התמלול לפרק הזה נעשה באמצעות שירות AI – אם מצאת טעות, נשמח אם תעדכנו אותנו כאן

266_ איך שדרגנו את מחקר המשתמשים שלנו באמצעות AI (מורן רוזנטל ועמיחי אבן חן)

אדוה: 

היי לכולם, אני אדוה שיסגל ואתם הגעתם לסטארטאפ פור סטארט אפ. אנחנו ממשיכים בחודש ה-AI שלנו ומדברים על Use Cases בהם אפשר להשתמש ב-AI כדי להפוך את החיים שלנו לקצת יותר קלים בעבודה. והיום נדבר על איך אפשר להשתמש ב-AI כדי לערוך מחקר משתמשים ולצורך העניין נמצאים איתי פה מורן רוזנטל, Senior Product Designer. היי מורן. היי אווה ועמיחי אבן חן Senior Product Manager. היי עמיחי, היי הרבה סניורים מנג'ר. אז [00:00:30] אנחנו נדבר היום על האזורים השונים שבהם אתם מצאתם שיהיה עוזר לכם במחקר משתמשים. טיפים לאיך אפשר להפוך את התוצאות שתקבלו, הפלט מה-AI לטובות יותר ומה בדיוק השימוש הזה מאפשר לכם? שנתחיל? יאללה.

מורן: 

כן.

אדוה: 

אז [00:01:00] אנחנו מתחילים ואנחנו בעצם נעבור היום דרך השלבים והסוגים השונים של מחקר משתמשים ונראה איפה AI יכול לתמוך בנו ולייעל בכל אחד מהשלבים האלו בדרך. אז מורן, אני רוצה להתחיל איתך. מה בעצם השלב הראשון שאנחנו מתחילים לעשות? מחקר משתמשים?

מורן: 

אז קודם כל אני רוצה להבין מה הבעיה או ההזדמנות שיש לפני. אני בדרך כלל מקבלת את הפידבק או את המידע ממשתמשים. הרבה [00:01:30] פעמים כזה הלקוחות שלנו פונים אליי כי הם כבר מכירים אותי ובאמת כזה גם רוב הפעמים אני מקבלת את הפידבק. מה עמיחי משיחות של עמיחי עם לקוחות או עם CSM וכדומה ואז המידע הזה הגיע לפניי. יש איזו בעיה? יש הזדמנות? אוקיי, מה אני עושה איתה עכשיו? אני צריכה לעשות איתה ולידציה? אני רוצה להבין אותה. אני רוצה להבין מה מדובר בדיוק, כי הרבה פעמים גם שאני מקבלת בעיה אחת אני קצת נוברת ואני מגלה שהיא לא בדיוק מדויקת ובעיות. לרוב [00:02:00] ברוב המקרים אפשר לפתור זאת לא הבעיה. הבעיה היא באמת למצוא את הבעיה האמיתית. אז יש כמה שיטות. אני כזה שיטה מאוד קלילה ומהירה שאני אוהבת לעשות. זה באמת להשתמש בקהילת פייסבוק שלנו. יש לנו כמה קהילות פה בישראל וגם כזה גלובליות. אני לוקחת כזה סקרין שוט של האזור שאני רוצה לדבר עליו או של הפיצ'ר המסוים, ואני ממש כזה, מכינה כמה שאלות ושואלת את המשתמשים. המשתמשים שלנו לרוב מאוד מאוד אוהבים לענות על השאלות [00:02:30] האלה. אם זה נושא קצת יותר מורכב. אני גם מזמנת רעיונות ומדברת עם אנשים. אחר כך אני לוקחת. אני באמת עושה סקרין שוטים של כל התשובות של האנשים. פעם הייתי מעתיקה אותם אחד אחד, אבל אני לא צריכה לעשות את זה יותר. אני מכניסה את זה לצ'אט GPT ומתחילה לשחק איתו ולדבר איתו ולבקש ממנו לנתח את הבעיה בשבילי. כמובן שאני לא סתם מתחילה לדבר עם צ'אט GPT. אני תמיד נותנת לו קונטקסט. מי אני? מה אני עושה? על מה אני עובדת וכמה שאני [00:03:00] כזה ארד יותר לפרטים, הוא יוכל יותר לעזור לי. אני גם לפעמים פשוט נותנת לו Screenshots של האזור שאני מדברת עליו והוא לרוב מזהה אותו. אז אני גם לא צריכה להתחיל להסביר. לאחרונה גם גיליתי שאני פשוט יכולה ב settings כזה של צ'אט GPT. גיליתי מה עמיחי. כמובן שאני לא ממש יכולה לתת לו המון קונטקסט עליי, ואז אני לא צריכה להסביר לו כל פעם מחדש. Im a product designer in Monday. דוט קום זה שם.

אדוה: 

עכשיו אולי שווה להגיד שמן הסתם גם לפני שאמרת תמיד [00:03:30] יכולת להעלות שאלה בקהילת המשתמשים ולקבל תשובות. בדיוק הבעיה, אני מניחה. מה שאת אומרת זה שפשוט נגיד את מקבלת 50 תגובות. מאיפה את מציעה עכשיו? וגם נגיד יש לך 50 תגובות וכל אחד ניסח את זה קצת אחר. גם הם אומרים את אותו הדבר. כל אחד ניסה. איך את מוציאה מזה עכשיו תובנות שיעזרו לך להבין מה הבעיה פה?

מורן: 

אז זהו, אז באמת בימים שלפני שהשתמשנו ככה ב AI אז הייתי יכולה לקבל המון המון המון תגובות בפייסבוק. כמו שאמרתי, יוזרים באמת הרבה פעמים נלהבים. לפני [00:04:00] הייתי צריכה להתחיל לעבור תגובה תגובה להבין למה היא קשורה. להכין איזה טבלה כזאת? להכניס את התגובות זה באמת? זה תהליך שלוקח המון המון זמן, תלוי כמובן בכמות התגובות וגם בתוכן שלהם. היום אני באמת מכניסה את זה לחיי ויכולה ממש כזה להוציא ממנו את המידע לא רק ברמת ה. מי אמר מה? אני ממש יכולה כזה להוציא Priority הזיה של איזה דברים יותר חשוב להתייחס אליהם. איזה דברים פחות חשוב אחוזים לפי התשובות וככה באמת אני יכולה. [00:04:30] יש לי גישה להרבה יותר יוזרים ואני יכולה להפוך את המידע כמותני הזה למידע איכותני, שזה אדיר. אני פשוט יש לי גישה הרבה יותר גדולה להרבה יותר אנשים בפחות זמן. עכשיו בפייסבוק זאת הייתה דוגמה מאוד קטנה. אני גם משתמשת בזה בראיונות עם לקוחות. אני יכולה לראיין לקוחות לאורך יותר זמן, להוציא תמלול של השיחה, לדבר עם יותר לקוחות. אני לא צריכה להתחיל להקשיב לכל הראיון מחדש. אני יכולה להוציא את התמלול, לנתח אותו עם GPT וככה אני יכולה באמת גם לראיין יותר לקוחות ולא [00:05:00] לפחד עכשיו שזה ייקח לי כל כך הרבה זמן. המידע הזה יכול להיות מוכן כבר באותו יום.

אדוה: 

אז כאילו, אז באמת את מוציאה מזה תובנה. אני מניחה שאת אפילו מזהה מזה כזה. יכול להיות שהוא מעלה לך נגיד שלוש בעיות אפשריות נכון כזה. הנה, העלית את הצילום מסך הזה, הוא אומר לך. אני רואה ש 60 אחוז מהתגובות נגעו בסוגייה הזאת. מה השלב הבא? כאילו, מה את עושה עכשיו עם האינפוט הזה? אני מניחה שזה גם המקום שבו את ועמיחי ממשיכים.

מורן: 

כן. אז השלב [00:05:30] הבא זה באמת קודם כל לראות שההצעות שלו והניתוח שלו הגיוני, ושאני באמת מרגישה שלא צריך. קצת לפני. יש את זה. ואני אם כן, אני ממשיכה לשאול אותו עוד קצת בשביל לדייק אותו קצת יותר. אני עורכת את התשובות שלו. אני מכינה מסמך ומשתפת את זה עם עמיחי ועם הצוות הרבה פעמים, ומשם אנחנו לוקחים את זה הלאה ואנחנו מתחילים לתעדף את הבעיות שאנחנו רוצים להתמקד בהם.

עמיחי: 

מה שמאוד מתאר את הבעיה הזאת, שיש לנו יותר מדי פידבק ולא ברור מה לעשות איתו. [00:06:00] היא סופר קשוחה. זה קורה פעם אחת באמת בפייסבוק, אבל יש לנו טפסי פידבק שממלאים אותם כאילו אלף פעמים בחודש, ויש לנו אלפי טיקטים ויש לנו. וזה המון המון המון תוכן, והבעיה היא שהוא ממלא מלא טקסט וממש קשה להוציא ממנו בעיה ולפעמים אפילו גם באים אליי עם מנהל מוצר ואומרים לי תשמע, קיבלנו מלא מלא מלא תלונות. ואתה שואל אוקיי, מה? מה קרה? מאוד מאוד קשה. לדוג אוקיי, מה הדבר הזה שחוזר מלא מלא פעמים? אז אנחנו ממש בנינו נכון עכשיו. כל פידבק [00:06:30] שמגיע אלינו הוא מייד מתוייג כאילו אוטומטית על ידי AI. לזה פיצ'ר קווסט? זה באג או משהו אחר? ואז אנחנו וגם ממש כאילו יצרנו טאגים של אזורים שונים במוצר. אז אם זה במסך ניהול אז אני יודע אם זה בלוג history לוג אז אני רואה את זה, ואם זה ב Builder אני רואה את זה, ואז ממש אני יכול בסוף החודש להסתכל. יש לי גרף ואני יכול לראות מה האיזור במוצר שהיה עליו הכי הרבה תלונות בחודש האחרון ואז ממש אפשר להוציא. תן לי רק את כל התלונות שהיו [00:07:00] על העמוד הזה. עכשיו זה להכניס לצ'אט GPT ולהגיד לו אוקיי, תסתכל כאילו מה הדבר שחזר הכי הרבה פעמים? מה הדבר שחזר ואולי עם הסנטימנט הכי חזק? זאת אומרת אנשים הכי כעסו עליו, גם אם הוא לא חזר הכי הרבה פעמים והרבה פעמים משתף את זה. נגיד אני מוציא בסלק פעם בחודש. הנה סיכום של הדברים הכי גדולים שעלו בחודש האחרון וההבדל ממה שהיה בחודש הקודם. וגם יש לי את זה במספרים, אבל גם ממש בתוכן, וזה באמת עוזר לנו להתמודד עם כמויות מאוד מאוד מאוד גדולות של [00:07:30] פידבק, מהמון המון משתמשים וממש לגזור מזה. אוקיי, אז בחודש הבא אנחנו נפתור את שלוש הבעיות הכי גדולות. נוסיף את האלפים. זה באמת פיצ'ר ממש ממש קטנים שפשוט חוסכים לאנשים מלא מלא זמן וזה אף פעם לא יהיה באיזה Road map ענק כזה של אנחנו הולכים לשנות את מאנדיי, אבל כשמסתכלים ממש על התוכן של איפה בן אדם מתעצבן ופותח לך ticket או פידבק שם זה חוזר כאילו עשרות פעמים.

אדוה: 

כן, אני כזה חושבת על רעיונות משתמשים שיצא לי לעשות בעבר וכאילו הכלי שהיה לי להשתמש בו, שאני הכרתי לפחות להשתמש בו בשביל דאטה [00:08:00] כזאת איכותנית היה word cloud. נכון, כתבתי תמלל כזה את השיחות ואז עכשיו מה הבעיה ב word cloud? באמת בגדול כלי מגניב, אבל לא כולם מתנסחים אותו דבר. לא אני כתבתי ופתאום נגיד המילה למשל פתאום יכולה לתפוס מקום ענק, אבל היא לא אומרת מבחינתי כלום. וזה גם מילה אחת. זה לא סנטימנט. פתאום היא יכולה לחזור למילה. נגיד זה היה בהקשר של פודקאסט. אז ולידציה עכשיו עובר זמן, ראיונות משתמשים. אז אני לא זוכר את ולידציה למה הם רצו. הם רצו את זה כפרק הם רצו כאילו אז זה ממש [00:08:30] נשמע לי כאילו מכירה את הבעיה ואת הכאב, ונראה לי שזה באמת דרך מעולה לפתור אותו. דיברתם כזה על דרך להשיג דאטה איכותנית דרך באמת נגיד הקהילה בפייסבוק או על טפסי פידבק? מה לגבי הנושא של ראיונות משתמשים?

עמיחי: 

כן. אז מה שכמו שאמרנו בסוף הבעיה שהוא מסכם יותר טוב אבל הוא לא כל כך יודע מה אני רוצה. אז הרבה פעמים אני מתחיל בלשאול שאלות כלליות. אין לי כאילו את כל הנושאים שעלו בשיחה ברמת הנושאים, ואז אני אומר לו. אותי מעניין עכשיו לשמוע. [00:09:00] תן לי את הטופ בעיות שהם הציגו. תתאר לי נגיד את ה flow של איך הוא משתמש במערכת. תתאר לי איזה נקודות להמשך, דיברנו עליהם. נגיד אם הבאנו משימות או הוא שאל שאלות ולא היה לנו תשובה או כל מיני כאלה סתם. אני מביא פה דוגמה. כל שאלה כאילו כל רעיון יש לו טיפה פוקוס אחר. ואחרי שאני מביא לו את זה ואז הוא אומר אוקיי, עכשיו תסדר לי את הרעיון, תגיד לי את הדברים הגדולים שעלו בכל נושא ועד ערב כזה אם פספסתי. עכשיו הבעיה העיקרית כשמדברים עם ציפיתי, ובטח כשאתה מביא לו כמות מאוד [00:09:30] גדולה של טקסט, הוא שעה של ריאיון. זה כאילו 10 עמודים של טקסט, ובשלב הזה הוא מתחיל לפעמים על דברים שלא באמת קרו שם. אז הרבה פעמים מה שאני אוהב לעשות לו זה תן לי שני ציטוטים מדויקים מהשיחה שתומכים במה שאמרת. ואז לפעמים אני מסתכל על התוכן ואז אני אומר מה שכתוב פה והכותרת שנתת להם זה שני דברים שונים לגמרי וזה מאוד נותן לי, כאילו גם זה גם נותן לי את היכולת לבטוח בסיכום שלו. בדרך כלל אני אגיד אם לוחצים אותו יותר מדי. [00:10:00] הוא גם יביא ציטוטים לא אמיתיים, אבל. אבל אז כן, צריך לבדוק אותם שנייה. אבל בדרך כלל הוא יודע לצטט באמת ואז זה גם אני.

עמיחי: 

עכשיו יכול להזיז דברים ימין ושמאל, להגיד רגע, בעצם זה בכלל נקודה אחרת לשנות את הכותרת כזה, ללמד אותו להגיד לו בעצם זה זה מה שאנחנו רוצים להגיד. וגם בסוף אני. מה אני עושה עם השיחות האלה? לפעמים יש לנו שיחה עכשיו עם איזה לקוח Enterprise גדול ומלא. אנשים הולכים לקרוא את זה כאילו לפעמים ה Cro יכול לקרוא עכשיו את הסיכום עם זה, כי זה באמת עסקאות ממש גדולות. וכשאני מביא שם סיכום [00:10:30] של השיחה ואני אומר והנה ממש המילים שהוא אמר שבהם הוא אמר הדבר שמונע ממני לפרוס את זה לעוד מחלקה זה חסר ויזואליזציה מסוג Y, כי כל הפרויקט שלנו בנוי. איזה כוח יש לזה? כי אחרי זה זה נכנס למצגות של אנשים כאילו עם תמונה של הבן אדם וציטוט של הנה. למה זה הנקודה הכי חשובה? אז זה כיוון אחד אני אגיד יש עוד כיוון שהוא בסוף לראיין זה קשה. זה גם קשה בקטע של נגיד פעם היינו מראיינים רק בשני אנשים כי אמרנו יש בן אדם שצריך ממש להתרכז בלדבר [00:11:00] ולשאול את השאלות. ויש בן אדם שמתרכז רק בלכתוב. כי אם אתה גם כותב וגם זה אז הבן אדם רואה שאתה לא איתו עד הסוף וגם הסיכום יוצא גרוע. אז קודם כל עצם זה שהוא מתמלל לי את הכל זה נפלא, אבל גם זה ממש עוזר להשתפר בשאלות כאילו נגיד לפני זה אנחנו אני ומורן יושבים ואנחנו מתחילים לחשוב על כל השאלות. כאילו מה הדברים שאנחנו רוצים לדעת? יש לנו שאלות כלליות כאלה. תספר לי על היום יום שלך ואיך זה נראה ואיך זה עובד וסיפורים על הפיצ'ר.

עמיחי: 

ואז אנחנו לוקחים קודם כל את הרשימה הזאת ואומרים לה ציפיתי כאילו זה מה שאנחנו מנסים [00:11:30] לעשות. יש משהו שפספסנו? כאילו, איזה עוד שאלות היינו יכולים לשאול שכאילו ישפרו את הריאיון הזה? אולי היינו רוצים לשנות את הסדר. כלומר, הרבה פעמים אנחנו עושים לו כאילו פריימרים כזה. אני אומר לו תן לי את הטיפים הכי טובים לאיך לעשות ראיון משתמש מעולה. הנה השאלות שלי עכשיו תעזור לי ליישם את הטיפים שאמרת ואז פתאום הוא נעשה עוד יותר חכם. הכיוון השני זה כאילו שאני הרבה פעמים לוקח את התמלול של הראיון שכבר היה, ואז אני אומר לו זה הרעיון שלי. איך יכולתי לעבוד יותר טוב? כאילו פתאום הוא עוזר לך להגיד תשמע, קטעה [00:12:00] אותו באמצע. כאילו אתה רואה בטקסט שהוא יכול להגיד לך משהו. ופה זה או כאן היית יכול לשאול שאלת המשך או כאילו כאן לא. כאילו לא, לא ירדת מספיק לדוגמאות כאילו ואז זה ממש עוזר. זה כאילו יש לך קואצ'ר. אני אגיד את הטיפ האחרון שהוא כאילו הוא כבר ממש למשוגעים לדבר יש את ה voice של צ'אט GPT עכשיו יש להם גרסה שהם עובדים עליה שתהיה פי מיליון יותר טובה. אבל בגדול אני לפעמים בהתחלה בעיקר אמרתי לו אני רוצה להתאמן איתך על ריאיון [00:12:30] משתמש. אמרתי לו הנה מי שאני זה אני מנהל מוצר ב Monday, זה הפיצ'ר שלי אתה. אני רוצה שתהיה אחראי It בחברת Enterprise שמתעסקת במשהו לא כזה אכפת לי שנייה מהתשובות שלו. אני אומר לו אני רוצה לעשות איתך ריאיון אימון, ואני שואל אותו שאלות והוא אומר לי תשובות ואני שואל אותו שאלות המשך.

 

עמיחי: 

ואז אני באמת אני מסיים. ואני אומר לו מה דעתך על הרעיון? כאילו איפה? איפה הייתי יכול להיות יותר טוב? ושוב ואז, אפילו בלי בן אדם, בלי שאני משפשף על מישהו, הוא ממש אומר לי כאילו, [00:13:00] הנה פה פה יכלת לשאול אותי יותר פה פה עניתי לך תשובה טובה פה פה שאלת אותי שאלה שאני חושב שהיא שאלה ממש ממש מצויינת. אולי כדאי לחשוב על עוד כאלה. וזה אפילו כאילו אם אני לא רוצה להשתפשף על לקוח ספציפי על ראיון אמיתי, אז זה ממש נותן לי כוח מאוד גדול בדברים האלה. באמת זה כאילו בסוף, כאילו נסכם זה יש לך קואצ'ר? אתה מקבל פידבק מייד. זה כאילו עוד מישהו נמצא איתך ברעיון, אז אפילו אפשר אפילו אחרי זה לשאול אותו שאלות. אני אגיד נגיד משהו שקרה לי. הייתי [00:13:30] בראיון עם עם חבר'ה אמריקאים כזה מדרום אמריקה, כאילו דרום דרום ארצות הברית, והם דיברו בצורה שאני אגיד. היה לי קשה להבין מה הם אמרו בחלק מהמקרים. לפעמים זה מבטא קשוח, לפעמים הם כזה. את יודעת, הם מדברים בייסבול כזה ולא אנגלית, ולא ברור עד הסוף מה הוא אמר ואני אגיד לי ומורן היו כאלה. אנחנו עולים עם לקוחות מכל העולם. פתאום עולה אחד ממלזיה ואחד מיפן, וזה לפעמים לנו קשה ובסוף היה הרבה הרבה יותר קל להבין מה הם אומרים, ולפעמים [00:14:00] אני לא הבנתי עד הסוף מה קרה. אני הבנתי שהוא מתאר לי את ה flow שלו, אבל לא הבנתי בכלל את הצעדים. ואחרי זה כשאני מבקש ממנו לתאר לי את זה שהוא פשוט מבין, זה כאילו עוד מונח בשיחה איתך.

אדוה: 

אז באמת היינו כזה בכמה שלבים. נכון היינו לזהות מה הבעיה וההזדמנות ואיפה זה יכול לעזור לי. היינו באיך אני בונה ומכינה את עצמי לראיונות. משתמשים בראיונות משתמשים עצמם. אני מניחה שהשלב הבא שלי זה עכשיו לייצר פתרון נכון. קיבלתי הרבה הרבה מידע. הוא עזר לי להוציא תובנות. אני רוצה לייצר פתרון. אז איך נראה השלב [00:14:30] הזה? מורן ואיפה? איפה את משלבת בו AI?

מורן: 

אז עכשיו בעצם אני יושבת ומסתכלת מול דוק ענק שיצרנו שעמוס בסיכומים של ראיונות משתמשים בסיכומים של בורדים וכל מיני data שהוצאנו ואפילו הוא נורא מאורגן ומסודר וקצת ציפיתי מיפה לנו אותו. יש פה המון המון נתונים מכל מיני מקומות שאספתי ואני רוצה עכשיו לגשת לצ'אט GPT ולבקש ממנו לעשות איזה אינטגרציה של כל מה שיצרתי ביחד לארוז את זה. אם למשל עמיחי מקודם [00:15:00] דיבר על טפסי פידבק, אז באמת השתמשנו בזה לאחרונה, זה ממש הציל אותנו. היה סקר UX ב Monday באמת להבין על כל מיני מקומות, על קור פלואו, על בעיות מאוד עיקריות אבל בפלוס מאוד עיקריים במערכת. באחת הבעיות, אם לא הבעיה אולי הכי גדולה שעלתה זה יוזרים מתקשים לייצר אוטומציות ולא הבנו למה. זאת אומרת, אנחנו מניחים שיכול להיות שזה קשה, אבל אנחנו רוצים. אנחנו צריכים להבין למה ואיפה. אנחנו צריכים להבין איזה יוזרים מתקשים, איפה השלב ששם הם נופלים ב [00:15:30] flow? אז אחת היפותזות שעלו באמת מהרבה נתונים שהוצאנו, זה שיש לנו יותר מדי קטגוריות של טמפלטים, של יצירת אוטומציות במרכז האוטומציה שלנו, וכדאי לעשות שם סדר. כמובן שזה גם אחרי שהסתכלתי על מחקר מתחרים שעשינו, אבל אזורים אחרים של סנטרים אחרים. Monday ובעיות של יוזרים וסוגי אוטומציות של יוזרים משתמשים בהם. זאת אומרת, אם אספנו את כל הדאטה הזה עכשיו. היפותזה שעלתה זה שיש יותר מידי קטגוריות וצריך לעשות בהם [00:16:00] קצת סדר.

 

מורן: 

אז בעצם אני מכניסה את הדוק הזה לצ'אט GPT. זאת אומרת, אני מסבירה לו על כל. על הבעיה העיקרית שעלתה, על הדרכים שלי שאספתי בשביל לגלות אותה. אני מכניסה לו את הנתונים שאספתי ומסבירה לו על כל נתון מה זה בערך. ואז אני מקבלת איזה מן סיכום כזה של צ'אט GPT שיותר מזקק לי את הבעיות העיקריות או את הבעיה העיקרית, ואז אני בעצם ניגשת לפתרון. אם מדובר בנושא של הקטגוריות של האוטומציה, ששוב [00:16:30] זאת היפותזה שעלתה בעקבות כל הנתונים שאספנו, אז באמת הצלחנו להוציא דאטה. באיזה אוטומציות יוזרים משתמשים הכי הרבה משיכות של יוזרים? הבנו איך הם קוראים לה אוטומציות האלה, ואז באמת יכולתי לאסוף מידע ולהבין איך יוזרים מקטלגים ומחלקים אותם. הוצאנו באמת. שוב, זה לא מדע מדוייק. אז כזה? הערכה של שמות חדשים שהצענו לקטגוריות. שוב זה ממש הערכה והחלטנו לצאת עם זה. Label testing. רגע אחד לפני [00:17:00] שאני קופצת ל a, b testing אני גם מכניסה את ה אני מייצרת test כזה שנקרא card ספורטינג. בעצם אני נותנת ליוזר לסדר את סוגי אוטומציות האלה לפי קטגוריות שהם חושבים עליהם, ואז אני עושה מעין ולידציה. ההיפותזה שהשגתי ואני יכולה לדעת שבעצם הקטגוריות האלה שהצענו הן הגיוניות ואפשר לצאת עם זה הלאה לשלב הבא שזה הטסט.

עמיחי: 

אני מגלה משהו שאני עושה לקראת דיזיין של הפתרון. מי שעושה את דיזיין באמת זה מורן. אני לא [00:17:30] אמנותי מספיק, אבל הרבה פעמים השלב שלי זה לקחת הרבה מהרעיונות האלה ולנסות לייצר כמו Spec כזה. זה מסמך יוזר יוזר פלואו. זו יוזר סטוריז של כמה אמורים להיות מסוגלים לעשות עם הפתרון את האיך. מורן כבר יודעת יותר טוב. אז הרבה פעמים מה שאני עושה זה קודם כל אני לוקח את הרעיונות, משתמש את הטקסט שלהם אני יכול להכניס. דבר שני יש הרבה פיצ'רים שאנחנו בונים ומתחרים גם יש, אז אני אומר לו הנה השמות של המתחרים שלי. לפעמים אני אפילו אומר לו הנה דוקומנטציה שלהם [00:18:00] אני מדביק ממש את כל הטקסט. ואז אני אומר לו אוקי, עכשיו אני רוצה שתכתוב לי User stories את הטופ 5 User Stories, שאמורים להיות מסוגלים לעשות עם העמוד הזה. נגיד אני עושה עמוד ניהול חדש, ואז הוא ממש אומר לי הנה הנה, הנה מי אני, הנה הפרסונה, הנה מה אני רוצה לעשות. והנה צעדים ממש רושם חת, שתיים, שלוש, ארבע, חמש. עכשיו, גם אם זה לא מאה אחוז, הוא עשה לי 80 אחוז מהעבודה. אני יכול להגיד לו רגע, פספסת אחד או תאחד את 23? תכלס אותו דבר ופתאום אני יכול לייצר מסמך שאני [00:18:30] אגיד בעבר. הייתי לפעמים עובד על זה שלושה ימים של מהבוקר עד הלילה לכתוב את זה ולסדר ופה אני מביא לו קצת דוקומנטציה. כמה פרינט סקרין של מתחרים, תמלול של מה הלקוחות שלנו אמרו שהבעיות שלהם, וכשזה אחרי זה אני רואה אני אשים פה על מורן. מורן לפעמים אני בונה את זה במסמך או בוורד, ומורן לוקחת את זה, מעתיקה, פיסקה, פיסקה שמה בתוך פיגמה ופשוט לוקחת את הפיסקה ובונה. אוקיי, איך זה נראה באמת? והרבה מזה זה כי זה גם כותב את זה קצת יותר ברור ממני. זה גם [00:19:00] מסוגל לאכול הרבה הרבה יותר מידע וזה באמת אני יכול לכתוב מסמך הרבה הרבה הרבה יותר מפורט וברור, והוא פותח את הראש בחלקיק מהזמן. אז גם דרך שמאוד עוזרת לבנות את הפתרון.

אדוה: 

מדהים. אז באמת דיברנו על המון אזורים בתוך מחקר משתמשים ושאפשר להשתמש בהם ונתתם לא מעט טיפים. אני רוצה לשאול אתכם לסיום אם יש לכל אחד מכם טיפ אחד או נקודה אחת שהייתם רוצים שמי שמאזין ייקח איתו מהפרק.

עמיחי: 

בסוף [00:19:30] לפתח מוצר זה זה עניין של טרייד אופים. סבבה, יש, אני אגיד לך. אני קראתי את כל ספרי פרודקט. יש איך מפתחים מוצר לפי הספר? אתה עושה את כל הראיונות ואתה מסכם את כל התובנות שלך ואתה מייצר כמה פתרונות ואתה בוחר את הפתרון ואתה מביא אותו ליוזר טסטינג ואתה מוציא אותו ובסוף אי אפשר באמת את כל הפיצ'רים וכל השינויים להעביר את התהליך הזה כי זה לוקח מלא זמן. אי אפשר לראיין, אי אפשר. כמה, כמה אנשים אני יכול לראיין? כמה פיצ'רים אני יכול לבדוק בשבוע? [00:20:00] כאילו בסוף יש מפתחים שגם מתחילים לבנות והם יגידו לך אין לי מה לעשות אם אתה לא תוציא לי עכשיו כבר ממש דיזיין סופי של פיצ'ר שאני יכול להתחיל לעבוד עליו. ומה שאני הרגשתי, בטח כשאני ומורן כאילו עברנו תהליך פה בשנתיים האחרונות, שפשוט כמות הפיצ'רים שאנחנו מסוגלים להוציא עליהם כאילו ריסרץ כמו שצריך, אפיון הרבה יותר עמוק, הרבה יותר טסטים הרבה יותר גדולה. אם קודם היינו עושים את זה לפיצ'רים הכי הכי גדולים ואת רוב הקטנים היינו אומרים טוב [00:20:30] יאללה, בוא נעשה פיגמה. אוקיי, תוסיף כפתור היום. אפילו לכפתור הזה אנחנו יכולים להגיד לו הנה ההיסטוריה סלק ב channel שלנו מהשנה האחרונה תמצא לי את כל האנשים שדיברו על הבעיה שאין את הכפתור הזה ואנחנו צריכים לדבר איתם ולהוציא סיכום מזה, וזה משהו שהיינו רוצים לעשות אבל לא יכלנו לעשות קודם. זה פשוט חוסך כמות זמן כל כך גדולה ומוציא את כל הדברים שלנו באיכות יותר גבוהה.

אדוה: 

מדהים.

מורן: 

מורן בסופו של דבר לפעמים כאילו במיוחד שאנחנו בעולם של [00:21:00] עיצוב וזה זה כזה יכול להיות קצת מפחיד לחשוב מה עכשיו יגיע. איזה AI כזה שייקח לי את העבודה, שייקח לי את היצירתיות שיעשה הכל בשבילי. אפשר להגיד לו עכשיו לעשות כל דבר. הוא כבר יכול לייצר מסכים. הוא יכול בעצם לעשות הכל, אבל אני חושבת שבסוף זה כלי שבא לעזור לנו. הוא בא לייעל את העבודה שלנו. לא צריך לפחד ממנו, הוא פשוט יכול לעזור לנו להיות טובים יותר. הוא לא. הוא לא בן אדם, אין לו אמפתיה. התפקיד שלנו מצריך המון המון אמפתיה ובאמת [00:21:30] להרגיש. כשבן אדם מדבר איתי כשאני מדברת עם משתמש אני לא רק לא רק רושמת, את יודעת, כי קצת התייחסנו לקטע היותר טכני של לרשום מה הוא אומר, לנתח מה שהוא אומר. אבל בסופו של דבר שאני מדברת עם בן אדם, אני רוצה להרגיש מה קורה שם בשיחה הזאת. לפעמים אני רואה שבן אדם כזה, את יודעת, הוא קצת בלחץ, הוא שותק. הוא לא יודע מה לעשות. הוא מהסס, הוא ממצמץ וזה דברים שאני מסתכלת עליהם, שאני מדברת עם עם, עם [00:22:00] בן אנוש, עם בן אדם, וזה משהו שאסור לשכוח, וזה משהו שאי אפשר לקחת לנו, וזה חלק בלתי נפרד מהמחקר שלנו, כי בסוף אני יכולה שג'קי פיטי יכתוב לי יוזר סטוריז יוזר פלוס ויעשה לי את כל העבודה. וזה מדהים. זה מדהים. זה חוסך לי המון זמן. נכון, אבל את את המקום האנושי הזה הוא לא יכול להחליף, אני לא חושבת. כרגע הוא לא יכול להחליף ופה המקום שלנו מדהים.

אדוה: 

אני ממש [00:22:30] אוהבת את זה ואני שמחה שאנחנו מסיימים את זה כי זה גם מרגיש לי שבסוף מה שכל הפרק הזה יכול לאפשר לאנשים לעשות זה להבין איך אתם יכולים לפנות את המשאבים שלכם, בעיקר לזהות את הסנטימנט בשיחה והאמפתיה הזאת שדיברתי עליה ואת החלקים הטכניים שבדרך כלל פשוט גוזלים הרבה מהקשר שלנו להוציא. אני אומרת למישהו כאילו לצ'אט GPT לצורך העניין שתפעל את זה ובסוף באמת כמו שאת אומרת את המשפט אני לא מצליח לעשות את זה כמשפט יכול להישמע בקטנה, אבל לראות מישהו אומר וואי אני לא [00:23:00] מצליח לעשות את זה וכזה לראות. אולי שזה מכביד עליו? זה כבר עולם אחר לגמרי. אז אנחנו באמת אם זה נסיים. ואני אזכיר שאם יש לכם איזשהם שאלות אלינו או למורן ועמיחי, אז אפשר לשאול אותנו בקהילה או באתר שלנו. ואם אתם רוצים לדעת כל פעם שיוצא פרק חדש אתם מוזמנים לעקוב אחרינו בכל אחת מהאפליקציות. תודה רבה מורן.

מורן: 

תודה רבה!

אדוה: 

תודה רבה עמיחי.

עמיחי: 

תודה רבה.

אדוה: 

ותודה לכם שהזמנתם.