Design thinking w rozwoju produktu: 5 zasad, dzięki którym tworzysz to, czego potrzebują użytkownicy

Design thinking to skoncentrowane na człowieku podejście do rozwiązywania problemów, opracowane pierwotnie w d.school na Stanfordzie. Porządkuje rozwój produktu wokół pięciu etapów: empatii, definiowania problemu, generowania pomysłów, prototypowania i testowania. Większość produktów, które poniosły porażkę, nie przegrała przez słabe wykonanie. Zespół rozwiązywał niewłaściwy problem. To właśnie stosowanie tych pięciu zasad po kolei, a potem wracanie do wcześniejszych etapów w miarę zdobywania nowych wniosków, odróżnia produkty, których ludzie naprawdę chcą, od produktów, które po prostu udało się zbudować.

Podsumowanie

Produkty odnoszą sukces wtedy, gdy zespół upewni się przed rozpoczęciem prac, że rozwiązuje właściwy problem. Design thinking nadaje temu procesowi powtarzalny porządek: empatia, definiowanie problemu, generowanie pomysłów, prototypowanie i testowanie. Wracanie do wcześniejszych etapów zawsze wtedy, gdy testy ujawniają coś nowego, pomaga utrzymać zgodność produktu z potrzebami użytkowników. McKinsey ustalił, że firmy z najwyższego kwartylu pod względem designu zwiększały przychody o 32 punkty procentowe szybciej i osiągały o 56 punktów procentowych wyższe zwroty dla akcjonariuszy w ciągu pięciu lat. Agile i Lean określają sposób dostarczania, a narzędzia AI przyspieszają każdy etap, podczas gdy kolejność tych pięciu etapów utrzymuje produkt na właściwym kursie.

Jak design thinking ogranicza ryzyko w rozwoju produktu?

Wczesne ustalenie problemu chroni budżet, bo od tego zależy cały dalszy rozwój produktu. Wybór właściwego problemu do rozwiązania decyduje o tym, czy produkt zwróci budżet przeznaczony na jego stworzenie. Gdy badań jest za mało, zespoły opierają się na założeniach, które kształtują zestaw funkcji i plan uruchomienia. Badanie Business Value of Design McKinsey pokazuje, jak często to się zdarza: ponad 40% badanych firm nie rozmawiało z użytkownikami końcowymi w trakcie tworzenia produktu, a tylko około 50% przeprowadziło badania użytkowników przed powstaniem pierwszych koncepcji projektowych. Każde niezweryfikowane założenie dokłada koszty, które ujawniają się później, gdy zespół musi przerabiać część produktu.

Etap definiowania problemu kończy się precyzyjnym opisem problemu, który daje zespołowi jeden sprawdzian dla wszystkich późniejszych decyzji: czy to odpowiada problemowi, który opisali użytkownicy? Taki sprawdzian kieruje budżet tam, gdzie użytkownicy rzeczywiście czegoś potrzebują, a interesariuszom jasno pokazuje, z czego wynika każdy kompromis. Z perspektywy biznesowej chodzi tu o ryzyko i zwrot: wczesne badania oraz dobrze zdefiniowany problem zmniejszają prawdopodobieństwo kosztownego chybienia.

Jak design thinking przekłada badania użytkowników na przychody?

Przychody rosną wtedy, gdy decyzjami produktowymi kierują zachowania użytkowników, a decyzje produktowe przekładają się na wyniki biznesowe. Badania pokazują zespołowi, co użytkownicy robią, także gdzie się wahają lub napotykają trudności. Precyzyjnie sformułowany problem zamienia te obserwacje w konkretny cel, a prototypy pozwalają przełożyć ten cel na coś, na co użytkownicy mogą zareagować, zanim zespół zaangażuje się w pełne tworzenie produktu. Każda runda testów wnosi te reakcje do kolejnej wersji.

Badania McKinsey potwierdzają ten łańcuch zależności. Firmy z najwyższego kwartylu pod względem designu osiągały w badaniu bardzo dobre wyniki we wszystkich czterech obszarach McKinsey Design Index, w tym w ciągłej iteracji z użytkownikami końcowymi, a sam indeks pokazuje silną korelację między jakością designu a wynikami finansowymi. To samo badanie wykazało też, że niemal 60% ankietowanych firm wykorzystywało prototypy wyłącznie do wewnętrznych testów produkcyjnych, i to na późnym etapie prac. Dla kontrastu, firmy odnoszące największe sukcesy udostępniają wczesne prototypy osobom spoza organizacji, dzięki czemu szybciej włączają opinie użytkowników do procesu.

Poniższe pięć zasad pokazuje, jak wprowadzić ten łańcuch zależności w życie, etap po etapie.

Zasada 1: poznaj użytkowników, zanim zaczniesz tworzyć produkt

Te zasady zaczynają się tam, gdzie powinien zaczynać się każdy produkt: od ludzi, którzy będą z niego korzystać. Nowe produkty powstają po to, by rozwiązywać ludzkie problemy, dlatego pierwsza zasada mówi o zbudowaniu empatii wobec tego problemu, zanim przejdziesz do rozwiązania. 

Najwięcej pracy wykonują tu trzy metody:

• Analityka i nagrania sesji pokazują, co robią użytkownicy, a to często różni się od tego, co deklarują w ankiecie.

• Ankiety i ustrukturyzowane wywiady ujawniają motywacje, których same dane behawioralne nie potrafią wyjaśnić.

• Analiza konkurencji pokazuje, które wzorce zostały już zweryfikowane i które błędy warto całkowicie pominąć.

Badaj bezpośrednio swoich przyszłych użytkowników i analizuj produkty, które już istnieją w tej przestrzeni. Które z nich się nie przyjęły i dlaczego? Co sprawiło, że te udane zyskały trwałych użytkowników? Korzystaj ze wzorców, które konkurencja już potwierdziła w praktyce, a unikniesz błędów, które ona sama popełniła. Dzięki temu nie będziesz uczyć się tych samych lekcji na własny koszt. Część zespołów skupia tę pracę na początku w dedykowanych warsztatach discovery, zamiast rozciągać badania cienko na cały harmonogram.

Sama empatia nie wystarczy jednak, by dostarczyć produkt. Musi przełożyć się na decyzję.

Zasada 2: zdefiniuj problem swoich klientów

Gdy wyniki badań są już zebrane, zespół łączy je, by ocenić, czy rzeczywiście istnieje realny problem i czy warto budować twoje rozwiązanie. Czy propozycja wartości jest jasna? Czy poziom cen jest realistyczny w porównaniu z tym, ile klient zapłaciłby konkurencji?

Precyzyjne ujęcie problemu na tym etapie zwraca się później, bo dobrze sformułowany opis problemu ułatwia ocenę każdej kolejnej decyzji. Połącz jakościowy feedback od użytkowników z danymi ilościowymi i oszacowaniem wielkości rynku, wykorzystując analizę konkurencji jako punkt odniesienia. Taki zestaw potwierdza, że rozwiązujesz problem, który uzasadnia tworzenie produktu.

Gdy problem jest już jasno określony, kolejna zasada polega na tym, by oprzeć się pokusie natychmiastowego wskazania jednego rozwiązania.

Zasada 3: generuj pomysły produktowe, nie odsiewając ich zbyt wcześnie

Na tym etapie liczy się skala i różnorodność: wygenerujcie tyle pomysłów, ile zespół jest w stanie, także tych, które na pierwszy rzut oka wydają się niepraktyczne. Chodzi właśnie o to, by wyjść poza najbardziej oczywistą odpowiedź.

Design sprinty mogą znacząco przyspieszyć ten etap i wydobyć perspektywy, do których zespół sam by nie dotarł. Oprzyj się pokusie odrzucania pomysłów, które wydają się zbyt proste albo zbyt oczywiste; niektóre z najlepszych rozwiązań wyglądają banalnie aż do momentu, gdy zaczynają działać. Na koniec tego etapu zapisz najmocniejsze kandydatury i przygotuj się do ich testowania, bo same opinie nie rozstrzygną, który pomysł działa.

Na tym etapie pomysły są tanie. Kolejna zasada zamienia najlepszy z nich w prototyp.

Zasada 4: zbuduj prototyp, który jest wystarczająco dobry do testów

Na tym etapie celem jest namacalna reprezentacja pomysłu, utrzymana tak prosto, jak wymagają tego testy.

Zespoły hardware'owe mają tu przydatne słownictwo i dobrze przenosi się ono także do produktów cyfrowych. Proof-of-concept potwierdza wykonalność głównej idei, prototyp „works-like” sprawdza funkcjonalność, a prototyp „looks-like” ocenia formę i odbiór. Ostateczną wersję prototypu oprzyj na feedbacku zebranym wcześniej, nadając większą wagę konkretnym potrzebom opisanym przez użytkowników niż temu, czego zespół zakładał, że będą chcieli.

Sam prototyp może potwierdzić tylko pewną część założeń. Jego wartość pojawia się wtedy, gdy wypróbują go docelowi użytkownicy.

Zasada 5: testuj prototyp z użytkownikami i wracaj do wcześniejszych etapów, gdy to potrzebne

Testowanie to moment, w którym pomysł spotyka się z użytkownikami. Pominięcie tego etapu albo przejście przez niego w pośpiechu marnuje pracę, którą zespół już wykonał.

Nowoczesne testowanie zwykle łączy kilka uzupełniających się podejść:

• Testy użyteczności z użytkownikami, obserwujące miejsca, w których się wahają lub napotykają trudności.

• Testy A/B do porównywania wariantów na podstawie zachowań użytkowników, które ważą więcej niż opinie wypowiedziane na spotkaniu.

• Testowanie na poziomie komponentów pod kątem niezawodności, zwłaszcza w obszarach związanych z bezpieczeństwem lub zgodnością z przepisami.

Traktuj feedback z tego etapu jako najcenniejszy wkład w całym procesie, bo mówi ci wprost, czy produkt jest gotowy, by dostarczać wartość. Jeśli użytkownicy reagują dobrze, jesteś blisko gotowości rynkowej. Jeśli wskazują tarcia, najlepiej wrócić do generowania pomysłów; kosmetyczna poprawka obecnego prototypu nie naprawi problemu leżącego u podstaw.

Właśnie ten powrót do wcześniejszych etapów jest sednem całego podejścia.

Cały ten proces przynosi wymierne efekty. Badanie McKinsey Business Value of Design wykazało, że firmy z najwyższego kwartylu pod względem designu zwiększały przychody o 32 punkty procentowe szybciej niż ich odpowiedniki na rynku. Zwroty dla akcjonariuszy były u nich wyższe o 56 punktów procentowych w tym samym pięcioletnim okresie. Zespoły, które traktują te pięć zasad jako stałą dyscyplinę, zwykle widzą jej efekty także w rachunku wyników.

Jak Agile, Lean i AI uzupełniają design thinking?

Dziś design thinking funkcjonuje obok Agile i Lean. Zespoły coraz częściej prowadzą wszystkie trzy podejścia równolegle przez cały cykl życia produktu. Design thinking rozstrzyga, co warto zbudować i dlaczego; Agile porządkuje iteracyjne dostarczanie; Lean pomaga usuwać z procesu zbędny wysiłek. 

AI przyspieszyło tempo, w jakim zespoły przechodzą przez każdy etap, nie zmieniając samych etapów. To przyspieszenie dobrze widać w tym, jak zespoły wspierane przez AI skracają harmonogramy MVP z miesięcy do tygodni, bez pomijania badań ani testów. Synteza badań, szybkie prototypowanie, a nawet pierwszy etap generowania pomysłów przebiegają dziś szybciej dzięki narzędziom wspieranym przez AI. AI nie potrafi jednak zdecydować, który problem naprawdę warto rozwiązać, dlatego te pięć zasad wciąż pozostaje aktualne.

Czego design thinking potrzebuje, żeby przynosić efekty?

Efekty pojawiają się wtedy, gdy spełnione są cztery warunki: wsparcie ze strony liderów, powiązanie z procesem dostarczania, skalowalny punkt startowy i kontrole zgodności z przepisami wbudowane w testowanie. Każdy z tych warunków pomaga przejść przez pięć etapów od pierwszych warsztatów do uruchomienia.

Najlepiej radzące sobie firmy w badaniu McKinsey traktują design jako temat dla najwyższego kierownictwa i mierzą go z taką samą dyscypliną jak przychody oraz koszty, a mniej niż 5% badanych firm stwierdziło, że ich liderzy potrafią podejmować obiektywne decyzje projektowe. Badanie wykazało też silną korelację między sukcesem finansowym a ochroną budżetów na badania i prototypowanie, gdy warunki się pogarszają.

Integracja z dostarczaniem łączy pięć etapów z procesem, w którym zespół już pracuje. Nielsen Norman Group rekomenduje śledzenie badań w backlogu Agile i przekazywanie do niego wniosków. Silicon Valley Product Group opisuje tę samą ideę jako discovery track, który dostarcza zweryfikowane elementy backlogu, oraz delivery track, który zamienia je w oprogramowanie gotowe do wydania.

W wywiadach McKinsey wybór jednego ważnego, planowanego produktu jako pilota przynosił zdecydowanie lepsze wyniki finansowe niż próba jednoczesnej poprawy designu w całej firmie. Ze zgodnością z przepisami działa to tak samo. W przypadku wyrobów medycznych wytyczne FDA dotyczące human factors zalecają iteracyjne testowanie prototypów z użytkownikami na etapie projektowania. Wskazują też, że wady interfejsu wykryte wtedy kosztują mniej niż te znalezione dopiero podczas końcowych testów walidacyjnych.

Jak design thinking obniża koszty przebudowy w rozwoju produktu?

Stosowanie pięciu etapów design thinking obniża koszty przebudowy, bo zespół od początku opiera się na dowodach, więc poprawki na późnym etapie są mniej prawdopodobne. Gdy testy ujawniają coś nowego, powrót do empatii albo definiowania problemu pozwala te dowody uaktualnić.

Te etapy działają najlepiej jako część większego systemu. Jeśli wsparcie liderów zapewnia finansowanie każdego etapu, zespół dostarczający może tworzyć to, co potwierdziły testy.

Jeśli twój zespół planuje rozwój nowego produktu, zespół product design w Monterail może przejść z tobą przez etap discovery i testowania.