4 Cara Memanfaatkan Data Pengguna Sebelumnya untuk Memprediksi Perilaku Masa Depan

Ketika perusahaan menyadari perlunya strategi yang lebih berpusat pada pengguna dan berbasis bukti, penelitian pengalaman pengguna (UX) menjadi bagian yang semakin terintegrasi dari sebagian besar proses pengembangan organisasi produk modern . Penelitian UX dapat membantu tim memastikan mereka menyelesaikan kebutuhan nyata, mengurangi risiko dengan menangkap masalah lebih awal, dan memicu kreativitas melalui peningkatan empati kepada pelanggan. Namun, ada banyak tantangan yang dihadapi mereka yang melakukan penelitian UX. Dalam seri ini, Peneliti UX Braze Sofia Linse menangani masalah umum dan mengeksplorasi bagaimana perusahaan dapat mendekati pekerjaan penting ini dengan lebih efektif.

Siapa pun yang secara teratur melakukan penelitian pengalaman pengguna (UX) sangat menyadari tantangan yang datang dengan mencoba memprediksi perilaku di masa depan. Anda hanya perlu melihat langganan yang tidak digunakan setiap tahun untuk memahami bahwa manusia tidak begitu hebat dalam memperkirakan apa yang akan kami lakukan di masa depan. Namun pertanyaan paling kritis dalam penelitian sering kali menyangkut perilaku masa depan: Akankah pelanggan menggunakannya? Bagaimana mereka akan menggunakannya? Akankah mereka memilih kita daripada produk pesaing? Apakah mereka akan membayarnya?

Kabar baiknya adalah bahwa produk digital saat ini mempermudah analisis perilaku pengguna yang sebenarnya—melalui log aktivitas dan alat untuk melihat interaksi nyata dengan produk Anda—daripada mengandalkan firasat atau klaim anekdot. Di Braze, kami terus mencari cara untuk memanfaatkan peluang ini dalam penelitian UX kami. Dan selama bertahun-tahun, kami telah menemukan beberapa pendekatan yang berhasil untuk menggabungkan data perilaku kuantitatif dan kualitatif untuk lebih percaya diri mendekati pertanyaan sulit tentang penggunaan di masa depan:

1. Mengidentifikasi Solusi Pengguna

Melihat banyak cara kreatif pelanggan menggunakan Braze adalah sumber wawasan dan inspirasi yang tak ternilai bagi tim Produk kami—dan salah satu cara terbaik untuk memahami seperti apa aktivitas itu adalah dengan memeriksa bagaimana pelanggan kami berinteraksi dengan platform.

Satu fitur Braze, Canvas, memungkinkan pengguna kami (pemasar) untuk mengatur komunikasi dengan memetakan perjalanan pelanggan dan penerima pesan harus sampai di setiap titik perjalanan itu. Canvas adalah alat fleksibel yang sebagian besar memberikan kebebasan kepada pemasar untuk menyesuaikan alur pengiriman pesan sesuai dengan strategi perusahaan mereka. Hasilnya, setiap Kanvas dapat berfungsi sebagai cerminan dari prioritas dan tujuan perusahaan saat ini. Dalam proyek baru-baru ini, kami memeriksa berbagai Canvas pelanggan untuk membantu kami mengidentifikasi build-out dan solusi yang tidak efisien di mana platform kami tidak sepenuhnya memenuhi kebutuhan pelanggan tertentu. Setelah analisis, kami membangun pemahaman yang kami peroleh dengan melakukan wawancara dengan pelanggan terpilih untuk memvalidasi apakah interpretasi data kami benar-benar benar. Meskipun terkadang menyakitkan melihat bagaimana pelanggan berjuang untuk mencapai tujuan mereka menggunakan teknologi kami, kesaksian mereka memberikan bukti kuat tentang betapa pentingnya kasus penggunaan ini bagi mereka—meningkatkan keyakinan kami bahwa kami menangani masalah yang tepat, dan akan melihat adopsi fitur yang kuat setelah kami menyelesaikannya.

2. Melakukan Eksperimen Langsung di Produk

Di Braze, kami sering mengkhotbahkan pentingnya menjangkau pelanggan Anda di mana pun mereka berada—dan itu juga berlaku untuk perusahaan B2B seperti kami.

Salah satu contoh? Tim produk pelaporan kami baru-baru ini meluncurkan survei di dalam platform Braze yang menanyakan pelanggan apakah mereka tertarik untuk menerima salah satu dari dua laporan yang sedang dipertimbangkan tim untuk dibuat. Setelah pelanggan mendaftar, tim kami secara manual membuat produk yang layak minimum ( MVP) dari laporan ini berdasarkan data Braze yang ada, mengirimkannya ke pelanggan yang tertarik, dan menindaklanjuti dengan wawancara kualitatif seminggu kemudian. Hal ini memungkinkan untuk mengukur mana dari dua laporan yang disukai pelanggan dan bagaimana mereka benar-benar menggunakannya (jika ada), daripada harus bergantung pada klaim tentang tindakan di masa mendatang. Dengan menggunakan pendekatan ini, kami menyaksikan perilaku pelanggan yang sebenarnya, alih-alih meminta pelanggan untuk memprediksi apa yang akan mereka lakukan dalam situasi hipotetis di masa depan. Hasilnya? Eksperimen ini membutuhkan sedikit usaha rekayasa, sangat cepat untuk mengubah haluan, dan hampir menghilangkan risiko pembuatan produk yang salah.

3. Masuk ke Game dengan MVP Awal

Terkadang wawancara dengan pelanggan tentang solusi potensial menghasilkan diskusi yang sangat kabur dan hipotetis, terutama jika kita mendekati wilayah baru. Tanpa referensi yang nyata, mudah untuk membayangkan produk yang sempurna dalam konteks yang sempurna, karena kita cenderung melupakan realitas kelayakan teknis, prioritas yang bersaing, dan kesulitan yang terkait dengan penggunaan sesuatu yang baru dan asing. Juga sulit bagi pelanggan untuk mengomunikasikan detail pengalaman yang sempurna itu. Selama wawancara tertentu, kami di tim produk mungkin membayangkan sesuatu yang sangat berbeda dari apa yang ada di kepala pelanggan kami—bahkan tanpa menyadarinya.

Itulah yang terjadi selama upaya penelitian yang mendahului fitur baru berbasis AI. Alih-alih melalui siklus pengembangan kuat kami yang biasa (yaitu penemuan, desain, evaluasi, dan iterasi), kami dengan cepat merancang dan merilis MVP ke segelintir pelanggan yang setuju untuk menyelesaikan tugas dan bertemu dengan kami setiap minggu untuk memberikan umpan balik. Dalam beberapa bulan, kami akan dapat mengidentifikasi masalah, menguji ide-ide baru, dan membuat produk yang dapat diskalakan untuk digunakan semua pelanggan. Dengan cara ini, kami dapat memperoleh umpan balik dan wawasan berkelanjutan yang akan memberi kami pemahaman nyata tentang bagaimana pelanggan akan benar-benar menggunakan fitur ini sebelum berkomitmen untuk membangun produk yang dapat diskalakan di luar MVP.

4. Memanfaatkan Alat Eksternal untuk Menangkap Interaksi Produk Nyata

Di Braze, kami mengadakan acara internal mingguan “FullStory Fridays”, di mana sekelompok orang dari berbagai departemen di dalam perusahaan berkumpul untuk menonton, menganalisis, dan mendiskusikan rekaman pelanggan yang menggunakan produk Braze melalui alat FullStory. Pendekatan ini secara teratur memicu wawasan dan pertanyaan yang akan sulit diungkapkan dalam wawancara pelanggan (baik karena kami tidak tahu untuk bertanya tentang masalah tertentu atau karena pelanggan begitu terbiasa dengan rutinitas mereka sehingga mereka tidak lagi secara aktif merenungkannya).

Alat eksternal lain yang kami manfaatkan untuk menganalisis interaksi produk? Looker adalah platform aplikasi data dan intelijen bisnis modern yang kami gunakan untuk mengidentifikasi perusahaan yang relevan untuk didekati untuk perekrutan penelitian—berdasarkan perilaku atau penggunaan fitur Braze tertentu—dan untuk mengukur wawasan yang ditemukan selama penelitian kualitatif.

Itu bisa berarti menjawab pertanyaan seperti:

• Seberapa umumkah perilaku ini di seluruh basis pelanggan yang lebih luas?

• Apakah ada segmen pelanggan tertentu yang melakukan ini lebih sering daripada yang lain?

• Bagaimana perbedaan pelanggan yang menggunakan fitur X dengan yang tidak?

Untuk memastikan kami menemukan peluang untuk analisis kuantitatif sehubungan dengan proyek penelitian UX kami, kami juga mengadakan pertemuan rutin dengan tim Business Intelligence untuk membahas inisiatif yang akan datang dan pertanyaan penelitian saat ini.

Pikiran Akhir

Ketika datang ke penelitian UX, akan selalu ada data yang Anda inginkan dan situasi di mana kejelasan bisa terasa sulit didapat. Semoga keempat pendekatan ini dapat menginspirasi cara-cara baru untuk mendapatkan kesimpulan berdasarkan data yang lebih andal yang dapat meningkatkan produk Anda dari waktu ke waktu.

Tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang proses pengembangan produk? Lihat SVP Produk Braze Pandangan Kevin Wang tentang pertanyaan kunci yang perlu Anda tanyakan sebelum membuat keputusan produk.