Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Tobias Ahlin - Hvordan navigerer vi i et hav av data?

125 views

Published on

Siden "Big Data" gjorde sitt inntog som buzzord har mange organisasjoner jobbet under mottoet: "Jo mer data, jo bedre". Men hvordan skaper vi strategier og konsepter ut ifra et hav av data? Hvordan sørger vi for at vi ikke lurer oss selv? Med eksempler fra Minecraft, Spotify og Netflix deler designeren Tobias konkrete eksempler på hvordan vi kan lære oss å presentere data bedre.

Published in: Data & Analytics
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Tobias Ahlin - Hvordan navigerer vi i et hav av data?

  1. 1. W E B D A G E N E Hur navigerar vi ett hav av data?
  2. 2. Google Analytics.
  3. 3. User research.
  4. 4. Big data.
  5. 5. “Mer data!”
  6. 6. “Ju mer data desto bättre”
  7. 7. Vi mäter. Vi lyssnar.
  8. 8. “Vi lanserar bara det som vi kan bevisa producerar en förbättring”
  9. 9. A/B-test.
  10. 10. Hypotes → Testa → Lansera
  11. 11. Hypotes → Testa → Lansera
  12. 12. Hypotes → Testa → Lansera
  13. 13. “Vi testar allt kvantitativt”
  14. 14. “Vi testar inget kvantitativt”
  15. 15. “Vi lyssnar på våra användare”
  16. 16. Vilken process och filosofi leder till bäst beslut och bäst resultat?
  17. 17. H Y P O T E S Det handlar framförallt inte om vilken typ av data man har, utan hur man förhåller sig till den.
  18. 18. Att navigera i ett hav av data.
  19. 19. 1Om kvalitativ och kvantitativ data säger emot varandra, vad är rätt?
  20. 20. 2Leder mer data till bättre beslut?
  21. 21. 1Om kvalitativ och kvantitativ data säger emot varandra, vad är rätt?
  22. 22. “I våra intervjuer säger flera användare att de ogillar att se rekommendationer på startskärmen” K V A L I T A T I V A I N T E R V J U E R ( T I O T A L )
  23. 23. “I våra tester ser vi att rekommendationer på startskärmen producerar mer nöjda kunder” K V A N T I T A T I V A T E S T E R ( 1 0 0 0 0 0 A N V Ä N D A R E / C E L L )
  24. 24. Vad är sant?
  25. 25. Ingen data är mer sann än den andra.
  26. 26. Vi bör dra olika typer av slutsatser från kvalitativ och kvantitativ data.
  27. 27. Kvantitativ data → vad som händer
  28. 28. Kvantitativ data → vad som händer
  29. 29. Kvantitativ data → vad som händer Kvalitativ data → varför det händer
  30. 30. Kvantitativ data → vad som händer Kvalitativ data → varför det händer
  31. 31. Kvantitativ data → beteende
  32. 32. Kvantitativ data → beteende Kvalitativ data → kontext
  33. 33. “I våra intervjuer säger flera användare att de ogillar att se rekommendationer på startskärmen” → kontext, fråga mer och förstå varför. K V A L I T A T I V A I N T E R V J U E R ( T I O T A L )
  34. 34. “I våra tester ser vi att rekommendationer på startskärmen producerar mer nöjda kunder” → representativt beteende. Men designen kan ändå förbättras med hjälp av kvalitativ data. K V A N T I T A T I V A T E S T E R ( 1 0 0 0 0 0 A N V Ä N D A R E / C E L L )
  35. 35. Varför kan vi inte dra slutsatser om vad som händer från kvalitativ data?
  36. 36. Vad händer om man ber 28 studenter att singla slant tio gånger var?
  37. 37. 2 saker
  38. 38. # krona (utav 10 möjliga) # studenter (28 totalt)
  39. 39. Vad gör man om man inte har studenter?
  40. 40. Vi simulerar studenter.
  41. 41. Vad händer när man ökar/minskar antalet studenter?
  42. 42. 10 studenter.
  43. 43. 100 studenter.
  44. 44. 1 000 studenter.
  45. 45. 10 000 studenter.
  46. 46. 100 000 studenter.
  47. 47. Större deltagande → mer representativt
  48. 48. Färre deltagare → mer volatilt
  49. 49. Hur det kan gå illa om vi börjar dra slutsatser om vad som händer från kvalitativ data. E X E M P E L
  50. 50. “I våra intervjuer säger flera användare att de ogillar att se rekommendationer på startskärmen” K V A L I T A T I V A I N T E R V J U E R
  51. 51. Ny design.
  52. 52. Vi itererar och gör ett till kvalitativt test för att förstå om det har blivit bättre.
  53. 53. Vi kan tro att vi har gjort en meningsfull förändring, fast kanske får vi bara olika resultat för att vi har mätt två gånger, och frågat så få användare.
  54. 54. Ställ frågor som hjälper dig förstå dina användare oavsett hur representationen i din studie ser ut.
  55. 55. “Kan du förklara vad du tänker när du…”
  56. 56. Kvantitativ data → beteende
  57. 57. Kvantitativ data → beteende Kvalitativ data → kontext
  58. 58. 2Leder mer data till bättre beslut?
  59. 59. Vi försöker göra bättre gissningar genom att grunda våra beslut i data.
  60. 60. Kommer ni ihåg er första gissning?
  61. 61. “Vad vill du bli när du blir stor?”
  62. 62. Vi blir bättre på att gissa med tiden.
  63. 63. eller…?
  64. 64. Finns det ett sätt att tänka som har bevisats producera mer träffsäkra gissningar?
  65. 65. En studie som tog över 20 år.
  66. 66. Good Judgement & Political Forecasting. av Philip Tetlock
  67. 67. Kausalt förhållande mellan bättre omdöme, och personlighetsdrag.
  68. 68. Inte högt IQ.
  69. 69. Inte mer information.
  70. 70. Dogmatism → dåligt omdöme
  71. 71. Nyckelfaktorer för dåligt omdöme: • Starka åsikter • Enkla svar på svåra frågor • Självsäker på förmåga att döma • Har en vy av världen, uppdaterar reglerna för hur bevis tolkas för att fungera med den vyn • Letar efter fakta för att bevisa att de har rätt
  72. 72. Nyanserade → bättre omdöme
  73. 73. Nyckelfaktorer för bättre omdöme: • Väger försiktigt bevis för och emot • Komplexa svar på svåra frågor • Medveten om svårigheten av att döma • Uppdaterar deras världssyn efter att ha exponerats för nya bevis • Letar efter bevis för att bevisa att de har fel
  74. 74. Dogmatism. Nyanserade diskussioner.
  75. 75. “Det beror på”
  76. 76. “There's no chance that the iPhone is going to get any significant market share. No chance. It's a $500 subsidized item.” — Steve Ballmer, 2007
  77. 77. Hade Ballmer rätt?
  78. 78. Lite rätt Helt rättHelt fel
  79. 79. A: It's sort of a funny question. Would I trade 96% of the market for 4% of the market? (Laughter.) I want to have products that appeal to everybody. Now we'll get a chance to go through this again in phones and music players. There's no chance that the iPhone is going to get any significant market share. No chance. It's a $500 subsidized item. They may make a lot of money. But if you actually take a look at the 1.3 billion phones that get sold, I'd prefer to have our software in 60% or 70% or 80% of them, than I would to have 2% or 3%, which is what Apple might get.
  80. 80. A: It's sort of a funny question. Would I trade 96% of the market for 4% of the market? (Laughter.) I want to have products that appeal to everybody. Now we'll get a chance to go through this again in phones and music players. There's no chance that the iPhone is going to get any significant market share. No chance. It's a $500 subsidized item. They may make a lot of money. But if you actually take a look at the 1.3 billion phones that get sold, I'd prefer to have our software in 60% or 70% or 80% of them, than I would to have 2% or 3%, which is what Apple might get.
  81. 81. Lite rätt Helt rättHelt fel
  82. 82. A: It's sort of a funny question. Would I trade 96% of the market for 4% of the market? (Laughter.) I want to have products that appeal to everybody. Now we'll get a chance to go through this again in phones and music players. There's no chance that the iPhone is going to get any significant market share. No chance. It's a $500 subsidized item. They may make a lot of money. But if you actually take a look at the 1.3 billion phones that get sold, I'd prefer to have our software in 60% or 70% or 80% of them, than I would to have 2% or 3%, which is what Apple might get.
  83. 83. Gissning ≈ 2-4% 2010 ≈ 4% 2011 ≈ 5%
  84. 84. Lite rätt Helt rättHelt fel
  85. 85. “For the great enemy of truth is very often not the lie—deliberate, contrived and dishonest—but the myth—persistent, persuasive, and unrealistic. Too often we hold fast to the cliches of our forebears. We subject all facts to a prefabricated set of interpretations. We enjoy the comfort of opinion without the discomfort of thought.” — John F Kennedy, 1962
  86. 86. Hur skapar vi en miljö där vi kan vara nyanserade?
  87. 87. Gör det OK att säga “jag vet inte”.
  88. 88. Trygg & diversifierad miljö där alla vågar dela med sig.
  89. 89. En stor enkel sanning. Svåra, nyanserade, diskussioner.
  90. 90. Tack. Tobias Ahlin.

×