Klarna attira l'attenzione per i guadagni in efficienza: siamo passati da circa 5500 a circa 3000 persone in due anni. Ma ho sempre sottolineato che l'IA è solo una parte di questa storia. Ecco come siamo riusciti a superare l'analisi/paralisi e a concentrarci sull'ossessione e sulla centralità del cliente:

Un anno fa, circa 500 dei 3500 dipendenti di Klarna si occupavano di analisi—dashboard, tassi di conversione, KPI. Utilizzavamo un sacco di strumenti: Amplitude, ClickSense, Google Dashboards, Datadog, FullStory, ecc. Era davvero tanto. Eppure, troppo spesso, riuscivamo a trovare problemi ovvi nel nostro prodotto...

Ispirati dalle sessioni Gemba di Toyota, abbiamo riunito circa 20 di questi team per mostrarci il loro lavoro quotidiano: lavoro reale, non report rifiniti. Abbiamo subito notato: troppa ripetizione, troppi dashboard, troppo pochi veri approfondimenti. Abbiamo appena inviato qualche indicazione a qualcun altro.

O anche peggio, siamo finiti a dibattere sul formato e sul modo di misurare. Oppure abbiamo semplicemente passato il problema a qualcuno per indagare, che poi avrebbe chiesto a qualcun altro di esaminarlo e così via... Molte volte le sessioni erano etichettate per produrre dashboard, ma l'etichetta era nel posto sbagliato...

Abbiamo deciso di semplificare radicalmente. Abbiamo creato un nuovo "team di successo" Focalizzato solo su due cose: FullStory per le riproduzioni visive delle sessioni (in sicurezza per la privacy!) Chiamare direttamente i clienti—soprattutto quelli con reclami, chiedendo feedback e risolvendo i loro problemi.

Più importante, abbiamo sviluppato un nuovo standard di qualità per un ticket. Affinché possa essere "delegato" all'interno di Klarna, un ticket deve soddisfare i nostri standard di qualità per essere un "insight azionabile".

Cosa rende un'idea "Attuabile" in Klarna? Visuali/screenshot chiari, definizione specifica del problema, soluzione suggerita, stima semplice dell'impatto finanziario, sforzo necessario e chiara responsabilità.

Le intuizioni pratiche emerse da questo ci hanno sorpreso. Molte erano opportunità da milioni di dollari che richiedevano giorni di lavoro. Ma erano state trascurate a causa della mancanza di chiarezza sulla proprietà, "nessuno ci ha pensato" e così via. Sistemare le cose sul sito web, correggere alcuni testi, ecc.

Alcuni erano più complessi e più difficili da risolvere. Man mano che espandevamo il nostro modello di dati per ottenere informazioni utili, abbiamo iniziato a elencare il numero di team necessari per risolvere i ticket. E questo ci ha ora guidato nella struttura organizzativa e nella struttura del sistema. Se una soluzione semplice richiede troppi...

i team O richiedono l'approvazione da troppe parti, il che è un cattivo segno di per sé. Alcuni hanno chiesto: come fai a sapere se stiamo affrontando le questioni importanti? Forse il problema di questo cliente è raro e la soluzione non è così importante. Beh, è facile, al di là della classificazione dell'impatto/sforzo.

abbiamo un altro amico che ci aiuta a dare priorità. Si chiama "probabilità" La probabilità di parlare con un cliente di una cosa rara, rispetto a prendere una cosa comune è semplicemente rara... per definizione.

Capisco, potresti dire: Davvero, 20 anni e ORA te ne rendi conto. Certo, hai ragione, avremmo dovuto farlo 20 anni fa. Ma ora inizio a vedere una vera ossessione per il cliente all'interno di Klarna in un modo che non ho mai visto prima. E se siamo arrivati fin qui con come abbiamo fatto finora..

Consiglio vivamente @fullstory È stato fantastico lavorare con loro e hanno ottime soluzioni per la privacy!

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