¿Qué es la gestión de productos basada en datos? | Gestión de productos #26

Los datos desempeñan un papel clave en la gestión de productos digitales modernos. Permiten a las empresas comprender mejor las necesidades de los clientes, optimizar sus procesos de diseño y prueba y optimizar y desarrollar continuamente sus productos después del lanzamiento. Entonces, ¿cómo se puede aprovechar eficazmente el poder de los datos en la gestión de productos digitales?

Introducción

Gestionar un producto digital moderno sin un uso extensivo de datos es cada vez más difícil. Las crecientes expectativas de los clientes, el rápido ritmo del cambio tecnológico y la feroz competencia exigen tomar decisiones basadas en información precisa. Por lo tanto, cada vez más empresas confían en la gestión de productos basada en datos.

Sin embargo, ¿qué se esconde exactamente detrás de este concepto? ¿Qué datos son útiles en cada etapa del ciclo de vida del producto? ¿Qué herramientas y técnicas deberían utilizarse para capturar y analizar estos datos?

¿Qué es la gestión de productos basada en datos?

La gestión de productos basada en datos es un enfoque en el que cada decisión sobre un producto se toma basándose en el análisis de datos específicos, en lugar de simplemente compararlos con las acciones de la competencia, basándose en la intuición y la experiencia. Por lo tanto, los datos se utilizan en cada etapa del ciclo de vida del producto: desde la idea y el concepto hasta el lanzamiento del producto, la optimización y el retiro del producto.

La principal diferencia con respecto a la gestión de productos tradicional es la importancia que se concede a la retroalimentación continua. Se utiliza para definir objetivos basados ​​en métricas específicas de éxito del producto y también para:

• identificar los requisitos de los clientes,
• estudiar el comportamiento del usuario en contacto con el producto, o
• comprobar la eficacia de los procesos de venta.

Estos datos objetivos le permiten comprender mejor las necesidades del mercado y ajustar su producto para satisfacerlas.

El papel de los datos en el ciclo de vida del producto

Los datos juegan un papel importante en cada etapa del ciclo de vida del producto:

• Concepto de producto : los datos de mercado, las encuestas a los clientes y los análisis web ayudan a identificar las necesidades de los clientes y determinar los requisitos para el nuevo producto, definir el MVP y evaluar el atractivo de la idea.
• Diseño y creación de prototipos : los datos de la investigación de UX y las pruebas de prototipos ayudan a refinar el diseño del producto para hacerlo intuitivo de usar y fácil de usar, por lo que ayudan a mejorar UI/UX, lo que afecta la satisfacción del cliente.
• Pruebas : el análisis de datos de telemetría de las pruebas beta le permite detectar y corregir errores incluso antes de que se lance un producto digital.
• Implementación : monitorear los datos sobre la actividad del usuario, las tasas de conversión y los indicadores de satisfacción del cliente le permite evaluar el éxito del lanzamiento de su producto.
• Optimización : el análisis continuo de los datos operativos y de ventas le permite identificar oportunidades de mejora y mayor desarrollo de productos.
• desarrollo : la investigación de mercado y los comentarios de los clientes guían el desarrollo y la incorporación de nuevas funciones.

¿Qué datos son importantes en la gestión de productos?

En la gestión de productos digitales, los datos de las siguientes fuentes son principalmente útiles:

• Investigación de mercado y encuestas de clientes : el conjunto adecuado de preguntas y una gran cantidad de participantes en la encuesta brindan información sobre las necesidades y preferencias de los usuarios objetivo.
• datos de comportamiento y telemetría de sistemas y aplicaciones: la información obtenida de herramientas que registran el comportamiento del usuario permite rastrear la actividad de los usuarios y cómo interactúan con el producto.
• Comentarios de los clientes en las redes sociales y sitios web : un poco más difíciles de analizar, ya que es necesario tener en cuenta no solo el contenido sino también su contexto. Es particularmente valioso cuando se quiere estudiar las actitudes emocionales de los usuarios hacia el producto y su lealtad hacia la marca.
• Los datos de ventas y marketing , medidos mediante herramientas analíticas, proporcionan información detallada sobre la popularidad y rentabilidad de características específicas del producto, pero corresponde al analista descubrir por qué es así.
• Datos técnicos : ayudan a identificar cuellos de botella y señalan formas de optimizar el producto, por ejemplo, indicando que los tiempos de respuesta de la página son demasiado largos o que hay problemas de inicio de sesión o de pago.

Herramientas y técnicas para la gestión de datos de productos.

Se utiliza una variedad de herramientas y técnicas para recopilar y analizar datos, tales como:

• herramientas de encuestas : UserVoice, Hotjar o SurveyMonkey le permiten recopilar información directa de los usuarios del producto, por ejemplo, a través de encuestas, formularios o mapas de calor.
• Herramientas de análisis web : Google Analytics, Pingdom y Mixpanel se utilizan para rastrear el comportamiento del usuario en un sitio web o aplicación móvil, por ejemplo, contando las visitas, el tiempo pasado en el sitio o las conversiones.
• Sistemas de gestión de datos de productos y bases de datos relacionales : Oracle, MySQL o PostgreSQL le permiten almacenar y organizar datos de productos de forma ordenada y coherente, por ejemplo, mediante la creación de tablas, relaciones o índices.
• Las técnicas de minería de datos y aprendizaje automático , basadas en Python, los lenguajes R o la plataforma TensorFlow, se utilizan para extraer conocimientos y patrones de grandes conjuntos de datos de productos, por ejemplo, mediante el uso de algoritmos de clasificación, regresión o agrupamiento.
• informes y paneles de gestión con indicadores clave de resultados : Power BI, Tableau o QlikView son ejemplos de herramientas que le permiten presentar y visualizar datos de productos de una manera atractiva y comprensible, por ejemplo, mediante la creación de gráficos, tablas o métricas.

Ejemplos de gestión de productos basada en datos

La gestión de productos basada en datos no se trata solo de contar las tasas de conversión. Es muy importante establecer hipótesis apropiadas, probarlas y validarlas, y también comprender cómo utilizar los datos recopilados de diversas fuentes. Esto lo hacen con entusiasmo los gigantes del mercado. Por ejemplo:

1. Spotify utiliza el análisis de las listas de reproducción de los usuarios para recomendar música personalizada y crear campañas de marketing personalizadas.
2. Uber analiza constantemente los datos de tráfico en su aplicación para ajustar dinámicamente los precios y la oferta de conductores para minimizar los tiempos de espera.
3. Amazon rastrea la actividad de los clientes en su sitio para recomendar productos que es más probable que compren, lo que aumenta significativamente las conversiones.
4. Microsoft monitorea los datos de telemetría de Windows de forma continua para identificar y solucionar rápidamente los problemas de los usuarios.

Desafíos y oportunidades de la gestión de productos basada en datos

La gestión de productos basada en datos ofrece enormes oportunidades para la optimización y el desarrollo de productos, pero también plantea algunos desafíos. Entre los más comunes se encuentran:

• la necesidad de integrar múltiples fuentes de datos y sistemas analíticos, lo que requiere excelentes habilidades analíticas, objetivos bien elegidos y una aplicación estricta de los métodos de medición seleccionados,
• la necesidad de garantizar la exactitud e integridad de los datos, incluida la atención a la forma en que se registran y almacenan,
• Habilidades analíticas adecuadas en el equipo de producto: esto se aplica no solo a la persona directamente responsable de la interpretación de los datos, sino también a aquellos involucrados en el desarrollo de los módulos de diseño digital que los registran.
• el riesgo de tomar decisiones únicamente sobre la base de datos "duros", sin tener en cuenta el factor humano, porque los datos estadísticos no "hablan" por sí solos, sino que requieren interpretación,
• desafíos relacionados con la privacidad del cliente y la seguridad de los datos, que son responsabilidad del equipo de producto.

A pesar de estas dificultades, la inversión en gestión de productos basada en datos ciertamente vale la pena: le permite comprender mejor a sus clientes y ofrecerles un producto perfectamente adaptado a sus necesidades.

Resumen

La gestión de un producto digital moderno requiere un uso extensivo de datos en cada etapa de su ciclo de vida. Permiten identificar con mayor precisión las necesidades de los clientes, diseñar y probar el producto de manera más eficiente y optimizarlo continuamente después de su lanzamiento.

Analizar el mercado, los comentarios de los clientes o el comportamiento de los usuarios utilizando las herramientas y técnicas adecuadas es clave para el éxito de un producto moderno. A pesar de algunos desafíos, la gestión de productos basada en datos es ahora la mejor manera de satisfacer las necesidades de los clientes y perseguir conscientemente el éxito de su negocio.

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Autor: Andy Nichols

Un solucionador de problemas con 5 grados diferentes y reservas infinitas de motivación. Esto lo convierte en un perfecto propietario y administrador de negocios. A la hora de buscar empleados y socios, la apertura y la curiosidad por el mundo son las cualidades que más valora.

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