Что такое управление продуктами на основе данных? | Управление продуктом № 26

Данные играют ключевую роль в управлении современными цифровыми продуктами. Они позволяют компаниям лучше понимать потребности клиентов, оптимизировать процессы проектирования и тестирования, а также постоянно оптимизировать и развивать свои продукты после запуска. Так как же можно эффективно использовать возможности данных в управлении цифровыми продуктами?

Введение

Управлять современным цифровым продуктом без широкого использования данных становится все сложнее. Растущие ожидания клиентов, быстрые темпы технологических изменений и жесткая конкуренция требуют принятия решений на основе точной информации. Поэтому все больше и больше компаний полагаются на управление продуктами, основанное на данных.

Однако что именно скрывается за этой концепцией? Какие данные полезны на каждом этапе жизненного цикла продукта? Какие инструменты и методы следует использовать для сбора и анализа этих данных?

Что такое управление продуктами на основе данных?

Data-driven Product Management — это подход, при котором каждое решение о продукте принимается на основе анализа конкретных данных, а не просто сравнения с действиями конкурентов, опираясь на интуицию и опыт. Таким образом, данные используются на каждом этапе жизненного цикла продукта – от идеи и концепции до запуска продукта, оптимизации и отзыва продукта.

Основное отличие от традиционного управления продуктом заключается в важности, придаваемой постоянной обратной связи. Он используется для определения целей на основе конкретных показателей успеха продукта, а также для:

• выявлять требования клиентов,
• изучить поведение пользователей при контакте с продуктом или
• проверить эффективность процессов продаж.

Эти объективные данные позволяют лучше понять потребности рынка и настроить свой продукт для их удовлетворения.

Роль данных в жизненном цикле продукта

Данные играют важную роль на каждом этапе жизненного цикла продукта:

• концепция продукта — рыночные данные, опросы клиентов и веб-аналитика помогают выявить потребности клиентов и определить требования к новому продукту, определить MVP и оценить привлекательность идеи.
• дизайн и прототипирование — данные UX-исследований и тестирования прототипов помогают усовершенствовать дизайн продукта, чтобы сделать его интуитивно понятным и удобным для пользователя, что помогает улучшить UI/UX, что влияет на удовлетворенность клиентов.
• тестирование — анализ телеметрических данных бета-тестирования позволяет обнаруживать и исправлять ошибки еще до выпуска цифрового продукта.
• внедрение – мониторинг данных об активности пользователей, показателях конверсии и показателях удовлетворенности клиентов позволяет оценить успешность запуска вашего продукта.
• оптимизация – непрерывный анализ операционных и продажных данных позволяет выявить возможности для улучшения и дальнейшего развития продукта.
• развитие – исследования рынка и отзывы клиентов помогают разрабатывать и внедрять новые функции.

Какие данные важны в управлении продуктом?

В управлении цифровыми продуктами в основном полезны данные из следующих источников:

• исследования рынка и опросы клиентов – правильный набор вопросов и большое количество участников опроса дают информацию о потребностях и предпочтениях целевых пользователей,
• данные о поведении и телеметрии из систем и приложений — информация, полученная с помощью инструментов, записывающих поведение пользователей, позволяет отслеживать активность пользователей и то, как они взаимодействуют с продуктом,
• отзывы клиентов в социальных сетях и на веб-сайтах — анализировать немного сложнее, поскольку нужно учитывать не только контент, но и его контекст. Это особенно ценно, когда вы хотите изучить эмоциональное отношение пользователей к продукту и их лояльность к бренду.
• данные о продажах и маркетинге – измеренные с помощью аналитических инструментов, предоставляют подробную информацию о популярности и прибыльности конкретных функций продукта, но аналитик должен выяснить, почему это так,
• технические данные — помогают выявить узкие места и указать способы оптимизации продукта, например, указав, что время ответа страницы слишком велико или что есть проблемы с входом в систему или оплатой.

Инструменты и методы управления данными о продукции

Для сбора и анализа данных используются различные инструменты и методы, такие как:

• инструменты опросов — UserVoice, Hotjar или SurveyMonkey позволяют собирать прямую информацию от пользователей продукта, например, с помощью опросов, форм или тепловых карт,
• инструменты веб-аналитики – Google Analytics, Pingdom и Mixpanel используются для отслеживания поведения пользователей на веб-сайте или в мобильном приложении, например, путем подсчета посещений, времени, проведенного на сайте или конверсий,
• системы управления данными о продуктах и ​​реляционные базы данных — Oracle, MySQL или PostgreSQL позволяют хранить и организовывать данные о продуктах упорядоченным и последовательным образом, например, путем создания таблиц, связей или индексов,
• методы интеллектуального анализа данных и машинного обучения — на основе языков Python, R или платформы TensorFlow используются для извлечения знаний и закономерностей из больших наборов данных о продуктах, например, с помощью алгоритмов классификации, регрессии или кластеризации,
• отчеты и информационные панели управления с ключевыми показателями вывода — Power BI, Tableau или QlikView — примеры инструментов, которые позволяют представлять и визуализировать данные о продукте в привлекательном и понятном виде, например, путем создания диаграмм, таблиц или показателей.

Примеры управления продуктами на основе данных

Управление продуктами на основе данных — это не только подсчет коэффициентов конверсии. Очень важно выдвигать соответствующие гипотезы, тестировать и подтверждать их, а также понимать, как использовать данные, собранные из различных источников. Этим охотно занимаются гиганты рынка. Например:

1. Spotify использует анализ плейлистов пользователей, чтобы рекомендовать индивидуальную музыку и создавать персонализированные маркетинговые кампании.
2. Uber постоянно анализирует данные о трафике в своем приложении, чтобы динамически корректировать цены и количество водителей, чтобы минимизировать время ожидания.
3. Amazon отслеживает активность клиентов на своем сайте, чтобы рекомендовать продукты, которые они, скорее всего, купят, что значительно увеличивает конверсию.
4. Microsoft постоянно отслеживает данные телеметрии Windows, чтобы быстро выявлять и устранять проблемы пользователей.

Проблемы и возможности управления продуктами на основе данных

Управление продуктами на основе данных открывает огромные возможности для оптимизации и развития продуктов, но также сопряжено с некоторыми проблемами. Среди наиболее распространенных:

• необходимость интеграции нескольких источников данных и аналитических систем, что требует отличных аналитических навыков, правильно выбранных целей и строгого применения выбранных методов измерения,
• необходимость обеспечения точности и полноты данных, включая заботу о том, как они записываются и хранятся,
• соответствующие аналитические навыки в продуктовой команде – это касается не только человека, непосредственно ответственного за интерпретацию данных, но и тех, кто участвует в разработке модулей цифрового проектирования, которые их записывают,
• риск принятия решений только на основе «достоверных» данных, без учета человеческого фактора – ведь статистические данные не «говорят» сами по себе, а требуют интерпретации,
• проблемы, связанные с конфиденциальностью клиентов и безопасностью данных, за которые отвечает команда разработчиков продукта.

Несмотря на эти трудности, инвестиции в управление продуктами на основе данных, безусловно, окупаются: они позволяют вам лучше понять своих клиентов и предоставить им продукт, идеально соответствующий их потребностям.

Краткое содержание

Управление современным цифровым продуктом требует широкого использования данных на каждом этапе его жизненного цикла. Они позволяют более точно выявлять потребности клиентов, более эффективно проектировать и тестировать продукт, а также постоянно оптимизировать его после запуска.

Анализ рынка, отзывов клиентов или поведения пользователей с использованием правильных инструментов и методов является ключом к успеху современного продукта. Несмотря на некоторые проблемы, управление продуктами на основе данных в настоящее время является лучшим способом удовлетворения потребностей клиентов и сознательного достижения успеха в бизнесе.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел в Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Энди Николс

Решатель проблем с 5 различными степенями и бесконечными запасами мотивации. Это делает его идеальным владельцем и менеджером бизнеса. При поиске сотрудников и партнеров открытость и любопытство к миру — качества, которые он ценит больше всего.

Просмотреть все сообщения

Управление продуктом:

1. Введение в управление продуктами
2. Какова роль менеджера по продукту?
3. Почему важно управлять жизненным циклом продукта?
4. Как построить эффективную продуктовую стратегию?
5. OKR против целей SMART. Какая структура обеспечивает лучшие результаты?
6. Как определить ценностное предложение?
7. Выявление потребностей клиентов и сегментация рынка.
8. Создание выигрышной концепции продукта. Техники и шаги
9. Получение преимущества с помощью эффективной дорожной карты продукта
10. Прототипирование вашего цифрового продукта
11. Как создать MVP?
12. MVP против MMP против MMF. Ключевые вехи в разработке продукта
13. Освоение проверки гипотез
14. Проверенные методы улучшения управления качеством продукции
15. Стратегии и тактики успешного запуска продукта
16. Повышение прибыльности за счет оптимизации продукта
17. Измерение успеха продукта
18. Как оценить продукт? Самые популярные ценовые стратегии
19. Будущее продуктового дизайна. Главные тенденции и прогнозы
20. Когда прекратить использование продукта? Ключевые факторы, влияющие на решения об окончании срока службы
21. Agile в управлении продуктом
22. Scrum и Kanban в управлении продуктом.
23. Что такое бережливое управление продуктом?
24. Работы, которые необходимо выполнить. Создание продуктов, которые действительно нужны клиентам
25. Что такое взлом роста?
26. Что такое управление продуктами на основе данных?