The "Story" Of Connecting with the Customer

Connecting with the Customer — الاتصال الحقيقي مش مجرد استبيان

القصة:
بعد ما كريم خلّص شغل السوق والـ users، اكتشف إن فيه حاجة لسه ناقصة:
فهم العميل نفسه، سواء كان مستخدم نهائي أو تاجر.

ولما زار التجار وسمع منهم، اكتشف إن التحدي الحقيقي مش في تتبع الشحنات…
لكن في إدارة السمعة وتقليل ضغط المكالمات.

ده كان أول باب في Connecting with the Customer.

1️⃣ Customer Engagement — لما تسمع العميل بجد

القصة:
كريم شاف في مخزن التاجر مكالمات بالهبل… كلها:
“الشحنة فين؟”

التاجر قال:

“أنا بخسر… مش بسبب البطء، بسبب قلق الناس.”

هنا بدأ الاتصال الحقيقي.

📘 شرح SAFe

Value Drivers — محفزات القيمة

هي العوامل اللي العميل بيبني عليها نجاحه.
في القصة:

  • خفض المكالمات

  • تحسين السمعة

  • رفع رضا العميل
    دي “القيمة” اللي التاجر نفسه شايفها أهم من anything else.

Pain Relievers — مخففات الألم

هي الأشياء اللي بتقلل معاناة العميل.
في حالة التاجر:

  • تقليل الأسئلة المتكررة

  • تقليل الضغط على خدمة العملاء

  • إنه يقدر يركز على البيع بدل الردود اليومية

Gains المطلوبة — المكاسب اللي بيبحث عنها العميل

هي النتائج الإيجابية اللي العميل عايز يشوفها.
في القصة:

  • خدمة عملاء أهدى

  • وقت أقل ضايع

  • زيادة ثقة العملاء فيه

2️⃣ Understanding Customer Value — قيمة العميل مش دايمًا اللي تتوقعها

القصة:
كريم كان فاكر إن قيمة التاجر = سرعة التوصيل.
لكن الحقيقة إن قيمته = سمعة قوية + عميل مبسوط + ضغط أقل.

📘 شرح SAFe + النقاط الجديدة

Value Drivers (بتوسع أكبر)

هي اللي بتوجّه قرارات العميل.
التجار كان عندهم driver واحد أساسي:
“خلّيني أقلّم المشاكل عشان أركز على البيع.”

Pain Relievers

الميزة اللي كريم بدأ يفكر فيها:
شفافية التتبع = تقليل المكالمات = إزالة الألم الرئيسي.

Gains المطلوبة

  • معاملات أكتر

  • وقت أقل للsupport

  • تقييمات أحسن

  • عميل فاهم الرحلة من الأول

القيمة مش feature…
القيمة = راحة بال.

3️⃣ Co-Creation with Customers — العميل يبقى شريك مش متفرّج

القصة:
كريم دعا التجار لاجتماع مع فريق التصميم.
التاجر رسم journey بنفسه…
وقال:

“هنا العميل بيقلق… هنا بيغضب… وهنا بتزيد مكالماته.”

ده كان أول workshop حقيقي.

📘 شرح SAFe + العناصر المطلوبة

Co-creation workshops — ورش التشاركية

هي جلسات تفاعل يشارك فيها العميل مباشرة في التصميم.
زي ما كريم عمل:

  • التاجر رسم pain points

  • الفريق ترجمها لفرص تصميم

  • UX جهّز حلول أولية based on real insights

Collaborative Prioritization — تحديد الأولويات بشكل مشترك

هي عملية ترتيب features حسب أهميتها من منظور العملاء.
في القصة:
التجار قالوا:

“الشفافية أهم من السرعة.”
فتم رفع أولوية الtimeline والخريطة.

Customer Involvement in Prototype Review — مشاركة العميل في مراجعة النماذج

هي مرحلة يطلب فيها الفريق feedback مباشر على prototype.
كريم عرض على التاجر التصميم الأول،
والتاجر قال:

“لو ده اشتغل… المكالمات هتنزل للنص.”
وده validation حقيقي.

4️⃣ Validating with the Customer — الاختبار الحقيقي مش في المكتب

القصة:
كريم رجع للتاجر بالنموذج الجديد.
جربه معاه…
وشاف رد فعله على طول.

📘 شرح SAFe + العناصر المطلوبة

Real-World Validation — التحقق في العالم الحقيقي

مش اختبار داخلي،
لكن اختبار في بيئة العميل نفسه.
زي اللي عمله كريم لما جرّب البروتوتايب في المخزن.

Early Customer Feedback — التغذية الراجعة المبكرة

SAFe يقول:

“feedback بدري = توفير وقت وفلوس.”
كريم ما استناش الإطلاق…
جرب بدري واتأكد إن الحل مناسب.

Iterative Learning — التعلّم التكراري

بعد كل feedback، الفريق عدل.
بعد كل تعديل، اختبر.
ده جوهر SAFe.

5️⃣ Building Customer Relationships — العلاقة أهم من الـ Feature

القصة:
بعد الإطلاق، التاجر بعت لكريم:

“الcomplaints نزلت 37%.
انتو فاهمينني كويس.”

كريم حس إن العلاقة هي اللي عملت الفرق.

📘 شرح SAFe + النقاط المطلوبة

الثقة (Trust)

اتّبنت لما شافوا كريم على الأرض معاهم…
شغال، سامع، ومهتم.

التواصل المستمر (Continuous Communication)

مش مرة وخلاص…
كريم كان بيرجع لهم كل أسبوع بتحديث جديد.

فهم أهداف العميل (Understanding Customer Goals)

الهدف الحقيقي للتاجر:
“خلّيني أبقى موثوق.”
وليس “تابع شحنتي بسرعة”.

مشاركة التقدم معه (Sharing Progress)

كل Sprint، كريم كان يوري لهم progress:

  • Prototype

  • تعديل

  • ميزة جديدة
    ده خلق شراكة مش مجرد خدمة.

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

Maxpooling vs minpooling vs average pooling

Image
Pooling is performed in neural networks to reduce variance and computation complexity. Many times, beginners blindly use a pooling method without knowing the reason for using it. Here is a comparison of three basic pooling methods that are widely used. The three types of pooling operations are: Max pooling: The maximum pixel value of the batch is selected. Min pooling: The minimum pixel value of the batch is selected. Average pooling: The average value of all the pixels in the batch is selected. The batch here means a group of pixels of size equal to the filter size which is decided based on the size of the image. In the following example, a filter of 9x9 is chosen. The output of the pooling method varies with the varying value of the filter size. The operations are illustrated through the following figures. Average, Max and Min pooling of size 9x9 applied on an image We cannot say that a particular pooling method is better over others generally. The choice of pooling operation is made...
Read more

Best Practices for Storing and Loading JSON Objects from a Large SQL Server Table Using .NET Core

 Best Practices for Storing and Loading JSON Objects from a Large SQL Server Table Using .NET Core Introduction JSON (JavaScript Object Notation) is widely used for storing structured data in SQL Server. However, when dealing with large tables, inefficient handling of JSON data can lead to performance bottlenecks, high storage costs, and slow queries. In this article, we will cover best practices for saving and loading JSON objects from large SQL Server tables using .NET Core. We will focus on storage strategies, indexing, efficient querying, and optimized data retrieval using Entity Framework Core (EF Core) and Dapper. --- 1. Choosing the Right Storage Strategy SQL Server supports JSON natively, but choosing the correct storage method depends on your use case. Option 1: Store JSON as NVARCHAR(MAX) (Best for Flexibility & Simplicity) ✔ Ideal for semi-structured or frequently changing data. ✔ Suitable when you need to store the entire JSON object but rarely query individual fiel...
Read more

Generative AI - Prompting with purpose: The RACE framework for data analysis

Image
  Prompting with purpose: The RACE framework for data analysis We've already established that the quality of your prompts directly influences the quality of your AI-generated outputs. A well-crafted prompt acts as a guiding light, leading the AI toward insightful and actionable results. But how can we consistently achieve this level of clarity and precision in our prompts? Let’s look into the RACE framework—an invaluable tool to elevate your prompts, ensuring they are clear, insightful, and evidence-based. This framework offers a structured approach to prompt engineering, helping you break down complex tasks into manageable steps and communicate your intentions effectively to the AI. This reading will assist you with developing a powerful methodology with generative AI for your data analysis tasks, leading to more accurate, relevant, and impactful results. What is the RACE framework? RACE is an acronym that stands for Research, Answer, Cite, and Expand. It serves as a valuable fram...
Read more