Qu’est-ce que la gestion de produits basée sur les données ? | Gestion des produits #26

Les données jouent un rôle clé dans la gestion des produits numériques modernes. Ils permettent aux entreprises de mieux comprendre les besoins des clients, de rationaliser leurs processus de conception et de test, et d'optimiser et de développer en permanence leurs produits après leur lancement. Alors, comment exploiter efficacement la puissance des données dans la gestion de produits numériques ?

Introduction

Gérer un produit numérique moderne sans utiliser de manière intensive les données devient de plus en plus difficile. Les attentes croissantes des clients, le rythme rapide des changements technologiques et une concurrence féroce nécessitent de prendre des décisions basées sur des informations précises. C’est pourquoi de plus en plus d’entreprises s’appuient sur une gestion de produits basée sur les données.

Mais que se cache-t-il exactement derrière ce concept ? Quelles données sont utiles à chaque étape du cycle de vie du produit ? Quels outils et techniques faut-il utiliser pour capturer et analyser ces données ?

Qu’est-ce que la gestion de produits basée sur les données ?

La gestion de produits basée sur les données est une approche dans laquelle chaque décision concernant un produit est prise sur la base de l'analyse de données spécifiques, plutôt que sur une simple comparaison avec les actions des concurrents, en s'appuyant sur l'intuition et l'expérience. Les données sont ainsi utilisées à chaque étape du cycle de vie du produit – de l’idée et du concept au lancement du produit, en passant par l’optimisation et le rappel du produit.

La principale différence par rapport à la gestion de produit traditionnelle réside dans l’importance accordée au feedback continu. Il est utilisé pour définir des objectifs basés sur des mesures spécifiques de réussite du produit, et également pour :

• identifier les besoins des clients,
• étudier le comportement des utilisateurs en contact avec le produit, ou
• vérifier l'efficacité des processus de vente.

Ces données objectives vous permettent de mieux comprendre les besoins du marché et d’affiner votre produit pour y répondre.

Le rôle des données dans le cycle de vie du produit

Les données jouent un rôle important à chaque étape du cycle de vie du produit :

• concept de produit : les données de marché, les enquêtes auprès des clients et les analyses Web aident à identifier les besoins des clients et à déterminer les exigences du nouveau produit, à définir le MVP et à évaluer l'attractivité de l'idée.
• conception et prototypage – les données issues de la recherche UX et des tests de prototypes aident à affiner la conception du produit pour le rendre intuitif à utiliser et convivial, ce qui contribue à améliorer l'UI/UX, ce qui affecte la satisfaction du client.
• tests – l'analyse des données de télémétrie des tests bêta vous permet de détecter et de corriger les bugs avant même la sortie d'un produit numérique.
• mise en œuvre – le suivi des données sur l’activité des utilisateurs, les taux de conversion et les indicateurs de satisfaction client vous permet d’évaluer le succès du lancement de votre produit.
• optimisation – l’analyse continue des données opérationnelles et commerciales vous permet d’identifier les opportunités d’amélioration et de développement ultérieur des produits.
• développement – ​​les études de marché et les commentaires des clients guident le développement et l’intégration de nouvelles fonctionnalités.

Quelles données sont importantes dans la gestion des produits ?

Dans la gestion de produits numériques, les données provenant des sources suivantes sont principalement utiles :

• études de marché et enquêtes auprès des clients – la bonne série de questions et un grand nombre de participants à l’enquête fournissent des informations sur les besoins et les préférences des utilisateurs cibles,
• données comportementales et télémétriques provenant des systèmes et des applications - les informations obtenues à partir d'outils qui enregistrent le comportement des utilisateurs permettent de suivre l'activité des utilisateurs et la manière dont ils interagissent avec le produit,
• les retours des clients sur les réseaux sociaux et les sites internet – un peu plus difficiles à analyser car il faut prendre en compte non seulement le contenu mais aussi son contexte. C'est particulièrement utile lorsque l'on souhaite étudier les attitudes émotionnelles des utilisateurs à l'égard du produit et leur fidélité à la marque,
• les données de vente et de marketing – mesurées par des outils analytiques fournissent des informations détaillées sur la popularité et la rentabilité de caractéristiques spécifiques du produit, mais c'est à l'analyste de découvrir pourquoi c'est le cas,
• données techniques – aident à identifier les goulots d'étranglement et indiquent des moyens d'optimiser le produit, par exemple, en indiquant que les temps de réponse des pages sont trop longs ou qu'il y a des problèmes de connexion ou de paiement.

Outils et techniques de gestion des données produits

Divers outils et techniques sont utilisés pour collecter et analyser les données, tels que :

• outils d'enquête – UserVoice, Hotjar ou SurveyMonkey vous permettent de collecter des informations directes auprès des utilisateurs du produit, par exemple, via des enquêtes, des formulaires ou des cartes thermiques,
• outils d'analyse Web – Google Analytics, Pingdom et Mixpanel sont utilisés pour suivre le comportement des utilisateurs sur un site Web ou une application mobile, par exemple en comptant les visites, le temps passé sur le site ou les conversions,
• systèmes de gestion de données produit et bases de données relationnelles – Oracle, MySQL ou PostgreSQL vous permettent de stocker et d'organiser les données produit de manière ordonnée et cohérente, par exemple en créant des tables, des relations ou des index,
• les techniques d'exploration de données et d'apprentissage automatique – basées sur Python, les langages R ou la plateforme TensorFlow sont utilisées pour extraire des connaissances et des modèles à partir de grands ensembles de données de produits, par exemple en utilisant des algorithmes de classification, de régression ou de clustering,
• rapports et tableaux de bord de gestion avec indicateurs de résultat clés – Power BI, Tableau ou QlikView sont des exemples d'outils qui vous permettent de présenter et de visualiser les données produit de manière attrayante et compréhensible, par exemple en créant des graphiques, des tableaux ou des métriques.

Exemples de gestion de produits basée sur les données

La gestion de produits basée sur les données ne consiste pas seulement à compter les taux de conversion. Il est très important de formuler des hypothèses appropriées, de les tester et de les valider, ainsi que de comprendre comment utiliser les données collectées à partir de diverses sources. C'est ce que font avec empressement les géants du marché. Par exemple:

1. Spotify utilise l'analyse des listes de lecture des utilisateurs pour recommander de la musique sur mesure et créer des campagnes marketing personnalisées.
2. Uber analyse constamment les données de trafic dans son application pour ajuster dynamiquement les prix et l'offre de chauffeurs afin de minimiser les temps d'attente.
3. Amazon suit l'activité des clients sur son site pour recommander les produits qu'ils sont les plus susceptibles d'acheter, augmentant ainsi considérablement les conversions.
4. Microsoft surveille en permanence les données de télémétrie Windows pour identifier et corriger rapidement les problèmes des utilisateurs.

Défis et opportunités de la gestion de produits basée sur les données

La gestion de produits basée sur les données offre d'énormes opportunités d'optimisation et de développement de produits, mais elle comporte également certains défis. Parmi les plus courants figurent :

• la nécessité d'intégrer plusieurs sources de données et systèmes analytiques, ce qui nécessite d'excellentes compétences analytiques, des objectifs bien choisis et une application stricte des méthodes de mesure sélectionnées,
• la nécessité de garantir l’exactitude et l’exhaustivité des données, notamment en prêtant attention à la manière dont elles sont enregistrées et stockées,
• des compétences analytiques appropriées au sein de l'équipe produit – cela s'applique non seulement à la personne directement responsable de l'interprétation des données, mais également à celles impliquées dans le développement des modules de conception numérique qui les enregistrent,
• le risque de prendre des décisions uniquement sur la base de données « dures », sans prendre en compte le facteur humain – car les données statistiques ne « parlent » pas d’elles-mêmes, mais nécessitent une interprétation,
• les défis liés à la confidentialité des clients et à la sécurité des données, qui relèvent de la responsabilité de l'équipe produit.

Malgré ces difficultés, l’investissement dans une gestion de produits basée sur les données est certainement payant : il vous permet de mieux comprendre vos clients et de leur proposer un produit parfaitement adapté à leurs besoins.

Résumé

La gestion d'un produit numérique moderne nécessite une utilisation intensive des données à chaque étape de son cycle de vie. Ils permettent de mieux identifier les besoins des clients, de concevoir et tester plus efficacement le produit et de l'optimiser en continu après son lancement.

Analyser le marché, les commentaires des clients ou le comportement des utilisateurs à l'aide des bons outils et techniques est la clé du succès d'un produit moderne. Malgré certains défis, la gestion de produits basée sur les données constitue désormais le meilleur moyen de répondre aux besoins des clients et de poursuivre consciemment la réussite de votre entreprise.

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Auteur : Andy Nichols

Un résolveur de problèmes avec 5 diplômes différents et des réserves de motivation infinies. Cela fait de lui un parfait propriétaire et gestionnaire d’entreprise. Lors de la recherche de collaborateurs et de partenaires, l'ouverture et la curiosité du monde sont des qualités qu'il valorise le plus.

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