দুবার গবেষণা করুন, একবার তৈরি করুন: আপনার বৃদ্ধির সাথে সাথে আপনার ব্যবহারকারীদের কীভাবে জানবেন

অনেকগুলি পণ্য এখনও ব্যর্থ হয় কারণ তাদের জন্য কোনও চাহিদা নেই। এটা কিভাবে হয়? অথবা, কীভাবে এতগুলি স্টার্টআপ উপলব্ধি না করে সম্পূর্ণ ব্যবসা চালু করে ব্যবহারকারীদের তাদের পণ্য প্রয়োজন ছিল না? 

ব্যবহারকারী গবেষণা উপেক্ষা করে. 

প্রতিটি প্রযুক্তি কোম্পানিকে ক্রমবর্ধমান অব্যাহত রাখার জন্য নতুন পণ্য তৈরি এবং পাঠাতে হবে। এবং, 10 জন ব্যবহারকারী বা 10 মিলিয়ন ব্যবহারকারীই হোক না কেন, সফল পণ্য তৈরির চাবিকাঠি হল ব্যবহারকারীরা কারা এবং তারা কী চায় তা বোঝা। ব্যবহারকারীর গবেষণা হল একটি পণ্যের কার্যকারিতা এবং এর সাফল্যের গোপন উপাদান নির্ধারণের অজানা নায়ক। 

এবং যখন একটি Amplitude বা Mixpanel অ্যাকাউন্ট প্রায়শই একটি স্টার্টআপ দ্বারা কেনা প্রথম সফ্টওয়্যার লাইসেন্স হয়, এই একই স্টার্টআপগুলি প্রায়শই ব্যবহারকারীর গবেষণা সফ্টওয়্যার বা প্রক্রিয়াগুলি বাস্তবায়নে অবহেলা করে। এই কোম্পানির পণ্য পরিচালকরা মোটামুটিভাবে ব্যয় করা সত্ত্বেও এটি তাদের সময় 30% ব্যবহারকারী গবেষণা সম্পর্কিত কার্যক্রম. জানা থাকলে কি ব্যবহারকারীদের পণ্যের মধ্যে কি করছেন তাই গুরুত্বপূর্ণ, জেনে কেন এটি আরও বেশি প্রয়োজনীয়: এটি ফলো-অন সিদ্ধান্তগুলিকে গাইড করে যা পণ্যের অভিজ্ঞতা তৈরি করে বা ভেঙে দেয়। 

স্প্রিগ প্রতিষ্ঠার আগে, আমি পাঁচটি ভিন্ন সফল স্টার্টআপে প্রোডাক্ট ম্যানেজার ছিলাম এবং আমি নিজেই শিখেছি কিভাবে ব্যবহারকারীর গবেষণা সঠিক পণ্যের সিদ্ধান্তগুলিকে গাইড করতে পারে. যাইহোক, আমার কাছে যা স্পষ্ট হয়ে উঠেছে তা হল যদিও বেশিরভাগ প্রতিষ্ঠাতা এবং পণ্য দল ইতিমধ্যেই জানে গবেষণা গুরুত্বপূর্ণ এবং প্রভাবশালী, কোম্পানি তৈরির প্রাথমিক পর্যায়ে কীভাবে ব্যবহারকারীর গবেষণাকে অগ্রাধিকার দিতে হয় তা সমস্ত পণ্য দল বোঝে না (বিশেষ করে একটি স্টার্টআপের ভয়ঙ্কর গতি দেওয়া) বা একটি কোম্পানির বৃদ্ধির সাথে সাথে একটি গবেষণা ফাংশন কীভাবে বিকাশ করা যায়। এই নিবন্ধটি প্রতিটি পর্যায়ে গবেষণায় বিনিয়োগের জন্য একটি ব্লুপ্রিন্ট সরবরাহ করে, যাতে দলগুলি সঠিক পণ্য এবং বৈশিষ্ট্যগুলিতে কাজ করতে এবং তাদের ব্যবহারকারীদের মাথায় রেখে সেগুলি তৈরি করতে পারে৷ 

ব্যবহারকারী গবেষণা কি?

ব্যবহারকারীর গবেষণা হল প্রশ্ন, জরিপ, পর্যবেক্ষণ এবং অন্যান্য পদ্ধতির মাধ্যমে ব্যবহারকারীর চাহিদা, গ্রাহকের ভ্রমণ, ব্যথার পয়েন্ট এবং প্রক্রিয়াগুলি অধ্যয়ন করার প্রক্রিয়া। ভাল ব্যবহারকারীর গবেষণা সাধারণ প্রতিক্রিয়ার বাইরে চলে যায়, যা থেকে অন্তর্দৃষ্টি সংগ্রহের জন্য গঠন এবং প্রক্রিয়া যোগ করে অধিকার ব্যবহারকারী রয়েছেন. যে কেউ প্রশ্ন করতে পারেন। মূল বিষয় হল পণ্যের রোডম্যাপ গাইড করতে সাহায্য করার জন্য কীভাবে সঠিক প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে হয় এবং দক্ষতার সাথে এবং কার্যকরভাবে উত্তর পেতে সঠিক সরঞ্জাম থাকা। 

সেখানে একাধিক ধরনের গবেষণা যা বিভিন্ন পরিস্থিতিতে উপযুক্ত। প্রতিটি পদ্ধতি কখন ব্যবহার করতে হবে তা বোঝা একটি গবেষণা প্রোগ্রাম তৈরির একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রথম ধাপ। এখানে কয়েকটি বিভিন্ন গবেষণা পদ্ধতি এবং বিভাগ রয়েছে:

কৌশলগত বনাম কৌশলগত

কৌশলগত গবেষণা এমন প্রশ্নের উত্তর দেয় যা ব্যবসাকে এগিয়ে নিয়ে যেতে সাহায্য করে আজ. উদাহরণস্বরূপ, "আমাদের এই নতুন বৈশিষ্ট্যটির নাম কী দেওয়া উচিত?" বা "কোন পণ্যের ধারণাটি পছন্দসই ক্রিয়া চালাতে বেশি কার্যকর?" কৌশলগত গবেষণা দীর্ঘমেয়াদী উদ্যোগের দিকে নজর দেয়, যেমন "আমাদের কি নতুন বাজারে প্রসারিত করা উচিত?" বা "একটি নতুন ব্যক্তিত্বের উপর স্তরের যথেষ্ট চাহিদা আছে?" 

বেশিরভাগ স্টার্টআপ কৌশলগত গবেষণা দিয়ে শুরু করে এবং সময়ের সাথে সাথে কৌশলগত গবেষণায় চলে যায়। ইন-প্রোডাক্ট সমীক্ষার মতো টুলগুলি একটি বিদ্যমান পণ্য সম্পর্কে কৌশলগত প্রশ্নের দ্রুত উত্তর সক্ষম করতে পারে, যেমন ব্যবহারকারীরা কেন অনবোর্ডিং থেকে বাদ পড়ছেন বা একটি নতুন বৈশিষ্ট্যের সাথে জড়িত হচ্ছেন না।

মডারেটেড বনাম আনমডারেটেড

পরিমিত গবেষণার জন্য ব্যবহারকারীর তত্ত্বাবধানে সময় এবং শক্তির প্রয়োজন হয়, অন্যদিকে অনিয়ন্ত্রিত গবেষণা ব্যবহারকারীদের নিজেদের মতামত প্রদান করতে দেয়। পরিমিত গবেষণা সমৃদ্ধ বিশদ এবং ফলো-আপ প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার ক্ষমতা দেয়, তাই বৃহত্তর, কৌশলগত সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় এটি দরকারী এবং এখনও বিভিন্ন অজানা রয়েছে। পরিমিত অধ্যয়নগুলি কৌশলগত প্রশ্নগুলির জন্য আদর্শ, যেমন "আমাদের কি এই নতুন পণ্য এলাকা তৈরি করা উচিত?", বা একটি নতুন ব্যক্তিত্বের অন্তর্দৃষ্টি সংগ্রহ করা। 

বিকল্পভাবে, কৌশলগত প্রশ্নগুলির জন্য অনিয়ন্ত্রিত অধ্যয়ন সর্বোত্তম, যখন একটি নিরপেক্ষ দৃষ্টিভঙ্গি মূল্যবান হয়। একটি পণ্যের ধারণা ব্যবহারকারীদের কাছে বোধগম্য কিনা বা একটি নতুন বৈশিষ্ট্যের সাথে সামগ্রিক সন্তুষ্টি পরিমাপ করে তা বোঝার জন্য অনিয়ন্ত্রিত গবেষণা ব্যবহার করুন। 

যদিও বেশিরভাগ সংযমিত সেশনগুলি জুমের মাধ্যমে পরিচালনা করা ভাল, অসংযত গবেষণা সরঞ্জামগুলি দলগুলিকে কম প্রচেষ্টায় আরও অন্তর্দৃষ্টি পেতে এবং আরও দ্রুত সমালোচনামূলক প্রশ্নের উত্তর দিতে সহায়তা করতে পারে।

পরিমাণগত বনাম গুণগত

পরিমাণগত গবেষণা গ্রাহকদের মনোভাব এবং আচরণ সম্পর্কে প্রশ্নের উত্তর দেয় — স্কেলে এবং পরিমাপযোগ্য মেট্রিক্স জুড়ে — যখন গুণগত গবেষণা মানুষের একটি ছোট গ্রুপের সাথে গভীরভাবে যায় বুঝতে কেন সেই মনোভাব এবং আচরণের পিছনে। 

যাইহোক, ইন-প্রোডাক্ট সমীক্ষার মতো কৌশলগুলি দলগুলিকে পরিমাণগত সমীক্ষার স্কেলে গুণগত অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে সক্ষম করে। এটি বিশেষভাবে সহায়ক যখন, উদাহরণস্বরূপ, দলগুলি ব্যবহারকারীর সাক্ষাত্কার থেকে একটি নতুন অন্তর্দৃষ্টি সংগ্রহ করে কিন্তু ব্যবহারকারীদের একটি পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য অংশ একই অনুভূতি প্রকাশ করে কিনা তা নিশ্চিত নয়৷ সমস্যাটি অন্বেষণে কয়েক সপ্তাহের মূল্যবান উন্নয়ন সময় নষ্ট করার পরিবর্তে, একটি ইন-প্রোডাক্ট জরিপ চাহিদার পরিমাণ নির্ধারণ করতে পারে এবং কয়েক দিনের মধ্যে দিকনির্দেশ প্রদান করতে পারে।

যদিও সমস্ত গবেষণা পাওয়া যায় না — বা এমনকি ব্যবহারিক — সব সময়েই, ভবিষ্যতের বৃদ্ধির পর্যায়ে গবেষণা বিনিয়োগ নির্ধারণের জন্য প্রাথমিকভাবে একটি পরিকল্পনা তৈরি করা দরকারী। এটি সম্পদ বরাদ্দ করতে এবং 1 দিন থেকে ঝুঁকিমুক্ত সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে এবং ব্যবহারকারী-চালিত বৃদ্ধির জন্য পর্যায় সেট করে।

কিভাবে গবেষণা বৃদ্ধির প্রতিটি পর্যায়ে সঠিক সিদ্ধান্তকে জ্বালানি দিতে পারে

প্রাথমিক পর্যায়ের দলগুলি ব্যবহারকারীর গবেষণা সম্পর্কে সচেতন হতে পারে, কিন্তু কোথা থেকে শুরু করতে হবে তা হয়তো জানে না। ইতিমধ্যেই স্কেল বাড়াতে শুরু করা সংস্থাগুলি একটি ক্রমবর্ধমান সংস্থায় গবেষণাকে একীভূত করার জন্য সর্বোত্তম অনুশীলন সম্পর্কে, বা কীভাবে একটি গবেষণা ফাংশনকে একটি পণ্য এবং ডিজাইন দলে পুনরুদ্ধার করা যায় যা ইতিমধ্যেই তাদের নিজস্ব কিছু ধরণের গবেষণা পরিচালনা করছে তা নিয়ে ভাবতে শুরু করতে পারে।

এই চ্যালেঞ্জগুলি কীভাবে মোকাবেলা করবেন এবং ব্যবহারকারী-চালিত হওয়ার পথে শুরু করবেন তা এখানে।

প্রাথমিক পর্যায়ে 

এই পর্যায়ে, কোম্পানিগুলির সাধারণত ব্যবহারকারীর গবেষণা-নির্দিষ্ট ভাড়ার জন্য ব্যান্ডউইথ থাকে না, তাই তাদের প্রয়োজন এমন সরঞ্জাম এবং প্রযুক্তিকে আলিঙ্গন করুন যা ছোট দলগুলিকে তাদের নিজস্ব অর্থপূর্ণ গবেষণা পরিচালনা করতে দেয়. লক্ষ্য হল এমন সিদ্ধান্ত নেওয়া যা বুদ্ধিমানের সাথে পুঁজি ব্যবহার করে এবং শুধুমাত্র সেই সিদ্ধান্তগুলিকে অগ্রাধিকার দেওয়া যা ব্যবহারকারীরা প্রকৃতপক্ষে চায় — লঞ্চের আগে এবং পরে। 

একটি সংক্ষিপ্ত সমীক্ষা সর্বদা অধরা পণ্য-বাজার ফিট প্রশ্নে কতটা স্পষ্টতা দিতে পারে তা নিয়ে দলগুলি অবাক হতে পারে। ক simple 4-প্রশ্ন জরিপ এমনকি মাত্র 100 বিটা ব্যবহারকারীর সাথেও পণ্য-বাজার ফিট নির্দেশ করতে সাহায্য করতে পারে। একটি নিয়মানুযায়ী, যদি 40% বা তার বেশি ব্যবহারকারী বলে যে আপনার পণ্যের অস্তিত্ব না থাকলে তারা খুব হতাশ হবেন, তাহলে পণ্যের বাজারের কিছু স্তর আছে। এবং যদি সমীক্ষাটি নির্দেশ করে যে কোনও উপযুক্ত নেই, "আমরা কীভাবে পণ্যটি উন্নত করতে পারি?" এর মতো প্রশ্নের উন্মুক্ত প্রতিক্রিয়া। এবং "আপনি পণ্য থেকে প্রাপ্ত প্রাথমিক সুবিধাগুলি কি কি?" আপনার পরবর্তী গাইড করতে সাহায্য করবে পুনরাবৃত্তি করুন এবং নিশ্চিত করুন যে পণ্যটি ব্যবহারকারীদের সবচেয়ে ভাল পছন্দ থেকে দূরে সরে না যায়।

এই পর্যায়ে গবেষণা নিখুঁত হতে হবে না, কিন্তু কোন দিকে যেতে হবে তার একটি সাধারণ সংকেত প্রদান করতে হবে। এবং এই আকারে, বেশিরভাগ কোম্পানি এখনও ব্যবহারকারীদের সাথে পৃথক কথোপকথন করার জন্য যথেষ্ট ছোট যা লক্ষ্যযুক্ত, উত্পাদনশীল এবং উপকারী অন্তর্দৃষ্টির দিকে পরিচালিত করে। এই পর্যায়ে টুলিং দ্রুত, অনিয়ন্ত্রিত পরীক্ষা সক্ষম করা উচিত এবং সেরা-অভ্যাস দ্বারা চালিত টেমপ্লেট প্রদান করা উচিত।

স্কেলিং আপ

একটি প্রতিষ্ঠানের বৃদ্ধির সাথে সাথে তার গবেষণার চাহিদাও বৃদ্ধি পায়। পণ্যের সিদ্ধান্ত, গ্রাহকের যাত্রা এবং আরও অনেক কিছু সম্পর্কিত ক্রমবর্ধমান সংখ্যক প্রশ্নের সমাধান করার জন্য একটি উত্সর্গীকৃত ব্যবহারকারী গবেষণা দল তৈরি করার জন্য প্রতিষ্ঠাতারা টান অনুভব করবেন। যখন একটি কোম্পানি ক্রমবর্ধমান হয়, গবেষণা দলটি তার নিজস্ব সত্তায় বৃদ্ধি পেতে পারে এবং অবশেষে, সংস্থায় এক ডজন বা তার বেশি গবেষক যোগ করতে পারে। এই মুহুর্তে, একটি ছোট গবেষণা দল আরও কৌশলগত প্রশ্নের উত্তর দেওয়া শুরু করতে পারে এবং পণ্যের মালিক এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের নিজেদের কিছু কৌশলগত গবেষণা মোকাবেলা করতে সক্ষম করে। 

এটি এমন একটি পর্যায় যেখানে একটি কোম্পানির প্রয়োজন আরও কঠোর গবেষণা অনুশীলন করা, দলগুলিকে জিজ্ঞাসা করতে সক্ষম করে৷ অধিকার এর প্রশ্ন অধিকার ব্যবহারকারীরা অধিকার সময় কারণ উচ্চ প্রবৃদ্ধির সময়কালে, অধিগ্রহণ এবং অনবোর্ডিংয়ের মতো প্রবাহে ছোট পরিবর্তনগুলি বিশাল প্রভাব ফেলতে পারে। এবং ভুল সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফলে নতুন ব্যবহারকারী বৃদ্ধিতে ব্যাপক পতন ঘটতে পারে এবং লক্ষ লক্ষ হারানো আয়ে অবদান রাখতে পারে। 

পণ্যের মধ্যে ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে সহজভাবে শেখার মাধ্যমে, দলগুলি কী কাজ করছে, কী করছে না এবং কেন সে সম্পর্কে একটি পরিষ্কার এবং নির্ভরযোগ্য সংকেত পেতে পারে। ব্যবহারকারীরা অনবোর্ডিং ফ্লো থেকে বাদ পড়ার পরে বা ট্রায়াল থেকে অর্থপ্রদানের সাবস্ক্রিপশনে রূপান্তর না করার পরে একটি সঠিক সমীক্ষা একাধিক A/B পরীক্ষার ফলাফলের জন্য অপেক্ষা না করে কয়েক ঘন্টার মধ্যে কীভাবে সেই প্রবাহগুলিকে অপ্টিমাইজ করা যায় সে সম্পর্কে স্পষ্ট নির্দেশনা প্রদান করতে পারে। আমার অভিজ্ঞতায়, এগুলি সবচেয়ে সাধারণ এবং বহুল ব্যবহৃত কিছু সমীক্ষা কারণ তারা দ্রুত বাস্তব ফলাফল তৈরি করে।

স্কেলে 

একবার একটি কোম্পানি উল্লেখযোগ্য মাত্রায় পৌঁছালে, সাধারণত আইপিও-পরবর্তী, ব্যবহারকারীর গবেষণা একটি মূল প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা হয়ে উঠতে পারে। যেখানে কোম্পানীর বৃদ্ধির পূর্ববর্তী পর্যায়ে, বাজারের গতি এবং পণ্য-বাজার ফিট হতে পারে সাফল্যের সবচেয়ে বড় চালক, স্কেলে কাজ করা কোম্পানিগুলিকে প্রান্তের চারপাশে অপ্টিমাইজ করতে হবে, এবং ছোট পরিবর্তনগুলি অনেক বেশি গুরুত্বপূর্ণ। 

একটি কোম্পানির যাত্রার এই সময়ে, গবেষণা সমগ্র পণ্য জীবনচক্র জুড়ে পদ্ধতিগতভাবে পরিচালিত হয়, এবং গবেষকদের বড় দল সঠিক সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য পণ্য দলের সাথে লকস্টেপে কাজ করে। স্কেলে, বিভিন্ন মেট্রিক্স এবং অন্তর্দৃষ্টি ক্যাপচার করে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা ক্রমাগত পরিমাপ করা অপরিহার্য। এগুলি গ্রাহক সন্তুষ্টি স্কোর (CSAT) কাস্টমাইজ করা পরিমাপ যা ব্যবসা-নির্দিষ্ট KPIs বা OKR-এর উপর পণ্যের প্রভাব পরিমাপ করে। 

মত কোম্পানিতে মেটা এবং গুগল, এই ধরনের গবেষণা টিমগুলিকে পণ্যের বিশ্লেষণ এবং আর্থিক ডেটার পাশাপাশি ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার ডেটাকে একত্রিত করতে সক্ষম করে যাতে কোম্পানিটি কোম্পানি এবং গ্রাহক উভয়েরই সর্বোত্তম স্বার্থে সিদ্ধান্ত নেয় তা নিশ্চিত করতে। যদিও এটি প্রায় সমস্ত অ্যাট-স্কেল সংস্থাগুলির ক্ষেত্রে নয়, এটি গ্রাহক-কেন্দ্রিক হতে আগ্রহী সংস্থা বা সংস্থাগুলির জন্য আদর্শ রাষ্ট্র। 

একটি কোম্পানী যত বড় হবে, সমস্ত দলকে গ্রাহকের অভিজ্ঞতা সম্পর্কে সচেতন এবং সারিবদ্ধ রাখার জন্য, এটিকে সংস্থা জুড়ে গবেষণার মাপকাঠি এবং ছড়িয়ে দিতে সাহায্য করে এমন সরঞ্জামগুলিতে তত বেশি বিনিয়োগ করতে হবে। সেরা সংস্থাগুলি এমন সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে যা ক্রমাগত ব্যবহারকারী-অভিজ্ঞতা পরিমাপ এবং বেঞ্চমার্কিং সক্ষম করে কারণ তারা নতুন পণ্য বিকাশের প্রভাব বুঝতে এবং সমস্ত প্রকল্প জুড়ে অগ্রাধিকার দিতে চায়। 

পণ্য বিকাশের জীবনচক্র জুড়ে ব্যবহারকারীর গবেষণাকে কীভাবে অন্তর্ভুক্ত করবেন 

অবশ্যই, এমনকি সর্বোত্তম পরিকল্পনা এবং উন্নত কৌশলগুলিও খারাপ বাস্তবায়নের শিকার হতে পারে। সুতরাং, কিভাবে ব্যবহারকারী গবেষণা বাস্তবে বাস্তবে খেলা আউট? গবেষণা দলের স্তর এবং আকার নির্বিশেষে, পণ্য বিকাশের জীবনচক্র জুড়ে ব্যবহারকারীর গবেষণাকে অন্তর্ভুক্ত করার কাঠামো সাধারণত একই থাকে। 

এটি গ্রাহক আবিষ্কারের সাথে শুরু হয়। সমস্যাগুলি সনাক্তকরণ এবং একটি দিকনির্দেশের উপর মীমাংসা করার পরে, এটি ধারণা পরীক্ষা এবং ব্যবহারযোগ্যতা পরীক্ষায় রয়েছে। অবশেষে, নতুন বৈশিষ্ট্য এবং কার্যকারিতা চালু করার পরে, লঞ্চ-পরবর্তী পরিবর্তনগুলির কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা গুরুত্বপূর্ণ। চক্রটি চলতে থাকে এবং বৃদ্ধির উদ্যোগকে অপ্টিমাইজ করতে, নতুন বৈশিষ্ট্য চালু করতে, পণ্য গ্রহণের উন্নতি করতে এবং আরও অনেক কিছু করতে চায়। 

প্রোডাক্ট ডেভেলপমেন্ট লাইফসাইকেলের প্রতিটি পর্যায়ে গবেষণা কোম্পানিগুলি যে ধরনের পরিচালনা করতে পারে তার একটি ব্রেকডাউন এখানে।

পর্যায় 1: আবিষ্কার গবেষণা

আবিষ্কার গবেষণা, যাকে অনুসন্ধানমূলক গবেষণাও বলা হয়, ব্যথা পয়েন্ট সনাক্ত করে আগে তারা একটি সমস্যা হয়ে ওঠে লাইভ পণ্যে। অথবা, যদি পণ্য বা বৈশিষ্ট্যটি ইতিমধ্যেই চালু হয়ে থাকে, তবে এটি এমন সমস্যাগুলি প্রকাশ করতে পারে যা ব্যবহারকারীদের একটি পছন্দসই পদক্ষেপ নিতে বাধা দিচ্ছে৷ আবিষ্কার গবেষণা পরবর্তীতে অপ্রয়োজনীয় কাজ এড়িয়ে এবং আগের পুনরাবৃত্তিতে সবচেয়ে কার্যকর সমাধান পেয়ে পণ্যের জীবনচক্রকে ছোট করতে সাহায্য করতে পারে। 

উদাহরণস্বরূপ, আমি একটি জনপ্রিয় রিয়েল-এস্টেট প্রযুক্তি কোম্পানির সাথে কাজ করেছি যেটি লক্ষ্য করেছে যে অনবোর্ডিং ড্রপ-অফ তার "একটি উদ্ধৃতি পান" পৃষ্ঠায় প্রত্যাশার চেয়ে অনেক বেশি। কেন এমনটি হয়েছিল তা বোঝার জন্য দলের কাছে কয়েকটি বিকল্প ছিল:

• পৃষ্ঠার বিষয়বস্তু সামঞ্জস্য করতে এবং ক্ষেত্রগুলি সরাতে বিভিন্ন ধরনের A/B এবং মাল্টিভেরিয়েট পরীক্ষা পরিচালনা করুন। 
• অতীতের শিক্ষা এবং অনুমানের উপর ভিত্তি করে একটি শিক্ষিত অনুমান নিন। 
• ব্যবহারকারী গবেষণা পরিচালনা করুন। 

প্রথম দুটি বিকল্পের জন্য কয়েক সপ্তাহ থেকে কয়েক মাস সময় লাগবে এবং সম্ভবত উল্লেখযোগ্য অপচয় হবে কারণ শুধুমাত্র প্রায় 1টির মধ্যে 7টি A/B পরীক্ষার ফলাফল একটি পরিষ্কার বিজয়ী হয়. কিছু সাধারণ ইন-অ্যাপ সমীক্ষার মাধ্যমে ব্যবহারকারীর গবেষণা পরিচালনা করে, পণ্য দল সরাসরি উৎসে যেতে পারে — এবং রিয়েল-টাইমে "একটি উদ্ধৃতি পান" পৃষ্ঠাটি সম্পূর্ণ করা ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে শিখতে পারে। এই ক্ষেত্রে, দলটি শিখেছে যে ব্যবহারকারীরা উদ্ধৃতি প্রক্রিয়ার এত তাড়াতাড়ি তাদের ফোন নম্বর প্রদান করতে দ্বিধাগ্রস্ত ছিলেন এবং সেই পৃষ্ঠার অনেক দর্শক আসলে একটি উদ্ধৃতি পাওয়ার পরিকল্পনা করছেন না। তারা শুধু কেনাকাটা করছিল এবং তাদের গ্রাহক যাত্রার সম্পূর্ণ ভিন্ন অংশে। 

পৃষ্ঠা থেকে ফোন নম্বর ক্ষেত্রটি সরানো হলে, রূপান্তর হার প্রায় সঙ্গে সঙ্গে 10% বৃদ্ধি পায়।  

পর্যায় 2: ধারণা পরীক্ষা

রূপান্তর উন্নত করা এবং ক্রিটিক্যাল গ্রোথ ফানেল ঠিক করা আবিষ্কার গবেষণা ব্যবহার করার একমাত্র উপায়। আরো প্রায়ই, হবে পণ্য সংক্রান্ত সমস্যা সমাধানের বিভিন্ন ধারণা, বিশেষ করে বাগদান এবং দত্তক নেওয়ার সাথে সম্পর্কিত। লক্ষ্য হল এটিকে একটিতে সংকুচিত করা — দ্রুত — এবং বিল্ডিংয়ে উল্লেখযোগ্য সময় এবং সংস্থান বিনিয়োগ করার আগে এটি ঠিক করা। 

উদাহরণ স্বরূপ বলা যাক, উপরের উদাহরণে "একটি উদ্ধৃতি পান" অভিজ্ঞতা নিয়ে গবেষণা করার সময়, দলটি খুঁজে পেয়েছে যে একটি বন্ধকী প্রাপ্তি ব্যবহারকারীদের জন্য বিভ্রান্তিকর এবং তাদের বাড়ি কেনার প্রক্রিয়ায় এগিয়ে যেতে বাধা দেয়৷ দলটি সমস্যাটির সমাধান করার জন্য কিছু ধারণা নিয়ে আসে এবং সমাধান হিসাবে একটি ইন্টারেক্টিভ মর্টগেজ ক্যালকুলেটরে অবতরণ করে। যে হতে পারে সর্বোত্তম বিকল্প হতে পারে, তবে বৈশিষ্ট্যটি তৈরি এবং চালু করার জন্য উল্লেখযোগ্য প্রকৌশল এবং বিপণন সংস্থানগুলির প্রয়োজন হবে৷

এই কারণেই বিভিন্ন পণ্যের মক আপ তৈরি করে এবং নির্মাণ শুরু করার আগে ব্যবহারকারীদের সাথে পরীক্ষা করে প্রকল্পটিকে ঝুঁকিমুক্ত করা গুরুত্বপূর্ণ। অনিয়ন্ত্রিত ধারণা পরীক্ষা কয়েকটি বিকল্প পরীক্ষা করা এবং সম্ভাব্য সমাধানগুলির কার্যকারিতা সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করা সহজ করে তোলে। একাধিক প্রোটোটাইপ পরীক্ষা করার সময়, বিকল্পগুলিকে দুই বা তিনটিতে সীমিত করলে পরীক্ষা গ্রহণকারীদের জন্য জ্ঞানীয় লোড কমে যাবে।

পর্যায় 3: ব্যবহারযোগ্যতা পরীক্ষা

সবচেয়ে বাধ্যতামূলক বন্ধকী ক্যালকুলেটর ধারণাটি নির্বাচিত হওয়ার সাথে, ডিজাইনটি আসলে কাজ করে তা নিশ্চিত করার সময় এসেছে। ব্যবহারযোগ্যতা পরীক্ষার সাথে, অংশগ্রহণকারীরা কাজের একটি সেট সম্পূর্ণ করে, হয় একটি প্রোটোটাইপ (কখনও কখনও "প্রোটোটাইপ টেস্টিং" বলা হয়) বা একটি লাইভ ওয়েবসাইট/অ্যাপ ব্যবহার করে, ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করার জন্য ঘর্ষণ এবং পৃষ্ঠের সুযোগগুলি সনাক্ত করতে৷ অংশগ্রহণকারীদের "জোরে চিন্তা করতে" বলা হয় যখন তারা কাজগুলি সম্পন্ন করে, ব্যাখ্যা করে যে তারা কোন প্রশ্ন, দ্বিধা বা চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হচ্ছে। বন্ধকী ক্যালকুলেটরের জন্য, পরীক্ষার প্রশ্নগুলি অন্তর্ভুক্ত হতে পারে, "আপনি কি সহজেই আপনার ডাউন পেমেন্ট সামঞ্জস্য করতে পারেন?" অথবা "30 বছরের স্থির হওয়ার জন্য আপনার হার নির্বাচন করুন।"

ব্যবহারযোগ্যতা পরীক্ষা পরিচালনার জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি কমপক্ষে 5 এবং 50 জন পর্যন্ত অংশগ্রহণকারীদের অন্তর্ভুক্ত করার পরামর্শ দেয়। ব্যবহারযোগ্যতা পরীক্ষাকে অতিরিক্ত জটিল করার দরকার নেই (এটি এই নিবন্ধে বর্ণিত গবেষণা কৌশলগুলির মধ্যে সবচেয়ে সহজ); আপনার নকশা কার্যকরী এবং ব্যবহারকারীরা উদ্দেশ্যমূলক ক্রিয়াগুলি সম্পূর্ণ করতে পারে তা নিশ্চিত করা কেবলমাত্র বিন্দু।

পর্যায় 4: লঞ্চ-পরবর্তী মূল্যায়ন

ব্যবহারকারী গবেষণা ক্রমাগত - কাজ একটি পণ্য লঞ্চ সঙ্গে শেষ হয় না. নতুন বৈশিষ্ট্য এবং প্রবাহ চালু করার পরে আসে সন্তুষ্টি পরিমাপ এবং পূর্ববর্তী ডেটার সাথে ফলাফল তুলনা করার কাজ পণ্যের পরিবর্তনগুলি লক্ষ্য হিসাবে কাজ করেছে তা নিশ্চিত করতে। 

বন্ধকী ক্যালকুলেটর উদাহরণে ফিরে আসা, আমরা সর্বশেষ পুনরাবৃত্তির সাথে পূর্ববর্তী অনবোর্ডিং অভিজ্ঞতা থেকে মেট্রিক্স তুলনা করতে চাই। একটি দল নতুন ক্যালকুলেটর প্রয়োগ করার আগে এবং পরে একই ইন-প্রোডাক্ট সমীক্ষা চালাতে পারে যাতে বর্ধিতকরণগুলি একটি উন্নত অভিজ্ঞতা প্রদান করে এবং সঠিক আচরণ চালায় কিনা। দলটি জিজ্ঞাসা করতে পারে, "আপনি যে ফলাফলগুলি পেয়েছেন তাতে আপনি কতটা আত্মবিশ্বাসী?" ক্যালকুলেটর ক্রেতার আস্থা উন্নত করার প্রতিশ্রুতি পালন করছে কিনা তা পরিমাপ করতে। যদি না হয়, খোলা-সম্পন্ন প্রতিক্রিয়া স্পষ্টভাবে রূপরেখা দেবে কেন এবং পরবর্তী পদক্ষেপগুলি কী হওয়া উচিত৷ 

গবেষণা এবং সমাধানের একাধিক রাউন্ড সহ এই প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তিমূলক হওয়া অস্বাভাবিক নয়। 

বোনাস: ক্রমাগত UX পরিমাপ

সমস্ত গবেষণা একটি নির্দিষ্ট, শনাক্তযোগ্য ব্যবসায়িক সমস্যার সাথে সম্পর্কিত নয়, যেমন খারাপ অনবোর্ডিং রূপান্তর বা ব্যস্ততায় ডুবে যাওয়া। যেহেতু কোম্পানিগুলি গবেষণা সেট আপ করে এবং স্কেল আপ করে, তাই পণ্য দলের রাডারে ইতিমধ্যে নেই এমন অজানা সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতাকে ক্রমাগত নিরীক্ষণ করা উপকারী। এই ধরনের গবেষণার জন্য দীর্ঘ সময় বা জটিল হতে হবে না। সাধারণ পৃষ্ঠাগুলিতে সাধারণ ইন-প্রোডাক্ট সমীক্ষা যোগ করা যা পরিমাপ করে নেট প্রবর্তক স্কোর (NPS) এবং গ্রাহক সন্তুষ্টি স্কোর (CSAT) ব্যবসার মধ্যে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কিছু "আহা মুহূর্ত" নিয়ে যেতে পারে।

ফেজ 1 এ ফিরে যান: আবিষ্কারের রিসার্চ রিডিজাইন করুন 

এবং চক্র চলতে থাকে। ক্রমাগত পরিমাপ এবং লঞ্চ-পরবর্তী মূল্যায়ন অন্তর্দৃষ্টি সহ, একটি সংস্থা নতুন ব্যথার পয়েন্টগুলি উন্মোচন করতে থাকবে। ব্যবসায়, এবং বিশেষত প্রযুক্তিতে, সমাধান করার জন্য সর্বদা নতুন সমস্যা রয়েছে - এবং সেগুলি দ্রুত সমাধান করা দরকার। এটি বিশেষত চটপটে বিকাশের যুগে সত্য, যখন — এক দশক আগের ত্রৈমাসিক প্রকাশের সময়সূচীর বিপরীতে — দলগুলি ক্রমাগত রিলিজ চক্রের উপর কাজ করছে এবং কিছু ক্ষেত্রে, প্রতি কয়েক দিন পণ্য শিপিং করছে৷ যে সংস্থাগুলি ব্যবহারকারীর গবেষণা বোঝে তারা এই সমস্ত পরিবর্তনের সাথে তাল মিলিয়ে চলতে এবং তাদের গ্রাহকদের খুশি রাখতে অনেক ভাল অবস্থানে রয়েছে।

1 সেপ্টেম্বর, 2022 পোস্ট করা হয়েছে