3 Chaves para uma Estratégia de Produto Orientada por Dados

Criar um ótimo produto é uma combinação de intuição e ciência. As decisões de produto devem equilibrar contribuições de feedback e informações de clientes, dados e insights das equipes de produto e engenharia. Para resolver essas tarefas, você deve criar uma estratégia orientada por dados, e meu objetivo hoje é compartilhar com você as três técnicas a seguir:

1. Identifique as Necessidades dos Clientes – torne-se Obcecado pelo Cliente:
Coletar dados sobre seus clientes ou usuários finais e seus fluxos de trabalho – conversando diretamente com eles – ajuda a descobrir o que eles precisam, quais são suas dores e como você pode melhorar seu produto para atender a essas necessidades e dores. A chave para uma estratégia orientada por dados é identificar com precisão os problemas dos seus clientes. Você deve integrar e analisar uma combinação de conjuntos de dados. Essa é a única maneira de obter insights sobre o comportamento dos seus clientes e formar uma visão de 360 graus do seu cliente como indivíduo.

As equipes de produto precisam se concentrar em ajustar suas prioridades de desenvolvimento para aprimorar a experiência do cliente, melhorar a satisfação do cliente, aumentar as taxas de adoção de analytics e, o mais importante – resolver a dor do cliente.

2. Integre Insights ao seu Processo de Desenvolvimento de Produto:
Uma compreensão profunda das necessidades e comportamentos dos clientes é a base do sucesso de uma startup. Startups de sucesso constroem seus produtos e serviços em torno da resolução de problemas reais dos clientes, buscando feedback constantemente e se adaptando para atender às suas necessidades em constante evolução.

Use dados e insights para entender seus clientes e como você desenvolverá seu produto e a experiência deles, além de integrar insights ao seu produto que agreguem valor para eles. O uso de big data, por exemplo, pode infundir insights a partir de dados em seu processo de desenvolvimento de produtos. Deixe-me explicar:

Usar dados para alimentar iniciativas em tempo real e de machine learning pode proporcionar uma visão personalizada do cliente: Sua vantagem virá de ciclos autossustentáveis de interações em tempo real, bidirecionais e orientadas por insights, que sejam acionáveis e entregues exatamente onde seus usuários precisam.

Por exemplo, os novos recursos da Uber não são criados porque um cliente os solicitou, mas porque a equipe que utiliza dados percebe que pode fornecer um novo recurso para resolver um problema que nem sabíamos que tínhamos.

3. Prepare a sua Equipe:
Usar dados para criar uma estratégia de produto começa com o tratamento dos dados, mas para que isso seja eficaz, sua equipe precisa ser interdepartamental e multidisciplinar

Sua equipe precisa de indivíduos dispostos a ir além de suas áreas de conhecimento. Cientistas de dados devem estar dispostos a aprender sobre marketing, vendedores devem estar dispostos a aprender sobre TI e engenheiros devem entender sobre os fundamentos do produto.

Uma boa abordagem, por exemplo, é montar sua equipe de cientistas de dados com indivíduos de diferentes áreas de especialidade ou contratar um executivo para supervisionar dados e analytics. O ideal seria priorizar a colaboração entre essas pessoas, realizando reuniões informais frequentes onde todos compartilham ideias e informações.

Essa também é uma maneira eficaz para que todos comecem a pensar e a entender melhor as necessidades do cliente.

Lembre-se: quanto mais rápido você implementar esses itens, mais rápido estará no caminho para fazer seu negócio crescer.