Пятиступенчатый процесс создания продуктов и услуг, которыми вы пользуетесь каждый день.

Приступим.

Мы живем в такое время, как никакое другое. Само восприятие людьми реальности и «истины» сильно различается в зависимости от версии мира, которую они представляют.

То, что вы видите в результатах поиска в Google, ленте Instagram, стене Pinterest и т. Д., Сильно отличается от того, что видят ваши родители, партнеры, соседи или коллеги.

Наш мир курируется алгоритмами, где вам предоставляется реальность, которая не является объективной, а скорее очень персонализированной, чтобы быть «более интересной» для вас.

Кто я такой, чтобы об этом говорить?

В качестве опытного дизайнера / дизайнера услуг я провел свою карьеру в разработке клиентского опыта в широком спектре отраслей, включая инвестиционный банкинг, финансы, туризм, транспорт, электронную коммерцию и моду.

Основная цель - разрабатывать продукты, услуги и возможности, которые будут более приятными в использовании, более простыми в использовании, более удобными, более плавными… бла-бла-бла. Все это означает: продукты и услуги, которые более эффективны для достижения бизнес-результатов, таких как прибыль, снижение затрат, доля рынка, внедрение - список можно продолжить.

Как мы это делаем?

Для тех, кто не знаком с тем, как работает цифровая индустрия, мы, разработчики продуктов, следуем довольно прямолинейному научному подходу.

Мы начинаем с того, что нам передают одну из бизнес-целей, упомянутых ранее. Затем мы исследуем местность, чтобы понять, какие возможности существуют и как их можно использовать. Исходя из этого, мы выбираем наиболее многообещающее пространство возможностей и формируем ряд идей и гипотез о том, как мы могли бы оказывать влияние в этом пространстве. Затем мы решаем, как мы будем тестировать и проверять, насколько эффективна каждая из этих идей. Оттуда это просто выживание сильнейшего. Идеи, которые доказали свою эффективность, могут развиваться и развиваться, а идеи, которые этого не делают, уничтожаются.

Машинное обучение и алгоритмы подняли этот подход на новый уровень, благодаря скорости, точности и эффективности, с которыми различные типы контента могут быть протестированы на миллионах людей для оптимизации бизнес-результатов.

Как работают алгоритмы машинного обучения.

По правде говоря, я не знаю. Они чрезвычайно сложны, постоянно развиваются и выходят далеко за рамки данной статьи. Но хорошая новость в том, что вам не нужно знать, как они работают, чтобы ими манипулировать. Точно так же, как вы, вероятно, не понимаете тонкостей работы двигателя, но все же можете водить машину.

Машинное обучение и алгоритмы просто стараются изо всех сил оптимизировать широкий спектр входных данных для достижения желаемого результата.

Как только вы поймете, что желаемый результат для компании, владеющей алгоритмом, который вы используете, вы можете начать манипулировать им.

Например, любая социальная сеть, которую вы используете (если не каждый цифровой продукт, который вы используете), пытается максимизировать время, которое вы тратите на их использование. Чем больше времени вы смотрите на их платформу, тем больше рекламы они продают и тем больше денег зарабатывают.

То же самое и в любой индустрии электронной коммерции. Мы постоянно отслеживаем, как долго вы смотрите на каждый продукт, сколько времени вы проводите на каждой странице, в каждом разделе страницы, с которым вы взаимодействуете, и ваш путь по различным страницам.

Затем мы используем эти данные для оптимизации интерфейсов, продуктов, страниц и услуг, которые вы видите, что ведет к более эффективным и надежным продажам.

Чтобы эффективно управлять алгоритмом, вы должны ответить на 3 вопроса;

  1. Какую бизнес-модель продукта я использую?
  2. Как мое использование этого продукта влияет на эту бизнес-модель?
  3. Как я могу использовать это для создания продукта, который принесет мне пользу?

Мой пример

В качестве примера я буду использовать свой личный опыт работы с Facebook. Несколько лет назад я понял, что трачу глупое количество времени, просматривая сообщения и контент, который не добавлял никакой ценности моей жизни и, по сути, заставлял меня чувствовать себя оторванным и лишенным энтузиазма по поводу событий в моей собственной жизни.

Я решил, что вместо того, чтобы удалять приложение, я посмотрю, смогу ли я тренировать его, чтобы оно оказывало большее положительное влияние на мою жизнь. Это означало, что больше не будет сообщений о людях, разглагольствующих о радикальной левой или правой политике, вводящих в заблуждение или фальшивых новостях, школьных друзьях, раздувающих финансовые пирамиды, с которыми они запутались, и т. Д. Это стало моим критерием успеха этой гипотезы.

Я решил, что попробую научить Facebook показывать мне только очень конкретный контент о Land Rover Defenders. Я выбрал это, потому что я владелец и поэтому заинтересован, но также потому, что он казался достаточно целевым, чтобы уменьшить потенциальную путаницу с другим несвязанным контентом.

Затем я разработал и выполнил 5 основных шагов по обучению алгоритма. Хотя приведенные ниже шаги ориентированы на Facebook, я выделю принципы, лежащие в основе каждого из них, и сравню их с тем, как можно дрессировать щенка. Просто подумайте об алгоритме, который вы пытаетесь обучить, как о щенке, любимым лакомством которого является ваше время на экране (или какая бы то ни было бизнес-модель, которую вы определяете).

1.
Я проявил явное действие, которое показало интерес. Я присоединился к нескольким группам Land Rovers, и мне нравились все сообщения о Land Rover, которые я мог найти.

Представьте алгоритм действия, который вы хотите выполнить. Это все равно, что подносить лакомство слишком близко и высоко к щенку, пока он не отскочит назад и не сядет, а вы скажете: «СИДИТЬ». Хороший пес!'

2.
Я заставил себя пролистать все материалы, не относящиеся к Land Rover, не прочитав их.

Не поощряйте плохое поведение. Если щенок хочет получить лакомство, он должен сесть.

3.
Если я пролистал более трех раз, не увидев никаких материалов Land Rover, я бы покинул приложение.

Если плохое поведение не исчезнет, ​​полностью отключитесь. Если щенок лает на вас и явно не слушает, не тратьте зря. Вернитесь к этому позже, а не запутайте его еще больше.

4.
Когда я снова открывал приложение, я переходил прямо на страницы группы Land Rover.

Когда вы снова начнете заниматься, вернитесь к основам, которые, как вы знаете, поймет щенок, и «вознаградите его» угощением (время на экране).

5.
Я бы повторил взаимодействие с сообщениями Land Rover. Независимо от того, был ли этот контент мне действительно интересен, я бы сделал все, что Facebook позволяет мне, чтобы проявить интерес к материалам Land Rover. Я бы расширил все комментарии, такие как комментарии, оставил сообщения открытыми на моем экране в течение длительного времени, открывал фотографии, оставлял комментарии и сердечно реагировал на сообщения и т. Д.

Уделите время изложению концепции. Повторение - отец обучения, поэтому повторяйте упражнение со своим щенком снова и снова, пока связь между командой «сесть» и действием «сидеть» не перейдет в долговременную память и не потребует меньшей когнитивной нагрузки.

Спустя несколько месяцев алгоритм узнал, что я буду проводить время в Facebook только тогда, когда он покажет мне конкретный контент Land Rover.

Теперь, несколько лет спустя, мой Facebook стал исключительно контентом Land Rover, и я считаю его очень ценным и обогащающим.

Время от времени они будут выпускать новую функцию, цель которой - увеличить время использования экрана с помощью других функций, таких как бесконечная видеостена. Но вы еще раз учите его, что это плохое поведение, убирая награду и отключая.

Я надеюсь, что эта статья поможет вам получить больше положительных эмоций от продуктов, которые вы используете.