什么是数据驱动的产品管理？ | 产品管理#26

数据在管理现代数字产品中发挥着关键作用。 它们使公司能够更好地了解客户的需求，简化设计和测试流程，并在产品推出后不断优化和开发产品。 那么如何在数字产品管理中有效利用数据的力量呢？

介绍

在不广泛使用数据的情况下管理现代数字产品变得越来越困难。 不断增长的客户期望、快速的技术变革以及激烈的竞争需要基于精确的信息做出决策。 因此，越来越多的公司依赖数据驱动的产品管理。

然而，这个概念背后到底隐藏着什么？ 哪些数据在产品生命周期的每个阶段有用？ 应使用哪些工具和技术来捕获和分析这些数据？

什么是数据驱动的产品管理？

数据驱动的产品管理是一种方法，其中每个产品决策都是基于对特定数据的分析，而不是仅仅依靠直觉和经验与竞争对手的行为进行比较。 因此，数据被用于产品生命周期的每个阶段——从想法和概念，到产品发布，再到优化和产品召回。

与传统产品管理的主要区别在于重视持续反馈。 它用于根据特定产品成功指标定义目标，还可以：

• 确定客户的要求，
• 研究与产品接触的用户行为，或者
• 检查销售流程的有效性。

这些客观数据使您能够更好地了解市场需求并微调您的产品以满足这些需求。

数据在产品生命周期中的作用

数据在产品生命周期的每个阶段都发挥着重要作用：

• 产品概念——市场数据、客户调查和网络分析有助于识别客户需求并确定新产品的要求、定义 MVP 并评估创意的吸引力。
• 设计和原型设计——来自用户体验研究和原型测试的数据有助于完善产品设计，使其使用直观且用户友好，因此有助于改善影响客户满意度的用户界面/用户体验。
• 测试– 分析来自 Beta 测试的遥测数据，使您甚至可以在数字产品发布之前检测并修复错误。
• 实施——监控用户活动、转化率和客户满意度指标数据，让您能够评估产品发布是否成功。
• 优化——对运营和销售数据的持续分析使您能够识别改进和进一步产品开发的机会。
• 开发——市场研究和客户反馈指导新功能的开发和合并。

产品管理中哪些数据很重要？

在数字产品管理中，以下来源的数据主要有用：

• 市场研究和客户调查——正确的问题集和大量的调查参与者提供有关目标用户的需求和偏好的信息，
• 来自系统和应用程序的行为和遥测数据- 从记录用户行为的工具获得的信息可以跟踪用户的活动以及他们如何与产品交互，
• 社交媒体和网站上的客户反馈- 分析起来有点困难，因为您不仅需要考虑内容，还需要考虑其背景。 当你想研究用户对产品的情感态度以及他们对品牌的忠诚度时，它尤其有价值，
• 销售和营销数据——通过分析工具衡量，提供了有关特定产品功能的受欢迎程度和盈利能力的详细信息，但要由分析师来找出为什么会出现这种情况，
• 技术数据– 帮助识别瓶颈并指出优化产品的方法，例如，指出页面响应时间太长或存在登录或支付问题。

产品数据管理的工具和技术

使用各种工具和技术来收集和分析数据，例如：

• 调查工具– UserVoice、Hotjar 或 SurveyMonkey 允许您从产品用户收集直接信息，例如通过调查、表格或热图，
• 网络分析工具– Google Analytics、Pingdom 和 Mixpanel 用于跟踪网站或移动应用程序上的用户行为，例如，通过计算访问量、在网站上花费的时间或转化次数，
• 产品数据管理系统和关系数据库– Oracle、MySQL 或 PostgreSQL 允许您以有序且一致的方式存储和组织产品数据，例如，通过创建表、关系或索引，
• 数据挖掘和机器学习技术——基于Python、R语言或TensorFlow平台，用于从大型产品数据集中提取知识和模式，例如通过使用分类、回归或聚类算法，
• 具有关键输出指标的报告和管理仪表板- Power BI、Tableau 或 QlikView 是一些工具的示例，可让您以有吸引力且易于理解的方式呈现和可视化产品数据，例如通过创建图表、表格或指标。

数据驱动的产品管理示例

数据驱动的产品管理不仅仅是计算转化率。 设定适当的假设、测试和验证它们以及了解如何使用从各种来源收集的数据非常重要。 这是市场巨头们急切要做的。 例如：

1. Spotify 使用对用户播放列表的分析来推荐定制音乐并创建个性化营销活动。
2. Uber 不断分析其应用程序中的交通数据，以动态调整价格和司机供应，以最大限度地减少等待时间。
3. 亚马逊跟踪客户在其网站上的活动，以推荐他们最有可能购买的产品，从而显着提高转化率。
4. Microsoft 持续监控 Windows 遥测数据，以快速识别和修补用户的问题。

数据驱动的产品管理的挑战和机遇

数据驱动的产品管理为产品优化和开发提供了巨大的机会，但也带来了一些挑战。 其中最常见的是：

• 整合多个数据源和分析系统的必要性，这需要出色的分析技能、精心选择的目标以及严格应用所选测量方法，
• 需要确保数据的准确性和完整性，包括关心数据的记录和存储方式，
• 产品团队中适当的分析技能——这不仅适用于直接负责数据解释的人员，也适用于参与记录数据的数字设计模块开发的人员，
• 仅根据“硬”数据做出决策而不考虑人为因素的风险——因为统计数据本身不会“说话”，而是需要解释，
• 与客户隐私和数据安全相关的挑战，这是产品团队的责任。

尽管存在这些困难，对数据驱动产品管理的投资肯定会得到回报——它可以让您更好地了解您的客户，并为他们提供完全适合他们需求的产品。

概括

管理现代数字产品需要在其生命周期的每个阶段广泛使用数据。 它们使我们能够更准确地识别客户的需求，更有效地设计和测试产品，并在产品推出后持续优化。

使用正确的工具和技术分析市场、客户反馈或用户行为是现代产品成功的关键。 尽管存在一些挑战，数据驱动的产品管理现在是满足客户需求并有意识地追求业务成功的最佳方式。

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作者：安迪·尼科尔斯

具有 5 个不同程度和无尽动力储备的问题解决者。 这使他成为完美的企业主和经理。 在寻找员工和合作伙伴时，开放性和对世界的好奇心是他最看重的品质。

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