En tant que propriétaire d’entreprise, vous souhaitez que vos produits ou services soient bien accueillis lors de leur lancement. Le moyen le plus efficace de créer un produit qui satisfait un large éventail de clients est d’acquérir des informations exploitables sur leurs besoins et leurs comportements dès le départ. La clé réside dans le développement de produits piloté par les données, une stratégie que de nombreuses entreprises ont adoptée et dont elles ont tiré des avantages considérables. Continuez votre lecture pour en savoir plus sur cette approche !
Qu’est-ce que le développement de produits piloté par les données ?
Le développement de produits piloté par les données est une approche qui exploite les données clients pour orienter les décisions en matière de développement de produits. Les responsables de produit utilisent ces informations validées et acquises pour générer des idées, créer des prototypes et mettre en œuvre des ajustements en temps réel. Les données se manifestent sous diverses formes, englobant les tendances du marché, le comportement et les besoins des clients, ainsi que l’utilisation des produits.
Selon un rapport 2022 de NewVantage Partners, 92,1 % des entreprises obtiennent des retours sur leurs investissements en AI et en données. Ces succès peuvent être attribués aux stratégies pilotées par les données, qui permettent aux entreprises d’identifier les opportunités d’amélioration et de créer des produits qui trouvent un écho auprès des clients. Dans une organisation pilotée par les données, les biais cognitifs et les suppositions n’ont aucune place.
Comment les données aident-elles le développement de produits ?
Identification des schémas et des tendances
L’analyse des données en temps réel fournit des informations exploitables sur les tendances du marché actuelles et les modèles de comportement des clients, qui sont essentiels au développement de produits axé sur le client. Comprendre ce que les clients apprécient ou n’aiment pas vous permet d’adapter vos produits en conséquence. Cela attire non seulement plus d’acheteurs et augmente les revenus, mais améliore également la satisfaction et la fidélité des clients.
De plus, les données guident les responsables de produit pour identifier les opportunités clés, résoudre les goulots d’étranglement efficacement et rationaliser le processus de développement de produits en libérant le temps consacré aux tâches inutiles. Les entreprises peuvent tirer parti des outils d’analyse, tels que les plateformes d’apprentissage automatique ou d’autres méthodes statistiques, pour accélérer ce processus et permettre des lancements de produits plus rapides.
Compréhension du comportement des clients
Les données éclairent le parcours d’achat des clients, révélant des informations exploitables sur leurs habitudes d’achat, leurs interactions avec votre produit et leurs préférences. Armés de ces connaissances, les responsables de produit peuvent effectuer des ajustements éclairés à la conception du produit, prioriser les fonctionnalités et améliorer l’expérience client globale. De plus, l’exploitation de ces informations exploitables permet à votre entreprise de lancer de nouvelles fonctionnalités ou de nouveaux produits qui répondent aux besoins non satisfaits des clients, vous différenciant ainsi de vos concurrents.
Par exemple, si votre site web connaît actuellement un taux de rebond accru, la cause n’est pas nécessairement le contenu. Au lieu de cela, utilisez les outils d’analyse de site web pour suivre le comportement des visiteurs et identifier les éléments spécifiques qui les poussent à quitter votre site. Cela pourrait être des problèmes de mise en page, de conception web ou un processus d’inscription complexe. Identifier ces points de friction vous permet d’apporter des améliorations efficaces.
Les responsables de produit peuvent collecter des données à partir de diverses sources, y compris les études de marché, les groupes de discussion, les observations d’utilisateurs, les entretiens avec les clients, les enquêtes ouvertes et les tests d’utilisabilité. Il est conseillé de considérer les données comme un composant permanent du processus de développement de produits, en surveillant et en mettant à jour continuellement les ensembles de données.
Feuille de route
Une feuille de route englobe tous les détails du produit, y compris les caractéristiques, les fonctionnalités et les dates de publication, nécessitant une analyse de données approfondie. Elle doit couvrir l’ensemble du parcours de l’acheteur, depuis leur acquisition et leur conversion en clients payants jusqu’à leur rétention. Cette feuille de route pilotée par les données garantit que tout le monde est sur la même longueur d’onde, offrant une vue complète du processus de développement de produits.
Le défi du développement de produits piloté par les données
Certaines difficultés peuvent entraver le développement de produits piloté par les données, notamment :
- Qualité des données : La collecte de données obsolètes, incohérentes ou non pertinentes peut mener à une mauvaise compréhension du comportement des clients et à une prise de décision incorrecte, entraînant une perte de temps et d’argent.
- Analyse des données : Les responsables de produit sans formation technique peuvent avoir du mal à analyser efficacement les données et à en extraire des informations exploitables. De plus, un grand volume de données peut submerger les analystes, causant des retards dans le processus de développement de produits, et les entreprises peuvent manquer des opportunités précieuses.
- Interprétation des données : L’extraction d’informations incorrectes à partir des données collectées peut entraîner des produits qui ne répondent pas aux besoins des clients, ce qui conduit à une diminution de la satisfaction des clients et à des ventes plus faibles.
Comment établir une culture de développement de produits piloté par les données dans l’organisation
1. Énumération de vos hypothèses sur les produits
L’établissement d’un cadre de développement de produits piloté par les données est un effort à long terme, présentant des défis aux premiers stades. Lors du lancement de votre produit pour la première fois, il peut y avoir des données d’utilisation limitées disponibles, ce qui rend impératif de lister les hypothèses. L’étape suivante consiste à identifier les points de données pour chaque étape du parcours de l’acheteur.
Au fur et à mesure que vous augmentez les ventes, la collecte de données supplémentaires par le biais des commentaires des utilisateurs et des entretiens de découverte devient cruciale, soit pour confirmer, soit pour réfuter les hypothèses initiales.
2. Interrogation des points de données répertoriés à l’aide d’API
Avec les points de données représentant diverses étapes de l’entonnoir de conversion, il est temps de les interroger pour obtenir des informations exploitables. Cette étape est cruciale pour identifier les lacunes dans les données et évaluer si ces points de données peuvent valider vos hypothèses sur les produits. L’interrogation manuelle est essentielle pour identifier les domaines qui nécessitent une attention, car les points de données du parcours d’achat changent constamment.
Heureusement, les API peuvent accélérer considérablement ce processus d’interrogation pour vous. Un seul appel API peut englober la modélisation des données et plusieurs requêtes, rationalisant vos efforts d’analyse des données.
3. Partage des données avec votre équipe
Dans une culture de développement de produits piloté par les données, il est crucial que tous les membres de l’équipe aient accès aux données d’utilisation du produit et en comprennent l’importance. Tout d’abord, une communication claire au sein de votre équipe est essentielle pour désigner les parties prenantes qui utiliseront des types de données spécifiques. Encouragez les demandes proactives concernant les données dont elles ont besoin. Par exemple, le personnel marketing peut trouver les données relatives au comportement des clients sur une page de destination précieuses, tandis qu’un vendeur peut prioriser les informations sur les taux de conversion.
Pour garantir que tout le monde peut accéder aux données et les consommer facilement sans compromettre la sécurité, il est préférable d’intégrer vos API dans des tableaux de bord. Les tableaux de bord ne visualisent pas seulement les données, mais facilitent également l’interprétation des données et permettent des mises à jour en temps réel.
4 bonnes pratiques pour le développement de produits piloté par les données
Conduite de recherches
L’étude de marché est un aspect essentiel du développement de nouveaux produits. Comprendre les tendances actuelles et le paysage du marché permet aux responsables de produit de générer de meilleures idées. Aller plus loin pour acquérir des informations exploitables sur chaque persona client et adapter le produit en conséquence est crucial. Initialement, il est essentiel d’expérimenter avec différentes idées avant de se concentrer sur l’idée parfaite et de créer des prototypes.
Décomposition des données et amélioration de leur accessibilité
Nous ne saurions trop insister sur le fait que toutes les parties prenantes doivent pouvoir accéder aux ensembles de données dont elles ont besoin. L’approche la plus efficace pour simplifier l’accès aux données et leur consommation est de les décomposer en éléments assimilables. Comme mentionné, créer un tableau de bord pour les utilisateurs à tous les niveaux est une sage décision, facilitant l’accessibilité sans compromettre la sécurité.
Distinction entre la corrélation et la causalité
Lors de l’extraction d’informations exploitables à partir des données collectées, certains responsables de produit pourraient confondre à tort la corrélation avec la causalité. Tandis que la corrélation indique l’association entre deux variables, la causalité implique qu’une modification d’une variable peut entraîner une modification de l’autre. Il est essentiel de noter que les deux peuvent coexister, mais la corrélation n’implique pas nécessairement la causalité.
Par exemple, le lancement de la fonctionnalité X et une augmentation des ventes peuvent montrer une corrélation, mais cela n’implique pas nécessairement une causalité. Cela souligne l’importance pour les responsables de formuler une hypothèse et de mener des tests pour déterminer si la fonctionnalité X conduit véritablement à une augmentation des ventes, favorisant ainsi le développement de cette fonctionnalité.
Création d’une boucle de rétroaction AI
L’AI et les données doivent aller de pair pour optimiser le processus de développement de produits. Une boucle de rétroaction AI fonctionne sur des données non structurées et structurées (à la fois à partir de sources externes et internes) à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique. Cette boucle, combinée à une gouvernance efficace des données et à un modèle opérationnel, informe les responsables de produit pour prendre des décisions sur le moment de réutiliser les données et quand intégrer les données de sources inattendues.
Études de cas
Netflix
En matière de développement de produits piloté par les données, Netflix se distingue comme un pionnier. L’entreprise exploite des données, comme les modèles d’utilisation et le comportement des clients, pour évaluer quel contenu est le plus attrayant et déterminer le moyen le plus efficace de le diffuser auprès du public.
Par exemple, le géant du streaming a observé que les fans de House of Cards ont tendance à rechercher et à regarder des films réalisés par David Fincher et interprétés par Kevin Spacey. Cette information exploitable a mené l’entreprise à dépenser 100 millions de dollars pour acquérir deux saisons de la série, une décision stratégique visant à attirer davantage d’abonnés.
Amazon
Un autre exemple remarquable est Amazon, qui exploite les données pour formuler des recommandations de produits basées sur les préférences des clients. Par l’analyse des données, l’entreprise peut optimiser la gestion des stocks, en veillant à ce que les bons produits soient constamment en stock aux bons endroits et moments pour les acheteurs.
De plus, leur tarification compétitive découle de recherches approfondies sur les prix des concurrents et de la compréhension des demandes des clients, créant une impression chez les acheteurs qu’ils peuvent toujours trouver les meilleures offres sur Amazon.
Airbnb
La personnalisation est au cœur de la stratégie de développement de produits d’Airbnb. L’entreprise recueille des données sur les événements locaux, la demande saisonnière, le type de propriété, la localisation et bien d’autres éléments pour recommander les options les plus économiques et les plus pratiques pour les utilisateurs. Ces décisions pilotées par les données ont non seulement augmenté le taux de réservation, mais aussi accru leurs revenus.
Conclusion
L’adoption d’une approche de développement de produits piloté par les données promet des retours rentables pour votre entreprise. L’exploitation efficace des données aboutit à des produits qui satisfont la plupart des demandes des clients, augmentant ainsi vos ventes. Cela dit, cela ne devrait pas être traité comme une stratégie à court terme, mais plutôt comme une culture durable au sein de votre entreprise.
