Čo je produktové riadenie založené na dátach? | Produktové riadenie #26

Úvod

Spravovať moderný digitálny produkt bez rozsiahleho využívania dát sa stáva čoraz ťažším. Rastúce očakávania zákazníkov, rýchle tempo technologických zmien a silná konkurencia si vyžadujú rozhodovanie na základe presných informácií. Preto sa čoraz viac spoločností spolieha na produktové riadenie založené na dátach.

Ale čo presne sa skrýva za týmto konceptom? Aké dáta sú užitočné v každej fáze životného cyklu produktu? Aké nástroje a techniky by sa mali použiť na zachytenie a analýzu týchto dát?

Čo je produktové riadenie založené na dátach?

Produktové riadenie založené na dátach je prístup, pri ktorom sa každé rozhodnutie o produkte prijíma na základe analýzy konkrétnych dát, a nie len na porovnaní s akciami konkurencie, spoliehaní sa na intuíciu a skúsenosti. Dáta sa teda používajú v každej fáze životného cyklu produktu – od nápadu a konceptu, cez uvádzanie produktu na trh, až po optimalizáciu a stiahnutie produktu.

Hlavný rozdiel v porovnaní s tradičným produktovým riadením spočíva v dôležitosti, ktorú sa prikladá neustálemu spätnému väzbe. Používa sa na definovanie cieľov na základe konkrétnych metrik úspešnosti produktu, a tiež na:

• identifikáciu požiadaviek zákazníkov,
• štúdium správania používateľov v kontakte s produktom, alebo
• kontrolu efektívnosti predajných procesov.

Tieto objektívne dáta vám umožňujú lepšie pochopiť potreby trhu a doladiť váš produkt tak, aby ich splnil.

Úloha dát v životnom cykle produktu

Dáta zohrávajú dôležitú úlohu v každej fáze životného cyklu produktu:

• koncept produktu – trhové dáta, prieskumy zákazníkov a webová analytika pomáhajú identifikovať potreby zákazníkov a určiť požiadavky na nový produkt, definovať MVP a posúdiť atraktivitu nápadu.
• návrh a prototypovanie – dáta z UX výskumu a testovania prototypov pomáhajú vylepšiť dizajn produktu, aby bol intuitívny a používateľsky prívetivý, čím prispievajú k zlepšeniu UI/UX, čo ovplyvňuje spokojnosť zákazníkov.
• testovanie – analýza telemetrických dát z beta testov umožňuje odhaliť a opraviť chyby ešte pred uvedením digitálneho produktu na trh.
• implementácia – monitorovanie dát o aktivite používateľov, konverzných pomeroch a ukazovateľoch spokojnosti zákazníkov vám umožňuje posúdiť úspešnosť uvedenia vášho produktu na trh.
• optimalizácia – neustála analýza prevádzkových a predajných dát vám umožňuje identifikovať príležitosti na zlepšenie a ďalší rozvoj produktu.
• vývoj – prieskum trhu a spätná väzba od zákazníkov usmerňujú vývoj a zapracovanie nových funkcií.

Aké dáta sú dôležité v produktovom riadení?

V digitálnom produktovom riadení sú dáta z nasledujúcich zdrojov najmä užitočné:

• prieskum trhu a prieskumy zákazníkov – správny súbor otázok a veľký počet účastníkov prieskumu poskytujú informácie o potrebách a preferenciách cieľových používateľov,
• behaviorálne a telemetrické dáta zo systémov a aplikácií – informácie získané z nástrojov, ktoré zaznamenávajú správanie používateľov, umožňujú sledovať aktivitu používateľov a to, ako interagujú s produktom,
• spätná väzba zákazníkov na sociálnych médiách a webových stránkach – o niečo ťažšie analyzovateľné, pretože je potrebné zohľadniť nielen obsah, ale aj jeho kontext. Je obzvlášť cenné, keď chcete študovať emocionálne postoje používateľov k produktu a ich lojalitu k značke,
• predajné a marketingové dáta – merané analytickými nástrojmi poskytujú podrobné informácie o popularite a ziskovosti konkrétnych funkcií produktu, ale je na analytikovi, aby zistil, prečo je to tak,
• technické dáta – pomáhajú identifikovať úzke miesta a poukazujú na spôsoby optimalizácie produktu, napríklad tým, že naznačujú, že doba odozvy stránok je príliš dlhá alebo že sú problémy s prihlásením alebo platbami.

Nástroje a techniky na správu produktových dát

Na zber a analýzu dát sa používajú rôzne nástroje a techniky, ako napríklad:

• nástroje na prieskum – UserVoice, Hotjar alebo SurveyMonkey umožňujú zbierať priame informácie od používateľov produktu, napríklad prostredníctvom prieskumov, formulárov alebo teplomap,
• nástroje webovej analytiky – Google Analytics, Pingdom a Mixpanel sa používajú na sledovanie správania používateľov na webovej stránke alebo mobilnej aplikácii, napríklad počítaním návštev, času stráveného na stránke alebo konverzií,
• systémy na správu produktových dát a relačné databázy – Oracle, MySQL alebo PostgreSQL vám umožňujú ukladať a organizovať produktové dáta usporiadaným a konzistentným spôsobom, napríklad vytváraním tabuliek, vzťahov alebo indexov,
• techniky ťažby dát a strojového učenia – založené na jazykoch Python, R alebo platforme TensorFlow sa používajú na extrakciu poznatkov a vzorov z veľkých súborov produktových dát, napríklad pomocou klasifikačných, regresných alebo klastrovaných algoritmov,
• správy a riadiace panely s kľúčovými výstupnými ukazovateľmi – Power BI, Tableau alebo QlikView sú príklady nástrojov, ktoré vám umožňujú prezentovať a vizualizovať produktové dáta atraktívnym a zrozumiteľným spôsobom, napríklad vytváraním grafov, tabuliek alebo metrík.

Príklady produktového riadenia založeného na dátach

Produktové riadenie založené na dátach nie je len o počítaní konverzných pomerov. Je veľmi dôležité nastaviť vhodné hypotézy, testovať a validovať ich, a tiež pochopiť, ako používať dáta zhromaždené z rôznych zdrojov. To s nadšením robia trhoví giganti. Napríklad:

1. Spotify používa analýzu playlistov používateľov na odporúčanie prispôsobenej hudby a vytváranie personalizovaných marketingových kampaní.
2. Uber neustále analyzuje dopravné dáta vo svojej aplikácii, aby dynamicky prispôsoboval ceny a ponuku vodičov s cieľom minimalizovať čakacie doby.
3. Amazon sleduje aktivitu zákazníkov na svojej stránke, aby odporúčal produkty, ktoré sú najpravdepodobnejšie na zakúpenie, čím výrazne zvyšuje konverzie.
4. Microsoft neustále monitoruje telemetrické dáta systému Windows, aby rýchlo identifikoval a opravil problémy používateľov.

Výzvy a príležitosti produktového riadenia založeného na dátach

Produktové riadenie založené na dátach ponúka obrovské príležitosti na optimalizáciu a rozvoj produktov, ale prináša aj niektoré výzvy. Medzi najbežnejšie patrí:

• nevyhnutnosť integrovať viacero zdrojov dát a analytických systémov, čo si vyžaduje vynikajúce analytické zručnosti, dobre zvolené ciele a prísne uplatňovanie vybraných metód merania,
• potreba zabezpečiť presnosť a úplnosť dát, vrátane starostlivosti o spôsob ich zaznamenávania a ukladania,
• primerané analytické zručnosti v produktovom tíme – to sa týka nielen osoby priamo zodpovednej za interpretáciu dát, ale aj tých, ktorí sa podieľajú na vývoji digitálnych dizajnových modulov, ktoré ich zaznamenávajú,
• riziko prijímania rozhodnutí len na základe “tvrdých” dát, bez zohľadnenia ľudského faktora – pretože štatistické dáta “nehovoria” samy osebe, ale vyžadujú interpretáciu,
• výzvy súvisiace s ochranou súkromia zákazníkov a bezpečnosťou dát, ktoré sú zodpovednosťou produktového tímu.

Nap despite these difficulties, the investment in data-driven product management certainly pays off – it allows you to better understand your customers and provide them with a product perfectly tailored to their needs.

Zhrnutie

Správa moderného digitálneho produktu si vyžaduje rozsiahle využívanie dát v každej fáze jeho životného cyklu. Umožňujú presnejšie identifikovať potreby zákazníkov, efektívnejšie navrhovať a testovať produkt a neustále ho optimalizovať po jeho uvedení na trh.

Analyzovanie trhu, spätnej väzby od zákazníkov alebo správania používateľov pomocou správnych nástrojov a techník je kľúčom k úspechu moderného produktu. Napriek niektorým výzvam je produktové riadenie založené na dátach dnes najlepším spôsobom, ako splniť potreby zákazníkov a vedome usilovať o úspech vo vašom podnikaní.

Ak sa vám náš obsah páči, pridajte sa k našej komunite usilovných včiel na Facebooku, Twitteri, LinkedIn, Instagrame, YouTube, Pinterest, TikTok.