Kā apkopot produktu atsauksmes un funkciju pieprasījumus no Reddit, X un Hacker News

Kāpēc parastie atsauksmju kanāli to palaiž garām

Lielākā daļa komandu apkopo atsauksmes no trim avotiem: atbalsta pieteikumiem, lietotnē iegultā logrīka un pārdošanas zvaniem. Visiem trim ir viena un tā pati nobīde. Tie uzklausa tikai cilvēkus, kuri jau ar jums runā.

Publiskās diskusijas ir citādas. Kāds, kurš atteicās no jūsu pakalpojuma pagājušajā mēnesī, neaizpildīs jūsu aptauju, bet labprāt Reddit paskaidros, kāpēc aizgāja. Potenciālais klients, kurš salīdzina rīkus, ierakstā «kuru man izvēlēties?» uzskaitīs, kā trūkst jūsu produktam. Tās ir atsauksmes, kuras jūs nekad neiegūtu citādi, un tām bieži pievienojas citu lietotāju atbildes, piekrītot vai nepiekrītot, kas skaidri parāda, cik izplatīta ir problēma.

Sarežģītākā daļa ir apjoms. Ja meklēsiet sava produkta nosaukumu reizi nedēļā, atradīsiet tikai dažas diskusijas, un parasti būs par vēlu atbildēt. Ja iestatīsiet vienkāršu brīdinājumu savam nosaukumam, saņemsiet katru pieminējumu, tostarp tos, kuriem nav nekāda sakara ar produktu. Viltība ir izveidot brīdinājumus, kas meklē tieši atsauksmes.

Brīdinājumu veidošana, kas meklē atsauksmes

KWatch brīdinājums meklē katru sarakstā iekļauto atslēgvārdu, tāpēc komati darbojas kā loģiskais AND. Tieši tas padara atsauksmju brīdinājumus tik efektīvus. Tā vietā, lai izveidotu vienu brīdinājumu sava produkta nosaukumam, jūs savienojat nosaukumu ar vārdiem, kurus cilvēki lieto, kad vēlas kaut ko mainīt.

Šeit ir sākuma komplekts, kur «acme» apzīmē jūsu produkta nosaukumu:

1. acme, wish un acme, would be nice funkciju pieprasījumiem
2. acme, bug un acme, broken kļūdu ziņojumiem
3. acme, switched un acme, cancelled klientu aiziešanas iemesliem
4. acme, missing un acme, doesn't support trūkumiem, ar ko cilvēki saskaras izvērtēšanas laikā

Katra rindiņa ir atsevišķs brīdinājums, jo brīdinājumam ar visiem šiem vārdiem būtu nepieciešams, lai visi tie atrastos vienā ierakstā. Visticamāk, pēc nedēļas jūs precizēsiet formulējumus, kad redzēsiet, kā runā jūsu lietotāji. Cilvēki reti ieraksta vārdus «feature request», tāpēc meklējiet frāzes, kuras viņi patiešām lieto, piemēram, «would be great if» («būtu lieliski, ja»).

Daži filtri paveic lielāko daļu tīrīšanas darba. Vietnēs Reddit un Hacker News ieslēdziet Whole Words Only, ja jūsu produkta nosaukums ir īss vai izplatīts, lai «acme» nesakristu ar «acmeplex». Pievienojiet savas komandas kontus kā Excluded Users, lai jūsu atbildes un jaunumu publikācijas neaktivizētu brīdinājumus. Ja jums ir produkta subreddit, varat izveidot atsevišķu brīdinājumu tieši tam, izmantojot Included Subreddits, un pilnībā atteikties no otrā atslēgvārda, jo gandrīz viss tur publicētais jau ir atsauksmes.

Izslēgtie atslēgvārdi darbojas pretēji iekļautajiem. Iekļautajiem atslēgvārdiem visiem ir jāsakrīt, bet ieraksts tiek noraidīts, tiklīdz parādās kaut viens izslēgtais atslēgvārds. Veidojiet šo sarakstu īsu un konkrētu, citādi kopā ar troksni izfiltrēsiet arī patiesas atsauksmes. Mūsu raksts par trokšņa samazināšanu atslēgvārdu brīdinājumos sīkāk aplūko katru filtru.

Kur klausīties vispirms

Ne katra platforma sniedz vienāda veida atsauksmes. Reddit un Hacker News ir vietas, kur cilvēki raksta garas un konkrētas sūdzības. Vietnē X ziņas ir īsākas un asākas, kas noder, lai ātri pamanītu kļūmīgu laidienu. Linkedin galvenokārt ir atzinības un paziņojumi, tāpēc tas atrodas zemāk šajā sarakstā, ja vien nepārdodat produktus cilvēkiem, kuri tur apspriež savus darba rīkus.

Ātrums arī atšķiras atkarībā no platformas, un tas ietekmē to, kā izmantosiet katru brīdinājumu. Šie ir atjaunināšanas intervāli no mūsu dokumentācijas:

Atsauksmju vākšanai neviens no šiem nav lēns. Šī tabula parāda, ka Hacker News diskusija var sasniegt jūs, kamēr tā vēl atrodas pirmajā lapā — tas ir brīdis, kad komandas locekļa atbildei ir vislielākais svars.

Atsauksmju nogādāšana produktu komandai

Brīdinājums, ko neviens nelasa, ir tikai nedaudz ērtāka meklēšana. Solis, ko komandas parasti izlaiž, ir lēmums par to, kur atsauksmes nonāk un kurš tās redz.

Vienkāršākais risinājums ir atsevišķs Slack kanāls. KWatch ļauj iestatīt Slack webhook katram brīdinājumam, un katra brīdinājuma webhook aizstāj visam kontam iestatīto. Tādējādi jūsu pārdošanas brīdinājumi var turpināt nonākt pārdošanas kanālā, kamēr atsauksmju brīdinājumi nonāk kanālā, piemēram, #product-feedback. Produktu vadītāji un inženieri, kuriem nepieciešams tikai lasīt, var pievienoties jūsu KWatch komandai ar Reader lomu, kas saņem paziņojumus, bet nevar izveidot vai dzēst brīdinājumus.

Ja vēlaties laika gaitā uzskaitīt pieprasījumus, tā vietā nosūtiet šos pašus brīdinājumus uz API webhook. Katra sakritība pienāk kā JSON datu kopa (payload). Šeit ir piemērs no mūsu dokumentācijas:

{
  "platform": "reddit",
  "query": "Keywords: vllm",
  "datetime": "19 Jan 24 05:52 UTC",
  "link": "https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/19934kd/sglang_new/kijvtk5/",
  "author": "lmzoo",
  "content": "sglang runtime has a different architecture on the higher-level part with vllm.",
  "sentiment": "neutral"
}

Novirziet to uz Zapier vai n8n webhook un pievienojiet rindu izklājlapai ar vienu kolonnu katram laukam. Lauks query parāda, kurš brīdinājums nostrādāja, tāpēc pieprasījumu un kļūdu brīdinājumi sašķirojas paši. Lauks sentiment (pozitīvs, negatīvs vai neitrāls) sniedz ātru veidu, kā vispirms atlasīt neapmierināto lietotāju ierakstus. Mēs esam aprakstījuši Zapier un n8n iestatīšanu soli pa solim, ja iepriekš to neesat darījuši.

E-pasta brīdinājumi arī darbojas, taču gari ieraksti e-pastā tiek saīsināti. Funkciju pieprasījumi mēdz būt gari, tāpēc Slack vai webhook šeit ir daudz piemērotāks risinājums.

Ko darīt ar atrastajiem datiem

Kad atsauksmes sāk ieplūst, rodas kārdinājums atbildēt uz visu. Es ieteiktu nedaudz piebremzēt. Īsa, noderīga atbilde no kāda, kurš nepārprotami strādā pie produkta («tas ir mūsu sarakstā, un šeit ir pagaidu risinājums»), sniedz ļoti daudz. Savukārt virkne atbilžu, kas visas beidzas ar reģistrācijas saiti, novedīs pie negatīviem vērtējumiem un dažos subreddit — pat pie bloķēšanas.

Vērtīgāks ieradums ir iknedēļas pārskats. Reizi nedēļā kāds no produktu komandas pārskata kanālu vai izklājlapu un atzīmē katru vienumu: pieprasījums, kļūda, aiziešanas iemesls vai nav saistošs. Pēc mēneša jums būs aptuvens kopsavilkums par to, ko cilvēki prasa publiski, salīdzinājumā ar to, ko viņi prasa atbalsta pieteikumos. Kad abi saraksti nesakrīt, tā parasti ir visinteresantākā daļa.

Ja daļa no jūsu visnoderīgākajām atsauksmēm nāk no dažiem konkrētiem zināmiem cilvēkiem (aktīviem lietotājiem, analītiķiem, konkurenta dibinātāja), nevis no atslēgvārdiem, mūsu radniecīgais produkts MultiFollow seko konkrētiem Linkedin un X kontiem un brīdina jūs, kad tie publicē saturu, kas lieliski papildina atslēgvārdu brīdinājumus.