The "Story" Of Connecting with the Customer

🌟 قصة كريم مع العميل في مشروع الـ LMS

كان كريم شغال كـ Product Owner في شركة تقنية، ومسؤول عن تطوير منصة LMS جديدة لعميل ضخم عنده آلاف المتدربين. المشروع كان حساس؛ العميل عنده مشاكل كثيرة، والتوقعات عالية، والوقت ضيق.

ومن أول يوم، كريم كان عارف إن نجاح المشروع مش موضوع “Features”…
نجاحه = فهم العميل + مشاركة العميل + حل أوجاعه الحقيقية.

1) فهم Value Drivers — “القيمة الأساسية للعميل”

قبل ما يكتب Requirements، قعد كريم جلسة Discovery مع فريق العميل واكتشف 3 دافعات أساسية للقيمة:

  1. سهولة إدارة المتدربين (Enroll / Track / Certify)

  2. تقليل المجهود اليدوي اللي بياخد ساعات كل أسبوع

  3. تقارير دقيقة وفورية للـ Compliance

وكان هدفه يبني منصة تخدم الكلام ده… مش بس تعمل “دروس وفصول”.

2) تحديد Pain Points الحقيقية

العميل كان بيعاني من مشاكل واضحة:

  • رفع المحتوى بياخد وقت طويل

  • النظام القديم ما بيطلعش تقارير مفيدة

  • تجربة المتدرب ضعيفة ومشتتة

  • المدرب مش شايف تقدم الناس

  • مشاكل في Tracking الحضور

وهنا بدأ كريم يحوّل الكلام ده إلى Pain Relievers.

3) تحويل الألم إلى حلول – Pain Relievers

كل “وجع” كان ليه “مسكن”:

PainPain Reliever
رفع المحتوى صعبContent Uploader بسيط + دعم Drag & Drop
التقارير ضعيفةDashboard جاهز + Custom Report Builder
المتدرب ضايعUX بسيط + Learning Paths
المدرب Blindأدوات Live Progress Tracking
مشاكل الحضورAuto Attendance Integration

وهنا بدأ يظهر المنطق… وبدأ العميل يحس إن كريم فاهمه.

4) تحديد Gains المطلوبة — “المكاسب اللي العميل يتمنّاها”

العميل ما كانش عايز بس يحل مشاكله… كان عايز:

  • نظام يشرفوا بيه قدام الإدارة

  • تقارير ذكية بدون ما يحتاج “Excel Wizard”

  • تجربة متدربين ترفع نسبة الإكمال

  • أوتوميشن يقلل التكاليف

  • Platform scalable لآلاف المستخدمين

كريم كتب كل المكاسب دي في Product Vision.

5) Co-Creation Workshops — “الورشة اللي قلبت الموازين”

بدل ما يبني في صمت… عمل ورشة مشتركة:

  • حضر فيها: Managers + مدربين + مسؤول IT

  • رسموا together: Journey Map للـ trainee و trainer

  • اتفقوا على أولويات القيمة مش أولويات الرغبات

  • كل Feature كان لازم يخدم Pain أو Gain

النتيجة؟
العميل بدأ يحس إن كريم شريك مش منفّذ.

6) Collaborative Prioritization — “نرتّب اللي فعلاً له معنى”

كريم استخدم طريقة Value vs Effort Matrix:

  • Features اللي لها قيمة عالية + مجهود قليل = تُنفّذ أولًا

  • Features التجميلية اتأجلت

  • Features اللي مالهاش Value اتشالت

والجميل؟
العميل وافق على ترتيب الأولويات لأنه شارك في صنعه.

7) Customer involvement in prototype review — “ورّيه كل خطوة”

قبل ما يبدأ Development:

  • عمل Prototype للـ LMS

  • شارك العميل

  • خلى المدربين يستخدموه

  • سجّل ملاحظاتهم

  • عدّل في Journeys قبل ما فريق التطوير يبدأ ولا سطر كود

ده قلّل تغييرات بعد التسليم بنسبة ضخمة.

8) Real-world Validation — “اختبار الحياة الواقعية”

عملوا Pilot صغير لـ 150 متدرب:

  • شافوا الـ Completion Rate

  • قاسوا سرعة رفع المحتوى

  • اختبروا التقارير

  • سجلوا كل ملاحظة

  • عدّلوا المنصة قبل الإطلاق الرسمي

وده خلق ثقة رهيبة قبل Go Live.

9) بناء الثقة — “Trust is the real product”

كريم عمل حاجات بسيطة لكنها قوية:

  • تحديث أسبوعي مختصر للعميل

  • شفافية كاملة عن العوائق

  • توثيق كل قرار

  • شرح rationale خلف كل prioritization

  • دايمًا جاهز لو العميل محتاج clarification

العميل بدأ يقول:

"إحنا مرتاحين لأننا شايفين كل حاجة بتحصل."

10) التواصل المستمر — “Don’t disappear!”

كريم التزم بـ:

  • Meeting ثابت مرتين أسبوعيًا

  • Slack channel مباشر

  • Quick demos كل 10 أيام

  • تسجيل Screenflow لأي تغيير UI يحصل

وده خلى العميل دايمًا في الصورة.

11) فهم أهداف العميل — “مش بس يعمل LMS… يعمل LMS يخدم البزنس”

اكتشف إن هدف العميل مش “دورات”…
هدفه رفع نسبة التزام الموظفين بالتدريب الإلزامي من 58% إلى 90%.

فبنَى كل الـ KPIs بناءً عليه.

12) مشاركة التقدم — “Show progress, build confidence”

كل Sprint كان فيه:

  • Mini demo

  • Progress chart

  • Before/After snapshot

  • What we learned

  • What’s next

العميل حس إن المشروع ماشي بثبات مش بالصدفة.

13) Early customer feedback — “اسمع بدري… ريّح نفسك بعدين”

بعد أول 20% من النسخة:

  • شاركوه نسخة Test

  • المتدربين دخلوا عليها

  • حصلوا Feedback سريع

  • اكتشفوا حاجات كان هتبقى Costly لو اتبنت غلط

ده أنقذهم من إعادة بناء ميزة Attendance.

14) Iterative learning — “Build → Learn → Adjust → Repeat”

كل Sprint:

  • Feature صغيرة

  • Feedback

  • Adjustment

  • Measurement

  • Re-prioritization

وبكده المنصة كانت بتتقوّى مع كل تكرار.

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