Fırsat Çözüm Ağacı: Ürün Keşfi için Görsel Bir Araç

Bu ürün keşif çalışmasını yürütmenin bir yolu, Fırsat Çözüm Ağacı (OST) adı verilen zihinsel bir model kullanmaktır. Ürün ekiplerinin değeri etkin bir şekilde keşfetmesine ve yakalamasına yardımcı olmak için fırsat çözüm ağacının ne olduğunu, nasıl kullanılacağını, bir OST örneğini ve OST'nizi analitik ve deneylere nasıl bağlayacağınızı inceleyeceğiz.

Ürün keşfi nedir?

Ürün keşfi, ekiplerin müşterilerinin ihtiyaçlarını ortaya çıkarmak ve netleştirmek için kullandıkları süreçler dizisidir. Müşterilerin yaşadığı sorunlu noktaları anlayarak, değer yaratacak çözüm türlerine öncelik verebiliriz. Ürün keşfi, ürün ekiplerinin hangi ürün fikirlerini takip edecekleri ve hangilerini bir kenara bırakacakları konusunda bilinçli kararlar almalarına yardımcı olduğundan, genel ürün geliştirme sürecinin çok önemli bir alt kümesidir.

Ürün keşfi, müşteri görüşmelerini, müşteri gözlemini, anketleri, müşteri geri bildirimini ve prototip testini içerir. Ürün keşfi düzenli ve sık sık yapılmalıdır. Başka bir deyişle, keşif yalnızca üç ayda bir yapılmamalı; bunun yerine, her gün, her ürün bölmesinde, sürekli küçük artışlarla gerçekleşmelidir.

Müşteri odaklı ürün keşfi, müşteriler için neyin değer yarattığı konusundaki anlayışımızı en üst düzeye çıkarmamızı ve sürekli öğrendikçe yaklaşımımızı gerçek zamanlı olarak güncellememizi sağlar.

Ancak ürün keşfi, müşteri ihtiyaçlarını iş değerine dönüştürmenin anahtarı olsa da, bu çok önemli çalışma bazen yöneticiler ve işlevler arası paydaşlar tarafından eleştirilir veya öncelikleri azaltılır. Bunun neden olabileceğini inceleyelim.

Ürün keşfi neden benimseme zorluklarıyla karşılaşabilir?

Çoğu lider ve paydaş ilke olarak ürün keşfine itiraz etmeyecek olsa da, birçok ürün ekibi hala ürün keşif uygulamalarında düzenli olarak benimseme zorluklarıyla karşılaşmaktadır.

Bunun nedeni, birçok liderinyönlendirilmemişkeşiften rahatsız olmasıdır; yani, ürün ekipleri çok sık olarak "görülecek yerleri görmek" için bir "keşif safarisine" çıkarlar, bu da liderlerin bu araştırmanın iş değerini artırmak için yeterince hedeflenip hedeflenmediğini sorgulamasına neden olur.

Özellikle, liderler aşağıdaki türde sorulara yanıt almak isterler:

• Keşfin önemli bir iş ölçütünü harekete geçireceğini nasıl bilebiliriz?
• Bu keşif çalışması ne kadar sürecek ve maliyeti ne kadar?
• Bu yatırımın işe yarayacağını nereden bileceğiz?

Product Teacher'daki koçluk uygulamamızda, birçok ürün yöneticisinin başlangıçta bu soruları önceden yanıtlamadığını ve bunun da gereksiz sürtüşme ve gerginliğe neden olduğunu gördük. Fırsat çözüm ağacını müşterilerimizin kendi kuruluşlarındaki çalışma süreçlerine dahil ederek, ürün ekiplerinin müşteri odaklı keşfi savunmada önemli ölçüde daha başarılı olduğunu bulduk.

Öyleyse, fırsat çözüm ağaçlarının ne olduğunu ve kuruluşun tüm bölümlerine nasıl değer kattıklarını inceleyelim.

Fırsat çözüm ağacı (OST) nedir?

Fırsat çözüm ağacı çerçevesi, başlangıçta bir Stanford Üniversitesi tasarım profesörü tarafından tasarlandı. 2016 yılında Product Talk'un kurucusu Teresa Torres, bu çerçeveyi ürün keşif süreçlerine uyguladı.

Her fırsat çözüm ağacı dört temel bileşen içerir:

1. Metrik: Keşfe rehberlik eden işle ilgili metrik
2. Fırsat: müşterilerin sahip olduğu sorunlu noktalar
3. Çözüm fikirleri: Ürün ekibi olarak müşterilerin sorunlarına çözüm bulmamızın olası yolları
4. Testler: Çözümlerimizi doğrulamak veya geçersiz kılmak için çalıştırabileceğimiz deneyler, özelliklerimizin risklerini azaltmamıza ve yinelemeli değeri hızla göndermemize olanak tanır

Aşağıda, bir fırsat çözüm ağacının nasıl görünebileceğine dair bir örnek verilmiştir. Metrikleri mavi, fırsatları yeşil, çözüm fikirlerini sarı ve deneyleri turuncu olarak renklendirdik. Her birinin metnini okuma konusunda endişelenmeyin. Bu örneği daha sonraki bir bölümde daha derinlemesine inceleyeceğiz.

Torres neden fırsat çözüm ağacı modelini yarattı? Bunu, ürün keşif yoluyla ürün ekiplerini eğitirken gözlemlerine dayanarak yaptı. Ekiplerin, keşif çabalarına rehberlik edecek, önerilen çözümler ile keşfedilen müşteri sorunları arasında uyum sağlayacak ve departmanlar arasında katılımı güvence altına alacak görsel bir yapıya ihtiyaç duyduğunu fark etti.

Torres, Stanford profesörü Bernie Roth tarafından öğretilen bir teknikten yararlandı. Profesör Roth, insanların arzu ettikleri çözümlerin temeldeki ihtiyaçlar ve sorunlu noktalarla nasıl bağlantılı olduğunu sordu ve ardından katılımcılardan aynı sorunlu noktaları çözmek için farklı potansiyel çözümler bulmaları için "farklı çözümler" yürütmelerini istedi.

Torres, ağaç benzeri bu soru dizisini bir fırsat çözüm ağacının görsel bir grafiği olarak çerçevelendirerek, ürün ekiplerinin müşterilerinin sorunlarına gerçekten hitap eden çözümleri savunma olasılıklarının çok daha yüksek olduğunu gördü.

Bir fırsat çözüm ağacı, keşfin benimsenmesini nasıl geliştirir?

En önemlisi, fırsat çözüm ağacı görselleştirmesi ürün yöneticileri, üst düzey liderler ve işlevler arası paydaşlar için aşağıdakileri yapar:

• Ürün keşfi için odaklama merceği olarak iş açısından kritik bir ölçü oluşturur
• Özelliklerden oluşan bir kontrol listesi oluşturmak yerine çabaları müşterinin sıkıntısını çözmeye odaklar
• Keşif içgörülerini yatırım yapmak için "fırsat alanlarına" dönüştürür
• Diyaloğu "özellik sağlama"dan "hızlı deneme"ye kaydırır
• Deneyleri, etkileşimli olmayan dahili beyin fırtınası yerine, müşteri sıkıntısına ve müşterilerle birlikte yinelemeye bağlar.

Daha önce liderlerin, ürün keşfinin getirebileceği iş değerini ve ürün keşfiyle ilişkili potansiyel maliyet veya riskleri anlamaya istekli olduğundan bahsetmiştik. Ürün ekipleri, keşfi işle ilgili sonuçlara göre çerçevelendirerek, ürün keşfi içgörülerinin eyleme dönüştürülebilir olup olmayacağı konusundaki korkuları azaltabilir.

Ve bir fırsat çözüm ağacı yerinde olduğunda, ekiplerin belirli bir çözüm üzerinde aşırı endeksleme yapma olasılığı çok daha düşüktür. Bunun yerine, hangi fırsatı veya müşterinin sorununu çözdüklerini sormak için zaman ayıracaklar ve bu daha geniş bakış açısını yenilik yapmak ve sonuçta daha fazla yatırım getirisi sağlayan daha yüksek etkili, daha düşük maliyetli çözümler bulmak için kullanacaklar.

Fırsat çözüm ağacının görsel yapısı, herhangi bir özelliğin önceliğini "nihai sonuç" olarak açıkça azaltır ve bunun yerine işle ilgili metriği hareket ettirmenin gerçekten önemli olduğu mesajını güçlendirir.

Bu nedenle, kuruluşlarına fırsat çözüm ağaçlarını başarılı bir şekilde tanıtan ürün ekipleri, paydaşların son teslim tarihleri ​​olan özelliklerden oluşan bir çamaşır listesine odaklanmak yerine deneyler yapmaya çok daha istekli olduklarını görme eğilimindedir.

Fırsat çözüm ağaçları nasıl çalışır?

Fırsat çözüm ağaçlarının dört temel bileşeninin her birini inceleyelim ve her biri için en iyi uygulamaları tartışalım.

Metrikler

Fırsat çözüm ağacınızın metriği, OKR'lerinizden (hedefler ve önemli sonuçlar) bir KPI (temel performans göstergesi) ile uyumlu olmalıdır, böylece çalışmanız doğrudan iş başarısına bağlıdır. Bu ölçüm, ürün keşfinizi yürüteceğiniz mercektir.

Başka bir deyişle, metriği hareket ettirmeyecek herhangi bir müşteri görüşmesi veya ürün keşif çabası dikkate alınmamalıdır. Yalnızca ölçütü değiştirme olasılığı gerçekten yüksek olan girişimler ve çabalar aktif olarak araştırılmalıdır.

Ancak iyi bir metriği nasıl seçeriz? İyi ölçümler, "iş başarısı" ile "ürüne yakınlık" arasındaki gerilimi dengelemelidir.

Metrik üründen çok uzaksa (ör. şirket çapında gelir veya şirket çapında kar), o zaman ürün ekibi keşif çabalarında herhangi bir gerçek odaklanma sağlamakta zorlanacaktır. Teorik olarak, herhangi bir girişim, geliri artırmanın veya maliyetleri düşürmenin bir yolu olarak gerekçelendirilebilir.

Ve metrik ürüne çok yakınsa (örneğin, özellik tıklama oranları), o zaman ekip belirli bir çözüme aşırı endekslidir ve müşteri sorununa veya işletme için iğneyi hareket ettirecek yatırım fırsatlarına yeterince odaklanmaz.

İyi bir metrik, müşteriler için bu değerin yaratıldığını ve bu değerin iş için yakalandığını izlemelidir. Örnekler, platformda geçirilen süreyi veya aylık aktif kullanıcıları içerebilir.

Fırsatlar

Hangi ölçütün peşinden gittiğimizi biliyor olmamız, müşterilerimizin yaşadıkları sıkıntıları bildiğimiz anlamınagelmez. Çoğu zaman, şelale odaklı ekipler, müşterilerinden dertlerinin ne olduğunu öğrenmeden "şirketin dört duvarı içinde" fikirler üretirler.

Fırsatların müşteriler için yeni değer yaratması ve aynı zamanda şirketin bu değeri kullanım, gelir, yönlendirmeler ve diğer ilgili iş faktörleri biçiminde yakalamasını sağlaması gerekir.

Ürün ekipleri, fırsatları belirlemek için aşağıdakilerden herhangi birini kullanabilir:

• Gelen müşteri geri bildirimi
• Giden 1:1 görüşmeler
• Giden anketler
• Ürün veri analitiği
• Dahili paydaşlarla yapılan görüşmeler (ör. destek, pazarlama, satış)

Bu kavramı daha somut hale getirmek için Google tarafından sağlanan bir e-posta gelen kutusu olan Gmail'i ele alalım.

Bir fırsat, "Daha iyi bir istenmeyen e-posta filtresi istiyorum"değildir. Bu bir çözüm fikri ve hangi dertleri çözeceğimizden çok neyi kuracağımızı dinleme tuzağına düştük.

"Daha iyi bir istenmeyen e-posta filtresi istiyorum" özellik fikrini düşündüğümüzde, bu aslında aşağıdakiler gibi çeşitli farklı temel kullanıcı sorunlarına işaret edebilir:

• Belirli bir e-postayı bulmam çok uzun sürüyor
• Tanımadığım kişilerden e-posta almaktan hoşlanmam
• Sunumlar sırasında e-posta bildirimlerinin beni rahatsız etmesi beni hayal kırıklığına uğrattı

Tahmin edebileceğiniz gibi, "bir e-postayı daha hızlı bulma" fırsatının üstesinden gelmek için olası çözümler kümesi ile "e-postaların beni rahatsız etmesini önleme" fırsatı için olası çözümler kümesi birbirinden çok farklıdır. "Daha iyi bir istenmeyen e-posta filtresi istiyorum" özelliği fikrini paylaştıkları doğru olsa da, bu, bir istenmeyen e-posta filtresinin her iki amaca da ulaşmanın en iyi yolu olduğu anlamına gelmez.

Bu nedenle, herhangi bir özellik talebinin arkasında ifade edilen gerçek acıyı anlamak için nitel müşteri görüşmeleri ve nicel analizler yapmak bizim için çok önemlidir.

Ayrıca, meslektaşlarımız özellikler önerdiğinde, özelliği göründüğü gibi almamalıyız. Bunun yerine, "bu özellik isteği bir müşteri için hangi sorunu çözüyor?" Buradan, çoğu ilk önerilen fikirden daha tatmin edici, oluşturması ve sürdürmesi daha kolay olabilecek tüm çözüm fikirlerini değerlendirebiliriz.

çözüm fikirleri

Bir fırsat seçtikten sonra, müşteri sorununa saldırmanın çeşitli olası yollarını belirlemek için tasarım ve mühendislikle iş birliği yapın:

• Farklı olun ve olabildiğince çok fikir üretin
• "Kötü" fikirlerden korkmayın çünkü iyi fikirlere yol açabilirler.
• Daha sonra deneme sırasında "ne göndereceğiniz" konusunda birleşeceksiniz

Tasarım, insanların şu anda bu sorunu gerçek dünyada nasıl ele aldıklarını düşünmenize yardımcı olabilir. Rakiplerin ürünleri aracılığıyla bu sorunu nasıl çözdüğünü değerlendirebilirler ve ayrıca müşterilerin acılarını hafifletmek için ikame maddeleri, alternatifleri veya manuel süreçleri nasıl kullandıklarını belirleyebilirler. Bu 360 derecelik görüş, çözüm için çok daha iyi fikirler bulmamızı sağlıyor.

Mühendislik, bu müşteri sıkıntısının birden fazla ilgili kullanım durumunu kapsayan daha geniş bir sıkıntıya soyutlanıp soyutlanamayacağını belirlemenize yardımcı olabilir. Bazı durumlarda, birçok sorun kullanıcı düzeyinde tamamen ilgisiz görünebilir, ancak sistem düzeyinde tek bir hamlede kolayca çözülebilir.

Örneğin, Asana veya Trello gibi bir proje yönetimi platformundan sorumlu olduğunuzu varsayalım. Bazı kullanıcılar, hangi görevlerin son teslim tarihlerini kaçırma riski altında olduğunu bilmek ister. Bazı kullanıcılar, atanan kişilerin iş yükünün fazla olup olmadığını bilmek ister. Bazı kullanıcılar, hangi departmanların en çok görev talebinde bulunduğunu anlamak ister. Ve bazı kullanıcılar, hangi grupların en çok görevi bitirdiğini bilmek ister.

Bunların hepsi, bir kullanıcı sıkıntısı perspektifinden çılgınca farklı görünüyor, ancak mühendislik, altta yatan kullanıcı sıkıntısının "her görev hakkında zaten sahip olduğumuz niteliklere göre şeyleri kolayca gruplandıramıyoruz veya birlikte filtreleyemiyoruz" olduğunu belirleyebilir. Ve bu mercekten mühendislik, tek bir kullanıcı tarafından önerilmeyen oldukça esnek bir sırala ve filtrele sistemi önerebilir.

Son olarak, işlevler arası ortaklardan geri bildirim istemekten korkmayın! Ne de olsa, değerlendirmeniz için hazır özellik istekleri olabilir.

Ancak, daha önce de belirttiğimiz gibi: çözüm fikirleri hakkında işlevler arası geri bildirimle etkileşim kurarken, bunların önceliklendirdiğiniz seçilmiş fırsat alanına gerçekten uyduğundan emin olmanız gerekir. Bir anlaşmayı tamamlamaya veya özellikle söz sahibi bir müşteriyi memnun etmeye yardımcı olacak çözüm fikirleriyle uğraşmak istemezsiniz. Mümkün olan en kısa sürede, gereken en az kaynağı kullanarak mümkün olan en yüksek değeri sunmak istersiniz.

Testler ve deneyler

Üstün yatırım getirisi elde etmek için, çözüm fikirleri tamamen olduğu gibi gönderilmemelidir çünkü bu pahalı ve yüksek risklidir. Her çözümün altında yatan birden çok varsayımımız vardır ve bu varsayımların her birini iyi tasarlanmış, düşük çaba gerektiren deneylerle test etmeliyiz. Bu yaklaşım riski azaltır, öğrenmeyi destekler ve sonuç olarak yatırım getirisini artırır.

Örneğin, Ironclad gibi bir sözleşmeli yazılım platformundan sorumlu olduğunuzu ve AI/ML'ye dayalı olarak ilgili sözleşme şartlarını otomatik olarak ekleyen bir işlevsellik sunmak istediğinizi varsayalım. Tüm öneri sistemini tek seferde oluşturmak yerine, bu girişimi daha küçük parçalara ayırarak riskten arındırmak isteyeceksiniz.

Bir varsayım, "avukatların öneriyi sözleşmeye eklemeden önce gözden geçirmek istediklerine inanıyoruz" olabilir. Öyleyse sunduğumuz kullanıcı arabirimi, avukatların önerilen sözleşme maddesini görmelerine izin vermeli ve onlara kabul etme veya reddetme yetkisi vermelidir.

Ancak varsayımımız "avukatlar, bunu kendileri için dolduran yazılım konusunda rahatlar ve düzinelerce bariz öneriye bakmak onların sınırlı zamanlarını boşa harcar" şeklindeyse, o zaman bu kullanıcı arayüzünü oluşturmamalıyız.

Bunu nasıl test edeceğiz? Bir avukatla, onlar bakmadan sözleşme maddelerinin eklenmesinden rahatsız olup olmadıklarını görmek için bir "makinedeki kişi" testi yapabiliriz.

Test etmemiz gerekebilecek başka bir varsayım da "sözleşme hükümleri farklı sözleşme türlerinde tutarlıdır". Bu doğru olmayabilir. Farklı sözleşmeler, maddelerin eklenmeden önce düzenlenmesini gerektirebilir. Bu durumda burada da bir deney yapmak isteriz.

Her deney için aşağıdakileri yaptığımızdan emin olmamız gerekir:

• Müşterilerimiz, rakiplerimiz ve kullandığımız teknoloji hakkındaki tüm örtülü ve açık varsayımlarımızı tanımlayın
• Başarılı olduğunu söylememiz için "metriğin ne kadar hareket etmesi gerektiği" için ön eşikler oluşturun
• Varsayımlarınız doğrulanırsa ne yapacağınızı ve varsayımlarınız çürütülürse ne yapacağınızı kapsayan, deney performansına dayalı önceden belirlenmiş sonraki adımları taslağı

Çözüm fikirlerimize karşı çalıştırmak istediğimiz farklı deneylere nasıl öncelik veririz? Genel olarak, bu üç faktörü göz önünde bulundurarak önceliklendirme yapmak isteriz:

1. Kapsayıcı OST metriğini en çok hangi deneyler hareket ettirecek?
2. Hangi deneyler en büyük varsayımların riskini azaltacak?
3. Hangi deneyler bize en az zaman ve çabaya mal olacak?

Fırsat çözüm ağacı ne zaman kullanılır?

Bir fırsat çözüm ağacının amacı, şirketin yatırım yapabileceği potansiyel fırsat alanlarını organize etmektir; başka bir deyişle, müşterilerimiz için çözebileceğimiz uygun sorunlu noktaları kategorilere ayırır.

Bu nedenle, ister üç aylık düzeyde ister yıllık düzeyde yol haritaları oluşturuyor olalım, fırsat çözüm ağaçları her türlü yol haritası oluşturma çalışmasında bir girdi olarak kullanılmalıdır. Ne de olsa, müşterilerimizin hangi sorunlu noktalara sahip olduğunu bilmiyorsak, etkili yol haritaları oluşturamayız.

Fırsat çözüm ağaçları, özellikle bu önerileri yönetici ekiplere sunmayı planladığımızda, ürün tekliflerini çerçevelemek için oldukça değerlidir. Önemli ölçütlerde yöneticilerimizle aynı çizgide olmamızı sağlayarak ve bize sunulan farklı fırsatları işbirliği içinde keşfetmemiz için bir alan sağlayarak, olası çözümleri daha etkili bir şekilde yineleyebilir ve daha az çaba ve daha az zamanla daha fazla değer sunabiliriz. .

Birçok ürün ekibi, tesis dışında düzenli bir ürün stratejisi yürütür. Bir dahaki sefere tesis dışında bir stratejiye katıldığınızda, tesis dışı sona erdikten sonra tüm katılımcılar için eyleme geçirilebilir bir sonraki adım olarak "fırsat çözüm ağaçları" oluşturmayı düşünün.

Ayrıca gelecekteki strateji sahaları için, organizatörlerden ekiplerin aktif olarak üzerinde çalıştığı mevcut OST'leri gözden geçirerek başlamalarını isteyin. Bunu yaparak, tüm katılımcılar önlerindeki fırsat alanı ve bu fırsatlarla mücadelede kaydedilen ilerleme hakkında ortak bir görüşe sahip olacak.

Bir fırsat çözüm ağacının gerçek dünyadan bir örneği

Konsepti hayata geçirmek için, uygulamadaki fırsat çözüm ağaçlarının gerçek dünyadan bir örneğini ele alalım. Diyelim ki bir web sitesi oluşturucu olan B2B ürününüzdeki (örneğin, Squarespace, WordPress, Wix, vb.) arama yeteneğini geliştirmekten sorumlusunuz.

Başarı ölçütünüzü "müşteri başına haftalık tamamlanan ortalama arama sayısı" olarak tanımlamış olabilirsiniz. Yani, arama yeteneğiniz müşterilerinize değer sağlıyorsa, müşterilerinizin son kullanıcılarının başka bir rakip çözümün (örneğin, Google Özel Arama) işlevselliği yerine sizin arama işlevinizi giderek daha fazla kullanmasını beklersiniz.

Kullanıcı araştırması ve gelen müşteri geri bildirimleri sayesinde, iyileştirme için üç temel fırsat olduğunu keşfetmiş olabiliriz:

1. Özelliğinizdeki arama sonuçlarını incelemek şu anda oldukça zor
2. Kullanıcıların, arama sonuçlarının geri gelmesi için uzun süre beklemesi gerekiyor, bu da can sıkıcı bir durum.
3. Pek çok kullanıcı, sorgularına "yerel" konuma dayalı anahtar kelimeler (ör. "New York" veya "San Diego") ekliyor; bu, yinelenen ve sıkıcı ancak doğru sonuçlar için gerekli.

Aşağıdaki gibi bir fırsat çözüm ağacı bulabiliriz:

Üç fırsatın her biri için olası çözüm fikirlerini belirlemek üzere satış, pazarlama, müşteri başarısı, müşteri desteği, tasarım ve mühendislik ile yapılan görüşmelerde çalışmış olacaksınız.

Ve herhangi bir fikir için, o fikri baştan sona yaymazsınız - fikrin hangi yönlerinin en değerli olduğunu belirlemek için test edilebilir hipotezler ve deneyler yaratırsınız.

Örneğin, kullanıcıların arama sonuçlarını gözden geçirmesini kolaylaştırmak isteyebilirsiniz ve ikna edici görünen bir fikir, kullanıcılara sonuç önizlemelerini göstermektir.

Ancak "Sonuç önizlemeleri" oldukça kapsamlıdır; Bir önizlemeyi çekici kılan tam olarak nedir?

"Her sonucun kullanıcılar tarafından gözden geçirilmesi gerektiği" varsayımını test etmek istediğimizi varsayalım. Bu durumda, döndürülen her sonucun kendisiyle ilişkilendirilmiş kendi metin tabanlı önizlemesine sahip olduğu bir deney başlatırdık.

Ancak, bu varsayımın diğer tarafını da test edebiliriz, "bir kullanıcı gerçekten en kısa zamanda yalnızca tek bir en iyi sonucu ister." Ayrıca, sayfanın üst kısmında vurgulanan "en alakalı" tek bir metin parçasıyla bir deneme yapmak istiyoruz.

Ve metnin gerçekten ilerlemenin en iyi yolu olduğunu nasıl bilebiliriz? Ya kullanıcılarımız özellikle Pinterest veya Instagram'a benzer resimlerle ilgileniyorsa? Bu durumda, metin tabanlı bağlantıları ortaya çıkarmak yerine, arama sonuçlarımız için görüntü tabanlı anlık görüntüleri gösterdiğimiz bir deney yapmalıyız.

OST'ler ve ürün stratejisi arasındaki etkileşim

Fırsat çözüm ağaçları, ürün stratejisiyle iki temel yolla etkileşime girer.

Birincisi, OST yöntemi ürün stratejisini tamamlar ve geliştirir. Sonuçta, herhangi bir OST için seçilen metrik, belirlenen ürün stratejisiyle uyumlu olması gerektiğinden, her OST ürün stratejisinden başlar.

İkinci olarak, fırsat çözüm ağaçları aynı zamanda doğruladığımız veya çürüttüğümüz varsayımlara ve deneylerimizden ortaya çıkardığımız yeni keşfedilen içgörülere dayalı olarak ürün stratejisini bilgilendirir ve etkiler.

Genel bir kural olarak, her üç denemeden sonra ürün stratejinizi iyileştirin. Her deneyi tamamlarken şu soruları düzenli olarak sorun:

• Belirlenen müşteri segmenti hala peşinden gidilecek doğru segment mi?
• Fırsat, başlangıçta inandığımızdan daha mı büyük yoksa daha mı küçük?
• Pazara yaklaşmak kolaylaştı mı yoksa zorlaştı mı?

OST aracılığıyla paydaşlarla uyum sağlama ve işbirliği yapma

İnsanlar, sahip oldukları bağlama göre kararlar verirler ve makul insanlar, eğer aynı bağlama sahiplerse, aynı kararları verirler.

Anlaşmazlık ile karşı karşıya kalırsanız, bunlardan biri (veya her ikisi) oluyor:

• Aynı fikirde olmayan kişi sizin bağlamınıza sahip değil
• Aynı fikirde olmayan kişinin sahip olduğu bağlama sahip değilsiniz

Fırsat çözüm ağaçlarını, müşterilerin öğrendiklerinden başlayıp bir sonraki adımda ne göndereceğimize karar vermemize kadar uzanan keşif yolculuğunda paydaşları ve yöneticileri bizimle birlikte getirmek için kullanabiliriz.

Kuruluşunuz içinde fırsat çözüm ağaçlarını nasıl kuracağınızı açıklayalım. Bu başucu kitabı, Fortune 500 şirketleriyle yürüttüğümüz ekip çalıştaylarının yanı sıra yüksek potansiyele sahip ürün liderlerine sağladığımız 1:1 yönetici koçluğuna dayanmaktadır.

Aşağıda şunları ele alacağız:

1. İlk OST'nizi nasıl oluşturabilirsiniz?
2. Mevcut bir OST nasıl olgunlaştırılır
3. Yeni bir OST'ye nasıl dönülür?

İlk OST'nizi oluşturma

Kuruluşlarımızda yeni çalışma süreçleri veya düşünce çerçeveleri getirdiğimizde, liderlerin ve işlevler arası muadillerin katılımını sağlamamız gerekir.

Bu destek oluşturma adımını detaylandırmak için, en başarılı ürün yöneticilerinin paydaşları ürün keşif uygulamalarına yönlendirmek için en az dört toplantı yapma eğiliminde olduklarını bulduk. İşte dört toplantı ve her birinde ele alınacak konular:

1. Metrik hizalama : Temel iş metriğine hizalayın ve keşfin uzun vadede şelaleden daha iyi sonuçlara nasıl yol açacağını tartışın.
2. Fırsat keşfi : Müşteri geri bildirimlerine dayalı olarak ilk fırsat alanları kümesini gözden geçirin ve paydaşları da fırsatlarını paylaşmaya davet edin.
3. Fırsat seçimi : Birlikte başlamak için bir fırsat seçin (hangisi "doğru" veya "yanlış" değil) ve karar verme sürecinizi birlikte belgeleyin.
4. Çözüm düşüncesi : Ortaklaşa çeşitli çözümler tasarlayın ve deneyler yoluyla hangi ilk çözümün keşfedileceğine karar verin.

Bu toplantıları aceleye getirmek istemezsiniz çünkü yolculuk sonuçtan daha önemlidir. Belirli bir paydaşın sessiz, muhalif veya sadece kafası karışık olduğunu fark ederseniz, bu toplantıların dışında onlarla bire bir iletişim kurmak için biraz zaman ayırın. Endişelerinin ne olduğunu öğrenin ve bu endişeleri gidermek için onlarla ortak çalışın.

Ayrıca, yolculukta paydaşları da yanınızda getirmek için dörtten fazla toplantıya ihtiyacınız olabilir. Bununla birlikte, paydaşlarda yorgunluğa, odak kaybına ve hayal kırıklığına neden olma eğiliminde olduğundan, aynı toplantıya birden çok konunun sığdırılmasını önermiyoruz.

Bir yandan, paydaş tercihlerinde daha geniş bir şekilde nasıl gezineceğiniz hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz, aylık kaydedilen PM derslerimizin bir parçası olarak bir saatlik bir ders kaydettik.

Eldeki konuya geri dönelim: Artık ilk fırsat çözüm ağacımızı oluşturduk. Ancak henüz işimiz bitmedi. Hâlâ deney fikirleri bulmamız gerekiyor ve deney ilerlemesini ve genel ölçüm hareketlerini paydaşlarımızla paylaşmamız gerekiyor.

Mevcut bir OST'yi olgunlaştırma

Her deney fikrini oluştururken, her deneyde hangi çözüm fikrini ele aldığınızı belirlemek için OST'nizi güncelleyin. Yapabildiğiniz yerde, test etmeye çalıştığınız hipotez hakkında tek cümlelik bir açıklama ile denemenizi not edin.

Ardından, deneyleriniz sona erdiğinde, her deneyin sonuçlarını OST'nizde de gösterin. Doğrulanmış hipotezler için bir onay işareti ve geçersiz hipotezler için bir X kullanabilirsiniz, böylece paydaşlar belirli metrik sonuçlarının ayrıntılarına girmeden ilerlemenizi hızlı bir şekilde görebilir.

Denemelerinizin ne kadar hızlı çözüldüğüne bağlı olarak, güncellemeleri paydaşlarınıza ve yöneticilerinize bir ila iki haftada bir yayınladığınızdan emin olun. Bunu yaparak, keşif çabalarınızın meyve verdiğini ve müşterilerle sadece müşterilerle konuşmak için konuşmadığınızı kanıtlarsınız. Bunun yerine, keşif çalışmanız aktif olarak iş ölçümlerini ileriye taşıyor.

İlk iki veya üç yayınınız için bunları canlı toplantılarla da eşleştirmek isteyeceksiniz. Bu canlı toplantılarda, fırsat çözüm ağacının amacının, ürün keşfetme çabalarınızın iş metriklerini hareket ettirmesini ve özellikler yerine denemeler göndermenizi sağlamak olduğunu özetlemek isteyeceksiniz.

Her toplantıda, önceliklendirdiğiniz fırsatlar ve masadaki çözüm fikirleri hakkında paydaşlara soru sormaları için alan verin. Bu şekilde, ürün karar verme sürecinde aktif bir katılımcı haline gelirler ve burada olası müşteri sıkıntıları veya olası çözüm fikirleri için fikirleriyle katkıda bulunabilirler.

Ayrıca, bir paydaş metrikle veya önceden tanımlanmış bir fırsat alanıyla uyuşmayan belirli bir özellik için baskı yaptığında, bu özelliğin öncelikli iş sonuçlarını etkileme olasılığının düşük olduğunu nazik ama kesin bir şekilde açıklayabilirsiniz.

Bu toplantılar aracılığıyla paydaşlarınızın güvenini kazandıktan sonra, zamandan ve emekten tasarruf etmeye yardımcı olmak için güncellemeleri eşzamansız olarak gönderebilirsiniz. Bununla birlikte, paydaşların soruları, endişeleri, önerileri veya OST'ye ekleyecekleri yeni fikirleri varsa size ulaşabilecekleri ve ulaşmaları gereken net beklentileri belirlediğinizden emin olun.

Yeni bir OST'ye geçiş

Her çeyrekten sonra, aynı OST'de kalmaya mı yoksa yeni bir OST'ye mi dönmeye karar vermeniz gerekecek. Günün sonunda, her OST azalan marjinal getirilerle sona erecektir. Örnek olarak, dönüşüm oranları asla %100'ü geçemez.

İlk metriği hedefleyerek artık en yüksek YG'yi elde edemeyeceğimize karar verdiğimizde, yeni bir OST'yi başlatmak için yeni bir metrik belirlememiz gerekir. Bu noktada, "ilk OST'nizi oluşturma" bölümünde tartıştığımız tüm OST iş akışını yeniden başlatmamız gerekiyor.

Ancak, paydaşların artık OST'lerin arkasındaki temel kavramlara aşina olması gerektiğinden, süreci biraz hızlandırabiliriz. İş ölçütünde, fırsat alanında ve odaklanılacak bir fırsatta uyum sağlamak için yalnızca bir ila iki toplantıya ihtiyacınız vardır.

Odaklanacağınız fırsat alanına sahip olduğunuzda, ek girdi olmadan çözümler ve deneyler yürütebilmelisiniz (zaman içinde paydaşlarla yeterince güven oluşturmuş olmanız ve sorularını geldikleri anda ele almış olmanız koşuluyla) yukarı).

Artık OST'leri paydaşlarla nasıl paylaşacağımızı biliyoruz. Ancak deneyler yaparken ilerlememizi görsel olarak tam olarak nasıl izleriz? Aşağıda, ilgili bağlamı sağlayan ve ürün keşfini ön planda tutan görsel bir kontrol panelinin nasıl oluşturulacağına ilişkin bir şablon sunuyoruz.

OST'leri analize bağlama

Fırsat çözümü ağaçları, analitik yetenekleriyle doğal olarak iyi bir şekilde eşleşir. Ne de olsa, performansını analiz etmediğimiz sürece belirli bir çözümün işletme için anlamlı bir ilerleme sağlayıp sağlamadığını bilemeyiz ve doğru bir şekilde tarafsız bir deney oluşturamazsak bir çözüm sunup sunmamamız gerektiğini bilemeyiz.

Analitik aracılığıyla fırsat çözüm ağacınızı nasıl hayata geçireceğinize bir örnek olarak, Amplitude Not Defterlerini kullanarak bunu nasıl yapacağınızı tartışacağız.

Verilen fırsat çözüm ağacınız için bir Genişlik Defteri oluşturun. Bu not defteri, bilgi için merkezi bir merkez görevi görecektir.

Not defterinizin en üstündeki ilk şey, ürün keşif çabalarınızda ilerlemeye çalıştığınız Temel Sonuç olmalıdır. Bu şekilde, temel sonucun, deneme çabalarımıza dayalı olarak zaman içinde gerçekten iyileşip iyileşmediğini görebiliriz.

Hemen ardından, fırsat çözüm ağacı diyagramımızı ana sonuç panosunun altına bir resim olarak ekliyoruz. Bu diyagramı herhangi bir diyagram oluşturma aracında, örneğin Miro'da oluşturabiliriz.

Daha sonra, şimdiye kadar yaptığımız her deneyi listelemeliyiz. Bu deneyler, fırsat çözüm ağacında hedefledikleri fırsatla etiketlenmelidir.

Defterinizin en sonuna, fırsat çözüm ağacını detaylandırmak için yürüttüğünüz tüm müşteri görüşmelerine ve müşteri araştırmalarına bağlantı veren bir ek eklemelisiniz. Bu şekilde, ele almaya karar verdiğiniz fırsatların kanıtlarına ve kanıtlarına sahip olursunuz.

Kapanış düşünceleri

Fırsat çözüm ağaçlarını kullanarak, ürün planlama sürecinin tüm noktalarında sürekli ürün keşfi yapıyoruz. Paydaşların ürün keşfini benimsemelerine yardımcı olmak için fırsat çözüm ağacı çerçevesini kullanmalıyız.

Bu üç ilkeyi aklımızda tuttuğumuz sürece, süreci ve terminolojiyi kendi özel bağlamlarımıza ve ihtiyaçlarımıza uyacak şekilde değiştirme yetkisine sahip olmalıyız:

1. Ürün keşfi iş hedeflerine hizmet etmelidir.
2. Bir ürün ekibinin amacı, özellikleri gelişigüzel bir son tarihe kadar teslim etmek yerine, müşterinin sıkıntısını giderecek çözümler üzerinde yineleme yapmaktır.
3. Ekip olarak, üç aylık veya yıllık bir takvime kadar beklemek yerine, müşterilerin öğrendiklerine ve geri bildirimlerine gerçek zamanlı olarak tepki verebilmeliyiz.

Paydaşları ve yöneticileri fırsat çözüm ağaçlarına maruz bıraktığımızda, alışmaları biraz zaman alacaktır. Ancak onları yolculukta yanımıza aldığımızda, ürün kararlarımızla daha uyumlu olacaklarını göreceğiz. Daha da iyisi, aktif ortak çalışanlar ve katkıda bulunanlar haline gelirler ve hayal edebileceğinizden daha fazla fikir ve müşteri bağlamı paylaşırlar.