Country not specified
Unknown website Share

Apps4all

Страна: -
Город: -
Был онлайн: -
О себе:
 
08-07-2016, 10:54
Apps4all

Виктор Иванов (Одноклассники): «Многие выводы уже не получится сделать «на коленке», нужно программировать алгоритм»

Виктор Иванов, UX-специалист Одноклассники, рассказал редакции про UX и Data Mining: какие инструменты Data Mining’а могут помочь проектировщикам и в каких задачах, как создание алгоритмов рекомендаций позволяет улучшить взаимодействие, как Data Mining позволяет понять, как расставить визуальные акценты, а также какие книги читать дизайнерам интерфейсов.

Виктор, добрый день. Расскажите для начала, какие задачи вы решаете для «Одноклассники» и чем занимались до этого?

Добрый день. В Одноклассниках я занимаюсь анализом текущих интерфейсов и созданием решений, повышающих качество взаимодействия пользователя с сайтом и приложениями. На предыдущем месте работы я проектировал интерфейс для касс самообслуживания, в которых почти все делает сам покупатель. До этого несколько лет занимался социальными сетями, так что эта область мне очень хорошо знакома.

Кто еще входит в состав вашей команды и работает над приложением?

У нас есть несколько очень сильных команд: дизайн-команда, разработчики, специалисты по анализу данных. Для каждой задачи задействуются именно те специалисты, которые наилучшим образом могут ее решить. Например, разработкой под web, iOS и Android занимаются разные люди, будут они подключаться или нет зависит от того, под какие платформы делается то или иное решение.

Вы утверждаете, что дизайнерам и проектировщикам нужно дружить с аналитиками, а на выходных почитывать книги по университетскому курсу статистики – почему? Обоснуйте :)

Под такой веселой формой совета скрывается очень значимый пункт нашего подхода: все работы по интерфейсам, включая визуальный дизайн, мы рассматриваем не как законченную работу, а как набор гипотез. Эти гипотезы еще требуется проверить, то есть оценить эффективность решений, возможно, сравнить несколько решений друг с другом или с текущей реализацией. Для сравнения зачастую недостаточно смотреть на графики, нужно делать статистически значимые выводы, а это просто невозможно без хотя бы общего знания статистики и использования современных инструментов анализа данных.

А какие книги вы порекомендуете дизайнерам интерфейсов?

Про учебник по статистике я уже говорил. Кроме того, много полезного написано у Джефа Раскина, Алана Купера, а для дальнейшего развития наибольшую пользу, на мой взгляд, принесут книги по когнитивной психологии. Например, хрестоматия Джона Андерсона. Разобраться в аспектах восприятия и мышления поможет и легендарная книга Дэниэла Канемана «Thinking, Fast and Slow».

Расскажите о сильных и слабых сторонах использования инструментария Data Mining

Data Mining – очень мощный набор инструментов, и это его самая сильная сторона. Очень хорош для решения классификационных задач, например, для понимания чем одна группа клиентов отличается от другой. На основе таких алгоритмов, как Decision Tree или Random Forest можно выбирать самые значимые комбинации факторов, влияющих на итоговый результат. Алгоритмы сами отбросят незначимые факторы и, поверьте, ими могут оказаться совсем не те факторы, которые мы ожидаем. Недостаток Data Mining стандартен для любого серьезного инструмента – это сложность. Многие выводы уже не получится сделать «на коленке», нужно программировать алгоритм, частенько ждать, пока обсчитаются данные. Но это того стоит.

Какие инструменты Data Mining’а могут помочь проектировщикам и в каких задачах?

Data Mining легко встраивается практически во все задачи проектировщиков. К примеру, в составлении персон поможет кластерный анализ – с его помощью можно разделить аудиторию на группы не «на глаз», а на основе математической статистики.

Каковы ограничения Data Mining и почему оно помогает далеко не всегда?

Использование Data Mining ограничено лишь наличием данных, но при этом даже отсутствие каких-либо значений или ошибки в сборе данных могут и не оказывать существенного влияния, если исследователь правильно учтет это при проведении анализа.

Чтобы понимать поведение пользователя и находить дефекты в приложении, какие еще операции вы проводите? A/B-тестирование? Интервью?

Я сторонник получения информации по разным контурам познания: мы, конечно же, проводим интервью с пользователями, делаем опросы, анализируем данные и проводим A/B-тестирования для оценки результатов запуска; в исследованиях интерфейса нам также помогает юзабилити-лаборатория Mail.Ru.

На кого вы ориентируетесь в процессе тестирования?

Все зависит от задачи: например, если я хочу оценить процесс регистрации, то мне нужен человек, который еще не зарегистрирован в Одноклассниках. И если мы пригласим того, кто уже недавно регистрировался, то скорее всего получим более хороший результат, а следовательно, не очень валидные данные.

Как научиться задавать правильные вопросы и обнаруживать проблемные места?

Мой совет: поменьше полагайтесь на собственные чувства и побольше на обратную связь от реального мира. Чем больше мы будем обращаться к реальному миру, тем более качественными будут наши решения.

Как создание алгоритмов рекомендаций позволяет улучшить взаимодействие

При взаимодействии пользователя с социальной сетью очень важно поддерживать его интерес к контенту. Если интерес падает, то совершенно не важно насколько красиво и аккуратно сделан интерфейс – пользователь будет все реже заходить на сайт или в приложение. Для поддержания интереса очень важно заранее находить то, что может заинтересовать пользователя – это могут быть люди, с которыми он может быть знаком, или группы, которые могут ему понравиться.

Как Data Mining позволяет понять, как расставить визуальные акценты?

Оценив результат какой-либо части нашей системы и разобравшись в причинах того, что на него влияет и в какой степени, мы можем значительно более осознанно задать значимость визуальным элементам страницы – некоторые выделить, а некоторые убрать.

Расскажите про ваши нестандартные UX-задачи и использование результатов Data Mining

На самом деле социальные сети – это кладезь нестандартных UX-задач. У пользователей здесь практически никогда нет четких сценариев работы с приложением или сайтом, а желание куда-то перейти как правило формируется на предыдущем шаге. «Увидел интересную фотографию? Зайду посмотрю», «Не согласен с мнением? Оставлю комментарий». Тем не менее, во всем этом многообразии Data Mining позволяет найти общие закономерности и позволяет нам лучше узнать пользователей.

Какую ошибку чаще всего допускают дизайнеры интерфейсов?

На мой взгляд, многие дизайнеры при проектировании интерфейсов до сих пор в большей степени ориентируются на свои чувства. А спроектировать качественное решение можно только сформировав несколько контуров обратной связи с реальным миром, это значительно более инженерная, чем творческая дисциплина. Качественная оценка здесь значительно важнее субъективных переживаний.

Дайте несколько советов для тех, кто хочет начать развивать UX и Data Mining у себя в приложении, но не знает, как

Это в больше степени зависит от задачи. Однако общий подход таков: перестаньте смотреть графики, вместо этого внесите значения в Excel, Google Docs или лучше SPSS, считайте корреляции, проверяйте гипотезы. В любом случае лучше всего освежить знания по корреляционному анализу, почитать про кластерный и дисперсионный анализы.

И последний, наш традиционный вопрос: какие приложения в вашем смартфоне? 

В моем смартфоне есть почти все приложения, относящиеся к социальным сетям, кроме того есть карты, новости, погода, поиск авиабилетов.

Можете назвать свой топ приложений по частоте использования и еще несколько примеров клевых приложений, которые вам нравятся с точки зрения их реализации или идеи?

Активнее всего я, как и многие люди, пользуюсь социальными сетями и мессенджерами: приложения Одноклассники, Facebook, Telegram, Swarm. В топе по частоте использования есть и “Где деньги?”, приложение для учета личных финансов. Это первое приложение, в котором мне удобно вести учет расходов. У него приятный дизайн и много полезных функций: совместные кошельки, распознавание смс. Очень понравилось приложение myMail, благодаря которому я освоил технику пустого инбокса.

Виктор, спасибо вам за интересную беседу!

 
ux
data mining
интерфейс
дизайнер
приложение
одноклассники
social media
книги
тестирование
0 0 0

Чтобы оставлять комментарии вам необходимо зарегистрироваться