Аналитика и исследования

Изменения в законодательстве или требования внешних систем могут затронуть сразу несколько продуктов компании. При этом работать часто приходится в условиях жестких сроков и зависимости от внешних участников. С такой задачей мы столкнулись при подготовке систем S7 к расчетам цифровым рублем.

Рассказываем, как мы определили необходимый объем доработок, выстроили сквозной процесс и организовали работу нескольких продуктовых команд в условиях внешней зависимости.

В digital-продуктах решения могут приниматься на основе опыта команды, экспертных оценок, мнения стейкхолдеров или данных. На практике именно отсутствие данных чаще всего приводит к ошибкам в продуктовых решениях, затяжным дискуссиям и неэффективному использованию ресурсов.

UX-исследования и аналитика позволяют перейти от предположений к проверяемым фактам и выстраивать развитие продукта более предсказуемо.

В первой части нашего гайда мы рассказали про особенности распространения приложений для Apple, в этой статье речь пойдет про Android.

Разработка корпоративного мобильного приложения - лишь половина задачи. Не менее важно обеспечить его стабильное и удобное распространение среди сотрудников. С 12 февраля 2025 года корпоративная подписка для учетных записей из РФ была отменена, поэтому вопрос распространения стал особенно актуальным.

Опираясь на наш опыт в создании и внедрении корпоративных решений, мы подготовили подробный гид по публикации и распространению приложений. Для удобства материал разделен на две части - решения для Android и iOS.

Когда мы начинаем разрабатывать тот или иной продукт, перед нами встают определенные цели, которым задачи разработки должны следовать. Как измерить эффективность достижения этих целей и не сбиться с заданного курса? В этом должна помочь наша новая концепция.

Онбординг в приложении — это процесс знакомства пользователей с вашим мобильным приложением, сервисом или услугой, часто с целью удержания и долгосрочного взаимодействия. Это решающее первое впечатление, которое пользователи получают о вашем продукте.

В условиях, когда информационные технологии напрямую стали влиять на удовлетворение спроса потребителей, цифровое взаимодействие между компаниями и клиентами стало неотъемлемой частью бизнеса. Каким образом выстраивать это цифровое взаимодействие – актуальная задача UX-стратегии (User Experience - опыт использования), учитывающая не только цели бизнеса, но и потребности, опыт реальных потребителей.

Аналитика – один из ключевых процессов в разработке ИТ-продуктов. На основе исследований выстраиваются все процессы: от технической «начинки» до UI и пользовательских сценариев.

Постоянный анализ ИТ-продукта – ключ к успеху его дальнейшего развития.

Делимся своим набором метрик, которые действительно помогают контролировать происходящее в команде и решать проблемы до их возникновения.

Не будем углубляться в теорию и рассказывать вводные о методах, способах и метриках исследований – все это и без нас отлично гуглится. Расскажем сперва о том, как делать не надо, а затем перейдем к реальным примерам.

Применять продуктовый подход – значит ставить во главу угла практическую пользу вашего сервиса. Мысль вроде бы простая и очевидная, но на практике ее реализовать бывает непросто. В этой статье мы поделимся тремя постулатами, которые имеют ключевое значение для успешной продуктовой команды.

UX-исследования позволяют команде проверить базовые продуктовые гипотезы на самом раннем этапе, еще до того, как к процессу подключаются разработчики. В результате команда может скорректировать подход к UX «на стадии котлована», когда исправление ошибки не заставит перестраивать все здание. Рассказываем, как мы проводим UX-исследования и что для них нужно.

Если вы когда-нибудь использовали проектную аналитику, то наверняка в какой-то момент разочаровывались в этом инструменте. Многие PM-ы со временем забрасывают дашборды, потому что данные оказывается сложно применить для пользы дела. Мы тоже через это прошли и теперь хотим поделиться опытом – как превратить проектную аналитику в действительно удобный инструмент.

Тема машинного обучения находится на пике своей популярности, однако новички в этой области сталкиваются с большим потоком информации, который сложно обработать. Специально для сайта tproger наш инженер Андрей Гаськов рассказал, как не потеряться в море информации и погрузиться в машинное обучение достаточно быстро.