การจัดการผลิตภัณฑ์คือการเล่าเรื่อง
การจัดการผลิตภัณฑ์ (Product Management) คือการเล่าเรื่องทั้งหมด ดังนั้นขอแชร์วิธีที่ ฉัน คิดเกี่ยวกับการจัดการผลิตภัณฑ์ และ AI ได้เปลี่ยนแปลงสิ่งนั้นไปอย่างไร ผ่านการเล่าเรื่องหนึ่ง
คำถามสัมภาษณ์ที่ผมไม่มีวันลืม
ผมเริ่มต้นอาชีพในฐานะวิศวกรที่ RealNetworks และภายในเวลาไม่กี่ปี ผมก็รับผิดชอบทีมผลิตภัณฑ์และวิศวกรรมสำหรับ RealPlayer ในขณะนั้น มันเป็นผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภคที่มีความหมายอย่างมาก - มีผู้ใช้งานหลายร้อยล้านคน และช่วยนำเสียงและวิดีโอมาสู่อินเทอร์เน็ตยุคแรกเริ่ม ผมมักนั่งประชุมกับฝ่ายธุรกิจ ที่เสนอไอเดียอย่างเช่น “เราควรแสดงโฆษณาทุกครั้งที่ผู้เล่นเริ่มทำงาน” ผมรู้ว่านี่ไม่ใช่สิ่งที่ถูกต้อง แต่ผมไม่มีทางโต้แย้งกับสเปรดชีต Excel ของพวกเขาที่แสดงจำนวนเงินที่เราจะได้ ผมอยากเป็น ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ตัวจริง และสรุปได้ว่าผมคงต้องไปเรียน MBA
ผมเริ่มเรียน MBA ที่ Berkeley และหลังจากมาถึงได้ไม่นาน ผมเห็นในอีเมลมหาวิทยาลัยเก่าว่า LinkedIn กำลังรับสมัครงาน ผมสมัครและพบว่าตัวเองกำลังสัมภาษณ์กับ Reid Hoffman เขานั่งลงและถามคำถามสัมภาษณ์ที่ผมไม่มีวันลืม:
“เอาล่ะ คุณอยากเป็นผู้จัดการผลิตภัณฑ์ อะไรคือผลลัพธ์ (Artifact) ที่ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ผลิตออกมา?”
เขาอธิบายเพิ่มเติม วิศวกรมีผลลัพธ์: โค้ด ฝ่ายพัฒนาธุรกิจมีผลลัพธ์: สัญญาที่ลงนาม นักออกแบบสร้างรูปลักษณ์และกราฟิก CEO มีแผนผังองค์กร แผนระดมทุน และวิสัยทัศน์ที่เชื่อมโยงทุกคนเข้าด้วยกัน แล้วผู้จัดการผลิตภัณฑ์ล่ะ?
ผมบอกเขาว่าผมไม่แน่ใจว่าผู้จัดการผลิตภัณฑ์จะมี “ผลลัพธ์” แบบนั้นจริงๆ แต่สิ่งที่พื้นฐานที่สุดที่เราทำคือรวบรวมทุกอย่างที่เกิดขึ้นแล้วเขียนลงใน สเปค (Spec) สเปคคือแบบแปลน มันคือที่ที่เรากำหนดข้อกำหนด และทุกอย่างที่เราจะทำ และมันกลายเป็นหนึ่งในเอกสารที่สำคัญที่สุดในบริษัท เพราะมันปลดล็อกให้ทุกทีมสามารถไปสร้างต่อจากตรงนั้นได้
ผมดูประหม่าชัดเจน ผมคิดว่าเขาสังเกตเห็น เพราะเขาทำให้ผมมั่นใจว่ามันเป็นคำตอบที่ดี สุดท้ายผมได้งาน ลาออกจาก MBA เพื่อเข้าร่วม LinkedIn และผมคิดเกี่ยวกับคำถามนั้นมาตั้งแต่ตอนนั้น
วิวัฒนาการจากสเปคสู่เรื่องราว
เพราะผม ตอบผิด
นี่คือยุค Waterfall ในการสร้างซอฟต์แวร์ ที่ LinkedIn เรากำลังพยายามจินตนาการแพลตฟอร์มงานใหม่ภายในแพลตฟอร์มโซเชียล - ที่ซึ่งผู้จัดการจ้างงานสามารถเห็นใบสมัครงานในบริบทของคอนเนกชันร่วมกัน ผู้สมัครงานสามารถเห็นรายการงานและหาวิธีผ่านเครือข่ายของพวกเขาเพื่อเข้าถึงประตูหน้า ระหว่างกระบวนการค้นพบนี้ ผมเขียนสเปคยาว 120 หน้าเพื่อกำหนดประสบการณ์ทั้งหมด และข้อกำหนดต่างๆ
ผมคิดมากเกี่ยวกับเรื่องนี้ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา เพราะสเปคนั้น แน่นอน ไม่ใช่ผลลัพธ์ที่สำคัญที่สุด เรื่องราว ต่างหาก
สเปคอธิบายระบบ สิ่งที่มันต้องทำ และช่องที่ต้องติ๊กก่อนจะเสร็จสิ้น นั่นไม่ใช่ศิลปะของการจัดการผลิตภัณฑ์ การจัดการผลิตภัณฑ์คือการเล่าเรื่องราวของผู้คนที่ใช้ผลิตภัณฑ์ และทำไมมันจึงมีความสำคัญในชีวิตของพวกเขา มันต้องเข้าใจได้ทันที โดยใครก็ตามที่คุณกำลังคุยด้วย และมันต้อง ทำซ้ำได้ - คนอื่นต้องสามารถส่งต่อมันได้อย่างซื่อสัตย์ โดยที่คุณไม่ต้องอยู่ในห้อง
นั่นคือเอกสารที่แตกต่างโดยสิ้นเชิง และเป็นงานที่แตกต่างโดยสิ้นเชิง
เมื่อสิบปีก่อน ผมเคยพูดบรรยายเกี่ยวกับการจัดการผลิตภัณฑ์ และผู้คน ยังคง ส่งลิงก์มาให้ผม ซึ่งอาจเป็นเรื่องน่าภูมิใจ หรือเป็นสัญญาณว่าสาขานี้ไม่ได้ก้าวหน้าไปไหน ผมจะพิจารณาทั้งสองความเป็นไปได้ อย่างไรก็ตาม การบรรยายทั้งหมดสรุปได้ในประโยคเดียว: “ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ช่วยให้ทีม (และบริษัท) ส่งมอบผลิตภัณฑ์ที่ถูกต้องไปยังผู้ใช้” ผมใช้เวลาส่วนใหญ่ในการแยกวิเคราะห์ประโยคนั้น คำต่อคำ
- Helps their team. คุณไม่ใช่ผู้นำ หลายคนคิดว่าผู้จัดการผลิตภัณฑ์คือผู้นำ คุณคือคนที่ ช่วย ให้สิ่งต่างๆ เกิดขึ้น ซึ่งหมายความว่าคุณต้อง...
- เข้าใจ ทีม และ บริษัท ของคุณ ทีมของคุณคือขอบเขตความเชี่ยวชาญของคุณ: คุณต้องเข้าใจมัน! และคุณต้องเข้าใจว่าทีมของคุณอยู่ตรงไหนในภาพใหญ่ เพื่อให้คุณสามารถรับเป้าหมายของบริษัท ไม่ใช่แค่เป้าหมายของคุณเอง
- Ship. เราสามารถพูดคุยกันได้ตามต้องการ แต่สุดท้ายแล้ว สิ่งที่สำคัญที่สุดคือการนำผลิตภัณฑ์ไปวางไว้ต่อหน้าลูกค้า
- The right product for your users. ในที่สุดเราก็มาถึงหน้าที่หลัก: เจาะลึกว่าคำว่า “ถูกต้อง” หมายถึงอะไรกันแน่
สิ่งเหล่านี้เปลี่ยนแปลงไปมากแค่ไหนในโลกที่มี AI?
สิ่งที่กำลังเปลี่ยนแปลง
แน่นอนว่า บางสิ่ง เปลี่ยนไปแล้ว จริงๆ แล้วมีหลายอย่าง ด้านหนึ่ง มันเปลี่ยนวิธีการเขียนโค้ดของเรา และความเร็วที่เราสามารถเปลี่ยนจากไอเดียไปสู่สิ่งที่ใช้งานได้จริง อีกด้านหนึ่ง มันเปลี่ยนสิ่งที่ผู้ใช้คาดหวังจากผลิตภัณฑ์ ให้เป็น ผมคิดว่าเรายังแทบไม่ได้แตะต้องศักยภาพนี้เลย โดยเฉพาะในฝั่งผู้บริโภค ความสามารถในการอธิบายสิ่งที่คุณต้องการและให้ผลิตภัณฑ์นำเสนอให้ได้ บางทีอาจมีเอเจนต์ทำงานเบื้องหลัง โดยที่คุณไม่ต้องเรียนรู้หรือเชื่อมต่ออินเทอร์เฟซ
ไม่มีข้อสงสัยเลยว่าต้นทุนของการ สร้างสิ่งของ ได้ลดลงฮวบฮาบ มันไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไปที่จะกำหนดขอบเขตและลองทำ; นั่นให้ความยืดหยุ่นมหาศาล แต่ต้นทุนของ วิจารณญาณ (Judgment) ไม่ได้เปลี่ยนแปลงเลย การค้นหาว่าจะสร้างอะไรสำคัญกว่าที่เคยเป็นมา
การพัฒนาผลิตภัณฑ์เป็นวงจร ย้อนกลับไป สมัยก่อนมีคนเกิดไอเดีย - และไม่จำเป็นต้องเป็นคุณ; ในบริษัทที่ดี ไอเดียมาจากที่ไหนก็ได้ คุณลองทำมัน คุณเขียนสเปค หรือบรีฟผลิตภัณฑ์ หรืออะไรก็ตามที่คุณเรียกเอกสารนั้น มันมีต้นทุนล่วงหน้า: การกำหนดขอบเขต การออกแบบ การถกเถียง - ทุกอย่างที่ต้องเกิดขึ้นก่อนที่คุณจะใช้เวลาคณะวิศวกรรมอันมีค่า นี่ล้วนเป็นพิธีกรรมที่เราคิดค้นขึ้นเพื่อปกป้องเวลาของวิศวกรจากการตัดสินใจที่ผิดพลาด เพราะคุณมีโอกาสหมุนรอบวงจรมากสุดแค่หกถึงแปดครั้งต่อปี
จากนั้น การสร้างสิ่งต่างๆ กลายเป็นเรื่อง ถูกอย่างเหลือเชื่อ ไม่ใช่แค่ถูกลงเล็กน้อย; แต่ถูกในระดับที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง และสิ่งที่เกิดขึ้นน่าสนใจมาก วงจรเก่ายังคงอยู่ที่เดิม - เพียงแต่จัดเรียงลำดับใหม่
วงจรเก่าคือ: ไอเดีย, สเปค, ประมาณการต้นทุน, กำหนดขอบเขต, อื่นๆ ทั้งหมด, แล้วค่อย สร้าง ตอนนี้:
- ขั้นแรก นำไอเดียมาสร้างอย่างรวดเร็วด้วย AI เพียงเพื่อดูว่ามันทำงานอย่างไรและรู้สึกอย่างไร
- คุณได้เล่นกับมัน และค้นหาว่าความรู้สึกของมันและการเข้ากับภาพรวมเป็นอย่างไร ต้นแบบ (Prototype) ชนะ “ถ้าสมมติว่า...” เสมอ
- จากนั้น คุณจึงออกแบบ เมื่อคุณได้เล่นกับมันแล้ว คุณจะรู้ว่ามัน คืออะไร และคุณสามารถพูดถึงสิ่งที่จำเป็นเพื่อให้มันมากกว่าแค่ต้นแบบได้ ผมหมายถึงการออกแบบในทั้งสองความหมาย: การออกแบบภาพและ UX และการออกแบบทางวิศวกรรม
- จากนั้นคุณส่งมอบและเรียนรู้
มันกลับหัวกลับหางอย่างสมบูรณ์: จากสเปคและขอบเขต สู่การสร้างและทดลองเล่น ผมคิดว่าสิ่งนี้เปลี่ยนแปลงการจัดการผลิตภัณฑ์มากกว่าสิ่งอื่นๆ ที่กำลังเกิดขึ้นในขณะนี้
นี่หมายความว่า สเปคไม่ใช่ผลลัพธ์ปลายทางอีกต่อไป; อย่างแท้จริง คุณไม่จำเป็นต้องเริ่มด้วยการเขียนเอกสารยาวและทำให้ทุกอย่างถูกต้องบนกระดาษ สิ่งนี้เคยเป็นจริงในเชิงอุดมคติ แต่ตอนนี้มันเป็นจริงอย่างชัดเจนในเชิงรูปธรรม
แต่ผมอยากระวัง เพราะมีข้อผิดพลาดที่ตรงกันข้ามและเท่าเทียมกันที่คุณสามารถทำได้
เดโมเกือบจะฟรีแล้ว แต่ผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้จริงไม่ฟรี ผมเห็นด้านกลับของแนวทางใหม่นี้บ่อยๆ: “เยี่ยมมาก ส่งมอบเลย” นั่นยังไม่ใช่การทำงาน เรายังคงต้องเคารพความจริงที่ว่า ระยะห่างจากต้นแบบไปสู่ของจริงยังคงใช้เวลาในการก้าวข้าม
มีภาพจำเกี่ยวกับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ว่า งานของพวกเขาส่วนใหญ่คือการถามว่า “มันตรงกับตารางเวลาไหม?” ทิ้งความคิดนั้นไปให้หมด คำถามที่สำคัญที่สุดคือ: มันตรงกับผลิตภัณฑ์หรือไม่?
เรามีไอเดียดีๆ กันทุกคน และตอนนี้เราก็มีเอเจนต์ที่เขียนโค้ดให้เรา การตัดสินใจว่าจะสร้างอะไรอย่างเป็นทางการไม่ใช่เรื่องการถกเถียงทรัพยากรอีกต่อไป มันเป็นการถกเถียงเรื่อง ผลกระทบ “สิ่งนี้หรือสิ่งนั้น” ไม่ใช่ “สิ่งนี้หรือไม่ทำอะไรเลย” รสนิยมและการคัดสรรมีความสำคัญมากที่นี่ เมื่อคุณมีวิสัยทัศน์และรู้จริงๆ ว่าคุณพยายามทำอะไรเพื่อโลก แต่ระบบที่คุณสร้างยังคงต้องรู้สึกสมบูรณ์
ความกังวลที่ใหญ่ที่สุดของผมเกี่ยวกับ AI คือมันทำให้เราเร็วขึ้น และดังนั้นจึงยัดทุกอย่างเข้าไป เราพูดถึง “AI slop” ในเนื้อหา; นี่คือความหมายของ AI slop สำหรับผลิตภัณฑ์ ผมเห็นมันเกิดขึ้นในบางแห่งแล้ว และผมคิดว่าเราทุกคนกังวลเกี่ยวกับมันบ้าง เมื่อใครก็ตามสามารถสร้างอะไรก็ได้ การตัดสินใจว่าจะสร้างอะไรคืองานทั้งหมด และนั่นคือปัญหาของการเล่าเรื่อง คุณอยากเล่าเรื่องอะไร? คุณอยากให้ลูกค้าเข้าใจเรื่องอะไร? คุณอยากให้มีเรื่องอะไรค้างอยู่ในหัวของพวกเขา?
งานของคุณในฐานะ PM ไม่ใช่การเขียนสเปคว่าผลิตภัณฑ์จะทำอะไร แต่คือการสร้างความ เข้าใจ ร่วมกัน - ภาพร่วมว่าเรากำลังทำอะไรและทำไม ทำไมผู้ใช้จึงมาอยู่ที่นี่? พวกเขา รู้สึกอย่างไรในแต่ละขั้นตอน และทำไมมันจึงสำคัญ? จุดไหนที่น่าประทับใจ และจุดไหนที่น่าเบื่อ ผลิตภัณฑ์น่าเบื่อเป็นครั้งคราวได้ ตราบใดที่คุณรู้ว่าจุดไหน แต่ถ้าคุณไม่สามารถเขียนบทละครได้ดี ผลิตภัณฑ์ก็จะน่าเบื่อ
ของขวัญที่ AI มอบให้คุณคือ ตอนนี้คุณสามารถค้นพบสิ่งนี้ได้ฟรี ตั้งแต่แรกเริ่ม คุณสามารถสร้างมันอย่างรวดเร็ว จับความรู้สึก เล่นกับมัน และค้นหาประโยคเดียว: ผลิตภัณฑ์นี้ทำอะไรให้กับใครสักคนในชีวิตของพวกเขา? เพราะถ้าคุณตอบคำถามนั้นได้ คุณก็ตอบคำถามของผมได้: “ผู้คนใช้งานมันจริงๆ ไหม?” เพราะตอนนี้คุณได้บอกว่ามันทำอะไร และคุณกำลังถามว่าพวกเขาทำมันหรือไม่
สิ่งที่ไม่เปลี่ยนแปลง
การมี “วิสัยทัศน์” สำหรับผลิตภัณฑ์ของคุณหมายความว่าอย่างไร?
เมื่อผมพูดว่าวิสัยทัศน์ ผมไม่ได้หมายถึงข้อความพันธกิจ (Mission Statement) สิ่งเหล่านั้นมีความสำคัญ แต่มันไม่ใช่ วิสัยทัศน์คือ เหตุผลที่ผลิตภัณฑ์ดำรงอยู่สำหรับผู้ใช้งาน ตั้งแต่ต้นจนจบ ผมมีกรอบคิดง่ายๆ สำหรับเรื่องนี้:
- Purpose. ทำไมใครบางคนถึงหยิบผลิตภัณฑ์ของคุณขึ้นมาและใส่ไว้ในชีวิตของพวกเขา?
- Core actions. เมื่อพวกเขาหยิบมันขึ้นมา พวกเขากำลังทำอะไรจริงๆ? อาจมีมากกว่าหนึ่งอย่าง คุณต้องเข้าใจทั้งหมด
- Cycle. ความถี่ที่คาดหวังของแต่ละแอ็กชันหลักคืออะไร?
ตลอดอาชีพของผม เมื่อผมพบปะกับผู้ก่อตั้งและคนสายผลิตภัณฑ์คนอื่น ผมถามพวกเขาเสมอ: ผู้คนใช้งานผลิตภัณฑ์ของคุณไหม? และพวกเขามักกระโดดไปที่ข้อมูลผู้ใช้ทันที “เรามีอัตราส่วน DAU/MAU 50% เราทะลุ 10,000 การลงทะเบียน เรามีคนรอใน Waitlist เป็นล้าน ARR ของเราคือหนึ่งล้าน เราประมวลผลสี่พันล้านโทเคนต่อวัน เราติดอันดับ 3 บน App Store”
มีข้อไหนที่เป็นคำตอบสำหรับคำถามที่ผมถามไหม?
บางครั้งผมถามคำถามอีกครั้ง แต่เพิ่มคำหนึ่งคำ: ผู้คนใช้งานผลิตภัณฑ์ของคุณ *จริงๆ* ไหม? และจากนั้น บางครั้ง พวกเขาก็เริ่มเข้าใจสิ่งที่ผมถาม
วัตถุประสงค์ของ LinkedIn คือเพื่อ ค้นหา และ ถูกค้นหา บางทีแอ็กชันหลัก สำหรับบางคน อาจเป็นเพียงการตอบสนองเมื่อมีคนติดต่อเข้ามา สำหรับคนส่วนใหญ่ นั่นไม่ใช่กิจกรรมรายวัน; มันอาจจะเป็นปีละครั้งหรือสองครั้ง
ดูที่วงจรนั้น - ปีละครั้งหรือสองครั้ง การเข้าใจสิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความสำเร็จของ LinkedIn เพราะเครือข่ายต้องการคนจำนวนมากที่ยินดีจะถูกค้นหา และอย่างน้อยบางคนทำหน้าที่ค้นหา
LinkedIn เป็นเครือข่ายสังคม ดังนั้นคุณอาจจะอยากกระตุ้นให้ผู้ใช้ดำเนินการทุกวัน เราไม่ได้ทำเช่นนั้น แทนที่จะเป็นอย่างนั้น ในช่วงแรกเราใช้เวลาอย่างมากในการทำให้แน่ใจว่าโปรไฟล์ของผู้คนมีความถูกต้องแม่นยำ ไม่เป็นไรเลยหากคุณจะถูกค้นหาเพียงปีละครั้งหรือสองครั้ง ตราบใดที่เมื่อมัน เกิดขึ้น คุณคลิกผ่านและเข้าใจว่า “มีคนติดต่อมาหาฉัน เยี่ยมเลย”
เมื่อคุณวัดว่าผลิตภัณฑ์ของคุณทำงานได้ดีหรือไม่ แอ็กชันหลักเหล่านั้นคือสิ่งที่สำคัญ โฟกัสที่ Direct Traffic: หาคนที่ มาหาคุณโดยตรง พวกเขามีแอปติดตั้งและกดไอคอน หรือพิมพ์โดเมนของคุณด้วยมือ; พวกเขา มาหาคุณ ด้วยความเต็มใจ นั่นคือทราฟฟิกที่สำคัญ เมื่อเทียบกับวิธีอื่นๆ ทั้งหมดที่คุณสามารถดึงคนกลับมาในชั่วขณะนั้น
และจากนั้นนับเฉพาะคนที่ดำเนินการแอ็กชันหลักจริงๆ ไม่ใช่ “เปิดแอปแวบเดียว” แต่มีส่วนร่วมอย่างจริงจัง บน Discord มันคือ “เข้าสู่เซสชันสด อ่านและส่งข้อความจริงๆ”
หากคุณไม่สามารถกำหนดได้ว่าแอ็กชันหลักคืออะไร คุณไม่มีผลิตภัณฑ์ เพราะคุณไม่มีสิ่งที่คุณเข้าใจ
ตอนนี้ สิ่งหนึ่งที่ใหม่ และที่ผมชอบมาก คือในผลิตภัณฑ์ AI ที่ผู้ใช้คุยกับผลิตภัณฑ์ หรือป้อนคำสั่ง (Prompt) ในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง ตอนนี้คุณมีบันทึกการสนทนา (Transcript) ของเส้นทางผู้ใช้ของคุณแบบตรงตัว คุณสามารถเห็นสิ่งที่ผู้คนพูดในคำพูดของพวกเขาเอง คุณสามารถเห็นช่วงเวลาพอดีที่ใครบางคนยอมแพ้และปรับสำนวนใหม่ คุณสามารถเห็นสิ่งที่พวกเขาคาดหวังให้ผลิตภัณฑ์ทำแต่มันไม่ได้ทำ อ่านสิ่งเหล่านี้! AI ดีมากในการเผยให้เห็นสิ่งที่คุณไม่เคยเห็นมาก่อน แต่คุณไม่สามารถให้มันสรุปทุกอย่าง และคุณไม่สามารถให้มันสร้างความคิดเห็นแทนคุณ การสร้างความคิดเห็น - การค้นหาว่าเรื่องราวจริงๆ คืออะไร - คืองานและศิลปะของการจัดการผลิตภัณฑ์
Onboarding
Onboarding คือช่วงเวลาที่สำคัญที่สุดเพียงอย่างเดียวที่คุณต้องเล่าเรื่องราวของคุณให้ลูกค้าฟัง พวกเขาได้ค้นพบผลิตภัณฑ์ของคุณ - อาจผ่านโฆษณา การเชิญชวนแบบไวรัล บทความ หรืออะไรก็ตาม พวกเขาทราบว่าคุณมีตัวตน; พวกเขาอยากรู้และอยากลอง คุณจะไม่ได้รับความสนใจจากพวกเขาขนาดนี้อีกแล้ว
คุณต้องจำไว้ ณ จุดนี้ว่า ไม่ใช่ทุกคนที่มาถึงผลิตภัณฑ์ของคุณด้วยแรงจูงใจเดียวกัน มีกลุ่ม Eagers พวกเขาอยากเข้า มากๆ พวกเขาพร้อมแล้ว และเพื่อความชัดเจน ถ้าคุณทำงานในบริษัท คุณอาศัยอยู่ในดินแดน Eager ทุกคนภายในบริษัทของคุณควรได้รับการปฏิบัติเหมือน Eager; พวกเขาซึมซับผลิตภัณฑ์ทุกวัน เมื่อพวกเขา Onboard เข้ามาในผลิตภัณฑ์ พวกเขาจะคิดว่า “ฉันรู้ว่าฉันกำลังทำอะไร ขั้นตอนนี้น่าเบื่อ ทำไมต้องมีขั้นตอนนี้?”
ในทางตรงกันข้าม มีกลุ่ม Fly-bys พวกเขาไม่ได้สนใจคุณมากนัก พวกเขาได้ยินเกี่ยวกับมัน ลองเช็คดู แต่ข้อความไม่ตกผลึก และพวกเขากำลังจะหนีไป
ผู้ใช้สองประเภทนี้คือขอบของการกระจายตัว ตรงกลางมีพื้นที่กว้างที่คลุมเครือ นี่คือคนที่มาด้วยเหตุผล: พวกเขาอยากรู้! พวกเขาอยากเรียนรู้มากขึ้น! และคุณสามารถแปลงพวกเขาให้เป็นผู้ใช้หลักของผลิตภัณฑ์ได้อย่างแท้จริง นี่คือกลุ่มคนที่คุณต้องสร้างรอบๆ ตัวพวกเขา คุณจะได้อีเกอร์อยู่แล้ว กลุ่มตรงกลางคือกลุ่มที่คุณต้องเข้าใจ
สมมติว่าผู้ใช้ของคุณมีแรงจูงใจและอยากรู้อยากเห็น ใช้เวลาแนะนำผลิตภัณฑ์ ทีละขั้นตอน ขั้นตอนที่เรียบง่ายมากกว่าดีกว่าขั้นตอนน้อยแต่ซับซ้อน ผมพิสูจน์สิ่งนี้ผ่านการทดสอบ A/B ในหลายบริษัทตลอดหลายปี ถ้าทุกขั้นตอนแยกส่วนและเรียบง่าย และชัดเจนว่าคุณกำลังขออะไรและสอนอะไร มันชนะหน้าจอขนาดใหญ่เพียงจอเดียว หรือตัวเลือกที่ซับซ้อนเพื่อลดจำนวนขั้นตอน ลงทุกครั้ง
แล้วคุณจะสร้างสิ่งนั้นได้อย่างไร?
เริ่มจากการย้ำข้อความหลัก: นี่คือสิ่งที่ผลิตภัณฑ์นี้มีไว้สำหรับ กำหนดบริบท ภายในผลิตภัณฑ์ ไม่เป็นไรที่จะขอข้อมูลพื้นฐาน - อีเมล รหัสผ่าน เบอร์โทร สำหรับทุกอย่างอื่น อธิบายว่าทำไมคุณถึงขอ และมันเกี่ยวข้องกันอย่างไร จากนั้นแยกผลิตภัณฑ์ของคุณออกเป็นแนวคิดหลัก แต่ละอย่างมีการกระทำที่ชัดเจนสำหรับผู้ใช้
ผลิตภัณฑ์ AI ทำให้สิ่งนี้ยากขึ้น ไม่ใช่ง่ายขึ้น คุณได้รับกล่อง Prompt ว่างเปล่า ในบางแง่ มันคือหน้าจอ Onboarding ที่แย่ที่สุดที่เคยออกแบบมา มันคือกล่องวิเศษ มันทำได้ทุกอย่าง ดังนั้น... คุณอยากทำอะไร?
ผลิตภัณฑ์จำนวนมากในปัจจุบันเริ่มด้วย “สวัสดี ฉันอยู่ที่นี่เพื่อช่วยเหลือ ถามอะไรก็ได้!” พูดสำหรับตัวเอง ผมไม่ใช่คนช่างพูดหรือสร้างสรรค์ที่สุดในช่วงเวลานั้น คุณต้องสอนความสามารถทีละแนวคิด “ถ้าคุณถามแบบนี้ ฉันทำได้” และจากนั้นปล่อยให้ผลิตภัณฑ์ทำ ดึงดูดผู้ใช้ไปยังกรณีการใช้งานที่มีคุณค่าอย่างน้อยหนึ่งอย่างโดยเร็วที่สุด โดย ideally ใช้ข้อมูลของพวกเขาเอง เพื่อให้มันมีคุณค่าต่อพวกเขาจริงๆ
ผู้คนถามผมบ้าง: ด้วย Flow ที่ยาวขึ้น จะมีคนออกกลางคันมากขึ้นไหม? ใช่! แต่คนที่ผ่านไปได้มีแนวโน้มที่จะใช้งานผลิตภัณฑ์ของคุณจริงๆ มากกว่ามาก หากคุณกำลังทดสอบ A/B กับ Flow Onboarding สองแบบ อย่าดูจำนวนคนที่ผ่าน Flow จนจบ ดูจำนวนคนที่กลับมาในวันถัดไป หรือสัปดาห์ถัดไป และจำนวนคนที่ดำเนินการแอ็กชันหลัก หากคุณถามพวกเขา ณ ช่วงเวลานั้น “ผลิตภัณฑ์นี้คืออะไร?” พวกเขาควรให้คำตอบที่ถูกต้องประมาณหนึ่ง ข้อมูล Retention ของคุณ นับจากจุดนี้เป็นต้นไป คือรายงานคะแนนของคุณ
เรื่องราวจาก Twitter
ผมจะสรุปทั้งหมดนี้ด้วยการเล่าเรื่องราวจาก Twitter
ผมเข้าร่วม Twitter ในปลายปี 2009 เรามีสถานการณ์ปัญหาการเติบโต - ยกเว้นว่ามันไม่ใช่ปัญหาการเติบโตจริงๆ Twitter อยู่ในข่าวตลอดเวลา ผู้คนบล็อกเกี่ยวกับมัน สื่อพูดถึงมัน และมีผู้คนมากมายถามว่า “Twitter คืออะไร? ฉันต้องไปหาคำตอบและสมัครสมาชิก” และจากนั้นหลายคนก็ทำเช่นนั้น แต่พวกเขาไม่เคยกลับมา
ปัญหาคือไม่มีใครบอกคุณได้ว่า Twitter *คืออะไร* ผมสามารถพิสูจน์สิ่งนี้ได้:
คำบรรยาย: “ในที่สุดเราก็ขึ้นไปถึงอันดับหนึ่ง”
วิธีที่เราทำ Onboarding คือ ผู้คนจะสมัครสมาชิก และเห็นตัวเลือก “Find your friends” หรือ “Follow 20 random people” คนส่วนใหญ่ข้ามมันไป และจากนั้นก็มาถึงหน้าที่ดูเหมือนแบบนี้:
นี่แย่มาก! มันเป็นกล่องว่างเปล่าขนาดใหญ่ ผู้คนจะมองมันและคิดว่า “...ฉันไม่มีอะไรจะพูด” และจากนั้นพวกเขาก็จะจากไป หากคุณถามพวกเขา ณ ช่วงเวลานั้น “Twitter คืออะไร?” พวกเขาจะตอบว่า “ฉันคิดว่ามันเกี่ยวกับการพูดอะไรบางอย่างกับโลก? หรือหาเพื่อนของฉัน? ฉันไม่รู้”
ดังนั้นเราจึงสร้าง Onboarding ใหม่ในช่วงสองสามปี และพบสิ่งที่ใช้ได้ผล ซึ่งคือ Learn Flow เราสอน Twitter ให้พวกเขา ทีละแนวคิด ในฐานะเรื่องราว และมันขับเคลื่อน Retention มากกว่าสิ่งอื่นๆ ที่เราส่งมอบในปีนั้น
Learn Flow ทีละหน้าจอ
แรกสุด หน้าโฮมเพจใหม่: “Welcome to Twitter.” เราไม่ได้พยายามใส่เนื้อหาที่นั่น แค่: “Find out what’s happening right now with the people and organizations you care about.” นั่นเป็นการอธิบาย Twitter ที่ดีพอสมควร จริงๆ
จากนั้น: นี่คือ Tweet มันเป็นข้อความสั้น สูงสุด 140 ตัวอักษร และสามารถมีลิงก์ได้ ตอนนี้คุณรู้ว่า Tweets คือหน่วยของสิ่งนี้
ถัดไปคุณต้องสร้างไทม์ไลน์ของคุณ ดังนั้นเราจึงแสดงไทม์ไลน์ให้คุณดู เราให้คุณคลิก “follow” คนที่อยู่ทางซ้าย และเมื่อพวกเขาคลิก follow Tweets ของพวกเขาจะปรากฏทางขวา ดังนั้นคุณจึงได้แนวคิดทั้งหมด ในการเคลื่อนไหวเดียว: ฉันคลิก follow, tweets ปรากฏขึ้น, นั่นคือไทม์ไลน์ของฉัน ซึ่งเป็นแนวคิดจริงของ Twitter - tweets, following, และ timeline
และจากนั้น ในที่สุด ไทม์ไลน์ของคุณ คุณจะรู้จักทุกบัญชีในนั้น เพราะคุณติดตามพวกเขาด้วยตัวเองจริงๆ
Onboarding คือเรื่องราวของคุณ
ผลิตภัณฑ์ที่ถูกต้องสำหรับผู้ใช้ของคุณ
งานของคุณในฐานะผู้จัดการผลิตภัณฑ์คือการช่วยให้ทีมและบริษัทของคุณส่งมอบผลิตภัณฑ์ที่ถูกต้องไปยังผู้ใช้ ในโลกของ AI การส่งมอบไม่ใช่ปัญหาเท่ากับเมื่อก่อน การค้นหาผลิตภัณฑ์ที่ ถูกต้อง และใครคือผู้ใช้ของคุณ มีความสำคัญเท่าที่เคยเป็นมา ถ้าไม่มากกว่า
ถามอยู่เสมอว่าผู้คนใช้งานผลิตภัณฑ์ของคุณจริงๆ ไหม เข้าใจความหมายของสิ่งนั้น คิดถึงวัตถุประสงค์ แอ็กชันหลัก และวงจร ใช้เวลากับ Onboarding มากกว่าที่รู้สึกว่าเป็นเหตุเป็นผล นั่นคือที่ที่คุณแปลงกลุ่มตรงกลางที่คลุมเครือ และนั่นคือที่ที่คุณเล่าเรื่องราวของผลิตภัณฑ์ของคุณจริงๆ
ใช้ AI เพื่อเร่งความเร็วในต้นแบบ — แต่อย่าเร่งวิจารณญาณของคุณ อย่าละทิ้งวิจารณญาณของคุณ อย่าแค่พูดว่า “โอเค มาทดสอบและดูกันเถอะ” นั่นคือวิธีที่คุณจะได้ผลิตภัณฑ์ที่สะเพร่า เก็บวิจารณญาณของคุณไว้ทุกที่ ส่วนที่ยากที่สุดของงานยังคงเป็นการสมดุลความคิดสร้างสรรค์ทั้งหมดของเราในฐานะผู้จัดการผลิตภัณฑ์ กับข้อมูลทั้งหมดที่เราสามารถเข้าถึงได้ในปัจจุบัน
ขอให้โชคดี!
