📱 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

🚖 Uber и каталоги.

В прошлый раз мы разбирали кейсы с рекомендательной системой в Instagram и механизм прокачки engagement'а пользователей в Netflix. Сегодня посмотрим, как работают с каталогами в Uber Eats.

Изначально Uber Eats создавалось как приложение для заказа еды из ресторанов. Но по мере того, как амбиции продуктовых команд выходили за рамки общепита, перед инженерами возникла задача: как масштабировать существующие каталоги под аптеки и крупные сети супермаркетов, вроде Walmart и Carrefour с тысячами позиций на полках?

Мало просто сделать редизайн карточек в приложении. Чтобы в мобильном приложении Eats каталог отображался быстро, а заказы оформлялись без проблем, команда инженеров Uber переосмыслила структуру данных. Команда разработала INCA (INventory and CAtalog) - их next-generation catalog system.

В чем суть - пайплайн данных разбит на 4 стадии: 1) Ingestion (получение данных от продавца); 2) Storage (сохранение в хранилище с базовой валидацией); 3) Publishing (сбор финальной сущности (товар, раздел, магазин) из разных источников с подключением ML, LLM); 4) Indexing (оптимизация хранения данных под разные сценарии поиска и фильтрации, чтобы те отрабатывали очень быстро).

Такое разделение позволило оптимизировать каждую фазу отдельно: есть быстрый поиск товара, а есть глубокая обработка данных, где это нужно.

Также в новой архитектуре предусмотрен этап обогащения данных: есть онлайн обогащение (классификация товара (молоко, стул) и проверка качества); есть оффлайн обогащение (детали не дают, но подозреваю, что речь про улучшение описаний, переводы, генерации фото).

С точки зрения модели каталога продуктов команда выделила универсальный Item for sale, который ссылается на Navigation (магазин/ресторан, категорию, где искать товар, и тип доставки: только delivery или еще и pick-up); также Item ссылается на Product denoscription (например, это бутылка воды) с возможностью Customization товара: комбо-наборы товаров, размер и цвет товара.

Такая работа над каталогом позволила команде Uber заложить фундамент под рост бизнеса на много лет вперед.

Оригинальный, нефильтрованный материал можно почитать в блоге Uber.

👍 - магия какая-то, но в целом понятно

Бустануть канал для разнообразных реакций.
#uber #доставка

📱 Репосты в Instagram.

Летом Instagram запустил новую фичу - репосты (Repost to feed) рилс и постов (пресс-релиз). Подсмотрели в TikTok, где избранные посты можно также сложить в выделенную для себя папку.

Заметил пару проблем, делюсь мыслями с вами.

Сделать репост легко - кнопка находится в одном ряду с комментариями и шэрингом. Отменить действие также легко - достаточно тапнуть повторно на ту же кнопку. Продуктовая команда хочет поработать с вовлеченностью (engagement), ведь каждый репост - бесплатное распространение контента на новую аудиторию.

Value для креаторов понятное - репост увеличивает охват. Как и в случае и лайками друзей и новостной лентой друзей, такие репосты нацелены на удержание внимания и, в конечном итоге, на timespent: пользователи видят в ленте аватарку друга/известного человека и его комментарий > пользователи задерживают свое внимание на контенте > пользователи взаимодействуют с контентом (шарят, комментируют).

😠 Что с этой фичей не так?

- Кнопка репоста располагается на том месте, где раньше были комментарии. Из-за этого у пользователей [гипотеза] часто случаются мисс-клики, ведь пользовательская "мышечная память" очень сильна. В итоге человек может даже не заметить, что сделал репост. Проблему можно было бы полечить с помощью double confirmation: первый тап - это предпросмотр, второй - репост. Хочется верить, что команда замеряет долю отмененных в течение минуты репостов.

- Сценарий, на первый [субъективный] взгляд, нечастотный. Понятно, почему продуктовая команда решила вынести его как отдельную кнопку (надо в моменте увеличивать охваты), но из-за проблемы №1 хочется протестовать - уже есть кнопка для шэринга контента. Возможно, команда хочет сформировать у пользователей привычку делиться контентом в 1 клик, как ставить лайк. Но в таком случае не совсем понятно, в чем принципиальное отличие между "лайком" и "поделиться", если убрать в сторону отдельный раздел с "поделиться" в профиле.

- Слабенький онбординг. Есть вылезающая шторка при первом клике, но не хватает пояснений и подсказок на экране профиля. Не раскрыто, зачем это пользователю: чем полезен новый раздел, что можно пересматривать, как это может работать в качестве "своей коллекции". Например, "Используй репосты как свою папку "избранное", но доступную друзьям".

В общем и целом, для "обычного" юзера ценность неочевидна: зачем ему коллекционировать чужой контент в профиле, если есть уже есть папка "сохранённые".

Вместе с этим из-за мисскликов добавляется страх: вдруг я случайно репостну контент, которым я точно не хотел бы делиться со своими друзьями.

Хороший пример, когда даже сильная продуктовая команда может внедрять спорные [на первый взгляд] фичи.
Еще из интересного у Instagram: Эксперименты с поделиться, Предпочтения друзей, Число комментов к рилс.

👍 - понаблюдаем за эволюцией.

Бустануть канал для разнообразных реакций.
#instagram #сомнительно #соцсети #удержание