Vous n’avez pas encore besoin d’un avis de plus sur ce qui se passe sur Twitter, n’est-ce pas ? Je ne le pensais pas. Dans ce cas, je vais parler de la façon dont nous créons des histoires d’utilisateurs pour recueillir nos propres exigences.
J’ai eu du mal à maîtriser mes données de vente. Nous avons un CRM, mais parce que nous sommes une petite entreprise, je ne peux pas me permettre le niveau qui me permettrait de faire n’importe quel type de rapport personnalisé. Notre CRM permet pour le moment des fonctionnalités de base, telles que la collecte de données sur les prospects et le suivi des transactions. Je me suis creusé la tête, essayant de trouver une solution à cela. Ce sont quelques-unes des options que j’ai envisagées.
Dois-je changer de CRM ? C’est une douleur dans le cul pour deux raisons. Tout d’abord, j’aurais besoin d’évaluer mes besoins et de rédiger mes exigences. Ensuite, j’aurais besoin d’évaluer les différentes options de CRM. Cela peut signifier parler à d’autres vendeurs, assister à des démonstrations et toutes ces bonnes choses sur lesquelles je ne peux pas me concentrer pour le moment. Enfin, je devrais créer un plan de migration pour toutes mes données et un déploiement officiel des nouveaux processus de collecte de données sur la nouvelle plate-forme. Ok, donc ce n’est pas une solution idéale.
Peut-être puis-je télécharger les données et fusionner les différentes tables à l’aide d’Excel ? Je devrais d’abord m’assurer que toutes les différentes tables du CRM sont connectées avec une sorte d’ID. Ensuite, je devrais développer un processus pour télécharger les données, les nettoyer, puis les fusionner. Ensuite, je dois créer un rapport statique et prendre des décisions. Une autre solution pas idéale car celle-ci prendrait du temps et serait sujette aux erreurs.
Après avoir discuté avec Chris, nous avons déterminé qu’il pouvait extraire des données de l’API du CRM, les importer dans Big Query et créer des rapports dans Looker Studio (anciennement Google Data Studio). Extraction de données et rapports automatisés ? Cela pourrait fonctionner. Tout d’abord, je devrais déterminer ce dont j’ai besoin avant que Chris ne commence à extraire les centaines de points de données.
Comment avons-nous procédé, demandez-vous? Si vous avez deviné les user stories, vous obtenez l’étoile d’or pour aujourd’hui !
Chris et moi avons sauté sur un appel vidéo vendredi dernier et avons parlé d’environ 25 histoires d’utilisateurs différentes. Pourquoi tant ? Parce que j’avais différentes questions auxquelles je voulais répondre. Passer par cet exercice a fait plusieurs choses. Nous avons pu affiner les points de données que nous devions extraire du CRM. Nous avons pu nous concentrer sur l’objectif de chacun des rapports que nous allions construire. Nous avons pu déterminer de quelles tables nous avions besoin de données. Nous avons pu voir où il y avait un chevauchement entre les histoires d’utilisateurs.
Fait amusant, une histoire à utilisateur unique touche tous les 5P.
Comme un [persona]JE [want to]donc [that].
Le [persona] informe « les gens ».
Le [want to] informe « processus » et « plateforme ».
Le [that] informations « but » et « performance ».
Si elle est effectuée correctement et de manière réfléchie, une histoire mono-utilisateur peut vous dire à peu près tout ce que vous devez savoir pour faire avancer un projet.
Voici un exemple de certaines de mes histoires d’utilisateurs pour la création de rapports avec nos données de vente :
[1] En tant que PDG, je souhaite obtenir un rapport hebdomadaire sur les ventes contenant l’âge de la transaction, afin de savoir où se situent les opportunités.
[2] En tant que PDG, je veux savoir à quels services nous vendons le plus afin de pouvoir embaucher des sous-traitants pour ces services.
[3] En tant que PDG, je veux connaître la source d’un accord, afin de pouvoir aligner nos efforts sur nos activités de marketing numérique.
[4] En tant que PDG, je veux savoir quand un accord dans le pipeline a été contacté pour la dernière fois afin que je puisse travailler avec le développeur biz sur la sensibilisation.
Les user stories ne sont pas trop compliquées et l’objectif est que chacune ait un seul objectif.
Et après? Chris écrira du code pour extraire les points de données nécessaires dans Big Query. Une fois que nous avons extrait les données régulièrement à l’aide de l’automatisation, nous pouvons créer les rapports dans Looker Studio. J’ai demandé que chaque histoire d’utilisateur soit sur sa propre page dans un livre de rapports, répertoriés en haut afin qu’il soit parfaitement clair à quelle question on répond. À mon avis, ce n’est pas grave s’il y a des tables de données redondantes. Chaque histoire d’utilisateur est sa propre question et quand je cherche la réponse à cette question, je peux facilement la trouver. Honnêtement, j’ai hâte de commencer à utiliser les données pour prendre des décisions.
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