Apa yang dimaksud dengan manajemen produk berbasis data? | Manajemen produk #26

Data memainkan peran penting dalam mengelola produk digital modern. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk lebih memahami kebutuhan pelanggan, menyederhanakan proses desain dan pengujian, serta terus mengoptimalkan dan mengembangkan produk mereka setelah diluncurkan. Jadi, bagaimana Anda dapat memanfaatkan kekuatan data secara efektif dalam manajemen produk digital?

Perkenalan

Mengelola produk digital modern tanpa penggunaan data yang ekstensif menjadi semakin sulit. Meningkatnya ekspektasi pelanggan, pesatnya perubahan teknologi, dan persaingan yang ketat memerlukan pengambilan keputusan berdasarkan informasi yang tepat. Oleh karena itu, semakin banyak perusahaan yang mengandalkan manajemen produk berbasis data.

Namun, apa sebenarnya yang melatarbelakangi konsep ini? Data apa yang berguna pada setiap tahapan siklus hidup produk? Alat dan teknik apa yang harus digunakan untuk menangkap dan menganalisis data ini?

Apa yang dimaksud dengan manajemen produk berbasis data?

Manajemen produk berbasis data adalah pendekatan di mana setiap keputusan produk dibuat berdasarkan analisis data spesifik, bukan hanya perbandingan dengan tindakan pesaing, dengan mengandalkan intuisi dan pengalaman. Oleh karena itu, data digunakan di setiap tahap siklus hidup produk – mulai dari ide dan konsep, peluncuran produk, hingga pengoptimalan dan penarikan kembali produk.

Perbedaan utama dibandingkan dengan manajemen produk tradisional adalah pentingnya umpan balik yang berkelanjutan. Ini digunakan untuk menentukan sasaran berdasarkan metrik keberhasilan produk tertentu, dan juga untuk:

• mengidentifikasi kebutuhan pelanggan,
• mempelajari perilaku pengguna saat berhubungan dengan produk, atau
• memeriksa efektivitas proses penjualan.

Data objektif ini memungkinkan Anda untuk lebih memahami kebutuhan pasar dan menyempurnakan produk Anda untuk memenuhinya.

Peran data dalam siklus hidup produk

Data memainkan peran penting di setiap tahap siklus hidup produk:

• konsep produk – data pasar, survei pelanggan, dan analisis web membantu mengidentifikasi kebutuhan pelanggan dan menentukan persyaratan produk baru, menentukan MVP, dan menilai daya tarik ide.
• desain dan pembuatan prototipe – data dari penelitian UX dan pengujian prototipe membantu menyempurnakan desain produk agar intuitif untuk digunakan dan ramah pengguna, sehingga membantu meningkatkan UI/UX, yang memengaruhi kepuasan pelanggan.
• pengujian – menganalisis data telemetri dari pengujian beta memungkinkan Anda mendeteksi dan memperbaiki bug bahkan sebelum produk digital dirilis.
• implementasi – memantau data aktivitas pengguna, tingkat konversi, dan indikator kepuasan pelanggan memungkinkan Anda menilai keberhasilan peluncuran produk Anda.
• optimasi – analisis berkelanjutan atas data operasional dan penjualan memungkinkan Anda mengidentifikasi peluang untuk perbaikan dan pengembangan produk lebih lanjut.
• pengembangan – riset pasar dan umpan balik pelanggan memandu pengembangan dan penggabungan fitur-fitur baru.

Data apa yang penting dalam manajemen produk?

Dalam manajemen produk digital, data dari sumber berikut ini sangat berguna:

• riset pasar dan survei pelanggan – rangkaian pertanyaan yang tepat dan sejumlah besar peserta survei memberikan informasi tentang kebutuhan dan preferensi pengguna sasaran,
• data perilaku dan telemetri dari sistem dan aplikasi -informasi yang diperoleh dari alat yang mencatat perilaku pengguna memungkinkan pelacakan aktivitas pengguna dan cara mereka berinteraksi dengan produk,
• umpan balik pelanggan di media sosial dan situs web – sedikit lebih sulit untuk dianalisis karena Anda perlu mempertimbangkan tidak hanya konten tetapi juga konteksnya. Hal ini sangat berharga ketika Anda ingin mempelajari sikap emosional pengguna terhadap produk dan loyalitas mereka terhadap merek,
• data penjualan dan pemasaran – diukur dengan alat analisis yang memberikan informasi terperinci tentang popularitas dan profitabilitas fitur produk tertentu, namun terserah pada analis untuk mencari tahu mengapa hal ini terjadi,
• data teknis – membantu mengidentifikasi hambatan dan menunjukkan cara untuk mengoptimalkan produk, misalnya, dengan menunjukkan bahwa waktu respons halaman terlalu lama atau ada masalah login atau pembayaran.

Alat dan teknik untuk pengelolaan data produk

Berbagai alat dan teknik digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis data, seperti:

• alat survei – UserVoice, Hotjar, atau SurveyMonkey memungkinkan Anda mengumpulkan informasi langsung dari pengguna produk, misalnya, melalui survei, formulir, atau peta panas,
• alat analisis web – Google Analytics, Pingdom, dan Mixpanel digunakan untuk melacak perilaku pengguna di situs web atau aplikasi seluler, misalnya, dengan menghitung kunjungan, waktu yang dihabiskan di situs, atau konversi,
• sistem manajemen data produk dan database relasional – Oracle, MySQL, atau PostgreSQL memungkinkan Anda menyimpan dan mengatur data produk secara teratur dan konsisten, misalnya dengan membuat tabel, hubungan, atau indeks,
• teknik penambangan data dan pembelajaran mesin – berdasarkan Python, bahasa R, atau platform TensorFlow digunakan untuk mengekstrak pengetahuan dan pola dari kumpulan data produk besar, misalnya, dengan menggunakan algoritma klasifikasi, regresi, atau pengelompokan,
• laporan dan dasbor manajemen dengan indikator keluaran utama – Power BI, Tableau, atau QlikView adalah contoh alat yang memungkinkan Anda menyajikan dan memvisualisasikan data produk dengan cara yang menarik dan mudah dipahami, misalnya dengan membuat bagan, tabel, atau metrik.

Contoh manajemen produk berbasis data

Manajemen produk berbasis data bukan hanya tentang menghitung tingkat konversi. Sangat penting untuk menetapkan hipotesis yang tepat, menguji dan memvalidasinya, dan juga memahami cara menggunakan data yang dikumpulkan dari berbagai sumber. Hal ini dengan penuh semangat dilakukan oleh raksasa pasar. Misalnya:

1. Spotify menggunakan analisis playlist pengguna untuk merekomendasikan musik yang disesuaikan dan membuat kampanye pemasaran yang dipersonalisasi.
2. Uber terus menganalisis data lalu lintas di aplikasinya untuk menyesuaikan harga dan pasokan pengemudi secara dinamis guna meminimalkan waktu tunggu.
3. Amazon melacak aktivitas pelanggan di situsnya untuk merekomendasikan produk yang kemungkinan besar akan mereka beli, sehingga meningkatkan konversi secara signifikan.
4. Microsoft memantau data telemetri Windows secara berkelanjutan untuk mengidentifikasi dan menambal masalah pengguna dengan cepat.

Tantangan dan peluang manajemen produk berbasis data

Manajemen produk berbasis data menawarkan peluang besar untuk pengoptimalan dan pengembangan produk, namun juga menghadirkan beberapa tantangan. Di antara yang paling umum adalah:

• kebutuhan untuk mengintegrasikan berbagai sumber data dan sistem analisis, yang memerlukan keterampilan analisis yang sangat baik, tujuan yang dipilih dengan baik, dan penerapan metode pengukuran yang dipilih secara ketat,
• kebutuhan untuk memastikan keakuratan dan kelengkapan data, termasuk kepedulian terhadap cara pencatatan dan penyimpanannya,
• keterampilan analitis yang sesuai dalam tim produk – hal ini berlaku tidak hanya bagi orang yang bertanggung jawab langsung atas interpretasi data namun juga bagi mereka yang terlibat dalam pengembangan modul desain digital yang merekamnya,
• risiko pengambilan keputusan hanya berdasarkan data “keras”, tanpa memperhitungkan faktor manusia – karena data statistik tidak “berbicara” dengan sendirinya, namun memerlukan interpretasi,
• tantangan terkait privasi pelanggan dan keamanan data, yang merupakan tanggung jawab tim produk.

Terlepas dari kesulitan-kesulitan ini, investasi dalam manajemen produk berbasis data pasti membuahkan hasil – hal ini memungkinkan Anda untuk lebih memahami pelanggan Anda dan menyediakan produk yang secara sempurna disesuaikan dengan kebutuhan mereka.

Ringkasan

Mengelola produk digital modern memerlukan penggunaan data secara ekstensif di setiap tahap siklus hidupnya. Mereka memungkinkan untuk mengidentifikasi kebutuhan pelanggan dengan lebih akurat, merancang dan menguji produk dengan lebih efisien, dan terus mengoptimalkannya setelah peluncurannya.

Menganalisis pasar, umpan balik pelanggan, atau perilaku pengguna menggunakan alat dan teknik yang tepat adalah kunci keberhasilan produk modern. Meskipun ada beberapa tantangan, manajemen produk berbasis data kini menjadi cara terbaik untuk memenuhi kebutuhan pelanggan dan secara sadar mengejar kesuksesan bisnis Anda.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah kami yang sibuk di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Pengarang: Andy Nichols

Pemecah masalah dengan 5 derajat berbeda dan motivasi yang tiada habisnya. Hal ini menjadikannya Pemilik & Manajer Bisnis yang sempurna. Saat mencari karyawan dan mitra, keterbukaan dan rasa ingin tahu terhadap dunia adalah kualitas yang paling dia hargai.

Lihat semua postingan

Manajemen Produk:

1. Pengantar manajemen produk
2. Apa peran manajer produk?
3. Mengapa manajemen siklus hidup produk itu penting?
4. Bagaimana membangun strategi produk yang efisien?
5. OKR vs tujuan SMART. Kerangka kerja mana yang memberikan hasil lebih baik?
6. Bagaimana cara mendefinisikan proposisi nilai?
7. Mengidentifikasi kebutuhan pelanggan dan segmentasi pasar
8. Menciptakan konsep produk unggulan. Teknik dan langkah
9. Mendapatkan keunggulan dengan peta jalan produk yang efektif
10. Membuat prototipe produk digital Anda
11. Bagaimana cara membangun MVP?
12. MVP vs MMP vs MMF. Tonggak penting dalam pengembangan produk
13. Menguasai pengujian hipotesis
14. Metode yang terbukti untuk meningkatkan manajemen kualitas produk
15. Strategi dan taktik untuk peluncuran produk yang sukses
16. Mendorong profitabilitas melalui optimalisasi produk
17. Mengukur kesuksesan produk
18. Bagaimana menentukan harga suatu produk? Strategi penetapan harga paling populer
19. Masa depan desain produk. Tren dan prediksi teratas
20. Kapan harus menghentikan suatu produk? Faktor kunci yang mempengaruhi keputusan EOL
21. Agile dalam manajemen produk
22. Scrum dan Kanban dalam manajemen produk.
23. Apa itu manajemen produk ramping?
24. Pekerjaan yang Harus Diselesaikan. Menciptakan produk yang benar-benar dibutuhkan pelanggan
25. Apa itu peretasan pertumbuhan?
26. Apa yang dimaksud dengan manajemen produk berbasis data?