O que é gerenciamento de produtos baseado em dados? | Gerenciamento de produto #26

Os dados desempenham um papel fundamental no gerenciamento de produtos digitais modernos. Eles permitem que as empresas entendam melhor as necessidades dos clientes, simplifiquem seus processos de design e teste e otimizem e desenvolvam continuamente seus produtos após o lançamento. Então, como você pode aproveitar efetivamente o poder dos dados no gerenciamento de produtos digitais?

Introdução

Gerenciar um produto digital moderno sem uso extensivo de dados está se tornando cada vez mais difícil. As expectativas crescentes dos clientes, o ritmo acelerado das mudanças tecnológicas e a concorrência acirrada exigem a tomada de decisões com base em informações precisas. Portanto, cada vez mais empresas confiam no gerenciamento de produtos baseado em dados.

No entanto, o que exatamente está por trás desse conceito? Quais dados são úteis em cada estágio do ciclo de vida do produto? Quais ferramentas e técnicas devem ser usadas para capturar e analisar esses dados?

O que é gerenciamento de produtos baseado em dados?

A gestão de produtos baseada em dados é uma abordagem onde cada decisão de produto é tomada com base na análise de dados específicos, e não apenas na comparação com as ações dos concorrentes, contando com a intuição e a experiência. Os dados são, portanto, utilizados em todas as fases do ciclo de vida do produto – desde a ideia e conceito, ao lançamento do produto, à otimização e recolha do produto.

A principal diferença em relação ao gerenciamento tradicional de produtos é a importância atribuída ao feedback contínuo. É usado para definir metas com base em métricas específicas de sucesso do produto e também para:

• identificar os requisitos dos clientes,
• estudar o comportamento do usuário em contato com o produto, ou
• verificar a eficácia dos processos de vendas.

Esses dados objetivos permitem que você entenda melhor as necessidades do mercado e ajuste seu produto para atendê-las.

O papel dos dados no ciclo de vida do produto

Os dados desempenham um papel importante em todas as fases do ciclo de vida do produto:

• conceito do produto – dados de mercado, pesquisas com clientes e análises da web ajudam a identificar as necessidades dos clientes e determinar os requisitos para o novo produto, definir o MVP e avaliar a atratividade da ideia.
• design e prototipagem – dados de pesquisa de UX e testes de protótipo ajudam a refinar o design do produto para torná-lo intuitivo e fácil de usar, ajudando a melhorar a UI/UX, o que afeta a satisfação do cliente.
• testes – a análise de dados de telemetria de testes beta permite detectar e corrigir bugs antes mesmo de um produto digital ser lançado.
• implementação – monitorar dados sobre atividade do usuário, taxas de conversão e indicadores de satisfação do cliente permite avaliar o sucesso do lançamento de seu produto.
• otimização – a análise contínua de dados operacionais e de vendas permite identificar oportunidades de melhoria e desenvolvimento adicional de produtos.
• desenvolvimento – pesquisas de mercado e feedback de clientes orientam o desenvolvimento e incorporação de novos recursos.

Quais dados são importantes no gerenciamento de produtos?

No gerenciamento de produtos digitais, os dados das seguintes fontes são principalmente úteis:

• pesquisas de mercado e pesquisas com clientes – o conjunto certo de perguntas e um grande número de participantes da pesquisa fornecem informações sobre as necessidades e preferências dos usuários-alvo,
• dados comportamentais e de telemetria de sistemas e aplicativos - informações obtidas de ferramentas que registram o comportamento do usuário permitem rastrear a atividade dos usuários e como eles interagem com o produto,
• feedback dos clientes nas redes sociais e sites – um pouco mais difícil de analisar, pois é necessário levar em consideração não apenas o conteúdo, mas também o seu contexto. É particularmente valioso quando se pretende estudar as atitudes emocionais dos utilizadores em relação ao produto e a sua lealdade para com a marca.
• dados de vendas e marketing – medidos por ferramentas analíticas fornecem informações detalhadas sobre a popularidade e lucratividade de recursos específicos do produto, mas cabe ao analista descobrir por que isso acontece,
• dados técnicos – ajudam a identificar gargalos e apontam formas de otimizar o produto, por exemplo, indicando que o tempo de resposta da página é muito longo ou que há problemas de login ou pagamento.

Ferramentas e técnicas para gerenciamento de dados de produtos

Uma variedade de ferramentas e técnicas são usadas para coletar e analisar dados, como:

• ferramentas de pesquisa – UserVoice, Hotjar ou SurveyMonkey permitem coletar informações diretas dos usuários do produto, por exemplo, por meio de pesquisas, formulários ou mapas de calor,
• ferramentas de análise da web – Google Analytics, Pingdom e Mixpanel são usados ​​para rastrear o comportamento do usuário em um site ou aplicativo móvel, por exemplo, contando visitas, tempo gasto no site ou conversões,
• sistemas de gerenciamento de dados de produtos e bancos de dados relacionais – Oracle, MySQL ou PostgreSQL permitem armazenar e organizar dados de produtos de maneira ordenada e consistente, por exemplo, criando tabelas, relacionamentos ou índices,
• técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina – baseadas em linguagens Python, R ou na plataforma TensorFlow são usadas para extrair conhecimento e padrões de grandes conjuntos de dados de produtos, por exemplo, usando algoritmos de classificação, regressão ou clustering,
• relatórios e dashboards de gestão com indicadores-chave de resultados – Power BI, Tableau ou QlikView são exemplos de ferramentas que permitem apresentar e visualizar dados de produtos de uma forma atrativa e compreensível, por exemplo, através da criação de gráficos, tabelas ou métricas.

Exemplos de gerenciamento de produtos baseado em dados

O gerenciamento de produtos baseado em dados não envolve apenas contar as taxas de conversão. É muito importante definir hipóteses adequadas, testá-las e validá-las, e também compreender como utilizar os dados recolhidos de diversas fontes. Isso é feito com entusiasmo pelos gigantes do mercado. Por exemplo:

1. O Spotify usa a análise das playlists dos usuários para recomendar músicas personalizadas e criar campanhas de marketing personalizadas.
2. A Uber analisa constantemente dados de tráfego em seu aplicativo para ajustar dinamicamente os preços e a oferta de motoristas para minimizar os tempos de espera.
3. A Amazon rastreia a atividade dos clientes em seu site para recomendar produtos que eles têm maior probabilidade de comprar, aumentando significativamente as conversões.
4. A Microsoft monitora os dados de telemetria do Windows continuamente para identificar e corrigir rapidamente os problemas dos usuários.

Desafios e oportunidades do gerenciamento de produtos baseado em dados

O gerenciamento de produtos baseado em dados oferece enormes oportunidades para otimização e desenvolvimento de produtos, mas também traz alguns desafios. Entre os mais comuns estão:

• a necessidade de integrar múltiplas fontes de dados e sistemas analíticos, o que requer excelentes habilidades analíticas, objetivos bem escolhidos e aplicação rigorosa dos métodos de medição selecionados,
• a necessidade de garantir a exatidão e integridade dos dados, incluindo cuidados com a forma como são registrados e armazenados,
• habilidades analíticas apropriadas na equipe de produto – isso se aplica não apenas à pessoa diretamente responsável pela interpretação dos dados, mas também aos envolvidos no desenvolvimento dos módulos de design digital que os registram,
• o risco de tomar decisões apenas com base em dados “concretos”, sem ter em conta o factor humano – porque os dados estatísticos não “falam” por si próprios, mas requerem interpretação,
• desafios relacionados à privacidade do cliente e segurança de dados, que são de responsabilidade da equipe de produto.

Apesar destas dificuldades, o investimento na gestão de produtos baseada em dados certamente compensa – permite-lhe compreender melhor os seus clientes e fornecer-lhes um produto perfeitamente adaptado às suas necessidades.

Resumo

Gerenciar um produto digital moderno requer uso extensivo de dados em todas as fases do seu ciclo de vida. Permitem identificar com maior precisão as necessidades dos clientes, conceber e testar o produto de forma mais eficiente e otimizá-lo continuamente após o seu lançamento.

Analisar o mercado, o feedback do cliente ou o comportamento do usuário usando as ferramentas e técnicas certas é a chave para o sucesso de um produto moderno. Apesar de alguns desafios, o gerenciamento de produtos baseado em dados é agora a melhor maneira de atender às necessidades dos clientes e buscar conscientemente o sucesso do seu negócio.

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Autor: Andy Nichols

Um solucionador de problemas com 5 graus diferentes e reservas infinitas de motivação. Isso o torna um empresário e gerente perfeito. Na busca por colaboradores e parceiros, a abertura e a curiosidade pelo mundo são as qualidades que ele mais valoriza.

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