Una historia de #BestProduct — Parte II
Si no leíste la Parte I de nuestra historia de #BestProduct (#BestCode), te recomiendo que lo hagas para tener mejor contexto de esta serie. También puedes leer la 3er parte.
Hoy narramos la segunda parte: un “ciclo” (considerando que los días nunca son iguales) en la vida de un Product Manager en Best Day Travel Group.
En su tercer día de trabajo, Lionel decidió hablar más a fondo con Josep, el Product Manager del equipo, y le preguntó cómo habían decidido hacer ese feature de filtros de precio en el que tuvo que trabajar.
Josep suspiró y le dijo:
-“Mira que es una historia un poco larga, ¿seguro que quieres escucharla?”
Al ver la cara entusiasta de Lionel se puso manos a la obra.
El monólogo de Josep
Ok, te cuento.
Nuestra decisión de si hacemos algo o no empieza mucho antes de la aparición de ese “feature”.
Todo empieza con nuestra definición de estrategia.
La estrategia la definimos cada 6 o 12 meses, y la revisamos trimestralmente, y suele darnos el foco en lo que queremos mejorar en ese período. Puede ser algo nuevo, cómo expandir nuestra operación a un nuevo país, o algo mucho más concreto cómo mejorar la conversión a través de la mejora de usabilidad de una porción de nuestro sitio.
Suena simple, pero en general es la consecuencia de todo el aprendizaje de los últimos meses respecto a cómo está el mercado, tendencias de la industria, nuestros competidores y por supuesto el input de nuestros propios clientes por diversos canales.
Con esa estrategia, trimestralmente definimos objetivos que nos indicarán si nuestra estrategia está siendo exitosa o no.
Usamos la metodología de OKRs, y cada objetivo tienen resultados clave concretos que esperamos alcanzar, cómo por ejemplo mejorar 10% la conversión, incrementar 5% el NPS o subir nuestro indice de usabilidad 3 puntos.
Esto lo hacemos en equipo, con una definición inicial de lo que busca la compañía, pero cuidando que todos podamos sumar nuestro granito de arena y ver que entre todos elijamos los aspectos que creemos más críticos mejorar en el producto cada trimestre.
Y ahí si ya empieza nuestro proceso de ideación, generalmente de una de dos maneras:
- Una hipótesis basada en comportamientos o resultados que vemos en nuestras herramientas analíticas
- Una hipótesis basada en la información cualitativa que obtenemos de investigación de usuarios o en tendencias ya sean de mercado o de competidores
En este caso de los filtros estábamos en el primer escenario. Vimos una combinación de 2 factores: pocos usuarios usaban los filtros, aunque los que lo hacían tenían una mucho más alta conversión.
Luego de que yo le presente esta información al equipo (claramente mi rol es hacer este tipo de investigaciones), entre todos llegamos a la hipótesis de que los usuarios usaban poco los filtros porque eran poco visibles o tenían problemas de usabilidad. Mejorando este aspecto esperábamos un 10% de incremento en la conversión, uno de nuestros principales objetivos del trimestre.
Eso disparó nuestro segundo paso: entender mejor el problema.
En general eso lo hacemos de alguna forma interactuando con usuarios. En este caso decidimos hacer una prueba explorativa de usabilidad de las que participamos con Mariana, nuestra Product Designer y varios de tus colegas de desarrollo que se fueron rotando para verlo de primera mano. Trajimos 5 usuarios a las oficinas y les pedimos que hagan algunas tareas que básicamente se hacían mucho mejor usando filtros. Y lo complementamos con algunas preguntas explorativas sobre cómo suelen partir de resultados amplios para llegar a los productos que exactamente están buscando.
Eso ayudó a fortalecer nuestro supuesto: tuvimos una tasa de uso muy baja de nuestros filtros cuando los usuarios de todas formas describían que estaban tratando de encontrar un producto de ciertas características. Pero tuvimos una sorpresa: la mayoría de los usuarios indicaba que su intención era filtrar el precio.
Para seguir formando nuestro entendimiento del problema buscamos algo de información en el mercado y vimos que muchos reportes hablaban de los filtros cómo uno de los principales agentes en la mejora de conversión. Por supuesto esto era muy amplio, pero viendo en mayor detalle nuestros competidores directos en región y categoría encontramos varias cosas que estaban haciendo mejor que nosotros respecto a los filtros.
Entonces pasamos a nuestro tercer paso, experimentar para validar cuál es la mejor solución para un problema que ya conocíamos mejor.
Nuevamente me tocó presentar los hallazgos y lo que sabíamos hasta ese momento. Con algunas técnicas de Design Thinking y prototipado rápido, entre todos debatimos varias ideas. Algunas más radicales cómo expandir la caja de búsqueda para que se filtren cosas desde primer instancia, hasta trabajar con mensajes de sugerencias al abrir la página de resultados que apliquen algunos filtros usuales predeterminados. Lo bueno es que ibamos construyendo sobre las ideas de otros, y terminamos con 3 opciones que a la mayoría nos gustaba. Y si bien cada uno tenía su preferido, era hora de escuchar la opinión de los usuarios.
En este caso decidimos pasar a prototipos interactivos de alta fidelidad. Cómo era una mejora a un problema existente eran fáciles de hacer, y en un día de trabajo Mariana, nuestra Product Designer, pudo tener las 3 opciones listas para probar. Yo mientras tanto trabajé en reclutar nuevamente usuarios, y para el día siguiente ya teníamos todo listo para recibir su feedback.
Para hacer la historia corta, las 3 opciones supusieron mejoras en la prueba de usabilidad respecto de la versión base, pero al ver a los usuarios interactuar con cada prototipo, nos encontramos que con una combinación de partes de 2 variantes podríamos llegar a un resultado aún mejor.
Así terminamos eligiendo un rediseño, dónde queríamos dar mayor visibilidad a los filtros, y empezamos por el de precio que parecería ser el que más capturaba la atención del usuario.
Así pasamos a nuestro cuarto paso, dividir e implementar de forma iterativa.
Considerando que teníamos una tarea extensa por delante, buscamos la forma de empezar a entregar valor rápido al usuario a la vez que probamos con masa crítica e información cuantitativa que nuestra solución mejorará la experiencia de uso.
Por eso nos juntamos con el equipo y empezamos a evaluar todas las “porciones completas” en que podíamos dividir el rediseño completo.
Sólo para darte un ejemplo, pudimos ver que podíamos cambiar individualmente cada filtro, y que cada uno nos tomaría aproximadamente una semana de trabajo. Si bien generaba un poco de inconsistencia, nuestra hipótesis era que si mejorando todos los filtros lograríamos un 10% de conversión, al mejorarlos individualmente al menos lograríamos un 2% en cada uno de los principales. Y queríamos tener esa mejora en producción lo antes posible.
Por otra parte, el rediseño final de posición de los filtros a una barra superior sería el último de los entregables, porque si requería que ya los nuevos formatos estuvieran implementados. Pero en vez de esperar 2 meses y entregar todo ese paquete de cambios, esto simplemente sería un último paso de 1 semana una vez entregados los valores anteriores.
Con cada entrega pasamos a nuestro quinto paso, monitorear e iterar optimizando.
Y ahí es dónde entrás vos en juego. Ese error que arreglaste es normal que lo hayamos tenido. Nuestra filosofía es agregar valor lo antes posible al usuario y al negocio, y lo hicimos. Eso implica 2 cosas:
- En cada entrega hacemos un A/B test para validar si nuestra hipótesis de mejora realmente se cumplió. Por suerte en este caso si lo hizo, y vimos una mejora del 2% de conversión gracias al filtro de precios.
- Pero por otra parte tomamos riesgos, haciendo todo lo posible para minimizar los impactos, pero sabiendo que pueden ocurrir y es importante que podamos recuperarnos rápido. ¿Cuán rápido? Si nuestra métrica es que un nuevo ingreso pueda arreglar el problema en un par de horas estamos bien 🙂
Un esfuerzo de equipo
Lionel se quedó muy sorprendido por lo complejo y a la vez sensato del proceso de decisión. Por saber que el foco estaba en entender problemas para resolverlos de una forma que impacte la estrategia, y que cada implementación era medida para ver su grado de éxito.
Pero lo que más lo sorprendió fue su función no era sólo programar lo que era requerido. Cada paso era un trabajo de todo el equipo, y debía involucrarse en las fases tempranas de entendimiento del problema participando en alguna entrevista, pasando por la experimentación con la generación de prototipos, hasta la propia estrategia de división de una gran idea en pedazos de rápida entrega… lo que importaba era aportar valor al cliente, no producir lineas, y para eso todos aportaban en cada paso.