उत्पाद विश्लेषण कौन हैं और उन्हें एक टीम में क्यों आवश्यक है?

सभी कंपनियां आज बड़े डेटा से प्यार करती हैं, और लगभग हर कंपनी के पास निश्चित रूप से डेटा विज्ञान विश्लेषकों का एक विभाग होगा। हालांकि, उद्योग में कोई स्पष्ट समझ नहीं है कि उत्पाद विश्लेषक कौन है और यह डेटा वैज्ञानिक या यूएक्स शोधकर्ता से कैसे भिन्न है जो मात्रात्मक तरीकों पर केंद्रित है।

तेजी से, उत्पाद विश्लेषकों का एक प्रभाग है जो:

• लक्ष्य और मीट्रिक सेट करें, उत्पाद विकास वेक्टर निर्धारित करें
• घटना की प्रकृति की जाँच करें, कारण संबंधों की पहचान करें
• भविष्य कहनेवाला एल्गोरिदम का निर्माण

उदाहरण के लिए, वास्तव में एक समान संरचना समान दिखती है:

इस अनुच्छेद में, मैं उन विशेषज्ञों से थोड़ा सार करना चाहता हूं जो विशेष रूप से मशीन सीखने में लगे हुए हैं, और व्रीके में उत्पाद विश्लेषिकी की भूमिका के बारे में बात करते हैं और उन कार्यों के बारे में जो हमारी उत्पाद टीम को दैनिक काम करना है।

गुणात्मक बनाम मात्रात्मक

एक नियम के रूप में, डेवलपर्स और पाइमास प्रेम संख्या: मात्रात्मक डेटा वर्तमान स्थिति को सटीक रूप से पकड़ने, गतिशीलता दिखाने, बाजार की संभावनाओं का आकलन करने में मदद करते हैं। यह अक्सर भुला दिया जाता है कि संख्याएं स्वयं लोगों की प्रेरणा के बारे में, उनकी पसंद के मूल कारण और आगे की कार्रवाई के बारे में जवाब देने का अवसर प्रदान नहीं करती हैं।

मात्रात्मक से पहले गुणात्मक: कैसे गुणात्मक तरीके बेहतर डेटा विज्ञान का समर्थन करते हैं

इसलिए, विर्के में, हम उन विश्लेषकों के बीच एक स्पष्ट विभाजन नहीं बनाते हैं जो गुणात्मक और मात्रात्मक अनुसंधान का आयोजन करते हैं। इसके विपरीत, हमारी राय में, एक छोटी सी टीम में (हमारे बारे में 10 हैं), हमें गुणात्मक विश्लेषण के विचारों को विकसित करने के लिए मात्रात्मक तरीकों का उपयोग करके इन कौशल को जितना संभव हो उतना सक्षम करने की आवश्यकता है , जो अक्सर उत्पाद प्रबंधक और डिजाइनर के साथ संयुक्त रूप से किया जाता है।

वास्तव में, जब शोध की बात आती है, तो हमें विश्लेषक से दो उम्मीदें हैं। वह सक्षम होना चाहिए:

1. होनहार उत्पाद विकास अंक पाते हैं
2. समस्या को फ़ॉर्म्युलेट और स्केल करके सत्यापित करें

इसके बाद, हम इन दोनों अपेक्षाओं के बारे में अधिक बात करेंगे और यह बताएंगे कि विश्लेषक समस्या की व्यावसायिक समझ और मात्रात्मक तरीकों के बीच कनेक्टिंग भूमिका को कैसे पूरा करते हैं जो उन्हें पैमाने और मान्य बनाने में मदद करते हैं।

1. उत्पाद विकास बिंदुओं का पता लगाएं

एक विश्लेषक एक ऐसा व्यक्ति है जो समस्याओं और कार्यों को बढ़ाकर उत्पाद विकास के होनहार बिंदु पाता है।

किसी उत्पाद विश्लेषक के लिए किसी भी कार्य को समझने में पहला कदम यह निर्धारित करना है कि वह किस वर्ग की समस्याओं से संबंधित है। तीन प्रकार के अनुसंधान आमतौर पर प्रतिष्ठित होते हैं:

• समस्या की खोज - जब हम यह नहीं जानते कि किसी विशेष उत्पाद कार्यक्षमता के बाहर उपयोगकर्ताओं को क्या समस्याएँ हैं। यह आमतौर पर साक्षात्कार का चरण है।
• समस्या सत्यापन - जब हमें पता चलता है कि कुछ कार्य हैं, लेकिन हम यह सत्यापित करना चाहते हैं कि वास्तव में बड़ी संख्या में उपयोगकर्ता उनके पास हैं। यह विभिन्न सर्वेक्षणों का चरण है।
• किसी समाधान (समाधान सत्यापन) की वैधता - जब हम पहले से ही विशिष्ट समाधानों की जांच करते हैं जो हम साथ या प्रोटोटाइप के साथ आए हैं। स्टेज प्रोटोटाइप या बीटा परीक्षण।

विश्लेषक अनुसंधान के सभी तीन चरणों में शामिल हैं, हालांकि, काम में मुख्य ध्यान आमतौर पर समस्याओं और समाधानों की मान्यता पर पड़ता है। मान लें कि एक उत्पाद प्रबंधक, एक विश्लेषक और एक बाज़ारिया के साथ, विभिन्न ग्राहकों के साथ बीस साक्षात्कार आयोजित किया। हम कैसे समझते हैं कि इन निष्कर्षों पर भरोसा किया जा सकता है और जिन समस्याओं के लिए आवाज उठाई गई है, वे सभी उपयोगकर्ताओं के लिए वास्तव में प्रासंगिक हैं? पैमाने का आकलन करके पाया विकास क्षमता की निष्पक्षता कैसे सुनिश्चित करें? दूसरे शब्दों में, हम कैसे सत्यापित करते हैं कि हमने साक्षात्कार में जो पाया वह वास्तव में उत्पाद के लिए एक संभावित विकास बिंदु है?

यह यहां है कि यह उपकरण के उपयोग को अधिकतम करने और डेटा के साथ काम करने के ज्ञान को बढ़ाता है जो गुणात्मक और मात्रात्मक अनुसंधान को जोड़ता है। पैमाने को समझने और इसे निर्धारित करने का सबसे सही तरीका खोजने के लिए - यह उत्पाद विश्लेषक की महत्वपूर्ण क्षमता है। यहां सिर्फ एक छोटा सा उदाहरण है जहां विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण ने हमें ग्राहक दर्द को इकट्ठा करने की हमारी प्रक्रिया को बदलने की अनुमति दी है और अन्यथा उत्पाद टीम द्वारा उनकी मान्यता पर पहुंचें।

वार्तालापों को पहचानें और उनका विश्लेषण करें

व्रीके के पास खाता प्रबंधकों ( ग्राहक सफलता प्रबंधक ) का एक प्रभाग है जिसका मुख्य कार्य ग्राहकों को बिक्री के उद्देश्य के लिए नहीं, बल्कि उत्पाद का उपयोग करने में अपने अनुभव को बेहतर बनाने के लिए समर्थन करना है। वे वीडियो लिंक के माध्यम से ग्राहकों को कॉल करते हैं, अपने वर्तमान दर्द पर चर्चा करते हैं, सर्वोत्तम प्रथाओं को बताते हैं, काम के दौर का सुझाव देते हैं और नई सुविधाओं के विकास की स्थिति पर रिपोर्ट करते हैं। इन सभी वार्तालापों को लंबे समय तक रिकॉर्ड किया गया था और व्यावहारिक रूप से खाद्य संगठन द्वारा उपयोग नहीं किया गया था - ग्राहकों के दर्द के कुछ सामान्य विचार प्राप्त करने के लिए पीमैस व्यक्तिगत रूप से खाता प्रबंधकों के साथ संवाद करना पसंद करते थे। यह एक "टूटा हुआ फोन" तत्व जोड़ सकता है और हमेशा उस संदर्भ को प्रकट नहीं करता है जिसमें उपयोगकर्ता को इस समस्या का सामना करना पड़ा था।

उत्पाद विश्लेषिकी की पहल परियोजनाओं में से एक पाइपलाइन का विकास था, जिसने बातचीत को एक समझदार पाठ प्रारूप में बदल दिया। Google भाषण एपीआई, साथ ही विराम चिह्न की व्यवस्था के लिए कई अतिरिक्त मॉडल का उपयोग करना, एक साक्षात्कार के बजाय ग्राहकों के साथ प्रबंधकों की कई बातचीत के आधार पर कार्यक्षमता के लिए कुछ समस्याओं और आवश्यकताओं की सीमा का अंदाजा लगा पाना संभव था। इस सरल स्रोत के लिए धन्यवाद, कुछ कार्यक्षमता या समस्याओं से संबंधित कीवर्ड के लिए एक पूर्ण-पैमाने पर खोज करना संभव था, उन उपयोगकर्ताओं की प्रकृति का मूल्यांकन करें जिन्हें एक विशेष समाधान की आवश्यकता थी, और उस संदर्भ को भी समझें जिसमें यह सबसे अधिक बार सामने आया है। अब हम एक भावुक विश्लेषण मॉडल का भी परीक्षण कर रहे हैं जो हमें किसी उत्पाद के व्यक्तिगत भागों के साथ संतुष्टि के औसत स्तर को पकड़ने में मदद करता है और उत्पाद टीम को इसके बारे में सूचित करता है।

2. हम परिकल्पना तैयार करते हैं, पैमाने और मान्य करते हैं

एक विश्लेषक एक व्यक्ति है जो अमूर्तता के उचित स्तर पर एक समस्या बना सकता है, इसे माप सकता है और महत्व की जांच कर सकता है, कार्रवाई के लिए सिफारिशें दे सकता है।

अध्ययन के चरण के बावजूद, परिकल्पना के विभिन्न स्तर हैं (हम नीचे विस्तार से उन पर चर्चा करेंगे) जो उत्पाद के साथ उपयोगकर्ता की बातचीत का मूल्यांकन करने और आगे की विकास योजनाओं का निर्माण करने में मदद करते हैं। यहां, कार्य अक्सर परिकल्पना के आवश्यक स्तर का सही ढंग से आकलन करने, और जानकारी एकत्र करने या इसके सत्यापन के लिए एक उपकरण का चयन करने से उत्पन्न होता है। वास्तव में, प्रक्रिया इस प्रकार है:

1. परिकल्पनाओं का निरूपण - उदाहरण के लिए: "साप्ताहिक रिपोर्ट के आधार पर बिल-कॉन्ट्रैक्ट करने में सक्षम होने के लिए उपयोगकर्ता-प्रवेशकर्ताओं के लिए यह महत्वपूर्ण है।"
2. उपयोग के आंकड़े एकत्र करना - एक क्लासिक एनालिटिक्स कार्य - यह समझना है कि क्या संख्याएं ऊपर तैयार की गई परिकल्पनाओं का जवाब देने में सक्षम हैं।
3. प्रतिक्रिया संग्रह - विपणन, मेलिंग सूचियों के माध्यम से या आंतरिक प्रतिक्रिया उपकरणों के माध्यम से अनुसंधान आयोजित करना
4. परिणामों का विश्लेषण और सत्यापन - एक स्टेट पर परिणामों की जाँच। महत्व

हम तीसरे पैराग्राफ पर ध्यान केंद्रित करते हैं, क्योंकि यह अक्सर वह होता है जो एक उत्पाद विश्लेषक को सिर्फ एक व्यक्ति से अलग करता है जो आंकड़ों में अच्छी तरह से वाकिफ है।

प्रतिक्रिया संग्रह

कई कंपनियों का मानना ​​है कि वे एक लॉगिंग सिस्टम स्थापित करने के बाद, अपने उत्पाद के लिए Google Analytics जैसी विश्लेषणात्मक सेवाओं को तेज़ करते हैं, विश्लेषिकी के लिए एक मंच की तैयारी यहाँ समाप्त होती है। हालांकि, दुर्भाग्य से, इस दृष्टिकोण के साथ, सबसे महत्वपूर्ण तत्व को भुला दिया जाता है - उपयोगकर्ता से प्रतिक्रिया की आवश्यकता, उसे अपने कार्यों के बारे में सही समय पर पूछने की क्षमता और वह कठिनाइयों का सामना करता है।

इस प्रकार, यह महत्वपूर्ण है कि टीम के पास उपयोगकर्ताओं से पूछताछ करने और उनसे न केवल किसी प्रकार के विपणन सर्वेक्षण के माध्यम से, बल्कि एक आंतरिक तंत्र के माध्यम से भी पूछताछ करने के लिए पर्याप्त उपकरण हैं।

हम आंतरिक QFF टूल (गुणात्मक प्रतिक्रिया फ़ॉर्म) का उपयोग हाइपोथीस बनाने और मान्य करने के लिए करते हैं और तीन चरण पिरामिड (उत्पाद → सुविधा → इंटरैक्शन) के रूप में संभावित उपयोगकर्ता अनुभव परिदृश्यों पर विचार करते हैं:

1. उत्पाद का स्तर
2. कार्यक्षमता का स्तर
3. विशिष्ट बातचीत का स्तर

आइए हम उनमें से प्रत्येक पर थोड़ा और विस्तार से ध्यान दें और बताएं कि उनकी समस्याओं को समझने के लिए हम किन मैट्रिक्स का उपयोग करते हैं।

1. उत्पाद स्तर

यहां, उपयोगकर्ता अनुभव फ़नल के सबसे व्यापक, सबसे क्रॉस-फ़ंक्शनल भागों को समझना हमारे लिए महत्वपूर्ण है। यह सबसे अधिक वैश्विक सवालों के जवाब खोजने की इच्छा है, चाहे वह उत्पाद के साथ संतुष्टि हो या एक कार्य को हल करने के लिए कार्यक्षमता के सेट के साथ (उदाहरण के लिए, छुट्टियों के समन्वय के लिए कैलेंडरिंग कार्यक्षमता, कार्य स्थितियों, शेड्यूलिंग एल्गोरिदम, आदि की सहभागिता की आवश्यकता हो सकती है)।

ऐसी स्थितियों में लागू होने के लिए स्पष्ट रूप से विनियमित मेट्रिक्स नहीं हैं, हमेशा बारीकियाँ होती हैं। हालांकि, एक नियम के रूप में, अमूर्तता के इस स्तर पर, हम एनपीएस (नेट प्रमोटर स्कोर) या एसयूएस (सिस्टम प्रयोज्य स्केल) मैट्रिक्स के बारे में बात कर रहे हैं। मेट्रिक्स निर्विवाद नहीं हैं, लेकिन, एक नियम के रूप में, वे फिर भी उद्योग के मानक हैं और कई तिमाहियों के पैमाने पर लक्ष्य निर्धारण के लिए खुद को उन्मुख करने में मदद करते हैं।

2. कार्यक्षमता का स्तर

इस स्तर पर, हम अधिक विशिष्ट प्रश्न पूछते हैं जो सीधे एक विशिष्ट कार्यात्मक से संबंधित हैं। ऊपर दिए गए उदाहरण से - हम पहले से ही अलग से "समन्वय छुट्टियों" की समस्या पर सामान्य रूप से नहीं देख सकते हैं, लेकिन उत्पाद का केवल एक विशिष्ट हिस्सा लेते हैं, उदाहरण के लिए, कैलेंडर। धारणा के लिए वे कितने सहज हैं? लोग उनका उपयोग क्यों करते हैं?

हमारे शोध के चरण के आधार पर, न केवल प्रश्न भिन्न हो सकते हैं, बल्कि संकेतक भी हैं जो हम अपने उपयोगकर्ताओं से एकत्र करते हैं। सबसे सरल संतुष्टि का स्तर है, जिसे अलग-अलग पैमानों (तीन इमोटिकॉन्स या लिक्टर स्केल), सीईएस (ग्राहक प्रयास स्कोर) का उपयोग करके कार्य से कार्य तक पढ़ा जा सकता है - उपयोगकर्ता के लिए कुछ कार्यों को लागू करना कितना कठिन या आसान है।

3. बातचीत का स्तर

इस स्तर का कार्य उपयोगकर्ता द्वारा उत्पाद के साथ किए गए विशिष्ट पुनरावृत्ति का मूल्यांकन करना है (उदाहरण के लिए, एक बटन पर क्लिक किया गया)। इसी समय, यह महत्वपूर्ण है कि इस इंटरैक्शन का परिणाम एक निश्चित कार्रवाई या समाधान है जिसे हम माप या नियंत्रण नहीं कर सकते हैं। एक नियम के रूप में, यहां हम संतुष्टि के स्तरों और कुछ बाद के निर्णयों को अपनाने के बारे में बात कर रहे हैं: उदाहरण के लिए, क्या प्रबंधक, कैलेंडर को देखकर समझ गया कि कर्मचारी छुट्टी पर है? क्या डेटा निर्यात प्रारूप उपयोगकर्ता के लिए उपयुक्त है? चूंकि सभी आगे की कार्रवाई या तो उपयोगकर्ता के सिर में होती है, या हमारे उत्पाद के बाहर, हमारे पास पुनरावृत्ति के मूल्यांकन के लिए कोई अन्य तरीका नहीं है।

वास्तव में, इंटरैक्शन मूल्यांकन का स्तर CSAT (ग्राहक संतुष्टि) मीट्रिक का मूल्यांकन करने का एक प्रयास है, जो अक्सर समर्थन और अन्य सेवाओं में उपयोग किया जाता है जहां आपको एक विशिष्ट घटना को रेट करने की आवश्यकता होती है। इसी समय, सीईएस जैसे मैट्रिक्स का उपयोग यहां भी किया जा सकता है, लेकिन अधिक "स्थानीय" फॉर्मूलेशन में।

परिणामों का विश्लेषण और सत्यापन

जब हम परिकल्पना तय करते हैं, प्रश्न तैयार करते हैं और उत्पाद के साथ उपयोगकर्ता के अनुभव के उचित स्तर पर हमारे सत्यापन सर्वेक्षण आयोजित करते हैं, तो एक कार्य यह उठता है कि फिर से विश्लेषक से विशेष प्रतिभाओं की आवश्यकता होती है - इस बार सांख्यिकी और परिकल्पना परीक्षण के क्षेत्र में।

वास्तव में, प्रत्येक सर्वेक्षण के बाद, विश्लेषक को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि आप अपने काम के परिणामों सहित परिणामों पर भरोसा कर सकते हैं। क्या एक बड़ी कंपनी में काम का कारक उत्तर को प्रभावित करता है? और कर्मचारी की स्थिति?

इन सभी परिकल्पनाओं को आवश्यक उपकरणों का उपयोग करके सावधानीपूर्वक जांचा जाता है: जैसे कि ए / बी परीक्षण का सही ढंग से संचालन करना, यह बिल्कुल वही दृष्टिकोण है जो प्रत्येक विशेष स्थिति में लागू होता है जो सीधे विश्लेषक पर निर्भर करता है। एक नियम के रूप में, प्रतिगमन विश्लेषण का अक्सर उपयोग किया जा सकता है, हालांकि, यह एकमात्र सार्वभौमिक समाधान नहीं है, क्योंकि यह अनुप्रयोग और व्याख्या के अपने क्षेत्र हैं। विशिष्ट तरीके हमेशा विश्लेषक के विवेक पर होते हैं।

एक निष्कर्ष के बजाय

ऊपर, हमने विश्लेषक के काम में केवल दो मुख्य मामलों का खुलासा किया, और साथ ही साथ हमने जानबूझकर उनके काम के सभी चरणों के बारे में बात नहीं की - सभी प्रकार के अनुसंधानों का एक विस्तृत विवरण, परिकल्पना का सूत्रण और डेटा का सही संग्रह अलग-अलग लेखों के लायक है। हालांकि, हम मानते हैं कि एनालिटिक्स से अपेक्षाओं का एक समान शीर्ष-स्तरीय सूत्रीकरण और इसके काम के प्रमुख तरीकों को ठीक करने से किसी भी उत्पाद टीम को मजबूत किया जाएगा और बेहतर उत्पाद बनाने में मदद मिलेगी।

डेटा में वृद्धि बिंदुओं को खोजने की क्षमता (कोई फर्क नहीं पड़ता कि यह कैसे हो सकता है), सही ढंग से उन्हें परिकल्पना में परिणत करता है, सभी वर्तमान और भविष्य के उपयोगकर्ताओं के लिए पैमाने और मान्य है - ये ऐसे गुण हैं जो हमारे उत्पाद विश्लेषकों को अलग करते हैं। इसलिए, हम यह सुनिश्चित करने के लिए जानते हैं कि ऐसी आवश्यकताएं सबसे ठोस परिणाम देती हैं और इसे ऑपरेटिंग रूटीन में खिसकने नहीं देती हैं, और इसलिए हम इन सिद्धांतों को अन्य टीमों के लिए साहसपूर्वक सुझाते हैं।

और अगर आप मात्रात्मक विश्लेषिकी, बड़े डेटा और बुनियादी ढांचे की चीजों के बारे में बात करना चाहते हैं, जो कि वरिके में सभी विश्लेषिकी का समर्थन करते हैं, तो हम सेंट पीटर्सबर्ग कार्यालय में एक बैठक पर जाएं। खैर, या बस यात्रा पर जाएँ।