Мой телефон завибрировал. Я был где-то в Исландии, на расстоянии более 10 миль от своей машины и людей. Вот я держу телефон с умирающей батареей. Я включил его проверить Google Maps.

И на экран всплывает масса уведомлений по типу «Spotify добавил 2 трека в плейлист Afternoon Acoustic». Самое время для таких уведомлений. Пинг из перископа, два новых имейла в ящике, новый фоловер в Twitter, и пинг от @channel на Slack. Всего девять уведомлений, и ни одного важного. А я в дикой местности с 2% зарядом батареи, очень нестабильным подключением к интернету и жизненно важной необходимостью загрузить эту чертову карту.

Несмотря на огромный прогресс за последние 20 лет, уведомления застряли где-то в 1999.

Бесконечное количество статей, компаний, продуктов и конференций посвящены этой теме. Есть масса доказательств того, что уведомления явно отстали от сегодняшних потребностей пользователя, но так же не может длиться вечно. Как можно исправить ситуацию? Каким будет будущее уведомлений?

От поиска Google до новостной ленты Facebook, алгоритмы анализируют огромные объемы данных, чтобы решать, что нам видеть онлайн. Самообучающиеся алгоритмы движут другими продуктами по типу Google Now или недавно обновленной панели уведомлений Facebook. Умные алгоритмы только начинают использоваться, но, к счастью, данные, необходимые для интеллектуальных, предсказуемых уведомлений, уже доступны.

Даже если продукт по своей природе не склонен к сбору информации (например, iA Writer), можно извлечь массу данных просто из того, как пользователь использует его. В какое время человек обычно логинится? Как много времени он проводит в приложении? Есть ли связь между временными рамками и пиками вовлеченности?

Что еще входит в интересы пользователя? Какими продуктами он пользуется и как? Есть ли какие-то общие закономерности в их использовании? Возможно, у нас уже есть решение касательно соблюдения конфиденциальности. В недавно представленной функции умного автоответчика Google людям не разрешается читать всю частную переписку пользователей. А вот алгоритмы машинного обучения могут читать все.

По-настоящему умные уведомления

Если мы можем собирать и анализировать все данные, какими будут по-настоящему умные уведомления? Как минимум, они будут полезными, персонализированными, своевременными и «по делу».

Немедленность — не всегда лучший вариант. Одной из самых интересных особенностей недавно представленного Basecamp 3 является опция «Work Can Wait» (работа может подождать), которая дает пользователям возможность выбирать часы, во время которых они хотят получать уведомления. Свидание со своей половинкой — наверное, не лучшее время для посланий от коллег из разных часовых поясов, которые только начинают свой рабочий день.

Уведомления в неподходящее время — хуже, чем бесполезные. Звуки не вовремя не только игнорируются, они еще и отвлекают от текущих дел, раздражают и создают ложное ощущение срочности.

Будущие уведомления будут автоматически подстраиваться под ваш график. Движок будет экстраполировать контекстные данные, определяя, в какое время лучше всего отсылать уведомления, чтобы не отвлекать вас от приятного досуга.

Умное местоположение

Очень важно учитывать геоданные для понимания контекста того, что делает человек. Если кто-то находится на лодке в 20 километрах от берега на Монтенегро, это не самое лучшее место для уведомлений об однодневной распродаже в дублинском IKEA.

Многие приложения уже научились по-умному использовать геоданные. Например, когда Foursquare замечает, что вы в каком-то новом месте, он шлет полезные советы об этом месте. И очень многие приложения-планировщики уведомляют вас о задачах, когда вы находитесь в месте, наилучшим образом подходящем для их выполнения.

Умная группировка

Уведомления — очень хрупкая система. Если сервис ими злоупотребляет, пользователи просто их отключают. И даже если сами по себе уведомления хорошие и полезные, слишком много — это слишком много. Вот почему группировка станет важным аспектом.

Посмотрите, как Facebook группирует похожие уведомления, например, сколько людей лайкнуло ваше фото. Показывается пара имен и количество лайков, и если пользователь
хочет, может просмотреть подробности. В отличие от такого подхода, Quora не просто засыпает вас уведомлениям, она еще и требует, чтобы вы просмотрели каждое, даже если оно такое же, как и предыдущее.

Если усовершенствовать этот подход, уведомления должны группироваться последовательно. Если вы обычно получаете меньше десяти лайков на каждое фото, вы бы, возможно, хотели получать отдельные уведомления по каждому лайку. Если в среднем вы получаете тысячи лайков на каждом фото, удобнее получать уведомление о каждой сотне. Вы можете также получать специальные уведомления о действиях близких друзей и родственников или каких-то очень влиятельных людей. Если Марк Цукерберг прокомментирует ваш пост, наверняка вам захочется об этом узнать?

Умные реакции

И хотя каждый пользователь уникален, вы не можете создать все для всех, так что нужно вырабатывать компромиссы. Уведомления могут реагировать интеллектуально, формируя некую персонализированность продукта. На основе того, как вы обычно взаимодействуете с контентом, можно предложить лучшую структуру и лексикон. Как вы обычно реагирует на уведомление о лайках фото? Вы только мимоходом их пролистываете? Или открываете каждое и просматриваете детали? В зависимости от поведения, вы сможете видеть разную структуру уведомлений.

В мы постоянно общаемся со своими клиентами. Когда проводим ресерч продукта, никогда не задаем пользователям один и тот же вопрос. Мы шлем таргетированные сообщениям людям, которым удобнее и нужнее всего предоставить нам информацию. Например, если мы планируем улучшение функционала по экспорту, выбираем тех потребителей, которые экспортировали данные в течение последних пары дней. При этом мы интересуемся, столкнулись ли они с какими-то проблемами в процессе (пока воспоминания еще свежи).

Сообщение, отправленное правильным пользователям, приносит гораздо больше ответов, дает действительно полезный фидбек и защищает других пользователей от ненужного раздражения. Умные уведомления смогут фокусироваться на правильном пользователе, и лишать дискомфорта и шума всех остальных.

Умные уведомления будут больше похожи на заметки из вашего органайзера. Сравните это со значком белого звоночка, сигнализирующего о системных уведомлениях. Нужно ли их объединить? Должен ли продукт быть более персонализированным?

У людей наблюдается такой психологический феномен как парейдолия, когда мы видим «человекоподобные» объекты в повседневных вещах. Мы видим лица в узорах облаков, животные в мультиках ведут себя, как люди, а роботы в фантастике внешне похожи на людей. Мы часто воспринимаем ботов, как людей, будь то Siri, Cortana или M (Google совершил большую ошибку, лишив Google Now персонализации). Уведомление от бота обычно кажется гораздо более личным, если оно написано на человеческом языке.

На самом деле, уведомления уже становятся более разговорными. Вот какое сообщение вы могли получить год назад, и какое получите сейчас:

Но он быстро поглотит уведомления, в той форме, в которой они нам знакомы.

Неважно, насколько умен прогнозирующий интеллект, неважно, насколько хороши собранные данные, петли обратной связи всегда будут нужны. Zima Blue , прекрасный рассказ британского фантаста Аластера Рейнольдса, включает в себя обсуждение природы прогнозирующего интеллекта. Представьте, вы выбрали белое вино вместо привычного красного, чтобы распить его солнечным днем с друзьями, и этот выбор принес вам гораздо больше удовольствия, чем если бы вы выбрали, как обычно. Алгоритм никак не привяжет этот эффект к этому счастливому стечению обстоятельств. Единичная девиация не повлияет на общую модель прогнозирования. Алгоритм все равно будет предлагать красное вино в следующий раз. Но ваша память будет помнить то исключение, его приятные последствия, так что и в следующий раз вы, вероятно, выберете белое вино, а потом еще раз. Весь поведенческий сценарий мог бы измениться из-за одного единственного проявления девиации. Алгоритм никогда не допустит подобного.

Путь к умным уведомлениям

Очевидно, уведомления не могут больше стоять на месте. Они неэффективны, никто их не любит.

В то же время, все данные, которые нужны для создания более умных систем уведомлений, уже существуют. Есть продукты, пытающиеся применять умные подходы, предлагая способы совершенствования уведомлений для того, чтобы, наконец, начать приносить настоящую пользу.

Я только надеюсь, что в следующий раз, когда я решу включить свой умирающий телефон в недрах дикой природы, мой помощник сразу же выдаст мне жизненно необходимый маршрут.

Беспорядок в центре уведомлений, множество непонятных и зачастую ненужных оповещений - все это сбивает с толку и рассеивает внимание от важных событий. Если подобное для вас - не пустые слова, а самая настоящая реальность, - приложение Base должно стать для вас отличным выходом из ситуации.

Идея создания Base родилась достаточно давно в компании Widdit, основанной двумя ребятами родом из Тель-Авива. Долгое время разработчики трудились над малоизвестными проектами, вроде создания алгоритмов для веб-разработчиков или расширений для браузеров. Первой попыткой реализовать свою задумку было приложение HomeBase, помогающее персонализировать и максимально настроить ваш экран блокировки. В итоге, компания переименовалась с Widdit Labs в Widdit, а HomeBase получило своего наследника и логическое продолжение в виде утилиты Base.

Идея с настройкой уведомлений под себя, конечно же, не нова, но в Widdit разработчики вывели ее на совершенно новый уровень. Вместе с пользовательским приложением, они представили комплект из двух полезных средств разработки: «Brains» и «Looks», каждый из которых отвечает за отдельную составляющую уведомлений. Первый - предоставляет инструмент для анализа данных, помогающий оптимизировать показ конкретных уведомлений под конкретную аудиторию пользователей, второй - персонализирует сам процесс показа, предоставляя множество возможностей по изменению внешнего вида уведомлений. Благодаря им, утилита точно не останется без внимания сторонних разработчиков, а пользователи получат новый способ красивого и удобного показа оповещений.

Чем же уже сейчас может быть полезным Base?

Первое, что замечаешь - приятный дизайн. Красивые минималистичные оповещения, которые утилита показывает вам на экране при минимальной подсветке, которые не раздражают и не отвлекают тогда, когда это не нужно. Чтобы начать полноценно использовать Base, достаточно единожды его запустить и, следуя краткой инструкции, понять, как он работает. После этого единственным напоминанием о наличии приложения у вас в смартфоне станут полезные уведомления.

Когда новых событий нет - на экране блокировки будет показываться стилизованный виджет часов, нажатие на который разблокирует телефон. Пропущенные сообщения, почта, звонки - обо всем этом приложение может уведомлять уже сейчас. Со временем оно приспосабливается под ваши интересы и показывает лишь те оповещения, которые на самом деле будут важны, и делает это именно тогда, когда это нужно. Кроме прочего, Base сможет предупредить вас о траффике, как только вы выйдете из дома, подсказать, где попробовать лучшую пиццу поблизости, или рассказать о результатах матча вашей любимой футбольной команды в режиме онлайн. Зашли в магазин? Утилита напомнит, что нужно купить. Ждете поезд? Base уведомит, когда он прибывает. Эдакий Google Now в мире умных оповещений.

Как же это работает?

По заверениям разработчиков, приложение анализирует ежедневные обыденные действия со смартфоном. На основе того, открываете ли вы приложение по уведомлению или просто убираете напоминание свайпом вправо, Base со временем начинает показывать именно те из них, которые вас интересуют больше всего, и именно тогда, когда это нужно. Утилита будет всегда в курсе вашего распорядка и не потревожит, если вы, например, находитесь на встрече.

Base - невероятно перспективный и удобный способ организовать и персонализировать свои уведомления, оценить функциональность которого можно уже сейчас. Приложение совершенно бесплатно и доступно для скачивания в Google Play. Насколько Base будет полезным и удобным именно для вас? Устанавливайте и делитесь впечатлениями.

О том, почему уведомления в сегодняшнем виде несут только вред. Какие алгоритмы уже существуют для максимального таргетинга уведомлений. На что обращать внимание и как быть готовым к серьезным переменам.

Алекс Потриваев - Product Designer в Интерком делится своей болью:

Мой телефон завибрировал. Я где-то в Исландии. До моей машины и ближайшего человечества более 10 миль. Заряд смартфона на последнем издыхании. Я быстренько включаю Интернет, чтобы наметить маршрут на Гугл картах и вижу: “Spotify добавил 2 новые песни в ваш плейлист. Прямо вовремя, блин, это мне и нужно, прямо здесь и сейчас))). Periscope предложил мне “@kayvon ведет трансляцию”, 2 новых письма на моей почте, новый фолловер на Твиттере, уведомления с канала в Slack.

В сумме 9 уведомлений. Ничего полезного на тот момент. Ситуация: я, какая-то глушь, последние 2% заряда на телефоне, куча бесполезных уведомлений, слабый сигнал интернета и безумная потребность воспользоваться картами.

По сути, тот же подход использовался еще в начале 2000-х, а с тех пор прошло уже очень много времени. Да, множество компаний, стартапов, производителей и предпринимателей обсуждают тему уведомлений. Они сходятся во мнении, что механику и принципы работы пора менять, вопрос: каким образом? Давайте посмотрим, как это будет реализовано и какие наработки есть уже сейчас.

Данные наше все

Алгоритмы, анализирующие массивные базы данных, решают все: от того, что мы видим в поиске Google или Яндекс до ленты новостей в Facebook. Недавно появились самообучающиеся алгоритмы, которые активно используются в Facebook и Google Now. Да, умные алгоритмы только-только стали появляться, но, к счастью, этих данных уже должно хватать для умных, по-настоящему полезных уведомлений. Недавно мы обсуждали, как изменилась модель общения пользователей в интернете и как это повлияло на онлайн-консультанты .

Персональная информация

Популярность социальных сетей сделало процесс распространения персональных данных легким и простым: зачем заставлять кого-то регистрироваться, если попросту можно предоставить возможность залогиниться через социальную сеть? Так вы еще и автоматически узнаете имя вашего клиента.

Вот как данные о посетителе выглядят в нашем сервисе :

Пользователь даже не регистрировался, а просто оставил свой email в чате или любой форме на сайте, а мы уже знаем не только о его действиях и откуда он пришел, но еще и имя, и контакты соц. сетей.

Поведенческая информация

Даже если сайт не собирает дополнительную информацию о пользователе, можно многое узнать из истории поведения каждого пользователя. Когда они обычно заходят на сайт? Как много времени проводят там? Есть ли какая-то взаимосвязь между временем суток и совершением целевого действия? Можно даже в режиме онлайн проследить за посетителем и если что, задать ему вопрос или помочь с покупкой (любым другим действием).

Информация об экосистеме, окружающей клиента

Важно понимать:

• В чем заключается другие интересы того или иного пользователя?
• Какие еще продукты он использует? Как именно он использует? Есть ли какие-то общие черты?
• Что еще его интересует?
• Где он бывает?

Этого можно добиться за счет объединения информации о клиенте. Уже, кстати, имеется возможное решение проблемы с персональной информацией. В недавно анонсированной фиче от Google с умным автоответом, людям не позволено читать приватные переписки. С другой стороны, алгоритмы могут и прочитать, и отсегментировать пользователя.

По-настоящему умные уведомления

Если мы обладаем всей возможной информацией о пользователе, как тогда должны выглядеть умные уведомления? Как минимум, они были бы по-настоящему полезны, персонализированы, пунктуальны и точны; другими словами, они бы всегда были в тему.

Уведомления, которые приходят в нужный момент

Мгновенные уведомления не всегда к месту. Недавно Basecamp3 (онлайн-сервис для управления проектами, совместной работы и постановки задач) выпустил обновление, в котором дал возможность выбирать время, когда уведомления могут приходить.

Например, вы точно не захотите получить уведомление от вашего коллеги из другого часового пояса во время вашего свидания. Уведомления, в неподходящее время - хуже некуда. Неуместные сигналы не только не привлекают реального внимания, но вызывают раздражение у адресата и отвлекают. Все эти эмоции пользователь тут же перекладывает на компанию.

Уведомления будущего будут приходить в нужное время автоматически. Механизм уведомлений будет брать данные из контекста, выясняя, в какое время вы более-менее доступен и прочитаете уведомление от сервиса, а в другое время сможете насладиться своим вечерним свиданием на полную катушку.

Умное местоположение

Геолокация крайне важна для понимания контекста и доступности пользователя. Если кто-то недавно улетел из России, это не самый лучший момент, чтобы прислать ему уведомление об однодневной распродаже от IKEA в Москве. Многие приложения уже используют геолокацию в своих целях. Например, Foursquare предупреждает вас, что вы посетили новое место и присылает полезную информацию об этом месте. А многие таск-менеджеры автоматически напоминают о задачах, которые лучше выполнить в той или иной точке на карте, когда вы там оказываетесь.

Умное сегментирование

Как любая система, построенная на пушах, уведомления достаточно тонкий и сложный инструмент. Если сервис слишком много использует уведомления, то пользователи постепенно начинают привыкать и просто закрывают их. Даже если призывы полезны и интересны - не имеет значения. Именно поэтому сегментирование становится все более и более важным.

Вспомните, как Facebook группирует одинаковые уведомления, например, кому понравились ваши фотографии. Он частично показывает имена и количество лайкнувших, а если пользователь сам захочет, то сможет развернуть подробную информацию.

Если развивать эту идею, то можно сделать такое сегментирование. Если вы часто получаете не более 10 лайков на каждую фотографию, то, возможно, вы захотите знать о каждом из них. Также, вероятно, больше вам будут интересны уведомления от близких друзей и родственников, а может и от разных известных личностей. Ну вот, например, если Марк Цукерберг откомментирует ваш пост, вы бы захотели об этом узнать сразу, верно?

Умная реакция

Да, все мы уникальны, однако подстроиться под всех - нереально. Приходится идти на компромиссы. Умные уведомления имеют больше шансов завоевать внимание пользователя. В зависимости от того, как вы обращаетесь с контентом, вы сможете предлагать все новые и интересные варианты. Как обычно вы реагируете на уведомление о новых лайках? Вы просматриваете или просто едва касаетесь их взглядом? Или же вы досконально просматриваете каждое уведомление? В зависимости от вашего образа действий уведомления могут подстраиваться.

Умное таргетирование

Давайте рассмотрим наш пример персонализации, как мы выделяем аудиторию под конкретную задачу. Мы посылаем таргетированное сообщение именно тем пользователям, которые могут дать ценный ответ на наш вопрос. Например, когда мы создали раздел «Live», для его оценки и улучшения, мы выделили сегмент тех, кто уже успел попробовать «Live». Написали им и узнали, не возникли ли у них сложности в работе и какую пользу они для себя извлекли.

Такой процесс можно и автоматизировать, если вы хотите спрашивать людей постоянно в процессе какого-то времени. Человек сделал действие - вы выслали ему письмо (показали всплывающее окно или чат). Сообщение, отправленное правильным людям в правильное время, обладает высокой конверсией в отклик и предоставляет поистине ценный фидбэк. Со всей этой информацией, уведомления смогут стать по-настоящему ценными и умными, будут фокусироваться на определенных пользователях, а других не будут доставать.

Умные уведомления против системы уведомлений

Умные уведомления больше напоминают записку от вашего помощника. Сравните это с системным уведомлением, которые появляется наверху экрана. Должны ли они проявлять ту же настойчивость? Должны ли они обладать тем же размером и персонализированностью?

Людям присуще испытывать такое психологическое явление, как парейдолия: способность замечать человеческие черты в обыкновенных повседневных предметах. Мы видим лица в обалках, животные в мультфильмах говорят и действуют как люди, а роботы в научной фантастике выглядят как гуманоиды. Точно так же мы относимся к Сири, SlackБоту и Google. Уведомление от бота гораздо более интересно людям, так как бот обладает личностью, а уведомление звучит по-человечески. По правде говоря, сообщения от бота становятся более располагающими к беседе. Вот сравнение, что было год назад и что происходит сейчас в Slaсk:

Будущее умных уведомлений

Очевидно, что уведомления скоро изменятся. Они отвлекают. Их не любят. Однако, одновременно с этим мы обладаем всеми возможностями для создания умных уведомлений. Есть сервисы, использующие собранные данные для умных уведомлений, они уже стараются сделать свои уведомления реально полезными и подходящими во времени. То, что зависит от нас, мы стараемся воплотить в своем сервисе. За персонализацией и автоматизацией уже настоящее, нет времени это откладывать на будущее.

С удовольствием, команда

Алекс Потриваев - Product Designer в Интерком делится своей болью:

Мой телефон завибрировал. Я где-то в Исландии. До моей машины и ближайшего человечества более 10 миль. Заряд смартфона на последнем издыхании.

Я быстренько включаю Интернет, чтобы наметить маршрут на Гугл картах и вижу: “Spotify добавил 2 новые песни в ваш плейлист. Прямо вовремя, блин, это мне и нужно, прямо здесь и сейчас))). Periscope предложил мне “@kayvon ведет трансляцию”, 2 новых письма на моей почте, новый фолловер на Твиттере, уведомления с канала в Slack.

В сумме 9 уведомлений. Ничего полезного на тот момент. Ситуация: я, какая-то глушь, последние 2% заряда на телефоне, куча бесполезных уведомлений, слабый сигнал интернета и безумная потребность воспользоваться картами.

По сути, тот же подход использовался еще в начале 2000-х, а с тех пор прошло уже очень много времени. Да, множество компаний, стартапов, производителей и предпринимателей обсуждают тему уведомлений. Они сходятся во мнении, что механику и принципы работы пора менять, вопрос: каким образом? Давайте посмотрим, как это будет реализовано и какие наработки есть уже сейчас.

Данные наше все

Алгоритмы, анализирующие массивные базы данных, решают все: от того, что мы видим в поиске Google или Яндекс до ленты новостей в Facebook. Недавно появились самообучающиеся алгоритмы, которые активно используются в Facebook и Google Now.

Да, умные алгоритмы только-только стали появляться, но, к счастью, этих данных уже должно хватать для умных, по-настоящему полезных уведомлений. Недавно мы обсуждали, .

Персональная информация

Популярность социальных сетей сделало процесс распространения персональных данных легким и простым: зачем заставлять кого-то регистрироваться, если попросту можно предоставить возможность залогиниться через социальную сеть? Так вы еще и автоматически узнаете имя вашего клиента.

Вот как данные о посетителе выглядят в нашем сервисе:

Пользователь даже не регистрировался, а просто оставил свой email в чате или любой форме на сайте, а мы уже знаем не только о его действиях и откуда он пришел, но еще и имя, и контакты соц. сетей.

Поведенческая информация

Даже если сайт не собирает дополнительную информацию о пользователе, можно многое узнать из истории поведения каждого пользователя. Когда они обычно заходят на сайт? Как много времени проводят там? Есть ли какая-то взаимосвязь между временем суток и совершением целевого действия?

Можно даже в режиме онлайн проследить за посетителем и если что, задать ему вопрос или помочь с покупкой (любым другим действием).

Информация об экосистеме, окружающей клиента

Важно понимать:

• В чем заключается другие интересы того или иного пользователя?
• Какие еще продукты он использует? Как именно он использует? Есть ли какие-то общие черты?
• Что еще его интересует?
• Где он бывает?

Этого можно добиться за счет объединения информации о клиенте. Уже, кстати, имеется возможное решение проблемы с персональной информацией. В недавно анонсированной фиче от Google с умным автоответом, людям не позволено читать приватные переписки. С другой стороны, алгоритмы могут и прочитать, и отсегментировать пользователя.

По-настоящему умные уведомления

Если мы обладаем всей возможной информацией о пользователе, как тогда должны выглядеть умные уведомления? Как минимум, они были бы по-настоящему полезны, персонализированы, пунктуальны и точны; другими словами, они бы всегда были в тему.

Уведомления, которые приходят в нужный момент

Мгновенные уведомления не всегда к месту. Недавно Basecamp3 (онлайн-сервис для управления проектами, совместной работы и постановки задач) выпустил обновление, в котором дал возможность выбирать время, когда уведомления могут приходить.

Например, вы точно не захотите получить уведомление от вашего коллеги из другого часового пояса во время вашего свидания. Уведомления, в неподходящее время - хуже некуда. Неуместные сигналы не только не привлекают реального внимания, но вызывают раздражение у адресата и отвлекают. Все эти эмоции пользователь тут же перекладывает на компанию.

Уведомления будущего будут приходить в нужное время автоматически. Механизм уведомлений будет брать данные из контекста, выясняя, в какое время вы более-менее доступен и прочитаете уведомление от сервиса, а в другое время сможете насладиться своим вечерним свиданием на полную катушку.

Умное местоположение

Геолокация крайне важна для понимания контекста и доступности пользователя. Если кто-то недавно улетел из России, это не самый лучший момент, чтобы прислать ему уведомление об однодневной распродаже от IKEA в Москве. Многие приложения уже используют геолокацию в своих целях. Например, Foursquare предупреждает вас, что вы посетили новое место и присылает полезную информацию об этом месте. А многие таск-менеджеры автоматически напоминают о задачах, которые лучше выполнить в той или иной точке на карте, когда вы там оказываетесь.

Умное сегментирование

Как любая система, построенная на пушах, уведомления достаточно тонкий и сложный инструмент. Если сервис слишком много использует уведомления, то пользователи постепенно начинают привыкать и просто закрывают их. Даже если призывы полезны и интересны — не имеет значения. Именно поэтому сегментирование становится все более и более важным.

Вспомните, как Facebook группирует одинаковые уведомления, например, кому понравились ваши фотографии. Он частично показывает имена и количество лайкнувших, а если пользователь сам захочет, то сможет развернуть подробную информацию.

Если развивать эту идею, то можно сделать такое сегментирование. Если вы часто получаете не более 10 лайков на каждую фотографию, то, возможно, вы захотите знать о каждом из них. Также, вероятно, больше вам будут интересны уведомления от близких друзей и родственников, а может и от разных известных личностей.

Ну вот, например, если Марк Цукерберг откомментирует ваш пост, вы бы захотели об этом узнать сразу, верно?

Умная реакция

Да, все мы уникальны, однако подстроиться под всех — нереально. Приходится идти на компромиссы. Умные уведомления имеют больше шансов завоевать внимание пользователя. В зависимости от того, как вы обращаетесь с контентом, вы сможете предлагать все новые и интересные варианты.

Как обычно вы реагируете на уведомление о новых лайках? Вы просматриваете или просто едва касаетесь их взглядом? Или же вы досконально просматриваете каждое уведомление? В зависимости от вашего образа действий уведомления могут подстраиваться.

Умное таргетирование

Давайте рассмотрим наш пример персонализации, как мы выделяем аудиторию под конкретную задачу. Мы посылаем таргетированное сообщение именно тем пользователям, которые могут дать ценный ответ на наш вопрос. Например, когда мы создали раздел «Live», для его оценки и улучшения, мы выделили сегмент тех, кто уже успел попробовать «Live». Написали им и узнали, не возникли ли у них сложности в работе и какую пользу они для себя извлекли.

Такой процесс можно и автоматизировать, если вы хотите спрашивать людей постоянно в процессе какого-то времени. Человек сделал действие - вы выслали ему письмо (показали всплывающее окно или чат). Сообщение, отправленное правильным людям в правильное время, обладает высокой конверсией в отклик и предоставляет поистине ценный фидбэк. Со всей этой информацией, уведомления смогут стать по-настоящему ценными и умными, будут фокусироваться на определенных пользователях, а других не будут доставать.

Умные уведомления против системы уведомлений

Умные уведомления больше напоминают записку от вашего помощника. Сравните это с системным уведомлением, которые появляется наверху экрана. Должны ли они проявлять ту же настойчивость? Должны ли они обладать тем же размером и персонализированностью?

Людям присуще испытывать такое психологическое явление, как парейдолия: способность замечать человеческие черты в обыкновенных повседневных предметах. Мы видим лица в обалках, животные в мультфильмах говорят и действуют как люди, а роботы в научной фантастике выглядят как гуманоиды. Точно так же мы относимся к Сири, SlackБоту и Google. Уведомление от бота гораздо более интересно людям, так как бот обладает личностью, а уведомление звучит по-человечески. По правде говоря, сообщения от бота становятся более располагающими к беседе.

Вот сравнение, что было год назад и что происходит сейчас в Slaсk:

Все только начинается, скоро мы вообще не увидим уведомлений в привычном нам варианте.

Будущее умных уведомлений

Очевидно, что уведомления скоро изменятся. Они отвлекают. Их не любят. Однако, одновременно с этим мы обладаем всеми возможностями для создания умных уведомлений. Есть сервисы, использующие собранные данные для умных уведомлений, они уже стараются сделать свои уведомления реально полезными и подходящими во времени. То, что зависит от нас, мы стараемся воплотить в своем сервисе. За персонализацией и автоматизацией уже настоящее, нет времени это откладывать на будущее.