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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

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

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

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