Come i Product Manager Possono Usare i Superpoteri dei Dati per Sconfiggere la Concorrenza

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Hannah Clark: In un mondo perfetto, ogni decisione che prendiamo sarebbe guidata dai dati. Ma cosa succede quando il cuore è disposto, ma i dati che vogliamo semplicemente... non ci sono? Oppure il processo per ottenere quei dati è talmente faticoso che lo sforzo non vale la pena? Per molti team di prodotto, troppe decisioni finiscono per essere basate su un solo numero—lo stipendio della persona che la prende.

Oggi ho parlato con Vijay Umapathy, Direttore della Gestione Prodotto presso Heap. Vijay racconta come il suo team di prodotto sia diventato progressivamente più orientato ai dati, così come le scoperte che li hanno portati a generare più insight in meno tempo. Ha anche parlato di una tattica davvero brillante che il suo team ha usato per evitare attriti tra team di prodotto e ingegneria. Addentriamoci subito.

Vijay, grazie mille per essere con noi oggi.

Vijay Umapathy: Fantastico. Grazie per l'invito. È un piacere essere qui.

Hannah Clark: Bene. Iniziamo con un po' del tuo background. Puoi raccontarci del tuo percorso lavorativo e di come sei arrivato in Heap?

Vijay Umapathy: Certo. Ho iniziato studiando ingegneria, informatica al MIT, e sono entrato subito nel mondo del prodotto dopo la scuola. Ho partecipato al programma APM di Google. Una cosa divertente è che sono stato una delle prime persone a cui è stato presentato il pitch "Come product manager, sei il mini CEO", che ora è visto come un modo superato di descrivere il ruolo, ed è anche giusto così.

Però una cosa la voglio dire: sin dall'inizio mi è piaciuta l’idea di indossare diversi cappelli. Quindi, come indossare un cappello orientato al cliente, uno di design, uno di ingegneria oppure quello di prodotto, e passare da una prospettiva all’altra quando si tratta di aiutare le persone con la tecnologia.

E quella parte è rimasta vera riguardo al fare il product manager, non era del tutto falso come si pensava.

Hannah Clark: C'è qualcosa nella tua bio, sul tuo account Medium, dove dici che ti piace moltissimo creare strumenti che danno superpoteri alle persone. L'ho trovata un'idea davvero divertente e volevo capire come si applica nel contesto di Heap, che per chi non lo sapesse è uno strumento che anche i product people possono usare.

Vijay Umapathy: Sì, esatto. Heap è uno strumento di analisi prodotto. Per darti un'idea di ciò che molti product manager sperimentano con le analytics, posso raccontarti della mia esperienza nell’ultima azienda in cui ho lavorato. Lavoravo in una startup di robotica, e c’era una specie di “zar delle dashboard”, questa persona che si occupava dei dati.

Se avevo una domanda sul comportamento degli utenti, tipo quante persone usavano quella funzione, cosa facevano, dove si bloccavano, dovevo aprire un ticket per lui e aspettare settimane prima che fosse preso in carico. E tutto questo solo per farmi creare un grafico e rispondere alla domanda.

Era un sistema arcaico e demotivante. Quindi, ciò che mi ha attirato in Heap era che stavano costruendo strumenti per i product manager. Cosa c’è di speciale? Con Heap si automatizza il lavoro di scrivere manualmente codice per tracciare ogni azione utente che ti interessa.

Per esempio, se ho uno store online e voglio sapere quante persone cliccano su "aggiungi al carrello", di solito con gli strumenti di analytics bisogna scrivere una riga di codice che dice che qualcuno ha cliccato il pulsante, e poi mantenere quel codice nel tempo. È un disastro. Mentre con Heap, tutto questo viene catturato automaticamente.

Automatizziamo molta parte del lavoro di tracciamento. Ma il vero superpotere è che se sei a distanza di mesi e vuoi sapere quante persone hanno compiuto una certa azione e hai dimenticato di creare un tracciamento o di fare una richiesta, non devi aspettare. Puoi semplicemente fare quella domanda, accedere istantaneamente ai dati storici e rispondere subito, in pochi secondi.

Per capire quanto questo sia utile: pensa a quante riunioni finisce la domanda "quante persone stanno facendo questa cosa?" e tu non hai subito la risposta. Così la persona con la voce più forte prende il controllo. Ero davvero in una di quelle riunioni proprio all’inizio del mio percorso in Heap. Stavamo lavorando su una pagina con funzioni di navigazione ed esperienza di ricerca, come su Google Drive. Qualcuno ha detto: "Facciamo conto che la maggioranza faccia ricerche su questa pagina", e volevano parlare del futuro della ricerca e del redesign. Così, mentre questa persona parlava, ho aperto Heap e ho cercato immediatamente questo evento di ricerca su quella pagina.

Ho avuto subito accesso a tutti i dati storici. Ho creato un grafico: solo il 27% delle persone qui usa la ricerca. Ho interrotto e detto: "Ehm, scusate, sembra che la minoranza usi la ricerca. Parliamo di più della navigazione", e questo ha cambiato la direzione della riunione.

Questo intendo per superpoteri. Tra dieci anni guarderemo indietro e sembrerà assurdo non poter rispondere subito a queste domande.

Hannah Clark: Sei appassionato di data analytics e decisioni guidate dai dati. Come pensi che queste passioni abbiano formato lo sviluppo del prodotto e le informazioni che riuscite a ottenere?

Vijay Umapathy: Non so se hanno fatto cambiare il prodotto, spesso ci basiamo sui clienti per questo, ma sicuramente hanno influenzato il modo in cui parliamo delle best practice.

Una delle cose migliori è la possibilità di fare domande ad hoc, una dopo l'altra. Quando le persone hanno il potere di farsi domande e ottenere risposte rapidamente, il problema diventa il processo.

Molti team si organizzano così: quando lanciano una funzione, definiscono cinque metriche da misurare, dopo le analizzano, fanno vedere tutto ai dirigenti e si va avanti. Invece, quello che proviamo a fare in Heap, e abbiamo anche creato dei template, è essere davvero guidati dalle ipotesi.

Quando inizi un problema sul prodotto o su una nuova funzione, abbiamo un template chiamato "problem brief", dove descrivi il problema in dettaglio senza prescrivere una soluzione. Alla fine, la parte più importante è un’ipotesi quantificabile: crediamo che questo gruppo di utenti cambierà comportamento in questo modo misurabile, se tutto va come previsto.

Abbiamo creato un rito chiamato "after action reports" da praticare dopo il lancio delle funzioni: si parte dall'ipotesi fatta, e si vede se i numeri si sono mossi come sperato o no. Poi ci si chiede "cos’altro ci ha sorpreso?"—e lì puoi scendere dentro tanti approfondimenti. Heap incoraggia proprio questo approccio, sia tra i nostri membri che fra i clienti: andare a fondo nelle domande aggiuntive, nei segmenti di utenti che si comportano diversamente, nei percorsi inaspettati che gli utenti fanno.

Hannah Clark: Ci fai un esempio di “rabbit hole” che avete affrontato di recente, per capire quanto valore può generare?

Vijay Umapathy: Certo. Un ottimo esempio è il nostro recente lancio della funzione di “session replay” in Heap, circa sei mesi fa. Abbiamo acquisito un’azienda che si occupa di session replay—ossia puoi vedere proprio come un utente si muove clic dopo clic.

Quando abbiamo lanciato la funzione volevamo integrarla all'inizio come feature in altri strumenti di analytics. Abbiamo visto che molti utenti li usavano, ma c'era un po’ di attrito quando nuovi account cercavano flussi di lavoro più qualitativi. Notavamo che navigavano su altre sezioni del sito per trovarli. Così stiamo lavorando per facilitare anche questi percorsi qualitativi.

Questo è tipico nel prodotto: lanci una funzione, fai delle assunzioni, alcune cose vanno bene altre ti sorprendono e poi continui a iterare fino a che tutto si normalizza.

Hannah Clark: Ultimamente penso spesso ai "breakthrough", quei momenti “aha” che cambiano il modo di lavorare. Ce n’è stato uno che ti ha colpito riguardo agli insight degli utenti?

Vijay Umapathy: Sì. Il breakthrough più grande l’abbiamo raggiunto proprio con la session replay. Di solito hai i dati quantitativi da una parte e i dati qualitativi dall’altra, spesso in silos separati gestiti anche da team diversi. La design team guarda le session replay, accumuli milioni di ore di video che non riuscirai mai a guardare, e il vero problema è: quali sessioni guardare? E in un video di un’ora, quali momenti sono veramente importanti in ottica business, non solo caso per caso?

Prima facevamo meeting ogni venerdì guardando qualche session replay, come fanno tanti team oggi, per fare esercizi di empatia con l’utente e trovare insight su flussi specifici. Ma il problema era che una persona doveva passare ore a guardare e selezionare le tre sessioni più significative. Lavoro estenuante e penalizzante, spesso non retribuito a dovere—e appena la routine si spezza i dati qualitativi smettono di essere usati.

Quando abbiamo integrato oric in Heap non abbiamo solo aggiunto una pagina "session replay", ma l'abbiamo integrata nei dati quantitativi. Quando guardi qualunque trend puoi cliccare su "show me" e ti vengono selezionate le sessioni giuste e portato al punto rilevante del video. Così abbiamo rivoluzionato questi incontri: abbiamo eliminato l’attività di preparazione, ogni team guarda replay relativi a specifiche fasi della user journey e in 30 minuti produce centinaia di idee, cambiando completamente la velocità col quale si possono generare nuovi insight.

Hannah Clark: Fantastico e di grande impatto davvero!

Vijay Umapathy: Esattamente! E la cosa bella è che si resta guidati dai dati. Il 90% delle decisioni prodotto sono ancora prese di pancia o da chi ha lo stipendio maggiore (il famoso “HIPPO” = Highest Paid Person’s Opinion). Ma anche solo basarsi su un aneddoto che deriva da un contesto quantitativo significa essere già più informati. Non serve essere "totalmente data-driven" da un giorno all'altro: bastano mille passi piccoli nella direzione giusta.

Hannah Clark: Tornando all'innovazione: come bilanciate la necessità di innovare e reiterare con quella di mantenere prodotto stabile e affidabile, dando continuità all’esperienza d’uso?

Vijay Umapathy: Bella domanda, mi ci soffermo un momento.

Hannah Clark: Certo!

Vijay Umapathy: Allora, la stabilità spesso la misuri con metriche di base di affidabilità e solitamente hai accordi di servizio con i clienti (SLA) su uptime o performance. Quando monitori queste cose, i dati ti dicono quando bisogna intervenire. La domanda più interessante è: come si gestisce il debito tecnico col team ingegneristico contro la spinta a creare nuove funzionalità per i clienti?

Spesso il PM è quello che vuole sempre costruire novità, cosa che gli executive adorano, mentre l’engineering team rimane a chiedere da mesi di aggiornare una libreria fondamentale, aumentando frustrazione e tensione. Noi abbiamo iniziato a usare la roadmap anche per investimenti tecnici: ad esempio, abbiamo creato un ‘Agility Scorecard’. Si parte da un principio: i computer dovrebbero servire a facilitarci, quindi cerchiamo di capire quali cambiamenti dovremo fare più spesso e se questi ogni volta risultano lenti e difficili, allora stiamo accumulando debito tecnico. Oppure se sono agevoli o addirittura ottimizzati.

Bisogna decidere su cosa essere ottimizzati realmente. Nel nostro caso: creare nuove visualizzazioni dati o interfacce per interrogare i dati saranno sempre attività frequenti. Allora ci siamo fermati e, invece di continuare collo sviluppo di feature, abbiamo migrato il front-end a React—that è stata una scelta impegnativa ma che genera "dividendi tecnologici", cioè paghi ora per risparmiare tempo molte volte in futuro. Così il rapporto fra product e engineering diventa una collaborazione, senza attriti.

Hannah Clark: Vijay, quali trend stai vedendo emergere ora nella product management e nell’analytics? Come restate al passo coi tempi?

Vijay Umapathy: Un trend forte è l'abbattimento dei silos tra dati. Da una parte ci sono workflow spezzati tra troppi strumenti, dall'altra la crisi tech e la pressione di bilancio costringe tante aziende anche SaaS B2B a consolidare tool. Ma c'è il rischio di fare troppo e diluire il valore, quindi bisogna chiedersi se davvero si può creare un’esperienza utente migliore combinando più strumenti, se si ha un vero elemento differenziante e un flusso di lavoro innovativo. Se è così, poi ci si può distinguere davvero dalla concorrenza e portare valore.

Hannah Clark: Interessante! Domanda a sorpresa per chiudere: cosa ascolti mentre lavori o nel tempo libero?

Vijay Umapathy: Ascolto molta musica elettronica. Sono un grande fan di Above and Beyond. Loro hanno una label che seguo spesso su Spotify, Anjunabeats, con molti artisti emergenti. È un bellissimo ecosistema di nuova musica: ascolto quello.

Hannah Clark: Ottimo, dovrò ascoltare! Se qualcuno volesse seguirti o conoscere tuoi lavori, dove può trovarti?

Vijay Umapathy: Puoi trovarmi su Medium o su Twitter @vijayumapathy. E ovviamente dai un'occhiata a Heap se sviluppi prodotti digitali, può aiutarti a prendere decisioni rapidamente. Spero di averti ispirato con qualche esempio—e non lasciarti schiacciare dal "hippo"!

Hannah Clark: Giusto! Grazie mille per essere stato con noi.

Vijay Umapathy: Grazie a voi.

Hannah Clark: Grazie per averci ascoltato. Per altri insight, guide pratiche e recensioni di strumenti, iscriviti alla nostra newsletter su theproductmanager.com/subscribe. Puoi ascoltare altre conversazioni simili abbonandoti a The CPO Club ovunque ascolti i tuoi podcast.