Cambia il modo in cui ti avvicini agli esperimenti con questo framework in 7 passaggi

La sperimentazione è essenziale per i team di prodotto. Ma se lo fai male, potresti anche non farlo affatto. Per rendere i tuoi esperimenti utili, prevedibili e sostenibili, hai bisogno di un sistema che allinei i tuoi test alla crescita aziendale e ai problemi dei clienti.

Perché hai bisogno di un framework di sperimentazione

La sperimentazione consente ai team di lavorare con una mentalità di crescita, in cui operano con la consapevolezza che la loro conoscenza del prodotto e dei suoi utenti può cambiare. Possono applicare metodi scientifici per colmare il divario tra percezione e realtà che si verifica naturalmente all'interno del ridimensionamento dei prodotti e allinearsi con ciò di cui i clienti hanno effettivamente bisogno.

Quando i team sperimentano in modo ad hoc, i programmi di sperimentazione falliscono e le organizzazioni escludono la sperimentazione dai loro processi decisionali interni. Un framework evita questa situazione garantendo che i tuoi esperimenti vadano a vantaggio dei tuoi utenti e, quindi, della tua azienda.

La sperimentazione è la chiave per prendere decisioni che hanno un impatto significativo sul business. L'intuizione da sola è ottima e potrebbe portarti buoni risultati, ma il tuo processo decisionale non sarà sostenibile o affidabile.

La sperimentazione ti aiuta a sviluppare una mentalità di crescita

Quando la sperimentazione è parte integrante del tuo lavoro, ti aiuta ad allontanarti da una mentalità fissa, in cui non aggiorni mai ciò che credi sul tuo prodotto, e lavorare con una mentalità di crescita. Piuttosto che fare affidamento sui tuoi presupposti, impari e aggiorni continuamente le tue conoscenze. Quindi, puoi prendere le migliori decisioni possibili per la tua azienda e i tuoi clienti.

La sperimentazione ti aiuta ad aggiornare il tuo istinto e a prendere decisioni migliori

Se non sperimenti, prendi decisioni basate sull'intuizione o semplicemente su ciò che la voce più forte nella stanza pensa sia giusta. Con la sperimentazione regolare, puoi prendere decisioni basate su quanto appreso dai dati.

Potresti prendere decisioni intuitive con successo per molto tempo, ma è difficile ridimensionare l'intuizione in un'azienda man mano che cresce. Inoltre, non puoi sapere quando la tua intuizione diventa obsoleta e sbagliata.

Man mano che un'organizzazione cresce e cambia, la tua intuizione - ciò in cui credi sui tuoi prodotti, clienti e il miglior percorso d'azione - è costantemente in scadenza. Quando impari dalla sperimentazione, puoi affinare e aggiornare la tua intuizione in base ai dati che ottieni.

La sperimentazione ti aiuta a stare vicino ai tuoi clienti

La sperimentazione ti consente di mantenere al minimo il divario di percezione e realtà (lo spazio tra ciò che pensi che gli utenti vogliano e ciò che vogliono effettivamente ) al minimo. Quando sei nelle prime fasi del tuo prodotto e lavori per trovare l'adattamento del prodotto al mercato, sei vicino ai clienti. Parli con loro e sei consapevole delle loro emozioni e dei loro bisogni.

Ma quando inizi a ridimensionare, il divario tra percezione e realtà cresce. Devi fare i conti con clienti con intenzioni inferiori e utenti adiacenti. Non puoi parlare con i clienti come hai fatto nelle fasi iniziali di sviluppo del prodotto perché ce ne sono troppi. La sperimentazione ti aiuta a trovare le aree in cui la tua intuizione non è corretta in modo da poter ridurre il divario di percezione man mano che ridimensioni.

Perché i programmi di sperimentazione falliscono

I programmi di sperimentazione spesso falliscono quando le persone usano la sperimentazione come tattica una tantum piuttosto che come un processo continuo. Le persone mirano anche ai loro esperimenti in modo errato perché si aspettano che i loro esperimenti forniscano vittorie piuttosto che apprendimenti.

Gli esperimenti sono ad hoc

I team spesso vedono gli esperimenti come un modo isolato per convalidare l'intuizione di qualcuno in un'area specifica. La sperimentazione ad hoc può portare o meno buoni risultati, ma questi risultati non sono prevedibili e non è un modo sostenibile di operare.

Gli esperimenti hanno obiettivi errati

Quando le persone si aspettano che gli esperimenti forniscano aumenti, stanno puntando i loro esperimenti in modo errato. Sebbene ottenere vittorie dai tuoi esperimenti sia piacevole, le perdite sono più preziose. Le perdite ti mostrano dove avevi una convinzione errata sul tuo prodotto o sugli utenti, quindi puoi correggere quella convinzione andando avanti.

Gli esperimenti non sono allineati a una leva di crescita o inquadrati attorno a un problema del cliente

Gli esperimenti causano problemi quando non li allinei alla leva di crescita su cui si concentra l'azienda perché ciò significa che non sono utili per la tua organizzazione. Allo stesso modo, concentrarsi solo sui risultati aziendali invece di inquadrare gli esperimenti attorno a un problema del cliente crea problemi. Se pensi solo a un problema aziendale, interpreti i tuoi dati in modo distorto e sviluppi soluzioni che non sono vantaggiose per l'utente.

Cosa succede quando i programmi di sperimentazione falliscono?

Quando i programmi di sperimentazione falliscono o vengono implementati in modo errato, le organizzazioni perdono fiducia nella sperimentazione e fanno troppo affidamento sull'intuizione. Smettono di fidarsi di loro come percorso per sviluppare la migliore esperienza cliente possibile. Quando ciò accade, non adottano la sperimentazione come parte del loro processo decisionale, quindi perdono tutto il valore che gli esperimenti apportano.

Diamo un'occhiata ad alcuni esempi di sperimentazione andata male. Ecco cosa succede quando sperimenti senza utilizzare un framework che ti spinga ad allineare i tuoi esperimenti attorno a una leva aziendale e un problema del cliente.

Tasso di conversione da gratuito a pagato

Un'organizzazione è focalizzata sulla monetizzazione e deve monetizzare il proprio prodotto. Incaricano un team di migliorare il tasso di conversione da gratuito a pagato.

L'azienda afferma: "Abbiamo un basso tasso di conversione dal prezzo alla cassa, quindi ottimizziamo la pagina dei prezzi". Il team decide di testare diversi colori e layout per migliorare il tasso di conversione della pagina.

Tuttavia, la sperimentazione per ottimizzare la pagina dei prezzi non è inquadrata intorno al problema del cliente. Se il team avesse parlato con i clienti, avrebbero potuto scoprire che non è l'esperienza utente della pagina dei prezzi che impedisce loro di eseguire l'aggiornamento. Piuttosto, potrebbero non sentirsi ancora pronti ad acquistare o capire perché dovrebbero acquistare.

In questo caso, l'ottimizzazione della sola pagina dei prezzi non produrrebbe alcun risultato. Immaginiamo che il team concentri invece la propria sperimentazione sul problema del cliente. Potrebbero provare a eseguire prove del prodotto premium in modo che i clienti siano esposti al suo valore prima ancora di vedere la pagina dei prezzi.

Il lavoro che finisci per fare e gli apprendimenti che ottieni sono completamente diversi se inizi i tuoi esperimenti con il problema aziendale ("c'è un tasso di conversione che dobbiamo aumentare") rispetto a se inizi con il problema del cliente ("loro non sono ancora pronti a pensare all'acquisto”).

Questionario di onboarding

Un'organizzazione è focalizzata sull'acquisizione, quindi il team del prodotto sta cercando di ridurre al minimo il tasso di abbandono dalla seconda alla terza pagina del questionario di onboarding. Se pensano solo al problema aziendale, potrebbero semplicemente rimuovere la pagina tre. Presumono che se l'onboarding è più breve, avrà un tasso di abbandono inferiore.

Diciamo che la rimozione della pagina tre funziona e il tasso di conversione dell'onboarding migliora. Più persone completano il questionario. Il team apprende un apprendimento che applicano al resto del loro prodotto: dovremmo semplificare tutti i percorsi del cliente rimuovendo il maggior numero di passaggi possibile.

Ma questo apprendimento potrebbe essere sbagliato perché non hanno pensato al lato cliente del problema. Non hanno indagato sul motivo per cui le persone stavano cadendo a pagina tre. Forse non era la lunghezza della pagina il problema, ma il tipo di informazioni che chiedevano.

Forse la pagina tre includeva domande su informazioni personali, come il numero di telefono o lo stipendio, che le persone si sentivano a disagio a dare così presto nel loro viaggio. Invece di rimuovere la pagina, avrebbero potuto provare a rendere quelle risposte facoltative o consentire agli utenti di modificare le loro risposte in un secondo momento per convincere più persone a passare quella parte dell'onboarding.

Un framework di sperimentazione in 7 passaggi

Segui questi passaggi per rendere i tuoi esperimenti sostenibili. Ti aiuterà a mantenere la tua sperimentazione allineata alla strategia aziendale e ai problemi dei clienti.

1. Definire una leva di crescita

Affinché un esperimento sia significativo, deve essere importante per l'azienda. Scegli un'area per il tuo esperimento che sia in linea con la leva di crescita su cui si concentra la tua organizzazione: acquisizione, fidelizzazione o monetizzazione.

Diciamo che ci stiamo concentrando sull'acquisizione e notiamo che il calo sulla nostra home page è alto. Per inquadrare il nostro esperimento, possiamo dire:

• acquisition L' accelerazione dell'acquisizione 2. Definire il problema del cliente

  Prima di andare oltre, è necessario definire il problema che l'esperimento sta tentando di affrontare dal punto di vista del cliente.

  Hai trovato l'adattamento del prodotto al mercato identificando il problema del cliente che il tuo prodotto risolve. Tuttavia, quando molte organizzazioni passano alla distribuzione e alla scalabilità del proprio prodotto, spostano l'attenzione sui problemi aziendali. Per essere efficace, devi evolverti continuamente e conoscere l'adattamento del tuo prodotto al mercato, ancorando la distribuzione e il ridimensionamento ai problemi dei clienti.

  Ripeterai il problema del cliente in base ai risultati dell'esperimento. Inizia definendo un problema iniziale del cliente affermando quale pensi sia il problema.

  Per il nostro esempio di home page, potrebbe essere:

  • confused I clienti sono confusi Sviluppa un'ipotesi

    Ora, definisci la tua interpretazione del motivo per cui esiste il problema. Come per il problema del cliente, ripeterai la tua ipotesi mentre impari di più. La prima versione del problema e dell'ipotesi del cliente fornisce un punto di partenza per la sperimentazione.

    Potenziali ipotesi per il nostro esempio di homepage includono:

    • poor messaging I clienti sono confusi a causa di messaggi scadenti too many action buttons La nostra pagina ha troppi pulsanti di azione too vague La nostra copia è troppo vaga 4. Ideare possibili soluzioni con KPI

      Trova tutte le possibili soluzioni che potrebbero risolvere il problema del cliente. Crea un modo per misurare il successo di ciascuna soluzione indicando a quale indicatore chiave di prestazione (KPI) si rivolge ciascuna soluzione.

      Scarica la nostra Guida alle metriche di prodotto per un elenco di KPI di prodotto di grande impatto su acquisizione, fidelizzazione e monetizzazione e come misurarli.

      Una soluzione + KPI per il nostro esempio di home page potrebbe essere:

      • Soluzione: KPI: 5. Dai la priorità alle soluzioni

        Decidi quali soluzioni dovresti testare per prime considerando tre fattori: il costo per implementare la soluzione, il suo impatto sull'azienda e la tua fiducia che avrà un impatto.

        Per eliminare le soluzioni a basso impatto e ad alto costo, dai la priorità alle tue soluzioni nel seguente ordine:

        1. Basso costo, alto impatto, alta fiducia
        2. Basso costo, alto impatto, minore fiducia
        3. Basso costo, minore impatto, alta fiducia

        Poi si può passare a soluzioni costose, ma solo se anche il loro impatto è elevato.

        Società diverse possono attribuire pesi diversi a questi fattori. Ad esempio, un'organizzazione consolidata con un budget elevato sarà meno cauta nel testare soluzioni ad alto costo rispetto a una startup con poche risorse. Tuttavia, dovresti sempre considerare i tre fattori (costo, impatto e confidenza dell'impatto).

        Un altro vantaggio della sperimentazione è che ti aiuterà ad affinare la tua capacità di fare una valutazione di fiducia. Dopo aver sperimentato, controlla se la soluzione ha avuto l'impatto previsto e impara dal risultato.

        6. Crea una dichiarazione dell'esperimento ed esegui i test

        Raccogli le informazioni che hai raccolto nei passaggi 1-5 per creare una dichiarazione per inquadrare il tuo esperimento.

        Per il nostro esempio di homepage, questa istruzione è simile a:

        • growth lever customer hypothesis solution KPI L'accelerazione dell'acquisizione è la nostra priorità e la nostra pagina di destinazione con il traffico più elevato, la home page, è sottoperformante [ leva di crescita problema del ipotesi soluzione KPI Definisci una linea di base per la metrica che stai cercando di influenzare, ottieni un incremento e testala.

          7. Impara dai risultati e ripeti

          Sulla base dei risultati dei test, torna al passaggio due, aggiorna il problema e l'ipotesi del cliente, quindi continua a eseguire questo ciclo. Smetti di ripetere quando la priorità aziendale (la leva della crescita) cambia, ad esempio quando l'acquisizione è migliorata e vuoi concentrarti sulla monetizzazione. Imposta i tuoi esperimenti in linea con la nuova leva.

          Un altro motivo per cui dovresti interrompere l'iterazione è quando vedi rendimenti decrescenti. Ciò potrebbe essere dovuto al fatto che non riesci a trovare altre soluzioni o non disponi dell'infrastruttura adeguata o di risorse sufficienti per risolvere efficacemente i problemi dei tuoi clienti.

          Prendi decisioni migliori più velocemente

          Per fornire esperimenti mirati agli utenti e misurare l'impatto delle modifiche ai prodotti, è necessaria la giusta piattaforma di sperimentazione del prodotto. Amplitude Experiment è stato creato per consentire la collaborazione tra i team di prodotto, ingegneria e dati per pianificare, fornire, monitorare e analizzare l'impatto delle modifiche al prodotto con l'analisi comportamentale degli utenti. Richiedi una demo per iniziare.

          Se ti è piaciuto questo post, seguimi su LinkedIn per ulteriori informazioni sulla crescita guidata dai prodotti. Per immergerti ulteriormente nella sperimentazione del prodotto, dai un'occhiata al mio corso Sperimentazione e test su Reforge .