Tu investigación de usuarios vale millones. No puedes encontrar nada de ella.

Un equipo de producto encarga un estudio de investigación de usuarios para una iniciativa de funcionalidad importante. Realizan veinte entrevistas, lanzan una encuesta con 500 encuestados, hacen un análisis de la competencia y sintetizan las conclusiones en un informe. La investigación cuesta entre $30,000 y $50,000 en tiempo del investigador e incentivos para los participantes. Las conclusiones son nítidas, específicas y valiosas. Informan el diseño de la funcionalidad, dan forma a la hoja de ruta y justifican la inversión ante los interesados.

Seis meses después, un equipo de producto diferente está trabajando en una iniciativa relacionada. Necesitan información sobre el mismo segmento de usuarios, el mismo flujo de trabajo, los mismos puntos de dolor. Buscan en la unidad compartida y no encuentran el estudio anterior porque está titulado con el nombre en clave del proyecto original y guardado en la carpeta del equipo original. Encargan una nueva investigación. Las mismas entrevistas. Las mismas preguntas. Los mismos $30,000-$50,000.

Esto es trabajo duplicado en su versión más costosa, porque la investigación es una de las actividades de conocimiento de mayor coste en una organización de producto. La duplicación ocurre porque la investigación es localizable durante el proyecto para el cual fue creada y se vuelve invisible para todos los demás, para siempre.

Por qué desaparece la investigación

La investigación de usuarios normalmente se organiza por proyecto en lugar de por tema. La carpeta "Q3 Enterprise Onboarding Discovery" contiene todo lo relacionado con ese proyecto: transcripciones de entrevistas, datos de encuestas, documentos de síntesis, diapositivas de presentación. Encontrar algo dentro de ese proyecto es fácil. Encontrarlo desde fuera del proyecto, cuando no se sabe que el proyecto existía, es prácticamente imposible.

El investigador que realizó el estudio puede haberse trasladado a otro equipo o haber dejado la empresa. El documento de síntesis utiliza terminología específica del proyecto original. La carpeta está en la unidad compartida del equipo original, que otros equipos no tienen guardada en marcadores o a la que no tienen acceso.

El conocimiento existía. La inversión se realizó. La recuperación falló porque la investigación se organizó para las personas que la crearon en lugar de para las personas que podrían necesitarla más adelante.

Cómo es un repositorio de investigación

Un repositorio de investigación que evita la duplicación y pone a disposición las conclusiones pasadas para futuras decisiones tiene tres propiedades:

Buscable por tema y pregunta, no por proyecto. Cuando un gestor de producto busca "fricción en la incorporación de usuarios de empresa", debería encontrar cada pieza de investigación que toque ese tema, independientemente de qué proyecto la generó, cuándo se creó o qué equipo la encargó. La búsqueda semántica se encarga de esto porque busca por significado en lugar de por nombre de archivo o ubicación de carpeta.

Completo en todos los formatos. Las transcripciones de entrevistas, los resultados de encuestas, las grabaciones de pruebas de usabilidad, los documentos de síntesis, las capturas de pantalla anotadas, el análisis de competidores y los comentarios de los clientes pertenecen a la misma biblioteca donde se pueden realizar búsquedas. Un repositorio de investigación que solo cubre estudios formales pasa por alto la investigación informal (llamadas de clientes, tickets de soporte, conversaciones de Slack con clientes) que a menudo contiene los conocimientos más útiles.

Conectado a las decisiones de producto. Las conclusiones de la investigación son más valiosas cuando están vinculadas a las decisiones que informaron. Un registro de decisión que cita la investigación en la que se basó, y un hallazgo de investigación que enlaza con las decisiones en las que influyó, crean una cadena rastreable desde la evidencia hasta la acción.

Construyendo el repositorio

El enfoque práctico: conectar las fuentes donde ya reside la investigación en una biblioteca en la que se puedan realizar búsquedas.

Google Drive (donde suelen vivir los documentos de síntesis y las presentaciones), Slack (donde se debaten y comparten las conclusiones de la investigación), grabaciones de reuniones (donde se presenta la investigación a las partes interesadas) y Notion (donde algunos equipos mantienen bases de datos de investigación) se alimentan de una misma búsqueda semántica. La investigación se queda donde se creó. La búsqueda la hace localizable desde cualquier lugar.

La nueva investigación también entra en el repositorio automáticamente a través de la documentación que se redacta sola. Cuando se graba y transcribe una reunión de informe de investigación, los hallazgos clave se convierten en documentación de búsqueda. Cuando las conclusiones de la investigación se discuten en un canal de Slack, se capturan junto con la síntesis formal.

A lo largo de los meses, el repositorio acumula un cuerpo rico y consultable de comprensión del usuario que ningún estudio individual podría proporcionar. La pregunta realizada en el cuarto trimestre se basa en los conocimientos del primer, segundo y tercer trimestre. La inversión en investigación pasada se capitaliza en lugar de depreciarse.

Preguntas frecuentes

¿Cómo animamos a los investigadores a utilizar el repositorio? El principio de diseño clave es que el repositorio no debería requerir trabajo adicional para contribuir a él. Si se alimenta automáticamente a partir de las herramientas y canales donde ya se realiza la investigación (Google Drive, Slack, reuniones), la contribución se produce sin que nadie cambie su flujo de trabajo.

¿Qué pasa con la calidad de la investigación? No toda la investigación es igual. El repositorio debe capturarlo todo de forma que se puedan realizar búsquedas, pero permitir que el equipo marque la calidad y la metodología de los diferentes estudios. Una encuesta rigurosa a 500 personas y un conjunto de entrevistas informales a cinco personas son valiosos, pero de diferentes maneras. Los metadatos ayudan al buscador a evaluar la solidez de la evidencia.

¿Cómo se relaciona esto con Product Ops? Mantener el repositorio de investigación es una de las funciones principales de Product Ops. En equipos sin una función dedicada a Product Ops, el repositorio debe ser en gran medida automantenible, por lo que el enfoque de captura y búsqueda automatizada es tan importante.

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