قضيت معظم حياتي المهنية وأنا أحاول الوصول إلى الأشخاص المناسبين عبر الهاتف.
في Nokia (يفتح في علامة تبويب جديدة) وفي IBM (يفتح في علامة تبويب جديدة) وفي MIT (يفتح في علامة تبويب جديدة)، كان بحث المستخدمين والعملاء جزءًا من عملي: أفهم كيف يستخدم الناس المنتج فعلًا، وماذا يحتاجون، وما الذي يدفعون ثمنه.
ثم عملت مستشارًا في McKinsey (يفتح في علامة تبويب جديدة)، ومؤسسًا، ولاحقًا مستثمرًا، وتعاملت مع أكثر من مئة شركة. صناعات مختلفة، وبلدان مختلفة، ومراحل مختلفة. والقاسم المشترك بينها سؤال لا يجيب عنه جدول بيانات: ماذا يفكر العملاء فعلًا؟
وفي كل مرة، كانت الإجابة محبوسة خلف العقبة نفسها: العثور على من نسألهم.
العقبة التي لا يكتبها أحد في خطة المشروع
إن لم يسبق لك البحث عن مشاركين في المقابلات، فهذا ما يحدث عادة. تكتب استبيان فرز. تسأل في شبكة معارفك. تنشر في المجموعات، وتتوسل إلى الزملاء للتعريف بأحد، وتعرض بطاقات هدايا، وتلاحق من لا يحضرون. وبعد أسبوعين تكون قد تحدثت إلى ستة أشخاص، ثلاثة منهم ليسوا العميل الذي تحتاجه تمامًا، وواحد أراد في الغالب أن يتحدث عن شيء آخر.
في هذه الأثناء لا يتوقف المشروع. فريق ينتظر النتائج. وقرار منتج مدوَّن بالقلم الرصاص. ولجنة استثمار تريد إجابة قبل يوم الخميس. فيُضغط البحث، وتصغر العينة، ويُتخذ القرار بناءً على من رد على الهاتف مصادفة.
رأيت هذا يحدث في قاعات مجالس الإدارة، وفي الشركات الناشئة، وفي غرف العناية الواجبة. لم تكن العملية بطيئة فحسب. كانت هي العقبة. كل شيء آخر في الشركة الحديثة يمكن أن يتحرك في أيام، أما فهم العملاء فظل يتحرك في أسابيع.
الكلفة الحقيقية أكبر من الفاتورة
الكلفة المباشرة واضحة: رسوم الاستقطاب، والحوافز، ووكالات البحث، والسفر، والتفريغ النصي. وتكلف مجموعة النقاش التقليدية، بحسب من تسأل، آلاف الدولارات للجلسة الواحدة قبل أن يحلل أحد كلمة منها.
أما الكلفة غير المباشرة فهي التي كانت تؤرقني.
- قرارات تُتخذ دون عملاء. حين يكون البحث مكلفًا، تتجاوزه الفرق. تبني على افتراضات، وتكتشف الحقيقة بعد أشهر.
- اختبار الفكرة المفضلة وحدها. حين تتحمل دراسة واحدة فقط، تختبر الفكرة التي تؤمن بها أصلًا، لا البدائل الثلاثة التي قد تكون أفضل.
- وقت كبار المسؤولين يضيع في الترتيبات. رأيت شركاء ومؤسسين ورؤساء تنفيذيين يقضون ساعات في ملاحقة المشاركين بدل التفكير فيما سمعوه.
- تعلُّم يصل متأخرًا. حين تصل الفكرة، تكون الميزانية قد التُزم بها وخريطة الطريق قد أُقفلت.
اجمع هذا كله عبر مئة شركة، وسيكون الرقم صادمًا. ليس لأن أحدًا أهمل، بل لأن أدوات فهم العملاء لم تتغير منذ عقود.
عميل لشبكة خبراء، وخبير
أعرف عالم شبكات الخبراء من الجانبين. كنت عميلًا لدى GLG (يفتح في علامة تبويب جديدة)، أدفع للتحدث مع أشخاص يعرفون قطاعًا معينًا. وأنا أيضًا خبير في GLG، أي الشخص الذي يجيب على الطرف الآخر من تلك المكالمات.
GLG هي الأشهر بين شبكات الخبراء، إلى جانب شركات مثل AlphaSights (يفتح في علامة تبويب جديدة) وGuidepoint (يفتح في علامة تبويب جديدة) وThird Bridge (يفتح في علامة تبويب جديدة) وColeman Research (يفتح في علامة تبويب جديدة). تقدم شبكات الخبراء شيئًا قيّمًا: تصلك بأشخاص لا تستطيع بلوغ خبرتهم وحدك. لكن آلية العمل تبدو من ثمانينيات القرن الماضي. يُرسل طلب. يبحث أحدهم في قاعدة بيانات ويجري اتصالات. تعود الملفات. تنسق المواعيد عبر فروق التوقيت. تدفع بالساعة. وتحصل على رأي شخص واحد، في لحظة واحدة، يتأثر بمدى رغبته في أن يُستدعى مرة أخرى.
وجانب الخبراء ليس أسعد حالًا. بصفتي خبيرًا، أقضي وقتًا مدهشًا في تبادل يدوي متكرر: أجيب عن أسئلة الفرز نفسها مرارًا، وأملأ نماذج الامتثال، وألاحق رسائل تحديد المواعيد، ثم أعرف غالبًا أنني لم أستوفِ شروط المشروع. يشاركني معظم الخبراء الذين أتحدث إليهم هذا الإحباط، ويشعر كثير منهم بأن الشبكات التي تبيع وقتهم تقدّرهم وتدفع لهم أقل مما يستحقون.
وأنا جالس على طرفي تلك المكالمة، ظللت أفكر في الأمر نفسه: لا بد من طريقة للحصول على النمط عبر أشخاص كثيرين، بسرعة، دون انتظار توافق التقاويم.
لماذا أصبح المستخدمون الافتراضيون ممكنين
ظل الجواب الصادق لوقت طويل: «لا توجد». ثم تغيّر البحث. أظهرت دراسات مثل Out of One, Many أن النماذج اللغوية، إذا زوّدناها بسير ذاتية غنية، تستطيع أن تعيد إنتاج أنماط الإجابة لدى مجموعات حقيقية من الناس. ثم وجدت أبحاث لاحقة أن وكلاء بُنوا من مقابلات حقيقية يتوقعون إجابات أصحابها تقريبًا بالدقة نفسها التي يتوقع بها هؤلاء الأشخاص إجاباتهم بعد أسبوعين، حين يُسألون مرة أخرى. يمكنك قراءة سلسلة الأدلة كاملة في Cast Diaries.
لم يجعل هذا البحث الدراسات البشرية قديمة. لقد أتاح خطوة أولى جديدة: جولة أولى سريعة ورخيصة وصادقة للتعلم من العملاء، تجريها قبل أن تنفق أسابيع وميزانية على الجولة الثانية مع أشخاص حقيقيين. هذه هي المهمة التي بنينا Cast من أجلها لدى Enhance Ventures (يفتح في علامة تبويب جديدة)، وهو الأداة التي نستخدمها اليوم كل يوم لاتخاذ قراراتنا نحن.
مشكلة الشخصية الواحدة المثالية
علّمتنا تجاربنا الأولى درسًا غير مريح. إذا وصفت عميلتك المثالية بدقة، ثم طلبت من نموذج ذكاء اصطناعي أن يجيب مكانها اثنتي عشرة مرة، فلن تحصل على اثنتي عشرة مقابلة. ستحصل على مقابلة واحدة مكررة اثنتي عشرة مرة. الإجابات متقنة ومتسقة، لكنها شبه عديمة الفائدة، لأن الأسواق الحقيقية لا تتكون من شخص واحد.
العملاء الحقيقيون الذين يطابقون ملفًا ما متشابهون، لا متطابقون. أحدهم أكبر سنًا قليلًا. وآخر ميزانيته أضيق. وثالث تعرض لخسارة مع مورّد العام الماضي. وأحدهم يحب التقنية الجديدة وآخر يتحملها. الفكرة تكمن في هذا التفاوت: في المواضع التي يتفق فيها الناس رغم اختلافهم، وفي المواضع التي ينقسمون فيها.
لذلك احتجنا إلى طريقة لاختيار أشخاص حول الملف، قريبين منه لكن ليسوا هو تمامًا. سميناها تقنية التباين™، أو ببساطة التباين.
ما هو التباين
التباين هو المسافة التي يُسمح لكل مستخدم افتراضي بالابتعاد بها عن ملف العميل الذي تصفه. وبعد أن يفهم Cast الملف، يولّد وكيل الاختيار أشخاصًا في محيطه: أفرادًا يبدون حقيقيين، يشتركون في أساسيات الملف لكنهم يختلفون، عمدًا وبقدر قابل للقياس، في الأبعاد المهمة.
تقنية التباين™ ملك حصري لدى Cast، وهي ما يُبقي Cast قريبًا من الحقيقة. وبالتباين تتخذ قرارات أفضل مبنية على رغبات الجمهور واحتياجاته الجماعية، لا على رأي عميل متخيَّل واحد.
والنتيجة أن نتائجك تأتي من مجموعة صغيرة من الناس لا من صوت واحد مكرر. حين يطرح ثمانية من اثني عشر شخصًا متنوعًا الاعتراض نفسه، يكون احتمال أن يكون الاعتراض حقيقيًا أكبر بكثير مما لو قالته شخصية مثالية واحدة اثنتي عشرة مرة.
لم نصل إلى الصيغة الصحيحة من المحاولة الأولى. خرج التباين من البحث ومن تجارب لا تحصى: إن قلّ، بدت كل الإجابات متشابهة، وإن زاد، لم تعد تقابل عميلك. وكان إيجاد الوسط المفيد وجعله قابلًا للضبط أطول ما استغرقناه في Cast.
الأبعاد الأساسية
يبدأ كل جمهور في Cast بأحد عشر بُعدًا من التباين. يمكن ضبط كل بُعد على منخفض أو متوسط أو مرتفع، ويبدأ الجمهور كله عند «متوسط»، وقد وجدنا أنه يعطي أفضل توازن بين التركيز والتنوع.
- العمر: من ضمن ثلاث سنوات عن الملف، إلى أي عمر في سن العمل.
- الجنس: من كما هو موصوف، إلى مزيج موزون بحسب السوق، إلى مزيج متساوٍ.
- الجنسية والخلفية: من الأكثر شيوعًا للدور إلى المزيج الكامل من المواطنين والمقيمين. وهذا مهم جدًا في أسواق مثل الخليج.
- الموقع: من مدن محددة فقط، إلى مدن قريبة، إلى أنحاء البلد.
- القطاع: من القطاع نفسه تمامًا، إلى قطاعات مجاورة، إلى أي قطاع يناسب المشكلة.
- سنوات الخبرة في القطاع: من المدة المعتادة إلى الوافدين الجدد وأصحاب الخبرة الطويلة.
- المستوى الوظيفي: من مستوى المسمى نفسه تمامًا إلى أي شخص من محلل إلى مالك.
- حجم الشركة: من كما هو موصوف إلى شركة ناشئة وحتى مؤسسة كبرى.
- الحالة الاجتماعية والأسرة: من الأكثر شيوعًا لهذا العمر إلى المدى الكامل.
- مستوى الدخل: من وسيط السوق لهذا الدور إلى المدى الكامل.
- الموقف من التقنية الجديدة: من الواقعيين، إلى المتشككين والمتحمسين، إلى المعادين والمبشرين بها.
الأبعاد الاختيارية
بعض الدراسات تحتاج إلى أكثر. يمكنك إضافة أبعاد اختيارية حين تكون مهمة لقرارك:
- سلطة الشراء: من لا رأي له إطلاقًا إلى المفوَّض الوحيد بالتوقيع. أساسي في B2B.
- اللغات المتحدَّث بها: من اللغة المحلية الرئيسية إلى أي لغة في السوق.
- التعليم: من المعتاد للدور إلى من لم يكمل الدراسة وحتى حملة الدراسات العليا.
- سنوات العمل لدى صاحب العمل الحالي: من الملتحقين الجدد إلى من قضوا مسيرتهم كلها في مكان واحد.
- الأدوات والبرمجيات المستخدمة: من الحزمة المعتادة إلى الورق أو الأنظمة المخصصة.
- تقبّل المخاطرة: من الحذر الشديد إلى الجرأة الشديدة.
- الأطفال: من لا أطفال إلى أسرة كبيرة.
- التنقل وملكية السيارة: من المعتاد في المدينة إلى المدى الكامل.
ويمكنك أيضًا إضافة أبعادك الخاصة. إن كان «يستخدم منافسًا اليوم» أو «مرّ بتطبيق فاشل» هو ما يفرّق عملاءك فعلًا، فاجعله بُعدًا.
ما يبقى ثابتًا
التباين لا يمس الأساسيات أبدًا. إذا كان ملفك يصف مديري عمليات الأساطيل في الرياض، فكل مستخدم افتراضي هو شخص يمكن أن يشغل هذه الوظيفة بصورة معقولة في تلك السوق. وأيًا كانت الإعدادات، يضم كل جمهور متشككين، أي أشخاصًا لديهم سبب واقعي لقول «لا»، لأن دراسة يحب فيها الجميع فكرتك تخبرك عن الدراسة نفسها، لا عن السوق.
كيف تختار الإعداد
- منخفض حين تعرف عميلك تمامًا وتريد العمق في شريحة واحدة ضيقة.
- المتوسط لمعظم الدراسات الأولى. هذا هو الإعداد الأساسي، وله سبب وجيه.
- مرتفع حين لا تعرف عميلك بعد، وتريد اكتشاف شرائح لم تكن تعلم بوجودها.
- مختلط حين يكون بُعد واحد هو السؤال: أبقِ كل شيء عند المتوسط وارفع الدخل وحده، أو الموقف من التقنية وحده، إلى المرتفع.
طريقتي المفضلة في الاستخدام أن أجري الأسئلة نفسها مرتين، مرة عند المنخفض ومرة عند المرتفع. حيث تثبت الإجابات، يكون بين يديك شيء متين. وحيث تتغير، تكون قد وجدت حدود سوقك.
ما كنت سأقوله لنفسي حين كنت أصغر
لسنوات قبلت أن فهم العملاء لا بد أن يكون بطيئًا ومكلفًا ومحصورًا فيمن أستطيع الوصول إليه عبر الهاتف. وهذا غير صحيح. ما زال عليك أن تتحدث إلى عملاء حقيقيين، دائمًا. لكن عليك أن تصل إلى تلك المحادثات وقد استكشفت المجال، واختبرت بدائلك، ووجدت الاعتراضات التي تستحق التعمق.
في Enhance Ventures (يفتح في علامة تبويب جديدة) نشغّل Cast اليوم على كل قرار. وفي حالات متزايدة تكفي دراسة واحدة من Cast لتقوية أطروحة ما: الأنماط واضحة، والاعتراضات محددة، والأدلة تصمد أمام التحدي.
أريد أن أكون واضحًا بالقدر نفسه في ما لا يفعله Cast. فهو لا يهدف إلى استبدال التواصل الحقيقي مع العملاء. ما يفعله هو أنه يجعل هذا التواصل أفضل بكثير. يكشف لنا Cast نقاطنا العمياء، ويدلنا على المكان الذي نركّز فيه وقتنا المحدود مع أشخاص حقيقيين وتكلفتهم عالية. وندخل تلك المحادثات ونحن نعرف أي الأسئلة مهمة، وأي الشرائح نعطيها الأولوية، وأي الافتراضات ما زالت هشة.
لهذا وُجد Cast، والتباين هو سبب نجاحه.
ما التباين في أبحاث المستخدمين الافتراضيين؟
التباين هو تقنية Cast الخاصة التي تُبقي البحث مع المستخدمين الافتراضيين قريبًا من الواقع. فهو يحدد إلى أي مدى يحق لكل مستخدم افتراضي أن يبتعد عن ملف العميل الذي تصفه. ويحوّل ملفًا واحدًا إلى مجموعة صغيرة وواقعية من الأشخاص، فتعكس النتائج أنماطًا بين أشخاص متنوعين بدل شخصية واحدة تتكرر.
ما مستوى التباين الأساسي في Cast؟
يبدأ كل جمهور عند المستوى المتوسط في أحد عشر بعدًا أساسيًا، من العمر والموقع إلى الدخل والموقف من التقنيات الجديدة. ويمكنك ضبط كل بُعد على منخفض أو متوسط أو مرتفع.
هل يمكنني إضافة أبعاد تباين خاصة بي؟
نعم. إلى جانب ثمانية أبعاد اختيارية مثل سلطة الشراء واللغات وتقبّل المخاطرة، يمكنك إضافة أي بُعد يهم قرارك.
هل يعني التباين المرتفع نتائج أقل دقة؟
ليس أقل دقة، بل أوسع. التباين المرتفع للاكتشاف، والمنخفض للعمق في شريحة معروفة. والمقارنة بينهما من أفضل الطرق لمعرفة حدود سوقك.
اقرأ تاليًا: متشككون بالتصميم، ولماذا لا يتفق كل مستخدميك الافتراضيين أبدًا.
