Lebensdauer einer Funktion bei Wikia
Wie kommt es zu einem neuen Produkt oder einer neuen Funktion? Nehmen wir doch mal das neue Spezial:Insights als Beispiel. Stanley und Trevor erklären uns den Verlauf.
Wie werden aus Ideen Funktionen?[]
- Wir benutzen eine wissenschaftliche Methode um zu sehen, ob die Funktion realisierbar ist
- Hypothese aufstellen, Daten sammeln und analysieren
- Entwicklung des Produktes
- Ideen werden nach Wichtigkeit geordnet und entwickelt
Kreislauf der Produktentwicklung[]
- Ideen
- Nach Wichtigkeit ordnen
- Forschung, Design und Definition
- Entwicklung
- Veröffentlichung der Funktion/Produkt
- Weiterverfolgung der Funktion/Produkt
- Wiederholen
Von wo bekommen wir unsere Ideen?[]
- Probleme mit der jetzigen Wikia-Funktion/Produkt
- Unsere Benutzer
- Neue Technologie
- Wikia-Angestellte
- Von Produkten, die uns inspiriert haben
- Trend
==Was hat uns bei der Idee zu Spezial:Insights inspiriert?
- Benutzer wollten eine bessere Plattform um Daten und Statistiken anzuzeigen
- Spezial:WikiStatistik ist limitiert und wurde als „technisches Defizit” eingestuft
- Andere große Webseiten bieten ihren Benutzern umfassende Daten
Prioritätensetzung[]
Das Zuordnen von Zeit an solchen Projekten ist für die Angestellten schwer zu balancieren
- Prioritäten ganz simpel: „Die Zeit, die der Angestellte mit ____verbringt, hilft uns unser Ziel zu erreichen”
- Spezial:Insights Beispiel: „Die Zeit, die der Angestellte mit den erscheinenden Daten der Benutzer und Autoren verbringt, hilft uns die Artikelseiten besser zu machen”
- Warum? Daten sind die am meisten verlangten Funktionen unserer Benutzer
- Spezial:Insights Beispiel: „Die Zeit, die der Angestellte mit den erscheinenden Daten der Benutzer und Autoren verbringt, hilft uns die Artikelseiten besser zu machen”
Forschung[]
- Quellen für Forschung
- Umfragen
- A/B Tests
- Diskussionen mit Benutzern
- Benutzer testen
- Industrieanalyse
- Spezial:Insights Beispiele
- Was sind die Trends der Benutzer?
- Was bieten andere Seiten ihren Benutzern?
- Welche Daten wollen unsere Benutzer gerne haben?
Design[]
- Design hat viele Entwürfe und fängt oft wieder von vorne an. Sie entwickeln und passen sich dem Forschungsstadium an
- Was man beim Design beachten sollte:
- Die Audienz
- Die Ausführbarkeit
- Internationalisierung
- Support für mehrere Geräte
- Konsistenz im Vergleich zu unseren anderen Funktionen/Produkten
Definition[]
- Minimum Viable Product, auch MVP genannt
- https://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_viable_product
- Wir liefern eine voll funktionierende Funktion/Produkt
- Anstatt 1-2 Jahre damit zu verbringen etwas zu entwickeln das durchfällt, sollte man mehrere Versionen haben, für schnelles Feedback und Lerneffekt bei jeder Wiederholung
- Spezial:Insights Beispiel
- Fokus auf der Förderung des Bearbeitens, anstatt nur Daten zu zeigen
- MVP auf 4 Listen, das schneller vorgestellt wurde
- Spezial:Insights Beispiel
Entwicklung und Veröffentlichung[]
- „Fail fast” - intelligent und schnell bauen um die Hypothese mit realen Benutzer zu bestätigen. Danach wiederholen.
- Verschiede Arten der Veröffentlichung
- Eine einzige Alpha Community
- Labs
- In verschiedenen Sprachen
- Opt-ins
- Spezial:Insights Beispiel
- Existierende Spezialseiten recycelt und dann schnell zu Markt gebracht
- Innerhalb von 3 Wochen gebaut und getestet
- In einer kleinen Anzahl von Communitys getestet
Nachsorge[]
- Sammeln und Beantworten von Benutzer-Feedback
- Bugs fixen
- Messen und Reflektieren. Haben wir unser Ziel erreicht? Wie kann man es verbessern? Was sind die nächsten Schritte?
- Spezial:Insights Beispiel
- Benutzer-Feedback
- Feedback war meist positiv
- Die Daten sind okay, aber nicht wirklich das, nachdem ich gefragt hatte. Ich will mehr!
- Das ist nichts Neues. Die Spezialseiten gibt es schon
- Benutzen der Funktion
- Die meisten Benutzer kümmern sich um das eine oder andere der angezeigten Probleme
- Einige der Benutzer/Communitys haben die Funktion noch nie benutzt
- Populäres Problem: Die Listen sind endlos
- Eventuelle nächste Schritte
- Expandieren von Listen - dem Benutzer relevante Daten zur Verfügung stellen
- Forschen und Experimentieren mit den um zu sehen was den Benutzer zum Mitmachen bewegt
- Benutzer-Feedback
- Spezial:Insights Beispiel