Discovering Hidden User Needs of Globally Used Services in a Small Team Context
No Thumbnail Available
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Perustieteiden korkeakoulu |
Master's thesis
Authors
Date
2021-05-17
Department
Major/Subject
Software and Service Engineering
Mcode
SCI3043
Degree programme
Master’s Programme in Computer, Communication and Information Sciences
Language
en
Pages
84 + 10
Series
Abstract
New products and services often fail to meet business objectives. Primary reason for such product failures is that they do not address user needs that would differentiate the product from the competition and lead to user satisfaction. However, these needs are typically hidden needs, which means that users are unable to recognize or articulate them. The aim of this thesis was to investigate methods for eliciting hidden needs are suitable for small teams developing software for a global user base. A literature review was conducted to identify available methods for eliciting hidden needs. To assess their suitability in the context of small teams developing globally used services, an empirical study at a Finnish case company was conducted as an insider action research. The empirical study involved the application of two hidden-need elicitation methods which were the problem detection analysis and the lead-user method. The results showed that due to their clear structure and the ability to use pre-existing data, both problem detection analysis and the lead-user method can be applied with feasible amount of work and low monetary costs. Both methods could also be conducted fully remotely to elicit the needs of users around the world, with only minor challenges stemming from the use of incentives. Furthermore, the lead-user method was found to elicit novel needs with deep contextual information. However, the problem detection analysis was found to generate data that is less suitable for hidden-need elicitation due to its ambiguity. We conclude that the lead-user method provides more useful information about hidden user needs than the problem detection analysis. In addition, both the lead-user method and problem detection analysis can be applied remotely and with low resource requirements, supporting their suitability to the context of small teams developing products for global user base.Tuotteet ja palvelut epäonnistuvat usein liiketoimintatavoitteiden täyttämisessä, sillä ne eivät huomioi tarpeita, joiden ratkaiseminen johtaisi kilpailijoista erottautumiseen ja käyttäjien tyytyväisyyteen. Nämä tarpeet ovat kuitenkin tyypillisesti piilotarpeita, joita käyttäjät eivät joko itse tunnista tai eivät pysty pukemaan sanoiksi. Tämän diplomityön tavoitteena oli tutkia, mitkä piilotarpeiden tunnistamismenetelmät soveltuvat pienille työryhmille, jotka kehittävät ohjelmistotuotteita maailmanlaajuiselle käyttäjäkunnalle. Selvittääksemme saatavilla olevat piilotarpeiden tunnistamismenetelmät teimme kirjallisuuskatsauksen. Suoritimme toimintatutkimuksen suomalaisessa yrityksessä tutkiaksemme tunnistamismenetelmien soveltuvuutta pienien työryhmien ja maailmanlaajuisen käyttäjäkunnan kontekstiin. Empiirisen tutkimuksen osana sovellettiin kahta piilotarpeiden tunnistamismenetelmää: kärkikäyttäjiä ja havaittujen ongelmien analyysiä. Tulokset osoittivat sekä kärkikäyttäjämenetelmän että havaittujen ongelmien analyysin olevan toteutettavissa pienellä työmäärällä ja kustannuksilla. Syyksi tunnistettiin erityisesti menetelmien selkeä rakenne ja niiden mahdollisuudet käyttää olemassa olevaa dataa. Molemmat menetelmät oli myös mahdollista toteuttaa täysin etänä, maailmanlaajuisen käyttäjäkunnan tarpeiden tunnistamiseksi. Etäkäytössä haasteita aiheutti ainoastaan osallistujille suunnatut kannustimet. Kärkikäyttäjämenetelmän tulokset osoittivat menetelmän kyvyn tunnistaa uusia käyttäjätarpeita ja kerätä perusteellista tietoa kontekstista. Sen sijaan havaittujen ongelmien analyysi osoittautui tuottavan dataa, joka ei epämääräisyytensä vuoksi merkittävästi edesauta piilotarpeiden tunnistamista. Tutkimuksen tulosten perusteella kärkikäyttömenetelmä tuottaa havaittujen ongelmien analyysiin verrattuna käyttökelpoisempia tuloksia piilotarpeiden tunnistamiseen. Sekä kärkikäyttäjämenetelmä että havaittujen ongelmien analyysi ovat toteutettavissa etänä ja pienillä resursseilla, mikä tukee niiden soveltuvuutta pienien työryhmien ja maailmanlaajuisen käyttäjäkunnan kontekstiin.Description
Supervisor
Kauppinen, MarjoThesis advisor
Kärkkäinen, KimmoKeywords
hidden needs, lead user, problem detection analysis, action research