Avito Design Talk #9: продуктовые исследования

вт, 24 октябрь 2023, 18:00 (GMT+03:00)
Бесплатно
Есть трансляция
Community's avatar AvitoTech

Теги:

24 октября в 18:00 пройдёт девятый онлайн-митап Avito Design Talk. Будем говорить про процессы, которые помогают нам сокращать Time to Market, и обрабатывать пользовательские запросы. Расскажем, какой смогли успешно определить топ USP при запуске нового продукта и как мы действуем, когда клиенты хотят новую фичу

Программа

  • 18:05–18:25 | Демократизация исследований в Авито, исследователь больше не нужен? — Екатерина Никишина, Никита Савченко, Авито
  • 18.25–18.55 | От хаоса к порядку: как с помощью UX Research Backlog настроить системную отработку пользовательских запросов — Юлия Шефтелевич, Авито
  • 18.55–19.20 | Когда приходит клиент и требует сделать фичу (b2b) — Диана Нурекеева, Авито
  • 19.20–19.50 | Как определить топ USP при запуске нового продукта и не ошибиться — Светлана Байтимерова, Евгения Синегубова, Авито

Расписание

Демократизация исследований в Авито: исследователь больше не нужен?

Екатерина Никишина Авито Никита Савченко Авито

В этом докладе обсудим наш подход к распространению исследовательских компетенций среди продуктовых команд. Поговорим о том, как мы продвигаем демократизацию в Авито, и об усилиях по сокращению времени, которое тратим на выполнение задач (ТТМ).

От хаоса к порядку: как с помощью UX Research Backlog настроить системную отработку пользовательских запросов

Юлия Шефтелевич Авито

Расскажу о том, как не потеряться в множестве источников пользовательских болей и запросов, а подчинить этот поток себе и обрести дзен. Мы сделали несколько подходов к организации хранилища, в своем докладе я поделюсь тем, что из этого вышло.

Когда приходит клиент и требует сделать фичу (b2b)

Диана Нурекеева Авито

В докладе расскажу, как принять оптимальное решение на стыке клиента и бизнеса.

Как определить топ USP при запуске нового продукта и не ошибиться

Светлана Байтимерова Авито Евгения Синегубова Авито

Многие знают стандартные варианты ранжирования списков. В своем докладе мы расскажем, как с помощью TURF-анализа можно выбирать топовые USP и фичи, удовлетворяя максимальное количество пользователей.