Mitä on dataohjattu tuotehallinta? | Tuotehallinta #26

Johdanto

Nykyajan digitaalisen tuotteen hallinta ilman laajaa datan käyttöä on yhä vaikeampaa. Asiakkaiden kasvavat odotukset, teknologian nopea kehitys ja kova kilpailu vaativat päätöksentekoa tarkkojen tietojen perusteella. Siksi yhä useammat yritykset luottavat datalähtöiseen tuotehallintaan.

Kuitenkin, mitä tämä käsite tarkalleen ottaen tarkoittaa? Mitkä tiedot ovat hyödyllisiä tuotteen elinkaaren eri vaiheissa? Mitä työkaluja ja tekniikoita tulisi käyttää tämän datan keräämiseen ja analysoimiseen?

Mitä on datalähtöinen tuotehallinta?

Datalähtöinen tuotehallinta on lähestymistapa, jossa jokainen tuote päätös tehdään tiettyjen tietojen analyysin perusteella, eikä vain kilpailijoiden toimien vertailun, intuitiivisen ajattelun tai kokemuksen varassa. Dataa käytetään siten jokaisessa tuotteen elinkaaren vaiheessa – ideasta ja konseptista, tuotteen lanseeraukseen, aina optimointiin ja tuotteen takaisinvetoon.

Pääasiallinen ero verrattuna perinteiseen tuotehallintaan on jatkuvan palautteen merkitys. Sitä käytetään tavoitteiden määrittämiseen tiettyjen tuotteen menestysmittareiden perusteella, ja myös:

• tunnistamaan asiakkaiden vaatimukset,
• tutkimaan käyttäjien käyttäytymistä tuotteen parissa, tai
• tarkistamaan myyntiprosessien tehokkuus.

Tämä objektiivinen data mahdollistaa markkinatarpeiden paremman ymmärtämisen ja tuotteen hienosäätämisen niiden täyttämiseksi.

Datan rooli tuotteen elinkaaressa

Data näyttelee tärkeää roolia jokaisessa tuotteen elinkaaren vaiheessa:

• tuotekonsepti – markkinadata, asiakaskyselyt ja verkkosivuanalytiikka auttavat tunnistamaan asiakkaiden tarpeet ja määrittämään vaatimukset uudelle tuotteelle, määrittämään MVP:n ja arvioimaan idean houkuttelevuutta.
• suunnittelu ja prototyyppaus – UX-tutkimuksesta ja prototyyppitestauksesta saatu data auttaa hiomaan tuotteen suunnittelua niin, että se on intuitiivinen käyttää ja käyttäjäystävällinen, mikä parantaa UI/UX:ää ja vaikuttaa asiakastyytyväisyyteen.
• testaus – telemetriadatan analysointi beta-testeistä mahdollistaa virheiden havaitsemisen ja korjaamisen jopa ennen digitaalisen tuotteen julkaisua.
• toteutus – käyttäjäaktiivisuuden, konversioprosenttien ja asiakastyytyväisyysindikaattoreiden datan seuranta mahdollistaa tuotteen lanseerauksen onnistumisen arvioimisen.
• optimointi – jatkuva operatiivisen ja myyntidatan analysointi mahdollistaa parannusmahdollisuuksien ja lisäkehityksen tunnistamisen.
• kehitys – markkinatutkimus ja asiakaspalaute ohjaavat uusien ominaisuuksien kehittämistä ja sisällyttämistä.

Mitä dataa on tärkeää tuotehallinnassa?

Digitaalisen tuotehallinnan osalta seuraavista lähteistä saatu data on pääasiassa hyödyllistä:

• markkinatutkimus ja asiakaskyselyt – oikea kysymysjoukko ja suuri määrä kyselyyn osallistujia tarjoavat tietoa kohdekäyttäjien tarpeista ja mieltymyksistä,
• käyttäytymis- ja telemetriadatat järjestelmistä ja sovelluksista – käyttäjien käyttäytymistä tallentavista työkaluista saatu tieto mahdollistaa käyttäjien toiminnan seuraamisen ja sen, miten he vuorovaikuttavat tuotteen kanssa,
• asiakaspalaute sosiaalisessa mediassa ja verkkosivustoilla – hieman vaikeampaa analysoida, koska on otettava huomioon paitsi sisältö myös sen konteksti. Se on erityisen arvokasta, kun halutaan tutkia käyttäjien emotionaalisia asenteita tuotetta kohtaan ja heidän brändiuskollisuuttaan,
• myynti- ja markkinointidata – analyysityökalujen mittaama data tarjoaa yksityiskohtaista tietoa tiettyjen tuotteen ominaisuuksien suosiosta ja kannattavuudesta, mutta analyytikon on selvitettävä, miksi näin on,
• tekninen data – auttaa tunnistamaan pullonkauloja ja osoittamaan tapoja optimoida tuotetta, esimerkiksi ilmoittamalla, että sivun vasteajat ovat liian pitkiä tai että kirjautumis- tai maksamisongelmia on.

Työkalut ja tekniikat tuotetiedon hallintaan

Erilaisia työkaluja ja tekniikoita käytetään datan keräämiseen ja analysoimiseen, kuten:

• kyselytyökalut – UserVoice, Hotjar tai SurveyMonkey mahdollistavat suoran tiedon keräämisen tuotteen käyttäjiltä esimerkiksi kyselyiden, lomakkeiden tai lämpökarttojen avulla,
• verkkosivuanalytiikkatyökalut – Google Analytics, Pingdom ja Mixpanel käytetään käyttäjien käyttäytymisen seuraamiseen verkkosivustolla tai mobiilisovelluksessa, esimerkiksi laskemalla vierailuja, sivustolla vietettyä aikaa tai konversioita,
• tuotedatan hallintajärjestelmät ja relaatiotietokannat – Oracle, MySQL tai PostgreSQL mahdollistavat tuotedatan tallentamisen ja järjestämisen järjestelmällisesti ja johdonmukaisesti, esimerkiksi luomalla tauluja, suhteita tai indeksejä,
• tietojen louhintatekniikat ja koneoppiminen – Pythonin, R-kielten tai TensorFlow-alustan pohjalta käytetään tiedon ja mallien erottamiseen suurista tuotedataseteistä, esimerkiksi luokittelun, regressioanalyysin tai klusteroinnin algoritmien avulla,
• raportit ja hallintapaneelit avainmittareilla – Power BI, Tableau tai QlikView ovat esimerkkejä työkaluista, jotka mahdollistavat tuotedatan esittämisen ja visualisoimisen houkuttelevalla ja ymmärrettävällä tavalla, esimerkiksi luomalla kaavioita, taulukoita tai mittareita.

Esimerkkejä datalähtöisestä tuotehallinnasta

Datalähtöinen tuotehallinta ei ole vain konversioprosenttien laskemista. On erittäin tärkeää asettaa asianmukaisia hypoteeseja, testata ja validoida niitä, sekä ymmärtää, miten kerättyä dataa eri lähteistä käytetään. Tätä tekevät innokkaasti markkinajätit. Esimerkiksi:

1. Spotify käyttää käyttäjien soittolistojen analysointia suositellakseen räätälöityä musiikkia ja luodakseen henkilökohtaisia markkinointikampanjoita.
2. Uber analysoi jatkuvasti liikennetietoja sovelluksessaan säätääkseen dynaamisesti hintoja ja kuljettajien tarjontaa odotusaikojen minimoimiseksi.
3. Amazon seuraa asiakkaidensa toimintaa sivustollaan suositellakseen tuotteita, joita he todennäköisimmin ostavat, mikä lisää merkittävästi konversioita.
4. Microsoft seuraa Windowsin telemetriadataa jatkuvasti tunnistaakseen ja korjatakseen käyttäjien ongelmat nopeasti.

Datalähtöisen tuotehallinnan haasteet ja mahdollisuudet

Datalähtöinen tuotehallinta tarjoaa valtavia mahdollisuuksia tuotteen optimointiin ja kehittämiseen, mutta se tuo myös mukanaan haasteita. Yleisimmät haasteet ovat:

• tarve integroida useita datalähteitä ja analyysijärjestelmiä, mikä vaatii erinomaisia analyyttisiä taitoja, hyvin valittuja tavoitteita ja tiukkaa valittujen mittausmenetelmien soveltamista,
• tarve varmistaa datan tarkkuus ja täydellisyys, mukaan lukien huolehtiminen siitä, miten se tallennetaan ja säilytetään,
• asianmukaiset analyyttiset taidot tuote-tiimissä – tämä koskee ei vain henkilöä, joka on suoraan vastuussa datan tulkinnasta, vaan myös niitä, jotka osallistuvat digitaalisten suunnittelumoduulien kehittämiseen, jotka tallentavat sen,
• riski tehdä päätöksiä vain “kovan” datan perusteella, ottamatta huomioon inhimillistä tekijää – koska tilastolliset tiedot eivät “puhu” itsestään, vaan vaativat tulkintaa,
• asiakkaiden yksityisyyteen ja datan turvallisuuteen liittyvät haasteet, jotka ovat tuote-tiimin vastuulla.

Huolimatta näistä vaikeuksista, investointi datalähtöiseen tuotehallintaan maksaa itsensä varmasti takaisin – se mahdollistaa asiakkaiden paremman ymmärtämisen ja tuotteen tarjoamisen, joka on täydellisesti räätälöity heidän tarpeidensa mukaan.

Yhteenveto

Nykyajan digitaalisen tuotteen hallinta vaatii laajaa datan käyttöä sen elinkaaren jokaisessa vaiheessa. Ne mahdollistavat asiakkaiden tarpeiden tarkemman tunnistamisen, tuotteen tehokkaamman suunnittelun ja testaamisen sekä jatkuvan optimoinnin sen lanseerauksen jälkeen.

Markkinoiden, asiakaspalautteen tai käyttäytymisen analysoiminen oikeilla työkaluilla ja tekniikoilla on avain modernin tuotteen menestykseen. Huolimatta joistakin haasteista, datalähtöinen tuotehallinta on nyt paras tapa täyttää asiakkaiden tarpeet ja tietoisesti tavoitella liiketoimintamenestystä.

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä, TikTokissa.