什麼是數據驅動的產品管理？ | 產品管理#26

數據在管理現代數字產品中發揮著關鍵作用。 它們使公司能夠更好地了解客戶的需求，簡化設計和測試流程，並在產品推出後不斷優化和開發產品。 那麼如何在數字產品管理中有效利用數據的力量呢？

介紹

在不廣泛使用數據的情況下管理現代數字產品變得越來越困難。 不斷增長的客戶期望、快速的技術變革以及激烈的競爭需要基於精確的信息做出決策。 因此，越來越多的公司依賴數據驅動的產品管理。

然而，這個概念背後到底隱藏著什麼？ 哪些數據在產品生命週期的每個階段有用？ 應使用哪些工具和技術來捕獲和分析這些數據？

什麼是數據驅動的產品管理？

數據驅動的產品管理是一種方法，其中每個產品決策都是基於對特定數據的分析，而不是僅僅依靠直覺和經驗與競爭對手的行為進行比較。 因此，數據被用於產品生命週期的每個階段——從想法和概念，到產品發布，再到優化和產品召回。

與傳統產品管理的主要區別在於重視持續反饋。 它用於根據特定產品成功指標定義目標，還可以：

• 確定客戶的要求，
• 研究與產品接觸的用戶行為，或者
• 檢查銷售流程的有效性。

這些客觀數據使您能夠更好地了解市場需求並微調您的產品以滿足這些需求。

數據在產品生命週期中的作用

數據在產品生命週期的每個階段都發揮著重要作用：

• 產品概念——市場數據、客戶調查和網絡分析有助於識別客戶需求並確定新產品的要求、定義 MVP 並評估創意的吸引力。
• 設計和原型設計——來自用戶體驗研究和原型測試的數據有助於完善產品設計，使其使用直觀且用戶友好，因此有助於改善影響客戶滿意度的用戶界面/用戶體驗。
• 測試– 分析來自 Beta 測試的遙測數據，使您甚至可以在數字產品發布之前檢測並修復錯誤。
• 實施——監控用戶活動、轉化率和客戶滿意度指標數據，讓您能夠評估產品發布是否成功。
• 優化——對運營和銷售數據的持續分析使您能夠識別改進和進一步產品開發的機會。
• 開發——市場研究和客戶反饋指導新功能的開發和合併。

產品管理中哪些數據很重要？

在數字產品管理中，以下來源的數據主要有用：

• 市場研究和客戶調查——正確的問題集和大量的調查參與者提供有關目標用戶的需求和偏好的信息，
• 來自系統和應用程序的行為和遙測數據- 從記錄用戶行為的工具獲得的信息可以跟踪用戶的活動以及他們如何與產品交互，
• 社交媒體和網站上的客戶反饋- 分析起來有點困難，因為您不僅需要考慮內容，還需要考慮其背景。 當你想研究用戶對產品的情感態度以及他們對品牌的忠誠度時，它尤其有價值，
• 銷售和營銷數據——通過分析工具衡量，提供了有關特定產品功能的受歡迎程度和盈利能力的詳細信息，但要由分析師來找出為什麼會出現這種情況，
• 技術數據– 幫助識別瓶頸並指出優化產品的方法，例如，指出頁面響應時間太長或存在登錄或支付問題。

產品數據管理的工具和技術

使用各種工具和技術來收集和分析數據，例如：

• 調查工具– UserVoice、Hotjar 或 SurveyMonkey 允許您從產品用戶收集直接信息，例如通過調查、表格或熱圖，
• 網絡分析工具– Google Analytics、Pingdom 和 Mixpanel 用於跟踪網站或移動應用程序上的用戶行為，例如，通過計算訪問量、在網站上花費的時間或轉化次數，
• 產品數據管理系統和關係數據庫– Oracle、MySQL 或 PostgreSQL 允許您以有序且一致的方式存儲和組織產品數據，例如，通過創建表、關係或索引，
• 數據挖掘和機器學習技術——基於Python、R語言或TensorFlow平台，用於從大型產品數據集中提取知識和模式，例如通過使用分類、回歸或聚類算法，
• 具有關鍵輸出指標的報告和管理儀表板- Power BI、Tableau 或 QlikView 是一些工具的示例，可讓您以有吸引力且易於理解的方式呈現和可視化產品數據，例如通過創建圖表、表格或指標。

數據驅動的產品管理示例

數據驅動的產品管理不僅僅是計算轉化率。 設定適當的假設、測試和驗證它們以及了解如何使用從各種來源收集的數據非常重要。 這是市場巨頭們急切要做的。 例如：

1. Spotify 使用對用戶播放列表的分析來推薦定制音樂並創建個性化營銷活動。
2. Uber 不斷分析其應用程序中的交通數據，以動態調整價格和司機供應，以最大限度地減少等待時間。
3. 亞馬遜跟踪客戶在其網站上的活動，以推薦他們最有可能購買的產品，從而顯著提高轉化率。
4. Microsoft 持續監控 Windows 遙測數據，以快速識別和修補用戶的問題。

數據驅動的產品管理的挑戰和機遇

數據驅動的產品管理為產品優化和開發提供了巨大的機會，但也帶來了一些挑戰。 其中最常見的是：

• 整合多個數據源和分析系統的必要性，這需要出色的分析技能、精心選擇的目標以及嚴格應用所選測量方法，
• 需要確保數據的準確性和完整性，包括關心數據的記錄和存儲方式，
• 產品團隊中適當的分析技能——這不僅適用於直接負責數據解釋的人員，也適用於參與記錄數據的數字設計模塊開發的人員，
• 僅根據“硬”數據做出決策而不考慮人為因素的風險——因為統計數據本身不會“說話”，而是需要解釋，
• 與客戶隱私和數據安全相關的挑戰，這是產品團隊的責任。

儘管存在這些困難，對數據驅動產品管理的投資肯定會得到回報——它可以讓您更好地了解您的客戶，並為他們提供完全適合他們需求的產品。

概括

管理現代數字產品需要在其生命週期的每個階段廣泛使用數據。 它們使我們能夠更準確地識別客戶的需求，更有效地設計和測試產品，並在產品推出後持續優化。

使用正確的工具和技術分析市場、客戶反饋或用戶行為是現代產品成功的關鍵。 儘管存在一些挑戰，數據驅動的產品管理現在是滿足客戶需求並有意識地追求業務成功的最佳方式。

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作者：安迪·尼科爾斯

具有 5 個不同程度和無盡動力儲備的問題解決者。 這使他成為完美的企業主和經理。 在尋找員工和合作夥伴時，開放性和對世界的好奇心是他最看重的品質。

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