7 простых вопросов о процессе Discovery: основные фреймворки, методики и правила исследований
Привет! Меня зовут Виктория Левена, я руководитель отдела аналитики в AGIMA. Мы часто помогаем нашим заказчикам развивать цифровые продукты, и важная часть этого процесса называется Discovery. Это этап, на котором продуктовая команда исследует рынок и пользователей, чтобы затем сделать продукт удобнее и привлекательнее. В этой статье я отвечу на самые базовые вопросы о Discovery и расскажу об основных фреймворках.
1. Что такое Discovery-процесс?
Понятие Discovery возникает, когда речь идет о продуктовой команде и о продуктовом подходе. По сути, это исследовательская деятельность, цель которой — определить, в каком направлении мы будем развивать продукт.
Процесс Discovery нужен в двух случаях:
когда продукта еще нет вообще, но мы хотим понять, каким он должен быть, чтобы он приносил деньги;
когда продукт уже есть, но мы хотим его заметно улучшить, чтобы он лучше монетизировался.
В обеих ситуациях нам нужно определить емкость рынка, понять, будет ли спрос, и какую потребность пользователей мы хотим закрыть.
Предположим, вы хотите сделать мобильное приложение, которое сообщает о загруженности общественного транспорта. Благодаря ему люди будут выбирать, на чем доехать до работы: метро, автобус, такси? Чтобы создать его, придется провести исследование. Понять, есть ли похожие приложения, каковы тренды в этом сегменте и каковы потребности аудитории. Может, такой продукт не нужен? Или его стоит переформатировать только под метро? Или люди в целом не готовы платить за такой функционал?
Каким бы инновационным не был продукт, начинать его разрабатывать без исследования неправильно. Если он закрывает потребность пользователя, значит потребность объективно существует. А значит, люди ее как-то уже закрывают. Возможно, они делают это не оптимальным способом — и это другой вопрос.
Но ничто не ново под луной. Люди прекрасно перемещались по городу и без нашего приложения. Поэтому заранее понять, насколько востребована или интересна будет наша идея, полезно и даже необходимо. Зачем изобретать то, чем никто не будет пользоваться?
2. Как устроен Discovery-процесс?
В основе Discovery, как правило, в том или ином виде лежат HADI-циклы:
Hypothesis — гипотеза, которую мы формируем на старте исследования.
Actions — действия, которые мы предпринимаем, чтобы подтвердить или опровергнуть гипотезу.
Data — данные, которые мы получаем в процессе проверки гипотезы.
Insights — выводы, которые мы можем сделать на основе этих данных.
Затем, исходя из того, подтвердилась гипотеза или нет, мы принимаем какое-то решение и формулируем новую гипотезу. А потом цикл начинается заново. Если решения нет — чтобы найти его, а если есть — чтобы развивать.
3. Можно ли обойтись без Discovery?
Можно, но это очень дорого.
Чтобы принять решение, люди опираются на экспертное мнение. По моей оценке, примерно в половине случаев эксперты попадают в цель. Они хорошо знают свою аудиторию, понимают ее потребности и строят довольно точные прогнозы. Но зачем же тогда Discovery?
Дело в других 50 процентах. Что, если в этом конкретном случае эксперт не увидел 50, или 70, или 90 процентов задач, проблем и потребностей пользователей? Два глаза — лучше, чем один, а два метода исследования — мнение эксперта и, к примеру, глубинное интервью — всегда точнее, чем один. Так мы увеличиваем уверенность в наших решениях. А это важно, когда мы говорим о метриках и конверсии.
4. Всегда ли нужны исследования?
Некоторые вещи точно можно не тестировать. К ним относятся баги, опечатки, расширения картинок и прочие мелочи. Всё это гигиена, а не новые фичи, и гигиены пользователь ждет по умолчанию.
Если на самом удобном и понятном сайте при оформлении заказа появляется непонятная ошибка, пользователь уйдет без покупки, а мы останемся без денег.
5. Как понять, что Discovery пора заканчивать?
В этом поможет закон убывающей полезности. Как он работает, объясню на примере.
Когда мы проводим качественные исследования, берем 5–7 человек на один сегмент целевой аудитории. Социология и статистика показывают, что этого достаточно, чтобы выявить 80–90 процентов проблем сегмента. Конечно, мы можем опросить и 30 человек, но выявим ли мы таким образом 100 процентов проблем? Скорее всего, мы потратим намного больше ресурсов, а в итоге сможем лишь незначительно уточнить данные.
Закон убывающей полезности работает и в случае исследования конкурентов — изучать всех не имеет смысла. Мы просто утонем в данных, которые в итоге не сможем проанализировать или учесть в полном объеме. Поэтому важно вовремя остановиться. Есть три сигнала, которые четко указывают, что Discovery пора заканчивать.
Когда кончаются гипотезы. Вы провели несколько итераций исследований и поняли, что пополнять бэклог больше нечем: новых инсайтов нет.
Когда гипотез слишком много. Вы проводите исследования и продолжаете пополнять бэклог снова и снова, задач там уже на три квартала вперед.
Когда заканчиваются время и деньги. Исследования можно проводить бесконечно, но у любой задачи есть дедлайны и бюджеты.
Мы всегда можем вернуться к Discovery, чтобы проверить какую-то фичу. Например, если поменяли интерфейс — можем провести юзабилити-тестирование. Но на самом первом этапе, когда мы еще только выясняем потребности пользователя, нужно уметь вовремя остановиться. Как правило, за это отвечает владелец продукта.
6. Какие качественные исследования можно проводить в рамках Discovery-процесса?
Глубинные интервью
Это формат исследования, при котором мы общаемся с пользователем один на один. Преимущество этого способа, например, перед фокус-группой состоит в том, что респондент не будет давать социально одобряемых ответов и с большей вероятностью поделится искренним мнением.
Если во время интервью мы понимаем, какую именно информацию хотим получить, мы можем формулировать один и тот же вопрос разными способами. Это нужно, чтобы человек мог посмотреть на проблему под разными углами и рассказать про свой опыт более подробно.
Если он считает свой опыт неудачным, мы можем уточнить, с чем он сравнивает. Окажется, что он, скорее всего, сравнивает нас не с прямыми конкурентами, а с каким-то стандартом рынка. Например, любая доставка так или иначе конкурирует с почти моментальными «Самокатом» или Яндекс Лавкой. И даже если человек заказывает в салоне автомобиль, он подсознательно ждет, что пользоваться покупкой он сможет сразу.
К этой группе методов примыкают и другие виды интервью — например, клиентское или проблемное (оно же Customer Development, оно же CustDev). Цель такого интервью — выявить конкретные проблемы пользователя во взаимодействии с продуктом. Оно не такие глубокое и требует меньше времени. При этом позволяет достаточно хорошо понять основные потребности и боли пользователей.
Customer Journey Map
Фреймворк предполагает, что мы берем всю совокупность пользователей, имеющихся и потенциальных, делим их на сегменты и общаемся с представителями каждого из сегментов. Помним о репрезентативности, требующей 5–7 респондентов на каждый сегмент. Если респондентов получается слишком много, а исследование затягивается, можем определить один-два приоритетных сегмента, и дальше строить CJM, ориентируясь на их потребности.
Мы просим представителей целевой аудитории пройти определенный сценарий и расспрашиваем об интересующих нас моментах: как он взаимодействует с продуктом, как впервые о нем узнал, на какой раз совершил первую покупку и т. п. Весь процесс взаимодействия пользователя с продуктом раскладываем на отдельные шаги. Выясняем, какие сложности были у него на каждом из них.
Например, пользователь решил купить на нашем сайте подарок бабушке. Для составления CJM нас интересует абсолютно всё: почему он выбрал наш сайт, где нашел ссылку, как искал подарок, сразу ли понял, как оформить покупку, и это только начало списка. Такая карта взаимодействия помогает нам найти сильные и слабые стороны продукта.
Юзабилити-тестирование
Перед запуском продукта мы можем разработать кликабельный прототип для сайта, приложения, отдельного сценария или какого-то конкретного функционала. Затем мы просим пользователя совершить какое-то действие. Скажем, подобрать подарок бабушке, как и в предыдущем примере.
Самое сложное при этом — не подсказывать пользователю решение задачи и не убеждать его, что наш прототип классный. Нам важно объективно оценить, насколько он классный в целом, насколько понятен интерфейс и как быстро пользователь может решить свою задачу.
С помощью такого прототипа можно провести тестирование первого клика: дать задание и посмотреть, куда человек кликнет в первую очередь. Также можно сделать тепловую карту для прототипа, чтобы следить за тем, кликают ли пользователи туда, куда мы задумывали, или не замечают кнопку.
Такие варианты подходят как для валидации дизайн-решений, так и для проверки понятности контента. Тест помогает понять, какие формулировки реально побуждают человека кликнуть на нужную кнопку. Причем, за счет возможности протестировать большое количество людей за ограниченное время, показывает это на цифрах. В конце концов никому не нравятся кликбейтные заголовки, но кто из нас по ним не переходил?
Больше о качественных исследованиях рассказываем в отдельной статье.
7. Какие количественные исследования можно проводить в рамках Discovery-процесса?
Количественный опрос
Опросы мы, как правило, проводим после качественных исследований, чтобы подтвердить полученные результаты цифрами. Опрос — простая методология, потому что мы можем позвать туда много респондентов. Если у нас широкая целевая аудитория, мы быстро наберем репрезентативную выборку. В итоге мы зададим им все интересующие вопросы и получим статистически значимые данные.
A/B-тесты
Это метод исследования, когда мы делим наших респондентов на две группы. Одна контрольная, она видит старый интерфейс. Вторая — тестовая, на которой мы экспериментируем. А если у нас нет пока готового решения, можем показать два вариант дизайна и посмотреть, какой вызовет больший отклик. Главное здесь — правильно определить, как мы будем мерить этот отклик.
Например, если мы выбираем внешний вид карточки товара, можем просто показать разным когортам пользователей разные карточки. Основная функция карточки товара — побудить пользователя добавить этот товар в корзину. Поэтому поделив количество добавлений каждой из карточек в корзину на количество просмотров этой карточки, мы получаем конверсию. Та, у которой конверсия выше, выиграла. Это и есть основной KPI.
Когда у нас набирается достаточно данных, мы останавливаем тест и подводим итоги.
О методологии количественных исследований рассказываем в отдельной статье.
Всё!
Процесс Discovery помогает строить продукт не вслепую, а с основой на данных. Никакой эксперт или здравый смысл не смогут заменить реальные данные, которые подчас бывают неожиданными и контринтуитивными. Благодаря Discovery мы знаем, например, что стройматериалы чаще покупают женщины, а не мужчины. При этом ювелирные украшения, напротив, чаще берут мужчины до 25 лет.
Поэтому не стоит пренебрегать этим этапом, если планируете сделать востребованный и нужный продукт.
Спасибо за внимание. Если у вас возникнут вопросы, дополнения или возражения, давайте обсудим в комментариях. Также подписывайтесь на наш телеграм-канал, посвященный продуктовым исследованиям.
