• Ngụy thống kê.
• Không biết sản phẩm có hiệu quả không? Trên tiêu chí gì?
• Thiếu khách quan khi kết luận, quyết định & đặt mục tiêu
• Không biết cách khai thác dữ liệu sẵn có
• Thiếu kỹ năng phân tích số liệu trên các tracking tools
• Chưa có điều kiện để làm các phân tích chuyên sâu

Khó khăn khi viết tài liệu sản phẩm

• Tài liệu và slide lủng củng, không đầu đuôi
• Requirement không rõ ràng, team hiểu sai
• Không kiểm soát được phạm vi phát triển trong từng sprint
• Tăng chi phí phát triển, thiếu cơ sở để review
• Thiếu hụt các dữ liệu định lượng từ hành vi người dùng
• Document không đầy đủ, khó khăn khi bàn giao công việc

Có một bạn ứng viên chia sẻ: bạn cải tiến 1 feature giúp NPS tăng từ âm điểm lên 3 mấy, 4 chục điểm. CHỈ SAU 1 LẦN RELEASE!!

Nhiều case study hiện nay quá tập trung vào trình bày: tôi phải có đầy đủ các hạng mục, phải có personas, CJM, cũng nghiên cứu người dùng...

Tuy nhiên thứ quan trọng nhất chúng ta lại quên: Case study được sử dụng để thể hiện tư duy của người viết.

• Giải pháp cuối cùng của chúng ta là gì?
• Reasoning để ra được giải pháp đó?
• Hiệu quả của nó được thể hiện thông qua đâu?

Những vấn để UXCamp nhìn thấy nhiều nhất trong các case study đó gồm:

• Thiếu gắn kết trong các nội dung được chia sẻ, ví dụ: Vấn đề một đằng kết luận và giải pháp một nẻo.
• Ứng dụng sai các phương pháp nghiên cứu (Ví dụ để kết luận cần dữ liệu định lượng nhưng lại sử dụng định tính).
• Các kết luận về tập chân dung người dùng không có căn cứ
• Deliver giải pháp nhưng thiếu prioritizing. Cố gắng deliver tất cả mọi thứ trong một lần.

Chúng ta cùng đi vào chi tiết một số vấn đề điển hình nhé:

Chương trình được thiết kế để người tham dự được đặt mình vào một môi trường phát triển sản phẩm với đầy đủ quy trình từ nghiên cứu, xác định mục tiêu, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và đo lường lại các chỉ số sản phẩm. Từ đó nâng cao năng lực phát triển sản phẩm số một cách bài bản, linh hoạt và có thể mở rộng. Dưới đây là những mục tiêu chi tiết của chương trình

Chương trình được thiết kế để người tham dự được đặt mình vào một môi trường phát triển sản phẩm với đầy đủ quy trình từ nghiên cứu, xác định mục tiêu, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và đo lường lại các chỉ số sản phẩm. Từ đó nâng cao năng lực phát triển sản phẩm số một cách bài bản, linh hoạt và có thể mở rộng. Dưới đây là những mục tiêu chi tiết của chương trình:

Khi bắt đầu học analytics, nhiều bạn lúng túng vi cần phải diễn giải số liệu thành insight trong điều kiện không được tiếp xúc với số liệu thực tế và không hiểu dữ liệu đó được lấy từ đâu, như thế nào & phản ánh một hành vi thực tế gì.

Sử dụng Two Sample T-Test 1 phía cho ra p-value < 0.05 với điểm số trước và so sau khi học. GPA từ học viên đánh giá chất lượng giảng dạy và giáo trình: 7.75