Кажется, неплохая статья о том, как анализировать данные

Да-да, нельзя просто пыриться в гугл-аналитику и молиться, чтобы кривая посещений поползла вверх. Нужно делать какие-то выводы, что-то менять и проверять. Однако, как убедиться в том, что вы не предлагаете какой-то нонсенс?

Вот несколько советов о том, что ж делать-то:

1. Почистите свои данные. Нельзя просто взять и начать интерпретировать полученные результаты, нужно с ними поработать, очистив от лишних всплесков и нерелевантных значений. А уже после этого делать выводы.

2. Держите в голове вопрос, на который вы хотите ответить при помощи данных. Иначе рискуете собрать много бесполезных цифр.

3. Описывайте данные простыми словами. Такие описания помогут вам не запутаться, и быстрее понимать их значение другим людям.

4. Проверьте, что контекст сбора данных был верным. Если вы собрали данных за два года, то половина из них может оказаться нерелевантной из-за изменившегося контекста (например, был проведён редизайн сайта).

5. Собирайте данные из разных источников, чтобы собрать полную картину и проверить данные на противоречия.

6. Выделите свои основные KPI и смотрите на них. Так не потонете в пучинах таблиц и цифр.

7. …но сравнивайте их и с другими метриками, которые идут с KPI в противоречие.

8. Ищите не только данные, которые подтверждают ваши гипотезы, но и те, которые их опровергают. Хоть так соблазнительно закончить исследование, если вы вроде как нашли доказательства ваших инсайтов, но потратьте немного времени и подумайте, где вы можете найти опровержение — возможно, вас ждёт сюрприз.

9. Исследуйте аномалии. Если вы видите наравномерные всплески и провали ключевых метрик, потратьте усилия, чтобы понять их причины. Возможно, это проявления какой-то большой проблемы.

10. Категоризируйте и кластеризируйте качественные и количественные данные — так с ними будет проще работать.

11. Визуализируйте ваши данные. Порой, так будет проще делать выводы, чем просто пырясь в таблицу.

12. Используйте цветовое кодирование… очевидно. ✅

13. Используйте когортный анализ, когда это возможно. (Ну такое)

14. Используйте специальные тулы. (Тут в статье реклама видимо)

https://databox.com/how-to-analyze-data

Парадигма навигации

Для навигации по приложению мы выбрали таббар. В 2018 году это выглядит очевидным, не было даже вариантов, что может быть по другому. Вопрос был скорее в том, какие пункты меню выбрать.

Почему не бургер-меню? Да просто потому что бургер не конвертит. Если в приложении есть больше одного основного сценария, то бургер ему не подходит. Пользователи не видят какие ещё есть функции у приложения и не посещают эти пункты меню, их сложно туда завлечь.

Об окончательной победе таббара над бургер-меню можно говорить хотя бы потому, что гугл давно добавил таббар в гайды материал дизайна, и сейчас практически все приложения от гугла навигируются именно таким образом (не важно ios это или android).

Окей, с навигацией разобрались. Теперь как понять, какие функции у приложения основные и что из них вынести в таббар? Можно пользоваться простой логикой — ради этой функции в таббаре я буду запускать приложение.

Для начала мы остановились на трех табах — поиск вакансий, избранное и профиль. В дальнейшем таббар множество раз переделывался и перерисовывался, а количество пунктов меню, в итоге, увеличилось до пяти.

Визуализация данных

Визуализация данных не самая простая штука. Бывает потеряны часы времени в поиске подходящего формата. "Bubble Chart", "Bar Chart", а может быть "Scatterplot"?

Коллеги собрали большинство примеров вместе и показали правильное использование графиков и диаграмм. Кратко так:

  • столбики (Bar Chart). Используют для сравнения нескольких наборов данных. Горизонтальные столбцы обычно используют, когда нужно сравнить большое количество показателей или визуально выделить явное превосходство одного из них. А вертикальные столбцы хорошо иллюстрируют, как менялись показатели в разные периоды, например, ежегодная прибыль компании за несколько лет
  • точечная диаграмма (Scatterplot). Помогает найти взаимосвязь между двумя показателями. Например, с его помощью можно узнать, как меняется коэффициент конверсии в зависимости от размера скидки на товар.
  • пузырьковая диаграмма (Bubble Chart). Позволяет сравнить два параметра по третьему. Возьмем коэффициент конверсии и размер скидки. Добавим к ним доход (за который отвечает размер круга) и получим примерно такую диаграмму. Глядя на этот график, можно заметить, что самая высокая конверсия у товаров со скидкой 30%, однако больше всего дохода приносят товары без скидки и товары со скидкой 5% (см. пример ниже).

Остальные примеры по ссылке Также там можно найти любопытный график, который показывается корреляцию между числом утонувших в бассейне и выходом фильмов, где снимался Николас Кейдж. :-)

Стакан UX-писателя всегда наполовину полон.

Не «Информация исчезнет через 5 дней», а «Информация будет доступна ещё 5 дней».

Не «Договор расторгнут», а «Нужен новый договор».

Не «Заплатите, иначе услуга будет приостановлена», а «Чтобы продолжать пользоваться, заплатите до 7 марта».

Не «Услуга доступна не чаще 2 раз в год», а «Можно пользоваться 2 раза в год».

В мире и так много негатива и коронавируса, зачем ещё в приложениях нагнетать?

Андрей Шапиро написал серию статей о методологии сбора требований и планирования релизов программного продукта User Story Mapping

Часть 1. Пользовательская история: https://medium.com/xraizor/b0b0d724d77e

Карта историй создаётся для нового продукта или когда существующий продукт надо частично или полностью переделать, и требуется описать объём имеющейся функциональности.

На входе метода: гипотезы состава стейкхолдеров, их интересов и основных планируемых эффектов ближайшего релиза. Хорошо, если есть картирование процессов в форматах Customer Journey Map или Service Blueprint.

На выходе: набор задач на проектирование и разработку, привязанных к пользовательским историям.

Методика предлагает фиксировать требования в виде двухмерной карты, где карточки с пользовательскими историями располагаются в хронологическом порядке, а соответствующие им задачи расположены под ними по мере роста глубины проработки.

Любая пользовательская истории записывается для действующего лица: персоны или функциональной роли в системе. Близкая методика Use Cases лишена эмпатии к человеку, для которого создаётся программа.

Важно:
— Чтобы в истории было и действие, и его ценность для действующего лица;
— Не фиксировать определённый образ достижения полезного действия, чтобы не мыслить готовыми решениями. Избегайте названий интерфейсных элементов и паттернов.

Часть 2. Алгоритм проведения и рекомендации для ведущего: https://medium.com/xraizor/9a90beb2ff57

Часть 3. Чистка историй от ложных требований. Критика метода: https://medium.com/xraizor/2f7bd967a54a

Спрашивали про точки развития для дизайнера.

Спрашивали про точки развития для дизайнера.

Точек роста для дизайнера четыре:

— Перенести практики и методы дизайна в другие области жизни. Запуск абсолютно нового проекта в котором важен не дизайн, а принципы дизайна, например вы много работали с проектными планами и решили запустить сервис генерации шаблонов таких планов, но уже как предприниматель, а не дизайнер, но умение организовывать собственнную работу уже становится самостоятельным продуктом. Другие возможности это стремление проверять тестированием любую гипотезу. Гармония отношений с людьми, правильная композиция человеческого пространства вокруг, эстетика повседневности, проектирование эффективности питания, режима дня, комбинаторика в проектировании сообществ, разрешение противоречий и конфликтов.

— Творческое развитие. Создание индивидуальной творческой траектории независимости и автономной работы. Частный проект в котором дизайнер один на один со своей личной задачей. Создание личного проекта с осознанными и глубокими мотивами самореализации.

— Postdigital. Отказ от цифровых методов создания вещей в пользу любой натуральной, аналоговой технологии создания объектов. Классические методы производства, длительные, основательные, трудоемкие, но развивающие практическое, прикладное мышление.

— Обучение. Изучение новой дисциплины. Стратегия на создание качественных преимуществ на рынке из оригинальных комбинаций компетенций. Погружение в области новых знаний для расширения карьерного потенциала и диапазона проектного применения новых знаний. Помогает и преподавание своей дисциплины. Формируется более осмысленная база представлений о своей работе, принципах, приемах и методах.