Как спроектировать умное уведомление

Бесчисленные статьи, компании, продукции и конференции были посвящены теме того, что уведомлений стало слишком много, и пора с этим что-то делать. Это можно исправить, но как? Какое будущее ждет уведомления?

Век данных

Начиная с поисковика Google и заканчивая новостной лентой в Facebook, алгоритмы анализируют огромное количество данных и решают, что вы в итоге увидите. Самообучающиеся алгоритмы, такие как Google Now и недавно обновленная вкладка уведомлений Facebook, уже работают в сети, но это еще трудно назвать искусственным интеллектом.

Распространение социальных сетей также привело к тому, что мы теперь не заполняем скучные формы регистраций на разных сайтах. Зачем, если можно нажать всего одну кнопку “логин с помощью (любая соцсеть)”

Поведенческие данные

Даже если по своей природе продукт не склонен к сбору данных, все равно много данных могут быть экстраполированы от того, как люди используют его, например, В какое время дня кто-то, как правило, входит в систему. Сколько времени они проводят там? Есть ли связь между этими временными рамками и высокой вовлеченностью?

Данные экосистемы

Каковы другие интересы этого пользователя? Какие другие продукты они используют? Как они используют их? Существуют ли какие-то общие закономерности в этом использовании? У нас, возможно, уже есть решение проблем конфиденциальности. В недавно объявленной функции смарт автоответчика Google люди не могут прочитать всю частную переписку пользователей. Машина, обученная алгоритмом, с другой стороны, может.

Действительно умные уведомления

Если мы собираем такое количество данных о пользователях, то почему бы не сделать действительно умные уведомления. Как минимум, они будут полезными, личными, чувствительными ко времени и актуальными.

Умные по времени

Мгновенные уведомления не всегда лучше. Одной из самых интересных разработок на BaseCamp 3 была Work Can Wait!, которая дает возможность пользователю самому выбирать, когда получать уведомления.

Получать уведомления в неправильное время хуже и бесполезно. Они только создают ненужный шум, отвлекают от важных дел и создают ложное чувство срочности.

Будущие уведомления будут автоматически экстраполировать из контекстных данных, что является лучшим временем для них, и поэтому позволит вам наслаждаться работой или же сном.

Умное расположение

Геоданные для контента имеют важное значение, кому отправлять уведомления. Например если вы выбрались порыбачить куда-то под Киев, то вам явно не интересно, какие акции сегодня проходят в магазинах. Много приложений уже используют геоданные смарт способами. Например, когда Foursquare замечает вы в новом месте, он посылает полезные советы по этому поводу. И многие приложения для дел уведомляют вас о задачах, когда вы находитесь в месте, которое лучше всего подходит для того, чтобы это было сделано.

Умное группирование

Как и любая система push-а, уведомления – очень хрупкая вкладка. Если их становится слишком много, пользователь быстро их закрывает и даже не дочитывает до конца. Именно поэтому их нужно группировать и структурировать. Например в FB уведомления сделаны лучше, чем на Quora

Если принять эту концепцию и поднять на следующий уровень, то умные уведомления должны градуироваться. Например, вы на своих фото получаете в среднем около 10 лайков, то вы бы хотели видеть их каждый отдельно. Вы также можете быть конкретно уведомлены о действиях от близких друзей и семьи или очень влиятельных людей. Эй, если Марк Цукерберг прокомментировал ваш пост, вы, вероятно, хотите знать сразу же?

Умное таргетирование

Сообщение, отправленное правильному пользователю получает более высокую скорость отклика, обеспечивает очень полезную обратную связь и не позволяет другим пользователям чувствовать себя разбитым. С учетом всех объединенных данных, смарт-уведомления будут иметь возможность сосредоточиться на правильном пользователе и уменьшить раздражение для всех остальных.