Привет! Я Настя Сарычева, продуктовый директор в Профи. Наш сервис — это горизонтальный маркетплейс услуг, который помогает клиентам и специалистам встретиться. Я отвечаю за сторону специалистов.
Когда-то мы сформулировали продуктовые принципы, которые помогают нам быстрее принимать продуктовые решения. Мы до сих пор их совершенствуем.
В этой статье хочу проиллюстрировать парочку из них на примере нашей многолетней работы над анкетой специалиста и алгоритмами подбора заказов. Погнали!
Принцип 1. Не решать свои проблемы за счёт пользователей
Предыстория
Чтобы подобрать для специалиста подходящие заказы, нам нужно знать, какие услуги он оказывает, в каких локациях, в какое время, по какой цене и на каких условиях.
Раньше мы верили, что:
- всю информацию пользователи предоставят нам сами, заполнив анкету;
- пользователи будут поддерживать информацию актуальной;
- подходящий заказ должен соответствовать каждому из критериев: цена, удалённость, услуга и т.д.
Анкета в те времена была очень подробной. Специалист должен был отметить не только какие услуги он оказывает, но и какие не оказывает; в какие районы выезжает, а в какие нет; заполнить прайс, расписание и много других критериев.
Алгоритм подбора заказов работал примерно так:
Реальность
Мы ошибались. Пользователи не хотели заполнять огромные объёмы информации и тем более поддерживать её актуальность.
Из аналитики мы видели, что иногда специалисты берут заказы, которые не подходят им по цене, району или услуге. Бывало и наоборот: специалист отказывался от заказа, который вроде бы подходил ему по всем критериям.
Что мы сделали:
- Стали учитывать поведенческие и статистические данные, а не только анкетные. Например, какие заказы специалист реально выполнял, а от каких отказывался или какие заказы обычно подходят таким специалистам.
- Начали кластеризовать критерии и сокращать количество вариантов ответа в анкете.
Алгоритм подбора заказов стал выглядеть примерно так:
В итоге получилось радикально упростить интерфейс и не мучать пользователей обязательным заполнением огромного количества полей. Анкета перестала быть единственным источником информации о специалисте.
Мы научились предлагать заказы, которые раньше посчитали бы неподходящими, или, наоборот, не предлагать заказ, даже если он подходит по критериям анкеты.
Внутренняя сложность системы выросла, но для пользователей стало проще. Это и есть наш принцип «не решать свои проблемы за счёт пользователей».
Принцип 2. Будь скульптором
Как люди делают выбор
Когда специалист выбирает заказ, он взвешивает разные критерии: цена, сложность, локация и т.д. Мы учитывали каждый из них по отдельности.
Оказалось, что критерии связаны между собой, а не являются независимыми. Например, специалист готов за 1000 рублей починить кран в соседнем подъезде, но не готов за эти же деньги поехать в соседний район.
Люди принимают решение по совокупности факторов, а не взвешивают каждый факт отдельно.
Вслед за этим открытием изменился и наш подход к алгоритмам и интерфейсу.
Убираем всё лишнее
Мы начали использовать технологии machine learning для оптимизации алгоритмов. Верим, что это позволит нам ещё сильнее упростить жизнь пользователям.
Например, вспомните интерфейсы Spotify или TikTok. Сначала приложение просит ответить на несколько простых вопросов, указать свои предпочтения, а дальше начинает подбирать контент и быстро обучаться, анализируя ваши действия.
Это похоже на магию: у пользователя нет никакой «анкеты», где он всё подробно заполняет, но система всё равно находит идеально подходящий контент.
Так работает принцип «будь скульптором». Мы убираем все сложные механизмы под капот и, как скульпторы, отсекаем лишнее от своего произведения. Оставляем только то, что поможет пользователю быстро решить свою задачу. Лучший интерфейс — его отсутствие.
Заключение
Мы всё ещё изобретаем и переизобретаем свои продуктовые принципы. Но все они базируются на одной идее: мы делаем продукт для реальных людей, а не для вымышленных и идеальных.
Надеюсь, у меня получилось это показать :-)