Co je to produktové řízení založené na datech? | Produktové řízení #26

Úvod

Správa moderního digitálního produktu bez rozsáhlého využití dat se stává stále obtížnější. Rostoucí očekávání zákazníků, rychlé tempo technologických změn a silná konkurence vyžadují rozhodování na základě přesných informací. Proto stále více společností spoléhá na řízení produktů založené na datech.

Ale co přesně se skrývá za tímto konceptem? Jaká data jsou užitečná v každé fázi životního cyklu produktu? Jaké nástroje a techniky by měly být použity k zachycení a analýze těchto dat?

Co je řízení produktů založené na datech?

Řízení produktů založené na datech je přístup, kdy je každé rozhodnutí o produktu učiněno na základě analýzy konkrétních dat, nikoli pouze na základě srovnání s akcemi konkurence, spoléhání se na intuici a zkušenosti. Data jsou tedy využívána v každé fázi životního cyklu produktu – od nápadu a konceptu, přes uvádění produktu na trh, až po optimalizaci a stažení produktu.

Hlavní rozdíl oproti tradičnímu řízení produktů spočívá v důležitosti, kterou má kontinuální zpětná vazba. Ta se používá k definování cílů na základě konkrétních metrik úspěšnosti produktu, a také k:

• identifikaci požadavků zákazníků,
• zkoumání chování uživatelů v kontaktu s produktem, nebo
• kontrole efektivity prodejních procesů.

Tato objektivní data vám umožňují lépe porozumět potřebám trhu a jemně doladit váš produkt, aby je splnil.

Role dat v životním cyklu produktu

Data hrají důležitou roli v každé fázi životního cyklu produktu:

• koncept produktu – tržní data, zákaznické průzkumy a webová analytika pomáhají identifikovat potřeby zákazníků a stanovit požadavky na nový produkt, definovat MVP a posoudit atraktivitu nápadu.
• design a prototypování – data z UX výzkumu a testování prototypů pomáhají zdokonalit design produktu, aby byl intuitivní a uživatelsky přívětivý, což přispívá k zlepšení UI/UX, což ovlivňuje spokojenost zákazníků.
• testování – analýza telemetrických dat z beta testů umožňuje odhalit a opravit chyby ještě před uvedením digitálního produktu na trh.
• implementace – sledování dat o aktivitě uživatelů, mírách konverze a ukazatelích spokojenosti zákazníků vám umožňuje posoudit úspěšnost uvedení vašeho produktu na trh.
• optimalizace – kontinuální analýza provozních a prodejních dat vám umožňuje identifikovat příležitosti k zlepšení a dalšímu rozvoji produktu.
• vývoj – tržní výzkum a zpětná vazba od zákazníků řídí vývoj a začleňování nových funkcí.

Jaká data jsou důležitá v řízení produktů?

V digitálním řízení produktů jsou hlavně užitečná data z následujících zdrojů:

• tržní výzkum a zákaznické průzkumy – správná sada otázek a velký počet účastníků průzkumu poskytují informace o potřebách a preferencích cílových uživatelů,
• behaviorální a telemetrická data ze systémů a aplikací – informace získané z nástrojů, které zaznamenávají chování uživatelů, umožňují sledovat aktivitu uživatelů a jak interagují s produktem,
• zpětná vazba zákazníků na sociálních médiích a webových stránkách – o něco obtížnější k analýze, protože je třeba brát v úvahu nejen obsah, ale také jeho kontext. Je obzvlášť cenná, když chcete zkoumat emocionální postoje uživatelů k produktu a jejich loajalitu k značce,
• prodejní a marketingová data – měřená analytickými nástroji poskytují podrobné informace o popularitě a ziskovosti konkrétních funkcí produktu, ale je na analytikovi, aby zjistil, proč tomu tak je,
• technická data – pomáhají identifikovat úzká místa a ukazují způsoby, jak optimalizovat produkt, například tím, že naznačují, že doby odezvy stránek jsou příliš dlouhé nebo že existují problémy s přihlášením nebo platbami.

Nástroje a techniky pro správu produktových dat

Různé nástroje a techniky se používají k shromažďování a analýze dat, jako jsou:

• nástroje pro průzkum – UserVoice, Hotjar nebo SurveyMonkey umožňují shromažďovat přímé informace od uživatelů produktu, například prostřednictvím průzkumů, formulářů nebo teplotních map,
• nástroje pro webovou analytiku – Google Analytics, Pingdom a Mixpanel se používají k sledování chování uživatelů na webových stránkách nebo mobilních aplikacích, například počítáním návštěv, času stráveného na stránkách nebo konverzí,
• systémy pro správu produktových dat a relační databáze – Oracle, MySQL nebo PostgreSQL vám umožňují ukládat a organizovat produktová data v uspořádané a konzistentní podobě, například vytvářením tabulek, vztahů nebo indexů,
• techniky dolování dat a strojového učení – založené na jazycích Python, R nebo platformě TensorFlow se používají k extrakci znalostí a vzorců z velkých datových sad produktů, například pomocí klasifikačních, regresních nebo shlukovacích algoritmů,
• reporty a řídicí panely s klíčovými výstupními ukazateli – Power BI, Tableau nebo QlikView jsou příklady nástrojů, které vám umožňují prezentovat a vizualizovat produktová data atraktivním a srozumitelným způsobem, například vytvářením grafů, tabulek nebo metrik.

Příklady řízení produktů založeného na datech

Řízení produktů založené na datech není jen o počítání míry konverze. Je velmi důležité stanovit vhodné hypotézy, testovat a validovat je a také porozumět tomu, jak využívat data shromážděná z různých zdrojů. To s nadšením dělají tržní giganti. Například:

1. Spotify používá analýzu uživatelských playlistů k doporučení přizpůsobené hudby a vytváření personalizovaných marketingových kampaní.
2. Uber neustále analyzuje dopravní data ve své aplikaci, aby dynamicky upravoval ceny a nabídku řidičů, aby minimalizoval čekací doby.
3. Amazon sleduje aktivitu zákazníků na svých stránkách, aby doporučil produkty, které pravděpodobně koupí, což výrazně zvyšuje konverze.
4. Microsoft průběžně monitoruje telemetrická data Windows, aby rychle identifikoval a opravil problémy uživatelů.

Výzvy a příležitosti řízení produktů založeného na datech

Řízení produktů založené na datech nabízí obrovské příležitosti pro optimalizaci a rozvoj produktů, ale přináší také některé výzvy. Mezi nejčastější patří:

• nezbytnost integrovat více datových zdrojů a analytických systémů, což vyžaduje vynikající analytické dovednosti, dobře zvolené cíle a přísné uplatňování vybraných měřicích metod,
• potřeba zajistit přesnost a úplnost dat, včetně péče o způsob, jakým jsou zaznamenávána a ukládána,
• vhodné analytické dovednosti v produktovém týmu – to se týká nejen osoby přímo odpovědné za interpretaci dat, ale také těch, kteří se podílejí na vývoji digitálních designových modulů, které je zaznamenávají,
• riziko rozhodování pouze na základě “tvrdých” dat, aniž by se bral v úvahu lidský faktor – protože statistická data “nemluví” sama o sobě, ale vyžadují interpretaci,
• výzvy související s ochranou soukromí zákazníků a bezpečností dat, což je odpovědnost produktového týmu.

Navzdory těmto obtížím se investice do řízení produktů založeného na datech určitě vyplatí – umožňuje vám lépe porozumět vašim zákazníkům a poskytnout jim produkt dokonale přizpůsobený jejich potřebám.

Shrnutí

Správa moderního digitálního produktu vyžaduje rozsáhlé využití dat v každé fázi jeho životního cyklu. Umožňují přesněji identifikovat potřeby zákazníků, efektivněji navrhovat a testovat produkt a po jeho uvedení na trh ho neustále optimalizovat.

Analýza trhu, zpětné vazby zákazníků nebo chování uživatelů pomocí správných nástrojů a technik je klíčem k úspěchu moderního produktu. Navzdory některým výzvám je řízení produktů založené na datech nyní nejlepším způsobem, jak splnit potřeby zákazníků a vědomě usilovat o úspěch vašeho podnikání.

Pokud se vám náš obsah líbí, připojte se k naší komunitě pilných včel na Facebooku, Twitteru, LinkedInu, Instagramu, YouTube, Pinterestu, TikToku.