Как стать автором
Обновить

Комментарии 12

если мы внедрим продуктовую фичу или маркетинговую активность, мотивируем пользователей достигать границ, которые мы нашли, далеко не факт, что они сразу станут лояльными. Это придется тестировать.

Я вам могу 100% сказать, когда ваши пользователи перестают быть лояльными.
Когда ваш пользователь оплатил годовую подписку, а потом выяснил, что приложением пользоваться, де-факто, невозможно, пользователь перестает быть лояльным. Когда пользователь репортит вам кучу багов, и за почти год не исправлено почти ничего, а то что как бы «исправлено», сделано на отгребись и с новыми багами, пользователь перестает быть лояльным.
А когда пользователь перестает быть лояльным, он перестает сам платить сервису и отговаривает всех своих знакомых от этого необдуманного шага.

А вы все маркетинговые активновсти делаете вместо того, чтобы баги в своем приложении править.

— по прежнему приложением невозможно пользоваться в условиях нестабильной связи. Ау, приложением невозможно пользоваться в метро, электричке, самолете, т.к. нет возможности закэшировать урок;
— по прежнему в грамматических курсах невозможно посмотреть теоретический материал, если он занимает более 1 страницы (а он занимает более 1 страницы всегда);
— по прежнему кнопки «Далее» и т.д, которые расположены внизу экрана, закрывают другие элементы интерфейса и их никак нельзя убрать;
— по прежнему, если ввел предложение и сделал опечатку (с мобильного телефона!), то все что ввел стирается полностью. Какой садист это придумал? Увольте этого морального урода.

Ну и т.д., смотрите багрепорты. Очень надеюсь, что вы донесете все это до ответственного лица, раз уж вам так важна лояльность пользователей.

Извините, что не совсем по теме, но накипело.
Нет возможности поставить плюс, но я с вами согласен. Мобильное приложение очень сильно отстает от сайта по функциональности. Причем хочется отметить, что тренировки в приложении и на сайте отличаются даже по иконкам и названиям

Мне нравятся компании, которые витают в облаках. А точнее просто пиарятся за чужой счет. Точнее за мой.


Я купил годовую подписку премиум или какого-то там уровня по заверению приложения. Я не смог залогиниться через пару недель использования(хорошо что вначале хоть пустило). Я нуждался в практике языка каждый день. Я писал отзыв. Я ждал. Так длилось несколько месяцев. Потом я забил и ушел на italki.


И тут мне рассказывают что ищут aha-moment. График лояльности показывают.


А знаете что я хочу сказать в глаза Mobile Team Lead Лингвы? "Тесты @#%ть напишите". И отвечайте пользователям. Тогда лояльность будет. По крайней мере от меня.


P. S. В довесок вот вам контр пример. В одной из топ компании российского IT продукт менеджер сам отвечал на отдыхе в сторах приложений своего продукта. Потому что было некому на тот момент. 3 недели, в режиме онлайн. Вот так завоевывают лояльность профессионалы.

Есть мнение, что компании сейчас не интересно мобильное приложение и фидбек по нему, они сайт делают.
Как сурово. А я пользовался приложением на андроиде и в метро, и в электричке и проблем особо не помню. Хотя, конечно, они скорее всего есть :)

А по теме, делал нечто подобное. Но я решил пойти по другому пути и попытаться найти в том числе и сложные зависимости (от набора показателей). Для этого взял систему для кластерного анализа по методу опорных векторов и начал ее учить на исторических данных. Потом подсовывал ей выборки, в которых давал показатели в крайних и серединных значениях и смотрел, где максимальная кореляция с «успехом». Тоже получилось что-то банальное, типа аккаунт начинает работать если он активен в первые 2 дня. Но у меня и выборка была меньше, и система сложнее, чем Лингва Лео. Попробуйте, может у вас получится найти что-то интересное.
> А я пользовался приложением на андроиде и в метро, и в электричке и проблем особо не помню.
Приложение просто не работает, если нет связи. Вообще. От слова совсем. А в электричке связь иногда пропадает и в метро, бывает отваливается.
Т.е. отвечаете вы на очередной вопрос теста грамматического курса, жмете кнопку «Далее» и все, мы висим. А самое печальное, что когда связь появляется, мы продолжает висеть. Закешировать весь тест целиком разрабы не осилили. Про другие приколы (но отнюдь не про все) я в первом сообщении написал.

Причем, первые несколько месяцев я честно багрепорты писал, потом забил, т.к. понял, что компании на них плевать.
Друзья,
мы искренне благодарны вам за то, что вы пишете нам репорты с проблемами и багами, которые нам необходимо исправить. Мы действительно слышим вас и ценим всю ту обратную связь, что вы даете нам.
К сожалению, мы не всегда в силах отправить все наши ресурсы на исправление конкретных вещей, о которых пишут те или иные пользователи.

Думаем, ни для кого не секрет, что в продукте с более чем 14 млн зарегистрированных пользователей работать над каждой фичей-хотелкой каждого пользователя не получится, это приведет к хаосу в разработке, и не позволит реализовать никакой продуктовый план. Необходимо расставлять приоритеты. А основным приоритетом для нас (как и для бОльшей части аудитории нашего продукта) является образование, т.е. образовательные инструменты, за счет которых можно достичь основной цели — выучить английский язык. Именно поэтому сейчас вся наша команда сфокусирована на том, чтобы искать и адаптировать только работающие методики изучения английского языка, чтобы чаще выпускать релизы с новыми тренировками, которые позволят еще эффективнее изучать английский язык в Lingualeo.
Безусловно, часть ресурсов направлена на исправление багов и ошибок и реализации того функционала, который вы просите. С другой стороны, мы очень надеемся, что вы понимаете, что любая разработка требует определенных ресурсов и практически любая компания работает с ограниченными ресурсами в разработке. Именно поэтому, мы можем не всегда вовремя и оперативно решать те или иные задачи конкретных пользователей.

В тоже время мы стараемся работать над исправлением ошибок, просто на это нужно какое-то время. Надеемся на ваше понимание!
Было бы хорошо добавить в хаб machine learning.
Крутая статья!
Но возникло несколько вопросов:
1) Почему использовали randomForest, а не обычный bagging(rf со всеми переменными). Ведь случайный лес нужен, чтобы понизить эффект «близорукости» алгоритма, но в нашем случае, когда мы строим дерево глубиной 1, на «близорукость» алгоритма пофиг
2) Я понимаю, что в результате получился бешеный underfittting, но не озвучите ли хоть какие-то метрики точности? Банально, чтобы было с чем сравнить=)
1) Просто изначально про эту задачу думали чуть шире — как про задачу предсказания, а не про задачу выявления одной фичи. Начали с простого RF, получили неплохие для текущего этапа результаты, дальше не копали. В следующих экспериментах будем использовать более сложные ансамбли из алгоритмов.

2) Точность ~0.8 на тестовой выборке. В продакшене, увы, еще не успели проверить.
— по прежнему приложением невозможно пользоваться в условиях нестабильной связи. Ау, приложением невозможно пользоваться в метро, электричке, самолете, т.к. нет возможности закэшировать урок;

Полностью поддерживаю. Купил подписку, хотел позаниматься в метро, а там даже уже начатый урок не кешируется при плохом инете.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий