Kas yra duomenimis pagrįstas produkto valdymas? | Produkto valdymas #26

Įvadas

Valdyti modernų skaitmeninį produktą, nepasitelkiant didelio duomenų kiekio, tampa vis sudėtingiau. Augant klientų lūkesčiams, sparčiai keičiantis technologijoms ir intensyviai konkuruojant, reikia priimti sprendimus, remiantis tiksliomis informacijos. Todėl vis daugiau įmonių remiasi duomenimis pagrįstu produktų valdymu.

Tačiau kas tiksliai slypi už šios koncepcijos? Kokie duomenys yra naudingi kiekviename produkto gyvavimo ciklo etape? Kokie įrankiai ir metodai turėtų būti naudojami šiems duomenims surinkti ir analizuoti?

Kas yra duomenimis pagrįstas produktų valdymas?

Duomenimis pagrįstas produktų valdymas yra požiūris, kai kiekvienas produkto sprendimas priimamas remiantis konkrečių duomenų analize, o ne tik lyginant su konkurentų veiksmais, pasikliaujant intuicija ir patirtimi. Taigi, duomenys naudojami kiekviename produkto gyvavimo ciklo etape – nuo idėjos ir koncepto iki produkto paleidimo, iki optimizavimo ir produkto atšaukimo.

Pagrindinis skirtumas, palyginti su tradiciniu produktų valdymu, yra nuolatinio grįžtamojo ryšio svarba. Jis naudojamas tikslams apibrėžti, remiantis konkrečiais produkto sėkmės rodikliais, taip pat:

• nustatyti klientų reikalavimus,
• tirti vartotojų elgseną, susijusią su produktu, arba
• patikrinti pardavimo procesų efektyvumą.

Šie objektyvūs duomenys leidžia geriau suprasti rinkos poreikius ir tiksliai pritaikyti savo produktą, kad atitiktų juos.

Duomenų vaidmuo produkto gyvavimo cikle

Duomenys atlieka svarbų vaidmenį kiekviename produkto gyvavimo ciklo etape:

• produkto konceptas – rinkos duomenys, klientų apklausos ir interneto analizė padeda nustatyti klientų poreikius ir reikalavimus naujam produktui, apibrėžti MVP ir įvertinti idėjos patrauklumą.
• dizainas ir prototipavimas – UX tyrimų ir prototipų testavimo duomenys padeda tobulinti produkto dizainą, kad jis būtų intuityvus ir patogus naudoti, todėl padeda gerinti UI/UX, kas turi įtakos klientų pasitenkinimui.
• testavimas – analizuojant telemetrijos duomenis iš beta testų, galima aptikti ir ištaisyti klaidas dar prieš išleidžiant skaitmeninį produktą.
• įgyvendinimas – stebint duomenis apie vartotojų veiklą, konversijos rodiklius ir klientų pasitenkinimo rodiklius, galima įvertinti produkto paleidimo sėkmę.
• optimizavimas – nuolatinė operatyvinių ir pardavimo duomenų analizė leidžia nustatyti tobulinimo galimybes ir tolesnį produkto vystymą.
• vystymas – rinkos tyrimai ir klientų atsiliepimai padeda formuoti naujų funkcijų vystymą ir integravimą.

Kokie duomenys yra svarbūs produktų valdyme?

Skaitmeniniame produktų valdyme ypač naudingi duomenys iš šių šaltinių:

• rinkos tyrimai ir klientų apklausos – tinkamas klausimų rinkinys ir didelis apklausos dalyvių skaičius suteikia informacijos apie tikslinių vartotojų poreikius ir pageidavimus,
• elgsenos ir telemetrijos duomenys iš sistemų ir programų – informacija, gauta iš įrankių, kurie fiksuoja vartotojų elgseną, leidžia stebėti vartotojų veiklą ir tai, kaip jie bendrauja su produktu,
• klientų atsiliepimai socialiniuose tinkluose ir svetainėse – šiek tiek sunkiau analizuoti, nes reikia atsižvelgti ne tik į turinį, bet ir į jo kontekstą. Tai ypač vertinga, kai norite tirti vartotojų emocinę nuostatą į produktą ir jų lojalumą prekės ženklui,
• pardavimų ir rinkodaros duomenys – matuojami analitiniais įrankiais, teikia išsamią informaciją apie konkrečių produkto funkcijų populiarumą ir pelningumą, tačiau analitiko užduotis yra išsiaiškinti, kodėl taip yra,
• techniniai duomenys – padeda nustatyti problemas ir nurodyti būdus, kaip optimizuoti produktą, pavyzdžiui, nurodant, kad puslapio atsako laikai yra per ilgi arba kad yra prisijungimo ar mokėjimo problemų.

Įrankiai ir metodai produktų duomenų valdymui

Duomenims rinkti ir analizuoti naudojama įvairių įrankių ir metodų, tokių kaip:

• apklausų įrankiai – UserVoice, Hotjar arba SurveyMonkey leidžia tiesiogiai rinkti informaciją iš produkto vartotojų, pavyzdžiui, per apklausas, formas ar šilumos žemėlapius,
• internetinės analizės įrankiai – Google Analytics, Pingdom ir Mixpanel naudojami vartotojų elgsenai stebėti svetainėje ar mobiliojoje programėlėje, pavyzdžiui, skaičiuojant apsilankymus, laiką, praleistą svetainėje, arba konversijas,
• produktų duomenų valdymo sistemos ir reliacinės duomenų bazės – Oracle, MySQL arba PostgreSQL leidžia tvarkingai ir nuosekliai saugoti ir organizuoti produktų duomenis, pavyzdžiui, kuriant lenteles, ryšius ar indeksus,
• duomenų gavybos ir mašininio mokymosi metodai – pagrįsti Python, R kalbomis arba TensorFlow platforma naudojami žinių ir modelių iš didelių produktų duomenų rinkinių išgauti, pavyzdžiui, naudojant klasifikacijos, regresijos ar klasterizacijos algoritmus,
• ataskaitos ir valdymo informacijos su pagrindiniais rodikliais – Power BI, Tableau arba QlikView yra pavyzdžiai įrankių, leidžiančių patraukliai ir suprantamai pateikti ir vizualizuoti produktų duomenis, pavyzdžiui, kuriant diagramas, lenteles ar metrikas.

Duomenimis pagrįsto produktų valdymo pavyzdžiai

Duomenimis pagrįstas produktų valdymas nėra tik konversijos rodiklių skaičiavimas. Labai svarbu nustatyti tinkamas hipotezes, jas išbandyti ir patvirtinti, taip pat suprasti, kaip naudoti duomenis, surinktus iš įvairių šaltinių. Tai aktyviai daro rinkos milžinai. Pavyzdžiui:

1. Spotify naudoja vartotojų grojaraščių analizę, kad rekomenduotų pritaikytą muziką ir sukurtų suasmenintas rinkodaros kampanijas.
2. Uber nuolat analizuoja eismo duomenis savo programėlėje, kad dinamiškai koreguotų kainas ir vairuotojų pasiūlą, siekdama sumažinti laukimo laiką.
3. Amazon stebi klientų veiklą savo svetainėje, kad rekomenduotų produktus, kuriuos jie labiausiai tikėtina, kad pirks, taip žymiai padidindama konversijas.
4. Microsoft nuolat stebi Windows telemetrijos duomenis, kad greitai nustatytų ir ištaisytų vartotojų problemas.

Duomenimis pagrįsto produktų valdymo iššūkiai ir galimybės

Duomenimis pagrįstas produktų valdymas siūlo didžiules galimybes produktų optimizavimui ir vystymui, tačiau taip pat kelia tam tikrų iššūkių. Tarp dažniausiai pasitaikančių yra:

• reikalingumas integruoti kelis duomenų šaltinius ir analitines sistemas, kas reikalauja puikių analitinių įgūdžių, gerai parinktų tikslų ir griežto pasirinktų matavimo metodų taikymo,
• reikalingumas užtikrinti duomenų tikslumą ir išsamumą, įskaitant rūpinimąsi, kaip jie yra fiksuojami ir saugomi,
• tinkami analitiniai įgūdžiai produktų komandoje – tai taikoma ne tik asmeniui, tiesiogiai atsakingam už duomenų interpretavimą, bet ir tiems, kurie dalyvauja skaitmeninių dizaino modulių, kurie juos fiksuoja, kūrime,
• rizika priimti sprendimus tik remiantis “kietais” duomenimis, neatsižvelgiant į žmogaus faktorių – nes statistiniai duomenys “nekalba” patys, bet reikalauja interpretacijos,
• iššūkiai, susiję su klientų privatumu ir duomenų saugumu, kurie yra produktų komandos atsakomybė.

Nepaisant šių sunkumų, investicija į duomenimis pagrįstą produktų valdymą tikrai atsiperka – tai leidžia geriau suprasti savo klientus ir suteikti jiems produktą, puikiai pritaikytą jų poreikiams.

Santrauka

Valdyti modernų skaitmeninį produktą reikalauja didelio duomenų naudojimo kiekviename jo gyvavimo ciklo etape. Jie leidžia tiksliau nustatyti klientų poreikius, efektyviau kurti ir testuoti produktą, ir nuolat optimizuoti jį po paleidimo.

Rinkos, klientų atsiliepimų ar vartotojų elgsenos analizė naudojant tinkamus įrankius ir metodus yra raktas į modernaus produkto sėkmę. Nepaisant tam tikrų iššūkių, duomenimis pagrįstas produktų valdymas dabar yra geriausias būdas patenkinti klientų poreikius ir sąmoningai siekti verslo sėkmės.

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtos bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.