Product sense, ¿hype o algo más?
El super poder que está de moda
El término product sense ha cobrado fuerza los últimos años, aunque a mí, nunca me ha terminado de gustar. Parece que sea una especie de super poder, cómo el sentido arácnido de Spiderman, que sólo algunos product managers son capaces de conseguir.
El product sense sirve de paraguas para hacer referencia a esas preguntas constantes que tenemos en la cabeza los product managers, cada vez que nos proponen una nueva funcionalidad. ¿Lo puedo construir? ¿Lo puedo monetizar? ¿Le aporta valor al usuario? ¿Lo va a entender? ¿Se lo puedo explicar?
Hay un componente claro de hype en el término. No es raro encontrar artículos que vendan historias de superación profesional como la de Manu.
11 am. Todo el equipo de producto entra en la sala para un product review. El objetivo: presentar los últimos desarrollos y proponer nuevas ideas para seguir mejorando nuestra North star. El número de incidencias resueltas los últimos 30 días. – ¡Yo tengo una propuesta para el siguiente sprint! – Dijo Manu, el PM que acababa de entrar en la empresa – He estado planteando un recomendador de inteligencia artificial que sugiera al usuario la siguiente incidencia más prioritaria que tiene que resolver. Esto les permitiría estar más tiempo resolviendo incidencias y menos tiempo decidiendo qué resolver. Y entonces empezó el barullo de siempre con varias conversaciones en paralelo. – Podríamos hacer un algoritmo con aprendizaje reforzado que tuviese en cuenta las incidencias resueltas en menos de un tiempo para mejorar las recomendaciones. – Apuntó un desarrollador. – Habrá que contárselo bien a los clientes. No les hace mucha gracia que su información se analice por modelos de IA. – Dijo con tono preocupado, Antonio de ventas. Clara, la CPO de la empresa esperó a que todos hablasen antes de comenzar el interrogatorio. – Suena interesante. ¿Somos capaces de implementar este algoritmo? – ¡Si! – Replicó Manu – Estuve refinando la idea con el equipo y podríamos tener un MVP en tres semanas. – ¿Y tenemos claro cómo mostrárselo al usuario? Me preocupa que no identifiquen que es una recomendación. – Ese es un buen melón sí. Hemos explorado varias alternativas con UX y hemos llegado a la conclusión de que podríamos señalar las recomendaciones con etiquetas, para que el usuario identifique las incidencias recomendadas por el algoritmo. – ¡Parece que lo tienes todo Manu! ¿Qué han dicho los usuarios cuando se lo has enseñado? – ¿Los usuarios? Todavía no está desarrollado. – Dijo Manu confundido – Pero habremos validado con ellos que esta funcionalidad les hará trabajar mejor. – Bueno, no lo he hecho aún, pero creo que sería muy útil para los usuarios. – Yo también lo creo, - contestó Clara comprensiva – pero recuerda que el product sense consiste en tomar decisiones informadas y estratégicas. Plantear una hipótesis y realizar un experimento nos dará datos reales sobre si esta función será efectiva y si realmente satisface las necesidades de nuestros usuarios. Manu asintió. Dos semanas más tarde en la siguiente product review se repitió el baile. – Manu, cómo vas con el recomendador de IA. – Hoy no me pillas 🙂. Te hice caso y planteé una hipótesis. Creo que, si incorporamos una función de inteligencia artificial para sugerir tareas prioritarias, los usuarios mejorarán su productividad en un 20%. Para comprobar el impacto que el recomendador tendría en la productividad global, analicé los datos del tiempo que pasan los usuarios fuera del área de trabajo. Descubrí un grupo de usuarios que pasa más de un 30% de su tiempo eligiendo la siguiente incidencia a resolver. El martes hicimos un experimento en el que proponíamos a usuarios de este grupo que utilizasen el recomendador de IA para priorizar las incidencias a través de un pop-up. Para validar el experimento, nos pusimos criterio de aceptación de que el 20% mostraría interés y el resultado fue un 18%. Además, de las personas que solicitaron la función, el 65% empezó a gestionar la incidencia recomendada en menos de 1 minuto desde que se le mostró la recomendación en pantalla. – ¿Cómo que la incidencia recomendada? ¡Si no tenemos ningún algoritmo de recomendación! A Manu se le iluminaron los ojos – Jeje, hemos propuesto una incidencia aleatoria. De hecho, el feedback que nos ha llegado de los usuarios que no empezaban la incidencia es que no consideraban prioritaria la incidencia recomendada. – Estoy impresionada con cómo estas mejorando product sense y cómo has aplicado el método de experimentación para validar tu idea.
Todos hemos pasado por el papel de Manu y todos queremos parecernos más a Clara. Por supuesto que queda más sexy decirles a los inversores, que tienes un ejercito de product managers con mucho product sense.
Creo que no es importante debatir si el product sense esta de moda o no. Lo importante es trabajar los fundamentos que hay detrás para que los product managers puedan hacer mejor su trabajo. Para mi el product sense se resume en los tres pilares básicos:
Conexión con los usuarios: Escucha atentamente las opiniones y preocupaciones de los usuarios. Realiza encuestas, entrevistas y estudios de mercado para comprender sus necesidades y expectativas.
Análisis de datos: Sumérgete en los datos recopilados y busca patrones y tendencias. Esto te dará una visión clara de cómo se está utilizando el producto y qué áreas pueden mejorarse.
Experimentación y retroalimentación: No tengas miedo de probar nuevas ideas y funcionalidades. Obtén retroalimentación constante de los usuarios y utiliza esa información para iterar y mejorar el producto.
El jueves lanzo un experimento que me servirá para preparar el artículo de la siguiente semana. Sólo os llegará a los suscriptores. ¡Os animo a participar!