Klarna attire l'attention pour ses gains d'efficacité—nous sommes passés d'environ 5500 à environ 3000 personnes en deux ans. Mais j'ai toujours souligné que l'IA n'est qu'une partie de cette histoire. Voici comment nous avons échappé à l'analyse/paralysie et sommes passés à l'obsession et à la centration sur le client :

Il y a un an, environ 500 des 3500 employés de Klarna faisaient de l'analyse : tableaux de bord, taux de conversion, KPI. Nous utilisions des tonnes d'outils : Amplitude, ClickSense, Google Dashboards, Datadog, FullStory, etc. C'était beaucoup. Et pourtant, trop souvent, nous pouvions trouver des problèmes évidents dans notre produit...

Inspirés par les sessions Gemba de Toyota, nous avons rassemblé une vingtaine d'équipes pour nous montrer leur travail quotidien : un travail réel, pas des rapports retouchés. Nous avons rapidement constaté : trop de répétitions, trop de tableaux de bord, trop peu de véritables insights. Nous venons d'envoyer un aperçu directionnel à quelqu'un d'autre.

Ou pire encore, nous avons fini par débattre du format et de la manière de mesurer. Ou nous avons simplement passé le problème à quelqu'un d'autre pour qu'il enquête, qui demanderait ensuite à quelqu'un d'autre de s'en occuper, et ainsi de suite... De nombreuses fois, des sessions étaient étiquetées pour produire des tableaux de bord, mais l'étiquette était mal placée...

Nous avons décidé de simplifier radicalement. Nous avons créé une nouvelle "équipe de succès" Axée sur deux choses seulement : FullStory pour des replays de session visuels (en toute sécurité pour la vie privée !) Appeler directement les clients—en particulier ceux qui ont des plaintes, demander des retours et résoudre leurs problèmes.

Plus important encore, nous avons développé une nouvelle norme de qualité pour un ticket. Pour qu'il soit "délégué" au sein de Klarna, un ticket doit répondre à nos normes de qualité pour être un "aperçu exploitable".

Qu'est-ce qui rend une idée "Actionnable" chez Klarna ? Des visuels/clips clairs, une définition précise du problème, une solution suggérée, une estimation simple de l'impact financier, l'effort nécessaire et une responsabilité claire.

Les informations exploitables qui en ont découlé nous ont époustouflés. Beaucoup étaient des opportunités de plusieurs millions de dollars qui nécessitaient des jours de travail. Mais elles avaient été négligées en raison d'un manque de clarté sur la propriété, "personne n'y a pensé", etc. Corrigez des choses sur le site web, corrigez quelques textes, etc.

Certains étaient plus complexes et plus difficiles à résoudre. Alors que nous élargissions notre modèle de données pour obtenir des informations exploitables, nous avons commencé à lister le nombre d'équipes nécessaires pour résoudre les tickets. Et cela a maintenant commencé à nous guider sur la structure organisationnelle et la structure du système. Si une solution simple nécessite trop de...

les équipes OU nécessitent une validation de trop d'endroits, ce qui est un mauvais signe en soi. Certains ont posé la question : comment savez-vous que nous poursuivons les problèmes importants ? Peut-être que le problème de ce client est rare, et que la solution n'est pas si importante. Eh bien, c'est facile, au-delà du classement de l'impact/l'effort.

nous avons un autre ami qui nous aide à prioriser. Ça s'appelle "probabilité" La probabilité que nous parlions à un client d'une chose rare, par rapport à celle de choisir une chose commune est simplement rare... par définition.

Je comprends, vous pourriez dire : Vraiment, 20 ans plus tard et MAINTENANT vous réalisez. Bien sûr, vous avez raison, nous aurions dû le faire il y a 20 ans. Mais maintenant, je commence à voir une véritable obsession du client au sein de Klarna d'une manière que je n'ai jamais vue auparavant. Et si nous sommes arrivés aussi loin avec ce que nous avons fait jusqu'à présent..

Je recommande vraiment @fullstory Ils ont été incroyables à travailler avec et proposent d'excellentes solutions pour la confidentialité !

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