데이터 기반 제품 관리란 무엇입니까? | 제품관리 #26

데이터는 현대 디지털 제품을 관리하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이를 통해 기업은 고객의 요구 사항을 더 잘 이해하고, 설계 및 테스트 프로세스를 간소화하며, 출시 후 제품을 지속적으로 최적화 및 개발할 수 있습니다. 그렇다면 디지털 제품 관리에서 데이터의 힘을 어떻게 효과적으로 활용할 수 있을까요?

소개

데이터를 광범위하게 사용하지 않고 최신 디지털 제품을 관리하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 높아지는 고객의 기대, 빠른 속도의 기술 변화, 치열한 경쟁으로 인해 정확한 정보를 바탕으로 한 의사결정이 요구됩니다. 따라서 점점 더 많은 기업이 데이터 기반 제품 관리에 의존하고 있습니다.

그런데 이 개념 뒤에는 정확히 무엇이 숨어 있을까요? 제품 수명주기의 각 단계에서 어떤 데이터가 유용합니까? 이 데이터를 캡처하고 분석하려면 어떤 도구와 기술을 사용해야 합니까?

데이터 기반 제품 관리란 무엇입니까?

데이터 기반 제품 관리는 직관과 경험에 의존하여 단순히 경쟁사의 행동과 비교하는 것이 아니라 특정 데이터의 분석을 기반으로 모든 제품 결정을 내리는 접근 방식입니다. 따라서 데이터는 아이디어와 컨셉, 제품 출시, 최적화 및 제품 리콜에 이르기까지 제품 수명주기의 모든 단계에서 사용됩니다.

기존 제품 관리와 비교했을 때 가장 큰 차이점은 지속적인 피드백이 중요하다는 것입니다. 특정 제품 성공 지표를 기반으로 목표를 정의하고 다음을 수행하는 데 사용됩니다.

• 고객의 요구사항을 파악하고,
• 제품과 관련된 사용자 행동을 연구하거나
• 판매 프로세스의 효율성을 확인합니다.

이 객관적인 데이터를 통해 시장 요구 사항을 더 잘 이해하고 이를 충족하도록 제품을 세부 조정할 수 있습니다.

제품 라이프사이클에서 데이터의 역할

데이터는 제품 수명 주기의 모든 단계에서 중요한 역할을 합니다.

• 제품 개념 – 시장 데이터, 고객 설문 조사 및 웹 분석은 고객의 요구 사항을 파악하고 신제품에 대한 요구 사항을 결정하며 MVP를 정의하고 아이디어의 매력을 평가하는 데 도움이 됩니다.
• 디자인 및 프로토타이핑 – UX 연구 및 프로토타입 테스트에서 얻은 데이터는 제품 디자인을 개선하여 사용하기 쉽고 사용자 친화적으로 만들어 고객 만족도에 영향을 미치는 UI/UX를 개선하는 데 도움이 됩니다.
• 테스트 – 베타 테스트의 원격 측정 데이터를 분석하면 디지털 제품이 출시되기 전에도 버그를 감지하고 수정할 수 있습니다.
• 구현 – 사용자 활동, 전환율 및 고객 만족도 지표에 대한 데이터를 모니터링하면 제품 출시의 성공 여부를 평가할 수 있습니다.
• 최적화 – 운영 및 판매 데이터에 대한 지속적인 분석을 통해 개선 및 추가 제품 개발 기회를 식별할 수 있습니다.
• 개발 – 시장 조사 및 고객 피드백은 새로운 기능의 개발 및 통합을 안내합니다.

제품관리에서 중요한 데이터는 무엇인가요?

디지털 제품 관리에서는 다음 소스의 데이터가 주로 유용합니다.

• 시장 조사 및 고객 설문조사 – 올바른 질문 세트와 다수의 설문조사 참가자는 대상 사용자의 요구 사항과 선호도에 대한 정보를 제공합니다.
• 시스템 및 앱의 행동 및 원격 측정 데이터 - 사용자 행동을 기록하는 도구에서 얻은 정보를 통해 사용자 활동 및 제품과 상호 작용하는 방식을 추적할 수 있습니다.
• 소셜 미디어 및 웹사이트에 대한 고객 피드백 – 콘텐츠뿐만 아니라 그 맥락도 고려해야 하기 때문에 분석하기가 조금 더 어렵습니다. 제품에 대한 사용자의 감정적 태도와 브랜드에 대한 충성도를 연구하고 싶을 때 특히 유용합니다.
• 판매 및 마케팅 데이터 – 분석 도구로 측정한 데이터는 특정 제품 기능의 인기와 수익성에 대한 자세한 정보를 제공하지만, 그 이유를 알아내는 것은 분석가의 몫입니다.
• 기술 데이터 – 페이지 응답 시간이 너무 길거나 로그인 또는 결제 문제가 있음을 나타내는 등 병목 현상을 식별하고 제품을 최적화하는 방법을 지적하는 데 도움이 됩니다.

제품 데이터 관리를 위한 도구 및 기술

데이터를 수집하고 분석하는 데는 다음과 같은 다양한 도구와 기술이 사용됩니다.

• 설문조사 도구 – UserVoice, Hotjar 또는 SurveyMonkey를 사용하면 설문조사, 양식, 히트맵 등을 통해 제품 사용자로부터 직접적인 정보를 수집할 수 있습니다.
• 웹 분석 도구 – Google Analytics, Pingdom 및 Mixpanel은 웹 사이트 또는 모바일 앱에서 사용자 행동을 추적하는 데 사용됩니다(예: 방문 횟수, 사이트에서 보낸 시간 또는 전환 계산).
• 제품 데이터 관리 시스템 및 관계형 데이터베이스 – Oracle, MySQL 또는 PostgreSQL을 사용하면 테이블, 관계 또는 인덱스를 생성하여 질서 있고 일관된 방식으로 제품 데이터를 저장하고 구성할 수 있습니다.
• Python, R 언어 또는 TensorFlow 플랫폼을 기반으로 하는 데이터 마이닝 및 기계 학습 기술은 예를 들어 분류, 회귀 또는 클러스터링 알고리즘을 사용하여 대규모 제품 데이터 세트에서 지식과 패턴을 추출하는 데 사용됩니다.
• 핵심 결과 지표가 포함된 보고서 및 관리 대시보드 (Power BI, Tableau 또는 QlikView)는 예를 들어 차트, 테이블 또는 메트릭을 생성하여 매력적이고 이해하기 쉬운 방식으로 제품 데이터를 표시하고 시각화할 수 있는 도구의 예입니다.

데이터 기반 제품 관리 사례

데이터 기반 제품 관리는 단순히 전환율을 계산하는 것이 아닙니다. 적절한 가설을 설정하고, 이를 테스트하고 검증하는 것은 매우 중요하며, 다양한 소스에서 수집된 데이터를 어떻게 활용하는지 이해하는 것도 매우 중요합니다. 이것은 시장 거인들이 열심히 수행하고 있습니다. 예를 들어:

1. Spotify는 사용자의 재생 목록 분석을 사용하여 맞춤형 음악을 추천하고 개인화된 마케팅 캠페인을 만듭니다.
2. Uber는 대기 시간을 최소화하기 위해 앱의 교통 데이터를 지속적으로 분석하여 가격과 운전자 공급을 동적으로 조정하고 있습니다.
3. Amazon은 사이트에서 고객의 활동을 추적하여 구매할 가능성이 가장 높은 제품을 추천함으로써 전환율을 크게 높입니다.
4. Microsoft는 Windows 원격 측정 데이터를 지속적으로 모니터링하여 사용자의 문제를 신속하게 식별하고 패치합니다.

데이터 기반 제품 관리의 과제와 기회

데이터 기반 제품 관리는 제품 최적화 및 개발을 위한 엄청난 기회를 제공하지만 몇 가지 과제도 수반합니다. 가장 일반적인 것은 다음과 같습니다:

• 탁월한 분석 기술, 잘 선택된 목표, 선택된 측정 방법의 엄격한 적용이 필요한 여러 데이터 소스와 분석 시스템을 통합해야 할 필요성,
• 데이터의 기록 및 저장 방식에 대한 주의를 포함하여 데이터의 정확성과 완전성을 보장할 필요성
• 제품 팀의 적절한 분석 기술 - 이는 데이터 해석을 직접 담당하는 사람뿐만 아니라 이를 기록하는 디지털 디자인 모듈 개발에 관련된 사람에게도 적용됩니다.
• 인적 요소를 고려하지 않고 "확실한" 데이터에만 근거하여 의사결정을 내릴 위험 - 통계 데이터는 자체적으로 "말"하지 않고 해석이 필요하기 때문입니다.
• 제품 팀의 책임인 고객 개인 정보 보호 및 데이터 보안과 관련된 문제입니다.

이러한 어려움에도 불구하고 데이터 기반 제품 관리에 대한 투자는 확실히 성과를 거두고 있습니다. 이를 통해 고객을 더 잘 이해하고 고객의 요구 사항에 완벽하게 맞는 제품을 제공할 수 있습니다.

요약

최신 디지털 제품을 관리하려면 수명 주기의 모든 단계에서 데이터를 광범위하게 사용해야 합니다. 이를 통해 고객의 요구 사항을 보다 정확하게 파악하고, 제품을 보다 효율적으로 설계 및 테스트하며, 출시 후에도 지속적으로 최적화할 수 있습니다.

올바른 도구와 기술을 사용하여 시장, 고객 피드백 또는 사용자 행동을 분석하는 것은 현대 제품의 성공의 열쇠입니다. 몇 가지 과제에도 불구하고 데이터 기반 제품 관리는 이제 고객의 요구 사항을 충족하고 의식적으로 비즈니스 성공을 추구하는 가장 좋은 방법입니다.

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저자: 앤디 니콜스

5가지 등급과 끝없는 동기 부여를 갖춘 문제 해결사입니다. 이것이 그를 완벽한 사업주이자 관리자로 만듭니다. 직원과 파트너를 찾을 때 세상에 대한 개방성과 호기심은 그가 가장 중요하게 생각하는 자질입니다.

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