Клиентская оптимизация *

Управление репутацией обычно делят на два ключевых направления: ORM и SERM, где ORM – работа по нивелированию нового негатива путем решения жалоб клиентов, а SERM отвечает за выдачу. Мы же привыкли считать, что ORM включает в себя вообще все инструменты, которые так или иначе влияют на репутацию, в том числе и SERM. 

Очень важная часть, если не главная – умение быстро находить негатив и быстро его нивелировать, отвечать на отзывы, комментарии, жалобы и просто вопросы пользователя о компании. Как же правильно это делать? Давайте разберем, а также приведем несколько примеров хороших и плохих реакций на отзывы.

Поговорим о том, с каким бэкграундом и для чего приходят в инновационную деятельность с ТРИЗ (теорией решения изобретательских задач). Мой путь длиною в 17 лет - от ИТ-ишника к корпоративному инноватику.

Ранее мы уже рассматривали, что такое репутация в интернете, кому и зачем она нужна, а также то, какие инструменты, помогают представить продукт в интернете в выгодном для нас свете. Сегодня же мы посмотрим на работу репутационных агентств через другую призму, а именно, призму морали. Попытаемся разобраться: является ли работа репутационных агентств безнравственной или же методы репутационщиков могут быть оправданы?

Мораль в сфере маркетинга и рекламы

Небольшая ремарка вместо вступления:

Давайте немного разберемся с определениями, и сразу отметим, что мы не будем углубляться в философию и прочие области человеческого знания, а определим мораль - как некоторую совокупность представлений о хорошем и плохом, о добре и зле, правильном и неправильном, принятую для большей части абстрактного общества. Аморальным будем считать нечто лживое и фальшивое, нечто, оставляющее неприятный осадок, нечто, идущее вопреки нашему представлению о добром и правильном. А моральное определим, соответственно, как противоположность первому.

Представим ситуацию: вы работаете Pr-менеджером, рекламным агентом, интернет-маркетологом, называйте как хотите (утрирую), - вашей основной задачей является продажа, вы должны составить такой образ/упаковку продукта, благодаря которому его захочется купить. Если товар имеет непрезентабельный вид - можно заказать профессиональную фотосессию и воспользоваться фоторедакторами, если товар не обладает выдающимися характеристиками - можно написать красивый и складный продающий текст, если продукт мало узнаваем - можно влиться в хайповый инфоповод или привлечь медиаперсон для рекламы. 

Всем привет! Меня зовут Евгений, я работаю frontend-разработчиком в платформенной команде. Моя задача — помогать другим frontend-разработчикам выполнять их задачи эффективнее. Мы в Delivery Club больше года назад внедрили подход с микрофронтендами, о чём писали здесь. Вы можете найти и много других статей с описанием этого подхода.

После выхода стабильной версии Webpack 5 мы решили использовать плагин Module Federation в качестве основного способа загрузки микрофронтендов. В этой статье расскажу, с какой проблемой столкнулся при загрузке динамических модулей и как её решил. Описывать будут на примере плагина Module Federation во всех деталях. Если вы слышите про этот инструмент впервые, то советую предварительно ознакомиться.

Шаблон таблицы + видео-инструкция по использованию, для эффективного определения приоритетов постраничной SEO-оптимизации.

Профилирование — это неотъемлемая часть любых работ по оптимизации кода или производительности программ. Любой опыт, любые знания в сфере оптимизации производительности, которые уже у вас есть, не принесут особой пользы в том случае, если вы не знаете о том, где их применить. В результате оказывается, что поиск узких мест приложений может помочь в деле решения проблем производительности, поможет сделать это быстро и приложив не слишком много усилий.

В этом материале мы обсудим инструменты и методы работы, которые способны обнаруживать и конкретизировать проблемы с производительностью кода, связанные и с ресурсами процессора, и с потреблением памяти. Здесь же мы поговорим о том, как реализовывать (почти безо всяких усилий) простые механизмы, позволяющие бороться с проблемами производительности. Эти механизмы используются в тех случаях, когда даже точно просчитанные изменения кода больше не позволяют улучшить ситуацию.

Медицинский маркетинг не предполагает применение волшебного рецепта, который излечит все «боли» клиники. Быстрых результатов можно достичь, если вы предлагаете уникальную услугу и при этом располагаете солидным бюджетом и наработанной клиентской базой. Но это частный случай. На практике работа маркетолога —  это постоянный мозговой штурм и поиск свежих решений, выдвижение и опровержение гипотез.

Вы уже наверное много слышали про CJM - Customer Journey Map. Давайте не будем открывать Америку, и попробуем разобраться на примерах - почему нужно делать CJM, отслеживать его на пути становления вашего продукта и актуализировать, когда продукт находится на стадии роста.

Ни для кого не секрет, что пользователи выбирают для себя удобные продукты. Кто-то лоялен к целой эко-системе, а кто-то упорно пользуется сторонним сервисом, переплачивая деньги.

Один из пунктов, почему так происходит - правильно выстроенный и отточенный клиентский путь.

Прим. Wunder Fund: мы занимаемся высокочастотной торговлей и это заставляет нас часто думать об оптимизации кода, но в основном, конечно, плюсового. В этой короткой статье описаны несколько подходов к оптимизации Python-программ по памяти. И хотя много проблем можно решить, просто докупив ещё памяти, но не все.

Когда заходит разговор об оптимизации производительности приложений, обычно основное внимание уделяют лишь скорости процессора и уровню его использования. Редко кого заботят соображения, касающиеся потребления памяти. Ну — до тех пор, пока программа не исчерпает доступную ей RAM. Обычно, оптимизируя работу с памятью, программы защищают от сбоев, вызываемых ошибками, связанными с нехваткой памяти. Но существует и множество других причин для того, чтобы попытаться ограничить потребление памяти приложением.

В этом материале я исследую подходы, используемые для выяснения того, какие именно части Python-приложений потребляют слишком много памяти. Я проанализирую причины этого и, в итоге, расскажу о том, как снизить уровень потребления памяти, как сделать так, чтобы приложение занимало бы в памяти меньше места. В частности, речь пойдёт о некоторых несложных приёмах и о применении структур данных, позволяющих эффективно использовать память.

Привет, меня зовут Александр Зараменских, я менеджер разработки Центра внедрения информационно-технологических решений в Уральском банке реконструкции и развития (УБРиР). Хочу поделиться историей внедрения системы автоматизации скоринга в нашем банке.

Мы разрабатываем ati.su, это площадка где грузоотправитель находит грузоперевозчика. Между собой они общаются заявками. Заявка — это карточка с множеством полей. Так мы её и зовём — «Карточка груза». Поиск таких заявок по сложным фильтрам — то, зачем к нам приходят сотни тысяч пользователей.

Эта статья о том, как мы с нуля переписали карточку груза и этого почти никто не заметил. И это хорошо, так и было задумано.

Сначала я поведаю о проекте. Опишу боль, которую он вызывал. Потом расскажу, что и как мы переписали. И напоследок немного размышлений о том, что можно было сделать лучше.

Поймал себя на ощущении, что хочется поделиться своим опытом работы с интеловской энергонезависимой памятью (Intel Optane memory или Intel PMem). Я буду для краткости называть ее ПМем. Думаю, что несмотря на объем продаж в сотни миллионов долларов, пока мало кто с ней сталкивался и знает ее специфику. Я же по долгу службы занимаюсь ей уже довольно продолжительное время и гонял на ней различные приложения и микро-бенчмарки. А также добивался ее эффективного использования модифицируя под нее клиентские коды.

В принципе литературы по ней навалом, по крайней мере на английском, но практические советы и простое и понятное описание ее поведения найти не просто, если вообще возможно. Я хочу рассказать что от нее можно ожидать, специфику ее режимов работы в тесной привязке к производительности. А также поясню, в каких случаях она работает хорошо, и в каких вряд ли оправдает ожидания. На всякий случай здесь интеловская заглавная маркетинговая страница по этой технологии.

Привет! Меня зовут Андрей Якобчук, я ведущий фронтенд-разработчик в Muse Group. Мы постоянно работаем над ускорением клиентской части наших сайтов. К тому же Гугл с его метриками Core Web Vitals с каждым годом придаёт всё большее значение отзывчивости и стабильности интерфейса сайтов и понижает в ранжировании те, которые считает неудобными для пользователя. В статье я расскажу о том, какие подходы мы используем для измерения и мониторинга перфоманса сайтов, а также дам рекомендации, как можно улучшить ваш проект. 

Однажды мы заметили, что поисковая выдача в мобильной версии Циан замедлилась: плохо работала на стороне браузера, грузилось много ресурсов, приложение долго открывалось. Естественно, это не радовало пользователей и сказывалось на метриках. В мае 2021-го Google анонсировал изменения: с августа он станет учитывать метрики Core Web Vitals в ранжировании поисковой выдачи. Мы стали искать, в чём может быть наша проблема. В этой статье расскажем, где же проблема крылась, и как мы её решили.

Сегодня я хочу рассказать вам о том, как я пробовал реализовать функционал «Нет подключения» на SmartTV для платформ webOS и Tizen. Это звучит довольно просто, и вы можете спросить меня, что ты можешь рассказать нам нового, но поверьте, я могу :)

Эта статья о том, как обнаружить сетевое подключение.

На данный момент я знаю 3 способа, как проверить сетевое соединение, и каждый из них имеет свои плюсы и минусы, давайте пройдемся по каждому.

Большинство компаний в конце декабря подводят итоги года: делятся цифрами реализованных проектов и отзывами клиентов. Но читать десятую подобную статью уже предсказуемо и пресно...

Поэтому мы расскажем о компаниях из самых необычных ниш, которые в 2021 году обратились к нам за внедрением CRM системы и автоматизацией бизнеса!

Да, у CRM системы как у инструмента нет нишевости и она подойдет компаниям любого направления. Но 95% наших клиентов это всего 10-15 ниш: промышленность, логистика, недвижимость, медицина, консалтинг и тд. Что же попадает в эти 5%?

1. Одно из обращений мы получили от епархии.

Казалось бы, где церковь, а где CRM и автоматизация?!

Но даже эта сфера уверенно шагнула вперед вслед за молодежью: прямые трансляции служб на YouTube, аккаунты храмов в Instagram, ответы на вопросы батюшек в TikTok. Какой следующий шаг? Конечно, собрать всю аудиторию с этих каналов в одной системе и вести коммуникацию уже внутри CRM.

У епархии был собственный сайт и страница в Instagram, откуда ежедневно поступало десятки вопросов и обращений, поэтому молодая часть епархии решила предложить митрополиту современный способ работы с прихожанами.

Бизнес-процесс в епархии, как и сам запрос, был самым классическим. Его можно сравнить практически с любой компанией в B2C сфере, только сами этапы воронок продаж звучат достаточно необычно :-)

Сегодня будет рассказ про фронтендерский зоопарк. Начну издалека.

Если вы фронт, то вы знаете, что наш код читается многими браузерами. Вы так же знаете, что разные браузеры реализуют разные части стандарта языка. Вы так же знаете, что разные браузеры реализуют по-разному одни и те же части стандарта языка. Одно время такая разница в прочтении превращала разработку в ад. Но довольно быстро появились инструменты, “уравнивающие” ваш код таким образом, чтобы во всех браузерах он читался одинаково.

И эти инструменты в руках неопытного разработчика могут делать больно.

Прошло уже достаточно времени с момента релиза Python версии 3.10. Самым главным и самым ожидаемым было введение оператора match/case (он же pattern matching). 

Однако далеко не всем разработчикам из комьюнити зашел данный оператор. Свидетельствуют этому даже комментарии под статьями на хабре (статья 1, статья 2), которые были посвящены match/case.

На мой взгляд, новый оператор упрощает жизнь разработчикам, принимая на себя работу с проверкой типов данных или принадлежность определенному классу. Но, как мы все знаем, зачастую за крутые фичи, введенные в язык, программисту приходится платить. В данной статье я хотел бы осветить тему производительности оператора match/case и сравнить его с обычным if/else.