Mail.Ru Group — 20 лет

В честь этого пять сотрудников компании рассказывают о многообещающих направлениях.

Сегодня Mail.Ru Group исполняется 20 лет. За эти годы компания много раз менялась и перерождалась, экспериментировала с сервисами и проникала в разные области рынка.

В Mail.Ru Group ежедневно тестируют новые технологии, проводят исследования, которые ведут либо к улучшению существующих, либо к появлению новых продуктов.

Мы собрали людей, которые развивают в компании новые направления, и подробно расспросили об их деятельности.

Я руковожу UX-лабораторией Mail.Ru Group, которая действует более семи лет. Мы занимаемся пользовательскими исследованиями для более чем 140 продуктов. Любой вопрос про пользователя — это к нам: мы выясним, кто целевая аудитория, какие у неё проблемы, подходит ли ей продукт, есть ли какие-то сложности с интерфейсом.

Работу в Mail.Ru я начала с UX-исследований в команде поиска. Восемь лет назад здесь почти никто не знал слова «юзабилити», а понятия «user experience» вообще не существовало. В течение года мне удалось провести несколько интересных исследований, которые дали результат не только в формате «ой, классный инсайт», но и в практическом русле — «внедрили, посчитали и получили профит».

Через год мы приняли решение, что UX-исследования необходимо внедрять во всю компанию. Я провела несколько презентаций перед топ-менеджерами, идея им понравилась, и через год мы построили лабораторию.

У разных продуктов разные целевые аудитории. Мы пробовали несколько способов поиска людей: привлекали через агентства, искали сами через баннеры. В итоге пользуемся услугами агентства, потому что не готовы тратить время наших рисерчеров на поиски.

Есть компании, в которых исследования обязательны. У нас пока что такого нет. Поэтому я стараюсь рассказывать командам про преимущества и дать понять, на каких этапах к нам надо приходить и что от нас можно получить взамен.

Сейчас команды приходят по собственной инициативе, поэтому продукт может находиться на разных стадиях разработки. Иногда бывает поздновато: например, пришли с готовым интерфейсом, но неисследованной аудиторией — и тут выясняется, что фича никому не нужна. Поздновато — не означает, что исправить ситуацию нельзя, просто приходится откатываться назад.

Исследовательскую работу надо начинать на этапе идеи. Мы изучаем рынок, сегментируем аудиторию, понимаем, какие у неё потребности, задачи, ограничения. Смотрим, как встраиваются идеи, выбираем сегменты аудитории — чаще всего один основной и один-два дополнительных — а дальше более детально выясняем, что конкретно нужно людям.

Сам сервис, устройство, которое подходит для тестирования этого сценария, камера и диктофон. Мы всегда делаем запись экрана, пишем лицо и звук: иногда даже с выражения лица можно считать многое.Ещё мы везде используем eye tracker (устройство, которое отслеживает движение глаз) — иногда он может помочь понять причины проблем. Например, мы видим, что человек не жмет целевую кнопку. Он ее не видит? Смотрит в другое место? Или смотрит прямо на нее и просто не знает, что нужно нажать?

Причины могут быть разными. Если он смотрит прямо на кнопку, но не нажимает — значит, проблема в кнопке: в названии, форме, цвете, местоположении. Если смотрит в другое место, то с помощью eye tracker мы можем понять, где он её ждет.

Если просить человека произнести это вслух и не следить за его глазами, то он выйдет из контекста, и, скорее всего будет придумывать и советовать куда поставить кнопку, а это нерелевантно.

Сперва мы экспериментировали с психофизиологией — стремились к объективности, хотели понять, что человек испытывает. У нас был медицинский прибор для сбора «биофидбека» от организма. К нему можно было подключить несколько сенсоров и снимать различные показатели: миограмму, дыхание, сердцебиение, электрическую активность кожи.

В итоге из всех вышеупомянутых показателей мы остановились на кожно-гальванической реакции (она же — электрическая активность кожи): получающийся график проще всего анализировать, в нем нет циклов.

Работает это так: в ответ на любые изменения организм выбрасывает дополнительное количество жидкости (проще говоря, пот) в определенных частях тела, в особенности, на ладонях и стопах. Мы ставим датчики на пальцы рук или стопы и видим, как меняется электропроводимость. С её помощью мы смогли сделать какие-то выводы и помочь командам.

Вот пример из психофизиологии: команда одной игры увидела, что люди на каком-то этапе отваливаются, но было непонятно, почему. Мы начали тестирование — позвали людей, которые не видели этой игры, и наблюдали за ними из соседней комнаты: смотрели, что с человеком происходит, и обнаружили проблему на самом последнем этапе, когда нужно сразиться с «боссом».

Чтобы его победить — нужно увидеть на краю экрана небольшую искру, сбегать за ней и затем убить «босса». Оказалось, что эту искру никто из игроков не замечал, поэтому они продолжали дубасить «босса» — безуспешно — и умирали, умирали, умирали.

Проблема была интерфейсного характера, но нам стало интересно, сколько времени люди готовы продолжать делать одно и то же, насколько у них хватит мотивации. С помощью кожно-гальванической реакции мы видели, как эта мотивация уменьшается.

У организма есть предел напряжения — какое-то время он может даже повышаться, но в итоге достигает пика — и организм устает, всё «скидывает», возникает фрустрация. Человека всё раздражает, он ничего не хочет. Мы видели эту фрустрацию — это график, который долго растет, а затем резко падает. Любопытно, что даже после этого игроки продолжали пытаться бить монстра.

Когда мы приходили к игрокам, то обнаруживали их совсем расстроенными: кто-то был зол, кто-то кидал клавиатуру или говорил, что «либо я дурак, либо игра ваша дурацкая». Но, тем не менее, от 20 до 40 минут человек был готов терпеть и повторять одинаковые действия, не достигая никакого результата.

По идее, чтобы сделать классный геймплей, нужно привести человека в такое состояние, когда ему интересно, но не настолько сложно, чтобы достигнуть фрустрации. Нужно довести его до предела возможностей — и здесь дать победить, хотя бы через несколько циклов. Тогда это человека мотивирует продолжать играть.

Два года назад мы начали работать с факультетом психологии ВШЭ, и выработали некоторые метрики, которые действительно пошли на пользу бизнесу. Они основаны на нейрофизиологии, а если конкретно — электроэнцефалографии. Мы поняли, что мозг дает нам все, а остальные показатели — только дублируют эту информацию. Поэтому остановились на ЭЭГ. Сейчас такие исследования уже регулярно проводятся для игр и рекламных роликов.

Я руковожу проектом Maps.me, внутри компании мы существуем как отдельный бизнес-юнит. Когда я пришел в проект, у карт было порядка 30-35 млн установок — сейчас около 110 млн. Наш продукт может конкурировать с картами Google и Apple по количеству аудитории.

Мы работаем на базе OpenStreetMap — это открытый картографический проект, который создается силами участников, как «Википедия». У нас есть встроенные инструменты, которые позволяют волонтерам улучшать карту.

Карты могут работать офлайн — автономно, на смартфоне без интернета. И работают очень быстро — благодаря технологиям, которые рендерят карты из базы и преобразовывают их из векторных данных в карты на смартфоне.

Мы открыли код программы — предположили когда-то, что люди будут помогать развивать продукт. Но эксперимент не увенчалась успехом, однако в рамках нашей работы это даёт нам уважение аудитории и полную прозрачность перед пользователями. У нас есть лицензия, и если кто-то на базе нашего продукта сделает свой продукт, то, технически, он, в дальнейшем, будет помогать нам дорабатывать maps.me.

Когда мы делали навигацию с городским транспортом, мы начали с метро. Естественно, мы сделали построение маршрута в метро без интернета. Даже если вы скачаете карту в Google Maps в офлайн, приложение не построит вам маршрут в метро.

У нас навигация без интернета работает по всему миру, причём с промежуточными точками метро. Этого нет ни у кого в мире. Сейчас это, кажется, 170 из 180 городов, в которых есть метро. Дальше будем делать трамваи, потом поезда и автобусы.

Недавно мы запустили каталог маршрутов. Это просто точки, линии на карте, которые могут создаваться пользователями. Сейчас мы агрегируем каталог маршрутов от профессиональных поставщиков, которые создают такой контент. Наши маршруты накладываются прямо на карту. Пользователь может их включить или выключить и изучить — эта функция очень популярна.

Это волонтёрство — я тоже маплю достаточно активно. Во-первых, ты помогаешь создавать карту мира, которая не коммерческая и не принадлежит компании. Это открытые данные, на базе которых можно сделать любой проект. Я считаю, что геоданные не должны быть проприетарными — это то, что мы видим вокруг и то, что должно создаваться обществом. Но компании тратят на построение карт много денег, и они хотят их отбивать.

Люди «мапят» ещё и потому, что это доставляет им удовольствие. Это достаточно просто, можно делать на спутниковом снимке. Открываешь браузер, находишь спутниковый снимок и просто на нём рисуешь — дома, дороги. Я называю это «майнкрафт для взрослых».

Вопрос, как удерживать к этому интерес, — сложный. Нужно придумывать игровые механики, это у нас пока не развито. Есть таблица лидеров, но очень простая. Одна из наших целей — работать над вовлечением. В том числе молодежи. Мне кажется, что в волонтерский мапинг надо вовлекать детей, студентов, показывать, учить технологиям.

К середине следующего года мы планируем сделать каталог из десятков тысяч маршрутов по разным городам. Хотим с помощью этого каталога изменить индустрию путешествий. Мне кажется, путешественники наелись типовыми и стандартными вещами.

Просто глазеть на европейские города уже скучно — нужно более глубокое погружение. Я называю его «погружением в локальный опыт». Это то, что популяризирует Airbnb — некий локальный опыт, который может получить путешественник. Принцип будет какой: вместо того, чтобы искать «В какой город мне поехать», пользователь будет искать «Какой опыт мне испытать».

Прорыв в индустрии карт будет вызван самоуправляемыми автомобилями. Этой индустрии понадобятся открытые карты, вряд ли кто-то захочет платить гигантские деньги за доступ к географическим данным. Здесь мы должны выиграть, поскольку качество наших карт, завязанных на открытых данных, тоже вырастет, если к ним будут обращаться десятки миллионов автомобилей.

Я попал в компанию в начале больших изменений в работе над продуктами. Сейчас я руковожу дизайном бренда Mail.Ru (одно из самых больших направлений — всего мы обслуживаем 25 продуктов).

Всё так — они используют их, чтобы собирать продукты из готовых кусков кода, в которые уже зашит дизайн. Говоря абстрактным языком — это компоненты, базовая кнопка или готовый попап авторизации, которые представлены в виде кода с уже прописанным внутри дизайном.

Мы начали заниматься дизайн-системой в 2012 году — это слово тогда ещё имело другой смысл (просто гайдлайны в виде документа), а мы уже разрабатывали компонентную систему. Идея в том, что в множестве продуктов используются одинаковые элементы. Чтобы не писать каждый раз идентичный код для отображения элементов с нуля, мы делаем так, чтобы как можно больше вещей было трансформировано в код. В этом году мы запустим новую версию сайта дизайн-системы на обновлённой архитектуре.

Мы проводим исследования, чтобы ответить на три вопроса.

Мы смотрим на всех — в России достаточно крепкие продуктовые компании, есть, на что посмотреть. Но это скорее повышает насмотренность и понимание рынка, заимствовать чужие решения часто не имеет смысла. Кто сказал, что компания, которая использует решение, делает это осмысленно? Глупо бездумно всех копировать: во-первых, это может не сработать, во-вторых, это не красиво.

Есть визуальные тренды, есть интерфейсные паттерны, которые можно подсмотреть. Мы смотрим на тренды, как на один из источников принятия решений, пытаемся осмыслить чужой паттерн, перекладываем на свою ситуацию, и только после этого решаем, стоит ли заимствовать.

Летом мы презентовали новую почтовую стратегию — умная, полезная и безопасная почта. Дизайн движется в эту же сторону: умный инструмент сокращает лишние действия, помогает быстрее найти нужную информацию.

Mail.Ru Group — успешная компания в плане охвата аудитории, технологий, бизнеса, и дизайн также должен быть в этом списке. Мы делаем всё, чтобы он был на уровне.

Я пришел в команду «ВКонтакте» на позицию разработчика, когда она ещё не была в составе Mail.Ru Group. Одна из моих первых задач — разработка внутренней системы статистики, метрик и аналитики.

Сейчас я директор по росту и исследованиям в команде «ВКонтакте». Моя команда отвечает за задачи, связанные с машинным обучением — в первую очередь это раздел рекомендаций и контентная экосистема «ВКонтакте».

Кроме крупных задач, есть десятки небольших — рекомендации друзей, музыки, антиспам. Наша цель — сделать «ВКонтакте» более персонифицированным и удобным для пользователя.

В команде «ВКонтакте» есть и кандидаты наук, которые много времени и занимались научной деятельностью и много очень сильных студентов, которые приходят к нам стажерами и получают огромную часть знаний самостоятельно.

Внутри команды мы стараемся создавать атмосферу, в которой удобно учиться и перенимать опыт коллег. Зачастую, если мы видим, что человек талантлив, у него есть фундаментальные знания, то готовы его брать, помогать учиться и развиваться.

У нас огромное количество пользователей, и чтобы умная лента новостей загружалась за доли секунды, нам нужно оптимизировать десятки технологий под нашу конкретную задачу и нагрузку. Это первый пример, когда приходится много инвестировать и вкладывать времени в развитие технологий машинного обучения.

Второй пример — специфика наших данных. К примеру, есть открытые технологии и модели для работы с естественными языками на русском языке. Но в социальных сетях записи сильно отличаются от формальных документов или книг.

А у нас тексты короткие с большим количеством сленга. Более того зачастую там появляются новые понятия и термины, которых не будет в классическом словаре русского языка. Всё связанное с текстами мы оптимизируем под нашу специфику, чтобы пользователям было удобно.

Одна из главных сложностей, которую удалось решить и на которую я потратил много своих сил, — это построение сильной команды, которая будет заниматься машинным обучением. Это поиск талантливых людей и выстраивание процессов внутри компании.

Самая большая сложность с точки зрения продукта — это раздел рекомендаций, который мы запускали в прошлом году. С одной стороны, каждый день создаются десятки миллионов записей во «ВКонтакте». С другой стороны, есть 97 млн пользователей. У нас амбициозная задача — для каждого пользователя выбрать только то, что будет ему интересно. Мы работали над этими алгоритмами весь год и продолжим это делать.

Планировать на пять лет в области машинного обучения неправильно. Даже за один год меняется слишком много всего — и в технологиях, и в предпочтениях пользователей.

Заметно популярнее становятся видео, аудиоформаты — поэтому, например, мы запустили подкасты во «ВКонтакте». Пять лет назад было сложно сказать, что мы это сделаем, а сейчас видим, что аудиоформат популярен и востребован.

У «ВКонтакте» есть понятная цель, над которой мы работаем: развивать контентную экосистему. У нас огромное количество авторов, и мы много с ними общаемся, чтобы понять какие задачи сейчас востребованы, как надо работать, чтобы «ВКонтакте» оставался максимально удобной платформой.

С точки зрения пользователей я бы сформулировал задачу контентной экосистемы так: «В любом разделе “ВКонтакте” должно быть максимально удобно и просто найти информацию, нужную пользователю, или помочь решить ту задачу, с которой он пришёл».

Я пришёл в «Одноклассники», когда компания ещё не полностью принадлежала Mail.Ru Group, и возглавил там отдел инфраструктуры: мы занимались установкой железа, настройкой и подключением серверов и сетевого оборудования, а также мониторингом оборудования и всех сервисов ОК.ru. Позже наш отдел начал заниматься разработкой программ для внутреннего пользования.

Сейчас я руковожу службой, которая обслуживает всю инфраструктуру Mail.ru Group, Служба инфраструктуры состоит из отдела инженеров дата-центра, отдела мониторинга, отдела снабжения и сборки ИТ-оборудования, TestLab (отдел, который занимается тестированием нового оборудования и поиском подходящих платформ) и нескольких команд разработчиков.

Это действительно так: большое специализированное помещение, в котором есть основное и резервное электропитание и охлаждение. Обычно дата-центры поделены на маленькие помещения, это удобно с точки зрения финансов: не нужно сразу делать огромный центр, можно расти постепенно.

Внутри дата центров стоят серверы, и соединение между ними называется «внутренней инфраструктурой». У каждого серверного узла своя логика, и в случае выхода из строя одного из них ему тут же найдется замена.

Продуктами Mail.ru Group пользуется огромное число пользователей. Из-за этого оборудование испытывает большие нагрузки. Чем больше нагрузка, тем больше вероятность, что оборудование или его компоненты выйдут из строя. Основная задача внутренних разработок направлена на то, чтобы быстро и качественно устранить проблему.

Мы разрабатываем и поддерживаем внутренние инструменты — программы, которые мониторят все внештатные ситуации. Например, если возникла небольшая ошибка, то очень сложно понять, что стало первоисточником — существует очень много зависимостей. У нас есть система, которая позволяет найти этот первоисточник — для этого мы строим граф взаимодействия всех наших серверов между собой и для анализа показываем только те связи, в которых есть аномалии. Таким образом сразу становится ясно, где зародилась проблема.

Мы всегда готовы к аварии — для этого территориально разносим наши сервисы по разным дата-центрам. Таким образом, даже при серьезной аварии пользователи не должны ничего заметить.

Пять лет назад в Москве был сильный ураган, и с крыши соседнего здания сорвало огромную железную конструкцию, которая упала на крышу нашего дата-центра и сильно повредила систему кондиционирования. Сразу было понятно, что устранить такую проблему быстро не получится, поэтому пришлось придумывать, как минимизировать последствия аварии.

Тогда команда администраторов вместе с инженерами выключили часть оборудования, чтобы снизить температурный перегрев: отключили больше половины серверов, а оставшиеся работали в полуспящем режиме.Мы пережили эту аварию достойно и без последствий — сервисы продолжили работать без перебоя.

У нас много оборудования в production-инфраструктуре, и наша основная задача сейчас — научиться мониторить, насколько эффективно оно используется. Это действительно проблема, когда количество серверов исчисляется десятками тысяч. Поэтому мы разрабатываем систему, которая позволит выявлять простаивающее оборудование.

Далее — хотим сделать новую ещё более мощную систему для рассчёта предсказания потребления и учёта достаточности наших запасов на складе. Сейчас у нас есть система, показывающая сервисы, которые в ближайшее время необходимо будет расширить — это сильно упрощает планирование.