Apa itu manajemen produk berbasis data? | Manajemen produk #26

Pendahuluan

Mengelola produk digital modern tanpa penggunaan data yang luas menjadi semakin sulit. Harapan pelanggan yang terus meningkat, perubahan teknologi yang cepat, dan persaingan yang ketat mengharuskan pengambilan keputusan berdasarkan informasi yang tepat. Oleh karena itu, semakin banyak perusahaan yang mengandalkan manajemen produk berbasis data.

Namun, apa sebenarnya yang ada di balik konsep ini? Data apa yang berguna di setiap tahap siklus hidup produk? Alat dan teknik apa yang harus digunakan untuk menangkap dan menganalisis data ini?

Apa itu manajemen produk berbasis data?

Manajemen produk berbasis data adalah pendekatan di mana setiap keputusan produk dibuat berdasarkan analisis data tertentu, bukan hanya berdasarkan perbandingan dengan tindakan pesaing, mengandalkan intuisi dan pengalaman. Data digunakan di setiap tahap siklus hidup produk – dari ide dan konsep, hingga peluncuran produk, hingga optimasi dan penarikan produk.

Perbedaan utama dibandingkan dengan manajemen produk tradisional adalah pentingnya umpan balik yang berkelanjutan. Ini digunakan untuk mendefinisikan tujuan berdasarkan metrik keberhasilan produk tertentu, dan juga untuk:

• mengidentifikasi kebutuhan pelanggan,
• mempelajari perilaku pengguna yang berinteraksi dengan produk, atau
• memeriksa efektivitas proses penjualan.

Data objektif ini memungkinkan Anda untuk lebih memahami kebutuhan pasar dan menyempurnakan produk Anda untuk memenuhi kebutuhan tersebut.

Peran data dalam siklus hidup produk

Data memainkan peran penting di setiap tahap siklus hidup produk:

• konsep produk – data pasar, survei pelanggan, dan analitik web membantu mengidentifikasi kebutuhan pelanggan dan menentukan persyaratan untuk produk baru, mendefinisikan MVP, dan menilai daya tarik ide tersebut.
• desain dan prototyping – data dari penelitian UX dan pengujian prototipe membantu menyempurnakan desain produk agar intuitif digunakan dan ramah pengguna, sehingga membantu meningkatkan UI/UX, yang mempengaruhi kepuasan pelanggan.
• pengujian – menganalisis data telemetri dari pengujian beta memungkinkan Anda untuk mendeteksi dan memperbaiki bug bahkan sebelum produk digital dirilis.
• implementasi – memantau data tentang aktivitas pengguna, tingkat konversi, dan indikator kepuasan pelanggan memungkinkan Anda untuk menilai keberhasilan peluncuran produk Anda.
• optimasi – analisis berkelanjutan terhadap data operasional dan penjualan memungkinkan Anda untuk mengidentifikasi peluang perbaikan dan pengembangan produk lebih lanjut.
• pengembangan – penelitian pasar dan umpan balik pelanggan membimbing pengembangan dan penggabungan fitur baru.

Data apa yang penting dalam manajemen produk?

Dalam manajemen produk digital, data dari sumber berikut ini terutama berguna:

• penelitian pasar dan survei pelanggan – kumpulan pertanyaan yang tepat dan jumlah peserta survei yang besar memberikan informasi tentang kebutuhan dan preferensi pengguna target,
• data perilaku dan telemetri dari sistem dan aplikasi – informasi yang diperoleh dari alat yang merekam perilaku pengguna memungkinkan untuk melacak aktivitas pengguna dan bagaimana mereka berinteraksi dengan produk,
• umpan balik pelanggan di media sosial dan situs web – sedikit lebih sulit untuk dianalisis karena Anda perlu mempertimbangkan tidak hanya konten tetapi juga konteksnya. Ini sangat berharga ketika Anda ingin mempelajari sikap emosional pengguna terhadap produk dan loyalitas mereka terhadap merek,
• data penjualan dan pemasaran – diukur dengan alat analitik memberikan informasi rinci tentang popularitas dan profitabilitas fitur produk tertentu, tetapi terserah analis untuk mencari tahu mengapa hal ini terjadi,
• data teknis – membantu mengidentifikasi hambatan dan menunjukkan cara untuk mengoptimalkan produk, misalnya, dengan menunjukkan bahwa waktu respons halaman terlalu lama atau ada masalah login atau pembayaran.

Alat dan teknik untuk manajemen data produk

Berbagai alat dan teknik digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis data, seperti:

• alat survei – UserVoice, Hotjar, atau SurveyMonkey memungkinkan Anda mengumpulkan informasi langsung dari pengguna produk, misalnya, melalui survei, formulir, atau peta panas,
• alat analitik web – Google Analytics, Pingdom, dan Mixpanel digunakan untuk melacak perilaku pengguna di situs web atau aplikasi seluler, misalnya, dengan menghitung kunjungan, waktu yang dihabiskan di situs, atau konversi,
• sistem manajemen data produk dan basis data relasional – Oracle, MySQL, atau PostgreSQL memungkinkan Anda menyimpan dan mengatur data produk dengan cara yang teratur dan konsisten, misalnya, dengan membuat tabel, hubungan, atau indeks,
• teknik penambangan data dan pembelajaran mesin – berdasarkan bahasa Python, R, atau platform TensorFlow digunakan untuk mengekstrak pengetahuan dan pola dari dataset produk yang besar, misalnya, dengan menggunakan algoritma klasifikasi, regresi, atau pengelompokan,
• laporan dan dasbor manajemen dengan indikator keluaran kunci – Power BI, Tableau, atau QlikView adalah contoh alat yang memungkinkan Anda menyajikan dan memvisualisasikan data produk dengan cara yang menarik dan dapat dipahami, misalnya, dengan membuat grafik, tabel, atau metrik.

Contoh manajemen produk berbasis data

Manajemen produk berbasis data bukan hanya tentang menghitung tingkat konversi. Sangat penting untuk menetapkan hipotesis yang tepat, menguji dan memvalidasinya, serta memahami bagaimana menggunakan data yang dikumpulkan dari berbagai sumber. Ini dilakukan dengan antusias oleh raksasa pasar. Misalnya:

1. Spotify menggunakan analisis daftar putar pengguna untuk merekomendasikan musik yang disesuaikan dan membuat kampanye pemasaran yang dipersonalisasi.
2. Uber terus menganalisis data lalu lintas di aplikasinya untuk menyesuaikan harga dan pasokan pengemudi secara dinamis guna meminimalkan waktu tunggu.
3. Amazon melacak aktivitas pelanggan di situsnya untuk merekomendasikan produk yang paling mungkin mereka beli, secara signifikan meningkatkan konversi.
4. Microsoft memantau data telemetri Windows secara berkelanjutan untuk dengan cepat mengidentifikasi dan memperbaiki masalah pengguna.

Tantangan dan peluang manajemen produk berbasis data

Manajemen produk berbasis data menawarkan peluang besar untuk optimasi dan pengembangan produk, tetapi juga membawa beberapa tantangan. Di antara yang paling umum adalah:

• kebutuhan untuk mengintegrasikan berbagai sumber data dan sistem analitik, yang memerlukan keterampilan analitik yang sangat baik, tujuan yang dipilih dengan baik, dan penerapan ketat metode pengukuran yang dipilih,
• kebutuhan untuk memastikan akurasi dan kelengkapan data, termasuk perhatian terhadap cara data dicatat dan disimpan,
• keterampilan analitik yang tepat dalam tim produk – ini berlaku tidak hanya untuk orang yang bertanggung jawab langsung untuk interpretasi data tetapi juga untuk mereka yang terlibat dalam pengembangan modul desain digital yang merekamnya,
• risiko membuat keputusan hanya berdasarkan data “keras”, tanpa mempertimbangkan faktor manusia – karena data statistik tidak “berbicara” dengan sendirinya, tetapi memerlukan interpretasi,
• tantangan terkait privasi pelanggan dan keamanan data, yang menjadi tanggung jawab tim produk.

Meski ada kesulitan ini, investasi dalam manajemen produk berbasis data pasti terbayar – ini memungkinkan Anda untuk lebih memahami pelanggan Anda dan memberikan produk yang sangat sesuai dengan kebutuhan mereka.

Ringkasan

Mengelola produk digital modern memerlukan penggunaan data yang luas di setiap tahap siklus hidupnya. Data memungkinkan untuk mengidentifikasi kebutuhan pelanggan dengan lebih akurat, merancang dan menguji produk dengan lebih efisien, dan terus mengoptimalkannya setelah peluncuran.

Menganalisis pasar, umpan balik pelanggan, atau perilaku pengguna menggunakan alat dan teknik yang tepat adalah kunci keberhasilan produk modern. Meskipun ada beberapa tantangan, manajemen produk berbasis data kini merupakan cara terbaik untuk memenuhi kebutuhan pelanggan dan secara sadar mengejar kesuksesan bisnis Anda.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.