建立一个数据知情的公司
已发表: 2018-09-12以下是反馈收集 SaaS 工具 Feedier 的联合创始人 Baptiste Debever 的博客文章：
在理想的世界中，我们会发布我们的产品，看到用户自然而然地进入并转向下一个产品。
但我们不是在这样的世界里，产品管理是不断创新循环的代名词。
您可能听说过反馈循环、精益流程、MVP、快速交付、A/B 测试以及所有这些花哨的词。
它们都是通过数据改进产品的同义词，或者换句话说，每周运行不断的实验，以便或分析用户如何与我们最新的更改和功能进行交互，并决定我们是否可以继续前进。
这正是我们今天要讨论的内容。
虽然我们确实喜欢数据，但我也会帮助您避免陷入数据驱动的陷阱，而是采取数据知情的立场。
不要误会我的意思，我并不是说您必须仅根据自己的感受做出决定，但是作为一家公司，您必须在使用数据做出每一个决定和听取您的意见之间找到正确的权衡直觉和客户的声音。
所以，事不宜迟，让我们直接进入。
我们将讨论什么？
我们将首先向您简要概述这两种方法之间的区别，然后我们将讨论通过倾听您的用户来保持数据知情状态所需的流程，最后我们将讨论数据中的决策-知情世界。
请注意，本文将主要关注软件产品，尽管我们可以将该模型应用于大多数类型的产品。
数据知情和数据驱动之间的区别
在数据驱动的公司中，产品团队一直在寻找改进关键指标或 KPI 的方法，而实际上并未考虑可能影响更改的外部因素。
例如，您的客户流失率可能会上升，因为新的竞争对手刚刚进入市场，结果证明它非常有吸引力和高效。 或者，这可能仅仅是因为产品的时机不合适，客户稍后会回来找你。
因此，为了提高他们的关键绩效指标，这些数据驱动的团队会尽快发布改进，衡量结果，并使用数据进行下一步。 然后，他们再次循环。
另一方面，数据知情的团队将与数据一样重视客户的声音、外部环境、他们的体验和客户需求。
数据远不是影响决策的唯一因素，它只是其中之一。 因此，了解数据的团队能够融合不同方面以做出正确的决定。
数据知情的团队能够将数据纳入其全球战略和行动计划，并通过将它们与数据分析相结合来推进。
海克斯特数据分析信息
Atlassian 团队的Alastair Simpson很好地提出了这一点：
我们进行了一项实验，以改善新客户的入职体验。 从数据的角度来看，结果是一个巨大的失败。 它导致 -12% 的参与度（使用产品的时间）和中性转换。 那么我们是否将它扔掉并转向其他东西？ 不，团队相信我们设计的实验，我们的定性研究告诉我们，我们走在正确的轨道上。 结果证明我们的信念是正确的。 我们从数据中吸取了一些教训，应用了我们定性研究中的一些见解，对实验进行了迭代，并通过对设计进行了调整，成功实现了 +22% 的转化率，参与度保持中立。
这是数据通知，而不是数据驱动。 我们使用我们拥有的数据并将其与定性反馈和我们的设计直觉相结合，以产生最终成功的迭代。 我们不是二元的，我们没有在遇到麻烦的第一个迹象时就把它完全扔掉。
除此之外， Josh Porter的插图完美地描绘了这种情况并解释了数据知情的概念。
数据知情总是最好的吗？
不要误会我的意思，数据驱动也有它的用例。 正如Andrew Chen 在这篇文章中所提到的， “数据驱动的第一个问题是你可以收集的数据通常以无法修复的方式系统地偏见。”
换句话说，当您在很短的时间内有大量可用数据时，收集和参考数据是相关的。
例如，选择加入或订阅的人的百分比在这里很合适。 您可以在注册页面上运行 A/B 测试，看看哪个效果最好。
但是，另一方面，当您依赖非常稀缺或代价高昂的事件时，仅依赖数据就毫无意义。
太好了……但是现在，您可能想知道建立一家数据信息型公司需要什么？
嗯，这正是我们下一节的主题，如何创建一个循环来提供我们的见解。
创建设计反馈循环
我们已经解释了数据知情公司的概念，这些公司设法将手头的数据与他们自己的经验、上下文和用户的声音相匹配。
这将我们引向第二点：用户反馈。
事实上，为了建立同理心并能够真正了解用户的需求，您必须听取他们的反馈。
有效的反馈，无论是正面的还是负面的，都非常有帮助。 反馈是有价值的信息，可用于制定重要决策。 领先的公司之所以成为领先，是因为他们始终通过倾听客户的意见来寻求改进方法。
出于这个原因，重要的是要有一个很好的反馈循环，让您可以直接了解客户对您的产品的感受。
当您处于启动阶段时，在与早期采用者的对话中收集反馈相对容易。
但是，随着规模的扩大，让客户满意度团队能够评估并将反馈传递给产品团队至关重要。 您需要有一个适当的循环和自动化系统来分析定性反馈，将其与定量数据结合起来并做出正确的决定。
因此，获得反馈的第一步是扩展您的应用程序……
只是在开玩笑…
这里的目标是在与您的用户相关时，或者换句话说，当他们与您想要获得反馈的非常具体的事物进行交互时，提出反馈请求。
例如，如果您正在收集有关新功能的反馈，您可以使用反馈工具，该工具能够在用户与该功能交互时嵌入出现在 Web 应用程序上的小部件。
但是，您也可能对收集反馈感兴趣，以了解是什么驱使某些用户离开。 在这种情况下，小部件将没有意义。
这里更好的选择是拿起电话给相关用户打电话。
然后，我们可以使用这些见解，并自动化将它们发送给产品团队的过程。 使用 Zapier 等工具，我们可以通过我们正在使用的项目管理工具自动推送它们。
反馈回路
使用此循环将帮助您建立同理心并真正了解导致客户注册的驱动因素。
当我们无法再扩展时，循环就被打破了，无论是因为我们的用户没有转换，还是因为我们没有在改进 UX 上投入足够的资金。
数以百计的组织在两件非常重要的事情上挣扎； 采取行动推动真正的业务影响并跟进最重要的股东客户。
这是企业需要闭环流程的地方。 关闭客户反馈的循环意味着您正在倾听客户的意见，根据他们的意见采取行动，并在组织内推动积极的转型变革，以改善整体客户体验。
包起来
希望到目前为止，我们已经阐明了领导数据知情团队的更好方法。
橡胶现在开始上路了……我们必须使用我们的新流程做出决定。
总而言之，我们的定量数据帮助我们了解 WHAT，而来自反馈和访谈的定性数据帮助我们了解为什么可以做得更好的问题。
但这还不是全部，不要抛开你的情商和经验。 你认为 Facebook 是基于数据创建的吗？ 嗯，不，这一切都始于直觉，人们会出去玩，连接在线交换价值并坚持下去的直觉。
数据不会取代人类的智慧、头脑清醒和强有力的决策，它可以帮助您，人类，做出更好的决策。
我希望你喜欢这篇文章。 如果您有，我们的博客上还有更多类似内容。
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随着以数据为依据的决策制定阶段，源源不断的高质量定量数据对于跟上反馈改进设计循环至关重要。
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关于作者
Baptiste Debever 是法国企业家，Feedier 的联合创始人兼增长主管， Feedier是一款帮助公司通过游戏化收集更好反馈的应用程序。