Kan man jobba datadrivet men ändå användarcentrerat?
Ni har identifierat ett viktigt problemområde i produkten. Ni vet vilka steg i användarresan, mätpunkter och KPI:er som behöver förbättras. Ni sätter er och brainstormar idéer som ni prioriterar och kan A/B-testa. Grattis, ni jobbar datadrivet!
Här är det dock lätt att fastna i spretiga, kosmetiska justeringar och features. Visst, större knappar, färre steg, en ny popup, ett till mail eller lättare navigering kan vara lätt att bygga och kanske är en lösning på ert problemområde. I många fall slutar dock den typen av kosmetiska förändringar inte ens i positiva effekter, men kanske ännu värre lär vi oss inte särskilt mycket mer än att ”lite större knapp gav ingen skillnad”.
Kvantitativa metoder som A/B-test begränsas ofta till små optimeringar och istället vänder sig många till kvalitativa metoder för djupare förståelse för användarnas drivkrafter och behov, men måste det vara så?
Tänk om vi kunde jobba hypotes- och datadrivet, men ändå utgå från och lära oss mer om användarnas motiv och drivkrafter snarare än att själlöst konverteringsoptimera?
Gå från affärsproblem till outcome och lärdom om era användare
För att kunna skapa bättre produkter behöver vi förstå våra användare. För att förstå våra användare behöver vi lära känna dem. Och det går faktiskt att använda A/B-test för att göra det.
Men hur gör man det i praktiken? Det tänkte vi gå igenom i det här webinariet.
På en knapp timme går vi igenom
- Vad är en bra hypotes som kan A/B-testas?
- När, var och varför använda användarperspektivet när ni genererar hypoteser?
- Hur detta kan appliceras för att förbättra
- Onboarding
- Activation
- Retention
Konkreta exempel och verktyg som du kan ta med dig till nästa idégenerering utlovas.