Hur Stora Produktteam Beslutar Vad De Ska Bygga Nästa

Varför riktigt kundbeteende är viktigare än någonsin i AI-eran

Produktchefer och ingenjörer kan tillbringa månader med att forma en funktion innan någon utanför företaget använder den. När kunder får tag på den kan de använda den exakt som förväntat eller hitta en helt annan väg. De kan ignorera huvudfunktionen helt och hållet och fortsätta komma tillbaka till något som teamet knappt märkte under utvecklingen. Det är här den riktiga inlärningen och de intressanta besluten börjar.

Under tiden har AI förändrat hur produkt- och ingenjörsteam arbetar, vilket gör det möjligt att förvandla en idé till fungerande programvara mycket snabbare. Kodhjälpare och automatiserade testverktyg accelererar takten varje dag. Idéer som tidigare tog veckor av ingenjörsinsats kan nu bli användbara prototyper inom dagar, vilket skapar många fler möjligheter att testa och leverera – och att lära av kunder när de börjar använda nya funktioner.

Allteftersom utvecklingen accelererar och fler nya idéer når kunder, måste produktteam snabbt lära av tidiga användarinteraktioner och besluta hur de ska reagera. När programvaran levereras, måste inlärningen och beslutsfattandet också påskyndas. Om inlärningen inte kan hålla jämna steg med utvecklingen, kommer användarna att drunkna i nya funktioner och “förbättringar” som de inte vill ha eller som kan göra deras upplevelse sämre.

Att Bygga Snabbare Förändrar Allt

Nylig forskning som involverar mer än 100 000 GitHub-utvecklare visar hur snabbt den här förändringen sker. AI-kodverktyg ökade kodaktiviteten med upp till 180 %, medan utgåvorna ökade med cirka 30 %. Forskarna undersökte också fyra app-marknader, där nya utgåvor steg, men den totala användningen förblev oförändrad eller minskade. Det betyder att mycket mer programvara konkurrerar om samma kunduppmärksamhet.

Det är den lucka som post-lanseringsdata måste täppa till: att veta vilka av de många sakerna som levererades faktiskt förtjänade en plats i kundens rutin och vilka som bara lade till bruset.

Säg att en online-återförsäljare lanserar en AI-butikshjälpare. Den svarar på produkter, rekommenderar lämpliga artiklar och verkar fungera exakt som planerat. Nästa fråga är vad kunderna faktiskt gör med den – och varför.

Öppnar människor hjälparen i början av ett besök eller bara efter att sökningen har misslyckats? Vilka frågor leder till en produktvy eller ett köp? Var avbryts konversationerna abrupt? Och använder återvändande kunder den på ett annat sätt än första gången besökare?

Svaren avslöjar den roll som hjälparen faktiskt spelar. Ett högt interaktionsantal kan se hälsosamt ut, men en närmare titt kan visa att kunder upprepar samma fråga eftersom svaren inte är tydliga. Å andra sidan kan en blygsam antagningsfrekvens vara okej om användarna konverterar i en högre takt eller undersöker ett bredare utbud av produkter.

Produktanalys visar vad som hände när funktionen gick live. Använde människor den? Hjälpte den dem att gå vidare eller skickade den dem till en oväntad plats? Svaren ger produktcheferna något att arbeta med när de beslutar vad de ska ändra.

Lära Av Vad Kunder Verkligen Gör

Eftersom AI gör det mycket enklare att introducera nya funktioner i en produkt, gör många produktteam mycket fler ändringar än de historiskt sett har gjort, vilket kan orsaka oavsiktlig friktion för användare. Till exempel kan ett team lansera en hjälpare medan ett annat snabbt skapar rekommendationer eller experimenterar med ett nytt gränssnitt. Innan länge är kunderna på väg genom flera konkurrerande idéer, och upplevelsen börjar kännas trång eller ojämn.

Vår återförsäljare kan upptäcka att kunderna flyttar mellan en AI-sökverktyg och butikshjälparen under samma uppgift. Produktanalys kan visa var de förlorar momentum och vilken väg som oftare leder till ett slutfört köp. Det ger företaget en tydlig grund för att förenkla resan och fokusera sin investering där den kommer att ha störst inverkan.

Bättre Frågor, Bättre Produktbeslut

Mycket av produktbyggarjobbet idag handlar om att bestämma vilka problem som är värda att förfölja och hur långt man ska ta en idé. Den svåra delen av att fatta det beslutet är att ställa rätt frågor när man undersöker bevisen.

En instrumentpanel som visar mycket kundaktivitet kan vara vilseledande, eftersom antagande betyder mycket lite i sig. Den viktiga frågan är vad användaren försökte göra, om funktionen hjälpte dem att komma dit och om de kom tillbaka när den första nyfikenheten hade lagt sig.

Frågan ska också ändras över tiden. Under de första dagarna efter lanseringen kan prioriteringen vara förvirrande interaktioner eller tekniska fel. Några veckor senare skiftar fokus till om användningen upprepas och om den är kopplad till ett kommersiellt resultat. Det finns liten värde i att ställa lanseringsdagsfrågor sex veckor senare.

AI kan flagga en ovanlig förändring i beteende och hjälpa produktchefer att undersöka stora mängder händelsedata. Det förkortar tiden mellan att upptäcka ett signal och att undersöka det.

Naturligtvis förklarar en förändring i data inte sig själv. En minskning av användningen kan peka på en trasig arbetsflöde eller den lyckade borttagningen av ett onödigt steg. Människor som känner till produkten och dess användare måste fortfarande ta reda på vad den faktiska förändringen betyder.

Hålla Jämna Steg Med Era Kunder

Klyftan mellan utgåvor och recensioner blir allt svårare att ignorera. Om programvaran ändras varje vecka, lämnar en kvartalsmöte en stor mängd kundbeteende osynligt. Produktchefer behöver viktiga förändringar som når dem innan kontexten kring en utgåva bleknar.

Det börjar med att människor känner till resultatet de äger och kan enkelt undersöka det relevanta beteendet. AI-teknologier som Mixpanel kan rikta uppmärksamheten mot förändringar som är värda att undersöka och ge en post om vad kunderna faktiskt gjorde. Produktchefer kan sedan fokusera sin tid på de saker som förtjänar en närmare titt.

De Bästa Produktteamen Ändrar Sin Åsikt

Ska den här funktionen få ytterligare investeringar? Skulle en liten förändring ta bort friktion vid en kritisk punkt? Har experimentet berättat tillräckligt? Eller lägger det till komplexitet som kunder aldrig begärde? Varje svar ger produktcheferna ett beslut att fatta. Och de bästa PM:erna är villiga att ändra sin åsikt när bevisen pekar på ett bättre resultat från förändringen.

Ju snabbare programvaran levereras, desto snabbare måste produktteamen lära. För alla som levererar AI-aktiverade produkter finns en fråga som är viktigare än alla andra: Är du villig att utmana dina egna antaganden och lära av post-lanseringsanvändardata? Är du villig att ändra din åsikt? Besluta svaret innan du lanserar. Sedan se till att du är redo att se det – och agera på det.