Introduction
Gérer un produit numérique moderne sans une utilisation extensive des données devient de plus en plus difficile. Les attentes croissantes des clients, un rythme rapide de changement technologique et une concurrence féroce nécessitent de prendre des décisions basées sur des informations précises. Par conséquent, de plus en plus d’entreprises s’appuient sur la gestion de produit basée sur les données.
Cependant, que se cache exactement derrière ce concept ? Quelles données sont utiles à chaque étape du cycle de vie du produit ? Quels outils et techniques doivent être utilisés pour capturer et analyser ces données ?
Qu’est-ce que la gestion de produit basée sur les données ?
La gestion de produit basée sur les données est une approche où chaque décision de produit est prise sur la base de l’analyse de données spécifiques, plutôt que simplement sur une comparaison avec les actions des concurrents, en s’appuyant sur l’intuition et l’expérience. Les données sont donc utilisées à chaque étape du cycle de vie du produit – de l’idée et du concept, au lancement du produit, à l’optimisation et le rappel de produit.
La principale différence par rapport à la gestion de produit traditionnelle est l’importance accordée aux retours continus. Ils sont utilisés pour définir des objectifs basés sur des indicateurs de succès du produit spécifiques, et aussi pour :
- identifier les besoins des clients,
- étudier le comportement des utilisateurs en contact avec le produit, ou
- vérifier l’efficacité des processus de vente.
Ces données objectives vous permettent de mieux comprendre les besoins du marché et d’affiner votre produit pour y répondre.
Le rôle des données dans le cycle de vie du produit
Les données jouent un rôle important à chaque étape du cycle de vie du produit :
- concept de produit – les données de marché, les enquêtes auprès des clients et l’analyse web aident à identifier les besoins des clients et à déterminer les exigences pour le nouveau produit, à définir le MVP et à évaluer l’attractivité de l’idée.
- conception et prototypage – les données issues de la recherche UX et des tests de prototypes aident à affiner la conception du produit pour la rendre intuitive et conviviale, ce qui aide à améliorer l’UI/UX, ce qui affecte la satisfaction des clients.
- tests – l’analyse des données de télémétrie des tests bêta permet de détecter et de corriger les bogues même avant qu’un produit numérique ne soit lancé.
- mise en œuvre – le suivi des données sur l’activité des utilisateurs, les taux de conversion et les indicateurs de satisfaction des clients vous permet d’évaluer le succès de votre lancement de produit.
- optimisation – l’analyse continue des données opérationnelles et de vente vous permet d’identifier des opportunités d’amélioration et de développement ultérieur du produit.
- développement – les études de marché et les retours des clients guident le développement et l’incorporation de nouvelles fonctionnalités.
Quelles données sont importantes dans la gestion de produit ?
Dans la gestion de produit numérique, les données provenant des sources suivantes sont principalement utiles :
- études de marché et enquêtes auprès des clients – le bon ensemble de questions et un grand nombre de participants à l’enquête fournissent des informations sur les besoins et les préférences des utilisateurs cibles,
- données comportementales et de télémétrie des systèmes et applications – les informations obtenues à partir d’outils qui enregistrent le comportement des utilisateurs permettent de suivre l’activité des utilisateurs et comment ils interagissent avec le produit,
- retours des clients sur les réseaux sociaux et les sites web – un peu plus difficile à analyser car il faut prendre en compte non seulement le contenu mais aussi son contexte. C’est particulièrement précieux lorsque vous souhaitez étudier les attitudes émotionnelles des utilisateurs envers le produit et leur fidélité à la marque,
- données de vente et de marketing – mesurées par des outils analytiques fournissent des informations détaillées sur la popularité et la rentabilité de fonctionnalités spécifiques du produit, mais il appartient à l’analyste de découvrir pourquoi c’est le cas,
- données techniques – aident à identifier les goulets d’étranglement et à indiquer des moyens d’optimiser le produit, par exemple, en indiquant que les temps de réponse des pages sont trop longs ou qu’il y a des problèmes de connexion ou de paiement.
Outils et techniques pour la gestion des données produit
Une variété d’outils et de techniques sont utilisés pour collecter et analyser des données, tels que :
- outils d’enquête – UserVoice, Hotjar ou SurveyMonkey vous permettent de collecter des informations directes auprès des utilisateurs de produits, par exemple, par le biais d’enquêtes, de formulaires ou de cartes de chaleur,
- outils d’analyse web – Google Analytics, Pingdom et Mixpanel sont utilisés pour suivre le comportement des utilisateurs sur un site web ou une application mobile, par exemple, en comptant les visites, le temps passé sur le site ou les conversions,
- systèmes de gestion des données produit et bases de données relationnelles – Oracle, MySQL ou PostgreSQL vous permettent de stocker et d’organiser les données produit de manière ordonnée et cohérente, par exemple, en créant des tables, des relations ou des index,
- techniques de data mining et d’apprentissage automatique – basées sur les langages Python, R, ou la plateforme TensorFlow sont utilisées pour extraire des connaissances et des modèles à partir de grands ensembles de données produit, par exemple, en utilisant des algorithmes de classification, de régression ou de clustering,
- rapports et tableaux de bord de gestion avec des indicateurs de sortie clés – Power BI, Tableau ou QlikView sont des exemples d’outils qui vous permettent de présenter et de visualiser les données produit de manière attrayante et compréhensible, par exemple, en créant des graphiques, des tableaux ou des métriques.
Exemples de gestion de produit basée sur les données
La gestion de produit basée sur les données ne se limite pas à compter les taux de conversion. Il est très important de formuler des hypothèses appropriées, de les tester et de les valider, et aussi de comprendre comment utiliser les données collectées à partir de diverses sources. Cela est fait avec empressement par les géants du marché. Par exemple :
- Spotify utilise l’analyse des playlists des utilisateurs pour recommander de la musique sur mesure et créer des campagnes marketing personnalisées.
Andy Nichols
Un résolveur de problèmes avec 5 diplômes différents et des réserves infinies de motivation. Cela fait de lui un propriétaire et un gestionnaire d'entreprise parfait. Lorsqu'il recherche des employés et des partenaires, l'ouverture d'esprit et la curiosité du monde sont des qualités qu'il apprécie le plus.
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