المدوّنة

إطلاق ميزة ai إلى الإنتاج في خمسة أسابيع

فريق فينتك في جولة تمويل series b كان لديه نموذج أولي مبني على lovable عالق عند مرحلة العرض التجريبي. أطلقناه لـ 100% من المستخدمين خلال 5 أسابيع، وانخفضت تذاكر الدعم الخاصة بالميزة بنسبة 60%.

oliver r.founding engineer··4 دقيقة قراءة

ما هذا المنشور. نظرة بناء علني على مشروع واحد. فريق منتج فينتك في جولة series b كان لديه ميزة ai أدّت جيدًا في العرض التجريبي لكنها لم تُطلق. أعدنا بناءها إلى ميزة إنتاجية في 5 أسابيع. وصلت إلى 100% من المستخدمين، وانخفضت تذاكر الدعم الخاصة بتلك الميزة بنسبة 60% بعد الإطلاق.

النموذج الأولي كان موجودًا بالفعل. بناه مدير منتج على lovable خلال عطلة نهاية أسبوع. بدا حقيقيًا. أدّى جيدًا في اجتماع all-hands. ثم بقي معلّقًا أربعة أشهر، لأن أن يبدو حقيقيًا وأن يكون موثوقًا مهمتان مختلفتان.

إفصاح قبل النشر: هوية العميل مجهولة. مدة الإطلاق البالغة 5 أسابيع وانخفاض التذاكر بنسبة 60% هما أرقام المشروع الفعلية المُسلَّمة، لا توقعات. لا نذكر اسمه لأن العقد ينص على ذلك. المهم هنا هو البناء، لا الشعار.

لماذا يتعثر النموذج الأولي الجيد قبل الإنتاج؟

لأن النموذج الأولي يجيب عن سؤال مختلف عن سؤال الإنتاج. النموذج الأولي يثبت أن الفكرة يمكن أن تعمل مرة واحدة، على مُدخل نظيف، بقيادة المؤسس. الإنتاج يجب أن يعمل على المُدخل الفوضوي، في الساعة الثانية صباحًا، دون أن يراقبه أحد، وأن يكون قابلًا للدفاع عنه حين ينازع عميل ما قالته له الميزة. هذه الفجوة هي حيث تموت معظم مشاريع v0 وlovable. ليس لأن الفكرة كانت خاطئة. بل لأنه لم يكن هناك مسار من العرض التجريبي إلى الشيء الذي يمكنك وضع اسمك عليه.

كيف تنقل نموذجًا أوليًا لـ ai إلى الإنتاج؟

ابدأ من المشكلة الحقيقية، لا من واجهة العرض التجريبي. أعد بناء الميزة داخل منتجك الخاص بردود متدفقة (streaming)، ومجموعة اختبارات تفحص الإجابات مقابل حالات معروفة الصحة، وتسجيل تدقيق، ومراجعة بشرية حيث يهم ذلك. بالنسبة لفريق الفينتك هذا، استغرق هذا المسار 5 أسابيع وخفّض تذاكر الميزة بنسبة 60%.

ما الذي بنيناه فعلًا؟

لم نبدأ من صندوق المحادثة في النموذج الأولي. بدأنا من قائمة انتظار الدعم لديهم. أعلى ثلاث فئات تذاكر من حيث الحجم على هذه الميزة أشارت جميعها إلى الشيء ذاته: لم يكن بإمكان المستخدمين الحصول على إجابة واضحة دون مراسلة الدعم. لذا بنينا الميزة لتجيب أولًا عن تلك الأسئلة الثلاثة، داخل منتجهم الخاص ونظام التصميم الخاص بهم، لا أداة مُلصقة من الخارج.

  • ردود متدفقة (streaming) بحيث تبدو الميزة فورية بدلًا من مؤشر تحميل دوّار. تظهر الإجابة أثناء تكوّنها.
  • مجموعة اختبارات تشغّل الميزة مقابل إجابات معروفة الصحة عند كل تغيير، بحيث لا يستطيع تعديل بسيط في أحد الأوامر أن يكسر حالة أخرى بصمت.
  • تسجيل تدقيق لكل رد، بحيث حين ينازع عميل ما قالته الميزة، يمكن للدعم استخراج المُدخل والمُخرج الدقيقين.
  • تجربة مستخدم داخل المنتج مبنية ضمن نظام تصميمهم، بحيث تبدو جزءًا من المنتج، لا نافذة محادثة ألصقها أحدهم لاحقًا.

we are

أعدنا بناء نموذج أولي متعثر إلى ميزة مُطلقة تضم ردودًا متدفقة، ومجموعة اختبارات، وتسجيل تدقيق، وتجربة مستخدم أصيلة داخل المنتج.

we aren't

لم نُلقِ صندوق محادثة عامًا فوق المنتج ونسمّيه ميزة ai.

#لماذا انخفضت تذاكر الدعم بنسبة 60%؟

لأننا بنينا الميزة بالعكس، بدءًا من التذاكر. الأسئلة الثلاثة التي شكّلت أكبر حجم من الدعم هي ذاتها الأسئلة التي تجيب عنها الميزة الآن داخل المنتج، قبل أن يضطر المستخدم لمراسلة أي أحد. سجل التدقيق يخبرنا أي الأسئلة تتولاها الميزة وأيها ما زال يصل إلى إنسان. السجل ذاته هو كيف عرفنا أن انخفاض الـ 60% كان حقيقيًا لا تراجعًا موسميًا. يُقاس، بحسب كل نوع تذكرة، مقابل الأسابيع الثمانية التي سبقت الإطلاق.

مجموعة الاختبارات هي سبب استمرار الانخفاض. قبل الإطلاق، كان كل تغيير يُشغَّل مقابل الإجابات معروفة الصحة. تعديل في أمر أصلح حالة وكسر حالتين أخريين كان يُكتشف قبل أن يصل إلى مستخدم. هذا هو الفرق بين عرض تجريبي يعمل مرة واحدة وميزة تعمل في كل مرة. فرق المنتج تسمي هذا إطلاقًا (shipping). ونتفق معهم. مزيد عن نهجنا في العمل على المنتج هنا.

كم استغرق الإطلاق؟

خمسة أسابيع، من النموذج الأولي إلى 100% من المستخدمين. الأسبوع الأول كان لسجل التدقيق ومجموعة الاختبارات، لأنك لا تستطيع تحسين ما لا تقيسه. الأسبوعان الثاني والثالث أعادا بناء إجابات أعلى ثلاث تذاكر داخل المنتج. الأسبوع الرابع كان لتجربة المستخدم وفق نظام التصميم وللردود المتدفقة. الأسبوع الخامس كان إطلاقًا تدريجيًا، بنسبة عشرة بالمئة من المستخدمين في كل مرة، مع مراقبة سجل التدقيق لأي شيء فاتته الاختبارات. لا إطلاق ضخم دفعة واحدة. لا إعادة بناء تمتد ربع سنة.

تحوّلت من شيء عرضناه إلى شيء أطلقناه، وقائمة انتظار الدعم هي كيف عرفنا أنها نجحت.

مسؤول المنتج في الفريق، بتصرّف

هذا ما يشترك فيه معظم دراسات حالتنا للبناء العلني. الفوز ليس النموذج نفسه. بل الأجزاء المملة حوله: مجموعة الاختبارات، سجل التدقيق، بوابات المراجعة، الإطلاق الذي يمكنك مراقبته. هذا ما يحوّل نموذجًا أوليًا إلى شيء يمكنك وضعه أمام كل مستخدم. إن كان لديك مشروع v0 أو lovable عالق عند مرحلة العرض التجريبي دون مسار للأمام، فهذه بالضبط الفجوة التي نسدّها. أخبرنا بما تبنيه.

العودة إلى المدوّنة
build in publicproductai featurecase study

أخبرونا بماتحتاجون تسليمه.

احجز مكالمة 30 دقيقة