Сегодня говорим о ценообразовании и эластичности спроса, погружении в бизнес партнеров, командообразовании, личной стратегии и лидерстве внутреннем и внешнем.
Присоединяйтесь, начинаем через несколько минут
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Возобновляем текстовую трансляцию докладов, выбранные программным комитетом конференции.
Сегодня по плану:
11:30 «Просчитался, но где? Разбираем ошибки совмещения качественных и количественных методов в процессе Discovery». Александр Кацуро, управляющий директор платформы Fastuna, Tiburon Research
14:00 «Что бы мы не делали, если бы не было ML/AI?». Григорий Фрольцов, Product Lead, Купер.тех
16:00 «Из джуна в мидла+: техники прокачки навыков продакта». Алёна Медведева, Cluster Lead, Авито
17:00 «Нейробиология влияния: как сделать так, чтобы тебя слушали и слушались». Анна Обухова, Agile Coach, бизнес-тренер, annaobukhova.ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Просчитался, но где? Разбираем ошибки совмещения качественных и количественных методов в процессе Discovery
Спикер: Александр Кацуро
Методы исследования продукта делятся на две большие группы: качественные (отвечают на вопросы «что?» и «почему?») и количественные (отвечают на вопрос «сколько?»).
Для принятия взвешенного решения о продукте мы обращаемся к триангуляции — использованию нескольких источников данных и инструментов. В этом подходе каждый инструмент отвечает за свою часть в процессе принятия решения, предоставляет уникальные знания и помогает рассмотреть проблему с разных сторон. Это позволяет избежать зависимости от единственного, пусть даже излюбленного, источника данных.
Существуют две стратегии комбинирования методов, зависящие от степени независимости источников данных:
1. Независимая стратегия, позволяет оценивать ситуацию с разных сторон, не учитывая влияние результатов одного этапа на другой. Она применяется, например, при тестировании концепций продуктов.
2. Последовательная стратегия используется для сложных задач без очевидных решений. Она предполагает деление задачи на этапы, где каждый предыдущий этап дает входные данные для последующего, позволяя всесторонне проработать проблему.
Почему на практике мы избегаем комбинированного подхода?
1. Объективно, это дольше. При каких-то комбинациях — сильно дольше, при каких-то — не очень, но все-таки риски времени есть.
2. Дорого и требует больших ресурсов, и это не всегда про финансы, но и про менеджерский ресурс.
Если долго, дорого, сложно, что может помочь? Искусственный интеллект!
Часть процессов исследования можно оптимизировать внедрением ИИ. Например, построить модель респондента, создать цифрового двойника и предсказывать то, как он (пользователь) будет вести себя внутри наших интерфейсов.
ИИ — это также история про производительность и автоматизацию базовых интеллектуальных процессов. Мы получаем возможность работать с любыми массивами данных — качественных или количественных — в смешанной парадигме, не делая между ними разницы.
Таким образом, для нас теперь доступна новая возможность, которая позволяет не бояться комбинировать качественные и количественные методы. Тем не менее искусственный интеллект пока далек от того, чтобы полностью взять на себя работу исследователя. В ближайшее время это будет, скорее, инструмент, расширяющий наши возможности и позволяющий нам добиваться большего.
Спикер: Александр Кацуро
Методы исследования продукта делятся на две большие группы: качественные (отвечают на вопросы «что?» и «почему?») и количественные (отвечают на вопрос «сколько?»).
Для принятия взвешенного решения о продукте мы обращаемся к триангуляции — использованию нескольких источников данных и инструментов. В этом подходе каждый инструмент отвечает за свою часть в процессе принятия решения, предоставляет уникальные знания и помогает рассмотреть проблему с разных сторон. Это позволяет избежать зависимости от единственного, пусть даже излюбленного, источника данных.
Существуют две стратегии комбинирования методов, зависящие от степени независимости источников данных:
1. Независимая стратегия, позволяет оценивать ситуацию с разных сторон, не учитывая влияние результатов одного этапа на другой. Она применяется, например, при тестировании концепций продуктов.
2. Последовательная стратегия используется для сложных задач без очевидных решений. Она предполагает деление задачи на этапы, где каждый предыдущий этап дает входные данные для последующего, позволяя всесторонне проработать проблему.
Почему на практике мы избегаем комбинированного подхода?
1. Объективно, это дольше. При каких-то комбинациях — сильно дольше, при каких-то — не очень, но все-таки риски времени есть.
2. Дорого и требует больших ресурсов, и это не всегда про финансы, но и про менеджерский ресурс.
Если долго, дорого, сложно, что может помочь? Искусственный интеллект!
Часть процессов исследования можно оптимизировать внедрением ИИ. Например, построить модель респондента, создать цифрового двойника и предсказывать то, как он (пользователь) будет вести себя внутри наших интерфейсов.
ИИ — это также история про производительность и автоматизацию базовых интеллектуальных процессов. Мы получаем возможность работать с любыми массивами данных — качественных или количественных — в смешанной парадигме, не делая между ними разницы.
Таким образом, для нас теперь доступна новая возможность, которая позволяет не бояться комбинировать качественные и количественные методы. Тем не менее искусственный интеллект пока далек от того, чтобы полностью взять на себя работу исследователя. В ближайшее время это будет, скорее, инструмент, расширяющий наши возможности и позволяющий нам добиваться большего.
Что бы мы не делали, если бы не было ML/AI?
Спикер: Григорий Фрольцов
Как использовать машинное обучение там, где это нужно, быстро его внедрять и получать понятный эффект от измерения результата, на основе опыта Купера.
ML (Machine learning) — это большая подобласть AI. Включает механики глубокого обучения, охватывает огромное количество областей знаний и использует под капотом такие технологии, как бустинг, регрессия и др. AI стремится достичь или превзойти человеческие возможности в разных областях.
Цель сегодня — показать, где действительно нужен ML на примере нескольких кейсов и сравнить с линейными решениями.
1. Прогнозирование оттока пользователей.
Линейное решение простое: если клиент давно не заказывал, напомнить о себе. ML-подход технологически сложнее, но дает лучший результат для бизнеса. Здесь мы прогнозируем, совершит ли пользователь заказ на товар или услугу в следующий период времени, и на основе этого разрабатываем план удержания.
2. Прогнозирование спроса.
За каким количеством товаров или услуг пользователи обратятся к вам в компанию? Линейный подход основан на простой экстраполяции: вчера купили 5 единиц продукции, сегодня купили 10, завтра купят какое-то еще количество. ML учитывает больше факторов: на уровне пользователя мы прогнозируем сезонности, цены, динамику продаж, сколько товаров и услуг может быть проданы в следующий момент времени.
3. Uplift-моделирование.
Что сделает пользователь, если совершит какое-то целевое действие на сервисе? В линейном решении пользователь открыл каталог, нашел товар или услугу, а мы прогнозируем несколько таких действий, одним из которых является перемещение товара в корзину. ML помогает предсказать действия пользователя на основе похожих сценариев взаимодействия с продуктом.
Каков цикл внедрения ML-решений? Он включает следующие этапы:
1. Формирование идеи
2. Разработка линейного решения и гипотезы
1. Проведение эксперимента для оценки линейного решения
1. Анализ результатов эксперимента
1. Разработка ML-решения
Эта схема универсальна, но сложна в реализации. Каждый этап требует серьезных знаний и навыков. Важно не пропускать ни один из этапов при внедрении ML в производство. Схема служит напоминанием о ключевых пунктах процесса, а не детальной инструкцией.
Какой тренд дальше и куда вы движемся?
Взаимодействие Machine2Machine, использование выходных данных одних ML-моделей как входных для других. Это позволяет решать все более сложные задачи, хоть пока и не без ошибок.
Спикер: Григорий Фрольцов
Как использовать машинное обучение там, где это нужно, быстро его внедрять и получать понятный эффект от измерения результата, на основе опыта Купера.
ML (Machine learning) — это большая подобласть AI. Включает механики глубокого обучения, охватывает огромное количество областей знаний и использует под капотом такие технологии, как бустинг, регрессия и др. AI стремится достичь или превзойти человеческие возможности в разных областях.
Цель сегодня — показать, где действительно нужен ML на примере нескольких кейсов и сравнить с линейными решениями.
1. Прогнозирование оттока пользователей.
Линейное решение простое: если клиент давно не заказывал, напомнить о себе. ML-подход технологически сложнее, но дает лучший результат для бизнеса. Здесь мы прогнозируем, совершит ли пользователь заказ на товар или услугу в следующий период времени, и на основе этого разрабатываем план удержания.
2. Прогнозирование спроса.
За каким количеством товаров или услуг пользователи обратятся к вам в компанию? Линейный подход основан на простой экстраполяции: вчера купили 5 единиц продукции, сегодня купили 10, завтра купят какое-то еще количество. ML учитывает больше факторов: на уровне пользователя мы прогнозируем сезонности, цены, динамику продаж, сколько товаров и услуг может быть проданы в следующий момент времени.
3. Uplift-моделирование.
Что сделает пользователь, если совершит какое-то целевое действие на сервисе? В линейном решении пользователь открыл каталог, нашел товар или услугу, а мы прогнозируем несколько таких действий, одним из которых является перемещение товара в корзину. ML помогает предсказать действия пользователя на основе похожих сценариев взаимодействия с продуктом.
Каков цикл внедрения ML-решений? Он включает следующие этапы:
1. Формирование идеи
2. Разработка линейного решения и гипотезы
1. Проведение эксперимента для оценки линейного решения
1. Анализ результатов эксперимента
1. Разработка ML-решения
Эта схема универсальна, но сложна в реализации. Каждый этап требует серьезных знаний и навыков. Важно не пропускать ни один из этапов при внедрении ML в производство. Схема служит напоминанием о ключевых пунктах процесса, а не детальной инструкцией.
Какой тренд дальше и куда вы движемся?
Взаимодействие Machine2Machine, использование выходных данных одних ML-моделей как входных для других. Это позволяет решать все более сложные задачи, хоть пока и не без ошибок.
Из джуна в мидла+: техники прокачки навыков продакта
Спикер: Алёна Медведева
Хочу поделиться опытом работы с junior product менеджерами и рассказать, как мы в Avito растим их до уровня middle+.
На рынке сейчас больше сеньорных задач, чем опытных специалистов. Поэтому мы решили инвестировать в новые таланты и растить junior product менеджеров внутри компании. Сейчас в моих командах шесть джунов, пятеро из которых участвуют в программе стажировки Avito Bootcamp.
Когда Крошка Джун идет на интервью в компанию с сильной продуктовой культурой, он обычно совершает следующие ошибки:
1. Рассказывая о целях и задачах, говорит о процессах вместо результатов, теряет метрики, топит интервьюера в деталях.
2. Делится кейсом, которым гордится, но говорит из роли пользователя, не аргументирует использование продуктовых фреймворков.
3. Решая кейс, не задает вопросов, сразу генерирует фичи, забывает про приоритизацию и структуру.
🏆 Несмотря на ошибки, крошку Джуна приглашают на стажировку, потому что видят его стремление и огонь в глазах.
Во время стажировки:
Джун старается, решает задачи, получает фидбэк. Но за 9 месяцев просто не успевает пройти весь цикл продуктовых шагов. Он видит только часть процесса и не успевает довести до автоматизма навыки принятия решений на разных этапах.
🔍 Как помочь крошке Джуну вырасти:
1. Правильно дозировать информацию. Меньше теории и абстрактных знаний.
2. Провести скрининг компетенций по модели STAR (Ситуация-Задача-Действие-Результат) и понять, какие навыки специалист может применять уже сейчас, а какие еще нужно развивать.
3. Давать реальные кейсы с обратной связью.
4. Практиковать менторинг — общение с более опытными специалистами, обмен опытом, чтобы расширить кругозор.
5. Развивать любопытство, интерес к новому. Задавать вопросы, анализировать информацию, а не просто пассивно потреблять.
6. Участвовать в профессиональных конкурсах и сообществах, чтобы прокачивать продуктовое мышление.
Используя шаги выше, за полтора месяца крошка Джун прокачивается до уровня мидла, проходит собес и получает оффер.
Как эффективно организовать управление «продуктовым детским садом» для развития junior-специалистов, чтобы масштабировать обучение и помогать большему числу начинающих продакт-менеджеров расти в профессии?
1. Создать подробный гайд по решению продуктовых задач.
2. Организовала безопасное пространство для практики, где можно ошибаться и подниматься, делать опыт рефлексии над своими ошибками.
3. Проводить регулярные встречи по разбору реальных кейсов.
4. Привлекать опытных специалистов для менторинга и обратной связи.
Спикер: Алёна Медведева
Хочу поделиться опытом работы с junior product менеджерами и рассказать, как мы в Avito растим их до уровня middle+.
На рынке сейчас больше сеньорных задач, чем опытных специалистов. Поэтому мы решили инвестировать в новые таланты и растить junior product менеджеров внутри компании. Сейчас в моих командах шесть джунов, пятеро из которых участвуют в программе стажировки Avito Bootcamp.
Когда Крошка Джун идет на интервью в компанию с сильной продуктовой культурой, он обычно совершает следующие ошибки:
1. Рассказывая о целях и задачах, говорит о процессах вместо результатов, теряет метрики, топит интервьюера в деталях.
2. Делится кейсом, которым гордится, но говорит из роли пользователя, не аргументирует использование продуктовых фреймворков.
3. Решая кейс, не задает вопросов, сразу генерирует фичи, забывает про приоритизацию и структуру.
🏆 Несмотря на ошибки, крошку Джуна приглашают на стажировку, потому что видят его стремление и огонь в глазах.
Во время стажировки:
Джун старается, решает задачи, получает фидбэк. Но за 9 месяцев просто не успевает пройти весь цикл продуктовых шагов. Он видит только часть процесса и не успевает довести до автоматизма навыки принятия решений на разных этапах.
🔍 Как помочь крошке Джуну вырасти:
1. Правильно дозировать информацию. Меньше теории и абстрактных знаний.
2. Провести скрининг компетенций по модели STAR (Ситуация-Задача-Действие-Результат) и понять, какие навыки специалист может применять уже сейчас, а какие еще нужно развивать.
3. Давать реальные кейсы с обратной связью.
4. Практиковать менторинг — общение с более опытными специалистами, обмен опытом, чтобы расширить кругозор.
5. Развивать любопытство, интерес к новому. Задавать вопросы, анализировать информацию, а не просто пассивно потреблять.
6. Участвовать в профессиональных конкурсах и сообществах, чтобы прокачивать продуктовое мышление.
Используя шаги выше, за полтора месяца крошка Джун прокачивается до уровня мидла, проходит собес и получает оффер.
Как эффективно организовать управление «продуктовым детским садом» для развития junior-специалистов, чтобы масштабировать обучение и помогать большему числу начинающих продакт-менеджеров расти в профессии?
1. Создать подробный гайд по решению продуктовых задач.
2. Организовала безопасное пространство для практики, где можно ошибаться и подниматься, делать опыт рефлексии над своими ошибками.
3. Проводить регулярные встречи по разбору реальных кейсов.
4. Привлекать опытных специалистов для менторинга и обратной связи.
Нейробиология влияния. Как сделать так, чтобы тебя слушали и слушались
Спикер: Анна Обухова
Что отличает лидера:
🔵 внутреннее право давать указания. Это проявление уже существующего состояния мозга — знание, что люди меня должны слушаться.
🔵 отсутствие внешних проявлений стресса. При этом лидер может себе позволить выглядеть недовольным.
🔵 уверенность в победе через серию побед. Авторизуйте предыдущие результаты, чтобы опираться на них в будущем.
🔵 умение не быть простым и говорить сложно, а быть сложным, но уметь говорить простыми словами.
Как сделать себе мозг влиятельного человека:
1. вызываться предлагать активности;
2. авторизовывать результат, с опорой на себя;
3. строить структуру поддержки своего статуса;
4. брать себе лучший кусок;
5. больше влиять на эмоции людей.
Спикер: Анна Обухова
Что отличает лидера:
Как сделать себе мозг влиятельного человека:
1. вызываться предлагать активности;
2. авторизовывать результат, с опорой на себя;
3. строить структуру поддержки своего статуса;
4. брать себе лучший кусок;
5. больше влиять на эмоции людей.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Конференция ProductSense’24 прошла 🥂
В этом году темой конференции стал вопрос — «Продакты не нужны?». Вместе с нами на него отвечали более 90 спикеров и 1500 участников.
Мы хотели, чтобы менеджеры продуктов лучше понимали, чего от них ждет бизнес. Бизнесу, в свою очередь, мы попытались помочь с формулировкой и коммуникациями этих ожиданий.
Мы все еще в процессе сбора подробной обратной связи, но кажется, что все получилось — во время конференции мы получили сотни положительных отзывов, и, конечно, конструктивного фидбека о том, что улучшить.
ProductSense’24 стал самым масштабным нашим событием по всем параметрам. И, в первую очередь — по количеству участников, спикеров и партнеров конференции:
• 1349 офлайн-участников собрались в Конгресс-холле ЦМТ.
• 94 спикера поделились опытом, знаниями и практическими навыками на докладах и мастер-классах.
• 218 человек подключились к онлайн трансляции, и смогли почерпнуть знания из офисов, квартир, а кто-то и прямо на ходу — через мобильное приложение.
Активностей в этот раз было больше, благодаря нашим партнерам и спонсорам.
Циан подготовили нетворкинг-зону с напитками и местами для общения, а также выступили партнёром нетворкинг-приложения конференции. В течение двух дней участники общались с 30 резидентами этой зоны — экспертами индустрии, знакомились, расширяли сеть контактов и получали ответы на свои вопросы.
МТС выступили главным партнером вечеринки конференции, где участники получили несколько часов интенсивного общения, вкусного фуршета и напитков, живой музыки с танцами. Благодаря им мы смогли за день до конференции организовать ужин спикеров, а в дни конференции заряжать устройства участников павербанками от шеринг-сервиса Юрент.
ВТБ стали спонсором, и собрали зал, в котором два дня шли доклады от экспертов ВТБ и их друзей. Два месяца подготовки принесли результат — в зале было сложно найти свободное место.
Вместе с hh.ru мы запустили студию, из которой в прямом эфире шло вещание make sense show — живой версии подкаста make sense. 10 гостей, 10 бесед, и несколько сотен зрителей в онлайне. Кто не знал/не успел — ждите выпуски в видео- и аудио- формате этой осенью.
И конечно, нам очень радостно видеть, как эволюционировали активности на стендах. И участников, и нас порадовали — VK, Т-Банк, SM Lab, Selectel, Контур, hh.ru, Купер.тех и МТС. Мы благодарны за доверие, которое вы оказываете, и силы, которые вкладываете в подготовку. Лучшее тому подтверждение — радостные и задумчивые лица участников на фотографиях 🙂
В работе над самой конференцией участвовало 9 человек — ядро команды ProductSense. И конечно, конференция не состоялась бы без вклада каждого, кто к ней прикоснулся — программный комитет, волонтеры, ведущие залов, информационные партнеры, спикеры и участники прошлых конференций и просто поддерживающие.
Спасибо всем и каждому ❤️
В этом году темой конференции стал вопрос — «Продакты не нужны?». Вместе с нами на него отвечали более 90 спикеров и 1500 участников.
Мы хотели, чтобы менеджеры продуктов лучше понимали, чего от них ждет бизнес. Бизнесу, в свою очередь, мы попытались помочь с формулировкой и коммуникациями этих ожиданий.
Мы все еще в процессе сбора подробной обратной связи, но кажется, что все получилось — во время конференции мы получили сотни положительных отзывов, и, конечно, конструктивного фидбека о том, что улучшить.
ProductSense’24 стал самым масштабным нашим событием по всем параметрам. И, в первую очередь — по количеству участников, спикеров и партнеров конференции:
• 1349 офлайн-участников собрались в Конгресс-холле ЦМТ.
• 94 спикера поделились опытом, знаниями и практическими навыками на докладах и мастер-классах.
• 218 человек подключились к онлайн трансляции, и смогли почерпнуть знания из офисов, квартир, а кто-то и прямо на ходу — через мобильное приложение.
Активностей в этот раз было больше, благодаря нашим партнерам и спонсорам.
Циан подготовили нетворкинг-зону с напитками и местами для общения, а также выступили партнёром нетворкинг-приложения конференции. В течение двух дней участники общались с 30 резидентами этой зоны — экспертами индустрии, знакомились, расширяли сеть контактов и получали ответы на свои вопросы.
МТС выступили главным партнером вечеринки конференции, где участники получили несколько часов интенсивного общения, вкусного фуршета и напитков, живой музыки с танцами. Благодаря им мы смогли за день до конференции организовать ужин спикеров, а в дни конференции заряжать устройства участников павербанками от шеринг-сервиса Юрент.
ВТБ стали спонсором, и собрали зал, в котором два дня шли доклады от экспертов ВТБ и их друзей. Два месяца подготовки принесли результат — в зале было сложно найти свободное место.
Вместе с hh.ru мы запустили студию, из которой в прямом эфире шло вещание make sense show — живой версии подкаста make sense. 10 гостей, 10 бесед, и несколько сотен зрителей в онлайне. Кто не знал/не успел — ждите выпуски в видео- и аудио- формате этой осенью.
И конечно, нам очень радостно видеть, как эволюционировали активности на стендах. И участников, и нас порадовали — VK, Т-Банк, SM Lab, Selectel, Контур, hh.ru, Купер.тех и МТС. Мы благодарны за доверие, которое вы оказываете, и силы, которые вкладываете в подготовку. Лучшее тому подтверждение — радостные и задумчивые лица участников на фотографиях 🙂
В работе над самой конференцией участвовало 9 человек — ядро команды ProductSense. И конечно, конференция не состоялась бы без вклада каждого, кто к ней прикоснулся — программный комитет, волонтеры, ведущие залов, информационные партнеры, спикеры и участники прошлых конференций и просто поддерживающие.
Спасибо всем и каждому ❤️
Как искать драйверы роста бизнеса: опыт Циан
Как зрелому бизнесу продолжать расти в условиях насыщенного рынка? Как вообще определить зрелость и выбрать драйверы с фокусом на развитие и увеличение выручки?
В статье для блога ProductSense Анна Плуталова, Head of Product Циан, рассказывает о ключевых факторах и стратегиях, которые помогают компании оставаться ведущей платформой по поиску недвижимости в России. От тонкой настройки прайсинга до создания уникальных продуктов для разных сегментов клиентов.
👉 Узнать, как находить драйверы роста зрелого бизнеса на примере классифайда недвижимости
@productsense
Как зрелому бизнесу продолжать расти в условиях насыщенного рынка? Как вообще определить зрелость и выбрать драйверы с фокусом на развитие и увеличение выручки?
В статье для блога ProductSense Анна Плуталова, Head of Product Циан, рассказывает о ключевых факторах и стратегиях, которые помогают компании оставаться ведущей платформой по поиску недвижимости в России. От тонкой настройки прайсинга до создания уникальных продуктов для разных сегментов клиентов.
👉 Узнать, как находить драйверы роста зрелого бизнеса на примере классифайда недвижимости
@productsense
🔥 Вакансии в ProductSense. Ищем редакторов
Привет! Мы ProductSense, делаем полезные конференции по менеджменту продуктов, ведем подкаст make sense, блог и телеграм-канал.
Ищем в свою команду:
— выпускающего редактора,
— продуктового редактора
Условия
Команда работает удаленно, фултайм, без строгого графика. Нужно быть на связи с 10 до 19 Мск. Оформляем официально — по ТК, через самозанятость или ИП.
Мы поддерживаем развитие, делимся знаниями, привозим команду на конференции. Результаты работы можно положить в портфолио.
Как откликнуться
— Внимательно прочитать описание вакансии на HeadHunter.
— Написать сопроводительное письмо. Что должно быть внутри письма — смотрите в тексте вакансии.
— Приложить резюме.
— Если нет профиля на HeadHunter, отклик можно отправить на почту [email protected]
Отклики на hh:
— Продуктовый редактор
— Выпускающий редактор
Если у вас есть знакомый или знакомая, кому это может быть интересно — пожалуйста, поделитесь 🙃
Привет! Мы ProductSense, делаем полезные конференции по менеджменту продуктов, ведем подкаст make sense, блог и телеграм-канал.
Ищем в свою команду:
— выпускающего редактора,
— продуктового редактора
Условия
Команда работает удаленно, фултайм, без строгого графика. Нужно быть на связи с 10 до 19 Мск. Оформляем официально — по ТК, через самозанятость или ИП.
Мы поддерживаем развитие, делимся знаниями, привозим команду на конференции. Результаты работы можно положить в портфолио.
Как откликнуться
— Внимательно прочитать описание вакансии на HeadHunter.
— Написать сопроводительное письмо. Что должно быть внутри письма — смотрите в тексте вакансии.
— Приложить резюме.
— Если нет профиля на HeadHunter, отклик можно отправить на почту [email protected]
Отклики на hh:
— Продуктовый редактор
— Выпускающий редактор
Если у вас есть знакомый или знакомая, кому это может быть интересно — пожалуйста, поделитесь 🙃
Доступность в цифрах
В России 12 000 000 человек с инвалидностью. Когда мы думаем об инклюзивности, часто считаем, что это и есть максимальная аудитория, про которую мы можем говорить. Команда Яндекс Браузера решила проверить, сколько пользователей на самом деле используют настройки доступности.
По данным Disabled World в странах с продолжительностью жизни более 70 лет люди проводят в состоянии инвалидности 8 лет — 11.5% своей жизни. Сломанная рука, катаракта, сильный внешний шум, ребенок на руках — всё это ситуативные ограничения, которые возникают у нас постоянно. Настройки доступности помогают не только людям с постоянными ограничениями, но и с такой вот ситуативной инвалидностью.
51% пользователей смартфонов используют хотя бы одну настройку доступности. На первом месте по частоте — тёмная тема. Она помогает слабовидящим людям и людям с катарактой, поскольку восприятие светлого экрана для них болезненно. При тусклом свете вечером или ночью тёмный экран снижает усталость глаз 😔
35% пользователей увеличивают или уменьшают размер шрифта. Пользователям с нарушениями зрения сложно воспринимать мелкий шрифт. Если его увеличить, читать текст будет проще. С возрастом зрение ухудшается, давайте позаботимся о себе из будущего 😉
6% пользователей используют настройку Экран вслух 👂 Пользователям с дислексией сложно читать длинные тексты, поэтому они используют «Экран вслух». Также функцией могут пользоваться слабовидящие. А пользователи без нарушений могут использовать функцию, когда заняты — например, необходимо прочитать статью, во время готовки ужина.
На ProductSense'24 Валерия Курмак, Руководитель направления Инклюзия в Яндекс, поделилась результатами анализа настроек доступности, показала примеры использования Алисы в условиях постоянных или временных ограничений и дала советы, как сделать ваш продукт доступнее.
👉 Смотреть запись доклада
В России 12 000 000 человек с инвалидностью. Когда мы думаем об инклюзивности, часто считаем, что это и есть максимальная аудитория, про которую мы можем говорить. Команда Яндекс Браузера решила проверить, сколько пользователей на самом деле используют настройки доступности.
По данным Disabled World в странах с продолжительностью жизни более 70 лет люди проводят в состоянии инвалидности 8 лет — 11.5% своей жизни. Сломанная рука, катаракта, сильный внешний шум, ребенок на руках — всё это ситуативные ограничения, которые возникают у нас постоянно. Настройки доступности помогают не только людям с постоянными ограничениями, но и с такой вот ситуативной инвалидностью.
51% пользователей смартфонов используют хотя бы одну настройку доступности. На первом месте по частоте — тёмная тема. Она помогает слабовидящим людям и людям с катарактой, поскольку восприятие светлого экрана для них болезненно. При тусклом свете вечером или ночью тёмный экран снижает усталость глаз 😔
35% пользователей увеличивают или уменьшают размер шрифта. Пользователям с нарушениями зрения сложно воспринимать мелкий шрифт. Если его увеличить, читать текст будет проще. С возрастом зрение ухудшается, давайте позаботимся о себе из будущего 😉
6% пользователей используют настройку Экран вслух 👂 Пользователям с дислексией сложно читать длинные тексты, поэтому они используют «Экран вслух». Также функцией могут пользоваться слабовидящие. А пользователи без нарушений могут использовать функцию, когда заняты — например, необходимо прочитать статью, во время готовки ужина.
На ProductSense'24 Валерия Курмак, Руководитель направления Инклюзия в Яндекс, поделилась результатами анализа настроек доступности, показала примеры использования Алисы в условиях постоянных или временных ограничений и дала советы, как сделать ваш продукт доступнее.
👉 Смотреть запись доклада
YouTube
Кому нужны специальные возможности и сколько таких людей: аналитика и опыт Яндекса
Выступление Валерии Курмак, Руководителя направления Инклюзия в Яндекс, на ProductSense'24
Многие компании по-прежнему не уделяют внимания доступности своих сайтов и приложений для любого человека. На это есть две причины. Во-первых, бизнес не готов вкладываться…
Многие компании по-прежнему не уделяют внимания доступности своих сайтов и приложений для любого человека. На это есть две причины. Во-первых, бизнес не готов вкладываться…
Ситуационное лидерство
В зависимости от уровня контроля выделяют 4 типа лидерства — Поддерживающий, Наставнический, Делегирующий, Директивный. Казалось бы, для синьерных менеджеров продуктов идеально подойдет Делегирующий стиль — максимум свободы в принятии решений. Однако такой однозначный ответ не всегда будет верным. Артем Глебов, CPO Циан советует выбирать стиль лидерства, исходя из задачи и компетенций сотрудника в конкретной ситуации.
Определять стиль лидерства стоит по 3 характеристикам по отношению к этой задаче:
1. Насколько высокий опыт у сотрудника
2. Насколько высока мотивация по отношению к этой задаче
3. Насколько высокая ответственность — готов ли сотрудник взять ответственность за конечный результат, несмотря на все проблемы, которые возникнут у него на пути к этой цели
Уровень и стиль делегирования определяется по самой низкой оценке этих шкал.
Из доклада Артема Глебова «Контролировать нельзя давать свободу» на ProductSense’24
В зависимости от уровня контроля выделяют 4 типа лидерства — Поддерживающий, Наставнический, Делегирующий, Директивный. Казалось бы, для синьерных менеджеров продуктов идеально подойдет Делегирующий стиль — максимум свободы в принятии решений. Однако такой однозначный ответ не всегда будет верным. Артем Глебов, CPO Циан советует выбирать стиль лидерства, исходя из задачи и компетенций сотрудника в конкретной ситуации.
Определять стиль лидерства стоит по 3 характеристикам по отношению к этой задаче:
1. Насколько высокий опыт у сотрудника
2. Насколько высока мотивация по отношению к этой задаче
3. Насколько высокая ответственность — готов ли сотрудник взять ответственность за конечный результат, несмотря на все проблемы, которые возникнут у него на пути к этой цели
Уровень и стиль делегирования определяется по самой низкой оценке этих шкал.
Из доклада Артема Глебова «Контролировать нельзя давать свободу» на ProductSense’24
Ситуационное лидерство — разбираем на примерах
У вас сильный руководитель запускает большой сложный проект. Он делал это уже много раз, вы знаете, что он умеет запускать сложные проекты. Он принимает на себя ответственность за конечный результат — если на пути будут сложности, он сам их разрулит. Это проект для него стандартный, рутинный, он уже это делал, интереса чуть меньше.
У вас сильный руководитель запускает большой сложный проект. Он делал это уже много раз, вы знаете, что он умеет запускать сложные проекты. Он принимает на себя ответственность за конечный результат — если на пути будут сложности, он сам их разрулит. Это проект для него стандартный, рутинный, он уже это делал, интереса чуть меньше.
Какой стиль лидерства стоит применить?
Anonymous Poll
39%
Поддерживающий
17%
Наставнический
37%
Делегирующий
8%
Директивный