การจัดการผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลคืออะไร? | การจัดการผลิตภัณฑ์ #26

ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการจัดการผลิตภัณฑ์ดิจิทัลสมัยใหม่ ช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าใจความต้องการของลูกค้าได้ดีขึ้น ปรับปรุงกระบวนการออกแบบและทดสอบ ตลอดจนเพิ่มประสิทธิภาพและพัฒนาผลิตภัณฑ์อย่างต่อเนื่องหลังการเปิดตัว แล้วคุณจะควบคุมพลังของข้อมูลในการจัดการผลิตภัณฑ์ดิจิทัลได้อย่างมีประสิทธิภาพได้อย่างไร?

การแนะนำ

การจัดการผลิตภัณฑ์ดิจิทัลสมัยใหม่โดยไม่ต้องใช้ข้อมูลอย่างกว้างขวางกลายเป็นเรื่องยากมากขึ้น ความคาดหวังของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น การเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีที่รวดเร็ว และการแข่งขันที่รุนแรง จำเป็นต้องตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลที่แม่นยำ ดังนั้น บริษัทต่างๆ จำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ จึงต้องพึ่งพาการจัดการผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

อย่างไรก็ตาม อะไรอยู่เบื้องหลังแนวคิดนี้กันแน่? ข้อมูลใดที่เป็นประโยชน์ในแต่ละขั้นตอนของวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ ควรใช้เครื่องมือและเทคนิคใดในการจับและวิเคราะห์ข้อมูลนี้

การจัดการผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลคืออะไร?

การจัดการผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเป็นแนวทางที่การตัดสินใจเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ทุกครั้งจะขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ข้อมูลเฉพาะ แทนที่จะอาศัยการเปรียบเทียบกับการกระทำของคู่แข่ง โดยอาศัยสัญชาตญาณและประสบการณ์ ข้อมูลจึงถูกนำมาใช้ในทุกขั้นตอนของวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ ตั้งแต่แนวคิดและแนวคิด ไปจนถึงการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ ไปจนถึงการปรับให้เหมาะสมและการเรียกคืนผลิตภัณฑ์

ความแตกต่างหลักเมื่อเปรียบเทียบกับการจัดการผลิตภัณฑ์แบบเดิมคือความสำคัญที่มาพร้อมกับผลตอบรับอย่างต่อเนื่อง ใช้เพื่อกำหนดเป้าหมายตามตัวชี้วัดความสำเร็จของผลิตภัณฑ์ที่เฉพาะเจาะจง และยังใช้เพื่อ:

• ระบุความต้องการของลูกค้า
• ศึกษาพฤติกรรมผู้ใช้ในการติดต่อกับผลิตภัณฑ์ หรือ
• ตรวจสอบประสิทธิผลของกระบวนการขาย

ข้อมูลวัตถุประสงค์นี้ช่วยให้คุณเข้าใจความต้องการของตลาดได้ดีขึ้น และปรับแต่งผลิตภัณฑ์ของคุณให้ตรงตามความต้องการ

บทบาทของข้อมูลในวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์

ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในทุกขั้นตอนของวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์:

• แนวคิดผลิตภัณฑ์ – ข้อมูลการตลาด การสำรวจลูกค้า และการวิเคราะห์เว็บ ช่วยระบุความต้องการของลูกค้าและกำหนดข้อกำหนดสำหรับผลิตภัณฑ์ใหม่ กำหนด MVP และประเมินความน่าดึงดูดใจของแนวคิด
• การออกแบบและสร้างต้นแบบ – ข้อมูลจากการวิจัย UX และการทดสอบต้นแบบช่วยปรับปรุงการออกแบบผลิตภัณฑ์ให้ใช้งานง่ายและเป็นมิตรต่อผู้ใช้ จึงช่วยปรับปรุง UI/UX ซึ่งส่งผลต่อความพึงพอใจของลูกค้า
• การทดสอบ – การวิเคราะห์ข้อมูลการวัดและส่งข้อมูลทางไกลจากการทดสอบเบต้าช่วยให้คุณสามารถตรวจจับและแก้ไขจุดบกพร่องได้แม้กระทั่งก่อนที่จะมีการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ดิจิทัล
• การใช้งาน – การตรวจสอบข้อมูลเกี่ยวกับกิจกรรมของผู้ใช้ อัตราการแปลง และตัวบ่งชี้ความพึงพอใจของลูกค้า ช่วยให้คุณสามารถประเมินความสำเร็จของการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ของคุณได้
• การเพิ่มประสิทธิภาพ – การวิเคราะห์ข้อมูลการดำเนินงานและการขายอย่างต่อเนื่องทำให้คุณสามารถระบุโอกาสในการปรับปรุงและการพัฒนาผลิตภัณฑ์ต่อไปได้
• การพัฒนา – การวิจัยตลาดและคำติชมของลูกค้าเป็นแนวทางในการพัฒนาและการรวมคุณสมบัติใหม่

ข้อมูลใดมีความสำคัญในการจัดการผลิตภัณฑ์?

ในการจัดการผลิตภัณฑ์ดิจิทัล ข้อมูลจากแหล่งต่อไปนี้มีประโยชน์เป็นหลัก:

• การวิจัยตลาดและการสำรวจลูกค้า – ชุดคำถามที่ถูกต้องและผู้เข้าร่วมการสำรวจจำนวนมากให้ข้อมูลเกี่ยวกับความต้องการและความชอบของผู้ใช้เป้าหมาย
• ข้อมูลพฤติกรรมและข้อมูลการวัดและส่งข้อมูลทางไกลจากระบบและแอป -ข้อมูลที่ได้รับจากเครื่องมือที่บันทึกพฤติกรรมของผู้ใช้ทำให้สามารถติดตามกิจกรรมของผู้ใช้และวิธีที่พวกเขาโต้ตอบกับผลิตภัณฑ์
• ความคิดเห็นของลูกค้าเกี่ยวกับโซเชียลมีเดียและเว็บไซต์ – ยากขึ้นเล็กน้อยในการวิเคราะห์ เนื่องจากคุณต้องคำนึงถึงไม่เพียงแต่เนื้อหาเท่านั้น แต่ยังรวมถึงบริบทด้วย มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อคุณต้องการศึกษาทัศนคติทางอารมณ์ของผู้ใช้ต่อผลิตภัณฑ์และความภักดีต่อแบรนด์
• ข้อมูลการขายและการตลาด – วัดโดยเครื่องมือวิเคราะห์ให้ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับความนิยมและความสามารถในการทำกำไรของคุณลักษณะเฉพาะของผลิตภัณฑ์ แต่ขึ้นอยู่กับนักวิเคราะห์เพื่อดูว่าเหตุใดจึงเป็นเช่นนี้
• ข้อมูลทางเทคนิค – ช่วยระบุจุดคอขวดและชี้ให้เห็นวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพผลิตภัณฑ์ เช่น ระบุว่าเวลาตอบสนองของเพจยาวเกินไป หรือมีปัญหาในการเข้าสู่ระบบหรือการชำระเงิน

เครื่องมือและเทคนิคในการจัดการข้อมูลผลิตภัณฑ์

มีการใช้เครื่องมือและเทคนิคที่หลากหลายในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล เช่น:

• เครื่องมือสำรวจ – UserVoice, Hotjar หรือ SurveyMonkey ช่วยให้คุณสามารถรวบรวมข้อมูลโดยตรงจากผู้ใช้ผลิตภัณฑ์ เช่น ผ่านแบบสำรวจ แบบฟอร์ม หรือแผนที่ความร้อน
• เครื่องมือวิเคราะห์เว็บ – Google Analytics, Pingdom และ Mixpanel ใช้เพื่อติดตามพฤติกรรมผู้ใช้บนเว็บไซต์หรือแอปมือถือ เช่น โดยการนับการเข้าชม เวลาที่ใช้บนไซต์ หรือคอนเวอร์ชัน
• ระบบการจัดการข้อมูลผลิตภัณฑ์และฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ – Oracle, MySQL หรือ PostgreSQL ช่วยให้คุณสามารถจัดเก็บและจัดระเบียบข้อมูลผลิตภัณฑ์ในลักษณะที่เป็นระเบียบและสม่ำเสมอ เช่น โดยการสร้างตาราง ความสัมพันธ์ หรือดัชนี
• เทคนิคการขุดข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องจักร - ที่ใช้ Python, ภาษา R หรือแพลตฟอร์ม TensorFlow ใช้เพื่อดึงความรู้และรูปแบบจากชุดข้อมูลผลิตภัณฑ์ขนาดใหญ่ เช่น โดยใช้การจำแนกประเภท การถดถอย หรืออัลกอริธึมการจัดกลุ่ม
• รายงานและแดชบอร์ดการจัดการพร้อมตัวบ่งชี้ผลลัพธ์ที่สำคัญ เช่น Power BI, Tableau หรือ QlikView เป็นตัวอย่างของเครื่องมือที่ช่วยให้คุณนำเสนอและแสดงภาพข้อมูลผลิตภัณฑ์ด้วยวิธีที่น่าสนใจและเข้าใจง่าย เช่น โดยการสร้างแผนภูมิ ตาราง หรือหน่วยเมตริก

ตัวอย่างการจัดการผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

การจัดการผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลไม่ใช่แค่การนับอัตราคอนเวอร์ชันเท่านั้น เป็นสิ่งสำคัญมากที่จะต้องตั้งสมมติฐานที่เหมาะสม ทดสอบและตรวจสอบความถูกต้อง และยังต้องเข้าใจวิธีใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากแหล่งต่างๆ สิ่งนี้ทำอย่างกระตือรือร้นโดยยักษ์ใหญ่ในตลาด ตัวอย่างเช่น:

1. Spotify ใช้การวิเคราะห์เพลย์ลิสต์ของผู้ใช้เพื่อแนะนำเพลงที่ปรับแต่งและสร้างแคมเปญการตลาดส่วนบุคคล
2. Uber วิเคราะห์ข้อมูลการจราจรในแอปอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับราคาและอุปทานของคนขับแบบไดนามิกเพื่อลดเวลารอ
3. Amazon ติดตามกิจกรรมของลูกค้าบนเว็บไซต์เพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์ที่มีแนวโน้มจะซื้อมากที่สุด ซึ่งเพิ่ม Conversion อย่างมาก
4. Microsoft ตรวจสอบข้อมูลการวัดและส่งข้อมูลทางไกลของ Windows อย่างต่อเนื่องเพื่อระบุและแก้ไขปัญหาของผู้ใช้อย่างรวดเร็ว

ความท้าทายและโอกาสของการจัดการผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

การจัดการผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมอบโอกาสมหาศาลสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพและการพัฒนาผลิตภัณฑ์ แต่ก็นำมาซึ่งความท้าทายเช่นกัน ในบรรดาสิ่งที่พบบ่อยที่สุดคือ:

• ความจำเป็นในการบูรณาการแหล่งข้อมูลและระบบการวิเคราะห์ที่หลากหลาย ซึ่งต้องใช้ทักษะการวิเคราะห์ที่ยอดเยี่ยม วัตถุประสงค์ที่ได้รับการคัดเลือกอย่างดี และการประยุกต์ใช้วิธีการวัดที่เลือกอย่างเข้มงวด
• ความจำเป็นในการรับรองความถูกต้องและครบถ้วนของข้อมูล รวมถึงการดูแลเกี่ยวกับวิธีการบันทึกและจัดเก็บ
• ทักษะการวิเคราะห์ที่เหมาะสมในทีมผลิตภัณฑ์ - สิ่งนี้ไม่เพียงใช้กับบุคคลที่รับผิดชอบโดยตรงในการตีความข้อมูลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงผู้ที่เกี่ยวข้องในการพัฒนาโมดูลการออกแบบดิจิทัลที่บันทึกข้อมูลนั้นด้วย
• ความเสี่ยงในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลที่ "ยาก" เท่านั้น โดยไม่คำนึงถึงปัจจัยมนุษย์ เนื่องจากข้อมูลทางสถิติไม่ได้ "พูด" ได้ด้วยตัวเอง แต่ต้องมีการตีความ
• ความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัวของลูกค้าและความปลอดภัยของข้อมูลซึ่งเป็นความรับผิดชอบของทีมผลิตภัณฑ์

แม้จะมีปัญหาเหล่านี้ แต่การลงทุนในการจัดการผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลก็ให้ผลตอบแทนที่ดีอย่างแน่นอน ซึ่งช่วยให้คุณเข้าใจลูกค้าของคุณได้ดีขึ้น และมอบผลิตภัณฑ์ที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการของพวกเขาได้อย่างสมบูรณ์แบบ

สรุป

การจัดการผลิตภัณฑ์ดิจิทัลสมัยใหม่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลอย่างกว้างขวางในทุกขั้นตอนของวงจรชีวิต ช่วยให้สามารถระบุความต้องการของลูกค้าได้แม่นยำมากขึ้น ออกแบบและทดสอบผลิตภัณฑ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องหลังจากเปิดตัว

การวิเคราะห์ตลาด ความคิดเห็นของลูกค้า หรือพฤติกรรมผู้ใช้โดยใช้เครื่องมือและเทคนิคที่เหมาะสมเป็นกุญแจสู่ความสำเร็จของผลิตภัณฑ์สมัยใหม่ แม้ว่าจะมีความท้าทายอยู่บ้าง แต่การจัดการผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลก็เป็นวิธีที่ดีที่สุดในการตอบสนองความต้องการของลูกค้าและติดตามความสำเร็จทางธุรกิจของคุณอย่างมีสติ

หากคุณชอบเนื้อหาของเรา เข้าร่วมชุมชนผึ้งที่ไม่ว่างของเราบน Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok

ผู้เขียน : แอนดี นิโคลส์

นักแก้ปัญหาที่มี 5 ระดับที่แตกต่างกันและแรงจูงใจที่ไม่มีที่สิ้นสุด สิ่งนี้ทำให้เขาเป็นเจ้าของและผู้จัดการธุรกิจที่สมบูรณ์แบบ เมื่อค้นหาพนักงานและหุ้นส่วน ความเปิดกว้างและความอยากรู้อยากเห็นของโลกคือคุณสมบัติที่เขาให้ความสำคัญมากที่สุด

ดูโพสต์ทั้งหมด

การจัดการผลิตภัณฑ์:

1. ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการจัดการผลิตภัณฑ์
2. บทบาทของผู้จัดการผลิตภัณฑ์คืออะไร?
3. เหตุใดการจัดการวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์จึงมีความสำคัญ
4. จะสร้างกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพได้อย่างไร
5. OKRs กับเป้าหมาย SMART กรอบงานใดให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า
6. จะกำหนดคุณค่าที่นำเสนอได้อย่างไร?
7. การระบุความต้องการของลูกค้าและการแบ่งส่วนตลาด
8. สร้างสรรค์แนวคิดผลิตภัณฑ์ที่ชนะเลิศ เทคนิคและขั้นตอน
9. สร้างความได้เปรียบด้วยแผนงานผลิตภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพ
10. การสร้างต้นแบบผลิตภัณฑ์ดิจิทัลของคุณ
11. จะสร้าง MVP ได้อย่างไร?
12. MVP กับ MMP กับ MMF เหตุการณ์สำคัญในการพัฒนาผลิตภัณฑ์
13. การเรียนรู้การทดสอบสมมติฐาน
14. วิธีการที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการปรับปรุงการจัดการคุณภาพผลิตภัณฑ์
15. กลยุทธ์และยุทธวิธีในการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ให้ประสบความสำเร็จ
16. ขับเคลื่อนความสามารถในการทำกำไรผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพผลิตภัณฑ์
17. การวัดความสำเร็จของผลิตภัณฑ์
18. ตั้งราคาสินค้าอย่างไร? กลยุทธ์การกำหนดราคายอดนิยม
19. อนาคตของการออกแบบผลิตภัณฑ์ แนวโน้มยอดนิยมและการคาดการณ์
20. เมื่อใดที่จะเลิกใช้ผลิตภัณฑ์? ปัจจัยสำคัญที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจ EOL
21. มีความคล่องตัวในการจัดการผลิตภัณฑ์
22. Scrum และ Kanban ในการจัดการผลิตภัณฑ์
23. การจัดการผลิตภัณฑ์แบบลีนคืออะไร?
24. งานที่ต้องทำ สร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าต้องการอย่างแท้จริง
25. การแฮ็กการเติบโตคืออะไร?
26. การจัดการผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลคืออะไร?