ما هي إدارة المنتجات المبنية على البيانات؟ | إدارة المنتج رقم 26

تلعب البيانات دورًا رئيسيًا في إدارة المنتجات الرقمية الحديثة. فهي تسمح للشركات بفهم احتياجات العملاء بشكل أفضل، وتبسيط عمليات التصميم والاختبار، وتحسين منتجاتها وتطويرها بشكل مستمر بعد الإطلاق. فكيف يمكنك استغلال قوة البيانات بشكل فعال في إدارة المنتجات الرقمية؟

مقدمة

أصبحت إدارة منتج رقمي حديث دون الاستخدام المكثف للبيانات أمرًا صعبًا بشكل متزايد. إن تزايد توقعات العملاء، والوتيرة السريعة للتغير التكنولوجي، والمنافسة الشرسة تتطلب اتخاذ قرارات مبنية على معلومات دقيقة. ولذلك، تعتمد المزيد والمزيد من الشركات على إدارة المنتجات القائمة على البيانات.

ومع ذلك، ما الذي يكمن بالضبط وراء هذا المفهوم؟ ما هي البيانات المفيدة في كل مرحلة من دورة حياة المنتج؟ ما هي الأدوات والتقنيات التي ينبغي استخدامها لالتقاط هذه البيانات وتحليلها؟

ما هي إدارة المنتجات المبنية على البيانات؟

إدارة المنتجات المبنية على البيانات هي نهج يتم فيه اتخاذ كل قرار بشأن المنتج بناءً على تحليل بيانات محددة، بدلاً من مجرد المقارنة مع تصرفات المنافسين، بالاعتماد على الحدس والخبرة. وبالتالي يتم استخدام البيانات في كل مرحلة من مراحل دورة حياة المنتج - بدءًا من الفكرة والمفهوم، وحتى إطلاق المنتج، وحتى التحسين واستدعاء المنتج.

والفرق الرئيسي بالمقارنة مع إدارة المنتجات التقليدية هو الأهمية المعلقة على ردود الفعل المستمرة. يتم استخدامه لتحديد الأهداف بناءً على مقاييس نجاح منتج محددة، وأيضًا من أجل:

• تحديد متطلبات العملاء،
• دراسة سلوك المستخدم فيما يتعلق بالمنتج، أو
• التحقق من فعالية عمليات البيع.

تتيح لك هذه البيانات الموضوعية فهم احتياجات السوق بشكل أفضل وضبط منتجك لتلبيتها.

دور البيانات في دورة حياة المنتج

تلعب البيانات دورًا مهمًا في كل مرحلة من دورة حياة المنتج:

• مفهوم المنتج - تساعد بيانات السوق واستطلاعات العملاء وتحليلات الويب في تحديد احتياجات العملاء وتحديد متطلبات المنتج الجديد وتحديد أفضل لاعب وتقييم جاذبية الفكرة.
• التصميم والنماذج الأولية - تساعد البيانات المستمدة من أبحاث تجربة المستخدم واختبار النماذج الأولية على تحسين تصميم المنتج لجعله سهل الاستخدام وسهل الاستخدام، وبالتالي تساعد في تحسين واجهة المستخدم/تجربة المستخدم، مما يؤثر على رضا العملاء.
• الاختبار – يمكّنك تحليل بيانات القياس عن بعد من الاختبارات التجريبية من اكتشاف الأخطاء وإصلاحها حتى قبل إصدار منتج رقمي.
• التنفيذ - تتيح لك مراقبة البيانات المتعلقة بنشاط المستخدم ومعدلات التحويل ومؤشرات رضا العملاء تقييم نجاح إطلاق منتجك.
• التحسين - يمكّنك التحليل المستمر لبيانات التشغيل والمبيعات من تحديد فرص التحسين ومواصلة تطوير المنتج.
• التطوير - تعمل أبحاث السوق وملاحظات العملاء على توجيه عملية تطوير الميزات الجديدة ودمجها.

ما هي البيانات المهمة في إدارة المنتج؟

في إدارة المنتجات الرقمية، تعد البيانات من المصادر التالية مفيدة بشكل أساسي:

• أبحاث السوق واستطلاعات العملاء - توفر المجموعة الصحيحة من الأسئلة وعدد كبير من المشاركين في الاستطلاع معلومات حول احتياجات وتفضيلات المستخدمين المستهدفين،
• البيانات السلوكية وبيانات القياس عن بعد من الأنظمة والتطبيقات - المعلومات التي يتم الحصول عليها من الأدوات التي تسجل سلوك المستخدم تجعل من الممكن تتبع نشاط المستخدمين وكيفية تفاعلهم مع المنتج،
• تعليقات العملاء على وسائل التواصل الاجتماعي ومواقع الويب - يصعب تحليلها قليلاً لأنك تحتاج إلى مراعاة ليس فقط المحتوى ولكن سياقه أيضًا. إنها ذات قيمة خاصة عندما تريد دراسة المواقف العاطفية للمستخدمين تجاه المنتج وولائهم للعلامة التجارية.
• بيانات المبيعات والتسويق - التي يتم قياسها بواسطة الأدوات التحليلية توفر معلومات مفصلة عن شعبية وربحية ميزات منتج معينة، ولكن الأمر متروك للمحلل لمعرفة سبب ذلك،
• البيانات الفنية - تساعد في تحديد الاختناقات والإشارة إلى طرق تحسين المنتج، على سبيل المثال، من خلال الإشارة إلى أن أوقات استجابة الصفحة طويلة جدًا أو أن هناك مشكلات في تسجيل الدخول أو الدفع.

أدوات وتقنيات لإدارة بيانات المنتج

يتم استخدام مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات لجمع البيانات وتحليلها، مثل:

• أدوات الاستطلاع – تسمح لك UserVoice أو Hotjar أو SurveyMonkey بجمع معلومات مباشرة من مستخدمي المنتج، على سبيل المثال، من خلال الاستطلاعات أو النماذج أو الخرائط الحرارية،
• أدوات تحليلات الويب - تُستخدم Google Analytics وPingdom وMixpanel لتتبع سلوك المستخدم على موقع الويب أو تطبيق الهاتف المحمول، على سبيل المثال، عن طريق حساب الزيارات أو الوقت الذي يقضيه على الموقع أو التحويلات،
• أنظمة إدارة بيانات المنتج وقواعد البيانات العلائقية - تتيح لك Oracle أو MySQL أو PostgreSQL تخزين بيانات المنتج وتنظيمها بطريقة منظمة ومتسقة، على سبيل المثال، عن طريق إنشاء الجداول أو العلاقات أو الفهارس،
• تُستخدم تقنيات التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي - المستندة إلى لغات Python أو R أو منصة TensorFlow لاستخراج المعرفة والأنماط من مجموعات بيانات المنتجات الكبيرة، على سبيل المثال، باستخدام خوارزميات التصنيف أو الانحدار أو التجميع.
• التقارير ولوحات المعلومات الإدارية مع مؤشرات المخرجات الرئيسية - تعد Power BI أو Tableau أو QlikView أمثلة على الأدوات التي تسمح لك بتقديم بيانات المنتج وتصورها بطريقة جذابة ومفهومة، على سبيل المثال، عن طريق إنشاء مخططات أو جداول أو مقاييس.

أمثلة على إدارة المنتجات المبنية على البيانات

لا تقتصر إدارة المنتجات المبنية على البيانات على حساب معدلات التحويل فقط. من المهم جدًا وضع الفرضيات المناسبة واختبارها والتحقق من صحتها، وكذلك فهم كيفية استخدام البيانات التي تم جمعها من مصادر مختلفة. ويتم ذلك بفارغ الصبر من قبل عمالقة السوق. على سبيل المثال:

1. يستخدم Spotify تحليل قوائم التشغيل الخاصة بالمستخدمين للتوصية بالموسيقى المخصصة وإنشاء حملات تسويقية مخصصة.
2. تقوم Uber باستمرار بتحليل بيانات حركة المرور في تطبيقها لضبط الأسعار وإمدادات السائقين ديناميكيًا لتقليل أوقات الانتظار.
3. تتتبع أمازون نشاط العملاء على موقعها للتوصية بالمنتجات التي من المرجح أن يشتروها، مما يؤدي إلى زيادة التحويلات بشكل كبير.
4. تقوم Microsoft بمراقبة بيانات القياس عن بعد لنظام التشغيل Windows بشكل مستمر لتحديد مشكلات المستخدمين وتصحيحها بسرعة.

التحديات والفرص لإدارة المنتجات القائمة على البيانات

توفر إدارة المنتجات المبنية على البيانات فرصًا هائلة لتحسين المنتج وتطويره، ولكنها تجلب أيضًا بعض التحديات. من بين الأكثر شيوعا هي:

• ضرورة دمج مصادر البيانات المتعددة والأنظمة التحليلية، الأمر الذي يتطلب مهارات تحليلية ممتازة، وأهدافًا مختارة جيدًا، وتطبيقًا صارمًا لطرق القياس المختارة،
• الحاجة إلى التأكد من دقة البيانات واكتمالها، بما في ذلك الاهتمام بطريقة تسجيلها وتخزينها،
• المهارات التحليلية المناسبة في فريق المنتج - وهذا لا ينطبق فقط على الشخص المسؤول مباشرة عن تفسير البيانات ولكن أيضًا على المشاركين في تطوير وحدات التصميم الرقمي التي تسجلها،
• خطر اتخاذ القرارات فقط على أساس البيانات "الثابتة"، دون مراعاة العامل البشري - لأن البيانات الإحصائية لا "تتحدث" من تلقاء نفسها، بل تحتاج إلى تفسير،
• التحديات المتعلقة بخصوصية العملاء وأمن البيانات، وهي مسؤولية فريق المنتج.

على الرغم من هذه الصعوبات، فإن الاستثمار في إدارة المنتجات القائمة على البيانات يؤتي ثماره بالتأكيد - فهو يسمح لك بفهم عملائك بشكل أفضل وتزويدهم بمنتج مصمم خصيصًا لتلبية احتياجاتهم.

ملخص

تتطلب إدارة منتج رقمي حديث استخدامًا مكثفًا للبيانات في كل مرحلة من دورة حياته. فهي تجعل من الممكن تحديد احتياجات العملاء بشكل أكثر دقة، وتصميم واختبار المنتج بشكل أكثر كفاءة، وتحسينه بشكل مستمر بعد إطلاقه.

يعد تحليل السوق أو تعليقات العملاء أو سلوك المستخدم باستخدام الأدوات والتقنيات المناسبة أمرًا أساسيًا لنجاح المنتج الحديث. على الرغم من بعض التحديات، أصبحت إدارة المنتجات المستندة إلى البيانات الآن هي أفضل طريقة لتلبية احتياجات العملاء ومتابعة نجاح عملك بوعي.

إذا أعجبك المحتوى الخاص بنا، انضم إلى مجتمع النحل المزدحم لدينا على Facebook وTwitter وLinkedIn وInstagram وYouTube وPinterest وTikTok.

المؤلف: آندي نيكولز

حل المشكلات بخمس درجات مختلفة واحتياطات لا نهاية لها من التحفيز. وهذا يجعله مالكًا ومديرًا مثاليًا للأعمال. عند البحث عن موظفين وشركاء، يعتبر الانفتاح والفضول للعالم من أكثر الصفات التي يقدرها.

عرض جميع المشاركات

ادارة المنتج:

1. مقدمة لإدارة المنتجات
2. ما هو دور مدير المنتج؟
3. ما أهمية إدارة دورة حياة المنتج؟
4. كيفية بناء استراتيجية منتج فعالة؟
5. OKRs مقابل الأهداف الذكية. ما هو الإطار الذي يحقق نتائج أفضل؟
6. كيفية تحديد عرض القيمة؟
7. تحديد احتياجات العملاء وتقسيم السوق
8. صياغة مفهوم المنتج الفائز. التقنيات والخطوات
9. اكتساب ميزة من خلال خريطة طريق فعالة للمنتج
10. إنشاء نماذج أولية لمنتجك الرقمي
11. كيفية بناء MVP؟
12. MVP مقابل MMP مقابل MMF. المعالم الرئيسية في تطوير المنتج
13. إتقان اختبار الفرضيات
14. طرق مجربة لتحسين إدارة جودة المنتج
15. الاستراتيجيات والتكتيكات اللازمة لإطلاق منتج ناجح
16. تحقيق الربحية من خلال تحسين المنتج
17. قياس نجاح المنتج
18. كيفية تسعير المنتج؟ استراتيجيات التسعير الأكثر شعبية
19. مستقبل تصميم المنتجات. أهم الاتجاهات والتوقعات
20. متى يتقاعد المنتج؟ العوامل الرئيسية المؤثرة على قرارات موسوعة الحياة
21. رشيقة في إدارة المنتجات
22. سكروم وكانبان في إدارة المنتجات.
23. ما هي إدارة المنتجات الخالية من الدهون؟
24. الوظائف التي يتعين القيام بها. إنشاء المنتجات التي يحتاجها العملاء حقًا
25. ما هو قرصنة النمو؟
26. ما هي إدارة المنتجات المبنية على البيانات؟