Пишу тексты для новых постов и статей, и очень уж мне захотелось создавать документы в Google Docs в конкретной папке «Посты» или «Статьи» 1 нажатием.
Поскольку основное рабочее пространство у меня организовано через вкладки в браузере, привык быстро все открывать по ссылке. Не люблю эти «зайди в папку, скопируй, вставь, открой» и вот это вот всё 🙃. Нашел, как создавать файл по ссылке сразу в нужной папке, и решил тут поделиться, так как штука удобная и лично мне душу греет теперь.
Или максимы Английского языка, которые бы я хотел знать 20 лет назад.
Чем отличается хороший геймер от плохого? Хороший геймер сидит и изучает игру. Он знает каждый закуток. Он может без запинки назвать все характеристики всех юнитов в Star Craft. А самый крутой игрок знает все пропускные способности желтых, красных и синих конвейеров. А плохой игрок использует чит-коды или assistant apps.
Можно сколько угодно сидеть и жаловаться о том, что правила сложны. А можно просто взять, изучить эти правила и уделать наисложнейшую игру.
Я не раз в своей жизни слышал, что Английский чрезвычайно сложен. Подобные заявления фактически являются чит-кодом. Вы просто сдаётесь и перестаёте пытаться. А зря. В английском языке есть очень много полезных и понятных вещей.
В этой статье я хочу вам показать основные моменты, которые помогли мне хорошо овладеть языком. И надеюсь, что понимание этих моментов поможет и вам.
Всем привет!
Несколько недель назад Деливери Клаб (ДК) перестал существовать как отдельная компания. Он навсегда останется в моем сердце, как и у подавляющего большинства тех, кто застал последние его годы до сделки с Яндексом. Однако кроме общих теплых воспоминаний и огромного количества крутейших бывших коллег, я из ДК вынес и несколько историй (надеюсь, интересных), о которых охота рассказать. Ниже одна из таких историй.
Глава 1. Про рынок доставки еды и откуда у агрегаторов курьеры.
Агрегаторы вроде Деливери Клара (ДК) и Яндекс.Еды (ЯЕ), как и их международные собратья вроде DoorDash, Just Eat Takeway, Careem и прочие, не придумали доставку еды. Задолго до их появления существовали и рестораны, и курьеры. Именно поэтому в первые годы развития фудтеха доминировала модель маркетплейса. Фактически, фудтех компании решали задачу поиска ресторанов с доставкой и выбора, и на первых порах этого хватало. Возникли сайты и приложения с заметной аудиторией, фудтехи заключили контракты с тысячами ресторанов и стали работать - причем, преимущественно в плюс. Оно и понятно - расходов не много (только маркетинг, продукт и общие административные, никакой операционки), доходов - много (рестораны с хорошими чеками плюс комиссия в десяток-два процентов).
На этом этапе фудтех опирался на те типы ресторанов, что располагали своей доставкой - и 90% этих ресторанов были похожими с точки зрения типа компаний и кухонь. Это были заведения, готовящие пиццу, сущи, китайскую еду или фастфуд. Кроме того, большое количество точек (то есть физических ресторанов) представляли большие бренды вроде Subway или Domino’s. Рестораны при этом, даже имея доставку, далеко не всегда уделяли ей много внимания и внимательно работали с сервисом. По моему наблюдению, вообще большинство руководителей в ресторанном бизнесе мыслят не в терминах конверсий, юнит-экономики и ретеншна, а в более приземленных выручках и кэше. Поэтому они могут не видеть проблем там, где их увидит фудтех - например, в плохом клиентском опыте и том, что клиенты редко заказывают повторно.
Должен признать, что в некоторые из предыдущих лет C++ мог ощущаться немного «скучным» и «стабильным». Новые фичи, новый стандарт каждые три года, встречи, конференции... обычная жизнь (не считая некоторых дополнительных событий с в мире, экономике и эпидемиологической ситуации). Прошедший год отличается, потому что выглядит как «переломный» в истории C++... и кто знает, куда это заведёт нас.
Давайте вспомним некоторые вещи, случившиеся в прошедшем году.
Всем привет!
Меня зовут Игорь, и я руковожу тестированием в Ozon Fintech.
Внутри Ozon тестирование на Python популярно в командах логистики, склада, маркетплейса и всего финтеха. Почему мы используем этот язык?
Ответы на поверхности:
• Он прост в изучении и применении – это позволяет нам находить кандидатов, не знающих Python, и быстро погрузить их в язык.
• При этом это самый популярный язык автоматизирования тестирования, и, как следствие, много материалов по теме и кандидатов на рынке =)
• Batteries Included Philosophy.
Всё это позволяет нам быстро собирать компактные команды, которые успевают многое автоматизировать. В итоге удается обеспечить хороший уровень качества при многочисленных ежедневных релизах и быстро запускать новые продукты, чтобы радовать наших покупателей и продавцов.
Больше о нашем подходе к тестированию на Python мы расскажем на первом в этом году открытом Ozon Tech Community QA (Python) Meetup 18 января в 18:00 в Москве.
Если к вам однажды приходил лид отдела мобильной разработки со странным запросом «Хотим 40 статей — нам через месяц надо 40 разработчиков», то эта статья для вас. В статье расскажу, как управлять ожиданиями с помощью простого фреймворка для деврелов.
Привет! Я Олег Королев, директор по аналитике в AGIMA. Когда я прошу начинающих аналитиков провести количественное исследование, у них возникает куча вопросов. Я собрал самые популярные из них и написал эту статью. Подробно рассказываю, как проводить количественные исследования, как строить выборку, сколько вопросов задавать и как обрабатывать результаты. Уверен, аналитики и продакт-менеджеры найдут для себя что-то полезное.
На следующем собеседовании по алгоритмам вам может попасться алгоритмическая задача, основанная на легенде об Иосифе Флавии: стоящие по кругу n мятежников начинают убивать каждого k-го из оставшихся в живых; нужно написать программу, которая получает на вход числа n и k и за время O(n) находит номер последнего оставшегося в живых мятежника. Сможете написать такую программу за тридцать минут? В этой статье мы подробно разберём решение задачи.
Опыт показывает, что построение результативных коммуникаций в маркетинге требует пристального изучения целевой аудитории и неочевидных знаний о ней. А значит, нужны новые подходы. Наши специалисты из CleverData предлагают использовать практику data science и рассмотреть один из таких подходов, как бренд-анализ. Хотим поделиться опытом, как с помощью NER (техники распознавания именованных сущностей) мы начали выделять бренды в покупках целевой аудитории одного из европейских производителей автомобилей. Оказалось, что эта аудитория предпочитает бутилированную воду, товары для взрослых Durex и электронику Apple. Расскажем, как мы пришли к таким выводам и чем они могут быть полезны.
Большой гайд по CJM — зачем, где и как его строить
Один из элементов создания качественного продукта — получить как можно больше информации о своем пользователе. Знать его потребности, проблемы, боли, барьеры и эмоции.
Один из полезных и крутых инструментов, который помогает мне улучшать продукт — это CJM 🤗
CJM или Customer Journey Map — это, если по простому, карта пути клиента. Инструмент визуализации, который лучше помогает представить путь пользователя — от возникшей у пользователя потребности и поиска им информации о продукте, до покупки и пользования продуктом.
С Новым Годом уважаемые читатели! Как можно понять из заголовка я собрал для вас 150 книг (и несколько полезных ссылок) из областей разработки игр, геймдизайна, нарративного дизайна и прочих смежных дисциплин геймдева. Из подборки получилась целая библиотека, которую я собираюсь постоянно обновлять и добавлять в нее новые книги. Поэтому, если вы ищите что почитать, то заходите и добавляйте в закладки!
Иногда случается, что определённые обстоятельства диктуют нам вектор развития. И это как раз тот случай. С недавних пор в нашей компании произошло много изменений — часть команды переехала за границу. Всё это может помешать сплочённости команды и осваиванию новых направлений. Но мы решили, что настал момент пробовать новое.
Начнем с конца. Вы презентуете готовую фичу. Рассказываете, сколько часов работал РМ, какую глубокую работу провел аналитик, и как всех восхитил разработчик. Но заказчик смотрит непонимающе и говорит, что вообще он представлял это несколько иначе. И вот эти опции ему совсем/в принципе/примерно никогда не потребуются. Деньги остаются у клиента, задача падает на доработку в систему, так же как доверие к вашей команде…
Здравствуй, Хабр. Меня зовут Михаил Вакорин, я ведущий системный аналитик компании SSP SOFT. Сегодня расскажу о неочевидном инструменте, который больше пяти лет применяю в своей работе. Он помогает систематизировать информацию от заказчика и избежать множества неприятных ситуаций. Статья точно будет полезна джунам в сфере аналитики и другим коллегам, желающим прокачать аналитическое мышление.
Готовим FeatureToggle для Android
Всем привет, меня зовут Илья, я андроид инженер. Почти три года назад, мы начали свой проект в сфере финтех. Срок запуска MVP был оптимистичным. За неделю до наступления дедлайна наша команда осознала, что срок запуска переносить никто не собирается, а одна фича вряд ли будет закончена вовремя. Рисковать не хотелось и было решено - прикрыть эту часть заглушкой. Блокируя часть нерабочей функциональности, мы питали надежды, что скоуп MVP будет закрыт. По-этому, выключить нерабочий код хотели так, чтобы по щелчку кнопки CI/Web экран стал доступен для пользователя.
Постепенно, штат сотрудников разрастался и далеко не все понимали что это такое. Гайд так же был необходим и для внутренних сотрудников. Один источник данных - одна правда для всех. Пришлось добавить не только библиотеку для форсирования, но и перестроить процесс разработки.
Откровенно говоря, разговоры внутри команды о внедрении FeatureToggling шли уже давно. Эта история стала спусковым крючком для его внедрения.
Меня зовут Рома Васильев, я дата-инженер. В марте 2022 года мы с коллегой создали стартап — сервис-посредник, через который в России можно купить подписки на Netflix, Spotify, PlayStation, Steam и другие площадки, которые ушли с рынка.
В этой статье расскажу, как это всё работает: где закупаем подписки, как подключили эквайринг, чтобы людям не заморачиваться с оплатой чат-ботам, как облажались с отправкой подарочных кодов через API. И как мы стартанули, совмещая бизнес с восьмичасовой основной работой.
Здравствуйте, меня зовут Максим Кульгин. Моя компания xmldatafeed.com занимается парсингом много лет. На днях мы вернули 16 000 руб. клиенту, так как не смогли парсить весь iherb.com с нужной клиенту скоростью (а там очень много товаров). Проверил и оказалось, что это единичный случай за весь год и родилась эта, чуть-чуть философская статья.
Одна из наших прошлых статей (самостоятельный парсинг сайтов) спровоцировала острые дискуссии среди читателей. И в комментариях к статье, и в нашем телеграм-канале (пишем, в том числе, про заработок на парсинге) обсуждение дилеммы «человек против роботов» (здравствуй, Будущее!) перевело взгляд в философскую плоскость. Все технические разговоры про парсинг неизменно сводятся к рассмотрению средств противодействия ботам и способам это противодействие нейтрализовать.
Я подготовил для Вас ТОП-15 лучших Стратегий за 2022 год. Надеюсь, что Вы найдете для себя что-то интересное.
Прежде чем мы начнём говорить о технологии Smart TV, давайте ненадолго перенесёмся в прошлое и вспомним, каким было телевидение до её появления. Представим, что сейчас начало 2000-х, по телевизору идёт любимый сериал, развязка которого вот-вот наступит… и на самом интересном месте появляется она, ужасная рекламная пауза.
И, конечно, не остаётся ничего другого, кроме как бесконечно переключать каналы, мысленно ругаясь. В такие моменты накатывало раздражение и чувство беспомощности.
Хабр недавно написал статью про итоги ушедшего 2022 года. В комментариях у меня и нескольких пользователей возник вопрос, что мол статистика как-то странно подана, мол люди перемешаны с конями, почему так? Мне стало интересно.
По идее, чтобы дать нормальную статистику, достаточно просто спарсить Хабр, и скорее всего задача не из самых сложных, но мне не очень хотелось этим заниматься в последних числах декабря. Я пошел другим путем - вооружился поиском, и постарался найти все статьи с похожим содержанием за последние лет 5. Пальма первенства по "итогам года" только недавно перешла к редакции, раньше "итоги" публиковали в том числе обычные пользователи.
Меня интересуют следующие гипотезы, которые зачастую блуждают у меня в голове и секции комментариев:
В многочисленных публикациях о метрике CLV (Customer Lifetime value) разные авторы дают разные определения метрики, используют разные обозначения и подходы в зависимости от решаемой задачи, более знакомого им контекста и понятийного аппарата.
В разных источниках одна и та же концепция CLV описывается с разных позиций, часто с использованием разных обозначений и исходных предположений.
Надеюсь, что для тех, кто знаком с метрикой CLV, схема сравнения наиболее распространенных подходов к CLV выглядит достаточно прозрачной и в то же время позволяет лучше понять природу CLV и технику ее расчета.
Предлагаю взглянуть на диаграмму.