Почему так мало менеджеров по продукту, исследователей-пользователей или специалистов по данным?

Опубликовано: 26/01/2021 Время на прочтение: 6 минут

Фото Владимира Грищенко на Unsplash

Я уверен, что все здесь читали «Бережливый стартап». Одна из фирменных мантр гласит:

«Поговорите со своими клиентами»

Фактически, почти каждая книга о продукте / предпринимательстве, которую вы когда-либо читали, будет настаивать на том, что общение с клиентами — это как минимум половина компании; если вы не разговариваете со своими клиентами, вы не создадите продукт, который хотят клиенты.

Это означает, что исследования пользователей имеют решающее значение для разработки продукта, верно?

Если это так, то почему исследования пользователей даже не включены в 1 из 4 лучших биографий менеджеров по продукту:

Доля PM по фону (обратите внимание, что у PM могло быть несколько фонов, поэтому результаты не складываются) Источник

Если возможность общаться с клиентами так важна при рождении компании, почему исследования пользователей кажутся вспомогательной функцией в большинстве организаций?

Возможно, одна из причин этого заключается в том, что вам не нужен специализированный отдел для исследования пользователей в компании. Я бы предположил, что в стартапе основатели — это первая группа исследователей. Каким бы ни был их опыт, по крайней мере, мне придется поговорить с покупателями. Более того, если доходы продолжат расти, возможно, можно будет подумать, что эти основатели отлично справляются с исследованиями пользователей.

Хотя это определенно так, не повлияет ли знание передовых методов исследования пользователей на скорость разработки продукта? В своем собственном стартапе я создал 1-й, думая, что подтвердил свои гипотезы. Только наблюдая за реакцией клиентов, читая книги о том, как правильно задавать вопросы, о которых я писал здесь, мы создали продукт, который понравился клиентам. За первые 3 месяца мы построили 1 MVP. В следующие 3 мы создали 3 новых итерации и внесли небольшие улучшения в продукт, которые увеличили нашу пользовательскую базу на 100%. В этом преимущество правильного исследования пользователей.

Но даже если основатели являются первой группой исследователей пользователей, по мере роста компании эта ответственность передается людям, которые создают продукт …

Как мы показали на первом графике, многие инженеры являются менеджерами по продукту. У инженеров есть навыки, которые позволяют им физически создавать продукт. Эти знания могут дать им превосходные знания в понимании того, сколько времени потребуется на создание продукта, чего у пользователя-исследователя может не быть. Кроме того, если они создают продукт, они также должны быть первым, кто разговаривает с покупателями, верно?

Но делает ли это их лучшими менеджерами по продукту?

  1. Какую дополнительную ценность приносит наличие технических навыков с развитием роли технического управления продуктами?
  2. Оценивают ли эти профессии одни и те же переменные результата? По собственному опыту знаю, что когда вы начинаете строить, вы часто попадаете в кроличью нору. Строительство настолько увлекательно, что вашей конечной целью становится создание лучшего продукта. В организации лучший продукт не обязательно может быть правильным.

Прежде чем это обсуждение станет слишком философским, давайте взглянем на некоторые данные: согласно отчету «Проблемы управления продуктами», 21% продуктов не удовлетворяет потребности клиентов. 56% респондентов объяснили это тем, что у их менеджеров по продукту навыки среднего или ниже среднего. Эти улучшения могут привести к удовлетворению потребностей клиентов более чем в 4 из 5 продуктов.

Это подводит меня к центральному тезису, почему я действительно считаю, что больше пользователей-исследователей и специалистов по обработке данных должны быть менеджерами по продуктам.

Хотя доля пользователей-исследователей и специалистов по обработке данных, которые являются менеджерами по продукту, невелика, быстрый поиск описаний должностей в Linkedin покажет, что 100% описаний должностей по управлению продуктами требуют принятия решений на основе данных для роли управления продуктом!

Мы живем в мире, где у нас есть доступ к большому количеству данных. Фактически, объем данных, имеющихся в нашей организации, огромен. Как мы можем определить приоритеты, какие сигналы данных имеют значение в этом море данных? Как вы можете разработать хорошие эксперименты A / B, если у вас нет данных? Как вы можете проводить эффективное исследование, если вы не используете правильный исследовательский процесс? Как мы можем разработать метрики, которые на самом деле побуждают команды создавать продукты, соответствующие целям компании?

Две роли в любой компании, которые являются экспертами в вышеуказанном, — это исследования и наука о данных / аналитика.

Фон данных подразумевает:

  1. Вы обучены объективно интерпретировать данные. Аргумент «снежинка» вряд ли повлияет на ваше решение о продукте.
  2. Вы позволяете данным определять, что строить, а не наоборот.
  3. Вы научены понимать предвзятость и шум, возникающие при сборе данных.
  4. Плохой результат (неудачная проверка гипотез) на самом деле является отличным результатом, потому что вы точно знаете, что что-то не работает!

Но тогда в чем может быть проблема, если:

Это вполне могло быть так. Я опросил группу своих друзей по науке о данных, и только 30% сказали, что они подумают об этой роли. Так зачем же вообще трепать эту тираду?

В конечном итоге менеджеры по продукту несут ответственность за создание продуктов в организации. Хотя в разных организациях это различается, во многих случаях исследования пользователей обычно находятся в стадии разработки, а данные и аналитика добавляются в качестве дополнительных функций по мере роста компании. Это означает, что они не лежат в основе разработки продукта:

Чем ближе вы к продукту, тем легче оказывать влияние

В результате их влияние уменьшается, и я вижу в этом проблему. В организации, в которой я работал, данные, необходимые для создания продукта, заняли больше года. Это означало существенное изменение. Мы перешли от наименее производительного приложения в магазине к наиболее эффективному, потому что мы использовали данные для выбора контента и данные для управления тем, как мы привлекаем пользователей. С другой стороны, команда, набитая звездными премьер-министрами, даже не выпустила продукт.

Я говорил об этих двух ролях как о взаимозаменяемых. По большей части это связано с тем, что я считаю, что информационное подразделение компании — это вначале исследования пользователей и их сочетание по мере роста. Когда объем данных становится огромным, аналитики данных и ученые становятся функцией исследования пользователей с высоты птичьего полета (они выявляют макротенденции), а исследования пользователей дополняют картину подробными сведениями. Однако независимо от того, анализируют ли они большие или маленькие данные, они едины в своем мировоззрении и подходе к интерпретации данных. И это самое важное для меня умение.

Что вы думаете? Поделитесь своими мыслями в комментариях ниже, я увлечен этими темами и готов к обсуждению!



прокрутка вверх