Czy można przełamać “nieśmiałość” w analityce produktów cyfrowych
Wstęp
Posługiwanie się analityką produktową jest chyba jedną z najbardziej uniwersalnie potrzebnych umiejętności w pracy Product Ownera czy Product Managera. Bez względu na to jaki background posiadamy, nie wyobrażam sobie sytuacji kiedy umiejętność analizowania zachowań użytkowników w produkcie NIE JEST koniecznością.
W tym tygodniu miałem okazję uczestniczyć w warsztatach organizowanych przez Adama i Michała z https://productdiscovery.pro/, poświęconych właśnie analityce produktowej. Same warsztaty były oczywiście bardzo ciekawe i wartościowe, natomiast kiedy już udało mi się nieco ostygnąć po całym tygodniu naszła mnie pewna refleksja dotycząca pewnej nieśmiałości w analityce produktowej którą chyba można obserwować i z tej okazji chciałbym podjąć próbę otwarcia dyskusji na ten temat.
Zanim przejdę do wyjaśnień chciałbym tradycyjnie zaznaczyć że to co prezentuję poniżej stanowi tylko i wyłącznie moje subiektywne przemyślenie i bardzo chętnie poznam inne opinie na ten temat.
Nieśmiałość.
Otóż tytułowa nieśmiałość w moim odczuciu przejawia się w momencie kiedy jako produktowcy chcemy określić jak najbardziej precyzyjnie kiedy użytkownicy naszego produktu uzyskują wartość, ale nie możemy tego do końca zrobić. Definiujemy Aha-momenty, prowadzimy badania z użytkownikami w tzw. fazie discovery, ale mimo wszystko mam wrażenie że w wielu przypadkach godzimy się na poprzestanie na metrykach które są jednak dosyć oddalone od tego co faktycznie chcielibyśmy mierzyć – np. godzimy się na mierzenie ilości wizyt w panelu na tydzień, podczas kiedy interesuje nas to czy faktycznie zaoszczędziliśmy użytkownikowi czas albo czy pomogliśmy mu rozwiązać jego problem. W tym właśnie miejscu chciałbym postawić pytanie – czy tak musi być?
Możliwości.
Aby zachować konstruktywny charakter artykułu chciałbym podać dwa realnie istniejące rozwiązania które mogą w bardzo prosty sposób przesunąć tą granicę ”co możemy zmierzyć” w stronę realnego odczucia klienta, a nie tylko wnioskowania np. na podstawie czasu spędzonego w produkcie.
Przykład pierwszy to badanie jakości rekomendacji na YouTube. Nie wiem na ile często obserwujesz to w swoim przypadku, ale u mnie od czasu do czasu pojawia się niewielka ankieta z zapytaniem czy jestem zadowolony z danego filmu który pojawił się w rekomendacjach oraz dlaczego jestem zadowolony jeśli podałem taką odpowiedź. Oczywiście to jest bardzo subiektywna sprawa, ale raz na kilka tygodni wypełnienie takiej ankiety nie przeszkadza mi istotnie w użytkowaniu platformy i myślę że w taki sposób można całkiem dobrze badać użyteczność konkretnych funkcji w naszym produkcie.
Drugim przykładem jest ocena zadowolenia z wsparcia uzyskanego za danego artykułu w bazie wiedzy. W wielu systemach do prowadzenia bazy wiedzy na dole artykułów dostępna jest ocena w 3 stopniowej skali – buźka uśmiechnięta, poważna i smutna. Tutaj również zdaję sobie sprawę że ta ocena dotyczy treści zawartej na stronie, ale taka szybka ankieta może być przecież wykorzystana także po zakończeniu kolejnej lekcji kursu, dołączona do stopki maila z raportem – nasza kreatywność jest jedynym ograniczeniem.
Refleksja.
Kiedy więc zestawiam w głowie te możliwości pozyskiwania konkretnego feedbacku od użytkowników w bardzo konkretnym kontekście (bo przecież możemy dokładnie wiedzieć co przed chwilą dostarczyliśmy użytkownikowi) z potrzebą weryfikacji czy produkt robi dobrą robotę zadaję sobie pytanie – co stoi na przeszkodzie, dlaczego to się nie dzieje na większą skalę?
Spośród rzeczy które są oczywistymi blokadami mamy m.in nawyki użytkowników. Zdaję sobie sprawę i zgadzam się z tym ze chyba mało kto lubi być zaczepiany podczas swojej pracy w produkcie. Natomiast myślę że to nie jest sytuacja bez wyjścia. Użytkownicy są bombardowani różnymi reklamami, popupami, paskami ze zgodami co rujnuje chęć współpracy, ale może przy odpowiednio miękkim podejściu UI/UX można byłoby wdrożyć znośne rozwiązanie.
Kolejny potencjalny argument to że użytkownik może nie zawsze być w stanie sam ocenić na ile duży jest sukces który osiąga dzięki produktowi. W takim przypadku myślę że należałoby się zastanowić jakim językiem w takim razie możemy przedstawić korzyść płynącą z naszego produktu? Przecież w jakiś sposób musimy to ubrać w język użytkownika. A jeśli już ubraliśmy w słowa to zapytajmy o to.
Ostatni, chyba największy w mojej głowie, problem to może jakiś nawyk albo utarta ścieżka „nieinwazyjnej analityki” z której z jakiegoś powodu boimy się zejść i boimy poszukać dobrego sposobu jak poprosić o feedback? Z jednej strony każda dodatkowa czynność do wykonania w jakiś sposób komplikuje korzystanie i może mieć negatywny wpływ na biznes, ale z drugiej strony jeśli będziemy mieli lepsze dane to i nasze produkty będą lepsze, a w efekcie końcowym to użytkownicy powinni na tym skorzystać. Może więc jest to kwestia podjęcia próby zmiany standardów i wypracowanie metod zbierania takich danych w sposób który nie ma negatywnego wpływu na doświadczenie użytkownika?
Dyskusja.
W tym miejscu chciałbym zaparkować swoje przemyślenia i zaprosić do dyskusji. Jestem niezmiernie ciekaw jakie jest postrzeganie tego tematu wśród osób w mojej sieci i mam nadzieję że uda mi się co najmniej wywołać zastanowienie nad tym że przy analityce produktowej nie musimy być skazani na to co możemy zmierzyć bez kontaktu z użytkownikiem.
Kończąc ten artykuł jestem niemalże pewien że ktoś już kiedyś przecież musiał pomyśleć o tym i musiały być jakieś powody dla których analityka produktowa nadal ma takie wyzwania jak obecnie. Niemniej jednak mam nadzieję że tą niewidzialną ścianę między produktem a użytkownikami uda się w końcu rozbić 🙂
Pięć!
