Быстрые исследования или глубокое понимание, секрет успеха разработки продукта

Как вы ответите на вопрос: важна ли скорость в разработке продукта? Конечно положительно! Обычно скорость - одна из ключевых метрик реализации продукта или проекта. Часто менеджеры продукта так разгоняются, чтобы успеть в обозначенные дедлайны, что забывают про то, что скорость важна не всегда, а иногда может даже навредить процессу продуктовой разработки.

Это вторая часть статьи, почему “давай быстрее” часто не работает во благо продукта. Она посвящена теме исследований и если ты хочешь начать сначала, то тебе сюда.

Когда же скорость вредит? Когда необходимо глубокое понимание.

Связь между твоим предложением и глубоким пониманием тех, кому ты это предлагаешь - опора. Глубокое понимание своих клиентов - это знание о чем они думают, как они реагируют, как принимают решения, не только в рамках твоего бизнеса или продукта, но и за пределами. То есть как они достигают более значительных целей своей жизни. Например, цель человека не заказать билет на самолёт, или даже не отправится в путешествие, а вернуть искру в отношениях, подписать контракт, найти вдохновение для нового бизнеса и т.д.

Кстати, одна из особенностей глубокого понимания ментальных моделей и потребностей людей в том, что они долго не теряют свою актуальность, меняются продукты, но не меняются ключевые цели. Следующая картинка отличный пример этому, продукт трансформируется, а вот потребности нет.

Быстрые исследования или глубокое понимание, секрет успеха разработки продукта

Речь идет о человеческом мышлении, а не о технологиях или взаимодействии с ними.

Человеческое мышление развивается не так уж быстро. Например, если ты спросишь свою бабушку или маму почему они ходили в театр двадцать лет назад, то скорее всего получишь ответы, которые будут актуальны и сегодня.

Понятно дело, что я не рекомендую использовать исследования сделанные десять лет назад, скорее я обращаю ваше внимание, что в случае с пониманием мышления и ментальных моделей это могут быть накопленные данные за длительный период, которые периодически “освежаются”.

Возвращаясь к теме скорости наверное вы уже поняли, что высокая скорость опасна, когда мы говорим про этап исследований, и может навредить нам в глубоком исследовании мышления, принятия решений и проблем людей. В тоже время замедление на этом этапе помогает ускоряться и минимизировать риски на следующих, чем более глубокое понимание людей у вас есть, тем быстрее и безопаснее вы можете реализовывать этап разработки и итерации запуска продукта. Здесь все просто, знаешь о человеке, делаешь то что ему нужно, мало ошибаешься, быстро подтверждаешь гипотезы, быстро достигаешь нужной эффективности.

Прийти к пониманию.

Логично, что понимание формируется через исследования. Но вот глубина понимания может быть разной. Если ты прочитал предыдущую статью то уже понимаешь разницу между пространством твоих решений и пространством проблем людей.

Быстрые исследования или глубокое понимание, секрет успеха разработки продукта

Поэтому перед стартом исследований ты должен четко понимать, на какой уровень ты заходишь. Ты не достигнешь глубоко понимания пользователей, если все твои вопросы будут ориентированы на твой продукт, взаимодействие с ним и в целом больше относятся к процессу разработки.

Все инструменты исследований можно разложить вот в такую трехмерную модель, я называю ее “коробка для инструментов”. В коробке ты можешь найти количественные и качественные исследования, оценочные и генеративные.

Быстрые исследования или глубокое понимание, секрет успеха разработки продукта

Если просто, то в ней четыре отсека с инструментами разных типов исследований:

  • Количественные оценочные
  • Качественные оценочные
  • Количественные генеративные
  • Качественные генеративные

Для новичков:

Количественные отвечают на вопросы “что” и подразумевают закрытые вопросы. Самый распространенный пример, это опросы, например с вопросом “На сколько вы готовы нас рекомендовать от 1 до 10”. Качественные же, отвечают на вопрос “почему” и подразумевают открытые вопросы. Самый распространенный пример качественного исследования - глубинное интервью.

Оценочные исследования направлены на оценку уже совершенных действий, в свою очередь генеративные исследования на генерирование данных. Например, глубинное интервью с вопросами о прошлом опыте и ведение дневника и фотофиксация в режиме реального времени.

Я думаю об этой модели, как о “коробке для инструментов”, в зависимости от задачи я открываю необходимую ячейку и достаю оттуда необходимый инструмент и вид исследования.

Опытные исследователи постоянно открывают эти коробки, в каждом новом исследовании, используя эту коробку снова и снова. Но даже зрелые эксперты в области исследований или управления продутом инвестируют большую часть своей энергии и времени на исследования в пространстве решений, в поиске подтверждения или опровержения продуктовых гипотез. В продуктовой разработке пространство решений или пространство гипотез - область, которая следует после возникновения идей, на этапе разработки.

А что если заглянуть в пространство проблем - область до возникновения идей и гиоптез.

Быстрые исследования или глубокое понимание, секрет успеха разработки продукта

На самом деле “коробка с инструментами” может быть в 2 раза больше, если добавить еще 4 отсека сверху, которые отвечают за исследования в пространстве проблем клиента.

Ключевое отличие пространства проблем от пространства решений не в видах исследований или инструментах, а в их направленности. Если в области решений, у нас уже есть ряд идей или возможно уже есть понимание концепта продукта и задача проверить и улучшить его. То отправляясь в пространство проблем мы откладываем идеи и гипотезы в сторону и изучаем персону, более широкие цели людей, их образ жизни и проблемы.

В продуктовой разработке скорость - важный фактор. Поэтому ключевая задача - выбрать правильный тип исследования.

Как и везде, в исследованиях важен баланс. Уверен, что большинство твоих исследований (как и моих) будут проходить в зоне решений и будут соответствовать такому термину, как lean-исследования (проведение 20% исследований, для 80% результата). Например у нас dthink.ru около 60% времени инвестируются на исследования в зоне решений, то есть проверка гипотез. Предположения тестируются непрерывно, каждый раз, когда рождаются идеи. Мы называем это непрерывными lean-исследованиями, то есть очень быстрыми и простыми способами проверки. А вот что касается глубокого понимания, то мы проводим их отдельно несколько раз в год (не более 4х) для того чтобы сформировать глубокое понимание людей.

Если ты попробуешь втиснуть исследование для глубокого понимания в процесс lean-исследований и существующие циклы, скорее всего у тебя ничего хорошего не получится, ты будешь ориентирован на скорость, получишь данные из разных пространств и не качественную информацию. В итоге такой подход совмещения быстрых и глубоких исследований - очень рискованная основа для принятия решений по твоему продукту. Поэтому лучший способ выделять специальные периоды для того чтобы ты с командой уделили отдельное внимание вопросу исследования людей и их ментальных моделей.

Про инструмент диаграммы ментальных моделей и процесс их создания я расскажу в следующей статье. Подписывайся!

Статья вдохновлена прекрасными работами Indi Young картинки оттуда же.

Спасибо, что дочитали до конца, чтобы не пропустить следующую часть подписывайтесь на мой телеграм-канал

И на рассылку от dthink

33
5 комментариев

Спасибо 👍
Диаграммы жду)

1
Ответить

Надеюсь созрею не через 2 мес, как с этой)

Ответить

Никогда не любила, когда меня торопят, чтобы создать что-то креативное, нужно и время и вдохновение на продукт, а вот это вот "давай быстрее" - только навредит, люди слишком спешат в жизни, замедлиться нужно немного))

1
Ответить

Не многие это понимают! Круто что у вас получается замедляться.

Ответить

Имхо, противопоставление анализа и разработки насильственное. Тем более, что DT предполагает "use solution conjectures as the means of developing their understanding", тогда проблема распределения времени не так остра. А вот глубина анализа — это большой вопрос. Если у нас есть способности к быстрому прототипированию и тестированию по сходной цене, нет смысла особо углубляться в анализ. Я так думаю.☝️

Ответить