From the blog
Learn how to grow your audience with deep insights.
Learn how to grow your audience with deep insights.
Blog Yazısı
Rachel kimsenin kullanmadığı 47 özellik inşa etmişti.
Hızla büyüyen bir fintech startup'taki Ürün Başkanı olarak, kullanıcılarını anladığını düşünüyordu. Her ürün yönetimi kitabını okumuştu. Kullanıcı görüşmeleri yapmıştı.
Kişilik profilleri oluşturmuştu. Müşteri yolculuklarını haritalamıştı. Kutsal "inşa et-ölç-öğren" döngüsünü takip etmişti.
Yine de, onun özellik mezarlığı büyümeye devam ediyordu. Aylarca süren mühendislik çalışması dijital toz topluyordu. Metrikler iç karartıcıydı:
En kötü kısım? Müşteriler zaten mevcut olan özellikleri talep etmeye devam ediyordu. Onları bulamamışlardı ya da anlamamışlardı ya da yanlış problemi çözdükleri için umursamıyorlardı.
Rachel işinde kötü değildi. Tamamen yanlış oyun oynuyordu.
Kendimizi ürün geliştirmenin özellikler inşa etmek olduğuna inandırdık. Değil. Problemleri çözmek hakkında. Ama işte tuzak: Gerçekten önemli olan problemleri belirlemekte berbatız.
Geleneksel yaklaşım:
Bu müşteri odaklı değil. Üzerine müşteri tadında serpintiler eklenmiş varsayım odaklı.
Rachel nihayet derin müşteri zekasını uyguladığında keşfettiğini paylaşayım:
Müşteriler size ne istediklerini söylemekte berbat. Aptal oldukları için değil, özellikler açısından düşünmedikleri için. Sonuçlar açısından düşünüyorlar.
"Daha iyi raporlamaya ihtiyacım var" dediklerinde, şunu kastediyor olabilirler:
Beş farklı problem, beş farklı çözüm. Ama siz "daha iyi raporlar inşa et" diye duydunuz.
Ürün yol haritanız muhtemelen bunlar tarafından yönlendiriliyor:
Kimin eksik olduğuna dikkat edin? Sessizce değer alan (ya da sessizce acı çeken) kullanıcıların %80'i hiçbir şey söylemeden.
Kullanıcılara "Hangi özellikleri istiyorsunuz?" diye sorduğunuzda, zaten başarısız oluyorsunuz. Onları kendi problemlerinde uzman olmalarına izin vermek yerine ürün yöneticileri gibi düşünmeye zorluyorsunuz.
Daha da kötüsü, zaten bildikleri ürünlere dayalı çözümler önerecekler. "Excel gibi çalışmasını sağla" inovasyon değil. Kısıtlama.
Yüzlerce ürün genelinde milyonlarca kullanıcı etkileşimini analiz ettikten sonra, geleneksel ürün bilgeliğini parçalayan desenler ortaya çıkıyor:
Kimse "özelleştirilebilir widget'ları olan bir gösterge paneli" isteyerek uyanmaz. "2 saat veri kazarak zaman geçirmeden işimin sağlıklı olup olmadığını bilmek" isteyerek uyanırlar.
Özellik şişkinliği sadece kötü UX değil. Güven erozyonu. Kullanılmayan her özellik "beni anlamıyorlar" diye fısıldar.
Bugünün basit çözümü, 4. çeyreğin mükemmel çözümünü yener. Ama ürün ekipleri eksik problemler için kapsamlı çözümlere bağımlı.
En iyi ürünler sadece problemleri çözmez. Kullanıcıları yetkin, güçlü, başarılı hissettirirler. Duygusal iş, işlevsel iş kadar önemli.
Rachel AI destekli müşteri zekasını uyguladığında, her şey değişti. Ne inşa edeceğini tahmin etmek yerine, görebiliyordu:
AI binlerce destek biletini analiz etti ve insanların kaçırdığı desenleri buldu. Yaygın ifade: "...için bir yol var mı?" ardından zaten mevcut olan özelliklerin tanımları geliyordu. Problem eksik özellikler değildi—keşif ve anlayıştı.
Kullanıcı davranışını analiz ederek, AI müşterilerin ürünün halledebileceği görevler için verileri Excel'e aktardıklarını ortaya çıkardı. Düzeltme talep etmek yerine ürünün sınırlamaları etrafında iş akışları inşa etmişlerdi.
Kullanıcı oturumlarının AI duygu analizi hayal kırıklığı desenlerini gösterdi. Kullanıcılar görevleri deneyecek, başarısız olacak, geçici çözümler deneyecek, kısmen başarılı olacak ve asla şikayet etmeyeceklerdi. Bu sessiz mücadeleler geleneksel geri bildirimde görünmezdi.
AI hangi özelliklerin uzun vadeli elde tutma ve genişleme ile ilişkili olduğunu belirledi. Sürpriz: Gösterişli özellikler değildi. Kritik iş akışlarında zaman kazandıran sıkıcı, güvenilir olanlar.
Dinleyen CRM
Tasarım Aracı Devrimi
Analitik Platform Dönüşü
Proje Yönetimi Atılımı
Geleneksel kullanıcı araştırması onlarcayla konuşur. AI binlercesini analiz eder. Her destek bileti, kullanıcı oturumu, özellik talebi ve öfke tıklaması bir hikaye anlatır.
İnsanlar küçük örneklem boyutlarına sahip desen eşleştirme makineleridir. AI gerçek kullanıcı ihtiyaçlarını ortaya çıkaran masif veri setlerinde ince desenleri belirleyebilir.
AI size sadece kullanıcıların dün neyle mücadele ettiğini söylemez. Kullanım evrimi desenlerine dayalı olarak yarın neye ihtiyaç duyacaklarını öngörür.
Özellik benimseme kibir. Kullanıcı başarısı akıldır. AI özellik kullanımını kullanıcılar için gerçek iş sonuçlarına bağlamaya yardımcı olur.
Kod yazmadan önce, AI farklı çözümlere kullanıcıların nasıl tepki verebileceğini tarihsel davranış desenlerine dayalı olarak simüle edebilir.
AI'nin ürün geliştirmeyi tahminlerden bilime nasıl dönüştürdüğü:
Tüm kanallardan gelen geri bildirimleri birleşik anlayışa toplama. Destek biletleri + kullanıcı görüşmeleri + davranış verisi + anket yanıtları = tam resim.
Tüm problemler eşit değil. AI hangi problemlerin önce çözüm hak ettiğini belirlemek için sıklık, şiddet ve iş etkisini tartar.
İnşa etmeden önce AI öngörülü kullanıcı tepkisiyle çözüm kavramlarını test etme. Üretimde değil, simülasyonda hızlı başarısızlık.
Benzer özellik desenleri ve kullanıcı segmenti davranışlarına dayalı olarak lansmanla önce benimseme ve değer tahmin etme.
Gerçek inovasyon her şeye AI eklemek ya da rakipleri kopyalamak ya da teknik olarak etkileyici olanı inşa etmek değil. Gerçek problemleri kullanıcıların mümkün olduğunu bilmediği yollarla çözmek.
Ama anlamadığınız problemleri çözemezsiniz. Ve kullanıcılardan çözüm tasarlamasını isteyerek problemleri anlayamazsınız.
Şu anda, destek biletlerinizde, kullanıcı oturumlarınızda ve geri bildirim kanallarınızda gömülü olan bir sonraki çığır açan özelliğiniz bekliyor. Muhtemelen düşündüğünüz gibi değil. Muhtemelen hayal ettiğinizden daha basit. Muhtemelen var olduğunu bilmediğiniz bir problemi çözüyor.
Soru şu: Rakipleriniz yapmadan önce bulacak mısınız?
Önümüzdeki on yılın en iyi ürün ekipleri en iyi fikirlere ya da en hızlı mühendislere ya da en büyük bütçelere sahip olanlar olmayacak. Kullanıcılarını en derinden anlayanlar olacak.
AI bu anlayışı ölçekte mümkün kılıyor. Ama araçlar ürün inşa etmez. Ekipler eder. Ve kazanacak ekipler kullanıcıların ne istediğini bilmediklerini kabul edecek kadar alçakgönüllü—sonra bunu öğrenecek kadar sistematik olanlar olacak.
Ürün yol haritanıza bakın. Kaç özellik kullanıcılar onsuz açıkça mücadele ettiği için orada? Kaç tanesi biri haval olacağını düşündüğü için orada?
Kullanıcılarınızın daha fazla özelliğe ihtiyacı yok. Problemlerinin çözülmesine ihtiyaçları var. Başarılı hissetmeye ihtiyaçları var. Onları derinden anlayan ve tamamen hizmet eden ürünlere ihtiyaçları var.
Bu şekilde inşa etme teknolojisi mevcut. Veri zaten akıyor. İçgörüler keşfedilmeyi bekliyor.
Tek soru şu: Onların istediğini düşündüğünüzü inşa etmeye devam mı edeceksiniz, yoksa gerçekten ihtiyaç duydukları şeyi inşa etmeye mi başlayacaksınız?
Çünkü her rakibin aynı teknolojilere ve yeteneklere erişime sahip olduğu bir dünyada, tek sürdürülebilir avantaj anlayıştır.
Ve anlayış bir his değil. Bir disiplin.
Ustalaşın, ve sadece insanların kullandığı ürünler inşa etmeyeceksiniz.
İnsanların yaşayamayacağı ürünler inşa edeceksiniz.
C: Modern platformlar teknik uzmanlar için değil, işletme kullanıcıları için tasarlanmıştır. Kodlama becerilerinden çok stratejik düşünce ve müşteri empatisine ihtiyacınız var. En başarılı uygulamalar BT değil, pazarlama veya müşteri başarısı ekipleri tarafından yönetilir. Güçlü destekli kullanıcı dostu platformlar seçin, önceden inşa edilmiş şablonlarla başlayın ve karmaşık sistemler inşa etmek yerine içgörüleri yorumlamaya odaklanın.
C: Uygulama zaman çizelgesi organizasyon boyutu ve hazırlığına göre değişir. Çoğu şirket aşamalı yaklaşımla 30-60 gün içinde ilk sonuçları görür. Bir departman veya müşteri segmentinde pilot programla başlayın, 30 gün sonuçları ölçün, sonra başarıya dayalı olarak genişletin. Anahtar her şeyi bir kerede dönüştürmeye çalışmak yerine küçük başlayıp kanıtlanmış sonuçlara dayalı olarak ölçeklendirmek.
C: İşiniz için önemli metriklere odaklanın: müşteri elde tutma oranları, ortalama sipariş değeri, destek bileti azalması veya satış döngüsü hızlanması. Basit bir önce/sonra karşılaştırma gösterge paneli oluşturun. Çoğu organizasyon 90 gün içinde temel metriklerde %20-40 iyileşme görür. Haftalık hızlı kazanımları belgeleyin ve geleneksel yöntemlerle mümkün olmayacak içgörülerin spesifik örneklerini paylaşın.
C: Küçük işletmeler hızlı hareket edip adapte olabildikleri için genellikle en yüksek ROI'yi görürler. Konsepti kanıtlamak için ücretsiz veya düşük maliyetli araçlarla başlayın. Birçok platform startup fiyatlandırması veya büyüdükçe öde modelleri sunar. Küçük bir perakendeci müşteri zekası araçlarına ayda sadece 200$ harcayarak gelirini %45 artırdı. Yatırım daha iyi müşteri elde tutma ve hedefli pazarlama verimliliği yoluyla kendini geri öder.
C: En büyük hata bunu iş dönüşümü yerine teknoloji projesi olarak ele almak. Başarı liderlik desteği, tüm paydaşlara faydaların net iletişimi ve öğrenme eğrisi boyunca sabır gerektirir. Uygun değişim yönetimi olmadan uygulamayı acele eden şirketler, uygun hazırlık ve eğitime yatırım yapanlardan %70 daha düşük başarı oranları görür.
Orta ölçekli bir hizmet şirketi geleneksel yaklaşımlara önemli yatırım yapmalarına rağmen düşen müşteri memnuniyetiyle mücadele etti.
Zorluk:
Uygulama:
Sonuçlar:
Sadece 12 çalışanı olan kendi kendini finanse eden bir startup müşteri anlayışını devrimleştirdi:
Başlangıç Durumu:
Akıllı Çözüm:
Etkileyici Sonuçlar:
Bir Fortune 1000 şirketi müşteri zekasına yaklaşımını modernleştirdi:
Eski Zorluklar:
Dönüşüm Yaklaşımı:
Dönüşüm Sonuçları:
Gelişen ve mücadele eden şirketler arasındaki fark kaynaklar değil—anlayış. Beklediğiniz her gün rakiplerin daha iyi müşteri içgörüleriyle avantaj kazandığı bir gün daha.
Mindli ile Ücretsiz Başlayın
Zaten daha hızlı büyümek için AI destekli içgörüler kullanan işletmelere katılın. Kredi kartı gerekmez.
Daha Fazla Bilgi
Mindli'nin spesifik zorluklarınızı nasıl çözebileceğini tam olarak görün.
Mindli müşterileri şunlar için kullanır:
Kazanmak için ihtiyacınız olan içgörüler olmadan başka bir çeyrek geçirmesine izin vermeyin.
Gelecek müşterilerini gerçekten anlayan işletmelerin. Bunlardan biri olacak mısınız?