El Mapa de la Propuesta de Valor de OURSPEAKBACK

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Ahora que ya hemos esbozado una primera versión de nuestro segmento de cliente en la que hemos identificado sus trabajos principales, que le generan las mayores frustraciones (pains) y, de cuya resolución, esperan las mayores satisfacciones (gains), toca diseñar un primer intento de Propuesta de Valor.

Como siempre, para la [definición de los pain relievers, gain generators y los products and services que van a generar dichos aliviadores y creadores de alegrías, hemos de centrarnos en cubrir las frustraciones más importantes que tenga nuestros segmento de clientes de manera que nuestra Propuesta de Valor, aunque no incluya todos los pains, sea tan potente que los clientes estén dispuestos a pagar por ello.

Los aliviadores de frustraciones (pain relievers)

En el post anterior de OURSPEAKBACK, habíamos identificados dos pains fundamentales:

  • No podré volver a comunicarme con normalidad, y
  • No podré volver a hablar ni recuperar mi voz.

Estos dos pains podríamos darles solución con un único pain reliever, en este caso que sería:

  • voz artificial con lo que deseo decir

Si fuéramos capaces de realizar una reproducción de voz con lo que nuestro usuario desea decir estaríamos cubriendo sobradamente su frustración dando solución a varios de los customer jobs que realiza a diario: “recupera su normalidad”, “aprender a hablar” y la “superación psicológica de su incapacidad”, al verse capaz de comunicar de nuevo con normalidad. Otra cosa es, que en este punto en el que estamos, éste aliviador sea técnicamente realizable, es decir, podamos encontrar una solución tecnológica que nos permita crear un producto  que realice tal función.

Los creadores de alegrías (gain creators)

Aparte de resolver sus mayores frustraciones, nuestros usuarios esperarán que se realice de tal forma que esperan recibir alegrías.Si recordáis del anterior post de OURSPEAKBACK, identificamos tres alegrías que esperarían recibir nuestros usuarios:

  • recuperar mi propia voz con su aspecto natural,
  • que el sistema no me obligue a llevar «un molesto aparato” siempre encima,
  • poder modular mi voz: susurrar, gritar…..

Teniendo esto en cuenta, podemos intentar crear dos de las tres alegrías que espera nuestro usuario ya que, a priori, sin contar con implantes cerebrales, mucho me temo que tendrán que “cargar” con algún tipo de aparato. Pero es necesario recordar que no tenemos que abordar todos los pains y gains identificados en nuestros usuarios, sino resolver unos pocos pero hacerlo extremadamente bien.

Dicho lo cual, definimos un gain generator que es:

  • generación de voz con la morfología del paciente permitiendo cambios de tono.

Pero, ¿es posible técnicamente? A priori, sí. Si tenemos voz grabada de nuestro usuario previa a la pérdida de voz, podemos extraer las componentes frecuenciales, es decir, cómo es su voz: grave, aguda, etc y crear un patrón (filtro) que nos permita moldear la voz de manera que se parezca a la voz original del usuario. No va a ser exactamente igual pero sí conseguiremos que se pueda parecer. En cuanto a los cambios de tono, tenemos que validar si, con la tecnología que usemos, podremos obtener pistas de si el usuario quiere susurrar, gritar o hablar con normalidad, este punto queda pendiente de comprobar si es viable tecnológicamente.

Los productos y servicios (products and services)

Ya tenemos definidas posibles soluciones a las frustraciones de nuestros usuarios y un punto que le podría generar una alegría. Con esto, hemos de definir las características que va a tener nuestro producto de manera que implemente esos aliviadores de frustraciones y generadores de alegrías.

Si pensamos en “nuestro producto”, ¿cómo debería ser? Se me ocurren varias características:

  • por un lado, necesitamos un “sensor” capaz de interpretar lo que el usuario desea decir,
  • con la “interpretación” de lo que desea decir, debemos buscar la correspondencia con las palabras que transmitan el mensaje. Necesitaremos un módulo de interpretación, probablemente basado en aprendizaje máquina que se perfeccione a medida que nuestro usuario utilice el producto.
  • generar la voz con lo que se desea decir, además con la forma de voz de nuestro usuario, si es posible y,
  • por último, necesitamos un “altavoz” que reproduzca el mensaje que desea decir.

El diseño en bloques de cómo hemos concebido nuestra solución sería algo parecido a esto:

leannovators-ourspeakback-diseño-sistema

Cada uno de los bloques se puede abordar independientemente, podemos buscar las soluciones más eficientes en coste para cada uno de ellos de manera que podamos generar un Producto Mínimo Viable sencillo y de bajo coste.

Para acabar, ya tenemos una primera propuesta de valor para nuestros potenciales clientes. Ahora toca definir las hipótesis de la propuesta de valor con lo anterior y realizar un primer esbozo de cómo será nuestro posible modelo de negocio. 

Hipótesis de la Propuesta de Valor

Utilizando los recursos ad-libs de Strategyzer, vamos a definir las hipótesis de nuestra propuesta de valor. Para ello, partimos de el análisis anterior que hemos realizado tanto del mapa de segmento de cliente como de la propuesta de valor:

  • Nuestro sistema de generación de voz “moldeada” con la voz real del usuario ayuda a las personas con problemas de fonación que quieren aprender a hablar en su nueva situación y recuperar la normalidad y superar psicológicamente su pérdida para evitar la frustración de no poder comunicarse verbalmente y recuperar su voz con su forma real pudiendo gritar, susurrar o hablar con normalidad.

Como vemos, hemos podido resumir la propuesta de valor completa en una única hipótesis, gracias al trabajo de análisis previo que hemos realizado con los mapas de cliente y de propuesta de valor. Ahora nos queda contrastar si ésta hipótesis es válida y encontramos el ajuste problema-solución. Pero antes, continuaremos con un primer diseño de nuestro modelo de negocio, que veremos en el siguiente post.

Y ya sabéis, ¿se os ocurren otras hipótesis que sean necesarias validar de nuestro negocio? Comentadlas abajo o, ¿queréis seguir discutiendo más sobre el problema-solución de OURSPEAKBACK? Regístrate en nuestro canal de Slack, ¡animáos a crear una gran comunidad!

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