Fra sommeren 2018 og frem til april i år har jeg vært analytikeren i teamet som har forbedret løsningene for salg av vinmonopolets varer på web og i app. Organiseringen er inspirert av devops–modeller for prosjektorganisering og prinsipper fra Eric Ries «Lean Startup». Forenklet kan vi si at det betyr å la teamet jobbe mest mulig selvstyrt og at utviklingen drives etter hypoteser avledet av forretningsmål.
I samarbeid med Vinmonopolet lagde vi et målbilde og festet dette på veggen i prosjektrommet. Det gjør teamet i stand til å levere løpende produktutvikling basert på kundens overordnede mål og visjoner. Oppgaven min var å bidra til formulering av mål og KPIer på operasjonelt nivå, sette opp målinger, hente ut data og levere analyser av resultatene til både team, oppdragsgiver og ledelse i Vinmonopolet. Arbeidet med mål og analyse er grunnlaget for at teamet i fellesskap kan definere hvilke løsninger som bidrar til å nå målene, samt å utvikle løsningene.
 |
|
Prosjektrommet med målbilde og kundereisen på veggen
|
Objectives and Key Results
I Vinmonopolet benytter de målrammeverket OKR (Objective key results). Litt forenklet kan vi si at det definerer målbare resultatmål til hvert hovedmål.
To av Vinmonopolets mål på toppnivå som vi jobbet med er:
- Norges mest fornøyde kunder
- Skape et sømløst kundemøte
For netthandelen kan dette oppsummeres i at man skal skape bedre digitale handleopplevelser, altså et ganske opplagt mål for alle som driver med netthandel. Som overordnede mål, som mange skal samles om, er disse fine. Men for daglig aktivitet er slike målbeskrivelser hverken særlige konkrete eller målbare. Her bidrar OKR til å gjøre det målbart ved at man definerer key results (KR) til de ulike målene. Noen av KRene (eller Key Results) vi jobbet etter var å få flere aktive brukere og redusere feilmeldinger i bestillinger. Alle Key results må være konkrete, målbare og knyttet til et mål på toppnivå. Dette er en forutsetning for å kunne lage hypoteser som igjen skal skape resultater.
Med klare mål på plass satte vi opp målinger. Blant annet fulgte vi med på konverteringsgraden i det såkalte kjøps-løpet, det vil si stegene man går igjennom for å gjennomføre et kjøp. Hensikten var å få en best mulig forståelse for hvordan våre endringer påvirket handleopplevelsen.
 |
|
|
Hurtigutsjekk
|
|
Hypotesedrevet utvikling
Ved å formulere klare hypoteser for alle større endringer som skal implementeres, tvinges man til å tenke strukturert på hva som skal endres, hvorfor det skal endres og hvordan man tror det vil gi effekt. Eksempler på forbedringer som vi har jobbet med de siste årene er en digital drikkevelger som hjelper kunden å velge rett vin til maten, forbedret søk/utlisting av søkeresultater, bedre visninger av hvilke varer som er tilgjengelig, bedre visning i handlekurv og en omfattende endring av meny og forside.
For å illustrere metoden og hvilken verdi det kan gi, vil jeg kort forklare hvordan vi utviklet en forenkling av utsjekks-prosessen. Første versjon kalte vi bare for hurtigutsjekk, og ble laget som en slags MVP (Minimum Viable Product) kun for iOS-appen. Hensikten var å lage enklere og færre trinn for å gjennomføre et kjøp.
I arbeidet med denne forenklingen definerte vi følgende problem:
Kunder synes det er tungvint å handle i appen fordi den har for mange steg. Rundt 60% får ikke sjekket ut når de handler.
Ved å tilby ekspressutsjekk, vil det bli enklere for kunder å handle, og det kan vi se ved at flere velger å gå videre med «default-valg» når de først er inne i ekspressutsjekkHypotesen vi definerte var:
Etter at løsningen var live analyserte vi konverteringsgrad for de ulike trinnene i kjøpsløpet for brukere med og uten hurtigutsjekk. Vi så raskt at flere brukere fikk gjennomført sine kjøp med hurtigutsjekk. Samtidig så vi noen andre positive konsekvenser: færre sidevisninger og redusert øktvarighet på gjennomførte kjøp. Det var dermed tydelig at hurtigutsjekken ga en smidigere og raskere kjøpsopplevelse.
For andre endringer vi jobbet med opplevde vi alt fra klar effekt, til tidvis ingen effekt, og ikke minst så vi effekt på andre ting enn det vi forventet å påvirke. Både fra forskning og erfaring vet vi at resultatet av utvikling og endringer som gjøres i digitale løsninger spenner fra stor til liten, ingen eller negativ effekt. Det gjør det ekstra viktig og ekstra gøy å følge med. Ikke et vondt ord om kreative designere, dyktige utviklere og visjonære ledere – vi trenger så absolutt deres ideer, og jeg setter stor pris på å jobbe med dem. Det er likevel gull å supplere menneskelige vurderinger med innsikten fra konkrete data. Kvantitativ analyse gir både utviklingsteamet og virksomheten en mulighet til å la initiativ komme fra kreative prosesser, mage-følelse, trender og andre ideer, samtidig som man kan korrigere og sjekke mot faktisk innsikt og brukerdata.
 |
|
Antall skjermbilder og øktvarighet for transaksjoner med og uten hurtigutsjekk
|
Så, hva trengs?
Noe av det viktigste vi lærte var at det tar tid å bygge opp et miljø som tenker og -jobber analysedrevet. Både oppdragsgiver og leverandør må dele idealet om å la arbeidet styres av målene man har satt seg. Men det kan være vanskelig å måle faktisk effekt. Ofte finner man ingen effekt, spuriøs effekt eller effekt på andre variabler enn man ser for seg. Det er også slik at ikke-funn er faktiske funn, noe som er en utfordring å forklare både team og oppdragsgiver. Dette er en av grunnene til at en analytiker må inngå i teamets daglige aktivitet. I tillegg vil vedkommende bidra med raske ad-hoc-analyser, tolke -resultater og sammen med teamet vurdere nye tiltak basert på felles innsikt. Når man i tillegg gjør alle analyse-rapporter tilgjengelig for hele teamet har man et godt grunnlag for en analysedrevet utvikling som kan utvides gradvis, i takt med erfaring og behov.
DevOps
Praksis for utvikling som kombinerer og drift for å redusere utviklingssykluser og levere -oppdateringer, nye funksjoner, endringer og feilrettinger hyppig – og tett opp mot forretningsmål.
Lean Startup
Metode for hypotesedreven utvikling av bedrifter og produkter som tar sikte på å forkorte produktutviklingssykluser og raskt oppdage om en foreslått endring eller forretningsmodell er levedyktig. Populært oppsummert som bygg – mål – lær.
OKR (Objectives and Key results)
Et rammeverk for å sette opp målhierarki med vekt på å definere målbare key results til hvert av målene (objectives). Blant annet brukt av Google, LinkedIn, Twitter og Uber utvikling
KPI
Key Performance Indicator. En KPI er en kvantifiserbar tallfesting av mål som brukes til å evaluere virksom-hetens grad av måloppnåelse.
MVP (Minimum Viable Product)
Et produkt med akkurat tilstrekkelige funksjonalitet til å tilfredsstille kunder. Skal fungere til å teste forretningshypoteser på ekte brukere og få tilbakemeldinger for videre utvikling.