Найти решение бизнес-проблем в сжатые сроки: опыт дизайн-студий

Read Time:10 Minute, 11 Second

На кейс-чемпионате P1 дизайн-студии и digital-агентства за месяц спроектировали решения для бизнеса: снизили процент возвратов онлайн-заказов, усовершенствовали чат-бота для регистрации компаний за границей и создали программу дополнительного высшего образования.

На основе своего опыта участники рассказали, как в сжатые сроки успеть провести исследования и аналитику, проверить гипотезы, наладить процессы внутри команды и подготовить презентацию.

Найти решение бизнес-проблем в сжатые сроки: опыт дизайн-студий

Ирина Печёрская

Игорь Починок, директор службы управления цифровыми проектами Convergent

Мы выбрали два кейса. Один из них от Openland: как кратно увеличить число организаторов сообществ и наладить системный процесс их привлечения. На решение ушло 150-170 часов. Команда состояла из шести человек, и иногда коллеги подключались на разовые задачи. В проработке целей помогли несколько методологий: Issue tree, Problem Statement Worksheet, SMART. Разными путями мы пришли к одному и тому же выводу и убедились, что направление выбрано верное.

На исследования было максимум две недели. Мы проработали направления и разделили ответственность между собой. Анализировали опыт прямых и косвенных конкурентов и их продукты. Исследовали аудиторию — текущих и потенциальных пользователей. Изучили рост и развитие сообществ — это позволило получить историческую обобщенную информацию о том, с какими болями сталкиваются организаторы.

Для интервью мы искали контакты экспертов-организаторов сообществ и ответственных за коммуникацию в крупных компаниях, но найти их и получить согласие на небольшое интервью было непросто.

Данные по итогам исследований было сложно конвертировать в решение. Подтвержденные гипотезы не решаются одной или несколькими фичами — требовались и новые процессы внутри команды продукта. Поэтому мы сгенерировали комплекс решений на основании фреймворка AARRR: Acquisition (привлечение), Activation (активация), Retention (удержание), Revenue (желание заплатить), Referral (желание рекомендовать). В итоге сложилась единая картина, которая устроила всю команду.

Никита Ануфриев, основатель и CEO digital-агентства Yasno.mobi

Мы решали кейс 12storeez и должны были помочь снизить процент возврата онлайн-покупок. На решение ушло 300 часов. В рабочую группу вошли семь человек, у всех было свое видение конкурсных задач. На ежедневных zoom-созвонах каждый рассказывал, как идет его часть работы над кейсом, какие инсайты появились.

Исследование мы начали с интервью с текущими покупателями бренда и выяснили, с какими проблемами они сталкиваются при выборе вещи и какие причины возврата наиболее частые. После взгляда изнутри перешли к аналитике рынка, сравнили положение клиента с прямыми и косвенными конкурентами. Затем команда сформировала гипотезы и решения.

Самым сложным было вместе выбирать наиболее удачные. Для этого мы опирались на несколько ключевых вопросов. Какие категории клиентов выдвигаемое решение затрагивает и каков их процент в рамках ЦА? Какие недостатки оно имеет и какие риски несет, насколько велики трудозатраты на его реализацию? И решает ли оно главную задачу — уменьшение процента возвратов?

Гипотезы валидировали через cust-dev: спрашивали потенциальных и текущих клиентов, насколько те или иные решения помогли бы сделать их шоппинг удобнее. Чтобы дополнить полученные результаты, мы провели глубинное интервью с экспертом — владельцем онлайн-магазина одежды. Он дал нам инсайт, который вошел в конечную карту решений, где были прописаны польза для бизнеса и для клиента, риски, трудозатраты, долгосрочный потенциал.

В презентации мы сделали ставку на эффектность подачи вместо комплексного рассказа об инсайтах. Но правильнее было бы показать подробный отчет о проделанной работе.

Cергей Ковалев, руководитель kr.digital

Мы работали над кейсом Osome, платформы для регистрации бизнеса за границей, по созданию чат-бота, который бы опережал ожидания клиентов и качественно обрабатывал запросы. В команде было пять человек: два сильных аналитика, талантливый дизайнер, менеджер проекта с большим опытом и руководитель компании. Работа заняла 120 часов.

Больше всего времени ушло на исследования — две недели. Мы искали респондентов для интервью, общались с ними и узнали интересные инсайты о сложности создания умного бота, его поддержке и об основных проблемах начинающих предпринимателей. Дополнительно изучали открытые источники по конкурентам и тенденциям рынка и данные от Osome.

Информации было много. В обсуждении появилось несколько гипотез, но все они сводились к одной: пользователи ждут от чат-бота помощи и экспертизы, как от живого юриста. Сервис должен не просто выполнять техническую функцию, а советовать новоиспеченному предпринимателю, как правильно зарегистрировать компанию. Главный упор мы сделали на выбор юрисдикции. Если ее неправильно выбрать, то можно похоронить экономическую модель.

Презентацию собирали на последней неделе и поняли, что это надо было делать раньше, со второй недели. Идеальный вариант включал бы следующие шаги. Сначала сделать структуру презентации. Затем распределить слайды между членами команды: кто-то пишет об исследовании, кто-то о гипотезе. Дальше один человек корректирует слайды и говорит, что нужно дополнить и переделать.

После следует устроить тестовый прогон перед командой, чтобы вместе обсудить и доработать презентацию. А затем передать контент дизайнеру, чтобы он вместе с докладчиком привел ее к финальному виду.

Михаил Челяденков, сооснователь и арт-директор агентства Thesis

Мы должны были разработать новый продукт дополнительного профессионального образования для Высшей школы менеджмента СПбГУ. Над решением кейса работала команда из пяти человек: исследователь, продуктолог, редактор, дизайнер, арт-директор. И на отдельные задачи подключали дополнительных специалистов. Работу мы построили по модели Scrum, работали спринтами. Сначала разбили проект на этапы и определили недельные результаты по ним, а потом еженедельно планировали спринты.

Когда проводили ревью завершенных этапов, то корректировали некоторые блоки и находили места, которые хотели детальнее проработать. Очень помогло обсуждение с командой и формат внутренней презентации для клиента. В этот момент ты трезво видишь картину глазами клиента, получается полезная здравая критика.

На этапе исследований мы опирались на существующие отчеты коллег из РБК, «Нетологии Групп», QS, CommLabIndia, HBR. Объем рынка было сложно анализировать, потому что не было постпандемических данных по сфере онлайн-образования. У нас на руках были показатели на конец 2019 — начало 2020 года. Но мы получили важные инсайты от экспертов: стремительный рост количества учебных заведений, вышедших в онлайн, ничего не говорит о положительном изменении их качества.

Это позволило сфокусироваться на главном: какие релевантные нашей задаче продукты представлены на рынке в допандемический период, какие есть отличительные особенности и область применения у каждого из них. Самое сложное на стадии исследования не забывать возвращаться к бизнес-задаче и спрашивать себя: поможет ли эта информация дать ответ на конкретный вопрос?

Дмитрий Уколов, арт-директор команды Zephyrlab

Мы решали кейс Osome по улучшению чат-бота. На определение проблемы и ее решение всей командой потратили около 90 часов. В команде работали руководитель проектов, два аналитика, два дизайнера и арт-директор.

Исследования проходили в несколько этапов в течение двух недель. Сначала мы изучили продукт и составили карту функционала, чтобы исключить уже реализованные возможности, понять существующие проблемы и подобрать релевантных конкурентов. Дальше изучили клиента по интервью, статьям, выступлениям в интернете и поняли его идеологию, взгляд на продукт, ожидания. Это помогло определить tone of voice, отказаться от идей, которые противоречат идеологии.

После этих этапов был первый брейншторм внутри команды, мы составили карту с возможной проблематикой, сделали черновые гипотезы. Затем проанализировали прямых и косвенных конкурентов: как они реализовали схожие функции, как решают конкретные боли пользователей, которые показал анализ продукта. Это помогло выявить преимущества нашего продукта, чтобы сделать на них акцент. И слабые стороны, чтобы их улучшить.

Также мы исследовали рынок чат-ботов, тренды, мнения экспертов. После чего устроили повторный брейншторм и сформулировали гипотезы в формате Job Stories. Чтобы их проверить, провели глубинные интервью с предпринимателями, составили опросники для экспертов-бухгалтеров. В итоге сложился конкретный список доработок и улучшений продукта.

После подведения итогов конкурса мы посмотрели на наше решение свежим взглядом и поняли, что предложения нужно было обосновать продуктовыми метриками и доработать оценку в части прибыли — сумма чистого дохода оказалась сильно завышенной. Также хотели бы добавить в оценку больше деталей: примерный доход, более точный подсчет стоимости содержания персонала и прочее.

Павел Красавцев, генеральный директор iBRUSH

Мы выбрали кейс 12storeez. На это ушло около 70 часов. Сначала задачу обсуждали восемь человек: несколько дизайнеров и аналитиков, менеджеры и руководители. В активной фазе остались четыре участника, которых отобрали исходя из загрузки и требуемых компетенций. Для работы использовали уже известные нам инструменты планирования, визуализации и совместной работы: MIRO, диаграммы ганта и подходы к декомпозиции.

Мы начали планировать с конца и поняли, чтобы успеть загрузить финальные материалы к установленному сроку, три-четыре дня надо оставить на подготовку презентации и запись скринкаста. Неделя понадобится на проектирование и дизайн. И еще одну неделю заложили на аналитику и исследования.

Психологически сложнее всего был этап исследований: задача конкурсная, и у нас во многом были связаны руки. Но это не помешало нам провести несколько десятков интервью: онлайн с аудиторией бренда из Instagram (подписчики и активные комментаторы сообщества) и офлайн у магазинов 12storeez. У офлайна есть преимущество: у респондента нет времени обдумать ответ и придумать что-то лишнее.

Еще мы провели анализ конкурентов и рыночных трендов по проблеме кейса. После исследований и аналитики сформулировали возможные причины, которые приводят к общей проблеме кейса и затем выдвинули гипотезы по ее решению. Больше всего времени мы потратили на их визуализацию в макетах и подготовку презентации. В ней сложнее всего было выстроить информацию так, чтобы она была понятной и емкой для зрителя, который не провел над задачей 50-70 часов.

Александр Хрущев, основатель MVP Lab

Resume.io поставил задачу — увеличить Lifetime Value клиента после того, как он составил резюме, скачал его и устроился на работу. На исследования и разработку решения ушло 60 часов, на дизайн — порядка 40 часов. И еще 40 на формализацию и упаковку. Итого: около одного человеко-месяца в сумме. В команде участвовали четыре человека: три продакт-менеджера и один дизайнер.

Мы разложили весь скоуп потенциальных задач в Asana и определили milestones. В процессе работы план, задачи и приоритеты всегда изменяются, но важно не сдвигать контрольные точки. В начале нас интересовали существующие исследования по рынку труда: ключевые метрики (например, время поиска работы соискателями), проблемы и тренды, связанные со сменой поколений и популяризацией удаленной работы.

Затем ряд интервью подтвердил некоторые наши гипотезы. Также мы проанализировали всех конкурентов: платформы для создания резюме. Самым сложным было прийти к пониманию, что не стоит фокусироваться на одной большой фиче, а надо улучшать то, что уже есть в продукте в рамках заданной стратегии. Выделить потенциальные quick win-гипотезы и уложить все в замкнутый цикл роста.

В основном мы имеем дело с новыми продуктами и решаем проблему выхода из точки ноль, проверяем ключевые бизнес-гипотезы. А в кейсе нам удалось применить ряд подходов, ценных на более поздних стадиях, например, Growth Loop. После оценок жюри мы понимаем, что в презентации лучше было показать связь между результатами исследований, то есть давать отсылки к другим разделам. И рассчитать потенциальный экономический эффект от внедрения решений.

Как решать бизнес-проблемы в сжатые сроки

Определить задачи, цели и детализировать их. Можно использовать методологии Issue tree, Problem Statement Worksheet, SMART.
Определить этапы и сроки по ним. Инструменты — MIRO, диаграммы ганта, подходы к декомпозиции. Процесс можно построить по модели Scrum и работать спринтами. Другой способ — планирование в Asana. Главное, на протяжении работы придерживаться ключевых milestones.
Собрать команду исходя из необходимых компетенций и распределить задачи. На регулярных созвонах или встречах совместно обсуждать все этапы работы и делиться полученными инсайтами и достигнутыми результатами. Это поможет скорректировать дальнейшую работу, найти новые идеи и решения.
Изучить продукт. Метод — исследование сайта, функционала, вопросы команде клиента, отзывы. Затем составить карту функционала, которая покажет, какие возможности уже реализованы, какие проблемы есть для пользователей, поможет подобрать релевантных конкурентов для анализа и сформулировать гипотезы.
Изучить клиента. Метод — посмотреть интервью, статьи, выступления в открытом доступе. Это позволит быть с клиентом на одной волне, понимать его ожидания, tone of voice, ценности, отказаться от противоречащих этому решений.
Изучить конкурентов. Метод — сервисы онлайн-анализа конкурентов, изучение сайтов и функционала продукта, отзывов о конкурентах, удаленные юзабилити-тесты. Вы сможете использовать best practice, выявить преимущества продукта своего клиента, чтобы подчеркнуть их, и слабые стороны, чтобы их компенсировать.
Изучить аудиторию. Метод — онлайн- и офлайн-интервью с текущими и потенциальными клиентами, анализ комментариев в соцсетях и на других площадках. Это поможет понять причины проблем клиента и сформировать гипотезы.
Изучить аналитику по сегменту рынка/конкретной проблеме, которую надо решить. Тенденции в развитии конкретной индустрии.
Опросить экспертов в конкретной сфере. Они могут дать полезные инсайты, если открытых данных по теме нет.
Сформулировать гипотезы. Можно использовать фреймворк Job Stories — описание потребностей от лица потребителя/пользователя. Дальше проверить гипотезы. Метод: опрос аудитории и экспертов.
Составить карту итоговых решений. По каждому из них прописать пользу для бизнеса и для клиента, риски, трудозатраты, долгосрочный потенциал. Для генерации комплекса решений можно использовать фреймворк AARRR.
Готовить презентацию параллельно с исследованиями. Разбить процесс на несколько этапов. Определить структуру. Распределить слайды между членами команды. Собрать их и выявить, что нужно доработать. Устроить тестовый прогон внутри команды, обсудить и доработать презентацию. Передать дизайнеру. В презентации не лишним будет показать причинно-следственные связи между результатами исследований.