Hvad er datadrevet produktledelse? | Produktledelse #26

Introduktion

At styre et moderne digitalt produkt uden omfattende brug af data bliver stadig sværere. Voksende kunders forventninger, en hurtig teknologisk udvikling og hård konkurrence kræver beslutninger baseret på præcise oplysninger. Derfor stoler flere og flere virksomheder på datadrevet produktledelse.

Men hvad ligger der præcist bag dette koncept? Hvilke data er nyttige på hver fase af produktlivscyklussen? Hvilke værktøjer og teknikker bør bruges til at indsamle og analysere disse data?

Hvad er datadrevet produktledelse?

Datadrevet produktledelse er en tilgang, hvor hver produktbeslutning træffes baseret på analysen af specifikke data, snarere end blot på en sammenligning med konkurrenters handlinger, baseret på intuition og erfaring. Data bruges således på hver fase af produktlivscyklussen – fra idé og koncept, til produktionslancering, til optimering og produkt tilbagekaldelse.

Den største forskel i forhold til traditionel produktledelse er den betydning, der tillægges kontinuerlig feedback. Det bruges til at definere mål baseret på specifikke produksuccessmålinger, og også til at:

• identificere kundernes krav,
• studere brugeradfærd i forbindelse med produktet, eller
• tjekke effektiviteten af salgsprocesser.

Disse objektive data giver dig mulighed for bedre at forstå markedets behov og finjustere dit produkt for at imødekomme dem.

Dataens rolle i produktlivscyklussen

Data spiller en vigtig rolle på hver fase af produktlivscyklussen:

• produktionskoncept – markedsdata, kundesurveys og webanalyse hjælper med at identificere kundernes behov og bestemme kravene til det nye produkt, definere MVP og vurdere idéens attraktivitet.
• design og prototyping– data fra UX-forskning og prototype-test hjælper med at forfine produktdesignet for at gøre det intuitivt at bruge og brugervenligt, så de hjælper med at forbedre UI/UX, hvilket påvirker kundetilfredsheden.
• testning – analyse af telemetridata fra beta-tests gør det muligt at opdage og rette fejl, selv før et digitalt produkt frigives.
• implementering – overvågning af data om brugeraktivitet, konverteringsrater og kundetilfredshedsmålinger giver dig mulighed for at vurdere succesen af din produktlancering.
• optimering – kontinuerlig analyse af drifts- og salgsdata gør det muligt at identificere muligheder for forbedring og videre produktudvikling.
• udvikling– markedsundersøgelser og kundefeedback guider udviklingen og inkorporeringen af nye funktioner.

Hvilke data er vigtige i produktledelse?

I digital produktledelse er data fra følgende kilder hovedsageligt nyttige:

• markedsundersøgelser og kundesurveys – det rigtige sæt spørgsmål og et stort antal survey-deltagere giver information om behovene og præferencerne hos målbrugerne,
• adfærds- og telemetridata fra systemer og apps – information opnået fra værktøjer, der registrerer brugeradfærd, gør det muligt at spore brugernes aktivitet og hvordan de interagerer med produktet,
• kundefeedback på sociale medier og hjemmesider – lidt sværere at analysere, da du skal tage højde for ikke kun indholdet, men også konteksten. Det er særligt værdifuldt, når du vil studere brugernes følelsesmæssige holdninger til produktet og deres loyalitet over for mærket,
• salgs- og marketingdata – målt med analytiske værktøjer giver detaljeret information om populariteten og rentabiliteten af specifikke produktfunktioner, men det er op til analytikeren at finde ud af, hvorfor dette er tilfældet,
• tekniske data – hjælper med at identificere flaskehalse og pege på måder at optimere produktet, for eksempel ved at indikere, at svartiderne på siderne er for lange, eller at der er login- eller betalingsproblemer.

Værktøjer og teknikker til produktdatahåndtering

En række værktøjer og teknikker bruges til at indsamle og analysere data, såsom:

• surveyværktøjer – UserVoice, Hotjar eller SurveyMonkey giver dig mulighed for at indsamle direkte information fra produktbrugere, for eksempel gennem surveys, formularer eller heat maps,
• webanalyseværktøjer – Google Analytics, Pingdom og Mixpanel bruges til at spore brugeradfærd på en hjemmeside eller mobilapp, for eksempel ved at tælle besøg, tid brugt på siden eller konverteringer,
• produktionsdatahåndteringssystemer og relationelle databaser – Oracle, MySQL eller PostgreSQL giver dig mulighed for at gemme og organisere produktdata på en ordentlig og konsistent måde, for eksempel ved at oprette tabeller, relationer eller indekser,
• data mining og maskinlæringsteknikker – baseret på Python, R-sprog eller TensorFlow-platformen bruges til at udtrække viden og mønstre fra store produktdatasæt, for eksempel ved at bruge klassifikations-, regressions- eller klyngealgoritmer,
• rapporter og ledelsesdashboards med nøgleoutputindikatorer – Power BI, Tableau eller QlikView er eksempler på værktøjer, der giver dig mulighed for at præsentere og visualisere produktdata på en attraktiv og forståelig måde, for eksempel ved at oprette diagrammer, tabeller eller målinger.

Eksempler på datadrevet produktledelse

Datadrevet produktledelse handler ikke kun om at tælle konverteringsrater. Det er meget vigtigt at opstille passende hypoteser, teste og validere dem, og også at forstå, hvordan man bruger de data, der er indsamlet fra forskellige kilder. Dette gøres ivrigt af markedsgiganter. For eksempel:

1. Spotify bruger analysen af brugernes playlister til at anbefale skræddersyet musik og skabe personlige marketingkampagner.
2. Uber analyserer konstant trafikdata i sin app for dynamisk at justere priser og chaufførtilbud for at minimere ventetider.
3. Amazon sporer kundernes aktivitet på sin hjemmeside for at anbefale produkter, de sandsynligvis vil købe, hvilket betydeligt øger konverteringerne.
4. Microsoft overvåger Windows telemetridata løbende for hurtigt at identificere og rette brugernes problemer.

Udfordringer og muligheder ved datadrevet produktledelse

Datadrevet produktledelse tilbyder enorme muligheder for produktoptimering og udvikling, men det medfører også nogle udfordringer. Blandt de mest almindelige er:

• nødvendigheden af at integrere flere datakilder og analytiske systemer, hvilket kræver fremragende analytiske færdigheder, velvalgte mål og streng anvendelse af de valgte målemetoder,
• behovet for at sikre datanøjagtighed og -komplethed, herunder at tage sig af, hvordan det registreres og opbevares,
• passende analytiske færdigheder i produktteamet – dette gælder ikke kun for den person, der er direkte ansvarlig for datafortolkning, men også for dem, der er involveret i udviklingen af de digitale designmoduler, der registrerer det,
• risikoen for at træffe beslutninger udelukkende baseret på “hårde” data, uden at tage højde for den menneskelige faktor – fordi statistiske data ikke “taler” af sig selv, men kræver fortolkning,
• udfordringer relateret til kundernes privatliv og datasikkerhed, som er produktteamets ansvar.

På trods af disse vanskeligheder betaler investeringen i datadrevet produktledelse sig bestemt – det giver dig mulighed for bedre at forstå dine kunder og give dem et produkt, der er perfekt tilpasset deres behov.

Sammenfatning

At styre et moderne digitalt produkt kræver omfattende brug af data på hver fase af dets livscyklus. De gør det muligt at identificere kundernes behov mere præcist, at designe og teste produktet mere effektivt og at optimere det kontinuerligt efter lanceringen.

At analysere markedet, kundefeedback eller brugeradfærd ved hjælp af de rigtige værktøjer og teknikker er nøglen til succesen for et moderne produkt. På trods af nogle udfordringer er datadrevet produktledelse nu den bedste måde at imødekomme kundernes behov og bevidst forfølge din forretningssucces.

Hvis du kan lide vores indhold, så bliv en del af vores travle bier-fællesskab på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.