Denmark

De skjulte dele af rejsen: Sådan finder du kundeproblemer, der er værd at løse

February 24 2021


Af Daniel Kalick, Director of Strategy, Monstarlab

At lancere et nyt produkt er i sagens natur risikabelt. Det er umuligt at garantere succes eller forudsige nøjagtigt, hvordan kunder vil reagere. Kort sagt er der ingen krystalkugle, der fortæller dig, hvilken værdiforslag der vil føre til et gennembrud, hvilke funktioner kunder virkelig ønsker, eller hvilken type brugeroplevelse de ønsker.

Men produktudvikling er heller ikke totalt kaos. Mens der er ting, du simpelthen ikke kan vide, før du bringer et produkt på markedet, kan risikoen reduceres ved at fokusere på de rigtige kundeproblemer. At negle den del af processen er nøglen til at begrænse det potentielle sæt løsninger, reducere distraktion og i sidste ende øge chancerne for at sende et vellykket produkt.

Selvfølgelig er dette lettere sagt end gjort. Store virksomheder svømmer typisk i data fra forskellige kilder, hvilket gør det svært at adskille signal fra støj, når de analyserer kunderejsen. I mellemtiden har startups i det tidlige stadium det modsatte problem – meget få data at fortsætte – og står over for pres for at ‘validere’ deres ideer hurtigt, selvom de kun har interageret med en lille prøve af brugere.

Så hvis du er en stor eller en lille virksomhed, hvordan ved du, at du løser et værdifuldt kundeproblem?

En del af svaret ligger i, hvor du kigger. Hos Monstarlab kigger vi ofte ind i mindre åbenlyse steder for at opdage udækkede kundebehov – vi undersøger end-to-end rejsen for at finde problemer, der typisk forsømmes. For at gøre dette trækker vi på en række metoder, fra human-centered design (HCD) til datalogi. Og vi vedtager et par nøgleprincipper undervejs:

1. Udvikle informerede hypoteser, inden du udforsker løsninger

Det er naturligt at starte produktudviklingsprocessen med en god idé. Og det kan være motiverende at begynde ‘at lave’ en del af processen for alvor. Men hvis den løsning, du er begejstret for at teste, kun er baseret på antagelser – i stedet for hårdt vundne indsigter – er der en god chance for, at du vil spilde kræfter med at løse problemer, der ikke betyder noget. Tag dig tid til først at vurdere, hvilke kvalitative og kvantitative indsigter du allerede har, og hvilke videnhuller du har brug for at lukke.

2. Brug etnografi og eksperter til at gå dybere ind i problemrummet

Når først videnhuller er identificeret, er det lettere at plotte en effektiv forskningsplan. Brugerinterviews er bordindsatser for enhver produktudviklingsindsats, men for virkelig at identificere forsømte kundeproblemer og udfordre holdets antagelser er det vigtigt at gå dybere, især for specialiserede produkter. Etnografiske metoder er afgørende for at forstå den mentale model for dine brugere og identificere smertepunkter, der ellers ville forblive overset. Og intervieweksperter kan forkorte den tid, det tager at blive smart på et bestemt rum.

3. Fokuser på ‘in-between’ delene af oplevelsen

Vi er ofte fokuseret på den centrale del af produktoplevelsen – de vigtige interaktioner, der er vigtige for at levere kunde- og forretningsværdi. Men hvad sker der før og efter kernerejsen? Og hvad med de kritiske ‘imellem’ øjeblikke til overgang – fra f.eks. Digitalt til fysisk berøringspunkt eller fra en digital tjeneste til en anden? Løftet om friktionsfrit design bryder ofte ned i disse områder. Planlægning af end-to-end-kunderejsen kan hjælpe med at overflade kundens smertepunkter, der alt for ofte glider gennem revnerne.

4. Behandl medarbejderens smertepunkter som kundens smertepunkter

Kunden er altid hovedpersonen. Men de er ikke de eneste medlemmer. I enhver produktoplevelse spilles vigtige biroller af en lang række medarbejdere i virksomheden. Det betyder, at det er vigtigt at forstå og løse for medarbejderens smertepunkter, der står i vejen for den bedste service i klassen. Anvendelse af de samme forskningsmetoder på virksomhedens driftsside kan hjælpe teams med at identificere medarbejdernes forsømte behov.

5. Tryktestløsninger inden lancering

Prototyping er nu blevet en kernemetode i værktøjssættet til produktudvikling. Men vi forudsiger, at presningstest snart vil sætte en ny industristandard, især for produkter på virksomhedsniveau, der gifter sig med digitale og fysiske oplevelser. Tryktest indebærer genskabelse af realistiske produktforbrugsbetingelser i et laboratoriemiljø, der hjælper hold med at identificere kundeproblemer i de vanskelige ‘imellem’ dele af servicerejsen, herunder smertepunkter, der opstår med tekniske ydeevne – alt sammen før et produkt til markedet.

6. Lev produktet

Nødvendigheden er opfinderen, og det er ikke underligt, at de bedste løsninger ofte bygges af dem, der oplever et problem på første hånd. Det er derfor afgørende, at produktteam ikke kun har empati med brugerne gennem forskning, men også rutinemæssigt træder i deres sko. Det betyder, at hold regelmæssigt skal bruge de produkter, de har lanceret, hvor det er muligt, og udvikle et førstepersonsperspektiv på kundeproblemer og frustrationer. Denne metode kan være et effektivt værktøj til at udvikle informerede hypoteser til optimering af produktet og løsning af kundernes behov.

Produktudvikling er en iboende risikabel indsats. Men chancerne for succes kan øges ved at fokusere på de rigtige kundeproblemer. At identificere udækkede behov er ofte et spørgsmål om, hvor man skal lede. Ved at undersøge de skjulte dele af kunderejsen og anvende de rigtige forskningsmetoder og -principper kan virksomheder lettere opdage de problemer, der er værd at løse.

You may also like

February 24, 2021

Bankens tilstand: farligt tæt på digital lammelse

  Da nye digitalt drevne virksomheder omdanner banksektoren til et teknologidrevet univers, kæmper traditionelle banker, finansielle institutioner og kreditforeninger for at tilpasse sig den nye norm. Dedikeret l...

Mobile First Workforce Experience Design Digital Transformation

February 24, 2021

Machine Learning inden for forsikring: Styring af ledere til bedre forretningsbeslutninger

Af Tobias Morville, Head of Machine Learning.   Kom godt i gang med Machine Learning kan synes at være en overvældende opgave, hvis data er ufuldstændige, investeringsafkastet forventes med det samme og forretni...

Experience Design Digital Experience Design Digital Culture