Być może znasz cytat: „Bez danych jesteś tylko kolejną osobą z opinią” (W. Edwards Deming). W rozwoju produktu dane mogą być drogowskazem, pokazującym drogę prowadzącą do decyzji, pomagając Ci dostrzec pewne sygnały, wzorce i kierunki do rozwoju oraz innowacji produktu. Ale czy dane zawsze są pomocne? W tym artykule przyjrzymy się, kiedy zbieranie danych jest wartościowe, a kiedy może nie mieć sensu — a nawet przynieść negatywne skutki.
Kiedy warto polegać na danych
Dane to potężne narzędzie w procesie podejmowania decyzji. Pomagają zrozumieć aktualny stan produktu i jego użytkowników: Jak wygląda obecna sytuacja? Co dzieje się z Twoim produktem? Co jest w tej chwili najważniejsze dla użytkowników? Jaką wartość dostarcza produkt teraz? Poza tym, dzięki danym możemy domknąć pętlę uczenia się i ciągle udoskonalać produkt (np. odpowiadając na pytania: Czego nauczyliśmy się z tego testu użytkownika? Co się zmieniło po wprowadzeniu nowej funkcji? I co z tym zrobimy dalej?). Można nawet wykorzystać dane historyczne i bieżące do prognozowania przyszłości, bazując na trendach (np. przewidując wzrostu liczby użytkowników korzystających wyłącznie z wersji mobilnej aplikacji).
Oto najważniejsze sytuacje, w których korzystanie z danych ma kluczowe znaczenie dla sukcesu produktu:
- Identyfikowanie potrzeb klientów, aby skutecznie na nie odpowiedzieć i znaleźć inspirację do innowacji produktowych.
- Zrozumienie trendów rynkowych w celu podejmowania decyzji związanych z produktem.
- Walidowanie nowych koncepcji, pomysłów i funkcji przed dokonaniem znaczących inwestycji, szczególnie gdy są związane ze znacznym ryzykiem.
- Monitorowanie zaangażowania i utrzymania użytkowników, aby szybko wychwycić szanse i wyzwania.
- Testowanie różnych opcji funkcji lub rozwiązań, aby wybrać tę, którą preferują użytkownicy.
- Porządkowanie Backlogu Produktu na podstawie opinii użytkowników, miar zaangażowania, popytu rynkowego lub wyników walidacji Twoich pomysłów (zwróć uwagę, że Product Owner może często korzystać z połączenia różnych źródeł danych do podejmowania decyzji).
- Optymalizacja wydajności produktu oraz kluczowych miar i wskaźników.
Ogólnie rzecz biorąc, jeśli chcesz zrozumieć, co się dzieje z Twoim produktem, użytkownikami i rynkiem, musisz zbierać dane i informacje, aby uzyskać jasny obraz obecnej sytuacji. Jeśli dążysz do poprawy czegoś, najpierw zrozum stan obecny, a następnie wprowadź zmiany i zbierz dane, aby ocenić wpływ wprowadzonych zmian. To prosty wzorzec ciągłego doskonalenia (lub ciągłego uczenia się), które może nam pomóc znaleźć możliwie najlepsze działania i rozwiązania, aby zmaksymalizować wartość produktu. W szczególności dane odgrywają ważną rolę w odkrywaniu i walidacji produktu (ang. product discovery and validation), pomagając nam poruszać się po przestrzeni wielu pytań, niepewności, niewiadomych.
Kiedy dane nie są pomocne
Chociaż opieranie się na dowodach jest często lepsze niż trzymanie się opinii czy przekonań, dane nie zawsze są dla nas niezawodnym przyjacielem. Są pomocne, ale nie zawsze powinniśmy ślepo za nimi podążać. Czasami dane w ogóle nie są potrzebne — lub mogą być potrzebne później. Kiedy więc lepiej odłożyć dane na bok lub je zignorować, nawet jeśli są dostępne?
Przyjrzyjmy się następującym przykładom:
- Wymagania związane z przepisami i regulacjami: Nie nie ma potrzeby pytać użytkowników, czy tego chcą, ponieważ musisz dostarczyć funkcjonalność, aby spełnić wymagania prawne. Najistotniejsza informacja dla Ciebie jest już dostępna: konsekwencje, jakie poniesiesz, jeśli wymagań nie spełnisz.
- Niskie ryzyko, wysoka nagroda: Jeśli ryzyko podjęcia złej decyzji jest niskie, a przewidywana wartość wysoka, dane mogą nie być konieczne. W takim przypadku po prostu zrób to (dostarcz zmianę, usprawnienie, nową funkcję) i zmierz, jakie rezultaty ta inwestycja w rozwój produktu przyniosła.
- Koszt braku działania: Kiedy koszt opóźnienia decyzji jest wyższy niż koszt podjęcia złej decyzji, unikaj paraliżu analitycznego i zbierania danych, szczególnie jeśli wymaga to znacznych nakładów czasowych. Zamiast tego skup się na szybkim dostarczeniu czegoś, co pomoże Ci się lepiej zrozumieć, czy warto inwestować w tę funkcję lub nowy kierunek rozwoju produktu, czy jednak nie.
- Zmienił się kontekst: Jeśli kontekst dla Twojego produktu zmienił się znacznie, porównanie aktualnych danych z danymi historycznymi może prowadzić do błędnych wniosków. W takich przypadkach często trzeba się pogodzić, że zasady gry się zmieniły, ale dane zebrane teraz mogą być nadal przydatne w przyszłym uczeniu się.
- Stronnicze zbieranie danych: Jeśli podejrzewasz, że dane są stronnicze — np. z powodu źle sformułowanych pytań w ankiecie lub zaangażowania niewłaściwej grupy, która nie jest reprezentatywna — może w tym przypadku lepiej je zignorować. Jest takie powiedzenie, że z fałszu można udowodnić wszystko, więc uważaj, aby stronnicze dane nie wprowadziły Cię w błąd i nie zakryły istotnych informacji.
- Wspieranie kreatywności i innowacji: Podczas burzy mózgów nad przełomowymi pomysłami produktowymi pozwól, aby kreatywność płynęła w powietrzu bez natychmiastowego żądania dowodów. Weryfikacja pomysłów może nastąpić później, a szkoda by było stracić inspiracje tylko dlatego, że ktoś obawiał się nimi podzielić ze względu na brak istotnych danych czy dowodów.
Czasami najlepszym podejściem jest po prostu: zrób to. Dotyczy to kwestii związanych z przepisami, ale może się również sprawdzić, gdy ryzyko jest niskie, a postrzegana wartość wysoka. Kiedy sytuacja Twojego produktu zmienia się znacząco, poleganie na historycznych trendach przy podejmowaniu decyzji może prowadzić do błędów. Ponadto kreatywność potrzebuje przestrzeni do swobodnej eksploracji. Nie ograniczaj siebie ani swojego zespołu, zadając zbyt wcześnie pytanie: „Jakie są dowody na to, że to możliwe lub ma sens?”
Korzystając z danych, zachowaj zdrowy poziom sceptycyzmu, szczególnie podczas prognozowania przyszłości. Przyszłość jest niepewna, a nieplanowane zdarzenia mogą całkowicie zmienić sytuację dotyczącą rozwoju Twojego produktu. Pamiętaj, że zawsze istnieje ryzyko fałszywie pozytywnych wyników (coś wydaje się prawdą, ale jest fałszywe), fałszywie negatywnych (coś wydaje się fałszywe, ale jest prawdą) oraz uprzedzeń, które mogą wprowadzać w błąd.
Podsumowanie
Dane mogą być niezwykle cenne, umożliwiając zarządzanie oparte na dowodach (ang. evidence based management) w rozwoju produktu. Pomagają nam się uczyć, stawać się coraz bardziej efektywnymi i podejmować świadome decyzje. Jednak ważne jest, aby rozpoznać, że w niektórych przypadkach dane mogą nie być potrzebne lub należy je odrzucić. Stronnicze lub źle zebrane dane mogą wręcz podważyć transparencję.
Czas jest również kluczowym czynnikiem w tym procesie i może zmienić wszystko. To, co dziś może nie być prawdziwe lub skuteczne, może całkowicie się zmienić za tydzień, za miesiąc, a nawet jutro. Dlatego zbieranie danych we właściwy sposób — tyle, ile potrzeba i kiedy jest to potrzebne — jest kluczowe dla zespołów produktowych. Rozmowy takie jak „Czy potrzebujemy jakichkolwiek danych lub dowodów?”, „Jakie dane będą pomocne?” i „Jakie są ryzyka?” powinny regularnie odbywać się w zespołach.
Cześć! Mam na imię Joanna (wiele osób zwraca się do mnie po prostu: Asia). Pracuję jako trenerka, konsultantka, mentorka i specjalistka uczenia w podejściu Action Learning. Pasjonuje mnie pomaganie osobom, zespołom i organizacjom w radzeniu sobie ze złożonymi wyzwaniami. Podobają Ci się moje treści? Chcesz dowiedzieć się więcej albo po prostu porozmawiać o Twoich wyzwaniach? Skontaktuj się ze mną: