Designing Digital Product
per Stage and Metric
Fact based, move fast, measure what matters

Mục lục

I. Giới thiệu II. Mục tiêu III. Giáo trình IV. Trade-offs IV. Ban tổ chức VI. Feedback VII. Case Study VIII. FAQ

I. Giới thiệu

"Designing Digital Product per Stage and Metric" là bootcamp đào tạo liên ngành chuyên môn cao, dành cho product builders - bao gồm Product Managers, Product Designers, UX Researchers, Business Analysts và Data Analysts. Chương trình là sự hợp nhất giữa 3 nhóm kiến thức: Product Discovery, Product Delivery và Data-Driven Decision Making, từ đó mang lại một chương trình thực tiễn và toàn diện.

Bootcamp được xây dựng trong hơn 2 năm với 50+ lần in-depth interview, focus group các thành viên trong product team. Dưới đây là 6 thách thức phổ biến mà chúng tôi muốn giải quyết:

Xem nào! Ok biết ời
1. Thiếu tư duy sản phẩm
  • Cảm thấy mình như “feature factory” khi làm theo yêu cầu từ cấp trên.
  • Thiếu khả năng phản biện và tự đề xuất roadmap.
  • Khi được giao goal là product metric thì không biết bắt đầu từ đâu và làm như thế nào.
  • Dễ tạo ra sản phẩm vitamin chứ không phải là pain killer
  • Biết không thể làm tốt mọi thứ một lần nhưng không biết ưu tiên cái gì
  • Thiếu cọ sát với các domain và giai đoạn phát triển sản phẩm khác nhau.
2. Thiếu kỹ năng đo lường
  • Ngụy thống kê. Đưa ra nhận định hoàn toàn sai vì không hiểu ý nghĩa của chỉ số đang phân tích.
  • Product performance indicators không rõ ràng cho từng lần release.
  • Đặt ra các mục tiêu cho feature không hợp lý.
  • Không có kỹ năng define các chỉ số cần đo lường, parameters cần có dẫn đến khó khăn hoặc không thể phân tích sâu.
  • Không biết dùng các tool hỗ trợ phân tích số liệu (GA4, Mixpanel, Clevertap, Power BI...) vì có quá nhiều cấu hình và thao tác.
3. Kỹ năng nghiên cứu hạn chế
  • Luôn chậm chân và dần trở thành cái bóng của đối thủ
  • Cảm tính, các quyết định thiếu trọng lượng.
  • Không biết xây dựng và kiểm chứng giả định
  • Khó khăn khi cần nghiên cứu để tìm ra các cơ hội mới
  • Nghiên cứu không tạo ra impact cho sản phẩm.
4. Khó khăn khi viết tài liệu sản phẩm
  • Team không hiểu rõ yêu cầu, phát triển tính năng sai mục tiêu
  • Tăng chi phí phát triển, kiểm thử.
  • Không kiểm soát được phạm vi phát triển trong từng sprint
  • Thiếu cơ sở để review.
  • Thiếu hụt các dữ liệu định lượng từ hành vi người dùng.
5. Mất định hướng trong sự nghiệp
  • Tôi còn thiếu gì để tiếp tục growth?
  • Burn out
  • Hoài nghi bản thân.
  • Công việc lặp đi lặp lại, không còn học được gì nữa.
6. Môi trường thiếu sự hỗ trợ
  • Boss centric - "Ai trả lương người đấy đúng".
  • Các phòng ban làm việc độc lập & thiếu gắn kết
  • Không có cơ hội để làm đầy đủ quy trình, nghiên cứu, kiểm thử.
  • Môi trường ổn định, sợ việc thử / sai.

II. Mục tiêu bootcamp

Chương trình được thiết kế để người tham dự được đặt mình vào một môi trường phát triển sản phẩm với đầy đủ quy trình từ nghiên cứu, xác định mục tiêu, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và đo lường lại các chỉ số sản phẩm. Từ đó nâng cao năng lực phát triển sản phẩm số một cách bài bản, linh hoạt và có thể mở rộng. Dưới đây là những mục tiêu chi tiết của chương trình:

Xem nào! Ok ok
Product Discovery
  • Nâng cao khả năng phản biện và xây dựng thói quen ra quyết định dựa trên insight
  • Biết, hiểu và vận dụng được các phương pháp nghiên cứu dựa trên mục tiêu, bối cảnh và nguồn lực.
  • Ứng dụng thống kê mô tả, thống kê suy luận vào nghiên cứu thị trường, theo dõi và phân tích sức khỏe sản phẩm.
  • Xác định vấn đề cốt lõi và nhu cầu chưa được đáp ứng trong hành trình người dùng
  • Tạo ra các actionable insight cho sản phẩm, từ đó xây dựng roadmap và planning.
Product Delivery
  • Ra quyết định cải tiến dựa trên chỉ số sản phẩm theo từng vòng đời sản phẩm.
  • Xác định được mục tiêu, rủi ro tại từng giai đoạn.
  • Ứng dụng quy trình tiền kiểm, hậu kiểm để đưa ra các quyết định khách quan
  • Biết khi nào sản phẩm “đủ tốt” để ra mắt
  • Thực hành viết BRD, PRD, event tracking plan
Product Metrics
  • Thống nhất mục tiêu công việc thông qua chỉ số sản phẩm.
  • Tập trung vào các chỉ số quan trọng nhất
  • Hiểu được mối quan hệ giữa 3 nhóm chỉ số chính: Product Metrics, User Experiences Metrics, Business Metrics.
  • Xây dựng được kế hoạch theo dõi product performance và user behavior.
  • Theo dõi, phân tích hành vi người dùng và ảnh hưởng của nó đến các chỉ số sản phẩm.
  • Ứng dụng nghiên cứu giải thích vào việc tìm root cause cho các vấn đề của sản phẩm.

Danh sách Bootcamp

III. Giáo trình

Giáo trình chương trình được xây dựng cho 14 tuần học bao gồm:

  • 18 buổi học x 3 giờ / buổi
  • 14+ buổi chữa bài, review công việc.
  • Dự án cuối khóa làm theo nhóm từ 3-5 người
  • Chương trình bảo vệ cuối khóa có sự góp mặt của hội đồng chấm bảo vệ, với các thành viên đến từ nhiều công ty và chuyên môn khác nhau, đảm bảo tính khách quan và đa chiều.

Vừng ơi mở ra Đóng lại đi
α
Introduction & Fundamental
  • Entrance test
  • Bootcamp introduction
  • Product life cycle
  • Introduction to product development
  • Goal of PM, PD, UXR, BA
  • Lean startup, design thinking & agile
  • Product metrics
  • Scrum introduction
  • Project ideation
    • Start with the problem
    • Generating ideas
    • Criteria for a good idea
    • Divergent and convergent mindset
    • How to find an underserved need.
  • Case study
β
Market Research
  • Introduction
  • Research classification
    • Qualitative & quantitative research
    • Primary, secondary research
    • Exploratory research
    • Descriptive research
    • Explanatory research
  • Conducting market mesearch
    • Research objective
    • Research design
    • Collect data
    • Select sample
    • Sample size calculation
γ
Primary Research
  • Participant screening
  • Questionnaire design
    • Creating unbiased questions
    • Language and terminology
    • What is doublespeak.
    • Question arrangement
  • Choosing questions type
    • Closed-ended questions
      • Multiple choice
      • Single choice
      • Likert scale
      • Frequency scale...
    • Open-ended questions
    • Pre-test and revise
  • Interview method
δ
Statistic & Hypothesis Testing
  • Data cleaning
    • Remove duplicates
    • Handle missing values
    • Check and correct data
    • Standardize data
    • Handling outliers
  • Data interpretation
    • Inferential statistics
    • Correlation & regression analysis
    • Segmentation analysis
    • Coding and categorization
    • Thematic analysis
    • Cross-referencing
  • Working with Google Sheet
    • Filtering
    • Encode & decode
    • Working with pivot table
    • Working with formula
ε
Research Conclusion
  • Working with data visualization
    • Comparison
    • Distribution
    • Composition
    • Relationship
  • Data Synthesis
    • Identify key findings
    • Draw conclusions
    • Provide product & business recommendations
  • Framework
    • Working with personas
    • Working with customer journey
    • 2 variable comparison
ζ
Business Model Canvas
  • Business model canvas
    • The key activities of the business
    • Distribution channels
    • Customer relationships activities
    • Generating revenue
  • Product monetization strategies
  • Go-to-market strategies
  • Customer Adoption
    • Innovator
    • Early Adopter
    • Early Majority
    • Late Majority
    • Laggards
η
Product Discovery
  • Google Heart Framework
  • Product retention
    • Definition & Type of retention
    • Return User Return Rate
    • New User Return Rate
    • Current User Return Rate
  • Customer journey
  • Definition of conversion rate
    • How to measure conversion rate
    • Categorize users to cohorts
    • Analyzing CR with different cohorts
  • Prioritizing feature using:
    • The RICE method
    • S.M.A.R.T method
    • Red route
  • Customer Journey
    • Onboarding & Value Discovery
    • Daily Usage
    • Deep Usage
  • How can we deliver value to user?
θ
Proof of Concepts
  • Start working with a 1-pager
  • Proof of Concept
    • Value proposition
    • Hypothesis
    • How Might We
    • Technical feasibility
      • API, technical documentation
      • Low code, no code
  • Validating your ideas
    • Identifying & categorizing user
    • Choice architecture
ι
Feature Design
  • Wire-framing & design pattern
  • User flow & prioritization
  • Working with your ERD
  • Working with notification & email-marketing
  • Design thinking on a daily basis
  • Approaches of a features
  • Data driven decision making
  • Design for retention
  • Divergence - convergence
  • Converting solution to functions
κ
Solution Reasoning
  • Theoretical reasoning
  • Validating via external data
  • Validating via system configuration
  • Validating via transactional record
  • Design validation
    • Color & contrast testing testing
    • Typography checklist
    • Success scenarios
    • Failure, error handling & fallback
    • Input Validation & Cursor behavior
    • Layout & Responsiveness
    • Back behavior & Session history
  • Heuristic evaluation
λ
Usability Testing
  • What is usability?
  • Why usability testing matters
  • Principles of good usability
  • Differences between usability testing and other testing types (A/B, QA, etc.)
  • Types and Methods of Usability Testing
  • Planning a Usability Test
  • Conducting the Test
  • Analyzing and Reporting Results
    • Measuring Satisfaction
    • Measuring Efficiency
    • Measuring Effectiveness
    • System Usability Scale
  • Screen-based eye tracking, attentional heat map
    • Gaze Points
    • Fixations
    • Areas of interest (AOI)
    • Heat-maps
    • Time To First Fixation
    • Visual weight & visual tractions
μ
Digital Behavior Tracking
  • Data model
  • Infrastructure of an event tracking tool
  • Tools & limitation
  • Structure of an event tracking requirement
  • Prioritizing event request for tracking plan
  • Distinct ID
    • User properties
    • Group properties
  • Trigger, condition & action
    • Rules for defining trigger
  • Event
    • Event properties
    • Device properties
    • Page properties
  • Data type
  • Naming convention
ν
Feature Hand-off
  • Product Requirement Document
    • What is PRD
    • Structure of a PRD
    • Define a goal of a product release
    • Using logical operator to breakdown Success Metrics
    • Writing an Acceptance Criteria
    • Given - When - Then format
  • Design hand-off
    • Structure of a design hand-off
    • Design specification
    • Success case, edge cases & corner cases
    • Layout & Responsiveness
    • Handling:
      • Text scale
      • Cursor & keyboard behavior
      • Navigation & session history
    • Fallback
ξ
Fundamental of Growth
  • Metrics for Growth
    • AARRR Funnel
    • Break down metrics
  • Acquisition Channels
    • Paid Acquisition vs Organic Acquisition
    • Viral Marketing & Referral Programs
  • Channel Optimization
  • Marketing Automation
  • Pricing & Monetization Strategies
  • Marketing-led growth
  • Partnership-led growth
  • Sale-led growth
  • Community-led growth
ο
Product Led Growth
  • Growth hack - increase user base with limited resources
  • What is K-factor
  • Referral using hook
    • From goal to feature & channels
    • Referral programs
  • SEO, ASO & Landing page design
    • Content & Marketing campaign for landing page & fanpage
  • Mechanic for user referral
  • How to track sharing / referral
  • Iterating feature to separating acquisition sources
  • Easing accessibility by funnel optimization.
  • Increase product branding through branding & UI Design
π
Product Analytic & Dashboard
  • Analytical tools
    • Introduction to Mixpanel
    • Business as usual task
    • Logical operations
    • Defining analytical objective
  • Analytic method
    • Funnel analysis
    • Trend analysis
    • Retention analysis
  • Analytic attribution
    • Breakdown
    • Timeframe
    • Filter
  • Statistical fallacy & examples
  • Product Dashboard
    • Defining dashboard goal
    • Type of dashboard
    • Data visualization & naming
ρ
Explanatory Research
  • Experimental design
    • Definition
    • Forming a hypothesis
    • Independent & Dependent Variable
    • Control group & Experimental group
    • Randomization
    • Replication
    • How to
  • Explanatory research using deep interview
ς
Case Study & Public Speaking
  • Course wrap-up & Further learning
  • Presentation structure
  • Critical thinking & Bias
  • Public Speaking & Double speaking
  • End of Bootcamp Assessment Test
Σ. Graduation retreat

IV. Trade-offs

Designing Digital Product per Stage and Metric là một chương trình đào tạo chuyên sâu dành cho những người sẵn sàng đầu tư thời gian và nỗ lực để làm chủ tư duy thiết kế sản phẩm. Trước khi đăng ký, vui lòng cân nhắc những điều sau:
  1. ~45% người tham dự đánh giá chương trình có cường độ học tập cao. Hãy đảm bảo mình có thể dành 10-15 giờ mỗi tuần để theo kịp chương trình.
  2. Đề tài cuối khóa được làm theo nhóm từ 3-5 người. Bạn sẽ cần thích nghi với việc dẫn dắt đội nhóm và chủ động công việc trong suốt 3,5 tháng.
  3. Bootcamp yêu cầu người tham dự liên tục ôn luyện, tự khám phá thêm các kiến thức mới để bảo vệ tốt dự án của mình.
  4. Cơ sở vật chất có thể chưa hoàn hảo. Dù điều kiện học tập còn hạn chế, chương trình được thiết kế để tối ưu hóa chất lượng nội dung và khả năng tương tác.

VI. Người tham dự nói gì?

VII. Case Study

Phần này ban tổ chức đang xin phép người tham dự để feature đề tài của các nhóm lên website, bạn đợi nhé.

VIII. FAQ

Sau khi gửi form đăng ký thành công, ban tổ chức sẽ liên hệ và sắp xếp với bạn một buổi in-depth interview trước khi lên danh sách người tham dự chính thức.
2 tuần trước thời điểm bắt đầu chương trình, ban tổ chức sẽ gửi thông báo nhập học chính thức cho người tham dự.
Sau khi nhận thông tin, bạn vui lòng thanh toán học phí trong vòng 7 ngày để xác nhận việc tham dự bootcamp của mình.

Đúng đó. Data driven decision making là một tiêu chí đào tạo then chốt của UXCamp.
Khi bắt đầu một sản phẩm mới: Chúng ta sẽ tìm dữ liệu mô tả thị trường, người dùng sẵn có bằng deck research. Nếu chưa đủ, chúng ta sẽ tiếp tục làm primary research để thu thập các dữ kiện cho quá trình phát triển sản phẩm. Từ đó xác định được mục tiêu sản phẩm, diễn giải ra thành các chỉ số quan trọng cần tập trung.
Khi đã có sản phẩm trong tay, chúng ta đưa ra quyết định dựa trên các số liệu hệ thống: từ transactional records, system performance, user feedback cho đến các dữ liệu từ hành vi người dùng thao tác trên sản phẩm thông qua behavioral event tracking.
Để làm được tất cả những điều đó, bạn cần phải trải qua những nội dung học sau:

  • Nghiên cứu & các phương pháp nghiên cứu
  • Phân tích kết quả nghiên cứu
  • Thống kê mô tả & Thống kê suy luận
  • Product Metrics
  • Digital Behavioral Event Tracking
  • Phân tích chỉ số sản phẩm
  • Xây dựng dashboard để theo dõi sức khỏe sản phẩm

Bạn chưa nên tham gia tại thời điểm này đâu. 50% người tham dự đã có trên 4 năm kinh nghiệm làm việc. Vì thế tốc độ đào tạo được đẩy nhanh, các kiến thức nhập môn, công cụ, quy trình thao tác được rút ngắn hoặc lược bỏ nhằm bắt kịp tốc độ tiếp thu của người tham dự. Bạn tham gia tại thời điểm mới vào nghề sẽ không phù hợp với mô tuýp giảng dạy hiện tại của chương trình.
Trong tương lai, UXCamp Vietnam sẽ có các hoạt động dành riêng cho bạn. Hãy chờ chúng tôi nhé.

Chương trình có thể xuất hóa đơn / hợp đồng nếu bạn đăng ký học theo diện công ty cử đi nha.

Hiện giờ UXCamp Vietnam đang chưa có chương trình giảm giá.

Danh sách Bootcamp