Was ist datengesteuertes Produktmanagement? | Produktmanagement #26

Daten spielen eine Schlüsselrolle bei der Verwaltung moderner digitaler Produkte. Sie ermöglichen es Unternehmen, die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen, ihre Design- und Testprozesse zu rationalisieren und ihre Produkte nach der Markteinführung kontinuierlich zu optimieren und weiterzuentwickeln. Wie können Sie also die Macht der Daten im digitalen Produktmanagement effektiv nutzen?

Einführung

Die Verwaltung eines modernen digitalen Produkts ohne umfangreiche Datennutzung wird immer schwieriger. Steigende Kundenerwartungen, ein rasanter technologischer Wandel und ein harter Wettbewerb erfordern Entscheidungen auf der Grundlage präziser Informationen. Daher setzen immer mehr Unternehmen auf datengesteuertes Produktmanagement.

Doch was genau steckt hinter diesem Konzept? Welche Daten sind in jeder Phase des Produktlebenszyklus nützlich? Welche Tools und Techniken sollten zur Erfassung und Analyse dieser Daten verwendet werden?

Was ist datengesteuertes Produktmanagement?

Datengesteuertes Produktmanagement ist ein Ansatz, bei dem jede Produktentscheidung auf der Grundlage der Analyse spezifischer Daten getroffen wird und nicht nur auf einem Vergleich mit den Aktionen der Wettbewerber, sondern auf Intuition und Erfahrung. Daten werden somit in jeder Phase des Produktlebenszyklus genutzt – von der Idee und dem Konzept über die Produkteinführung bis hin zur Optimierung und dem Produktrückruf.

Der wesentliche Unterschied zum klassischen Produktmanagement besteht in der Bedeutung, die auf kontinuierliches Feedback gelegt wird. Es wird verwendet, um Ziele auf der Grundlage spezifischer Produkterfolgskennzahlen zu definieren und außerdem:

• die Anforderungen der Kunden erkennen,
• das Nutzerverhalten im Kontakt mit dem Produkt untersuchen, oder
• Überprüfen Sie die Wirksamkeit von Vertriebsprozessen.

Mithilfe dieser objektiven Daten können Sie die Marktbedürfnisse besser verstehen und Ihr Produkt genau darauf abstimmen.

Die Rolle von Daten im Produktlebenszyklus

Daten spielen in jeder Phase des Produktlebenszyklus eine wichtige Rolle:

• Produktkonzept – Marktdaten, Kundenbefragungen und Webanalysen helfen dabei, die Bedürfnisse der Kunden zu identifizieren und Anforderungen an das neue Produkt zu ermitteln, das MVP zu definieren und die Attraktivität der Idee zu bewerten.
• Design und Prototyping – Daten aus der UX-Forschung und dem Testen von Prototypen tragen dazu bei, das Produktdesign zu verfeinern, um es intuitiv zu bedienen und benutzerfreundlich zu machen. So tragen sie zur Verbesserung von UI/UX bei, was sich auf die Kundenzufriedenheit auswirkt.
• Testen – Durch die Analyse von Telemetriedaten aus Betatests können Sie Fehler erkennen und beheben, noch bevor ein digitales Produkt veröffentlicht wird.
• Implementierung – Durch die Überwachung von Daten zu Benutzeraktivität, Konversionsraten und Kundenzufriedenheitsindikatoren können Sie den Erfolg Ihrer Produkteinführung beurteilen.
• Optimierung – Durch die kontinuierliche Analyse der Betriebs- und Vertriebsdaten können Sie Möglichkeiten zur Verbesserung und Weiterentwicklung des Produkts erkennen.
• Entwicklung – Marktforschung und Kundenfeedback leiten die Entwicklung und Integration neuer Funktionen.

Welche Daten sind im Produktmanagement wichtig?

Im digitalen Produktmanagement sind vor allem Daten aus folgenden Quellen nützlich:

• Marktforschung und Kundenbefragungen – das richtige Fragenset und eine große Anzahl an Umfrageteilnehmern geben Aufschluss über die Bedürfnisse und Vorlieben der Zielnutzer,
• Verhaltens- und Telemetriedaten von Systemen und Apps – Informationen, die von Tools erhalten werden, die das Benutzerverhalten aufzeichnen, ermöglichen es, die Aktivitäten der Benutzer und ihre Interaktion mit dem Produkt zu verfolgen.
• Kundenfeedback in sozialen Medien und auf Websites – etwas schwieriger zu analysieren, da Sie nicht nur den Inhalt, sondern auch seinen Kontext berücksichtigen müssen. Dies ist besonders wertvoll, wenn Sie die emotionale Einstellung der Benutzer zum Produkt und ihre Loyalität zur Marke untersuchen möchten.
• Vertriebs- und Marketingdaten – gemessen mit Analysetools liefern detaillierte Informationen über die Beliebtheit und Rentabilität bestimmter Produktmerkmale. Es liegt jedoch am Analysten, herauszufinden, warum dies der Fall ist.
• Technische Daten – helfen dabei, Engpässe zu erkennen und Möglichkeiten zur Optimierung des Produkts aufzuzeigen, indem sie beispielsweise darauf hinweisen, dass die Reaktionszeiten der Seite zu lang sind oder dass Anmelde- oder Zahlungsprobleme vorliegen.

Tools und Techniken für das Produktdatenmanagement

Zum Sammeln und Analysieren von Daten werden verschiedene Tools und Techniken verwendet, wie zum Beispiel:

• Umfragetools – UserVoice, Hotjar oder SurveyMonkey ermöglichen es Ihnen, direkte Informationen von Produktbenutzern zu sammeln, beispielsweise durch Umfragen, Formulare oder Heatmaps,
• Webanalysetools – Google Analytics, Pingdom und Mixpanel werden verwendet, um das Nutzerverhalten auf einer Website oder mobilen App zu verfolgen, beispielsweise durch Zählen von Besuchen, auf der Website verbrachter Zeit oder Conversions,
• Produktdatenverwaltungssysteme und relationale Datenbanken – Oracle, MySQL oder PostgreSQL ermöglichen Ihnen die geordnete und konsistente Speicherung und Organisation von Produktdaten, beispielsweise durch die Erstellung von Tabellen, Beziehungen oder Indizes.
• Data-Mining- und maschinelle Lerntechniken – basierend auf Python, R-Sprachen oder der TensorFlow-Plattform – werden verwendet, um Wissen und Muster aus großen Produktdatensätzen zu extrahieren, beispielsweise durch Verwendung von Klassifizierungs-, Regressions- oder Clustering-Algorithmen.
• Berichte und Management-Dashboards mit wichtigen Output-Indikatoren – Power BI, Tableau oder QlikView sind Beispiele für Tools, mit denen Sie Produktdaten ansprechend und verständlich darstellen und visualisieren können, beispielsweise durch die Erstellung von Diagrammen, Tabellen oder Metriken.

Beispiele für datengesteuertes Produktmanagement

Beim datengesteuerten Produktmanagement geht es nicht nur darum, Conversion-Raten zu zählen. Es ist sehr wichtig, geeignete Hypothesen aufzustellen, sie zu testen und zu validieren und auch zu verstehen, wie die aus verschiedenen Quellen gesammelten Daten verwendet werden. Dies wird von den Marktgiganten eifrig getan. Zum Beispiel:

1. Spotify nutzt die Analyse der Playlists der Nutzer, um maßgeschneiderte Musik zu empfehlen und personalisierte Marketingkampagnen zu erstellen.
2. Uber analysiert in seiner App ständig Verkehrsdaten, um Preise und Fahrerangebot dynamisch anzupassen und Wartezeiten zu minimieren.
3. Amazon verfolgt die Aktivitäten der Kunden auf seiner Website, um Produkte zu empfehlen, die sie am wahrscheinlichsten kaufen, und steigert so die Conversions deutlich.
4. Microsoft überwacht fortlaufend die Windows-Telemetriedaten, um Benutzerprobleme schnell zu erkennen und zu beheben.

Herausforderungen und Chancen des datengesteuerten Produktmanagements

Datengesteuertes Produktmanagement bietet enorme Möglichkeiten zur Produktoptimierung und -entwicklung, bringt aber auch einige Herausforderungen mit sich. Zu den häufigsten gehören:

• die Notwendigkeit, mehrere Datenquellen und Analysesysteme zu integrieren, was ausgezeichnete analytische Fähigkeiten, gut gewählte Ziele und eine strikte Anwendung der ausgewählten Messmethoden erfordert,
• die Notwendigkeit, die Richtigkeit und Vollständigkeit der Daten sicherzustellen, einschließlich der Sorgfalt bei der Art und Weise, wie sie aufgezeichnet und gespeichert werden,
• entsprechende analytische Fähigkeiten im Produktteam – das gilt nicht nur für die Person, die direkt für die Dateninterpretation verantwortlich ist, sondern auch für diejenigen, die an der Entwicklung der digitalen Designmodule beteiligt sind, die diese erfassen,
• das Risiko, Entscheidungen nur auf der Grundlage „harter“ Daten zu treffen, ohne den menschlichen Faktor zu berücksichtigen – weil statistische Daten nicht für sich allein „sprechen“, sondern einer Interpretation bedürfen,
• Herausforderungen im Zusammenhang mit der Privatsphäre und Datensicherheit der Kunden, die in der Verantwortung des Produktteams liegen.

Trotz dieser Schwierigkeiten zahlt sich die Investition in ein datengesteuertes Produktmanagement auf jeden Fall aus – so können Sie Ihre Kunden besser verstehen und ihnen ein perfekt auf ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Produkt anbieten.

Zusammenfassung

Die Verwaltung eines modernen digitalen Produkts erfordert in jeder Phase seines Lebenszyklus eine umfassende Nutzung von Daten. Sie ermöglichen es, die Bedürfnisse der Kunden genauer zu erkennen, das Produkt effizienter zu entwerfen und zu testen und es nach der Markteinführung kontinuierlich zu optimieren.

Die Analyse des Marktes, des Kundenfeedbacks oder des Benutzerverhaltens mithilfe der richtigen Tools und Techniken ist der Schlüssel zum Erfolg eines modernen Produkts. Trotz einiger Herausforderungen ist datengesteuertes Produktmanagement heute der beste Weg, um die Bedürfnisse der Kunden zu erfüllen und Ihren Geschäftserfolg bewusst zu verfolgen.

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Autor: Andy Nichols

Ein Problemlöser mit 5 verschiedenen Graden und endlosen Motivationsreserven. Das macht ihn zu einem perfekten Geschäftsinhaber und Manager. Bei der Suche nach Mitarbeitern und Partnern sind Offenheit und Neugier gegenüber der Welt für ihn die Eigenschaften, die er am meisten schätzt.

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