Business : Qu’est-ce que la gestion des données produit?

La gestion des données produit (PDM) est le processus de collecte, d’organisation, de stockage et de partage de données au sein d’une organisation. Vous avez peut-être également entendu dire qu’il relève de la gestion du cycle de vie des produits (PLM) et qu’il est parfois appelé en génie logiciel le contrôle de version. UNE Gestionnaire de produit de données est comme un chef de produit, mais qui se concentre davantage sur la gestion des données produit.

Cela peut sembler relativement simple, mais il y a beaucoup, beaucoup plus que ça!

Il n’y a plus moyen de contourner ça! Si vous voulez travailler dans le produit, vous devez être à l’aise avec les données. Il existe à peine une industrie moderne qui n’en dépend pas. C’est particulièrement important pour les chefs de produit. Votre capacité à comprendre, gérer et tirer des informations exploitables à partir des données aura un impact considérable sur votre recherche d’emploi et votre capacité à progresser dans votre carrière.

Dans ce guide, nous allons passer en revue:

• Qu’est-ce qu’un Data Product Manager?
• Comment les chefs de produit utilisent-ils les données?
• Comment les meilleures entreprises technologiques utilisent les données
• Choisir le bon logiciel de gestion des données produit

Les données font partie intégrante de la gestion des produits, comme c’est le cas pour tous les aspects du produit. Vous avez peut-être vu le titre de poste «Data Product Manager» et pensé «eh bien, tous les chefs de produit ne sont-ils pas… chefs de produit? »

C’est une idée fausse courante, mais être un chef de produit axé sur les données ne fait pas nécessairement de vous un chef de produit. Voyons les différences.

Un chef de produit se trouve à l’intersection entre la technologie, la conception et les affaires. Plutôt que d’avoir une autorité officielle sur les gens, ils agissent comme un leader en guidant les équipes vers un objectif final commun. Ils assurent la liaison avec les équipes, définissent les OKR et les KPI, possèdent la feuille de route et gèrent les relations avec les parties prenantes, entre autres tâches. Pour bien faire cela et assurer le succès d’un produit, ils doivent être axés sur les données. C’est ce qui fait un chef de produit piloté par les donnéeset le titre est autoproclamé plutôt que son rôle officiel.

le Gestionnaire de produit de données rôle est responsable de toutes les mêmes choses en tant que chef de produit, mais est plus qualifié dans des domaines tels que l’apprentissage automatique et UX / UI. Alors que la plupart des PM n’auront besoin que d’une connaissance pratique de ces capacités techniques, un Data Product Manager doit les connaître à l’intérieur comme à l’extérieur et être capable de les utiliser dans le développement de produits. Ainsi, alors qu’ils font tout ce que fait un chef de produit, ils doivent également approfondir les données au quotidien. Il ne s’agit pas seulement d’être axé sur les données, il crée activement des moyens de collecter et de gérer les données et de les utiliser pour créer et perfectionner un produit. Vous devez également savoir comment éviter les pièges de données courants.

L’avantage d’avoir un Data Product Manager est qu’il prend la gestion des données des mains des contributeurs individuels et maintient vos ensembles de données et vos idées centralisés. Cela comble les écarts entre les équipes. Cela soulage également la pression des contributeurs individuels qui pourraient ne pas être en mesure de gérer les données à grande échelle en se concentrant sur leurs fonctions clés.

Les responsabilités supplémentaires d’un responsable de produit de données incluent le choix et la maintenance du logiciel de gestion des données de produit de votre produit.

Vous devez donc être un Data Scientist complet pour être chef de produit? Non. Mais vous devez toujours créer des produits basés sur les données.

Les tests A / B sont un moyen très important et couramment utilisé de collecter des données pour une nouvelle fonctionnalité. Les chefs de produit ont généralement un bon instinct, mais la meilleure façon de savoir si une fonctionnalité fonctionnera d’une manière ou d’une autre est d’effectuer des tests A / B.

Il existe de nombreux pièges courants ici, et la plupart d’entre eux impliquent une mauvaise gestion des données. Vous devez savoir quelles questions vous posez, quelles données vous souhaitez collecter et ce que vous en ferez. Cela pourrait être aussi simple que « est-ce que plus de gens ont cliqué sur le bouton quand il était bleu ou quand il était rouge? » Ou «si nous mettons en page notre page d’accueil cette de quelle manière davantage d’utilisateurs termineront-ils le processus d’intégration? » Selon votre produit, cela pourrait être infiniment plus complexe.

En tant que chef de produit, vous serez également chargé de définir Indicateurs clés de performance (KPI) et objectifs et résultats clés (OKR) pour votre produit. Ils doivent être conformes aux objectifs commerciaux de votre entreprise, et une compréhension des données est absolument essentielle pour traduire ces objectifs dans les vôtres.

Par exemple, le principal objectif commercial de votre entreprise pour le premier trimestre pourrait être de se développer sur un marché en développement. Qu’est-ce que cela signifie pour votre produit? Vous devez décider des statistiques que vous utiliserez pour mesurer l’impact de votre produit sur ce nouveau marché.

La gestion des parties prenantes est l’activité d’interaction et de prise en compte de toutes les parties prenantes impliquées dans la gestion des produits. Les chiffres sont un langage universel, et il n’y a pas de moyen plus facile de communiquer avec les parties prenantes qu’en utilisant des chiffres. Comme nous l’avons mentionné précédemment, sans données, vous n’êtes qu’une personne ayant une autre opinion, et lors d’une réunion des parties prenantes, il peut y avoir beaucoup d’opinions différentes. Si vous pouvez utiliser des chiffres pour sauvegarder votre position, vous aurez plus d’autorité. Lorsqu’un intervenant demande une fonctionnalité, vous pouvez utiliser des faits objectifs pour prouver pourquoi cela ne fonctionnera pas, etc.

Vous devez savoir comment les gens utilisent votre produit. Un bon chef de produit axé sur les données devrait être en mesure de dire combien de fonctionnalités utilisent la fonctionnalité X par rapport à la fonctionnalité Y, combien de personnes terminent le processus d’intégration complet, etc. Le fait d’avoir ce type d’informations vous aide à trouver des zones où les utilisateurs ne sont pas nécessairement faire ce que vous voulez qu’ils fassent. De cette façon, vous pouvez apporter des améliorations et maintenir vos taux de désabonnement bas.

Quand on en parle en théorie, il est vrai que les données peuvent sembler être un sujet sec. Donc, lorsque vous en apprenez plus, il est important de vous concentrer sur ce que vous pourrez en faire à l’avenir. Toutes les choses les plus cool faites par vos entreprises préférées sont possibles grâce à une bonne gestion des données produit.

L’une des sociétés les plus connues dans le monde des produits pour la gestion et l’exploitation d’une grande quantité de données est Netflix. Après tout, les données proviennent des utilisateurs et Netflix en compte 167 millions!

Netflix utilise les informations collectées auprès de ses millions d’utilisateurs pour personnaliser l’expérience utilisateur, de diverses façons. Les informations sur les émissions que la personne A a appréciées peuvent être recoupées avec des informations sur les émissions qui ont été appréciées par la personne B, pour faire des recommandations. Si Sally aimait House of Cards et The Wire, alors il est probable que Jim, qui aimait aussi House of Cards, aimera aussi The Wire.

Netflix teste constamment l’interface utilisateur jusqu’à quelle couverture un utilisateur est plus susceptible de préférer. Si un utilisateur clique constamment sur du contenu montrant des gros plans spectaculaires de visages de personnages, Netflix leur en montrera plus. Si un utilisateur préfère le contenu mettant en vedette des personnages féminins, Netflix changera la couverture de Les Vengeurs, par exemple, d’un gros plan de Thor à un de Black Widow. Tout cela se fait à l’aide de la gestion des données.

Le problème avec l’utilisation d’outils de base comme Google Analytics, c’est que le flux de réservation chez Airbnb est complexe. Les utilisateurs peuvent parcourir les propriétés qu’ils soient connectés ou non, ce qui rend difficile le suivi de leur progression. Ils peuvent naviguer à partir de leur appareil mobile lorsqu’ils sont déconnectés, puis rentrer à la maison sur un ordinateur de bureau, se connecter et effectuer la réservation immédiatement. Selon Google Analytics, tout ce qu’ils ont fait, c’est se connecter et réserver la première propriété qu’ils ont vue en quelques minutes. Cela donne à l’équipe produit une vision biaisée de la parcours client. C’est pourquoi il est important d’utiliser des outils PDM plus complets qui permettent de suivre plusieurs flux.

Airbnb est célèbre pour ses expériences d’expérimentation, et ils ont construit leur propre framework de test A / B pour le faire. Jan Overgoor, ancien scientifique des données chez Airbnb, a écrit sur comment les expériences chez Airbnb ont amélioré le produit.

En tant que chef de produit, vous n’avez pas besoin de pouvoir concevoir ces expériences vous-même. Mais vous devez être en mesure de comprendre quelles expériences doivent être exécutées, quelles mesures vous cherchez à mesurer et quelles mesures concrètes vous prendrez une fois l’expérience terminée. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les Data Scientists et les Product Data Analysts, et la communication avec eux est cruciale.

Apple est une autre entreprise qui utilise le Big Data. En tant que leader du secteur des produits basés sur les données, Apple recueille, gère et exploite une énorme quantité de données. L’une des nouvelles façons de collecter des données est la technologie portable. Avec 43 millions d’utilisateurs d’Apple Watch, Apple et IBM ont créé un partenariat pour tirer le meilleur parti de l’analyse des mégadonnées dans les informations numériques sur la santé.

Les capteurs collectent des informations sur la quantité de sommeil que reçoivent les utilisateurs, leur niveau d’activité, leur apport calorique, ainsi que de nombreux autres facteurs. Ces informations peuvent mesurer la santé générale d’une population facilement et en grande quantité. C’est un potentiel qui fait vibrer le monde des produits!

Si vous souhaitez continuer à bâtir votre carrière chez Apple, consultez Comment obtenir un emploi en gestion de produits chez Apple.

Facebook est une autre entreprise qui s’appuie fortement sur l’analyse de données. La plateforme de publicité est l’une des formes les plus populaires de publicité sociale payante sur le marché. Sa plate-forme publicitaire est l’une des plus sophistiquées spécialistes du marketing, car il sait exactement ce que ses 1,62 milliards d’utilisateurs quotidiens aiment et où ils vont sur le Web. Non seulement cela fait du gestionnaire de publicités un produit de données attrayant pour les spécialistes du marketing (faisant de Facebook une fortune absolue en termes de revenus), mais cela personnalise l’expérience pour les utilisateurs. C’est ce cycle sans fin de bon contenu pour les utilisateurs et de bons taux de clics pour les annonceurs qui a aidé Facebook à se développer à grande échelle.

Cependant, nous ne pouvions pas parler de Facebook et du Big Data sans aborder l’éléphant dans la pièce… les scandales. Bien que la science des données pour le développement de produits soit passionnante, il est de la responsabilité d’un chef de produit de demander « nous pouvons le faire, mais le devrions-nous? » Prise en compte des implications éthiques de l’utilisation des données portera ses fruits à long terme et pourrait vous éviter bien des ennuis à l’avenir, surtout si vous travaillez avec des produits de données.

En tant que chef de produit, une partie de votre responsabilité peut être de choisir un outil PDM.

Certains logiciels seront plus adapté aux sociétés géantes qui ont besoin de nombreuses personnes pour avoir accès aux mêmes ensembles de données, d’autres seront mieux pour une petite startup qui n’a besoin que d’une poignée de personnes pour travailler avec les données. Choisissez donc en fonction de votre situation.

Cependant, vous devez rechercher certaines exigences de base lors du choix de votre outil PDM. Cela devrait:

1. Facilitez facilement la collaboration entre les équipes
2. Réduisez les erreurs de développement
3. Adaptez votre budget / utilisation
4. Améliorer la productivité
5. Vous aider à trouver les données dont vous avez besoin le plus rapidement possible
6. Maintenez les normes de sécurité de votre entreprise

Voici quelques exemples de logiciels PDM couramment utilisés;

• Couche de vente: Un outil PIM qui offre des fonctionnalités PDM. Centralise toutes les informations sur les produits, y compris les fiches techniques et les références, avec des mises à jour automatiques des informations.
• Siemens PDM: Le logiciel PDM le plus courant et le plus reconnu, et le meilleur pour se familiariser avec si vous postulez pour des rôles Data Product Manager. Conçu pour les utilisateurs CAO et non CAO, il est accessible à tous dans l’entreprise pour accéder aux données de plusieurs applications.

Si cela vous a semblé contenir beaucoup d’informations, nous ne pouvons pas vous en vouloir! Mais après tout, recueillir de nombreuses informations et les comprendre, c’est ce que signifie être un chef de produit axé sur les données!

Passons en revue ce dont nous avons parlé, et condensons-le aux points principaux

• Les données font partie intégrante de PM, mais certains les utilisent plus que d’autres.
• Tous les PM de données sont des PM, mais tous les PM ne sont pas des PM de données.
• Tous les produits qui réussissent dépendent des données.
• Les produits les plus performants sont ceux qui utilisent des quantités massives de données de manière nouvelle et innovante.
• Rendez les données plus excitantes en pensant aux possibilités, pas à la théorie.
• Utilisez le bon logiciel DPM pour augmenter la productivité et permettre à tous les membres de l’équipe d’accéder à toutes les données.

Si vous avez aimé cet article et que vous souhaitez continuer à apprendre, consultez notre série «Qu’est-ce que c’est?» Et créez votre base de connaissances sur les produits, en commençant par, Qu’est-ce que la gestion du marketing produit?