データドリブンな製品管理とは何ですか? | プロダクトマネジメント #26

データは、最新のデジタル製品の管理において重要な役割を果たします。 これらにより、企業は顧客のニーズをより深く理解し、設計およびテストのプロセスを合理化し、発売後の製品の継続的な最適化と開発を行うことができます。 では、デジタル製品管理においてデータの力を効果的に活用するにはどうすればよいでしょうか?

導入

データを大量に使用せずに最新のデジタル製品を管理することは、ますます困難になってきています。 顧客の期待の高まり、急速な技術変化、熾烈な競争により、正確な情報に基づいた意思決定が必要となります。 そのため、データ主導の製品管理に依存する企業が増えています。

しかし、このコンセプトの背後には一体何が隠されているのでしょうか？ 製品ライフサイクルの各段階で役立つデータは何ですか? このデータを取得して分析するには、どのようなツールやテクニックを使用する必要がありますか?

データドリブンな製品管理とは何ですか?

データドリブンの製品管理とは、競合他社の行動との比較だけではなく、特定のデータの分析に基づいて、直観と経験に頼ってあらゆる製品の決定を行うアプローチです。 したがって、データは、アイデアやコンセプトから製品の発売、最適化、製品のリコールに至るまで、製品ライフサイクルのあらゆる段階で使用されます。

従来の製品管理との主な違いは、継続的なフィードバックが重要視されていることです。 これは、特定の製品の成功指標に基づいて目標を定義するため、また次の目的で使用されます。

• 顧客の要件を特定し、
• 製品に触れているユーザーの行動を研究する、または
• 販売プロセスの有効性をチェックします。

この客観的なデータにより、市場のニーズをより深く理解し、それに合わせて製品を微調整することができます。

製品ライフサイクルにおけるデータの役割

データは製品ライフサイクルのあらゆる段階で重要な役割を果たします。

• 製品コンセプト– 市場データ、顧客調査、Web 分析は、顧客のニーズを特定し、新製品の要件を決定し、MVP を定義し、アイデアの魅力を評価するのに役立ちます。
• デザインとプロトタイピング– UX リサーチとプロトタイプ テストからのデータは、製品デザインを改良して直感的に使用できるようにし、ユーザーフレンドリーにするのに役立ち、顧客満足度に影響を与える UI/UX の向上に役立ちます。
• テスト– ベータ テストからのテレメトリ データを分析することで、デジタル製品がリリースされる前でもバグを検出して修正できます。
• 実装– ユーザーアクティビティ、コンバージョン率、顧客満足度指標に関するデータを監視することで、製品発売の成功を評価できます。
• 最適化– 運用データと販売データを継続的に分析することで、改善とさらなる製品開発の機会を特定できます。
• 開発– 市場調査と顧客からのフィードバックにより、新機能の開発と組み込みが行われます。

製品管理において重要なデータは何ですか?

デジタル製品管理では、主に次のソースからのデータが役立ちます。

• 市場調査と顧客調査- 適切な質問セットと多数の調査参加者が対象ユーザーのニーズと好みに関する情報を提供します。
• システムやアプリからの行動データと遠隔測定データ - ユーザーの行動を記録するツールから取得した情報により、ユーザーのアクティビティと製品とのやり取りを追跡することが可能になります。
• ソーシャルメディアやウェブサイト上の顧客からのフィードバック– コンテンツだけでなくそのコンテキストも考慮する必要があるため、分析は少し難しくなります。 これは、製品に対するユーザーの感情的な態度やブランドに対する忠誠心を調査したい場合に特に価値があります。
• 販売およびマーケティング データ– 分析ツールで測定すると、特定の製品機能の人気と収益性に関する詳細な情報が得られますが、その理由を突き止めるのはアナリスト次第です。
• 技術データ– たとえば、ページの応答時間が長すぎることや、ログインや支払いの問題があることを示すことで、ボトルネックを特定し、製品を最適化する方法を指摘するのに役立ちます。

製品データ管理のためのツールと技術

データの収集と分析には、次のようなさまざまなツールと手法が使用されます。

• アンケート ツール– UserVoice、Hotjar、または SurveyMonkey を使用すると、アンケート、フォーム、ヒート マップなどを通じて、製品ユーザーから直接情報を収集できます。
• ウェブ分析ツール– Google Analytics、Pingdom、Mixpanel は、訪問数、サイト滞在時間、コンバージョン数などをカウントすることにより、ウェブサイトまたはモバイル アプリでのユーザーの行動を追跡するために使用されます。
• 製品データ管理システムとリレーショナル データベース– Oracle、MySQL、または PostgreSQL を使用すると、たとえばテーブル、リレーションシップ、インデックスを作成することによって、製品データを秩序正しく一貫した方法で保存および整理できます。
• Python、R 言語、または TensorFlow プラットフォームに基づくデータ マイニングおよび機械学習の手法は、分類、回帰、またはクラスタリング アルゴリズムなどを使用して、大規模な製品データセットから知識とパターンを抽出するために使用されます。
• 主要な出力インジケーターを備えたレポートおよび管理ダッシュボード– Power BI、Tableau、または QlikView は、グラフ、表、またはメトリクスを作成するなど、魅力的でわかりやすい方法で製品データを表示および視覚化できるツールの例です。

データドリブンな製品管理の例

データドリブンの製品管理は、コンバージョン率をカウントするだけではありません。 適切な仮説を設定し、それらをテストして検証すること、また、さまざまなソースから収集したデータの使用方法を理解することが非常に重要です。 これは市場大手が熱心に取り組んでいる。 例えば：

1. Spotify はユーザーのプレイリストの分析を使用して、カスタマイズされた音楽を推奨し、パーソナライズされたマーケティング キャンペーンを作成します。
2. Uber はアプリ内の交通データを常に分析し、料金とドライバーの供給を動的に調整して待ち時間を最小限に抑えています。
3. Amazon は、サイト上での顧客のアクティビティを追跡して、購入する可能性が最も高い商品を推奨し、コンバージョンを大幅に増加させています。
4. Microsoft は、Windows テレメトリ データを継続的に監視して、ユーザーの問題を迅速に特定してパッチを適用します。

データ駆動型製品管理の課題と機会

データ駆動型の製品管理は、製品の最適化と開発に多大な機会をもたらしますが、いくつかの課題ももたらします。 最も一般的なものは次のとおりです。

• 複数のデータソースと分析システムを統合する必要性。これには、優れた分析スキル、適切に選択された目的、および選択された測定方法の厳密な適用が必要です。
• データの記録および保存方法への配慮を含め、データの正確性と完全性を確保する必要性、
• 製品チームの適切な分析スキル - これは、データの解釈を直接担当する人だけでなく、データを記録するデジタル設計モジュールの開発に携わる人々にも当てはまります。
• 人的要因を考慮せず、「確かな」データのみに基づいて意思決定を行うリスク - 統計データはそれ自体で「語る」のではなく、解釈が必要なため、
• 顧客のプライバシーとデータ セキュリティに関連する課題。これらは製品チームの責任です。

こうした困難にもかかわらず、データ主導の製品管理への投資は確実に報われます。これにより、顧客をより深く理解し、顧客のニーズに完全に合わせた製品を提供できるようになります。

まとめ

最新のデジタル製品を管理するには、ライフサイクルのあらゆる段階でデータを広範囲に使用する必要があります。 これらにより、顧客のニーズをより正確に特定し、製品をより効率的に設計およびテストし、発売後に継続的に最適化することが可能になります。

適切なツールと技術を使用して市場、顧客のフィードバック、またはユーザーの行動を分析することが、最新の製品の成功の鍵です。 いくつかの課題はありますが、データ主導の製品管理は、顧客のニーズを満たし、意識的にビジネスの成功を追求するための最良の方法となっています。

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著者: アンディ・ニコルズ

5 つの異なるレベルと無限のモチベーションを備えた問題解決者。 これにより、彼は完璧なビジネスオーナー兼マネージャーになります。 従業員やパートナーを探す際、彼が最も大切にしている資質は、世界に対するオープンさと好奇心です。

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