Siempre tratamos de hacer que nuestro producto sea conveniente y accesible para los usuarios. Sin embargo, también es importante que los resultados de nuestra investigación sean utilizables y estén disponibles para todos los miembros del equipo para que sean útiles y creen valor continuamente.
Cuando se lleva a cabo casi una gran cantidad de proyectos de investigación sobre un producto, la cuestión de cómo comunicar los resultados se vuelve más importante. En este caso, tenemos más datos y nuestros hallazgos son relevantes para más personas. ¿Cómo interactuar con los resultados de nuestra investigación para que todas las personas puedan obtener rápida y fácilmente respuestas a sus preguntas sobre los usuarios? En esta historia, quiero explicar cómo enfrentamos este desafío.
La tribu publicitaria de nuestra organización constaba de varios equipos multifuncionales. Y éramos dos investigadores trabajando en el equipo del panel publicitario. Presentar los resultados de la investigación a nuestro pequeño equipo fue fácil al principio, pero después de unos meses, la cantidad y el alcance de nuestros proyectos de investigación aumentaron. El servicio de publicidad Bazaar fue desarrollado por varios grupos de productos y personas de los departamentos de marketing, ventas, creadores de contenido y operaciones. Querían utilizar los resultados del estudio. Sin embargo, los viejos métodos de comunicar los resultados de la investigación (como hacer que la gente participe en reuniones, presentaciones e informes de investigación) ya no funcionaron.
Necesitábamos hacer cambios y poner los resultados de nuestra investigación a disposición de todos los participantes que los necesitaban de inmediato. Por lo tanto, decidimos crear una base de conocimiento llena de ideas e información.
Hemos revisado todas las preguntas que la gente nos ha hecho en Slack sobre los detalles de nuestros hallazgos; también observamos qué preguntas hicieron las personas durante la presentación para poder entender cómo buscaban información. Los miembros del equipo generalmente buscan resultados de investigación basados en las siguientes características:
También necesitan que esta información se pueda buscar y la documentación para demostrar su exactitud.
Hemos creado un depósito de registros para cada pieza de datos sin procesar en Airtable. Los datos sin procesar se tomaron de todas las entrevistas y pruebas que habíamos ingresado previamente en Miro y codificadas, o de los tickets de los usuarios durante los últimos dos meses.
Luego enumeramos la fecha, la fuente de datos, el nombre de usuario y los archivos adjuntos asociados con cada dato sin procesar en su tarjeta para que pudieran citarse.
Hicimos un análisis temático en una mesa aparte y llegamos a temas específicos (subjects); luego vinculamos los datos sin procesar a sus temas. Así que teníamos dos tablas: datos sin procesar y encabezado de tema.
Hemos enumerado las funciones mencionadas anteriormente (paso 2) para cada título como una etiqueta para que las personas puedan filtrar cada título según sus necesidades, buscar palabras específicas y ver documentos y archivos adjuntos relacionados.
Incluso cuando se filtraron los datos, necesitábamos priorizar qué datos debían procesarse primero. Así que usamos el siguiente método y le asignamos cuatro columnas en la tabla.
Algunos de los miembros del equipo respondieron las siguientes preguntas sobre cada entrada y discutieron las diferencias hasta llegar a un acuerdo.
- ¿Sucede en la línea roja?
- ¿Es difícil de superar?
- ¿Es persistente?
Con base en esta priorización, nuestros resultados se dividen en cuatro categorías: Crítico, Grave, Medio y Bajo.
Le añadimos todos los nuevos datos de investigación. Si hubiera datos con un tema relacionado, se adjuntarían a este encabezado. De lo contrario, permanecerá en la sección de datos sin procesar hasta que obtengamos datos similares y relacionados; entonces se convierte en un tema nuevo.
Además, todos los nuevos tickets y llamadas de los usuarios se revisaron semanalmente y también se ingresaron nuevos conocimientos en la tabla.
Todos los miembros del equipo han sido agregados a esta tabla. Hicimos reuniones para explicarles cómo funcionaba la tabla y mencionamos a las personas asociadas con cada encabezado de la tarjeta.
Usamos esta hoja de cálculo para planificar cada 2 semanas. Discutimos nuevas ideas en reuniones de productos, elegimos cuáles deberíamos considerar en este sprint y colocamos etiquetas de estado frente a ellas, aclarando si estamos trabajando en ello, lo terminamos o queremos trabajar en él más tarde.
También se utiliza para la planificación de OKR. El gerente de producto definió metas y KPIs; luego filtramos fácilmente la tabla en función de temas relacionados, partes de productos y prioridades; terminamos con una lista de necesidades y problemas para trabajar en esta temporada.
Uno de los mejores efectos de esta base de conocimiento es que personas de otros departamentos, como creadores de contenido, servicios de soporte, etc., pueden usar la información del usuario en su trabajo diario. Recuerdo que un creador de contenido quería hacer un tutorial sobre palabras clave para principiantes. Ella filtró las entradas por parte del producto: palabra clave, tipo: problema y pregunta, y persona: novatos. Leyó publicaciones, descripciones y datos sin procesar y proporcionó contenido de acuerdo con las necesidades del usuario.
Este método nos ayudó a comunicarnos fácilmente con todos los miembros de varios equipos cuando estábamos abrumados con muchos resultados de investigación. Recomiendo este método si los resultados de su investigación han aumentado o si la cantidad de personas que pueden utilizar la investigación en la organización es grande. Este panel no complicará su trabajo con el proceso de ingreso y estructuración de la información. Sin embargo, facilitará su trabajo y ayudará a que todos los aspectos del producto funcionen con un enfoque centrado en el usuario. A veces, debido al enfoque no centrado en el usuario de los miembros del equipo, el tipo de resultados o problemas en las herramientas, esta base de conocimiento puede no ser útil para su organización y solo lo involucra en el proceso de ingreso y clasificación de información. Así que tenga cuidado al crear y actualizar esta base de conocimientos, asegúrese de que cree valor; de lo contrario, debe cambiarlo o usar otros métodos para informar sus hallazgos.
