⚗️ Каздев, JTBD и continous discovery с помощью нейросетей, часть 2
Продолжим серию про создание продуктов при помощи нейросетей. В первой части мы говорили о том, как с помощью GPT/Claude создавать вопросы, проводить каздев и понять, какие фичи нужны в продукте прежде всего, опираясь на боли клиентов.
В этой части попробуем зайти в advanced тему: как настроить процесс регулярного понимания болей пользователей и постоянного улучшения (continuous discovery/continous improvement).
Для начала пара определений:
🔸 Continous discovery – это постоянный процесс, в рамках которого команды, занимающиеся разработкой продукта, регулярно взаимодействуют с клиентами: собирют инсайты, проверяют гипотезы, принимают более взвешенные решения по продукту. Это про исследования.
🔸 Continous improvement – то же самое, только про постоянное улучшение продукта в ответ на обратную связь среды. Это про действие.
Теперь: как можно сделать эти части круче, дешевле и быстрее с помощью AI.
1️⃣ Подключть AI notetaker к Zoom/Meet для каждого звонка с клеинтами (пользователи, покупатели, внутренние стейкхолдеры, etc.). Примеры таких ассистентов для звонков: Fireflies.ai, Fathom.video и т.п. Задача — чтобы такой note-taker делал транскрипт встречи в виде текста.
2️⃣ Добавить обработку транскрипта через промпт (лучше всего через Claude 3 или GPT-4o:
🤖 Summarize this transcript with key points to help me develop a better product. What are some good and specific product-related suggestions? What are possible hypotheses to test? What are some suggested action points? What are decisions I could potentially make based on the data mentioned? What may I be missing? Format your answer as a list with sections.
Если хотите, чтобы саммари приходил на русском (или любом другом языке), добавьте в конце: write in {{Russian}}.
3️⃣ Теперь ваша задача ходить на как можно больше звонков с любыми людьми, которые пользуются продуктом, покупают продукт, заказывают фичи продукта, обладают аналитикой по продукту, продают продукт и т.п. Рекомендую не меньше 3-х созвонов в неделю.
4️⃣ С кем можно поговорить:
🔸 Пользователи из разных сегментов B2C
🔸 B2B пользователи
🔸 Лица, принимающие решение о покупке продукта
🔸 Ваши сейлзы продукта
🔸 Ваши спецы из службы поддержки
🔸 Управленцы компании (CPO, COO, CRO, VP Product, etc.)
🔸 Аналитики
🔸 Продакты
🔸 Дизайнеры
🔸 Разработчики
5️⃣ Вопросы, которые можно задавать во время таких разговоров:
- Какие задачи возникают у клиентов?
- Какие проблемы они решают? Какие свои потребности удовлетворяют с помощью продукта?
- Какими еще способами они решают эти задачи?
- Что клиенты считают полезным, а что бесполезными?
- Какие функции никогда не используются?
- Какие гипотезы проверяем?
- Какие новые идеи возникли с прошлой встречи?
- Какие тренды заметили?
- Какую обратную связь получаем?
- Какие метрики используем, как они изменились за последнее время?
- Какие тенденции на рынке важно учесть?
- Как можем вовлечь клиентов в процесс создания продукта?
- Как клиенты решают свои задачи / удовлетворяют свои потребности без нас?
- Какие мотивации и стимулы у наших клиентов?
- Какие барьеры им мешают?
- Какую дополнительную ценность можем предложить клиентам?
- Кто наши основные пользователи?
- Кого мы обходим вниманием в нашем продукте?
- Как клиенты узнают о продукте?
- Какие их ожидания не оправданы?
- Какие уроки мы извлекли из неудач?
- Какие функции просят клиенты?
- Какие самые частые запросы к службе поддержки?
- Какие самые частые запросы к сейлзам? Какие возражения?
- Какие еще вопросы мне стоит задать?
Создать больше вопросов всегда можно с помощью промпта типа такого:
🤖 Act as a seasoned customer development and continous discovery advisor. Suggest a list of 10 most important questions that I should ask my {client} on a discovery call. The context: … *
*Не забудьте расписать контекст продукта + с кем вы общаетесь
В следующей части — про то, как это всё суммировать и превращать в понятный призыв к действию / роадмэп.
***
Пользуетесь AI в продакт-дискавери/каздеве? Расскажите в комментах.
Ponchik News | про аутентичность в мире AI
⚗️ Нейросети дико упростили каздев, исследования JTBD и создание продуктов. Вот как ↓ Раньше нужно было придумать стратегию исследования, впоросы для интервью, готовить карточки пользователей и ключевые инсайты, pain-поинты повторяющиеся и т.п. Все это вместе создавало такое понятное, четкое осознание, что и как дальше делать внутри продукта, хотя бы на следующую его итерацию. Но занимало недели и недели времени. Сейчас все стало дико проще. Расскажу как мы это делаем (сейчас готовим курс в рамках @whatsalt). 1️⃣ Готовим вопросы. Просто попросите GPT или Claude: 🤖 Действуй как опытный менеджер продукта и специалист в Lean Startup, Jobs to Be Done и Product Discovery. Создай список из 10 вопросов, которые я могу задать потенциальным пользователям и клиентам на discovery-интервью по моему продукту {{что за продукт}}, который {{что делает}}. Вопросы должны быть в рамках правил Rob Fitzpatrick, Steve Blank, Ash Maurya. 2️⃣ Находим потенциальных клиентов. Вообще найти людей не оч сложно, но даже тут нейросети…