизайнерам написать ровно одно письмо — такое, как если бы они по-настоящему хотели устроиться на работу. Всего удалось собрать 243 отклика, из них 228 человек отметили, что действительно искали работу.
- Дальше каждый эксперт отсматривал заявки дизайнеров-претендентов. Отреагировать на заявку можно было только кнопками «да» и «нет» — продолжил ли бы я общение с кандидатом на основании этого первого письма или отказал бы сразу. Практически Тиндер!
- Чтобы результаты были точнее, каждое письмо независимо оценивали минимум семь экспертов.
- В конце каждому кандидату пришла взвешенная оценка шансов оказаться приглашенным на собеседование на основании письма.

Получились такие результаты:
- Кандидаты распределились по нескольким группам по количеству положительных оценок экспертов:
- 3% — Все эксперты нажали «да».
- 8% — Больше 80% положительных голосов экспертов.
- 25% — От 50% до 80% положительных голосов.
- 22% — Между 30% и 50% положительных голосов.
- 40% – меньше 30% положительных голосов.
- (ещё 2% были отмечены как спам.)
- То есть по-настоящему сильных откликов — всего 11% (первые две группы). Это очень соотносится с моим опытом поиска дизайнеров.
- Почти половина всех откликов — 40% — очень слабые.
- Другая добрая половина (47%) попала в средние группы, когда голоса экспертов разделились.
- В среднем эксперты тратили 50 секунд на просмотр одной заявки (включая просмотр портфолио и вообще всех приложенных ссылок). Вот столько времени у письма есть, чтобы произвести впечатление.

Продираясь через десятки писем, я искал только одно: портфолио с хорошими работами (писал про это давным-давно (http://t.me/desprod/9)) и/или внятный свежий опыт работы над продуктами. Всё.

Остальное не важно. Длинные тексты, перечни навыков и дипломов, списки инструментов или интересов, желания и мечты — всё это больше мешает. Стаж работы вообще идёт во вред, если не подтверждается результатами.

Если вы начинающий дизайнер или почему-то не хотите или не можете показать результаты с последнего места работы — сделайте несколько фейковых проектов специально для портфолио. Например, редизайн Википедии или что-нибудь в таком роде.

Вот, кстати, Ксения Стернина, которая тоже была экспертом в Ванином исследовании, подробно рассказала про то, что стоит и не стоит писать в письме работодателю (https://blog.uxssr.com/2020/01/29/cover-letter-for-designers/).

Почитать полностью все результаты исследования можно тут (https://designer.mintblaster.ru/results). Там же Ваня проводит следующий эксперимент, в котором кандидаты могут рейтинговать друг друга. Кстати, по отзывам участников, когда они смотрят чужие письма и работы и сравнивают с тем, что написали сами, очень хорошо начинают понимать, как стоит писать и как не стоит.

То, что наше решение ляжет в плоскость именного мобильного приложения было ясно практически сразу, но мы до последнего предпринимали попытки думать, что это не так.

После нашего исследования мы поняли, что наиболее неоптимизированный процесс, отнимающий кучу сил у исследователей и аналитиков — опрос с картой. При этом, когда мы задали этот вопрос заказчику, он ответил, что с их стороны самый костыльный метод — наблюдение, так как никакого? даже отдаленно похожего инструмента? сейчас нет, все на коленке: сначала бумага, потом специализированный и довольно сложный софт.

Справедливости ради скажу, что, в итоге, мы разделились по методам, и каждый делал свою часть. Поэтому какое-то решение я опишу более подробно.

Итак, наблюдение — метод, который со стороны полевика, вполне удобно делать на бумажной карте, один из респондентов на интервью рассказал о том, что ему удобнее делать быстрые пометки на бумажной карте, а затем, уже дома, все вдумчиво заполнять на компьютере. И если наблюдатель будет вести подробную запись прям в поле — это будет долго и не очень удобно.

Соответственно, нужно было решить, как сделать работу таких пользователей ещё проще, чтобы инструмент, с которым бы они работали, требовал минимум усилий. Как бумага, только круче.

Идеальное решение, когда инструмент сделает всю работу сам: сфотографирует, укажет геопозицию, поможет определиться с классификацией проблемы, чтобы пользователю осталось только добавить краткий комментарий.
Как сделать все эти шаги минимальными усилиями... конечно же при помощи дополненной реальности!
Наводим камеру на неправильно припаркованный автомобиль, ставим виртуальный пин, тем самым указываем точное местоположение проблемы, камера телефона угадывает, что это автомобиль, предполагает доступные варианты ошибок: при этом пользователь не видит огромный чеклист всех возможных вариантов, а лишь один или парочку близких по смыслу категорий; пользователь выбирает подходящую ошибку тапая по экрану.
Таким образом, после выбора нужной категории ошибки, телефон уже знает её геопозицию, автоматически делает фотографию и помогает определиться с категорией, то есть 3 из 4 обязательных шагов заполняются автоматически. Пользователю остается только написать комментарий к ошибке, а ещё лучше, сказать его голосом.
За счет того, что большую часть нагрузки берет на себя телефон, всё внимание наблюдателя может быть сосредоточено на исследуемой улице.

Но что делать с проблемами, которые не укажешь одной только точкой? Например, отсутствие тротуара на протяжении всей улицы, или область с повышенным трафиком пешеходов?

Протестировав приложения в которых используются технологии дополненной реальности, стало ясно, что такие трудные задачи вполне возможно реализовать. На прототипе ниже как раз показан такой случай. Предположим, полевику необходимо выделить целый участок улицы с повышенным трафиком пешеходов, он при помощи камеры строит в пространстве полигон: