5 วิธีในการลดความเสี่ยงในการตัดสินใจออกแบบด้วยข้อมูล
ถ้าฉันจะจัดอันดับแต่ละส่วนของกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์ตามความเสี่ยงและรางวัล การออกแบบจะเป็นหนึ่งในสินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงสูงสุดและให้รางวัลสูงสุด
เหตุใดการออกแบบจึงเป็นสินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงสูง
ลูกค้าอาจไม่ได้สังเกตเห็นจุดบกพร่องที่ซ่อนอยู่ในมุมมืดที่สุดของผลิตภัณฑ์เสมอไป พวกเขาไม่มีความคิดเกี่ยวกับการวิเคราะห์ที่อยู่เบื้องหลังพฤติกรรมของพวกเขาหรือจำนวนของวิศวกรงานของ Jira ที่เสร็จสิ้นภายใน Sprint
อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ลูกค้าสังเกตเห็นคือลักษณะของผลิตภัณฑ์และอินเทอร์เฟซที่ชัดเจนสำหรับพวกเขาหรือไม่
เมื่อมีลูกค้าเข้ามาใช้ผลิตภัณฑ์มากขึ้นการตัดสินใจออกแบบแต่ละครั้งจะกลายเป็นกลเม็ดที่เสี่ยง มากขึ้น
หากความกล้าของนักออกแบบที่มีต่อ "สิ่งที่ถูกต้องต่อไป" สำหรับผลิตภัณฑ์นั้นได้ผล เกณฑ์ชี้วัดผลิตภัณฑ์ก็พุ่งสูงขึ้นอย่างรวดเร็วและทีมงานก็ยินดีอย่างยิ่งที่คำติชมของลูกค้าพึงพอใจ
อย่างไรก็ตาม หาก “การตัดสินใจที่ถูกต้อง” พิสูจน์ได้ว่าผิดจริง ๆ ความสูญเสียก็อยู่ใกล้แค่เอื้อม ความพยายามในการพัฒนาไม่ได้นำมาซึ่งผลลัพธ์ที่คาดหวัง ส่วนแบ่งการตลาดของคู่แข่งเพิ่มขึ้น ทีมผลิตภัณฑ์รู้สึกหมดกำลังใจ
การตัดสินใจออกแบบที่ผิดพลาดอาจทำให้ผลิตภัณฑ์ของคุณมีราคาสูงและทิ้งห่างคู่แข่งไปมาก
ตัวอย่างเช่น หลังจากที่ Duolingo อัปเดต Path UI แล้ว ผู้เรียนที่กระตือรือร้นบางคนถึงกับเริ่มยื่นคำร้องต่อสาธารณะเพื่อยกเลิกการเปลี่ยนแปลง ซึ่งพวกเขาไม่ชอบมากนัก
จะลดความเสี่ยงในการตัดสินใจออกแบบที่ผิดพลาดได้อย่างไร?
อาจเป็นไปได้ว่าความมั่นใจคือสิ่งที่ผู้มีอำนาจตัดสินใจเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์จำเป็นต้องสามารถนอนหลับได้สนิทในตอนกลางคืน ฉันคิดว่าข้อมูลไม่ว่าจะเป็นเชิงปริมาณหรือเชิงคุณภาพเป็นสิ่งที่สามารถสร้างความมั่นใจและช่วยลดความเสี่ยงในการตัดสินใจได้
ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลที่ใช้และขั้นตอนการเผยแพร่เมื่อมีการตรวจสอบความถูกต้องของการออกแบบ ฉันได้วางแผนวิธีการที่จะลดความเสี่ยงในการตัดสินใจในการออกแบบดังต่อไปนี้:
การตรวจสอบความถูกต้องของการออกแบบก่อนเผยแพร่
เมื่อเดิมพันสูง จะดีกว่าเสมอที่จะตรวจสอบความถูกต้องของการตัดสินใจก่อนตัดสินใจ ในแง่ของการพัฒนาผลิตภัณฑ์ การผลักดันการเปลี่ยนแปลงการออกแบบก่อนที่ผู้ใช้จะเห็นว่ายังดูปลอดภัย ในขั้นตอนนี้ เทคนิคการตรวจสอบต่อไปนี้อาจเป็นประโยชน์:
- การกำหนดขนาดกลุ่มลูกค้าที่อาจได้รับผลกระทบ
เป้าหมายการออกแบบใหม่เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ในการเพิ่มเพื่อนสำหรับลูกค้าและใช้เวลาสองสามสัปดาห์ในการดำเนินการ ลองคิดดูสิ การเปลี่ยนแปลงเมตริกผลิตภัณฑ์หลักจะส่งผลอย่างไรเมื่อเทียบกับทรัพยากรที่ใช้ในการดำเนินการ
อย่างไรก็ตาม จะเกิดอะไรขึ้นหากลูกค้า 2% นั้นเป็นลูกค้ารายเดียวที่ขอให้เพิ่มเพื่อนได้ง่ายขึ้น การแก้ปัญหานี้อาจมีความสำคัญอย่างยิ่งยวด ความรุนแรงของปัญหามาถึงแล้ว
2. เข้าใจความรุนแรงของปัญหา
วิธีหนึ่งในการวัดลำดับความสำคัญของคุณลักษณะคือการทำความเข้าใจว่าลูกค้าจำเป็นต้องแก้ไขหรือไม่ คุณสามารถดู คำติชม เชิงคุณภาพ ได้ จากแหล่งต่อไปนี้:
- การสัมภาษณ์วิจัยผู้ใช้
ลูกค้าบ่นเกี่ยวกับปัญหาในระหว่างการสัมภาษณ์หรือการศึกษาวิจัยหรือไม่? - ตั๋ว
การสนับสนุนลูกค้า ทีมสนับสนุนลูกค้ารายงานปริมาณตั๋วที่เพิ่มขึ้นในฟีเจอร์นี้หรือไม่ - ความคิดเห็นและแบบฟอร์มคำติชมของ NPS ที่ฝังอยู่ในผลิตภัณฑ์
ความคิดเห็นของลูกค้าเต็มไปด้วยคำขอให้แก้ไขคุณลักษณะนี้หรือไม่
ผู้ว่ากรมอุทยานฯ กล่าวถึงปัญหาในความคิดเห็นหรือไม่?
ตอนนี้เรารู้วิธีลดความเสี่ยงในการออกแบบก่อนที่จะแสดงให้ลูกค้าเห็น เรามาดูวิธีตรวจสอบความถูกต้องหลังจากที่ลูกค้าเห็น
ตรวจสอบความถูกต้องของการออกแบบหลังจากเปิดตัว
ในสภาพแวดล้อมที่มีเทคโนโลยี ความเร็วคือทุกสิ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงเริ่มต้น การตัดสินใจนั้นรวดเร็วปานสายฟ้าแลบและกำหนดส่งก่อนการเผยแพร่ก็กระชั้นชิด สิ่งนี้ทำให้การตรวจสอบการออกแบบก่อนที่จะเผยแพร่แทบจะเป็นไปไม่ได้เลย อย่างไรก็ตาม CEO ยังต้องการทราบว่ามันส่งผลกระทบต่อลูกค้าอย่างไร
ในกรณีนั้น การรวบรวม ข้อมูล เชิงปริมาณอาจช่วยได้มากที่สุด
มาจัดอันดับวิธีการวัดผลกระทบต่อลูกค้าอย่างแม่นยำ:
- การทดสอบ A/B (IMHO หนึ่งในวิธีที่ดีที่สุด)
การเปรียบเทียบกลุ่มลูกค้าที่มีและไม่มีการเปลี่ยนแปลงในเงื่อนไขที่เท่ากันจะให้ข้อมูลที่เป็นกลางที่สุดเกี่ยวกับผลกระทบที่แท้จริงของคุณลักษณะนี้ - การ ประเมินผลกระทบเมื่อเวลาผ่านไป
ในกรณีที่การเปลี่ยนแปลงการออกแบบสร้างผลกระทบอย่างแท้จริงต่อผลิตภัณฑ์ คุณอาจสังเกตเห็นแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นหรือลดลงในเมตริกผลิตภัณฑ์หลัก ฉันชอบวิธีนี้น้อยกว่าการทดสอบ A/B เนื่องจากเมตริกอาจได้รับผลกระทบจากฤดูกาล ปริมาณการใช้ข้อมูล หรือการเปลี่ยนแปลงผลิตภัณฑ์อื่นๆ ที่เกิดขึ้นพร้อมกัน
นั้นคือทั้งหมด!
เรามาสรุปกันอย่างรวดเร็วถึงวิธีลดความเสี่ยงในการตัดสินใจออกแบบด้วยข้อมูล
- การตรวจสอบความถูกต้องของการตัดสินใจในการออกแบบก่อนการเปิดตัวนั้นมีความเสี่ยงน้อยกว่า การทำความเข้าใจส่วนแบ่งของลูกค้าที่ได้รับผลกระทบจากการออกแบบและการเปรียบเทียบผลกระทบที่มีต่อลูกค้าด้วยความพยายามในการพัฒนาอาจช่วยในการจัดลำดับความสำคัญและแม้แต่ลดขอบเขตของโซลูชันที่ออกแบบ
- ยังคงเป็นไปได้ที่จะลดความเสี่ยงในการออกแบบให้เหลือน้อยที่สุดหลังจากที่ลูกค้าเห็นแล้ว สำหรับสิ่งนี้ คุณสามารถทดสอบ A/B การเปลี่ยนแปลงกับลูกค้าจำนวนหนึ่ง ประเมินผลกระทบที่มีต่อเมตริกผลิตภัณฑ์และพฤติกรรมของลูกค้าเมื่อเวลาผ่านไป หรือติดตามการเปลี่ยนแปลงในคำติชมของลูกค้า
คุณสามารถค้นหาเพิ่มเติมได้ในบล็อกของฉัน :
- ความลับของแผนภูมิที่ทรงพลัง: วิธีที่ PayPal, TikTok และ Airbnb แสดงข้อมูลของพวกเขา
- ติดกับดักการเติบโต: บริษัทต่างๆ รายงานเมตริกการเติบโตผิดๆ อย่างไร และจะใช้อะไรวัดผลแทน
- Product Metrics Map: คืออะไรและจะสร้างได้อย่างไร