4 formas de aprovechar los datos de usuarios anteriores para predecir el comportamiento futuro

A medida que las empresas reconocen la necesidad de estrategias más centradas en el usuario y basadas en la evidencia, la investigación de la experiencia del usuario (UX) se está convirtiendo en una parte cada vez más integrada del proceso de desarrollo de la mayoría de las organizaciones de productos modernas . La investigación de UX puede ayudar a los equipos a asegurarse de que están resolviendo necesidades reales, reducir el riesgo al detectar problemas temprano y despertar la creatividad a través de una mayor empatía por los clientes. Sin embargo, hay muchos desafíos que enfrentan quienes realizan investigaciones de UX. En esta serie, la investigadora de Braze UX, Sofia Linse, aborda problemas comunes y explora cómo las empresas pueden abordar este trabajo esencial de manera más efectiva.

Cualquiera que realice regularmente investigaciones sobre la experiencia del usuario (UX) es muy consciente de los desafíos que conlleva intentar predecir el comportamiento futuro. Solo tiene que mirar las suscripciones que no se usan cada año para comprender que los humanos no son tan buenos para pronosticar lo que haremos en el futuro. Sin embargo, las preguntas más críticas en la investigación a menudo se refieren al comportamiento futuro: ¿lo usarán los clientes? ¿Cómo lo usarán? ¿Nos elegirán sobre los productos de la competencia? ¿Pagarán por ello?

La buena noticia es que los productos digitales actuales facilitan el análisis del comportamiento real de los usuarios, a través de registros de actividad y herramientas para ver interacciones reales con su producto, en lugar de depender de corazonadas o afirmaciones anecdóticas. En Braze, buscamos constantemente formas de aprovechar estas oportunidades en nuestra investigación de UX. Y a lo largo de los años, hemos encontrado varios enfoques exitosos para incorporar datos de comportamiento cuantitativos y cualitativos para abordar con más confianza las preguntas difíciles sobre el uso futuro:

1. Identificación de soluciones alternativas del usuario

Ver las muchas formas creativas en que los clientes usan Braze es una fuente invaluable de información e inspiración para nuestro equipo de Producto, y una de las mejores maneras de comprender cómo es esa actividad es examinar cómo interactúan nuestros clientes con la plataforma.

Una característica de Braze, Canvas, permite a nuestros usuarios (marketers) orquestar la comunicación mediante el mapeo de los viajes de los clientes y los mensajes que los destinatarios deben recibir en cada punto de ese viaje. Canvas es una herramienta flexible que en gran medida da rienda suelta a los especialistas en marketing para personalizar los flujos de mensajes de acuerdo con las estrategias de sus empresas. Como resultado, cada Canvas puede servir como un reflejo de las prioridades y objetivos actuales de esa empresa. En un proyecto reciente, examinamos una variedad de lienzos de clientes para ayudarnos a identificar construcciones ineficientes y soluciones en las que nuestra plataforma no satisfacía completamente las necesidades de un cliente determinado. Después del análisis, nos basamos en la comprensión que habíamos obtenido al realizar entrevistas con clientes seleccionados para validar si nuestra interpretación de los datos era realmente correcta. Aunque a veces fue doloroso ver cómo los clientes habían luchado para lograr sus objetivos utilizando nuestra tecnología, sus testimonios proporcionaron una fuerte evidencia de cuán importantes eran estos casos de uso para ellos, aumentando nuestra confianza de que estábamos abordando el problema correcto y veríamos fuerte adopción de características una vez que lo resolvimos.

2. Realización de experimentos directamente en el producto

En Braze, a menudo predicamos la importancia de llegar a sus clientes donde están, y eso es igualmente cierto para una empresa B2B como la nuestra.

¿Un ejemplo? Nuestro equipo de productos de informes lanzó recientemente una encuesta dentro de la plataforma Braze que preguntaba a los clientes si estaban interesados ​​en recibir alguno de los dos informes que el equipo estaba considerando crear. Una vez que los clientes se registraron, nuestro equipo creó manualmente productos mínimos viables (MVP) de estos informes en función de los datos existentes de Braze, los envió a los clientes interesados ​​y realizó un seguimiento con entrevistas cualitativas una semana después. Esto hizo posible evaluar cuál de los dos informes preferían los clientes y cómo los habían usado realmente (si es que lo habían usado), en lugar de tener que depender de reclamos sobre acciones futuras. Con este enfoque, fuimos testigos del comportamiento real de los clientes, en lugar de pedirles que predijeran lo que probablemente harían en una situación futura hipotética. ¿El resultado? Este experimento requirió muy poco esfuerzo de ingeniería, fue extremadamente rápido y casi eliminó el riesgo de construir el producto equivocado.

3. Entrar en el juego con un MVP temprano

A veces, las entrevistas con los clientes sobre posibles soluciones dan como resultado discusiones muy vagas e hipotéticas, especialmente si nos estamos acercando a un nuevo territorio. Sin referencias tangibles, es fácil imaginar el producto perfecto en un contexto perfecto, ya que tendemos a olvidarnos de las realidades de la viabilidad técnica, las prioridades contrapuestas y las dificultades asociadas con el uso de algo nuevo y desconocido. También es difícil para un cliente comunicar los detalles de esa experiencia perfecta. Durante una entrevista dada, nosotros en el equipo de producto podemos imaginar algo muy diferente de lo que está en la cabeza de nuestros clientes, sin siquiera darnos cuenta.

Eso es lo que sucedió durante el esfuerzo de investigación que precedió a una nueva función basada en IA. En lugar de pasar por nuestro ciclo de desarrollo robusto habitual (es decir, descubrimiento, diseño, evaluación e iteración), rápidamente diseñamos y lanzamos un MVP a un puñado de clientes que aceptaron completar las tareas y reunirse con nosotros semanalmente para brindar sus comentarios. En unos pocos meses, podremos identificar problemas, probar nuevas ideas y crear un producto escalable para que lo usen todos los clientes. De esta manera, podemos obtener comentarios e información constantes que nos darán una comprensión concreta de cómo los clientes realmente usarán esta función antes de comprometerse a crear un producto escalable más allá del MVP.

4. Aprovechar herramientas externas para capturar interacciones reales de productos

En Braze, llevamos a cabo un evento interno semanal "FullStory Fridays", donde un grupo de personas de diferentes departamentos dentro de la empresa se reúnen para ver, analizar y discutir grabaciones de clientes que usan el producto Braze a través de la herramienta FullStory. Este enfoque genera regularmente ideas y preguntas que serían difíciles de descubrir en las entrevistas con los clientes (ya sea porque no sabríamos preguntar sobre un tema determinado o porque los clientes están tan acostumbrados a sus rutinas que ya no reflexionan activamente sobre ellas).

¿Otra herramienta externa que aprovechamos para analizar las interacciones de los productos? Looker es una plataforma moderna de aplicación de datos e inteligencia comercial que utilizamos para identificar empresas relevantes a las que acercarnos para el reclutamiento de investigación, en función de su comportamiento o uso de funciones específicas de Braze, y para cuantificar los conocimientos descubiertos durante la investigación cualitativa.

Eso podría significar responder preguntas como:

• ¿Qué tan común es este comportamiento en la base de clientes más amplia?

• ¿Hay ciertos segmentos de clientes que hacen esto con más frecuencia que otros?

• ¿En qué se diferencian los clientes que utilizan la función X de los que no?

Para asegurarnos de detectar oportunidades para el análisis cuantitativo en relación con nuestros proyectos de investigación de UX, también tenemos reuniones periódicas con el equipo de Business Intelligence para analizar las próximas iniciativas y las preguntas de investigación actuales.

Pensamientos finales

Cuando se trata de investigación de UX, siempre habrá datos que desearías tener y situaciones en las que la claridad puede parecer difícil de conseguir. Con suerte, estos cuatro enfoques pueden inspirar nuevas formas de obtener conclusiones más confiables basadas en datos que pueden mejorar su producto con el tiempo.

¿Está interesado en aprender más sobre el proceso de desarrollo de productos? Consulte el análisis del vicepresidente sénior de productos de Braze, Kevin Wang, sobre las preguntas clave que debe formular antes de tomar decisiones sobre productos.