उत्कृष्ट उत्पाद टीमें कैसे निर्णय लेती हैं कि अगला क्या बनाना है

क्यों वास्तविक ग्राहक व्यवहार एआई के युग में पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है

उत्पाद प्रबंधक और इंजीनियर एक विशेषता को आकार देने में महीनों बिता सकते हैं इससे पहले कि व्यवसाय के बाहर कोई इसे छूए। जब ग्राहक इसे प्राप्त करते हैं, तो वे इसे ठीक उसी तरह उपयोग कर सकते हैं जैसा अपेक्षित था या एक पूरी तरह से अलग मार्ग खोज सकते हैं। वे मुख्य विशेषता को पूरी तरह से अनदेखा कर सकते हैं और कुछ ऐसी चीज़ पर वापस आते रहते हैं जिस पर टीम ने विकास के दौरान शायद ही ध्यान दिया हो। यहीं से वास्तविक सीखने और दिलचस्प निर्णय शुरू होते हैं।

इस बीच, एआई ने उत्पाद और इंजीनियरिंग टीमों के काम करने के तरीके को बदल दिया है, जिससे एक विचार को काम करने वाले सॉफ़्टवेयर में बदलना बहुत तेजी से संभव हो गया है। कोडिंग सहायक और स्वचालित परीक्षण उपकरण गति को तेज कर रहे हैं। जो विचार पहले इंजीनियरिंग प्रयास के हफ्तों लेते थे, वे अब दिनों के भीतर उपयोगी प्रोटोटाइप बन सकते हैं, जिससे परीक्षण और शिपिंग के लिए बहुत अधिक अवसर पैदा होते हैं – और ग्राहकों से सीखने के लिए जब वे नए फीचर्स का उपयोग शुरू करते हैं।

जैसे-जैसे विकास तेज होता है और अधिक नए विचार ग्राहकों तक पहुंचते हैं, उत्पाद टीमों को जल्दी से शुरुआती उपयोगकर्ता इंटरैक्शन से सीखना होगा और प्रतिक्रिया देने का निर्णय लेना होगा। जैसे ही सॉफ़्टवेयर शिप होता है, सीखने और निर्णय लेने की प्रक्रिया को भी तेज करना होगा। यदि सीखने की गति विकास के साथ तालमेल नहीं बैठती है, तो उपयोगकर्ता उन नए फीचर्स और “सुधार” में डूब जाएंगे जिन्हें वे नहीं चाहते हैं या जो उनके अनुभव को और भी बदतर बना सकते हैं।

तेजी से निर्माण सब कुछ बदल देता है

हाल के शोध में 100,000 से अधिक गिटहब डेवलपर्स शामिल हैं, जो दिखाते हैं कि यह बदलाव कितनी तेजी से हो रहा है। एआई कोडिंग टूल्स ने कोडिंग गतिविधि को 180% तक बढ़ा दिया, जबकि रिलीज़ में लगभग 30% की वृद्धि हुई। शोधकर्ताओं ने चार ऐप मार्केटप्लेसों पर भी नजर डाली, जहां नए रिलीज़ बढ़ रहे थे, लेकिन कुल उपयोग समान या गिरा हुआ था। इसका मतलब है कि ग्राहकों के ध्यान के उसी पूल के लिए बहुत अधिक सॉफ़्टवेयर प्रतिस्पर्धा कर रहा है।

यह वह अंतर है जिसे पोस्ट-लॉन्च डेटा को बंद करने की आवश्यकता है: यह जानना कि कई चीजों में से कौन सी वास्तव में ग्राहक की दिनचर्या में एक स्थान अर्जित की है, और कौन सी केवल शोर में जोड़ती है।

मान लें कि एक ऑनलाइन रिटेलर एक एआई शॉपिंग सहायक लॉन्च करता है। यह उत्पाद प्रश्नों का उत्तर देता है, उपयुक्त आइटम की सिफारिश करता है, और ठीक वैसा ही काम करता है जैसा योजना बनाई गई थी। अगला प्रश्न यह है कि ग्राहक वास्तव में इसके साथ क्या कर रहे हैं — और क्यों।

क्या लोग सहायक को यात्रा की शुरुआत में खोलते हैं या केवल तभी जब खोज उन्हें विफल कर देती है? कौन से प्रश्न उत्पाद दृश्य या खरीदारी की ओर ले जाते हैं? बातचीत कहां अचानक समाप्त हो जाती है? और क्या लौटते ग्राहक इसे पहली बार आने वालों की तुलना में अलग तरह से उपयोग करते हैं?

उत्तर वास्तव में सहायक की भूमिका को प्रकट करते हैं। एक उच्च इंटरैक्शन गणना स्वस्थ दिख सकती है, लेकिन एक करीबी नज़र यह दिखा सकती है कि ग्राहक एक ही प्रश्न को दोहरा रहे हैं क्योंकि उत्तर स्पष्ट नहीं हैं। दूसरी ओर, एक सीमित अपनाने की दर ठीक हो सकती है यदि वे उपयोगकर्ता उच्च दर पर परिवर्तित होते हैं या अधिक उत्पादों का अन्वेषण करते हैं।

उत्पाद विश्लेषण दिखाते हैं कि फीचर लाइव होने के बाद क्या हुआ। क्या लोगों ने इसका उपयोग किया? क्या यह उन्हें आगे बढ़ने में मदद की या उन्हें कहीं और भेज दिया? उत्तर उत्पाद प्रबंधकों को काम करने के लिए कुछ ठोस देते हैं जब वे तय करते हैं कि क्या बदलना है।

ग्राहक वास्तव में क्या करते हैं से सीखना

चूंकि एआई उत्पाद में नए क्षमताओं को पेश करना बहुत आसान बना देता है, इसलिए कई उत्पाद टीमें ऐतिहासिक रूप से उनसे अधिक परिवर्तन कर रही हैं, जो उपयोगकर्ताओं के लिए अनजाने में घर्षण पैदा कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक टीम एक सहायक लॉन्च कर सकती है, जबकि दूसरी जल्दी से सिफारिशें या एक नए इंटरफ़ेस के साथ प्रयोग करती है। जल्द ही, ग्राहक कई प्रतिस्पर्धी विचारों के माध्यम से अपना रास्ता बना रहे हैं, और अनुभव भीड़भाड़ या टुकड़े-टुकड़े महसूस होने लगता है।

हमारे रिटेलर को पता चल सकता है कि ग्राहक एक ही कार्य के दौरान एआई खोज उपकरण और शॉपिंग सहायक के बीच जा रहे हैं। उत्पाद विश्लेषण दिखा सकते हैं कि वे कहां गति खो देते हैं और कौन सा मार्ग अधिक बार एक पूर्ण खरीदारी की ओर ले जाता है। इससे व्यवसाय को यात्रा को सरल बनाने और अपने निवेश पर ध्यान केंद्रित करने के लिए एक स्पष्ट आधार मिलता है जहां यह सबसे अधिक प्रभाव डालेगा।

बेहतर प्रश्न, बेहतर उत्पाद निर्णय

आज उत्पाद निर्माता का बहुत काम यह तय करना है कि कौन सी समस्याएं इसके लायक हैं और किस हद तक एक विचार को आगे बढ़ाना है। इस निर्णय को लेने में मुश्किल हिस्सा सही प्रश्न पूछना है जब साक्ष्य की जांच की जा रही हो।

एक डैशबोर्ड जो ग्राहक गतिविधि को दिखाता है भ्रामक हो सकता है, क्योंकि अपनाने का मतलब अपने आप में बहुत कम है। महत्वपूर्ण प्रश्न यह है कि उपयोगकर्ता क्या करने की कोशिश कर रहा था, क्या सुविधा उन्हें वहां पहुंचाने में मदद की, और क्या वे शुरुआती जिज्ञासा समाप्त होने के बाद वापस आए। 

प्रश्न को समय के साथ बदलना चाहिए। रिलीज के पहले कुछ दिनों में, प्राथमिकता भ्रमित करने वाली बातचीत या तकनीकी विफलता हो सकती है। कुछ हफ्तों बाद, फोकस इस बात पर स्थानांतरित हो जाता है कि क्या उपयोग दोहराया जा रहा है और क्या यह एक व्यावसायिक परिणाम से जुड़ा हुआ है। लॉन्च दिवस के प्रश्नों को छह हफ्तों बाद पूछने में बहुत कम मूल्य है।

एआई असामान्य व्यवहार में बदलाव को झंडी दिखा सकता है और उत्पाद प्रबंधकों को बड़ी मात्रा में इवेंट डेटा का अन्वेषण करने में मदद कर सकता है। इससे संकेत को देखने और इसकी जांच करने के बीच का अंतराल कम हो जाता है।

बिल्कुल, डेटा में परिवर्तन स्वयं को स्पष्ट नहीं करता है। उपयोग में गिरावट एक टूटी हुई कार्य प्रवाह या एक अनावश्यक चरण के सफल हटाने की ओर इशारा कर सकती है। जो लोग उत्पाद और उसके उपयोगकर्ताओं को जानते हैं, उन्हें यह पता लगाना होगा कि वास्तव में यह परिवर्तन क्या意味 रखता है।

अपने ग्राहकों के साथ तालमेल बिठाना

रिलीज और समीक्षा के बीच का अंतराल अनदेखा करना मुश्किल हो रहा है। यदि सॉफ्टवेयर हर हफ्ते बदल रहा है, तो तिमाही बैठक एक रिलीज के आसपास के संदर्भ को फीका कर देती है। उत्पाद प्रबंधकों को महत्वपूर्ण परिवर्तनों को तब तक पहुंचाने की आवश्यकता है जब तक कि रिलीज के आसपास का संदर्भ फीका न हो जाए।

इसकी शुरुआत लोगों को यह जानने से होती है कि वे किस परिणाम के मालिक हैं और संबंधित व्यवहार का अन्वेषण करने में सक्षम हैं। एआई प्रौद्योगिकियां जैसे मिक्सपैनल ध्यान उन परिवर्तनों की ओर दिला सकती हैं जिसे जांचा जाना चाहिए और यह रिकॉर्ड रखें कि ग्राहकों ने वास्तव में क्या किया। उत्पाद प्रबंधक तब अपना समय उन चीजों पर केंद्रित कर सकते हैं जिन्हें एक करीबी नज़र की आवश्यकता है।

सर्वश्रेष्ठ उत्पाद टीमें अपना मन बदलती हैं

क्या इस सुविधा में आगे निवेश किया जाना चाहिए? क्या एक छोटा सा बदलाव एक महत्वपूर्ण बिंदु पर घर्षण को दूर करेगा? क्या प्रयोग ने पर्याप्त बताया है? या क्या यह जटिलता जोड़ रहा है जिसे ग्राहकों ने कभी नहीं मांगा? प्रत्येक उत्तर उत्पाद प्रबंधकों को एक निर्णय देता है। और सर्वश्रेष्ठ पीएम अपने दिमाग को बदलने के लिए तैयार हैं जब साक्ष्य एक बेहतर परिणाम की ओर इशारा करता है।

जितनी तेजी से सॉफ्टवेयर शिप होता है, उत्पाद टीमों को उतनी ही तेजी से सीखने की जरूरत है। एआई-संचालित उत्पादों को शिप करने वालों के लिए एक प्रश्न सबसे ऊपर है: क्या आप अपने ही धारणाओं को चुनौती देने और पोस्ट-लॉन्च उपयोगकर्ता डेटा से सीखने के लिए तैयार हैं? क्या आप अपना मन बदलने को तैयार हैं? लॉन्च से पहले उत्तर तय करें। फिर सुनिश्चित करें कि आप इसे देखने और इसके अनुसार कार्य करने के लिए तैयार हैं।