Beherske datadrevne beslutninger: Nøkkelen til vellykket produkteksperimentering

Se for deg dette: Du er produktsjef og står i krysningspunktet mellom magefølelse og kalde, harde data.

På den ene siden har du intuisjonen din som hvisker deg en søt og uskyldig beskjed om hva kundene dine egentlig vil ha. På den andre siden har du et fjell av regneark, diagrammer og skjemaer med tilbakemeldinger fra brukerne som sier: "Hør på meg, jeg er vitenskapen!"

Si hei til datadrevet beslutningstaking. I produktutviklingens livssyklus spiller A/B-testing og statistisk signifikans en avgjørende rolle i utformingen av produktstrategier.

Men her er et spørsmål: Hvis datadrevne beslutninger er så effektive, hvorfor er det så mange team som fortsatt sliter med å ta strategiske beslutninger? Hvorfor prøver vi desperat å finne mening i dataanalysedashbordene våre?

La oss dykke ned i dette og finne svaret på hvordan vi kan ta informerte beslutninger. Før du spør: Det handler ikke bare om tall, folkens.

Den datadrevne drømmen (og hvorfor den holder deg våken om natten)

La oss ta det viktigste først: Hva er egentlig datadrevne beslutninger?

I teorien er beslutningsprosessen enkel. Datainnsamling etterfølges av dataanalyse, slik at du kan bruke disse datasettene og den handlingsrettede innsikten til å styre forretningsbeslutningene dine. Enkelt, ikke sant?

Feil.

I praksis er det litt annerledes for beslutningstakere.

Ta for eksempel Airbnbs smarte prisingsalgoritme. Den bruker data til å automatisk sette den perfekte prisen for utleien din. Men går du dypere, vil du innse at den må ta hensyn til alt fra lokale hendelser til værmønstre.

Så den er ikke perfekt. Bare spør enhver vert som ved et uhell har leid ut stedet sitt for $ 1 per natt under Super Bowl-helgen.

Sannheten er at det er vanskelig å ta initiativ til å innhente de riktige dataene og ta bedre beslutninger. Her er grunnen til det:

• Overbelastning av data: Vi har for mye data, men nesten ingen datakilder som påvirker kundeopplevelsen. Det er vanskelig å få båten til å flyte ved å snakke om den samme gamle båten. Derfor er det viktig å forstå hvilke dataelementer som er nyttige for ditt formål.
• Analyselammelse: Med så mye data er det fristende å fortsette å analysere ... og analysere ... og analysere. Før du vet ordet av det, har konkurrentene lansert tre nye funksjoner mens du fortsatt diskuterer den statistiske signifikansen av den siste testen av knappens farge.
• Den menneskelige faktoren: Vi er ikke roboter (ennå). Hjernene våre er innrettet med skjevheter, og noen ganger ser vi det vi ønsker å se i dataene. Det er som å se på skyer - hvis du stirrer lenge nok, vil du sannsynligvis se det du forestiller deg.

Nøkkelen er å balansere datavisualisering med kreativitet. For å forstå kraften i datadrevet eksperimentering, la oss se på Googles berømte 41 nyanser av blått-eksperiment.

I 2009 testet dataforskere hos Google 41 litt forskjellige nyanser av blått for søkeresultatlenkene sine, og viste hver nyanse til omtrent 2,5 % av brukerne.

Hypotesen? Ulike nyanser kunne påvirke brukerengasjementet og klikkfrekvensen.

Resultatene var overraskende. Vinnernyansen økte de årlige annonseinntektene med 200 millioner dollar.

Eksperimentet var imidlertid ikke ukontroversielt. Det viste at selv små endringer kan ha betydelig innvirkning. Men det reiste også spørsmål om balansen mellom data og intuisjon i design. Generelt sett bør kundedata gi verdifull innsikt, ikke erstatte menneskelig kreativitet og intuisjon i designprosessen.

Den datadrevne eksperimenteringssyklusen

La oss nå snakke om produkteksperimentering i datadrevne organisasjoner. Det er prosessen med å teste ideer, funksjoner og design for å se hva som faktisk fungerer.

Men det er her teamene ofte møter veggen:

1. Hypotesedannelse

   Det er vanskelig å lage prognoser og komme opp med en god hypotese, spesielt hvis du skal presentere den for interessenter. Alle har en mening, men ingen er helt sikre på om de har rett. "Jeg har en hypotese om at å legge til glitter i appikonet vårt vil øke brukerengasjementet med 1000 %!" (Eller vil det gjøre det ✨)

   Her er hva som vil hjelpe:

   • Business intelligence handler om å ta utgangspunkt i produktmålene og brukernes smertepunkter.
   • Bruk SMART-kriteriene: Spesifikk, Målbar, Oppnåelig, Relevant og Tidsavgrenset.
   • Bruk datadrevet innsikt til å formulere hypotesen din i et "Hvis... så..."-format.

   Indeed

   Et eksempel: Hvis vi forenkler betalingsprosessen ved å redusere den fra fem til tre trinn, vil vi kanskje se en økning på 5-10 % i antall fullførte kjøp i løpet av den neste måneden.

2. Utforming av eksperiment

   Å designe et rent eksperiment innebærer å kontrollere en rekke variabler. Slik gjør du det:
   • Definer de uavhengige og avhengige variablene tydelig.
   • Bruk kontrollgrupper for å isolere effekten av endringene.
   • Vurder potensielle konfunderende faktorer, og planlegg hvordan du kan redusere dem.
   • Bruk funksjonsflagg for å levere funksjoner uten risiko.

1. Analyse og tolkning

   Det er lett å trekke feilaktige konklusjoner, spesielt med begrensede data. Slik kan du bruke datakompetanse til å analysere resultatene bedre:
• Se utover bare tallene - vurder også datakvaliteten.
• Vær på vakt mot falske positive og negative resultater. Kjør oppfølgingseksperimenter for å bekrefte resultatene.
• Bruk visualiseringsverktøy for å få øye på trender og mønstre i dataene dine.
• Skap en kultur for eksperimentering der det er greit for teammedlemmene å ta feil - målet er å lære, ikke alltid å ha rett.

Ha en iterativ tilnærming til eksperimentering i stedet for å gå på magefølelsen. Begynn med små, håndterbare tester, finpuss kontinuerlig metodene basert på resultatene, og gå gradvis løs på mer komplekse hypoteser etter hvert som teamets ekspertise vokser.

Fem eksempler på hvordan data kan forbedre resultatene

Datadrevet beslutningstaking kan ha direkte innvirkning på prestasjonsmålingene dine.

Netflix analyserer for eksempel seervaner, søkehistorikk og brukervurderinger for å gi anbefalinger, veilede innholdsproduksjon og optimalisere tjenesteleveransen.

Ved å utnytte denne datadrevne tilnærmingen kan Netflix ikke bare anbefale innhold, men også forutsi vellykkede programkonsepter. I tillegg kan de forutse kundefrafall og iverksette proaktive tiltak for å beholde abonnenter som er i faresonen.

Netflix' suksess viser hvordan data kan bidra til forbedringer på tvers av flere prestasjonsmålinger. Her er fem viktige områder der du kan bruke data til å forbedre virksomhetens resultater betydelig:

Konverteringsrater: Ved å analysere brukerpreferanser kan du tilpasse budskapet på nettstedet, noe som potensielt kan føre til at flere brukere kjøper det du selger. Ved å teste et nytt nettsteddesign så ClassPass for eksempel en økning på 10 % i påmeldingsfrekvensen.

Brukerengasjement: Data kan avsløre hvilke funksjoner eller hvilket innhold brukerne interagerer mest med, slik at du kan skape mer engasjerende opplevelser. Brooks testet følgende melding og fikk flere bestillinger. 88 % sa at de satte pris på kundeservicetilbudet om å hjelpe.

Kundens livstidsverdi (CLV): Ved å identifisere risikokunder kan du fokusere på å skape personaliserte opplevelser og forbedre kundelojaliteten ved hjelp av nøkkelindikatorer (KPI-er).

Produktutvikling: Tilbakemeldinger fra brukerne kan gi grunnlag for produktforbedringer og utvikling av nye funksjoner, slik at du kan bygge produkter i henhold til kundenes behov. Se hvordan DocuSign akselererte eksperimenthastigheten ved å forenkle den datadrevne beslutningsprosessen.

Checkout-rate: Du kan se på analysedata og identifisere punkter der kunder dropper å handle, eller sammenligne kassaflyten din med konkurrerende nettsteder for å forstå hvorfor kunder forlater handlekurven. Slik brukte Hunter Engineering maskinlæring til å øke månedlige bestillinger med 20 %.

Det datadrevne forjettede landet: Er vi der ennå?

Selv om datadrevet beslutningstaking har et enormt potensial, er datahåndtering ikke uten fallgruver. Her er fordelene med datadrevet beslutningstaking og hvordan du kan håndtere fallgruvene:

• Begynni det små, men tenk stort: Begynn med fokuserte eksperimenter som gir raske gevinster. Bygg opp momentum, få tillit til prosessen, og begynn deretter å kjøre komplekse eksperimenter.
• Unngå p-hacking: P-hacking handler om å manipulere dataanalysen for å skape statistisk signifikans der det egentlig ikke finnes noen. Fristelsen til å manipulere relevante data for å oppnå ønskede resultater er reell. Skap en kultur der eksperimentets integritet er viktigere enn "positive" resultater.
• Håndter motstridende data: Når data peker i ulike retninger, må du motstå trangen til å plukke kirsebær. Grav i stedet dypere for å forstå de underliggende faktorene som forårsaker konflikten.
• Fremme en datadrevet kultur: Tillat teamet å stille spørsmål, utfordre antakelser og bli komfortabel med å ta feil. Booking dot com demokratiserte for eksempel eksperimenteringsprosessen, slik at alle teamene kunne sette opp og kjøre eksperimenter.
• Bruk de riktige verktøyene: Verktøy for funksjonsstyring kan hjelpe deg med å kontrollere utrullinger, segmentere brukere og samle inn data på en effektiv måte for å gjøre driften mer effektiv.
• Sikre statistisk signifikans: En av de største utfordringene ved eksperimentering er å oppnå statistisk signifikans, spesielt med mindre utvalgsstørrelser. Booking.com møtte denne utfordringen da de eksperimenterte på sin eksperimentplattform. Med bare rundt 1000 parallelle eksperimenter måtte de utforme "meta-eksperimentene" sine nøye for å sikre tilstrekkelig statistisk styrke. De valgte intervensjoner med potensielt store effektstørrelser og kjørte eksperimenter i lengre perioder for å overvinne begrensningene i utvalgsstørrelsen.

De mest brukte funksjonene for funksjonsstyring

Funksjonsstyring er avgjørende for sikker, kontrollert og datadrevet produktlevering. Her er noen av de mest brukte funksjonene du kan bruke for å forbedre kundetilfredsheten:

• Bruk Feature Flags til å slå funksjoner av eller på uten å distribuere ny kode i sanntid.
• Bruk gradvis utrulling for å lansere funksjoner til en liten prosentandel av brukerne og gradvis øke eksponeringen, slik at risikoen minimeres.
• Bruk målrettede utgivelser for å vise funksjoner kun til bestemte brukersegmenter, for eksempel betatestere, premiumkunder eller brukere i bestemte geografiske regioner.
• Bruk multivariate tester til å sammenligne ulike versjoner av en funksjon for å finne ut hvilken som presterer best i forhold til nøkkeltall.
• Bruk Canary Releases til å distribuere endringer til en liten undergruppe av brukere og teste for problemer før en bredere utgivelse.
• Bruk Kill Switches for å raskt deaktivere en funksjon hvis det oppstår problemer, og minimere virkningen av feil eller ytelsesproblemer.

Målet er ikke bare å følge markedstrendene og lansere funksjoner raskere, men å levere de riktige funksjonene som virkelig oppfyller kundenes behov og skaper forretningsverdi.

Datadrevet, ikke datadrukning

Å mestre datadrevne beslutninger handler ikke om å ha alle svarene - det handler om å stille de riktige spørsmålene, lære av feil og finne balansepunktet mellom data og intuisjon. Selv om data gir viktig innsikt, er det kombinasjonen av begge deler som gir de beste produktbeslutningene.

Produkteksperimentering hjelper deg med å oppnå denne balansen, fjerner gjetningene og gir deg mulighet til å ta smartere og mer informerte valg. For å virkelig utnytte potensialet er det viktig å forstå hvordan produkteksperimenter passer inn i utviklingsprosessen.

Når du integrerer eksperimentering tidlig, sørger du for at funksjonene du bygger, er forankret i reelle kundebehov - noe som fører til produkter som folk faktisk ønsker å bruke. Ved å teste og forbedre kontinuerlig, kan du ta bedre beslutninger og bygge produkter som virkelig gir gjenklang.