Bülten #35: Araştırma ve keşifte etkiyi ölçümlemek
nedir, neden zor ama gerekli, ne yapılabilir, faydalı kaynaklar...
Bültene hoş geldin 👋
Bu sayının konusu “Araştırma ve keşifte etkiyi ölçümlemek”: Kullanıcı araştırmaları ya da ürün keşif aktivitelerinin yarattığı etkiyi tanımlayıp, anlayabilmenin ve ölçümleyebilmenin yollarını araştırdık ve aktardık. Umarız keyifli bir okuma olur! Konu üzerine fikirlerinizi ve bildiklerinizi paylaşmak isterseniz, Slack’e de bekleriz.
Umarız bu konuya dair farklı bir bakış açısı kazandırabiliriz!
İyi internetler,
Burcu
🔋Bültenin bu sayısı Borda Technology desteğiyle yayınlanmaktadır.
Biz kimiz, ne yapıyoruz? 10 yılı aşkın süredir IoT ürünlerimizle hastanelerin hem dijital dönüşümüne hem de bunun ötesinde daha akıllı hale gelmesine katkıda bulunuyoruz. İstanbul ve İzmir/Urla’da toplam 90 kişiyiz. Amerika, Rusya ve İsveç’te de ofislerimiz mevcut. Yukardaki QR sana ne yaptığımızı en iyi şekilde anlatacaktır.
Peki bunu nasıl yapıyoruz? 45 kişilik teknolojik ekibimiz hastanelerdeki demirbaş, hasta ve personel süreçlerini IoT sensörler sayesinde uçtan uca otomatik olarak takip ederek hem süreçsel hem anlık faydalar sağlıyor. Tüm dünyada ürünlerimiz 50’den fazla hastanede aktif olarak kullanılıyor.
Hedefimiz ne? Şirketimizi global pazarda lider konuma getirmek istiyoruz ve bunu yalnız çok iyi bir ekiple gerçekleştirebiliriz. Dünyada sağlığı dönüştürecek ekibin bir parçası olmak ve bunu son teknolojilerle yapmak seni de heyecanlandırıyorsa:
Geçtiğimiz haftalarda gerçekleştirdiğimiz parkur oyunları ve barbekü temalı şirket etkinliğimizi buradan izleyebilirsin. Belki bir sonraki etkinliğimizde sen de aramızda olursun!
Araştırma ve keşifte etkiyi ölçümlemek
Nedir? Neden zor ama gerekli?
Ne yapılabilir?
Faydalı kaynaklar
1. Nedir? Neden zor ama gerekli?
Kullanıcı araştırmaları ya da ürün keşifleri yapmak temelde kullanıcıları anlamaya yarıyor. Kullanıcı araştırmalarına dair şu sayılarımızı ön okuma olarak düşünebilirsiniz: Nitel kullanıcı araştırmaları ve nicel kullanıcı araştırmaları. Yeni bir özellik geliştirirken yapılan keşif aktivitelerine ise şu sayımızda yer vermiştik:
Araştırma ve keşfin uzun vadeli en önemli sonucu ise organizasyon genelinde karar alma mekanizmalarını eğitmek: Daha isabetli varsayımlarda bulunabilmek ve tahminlerin gerçeklere daha çok yaklaşabilmesi. Bilgiye dayalı hedefler koyabilmek ve bu hedeflere ulaşmayı güvenle en öncelikli konu haline getirebilmek.
Bu aktiviteleri ölçümlemek ise zor, çünkü ürüne yaptığı direkt etkiyi görmek pek mümkün değil. Keşif ya da araştırma yapma sürecine dair bazı takip metrikleri düşünülebilir: Her bir ekip üyesi ayda 4 kullanıcıyla görüşecek, bu görüşmelerde edindiğimiz bilgileri mutlaka araştırma havuzuna ekleyeceğiz, bulguları ve içgörüleri organizasyon genelinde erişilebilir hale getireceğiz, her çeyrek 10 varsayım test edeceğiz, gibi gibi örnekler. Ancak bunlar gerçekten de sürecin düzgün ilerlediğinden ve zaman içinde iyileştiğinden emin olmak adına varlar, gerçekte cevabını aradığımız sorulara direkt bir katkıları yok: Araştırma ve keşif yapmak işe yarıyor mu? İşe yaradığını nasıl anlayabiliriz? Bu sorulara cevap bulabilmek, yani ürettiğimiz sonuca araştırma ve keşfin kattıkları değeri anlayabilmek için sonuç üzerindeki etkilerini ölçümleyebilmemiz gerekiyor.
Bu sayıda özellikle değindiğim kısmın bir özellik özelinde değil de, şirket genelinde düzenli ve sürekli bir araştırma ve keşif pratiği oturtmakla alakalı olduğunu belirteyim (üretici, generative research). Bir probleme spesifik araştırma ve keşif yapmaktan (değerlendirici, evaluative research) beklenenler az çok net oluyor: Özelliğin doğru probleme odaklanması, çözümün kapsamının ihtiyaçları karşılaması, anlaşılır ve kullanışlı olması, şirket stratejisine uygunluğu ve hedeflenen değeri yaratması gibi gibi şeyler test edilebilir ve ölçümlenebilir şeyler. Zaten sonucunda şirket genelinde önemsenen stratejik alanlara bir katkısı oldu mu’yu görmek, bir ölçümleme sistemi olduğunda hayli kolay.
2. Ne yapılabilir?
Şu sıralar bu konu üzerine mevcut rolümde de odaklandığımdan uzunca bir araştırma yaptım, ve şaşırtıcı şekilde etkiyi ölçmeye dair yazan çizen bir kaynağa ulaşamadım. Genelde süreci takip etmeye yönelik metrikler ve uygulamalardan bahsedilmiş, fazlası yok. O yüzden biraz serbest stil olacak bu kısım.
Hedef: İşe araştırma ya da keşfi niye yapmak istediğimizi belirlemekle ve bunu organizasyon geneline aktarmakla başlamamız kritik bir başlangıç.
Ürün/Market uyumunu mu bulmaya çalışıyoruz, yeni bir ürün geliştirmeye mi niyetliyiz, şirket genelince belirlenmiş yıllık hedeflere daha hızlı ya da güvenli ulaşmanın yollarını mı arıyoruz, yoksa bir sonraki dönem için yol haritası oluştururken daha kapsamlı ve kanıt niteliğinde verilere/içgörülere mi ihtiyacımız var? Bu hedefi ya da hedefleri ilk iş olarak belirlemek, aranan çıktı ve etkide hemfikir olmayı da hayli kolaylaştırır.
Bu seviyede özelleşmiş bir amacımız yoksa bile, “kullanıcı ihtiyaçlarından yola çıkarak ürün stratejisini besleyecek, geniş çaplı içgörüler oluşturabilmek” gibi bir hedef beyanı olsa, niyeti iletişebilmek adına güzel olur.
Sonuç (outcome): Sonuçları düşünebilmek için sormamız gereken soru şu: Araştırma ve keşif süreçlerinin sonunda ne görmeyi bekliyoruz?
Yol haritası örneğinden gidersek, sonuç olarak bir sonraki dönemin yol haritasını oluşturmak diyebiliriz (planlamaya yetecek düzeyde kanıt ve veri de çıktılar olur).
Bir başka örnek olarak sonuç, yeni bir ürün geliştirmeye dair test edilebilecek birkaç fikre sahip olmak olabilir.
Daha genel bir örnek olarak ekiplerin özellik bazlı keşif sürelerinin kısalmasını verebiliriz.
Etki (impact): İşte bu kısım biraz çetrefilli. Araştırma ve keşfin hedefe etkisi ne olur? Bu etkiyi nasıl ölçeriz?
Etkiye kendimce bulduğum bir örnek şu oldu: Zaman içinde daha doğru varsayımlarda bulunabilmemiz ve daha isabetli kararlar alabilmemiz.
Bu etkiyi ölçümlemeye dair düşüncem de şu: Ürünün stratejik alanlarına dair belirlenmiş hedef metriklere ulaşma hızımız artıyor mu?
Örneğin, bir sonraki yıl için kullanıcı sayımızı %20 artırmak gibi bir hedefimiz var. Her bir çeyrek sonunda bu hedefe daha ivmeli mi yaklaşıyoruz’u görmek, araştırma ve keşfin ürettiği kolektif bilgiyi de düşünerek etkiyi ölçmenin bir yolu olabilirdi.
Tabii ki bu etki safi bir şekilde araştırma ve keşfin ürettiği bir etki olmayabilir, ama bunu takip etmek de mümkün: Metrikleri oynatan kilometre taşları, araştırma ve keşfin sonucu olarak ortaya çıkan kanıt ve verilerin yönlendirdiği şeyler miydi?
Eran’dan gelen bir öneri de NPS (net promoter score)’te yaşanan değişimi ölçmek oldu. Churn’deki değişimi ölçümlemek de bir başka önerisi, ama oradaki etkiyi görmek biraz daha vakit alabilir dedik.
Girdi, çıktı, sonuç gibi kavramlardan şu yazımızda biraz daha detaylıca bahsetmiştik: Bülten #4: Input > Output > Outcome
Etkiyi ölçümlemekle alakalı farklı düşünceleriniz mi var? Slack’teyiz, buyrun konuşalım.
3. Faydalı kaynaklar
Podcast’in şu bölümünde “sürekli keşif” denince ilk akla gelen isimlerden olan Teresa Torres ile sohbet etmiştik: Continuous Product Discovery with Teresa Torres
Teresa Torres’in keşif süreçlerini ölçümlemekle alakalı şu yazısından bu sayıda çok faydalandım: Doing Discovery Well: How to Measure and Guide Your Team
Başka da kaynak bulamadım. Sizden öneriler gelse de eklesek!
Önceki Sayılar 📚
Bülten #34:
Bülten #33:
Bülten #32:
İş İlanları
Tüm aktif ilanları görmek, ilk elden ilanı paylaşan üyelerimize ulaşmak ya da yeni bir ilan paylaşmak için Slack grubumuza katılın!
Bu sayılık bu kadar!
Bizi seveceğini düşündüğünüz birileri varsa, aşağıdaki butonu kullanarak haberdar edebilirsiniz: