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

Болит за тексты

Вот знаете, есть такая штука, как тексты в интерфейсах. Буквы, слова и даже целые предложения, которые помогают тебе вести пользователя и решать его задачи.

Пример: мы собираем онбординг для мобильного приложения. Набор стартовых экранов, который рассказывает пользователю, как работает наше приложение - маркетплейс трусов.

Логика такая:

1 - экран (приветствие)
2 - экран (рассказываем про топ возможности нашего каталога трусов)
3 - экран (говорим, что можно купить трусняк в один клик без мозговой боли)
4 - кидаем пользователя на каталог, а лучше на топовые труселя с покупкой в один клик

Но вот же беда - нормально написать тексты для этих экранов может быть целой проблемой. Казалось бы, возьми копирайтера и вот тебе все решено. Но не так все просто. Люди, которые пишут статьи или рекламные слоганы, не равно люди, которые пишут для интерфейса.

Все чаще слышу от рынка, что есть UX копирайтеры. Отдельная профессия такая, когда пишут только под интерфейсы. Работают плотно с продактами и дизами. Насыщают текстами кнопки, меню, подсказки, ошибки, заглушки, заголовки, подписи к формам и прочие элементы.

В продуктах, которых работал, тексты к интерфейсам мы писали всем скопом: копирайтер, дизайнер, продакт. А вот то, чтобы прямо отдельный человек, ну не знаю.

Расскажите, как у вас это устроено? Опрос будет под постом.

А я вам статеек накидаю полезных про UX копирайтинг:

1. https://bit.ly/2OLJEKY - подробно разложена тема UX копирайтинга

2. https://bit.ly/2QQ2JhE - опыт Google по написанию текстов

3. https://bit.ly/34oMOed - про UX писателей

Кароч, ответственность переоценена

Многие говорят, что лидер – это тот, кто готов брать на себя ответственность. Серьезная, уважаемая роль. Но немногие знают, что ответственность брать так же легко, как пирожок с полки.

В реальной жизни даже если супер сильно облажаться чаще всего ничего страшного не происходит. В большинстве случаев максимум, что светит плохому лидеру – банкротство, увольнение, негативное освещение в сми и прочие проблемы ослепительно белых людей. Meh. При этом жизнь постоянно дает инструменты для исправления ситуации и новые попытки, прям как в компьютерной игре.

Поэтому лидерами чаще всего становятся не ответственные люди, а как раз наоборот, отлетевшие персонажи с высокой толерантностью к риску. Ну, либо те, кто понимает, что риска-то особого и нет.

Боязнь простых решений

Я часто замечал, что люди недоверчиво относятся к простым решениям.
Например, приносишь дизайн заказчику, а он: "Слишком просто, давайте добавим чего-нибудь этакого!"
Добавляют. Проект стартует, а ухаживать за "чем-нибудь этаким" довольно сложно.

Бояться надо сложных решений.
Любое решение, в котором есть куча "если" — бомба замедленного действия.

"Мы предусмотрели в проекте 500 экранов! Если так, то такой экран и логика.
Если этак — такой экран и логика. Всё очень индивидуально."

Чем больше "если", тем больше проблем в поддержке, в развитии, в понимании.
В итоге, в какой-то момент на отдельные логические ветки начинают забивать или забывать: что-то развивается, а что-то начинает устаревать.

Если вместо 500 экранов можно сделать 100 — надо делать 100. Пусть потеряется где-то индивидуальность, но решение не будет протухать.
У нас в Велвике такой принцип — если решение кажется сложным, то мы останавливаемся, отматываем назад и смотрим, где можно упростить.
Простое работающее решение придумать сложнее, чем нагородить кучу "если".

В общем, надо стремиться к упрощению.

Чтобы обратиться к какому-либо узлу, его сначала надо найти

Для этого есть разные методы, но в современном прототипировании чаще всего применяются два метода:

let el = document.querySelector(selector)
и
let elems = document.querySelectorAll(selector)

Оба метода получают на вход CSS-селектор элемента. Например:

let el = document.querySelector(".someClass b");

Отличие их в том, что querySelector вернёт один узел, который попался первым, а querySelectorAll вернёт список всех узлов на странице, соответствующих селектору.

Список узлов очень похож на массив, но не является массивом. Например, у него, как и у массивов, есть метод forEach, при помощи которого можно перебрать один элемент за другим. Но у него нет метода map, который позволяет преобразовать один массив в другой, применив к каждому элементу функцию-колбэк.

Если же вам всё-таки нужен метод map, то вы можете преобразовать список узлов в массив при помощи конструкции [...nodeList]:

let arr = document.querySelecroAll("a");
[...arr].map(el => el.innerText);

Подробнее в видео: https://youtu.be/KIBv7QMToP4
И в примере с кодом: https://codepen.io/detepr/pres/mQqKZO

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.