Introduzione
Gestire un prodotto digitale moderno senza un ampio utilizzo dei dati sta diventando sempre più difficile. Le crescenti aspettative dei clienti, un rapido ritmo di cambiamento tecnologico e una concorrenza agguerrita richiedono di prendere decisioni basate su informazioni precise. Pertanto, sempre più aziende si affidano alla gestione dei prodotti basata sui dati.
Tuttavia, cosa c’è esattamente dietro questo concetto? Quali dati sono utili in ogni fase del ciclo di vita del prodotto? Quali strumenti e tecniche dovrebbero essere utilizzati per catturare e analizzare questi dati?
Che cos’è la gestione dei prodotti basata sui dati?
La gestione dei prodotti basata sui dati è un approccio in cui ogni decisione relativa al prodotto viene presa sulla base dell’analisi di dati specifici, piuttosto che solo su un confronto con le azioni dei concorrenti, facendo affidamento sull’intuizione e sull’esperienza. I dati vengono quindi utilizzati in ogni fase del ciclo di vita del prodotto – dall’idea e concetto, al lancio del prodotto, fino all’ottimizzazione e richiamo del prodotto.
La principale differenza rispetto alla gestione tradizionale dei prodotti è l’importanza attribuita al feedback continuo. Viene utilizzato per definire obiettivi basati su specifici indicatori di successo del prodotto, e anche per:
- identificare i requisiti dei clienti,
- studiare il comportamento degli utenti in contatto con il prodotto, oppure
- verificare l’efficacia dei processi di vendita.
Questi dati oggettivi consentono di comprendere meglio le esigenze del mercato e di perfezionare il proprio prodotto per soddisfarle.
Il ruolo dei dati nel ciclo di vita del prodotto
I dati svolgono un ruolo importante in ogni fase del ciclo di vita del prodotto:
- concetto del prodotto – i dati di mercato, i sondaggi sui clienti e le analisi web aiutano a identificare le esigenze dei clienti e a determinare i requisiti per il nuovo prodotto, definire il MVP e valutare l’attrattiva dell’idea.
- design e prototipazione – i dati della ricerca UX e dei test dei prototipi aiutano a perfezionare il design del prodotto per renderlo intuitivo e user-friendly, contribuendo così a migliorare UI/UX, che influisce sulla soddisfazione del cliente.
- test – analizzare i dati di telemetria dai test beta consente di rilevare e correggere i bug anche prima del rilascio di un prodotto digitale.
- implementazione – monitorare i dati sull’attività degli utenti, i tassi di conversione e gli indicatori di soddisfazione dei clienti consente di valutare il successo del lancio del prodotto.
- ottimizzazione – l’analisi continua dei dati operativi e di vendita consente di identificare opportunità di miglioramento e ulteriore sviluppo del prodotto.
- sviluppo – la ricerca di mercato e il feedback dei clienti guidano lo sviluppo e l’incorporazione di nuove funzionalità.
Quali dati sono importanti nella gestione del prodotto?
Nella gestione dei prodotti digitali, i dati provenienti dalle seguenti fonti sono principalmente utili:
- ricerca di mercato e sondaggi sui clienti – il giusto insieme di domande e un gran numero di partecipanti al sondaggio forniscono informazioni sulle esigenze e le preferenze degli utenti target,
- dati comportamentali e di telemetria da sistemi e app – le informazioni ottenute da strumenti che registrano il comportamento degli utenti rendono possibile monitorare l’attività degli utenti e come interagiscono con il prodotto,
- feedback dei clienti sui social media e sui siti web – un po’ più difficile da analizzare poiché è necessario tenere conto non solo del contenuto ma anche del suo contesto. È particolarmente prezioso quando si desidera studiare gli atteggiamenti emotivi degli utenti nei confronti del prodotto e la loro fedeltà al marchio,
- dati di vendita e marketing – misurati tramite strumenti analitici forniscono informazioni dettagliate sulla popolarità e sulla redditività di specifiche funzionalità del prodotto, ma spetta all’analista scoprire perché ciò avviene,
- dati tecnici – aiutano a identificare i colli di bottiglia e a indicare modi per ottimizzare il prodotto, ad esempio, segnalando che i tempi di risposta delle pagine sono troppo lunghi o che ci sono problemi di accesso o pagamento.
Strumenti e tecniche per la gestione dei dati del prodotto
Una varietà di strumenti e tecniche viene utilizzata per raccogliere e analizzare i dati, come:
- strumenti per sondaggi – UserVoice, Hotjar o SurveyMonkey consentono di raccogliere informazioni dirette dagli utenti del prodotto, ad esempio, tramite sondaggi, moduli o mappe di calore,
- strumenti di analisi web – Google Analytics, Pingdom e Mixpanel vengono utilizzati per monitorare il comportamento degli utenti su un sito web o un’app mobile, ad esempio, contando le visite, il tempo trascorso sul sito o le conversioni,
- sistemi di gestione dei dati del prodotto e database relazionali – Oracle, MySQL o PostgreSQL consentono di memorizzare e organizzare i dati del prodotto in modo ordinato e coerente, ad esempio, creando tabelle, relazioni o indici,
- tecniche di data mining e machine learning – basate su linguaggi Python, R o sulla piattaforma TensorFlow vengono utilizzate per estrarre conoscenze e modelli da grandi set di dati del prodotto, ad esempio, utilizzando algoritmi di classificazione, regressione o clustering,
- report e dashboard di gestione con indicatori chiave di output – Power BI, Tableau o QlikView sono esempi di strumenti che consentono di presentare e visualizzare i dati del prodotto in modo attraente e comprensibile, ad esempio, creando grafici, tabelle o metriche.
Esempi di gestione dei prodotti basata sui dati
La gestione dei prodotti basata sui dati non riguarda solo il conteggio dei tassi di conversione. È molto importante impostare ipotesi appropriate, testarle e convalidarle, e anche comprendere come utilizzare i dati raccolti da varie fonti. Questo è fatto con entusiasmo dai giganti del mercato. Ad esempio:
- Spotify utilizza l’analisi delle playlist degli utenti per raccomandare musica su misura e creare campagne di marketing personalizzate.
- Uber analizza costantemente i dati sul traffico nella sua app per regolare dinamicamente i prezzi e l’offerta di autisti per ridurre al minimo i tempi di attesa.
- Amazon monitora l’attività dei clienti sul suo sito per raccomandare prodotti che è più probabile che acquistino, aumentando significativamente le conversioni.
- Microsoft monitora continuamente i dati di telemetria di Windows per identificare e risolvere rapidamente i problemi degli utenti.
Sfide e opportunità della gestione dei prodotti basata sui dati
La gestione dei prodotti basata sui dati offre enormi opportunità per l’ottimizzazione e lo sviluppo del prodotto, ma porta anche alcune sfide. Tra le più comuni ci sono:
- la necessità di integrare più fonti di dati e sistemi analitici, che richiede eccellenti capacità analitiche, obiettivi ben scelti e rigorosa applicazione dei metodi di misurazione selezionati,
- la necessità di garantire l’accuratezza e la completezza dei dati, compresa la cura per il modo in cui vengono registrati e memorizzati,
- appropriate capacità analitiche nel team di prodotto – questo si applica non solo alla persona direttamente responsabile dell’interpretazione dei dati, ma anche a coloro che sono coinvolti nello sviluppo dei moduli di design digitale che li registrano,
- il rischio di prendere decisioni solo sulla base di dati “hard”, senza tenere conto del fattore umano – perché i dati statistici non “parlano” da soli, ma richiedono interpretazione,
- sfide legate alla privacy dei clienti e alla sicurezza dei dati, che sono responsabilità del team di prodotto.
Nonostante queste difficoltà, l’investimento nella gestione dei prodotti basata sui dati ripaga sicuramente – consente di comprendere meglio i propri clienti e di fornire loro un prodotto perfettamente adattato alle loro esigenze.
Riepilogo
Gestire un prodotto digitale moderno richiede un ampio utilizzo dei dati in ogni fase del suo ciclo di vita. Questi consentono di identificare le esigenze dei clienti in modo più accurato, di progettare e testare il prodotto in modo più efficiente e di ottimizzarlo continuamente dopo il lancio.
Analizzare il mercato, il feedback dei clienti o il comportamento degli utenti utilizzando gli strumenti e le tecniche giuste è fondamentale per il successo di un prodotto moderno. Nonostante alcune sfide, la gestione dei prodotti basata sui dati è ora il modo migliore per soddisfare le esigenze dei clienti e perseguire consapevolmente il successo della propria attività.
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Andy Nichols
Un risolutore di problemi con 5 diversi diplomi e riserve infinite di motivazione. Questo lo rende un perfetto proprietario e manager. Quando cerca dipendenti e partner, l'apertura e la curiosità verso il mondo sono le qualità che apprezza di più.
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