Table of Contents

מדוע לקוחות מטיפים בהנדסת

משוב לקוחות הוא הדם של פיתוח המוצר ממוקד המשתמש.זה הופך ניחושים להחלטות מונעות נתונים, ומבטיח כי צוותי הנדסה לבנות תכונות אנשים באמת צריך, לא רק מה בעלי עניין פנימיים מניחים. משוב ישיר מגלה נקודות חיכוך בזרימת משתמשים, חושף מקרים קצה החמיצו במהלך עיצוב, ומאמת אם המוצר פותר בעיות אמיתיות.ללא קלט זה, סיכונים הנדסיים משקיעים שבועות או חודשים פונקציונליות כי מפספסים, סימן מוביל לאימוץ מהיר ושמירה על פני זמן, כאשר שיפור באופן שיטתי, כאשר שיפור ביצועים גבוהים, כאשר הוא מאיץ באופן שיטתי, כאשר הוא מאיץ את זמן רב יותר, כאשר הוא מאיץ, כאשר הוא מאיץ, כאשר הוא מאיץ את הביצועים במהירות גבוהה של המוצר.

איסוף מזון יעיל

« « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « «

החל ממקור יחיד יוצר כתמים עיוורים.שלב שיטות כמותיות ואיכותיות:

  • סקרים של NPS:REFLT:1 ; סקרים קצרים לאחר פעולות מפתח או במרווחים קבועים. Netקידםer Score (NPS) מספק ציון מידה לנאמנות.
  • (FLT:0User ראיונות ומבחנים שימושיות:FLT:1) לוח זמנים 30 דקות עם משתמשים בכוח ומקרי ניסיון כדי לחשוף תובנות עמוקות שמסקרים מתגעגעים.
  • (FLT:0) כרטיסי צ'אט חיים ו יומני צ'אט חיים:IRLT:1 אנליז נושאים חוזרים, דפוסי שפה, אותות תסכול.T כרטיסים על ידי ערכת נושא (bug, בקשה תכונה, בלבול).
  • (FLT:0) ניתוח מוצר:BuildFLT:1 , Track תכונה אימוץ, שערי ירידה, ומפגש מחדש של נתונים התנהגותיים סותר לעתים קרובות העדפות המוצהרות.
  • (ב) פורומים של תקשורת וקהילה:0 פורומים: מנד 1:1 , הודעות רדיט, משוב ציבורי לדעות לא רצויות.
  • (ב) ,0) שיחות הצלחה על גבי הסתייגות: FLT 1:1 הקשיבו למאבקים מוקדמים של אימוץ; אלה חוזים מאוחר יותר צ'ואן.

אוסף מבנה כדי לכסות את כל מחזור החיים: מראש-launch (מבחן בטא) כדי שלאחר ההשקה (האזנה מתמדת) כלים כגון Intercom, Typeform, Hotjar, או Getsight כדי לרכז אותות ריבאונדים.

שם מקור: Velocity, and Variety

הגדר טריגרים אוטומטיים ללכוד משוב כאשר משתמשים נתקלים שגיאות, ביטול מנויים, או להשלים זרימה מפתח. השתמש שאלות פתוחות מראש; מראש את השאלות סגורות עבור ניתוח מדרגי.תתת כל פריט משוב עם metadata (קטע משתמש, תכנון tier, אזור תכונה) כדי לפרוס מאוחר יותר.

ניתוח ועדיפות של Feedback

ניתוח קטרקט ו-Sentiment Analysis

משוב רול הוא רועש.מפה כל כניסה לקטגוריות מבוססות:

  • (ב) ,0) בריגים וטעויות של LT:1 - כשלי מערכת, התנהגות לא נכונה
  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ,0) , רפורמות ואמינות (FLT:1) - מהירות, עלייה, חששות קשקשים
  • (ב) ויקרא י"ד: ויקרא י"ד: "התלונות עלות, עזוב"

החל ניתוח רגשות (חיובי, נייטרלי, שלילי) כדי למדוד דחיפות. A ספייק ברגש שלילי סביב תכונה מסוימת דורש חקירה מיידית. עבור נתונים גדולים יותר, השתמש בהגדרה של למידת מכונה (אלברט, דגמי אפס-shot) לתייגת אוטומטי.

המונחים: systems

לא לכל משוב יש ערך שווה. השתמש במודלים מוכחים כדי להחליט מה נבנה קודם:

  • (ב) ⁇ (הדגשה, ההשפעה, האמון, Effort): EFRE 1 הבקיע כל פריט.ההשפעה גבוהה + מאמץ נמוך מנצח.
  • (ב) [ה]ה', אם כן, היה צריך, לא היה יכול להיות, לא היה יכול להיות: ⁇ FLT:1 חיוני להתאמה עם היקף השחרור.
  • (FLT:0Kano Modelve:FLT:1 Distinguish בין ציפיות בסיסיות (עמודי לוח), תכונות ביצועים (יותר טוב), ומעריצים (ערך לא צפוי) מתמקדים בפערים ראשונים, ואז הזדמנויות מענג.
  • (FLT:0User Effect vs. Implementation Complexity matrix:FLT) 1 Plot משוב על רשת 2×2.Preitize פריטים בעלי ביצועים גבוהים, פריטים נמוכים לניצחונות מהירים.

מעורבים מנהלי מוצרים, מהנדסים וצוותים הפונים ללקוח בפגישות עדיפויות כדי לאזן מטרות עסקיות עם צרכי המשתמש.לרשום את ההגיון לכל החלטה שתפנה כאשר הלקוחות שואלים מדוע בקשה לא נשלחה.

תקשורת עם בעלי מניות

שקיפות פנימית

צור מאגר משוב משותף (הודעה, לוח אוויר, או לוח נתונים מותאם אישית ב Directus) כי המוצר, הנדסה, עיצוב וצוותי תמיכה יכולים לשאול.לחזיק פגישות שבועיות משוב כדי לבחון ערכים חדשים, להקצות בעליים, ולעדכן מעמד. השתמש במערכת תגים קל משקל: "חדש", "Acknownd", "Under Review", "In Progress", "שיפאק", "Doon't".

סגירת ה- Loop עם לקוחות

לקוחות שלוקחים זמן לספק משוב מגיע תגובה. שלח תשובות מותאמות אישית במידת האפשר, אפילו אישור מתואם עם ציר זמן. השתמש בהערות שחרור או שינוי ציבורי כדי להראות כיצד בקשות ספציפיות השפיעו על מפת הדרכים.חשבו "בקשת תבוסה" (למשל, קני, לוח מוצר) שבו משתמשים יכולים להצביע ולראות עדכוני סטטוס זה בונה אמון ומפחיתים את ההגשה.

יישום הזנת מעגל הפיתוח

אינטגרציה

הסרת משוב של לקוחות לכל מחזור ספארי:

  • (FLT:0) Backlog טיפוח:FLT:1 הוסף פריטים משוב עתירי גבוה כמו סיפורי משתמשים עם קריטריונים קבלה ברורים.קישור כל סיפור חזרה למקור משוב מקורי (זיהוי כרטיס, תגובה סקר) עבור מעקב.
  • (FLT:0) תכנון הדפסה: קיבולת ייעודית של עבודה משוחררת משוב, בנפרד מעבודה תכונת מתוכננת. A 20/80 פיצול (back vs. Roadmap) הוא נקודת התחלה טובה.
  • (FLT:0) ,התמריץ: ⁇ 1) לשינויים מורכבים, לשלוח אבטיפוס לחלק קטן של משתמשים.
  • (FLT:0) מחיקתו של דבר: FLT:1 Includeation against the Original משוב, האם השינוי הזה אכן פתר את הבעיה?ריץ סקר הדופק מהיר או לבדוק את נפח כרטיס התמיכה.

עזרה שלילית

משוב קריטי הוא תהליך הזיוף ביותר עבור רגשות שליליים כי על פני תלונות על מינון גבוה לממונה המבצע בתוך 24 שעות. עבור באגים דחופים, להקצות מהנדס ייעודי כדי לשחזר ולתקן.ל תלונות על יכולת, לקבוע קידוד עיצוב עם הצוות האחראי.תמיד לשתף את התוצאה: "על בסיס משובך, קוצרנו את ה על זרימתם של 40%".

השפעה לאחר יישום

מדדי מעקב שמתאימים ישירות עם משוב שבדקתם:

  • (ב) האם משתמשים באמת בתכונה החדשה?
  • (ב) האם שיפור יכולת הפחתת שיעורי השגיאה?
  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ,0) הפחתה של צ'ורבין 1:1 - השוואת שיעורי שימור עבור קבוצות לפני ואחרי התיקון.
  • (ב) ,0) כרטיס ניכוי 1 (FLT) - ירידה בכרטיסים על אותו נושא מצביעה על הצלחה.

סגרו את הלולאה הניתוחית: אם פריט משוב מיושם לא יזיז את המחט, יפעיל מחדש את הלקוח כדי להבין מדוע.

אתגרים וכיצד להתגבר עליהם

מזון מהיר ו-Noise

יותר מדי ערוצים יכולים להציף צוותים.לבסס את כל משוב הכרוך בפלטפורמה אחת. השתמש בהכפלה אוטומטית וקבוצתיות על ידי נושא.קבע SLA ברור: להכיר בכל פיסת משוב בתוך 48 שעות, אך רק להסלים את 10% העליון על ידי השפעה.

« « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « «

מגזרי משתמשים שונים רוצים דברים מנוגדים. השתמש בפיצול כדי לנתח משוב על ידי Persona, תוכנית ותדירות השימוש. משתמשי Power עשויים לבקש API מתקדמים בעוד שטריקים רוצים פשטות. בנה מסלולים נפרדים: חוויה הליבה של משתמשים מרכזיים ואפשרויות תצורה עבור משתמשי חשמל.Let data (סאטה של גיל, הכנסות לקטע) עניבה שרירותית.

המונחים: Allocation

צוותי הנדסה לעתים קרובות מתוחים.נמנעים ממלכודת הניסיון לטפל בכל דבר. השתמש במסגרות ההקדמה לבניית רשימה "לא לעשות" עם סיבות מתועדות.לחבר את הבורסות לבעלי העניין וללקוחות באופן גלוי; שקיפות בונה כבוד גם כאשר אתה אומר לא.

יתרונות לטווח ארוך של פיתוח משוב-Driven

  • (FLT:0) שוק המוצר מתאים: 1FLT 1 היערכות רציפה עם הלקוח צריכה להפחית את הסיכון של בניית תכונות שאף אחד לא רוצה.
  • יעילות:0 (FLT) 1 תיקון הבעיות הנכונות מוקדם להימנע מעבודות עבודה יקרות.צוותים מבלים פחות זמן בתרחישים "מה אם"
  • (FLT:0) לקוחות תומכים: FLT:1rea משתמשים שרואים את צורת הקלט שלהם המוצר הופך לאונגליסטים טבעיים, צמצום עלויות הרכישה של הלקוחות.
  • תרבות המידע: אינטגרציה של הזנת מידע 1:1 יוצרת מחזור רוטט שבו כל חבר צוות מחפש אותות לקוחות לפני קבלת החלטות.
  • (FLT:0) יתרון תחרותי: חברות ההרחבה 1FLT אשר מקשיבות ומתאימות מהר יותר מאשר המתחרים שומרים על משתמשים אפילו בשווקים צפופים.

בניית זרימת עבודה בת קיימא

לטפל אינטגרציה משוב כמוצר כשלעצמו.הסמן בעל משוב ייעודי (פעולות מוצרים או תפקיד רוטטטיבי) ריצה רטרוספקטיבה רבעונית על התהליך: איזה משוב אנו ממשיכים להחמיץ?האם הערוצים שלנו ללכוד את האותות הנכונים?האם זמני תגובה מחליקים?

עבור צוותי הנדסה באמצעות Directus, לשקול בניית מודול משוב מותאם אישית כי על פני תובנות משתמשים ישירות בחלונית הניהול.קישור משוב הערות למודלים ספציפיים נתונים הם התייחסות (למשל, דגל תכונה, לוח לוח לוח נתונים) כך מפתחים רואים הקשר ללא כלים מעבר.זה מקטין חיכוך ושומר על משוב העליון של ממומן במהלך הפיתוח.

לקריאה נוספת על שיטות מחקר משתמשים, ראה FLT:0Nielsen Norman Group מדריך שיטות מחקר UXFLT:1 . עבור טכניקות עדיפויות, לחקור את המסגרת של FLT:2 Intercom של RICE פירוק PLT 3, וכדי ליישם לולאות משוב בקבוצות גמישות, FLT:4Atlassian מאמר על גמישות של לולאה FLTF:5 מציע משוב מעשי.