Czym jest zarządzanie produktem oparte na danych? | Zarządzanie produktem #26

Dane odgrywają kluczową rolę w zarządzaniu nowoczesnymi produktami cyfrowymi. Pozwalają firmom lepiej zrozumieć potrzeby klientów, usprawnić procesy projektowania i testowania oraz stale optymalizować i rozwijać swoje produkty po ich wprowadzeniu na rynek. Jak zatem skutecznie wykorzystać moc danych w cyfrowym zarządzaniu produktami?

Wstęp

Zarządzanie nowoczesnym produktem cyfrowym bez szerokiego wykorzystania danych staje się coraz trudniejsze. Rosnące oczekiwania klientów, szybkie tempo zmian technologicznych i ostra konkurencja wymagają podejmowania decyzji w oparciu o precyzyjne informacje. Dlatego coraz więcej firm stawia na zarządzanie produktami oparte na danych.

Co jednak dokładnie kryje się za tą koncepcją? Jakie dane są przydatne na każdym etapie cyklu życia produktu? Jakich narzędzi i technik należy używać do gromadzenia i analizowania tych danych?

Czym jest zarządzanie produktem oparte na danych?

Zarządzanie produktem oparte na danych to podejście, w którym każda decyzja dotycząca produktu podejmowana jest na podstawie analizy konkretnych danych, a nie tylko porównania z działaniami konkurencji, opierając się na intuicji i doświadczeniu. Dane są zatem wykorzystywane na każdym etapie cyklu życia produktu – od pomysłu i koncepcji, przez wprowadzenie produktu na rynek, po optymalizację i wycofanie produktu.

Główną różnicą w porównaniu z tradycyjnym zarządzaniem produktem jest znaczenie przywiązywane do ciągłego feedbacku. Służy do definiowania celów w oparciu o konkretne mierniki sukcesu produktu, a także do:

• identyfikować wymagania klientów,
• badania zachowań użytkowników w kontakcie z produktem, lub
• sprawdź efektywność procesów sprzedażowych.

Te obiektywne dane pozwalają lepiej zrozumieć potrzeby rynku i dostosować swój produkt do nich.

Rola danych w cyklu życia produktu

Dane odgrywają ważną rolę na każdym etapie cyklu życia produktu:

• koncepcja produktu – dane rynkowe, badania klientów i analityka internetowa pomagają zidentyfikować potrzeby klientów i określić wymagania wobec nowego produktu, zdefiniować MVP i ocenić atrakcyjność pomysłu.
• projektowanie i prototypowanie – dane z badań UX i testów prototypów pozwalają udoskonalić projekt produktu tak, aby był intuicyjny w obsłudze i przyjazny dla użytkownika, dzięki czemu pomagają ulepszyć UI/UX, co wpływa na satysfakcję klienta.
• testowanie – analiza danych telemetrycznych z beta testów pozwala wykryć i naprawić błędy jeszcze przed wydaniem produktu cyfrowego.
• wdrożenie – monitorowanie danych o aktywności użytkowników, współczynnikach konwersji i wskaźnikach satysfakcji klientów pozwala ocenić powodzenie wprowadzenia Twojego produktu na rynek.
• optymalizacja – ciągła analiza danych operacyjnych i sprzedażowych pozwala na identyfikację możliwości doskonalenia i dalszego rozwoju produktu.
• rozwój – badania rynku i opinie klientów kierują rozwojem i wdrażaniem nowych funkcji.

Jakie dane są ważne w zarządzaniu produktem?

W cyfrowym zarządzaniu produktami przydatne są przede wszystkim dane z następujących źródeł:

• badania rynku i ankiety konsumenckie – odpowiedni zestaw pytań i duża liczba uczestników ankiety dostarczają informacji o potrzebach i preferencjach docelowych użytkowników,
• dane behawioralne i telemetryczne z systemów i aplikacji – informacje pozyskiwane z narzędzi rejestrujących zachowania użytkowników pozwalają śledzić aktywność użytkowników i sposób, w jaki wchodzą oni w interakcję z produktem,
• opinie klientów w mediach społecznościowych i na stronach internetowych – nieco trudniejsze do analizy, ponieważ trzeba brać pod uwagę nie tylko treść, ale także jej kontekst. Jest to szczególnie cenne, gdy chcemy zbadać emocjonalne podejście użytkowników do produktu i ich lojalność wobec marki,
• dane sprzedażowe i marketingowe – mierzone narzędziami analitycznymi dostarczają szczegółowych informacji na temat popularności i rentowności poszczególnych cech produktu, ale to analityk musi dowiedzieć się, dlaczego tak się dzieje,
• dane techniczne – pomagają zidentyfikować wąskie gardła i wskazać sposoby optymalizacji produktu, np. poprzez wskazanie, że czas reakcji strony jest zbyt długi, czy występują problemy z logowaniem lub płatnością.

Narzędzia i techniki zarządzania danymi produktów

Do gromadzenia i analizowania danych wykorzystuje się różnorodne narzędzia i techniki, takie jak:

• narzędzia ankietowe – UserVoice, Hotjar czy SurveyMonkey pozwalają na zbieranie bezpośrednich informacji od użytkowników produktów, np. poprzez ankiety, formularze czy mapy cieplne,
• narzędzia analityki internetowej – Google Analytics, Pingdom, Mixpanel służą do śledzenia zachowań użytkowników na stronie internetowej lub w aplikacji mobilnej, np. poprzez zliczanie odwiedzin, czasu spędzonego w witrynie czy konwersji,
• systemy zarządzania danymi produktowymi i relacyjne bazy danych – Oracle, MySQL czy PostgreSQL pozwalają przechowywać i organizować dane produktowe w sposób uporządkowany i spójny, np. poprzez tworzenie tabel, relacji czy indeksów,
• techniki eksploracji danych i uczenia maszynowego – oparte na językach Python, R czy platformie TensorFlow służą do wydobywania wiedzy i wzorców z dużych zbiorów danych produktów, np. poprzez zastosowanie algorytmów klasyfikacji, regresji czy grupowania,
• raporty i dashboardy zarządcze z kluczowymi wskaźnikami wyników – Power BI, Tableau czy QlikView to przykłady narzędzi, które pozwalają w atrakcyjny i zrozumiały sposób prezentować i wizualizować dane produktowe, na przykład poprzez tworzenie wykresów, tabel czy metryk.

Przykłady zarządzania produktami w oparciu o dane

Zarządzanie produktami oparte na danych to nie tylko liczenie współczynników konwersji. Bardzo ważne jest stawianie odpowiednich hipotez, ich testowanie i walidacja, a także zrozumienie, w jaki sposób można wykorzystać dane zebrane z różnych źródeł. Chętnie robią to rynkowi giganci. Na przykład:

1. Spotify wykorzystuje analizę playlist użytkowników, aby rekomendować dopasowaną muzykę i tworzyć spersonalizowane kampanie marketingowe.
2. Uber stale analizuje dane o ruchu w swojej aplikacji, aby dynamicznie dostosowywać ceny i liczbę kierowców, aby zminimalizować czas oczekiwania.
3. Amazon śledzi aktywność klientów na swojej stronie, aby rekomendować produkty, które najprawdopodobniej kupią, znacząco zwiększając konwersję.
4. Microsoft na bieżąco monitoruje dane telemetryczne systemu Windows, aby szybko identyfikować i łatać problemy użytkowników.

Wyzwania i możliwości zarządzania produktami w oparciu o dane

Zarządzanie produktami oparte na danych oferuje ogromne możliwości optymalizacji i rozwoju produktów, ale niesie ze sobą także pewne wyzwania. Do najczęstszych należą:

• konieczność integracji wielu źródeł danych i systemów analitycznych, co wymaga doskonałych umiejętności analitycznych, dobrze dobranych celów i ścisłego stosowania wybranych metod pomiarowych,
• konieczność zapewnienia prawidłowości i kompletności danych, w tym dbałość o sposób ich rejestrowania i przechowywania,
• odpowiednie umiejętności analityczne w zespole produktowym – dotyczy to nie tylko osoby bezpośrednio odpowiedzialnej za interpretację danych, ale także osób zaangażowanych w rozwój cyfrowych modułów projektowych je rejestrujących,
• ryzyko podejmowania decyzji wyłącznie w oparciu o „twarde” dane, bez uwzględnienia czynnika ludzkiego – bo dane statystyczne nie „mówią” same z siebie, lecz wymagają interpretacji,
• wyzwania związane z prywatnością klientów i bezpieczeństwem danych, za które odpowiada zespół produktowy.

Pomimo tych trudności inwestycja w zarządzanie produktem oparte na danych z pewnością się opłaca – pozwala lepiej zrozumieć swoich klientów i zapewnić im produkt idealnie dopasowany do ich potrzeb.

Streszczenie

Zarządzanie nowoczesnym produktem cyfrowym wymaga szerokiego wykorzystania danych na każdym etapie jego cyklu życia. Umożliwiają one trafniejsze rozpoznanie potrzeb klientów, efektywniejsze zaprojektowanie i przetestowanie produktu oraz jego ciągłą optymalizację po jego wprowadzeniu na rynek.

Analiza rynku, opinii klientów czy zachowań użytkowników przy użyciu odpowiednich narzędzi i technik jest kluczem do sukcesu nowoczesnego produktu. Pomimo pewnych wyzwań, zarządzanie produktami oparte na danych jest obecnie najlepszym sposobem na zaspokojenie potrzeb klientów i świadome dążenie do sukcesu biznesowego.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Andy Nichols

Osoba rozwiązująca problemy z 5 różnymi stopniami i nieskończonymi rezerwami motywacji. To czyni go idealnym właścicielem i menadżerem firmy. W poszukiwaniu pracowników i partnerów najbardziej ceni otwartość i ciekawość świata.

Zobacz wszystkie posty

Zarządzanie produktem:

1. Wprowadzenie do zarządzania produktem
2. Jaka jest rola menedżera produktu?
3. Dlaczego zarządzanie cyklem życia produktu jest ważne?
4. Jak zbudować skuteczną strategię produktową?
5. OKR a cele SMART. Które ramy zapewniają lepsze wyniki?
6. Jak zdefiniować propozycję wartości?
7. Identyfikacja potrzeb klientów i segmentacja rynku
8. Stworzenie zwycięskiej koncepcji produktu. Techniki i kroki
9. Zyskaj przewagę dzięki skutecznemu planowi rozwoju produktu
10. Prototypowanie Twojego produktu cyfrowego
11. Jak zbudować MVP?
12. MVP kontra MMP kontra MMF. Kluczowe kamienie milowe w rozwoju produktu
13. Opanowanie testowania hipotez
14. Sprawdzone metody doskonalenia zarządzania jakością produktów
15. Strategie i taktyki udanego wprowadzenia produktu na rynek
16. Zwiększanie rentowności poprzez optymalizację produktów
17. Pomiar sukcesu produktu
18. Jak wycenić produkt? Najpopularniejsze strategie cenowe
19. Przyszłość projektowania produktów. Najważniejsze trendy i prognozy
20. Kiedy wycofać produkt? Kluczowe czynniki wpływające na decyzje dotyczące EOL
21. Zwinność w zarządzaniu produktem
22. Scrum i Kanban w zarządzaniu produktem.
23. Czym jest oszczędne zarządzanie produktami?
24. Zadania do wykonania. Tworzenie produktów, których klienci naprawdę potrzebują
25. Czym jest hackowanie wzrostu?
26. Czym jest zarządzanie produktem oparte na danych?