admin 3 giờ trướcDành Bao Nhiêu Thời Gian Cho Nghiên Cứu (Discovery) Là Đủ?
Bạn có bao giờ tự hỏi “Mình nên dành bao nhiêu thời gian cho nghiên cứu (discovery)?” Nếu có, bạn không hề đơn độc. Hãy cùng CAUHOI2025.EDU.VN đi tìm câu trả lời tối ưu nhất cho câu hỏi này, giúp bạn cân bằng giữa việc tìm hiểu và hành động để đạt được thành công.
Đoạn giới thiệu: Bạn đang phân vân không biết nên đầu tư bao nhiêu thời gian cho giai đoạn nghiên cứu sản phẩm (discovery)? Bài viết này của CAUHOI2025.EDU.VN sẽ giúp bạn giải đáp thắc mắc, đồng thời cung cấp những công cụ và chiến lược để tối ưu hóa quá trình này. Tìm hiểu về cây giải pháp cơ hội (opportunity solution tree) và cách đưa ra quyết định nhanh chóng để đạt hiệu quả cao nhất. Khám phá ngay để làm chủ quy trình nghiên cứu và phát triển sản phẩm, dịch vụ.
Từ khóa LSI: nghiên cứu thị trường, phát triển sản phẩm, thử nghiệm A/B.
1. Vấn Đề Với Câu Hỏi “Dành Bao Nhiêu Thời Gian Cho Nghiên Cứu?”
Câu hỏi này có hai vấn đề chính:
- Giả định sai lầm: Nó cho rằng bạn thực hiện nghiên cứu trước, sau đó mới đến giai đoạn triển khai (delivery), điều này không đúng. Nghiên cứu và triển khai nên diễn ra song song và liên tục.
- Không có câu trả lời duy nhất: Không có một con số cụ thể nào phù hợp với mọi tình huống. Thời gian dành cho nghiên cứu phụ thuộc vào mức độ rủi ro mà bạn chấp nhận được.
Vậy, rủi ro “không thể chấp nhận” là gì? Nếu bạn mất sáu tháng để xây dựng một sản phẩm sai lầm, đó chắc chắn là không thể chấp nhận. Nhưng nếu bạn chỉ mất hai tuần, liệu có chấp nhận được không? Điều này phụ thuộc vào những gì bạn học được trong hai tuần đó.
Nếu bạn mất hai tuần để xây dựng tính năng A, sau đó quyết định xây dựng tính năng B, bạn có thể cho rằng mình đã lãng phí thời gian cho tính năng A. Nhưng nếu bạn cần xây dựng tính năng A để nhận ra rằng tính năng B là lựa chọn tốt hơn, thì hai tuần đó không hề vô ích. Đó là một nỗ lực cần thiết để dẫn bạn đến tính năng B.
Việc viết code là một cách học hỏi hoàn toàn hợp lệ, nếu đó là cách nhanh nhất để học. Tuy nhiên, phần lớn thời gian, nó không phải là cách nhanh nhất.
Viết code là một cách học hỏi hoàn toàn hợp lệ, nếu đó là cách nhanh nhất để học. Phần lớn thời gian, nó không phải là cách nhanh nhất.
Yếu tố then chốt trong nghiên cứu là tốc độ học hỏi, chứ không phải tốc độ viết code. Nếu viết code giúp chúng ta học nhanh hơn, thì hãy cứ làm. Ngay cả khi điều đó có nghĩa là bạn sẽ phải loại bỏ 100% code đó.
Tuy nhiên, nhiều nhóm có xu hướng thiên về việc xây dựng để học hỏi, trong khi có những cách nhanh hơn nhiều. Đây là lý do tại sao chúng ta thấy sự phụ thuộc quá mức vào thử nghiệm A/B—một phương pháp đo lường mà chúng ta đã gượng ép biến thành một phương pháp nghiên cứu.
Mặt khác, tôi cũng thấy những nhóm dành hàng tháng trời để nghiên cứu mà không tung ra bất kỳ dòng code nào. Điều này cũng tệ không kém. Hãy nhớ rằng, chúng ta muốn cân bằng giữa nghiên cứu và triển khai.
Những tranh luận về cách cân bằng hai yếu tố này dẫn đến câu hỏi: “Chúng ta nên dành bao nhiêu thời gian cho nghiên cứu?”.
2. Hướng Đến Một Câu Hỏi Tốt Hơn
Trong nghiên cứu, chúng ta bắt đầu bằng cách xác định một kết quả rõ ràng và sau đó hỏi: “Đâu là con đường tốt nhất để đạt được kết quả mong muốn đó?”.
Chúng ta cần khám phá những nhu cầu, khó khăn, mong muốn—hoặc những gì tôi gọi là cơ hội—ảnh hưởng đến kết quả đó.
Sau đó, chúng ta hỏi: “Trong số những cơ hội này, nếu chúng ta giải quyết chúng, cơ hội nào sẽ có tác động lớn nhất đến kết quả mong muốn của chúng ta?”.
Từ đó, chúng ta cần khám phá giải pháp nào sẽ giải quyết tốt nhất cơ hội mục tiêu mà chúng ta đã chọn.
Tôi vừa phác thảo bốn hoạt động nghiên cứu chính:
- Xác định một kết quả mong muốn
- Khám phá các cơ hội
- Chọn một cơ hội mục tiêu
- Khám phá các giải pháp
Bạn có thể hỏi: “Chúng ta dành bao nhiêu thời gian để thực hiện từng hoạt động này?”. Nhưng đó vẫn không phải là một câu hỏi hay.
Giống như chúng ta không nghiên cứu trước rồi mới triển khai sau, chúng ta cũng không khám phá các cơ hội rồi mới khám phá các giải pháp. Nghiên cứu không phải là một quá trình tuyến tính. Đó là một quá trình phức tạp, lộn xộn diễn ra đồng thời.
Nghiên cứu không phải là một quá trình tuyến tính. Đó là một quá trình phức tạp, lộn xộn diễn ra đồng thời.
Chúng ta có thể bắt đầu một quý với một kết quả mong muốn rõ ràng, nhưng khi chúng ta khám phá các cơ hội và các giải pháp tiềm năng cho những cơ hội đó, chúng ta có thể nhận ra rằng mình đã xác định sai kết quả mong muốn.
Nếu đây là trường hợp xảy ra, chúng ta không nên mù quáng tiến lên phía trước, mà nên lùi lại một bước và xem xét lại kết quả mong muốn của mình. Chúng ta muốn tự hỏi liệu đây có phải là điều tốt nhất mà chúng ta có thể làm để tạo ra giá trị cho khách hàng và doanh nghiệp của mình hay không.
Điều tương tự cũng xảy ra khi chúng ta khám phá các giải pháp. Chúng ta nên khám phá các giải pháp trong bối cảnh của một cơ hội mục tiêu. Tuy nhiên, trên đường đi, chúng ta có thể nhận ra rằng một cơ hội khác quan trọng hơn. Nếu vậy, chúng ta cần lùi lại một bước và xem xét lại quyết định mà chúng ta đã đưa ra về cơ hội mục tiêu của mình.
Vì nghiên cứu không tuyến tính, bất cứ khi nào chúng ta học được thông tin mới, chúng ta cần xem xét lại các quyết định trước đây của mình và hỏi liệu thông tin mới này có thay đổi điều gì không.
Bất cứ khi nào chúng ta học được thông tin mới, chúng ta cần xem xét lại các quyết định trước đây của mình và hỏi liệu thông tin mới này có thay đổi điều gì không.
Tuy nhiên, một số nhóm lại rơi vào cái bẫy của việc phân tích tê liệt—cả lần đầu tiên họ đưa ra mỗi quyết định và mỗi khi có thông tin mới. Điều này đặc biệt gây khó khăn vì nếu bạn đang thực hiện nghiên cứu tốt, bạn sẽ học được điều gì đó mới mỗi tuần. Chúng ta không có thời gian cho việc phân tích tê liệt chút nào, chứ đừng nói đến mỗi tuần.
Các nhóm có thể tránh cái bẫy này bằng cách đặt một câu hỏi tốt hơn. Thay vì hỏi: “Chúng ta cần thực hiện bao nhiêu nghiên cứu?”, các nhóm nên thực hiện nghiên cứu liên tục và hỏi: “Làm thế nào chúng ta có thể nhanh chóng tích hợp thông tin mới mà chúng ta đang học được mà không làm mất đà?”.
Tôi có hai công cụ mà các nhóm có thể áp dụng để giúp trả lời câu hỏi tốt hơn này: cây giải pháp cơ hội và hiểu sự khác biệt giữa các quyết định một chiều và các quyết định hai chiều.
3. Sử Dụng Cây Giải Pháp Cơ Hội Để Lập Bản Đồ Các Quyết Định Của Bạn
Đầu tiên, các nhóm nên sử dụng cây giải pháp cơ hội để lập bản đồ những gì họ đang học được trong nghiên cứu.
Cây giải pháp cơ hội giúp bạn vẽ ra các kết nối logic mạnh mẽ giữa các giải pháp bạn đang khám phá, các cơ hội bạn đã xác định và tác động của cả hai đối với kết quả mong muốn của bạn. Khi các nhóm đưa ra quyết định, họ đang vạch ra một con đường thông qua một nhánh của cây giải pháp cơ hội của họ. Khi có thông tin mới, các nhóm có thể sử dụng cây giải pháp cơ hội của họ để nhanh chóng xem xét lại những quyết định đó.
Ví dụ: nếu một thử nghiệm thất bại, nhóm sẽ học được điều gì đó mới. Nhóm có thể sử dụng cây giải pháp cơ hội của họ để nhanh chóng quyết định xem thông tin mới này có nghĩa là họ cần phát triển giải pháp của mình hay không, nếu nó có nghĩa là họ cần chọn một cơ hội mới hay nếu nó có nghĩa là họ đang theo đuổi một kết quả sai lầm.
Vì họ đã nắm bắt được những gì họ học được trong quá trình thực hiện, họ không bắt đầu lại từ đầu với mỗi lần lặp lại. Thay vào đó, họ đang cắt tỉa cây của mình ở một số khu vực (cắt bỏ các nhánh cơ hội không hứa hẹn như họ từng nghĩ), phát triển cây của họ ở các khu vực khác (thêm các cơ hội mới mà họ khám phá ra khi họ khám phá) và đôi khi thậm chí bắt đầu một cây mới (khi họ nhận ra rằng họ đang theo đuổi một kết quả sai lầm).
Trong khi một lộ trình sản phẩm truyền thống (loại có các tính năng và ngày tháng) mô tả con đường mà một nhóm sản phẩm sẽ đi đến một kết quả không chắc chắn, thì một cây giải pháp cơ hội mô tả tất cả các con đường mà một nhóm có thể đi để đạt được một kết quả đã biết. Con đường họ sẽ đi là không chắc chắn, nhưng họ có thể tối ưu hóa con đường đó dựa trên những gì họ học được trong nghiên cứu.
Một lộ trình sản phẩm truyền thống mô tả con đường mà một nhóm sản phẩm sẽ đi đến một kết quả không chắc chắn; một cây giải pháp cơ hội mô tả tất cả các con đường mà một nhóm có thể đi để đạt được một kết quả đã biết.
Cây giải pháp cơ hội là một cách tuyệt vời để lập bản đồ các con đường tiềm năng của bạn đến kết quả mong muốn, tuy nhiên, tôi vẫn thấy các nhóm bị mắc kẹt với việc phân tích tê liệt khi quyết định chọn con đường nào. Đối với vấn đề này, hãy обратиться đến Jeff Bezos, người sáng lập Amazon, để được tư vấn.
4. Jeff Bezos Về Việc Ra Quyết Định Tốc Độ Cao
Jeff Bezos, trong thư gửi cổ đông năm 2015 của mình, đã cung cấp cho chúng ta một khuôn khổ đơn giản để quyết định những quyết định nào nên được đưa ra nhanh chóng và những quyết định nào nên thận trọng và cân nhắc hơn.
Đây là những gì ông viết:
Một số quyết định là hệ quả và không thể đảo ngược hoặc gần như không thể đảo ngược—các cửa một chiều—và những quyết định này phải được đưa ra một cách có phương pháp, cẩn thận, chậm rãi, với sự cân nhắc và tham khảo ý kiến tuyệt vời. Nếu bạn bước qua và không thích những gì bạn thấy ở phía bên kia, bạn không thể quay lại nơi bạn đã ở trước đây. Chúng ta có thể gọi đây là các quyết định Loại 1. Nhưng hầu hết các quyết định không phải như vậy—chúng có thể thay đổi, có thể đảo ngược—chúng là các cửa hai chiều. Nếu bạn đã đưa ra một quyết định Loại 2 không tối ưu, bạn không phải sống với hậu quả đó lâu như vậy. Bạn có thể mở lại cửa và quay lại. Các quyết định Loại 2 có thể và nên được đưa ra nhanh chóng bởi các cá nhân hoặc nhóm nhỏ có phán đoán cao.
Tôi thấy khuôn khổ cửa một chiều/cửa hai chiều này vô cùng có giá trị khi nói đến các quyết định về sản phẩm.
Nếu bạn đang cố gắng quyết định công ty nào nên mua lại để xây dựng danh mục sản phẩm của mình, đây là một quyết định cửa một chiều. Bạn không thể dễ dàng đảo ngược tình thế nếu bạn làm sai. Đây là loại quyết định mà bạn muốn làm chậm lại và làm đúng ngay lần đầu tiên.
Nếu bạn đang cố gắng quyết định đầu tư vào tính năng này hơn tính năng khác, miễn là bạn đang suy nghĩ theo cách lặp đi lặp lại và không phải theo các sáng kiến sản phẩm dài hạn, thì đây là một quyết định cửa hai chiều. Khi bạn bắt đầu thử nghiệm một tính năng, bạn sẽ nhanh chóng biết liệu mình có đưa ra quyết định đúng đắn hay không. Nếu bạn sai, bạn luôn có thể đảo ngược tình thế và chọn một giải pháp khác hoặc thậm chí một cơ hội khác hoàn toàn.
Trong thế giới sản phẩm kỹ thuật số, không chỉ hầu hết các quyết định của chúng ta là quyết định cửa hai chiều, mà chúng ta còn có các vòng phản hồi nhanh. Nếu chúng ta đưa ra những quyết định sai lầm, chúng ta sẽ biết đủ sớm, đặc biệt nếu chúng ta có một hoạt động nghiên cứu liên tục.
Điều này có nghĩa là chúng ta nên đưa ra các quyết định nhanh chóng. Đừng mất hàng tuần để chọn kết quả mong muốn tốt nhất. Hãy xem dữ liệu của bạn, thảo luận về số liệu nào sẽ tạo ra nhiều giá trị nhất cho doanh nghiệp của bạn nếu được cải thiện và đưa ra quyết định.
Khi lập bản đồ không gian cơ hội, hãy bao gồm tất cả. Nếu bạn nghe thấy nhiều hơn một khách hàng chia sẻ một nhu cầu hoặc khó khăn, hãy thêm nó vào cây của bạn. Hãy nhớ rằng, bạn không cam kết giải quyết nó, bạn chỉ thêm nó vào bản đồ các khả năng của mình.
Khi bạn đánh giá và ưu tiên các cơ hội, đừng sa lầy vào nhu cầu về dữ liệu hoàn hảo. Sử dụng dữ liệu bạn có ngày hôm nay để chọn một cơ hội mục tiêu. Tiếp tục thu thập dữ liệu với các hoạt động nghiên cứu liên tục của bạn và khi có thông tin mới, hãy xem xét lại cơ hội mục tiêu của bạn.
Khi ưu tiên các giải pháp, đừng đóng khung quyết định của bạn là chọn một giải pháp tốt nhất. Bạn không làm vậy. Nếu bạn thực sự lặp đi lặp lại, bạn sẽ có nhiều cơ hội để chọn, sửa đổi và tinh chỉnh. Hãy làm tốt nhất có thể dựa trên dữ liệu bạn có ngày hôm nay và bắt đầu xuất xưởng trong tuần này.
Đồng thời, hãy làm việc siêng năng để thu thập thêm thông tin thông qua các hoạt động nghiên cứu liên tục của bạn, để các quyết định của tuần tới thậm chí còn tốt hơn.
5. Tổng Kết
Vậy nên, hãy ngừng hỏi: “Chúng ta nên thực hiện bao nhiêu nghiên cứu?”.
Đừng nghĩ về nghiên cứu như một khối công việc hữu hạn, riêng biệt. Nghiên cứu nên liên tục. Thay vào đó, hãy hỏi: “Làm thế nào chúng ta có thể tích hợp tốt nhất thông tin mới trong khi vẫn duy trì động lực?”.
Động lực là tất cả. Nếu bạn không xuất xưởng phần mềm, bạn sẽ không tạo ra giá trị cho khách hàng của mình. Nhưng nếu bạn đang xây dựng phần mềm sai, bạn cũng không tạo ra giá trị cho khách hàng của mình.
Nếu bạn không xuất xưởng phần mềm, bạn sẽ không tạo ra giá trị cho khách hàng của mình. Nhưng nếu bạn đang xây dựng phần mềm sai, bạn cũng không tạo ra giá trị cho khách hàng của mình.
Cân bằng nghiên cứu với việc triển khai bằng cách liên tục thực hiện cả hai. Sử dụng cây giải pháp cơ hội để lập bản đồ các con đường tiềm năng và các quyết định cửa hai chiều để di chuyển nhanh chóng. Đảm bảo bạn có các vòng phản hồi phù hợp để biết khi nào bạn đã sai và đừng ngại điều chỉnh hướng đi khi cần thiết.
Nếu bạn vẫn đang tự hỏi nên dành bao nhiêu thời gian cho nghiên cứu, câu trả lời là: nhiều nhất có thể mỗi tuần. Cố gắng dành nhiều thời gian hơn cho nghiên cứu vào tuần tới so với tuần này. Lặp lại.
6. Ưu Điểm Khi Tìm Kiếm Thông Tin Tại CAUHOI2025.EDU.VN
Tại CAUHOI2025.EDU.VN, bạn sẽ tìm thấy:
- Thông tin đáng tin cậy: Chúng tôi tổng hợp và kiểm chứng thông tin từ các nguồn uy tín tại Việt Nam, đảm bảo tính chính xác và khách quan.
- Giải đáp dễ hiểu: Chúng tôi sử dụng ngôn ngữ đơn giản, dễ hiểu, giúp bạn nắm bắt thông tin nhanh chóng.
- Tư vấn hữu ích: Chúng tôi cung cấp lời khuyên và giải pháp thiết thực, giúp bạn áp dụng ngay vào thực tế.
- Nền tảng tiện lợi: Giao diện thân thiện, dễ sử dụng, giúp bạn dễ dàng tìm kiếm thông tin và đặt câu hỏi.
7. FAQ (Câu Hỏi Thường Gặp)
- Nghiên cứu (discovery) là gì?
Nghiên cứu là quá trình tìm hiểu về nhu cầu, mong muốn và vấn đề của khách hàng để phát triển sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp. - Tại sao cần phải nghiên cứu?
Nghiên cứu giúp giảm thiểu rủi ro, tăng khả năng thành công của sản phẩm hoặc dịch vụ, và đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng. - Những phương pháp nghiên cứu phổ biến nào?
Một số phương pháp phổ biến bao gồm phỏng vấn khách hàng, khảo sát, thử nghiệm A/B, và phân tích dữ liệu. - Làm thế nào để xác định kết quả mong muốn trong nghiên cứu?
Kết quả mong muốn nên liên quan đến mục tiêu kinh doanh và giá trị mang lại cho khách hàng. - Cây giải pháp cơ hội (opportunity solution tree) là gì?
Đây là một công cụ giúp bạn hình dung và liên kết giữa các cơ hội, giải pháp và kết quả mong muốn. - Quyết định một chiều (one-way door decision) là gì?
Đây là quyết định khó hoặc không thể đảo ngược, cần được cân nhắc kỹ lưỡng. - Quyết định hai chiều (two-way door decision) là gì?
Đây là quyết định có thể đảo ngược, có thể được đưa ra nhanh chóng. - Làm thế nào để cân bằng giữa nghiên cứu và triển khai?
Nghiên cứu và triển khai nên diễn ra song song và liên tục. - Tại sao tốc độ học hỏi quan trọng trong nghiên cứu?
Tốc độ học hỏi giúp bạn nhanh chóng điều chỉnh hướng đi và tối ưu hóa sản phẩm hoặc dịch vụ. - CAUHOI2025.EDU.VN có thể giúp gì cho quá trình nghiên cứu của tôi?
CAUHOI2025.EDU.VN cung cấp thông tin đáng tin cậy, giải đáp dễ hiểu và tư vấn hữu ích để bạn có thể nghiên cứu hiệu quả hơn.
8. Lời Kêu Gọi Hành Động (CTA)
Bạn còn thắc mắc về việc dành bao nhiêu thời gian cho nghiên cứu? Hãy truy cập CAUHOI2025.EDU.VN ngay hôm nay để khám phá thêm nhiều câu trả lời hữu ích, đặt câu hỏi mới hoặc sử dụng dịch vụ tư vấn của chúng tôi. Chúng tôi luôn sẵn sàng hỗ trợ bạn trên hành trình phát triển sản phẩm và dịch vụ thành công!
Thông tin liên hệ:
Địa chỉ: 30 P. Khâm Thiên, Thổ Quan, Đống Đa, Hà Nội, Việt Nam
Số điện thoại: +84 2435162967
Trang web: CauHoi2025.EDU.VN
