Длинные, многодневные сессии играют роль kick-off-встреч[66] или стратегических сессий, призванных скорректировать курс на заданный цикл – год или квартал. В этом случае получаются более проработанные гипотезы и прототипы, и сессия может служить импульсом для запуска Lean Cycle.
Несмотря на то что дизайн-мышление часто критикуют за оторванность идей от реалий производства и бизнеса, такие сессии нередко становятся первым толчком для раскручивания маховика, ведущего к положительной трансформации бизнеса.
Многие компании разработали свои варианты дизайн-мышления, адаптированные под их ситуацию и процессы. Наиболее известные, такие как Google Ventures Design Sprint и IBM Design Thinking, получили широкое распространение и пользуются популярностью.
Google Ventures Design Sprint
Это альтернативная пятидневная версия дизайн-мышления от венчурного фонда GV (ранее Google Ventures), известного в том числе высоким уровнем экспертности в области продуктового дизайна, на которую могут рассчитывать подопечные ему технологические стартапы.
Этот процесс значительно отличается от оригинального, он приближен к цифровому производству, более приземлен с точки зрения бизнеса и технологий, а также задействует более качественные инструменты, помогающие создавать и отсеивать визуальные идеи для прототипов.
Процесс позволяет глубоко проработать идеи для нового цифрового продукта или привести в форму существующий.
Описание пятидневного процесса Design Sprint
IBM Design Thinking
IBM одной из первых среди корпораций почувствовала необходимость трансформировать свои процессы и процессы клиентов с ориентацией на гибкость и пользовательский опыт.
Подход IBM Design Thinking ориентирован на непрерывный цикл производства и вовлечение пользователей в творческий процесс
Подход IBM Design Thinking отличает фокусировка на итерационном цикле и активное вовлечение пользователей в дизайн-процесс.
Jobs to be done (JTBD)
Подход Jobs to Be Done занимает практически то же место в производственном цикле, что и процессы дизайн-мышления, но имеет радикально иную природу. Подход был популяризирован гарвардским профессором Клейтоном Кристенсеном.
…стремление узнавать все больше и больше о пользователях уводит компанию по неправильному пути. В действительности ей следует сфокусироваться на том, чего хочет достичь клиент в заданных обстоятельствах – к чему он надеется прийти. Это и есть «работа к выполнению» (Jobs to Be Done).
‹…› Когда мы покупаем продукт, то в сущности «нанимаем» его, чтобы он помог нам сделать некую работу. Если продукт хорошо себя показал, в следующий раз в тех же обстоятельствах мы будем склонны нанять этот продукт опять. Если продукт сработал некачественно, то мы «увольняем» его и ищем альтернативы{9}.
Клейтон Кристенсен
В своих статьях и выступлениях Клейтон описывает процесс потребления продукта как результат конкуренции за «наем». При этом в моделировании ситуации потребления (см. подробнее главу 6, раздел «Моделирование персон») прежде всего делается акцент на общем контексте, а не на общих характеристиках потребителей.
Несмотря на интуитивность рассуждений и чистоту примеров, долгое время было тяжело приспособить фреймворк к разработке цифровых продуктов. Роль основного двигателя в этом вопросе играла компания Intercom. Пол Адамс, популяризатор JTBD для разработки цифровых продуктов, в своей статье{10} описывает Job Story как альтернативу User Story.
Алан Клемент в своих статьях сравнивает User Story и Job Story
Место персон из User Story в шаблоне Job Story занимает жизненная ситуация (Situation); блок мотивации (Motivation) вертится вокруг найма/увольнения, а совершаемое действие заменено на ожидаемый результат (Outcome).
Обычно команда испытывает большое облегчение, когда описание функциональных требований переходит c формата сценариев использования (Use Cases) на пользовательские истории (User Story). Участники получают большую свободу и автономию – они самостоятельно ищут способы реализации, максимально эффективные с точки зрения как дизайна, так и кода. Но на практике я часто сталкиваюсь с тем, что красивая история заходит в бэклог (см. главу 4, раздел «Фактор 13») в подобном виде:
А после декомпозиции и обсуждения в команде превращается в такое:
Как видно, пользовательская история в предельных ситуациях часто превращается в нечто уже совсем другое. Персона оборачивается контекстом, действие – сценарием использования, а мотивационная часть опускается или превращается в отписку.
Так что здесь Job Story может быть действительно более качественным пограничным объектом, чем User Story.
Дизайнеры и разработчики в таком случае перейдут на более высокий уровень решения проблем, думая уже не о том, как упростить пользователю совершение конкретного действия, а о том, как победить в конкурентной борьбе с другими продуктами за «наем» конкретного решения.
Подход Jobs to Be Done подразумевает значительную трансформацию классических дизайн-процессов в компании, но вместе с тем может дать очень конкурентоспособный результат.
Data Mining
Дизайн, построенный на данных (Data Driven Design), – термин, появившийся параллельно с феноменом больших данных и изменивший многие исторические подходы к дизайну продуктов.
Дизайнеры прошлого тоже оперировали данными, но тогда информации было значительно меньше, и продукты создавали с ориентацией на клиентский сегмент – диапазоны шкал по обычно психо-демографическим параметрам, таким как пол, возраст, достаток и т. п.
Представляя себе пользователей, мы часто ориентируемся на средние показатели. Например, получив данные о среднем возрасте и средних доходах, можно получить такую картину:
В результате появляется почва для обобщений и построения продуктовых гипотез: «25 лет – период гнездования, этим клиентам можно предложить кредит на бюджетное авто и ипотеку…»; «Людям с доходом в 35 000 рублей свойственно экономить, мы можем предложить им персональный финансовый планировщик…».
Хотя на самом деле, если обозначить каждого клиента точкой, картина выглядит следующим образом:
То есть мы имеем два отчетливых кластера – обеспеченных зрелых людей и малообеспеченную молодежь, для которых придуманные идеи будут нерелевантны, поскольку среди пользователей просто не окажется потенциальных потребителей.
Возможный результат кластерного анализа банковских клиентов
Современные банки и не только банки обладают большим объемом данных о своих клиентах, что позволяет строить такие картины не по двум, а по более чем 200 параметрам, и на их основе выделять разные сегменты.
Самое ценное, что в результате кластерного анализа мы получаем разметку аудитории и можем взаимодействовать с ними, ориентируясь на определенный признак.
Если раньше в своих гипотезах мы опирались на грубую «нарезку» клиентской базы по двум-трем демографическим показателям, теперь мы можем сформулировать не только персональное сообщение, которое подойдет клиенту, как ключ к замку, но и персональные финансовые условия, набор функциональности, информационную архитектуру и даже компоновку объектов.
Заключение
Цифровой продуктовый дизайн – одна из самых быстро меняющихся областей знаний. Многое из того, что описано в книге, скоро устареет и будет представлять исторический интерес, спорные новые практики станут повседневными, изменятся до неузнаваемости или вовсе исчезнут.
Поэтому, если вы читаете книгу для профессионального роста, настоятельно рекомендую как можно быстрее перейти к практическому применению полученных знаний и достижению результатов.
Как я говорил раньше, дизайнеры – это те, кто меняют мир своими идеями. Цифровые каналы дают шанс сделать жизнь огромного числа людей лучше. Если вы хотите самореализоваться в области дизайна цифровых продуктов, ориентируйтесь в своем развитии на масштаб – так с каждым взлетом вы сможете делать счастливыми все больше и больше людей.
Удачи!
Сноски
1