Аналитика симптомов, настроения и стресса

Инициировала разработку ключевого функционала приложения: аналитики данных, с помощью которой можно отслеживать своё состояние и выявлять паттерны.

7 минут

Фокус приложения всегда был на cycle-syncing: у нас в том числе можно было отмечать начало менструации и отслеживать регулярность цикла. У нас были и killer features, над которыми мы усердно работали. Но у нас всё еще не хватало базового и необходимого функционала: аналитики симптомов и настроения (хотя сама возможность отмечать их была).

Приложение было неполным и проигрывало нашим большим конкурентам – Flo и Clue. Аналитика – это в целом базовый функционал для всех похожих приложений. Его отсутствие делало приложение уже не таким полезным, даже несмотря на killer features.

Более того, это подтверждалось и запросами, которые приходили через поддержку и даже письмами на почту. Отсутствие аналитики вызывало недоумение и снижало желание пользоваться приложением.

Поэтому я инициировала старт работы над этим функционалом: описала свои гипотезы команде и аргументировала, почему нам нужно реализовать этот функционал.

Введение

Разделение датасетов и пайплайнов снизит когнитивную нагрузку и повысит скорость работы.
Создание пайплайна без данных сократит Time-to-First-Value и увеличит активацию.
Множественные датасеты и расширенный импорт дадут прирост к использованию пайплайнов.

Гипотезы

Я провела 16 контекстных интервью с пользователями (биологи, биоинформатики). Целью было выявить проблемные зоны и проверить гипотезы, перечисленные выше. На интервью задала вопросы, а также попросила пользователей решить эти задачи на платформе:

Создать пайплайн
Импортировать датасет и оценить корректность данных

Путаница, хаос, потеря времени, нет структурности. Пользователи часто терялись между данными и пайплайнами и даже придумали свои «хаки»: например, давали датасетам очень длинные названия с метками, чтобы потом не спутать. Уходила куча времени на поиск данных и навигацию по платформе — пользователи тратили 3-5 минут.
Фрустрация, сложный старт. Некоторые пользователи действительно хотят начать работу с анализа проекта. А Time-to-First-Value оказался дольше, чем хотелось бы. Возможность «набросать черновик» и изучить проект воспринималась как способ быстрее почувствовать прогресс.
Множественные датасеты нужны. Большинство респондентов отмечали, что редко ограничиваются одним датасетом, обычно нужно объединять хотя бы 2–3. Текущий процесс импорта воспринимался «ломким»: часто приходилось вручную чистить или преобразовывать файлы перед загрузкой, что увеличивало время подготовки.
Гибкость в работе с данными важнее скорости запуска. Биологи и биоинформатики готовы тратить больше времени на подготовку данных, если будут уверены, что у них есть контроль над качеством и структурой. Это значит, что дизайн должен предусматривать не только быстрый импорт, но и подробные инструменты для валидации и редактирования данных
Метрики важны. Биологи хотят видеть, насколько эффективно работает их пайплайн: время выполнения шагов, процент ошибок, «здоровье» данных. Значит, аналитические дашборды (пусть даже простые) могут быть частью ценности продукта
Некоторые интерфейсные проблемы для примера: не получалось найти страницу с информацией о датасете, долго не могли подобрать нужный пайплайн и затем найти нужный в списке, текст был слишком техническим и непонятным, не было понимания, сохранены ли данные во время загрузки датасета.

Ключевые инсайты и подтверждение гипотез

Контекстные интервью

После интервью составила и приоритезировала список функционала, обсудила его и технические ограничения вместе с продуктовой командой. Затем зафиксировали это все на общем созвоне. Получился вот такой список для первой итерации:

Несколько способов загрузки (локально, из библиотек, внешние источники).
Просмотр и редактирование после загрузки.

Улучшение работы с датасетами

При создании проекта пользователь сразу видит дашборд, в котором есть:

описание пайплайна и шагов;
статус проекта;
список датасетов (с подсказкой о необходимости загрузки);
отчёты
заметки

Теперь даже без данных пользователь мог познакомиться с функциональностью.

Новый дашборд пайплайна,

запуск без датасетов

Отдельные разделы Datasets и Pipelines
Четкая структура по типам
Легкое переключение между сущностями – неважно, где находится пользователь
Поиск, фильтрация, сортировка
Редактирование и описание датасета
Запуск пайплайна сразу с несколькими датасетами

Разделение пространств

Решения

Собрали кучу отзывов после релиза. Это было основной (и очень приятной) метрикой в нашем продукте

Качественные метрики