Fazer perguntas melhores leva a produtos melhores
Publicados: 2021-06-01As equipes de produto devem aprender constantemente com o que enviam se quiserem fazer produtos melhores, e o núcleo de seu aprendizado é a capacidade de fazer perguntas de alta qualidade
Uma pergunta aberta é útil para inspirar perguntas mais específicas. E uma pergunta específica é útil para inspirar perguntas mais abertas
Abaixo estão algumas abordagens úteis para obter perguntas impactantes para que você e sua equipe possam tomar melhores decisões sobre o que medir. Isso requer prática, mas é melhor fazer perguntas ao alcance de qualquer equipe
As equipes de produto devem aprender constantemente com o que enviam se quiserem fazer produtos melhores, e o núcleo de seu aprendizado é a capacidade de fazer perguntas de alta qualidade. Boas perguntas ajudam as equipes a concentrar seus esforços de medição e aumentam a probabilidade de que o que elas medem permita insights valiosos. Alguns eventos e propriedades de eventos bem escolhidos superam uma grande quantidade de dados e/ou uma solução de rastreamento automático a qualquer dia.
Vou compartilhar algumas abordagens úteis para obter perguntas impactantes para que sua equipe possa tomar melhores decisões sobre o que medir. Isso requer prática, mas fazer perguntas melhores está ao alcance de qualquer equipe.
Antes de entrarmos no âmago da questão, eu queria compartilhar a coisa mais importante que aprendi:
Você precisa tornar seguro fazer perguntas “burras” e menos completas. E você não pode apressar. Quando as pessoas que estão fazendo brainstorming estão preocupadas em parecer bobas, elas se fecham. Se eles se sentirem apressados, eles vão ficar com perguntas superficiais. Grandes perguntas surgem de perguntas menos grandes que surgem de perguntas “ruins”. Leva tempo e vários ciclos de divergência e convergência para chegar às questões de maior impacto. Então faça o tempo e torná-lo seguro.
Dito isso, vamos começar.
Por muito tempo, eu começaria a fazer brainstorming de atividades com a pergunta “onde precisamos reduzir a incerteza?” Era isso. Algumas equipes adoraram a ambiguidade. Eles correram com isso. Mas para outras equipes, foi muito aberto. Foi intimidante. Desde então, adaptei minha abordagem.
Quando se trata de ser “informado por dados”, as pessoas geralmente têm uma das três necessidades relacionadas:
- Preciso tomar uma decisão e preciso de dados para informar essa decisão.
- Quero reduzir a incerteza relacionada a uma suposição.
- Quero entender o desempenho e o impacto. Quero saber se algo está funcionando. Eu quero provar que algo está funcionando (ou não está funcionando) ou vai funcionar (ou não vai funcionar).
Digo que estão relacionadas porque as decisões envolvem suposições. As suposições orientam as decisões. E normalmente queremos saber se algo está funcionando para que possamos tomar uma decisão de algum tipo (mesmo que essa decisão seja não fazer nada).
Mas pode ajudar a dividi-los ao tentar eliciar perguntas. Por quê? Não tenho certeza, mas parece que pessoas diferentes gravitam para perspectivas diferentes. Apenas usar uma abordagem (por exemplo, apenas usar uma tela enxuta cheia de suposições) parece limitar as equipes. Também vejo equipes se estressando com benchmarks e métricas “padrão”, sem uma noção real de quais decisões esperam informar e/ou suposições que esperam validar. Talvez isso forneça mais flexibilidade?
Minha próxima percepção foi que a resolução da questão – o nível – importa. Ao fazer brainstorming, refinar e priorizar perguntas, é útil tentar subir e descer um nível (ou dois). Uma pergunta aberta é útil para inspirar perguntas mais específicas. E uma pergunta específica é útil para inspirar perguntas mais abertas. Por que isso é importante? Você pode envolver todos na atividade, independentemente de quão gerais ou específicas suas perguntas tendem a ser. Além disso, quando você deixa dez minutos para debater questões, as equipes se atêm a um único nível em vez de explorar outras opções.
Para enfatizar isso, compartilho uma tabela que se parece com isso (isso é do quadro real que usamos no Miro, uma plataforma de colaboração visual):
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A tabela tem três colunas: uma para decisões, uma para suposições e uma para áreas de desempenho e impacto. Para cada coluna, dou exemplos de perguntas/suposições ao longo de um espectro de especificidade.
Por exemplo, nossa suposição pode ser fundamental para todo o nosso negócio (“a demanda aumentará em uma década”) ou pode ser sobre uma suposição relacionada ao posicionamento do botão (“esse tipo de botão sempre fica à direita”). Podemos estar nos perguntando sobre a eficácia de toda a nossa estratégia ou sobre a eficácia de um pequeno ajuste no fluxo de trabalho.
Para se aquecer, peço aos participantes que façam um brainstorming de três exemplos para cada coluna.
- Decisões de exemplo
- Suposições de exemplo
- Exemplo de perguntas do tipo está funcionando
Mas eu adicionei uma reviravolta. “Certifique-se de me dar um exemplo super específico, um exemplo super amplo e um exemplo de especificidade média.” Espero que você possa ver o que estou fazendo. Isso é como uma rotina de alongamento ativo antes de um treino.
Concluído para construtores de emparelhamento de aplicativos DIY com designers de kits, fica assim:
Com alguns exemplos no quadro, passamos imediatamente para a próxima etapa.
"OK. Agora escolha uma decisão, uma suposição e uma questão de trabalho para explorar mais. Faça um brainstorming de três subquestões para cada uma. Onde você deve reduzir a incerteza? Que perguntas – se respondidas – ajudariam você a desvendar esse quebra-cabeça? Ou pelo menos aumentar sua confiança?”
Também os lembro de suas opções: por que, quem, o quê, quando, onde, quais, quantos, quantos, quanto tempo, fazem, são, terão, devem e são.
Esse processo de duas etapas – explorar as categorias e níveis e, em seguida, fazer um brainstorming de subquestões – faz as pessoas pensarem mais lateralmente e mais dispostas a subir e descer os níveis das perguntas. É muito melhor do que apenas pular em perguntas.
Se uma equipe está tendo problemas, ou se eles querem apenas mais prática, eu trago esses confiáveis preenchimentos em branco.
- Quantos usuários __ ed nos últimos 30 dias?
- Onde os novos usuários estão caindo no funil __?
- __ e __ afetam a retenção de longo prazo para __s?
- Quão bem os __ s retêm em comparação com __ s?
- Os usuários que __ são mais propensos a ir para __?
- Qual é o número médio de ___ por __?
- Para onde vão os clientes depois de __, e eles acabam ___?
- Que comportamento exclusivo do cliente prevê ____?
- Quando _ fizemos adversamente ___ ?
- As pessoas estão realmente ____ ing, ou estão apenas ____ ing?
- Onde/quando os clientes estão tendo problemas ao tentar ___?
- Nossos esforços para ____ estão resultando em ____?
- O que lançamos está causando ____, ou é apenas ____?
- Existe algum trabalho de baixo custo que nos deixe ____?
- Estamos a caminho de ____?
Juntas, essas atividades deixam as pessoas um pouco mais confiantes sobre as perguntas de brainstorming.
Para o restante do workshop, fazemos o seguinte:
- Faça um brainstorming de decisões adicionais (“devemos…”), suposições e perguntas do tipo está funcionando.
- Compartilhe e discuta. Puxão. Repetir.
- Dot vote ou coloque dinheiro do Monopólio para “pagar” por perguntas valiosas.
- Faça um brainstorming de subquestões individualmente. Atire em alto volume.
- Revise as subquestões em grupo e refine em pares. Prioritizar.
- Enxágue e repita até o tempo acabar.
Ao final do workshop, normalmente temos muitas perguntas e subperguntas, mas também temos alguma noção de quais perguntas são valiosas. Priorizamos onde será valioso aprender mais. Talvez ainda mais importante, aprendemos que “classe” de perguntas são valiosas. Com isso, quero dizer que aprendemos os substantivos, verbos, fluxos de trabalho e objetivos que são mais importantes.
Boas perguntas guiam o caminho — Continue perguntando!