Hoe Grote Productteams Beslissen Wat Ze Vervolgens Bouwen

Waarom het echte klantgedrag in de leeftijd van AI meer dan ooit telt

Productmanagers en ingenieurs kunnen maanden besteden aan het vormgeven van een functie voordat iemand buiten het bedrijf het aanraakt. Wanneer klanten het in handen krijgen, kunnen ze het gebruiken zoals verwacht of een compleet andere weg vinden. Ze kunnen de hoofdfunctie volledig negeren en terugkeren naar iets waar het team tijdens de ontwikkeling nauwelijks aandacht aan heeft besteed. Hier begint het echte leren en de interessante beslissingen.

Ondertussen heeft AI de manier waarop product- en engineersteams werken, veranderd, waardoor het mogelijk is om een idee veel sneller om te zetten in werkende software. Coding-assistenten en geautomatiseerde testtools versnellen het tempo elke dag. Ideeën die eerder weken van engineerinspanning vereisten, kunnen nu binnen enkele dagen worden omgezet in bruikbare prototypes, waardoor er veel meer kansen zijn om te testen en te verzenden – en om van klanten te leren wanneer ze nieuwe functies beginnen te gebruiken.

Naarmate de ontwikkeling versnelt en meer nieuwe ideeën bij klanten terechtkomen, moeten productteams snel leren van vroege gebruikersinteracties en beslissen hoe ze moeten reageren. Naarmate de software wordt verzonden, moeten het leren en de besluitvorming ook versnellen. Als het leren niet kan bijhouden met de ontwikkeling, zullen gebruikers verdrinken in nieuwe functies en “verbeteringen” die ze niet willen of die hun ervaring zelfs kunnen verslechteren.

Snellere Ontwikkeling Verandert Alles

Recent onderzoek met meer dan 100.000 GitHub-ontwikkelaars toont aan hoe snel die verschuiving plaatsvindt. AI-codingtools verhoogden de coderingsactiviteit met maximaal 180%, terwijl releases met ongeveer 30% toenamen. De onderzoekers keken ook naar vier app-markten, waar nieuwe releases toenamen, maar het totale gebruik plat of daalde. Dat betekent dat veel meer software concurreert om dezelfde klantenaandacht.

Dat is de kloof die post-launch-gegevens moeten dichten: weten welke van de vele dingen die zijn verzonden, echt een plaats in de routine van de klant hebben verdiend, en welke alleen maar lawaai toevoegen.

Stel dat een online retailer een AI-winkelpartner lanceert. Het beantwoordt productvragen, stelt geschikte artikelen voor en lijkt exact te werken zoals gepland. De volgende vraag is wat klanten er echt mee doen – en waarom.

Openen mensen de assistent aan het begin van een bezoek of alleen nadat de zoekopdracht hen in de steek heeft gelaten? Welke vragen leiden tot een productweergave of een aankoop? Waar eindigen gesprekken abrupt? En gebruiken terugkerende klanten het anders dan eerste bezoekers?

De antwoorden onthullen de rol die de assistent echt speelt. Een hoge interactietelling kan gezond lijken, maar een nadere blik kan aantonen dat klanten dezelfde vraag herhalen omdat de antwoorden niet duidelijk zijn. Aan de andere kant kan een matige adoptiegraad in orde zijn als die gebruikers met een hogere conversiegraad omgaan of een bredere range aan producten verkennen.

Productanalyse laat zien wat er gebeurde toen de functie live ging. Gebruikten mensen het? Hielp het hen om verder te komen of stuurde het hen naar een onverwachte bestemming? De antwoorden geven productmanagers iets concreets om mee te werken bij het beslissen wat te veranderen.

Leren van Wat Klanten Echt Doen

Omdat AI het veel gemakkelijker maakt om nieuwe mogelijkheden in een product te introduceren, maken veel productteams veel meer veranderingen dan ze historisch gezien hebben gedaan, wat onbedoelde wrijving voor gebruikers kan veroorzaken. Bijvoorbeeld, een team kan een assistent lanceren terwijl een ander team snel aanbevelingen spin of experimenteren met een nieuw interface. Voordat je het weet, moeten klanten hun weg vinden door meerdere concurrerende ideeën, en de ervaring begint te voelen als rommelig of ongeordend.

Onze retailer kan ontdekken dat klanten tijdens dezelfde taak tussen een AI-zoektool en de winkelassistent schakelen. Productanalyse kan laten zien waar ze hun momentum verliezen en welke route vaker leidt tot een voltooide aankoop. Dat geeft het bedrijf een duidelijke basis voor het vereenvoudigen van de reis en het richten van hun investeringen waar het het meeste effect zal hebben.

Beter Vragen, Beter Productbeslissingen

Een groot deel van de productbouwerbaan vandaag is beslissen welke problemen de moeite waard zijn om na te streven en hoe ver een idee moet worden doorgevoerd. Het moeilijke deel van die beslissing is het stellen van de juiste vragen bij het onderzoeken van het bewijs.

Een dashboard dat veel klantactiviteit laat zien, kan misleidend zijn, omdat adoptie op zichzelf weinig betekent. De belangrijke vraag is wat de gebruiker probeerde te doen, of de functie hen hielp om daar te komen, en of ze terugkwamen toen de initiële nieuwsgierigheid was weggeëbd.

De vraag moet ook veranderen in de loop van de tijd. In de eerste paar dagen na de release kan de prioriteit verwarrende interacties of technische fouten zijn. Een paar weken later verschuift de focus naar of het gebruik herhaalt en of het verbonden is met een commercieel resultaat. Er is weinig waarde in het stellen van vragen op de dag van de lancering zes weken later.

AI kan een ongebruikelijke verschuiving in gedrag signaleren en productmanagers helpen om grote volumes aan gebeurtenisgegevens te onderzoeken. Dat verkort de kloof tussen het signaleren van een signaal en het onderzoeken ervan.

Natuurlijk, een verandering in de gegevens legt zichzelf niet uit. Een daling in het gebruik kan wijzen op een gebroken workflow of de succesvolle verwijdering van een overbodige stap. Mensen die het product en zijn gebruikers kennen, moeten nog steeds uitzoeken wat die verandering werkelijk betekent.

Bijhouden met Je Klanten

De kloof tussen releases en recensies wordt moeilijker te negeren. Als software elke week verandert, laat een kwartaalvergadering een groot deel van het klantgedrag ongezien. Productmanagers hebben belangrijke veranderingen nodig voordat de context rond een release vervaagt.

Dat begint met mensen die weten wat het resultaat is dat ze bezitten en die gemakkelijk naar het relevante gedrag kunnen kijken. AI-technologieën zoals Mixpanel kunnen de aandacht richten op veranderingen die het onderzoeken waard zijn en een record van wat klanten echt deden. Productmanagers kunnen dan hun tijd richten op de dingen die een nadere blik verdienen.

De Beste Productteams Veranderen van Gedachten

Moet deze functie verder worden geïnvesteerd? Zou een kleine verandering de wrijving op een kritiek punt wegnemen? Heeft het experiment ons genoeg verteld? Of voegt het complexiteit toe die klanten nooit hebben gevraagd? Elk antwoord geeft productmanagers een beslissing te maken. En de beste PM’s zijn bereid om van gedachten te veranderen wanneer het bewijs naar een beter resultaat wijst van de verandering.

Hoe sneller de software wordt verzonden, hoe sneller productteams moeten leren. Voor iedereen die AI-geactiveerde producten verzendt, is er één vraag die boven alles uitsteekt: Bent u bereid om uw eigen aannamen uit te dagen en van de post-launch-gebruikersgegevens te leren? Bent u bereid om van gedachten te veranderen? Beslis het antwoord voordat u lanceert. Zorg er dan voor dat u klaar bent om het te zien – en erop te reageren.