Fare domande migliori porta a prodotti migliori
Pubblicato: 2021-06-01I team di prodotto devono costantemente imparare da ciò che spediscono se vogliono realizzare prodotti migliori e il fulcro del loro apprendimento è la capacità di porre domande di alta qualità
Una domanda aperta è utile per ispirare domande più specifiche. E una domanda specifica è utile per ispirare domande più aperte
Di seguito sono riportati alcuni approcci utili per suscitare domande di impatto in modo che tu e il tuo team possiate prendere decisioni migliori su cosa misurare. Ciò richiede pratica, ma fare domande migliori è alla portata di qualsiasi team
I team di prodotto devono costantemente imparare da ciò che spediscono se vogliono realizzare prodotti migliori e il fulcro del loro apprendimento è la capacità di porre domande di alta qualità. Le buone domande aiutano i team a concentrare i loro sforzi di misurazione e ad aumentare la probabilità che ciò che misurano consenta informazioni preziose. Un paio di eventi e proprietà degli eventi ben scelti superano ogni giorno una serie di dati e/o una soluzione di rilevamento automatico.
Condividerò alcuni approcci utili per suscitare domande di impatto in modo che il tuo team possa prendere decisioni migliori su cosa misurare. Ciò richiede pratica, ma fare domande migliori è alla portata di qualsiasi team.
Prima di passare al nocciolo della questione, volevo condividere la cosa più importante che ho imparato:
Devi rendere sicuro il porre domande "stupide" e meno complete. E non puoi avere fretta. Quando le persone che fanno brainstorming sono preoccupate di sembrare sciocche, si spengono. Se si sentono affrettati, continueranno con domande a livello di superficie. Le grandi domande scaturiscono da domande meno grandi che scaturiscono da domande "cattive". Occorrono tempo e molteplici cicli di divergenza e convergenza per elaborare le domande di maggiore impatto. Quindi prendi il tempo e rendilo sicuro.
Detto questo, iniziamo.
Per molto tempo, inizierei attività di brainstorming con la domanda "dove dobbiamo ridurre l'incertezza?" Questo era tutto. Alcune squadre hanno apprezzato l'ambiguità. Hanno corso con esso. Ma per le altre squadre era troppo aperto. Era intimidatorio. Da allora ho adattato il mio approccio.
Quando si tratta di essere "informati sui dati", le persone hanno generalmente uno dei tre bisogni correlati:
- Ho bisogno di prendere una decisione e ho bisogno di dati per informare quella decisione.
- Voglio ridurre l'incertezza relativa a un'ipotesi.
- Voglio capire le prestazioni e l'impatto. Voglio sapere se qualcosa funziona. Voglio provare che qualcosa funziona (o non funziona) o funzionerà (o non funzionerà).
Dico che questi sono correlati perché le decisioni implicano ipotesi. I presupposti guidano le decisioni. E in genere vogliamo sapere se qualcosa sta funzionando in modo da poter prendere una decisione di qualche tipo (anche se quella decisione è di non fare nulla).
Ma può aiutare a dividerli quando si cerca di suscitare domande. Come mai? Non ne sono esattamente sicuro, ma sembra che persone diverse gravitino verso prospettive diverse. Il solo utilizzo di un approccio (ad es. utilizzando solo una tela snella piena di ipotesi) sembra limitare i team. Vedo anche che i team sono stressati dai benchmark e dalle metriche "standard", senza un'idea reale di quali decisioni sperano di informare e/o di ipotesi che sperano di convalidare. Forse questo offre maggiore flessibilità?
La mia successiva realizzazione è stata che la risoluzione della domanda - il livello - conta. Quando si fa il brainstorming, si raffinano e si assegnano le priorità alle domande, è utile provare a salire e scendere di un livello (o due). Una domanda aperta è utile per ispirare domande più specifiche. E una domanda specifica è utile per ispirare domande più aperte. Perché questo è importante? Puoi coinvolgere tutti nell'attività, indipendentemente da quanto generali o specifiche tendano ad essere le loro domande. Inoltre, quando lasci dieci minuti per fare brainstorming, i team si attengono a un unico livello invece di esplorare altre opzioni.
Per chiarire questo punto, condivido una tabella simile a questa (questa è dalla scheda effettiva che utilizziamo in Miro, una piattaforma di collaborazione visiva):
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La tabella ha tre colonne: una per le decisioni, una per le ipotesi e una per le aree di prestazione e impatto. Per ogni colonna, fornisco domande/ipotesi di esempio lungo uno spettro di specificità.
Ad esempio, la nostra ipotesi potrebbe essere fondamentale per l'intera nostra attività ("la domanda aumenterà nell'arco di un decennio"), oppure potrebbe riguardare un'ipotesi relativa al posizionamento dei pulsanti ("quel tipo di pulsante va sempre a destra"). Potremmo chiederci l'efficacia dell'intera nostra strategia o l'efficacia di una piccola modifica del flusso di lavoro.
Per riscaldarsi, chiedo ai partecipanti di fare un brainstorming di tre esempi per ogni colonna.
- Decisioni di esempio
- Esempi di ipotesi
- Esempio di domande di tipo funzionante
Ma ho aggiunto una svolta. "Assicurati di fornirmi un esempio super specifico, un esempio super ampio e un esempio di specificità media". Spero che tu possa vedere cosa sto combinando. È come una routine di stretching attiva prima di un allenamento.
Completato per un'app fai-da-te che accoppia i costruttori di kit con i designer di kit, si presenta così:
Con alcuni esempi alla lavagna, passiamo immediatamente al passaggio successivo.
"OK. Ora scegli una decisione, un presupposto e una domanda funzionante da esplorare ulteriormente. Brainstorm tre sotto-domande per ciascuno. Dove devi ridurre l'incertezza? Quali domande, se risolte, ti aiuterebbero a sbloccare questo enigma? O almeno aumentare la tua fiducia?"
Ricordo loro anche le loro opzioni: perché, chi, cosa, quando, dove, quale, quanti, come, per quanto tempo, sono, avranno, dovrebbero ed è.
Questo processo in due fasi, esplorando le categorie e i livelli, e poi facendo il brainstorming delle sotto-domande, fa sì che le persone pensino in modo più laterale e più disposte a salire e scendere i livelli delle domande. È molto meglio che buttarsi nelle domande.
Se una squadra ha problemi, o se vuole solo più pratica, tiro fuori questi fidati riempimenti.
- Quanti utenti __ hanno eseguito negli ultimi 30 giorni?
- Dove arrivano i nuovi utenti nella canalizzazione __?
- __ e __ influiscono sulla conservazione a lungo termine per __s?
- Quanto bene __ s conservano rispetto a __ s?
- Gli utenti che __ hanno maggiori probabilità di passare a __?
- Qual è il numero medio di ___ per __?
- Dove vanno i clienti dopo __ e finiscono per ___ing?
- Quale comportamento unico del cliente prevede ____?
- Quando _ abbiamo ___ ___ ?
- Le persone stanno effettivamente ____ ing, o stanno solo ____ ing?
- Dove/quando i clienti hanno problemi quando tentano di ___?
- I nostri sforzi per ____ si traducono in ____ ?
- Quello che abbiamo rilasciato sta causando ____, o è solo ____?
- C'è qualche lavoro a bassa quota che ci permetterebbe di ____?
- Siamo sulla buona strada per ____?
Insieme, queste attività lasciano le persone un po' più sicure riguardo alle domande di brainstorming.
Per il resto del workshop facciamo quanto segue:
- Raccogliere ulteriori decisioni ("dovremmo..."), ipotesi e domande di tipo funziona.
- Condividi e discuti. Modifica. Ripetere.
- Vota a punti o metti soldi del monopolio per "pagare" domande preziose.
- Brainstorm sotto-domande individualmente. Spara ad alto volume.
- Rivedi le sottodomande come gruppo e perfeziona in coppia. Dare priorità.
- Risciacquare e ripetere fino allo scadere del tempo.
Entro la fine del seminario, in genere abbiamo molte domande e sotto-domande, ma abbiamo anche un'idea di quali domande siano preziose. Diamo la priorità a dove sarà utile saperne di più. Forse ancora più importante, impariamo quale "classe" di domande è preziosa. Con questo intendo dire che impariamo i nomi, i verbi, i flussi di lavoro e gli obiettivi che sono più importanti.
Le buone domande guidano la strada: continua a chiedere!