Poniższy artykuł to notatki z wywiadu przeprowadzonego w programie „Sneak Peek” z Sophią, starszym badaczem z DeliveryHero. Wszystkie przedstawione przemyślenia, obserwacje i rozwiązania pochodzą od rozmówców.

TL;DR

Design Experimentation Framework w Figmie umożliwia projektantom samodzielne prowadzenie badań ewaluacyjnych
Research bot w Slacku zapewnia natychmiastowy dostęp do wniosków z poprzednich badań przez całą organizację
Interaktywne mapy podróży użytkownika aktualizowane co kwartał zastępują statyczne dokumenty
7-osobowy zespół badawczy obsługuje międzynarodową organizację przez strukturę badaczy przypisanych do zespołów
25-slajdowa prezentacja onboardingowa systematycznie wprowadza nowych członków do współpracy z zespołem badawczym
UX operations jako kluczowy partner utrzymuje narzędzia i zapewnia dostępność wiedzy badawczej
Proces priorytetyzacji oparty na frameworku biznesowym pozwala planować badania na poziomie kwartalnym

Kontekst i znaczenie podejścia DeliveryHero

Sophia przedstawia procesy badawcze stworzone dla międzynarodowej firmy działającej w Azji, Europie i Turcji. Jej zespół wypracował rozwiązania umożliwiające skalowanie badań UX w organizacji liczącej setki pracowników.

DeliveryHero funkcjonuje jako firma parasolowa obejmująca różne marki w trzech regionach. W konsekwencji zespół badawczy musi obsługiwać potrzeby badawcze projektantów, menedżerów produktu i kierownictwa w modelu hybrydowym.

Edukacja wewnątrz organizacji zaczyna się już od samego początku. Nowi pracownicy – menedżerowie produktu, inżynierowie czy liderzy – są wdrażani za pomocą 25-slajdowej prezentacji, która wyjaśnia jak najlepiej współpracować z zespołem badawczym.

Organizacja zespołu badawczego w skali enterprise

Struktura zespołu badawczego w DeliveryHero obejmuje następujące elementy:

7 badaczy – pracują w modelu przypisania do zespołów, każdy odpowiada za konkretne domeny produktowe
2 menedżerów badań – koordynują pracę zespołu
1 dyrektor research and insights – odpowiada za strategiczne kierowanie zespołem
Lokalizacja: głównie Berlin, częściowo Singapur
Model pracy: hybrydowy z 2 dniami w tygodniu w biurze
Współpraca: ścisła integracja z projektantami i UX operations

Jednak współpraca z UX operations okazuje się kluczowa. Sophia podkreśla ich rolę jako partnerów odpowiedzialnych za utrzymanie narzędzi badawczych oraz zapewnienie dostępności wniosków.

Cykl rozwoju produktu i umiejscowienie badań

Sophia wyjaśnia, że proces badawczy w DeliveryHero tworzy pętlę ciągłego uczenia się i można go podzielić na trzy kluczowe fazy:

Faza definiowania problemu: Tutaj dominują badania generatywne – ich celem jest głębokie zrozumienie potrzeb użytkowników, modeli mentalnych i problemów.

Faza poszukiwania rozwiązań: Na tym etapie priorytetem stają się badania ewaluacyjne. Polegają one na ocenie konkretnych pomysłów, prototypów lub istniejących rozwiązań pod kątem użyteczności i zrozumiałości.

Faza po wdrożeniu: Po wypuszczeniu produktu na rynek zespół ponownie przeprowadza badania ewaluacyjne, aby ocenić jego działanie w realnym świecie i zebrać wnioski do przyszłych iteracji.

Proces zgłaszania potrzeb badawczych przez projektantów nie jest sformalizowany. Dzięki modelowi przypisania badaczy istnieje stała komunikacja między zespołami badawczymi a produktowymi.

Design Experimentation Framework – samoobsługa dla projektantów

Najciekawszym rozwiązaniem zespołu Sophii jest Design Experimentation Framework – kompletny system samoobsługowy wbudowany bezpośrednio w Figmę. Projektanci mogą do niego dotrzeć prosto ze swoich plików roboczych.

System rozpoczyna się od drzewa decyzyjnego. Projektant odpowiada na pytania dotyczące wprowadzania nowych funkcji lub oceny zrozumiałości designu. Na podstawie odpowiedzi system rekomenduje odpowiednią metodologię.

Framework zawiera następujące elementy:

Przegląd metodologii z objaśnieniami i przykładami
Szablony badawcze ze strukturą: problem użytkownika, obecna wiedza, cele biznesowe, metryki, pytania badawcze i hipotezy
Checklisty prowadzące krok po kroku
Przykłady poprzednich testów użyteczności

Kluczowy jest proces określania zakresu. Sophia tłumaczy, że na początku projektanci mogą określić zbyt szeroki zakres badania. Dlatego konieczne staje się zdefiniowanie, na jakie pytania można odpowiedzieć danym typem badania. Czasami proces realizowany jest etapami, skupiając się na pierwszej priorytecie potrzebnej do podjęcia decyzji produktowej.

Mimo samoobsługowego charakteru, proces nadal wymaga punktów kontrolnych z zespołem badawczym. Framework jest szczególnie przydatny do szybkich decyzji – wyboru między wariantami designu lub walidacji hipotez przed eksperymentami.

Proces badawczy dla projektantów – krok po kroku

Na podstawie Design Experimentation Framework, projektanci przechodzą przez następujący proces:

[ ] Wypełnij szablon briefu badawczego – określ cele, hipotezy i pytania badawcze
[ ] Użyj drzewa decyzyjnego w Figmie – zidentyfikuj odpowiednią metodę badawczą
[ ] Umów konsultację z badaczem UX – zweryfikuj zakres i plan badania
[ ] Przeprowadź badanie – korzystając ze wsparcia w rekrutacji uczestników
[ ] Przeanalizuj wyniki – w razie potrzeby z opcjonalnym wsparciem badacza

Zarządzanie wiedzą badawczą na poziomie organizacji

Problem dostępu do wniosków zespół rozwiązał stopniowo, po wypróbowaniu różnych podejść. Sophia przyznaje, że zespół testował zaawansowane narzędzia do repository badań, jednak okazały się one trudne w użyciu i przydatne głównie dla badaczy, nie dla pozostałych zespołów.

W rezultacie skupili się na rozwiązaniach dostępnych dla wszystkich. Podstawowym narzędziem jest research bot zintegrowany ze Slackiem – działa jak ChatGPT dla wewnętrznych badań.

Pracownicy zadają botowi pytania w języku naturalnym. W ciągu kilku minut otrzymują podsumowanie wraz z linkami do konkretnych projektów badawczych. Narzędzie wykorzystuje kierownictwo, projektanci i menedżerowie produktu.

Sophia przyznaje, że bot nie zawsze działa idealnie. Kiedy ktoś zadaje pytanie na publicznym kanale, badacze czasami dodają dodatkowe komentarze na konkretne tematy. Mimo to narzędzie generalnie działa dobrze i bardzo pomaga w podsumowywaniu ogromnej ilości badań z różnych okresów.

Dodatkowe kanały dostępu do wiedzy obejmują:

Otwarty kalendarz – transmisja na żywo z wywiadów dostępna dla wszystkich pracowników, wraz ze spisem planowanych i zrealizowanych badań
Kanał Slack – bieżące dzielenie się nowymi wnioskami i dyskusje
Research inventory – dokument organizujący badania według tematów i metodologii
Interaktywne mapy podróży – prototypy w Figmie aktualizowane co kwartał

Interaktywne mapy podróży użytkownika stanowią szczególnie innowacyjne rozwiązanie. W przeciwieństwie do typowych statycznych dokumentów, te „żywe” prototypy zawierają zadania do wykonania, punkty bólu, możliwości i łatwość użycia.

Ważne jest to, że UX operations są właścicielem tych narzędzi, nie badacze. Sophia wyjaśnia: „To nie badacze budują prototypy – my pracujemy nad badaniami, a UX operations dba o to, żeby te materiały były dostępne, interaktywne i widoczne dla innych zespołów.” Takie podejście pozwala badaczom skupić się na tym, co najważniejsze – na badaniach.

Mapy służą również do identyfikacji luk w wiedzy. Sophia podaje praktyczny przykład: czasami pomocne jest zobaczenie, że dla etapu recenzji czy zamówienia nie ma zbyt wielu wniosków. W ten sposób identyfikują lukę w wiedzy i wiedzą, że muszą się dowiedzieć więcej o tym etapie.

Sophia wyjaśnia logikę: „Nasz produkt ewoluuje dość szybko i nie możemy go utrzymywać w trybie statycznym, bo byłoby dużo różnych linków.”

Planowanie i priorytetyzacja badań

Research priorities framework to bardziej zaawansowany proces niż typowe planowanie. Przez cały kwartał zespół zbiera tematy z rozmów na różnych poziomach organizacji – od współpracowników indywidualnych po menedżerów.

Sophia wyjaśnia proces: kiedy zespół dowiaduje się o konkretnych lukach w wiedzy, pytaniach lub tematach, które mogą wkrótce stać się prominentne, zastanawiają się nad potrzebą przeprowadzenia badań. Oceniają posiadaną wiedzę i pewność oraz czy potrzebują dodatkowych wskazówek.

Każdy temat trafia do frameworka z oceną potencjalnego wpływu, decyzji które może wesprzeć danymi oraz priorytety biznesowe. Na koniec kwartału powstaje długa lista, którą zespół i kierownictwo przeglądają według własnych harmonogramów, wybierając projekty do realizacji.

Taki system pozwala upewnić się, że zasoby badawcze są przeznaczane na najważniejsze projekty, podczas gdy mniejsze zadania badawcze są obsługiwane w ramach współpracy z projektantami poprzez Design Experimentation Framework.

Narzędzia i procesy w praktyce

Zespół wykorzystuje LiSTNR do prowadzenia niemodułowanych testów użyteczności w ramach Design Experimentation Framework. Research inventory to prosty dokument organizujący badania według tematów, atrybutów, metodologii i domen.

Na koniec każdego kwartału zespół przeprowadza proces priorytetyzacji. Ocenia wpływ potencjalnych badań, decyzje które mogą wesprzeć danymi oraz priorytety biznesowe. Pomaga to w planowaniu zasobów dla badaczy.

Kluczowy insight

Dostępność beats doskonałość

Standardowo myślimy: Zespoły badawcze powinny się skupić na doskonaleniu metodologii i budowaniu wyspecjalizowanych narzędzi badawczych.

W praktyce okazuje się, że: Proste narzędzia dostępne dla całej organizacji mają większy wpływ na decyzje biznesowe niż perfekcyjne rozwiązania używane tylko przez badaczy.

Dlaczego to jest istotne: Sophia przyznaje wprost – zespół próbował zaawansowanych narzędzi research repository, jednak były „trudne w użyciu i przydatne głównie dla badaczy”. Prostsze rozwiązania jak bot w Slacku czy framework w Figmie używa cała organizacja – od kierownictwa po projektantów.

Test na jutro: Następnym razem gdy wybierasz między zaawansowanym narzędziem badawczym a prostym rozwiązaniem dostępnym dla wszystkich, wybierz dostępność i sprawdź o ile wzrośnie przyjęcie wniosków w Twojej organizacji.

Checklist: Jak wdrożyć samoobsługowy framework badawczy

Na podstawie doświadczeń zespołu Sophii, oto kroki do stworzenia własnego Design Experimentation Framework:

Przygotowanie:

[ ] Stwórz szablon badawczy z sekcjami: problem użytkownika, cele biznesowe, pytania badawcze, hipotezy
[ ] Przygotuj drzewo decyzyjne pomagające wybierać metodologie badawcze
[ ] Zgromadź przykłady poprzednich badań jako wzorce dla projektantów

Implementacja:

[ ] Wbuduj framework bezpośrednio w narzędzia projektantów (np. Figma)
[ ] Stwórz checklistę krok po kroku z linkami do wszystkich potrzebnych materiałów
[ ] Zaplanuj obowiązkowe punkty kontrolne z zespołem badawczym na kluczowych etapach

Wsparcie procesu:

[ ] Przygotuj materiały wprowadzające dla nowych zespołów
[ ] Ustanów proces rekrutacji uczestników badań
[ ] Zaplanuj opcjonalne wsparcie w analizie wyników

Długoterminowe utrzymanie:

[ ] Wyznacz właściciela procesu (najlepiej UX operations)
[ ] Zaplanuj regularne aktualizacje materiałów i przykładów
[ ] Monitoruj jakość badań prowadzonych przez projektantów

Ten wpis jest częścią kolekcji notatek z ciekawych podcastów, webinarów i innych treści, które uważam za wartościowe i do których sam chcę wracać. Jeśli chcesz sprawdzić oryginalne źródło, znajdziesz je tutaj: This is how a top researcher does UX RESEARCH

Tag: Research Bot Slack

Jak zorganizować badania UX na skalę enterprise – studium przypadku DeliveryHero #EN243