Là chủ doanh nghiệp, bạn muốn các sản phẩm hoặc dịch vụ của mình được chào đón khi ra mắt. Cách hiệu quả nhất để tạo ra sản phẩm thỏa mãn nhu cầu của rộng rãi khách hàng là hiểu rõ nhu cầu và hành vi của họ từ giai đoạn đầu. Chìa khóa nằm ở phát triển sản phẩm dựa trên dữ liệu – chiến lược mà nhiều công ty đã áp dụng và thu được những lợi ích đáng kể. Hãy cuộn xuống để tìm hiểu thêm về cách tiếp cận này!
Phát triển sản phẩm dựa trên dữ liệu là gì?
Phát triển sản phẩm dựa trên dữ liệu là cách tiếp cận huy động dữ liệu khách hàng để hướng dẫn các quyết định trong phát triển sản phẩm. Các nhà quản lý sản phẩm sử dụng những hiểu biết và bài học đã được xác nhận để tạo ý tưởng, xây dựng nguyên mẫu và thực hiện những điều chỉnh theo thời gian thực. Dữ liệu biểu hiện dưới nhiều hình thức, bao gồm xu hướng thị trường, hành vi và nhu cầu khách hàng, cũng như cách sử dụng sản phẩm.
Theo báo cáo năm 2022 của NewVantage Partners, 92,1% các doanh nghiệp đang có lợi nhuận từ các khoản đầu tư AI và dữ liệu của họ. Những thành tựu này có thể được ghi nhận nhờ các chiến lược dựa trên dữ liệu, cho phép các công ty xác định cơ hội cải thiện và tạo ra các sản phẩm có sức hút với khách hàng. Trong một tổ chức hướng dẫn bởi dữ liệu, những thành kiến nhận thức và sự đoán mò không có chỗ đứng.
Dữ liệu giúp phát triển sản phẩm như thế nào?
Xác định mô hình và xu hướng
Phân tích dữ liệu theo thời gian thực cung cấp hiểu biết về các xu hướng thị trường và mô hình khách hàng hiện tại, điều cần thiết cho phát triển sản phẩm hướng đến khách hàng. Hiểu rõ những gì khách hàng yêu thích hoặc không thích giúp bạn điều chỉnh sản phẩm của mình cho phù hợp. Điều này không chỉ thu hút thêm người mua và tăng doanh thu mà còn nâng cao sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.
Hơn nữa, dữ liệu hướng dẫn các nhà quản lý sản phẩm để xác định những cơ hội chính, giải quyết những vấn đề nút cổ chai một cách hiệu quả và hợp lý hóa quy trình phát triển sản phẩm bằng cách giải phóng thời gian từ những công việc không cần thiết. Các doanh nghiệp có thể tận dụng các công cụ phân tích, chẳng hạn như các nền tảng học máy hoặc các phương pháp thống kê khác, để tăng tốc quy trình này, cho phép ra mắt sản phẩm nhanh hơn.
Hiểu rõ hành vi khách hàng
Dữ liệu làm sáng tỏ hành trình mua sắm của khách hàng, tiết lộ những hiểu biết về thói quen mua hàng, tương tác với sản phẩm của bạn và sở thích của họ. Được trang bị kiến thức này, các nhà quản lý sản phẩm có thể điều chỉnh sản phẩm một cách sáng suốt, ưu tiên các tính năng và cải thiện toàn bộ trải nghiệm khách hàng. Ngoài ra, tận dụng những hiểu biết này cho phép doanh nghiệp của bạn ra mắt các tính năng hoặc sản phẩm mới giải quyết những nhu cầu chưa được đáp ứng của khách hàng, giúp bạn tạo sự khác biệt với các đối thủ cạnh tranh.
Ví dụ, nếu trang web của bạn hiện đang trải qua tỷ lệ thoát tăng, nguyên nhân có thể không nhất thiết là nội dung. Thay vào đó, sử dụng các công cụ phân tích trang web để theo dõi hành vi của khách truy cập và xác định các phần tử cụ thể khiến họ rời khỏi trang web của bạn. Có thể là vấn đề với bố cục, thiết kế web hoặc quy trình đăng ký phức tạp. Xác định chính xác những điểm khó khăn này cho phép bạn thực hiện những cải tiến hiệu quả.
Các nhà quản lý sản phẩm có thể thu thập dữ liệu từ các nguồn đa dạng, bao gồm nghiên cứu thị trường, nhóm tập trung, quan sát người dùng, phỏng vấn khách hàng, các cuộc khảo sát mở, và thử nghiệm khả năng sử dụng. Nên coi dữ liệu là một thành phần liên tục của quy trình phát triển sản phẩm, liên tục giám sát và cập nhật các tập dữ liệu.
Lập lộ trình
Lộ trình bao gồm tất cả các chi tiết sản phẩm, bao gồm tính năng, chức năng và ngày phát hành, đòi hỏi phân tích dữ liệu kỹ lưỡng. Nó nên trải dài toàn bộ hành trình của người mua, từ thu hút và chuyển đổi họ thành khách hàng trả tiền đến giữ chân họ. Lộ trình này dựa trên dữ liệu đảm bảo mọi người hiểu rõ, cung cấp cái nhìn toàn diện về quy trình phát triển sản phẩm.
Thách thức trong phát triển sản phẩm dựa trên dữ liệu
Có những khó khăn hiện tại có thể cản trở phát triển sản phẩm dựa trên dữ liệu, bao gồm:
- Chất lượng dữ liệu: Thu thập dữ liệu cũ, không nhất quán hoặc không phù hợp có thể dẫn đến sự hiểu lầm về hành vi khách hàng và đưa ra quyết định không chính xác, dẫn đến lãng phí cả thời gian và tiền bạc.
- Phân tích dữ liệu: Các nhà quản lý sản phẩm thiếu kiến thức nền tảng kỹ thuật có thể gặp khó khăn trong việc phân tích dữ liệu hiệu quả và trích xuất những hiểu biết hữu ích. Ngoài ra, một lượng dữ liệu lớn có thể làm choáng ngợp các nhà phân tích, gây ra sự chậm trễ trong quy trình phát triển sản phẩm, và các doanh nghiệp có thể bỏ lỡ những cơ hội có giá trị.
- Diễn giải dữ liệu: Rút ra những hiểu biết không chính xác từ dữ liệu đã thu thập có thể dẫn đến các sản phẩm không đáp ứng nhu cầu của khách hàng, dẫn đến giảm sự hài lòng của khách hàng và doanh số bán hàng thấp hơn.
Cách thiết lập văn hóa phát triển sản phẩm dựa trên dữ liệu trong tổ chức
1. Liệt kê các giả định về sản phẩm của bạn
Thiết lập khuôn khổ phát triển sản phẩm dựa trên dữ liệu là một nỗ lực dài hạn, đặt ra những thách thức ở giai đoạn ban đầu. Khi bạn ra mắt sản phẩm lần đầu tiên, có thể có dữ liệu sử dụng hạn chế, làm cho việc liệt kê các giả định trở nên cấp thiết. Bước tiếp theo liên quan đến việc xác định các điểm dữ liệu cho mỗi giai đoạn trong hành trình của người mua.
Khi bạn thúc đẩy doanh số cao hơn, việc thu thập dữ liệu bổ sung thông qua phản hồi người dùng và các cuộc phỏng vấn khám phá trở nên rất quan trọng, xác nhận hoặc bác bỏ những giả định ban đầu.
2. Truy vấn các điểm dữ liệu được liệt kê bằng cách sử dụng API
Với các điểm dữ liệu đại diện cho các giai đoạn khác nhau trong phễu chuyển đổi, đã đến lúc truy vấn chúng để có được những hiểu biết. Bước này rất quan trọng để xác định những khoảng trống trong dữ liệu và đánh giá liệu những điểm dữ liệu này có thể xác nhận các giả định về sản phẩm của bạn hay không. Truy vấn thủ công là cần thiết để xác định những lĩnh vực nào cần chú ý, vì các điểm dữ liệu trong hành trình mua sắm liên tục thay đổi.
May mắn thay, API có thể đẩy nhanh quá trình truy vấn này cho bạn. Một lệnh gọi API duy nhất có thể bao gồm mô hình hóa dữ liệu và nhiều truy vấn, sắp xếp hợp lý nỗ lực phân tích dữ liệu của bạn.
3. Chia sẻ dữ liệu với nhóm của bạn
Trong một văn hóa phát triển sản phẩm dựa trên dữ liệu, điều cần thiết là tất cả các thành viên nhóm phải có quyền truy cập và hiểu biết về dữ liệu sử dụng sản phẩm. Trước hết, giao tiếp rõ ràng trong nhóm của bạn là cần thiết để chỉ định những bên liên quan nào sẽ sử dụng các loại dữ liệu cụ thể. Khuyến khích các cuộc điều tra chủ động về dữ liệu mà họ cần. Ví dụ, nhân viên tiếp thị có thể thấy dữ liệu liên quan đến hành vi khách hàng trên trang đích có giá trị, trong khi một nhân viên bán hàng có thể ưu tiên thông tin về tỷ lệ chuyển đổi.
Để đảm bảo mọi người có thể truy cập và tiêu thụ dữ liệu một cách dễ dàng mà không ảnh hưởng đến bảo mật, tốt nhất là tích hợp API của bạn vào các bảng điều khiển. Các bảng điều khiển không chỉ trực quan hóa dữ liệu mà còn tạo điều kiện thuận lợi cho việc diễn giải dữ liệu và cho phép cập nhật theo thời gian thực.
4 Thực tiễn tốt nhất cho phát triển sản phẩm dựa trên dữ liệu
Tiến hành nghiên cứu
Nghiên cứu thị trường là một khía cạnh cần thiết của việc phát triển sản phẩm mới. Hiểu rõ các xu hướng hiện tại và bối cảnh thị trường cho phép các nhà quản lý sản phẩm tạo ra những ý tưởng tốt hơn. Cố gắng thêm để có được những hiểu biết về từng nhân cách khách hàng và điều chỉnh sản phẩm cho phù hợp là rất quan trọng. Ban đầu, điều cần thiết là thử nghiệm các ý tưởng khác nhau trước khi tập trung vào ý tưởng hoàn hảo và tạo nguyên mẫu.
Chia nhỏ dữ liệu và làm cho nó dễ tiếp cận
Chúng tôi không thể nhấn mạnh đủ rằng tất cả các bên liên quan nên có thể truy cập các tập dữ liệu mà họ cần. Cách tiếp cận hiệu quả nhất để đơn giản hóa quyền truy cập và tiêu thụ dữ liệu là chia nó thành những phần có thể tiêu hóa được. Như đã đề cập, tạo bảng điều khiển cho người dùng ở tất cả các mức là một lựa chọn khôn ngoan, tạo điều kiện thuận lợi cho khả năng tiếp cận mà không làm tổn hại đến bảo mật.
Phân biệt mối tương quan và nhân quả
Khi trích xuất những hiểu biết từ dữ liệu đã thu thập, một số nhà quản lý sản phẩm có thể nhầm lẫn mối tương quan với nhân quả. Trong khi mối tương quan chỉ ra sự liên kết giữa hai biến, nhân quả ngụ ý rằng sự thay đổi trong một biến có thể dẫn đến sự thay đổi trong biến khác. Điều cần lưu ý là hai biến có thể cùng tồn tại, nhưng mối tương quan không nhất thiết có nghĩa là nhân quả.
Ví dụ, việc ra mắt Tính năng X và sự gia tăng doanh số bán hàng có thể cho thấy mối tương quan, nhưng nó không nhất thiết ngụ ý nhân quả. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc các nhà quản lý hình thành một giả thuyết và tiến hành thử nghiệm để xác định liệu Tính năng X có thực sự dẫn đến sự gia tăng doanh số hay không, do đó thúc đẩy phát triển tính năng đó.
Tạo một vòng quay AI
AI và dữ liệu nên đi cùng nhau để tối ưu hóa quá trình phát triển sản phẩm. Một vòng quay AI chạy dựa trên dữ liệu không có cấu trúc và có cấu trúc (đến từ các nguồn bên ngoài và bên trong) với sự trợ giúp của các thuật toán học máy. Vòng quay này, kết hợp với quản trị dữ liệu hiệu quả và mô hình hoạt động, hướng dẫn các nhà quản lý sản phẩm để đưa ra quyết định về khi nào tái sử dụng dữ liệu và khi nào kết hợp dữ liệu từ những nguồn bất ngờ.
Trường hợp nghiên cứu
Netflix
Khi nói đến phát triển sản phẩm dựa trên dữ liệu, Netflix nổi bật như một tiên phong. Công ty khai thác dữ liệu, chẳng hạn như các mô hình sử dụng và hành vi khách hàng, để đánh giá nội dung nào có sức hút nhất và xác định cách hiệu quả nhất để cung cấp nó cho khán giả.
Ví dụ, gã khổng lồ phát trực tuyến nhận thấy rằng những fan của House of Cards có xu hướng tìm kiếm và xem các bộ phim do David Fincher đạo diễn và do Kevin Spacey thủ vai. Những hiểu biết này dẫn họ chi 100 triệu đô la để mua hai mùa giải của loạt phim này, một bước chiến lược nhằm thu hút thêm người đăng ký.
Amazon
Một ví dụ đáng chú ý khác là Amazon, công ty khai thác dữ liệu để đưa ra những gợi ý sản phẩm dựa trên sở thích của khách hàng. Thông qua phân tích dữ liệu, công ty có thể tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho, đảm bảo các sản phẩm phù hợp liên tục có sẵn vào đúng thời gian và vị trí cho những người mua.
Ngoài ra, định giá cạnh tranh của họ bắt nguồn từ nghiên cứu sâu rộng về giá của các đối thủ cạnh tranh và hiểu rõ nhu cầu của khách hàng, tạo ấn tượng cho những người mua rằng họ luôn có thể tìm được những thương vụ tốt nhất trên Amazon.
Airbnb
Cá nhân hóa nằm ở trung tâm của chiến lược phát triển sản phẩm của Airbnb. Công ty thu thập dữ liệu về các sự kiện địa phương, nhu cầu theo mùa, loại tài sản, vị trí và hơn nữa để đề xuất những lựa chọn tiết kiệm chi phí và thuận tiện nhất cho người dùng. Những quyết định dựa trên dữ liệu này không chỉ tăng cường tỷ lệ đặt phòng mà còn tăng doanh thu của họ.
Kết luận
Áp dụng cách tiếp cận phát triển sản phẩm dựa trên dữ liệu hứa hẹn những khoản lợi nhuận có lợi cho công ty của bạn. Khai thác dữ liệu một cách hiệu quả dẫn đến các sản phẩm đáp ứng hầu hết nhu cầu của khách hàng, do đó thúc đẩy doanh số bán hàng của bạn. Điều đó nói rằng, nó không nên được coi như một chiến lược ngắn hạn mà là một nền văn hóa lâu dài trong doanh nghiệp của bạn.
