Компания Soasta предоставляет ряд сервисов для аналитики и тестирования сайтов. Специалисты компании использовали огромный массив данных, собранный их системой аналитики, в машинном обучении с целью определить, какие взаимосвязи между различными показателями обнаружит искусственный интеллект. Тэмми Эвертс из Soasta и Пэт Минан из Google представили результаты на конференции Velocity 2016, проходившей в Нью-Йорке в сентябре 2016 года.

Исследование проводилось в отношении двух конечных результатов взаимодействия пользователя с сайтом – отказов и конверсий. То есть исследователи пытались научить искусственный интеллект «отгадывать» с большой вероятностью на основании различных признаков уйдет ли пользователь со страницы не совершив никаких действий (отказ), и совершит ли он конверсию.

Уже семь лет я публикую регулярные обзоры свежих статей по теме интерфейсов, новых инструментов и коллекций паттернов, интересных кейсов и исторических рассказов. Из лент нескольких сотен тематических подписок отбирается примерно 5% стоящих публикаций, которыми интересно поделиться. Предыдущие материалы: апрель 2010-январь 2017.

В этом посте мы расскажем о том, как учились разговаривать с пользователем на «языке» дизайна UI/UX и пришли к необходимости создания единой экосистемы для разных приложений одного заказчика. А также о том, какие технологии в этом помогли.

Что мы подразумеваем под единой экосистемой? Это комплекс разных IT-решений, веб- и мобильных приложений, объединенных единым «языком», на котором они разговаривают с пользователем. Такой язык есть, например, у всех продуктов Microsoft или у всех устройств Apple. Какое бы приложение одного и того же производителя вы не открыли, оно будет повторять логику своих «сородичей», показывать вам знакомые иконки.
Для компаний, создающих цифровые продукты, единая экосистема – ключевое конкурентное преимущество. Для нецифровых компаний, которые переходят «в цифру», создание аналогичных единых экосистем становится необходимостью, поскольку дает много преимуществ. В первую очередь, конечно, обеспечивает пользователям однородный UX и UI во всех системах, облегчает поддержку и обновление систем, повышает конверсию и удовлетворенность клиентов.
Разработка такой экосистемы стала для нас итогом длинного пути, о котором мы и расскажем.

Привет! Продолжаем наш курс по созданию продающих страниц. Сегодня рассмотрим как устроен эффективный Landing Page, разберем структуру первого экрана и научимся создавать работающие заголовки по 3-м различным моделям, которые заинтересуют посетителей и помогут обойти 90% конкурентов. Ну и как обычно, много примеров.

Рынок мобильных приложений растет как на дрожжах. Эта огромная отрасль расширяется с каждым днем и останавливаться пока не собирается. Резко разрослась армия разработчиков мобильных приложений, бьет рекорды количество самих приложений. Доход, создаваемый индустрией мобильных приложений, достиг заоблачных показателей.

Гибридные модели монетизации (например, встроенная реклама и покупки из приложения) быстро набирают популярность в мире бизнеса. Большинство исследований предполагают, что встроенная реклама будет основным фактором роста мобильного рынка в ближайшие годы.

Мы в Alconost перевели статью, которая проливает свет на следующие вопросы:

• Какой доход, в среднем, приносит мобильное приложение?
  
• Действительно ли средний доход растет?
  
• Какие наибольшие вызовы стоят сегодня перед отраслью мобильных приложений?
  
• Какие модели монетизации наиболее популярны на рынке сегодня? Какие станут факторами роста завтра? Какие модели уже отжили свое?
  

Все нижеприведенные выводы основаны на статистических отчетах и экспертном мнении.

В предыдущих статьях мы рассказывали о том, как и в каких случаях используются качественные методы для разработки IT-продуктов. Логичный вопрос: а можно ли провести качественное исследование самому? Почитать статьи, послушать лекции, посетить мастер-класс и вперед, в поле — проводить наблюдение и брать интервью. Почему нет?

В идеальном мире качественные исследования проводят специалисты, вооруженные необходимыми навыками и компетенциями. Социологи, социальные антропологи, психологи — все они не один год изучали, как проводить такие исследования, разрабатывать инструментарий, собирать и анализировать качественные данные. Есть возможность нанять специалиста? Сделайте это, и не нужно самостоятельных экспериментов. Почему? Слишком высок риск получить некачественные данные: нерелевантные целям и задачам проекта, недостаточно подробные или вовсе бессмысленные (да-да, такое тоже случается).