15 общих ошибок открытия продукта, которые я сделал (и как вы можете их избежать)

Ошибки обнаружения продуктаможет сорвать даже самые перспективные проекты. Я попал в ловушку проведения длительных 3 -месячных циклов открытий, которые в конечном итоге задержали запуск продукта и уменьшили наше конкурентное преимущество. Несмотря на хорошие намерения, эти ошибки привели к серьезным последствиям, включая неудовлетворенность клиентов.

Одна фундаментальная истина, которую я узнал, - это открытие лучше всего работает какнепрерывный процесс, а не одноразовое событиеПолем Когда команды не выполняют достаточно открытия, они вводят то, что я называю"Глупая зона"-Создание решений, которые на самом деле не решают реальные проблемыПолем Тем не менее, тот факт, что случаются ошибки, не является оправданием, чтобы вообще избежать обнаружения. Вместо этого нам нужно понять общие ловушки и научиться ориентироваться в них.

На протяжении всей своей карьеры я делал множество ошибок открытия продукта, которые преподавали ценные уроки.

В этой статье я поделюсь 15 конкретных ошибок, с которыми я лично столкнулся, наряду с практическими примерами и вопросами, которые могут помочь вам избежать подобных ситуаций. Признавая эти общие ловушки на ранней стадии, вы будете лучше подготовлены для реализации процесса обнаружения, который постоянно обеспечивает ценность как для ваших пользователей, так и для бизнеса.

Прыгая в решения, не создавая проблему

Многие команды стремятся к созданию решений, прежде чем по -настоящему понять проблемы, которые они стремятся решить. Эта распространенная ошибка имеет серьезные последствия -Приблизительно 28% отказа от стартаповПроисходит потому, что продукты не решают реальные потребности на рынке. По моему опыту, это происходит потому, что мы, естественно, стремятся сосредоточиться на решениях, а не копать глубоко, чтобы обнаружить проблемы с корнем.

Зачем проблеме кадрирования - это первый шаг

Проблема, по сути, является структурированным подходом к выравниванию всей вашей команды вокруг одного решения путем совместной организации вопроса. Первоначально я пропустил этот важный шаг, ошибочно полагая, что быстрое действие превзошло тщательное размышление. Тем не менее, я узнал, что этот структурированный подход помогает нам задавать фундаментальные вопросы:Кто испытывает эту проблему? Какие доказательства показывают, что они испытывают это? Почему стоит решить? Где это происходит?

Кроме того, проблемы с проблемой мешают нам влюбиться в конкретные решения, а не понимание основных проблем. Это имеет огромное значение, так как примерно 75% стартапов, поддерживаемых предприятием, отказались от того, что часто строят то, чего никто не хочет.

Как определить проблемное пространство

Основываясь на моем опыте, я рекомендую реализовать эти практики:

• Установите правило о том, что никаких обсуждений решения не произойдет до завершения кадрирования проблемы

• Используйте конкретный язык - попробуйте"Потребности клиента"для проблем и"Особенности продукта"для решений

• Документируйте заявления о проблемах, чтобы сохранить их

Реальный пример неудачного начала из -за этого

Quibi дает идеальную предостерегающую историю. Несмотря на получение почти 2 миллиарда долларов на финансирование и громкое лидерство, этоне удалось впечатляющеПолем Потоковая платформа запустила короткий видеоконтент, когда люди на самом деле искали более длительные развлечения во время пандемии. Они создали решение (короткие видео только для мобильных устройств) без подтверждения, если оно решило подлинную проблему. Следовательно, в течение шести месяцев Quibi отключился, что дает, что даже существенные ресурсы не могут компенсировать плохую проблему.

Пропустить обнаружение продукта не является для вас. Скорее, это риск за миллион долларов.Анушка ЛиторияПолем

Пропуск предположения о картировании

Предположения лежат в основе каждого решения продукта, но я часто наблюдаю, как команды рассматривают их как невидимые факты, а не как проверенные гипотезы. На протяжении всей моей карьеры этот надзор неоднократно приводил к потраченным впустую ресурсам и неудачных продуктам.

Что такое предположение?

Картирование предположения - это стратегическое упражнение, которое помогает группам выявлять неявные убеждения о своем продукте и пользователях. Созданный соавтором Lean UX Джеффом Готоном и Джошем Сейденом, этот совместный процесс систематически распаковывает рискованные предположения, которые могут поставить под угрозу успех. Структура обычно классифицирует предположения на три основных типа:

• Желательные предположения- хотят ли пользователи или нуждаются в этом продукте?

• Предположения о осуществимости- Можем ли мы построить его с нашими доступными ресурсами?

• Предположения жизнеспособности- Принесет ли это достаточный доход?

Как выявить и расставить приоритеты в предположениях

Во -первых, соберите свою команду, чтобы мозговой штурм всех предположений, связанных с вашим продуктом, написав их как проверенные гипотезы. Например, «мы считаем, что пользователи предпочитают голосовой контроль над традиционными пультами дистанционного управления».

После идентификации предположений постройте их на матрицу 2 × 2 с:

• Ось X: уровень доказательств (известный против неизвестного)

• Ось Y: значение для успеха продукта

Верхний правый квадрант (важный + неизвестный) содержит ваши самые рискованные предположения, которые требуют немедленного тестирования. Как правило, чем более конкретное ваше предположение, тем проще будет проверить.

Решение- что вы можете сделать мои рекомендации

Основываясь на моем опыте, я рекомендую:

• Запланируйте регулярные семинары по картированию предположения с межфункциональными командами
• Start small—focus on testing just 1-2 critical assumptions weekly
• Используйте эти важные инструменты обнаружения:

  • Более короткая петля: Идеально подходит для непрерывного тестирования допущений и быстрого сбора обратной связи с пользователями

  • Ласточкин: Отлично подходит для организации исследований и управления доказательствами

  • Лабиринт: Идеально подходит для быстрого подтверждения юзабилити

Пример не удаленного в реальном мире из -за этого

Quibi выделяется как впечатляющий пример предположения. Несмотря на финансирование в размере 1,75 миллиарда долларов, видео платформа с короткой формой закрылась всего через шесть месяцев после запуска. Весь их бизнес был основан на предположении, что люди хотели смотреть «быстрые укусы» контента на мобильных устройствах во время поездок. Они пропустили надлежащее картирование и проверку предположения, запуская во время пандемии, когда люди наблюдали за полнометражным содержанием на больших экранах. Если бы они были должным образом нанести на карту и проверили свои основные предположения в первую очередь, они могли бы развернуть свой подход, прежде чем сжигать огромные ресурсы.

Не вовлекая нужных людей

Одна общая ошибка обнаружения продукта, которую я неоднократно наблюдал, - это изолировать процесс только менеджерам или дизайнерам. Как менеджер по продукту, я однажды полагал, что смогу справиться с Discovery в одиночку, только привлекая инженеров позже. Этот подход имел неприятные последствия.

Почему Discovery - это командный вид спорта

Открытие процветает как совместные усилия в разных дисциплинах. По словам нескольких экспертов, Discovery в основном является командным спортом, а не эксклюзивным доменом менеджеров по продуктам или дизайнеров UX. Когда я исключил членов команды, особенно инженеры, из ранних разговоров Discovery, мы пропустили критические осуществимость и технические перспективы, которые сэкономили бы месяцы потраченных усилий.

Роли PM, Design и Engineering

Каждая роль приносит уникальную ценность для обнаружения продукта:

Менеджеры по продуктам обычно фокусируются на потребностях клиентов и выравнивании бизнеса, выступая в качестве лидеров команд, которые создают графики и устанавливают цели. Дизайнеры вносят вклад в эстетический и функциональный опыт, в то время как инженеры предоставляют техническую осуществимость. Кроме того, включение групп цепочки поставок и контроля качества помогает предотвратить производство и нормативные проблемы в будущем.

Примечательно, что инженеры не следует просто проконсультироваться для проверки осуществимости-их участие на протяжении всего открытия приносит уникальные перспективы решения проблем, которые часто приводят к превосходным решениям.

Решение- что вы можете сделать мои рекомендации

Основываясь на моем опыте, я рекомендую:

• Создавать регулярные межфункциональные сеансы открытия (ежемесячные «джем-сессии» работают хорошо)
• DeMyStify Discovery, приглашая членов команды на наблюдение за исследованиями пользователей из первых рук.
• Начните обнаружение с начальными идеями, но оставайтесь открытыми для совершенно разных решений
• Используйте эти специализированные инструменты обнаружения:

  • Более короткая петля: Идеально подходит для непрерывного обнаружения и сбора постоянных отзывов пользователей

  • Ласточкин: Отлично подходит для организации исследований и управления доказательствами

  • Лабиринт: Идеально подходит для быстрого подтверждения юзабилити

Реальный пример неудачного начала из-за этого

Самый крутой кулер дает идеальную предостерегающую историю. Эта компания, поддерживаемая Kickstarter, собрала более 13 миллионов долларов, но в конечном итоге потерпела неудачу, потому что во время обнаружения не участвовала экспертов по цепочке поставок. Если бы они включили межфункциональную экспертизу на ранних этапах, они бы признали производственные проблемы и точно рассчитывали затраты на производство, что потенциально избежало их впечатляющего отказа.

Лечение обнаружения как единовременного этапа

«Сделав Discovery постоянной привычкой, а не единовременным этапом, команды могут более надежно создавать продукты, которые клиенты действительно хотят и используют». -Тереза ТорресВТренер по поиску продуктов, автор «Непрерывных привычек открытия»

В начале моей карьеры я попал в ловушку, чтобы рассматривать обнаружение продукта как упражнение на флажок - что -то, что можно было бы завершить до начала «настоящей работы». Это мышление почти гарантирует неудачу. Гарвардская школа бизнеса сообщает, что95% продуктов терпят неудачу, в первую очередь потому, что они не удовлетворяют подлинные потребности клиентов.

Что такое постоянное открытие?

Непрерывное обнаружение - это постоянный процесс, в котором команды продуктов взаимодействуют с клиентами на протяжении всего жизненного цикла разработки, а не только во время первоначального планирования. Он включает в себя еженедельные точки соприкосновения с пользователями, чтобы собрать понимание, испытать предположения и проверять решения. Как определяет это Тереза Торрес, непрерывное открытие означает «как минимум, еженедельные точки соприкосновения с клиентами в результате команды, создающей продукт, где они проводят небольшие исследовательские мероприятия в стремлении к желаемому результату».

Преимущества текущих пользовательских исследований

Регулярные беседы клиентов дают существенные преимущества:

• Уменьшенные отходы- Вы ловите смещения рано, прежде чем тратить время на развитие

• Усовершенствованное принятие решений- Открытие становится источником импульса, а не узким местом

• Более четкие приоритеты- Регулярный контакт с пользователем разрабатывает ваше шестое чувство для того, что имеет значение

• Более сильное выравнивание команды- Когда все слышат непосредственно от клиентов, выравнивание происходит естественно

Практические советы и инструменты для успешного открытия

Основываясь на моем опыте, я рекомендую:

1. Начните с малого - даже 30 минут еженедельных интервью пользователей создают импульс
2. Включите трио продукта (PM, Designer, Engineer) в Discovery
3. Сосредоточьтесь на результатах, а не на выходе - решают проблемы по сравнению с функциями доставки
4. Используйте эти специализированные инструменты обнаружения:

   • Более короткая петля: Идеально подходит для непрерывных исследований обнаружения и отслеживает интервью через KPI.

   • Ласточкин: Отлично подходит для организации исследований и идентификации шаблонов

   • Лабиринт: Идеально подходит для быстрого тестирования прототипа и количественной обратной связи

Пример не удаленного в реальном мире из -за этого

MoviePassпредлагает отрезвляющий пример. В 2017 году они привлекли миллионы подписчиков со своей неограниченной сделкой в кино за 9,95 доллара в месяц. Тем не менее, им не удалось сохранить постоянное обнаружение о поведении пользователей и жизнеспособности бизнеса. В результате они потеряли приблизительно 20 миллионов долларов в месяц и в конечном итоге рухнули к сентябрю 2019 года, что привело к тому, что даже популярные продукты нуждаются в постоянном открытии, чтобы оставаться жизнеспособным.

Чрезвычайно пострадая от опросов или A/B Testsfthroughout My Product Career, я был виновен в том, что оказал слишком много доверия к опросам и A/B-тестам, недооценивая качественную обратную связь. Числовой комфорт количественных данных может быть соблазнительным, но этот подход часто пропускает решающий контекст поведения пользователя.

Когда опросы терпят неудачу

Обследования принципиально пытаются раскрыть неизвестные. Хотя открытые вопросы дают некоторое понимание, они не могут заменить ценность задания нескольких «почему», чтобы понять причины ответов. Кроме того,самоотборник предвзятостьПредставляет основное ограничение - некоторые люди просто чаще, чем другие, завершают опросы, создавая систематические смещения в результатах.

Почему качественная идея имеет значение

Качественные исследования показывают критическое «почему» за действиями пользователя, мотивации и предпочтений. В отличие от количественных методов, которые фокусируются на «как часто» или «сколько», качественные подходы обеспечивают глубину и контекст, которые объясняют поведение пользователей. Эта дополнительная связь жизненно важна - Qualtinative Data идентифицируют закономерности, в то время как качественная идея объясняет причины, стоящие за ними.

Кроме того, качественные методы помогают определить проблемы, которые могут пропустить только количественные данные. Благодаря прямому взаимодействию с клиентами команды получают более глубокое понимание эмоций и опыта, которые стимулируют взаимодействие с продуктом.

Мои рекомендуемые методы для целостного понимания пользователей

Основываясь на моем опыте, я рекомендую:

• Методологии баланса путем улучшения A/B-тестов с помощью качественных компонентов, таких как записи сессий и интервью после тестирования
• Провести углубленные интервью, чтобы поверхностные знания пользователи могут не сформулировать в опросах
• Объедините несколько методов исследования для целостного представления о потребностях пользователей
• Используйте эти специализированные инструменты обнаружения:

  • Более короткая петля: Упрощает непрерывное открытие с помощью коллекции обратной связи и множество интеграций.

  • Ласточкин: Организует данные качественных исследований для идентификации схемы

  • Лабиринт: Сочетает количественные показатели с качественной обратной связью для тестирования юзабилити

Реальный пример неудачного начала из-за этого

Quibi дает идеальную предостерегающую историю. Их данные опроса показали спрос на короткий видеоконтент, но они пропустили критический качественный контекст-люди хотели, чтобы этот формат в первую очередь во время поездки. Когда пандемия устранена поездка на работу, ценностное предложение Quibi испарилось. Если бы они провели более глубокое качественное исследование наряду со своими опросами, они могли бы определить эту критическую зависимость, прежде чем сжимать на 1,75 миллиарда долларов в финансировании.

Неспособность набирать правильных пользователей

По моему опыту, разговоры с пользователями ценны только тогда, когда вы разговариваете свернопользователи. Даже самый тщательный процесс открытия разваливается с неправильными участниками - то, что я узнал из -за болезненных сбоев продукта.

Как определить своего идеального пользователя

Определение вашего идеального пользователя выходит за рамки базовой демографии. Идеальный участник не тот, кто отвечает самым быстрым на ваши электронные письма. ТвойИдеальный профиль пользователя (IUP)Представляет кого -то, кто естественным образом процветает с вашим решением - пользователями с высокой мотивацией, которые находят ваш продукт простым в использовании и быстро достигают ценности.

Вообще говоря, открытие должно начинаться с конкретных целей обучения. Что именно вы хотите понять? Почему сейчас? Различные типы открытий требуют разных участников. Без этой ясности вы собираете отключенную обратную связь, которая оставляет ваши следующие шаги неясными.

Избегание предвзятости в выборе участника

Предвзятость набора остается одной из наиболее распространенных ловушек в обнаружении продукта. Это происходит, когда ваш мозг формирует мнения о потенциальных участниках на основе начальных впечатлений или знакомства. Несколько предвзятости обычно ползут:

• Демографический уклон:Неспособность привлечь разнообразие, инвалидность и доступность

• Смещение отбора:Только выборка из небольших пользовательских сегментов

• Предвзятость знакомства:Набор друзей, семьи или коллег, чтобы «быстро заполнить цифры»

Эти предубеждения значительно влияют на результаты, создавая продукты, которые исключают или даже вредят определенным сообществам. Всякий раз, когда я попал в эти ловушки, наши полученные продукты обращались только к узким вариантам использования.

Обнаружение подводных камней, которых следует избегать (извлечен из опыта)

Основываясь на моих неудачах, я рекомендую:

• Создайте подробные профили участников на основе вашей стратегии исследования

• Создайте централизованную исследовательскую базу данных, чтобы отслеживать, с кем вы говорили

• Цель 5-7 разговоров как сегмент, пока ответы не начнут повторяться

Реальный пример неудачного начала из-за этого

Lucidlink изначально боролся с определением своего идеального пользователя. Их продукт имел многочисленные варианты использования, поэтому они не решались сосредоточиться на одном сегменте. Это привело к общему обмену сообщениями, которые не смогли резонировать с кем -либо конкретно. В конечном счете, они потеряли потенциальных клиентов, пытаясь поговорить со всеми одновременно. После того, как они сосредоточились на удаленных командах и соответствующим образом обновив их сообщения, ихКоэффициент регистрации увеличился на 40%Полем

Не тестирование рано и часто

Тестирование в конце цикла разработки остается одной из моих самых дорогостоящих ошибок обнаружения продукта. Пробег через развитие только для того, чтобы обнаружить фундаментальные проблемы впоследствии, неоднократно научили меня болезненным урокам о времени.

Почему имеют значение быстрой обратной связи

Быстрые петли обратной связи создают добродетельный цикл обучения и улучшения. Исследования подтверждают, что этот подход экономит как время, так и деньги - IBM обнаружил, чтоУстановка дефектов во время затрат на реализациюПримерно в шесть раз больше, чем обращение к ним во время дизайна. Более того, дефекты, обнаруженные после запуска, могут быть в 100 раз дороже, чем те, которые были выявлены ранее.

Эти статистические данные объясняют, почему приблизительно 70-80% новых запуска продуктов пропускают их доходы или целевые показатели доли рынка. Без ранних испытаний мы рискуем создавать продукты, которые никто не хочет или нуждается, что приводит к значительным финансовым последствиям.

Как провести еженедельные тесты

Внедрение еженедельных тестов требует структуры:

1. Установить четкие цели тестирования для каждого сеанса
2. Найдите соответствующих участников на основе целей обучения
3. Сохраняйте сессии, сфокусированные-30-45 минут работает хорошо
4. Документируйте понимание сразу после
5. Поделиться результатами со всей командой

Ключ заключается в последовательности, а не на совершенстве. Даже несовершенное еженедельное тестирование превосходит безупречные ежеквартальные исследования.

Практические привычки открытия, которые на самом деле работают

Основываясь на моем опыте, я рекомендую эти практики:

• Начните с небольших, частых тестов, а не случайных комплексных

• Вовлеките разработчиков в тестирование сеансов для создания сочувствия и технического понимания

Реальный пример неудачного начала из-за этого

Самый крутой кулер прекрасно иллюстрирует эту ошибку. После привлечения 13 миллионов долларов наKickstarter, они потерпели неудачудоставить, потому что они не испытали производительность производительности достаточно рано. В конечном счете, производственные затраты превзошли ожидания, оставив тысячи спонсоров без продуктов. Ранние испытания выявили бы эти проблемы до того, как были выполнены общественные обязательства.

Использование Discovery для подтверждения убеждений

Человеческий мозг естественным образом тяготеет к информации, которая поддерживает существующие убеждения - явление, которое может саботировать усилия по обнаружению продуктов. Эта когнитивная ловушка, известная какуклонение от подтверждения, возникает, когда мы неосознанно предпочитаем данные, которые подтверждают наши предвзятые представления, отклоняя противоречивые доказательства.

Как подкрадывается предвзятость подтверждения в

Смещение подтверждения обычно проявляется в обнаружении продукта через несколько моделей:

• Селективное внимание- Сосредоточение внимания только на отзывах пользователей, которая поддерживает вашу первоначальную идею продукта
• Неверно истолковывав неоднозначные доказательства- Скручивание неясных данных в соответствии с вашей гипотезой
• Задавать ведущие вопросы- "Была ли трудно найти кнопку оформления оформления заказа?" против "Как прошел процесс оформления заказа?"

Этот предвзятость становится особенно проблематичной в средах с высокими ставками, где команды инвестировали значительное время или ресурсы. Как только мы потратили месяцы на разработку дизайна, мы инстинктивно скептически относились к выводам, показывающим проблемы.

Способы оспорить ваши предположения

Преодоление предвзятости подтверждения требует преднамеренной практики:

1. Раскрытие кадров как исследования, а не проверка- Ваша целью должна быть проверка гипотез, а не подтверждать ожидания

2. Соберите ранние данные- Чем меньше инвестируется в конкретном решении, тем более объективным ваш анализ

3. Используйте триангуляцию- Несколько источников данных затрудняют скручивание результатов, чтобы соответствовать предварительным представлениям

4. Вызов предположения явно- Спросите "как это моглонетбыть правдой? "

Осознанное открытие: практики, которые укрепляют мышление команды

Основываясь на моем опыте, я рекомендую:

• Пригласить «свежие глаза» для рассмотрения планов и результатов исследований - некоторые без правого знания приносят нейтралитет

• Документальные предположения явно перед началом обнаружения

• Создать психологическую безопасность для членов команды, чтобы подвергнуть сомнению устоявшиеся убеждения

Реальный пример неудачного запуска из-за этого

Новая кока -кола стоит классическим отказа от предвзятости подтверждения. В 1985 году,Кока-КолаРуководители уже были привержены этой идее - в словах генерального директора Goizueta, это была «новая кока -кола или нет кока -колы». Несмотря на то, что они тратят миллионы на исследования, они интерпретировали все данные, чтобы оправдать свое заранее определенное решение. Катастрофический запуск доказал, что они неправильно поняли то, что продавали - «не безалкогольный напиток», а «маленький крошечный кусок жизни людей».

Не документировать или обмениваться обучением

Знание, пойманные в ловушку команд, представляет собой серьезную ошибку открытия продукта, которую я неоднократно наблюдал. Когда понимание остается незарегистрированным, они исчезают, когда члены команды движутся дальше, заставляя будущие команды заново открыть те же знания - на протяжении многих раз по существенной стоимости.

Создание отставания

Отсутствие Discovery действует как приоритетный список вопросов, предположений и целей исследования, которые направляют постоянное исследование продукта. Очень похоже на то, что наращивание отслеживания разработки, отслеживающие функции для построения, отслеживание Discovery отслеживает то, что вам нужно для изучения. Без этого структурированного подхода команды, как правило, проводят случайные, отключенные исследовательские мероприятия, которые не могут основываться на предыдущем понимании.

Как показывает исследования McKinsey,72% лидеров продуктаСогласитесь с тем, что отзывы клиентов существенно влияют на принятие решений. В сочетании с этой важности наличие центрального репозитория для этих пониманий становится критическим для принятия обоснованных решений о продукте.

Инструменты для обмена идеями

Эффективное совместное использование знаний требует надлежащих инструментов для сбора, анализа и распространения уроков:

• Более короткая петля: Моя главная рекомендация для непрерывного обнаружения оптимизирует коллекцию обратной связи, организует понимание и облегчает постоянные разговоры пользователей. У него есть инструмент документации в приложении и доборка.

• Ласточкин: Отлично подходит для хранения данных клиентов из нескольких источников, анализа обратной связи и генерации действенных идей

• Трелло: Ценность для управления жизненным циклом продукта и обеспечения понимания клиентов вдохновлять итерации продукта

Эти инструменты помогают предотвратить то, что часто происходит в растущих компаниях-с инфраструктурными проектами, охватывающими несколько команд, фрагментированная документация делает сквозные задачи чрезвычайно болезненными.

Создание системы для непрерывного обучения и удержания знаний

Основываясь на моем опыте, я рекомендую:

1. Создавать еженедельные дайджесты, выделяя ключевые знания о областях продукта, нуждающихся в улучшении

2. Внедрить резюме для AI, чтобы перевести многочисленные части обратной связи в последовательное понимание

3. Установите вращающуюся владельца документации, ответственный за поддержание хранилища ваших знаний

4. Установить ожидания документации в должностных инструкциях и обзорах производительности

Здание перед проверкой

Многие основатели, включая меня, слишком быстро попали в соблазнительную ловушку строительства. Волнение от того, что код собирается вместе, обычно затмевает критический вопрос: «Мы строим то, чего действительно хотят люди?» Эта общая ошибка открытия продукта имеет дорогие последствия.

Почему MVP-первая может иметь неприятные последствия

Подход MVP стал почти священным в культуре стартапов, однако многие основатели ошибочно приоритет приоритетам в качестве псевдо финишной черты. Мы романтизируем фазу строительства, пренебрегая наиболее важным шагом - валидацией. Следовательно, талантливые команды уходят в неправильном направлении без реальных доказательств того, что пользователи нуждаются или будут платить за свое решение.

В 2025 году запуск недоразвитого MVP часто имеет неприятные последствия. Ожидания потребителей взлетели, рынки насыщены, а ИИ установил новые стандарты. Как отмечает Бен Горовиц, «MVP работал в эпоху, когда программное обеспечение было мало. Сегодня программное обеспечение много, а пользователи не терпят незаконченные продукты».

Альтернативы строительству слишком рано

К счастью, существует несколько подходов к проверке перед написанием одной строки кода:

• Целевые страницы, которые проверяют спрос
• Оплачиваемые контракты на консультационные услуги
• Подписание партнеров по развитию
• Краудфандинг кампаний, чтобы оценить интерес

Действительно, инвесторы с большей вероятностью финансируют кого -то с 1000 регистраторов ожидания и 50 клиентов, которые платят депозиты, чем кто -то, кто просто хочет построить MVP.

Уроки отказа: подтвердите спрос перед написанием кода

Основываясь на моих сбоях, я рекомендую использовать правильные инструменты для проверки. Создание экспериментов.

Всегда расставляйте приоритеты подлинного спроса над кодом. По сути, ваш самый важный навык в качестве основателя - быстро учиться, а не быстро строить.

Пример не удаленного в реальном мире из -за этого

Quibi иллюстрирует этоошибкаидеально. Несмотря на то, что они собрали 1,75 миллиарда долларов, они запустили потоковую платформу только для мобильных устройств во время пандемии, когда люди не ездили. В течение шести месяцев они потерпели неудачу катастрофически. Если бы они подтвердили свое основное предположение - что люди хотели коротких видеороликов во время поездок на работу - прежде чем построить, они могли бы разобраться в своем подходе или спасти свои инвестиции.

Игнорирование бизнес -целей в Discovery

Критической ошибкой, которая сорвала несколько моих инициатив по продукту, пренебрегала бизнес -целями во время открытия. Без надлежащего согласования между усилиями по обнаружению и бизнес-целями даже самые ориентированные на пользователя продукты могут не принести значимой ценности для организации.

Согласование открытия со стратегией

Обнаружение продукта не должно работать в изоляции, но служить стратегической стратегией для соединения инструмента с выполнением. Он играет жизненно важную роль на нескольких уровнях: проверка стратегии продукта, дифференциация между бизнесом и открытием продукта, а также руководящие усилия с помощью четких целей продукта. Эта связь гарантирует, что повседневная деятельность по открытию стала лестницей до высокого уровня бизнес-целей.

Первое, что нужно помнить, смещение между командами и бизнес -целями приводит к усилиям, потраченным на силовые усилия, впустую ресурсы и упущенные возможности. Следовательно, обнаружение продукта должно рассматриваться не только как способ найти подходящий продукт, но и как метод создания выравнивания по всей организации.

Балансирование потребностей пользователей и бизнеса

Создание успешных продуктов требует удаления тонкого баланса между удовлетворением потребностей пользователей и достижением бизнес -целей. Этот баланс часто сложно поддерживать:

• Эксклюзивное внимание к потребностям пользователей может создать ориентированные на расходы продукты, которые не поддерживают рост доходов
• Переоценка по бизнес -целям может привести к тому, что продукты не хотят

Успешные команды продукта используют Discovery, чтобы напрямую связать проблемы с клиентами к измеримым бизнес -целям, создавая общее понимание приоритетов.

Согласование открытия со стратегией: OKRS + UX Leadership в действии

Основываясь на моем опыте, я рекомендую эти практики:

• Используйте рамки, такие как OKRS, чтобы согласовать усилия по обнаружению между продуктами, маркетингом и инженерными командами
• Вовлеките лидеров UX в стратегические дискуссии высокого уровня, чтобы представить фьючерсы на продукты, которые балансируют потребности пользователей с направлением бизнеса
• Используйте эти специализированные инструменты обнаружения:

  • Более короткая петля: Идеально подходит для непрерывного обнаружения, которое связывает информацию о пользователях с бизнес -метриками

  • Ласточкин: Отлично подходит для организации данных исследований и выявления моделей, которые поддерживают бизнес -цели

  • Лабиринт: Обеспечивает быстрое тестирование, которое подтверждает как пользовательский опыт, так и жизнеспособность бизнеса

Пример не удаленного в реальном мире из -за этого

Новая кола является классическим примером этогоошибкаПолем Несмотря на обширные исследования рынка, показывающие, что потребители предпочитают вкус в слепых тестах, Coca-Cola не поняла, что они продавали не просто безалкогольный напиток, а «маленький крошечный кусочек жизни людей». Их процесс обнаружения приоритет вкусовых показателей вкуса над эмоциональной связью, которые клиенты имели с брендом, бизнес -ценностью, которую они полностью упускали из виду.

Не задавайте открытые вопросы

Вопросы, которые мы задаем во время обнаружения продукта в основном формируют ответы, которые мы получаем. За эти годы я узнал, что закрытые вопросы дают ограниченное понимание, тогда как открытые запросы открывают более глубокое понимание. Это тонкое различие может означать разницу между успехом продукта и неудачей.

Примеры эффективных вопросов открытия

Эффективные вопросы об обнаружении продукта Очищают слои поведения и предпочтений пользователей, предоставляя богатые качественные данные, которые вдохновляют инновации. Для оптимальных результатов рассмотрите эти мощные вопросы:

• «Как вы в настоящее время решаете [проблему] без нашего продукта?» - раскрывает существующие решения и болевые точки
• "С какими проблемами вы сталкиваетесь в [конкретной задаче]?" - раскрывает более широкий контекст
• «Опишите свое идеальное решение для [конкретной потребности]». - дает представление о желаемых функциях
• «Если бы вы могли изменить одну вещь о своем текущем рабочем процессе, что бы это было?» - определяет неэффективность

Прежде всего, эти вопросы поощряют подробные повествования, а не простые ответы «да/нет», давая вам более глубокое понимание потребностей и мотиваций пользователей.

Как избежать ведущих или предвзятых вопросов

Ведущие вопросы предлагают свои собственные ответы, подрывая целостность вашего процесса обнаружения. Эти вопросы делают участниками неловко выражать противоречивые мнения. Например:

"Почему у вас были трудности с навигацией?" Предполагается, что навигация была проблематичной.

Вместо этого спросите: «Что было легко или сложно в поиске информации?» - который предлагает честную обратную связь без презумпции.

На самом деле, ведущие вопросы в конечном итоге лишают нас обнаружения неожиданного понимания пользователей. Смотрите свой тон, язык тела и тщательно формулируют, так как эти тонкие сигналы могут непреднамеренно влиять на ответы.

От вопросов до ясности: получение максимальной отдачи от интервью с пользователями

Основываясь на моем опыте, я рекомендую:

1. Подготовить списки вопросов заранее, получая отзывы от членов команды
2. Практикуйте активное слушание - разговор меньше, слушайте больше
3. Используйте эти специализированные инструменты обнаружения:

   • Более короткая петля: Моя главная рекомендация для непрерывного открытия - коллекция обратной связи по стрижкам, помогая избежать предвзятых вопросов

   • Ласточкин: Отлично подходит для организации исследований и выявления закономерностей

   • Лабиринт: Обеспечивает беспристрастное тестирование с реальными пользователями

Пример не удаленного в реальном мире из -за этого

Quibi служит предостерегающей историей. Их вопросы обнаружения в первую очередь подтвердили предположения руководителей, а не изучение фактического поведения пользователя. Спросите: «Вы хотите короткий видеоконтент?» Вместо «Как вы сейчас смотрите видео в течение дня?», Они пропустили важный контекст о привычках просмотра. Результат? Провал 1,75 миллиарда долларов в течение шести месяцев после запуска.

Неспособность расставить приоритеты

«Сердцем этого визуального дерева является дерево решений для возможностей. Верхняя часть дерева является нашим результатом. Это влияние, которое мы пытаемся оказать в качестве команды продукта». -Тереза ТорресВТренер по поиску продуктов, автор «Непрерывных привычек открытия»

Без эффективного метода для определения приоритетов возможностей многие команды продуктов тратят время на функции с низким воздействием, пропуская потенциально изменяющие игру инновации. На протяжении всей своей карьеры по управлению продуктами я стал жертвой «синдрома блестящих объектов», преследующей захватывающие новые идеи, не оценивая их стратегическую ценность.

Использование деревьев решений для возможностей

Деревья возможностей для решения (OST) служат визуальными рамками, которые связывают желаемые результаты с возможностями клиентов и потенциальными решениями. Этот структурированный подход помогает продукту Trios наметить лучший путь к желаемому результату. OSTS разрешает напряженность между потребностями бизнеса и клиентов, сохраняя при этом общее понимание того, как достичь целей.

В первую очередь, OST помогает командам экстернализовать и визуализировать свое мышление, облегчая выравнивание, что делать, когда. Впоследствии они сдвигают диалог с «доставки функций» на «быстрые эксперименты», в конечном итоге разблокируя более быстрые циклы обучения.

Как решить, что исследовать дальше

Следуя этой методологии, я узнал, что решения приоритетов должны быть основаны на подлинных потребностях клиентов. При создании возможностей с верхней части наших голов мы вносим наши предубеждения в картину. Чтобы избежать этой ловушки, ограничивайте возможности для вашего OST только теми, кто слышал непосредственно в интервью с клиентами.

Учитывая эти моменты, требует эффективная приоритетная приоритета:

• Понимание того, какие возможности оказывают наибольшее потенциальное влияние
• Оценка идей против объективных критериев, а не личных предпочтений
• Сосредоточение внимания на результатах, которые создают бизнес -ценность при решении проблем с клиентами

В тех обстоятельствах, когда вас просят доставить несколько результатов, расставить приоритеты самостоятельно и сначала создать OST для вашего наиболее важного результата.

Решение- что вы можете сделать мои рекомендации

Основываясь на моем опыте, эти инструменты обнаружения значительно улучшат ваш процесс приоритетов:

1. Более короткая петля: Моя главная рекомендация-приоритетная приоритета по возможности для автоматического сбора и анализа обратной связи, помогая командам быстро выявить возможности высокой стоимости.

2. Ласточкин: Отлично подходит для организации исследований и закономерности определения отзывов пользователей, которые раскрывают приоритетные возможности.

3. Лабиринт: Обеспечивает быстрое тестирование концепций, чтобы подтвердить, какие возможности заслуживают немедленного внимания.

Пример не удаленного в реальном мире из -за этого

Блокбастер предоставляет предостерегающую историю о неудачной приоритете. Компания сосредоточилась на улучшении опыта в магазине, игнорируя при этом появляющуюся возможность потоковой передачи, которую Netflix использовал. Если бы они должным образом нанесли на карту свои возможности возможностей, они могли бы признать, что адаптация к изменяющимся привычкам зрителя представляет собой более высокую приоритетную возможность, чем оптимизация их физического присутствия. Как известно, руководство Blockbuster привело к выводу: «Мир не может выжить в вакууме, как и ваш продукт».

Не используя правильные инструменты

Выбор неадекватных инструментов для обнаружения продукта может подорвать даже самые благонамеренные усилия. На протяжении всей своей продукции я узнал, что использование специализированных инструментов делает разницу между разбросанными пониманиями и действенными открытиями, которые управляют значимыми решениями о продукте.

Почему более короткая петля идеально подходит для открытий

Shorter Loop выделяется как исключительная платформа Discovery, которая трансформирует то, как команды приближаются к открытию продукта. Его комплекс Discovery Suite служит успешным продуктом Powerhouse, используя ИИ и дизайнерское мышление для реализации гибких методов управления продуктами. Платформа создает совместную среду, в которой команды проводят мозговой штурм и вместе определяют возможности, обеспечивая эффективное захват голоса клиентов и заинтересованных сторон.

Что делает более короткую петлю особенно ценной, так это его способность помогать командам сосредоточиться на том, чего действительно хотят пользователи, сокращая шум, чтобы предоставить действенную информацию. Для основателей неоценимо в выявлении соответствующих проблем для решения их рынка и создания стратегий для проверки предположений. В долгосрочной перспективе это приводит к планам, которые преуспевают в реальных рыночных средах.

Другие инструменты: DoveTail, Condens, Maze

Наряду с более короткой петлей, несколько других инструментов заслуживают рассмотрения:

Ласточкинфункционирует как центр понимания клиентов, который приносит обратную связь в одно место, что делает его мгновенно действенным. Его возможности ИИ автоматически трансформируют беседы, документы и опросы в значительную информацию о стратегии власти. Пользователи сообщают о том, что «DoveTail" мгновенно сократила рабочую нагрузку с 100 часов до 10, чтобы поделиться пониманием клиентов ».

КондоПревосходство при хранении, структурировании и анализе данных пользователей. Благодаря таким функциям, как автоматическая транскрипция, видеоклипы и A-A-A-A-A-A-Actisted, это помогает командам организовать результаты исследований и делиться ими между организациями.

Лабиринтработает как непрерывная платформа обнаружения продукта, которая помогает командам собирать понимание пользователей на протяжении всего цикла разработки продукта. Это обеспечивает исследование немодерации продукта и превращает ответы в метрики, которые подтверждают идеи и поддерживают принятие решений.

Чтобы создать эффективное отставание обнаружения продукта, в конечном итоге выберите инструменты, которые соответствуют вашим конкретным методам исследования и рабочим процессам команды. Правильная комбинация поможет вам избежать многих ошибок обнаружения, изложенных в этой статье.

Пытаясь сделать все сразу

Одна постоянная ошибка обнаружения продукта - попытка одновременно выполнить несколько направлений. В мои ранние дни управления продуктом я часто оказывался в ловушке того, что называю"Открытие паралича"- Подавляющее состояние, в котором многочисленные пути исследований никуда не ведут, потому что каждый получает недостаточное внимание.

Почему открытие итеративно

Процесс обнаружения продукта в основном является итеративным, а не линейным. Пока вы не получаете подтверждения, что вы решаете искреннюю потребность, вы должны продолжать адаптировать свой подход. Этот непрерывный цикл начинается с описания того, что, по нашему мнению, является проблемой, потенциальными решениями и показателями успеха.

В отличие от работы по разработке, циклы обнаружения используют нерегулярные длины, поскольку команды пытаются сделать процесс обучения как можно более коротким. Кроме того, идеи во время открытия часто мутируют или полностью заброшены, что совершенно нормально и часто является лучшим путем вперед.

Как начать с малого и масштабного

Начиная с малого означает сосредоточиться на ваших самых рискованных предположениях - те проблемы, о которых у вас есть наименьшее знание. Начните с установления четких целей обучения о том, что именно вы хотите понять и почему это важно сейчас.

Создание более коротких петлей обратной связи ускоряет обучение - чем быстрее вы можете создавать гипотезу, проверить и проанализировать результаты, тем лучше. Этот подход помогает вам избежать общей ошибки, создавая функции, которые никто не хочет, что происходит, когда команды пропускают надлежащую проверку.

Настоящиймировой пример неудачного начала из -за этого

Следующий шаг жизнь идеально иллюстрирует эту ошибку. Несмотря на то, что они выращивают до более 800 сотрудников и получая более 100 миллионов долларов годового дохода, они распространяются слишком тонко, переходя в энергетические услуги. Компания попыталась одновременно заняться установкой солнечной энергии и изоляции при сохранении своего основного бизнеса по энергетическому аудиту. Их разбросанный фокус создал высокий уровень сжигания денежных средств в бизнесе с низкой маржой. К тому времени, когда они попытались вернуться к своей основной компетенции, многие инвесторы уже отказались от поддержки.

Систематическое обнаружение: отставания, двойные дорожки и интеллектуальные инструменты

Основываясь на моем опыте, я рекомендую:

1. Внедрить структурированное отставание обнаружения, которое приоритет одной ключевой проблеме за раз
2. Принять двойной подход, где обнаружение и доставка происходят одновременно, но сосредоточены на разных целях
3. Используйте специализированные инструменты обнаружения:
   • Более короткая петля: Идеально подходит для непрерывного открытия с помощью своих идей, которые помогают командам сосредоточиться на том, чего действительно хотят пользователи. Shorter Loop-это все в одном инструмент управления продуктом.
   • Ласточкин: Отлично подходит для организации данных исследований, внедряя обратную связь в одно место для действий
   • Лабиринт: Идеально подходит для исследования немодерации продукта, которые превращают ответы в метрики, подтверждающие идеи

Принимая итеративное открытие, а не пробовал все сразу, вы создаете продукты, которые действительно решают пользовательские проблемы, сохраняя ценные ресурсы.

Заключение

Обнаружение продукта является критическим краеугольным камнем успешной разработки продукта. На протяжении всей моей карьеры эти 15 ошибок учили меня ценных уроков о том, что работает, а что нет. Путь к эффективному открытию требует баланса между потребностями пользователей и бизнес -целями, между качественными и количественными исследованиями, а также между скоростью и тщательностью.

Мое путешествие показало, что открытие продукта процветает как продолжающийся, итеративный процесс, а не одноразовое событие.Команды, которые строят непрерывные привычки открытия, постоянно превосходят те, которые рассматривают его как упражнение на флажок. Кроме того, с участием межфункциональных членов команды с самого начала создает лучшие решения и более сильное выравнивание.

Возможно, самый важный вывод сосредоточен на смирении.Эффективное открытие требует, чтобы мы оспаривали наши предположения, открыто слушали пользователей и адаптировали наше мышление на основе доказательств, а не эго.Эта готовность изменить направление, когда данные противоречат нашим убеждениям, отличает успешные команды продуктов от тех, кто терпит неудачу.

Документирование и обмен обучением также помогает организациям создавать институциональные знания, которые приносят пользу будущим командам. Без этой практики компании часто повторяют одни и те же ошибки в нескольких проектах, тратя ресурсы и отсутствующие возможности.

Инструменты, которые вы выберете, могут резко повлиять на вашу эффективность обнаружения.Более короткая петля представляет мою главную рекомендацию-это платформа с AI, оптимизируя непрерывное обнаружение, помогая группам оставаться сосредоточенными на подлинных потребностях пользователей, одновременно предоставляя структурированные рамки для тестирования предположения. DoveTail превосходит в организации данных исследований, делая понимание доступными между организациями посредством мощных функций тегации и анализа. Maze обеспечивает быстрое тестирование прототипа с реальными пользователями, обеспечивая количественные показатели наряду с качественной обратной связью для всесторонней проверки.

Эти ошибки произойдут - они случились со всеми.Разница между хорошими и отличными командами продукта заключается не в том, чтобы полностью избежать ошибок, а в том, чтобы быстро их распознавать и адаптировать соответствующим образом.Успешное открытие требует как строгости, так и гибкости, структурированных процессов, а также творческого мышления.

Благодаря тщательной проблеме создания, картирования предположения и непрерывной проверки с реальными пользователями, вы разрабатываете продукты, которые действительно решают значимые проблемы. Хотя процесс требует дисциплины, вознаграждение оправдывает усилия - продукты, которые любят пользователи, и, которые процветают.

Ключевые выводы

Ошибки обнаружения продукта могут сорвать многообещающие проекты, но понимание этих общих ошибок помогает командам создавать продукты, которые пользователи действительно хотят и нуждаются.

• Обработка задач перед решениями- Определить проблемы с клиентами четко, не прыгая на функции; 28% стартапов терпят неудачу, потому что они не отвечают реальным потребностям рынка.

• Сделайте обнаружение непрерывным, а не единородом- проводить еженедельные точки соприкосновения пользователей на протяжении всей разработки; 95% продуктов терпят неудачу, когда команды рассматривают Discovery как упражнение на флажке.

• Вовлекать межфункциональные команды рано- Включите PM, Design и Engineering с самого начала; Изолированное обнаружение пропускает критическую технико -экономическую ответственность и технические перспективы.

• Баланс количественно с качественными исследованиями- Обследования показывают «что», но интервью показывают «почему»; Комбинирование обоих методов обеспечивает полное понимание пользователя для лучших решений.

• Тестовые предположения перед строительством- подтвердить спрос через целевые страницы, контракты или прототипы; Исправление дефектов после запуска стоит в 100 раз больше, чем раннее обнаружение.

• Документировать и обмениваться обучением систематически- Создать отставки Discovery и репозитории Insight; Недокументированные знания исчезают, когда члены команды уходят, что заставило дорого заново открыть.

Эффективное открытие требует смирения, чтобы оспаривать предположения, структурированные процессы для непрерывного обучения и правильные инструменты, такие как более короткий цикл для обтекаемой коллекции обратной связи. Успех достигается не из -за того, что избегает всех ошибок, а быстро их распознавать и адаптироваться на основе доказательств, а не эго.

Часто задаваемые вопросы

Q1 Какая самая большая ошибка в обнаружении продукта?Самая большая ошибка-пренебрежение постоянным открытием и сосредоточено исключительно на исследованиях перед запуском. Эффективное обнаружение продукта-это постоянный процесс, который включает в себя регулярные пользовательские точки соприкосновения на протяжении всего жизненного цикла разработки, а не только однократный этап.

Q2. Как команды могут избежать создания продуктов, которые пользователи не хотят?Команды могут избежать этого, создавая проблемы, прежде чем подняться на решения, провести регулярные интервью с пользователями и рано подтвердить предположения. Крайне важно глубоко понимать потребности клиентов и проверить идеи, прежде чем инвестировать значительные ресурсы в разработку.

Q3 Почему важно вовлекать межфункциональные команды в обнаружение продукта?Привлекав межфункциональные команды, включая менеджеров по продуктам, дизайнеров и инженеров, привносят в процесс открытия разнообразные перспективы и опыт. Это сотрудничество помогает выявлять потенциальные проблемы на раннем этапе, обеспечивает техническую осуществимость и создает более сильное согласование в отношении решений о продуктах.

Q4 Как команды продуктов могут сбалансировать потребности пользователей с бизнес -целями?Команды могут сбалансировать потребности пользователей и бизнес-цели, согласовая усилия по обнаружению с общей стратегией, используя такие рамки, как OKR, и вовлекая лидеров UX в дискуссиях высокого уровня. Важно подключить проблемы с клиентами непосредственно к измеримым бизнес -целям, сохраняя при этом сосредоточенность на решении реальных точек болезни пользователя.

Q5 Какие инструменты могут помочь упростить процесс обнаружения продукта?Инструменты, такие как Shorter Loop (регистрация), довешитель и лабиринт, могут значительно улучшить обнаружение продукта. Shorter Loop предлагает непрерывное открытиевозможностиБлагодаря пониманию AI, DoveTail превосходит для организации данных исследований, а лабиринт обеспечивает быстрое тестирование прототипа. Эти инструменты помогают группам собирать и анализировать отзывы пользователей более эффективно, что приводит к более информированным решениям о продукте.