Product Science by Anton Martsen @product_science Channel on Telegram

Product Science by Anton Martsen

@product_science


I diagnose with data and treat with design.

More hardcore materials here – @co_intelligence

@martsen | martsen.me | p13n.ru

Product Science by Anton Martsen (English)

Are you fascinated by the intersection of data and design in the world of products? Look no further than the Telegram channel 'Product Science by Anton Martsen' (@product_science). Anton Martsen, a renowned expert in the field, uses data to diagnose product issues and design solutions that are both effective and visually pleasing.

In this channel, you will find a treasure trove of hardcore materials that delve deep into the world of product science. If you're looking to take your product development skills to the next level, this is the place to be. Additionally, for even more insightful content, you can also check out @co_intelligence.

Anton Martsen, the brain behind this channel, is a visionary in the product science industry. His expertise and knowledge are unmatched, making him a trusted source for anyone looking to enhance their skills in data-driven product design. You can learn more about Anton Martsen and his work on his website martsen.me and p13n.ru.

Join the 'Product Science by Anton Martsen' channel today and take your product development skills to new heights with the guidance of a true industry leader.

Product Science by Anton Martsen

16 Nov, 15:32


Как зумеры потребляют музыку: исследование последних трендов от Spotify

Spotify дропнул ахуенное исследование того, как на сегодняшний день Gen Z взаимодействует с музыкальным контентом. Главные находки:

Связь через музыку: Для зумеров музыка и подкасты — важный способ создавать реальные связи, как в онлайне, так и в реальной жизни.

Spotify – антидот от думскроллинга. По мнению зумеров, соцсети часто вызывают чувство изоляции и одиночества. Однако, 64% пользователей считают, что Spotify помогает выйти из этой зависимости и избавиться от постоянного желания скроллить ленту и сидеть в соцсетках.

Совместное прослушивание: Gen Z активно использует совместные функции Spotify, например blend и коллаборативные плейлисты. Кроме того, что для них это очень естественная форма взаимодействия с друзьями и знакомыми, через коллаборативные практики зумеры также репрезентируют частичку себя.

Мероприятия вживую: Удивительно, но живые мероприятия всё ещё очень важны. За последний год 74% зумеров посетили живые концерты, многие даже отправлялись на них в другие страны (например, на тур Taylor Swift). Также, Gen Z, по данным Spotify, довольно часто устраивают своего рода “квартирники” (listening parties), на которых слушают новые альбомы/треки вместе со своими друзьями.

Музыка и отношения: Музыкальные предпочтения супер важны для формирования романтических связей. Например, 80% зумеров ставят музыкальную совместимость выше внешности в отношениях, а 91% считают, что общий вкус в музыке помогает глубже сблизиться с партнёром.

Spotify как саундтрек к жизни: Gen Z создаёт плейлисты для важных моментов и этапов жизни (например, «первое свидание», «выпускной»), с общим временем прослушивания таких плейлистов около 86 миллионов минут (!). Более того, зумеры составляют плейлисты под определенный вайб и настроение, и в целом используют плейлисты как инструмент для самовыражения.

Я хоть технически уже не зумер, но узнал себя в большинстве пунктов. По крайней мере в моей юности были и коллаборативные музыкальные практики, и высокая значимость музыкального вкуса для романтической совместимости и присваивание жизненным этапам определенных саундтреков. Да даже сейчас, для каждой новой недели в Белграде и следующего этапа адаптации у меня есть саундтрек.

Product Science by Anton Martsen

19 Oct, 11:06


Объёмы данных с каждым годом только растут...

Product Science by Anton Martsen

17 Sep, 11:50


Ситуация:
1. Вы аналитик в продукте, в котором есть лента с креативами. Креативы разрабатываются как внутри продуктовой команды, так и могут быть присланы партнерами.
2. Овнеры и стейкхолдеры ленты метаются между двумя решениями: "лента наскучивает, надо делать в ней ротацию креативов" и "креатив нужно показать несколько раз, чтобы человек его заметил и кликнул"

Как аналитически вывести "наскучивание" ленты? Можно ли выработать рекомендации для ротации?
Читаем подход аналитиков Меты: https://medium.com/@AnalyticsAtMeta/creative-fatigue-how-advertisers-can-improve-performance-by-managing-repeated-exposures-e76a0ea1084d

Product Science by Anton Martsen

16 Sep, 13:24


Ситуация:
1. Вы аналитик в двухстороннем маркетплейсе, который выступает "посредником" между Потребителями и Производителями Ценности.
2. Бизнес процеветает, если через платформу идет больше взаимодействий между сторонами
3. Появляется идея поддалкивать юзеров к "сделкам" разными инициативами. Как оценить их эффективность?

Вот как подходят к оценке эффекта аналитики из Мордокниги: https://medium.com/@AnalyticsAtMeta/measuring-roi-of-creator-content-investments-at-meta-df4e20061100

Product Science by Anton Martsen

15 Sep, 10:08


У вас огромное данных кол-во данных, тяжело масштабироваться по железу и хочется точных вычислений? Добро пожаловать в клуб.

Дата-специалисты из Запрещеннограмма расписали стратегии сэмплирования данных, которые нужны в разных ситуациях и задачах.

https://medium.com/@AnalyticsAtMeta/scaling-analytics-instagram-the-power-of-deterministic-sampling-8ee7332d77ae

Product Science by Anton Martsen

14 Sep, 20:45


Статья с дельным набором метрик и гипотез как проектировать нотификации для максимизации удержания в продукте

https://hvpandya.com/retention

Если коротко, то самое главное в пуше – нужное сообщение в нужное время.

Вынесу из текста то, что касается чисел:
* Reachability – процент людей, который включены пуши. Главная хэлс-метрика всех иницитив с нотификациями.
* N-Pushes-to-Retention Conversion – автор текста напрямую метрику не называл, но суть в том, что нужно подобрать такую конфигурацию уведомлений, которая минимизирует кол-во внешних касаний и максимизирует удержание. Если знаете как этот индикатор лучше назвать, то пишите в коментах.

Минимизация пушей не просто дизайнерское наблюдение и/или хотелка, но и доказанное различными исследованиями полезное действие. Сошлюсь здесь на материал, который публиковал ранее https://t.me/product_science/466

Product Science by Anton Martsen

14 Sep, 13:31


Цифровой геноцид ревью: Что нового в UX? Гонзо-новости UX и HCI статей

Персонализация пользовательских интерфейсов: исследование того, как люди настраивают интерфейсы для себя и других

Citizen-Led Personalization of User Interfaces: Investigating How People Customize Interfaces for Themselves and Others
https://arxiv.org/abs/2409.05696

Коллектив испанских авторов вписался в модную тему кастомизации интерфейсов: персонализация пользовательского интерфейса (UI) может улучшить удобство использования и пользовательский опыт. Однако текущие системы предлагают ограниченные возможности для настройки, а сторонние решения часто требуют значительных усилий и технических навыков, недоступных большинству пользователей, что препятствует будущему принятию персонализации интерфейса.

"В нашем исследовании мы изучаем концепцию настройки пользовательского интерфейса для себя и других. Мы провели двухнедельное исследование, в котором девять участников использовали специально разработанный инструмент, который позволяет настраивать пользовательский интерфейс веб-сайтов для себя, а также создавать и отвечать на запросы о помощи в настройке от других."

Как работает? Создали расширение в Хром, которое позволяет настраивает цвет страниц, размеры шрифта и тд. Смысл данного упражнения в том, чтобы оценить насколько люди готовы придти на помощь с кастомизацией. По запросу можно передать свою настройку сайта и сделать его более удобным для другого человека.

Результаты: кастомизировать для себя люди не очень хотят, некоторым нравится идея “контроля” над сайтом, но гораздо интереснее, что люди согласны альтруистически помогать другим пользователям в настройке отображения дизайна их сайта

“Два фактора особенно мотивировали людей: вызов и эмоциональное вознаграждение (например, благодарность или связь с другими). Половина участников упомянули концепцию вызова. Они рассматривают запрос как вызов, который кто-то бросает, и их мотивация заключается в том, чтобы решить этот вызов. P6 и P7 назвали это «ежедневным вызовом». P4 упомянул, что «сам вызов был мотивацией отвечать на запросы (...) это вызов». P4 предположил, что не думает о запросчике, и объяснил: «Я рассматривал каждый запрос как что-то, что нужно преодолеть... если это поможет кому-то еще лучше... но это больше похоже на игру».

Другой мотивацией было положительное чувство помощи другим, для некоторых похожее на чувство помощи другим в физическом контексте: «Забавно использовать инструмент и приятно помогать другим» (P2); «запросы были простыми вещами, которые я быстро выполнил... и я чувствовал себя хорошо... даже если это всего лишь первый, базовый, шаблон, чтобы позже другие могли обновить» (P1). Мы также стремились понять, повлияет ли доступ к профилю запрашивающего на то, будут ли и как люди отвечать на запросы. Для большинства это не имело никакого влияния. Однако для P2 доступ к профилю мотивировал ее: «Мне нравится знать информацию о том, кому я помогаю (...) Я представляю лицо, стоящее за запросом». То же самое касается
P9: «это делает запрос более личным... важны не детали [профиль] (...) Я даже сохраняю шаблоны с именем запрашивающего... это вызывает хорошее чувство»”

Это очень интересно с точки зрения того, что кастомизация сайтов и интерфейсов позволяет звать на помощь кого-то для кастомизации, те быть коллаборативным инструментом, а настройка интерфейса для себя - это социальное взаимодействие, а не "UX солипсизм"

Product Science by Anton Martsen

12 Sep, 11:09


Наконец-то дочитал Product Analytics: Applied Data Science Techniques for Actionable Consumer Insights by Joanne Rodrigues. Много страниц, мелкий шрифт, очень плотный по содержанию текст.

Акадмический бэкграунд автора (магистратуры LSE и Беркли по математике, политологии и демографии) просматривается с самого начала. От методологии до кода на R, с кучей отступлений и инфомационных справок. В конце концов, когда еще в книге по аналитике прочитаешь про утилитаризм Бентама.

Книга состоит из пяти частей. Первая — методологическая. Вторая посвящена базовым статистическим методам (распределения, создание метрик, введение в A/B-тесты). Третья часть о предиктивных моделях (регрессии, деревья решений, SVM). Четвертая — о Casual inference методах (difference-in-difference, разрывный регрессионный дизайн, матчинг, аплифт-моделирование). Пятая часть про реализацию большей части методов на R.

Первая часть самая интересная и самая важная. В ней всего три главы. В первой главе проговаривается идея, что поведение пользователей сложное, у них разные мотивы, и мы никогда не обладаем всей полнотой информации. И для того, чтобы как-то начать предсказывать и менять пользователей, надо создать теорию, почему они ведут себя тем образом, который мы наблюдаем. Вторая глава как раз посвящена тому, как создавать подобные теории — какие критерии хорошей теории, как создавать метрики и формулировать гипотезы для проверки теории. И третья глава — как на основе теории менять поведение пользователей. Как понять, что мы действительно что-то изменили, как измерить. Даже предлагается несколько подходов, как обеспечивать изменения, в частности описывается Fogg Behavior Model.

Прочие части в целом неплохи, но какого-то уникального знания там меньше. Конечно, чувствуется политолого-демографический бэкграунд в описании casual inference подхода, да и в целом вся книга так или иначе фокусируется на этой парадигме (условно, “когда реальность очень неоднородна, квазиэксперименты лучше аб-тестов”). А код на R… приятно, что на R, но как и у многих академиков, как будто из 00-х, сильно отстал от реальности.

Из любопытного — в отличие от многих других книг по продуктовой аналитике, тут нет стандартного перечисления бизнес-метрик типа DAU или ARPU. Акцент сделан на поведении, концептуализации и измерении.

В общем, мне понравилось, несмотря на тяжеловесность текста. Я сам когда-то из академии и поэтому идея, что надо понять поведение пользователей и это будет ключом к изменению, мне понятна и очень близка.

#books

Product Science by Anton Martsen

07 Sep, 18:36


Истинно так

Product Science by Anton Martsen

24 Aug, 10:34


Собрали Яндексоидами подборку авторских каналов «Пашем-пишем».

Палитра тем максимально широкая: продакты, дизайнеры, карьера, найм, менеджмент, программирование, музыка, игры и прочий лайфстайл.

Подключил папку и с удивлением узнал, что многие авторы, за которыми слежу не первый год, тоже трудятся в Яндексе.

Приглашаю посмотреть, что есть интересного и выбрать для себя подходящее.

Product Science by Anton Martsen

23 Aug, 13:44


Если задуматься, то когда мы слушаем музыку, то “взаимодействуем” с исполнителем через его треки. Так же и артист входит в контакт со слушателем.

Это свойство находит свое отражением в бизнесе Музыки. У нас есть как продукты для слушателей, так и для артистов.

Думаю, вы знакомы с b2c продуктами, но, возможно, слышали меньше о b2a (business-to-artists) инициативах.

Один из наших продуктов для музыкантов — BandLink. В ряде его преимуществ — предоставление детальной статистики по релизам и аудитории музыканта.

В этом продукте сочетаются нестандартные методы анализа данных и умение объяснять сложные вещи простым языком.
Здорово, что при разработке этого продукта используются знания и опыт нашей команды аналитиков.



Но сегодня о другом…
Представляем наш новый исследовательский проект BandLink Research. Здесь мои коллеги будут делиться знаниями о музыкальной индустрии и оптимальных стратегиях для развития себя как артиста, основываясь на знаниях, накопленных в ходе нашей ежедневной аналитической работы.

Вперёд, читайте первый публичный отчёт о суперфанатах по ссылке: https://bandlink.media/bandlink_research

Product Science by Anton Martsen

05 Aug, 07:41


Закон Мура (Moore's law) гласит, что каждые два года вычислительные мощности растут в два раза.

В биотехнологиях есть закон Мура наоборот (причём наоборот в смысле написания и в смысле смысла).

Закон Эрума (Eroom's law) гласит, что каждая новая инновация в производстве лекарств требует все больше времени и средств.

Думается, что закон справедлив не только для фармы 🤔

https://en.wikipedia.org/wiki/Eroom%27s_law

Product Science by Anton Martsen

23 Jul, 13:51


Друзья, привет!

А я снова ищу чудо-исследователя в международное направление! Обещаю вам, что это будет ооооочень интересно 🚀

За подробностями по вакансии можно в ЛС @ivakhnenkos

Product Science by Anton Martsen

23 Jul, 13:51


Кто к нам?

Product Science by Anton Martsen

19 Jul, 09:41


Хвастаюсь успехами любимой команды:

https://music.yandex.ru/genres/map/

Product Science by Anton Martsen

19 Jun, 08:15


Было? 😅

Product Science by Anton Martsen

11 Jun, 13:52


Фреймворк для систематизации культур и особенностей поведения в них

https://www.behavioraleconomics.com/what-behavioral-scientists-should-know-about-hofstedes-cultural-framework/