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Cómo diseñar y medir con datos cualitativos funcionalidades complejas en un SAAS

Desde The Hero Camp, la escuela de equipos de producto más avanzados, Luis Nagel -Product Designer con perfil híbrido en BotXO- presentó un webinar sobre cómo diseñar y medir funcionalidades complejas creando un Bot Builder con IA  basado en su experiencia, acompañado por Pablo Serrano -Fellow Resercher en THC y Product Designer en Glovo-.

El objetivo de esta sesión es conocer cómo se pueden obtener datos cuantitativos midiendo funcionalidades en un SAAS B2B.

Cómo funciona un chatbot

BotXO es una plataforma no-code para que terceros sean capaces de construir chatbots en un contexto de compra online.

Un chatbot funciona fraccionado en módulos en los que la respuesta del usuario condiciona cual será siguiente módulo.

La Inteligencia Artificial que se usa (llamada Natural Language Understanding) extrapola las frases del usuario para generar interpretaciones a la vez que extrae datos claves. Con ellos el chatbot funciona como un recomendados o se conecta a otras APIs.

¿Cómo medir en un producto como BotXO?

En la plataforma realmente existen muchos datos que podemos medir y son útiles para negocio, pero para un producto SAAS B2B la información cualitativa es clave, y esa es difícil de conseguir dentro de la plataforma.

Pero hay otras fuentes a las que recurrir:

👉🏻 Escuchar al usuario
👉🏻 Hablar con Customer Success
👉🏻 Dar libertad a los usuarios más avanzados para ver cómo están usando la herramienta y aprender qué partes son susceptibles de ser automatizadas y cuáles no👉🏻 Utilizar algoritmos para identificar el éxito
👉🏻 Dejar añadir los KPIs de cada cliente para recibir datos de performance

Suficientes fuentes para buscar información, ¿no?

¿Qué hacer con la información?

BotXO utiliza una herramienta transversal que registra la información de forma ordenada, llamada Feedback Collector.

Esta herramienta está ayudando al equipo a gestionar el backlog, ya que clasifica los insights por objetivos, tirando de las métricas pirata, los objetivos y el equilibrio entre usuario-negocio-desarrollo más los datos del algoritmo.

Además, la comunicación con todos los stakeholders y forzarlos a empatizar con el equipo y el roadmap es indispensable para priorizar la información y establecer los objetivos.

Cómo trabajar con funcionalidades complejas

En un equipo que trabaja funcionalidades complejas es necesario definir y explicar de qué trata cada una de las funcionalidades antes de acometerlas y que sea comprendida por todos. Tener un elevator pitch para cada funcionalidad ha facilitado la comunicación tanto con los usuarios como dentro del equipos.

Apartándonos un poco de los modelos en los que los MVP se testan antes de lanzarse o invertir muchos recursos, los MPV de los equipos que trabajan con funcionalidades complejas suelen validarse directamente en producción habiéndose reduciendo la complejidad al máximo.

En conclusión

Medir y trabajar con datos cualitativos en SAAS B2B no es un tema del que haya mucha información disponible por el momento, y aunque falte información del objetivo de uso de la herramienta existen medios desde los que medir y evaluar funcionalidades.

Dos características que parecen distinguir el trabajo de estos equipos de producto es la forma de priorizar -aún suponiendo renunciar a cosas-, y la validación del MVP en producción lo antes posible.

Y tú, ¿cómo medirías y priorizarías funcionalidades complejas?

¡Mil gracias por leer!

¡Feliz día!

 

Autora: Ana Vidal

Fellow researcher en The Hero Camp

Product designer & Design System Specialist at Aplazame

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