Hoàng Đức Minh
- Người người vạch chiến lược hay nhiều khi được giao triển khai luôn, hoặc người làm chuyên môn tốt nhiều khi được đề bạt lên làm quản lý, lãnh đạo: July 13, 2024
- Cần nghĩ về công việc như là một cách để kiểm định giả thiết, chứ không phải chỉ để hoàn thành: December 08, 2023
- Dựa vào KPI thì bộ phận kinh doanh sẽ có tiếng nói lớn nhất, còn đội phát triển sản phẩm rất ít có tiếng nói: December 06, 2023
- Nhiều khi vấn đề chỉ được phát hiện ra khi đến khâu triển khai ý tưởng: November 28, 2023
- Người thích mình thường có nhu cầu khác về sản phẩm so với người không thích mình: November 16, 2023
- Segmentation là một nhóm user, còn persona thường là một chân dung có tính đại diện của nhóm đó: November 09, 2023
- Nếu có thể phỏng vấn liên tục thì không gặp phải áp lực hỏi quá nhiều: November 08, 2023
- Sau 2 tuần nên cập nhật những cái mới: October 27, 2023
- Phỏng vấn phù hợp để hiểu lý do cho một hành vi của một người: October 27, 2023
- Mọi thành quả mong muốn đều chứa trong mình những giả định: October 22, 2023
- Thành phẩm (output) là các kết quả trực tiếp của các công việc: October 22, 2023
- Thành quả (outcome) là kết quả thu được do sự thay đổi về hành vi của người dùng khi tương tác với sản phẩm đã được cải tiến hoặc sản phẩm mới: October 22, 2023
- Thành quả quan trọng hơn thành phẩm: October 22, 2023
- Vì tôi không biết làm nên không được giao, nhưng vì không được giao nên càng không biết làm: October 22, 2023
- Design thinking bắt đầu từ một đề bài. Nhưng đề bài được ra thế nào thì không nói: October 22, 2023
- Khi app có nhiều tính năng thì sẽ không biết một người dùng không vào là vì họ không tìm thấy tính năng họ cần hay là vì họ không biết app có tính năng họ cần: October 22, 2023
- Giả định có mặt ở khắp nơi: October 22, 2023
- Hãy liệt kê những niềm tin trước khi phỏng vấn: October 22, 2023
- Hệ thống giả thiết ban đầu dễ khiến ta bỏ qua việc kiểm chứng niềm tin, hoặc kiểm chứng bằng những câu hỏi định hướng: October 22, 2023
- Sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để kiểm tra giả thuyết sẽ tránh thiên kiến tốt hơn là dùng một phương pháp nhiều lần: October 22, 2023
- Đừng chạy theo tính năng, mà hãy xác định vấn đề cần ưu tiên giải quyết và nhanh chóng kiểm tra các giả thuyết: October 22, 2023
- Làm sản phẩm thiên về cảm giác, làm tăng trưởng thiên về dữ liệu: October 22, 2023
- 1 nghiên cứu 20 ngày khác với 4 nghiên cứu 5 ngày: October 22, 2023
- Các nghiên cứu có thể có cùng một mục tiêu nghiên cứu, nhưng khác nhau về câu hỏi nghiên cứu: October 22, 2023
- Dữ liệu cho dự đoán tin cậy về hành vi người dùng: October 22, 2023
- Dữ liệu cho ta biết hành vi của một người, nhưng không nói lý do họ làm điều đó: October 22, 2023
- Khảo sát tốt nhất là chỉ có một câu. Người chịu khó trả lời câu hỏi mở thường là người đã quý mến mình sẵn rồi: October 22, 2023
- Khảo sát định lượng chỉ có tính chính xác tương đối: October 22, 2023
- Các câu chuyện mà người dùng kể được lấp đầy bởi khoảng trống mà họ kỳ vọng vào thế giới: October 22, 2023
- Việc chọn đối tượng phỏng vấn phụ thuộc vào việc giả định của mình liên quan đến hành vi nào: October 22, 2023
- Người có nhu cầu thường để lại ấn tượng nhiều, nhưng số lượng không nhiều trong thị trường: October 22, 2023
- Insight sẽ thường ra ngay lúc phỏng vấn: October 22, 2023
- Khi phỏng vấn hãy hỏi cả về hành vi, đừng chỉ hỏi về lý do họ làm điều đó: October 22, 2023
- Kết quả phỏng vấn phải actionable: October 22, 2023
- Một số ví dụ về mục tiêu nghiên cứu: October 22, 2023
- Nghiên cứu người dùng không nên là một bước, mà nên là một hoạt động diễn ra liên tục: October 22, 2023
- Phỏng vấn phù hợp để đánh giá cách tiếp nhận hay thái độ: October 22, 2023
- Phỏng vấn thường kém chính xác trong việc dự đoán các hành vi tương lai của người dùng: October 22, 2023
- Trong nhiều trường hợp, kết quả phỏng vấn bị rơi vào quên lãng: October 22, 2023
- Tìm hiểu vào bối cảnh, không chỉ hành vi đơn lẻ: October 22, 2023
- Phân loại người dùng khi phát triển sản phẩm khác với phân khúc khách hàng: October 22, 2023
- Phân loại người dùng khi phát triển sản phẩm khác với phân khúc khách hàng: October 22, 2023
- Sản phẩm ra mắt 10 năm rồi cũng có thể không biết gì về người dùng: October 22, 2023
- Đặc điểm của quy trình phát triển sản phẩm truyền thống là bước nghiên cứu xem ý tưởng có đúng không luôn đến sau việc nghĩ ra được ý tưởng đó trước: October 22, 2023
- Kendy: October 22, 2023
Trên mạng có rất nhiều tài liệu:
Hậu quả của sự đa dạng là khó có tiêu chuẩn thống nhất
Design thinking bắt đầu từ một đề bài. Nhưng đề bài được ra thế nào thì không nói
Đặc điểm của quy trình phát triển sản phẩm truyền thống là bước nghiên cứu xem ý tưởng có đúng không luôn đến sau việc nghĩ ra được ý tưởng đó trước
Ý tưởng thường từ 3 nguồn:
- Nhu cầu cá nhân
- Khách hàng phản hồi
- Lãnh đạo yêu cầu
Quy trình hiện nay tách ra rành mạch 2 cái: discovery và delivery/exploration và validation
Bản chất của quá trình khám phá là rủi ro
Dựa vào KPI thì bộ phận kinh doanh sẽ có tiếng nói lớn nhất, còn đội phát triển sản phẩm rất ít có tiếng nói
Product phải là người
1 nghiên cứu 20 ngày khác với 4 nghiên cứu 5 ngày. ROI khác nhau
Nghiên cứu người dùng không nên là một bước, mà nên là một hoạt động diễn ra liên tục
Các cách để nghiên cứu người dùng:
- Hỏi
- Quan sát
- Trải nghiệm:
- Đọc nghiên cứu
- Phân tích dữ liệu
- Thí nghiệm
Những yếu tố có thể học được từ user reserach:
- Hành vi → vẽ lại hành trình trải nghiệm
- Tư duy/suy nghĩ: đó là bản năng, trực giác, hay có động cơ rõ ràng
- Các yếu tố tác động:
Điều khiến khách hàng khác biệt về hành vi là do suy nghĩ. Nhưng điều khiến khách hàng khác biệt về suy nghĩ bao gồm các yếu tố tác động: nội sinh hoặc ngoại sinh
3 loại tư duy, suy nghĩ:
- Nhu cầu
- Sở thích
- Nỗi đau
Một số ví dụ về mục tiêu nghiên cứu
Hoạt động phỏng vấn nên là để kiểm chứng suy đoán, chứ không phải là để tạo ra suy đoán. Sau khi có giả định thì việc đặt câu hỏi nó khác hẳn và có thể tách nhỏ.
AI sẽ rất hữu ích trong việc tạo ra giả thiết để mình kiểm chứng
4 loại giả định chính:
- Feasibility: giả định về thực thi
- Desirability: giả định về nhu cầu
- Viability: giả định về kinh doanh
- Usability: giả định về hành vi
Việc chọn đối tượng phỏng vấn phụ thuộc vào việc giả định của mình liên quan đến hành vi nào
Số lượng khảo sats: n=N/(1+N × e^2 ). Có thể max là 400, vì sau đó significant ko còn cao nữa
Số lượng phỏng vấn: 4 đến 12 người, hoặc đến khi không còn thấy gì mới mẻ trong việc phỏng vấn nữa
Phỏng vấn phù hợp để hiểu lý do cho một hành vi của một người
Giây phút ta tạo ra 2 team và phân biệt nghĩa vụ thì chắc chắn sẽ mất thông tin. Nhưng nó sẽ rất phụ thuộc vào việc tìm ra nhân sự. Xu hướng là tách ra 2 hoạt động song song nhưng cùng một đội ngũ, hơn là tách ra thành 2 đội ngũ
Insight sẽ thường ra ngay lúc phỏng vấn
Insight không nên lung tung, mà nên theo danh mục các biến, theo mục tiêu nghiên cứu
Insight không dùng đi dùng lại
Làm game không được tính là làm sản phẩm. Nó nên được xem là làm nghệ thuật, nhưng vì nó có data, cũng phải dev, nên nó lai lai
Làm product thiên về cảm giác, làm growth thiên về dữ liệu
Vì tôi không biết làm nên không được giao, nhưng vì không được giao nên càng không biết làm
Cách vào ngành tốt nhất là từ BA, UX, data
Mục tiêu này chỉ phù hợp khi có sản phẩm rồi
Mức độ sẵn sàng khó định nghĩa
Lean dev: đi bán thử sp khi chưa có sp mà đang trong quá trình phát triển
Ptkh là đi tìm liệu sp có được tiếp nhận hay ko, và đối tượng có thể tiếp nhận là ai
Phát triển khách hàng tinh gọn
Nhìn rộng ra thì đây cũng là một mục tiêu nghiên cứu phù hợp, nhưng sẽ tốt hơn khi mình đã có một sản phẩm demo
Phỏng vấn người dùng ko phù hợp để tiên đoán hành vi tương lai ⇒ Pvnd ko nên dùng để đánh giá mức độ sẵn sàng
Nhà hàng nào? Nhà hàng, thời trang, mỹ phẩm? Ai là người có nhu cầu loyalty.
- Cách đang làm loyalty trong quá khứ
- So sánh giữa các nhà hàng về nhu cầu loyalty
Những cửa hàng có làm loyalty có thể ko cần đến mình. Còn người chưa làm thì có khi lại cần educate
Họ đang tổ chức tài liệu ntn. Họ có gặp khó khăn gì trong việc tổ chức tài liệu. Nếu họ đang happy thì sp đó.
Sản phẩm ra mắt 10 năm rồi cũng có thể không biết gì về người dùng
Cứ đi bán trực tiếp, nếu ko mua thì đi hỏi tại sao
Phân loại người dùng khi phát triển sản phẩm khác với phân khúc khách hàng. Lý thuyết phổ biến về phân khúc khách hàng ví dụ như early adopter. CÒn với phát triển sản phẩm, cùng với app loyalty, cùng nhà hàng thì có bình dân, 5 sao, chuỗi. Mỗi bên có tập khách hàng của riêng họ.
Nên cơ bản phải đi từ giả thiết. Họ là ai. Họ cần gì. Từ đó mới chia nhỏ hơn thành các mục tiêu nghiên cứu