Как Netflix добился 80 процентов от всего своего стримингового времени благодаря персонализации.

Перевод неточный, некоторые куски пропущены, так как показались мне повторением уже высказанных выше мыслей, некоторые - уточнены и дополнены примерами.

В предыдущих постах о персонализации в Netflix уже говорилось о том, что и данные, и алгоритмы их обработки одинаковы важны в задаче персонализации пользовательского опыта. Также важно вовлекать пользователя в систему рекомендаций - получать от него так больше откликов и данных. Сегодня мы поговорим о том, как может выглядеть архитектура, которая может максимизировать пользу от собираемых данных и поддерживает возможность быстрого внедрения нововведений.

В 2022 году у исследователей Alfa Research Center появилась возможность и обязанность уделять 20% времени сайд-проектам, чтобы расширять видение продуктовых команд и прокачивать экспертизу. Наша UX-команда вдохновилась реальными историями об отношениях с деньгами, которые рассказывали респонденты в сотнях интервью. Мы решили нырнуть в эту тему глубже, разобраться, как формируются финансовые привычки и можно ли их изменить, чтобы приблизить своё финансовое счастье.

В статье расскажем, что нам показалось наиболее важным и интересным в исследовании и как мы упаковали находки с помощью компаса персон, JTBD и CJM.

Статья будет интересна CX/UX-исследователям, продакт-менеджерам, маркетологам. Поделимся методологией качественного исследования и покажем, как упаковать результаты, используя микс из нескольких инструментов.

Привет! Меня зовут Ярослав Александров, я руковожу юнитом Avito ID. Уже несколько лет один из ключевых фокусов Авито — безопасность пользователей и их доверие к площадке. Для достижения целей Trust and Safety (T&S) мы запускаем технические продукты и фичи.

Так сложилось, что в компании мы используем зрелый продуктовый подход. В этой статье я расскажу, как мы его применяем к техническим продуктам и с чем сталкиваемся в процессе.

Привет! Мы продуктовые исследователи Alfa Research Center (ARC). Два года назад мы создали карту компетенций. Чтобы процесс шёл веселее, а рост по грейду увлекал сотрудников не меньше RPG, мы добавили геймификацию и дизайн с супергероями. Рассказываем, как приобрести такой же игровой опыт.

Демо-версия: сначала вспомните все рабочие процессы, в которых участвует ваш продуктовый исследователь. Далее выпишите все навыки исследователя и свяжите их с процессами. Финальная катка: продумайте формат встреч с тимлидом для оценки скиллов и построения трека карьеры, чтобы карта работала, а компетенции развивались.

Делимся читом на экономию времени – копируйте нашу карту компетенций из Miro и пробуйте на своих процессах. А если любите неспешный геймплей, читайте статью до конца и узнайте, как мы геймифицировали рост по грейду в локации нашей исследовательской финтех-лаборатории.

В последние пару месяцев постоянно слышу от продактов, что они не знают кого почитать по продакт менеджменту, где черпать практическую и актуальную информацию.

Большая подборка полезных telegram-каналов и чатов для product managers, project managers и product owners. Здесь ты найдешь как крупные популярные каналы с десятками тысяч подписчиков от знаменитых продактов, так и ламповые каналы на пару сотен человек без рекламы и смс.

Исключительно актуальные и действующие каналы от профессионалов рынка. Обязательно к изучению тем, кто только начинает свой путь в управлении продуктами.

В статье привожу курсы и книги, которые мне кажутся наиболее оптимальными для изучения машинного обучения/data science c нуля. Стараюсь привести список, который будет наиболее кратким и одновременно даст все знания, необходимые для начала работы на практике, без серьезных пробелов в знаниях.

https://www.deviantart.com/mrmarkchilcott/art/Warpig-662451056

Итак, ваш трактор отполирован до блеска, смазан, проведено ТО. Вы в костюмчике с иголочки стоите рядом, позвякиваете ключами и… не знаете толком куда же ехать. Внучатая племянница лучшей подруги двоюродной тети вашей мамы говорит, что лучше страны, чем Германия нет. Васек, товарищ детства, за бутылкой пива рассказал, что если куда и ехать, то в Эмираты. Там дорого-богато, а небоскребов сколько? Владимир Викторович, директор конторы, где вы в студенческие годы подрабатывали, считает, что где родился, там и пригодился, мол, страну поднимать надо. Направлений много, а жизнь одна. Давайте вместе вооружимся цифрами и попытаемся составить хотя бы отдаленно объективный список потенциальных мест дислокации на следующие N лет.

Открытый курс машинного обучения mlcourse.ai сообщества OpenDataScience – это сбалансированный по теории и практике курс, дающий как знания, так и навыки (необходимые, но не достаточные) машинного обучения уровня Junior Data Scientist. Нечасто встретите и подробное описание математики, стоящей за используемыми алгоритмами, и соревнования Kaggle Inclass, и примеры бизнес-применения машинного обучения в одном курсе. С 2017 по 2019 годы Юрий Кашницкий yorko и большая команда ODS проводили живые запуски курса дважды в год – с домашними заданиями, соревнованиями и общим рейтингом учаcтников (имена героев запечатлены тут). Сейчас курс в режиме самостоятельного прохождения.

Telegram-каналы

• RelocateMe
• Jobs abroad

Джоб-борды для IT-специалистов и нишевые сайты

AngelList

Glassdoor