Оффлайн
- Регистрация
- 21.07.20
- Сообщения
- 40.408
- Реакции
- 1
- Репутация
- 0
Всем привет! Меня зовут Сергей Фолимонов, в ДомКлик я отвечаю за direct marketing и коммуникации с клиентами. С недавних пор я выступаю еще в роли PO проекта
You must be registered for see links
, и хочу рассказать об истории создания этого продукта, сделав акцент на проблемах, с которыми нам пришлось столкнуться, на ошибках, которые были нами допущены, и на итоговом результате и вариантах его использования.Data-driven культура внутри компании — это, конечно же, хорошо, но в мире, где всё большую популярность набирают концепции открытого контента, open source-решений и открытых данных в целом, информацией хочется не только пользоваться, но и делиться. Именно это подтолкнуло ДомКлик на идею создания «Открытых данных».
Стартуем!
Я присоединился к разработке продукта на ранней стадии. Ну очень ранней. Скажем так, у нас было
Следующие две недели мы на настоящем драйве разрабатывали проект с нуля, стараясь избегать любых сложных процессов, вставляя, где можно, костыли, лишь бы не затянуть с MVP и проверить: «А что вообще у нас может получиться?».
Результат первого спринта: все обещанные данные в разрезе дней/недель/месяцев доступны как на карте (статистика по регионам и крупным городам), так и на графиках (рейтинг городов, динамика). Но, как вы можете догадаться, от той версии сейчас остались лишь скриншоты:
Данных здесь было очень много, функционально сайт работал отлично, однако UX не был продуман вовсе. И как итог: глаза разбегаются, непонятен клиентский путь и что вообще можно вынести из этого проекта. Забегая вперед, скажу, что ничего из первой версии проекта не было переиспользовано в дальнейшей разработке.
Казалось бы, две недели коту под хвост… Однако именно взгляд на готовый быстрый концепт и понимание его недостатков позволили сформировать окончательные требования и пожелания к сервису. Если не вдаваться в подробности, решили на первом этапе представлять данные в табличной форме, на следующем шаге предоставить пользователям графики с динамикой, а уже дальше прорабатывать визуализацию на карте и использование предиктивных моделей для построения прогнозов.
Можно спорить о том, были ли первые две недели ошибкой, можно ли было избежать лишней траты времени и сразу сделать тот продукт, который можно было бы показывать клиентам. Да, наверное, мы могли бы посвятить первые несколько дней проработке UX, провести несколько интервью и опросов, выбить на разработку не 2 недели, а 2 месяца. Но мораль моей истории в том, что не стоит бояться делать быстрые костыльные MVP. Работа в ускоренном темпе и с высоким уровнем энтузиазма сильно сплотила нас для создания по-настоящему хорошего продукта И да, не бойтесь выкидывать в мусорку первые наброски: это гораздо лучше, чем превращать в монолит сырую версию.
Жизнь после
В ходе дальнейшей работы над проектом мы столкнулись с рядом неординарных проблем. Очень постараюсь рассказать о них так, чтобы не перегружать читателей подробностями ипотечного бизнеса.
Учимся называть вещи своими именами
На этапе сбора данных по различным метрикам я столкнулся с тем, что разные люди в нашей компании могут называть разные вещи одинаково, а одни и те же вещи — по-разному. К примеру, два разных человека передавали мне данные по количеству сделок в разрезе регионов, и числа совершенно не бились по той причине, что сделками можно назвать сразу несколько бизнес-сущностей. Как оказалось, с одной стороны у меня были сделки по электронной регистрации объектов недвижимости, а с другой — ипотечные сделки. И данные по одному и тому же региону в рамках одного месяца могут не совпадать. Причем в обе стороны: регистраций может быть как больше, чем ипотечных сделок (если вдруг много клиентов стало покупать недвижимость без ипотеки и просто приобретать электронную регистрацию), так и меньше (если услуга электронной регистрации не пользуется большим спросом в регионе, и ипотека берется без нее).
Подобные случаи привели нас к необходимости создания справочника, чтобы и самим не путаться в определениях, и пользователю на портале объяснить все метрики максимально подробно.
Агрегируем разные данные по временным интервалам
Когда речь шла об аддитивных метриках (а первые метрики у нас были именно такие), агрегация не вызывала у нас никаких вопросов. Количество ипотечных сделок за август: берем и считаем все сделки, которые были выданы с 1 августа по 30 августа. Так же мы поступали и с периодом «Последние 30 дней», который дает наиболее актуальную картину по каждой метрике.
Однако появление неаддитивных метрик заставило нас задуматься. К примеру, количество опубликованных на конкретный момент времени объявлений о продаже квартир невозможно посчитать «за август». Если на 1 августа в каком-то регионе на витрине было опубликовано 1000 объявлений, а на 30 августа — 1200 объявлений, то какое число выводить? Среднедневное? Медианное за месяц? Значение на середину месяца? Мы решили, что и нам проще, и пользователям понятнее, если выводить подобные метрики не за период, а на последний день периода. Если выбран август, то данные на 30 августа; если выбраны «последние 30 дней», то данные на вчера. И информация об этом также помещена в справочник.
Определяем степень нашей открытости
На первых этапах подготовки данных мы хотели показать как можно больше информации. Если мы знаем, что в городе Н в июле 2020 года было оформлено 65 сделок по электронной регистрации, так давайте расскажем об этом пользователям! Однако в какой-то момент мы задумались, как этим смогут воспользоваться наши конкуренты. Ведь раскрытие абсолютных значений в разрезе городов, да еще и с динамикой по неделям может привести к тому, что данные будут использованы для проверки различных гипотез в рамках конкретных населенных пунктов. Наши данные обновляются каждый день, а значит у игроков рынка появляется возможность ежедневно мониторить практически все основные метрики нашего бизнеса, проводить различные кампании и моментально оценивать их эффект на наши результаты. Кроме того, раскрытие двух метрик (например, количество заявок и количество одобренных заявок) может, по сути, раскрыть другую метрику (например, коэффициент одобрения), которую показывать совершенно не хочется.
Чтобы избежать неприятных ситуаций, мы решили «закрывать» интервалами критичные метрики по регионам и городам. Причем построение рейтинга и сортировка внутри таблицы всегда происходит по реальным абсолютным значениям метрик, просто они не выводятся на фронт конечному пользователю.
Для кого и для чего мы открываем данные.
Сейчас на портале доступны четыре раздела (стрима), в каждом из которых находятся 5-6 метрик в табличной форме с рейтингом регионов. При нажатии на регион можно провалиться в него и увидеть рейтинг городов в рамках данного региона. Доступен выбор временного интервала (все месяцы, начиная с января 2019 года, и «последние 30 дней»), а также поиск по регионам и городам.
Подобная гранулярность позволяет использовать данные как материалы для исследований рынка. Например,
You must be registered for see links
, который был проведен нами совместно со SberIndex, опираясь на «Открытые данные». Отдельное спасибо Николаю Корженевскому, директору лаборатории «СберИндекс» за проактивную позицию по исследованию. - Цены предложения недвижимости в среднем по стране в последние два месяца выросли на 3,0% г/г по данным ДомКлик. На первичном рынке рост котировки достигает 6,2 % г/г.
- Среди лидеров по приросту цен предложения — туристические регионы:
- Хабаровский край (18,9 % г/г),
- Калининградская область (18,0 % г/г),
- Республика Алтай (17,6 % г/г).
- Динамика выдач в июле-августе также оставалась вблизи рекордных значений на фоне быстрого падения ипотечных ставок. Количество выданных ипотечных кредитов, по нашей оценке, растет на 44 % г/г.
- После пандемии почти половина одобренных заявок на ипотеку в ДомКлик была подана онлайн, как свидетельствуют «Открытые данные».
Помимо анализа и исследований рынка «Открытые данные» могут быть полезны сразу нескольким аудиториям:
- Покупатели могут принять решение по использованию дополнительных услуг ДомКлик, заранее оценить примерную длительность сделки/регистрации объекта, и т.д.
- Продавцы могут увидеть, как быстро можно продать объект недвижимости в своем регионе и даже городе.
- СМИ могут выгружать данные в Excel и сами анализировать рынок.
- Агентства недвижимости могут фиксировать, в каких городах/регионах малая доля сделок проходит с участием риелторов, оценивать потенциальный спрос и конкурентное предложение по городам и регионам.
- Росреестр может отслеживать сроки регистрации объектов в электронной или оффлайн форме
- Студенты могут использовать данные для написания рефератов/курсовых/дипломных работ. Конечно же, наша основная целевая аудитория
Что дальше?
- В ближайшем будущем мы планируем сосредоточиться на построении графиков для более удобного отслеживания динамики изменения метрик по месяцам и по неделям. Макеты уже готовы, данные есть, работа идет полным ходом.
- Одновременно выбираем и начинаем собирать данные для новых разделов, пытаемся понять, что будет интереснее всего пользователям.
- Хотим сделать более удобную выгрузку агрегированных данных в Excel.
- И параллельно прорабатываем варианты визуализации метрик на карте РФ (тепловой картой или точками). То есть в какой-то степени возвращаемся к идее самой первой версии продукта, но уже с опытом за плечами, дружной командой и работающим в проде проектом.
Если у вас есть комментарии/вопросы по поводу портала, или идеи по поводу данных, которые интересно было бы «открывать», то пишите в комментарии, постараюсь всем ответить.