产品经理的数据收集
在这个数据驱动的世界里，产品的成功取决于对用户的了解。但是，由于产品经理的种类繁多，从富有创意的梦想家到善于分析的人，弥合直觉与数据之间的差距可能具有挑战性。对于许多人来说，尤其是那些没有技术背景的人，数据分析可能会成为有效产品改进的障碍。本文将指导您将数据收集从复杂的难题转变为优化产品开发的清晰路线图。
超越本能：利用数据进行产品创新
考虑到用户的偏好瞬息万变，产品应该不断调整和改进。这就是数据的意义所在。
优秀的产品经理知道，仅仅依靠直觉是不够的。直觉有其作用，但当涉及到复杂的产品开发时，你需要一种更有条理的方法。这就是为什么产品管理需要数据支持的证据和客观分析。
产品经理可以使用数据分析来深入了解用户的行为方式、市场动态以及产品表现。因此，他们将反思业务的总体目标和客户不断变化的需求，以便做出相应的决策。
数据掌控：产品经理不断发展的历程
但问题是：成为一名数据驱动的产品经理并非一次性事件。这更像是一场永无止境的旅程。您需要建立收集和分析数据的系统，并准备根据您和您的团队在此过程中学到的东西对其进行调整。
数据就像指南，向我们展示客户如何完成购买过程。产品经理可以使用数据来微调产品设计，选择对他们来说最重要的功能，并改善整个客户体验。此外，企业可以创建专门针对客户需求的新功能或产品，从而让他们比竞争对手更具优势。
简化产品管理数据收集的最佳实践
那么，产品经理如何通过更好的数据收集来提高产品改进工作的效率呢？让我们深入研究最佳实践来找出答案。
步骤 1：从客户反馈中获取数据驱动的见解
通过调查、访谈、社交媒体互动、客户支持查询、在线评论和可用性测试等方式获取用户反馈，以产品为主导的初创公司可以深入了解客户如何看待他们的产品、他们的偏好、不满之处，有时甚至是功能要求。因此，这种方法可确保 PM 根据客户数据和观点做出改进。
- 例如：巴西 NeoBank NuBank
巴西新银行 NuBank 是一个很好的例子，它展示了金融科技公司如何利用用户反馈来改进其应用并解决用户的痛点。他们分析应用内调查并进行社交媒体情绪分析，通过收集所有这些数据，Nubank 产品团队可以深入了解客户对传统银行业务的不满之处。他们收集的定量反馈可以发现用户的不满之处，然后产品经理可以确定哪些功能可以直接解决这些问题。
例如，如果数据显示客户服务等待时间过长或金融服务可访问性有限等问题，那么 PM 可以实施应用内聊天支持或优化开户流程等功能。
第 2 步：跟踪产品性能指标，获取数据驱动的洞察
接下来，就是通过与客户与产品互动相关的定量指标来监控产品性能。通过使用分析工具和监控系统，以产品为主导的公司可以不断检查使用指标、转化率和用户参与度等 KPI。
所有这些都提供了对行为模式、产品性能以及在问题升级之前可以优化用户体验的领域的洞察。
- 例如：Monzo，英国的 NeoBank
例如，以英国数字银行 Monzo 为例，其产品团队不仅仅分析功能采用率数据。他们还根据人口统计或银行业务习惯细分用户数据。这使他们能够识别对特定功能参与度较低的特定用户群。
例如，他们可能会发现年轻专业人士很少使用应用内预算工具。然后，产品团队可以假设为什么此功能没有引起该群体的共鸣（例如，缺乏个性化）。通过对预算工具内的不同设计元素或功能进行 A/B 测试，他们可以改进该功能，以更好地满足年轻专业人士的需求。
步骤 3：监测市场趋势，做出明智的决策
此外，关注市场趋势也是一个很好的指标。这一切都是为了检查最新的发展、新兴技术和消费者偏好的变化。这将帮助组织预测未来的市场，并通过数据收集和评估这些趋势来指导与当今市场相对应的产品升级。
- 示例：英国食品配送应用程序 Deliveroo
例如 Deliveroo，这是一款在线食品配送应用，可将客户与当地餐馆和杂货店联系起来。在这种情况下，产品团队在利用市场趋势来改进产品方面发挥着重要作用。通过分析热门美食、特定区域的配送时间以及客户对餐厅选择的反馈的数据，产品团队获得了宝贵的见解。然后，他们可以将这些数据用于以下几个方面：
– 确定服务欠缺、餐厅选择有限或送餐时间较长的地区。然后，他们可以与业务开发团队合作，扩大这些地区的合作餐厅网络。
– 添加新餐厅以满足不断变化的口味。通过分析流行美食的趋势，产品团队可以确定新兴的饮食偏好。然后，他们可以与合作伙伴团队合作，加入提供这些流行美食的餐厅。
– 优化配送路线，提高效率。通过分析特定区域的配送时间数据，产品团队可以确定存在瓶颈或延误的路线。然后，他们可以与运营团队合作优化配送路线，并在应用中实现实时订单跟踪等功能。
步骤4：通过迭代实验完善产品路线图
最后，我们来谈谈迭代实验。数据可以帮助组织采用迭代方法进行产品管理，通过实验来测试假设并衡量结果。例如，通过进行 A/B 测试，公司可以收集切实的证据来推动决策并完善其产品路线图。
数据使组织能够在产品开发中采用迭代系统，通过实验来测试推测并评估结果。通过对各种功能、设计和消息传递进行 A/B 测试，组织可以获得推动选择的有力证据并适当调整其产品开发策略。
- 例如：Booking.com，旅游APP
最后，我们以旅游网站 Booking.com 为例。在这里，产品经理可能会假设根据用户人口统计数据个性化酒店推荐将带来更高的预订转化率。他们可以设计一个 A/B 测试，让一组用户看到根据他们过去的旅行行为量身定制的酒店建议。通过分析用户与这些个性化建议的互动，他们可以改进推荐引擎，确保旅行者找到适合他们旅行的理想住宿。
结论
请记住，成为一名数据驱动型产品经理是一个持续的过程。通过这种方式，您将更加贴近用户，领先一步，并创建数据驱动型文化。最好的产品经理是那些将直觉的力量与数据相结合以打造用户喜爱的产品的人。
