5 Cara untuk Menghilangkan Risiko Merancang Keputusan dengan Data

Jika saya memeringkat setiap bagian dari proses pengembangan produk berdasarkan risiko dan penghargaan, desainnya akan menjadi salah satu aset dengan risiko tertinggi dan penghargaan tertinggi.

Mengapa desain merupakan aset berisiko tinggi?

Pelanggan mungkin tidak selalu melihat bug yang tersembunyi di sudut tergelap produk. Mereka tidak tahu tentang analitik di balik perilaku mereka atau jumlah tugas insinyur Jira yang diselesaikan dalam sprint.
Namun, yang diperhatikan pelanggan adalah tampilan produk dan apakah antarmukanya jelas bagi mereka.

Semakin banyak pelanggan yang memasuki produk, setiap keputusan desain selanjutnya berubah menjadi langkah awal yang lebih berisiko

Jika firasat perancang pada "hal yang benar berikutnya" untuk produk terbayar, metrik produk meroket dan tim sangat senang dengan umpan balik pelanggan yang bahagia.

Namun, jika "keputusan yang tepat" ternyata salah, kerugian sudah dekat. Upaya pengembangan tidak membawa hasil yang diharapkan. Pangsa pasar pesaing meningkat. Tim produk merasa kehilangan motivasi.
Keputusan desain yang salah dapat sangat merugikan produk Anda dan meninggalkannya jauh di belakang para pesaingnya.

Misalnya, setelah Duolingo memperbarui Path UI-nya, beberapa pelajar yang rajin bahkan memulai petisi publik untuk membatalkan perubahan tersebut, sehingga mereka tidak menyukainya.

Bagaimana meminimalkan risiko membuat keputusan desain yang salah?

Mungkin, kepercayaan diri adalah hal yang dibutuhkan oleh pembuat keputusan produk agar bisa tidur nyenyak di malam hari. Menurut saya, data, baik kuantitatif maupun kualitatif, adalah sesuatu yang dapat memberikan kepercayaan diri dan membantu mengurangi risiko keputusan.

Bergantung pada jenis data yang digunakan dan tahap rilis saat desain divalidasi, saya memplot metode pengambilan keputusan desain yang berisiko sebagai berikut:

Memvalidasi desain sebelum dirilis
Ketika taruhannya tinggi, selalu lebih baik memvalidasi keputusan sebelum membuatnya. Dalam hal pengembangan produk, mendorong kembali perubahan desain sebelum pengguna melihatnya masih terlihat aman. Pada tahap ini, teknik validasi berikut mungkin bisa membantu:

1. Mengukur kelompok pelanggan yang berpotensi terpengaruh

Target desain baru untuk meningkatkan pengalaman menambahkan teman bagi pelanggan dan membutuhkan waktu beberapa minggu untuk diterapkan. Coba pikirkan, apa dampak perubahan pada metrik produk utama dibandingkan dengan sumber daya yang dihabiskan untuk mengimplementasikannya?

Namun, bagaimana jika 2% pelanggan itu adalah satu-satunya pelanggan yang membayar yang meminta untuk mempermudah penambahan teman? Kemudian memecahkan masalah ini mungkin sangat penting. Di sinilah tingkat keparahan masalah.

2. Memahami keparahan masalah

Salah satu cara untuk mengukur prioritas fitur adalah memahami apakah penting bagi pelanggan untuk memperbaikinya atau tidak. Anda dapat melihat umpan balik kualitatif dari sumber-sumber berikut:

• wawancara penelitian pengguna
  Apakah pelanggan mengeluh tentang masalah selama wawancara atau studi penelitian?
• tiket dukungan pelanggan
  Apakah tim Dukungan Pelanggan melaporkan peningkatan volume tiket pada fitur?
• Formulir komentar dan umpan balik NPS tertanam dalam produk
  Apakah umpan balik pelanggan penuh dengan permintaan untuk memperbaiki fitur?
  Apakah pencela NPS menyebutkan masalah dalam komentar mereka?

Sekarang setelah kita mengetahui cara mengurangi risiko desain sebelum menunjukkannya kepada pelanggan, mari kita lihat cara memvalidasinya setelah pelanggan melihatnya.

Memvalidasi desain setelah rilis
Dalam lingkungan teknologi, kecepatan adalah segalanya. Terutama di startup, pengambilan keputusan sangat cepat dan tenggat waktu sebelum rilis ketat. Hal ini membuat validasi desain sebelum dirilis hampir tidak mungkin dilakukan. Namun, CEO masih ingin tahu bagaimana pengaruhnya terhadap pelanggan.
Dalam hal itu, mengumpulkan data kuantitatif mungkin paling membantu.

Mari kita urutkan cara-cara tersebut berdasarkan keakuratannya dalam mengukur dampak terhadap pelanggan:

1. Pengujian A/B (IMHO, salah satu metode terbaik)
   Membandingkan grup pelanggan dengan dan tanpa perubahan dalam kondisi yang sama akan memberikan informasi yang paling tidak bias tentang dampak sebenarnya dari fitur tersebut.
2. Mengevaluasi dampak dari waktu ke waktu
   Jika perubahan desain telah berdampak nyata pada produk, Anda mungkin melihat tren naik atau turun dalam metrik produk inti. Saya lebih suka metode ini daripada pengujian A/B karena metrik mungkin juga dipengaruhi oleh musim, lalu lintas, atau perubahan produk lainnya yang diperkenalkan pada waktu yang sama.

Itu semuanya!

Mari kita rekap dengan cepat cara menghilangkan risiko keputusan desain dengan data

• Memvalidasi keputusan desain sebelum rilis kurang berisiko. Memahami pangsa pelanggan yang dipengaruhi oleh desain dan membandingkan dampaknya terhadap pelanggan dengan upaya pengembangan dapat membantu untuk memprioritaskan dan bahkan menghapus ruang lingkup solusi yang dirancang.
• Masih mungkin untuk meminimalkan risiko desain setelah pelanggan melihatnya. Untuk ini, Anda dapat menguji A/B perubahan pada sejumlah pelanggan tertentu, mengevaluasi pengaruhnya terhadap metrik produk dan perilaku pelanggan dari waktu ke waktu, atau melacak perubahan dalam umpan balik pelanggan.

Anda dapat menemukan lebih banyak dari itu di blog saya :

• Rahasia Bagan yang Kuat: Bagaimana PayPal, TikTok, dan Airbnb Memvisualisasikan Data Mereka
• Terpikat oleh Pertumbuhan: Bagaimana Perusahaan Salah Melaporkan Metrik Pertumbuhan dan Apa yang Harus Diukur
• Peta Metrik Produk: Apa Itu dan Bagaimana Membangunnya