Vad är datadriven produktledning? | Produktledning #26

Introduktion

Att hantera en modern digital produkt utan omfattande användning av data blir allt svårare. Växande kunders förväntningar, en snabb teknologisk förändringstakt och hård konkurrens kräver att beslut fattas baserat på exakt information. Därför förlitar sig allt fler företag på datadriven produktledning.

Men vad ligger egentligen bakom detta koncept? Vilka data är användbara i varje steg av produktlivscykeln? Vilka verktyg och tekniker bör användas för att fånga och analysera dessa data?

Vad är datadriven produktledning?

Datadriven produktledning är en metod där varje produktbeslut fattas baserat på analys av specifika data, snarare än bara på en jämförelse med konkurrenters handlingar, och förlitar sig på intuition och erfarenhet. Data används således i varje steg av produktlivscykeln – från idé och koncept, till produktlansering, till optimering och produktåterkallelse.

Den största skillnaden jämfört med traditionell produktledning är den vikt som läggs vid kontinuerlig feedback. Den används för att definiera mål baserat på specifika produktionsframgångsmått, och också för att:

• identifiera kundernas krav,
• studera användarbeteende i kontakt med produkten, eller
• kontrollera effektiviteten av försäljningsprocesser.

Dessa objektiva data gör att du bättre kan förstå marknadens behov och finjustera din produkt för att möta dem.

Datans roll i produktlivscykeln

Data spelar en viktig roll i varje steg av produktlivscykeln:

• produktkoncept – marknadsdata, kundundersökningar och webbanalys hjälper till att identifiera kundernas behov och bestämma krav för den nya produkten, definiera MVP och bedöma idéens attraktivitet.
• design och prototypframställning – data från UX-forskning och prototyptester hjälper till att förfina produktdesignen för att göra den intuitiv att använda och användarvänlig, vilket hjälper till att förbättra UI/UX, vilket påverkar kundnöjdheten.
• testning – analys av telemetridata från betatester gör det möjligt att upptäcka och åtgärda buggar även innan en digital produkt släpps.
• implementering – övervakning av data om användaraktivitet, konverteringsgrader och kundnöjdhetsindikatorer gör att du kan bedöma framgången för din produktlansering.
• optimering – kontinuerlig analys av drifts- och försäljningsdata gör att du kan identifiera möjligheter till förbättring och vidare produktutveckling.
• utveckling – marknadsundersökningar och kundfeedback vägleder utvecklingen och införandet av nya funktioner.

Vilka data är viktiga i produktledning?

Inom digital produktledning är data från följande källor huvudsakligen användbara:

• marknadsundersökningar och kundundersökningar – rätt uppsättning frågor och ett stort antal deltagare i undersökningar ger information om målgruppens behov och preferenser,
• beteende- och telemetridata från system och appar – information som erhålls från verktyg som registrerar användarbeteende gör det möjligt att spåra användarnas aktivitet och hur de interagerar med produkten,
• kundfeedback på sociala medier och webbplatser – lite svårare att analysera eftersom man måste ta hänsyn till inte bara innehållet utan också dess sammanhang. Det är särskilt värdefullt när man vill studera användarnas känslomässiga attityder till produkten och deras lojalitet mot varumärket,
• försäljnings- och marknadsdata – mätt med analytiska verktyg ger detaljerad information om populariteten och lönsamheten för specifika produktfunktioner, men det är upp till analytikern att ta reda på varför detta är fallet,
• tekniska data – hjälper till att identifiera flaskhalsar och påpeka sätt att optimera produkten, till exempel genom att indikera att sidans svarstider är för långa eller att det finns inloggnings- eller betalningsproblem.

Verktyg och tekniker för produktdatahantering

En mängd verktyg och tekniker används för att samla in och analysera data, såsom:

• undersökningsverktyg – UserVoice, Hotjar eller SurveyMonkey gör att du kan samla in direkt information från produktanvändare, till exempel genom undersökningar, formulär eller värmekartor,
• webbanalysverktyg – Google Analytics, Pingdom och Mixpanel används för att spåra användarbeteende på en webbplats eller mobilapp, till exempel genom att räkna besök, tid som spenderas på sidan eller konverteringar,
• produktionsdatahanteringssystem och relationsdatabaser – Oracle, MySQL eller PostgreSQL låter dig lagra och organisera produktdata på ett ordnat och konsekvent sätt, till exempel genom att skapa tabeller, relationer eller index,
• datautvinning och maskininlärningstekniker – baserade på Python, R-språk eller TensorFlow-plattformen används för att extrahera kunskap och mönster från stora produktdataset, till exempel genom att använda klassificering, regression eller klustring algoritmer,
• rapporter och ledningspaneler med nyckelresultatsindikatorer – Power BI, Tableau eller QlikView är exempel på verktyg som gör att du kan presentera och visualisera produktdata på ett attraktivt och förståeligt sätt, till exempel genom att skapa diagram, tabeller eller mått.

Exempel på datadriven produktledning

Datadriven produktledning handlar inte bara om att räkna konverteringsgrader. Det är mycket viktigt att ställa lämpliga hypoteser, testa och validera dem, och också förstå hur man använder de data som samlats in från olika källor. Detta görs ivrigt av marknadsjättar. Till exempel:

1. Spotify använder analys av användarnas spellistor för att rekommendera skräddarsydd musik och skapa personliga marknadsföringskampanjer.
2. Uber analyserar ständigt trafikdata i sin app för att dynamiskt justera priser och förarutbud för att minimera väntetider.
3. Amazon spårar kundernas aktivitet på sin webbplats för att rekommendera produkter som de mest sannolikt kommer att köpa, vilket ökar konverteringarna avsevärt.
4. Microsoft övervakar Windows telemetridata kontinuerligt för att snabbt identifiera och åtgärda användarnas problem.

Utmaningar och möjligheter med datadriven produktledning

Datadriven produktledning erbjuder enorma möjligheter för produktoptimering och utveckling, men det medför också vissa utmaningar. Bland de vanligaste är:

• nödvändigheten av att integrera flera datakällor och analytiska system, vilket kräver utmärkta analytiska färdigheter, välvalda mål och strikt tillämpning av de valda mätmetoderna,
• behovet av att säkerställa datans noggrannhet och fullständighet, inklusive omsorg om hur den registreras och lagras,
• lämpliga analytiska färdigheter i produktteamet – detta gäller inte bara personen som är direkt ansvarig för datatolkning utan också de som är involverade i utvecklingen av de digitala designmoduler som registrerar den,
• risken för att fatta beslut enbart baserat på “hårda” data, utan att ta hänsyn till den mänskliga faktorn – eftersom statistiska data inte “pratar” av sig själva, utan kräver tolkning,
• utmaningar relaterade till kundens integritet och dataskydd, vilket är produktteamets ansvar.

Trots dessa svårigheter lönar sig investeringen i datadriven produktledning definitivt – det gör att du bättre kan förstå dina kunder och ge dem en produkt som är perfekt anpassad till deras behov.

Sammanfattning

Att hantera en modern digital produkt kräver omfattande användning av data i varje steg av dess livscykel. De gör det möjligt att identifiera kundernas behov mer exakt, att designa och testa produkten mer effektivt, och att kontinuerligt optimera den efter lanseringen.

Att analysera marknaden, kundfeedback eller användarbeteende med hjälp av rätt verktyg och tekniker är nyckeln till framgången för en modern produkt. Trots vissa utmaningar är datadriven produktledning nu det bästa sättet att möta kundernas behov och medvetet sträva efter din affärsframgång.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva community av busy bees på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.