Veriye dayalı ürün yönetimi nedir? | Ürün yönetimi #26

Veriler, modern dijital ürünlerin yönetiminde önemli bir rol oynar. Şirketlerin müşterilerin ihtiyaçlarını daha iyi anlamalarına, tasarım ve test süreçlerini kolaylaştırmalarına ve ürünlerini piyasaya sürüldükten sonra sürekli olarak optimize edip geliştirmelerine olanak tanır. Peki dijital ürün yönetiminde verilerin gücünden etkili bir şekilde nasıl yararlanabilirsiniz?

giriiş

Modern bir dijital ürünü kapsamlı veri kullanımı olmadan yönetmek giderek zorlaşıyor. Artan müşteri beklentileri, hızlı teknolojik değişim ve şiddetli rekabet, kesin bilgilere dayalı kararlar almayı gerektiriyor. Bu nedenle giderek daha fazla şirket veri odaklı ürün yönetimine güveniyor.

Ancak bu kavramın arkasında tam olarak ne yatıyor? Ürün yaşam döngüsünün her aşamasında hangi veriler faydalıdır? Bu verileri yakalamak ve analiz etmek için hangi araçlar ve teknikler kullanılmalıdır?

Veriye dayalı ürün yönetimi nedir?

Veriye dayalı ürün yönetimi, her ürün kararının sadece rakiplerin eylemleriyle karşılaştırma yerine, sezgi ve deneyime dayanarak belirli verilerin analizine dayalı olarak verildiği bir yaklaşımdır. Böylece veriler, fikir ve konseptten ürün lansmanına, optimizasyon ve ürün geri çağırmaya kadar ürün yaşam döngüsünün her aşamasında kullanılır.

Geleneksel ürün yönetimine göre temel fark, sürekli geri bildirime verilen önemdir. Belirli ürün başarısı metriklerine dayalı olarak hedefleri tanımlamak ve ayrıca şunları yapmak için kullanılır:

• Müşterilerin ihtiyaçlarını belirlemek,
• Ürünle temas halindeki kullanıcı davranışını incelemek veya
• Satış süreçlerinin etkinliğini kontrol edin.

Bu objektif veriler, pazarın ihtiyaçlarını daha iyi anlamanıza ve bunları karşılayacak şekilde ürününüzde ince ayar yapmanıza olanak tanır.

Ürün yaşam döngüsünde verilerin rolü

Veriler, ürün yaşam döngüsünün her aşamasında önemli bir rol oynar:

• ürün konsepti – pazar verileri, müşteri anketleri ve web analitiği, müşterilerin ihtiyaçlarını belirlemeye ve yeni ürün için gereksinimleri belirlemeye, MVP'yi tanımlamaya ve fikrin çekiciliğini değerlendirmeye yardımcı olur.
• tasarım ve prototip oluşturma – UX araştırmalarından ve prototip testlerinden elde edilen veriler, ürün tasarımını kullanımı sezgisel ve kullanıcı dostu hale getirecek şekilde iyileştirmeye yardımcı olur, böylece müşteri memnuniyetini etkileyen UI/UX'in iyileştirilmesine yardımcı olur.
• test etme – beta testlerden elde edilen telemetri verilerinin analiz edilmesi, dijital bir ürün piyasaya sürülmeden önce bile hataları tespit edip düzeltmenize olanak tanır.
• uygulama – kullanıcı etkinliği, dönüşüm oranları ve müşteri memnuniyeti göstergelerine ilişkin verilerin izlenmesi, ürün lansmanınızın başarısını değerlendirmenize olanak tanır.
• optimizasyon – operasyonel ve satış verilerinin sürekli analizi, iyileştirme ve daha fazla ürün geliştirme fırsatlarını belirlemenizi sağlar.
• geliştirme – pazar araştırması ve müşteri geri bildirimi, yeni özelliklerin geliştirilmesine ve dahil edilmesine rehberlik eder.

Ürün yönetiminde hangi veriler önemlidir?

Dijital ürün yönetiminde aşağıdaki kaynaklardan elde edilen veriler esas olarak faydalıdır:

• Pazar araştırması ve müşteri anketleri – doğru soru seti ve çok sayıda anket katılımcısı, hedef kullanıcıların ihtiyaçları ve tercihleri ​​hakkında bilgi sağlar,
• Sistemlerden ve uygulamalardan elde edilen davranış ve telemetri verileri - kullanıcı davranışını kaydeden araçlardan elde edilen bilgiler, kullanıcıların etkinliklerini ve ürünle nasıl etkileşimde bulunduklarını izlemeyi mümkün kılar,
• Sosyal medya ve web sitelerindeki müşteri geri bildirimlerini analiz etmek biraz daha zordur çünkü yalnızca içeriği değil aynı zamanda bağlamı da dikkate almanız gerekir. Kullanıcıların ürüne yönelik duygusal tutumlarını ve markaya olan bağlılıklarını incelemek istediğinizde özellikle değerlidir.
• Analitik araçlarla ölçülen satış ve pazarlama verileri , belirli ürün özelliklerinin popülerliği ve karlılığı hakkında ayrıntılı bilgi sağlar, ancak bunun neden böyle olduğunu bulmak analistin sorumluluğundadır.
• teknik veriler – darboğazların belirlenmesine yardımcı olur ve örneğin sayfa yanıt sürelerinin çok uzun olduğunu veya oturum açma veya ödeme sorunları olduğunu belirterek ürünü optimize etme yollarını belirtir.

Ürün veri yönetimine yönelik araçlar ve teknikler

Veri toplamak ve analiz etmek için aşağıdakiler gibi çeşitli araç ve teknikler kullanılır:

• anket araçları – UserVoice, Hotjar veya SurveyMonkey, anketler, formlar veya ısı haritaları aracılığıyla ürün kullanıcılarından doğrudan bilgi toplamanıza olanak tanır.
• web analizi araçları – Google Analytics, Pingdom ve Mixpanel, bir web sitesi veya mobil uygulamadaki kullanıcı davranışını izlemek için kullanılır; örneğin ziyaretleri, sitede geçirilen süreyi veya dönüşümleri sayarak,
• ürün veri yönetimi sistemleri ve ilişkisel veritabanları - Oracle, MySQL veya PostgreSQL, örneğin tablolar, ilişkiler veya dizinler oluşturarak ürün verilerini düzenli ve tutarlı bir şekilde saklamanıza ve düzenlemenize olanak tanır,
• Python, R dilleri veya TensorFlow platformuna dayalı veri madenciliği ve makine öğrenimi teknikleri , örneğin sınıflandırma, regresyon veya kümeleme algoritmaları kullanılarak büyük ürün veri kümelerinden bilgi ve kalıplar çıkarmak için kullanılır,
• Temel çıktı göstergelerini içeren raporlar ve yönetim panoları (Power BI, Tableau veya QlikView), örneğin grafikler, tablolar veya ölçümler oluşturarak ürün verilerini çekici ve anlaşılır bir şekilde sunmanıza ve görselleştirmenize olanak tanıyan araçlara örnektir.

Veriye dayalı ürün yönetimi örnekleri

Veriye dayalı ürün yönetimi yalnızca dönüşüm oranlarını hesaplamaktan ibaret değildir. Uygun hipotezler oluşturmak, bunları test etmek, doğrulamak ve ayrıca çeşitli kaynaklardan toplanan verilerin nasıl kullanılacağını anlamak çok önemlidir. Bu, pazar devleri tarafından hevesle yapılıyor. Örneğin:

1. Spotify, kişiye özel müzik önermek ve kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları oluşturmak için kullanıcıların çalma listelerinin analizini kullanıyor.
2. Uber, bekleme sürelerini en aza indirmek amacıyla fiyatları ve sürücü arzını dinamik olarak ayarlamak için uygulamasındaki trafik verilerini sürekli olarak analiz ediyor.
3. Amazon, satın alma olasılıkları en yüksek ürünleri önermek için müşterilerin sitedeki etkinliklerini takip ederek dönüşümleri önemli ölçüde artırıyor.
4. Microsoft, kullanıcıların sorunlarını hızlı bir şekilde tanımlamak ve düzeltmek için Windows telemetri verilerini sürekli olarak izler.

Veriye dayalı ürün yönetiminin zorlukları ve fırsatları

Veriye dayalı ürün yönetimi, ürün optimizasyonu ve geliştirilmesi için muazzam fırsatlar sunar, ancak aynı zamanda bazı zorlukları da beraberinde getirir. En yaygın olanları arasında:

• Mükemmel analitik beceriler, iyi seçilmiş hedefler ve seçilen ölçüm yöntemlerinin sıkı bir şekilde uygulanmasını gerektiren birden fazla veri kaynağının ve analitik sistemin entegre edilmesi gerekliliği,
• Kaydedilme ve saklanma şekline dikkat edilmesi de dahil olmak üzere, verilerin doğruluğunu ve tamlığını sağlama ihtiyacı,
• Ürün ekibinde uygun analitik beceriler – bu yalnızca veri yorumlamasından doğrudan sorumlu olan kişi için değil, aynı zamanda onu kaydeden dijital tasarım modüllerinin geliştirilmesinde yer alan kişiler için de geçerlidir,
• İnsan faktörünü hesaba katmadan yalnızca "sağlam" verilere dayanarak karar alma riski - çünkü istatistiksel veriler kendi başına "konuşmaz", ancak yorum gerektirir,
• Ürün ekibinin sorumluluğunda olan müşteri gizliliği ve veri güvenliğiyle ilgili zorluklar.

Bu zorluklara rağmen, veriye dayalı ürün yönetimine yapılan yatırım kesinlikle karşılığını verir; müşterilerinizi daha iyi anlamanıza ve onlara ihtiyaçlarına mükemmel şekilde uyarlanmış bir ürün sunmanıza olanak tanır.

Özet

Modern bir dijital ürünü yönetmek, yaşam döngüsünün her aşamasında verilerin kapsamlı kullanımını gerektirir. Müşteri ihtiyaçlarının daha doğru tespit edilmesini, ürünün daha verimli tasarlanıp test edilmesini ve piyasaya sürüldükten sonra sürekli olarak optimize edilmesini mümkün kılar.

Doğru araç ve teknikleri kullanarak pazarı, müşteri geri bildirimlerini veya kullanıcı davranışını analiz etmek, modern bir ürünün başarısının anahtarıdır. Bazı zorluklara rağmen veriye dayalı ürün yönetimi artık müşteri ihtiyaçlarını karşılamanın ve bilinçli bir şekilde iş başarınızı sürdürmenin en iyi yoludur.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'taki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazarı: Andy Nichols

5 farklı derece ve sonsuz motivasyon rezervine sahip bir problem çözücü. Bu onu mükemmel bir İşletme Sahibi ve Yönetici yapar. Çalışan ve ortak ararken, dünyaya açıklık ve merak en çok değer verdiği niteliklerdir.

Tüm gönderileri görüntüle

Ürün Yönetimi:

1. Ürün yönetimine giriş
2. Ürün yöneticisinin rolü nedir?
3. Ürün yaşam döngüsü yönetimi neden önemlidir?
4. Etkili bir ürün stratejisi nasıl oluşturulur?
5. OKR'ler ve SMART hedefleri. Hangi çerçeve daha iyi sonuçlar sağlar?
6. Bir değer önerisi nasıl tanımlanır?
7. Müşteri ihtiyaçlarının belirlenmesi ve pazar bölümlendirmesi
8. Kazandıran bir ürün konsepti oluşturmak. Teknikler ve adımlar
9. Etkili bir ürün yol haritasıyla avantaj elde etmek
10. Dijital ürününüzün prototipini oluşturma
11. Bir MVP nasıl oluşturulur?
12. MVP, MMP, MMF'ye karşı. Ürün geliştirmede önemli kilometre taşları
13. Hipotez testi konusunda uzmanlaşmak
14. Ürün kalite yönetimini iyileştirmeye yönelik kanıtlanmış yöntemler
15. Başarılı bir ürün lansmanı için stratejiler ve taktikler
16. Ürün optimizasyonu yoluyla karlılığı artırmak
17. Ürün başarısının ölçülmesi
18. Bir ürün nasıl fiyatlandırılır? En popüler fiyatlandırma stratejileri
19. Ürün tasarımının geleceği. En önemli trendler ve tahminler
20. Bir ürün ne zaman kullanımdan kaldırılır? EOL kararlarını etkileyen temel faktörler
21. Ürün yönetiminde çevik
22. Ürün yönetiminde Scrum ve Kanban.
23. Yalın ürün yönetimi nedir?
24. Yapılması Gereken İşler. Müşterilerin gerçekten ihtiyaç duyduğu ürünleri yaratmak
25. Growth hacking nedir?
26. Veriye dayalı ürün yönetimi nedir?