Müşteriyle empati kurarak oluşturma

"Gereklilik, buluşun anasıdır." Bu söz, insan ruhunun silinmezliğini ve keşfetmeye yönelik doğal dürtümüzü yakalar. Oxford English Dictionary'de açıklandığı gibi, "Bir şeye ihtiyaç duyulduğunda, bunu elde etmenin veya başarmanın yollarını bulmak zorunda kalırsınız." Çok azı buluşla ilgili bu evrensel gerçekleri inkâr eder. Ancak dijital ekonomide yenilik makalesinde açıklandığı gibi, bulut yeniliği buluş ve benimseme arasında bir denge gerektirir.

Benzetme devam ederse yenilik daha geniş bir aileden geliyor. Müşteri empatisi, yeniliğin gururlu ebeveynidir. Yenilikleri yönlendiren bir müşteri empati çözümü oluşturmak için, kritik sorunları çözmek için geri dönmelerini sağlayan meşru bir müşteri gereksinimi gerekir. Bu çözümler, müşterilerin isteklerine veya kaprislerine değil, ihtiyaç duyduklarına dayanır. Müşterilerin gerçek ihtiyaçlarını bulmak için empati ve müşteri deneyimini derinden anlama ile başlayın. Empati birçok mühendis, ürün yöneticisi ve hatta iş lideri için az gelişmiş bir beceridir. Neyse ki bulut mimarı rolünün çeşitli etkileşimleri ve hızlı hızı bu beceriyi teşvik ediyor.

Empatiyi nasıl oluşturursunuz ve müşteri empatisi neden bu kadar önemlidir? Müşteri empatisi, müşteri deneyimini anlamanıza ve paylaşmanıza yardımcı olur. En düşük uygulanabilir ürünün (MVP) ilk sürümünden pazar sınıfı bir çözümün genel kullanılabilirliğine kadar müşteri empatisi daha iyi çözümler oluşturmanıza yardımcı olur. Daha da önemlisi, empati benimsemeyi teşvik eden çözümler üretmek için bir ekibi daha iyi konumlandırır. Dijital ekonomide müşteri ihtiyaçlarıyla en iyi şekilde empati kurabilen ürün ekipleri, pazarı yeniden tanımlayan ve yönlendiren daha iyi araçlarla daha parlak bir gelecek oluşturabilir.

Müşteri empatisi ile derlemek için varsayımları tanımlama

Varsayımları tanımlamak, planlamanın temel bir parçasıdır. Ne kadar çok planlasanız, varsayımlarınızın harika bir fikrin temelini ürperdiğini o kadar net görebilirsiniz. Varsayımlar genellikle kendi kendine empatinin ürünü olarak kabul edilir. Başka bir deyişle , bu durumda olsaydım ne isterdim? Derleme aşamasıyla başladığınızda, varsayımların bir çözümü ele geçebileceği süreyi en aza indirir. Bu yaklaşım aynı zamanda gerçek müşterilerle geri bildirim döngüsünü hızlandırarak empatiyi öğrenme ve keskinleştirme fırsatlarını tetikler.

Dikkat

Derlemenin doğru şekilde tanımlanması karmaşık olabilir ve biraz alıştırma gerektirir. Çok hızlı bir şekilde bir şeyler oluşturursanız, bu durum müşteri ihtiyaçlarını yansıtmayabilir. İlk müşteri ihtiyaçlarını ve çözüm gereksinimlerini anlamak için çok fazla zaman harcarsanız, herhangi bir şey oluşturma fırsatınız olmadan önce piyasa bunları karşılayabilir. Her iki senaryoda da öğrenme fırsatı önemli ölçüde gecikebilir veya azaltılabilir. Bazen veriler bile bozulabilir.

Tarihteki en yenilikçi çözümler sezgisel bir inançla başladı. Bu içgüdü hissi hem mevcut uzmanlıktan hem de ilk elden gözlemden gelir. Sezgilerinizin hızlı bir şekilde test edilmesini sağladığından derleme aşamasıyla başlayın. Buradan, daha derin anlayış ve daha net empati dereceleri geliştirebilirsiniz. Bir çözümün her yinelemesinde veya sürümünde denge, müşteri empatisini gösteren MVP'ler oluşturmaktan gelir.

Bu dengeleme eylemini dengelemek için, aşağıdaki iki bölümde empati ile derleme ve MVP tanımlama kavramları açıklanmaktadır.

Müşteri odaklı hipotez tanımlama

Empati ile derleme yaptığınızda, belirli bir müşteri gereksinimini gösteren tanımlı hipotezleri temel alan bir çözüm oluşturduğunuz anlamına gelir. Aşağıdaki adımlar, empatiyle oluşturmayı teşvik eden bir hipotez formüle eder.

1. Empati ile derleme yaparken odak her zaman müşteridir. Bu amaç birçok şekil alabilir. Çözmek istediğiniz sorunun ortasında bir müşteri arketipine, belirli bir kişilike, hatta bir müşterinin resmine başvurabilirsiniz. Ayrıca müşterilerin şirket içinde (çalışanlar veya iş ortakları) veya dış (tüketiciler veya iş müşterileri) olabileceğini unutmayın. Bu tanım, test ettiğiniz ilk hipotezdir: Bu müşteriye yardımcı olabilir miyiz?
2. Müşteri deneyimini anlama. Empatiyle oluşturmak, müşterinin deneyimiyle ilişki kurabileceğiniz ve zorlukları anlayabileceğiniz anlamına gelir. Bu düşünce yapısı test edilecek bir sonraki hipotezi gösterir: Bu belirli müşteriye bu yönetilebilir sınamada yardımcı olabilir miyiz?
3. Tek bir sınama için net bir çözüm tanımlayın. kişiler, süreçler ve konu uzmanları arasında uzmanlığa güveniyorsanız, bu olası bir çözüme yol açabilir. Test edilecek tam hipotez şu şekildedir: Bu belirli müşteriye önerilen çözüm aracılığıyla bu yönetilebilir sınamada yardımcı olabilir miyiz?
4. Bir değer deyimine ulaşma. Bu müşterilere hangi uzun vadeli değeri sağlamayı umuyorsunuz? Bu sorunun yanıtı tam hipotezinizi oluşturur: Bu yönetilebilir zorluğu gidermek için önerilen çözüm kullanılarak bu müşterilerin yaşamları nasıl geliştirilecek?

Bu son adım, müşteri empati temelli hipotezinin doruk noktasıdır. Hedef kitleyi, sorunu, çözümü ve geliştirmenin yapılacağı ölçümü tanımlar ve bunların tümü müşterinin merkezinde yer alır. Ölçü ve öğrenme aşamaları sırasında her hipotezi test etmelisiniz. Ekip, adreslenebilir müşteri tabanı için daha fazla empati geliştirdikçe müşteri, sorun bildirimi veya çözümdeki değişiklikleri tahmin edin.

Dikkat

Amaç, müşteri empatisi ile oluşturmaktır , onunla planlama yapmak değildir. Mükemmel müşteri empati deyimine ulaşmak için sonsuz planlama ve ince ayar döngülerinde takılıp kalmak çok kolaydır. Böyle bir deyimi geliştirmeye çalışmadan önce, MVP tanımlama ve oluşturma ile ilgili aşağıdaki bölümleri gözden geçirin.

Temel varsayımları kanıtladıktan sonra, daha sonra yapılan yinelemeler empati testlerine ek olarak büyüme testlerine odaklanır. Empatiyi derledikten, test ettikten ve doğruladıktan sonra, büyük ölçekte adreslenebilir pazarı anlamaya başlarsınız. Daha önce açıklanan standart hipotez formülünü genişleterek adreslenebilir pazarınızı daha derinden anlayabilirsiniz. Ardından, kullanılabilir verilere dayanarak toplam pazarın boyutunu (potansiyel müşteri sayısı) tahmin edin.

Buradan, benzer bir zorlukla karşılaşan ve dolayısıyla çözümle ilgilenebilecek toplam pazarın yüzdesini tahmin edin. Ardından adreslenebilir pazara sahip olursunuz. Test edilecek bir sonraki hipotez şudur: Bu yönetilebilir zorluğu gidermek için önerilen çözüm kullanılarak müşterilerin yaşamlarının %x'i nasıl geliştirilecek? Müşterilerin küçük bir örneklemesi, etkileşimde bulunan müşterilerin havuzu üzerinde yüzde etkisi öneren önde gelen göstergeleri gösterir.

Hipotezi test etmek için bir çözüm tanımlama

Derleme-ölçme-öğrenme geri bildirim döngüsünün her yinelemesi sırasında, empati ile derleme girişiminiz bir MVP tarafından tanımlanır.

MVP, müşteriyle öğrenmeye yetecek kadar çözüm oluşturmak için gereken en küçük çaba birimidir (buluş, mühendislik, uygulama geliştirme veya veri mimarisi). Her MVP'nin amacı, önceki hipotezlerden bazılarını veya tümünü test etmek ve doğrudan müşteriden geri bildirim almaktır. Çıkış, endüstrinizi değiştirmek için gereken tüm özelliklere sahip güzel bir uygulama değildir. Her yinelemenin istenen çıktısı, bir hipotezi daha derinden test etme fırsatı olan bir öğrenme fırsatıdır.

Zaman kutusu, bir ürünün yalın kalmasını sağlamanın standart bir yoludur. Örneğin, geliştirme ekibinizin hızlı testlere olanak sağlamak için çözümün tek bir yinelemede oluşturulabileceğini düşündüğünü onaylayın. En düşük ortalamanın ne olduğunu tanımlamak üzere hız, yineleme ve yayınların nasıl kullanılacağını daha iyi anlamak için bkz. Hız, yineleme, yayın ve yineleme yollarını planlama.

Karmaşıklığı azaltın ve teknik ani artışları geciktirin

Yenilik metodolojisinde açıklanan buluş disiplinleri, olgun bir yenilik veya ölçeklendirmeye hazır MVP çözümü sunmak için genellikle gerekli olan işlevleri keşfeder. Bu uzmanlık alanlarını özellik ekleme için uzun vadeli bir kılavuz olarak kullanın. Benzer şekilde, bunları çözümünüzde müşteri değerinin ve empatinin erken test edilmesi sırasında bir uyarı kılavuzu olarak kullanın.

Özellik genişliği ve farklı buluş disiplinleri tek bir yinelemede oluşturulamaz. Bir MVP çözümünün birden çok uzmanlık alanının karmaşıklığını içermesi için çeşitli sürümler gerekebilir. Geliştirme yatırımlarına bağlı olarak, birden çok hipotez test etmek için farklı disiplinlerde çalışan birden çok paralel ekip olabilir. Bu ekipler arasında mimari hizalamayı korumak akıllıca olsa da, değer hipotezlerini doğrulayana kadar karmaşık, tümleşik çözümler oluşturmaya çalışmak akıllıca değildir.

Karmaşıklığı teknik ani artışların sıklığında veya hacminde en iyi şekilde algılarsınız. Teknik ani artışlar, müşterilerle kolayca test edilmeyecek teknik çözümler oluşturmaya yönelik çabalardır. Müşteri değeri ve müşteri empatisi test edilmediğinde, teknik ani artışlar yenilik riskini temsil eder ve en aza indirilmelidir. Bir geçiş çalışmasında bulunan olgun test edilmiş çözüm türleri için teknik ani artışlar benimseme boyunca yaygın olabilir. Ancak, yenilik çabalarında hipotezlerin testini geciktirirler ve mümkün olduğunda bunları ertelemelisiniz.

Amansız basitleştirme yaklaşımı tüm MVP tanımları için yardımcı olur. Bu yaklaşım, hipotezi doğrulama becerinize yardımcı olmayan her şeyi kaldırdığınız anlamına gelir. Karmaşıklığı en aza indirmek için hipotezi test etmek için gerekli olmayan tümleştirme ve özellik sayısını azaltın.

MVP oluşturma

Her yinelemede, bir MVP çözümü birçok farklı şekil alabilir. Yaygın gereksinim yalnızca çıkışın hipotez ölçümüne ve testine izin vermesidir. Bu basit gereksinim bilimsel süreci başlatır ve ekibin empati ile derlemesine olanak tanır. Bu müşteri öncelikli odağı sunmak için ilk MVP, buluş disiplinlerinden yalnızca birini temel alabilir.

Bazı durumlarda, yeniliğe giden en hızlı yol, bulut benimseme takımı varsayımın doğru bir şekilde doğrulandığından emin olana kadar bu disiplinlerden geçici olarak kaçınmak anlamına gelir. Microsoft gibi bir teknoloji şirketinden bu kılavuz uygun olmayabilir. Ancak müşteri ihtiyaçlarının, belirli bir teknoloji kararının değil, bir MVP çözümündeki en yüksek öncelik olduğunu vurgular.

Genellikle, MVP çözümü en düşük özelliklere ve sınırlı cilaya sahip bir uygulama veya veri çözümünden oluşur. Profesyonel geliştirme uzmanlığına sahip kuruluşlar için bu yol genellikle öğrenme ve yineleme için en hızlı yoldur. Aşağıdaki liste, bir ekibin MVP oluşturmak için gerçekleştirebileceği diğer birkaç yaklaşımı içerir:

• Yüzde 99 oranında yanlış olan ancak belirli istenen sonuçları gösteren tahmine dayalı algoritma.
• Üretim ölçeğinde güvenli bir şekilde iletişim kurmayan ancak bir işlem içindeki neredeyse gerçek zamanlı verilerin değerini gösteren bir IoT cihazı.
• Bir hipotezi test etmek veya daha küçük ölçekli ihtiyaçları karşılamak için bir vatandaş geliştirici tarafından oluşturulan bir uygulama.
• Uygulamanın izleyebileceğiniz avantajlarını yeniden oluşturan el ile gerçekleştirilen bir işlem.
• Müşterinin etkileşim kurmasına izin verecek kadar ayrıntılı bir tel çerçeve veya video.

MVP geliştirmek için çok büyük miktarda geliştirme yatırımı gerekmez. Tercihen, bir kerede test edilen hipotez sayısını en aza indirmek için yatırımı mümkün olduğunca kısıtlarsınız. Ardından, her yinelemede ve her sürümde, çözümü, birden fazla buluş disiplinini temsil eden ölçeklendirilebilir çözümünüze doğru kasıtlı olarak geliştirirsiniz.

MVP geliştirmeyi hızlandırma

Pazara çıkış süresi, herhangi bir yeniliğin başarısı için çok önemlidir. Daha hızlı sürümler daha hızlı öğrenmeyi sağlar. Daha hızlı öğrenme, daha hızlı ölçeklenebilen ürünlere yol açar. Bazen geleneksel uygulama geliştirme döngüleri bu süreci yavaşlatabilir. Daha sık olarak yenilik, kullanılabilir uzmanlık sınırlarıyla kısıtlanır. Bütçeler, personel sayısı ve personel kullanılabilirliği, bir ekibin işleyebileceği yeni yeniliklerin sayısıyla ilgili sınırlar oluşturabilir.

Personel kısıtlamaları ve empati ile inşa etme isteği, vatandaş geliştiricilere yönelik hızla büyüyen bir eğilim doğurdu. Bu geliştiriciler riski azaltır ve kuruluşun profesyonel geliştirme topluluğu içinde ölçek sağlar. Vatandaş geliştiriciler müşteri deneyiminde konu uzmanlarıdır, ancak mühendis olarak eğitilmemişlerdir. Bu kişiler profesyonel geliştiriciler tarafından kaş çatabilecek prototip araçları veya daha hafif geliştirme araçları kullanır. İşle uyumlu bu geliştiriciler MVP çözümleri oluşturur ve teorileri test eder. İyi bir şekilde hizalandığında, bu işlem değer sağlayan ancak yeterince etkili bir ölçek hipotezini geçmeyen üretim çözümleri oluşturur. Ekipler, ölçeklendirme çalışmaları başlamadan önce prototipi doğrulamak için çözümleri de kullanabilir.

Herhangi bir yenilik planında, bulut benimseme ekipleri portföylerini vatandaş geliştirici çalışmalarını içerecek şekilde çeşitlendirmelidir. Geliştirme çalışmalarını ölçeklendirerek, daha az yatırımla daha fazla hipotez oluşturup test edebilirsiniz. Bir hipotezi doğrulayıp adreslenebilir bir pazar tanımladığınızda, profesyonel geliştiriciler modern geliştirme araçlarını kullanarak çözümü sağlamlaştırabilir ve ölçeklendirebilir.

Son derleme kapısı: Müşteri sıkıntısı

Müşteri empatisi güçlü olduğunda, açıkça var olan bir sorunun tanımlanması kolay olmalıdır. Müşterinin acıları açıkça belli olmalıdır. Derleme sırasında bulut benimseme ekibi, müşteri sorun noktasına dayalı bir hipotezi test etmek için bir çözüm üzerinde çalışıyor. Hipotez iyi tanımlanmışsa ancak ağrı noktası doğru değilse, çözüm gerçekten müşteri empatisini temel almaz. Bu senaryoda derleme doğru başlangıç noktası değildir. Bunun yerine, empati oluşturmaya ve gerçek müşterilerden öğrenmeye yatırım yapın. Empati kurmak ve acıları doğrulamak için en iyi yaklaşım basittir: müşterilerinizi dinleyin. Sık sık oluşan bir sorun noktasını belirleyene kadar toplantı yapmak ve bunları gözlemlemek için zaman ayırabilirsiniz. Müşteri acı noktasını iyi anladıktan sonra, bu sorunu gidermek için hipotezlenmiş bir çözümü test etmeye hazır olursunuz.

Bu yaklaşımın uygulanmaması gereken durumlarda

Alternatif bir yaklaşım gerektirebilecek birçok yasal, uyumluluk ve sektör gereksinimi vardır. Bu yaklaşım, gelişmekte olan bir çözümün genel sürümleri için uygun olmayabilir:

• Patent zamanlaması, fikri mülkiyet koruması veya müşteri veri sızıntıları için risk oluşturma
• Yerleşik uyumluluk gereksinimlerini ihlal

Bu algılanan riskler mevcut olduğunda, serbest bırakma yönetimine yönelik kılavuzlu bir yaklaşım benimsemeden önce hukuk müşaviri ile görüşün.

Başvurular

Bu makaledeki kavramlardan bazıları Eric Ries tarafından tartışılan The Lean Startup fikirlere dayalıdır.

Sonraki adımlar

Bir MVP çözümü derledikten sonra, empati değerini ve ölçek değerini ölçebilirsiniz. Müşteri etkisini ölçmeyi öğrenin.

Müşteri etkisini ölçme