Làm Thế Nào Để Các Đội Nguyệt Sản Phẩm Quyết Định Xây Dựng Tiếp Theo

Tại sao hành vi của khách hàng thực sự quan trọng hơn bao giờ hết trong thời đại AI

Các nhà quản lý sản phẩm và kỹ sư có thể dành nhiều tháng để định hình một tính năng trước khi bất kỳ ai bên ngoài doanh nghiệp chạm vào nó. Khi khách hàng nhận được nó, họ có thể sử dụng nó chính xác như dự kiến hoặc tìm thấy một con đường hoàn toàn khác. Họ có thể bỏ qua tính năng chính hoàn toàn và tiếp tục quay lại một thứ mà nhóm hầu như không chú ý trong quá trình phát triển. Đây là nơi bắt đầu việc học thực sự và những quyết định thú vị.

Trong khi đó, AI đã biến đổi cách các đội sản phẩm và kỹ thuật làm việc, giúp có thể biến một ý tưởng thành phần mềm hoạt động nhanh hơn nhiều. Các công cụ hỗ trợ mã hóa và thử nghiệm tự động hóa đang tăng tốc độ mỗi ngày. Những ý tưởng từng mất nhiều tuần công sức kỹ thuật có thể trở thành nguyên mẫu có thể sử dụng trong vài ngày, tạo ra nhiều cơ hội hơn để thử nghiệm và vận chuyển — và để học hỏi từ khách hàng khi họ bắt đầu sử dụng các tính năng mới.

Khi phát triển tăng tốc và nhiều ý tưởng mới đến với khách hàng, các đội sản phẩm phải nhanh chóng học hỏi từ các tương tác của người dùng sớm và quyết định cách phản ứng. Khi phần mềm được vận chuyển, việc học hỏi và ra quyết định phải tăng tốc theo. Nếu việc học hỏi không thể theo kịp với phát triển, người dùng sẽ bị ngập trong các tính năng mới và “cải tiến” mà họ không muốn hoặc có thể làm cho trải nghiệm của họ trở nên tồi tệ hơn.

Xây Dựng Nhanh Chuyển Mọi Thứ

Nghiên cứu gần đây liên quan đến hơn 100.000 nhà phát triển GitHub minh họa rõ ràng sự thay đổi nhanh chóng như thế nào. Các công cụ mã hóa AI đã tăng hoạt động mã hóa lên đến 180%, trong khi số lần phát hành tăng khoảng 30%. Các nhà nghiên cứu cũng xem xét bốn thị trường ứng dụng, nơi các bản phát hành mới tăng lên, nhưng tổng sử dụng vẫn giữ nguyên hoặc giảm. Điều đó có nghĩa là nhiều phần mềm hơn đang cạnh tranh cho cùng một nhóm khách hàng.

Đó là khoảng trống mà dữ liệu sau khi ra mắt phải lấp đầy: biết được những thứ được vận chuyển thực sự đã kiếm được một vị trí trong thói quen của khách hàng, và những thứ chỉ thêm vào tiếng ồn.

Hãy nói rằng một nhà bán lẻ trực tuyến ra mắt một trợ lý mua sắm AI. Nó trả lời các câu hỏi sản phẩm, đề xuất các mục phù hợp và xuất hiện để hoạt động chính xác như kế hoạch. Câu hỏi tiếp theo là khách hàng thực sự đang làm gì với nó — và tại sao.

Liệu người dùng có mở trợ lý tại đầu của một chuyến thăm hay chỉ sau khi tìm kiếm đã thất bại? Những câu hỏi nào dẫn đến việc xem sản phẩm hoặc mua hàng? Ở đâu các cuộc trò chuyện kết thúc đột ngột? Và liệu khách hàng quay lại sử dụng nó khác với khách hàng đầu tiên?

Các câu trả lời tiết lộ vai trò thực sự mà trợ lý đang chơi. Số lượng tương tác cao có thể trông khỏe mạnh, nhưng một cái nhìn gần hơn có thể cho thấy khách hàng lặp lại cùng một câu hỏi vì câu trả lời không rõ ràng. Mặt khác, tỷ lệ áp dụng khiêm tốn có thể ổn nếu những người dùng đó chuyển đổi ở mức cao hơn hoặc khám phá một loạt sản phẩm rộng hơn.

Phân tích sản phẩm cho thấy điều gì đã xảy ra một khi tính năng được phát hành. Liệu người dùng có sử dụng nó không? Liệu nó có giúp họ tiến bộ hay gửi họ đến một nơi không mong muốn? Các câu trả lời cung cấp cho các nhà quản lý sản phẩm một thứ cụ thể để làm việc khi quyết định điều gì để thay đổi.

Học Từ Những Gì Khách Hàng Thực Sự Làm

Bởi vì AI làm cho việc giới thiệu các khả năng mới vào sản phẩm trở nên dễ dàng hơn, nhiều đội sản phẩm đang thực hiện nhiều thay đổi hơn so với trước đây, điều này có thể gây ra ma sát không mong muốn cho người dùng. Ví dụ, một đội có thể ra mắt một trợ lý trong khi một đội khác nhanh chóng tạo ra các đề xuất hoặc thử nghiệm với một giao diện mới. Trước khi lâu, khách hàng đang chọn lọc qua nhiều ý tưởng cạnh tranh, và trải nghiệm bắt đầu cảm giác bị quá tải hoặc không đồng nhất.

Nhà bán lẻ của chúng tôi có thể phát hiện ra rằng khách hàng đang di chuyển giữa một công cụ tìm kiếm AI và trợ lý mua sắm trong cùng một nhiệm vụ. Phân tích sản phẩm có thể chỉ ra nơi họ mất động lực và con đường nào thường dẫn đến việc mua hàng hoàn thành. Điều đó cung cấp cho doanh nghiệp một cơ sở rõ ràng để đơn giản hóa hành trình và tập trung đầu tư vào nơi sẽ có tác động lớn nhất.

Câu Hỏi Tốt Hơn, Quyết Định Sản Phẩm Tốt Hơn

Một phần lớn công việc của người xây dựng sản phẩm ngày nay là quyết định vấn đề nào đáng theo đuổi và làm thế nào để thực hiện một ý tưởng. Phần khó khăn của việc đưa ra quyết định đó là đặt câu hỏi đúng khi xem xét bằng chứng.

Một bảng điều khiển hiển thị nhiều hoạt động của khách hàng có thể gây hiểu lầm, vì việc áp dụng có nghĩa rất ít khi đứng một mình. Câu hỏi quan trọng là người dùng đang cố gắng làm gì, liệu tính năng có giúp họ đến đó, và liệu họ quay lại một khi sự tò mò ban đầu đã hết.

Câu hỏi cũng nên thay đổi theo thời gian. Trong vài ngày đầu sau khi phát hành, ưu tiên có thể là các tương tác混乱 hoặc thất bại kỹ thuật. Một vài tuần sau, trọng tâm chuyển sang việc sử dụng có lặp lại và liệu nó liên kết với kết quả thương mại. Có rất ít giá trị khi đặt câu hỏi ngày ra mắt sáu tuần sau.

AI có thể chỉ ra một sự thay đổi bất thường trong hành vi và giúp các nhà quản lý sản phẩm khám phá các lượng lớn dữ liệu sự kiện. Điều đó rút ngắn khoảng cách giữa việc phát hiện tín hiệu và điều tra nó.

Tất nhiên, một sự thay đổi trong dữ liệu không giải thích chính nó. Một sự sụt giảm trong việc sử dụng có thể chỉ ra một quy trình làm việc bị hỏng hoặc việc loại bỏ thành công một bước không cần thiết. Những người biết sản phẩm và người dùng vẫn phải làm việc để tìm ra sự thay đổi đó thực sự có nghĩa là gì.

Giữ Gốc Với Khách Hàng Của Bạn

Khoảng trống giữa các bản phát hành và đánh giá đang trở nên khó bỏ qua. Nếu phần mềm thay đổi mỗi tuần, một cuộc họp hàng quý sẽ để lại rất nhiều hành vi của khách hàng không được xem. Các nhà quản lý sản phẩm cần những thay đổi quan trọng đến với họ trước khi bối cảnh xung quanh một bản phát hành mờ dần.

Điều đó bắt đầu với việc mọi người biết kết quả họ sở hữu và có thể khám phá hành vi liên quan dễ dàng. Các công nghệ AI như Mixpanel có thể chỉ đạo sự chú ý đến những thay đổi đáng điều tra và cung cấp một hồ sơ về những gì khách hàng thực sự đã làm. Các nhà quản lý sản phẩm sau đó có thể tập trung thời gian của họ vào những thứ xứng đáng được xem xét kỹ lưỡng.

Các Đội Sản Phẩm Tuyệt Vời Thay Đổi Ý Tưởng Của Họ

Liệu tính năng này có nên nhận được đầu tư thêm? Liệu một thay đổi nhỏ có thể loại bỏ ma sát tại một điểm quan trọng? Liệu thí nghiệm đã cho chúng ta đủ thông tin? Hay nó thêm phức tạp mà khách hàng không bao giờ yêu cầu? Mỗi câu trả lời cung cấp cho các nhà quản lý sản phẩm một quyết định để đưa ra. Và những nhà quản lý sản phẩm tốt nhất sẵn sàng thay đổi ý định khi bằng chứng chỉ ra một kết quả tốt hơn từ sự thay đổi.

Việc phát triển nhanh hơn, các đội sản phẩm cần học hỏi nhanh hơn. Đối với bất kỳ ai đang vận chuyển sản phẩm được kích hoạt bởi AI, một câu hỏi quan trọng hơn tất cả: Bạn có sẵn sàng thách thức các giả định của riêng bạn và học hỏi từ dữ liệu người dùng sau khi ra mắt? Bạn có sẵn sàng thay đổi ý định? Quyết định câu trả lời trước khi bạn ra mắt. Sau đó, hãy đảm bảo bạn đã sẵn sàng để xem nó — và hành động theo nó.