În ultimii șase ani am aplicat Design Thinking în diferite contexte, de la proiecte greenfield pornite de la zero, la modernizări de soluții existente sau în procesul de inovație. Ne-am lovit de multe piedici și priviri întrebătoare, dar am avut colegi și clienți care ne-au spus “Aha, acum înțeleg de ce ați procedat așa.”
Poate cel mai important lucru pe care l-am demonstrat aplicând aceste principii și instrumente se referă la faptul că este mult mai valoros să începi să testezi ceva imperfect cu utilizatori reali și să afli cât mai repede ce nu funcționează - principiul agil de a eșua rapid (fail fast). Odată cu democratizarea instrumentelor AI, acest lucru a devenit mult mai rapid și mai simplu, iar validarea ideilor se face acum mult mai rapid.
Articolul nostru nu are ca scop definirea procesului de Design Thinking, ci să prezinte trei lecții importante învățate aplicând Design Thinking în timp ce am dus o luptă constantă de convingere cu factori decizionali, colegi și clienți.
Design Thinking este prezentat ca fiind un proces în cinci pași clari, la finalul cărora reușim să dezvoltăm soluții centrate pe utilizator. Simplu, nu? Dar, această imagine perfectă poate genera anxietate, mai ales când comparăm munca noastră și situațiile complexe în care ne aflăm, cu exemplele ideale prezentate în cursuri sau articole.
În timp, am avut ocazia să observăm colegi preocupați să aplice procesul ca la carte, petrecând prea mult timp cu crearea de Personas perfecte sau să găsească un template ideal pe care să-l urmeze, fără să se gândească la necesitatea reală a acestor pași și la modul în care procesul se aplică în situația lor specifică. În realitate, procesul este unul dezordonat și plin de provocări.
Pentru a depăși astfel de blocaje e nevoie să accepți că Design Thinking este doar un instrument pentru a te ajuta în îndeplinirea unui obiectiv, și nu un scop în sine.
Obiectivele asociate cu această metodă, precum orientarea spre utilizator și promovarea inovației, sunt fără îndoială valoroase, dar vagi. Ce ne propunem, de fapt, este să reducem riscurile atunci când dezvoltăm un produs nou sau o funcționalitate nouă. Investiția va fi inutilă dacă produsul nu aduce valoare utilizatorilor, iar aceștia nu îl adoptă, dacă se simt frustrați și evită să îl folosească, dacă ideea nu este realizabilă cu resursele disponibile sau dacă nu poate fi justificată din punct de vedere business.
De aceea, e nevoie să alegem acele metode din proces care ne ajută să obținem rezultate maxime cu un efort minim, adoptând principiul agil de a eșua rapid (fail fast).
Cum facem asta? Prin obținerea datelor de la utilizatori despre soluțiile propuse. Vom afla astfel dacă acestea rezolvă cu adevărat problemele și răspund nevoilor utilizatorilor. Dar să nu uităm că faza de validare nu presupune doar centrarea pe utilizator, ci și testarea fezabilității tehnice și încadrarea în obiectivele de business.
Nu toată lumea lucrează într-un mediu ideal în care accesul la utilizatori este facil și direct. În unele cazuri, fie că este vorba de un mediu reglementat, puternic orientat către vânzări, sau un mediu de outsourcing, este dificil sau imposibil să ajungi la utilizatorii reali. Soluția este să găsești alternative, să fii creativ și să adopți o abordare de tip guerilla.
Iată câteva abordări pe care le-am avut în astfel de situații.
Atunci când nu am avut acces direct la utilizatori și nu ne era clar ce responsabilități au aceștia, sau cum arată mediul lor de lucru, am analizat anunțuri de angajare pentru poziții similare cu rolurile lor. Am înțeles mai bine competențele, responsabilitățile și provocările lor zilnice. Am căutat interviuri sau articole cu persoane care ocupă poziții similare cu ale utilizatorilor. Am întâlnit astfel, perspective autentice și detalii despre obiceiurile sau nevoile lor.
Încearcă să folosești chiar tu produsul pe care îl dezvolți - această tehnică se mai numește și eat your own dog food. Pune-te în pielea utilizatorului și testează fiecare funcționalitate ca și cum tu ai fi utilizatorul final. Fă asta pe scenarii reale, cu date reale. Dar nu fă acest lucru fără să înțelegi contextul utilizatorului, aspectele de business și ce procese sunt reprezentate. Experiența directă îți poate arăta neajunsuri la care poate nu te-ai fi gândit sau îți vor indica zone care necesită îmbunătățiri.
Ce a funcționat însă cu succes a fost propria rețea de LinkedIn pentru a lansa chestionare. În alte situații, am sugerat folosirea grupurilor interne și newsletter-elor clienților pentru a obține interviuri și răspunsuri.
Roagă prietenii și cunoștințele să te ajute cu testarea doar atunci când aceștia se încadrează în geografia și segmentul publicului țintă. Altfel, chiar dacă feedback-ul lor poate da indicații despre lipsuri sau potențiale probleme, nu este sigur că va duce soluția în direcția în care va rezolva problemele reale ale grupului țintă.
Orice cercetare este mai bună decât nicio cercetare (Any research is better than no research) spune o vorbă din domeniu. Doar că nu este 100% adevărat. Pentru a te asigura că rezultatele obținute nu doar îți întăresc propriile convingeri sau prejudecăți, e foarte important să îți stabilești un obiectiv clar de cercetare.
Înainte de a începe, întreabă-te:
Care este obiectivul?
Ce asumpții vrei să validezi?
La ce întrebări vrei să răspunzi?
Răspunsurile la aceste întrebări îți vor ghida acțiunile, iar atunci chiar și o cercetare minimă va fi un pas în direcția potrivită. Poți să faci un plan de cercetare folosind modelul de aici.
Adaptează-ți metodele la întrebările la care vrei răspunsuri. Dacă scopul este să afli rapid primele impresii despre o funcționalitate nouă, un test de utilizare (usability test) simplu sau câteva interviuri sunt suficiente. În schimb, pentru a înțelege tendințele de pe piață sau preferințele generale ale unui anumit segment de utilizatori, s-ar putea să fie necesare un chestionar sau o analiză a concurenților.
Chiar și o jumătate de oră de căutări pe Google pentru a afla mai multe despre tendințele din industrie, despre competiție sau despre utilizatori poate oferi un punct de plecare valoros în înțelegerea publicului și a contextului pentru care dezvoltăm soluții. Această muncă este cu atât mai importantă când utilizatorii pentru care dezvoltăm soluții sunt foarte diferiți de noi.
Citește recenzii online, analizează feedback-ul utilizatorilor, inclusiv al celor care folosesc produse similare sau ale concurenței. Aceste surse pot dezvălui tipare și probleme recurente, ajutându-te să înțelegi mai bine mediul în care operează utilizatorii.
Am aplicat această metodă în dezvoltarea unei soluții pentru rezervarea de spații de lucru la birou. Am identificat două produse deja lansate pe piață care aveau un număr mare de recenzii (reviews) pe diverse platforme online și în AppStore. Astfel am identificat ce elemente ale experienței ridicau cele mai multe probleme, funcționalități care lipseau, dar și rolurile din companie care foloseau mai frecvent aplicația sau detalii despre geografie și dimensiuni ale companiilor. Asta alocând doar o oră sau două pentru a căuta pe Google.
Până acum, am folosit adesea scuza de a nu avea acces la utilizatori. Cu toate acestea, în timp ce clienții și colegii așteaptă rezultate de la noi, instrumentele bazate pe inteligența artificială ne-au simplificat semnificativ munca. Trebuie doar să fim dispuși să le îmbrățișăm.
Dacă nu ai norocul de a lucra într-o companie în care ai tot suportul managementului în a aplica Design Thinking, va fi nevoie să dovedești valoarea abordării centrate pe utilizator înainte de a putea merge mai departe. Cum poți face asta?
Începe cu pași mici pentru a demonstra rapid valoarea metodei. Testează o funcționalitate nouă sau aplică din instrumentele Design Thinking pentru a rezolva o problemă internă. Micile succese pot deveni exemple puternice arătând cum reducerea riscurilor prin validare rapidă este mai eficientă decât investirea în idei perfecte, dar greșite.
Să ne uităm la un exemplu tot din dezvoltarea soluției de rezervare a spațiilor de lucru la birou și cum prin câțiva pași mici am eficientizat colaborarea cu stakeholderi interni. Ne-am concentrat pe o funcționalitate mică, dar de impact, deoarece aceasta primise feedback negativ într-un sondaj adresat utilizatorilor. Am desfășurat cercetarea rapid și cu efort minim, discutând direct cu utilizatorii atunci când ajungeau dimineața la birou. Am creat un prototip simplu care adresa această funcționalitate, și l-am testat de la distanță folosind un tool de user testing precum Useberry. Am reușit să colectăm feedback direct și să măsurăm impactul soluției în doar 4 zile. Am sintetizat informațiile obținute și recomandările într-un raport care a contribuit atât la convingerea stakeholderilor, cât și la stabilirea priorităților.
O altă metodă prin care am aplicat principiile Design Thinking a fost derularea unui experiment scurt ca parte a unei sesiuni de învățare. Am folosit apoi rezultatul pentru a demonstra valoarea metodei, dar și pentru a obține încrederea stakeholderilor.
A fost o situație cu risc redus, activitatea nefăcând parte din proiectul principal, ci dintr-un workshop intern cu scopul de exersare și învățare. Deoarece timpul era limitat, am selectat din nou o funcționalitate specifică din produs. Am creat un prototip simplu și rapid, în doar 5 ore, însoțit de un video care detalia soluția. Le-am trimis prin email potențialilor utilizatori obținând rapid feedback util care ne-a ghidat în dezvoltarea ulterioară a soluției. Iată cum am valorificat timpul de învățare al colegilor rezolvând o problemă reală de produs.
Odată ce ai obținut rezultatele, nu uita să le cuantifici. Cuantificarea e un element cheie care te va ajuta să construiești argumentul în favoarea metodei. Pune-ți întrebarea: cât timp s-a salvat testând încă din faza de prototip această problemă vs. dacă am fi construit toată funcționalitatea?
Lupta de unul singur poate fi epuizantă, mai ales în medii complexe. Caută să ai alături colegi cu abilități diverse (UX, product, tech) cu care să creezi un parteneriat. Lucrând împreună aduceți perspective diferite la masă, vă veți putea oferi feedback reciproc și puteți construi plecând de la ideile altora. Având aliați în echipă, veți putea dovedi valoarea metodei împreună.
Oamenii din echipa ta înțeleg cu adevărat utilizatorii? Puteți începe printr-un simplu exercițiu de creare de persona și Journey Map în urma căruia să vă asigurați că toată lumea înțelege același lucru despre utilizatorii soluției voastre. Astfel, data viitoare când aveți o sesiune de brainstorming în echipă veți putea găsi împreună soluții care să vină în întâmpinarea nevoilor concrete ale utilizatorilor. Cel mai simplu este să te folosești de întâlnirile recurente pe care le aveți în cadrul echipei. Astfel, va fi mult mai ușor ca oamenii să își găsească timp pentru exercițiul propus. Ca de obicei, încearcă să identifici o metodă care are impact pentru echipă și produs. Alege exercițiul în funcție de un obiectiv sau o provocare pe care ai identificat-o.
Dacă ai ajuns până în punctul acesta, înseamnă că ești de acord cu noi că e nevoie să îți faci temele când vine vorba de utilizatori pentru a dezvolta soluții care să adreseze nevoile reale ale acestora. Pentru a găsi ambasadori și aliați, va fi nevoie să faci același lucru cu stakeholderii tăi. Odată ce au înțeles valoarea, aceștia pot deschide uși și pot amplifica reușitele metodei în cadrul organizației.
Pentru a putea avea succes e nevoie să înțelegi ce este important pentru ei. Iar pentru oamenii de business, argumentele legate de centrare pe utilizator și nevoia validării nu vor rezona atât de mult pe cât o vor face cifrele. Pentru aceștia, e important să răspunzi la următoarele întrebări:
Câți bani salvăm aplicând această metodă? (Dacă nu ai informații financiare, poți folosi și informații legate de efort sau timp),
Care sunt rezultatele obținute?
Fii pregătit cu date să arăți cum metodele rapide centrate pe oameni aduc beneficii concrete legate de obiectivele de business. Află care sunt obiectivele companiei, ale proiectului, ale produsului. Folosește-te de funcționalități sau idei unde incertitudinea e mare sau al căror impact este mare, pentru că nimănui nu-i va păsa că ai validat un flux de login care deja e best practice în industrie.
Astfel, în loc să transmiți următorul mesaj:
”Am testat cu x utilizatori și am ajuns la concluzia că e nevoie de o altă soluție pentru a rezolva această problemă.”, data viitoare încearcă în felul următor:
”Am economisit X € în dezvoltarea unei soluții suboptime. Am investit Y timp în acest exercițiu. Câștigul nostru este de Z.”
GenAI accelerează procesul de colectare și analiză a datelor, oferind un punct de pornire fără a necesita investiții majore de timp. E nevoie de un timp foarte scurt pentru a obține rezultatul dorit.
Din acest punct, munca noastră devine mult mai ușoară. E nevoie însă să privim critic rezultatul, să analizăm acele date, să urmărim dacă sunt corecte și să le îmbunătățim prin spectrul experienței și al cunoștințelor noastre.
De asemenea, e important să ținem cont de aspectele de securitate a datelor, precum și de aspectele etice atunci când recurgem la folosirea instrumentelor pe bază de GenAI.
În Tabelul 1 sunt enumerate câteva exemple din experiența noastră recentă în care AI a grăbit considerabil procesul.
| Categorie de task | Descriere | Timp petrecut fără AI | Durata cu AI | Timp salvat |
|---|---|---|---|---|
| Sumarizare | Înțelegerea unei piețe noi | 3-4 ore | 0,5 - 1 ora | 2,5 - 3 ore |
| Găsește competitorii tăi și roagă un | 3-4 ore | 0,5 - 1 ora | 3,5 - 3 ore | |
| asistent AI să îți sumarizeze punctele | ||||
| principale menționate de utilizatori în | ||||
| AppStore și Google Play Store reviews - | ||||
| atât plusuri cât și minusuri. | ||||
| Sumarizarea discuțiilor înregistrate. | 2 ore | 0,5 ore | 1,5 ore | |
| (pt o discuție de o ora) | ||||
| Generare de date | Pentru o soluție de analiză a datelor de | 8-10 ore | 1-2 ore | 6-8 ore |
| producție dintr-o fabrică am folosit un | ||||
| asistent AI pentru a genera un set de | ||||
| date fictive despre performanța | ||||
| acesteia. Am putut folosi acele date | ||||
| într-un prototip pentru a-l face cât mai | ||||
| realist. | ||||
| Generare de instrumente de cercetare | Ghid de interviu Structura de chestionar | 1-2 ore | 0,5 ore | 1,5 ore |
| Fișă de observație | ||||
| Transcriere și sumarizare de conversații | Pentru o conversație de o oră: | 3-4 ore | 0,5 ore | 1,5 ore |
| Generare e-mails | E-mail recrutare participanți | 1 ora | 0,25 ore | 0,75 ore |
Tabelul 1
Un aspect esențial în folosirea GenAI pentru obținerea rezultatelor relevante este modul în care construiești promptul.
Există numeroase tipare de prompting pe care le găsiți cu ușurință online, dar iată câteva aspecte pe care considerăm că este important să le includem atunci când urmărim să obținem rezultate de calitate:
Menționează rolul pe care trebuie să îl joace GenAI (i.e. Product Manager, UX Researcher, etc)
Menționează care este sarcina
Dacă instrucțiunile implică trecerea prin mai mulți pași, roagă-l să își descrie pașii prin care va trece înainte de a furniza răspunsul
Dă-i un exemplu
Dă-i instrucțiuni clare despre formatul în care dorești să obții rezultatul
Din experiența noastră, GenAI ajută în automatizarea acelor taskuri repetitive sau care durează foarte mult timp, mai ales în faza de cercetare, sau în fazele divergente ale procesului, însă nu ar trebui niciodată să lăsăm AI-ul să tragă concluzii sau să ia decizii pentru noi. În Tabelul 2 am prezentat câteva exemple.
| Faza | Pentru ce să folosești AI | Pentru ce să nu folosești AI |
|---|---|---|
| Faza de empatie | Sumarizare de cantități mari de date | Generare de Personas sau de date |
| Analiza competiției Review mining | calitative | |
| Definirea problemei | Recunoaștere de teme recurente în seturi | Definirea problemei. Prioritizarea |
| mari de date | problemelor | |
| Generare de idei | Partener de brainstorming, punct de | Generare de idei fără context |
| pornire, simulare de scenarii, găsirea | ||
| de exemple similare | ||
| Prototipare | Generare de seturi de date de test sau | Design / wireframes finale, proiectarea |
| de imagini | de interacțiuni complexe și detaliate | |
| Test | Generat e-mails, ghiduri de interviu | Interacțiunea directă cu utilizatorii, |
| Sumarizat discuții | înțelegerea reacțiilor și emoțiilor | |
| utilizatorilor |
Tabelul 2
În concluzie, aplicarea Design Thinking cu o atitudine de tip just do it ne încurajează să ne concentrăm pe acțiune și pe rezultate tangibile, fără a aștepta perfecțiunea. Obiectivul nostru rămâne același: să creăm soluții relevante și centrate pe utilizator, minimizând riscurile și aliniindu-ne la nevoile de business.
Instrumentele AI ne oferă scurtături, permițându-ne să prototipăm și să testăm rapid, să colectăm feedback și să analizăm date la o scară inaccesibilă până acum, economisind timp și resurse.
de Alin Turcu
de Ovidiu Mățan
