Soms moeten we misschien in een Lean of Agile omgeving heel snel werken in de afwezigheid van gegevens, of dat nu komt door een krimpend budget of beperkte middelen Het gevolg is dat we af en toe af en toe van veronderstellingen moeten uitgaan om überhaupt vooruitgang te kunnen boeken en maak een ontwerp
Dus, wat is de beste manier om dat te doen terwijl je toch onze ontwerpaanbevelingen zeker weet? zijn datagedreven? Ik maak graag gebruik van mijn ervaring in het leger als inspiratie voor momenten als deze Als iemand voorzichtig moet zijn met aannames en hun impact op een beslissing, dan is het het leger We gebruiken het militaire besluitvormingsproces of MDMP Het eerste dat MDMP-deelnemers doen na het ontvangen van een missie, is een missieanalyse, waar ze naar al hun gegevens kijken: ervaringen uit het verleden, actuele schattingen van hun bronnen, prioriteiten zoals bepaald door leiderschap Vervolgens identificeren ze de belangrijkste vragen die moeten worden beantwoord, en eventuele operationele veronderstellingen Wat betekent dat voor UX-mensen? Voordat u iets anders doet, stelt u een document Veronderstellingen en vragen vast dat uw team kan verwijzen naar en toevoegen aan het hele ontwerpproces Telkens wanneer er een onbekend gegeven is dat een beslissing zou kunnen veranderen, noteer het op deze lijst Ga vervolgens door deze lijst en probeer zoveel mogelijk van deze vragen te beantwoorden met bestaande gebruikersgegevens, of dat nu de onze is of de gegevens van andere organisaties
Als we geen bestaande gebruikersgegevens hebben, is het het beste om vragen te stellen aan de materiedeskundigen in die gebieden Zijn ze niet in de kamer? Breng ze zo snel mogelijk in de kamer, of dat nu in deze vergadering is of in de volgende Als ze daar niet persoonlijk aanwezig kunnen zijn, moet je ze aan de telefoon krijgen Het punt is dat het niet genoeg is om te raden zonder ervaring Ja, er is wat nederigheid voor nodig om toe te geven dat je niet alles weet, maar laten we eerlijk zijn, niemand weet alles
Het vragen van een expert voor hun opgeleide gok zorgt ervoor dat, hoewel er misschien niet is actuele gegevens over dit onderwerp zijn er ten minste historische gegevens waarnaar we kunnen verwijzen Laten we zeggen dat de materiedeskundige het antwoord niet kent Die lacune in begrip is een duidelijke indicator dat vervolgonderzoek nodig is Overweeg hoe u die informatie kunt krijgen: moet u nog een bruikbaarheidstest uitvoeren? Moet het een veldstudie coördineren? Heb je daar een budget voor? Zo niet, heeft u een budget voor een interview of een enquête? Zoals Jakob graag zegt: "sommige gegevens zijn beter dan geen gegevens", dus zorg ervoor dat je actief bent inspanningen om die gegevens te verzamelen En de manier waarop u ervoor zorgt dat die inspanningen actief zijn, is ten eerste: Ken dat onderzoeksproject toe aan een persoon
Documenteer het op het document over aannames en vragen Geef die persoon een deadline, omdat het niet genoeg is om gewoon te zeggen: "doe het" Ga dan terug naar dat veronderstellingen en vragendocument tijdens de volgende vergadering Tot slot, doe vervolgonderzoek, reflecteer en sluit eventuele lacunes die u tegenkomt Nadat u een ontwerpbeslissing hebt geïmplementeerd, is het belangrijk om over die keuze na te denken en de implicaties ervan bestuderen
In het leger wordt dit een "evaluatie na de actie" genoemd, in sommige bedrijven wordt het een "retrospectief" genoemd maar je kunt het noemen wat je maar wilt Dit is wat u dekt: dingen die goed zijn gegaan na de implementatie - positieve opmerkingen of goede dingen die zijn gebeurd Dingen die niet goed gingen, of onverwachte of ongunstige resultaten van onze keuzes Dan praten we over hoe we die positieve resultaten kunnen handhaven en de minder gunstige kunnen verbeteren Deze bevindingen vormen het volgende initiatief dat we als organisatie kunnen ondernemen
Dus waarom zouden we dit überhaupt doen? Waarom is het de moeite waard om deze risico's te nemen? Dat is een vraag die organisatorisch leiderschap moet beantwoorden Maar voor wat het waard is, krijgt geen enkele entiteit in één keer de perfecte beslissing
Dat is de schoonheid van frameworks als Lean en Agile ja, je moet snel werken met beperkte middelen en gegevens, maar itereren vergroot vaak de kans op succes door de risico's eerder versus later in het proces te accepteren Snel werken betekent ook niet alleen werken
Door een beroep te doen op experts, vergroten we onze kennisbasis, kanaliseren we de hersenen van velen en nemen we toe de kans op succes Een ontwerp mag niet alleen gebaseerd zijn op aannames, maar ze kunnen ons helpen vooruit te komen, stap voor stap, in de richting van iets geweldigs
Source: Youtube
Geen opmerkingen:
Een reactie posten