Was ist datengestütztes Produktmanagement? | Produktmanagement #26

Einführung

Die Verwaltung eines modernen digitalen Produkts ohne umfangreiche Datennutzung wird zunehmend schwierig. Wachsende Kundenerwartungen, ein rasantes Tempo technologischer Veränderungen und ein harter Wettbewerb erfordern Entscheidungen, die auf präzisen Informationen basieren. Daher verlassen sich immer mehr Unternehmen auf datengestütztes Produktmanagement.

Was genau steckt jedoch hinter diesem Konzept? Welche Daten sind in jeder Phase des Produktlebenszyklus nützlich? Welche Werkzeuge und Techniken sollten verwendet werden, um diese Daten zu erfassen und zu analysieren?

Was ist datengestütztes Produktmanagement?

Datengestütztes Produktmanagement ist ein Ansatz, bei dem jede Produktentscheidung auf der Analyse spezifischer Daten basiert, anstatt nur auf einem Vergleich mit den Handlungen von Wettbewerbern, auf Intuition und Erfahrung zu vertrauen. Daten werden somit in jeder Phase des Produktlebenszyklus verwendet – von der Idee und Konzept über Produkteinführung bis hin zu Optimierung und Produktrückruf.

Der Hauptunterschied im Vergleich zum traditionellen Produktmanagement ist die Bedeutung, die dem kontinuierlichen Feedback beigemessen wird. Es wird verwendet, um Ziele basierend auf spezifischen Produkt-Erfolgsmessungen zu definieren und auch um:

• die Anforderungen der Kunden zu identifizieren,
• das Nutzerverhalten im Umgang mit dem Produkt zu studieren oder
• die Effektivität von Verkaufsprozessen zu überprüfen.

Diese objektiven Daten ermöglichen es, die Marktbedürfnisse besser zu verstehen und Ihr Produkt entsprechend anzupassen.

Die Rolle der Daten im Produktlebenszyklus

Daten spielen in jeder Phase des Produktlebenszyklus eine wichtige Rolle:

• Produktkonzept – Marktdaten, Kundenumfragen und Webanalysen helfen, die Bedürfnisse der Kunden zu identifizieren und Anforderungen für das neue Produkt zu bestimmen, das MVP zu definieren und die Attraktivität der Idee zu bewerten.
• Design und Prototyping – Daten aus UX-Forschung und Prototypentests helfen, das Produktdesign zu verfeinern, um es intuitiv und benutzerfreundlich zu gestalten, sodass sie die UI/UX verbessern, was sich auf die Kundenzufriedenheit auswirkt.
• Testen – Die Analyse von Telemetriedaten aus Betatests ermöglicht es, Fehler zu erkennen und zu beheben, noch bevor ein digitales Produkt veröffentlicht wird.
• Implementierung – Die Überwachung von Daten zur Nutzeraktivität, Konversionsraten und Kundenzufriedenheitsindikatoren ermöglicht es, den Erfolg Ihrer Produkteinführung zu bewerten.
• Optimierung – Die kontinuierliche Analyse von Betriebs- und Verkaufsdaten ermöglicht es, Verbesserungspotenziale und weitere Produktentwicklungen zu identifizieren.
• Entwicklung – Marktforschung und Kundenfeedback leiten die Entwicklung und Integration neuer Funktionen.

Welche Daten sind im Produktmanagement wichtig?

Im digitalen Produktmanagement sind Daten aus den folgenden Quellen hauptsächlich nützlich:

• Marktforschung und Kundenumfragen – Der richtige Fragenkatalog und eine große Anzahl von Umfrageteilnehmern liefern Informationen über die Bedürfnisse und Vorlieben der Zielnutzer,
• Verhaltens- und Telemetriedaten aus Systemen und Apps – Informationen, die aus Tools gewonnen werden, die das Nutzerverhalten aufzeichnen, ermöglichen es, die Aktivität der Nutzer und deren Interaktion mit dem Produkt zu verfolgen,
• Kundenfeedback in sozialen Medien und auf Websites – etwas schwieriger zu analysieren, da nicht nur der Inhalt, sondern auch der Kontext berücksichtigt werden muss. Es ist besonders wertvoll, wenn Sie die emotionalen Einstellungen der Nutzer zum Produkt und deren Loyalität zur Marke untersuchen möchten,
• Verkaufs- und Marketingdaten – die durch analytische Tools gemessen werden, bieten detaillierte Informationen über die Beliebtheit und Rentabilität spezifischer Produktmerkmale, aber es liegt am Analysten herauszufinden, warum dies der Fall ist,
• Technische Daten – helfen, Engpässe zu identifizieren und Wege zur Optimierung des Produkts aufzuzeigen, indem sie beispielsweise darauf hinweisen, dass die Seitenreaktionszeiten zu lang sind oder dass es Probleme beim Login oder bei Zahlungen gibt.

Werkzeuge und Techniken für das Produktdatenmanagement

Eine Vielzahl von Werkzeugen und Techniken wird verwendet, um Daten zu sammeln und zu analysieren, wie zum Beispiel:

• Umfragetools – UserVoice, Hotjar oder SurveyMonkey ermöglichen es, direkte Informationen von Produktnutzern zu sammeln, beispielsweise durch Umfragen, Formulare oder Heatmaps,
• Webanalysetools – Google Analytics, Pingdom und Mixpanel werden verwendet, um das Nutzerverhalten auf einer Website oder in einer mobilen App zu verfolgen, indem beispielsweise Besuche, die auf der Seite verbrachte Zeit oder Konversionen gezählt werden,
• Produktdatenmanagementsysteme und relationale Datenbanken – Oracle, MySQL oder PostgreSQL ermöglichen es, Produktdaten geordnet und konsistent zu speichern und zu organisieren, beispielsweise durch das Erstellen von Tabellen, Beziehungen oder Indizes,
• Datenanalyse- und Machine-Learning-Techniken – basierend auf Python, R oder der TensorFlow-Plattform werden verwendet, um Wissen und Muster aus großen Produktdatensätzen zu extrahieren, beispielsweise durch den Einsatz von Klassifikations-, Regressions- oder Clusteralgorithmen,
• Berichte und Management-Dashboards mit wichtigen Leistungsindikatoren – Power BI, Tableau oder QlikView sind Beispiele für Tools, die es ermöglichen, Produktdaten auf ansprechende und verständliche Weise zu präsentieren und zu visualisieren, beispielsweise durch das Erstellen von Diagrammen, Tabellen oder Kennzahlen.

Beispiele für datengestütztes Produktmanagement

Datengestütztes Produktmanagement beschränkt sich nicht nur auf die Zählung von Konversionsraten. Es ist sehr wichtig, geeignete Hypothesen aufzustellen, diese zu testen und zu validieren sowie zu verstehen, wie die gesammelten Daten aus verschiedenen Quellen genutzt werden können. Dies wird von Marktgiganten eifrig praktiziert. Zum Beispiel:

1. Spotify nutzt die Analyse der Playlists der Nutzer, um maßgeschneiderte Musik zu empfehlen und personalisierte Marketingkampagnen zu erstellen.
2. Uber analysiert ständig Verkehrsdaten in seiner App, um die Preise und das Fahrerangebot dynamisch anzupassen und Wartezeiten zu minimieren.
3. Amazon verfolgt die Aktivitäten der Kunden auf seiner Website, um Produkte zu empfehlen, die sie mit hoher Wahrscheinlichkeit kaufen werden, was die Konversionen erheblich steigert.
4. Microsoft überwacht kontinuierlich die Telemetriedaten von Windows, um schnell Probleme der Nutzer zu identifizieren und zu beheben.

Herausforderungen und Chancen des datengestützten Produktmanagements

Datengestütztes Produktmanagement bietet enorme Chancen zur Produktoptimierung und -entwicklung, bringt jedoch auch einige Herausforderungen mit sich. Zu den häufigsten gehören:

• die Notwendigkeit, mehrere Datenquellen und analytische Systeme zu integrieren, was hervorragende analytische Fähigkeiten, gut gewählte Ziele und eine strikte Anwendung der ausgewählten Messmethoden erfordert,
• die Notwendigkeit, die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten sicherzustellen, einschließlich der Sorgfalt bei der Art und Weise, wie sie aufgezeichnet und gespeichert werden,
• angemessene analytische Fähigkeiten im Produktteam – dies betrifft nicht nur die Person, die direkt für die Dateninterpretation verantwortlich ist, sondern auch diejenigen, die an der Entwicklung der digitalen Designmodule beteiligt sind, die diese aufzeichnen,
• das Risiko, Entscheidungen nur auf der Grundlage von “harten” Daten zu treffen, ohne den menschlichen Faktor zu berücksichtigen – denn statistische Daten “sprechen” nicht von selbst, sondern erfordern eine Interpretation,
• Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Datenschutz und der Datensicherheit, die in der Verantwortung des Produktteams liegen.

Trotz dieser Schwierigkeiten zahlt sich die Investition in datengestütztes Produktmanagement auf jeden Fall aus – es ermöglicht Ihnen, Ihre Kunden besser zu verstehen und ihnen ein Produkt anzubieten, das perfekt auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist.

Zusammenfassung

Die Verwaltung eines modernen digitalen Produkts erfordert umfangreiche Datennutzung in jeder Phase seines Lebenszyklus. Sie ermöglichen es, die Bedürfnisse der Kunden genauer zu identifizieren, das Produkt effizienter zu gestalten und zu testen sowie es nach der Einführung kontinuierlich zu optimieren.

Die Analyse des Marktes, des Kundenfeedbacks oder des Nutzerverhaltens mit den richtigen Werkzeugen und Techniken ist der Schlüssel zum Erfolg eines modernen Produkts. Trotz einiger Herausforderungen ist datengestütztes Produktmanagement heute der beste Weg, um die Bedürfnisse der Kunden zu erfüllen und bewusst den Geschäftserfolg zu verfolgen.

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