Mi az adatalapú termékmenedzsment? | Termékmenedzsment #26

Bevezetés

A modern digitális termék kezelése, anélkül, hogy széleskörűen használnánk az adatokat, egyre nehezebbé válik. A növekvő vásárlói elvárások, a technológiai változások gyors üteme és a heves verseny megköveteli, hogy pontos információk alapján hozzunk döntéseket. Ezért egyre több vállalat támaszkodik az adatalapú termékmenedzsmentre.

De mi rejlik pontosan e fogalom mögött? Milyen adatok hasznosak a termék életciklusa minden szakaszában? Milyen eszközöket és technikákat kell használni az adatok rögzítésére és elemzésére?

Mi az adatalapú termékmenedzsment?

Az adatalapú termékmenedzsment egy olyan megközelítés, ahol minden termékdöntést konkrét adatok elemzése alapján hoznak meg, nem csupán a versenytársak lépéseinek összehasonlításával, intuícióra és tapasztalatra támaszkodva. Az adatokat így a termék életciklusa minden szakaszában használják – az ötlettől és koncepttől, a termékbevezetésig, a optimalizálásig és termékvisszahívásig.

A fő különbség a hagyományos termékmenedzsmenthez képest a folyamatos visszajelzés fontossága. Ezt használják a célok meghatározására, konkrét termék sikerességi mutatók alapján, és arra is, hogy:

• azonosítsák a vásárlói igényeket,
• tanulmányozzák a felhasználói viselkedést a termékkel kapcsolatban, vagy
• ellenőrizzék az értékesítési folyamatok hatékonyságát.

Ez az objektív adat lehetővé teszi, hogy jobban megértsük a piaci igényeket, és finomhangoljuk a termékünket, hogy megfeleljen nekik.

Az adatok szerepe a termék életciklusában

Az adatok fontos szerepet játszanak a termék életciklusa minden szakaszában:

• termék koncepció – a piaci adatok, vásárlói felmérések és webanalitika segítenek az ügyfelek igényeinek azonosításában és az új termék követelményeinek meghatározásában, a MVP definiálásában és az ötlet vonzerejének értékelésében.
• tervezés és prototípus készítés – az UX kutatásból és prototípus tesztelésből származó adatok segítenek a terméktervezés finomításában, hogy intuitív és felhasználóbarát legyen, így javítják a UI/UX-t, ami befolyásolja az ügyfél elégedettségét.
• tesztelés – a béta tesztekből származó telemetriai adatok elemzése lehetővé teszi a hibák észlelését és javítását még a digitális termék kiadása előtt.
• megvalósítás – a felhasználói aktivitás, konverziós arányok és ügyfélelégedettségi mutatók adatainak figyelemmel kísérése lehetővé teszi a termékbevezetés sikerének értékelését.
• optimalizálás – a működési és értékesítési adatok folyamatos elemzése lehetővé teszi a fejlesztési lehetőségek azonosítását és a további termékfejlesztést.
• fejlesztés – a piackutatás és a vásárlói visszajelzések irányítják az új funkciók fejlesztését és beépítését.

Milyen adatok fontosak a termékmenedzsmentben?

A digitális termékmenedzsmentben a következő forrásokból származó adatok a leginkább hasznosak:

• piackutatás és vásárlói felmérések – a megfelelő kérdések és a nagy számú felmérési résztvevő információt nyújt a célzott felhasználók igényeiről és preferenciáiról,
• viselkedési és telemetriai adatok rendszerekből és alkalmazásokból – az eszközökből származó információk, amelyek rögzítik a felhasználói viselkedést, lehetővé teszik a felhasználók aktivitásának és a termékkel való interakciójuk nyomon követését,
• vásárlói visszajelzések közösségi médiában és weboldalakon – kicsit nehezebb elemezni, mivel figyelembe kell venni nemcsak a tartalmat, hanem annak kontextusát is. Különösen értékes, amikor a felhasználók érzelmi attitűdjeit a termékkel és a márkával szemben szeretnénk tanulmányozni,
• értékesítési és marketing adatok – az analitikai eszközök által mért adatok részletes információt nyújtanak a konkrét termékfunkciók népszerűségéről és jövedelmezőségéről, de az elemző feladata kideríteni, hogy miért van ez így,
• technikai adatok – segítenek azonosítani a szűk keresztmetszeteket és rámutatni a termék optimalizálásának módjaira, például jelezve, hogy az oldal válaszideje túl hosszú, vagy hogy bejelentkezési vagy fizetési problémák vannak.

Eszközök és technikák a termékadatok kezelésére

Számos eszközt és technikát használnak az adatok gyűjtésére és elemzésére, például:

• felmérési eszközök – a UserVoice, Hotjar vagy SurveyMonkey lehetővé teszi, hogy közvetlen információt gyűjtsünk a termék felhasználóitól, például felmérések, űrlapok vagy hőtérképek révén,
• webanalitikai eszközök – a Google Analytics, Pingdom és Mixpanel használatos a felhasználói viselkedés nyomon követésére egy weboldalon vagy mobilalkalmazásban, például a látogatások, az oldalon eltöltött idő vagy a konverziók számolásával,
• termékadat-kezelő rendszerek és relációs adatbázisok – az Oracle, MySQL vagy PostgreSQL lehetővé teszi a termékadatok rendezett és következetes tárolását és szervezését, például táblák, kapcsolatok vagy indexek létrehozásával,
• adatbányászati és gépi tanulási technikák – Python, R nyelveken vagy a TensorFlow platformon alapuló technikák használatosak a nagy termékadat-készletekből származó tudás és minták kinyerésére, például osztályozási, regressziós vagy klaszterezési algoritmusok alkalmazásával,
• jelentések és menedzsment irányítópultok kulcsfontosságú kimeneti mutatókkal – a Power BI, Tableau vagy QlikView példák olyan eszközökre, amelyek lehetővé teszik a termékadatok vonzó és érthető módon történő bemutatását és vizualizálását, például diagramok, táblázatok vagy mutatók létrehozásával.

Adatalapú termékmenedzsment példák

Az adatalapú termékmenedzsment nem csupán a konverziós arányok számolásáról szól. Nagyon fontos, hogy megfelelő hipotéziseket állítsunk fel, teszteljük és érvényesítsük őket, valamint megértsük, hogyan használjuk a különböző forrásokból gyűjtött adatokat. Ezt a piaci óriások lelkesen végzik. Például:

1. A Spotify a felhasználók lejátszási listáinak elemzését használja, hogy személyre szabott zenét ajánljon és személyre szabott marketingkampányokat hozzon létre.
2. Az Uber folyamatosan elemzi a forgalmi adatokat az alkalmazásában, hogy dinamikusan állítsa be az árakat és a sofőrök számát a várakozási idők minimalizálása érdekében.
3. Az Amazon nyomon követi a vásárlók aktivitását az oldalán, hogy ajánljon olyan termékeket, amelyeket a legvalószínűbb, hogy megvásárolnak, jelentősen növelve a konverziókat.
4. A Microsoft folyamatosan figyeli a Windows telemetriai adatait, hogy gyorsan azonosítsa és javítsa a felhasználók problémáit.

Az adatalapú termékmenedzsment kihívásai és lehetőségei

Az adatalapú termékmenedzsment óriási lehetőségeket kínál a termék optimalizálására és fejlesztésére, de néhány kihívást is hoz. A leggyakoribbak közé tartoznak:

• az a szükségesség, hogy több adatforrást és analitikai rendszert integráljunk, ami kiváló analitikai készségeket, jól megválasztott célokat és a kiválasztott mérési módszerek szigorú alkalmazását igényli,
• az adatok pontosságának és teljességének biztosítása, beleértve a rögzítés és tárolás módjára való figyelmet,
• megfelelő analitikai készségek a termékcsapatban – ez nemcsak az adatok értelmezéséért közvetlenül felelős személyre vonatkozik, hanem azokra is, akik részt vesznek a digitális tervezési modulok fejlesztésében, amelyek rögzítik az adatokat,
• az a kockázat, hogy döntéseket csak “kemény” adatok alapján hozzunk, figyelembe véve az emberi tényezőt – mert a statisztikai adatok önmagukban nem “beszélnek”, hanem értelmezést igényelnek,
• az ügyfél adatvédelmével és adatbiztonsággal kapcsolatos kihívások, amelyek a termékcsapat felelőssége.

Ezek ellenére az adatalapú termékmenedzsmentbe való befektetés mindenképpen megtérül – lehetővé teszi, hogy jobban megértsük ügyfeleinket, és olyan terméket nyújtsunk, amely tökéletesen illeszkedik igényeikhez.

Összefoglalás

A modern digitális termék kezelése a termék életciklusa minden szakaszában széleskörű adatfelhasználást igényel. Ezek lehetővé teszik a vásárlói igények pontosabb azonosítását, a termék hatékonyabb tervezését és tesztelését, valamint a folyamatos optimalizálást a bevezetés után.

A piac, a vásárlói visszajelzések vagy a felhasználói viselkedés elemzése a megfelelő eszközök és technikák segítségével kulcsfontosságú a modern termék sikeréhez. Néhány kihívás ellenére az adatalapú termékmenedzsment ma a legjobb módja a vásárlói igények kielégítésének és a tudatos üzleti siker elérésének.

Ha tetszik a tartalmunk, csatlakozz a szorgos méheink közösségéhez a Facebookon, Twitteren, LinkedIn-en, Instagramon, YouTube-on, Pinterest-en, TikTok-on.