5 maneiras de reduzir o risco de decisões de design com dados

Se eu classificasse cada parte do processo de desenvolvimento de produto por risco e recompensa, o design seria um dos ativos de maior risco e maior recompensa.

Por que o design é um ativo de alto risco?

Os clientes podem nem sempre notar bugs escondidos nos cantos mais escuros do produto. Eles não têm ideia sobre a análise por trás de seu comportamento ou o número de tarefas do Jira que os engenheiros concluíram em um sprint.
No entanto, o que os clientes notam é a aparência do produto e se sua interface é clara para eles.

À medida que mais clientes estão entrando no produto, cada próxima decisão de design se transforma em uma jogada mais arriscada

Se o pressentimento do designer sobre a “próxima coisa certa” para o produto valer a pena, as métricas do produto disparam e a equipe fica muito feliz com o feedback do cliente satisfeito.

No entanto, se a “decisão certa” realmente se mostrar errada, as perdas estão chegando. Os esforços de desenvolvimento não trazem os resultados esperados. A participação de mercado dos concorrentes aumenta. As equipes de produto se sentem desmotivadas.
Decisões erradas de design podem custar muito caro ao seu produto e deixá-lo muito atrás de seus concorrentes.

Por exemplo, depois que o Duolingo atualizou sua Path UI, alguns de seus ávidos alunos até iniciaram uma petição pública para reverter as mudanças, tanto que não gostaram.

Como minimizar o risco de tomar uma decisão de projeto errada?

Provavelmente, confiança é o que um tomador de decisão de produto precisa para conseguir dormir bem à noite. Acho que os dados, sejam quantitativos ou qualitativos, são algo que pode trazer essa confiança e ajudar a reduzir o risco da decisão.

Dependendo do tipo de dados usados ​​e do estágio de lançamento quando o projeto é validado, eu planejei os métodos de reduzir os riscos das decisões de projeto da seguinte forma:

Validando o projeto antes do lançamento
Quando as apostas são altas, é sempre melhor validar as decisões antes de tomá-las. Em termos de desenvolvimento de produtos, adiar as alterações de design antes que os usuários as vejam ainda parece seguro. Nesta fase, as seguintes técnicas de validação podem ser úteis:

1. Dimensionamento do grupo de clientes potencialmente afetado

O novo design visa melhorar a experiência de adicionar amigos para os clientes e leva algumas semanas para ser implementado. Pense bem, qual seria o impacto da mudança nas principais métricas do produto em comparação com os recursos gastos em sua implementação?

No entanto, e se esses 2% dos clientes forem os únicos clientes pagantes que desejam facilitar a adição de amigos? Então resolver este problema pode ser de importância crítica. Aí vem a gravidade do problema.

2. Compreender a gravidade do problema

Uma maneira de medir a prioridade do recurso é entender se é crítico para os clientes corrigi-lo ou não. Você pode dar uma olhada no feedback qualitativo das seguintes fontes:

• entrevistas de pesquisa com usuários
  Os clientes estão reclamando do problema durante uma entrevista ou estudo de pesquisa?
• tickets de suporte
  ao cliente A equipe de Suporte ao Cliente relata um aumento no volume de tickets no recurso?
• Comentários do NPS e formulários de feedback incorporados ao produto
  O feedback do cliente está repleto de solicitações para corrigir o recurso?
  Os detratores do NPS estão mencionando o problema em seus comentários?

Agora que sabemos como reduzir o risco do design antes de mostrá-lo aos clientes, vamos dar uma olhada em como validá-lo depois que os clientes o viram.

Validando o projeto após o lançamento
Em um ambiente de tecnologia, a velocidade é tudo. Especialmente em startups, a tomada de decisão é extremamente rápida e os prazos antes dos lançamentos são apertados. Isso torna a validação do projeto antes de seu lançamento quase impossível. No entanto, o CEO ainda quer saber como isso afeta os clientes.
Nesse caso, coletar dados quantitativos pode ajudar mais.

Vamos classificar as maneiras de medir o impacto nos clientes de acordo com sua precisão:

1. Teste A/B (IMHO, um dos melhores métodos) A
   comparação de grupos de clientes com e sem a alteração em condições iguais fornecerá as informações mais imparciais sobre o verdadeiro impacto do recurso.
2. Avaliando o impacto ao longo do tempo
   Caso as alterações de design tenham causado um impacto real no produto, você poderá notar uma tendência de alta ou queda nas principais métricas do produto. Prefiro esse método menos que o teste A/B porque as métricas também podem ser afetadas pela sazonalidade, tráfego ou outras alterações de produto introduzidas ao mesmo tempo.

Isso é tudo!

Vamos recapitular rapidamente como reduzir o risco de decisões de design com dados

• Validar as decisões de design antes do lançamento é menos arriscado. Compreender a parcela de clientes afetados pelo projeto e comparar seu impacto nos clientes com os esforços de desenvolvimento pode ajudar a priorizar e até mesmo eliminar o escopo da solução projetada.
• Ainda é possível minimizar os riscos do projeto depois que os clientes o veem. Para isso, você pode fazer um teste A/B da mudança em um determinado número de clientes, avaliar como isso afetou as métricas do produto e o comportamento do cliente ao longo do tempo ou acompanhar as mudanças no feedback do cliente.

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