如何让你的产品优先级更受数据驱动


产品优先级是一项可以成就或毁掉你的产品的任务。特别是对于产品经理来说,做出数据驱动的优先级决策非常重要,这样才能对产品产生最大的影响。

做更多数据驱动的优先级决策有什么好处?

  • 您可以使用这些数据来查看总体趋势
  • 它在团队中培养了对数据好奇和数据驱动的心态
  • 你会对自己的决定更有信心
  • 您将实现更顺畅的对齐和买入过程
  • 您可以使用数据过滤掉不基于证据的随机请求
  • 数据可以帮助你在讨论产品时少一些情绪化

我们无法告诉你如何为你的公司设定优先级。但我们可以给你一些工具,让你重新思考如何处理你的优先顺序过程,并使它更受数据驱动。出于本文的目的,我们将数据分为两个部分:

  1. 定量,结构化数据
  2. 定性的、非结构化的数据:这是由客户反馈、调查、民意调查、访谈以及团队和利益相关者的输入组成的

本文将讨论这些难以捉摸的定量数据。这种类型的数据将给你一个额外的层面来洞察你如何改进你的产品和你的用户体验。

这里有一些建议,可以确保你不是根据意见和直觉做出决定(与PM的直觉不同——直觉很有价值,但它应该由kpi和指标等信息来决定)。相反,你要确保你的决策是基于对产品、团队和公司最重要的数据。

产品优先级

建立可靠的产品kpi和指标

你可能会想:“是的,我有kpi和指标。咄!“但是你是在优先考虑功能的时候使用它们吗?”在确定优先级的过程中,你应该问自己:“这个决定会让我更接近我们的愿景和目标吗?”如果这不是你优先排序过程的一部分,你就需要重新定义kpi和指标,让它们更有相关性和可操作性。

更重要的是,每个相关的决策者和利益相关者都应该能够访问这些kpi。他们应该能够看到自己在产品生命周期的每个阶段是如何发展的(我们将在后面为您的团队构建一个集中的数据中心)。

这在理论上是很棒的,毕竟,任何人都可以合理化自己的想法,以适应模糊的产品KPI。关键是要实现一个详细且相关的指标和kpi系统,这些指标和kpi涉及到产品的每个方面。良好而具体的度量标准允许您查看产品的运行情况,监控产品的每个方面的进展情况,并为何时需要改进其中一个方面制定基线。最重要的是,拥有良好的kpi能够让你在做出优先级决定时获得大量数据。

这时你,产品经理,就可以进来了。在产品的各个方面和阶段定义强大的kpi和指标,对于确保你的优先级决策不依赖于个人偏见或利益相关者政治是至关重要的。到目前为止,您可能已经拥有kpi的bucket或类别。通常情况下,你应该追踪以下kpi:

  • 业务指标:成本和收入值
  • 客户指标:用户成功和使用频率值
  • 产品指标:特性和功能特定的度量

产品指标

这并不是一个全面的kpi列表。这里的想法是让你考虑如何确保你正在测量、跟踪、存储和分析kpi和指标,这些指标将有助于你在做出决定时进行优先排序。

组织这些产品kpi和指标

然后你可以使用一些直观且易于理解的系统来组织你的指标和kpi。这些是你的产品分析报告:漏斗分析,群组分析,留存率和细分报告。

在本文中,我们将讨论一种类型的漏斗分析;Dave McClure的海盗度量。

产品漏斗分析

漏斗分析

你可以使用像Dave McClure的盗版指标那样的漏斗分析报告模型来可视化你在销售漏斗的每个阶段的战略kpi深入研究SaaS产品指标的博客文章.在那篇文章中提出的许多指标对其他类型的业务同样有价值)。

麦克卢尔的模型呈现了5个KPI类别,并使用了首字母缩写AARRR(就像盗版),这让你能够看到自己所处的位置以及是否遗漏了任何内容。类别:

  • 收购
  • 激活
  • 收入
  • 保留
  • 推荐

漏斗分析

其理念是,你应该根据每个类别和每个类型的指标(业务、客户和产品)增加和提高转化率来制定功能优先级。

集中这些产品kpi和指标

确定优先级的关键是数据,但更重要的是,要有一个有动力做出基于数据的决定的团队。实现一个更以数据为导向的团队的第一步是让每个人都可以在一个地方访问kpi和参数。

最重要的是,集中的KPI仪表板应该与客户反馈数据(如电子邮件、客户支持信息、调查和民意调查)保持在同一个位置。当您将所有这些数据放在一个地方时,您的团队就可以在召开优先级会议时使用这些数据。

考虑投资一个或多个提供直观界面的分析平台工具(如Kissmetrics、Amplitude或Heap)。他们将允许公司内的任何人访问他们需要评估决策的相关数据。

但我们不能命名具体的分析平台工具——这将取决于你的业务类型和你所跟踪的指标数量。但在为kpi和参数选择分析平台工具时,你需要牢记以下几点:

  • 188金博app集成:您是否需要它来提供预构建的集成?188金博app访问api ?
  • 特点:支持和培训有多重要?是否有需要遵守内部和外部数据规则的功能?你需要在多大程度上控制数据的收集和存储?获取原始数据?
  • 实现:成功执行分析平台工具需要哪些资源?资源成本是多少?

产品优先级

记住,被基于数据而不是数据驱动这意味着要花时间分析结果,并真正思考它们如何与你定义的kpi和指标相匹配。以数据为基础的团队试图理解导致他们在数据中看到结果的因素。重要的是不要被数据冲昏头脑(分析瘫痪?),但你应该始终思考围绕重要参数调整团队的不同方法。

prioritization-ebook

尝试Roadmunk免费的

14天试用|不需要信用卡|即刻开始

Baidu