Che cos'è la gestione del prodotto basata sui dati? | Gestione del prodotto #26

I dati svolgono un ruolo chiave nella gestione dei moderni prodotti digitali. Consentono alle aziende di comprendere meglio le esigenze dei clienti, semplificare i processi di progettazione e test e ottimizzare e sviluppare continuamente i propri prodotti dopo il lancio. Quindi, come è possibile sfruttare in modo efficace la potenza dei dati nella gestione dei prodotti digitali?

introduzione

Gestire un prodotto digitale moderno senza un uso estensivo dei dati sta diventando sempre più difficile. Le crescenti aspettative dei clienti, il rapido ritmo del cambiamento tecnologico e la forte concorrenza richiedono di prendere decisioni basate su informazioni precise. Pertanto, sempre più aziende si affidano alla gestione dei prodotti basata sui dati.

Ma cosa si nasconde esattamente dietro questo concetto? Quali dati sono utili in ogni fase del ciclo di vita del prodotto? Quali strumenti e tecniche dovrebbero essere utilizzati per acquisire e analizzare questi dati?

Che cos'è la gestione del prodotto basata sui dati?

La gestione del prodotto basata sui dati è un approccio in cui ogni decisione sul prodotto viene presa sulla base dell'analisi di dati specifici, piuttosto che solo sul confronto con le azioni della concorrenza, basandosi sull'intuizione e sull'esperienza. I dati vengono quindi utilizzati in ogni fase del ciclo di vita del prodotto: dall'idea e concetto, al lancio del prodotto, all'ottimizzazione e al richiamo del prodotto.

La differenza principale rispetto alla gestione tradizionale del prodotto è l'importanza attribuita al feedback continuo. Viene utilizzato per definire obiettivi basati su parametri specifici di successo del prodotto e anche per:

• identificare le esigenze dei clienti,
• studiare il comportamento dell'utente in contatto con il prodotto, o
• verificare l’efficacia dei processi di vendita.

Questi dati oggettivi ti consentono di comprendere meglio le esigenze del mercato e di mettere a punto il tuo prodotto per soddisfarle.

Il ruolo dei dati nel ciclo di vita del prodotto

I dati svolgono un ruolo importante in ogni fase del ciclo di vita del prodotto:

• concetto di prodotto : dati di mercato, sondaggi sui clienti e analisi web aiutano a identificare le esigenze dei clienti e determinare i requisiti per il nuovo prodotto, definire l'MVP e valutare l'attrattiva dell'idea.
• progettazione e prototipazione : i dati provenienti dalla ricerca UX e dai test sui prototipi aiutano a perfezionare la progettazione del prodotto per renderlo intuitivo da usare e facile da usare, in modo da contribuire a migliorare UI/UX, il che influisce sulla soddisfazione del cliente.
• testing : l'analisi dei dati telemetrici dei beta test consente di rilevare e correggere i bug ancor prima che un prodotto digitale venga rilasciato.
• implementazione : il monitoraggio dei dati sull'attività degli utenti, sui tassi di conversione e sugli indicatori di soddisfazione del cliente consente di valutare il successo del lancio del prodotto.
• ottimizzazione : l'analisi continua dei dati operativi e di vendita consente di identificare opportunità di miglioramento e ulteriore sviluppo del prodotto.
• sviluppo : ricerche di mercato e feedback dei clienti guidano lo sviluppo e l'incorporazione di nuove funzionalità.

Quali dati sono importanti nella gestione del prodotto?

Nella gestione dei prodotti digitali sono utili principalmente i dati provenienti dalle seguenti fonti:

• ricerche di mercato e sondaggi tra i clienti : il giusto insieme di domande e un gran numero di partecipanti al sondaggio forniscono informazioni sulle esigenze e le preferenze degli utenti target,
• dati comportamentali e di telemetria da sistemi e app: le informazioni ottenute da strumenti che registrano il comportamento degli utenti consentono di monitorare l'attività degli utenti e il modo in cui interagiscono con il prodotto,
• feedback dei clienti sui social media e sui siti web : un po’ più difficile da analizzare in quanto è necessario tenere conto non solo del contenuto ma anche del contesto. È particolarmente utile quando si desidera studiare l'atteggiamento emotivo degli utenti nei confronti del prodotto e la loro fedeltà al marchio,
• dati di vendita e marketing : misurati da strumenti analitici forniscono informazioni dettagliate sulla popolarità e la redditività di caratteristiche specifiche del prodotto, ma spetta all'analista scoprire perché questo è il caso,
• dati tecnici : aiutano a identificare i colli di bottiglia e a indicare modi per ottimizzare il prodotto, ad esempio indicando che i tempi di risposta della pagina sono troppo lunghi o che ci sono problemi di accesso o di pagamento.

Strumenti e tecniche per la gestione dei dati di prodotto

Per raccogliere e analizzare i dati vengono utilizzati diversi strumenti e tecniche, tra cui:

• strumenti di sondaggio : UserVoice, Hotjar o SurveyMonkey consentono di raccogliere informazioni dirette dagli utenti del prodotto, ad esempio tramite sondaggi, moduli o mappe di calore,
• strumenti di analisi web : Google Analytics, Pingdom e Mixpanel vengono utilizzati per monitorare il comportamento degli utenti su un sito Web o un'app mobile, ad esempio conteggiando le visite, il tempo trascorso sul sito o le conversioni,
• sistemi di gestione dei dati di prodotto e database relazionali : Oracle, MySQL o PostgreSQL consentono di archiviare e organizzare i dati di prodotto in modo ordinato e coerente, ad esempio creando tabelle, relazioni o indici,
• tecniche di data mining e machine learning – basate su Python, linguaggi R o la piattaforma TensorFlow vengono utilizzate per estrarre conoscenze e modelli da set di dati di prodotti di grandi dimensioni, ad esempio utilizzando algoritmi di classificazione, regressione o clustering,
• report e dashboard di gestione con indicatori chiave di output : Power BI, Tableau o QlikView sono esempi di strumenti che consentono di presentare e visualizzare i dati di prodotto in modo attraente e comprensibile, ad esempio creando grafici, tabelle o metriche.

Esempi di gestione del prodotto basata sui dati

La gestione dei prodotti basata sui dati non riguarda solo il conteggio dei tassi di conversione. È molto importante formulare ipotesi appropriate, testarle e validarle, e anche capire come utilizzare i dati raccolti da varie fonti. Questo viene fatto con entusiasmo dai giganti del mercato. Per esempio:

1. Spotify utilizza l'analisi delle playlist degli utenti per consigliare musica su misura e creare campagne di marketing personalizzate.
2. Uber analizza costantemente i dati sul traffico nella sua app per adeguare dinamicamente i prezzi e l'offerta di conducenti per ridurre al minimo i tempi di attesa.
3. Amazon monitora l'attività dei clienti sul proprio sito per consigliare i prodotti che con maggiore probabilità acquisteranno, aumentando significativamente le conversioni.
4. Microsoft monitora costantemente i dati di telemetria di Windows per identificare e correggere rapidamente i problemi degli utenti.

Sfide e opportunità della gestione dei prodotti basata sui dati

La gestione dei prodotti basata sui dati offre enormi opportunità per l’ottimizzazione e lo sviluppo dei prodotti, ma comporta anche alcune sfide. Tra i più comuni ci sono:

• la necessità di integrare più fonti di dati e sistemi analitici, che richiedono eccellenti capacità analitiche, obiettivi ben scelti e una rigorosa applicazione dei metodi di misurazione selezionati,
• la necessità di garantire l'accuratezza e la completezza dei dati, inclusa la cura del modo in cui vengono registrati e archiviati,
• adeguate capacità analitiche nel team di prodotto – questo vale non solo per la persona direttamente responsabile dell'interpretazione dei dati ma anche per coloro che sono coinvolti nello sviluppo dei moduli di progettazione digitale che li registrano,
• il rischio di prendere decisioni solo sulla base di dati “duri”, senza tener conto del fattore umano – perché i dati statistici non “parlano” da soli, ma richiedono interpretazione,
• sfide relative alla privacy dei clienti e alla sicurezza dei dati, che sono responsabilità del team di prodotto.

Nonostante queste difficoltà, l’investimento nella gestione del prodotto basata sui dati ripaga sicuramente: consente di comprendere meglio i propri clienti e di fornire loro un prodotto perfettamente adattato alle loro esigenze.

Riepilogo

La gestione di un prodotto digitale moderno richiede un ampio utilizzo di dati in ogni fase del suo ciclo di vita. Permettono di identificare le esigenze dei clienti in modo più accurato, di progettare e testare il prodotto in modo più efficiente e di ottimizzarlo continuamente dopo il suo lancio.

Analizzare il mercato, il feedback dei clienti o il comportamento degli utenti utilizzando gli strumenti e le tecniche giusti è la chiave del successo di un prodotto moderno. Nonostante alcune sfide, la gestione dei prodotti basata sui dati è oggi il modo migliore per soddisfare le esigenze dei clienti e perseguire consapevolmente il successo aziendale.

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Autore: Andy Nichols

Un risolutore di problemi con 5 gradi diversi e infinite riserve di motivazione. Questo lo rende un perfetto imprenditore e manager. Nella ricerca di dipendenti e partner, l'apertura e la curiosità verso il mondo sono le qualità che apprezza di più.

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