ABONAMENTE VIDEO TESTE REDACȚIA
RO
EN
×
▼ LISTĂ EDIȚII ▼
Numărul 58
Abonament PDF

Expansiunea Big Data în dezvoltarea de produse noi

Laura Vaida
Product Owner @ Betfair
MANAGEMENT

Conceptul de Big Data este de mare actualitate în zilele noastre și este folosit în nenumărate domenii de activitate. Managerii de produs au fost dintotdeauna conduși de puterea cifrelor, dar ceea ce experimentăm în prezent este o adevărată explozie de "tooluri "și metodologii menite să ne ajute să luăm decizii mai bune, pe baza a câtor mai multe date. Cu toate acestea, pericolul e mult mai mare să greșim și să trecem cu vederea anumite informații importante care se pot pierde ușor printre datele cu care suntem serviți zilnic.

E cunoscut faptul că 96% dintre toate inovațiile nu reușesc să acopere costul de oportunitate al investiției de capital (Deloitte). În acest context devine tot mai evident faptul că trebuie să se schimbe ceva în felul în care companiile își administrează procesul de dezvoltare a produselor noi. Multe studii au demonstrat deja faptul că acele companii care reușesc să descopere care sunt nevoile cele mai pregnante ale clienților lor și care apoi inovează pentru a împlini acele nevoi, sunt cu mult mai profitabile decât restul.

Literatura de specialitate a demonstrat faptul că firmele pot beneficia mult atunci când își implică clienții în procesul de dezvoltare de produse, precum și atunci când caută să primească feedback direct și sincer de la potențiali clienți. Există multe tehnici și metode de cercetare de piață care înlesnesc mult colectarea de informații critice pentru buna funcționare a oricărui business, dar prețul acestora este destul de piperat atunci când se dorește o marjă mică de eroare. Pe de altă parte, datele colectate prin intermediul soluțiilor de Big Data pot fi obținute la un raport cantitate / preț foarte bun. Un alt avantaj în favoarea Big Data este viteza cu care se pot obține aceste date, în majoritatea cazurilor pullul putând funcționa chiar în timp real. Cu toate că cel mai probabil Big Data nu va putea niciodată înlocui complet metodele tradiționale de cercetare de piață, aceasta a devenit în ultima vreme o forță tot mai puternică și care nu poate fi ignorată de analiștii sau de managerii care doresc să construiască o afacere de succes în orice domeniu.

În continuare, voi prezenta câteva lecții importante pe care le-am învățat lucrând pentru un startup în domeniul marketingului digital. Următorii pași pe care i-am urmat și eu m-au ajutat enorm să gestionez volumele mari de date pe care le aveam la dispoziție și din care apoi am reușit să extragem informații prețioase.

1.Faceți rost de toate datele

Asigurați-vă că aveți la dispoziție cât mai multe date, iar apoi stocați-le pe toate la loc sigur.

Odată ce ați obținut toate datele care sunt de interes cu ajutorul unui API sau al altor metode, v-aș sugera să le stocați cu ajutorul unei soluții de tipul celei oferite de către Amazon Redshift. Redshift a fost o alegere foarte inspirată pentru proiectul la care am lucrat datorită tehnologiei cloud, manageriată și găzduită integral, care ne-a permis să scalăm treptat și să acomodăm la nevoie volumele de date nou apărute. Ne-a ajutat și faptul că e construit pe Postgres, fapt ce a făcut ușoară integrarea cu alte tooluri.

2.Cunoașteți-vă bine datele

Asigurați-vă că înțelegeți fiecare bază de date în parte și gândiți-vă din timp la ce interdependențe ar putea apărea.

Cel mai important este să știți din timp ce fel de câmpuri și dimensiuni sunt disponibile în fiecare tabelă. Totodată, uitați-vă dacă există câmpuri identice sau asemănătoare în tabele diferite. Fiți atenți după orice particularitate a datelor, deoarece uneori se pot trage concluzii importante din cele mai mici detalii. Fiecare sursă de date este diferită și de aceea este nevoie să nu ne grăbim și să ne asigurăm că am înțeles cât mai în profunzime contextul înainte de a progresa cu analiza.

3.Definiți-vă întrebarea

Dacă nu știți încotro vă îndreptați care sunt șansele să aveți succes?

Progresul nu e posibil fără a pune întrebări. Totuși, cel mai bine este atunci când reușim să punem întrebările care trebuie. La acest pas se subînțelege că aveți deja o idee despre ce v-ar interesa să aflați în legătură cu clienții dumneavoastră sau cu viitorul produs.

Un exemplu simplu de întrebare fi: Sunt vânzările produsului X influențate în vreun fel de vremea de afară?

4.Urmăriți datele care trebuie

Mare atenție la ce tabelă de date folosiți!

Acesta este un sfat ușor de dat, dar greu de pus în practică. Odată ce ați trecut de primii pași și vă este clar ce fel de date aveți și ce vreți să obțineți de la ele devine mult mai ușor să excludeți anumite surse de date care nu sunt relevante pentru întrebarea în cauză.

De exemplu, dată fiind întrebarea de la punctul 3, știm deja că ne interesează doar datele de vânzări și informațiile despre starea vremii. Toate celelalte date care nu ne ajută în acest context pot fi puse deoparte.

5.Folosiți toolurile potrivite

Perseverați și nu vă cramponați în toolul cu care sunteți voi cei mai familiarizați.

Fiecare dintre noi avem un tool preferat: fie că e Microsoft Excel, Access, Tableau sau vreun limbaj SQL, cu toții suntem atrași mai mult de unul sau de altul.

Faceți-vă bine temele și puneți-vă timp de o parte pentru a testa cât mai multe tooluri posibile. Chiar dacă costul pe termen scurt poate părea mare, pe termen lung această practică are foarte multe beneficii. Ajută foarte mult să fiți la curent cu cele mai noi tooluri din industrie și la nevoie să puteți alege rapid care dintre ele este cel mai potrivit pentru o anumită situație. Nici nu e nevoie să menționez faptul că în lipsa acestui obicei, repercusiunile pot fi grave. Puteți rămâne blocați într-o zonă de confort în care va deveni imposibil să inovați din cauza lipsei de know-how. Un exemplu concludent este să vă ambiționați să folosiți Excel atunci când e nevoie să construiți rapid grafice care să exprime vizual multe date, spre detrimentul folosirii Tableau. Sau din contră, să faceți o pasiune pentru Tableau atunci când ar fi mai ușor de folosit un alt tool pentru taskul respectiv.

6.Concluzia

Nicio analiză nu e completă fără o concluzie pe măsură.

Toată munca grea investită în faza de analiză trebuie încununată cu o concluzie pe cinste. Ați pus întrebări, v-ați uitat la datele care trebuie și ați folosit cele mai bune tooluri de analiza existente pe piață.

Continuând cu exemplul nostru, după analiza efectuată am descoperit că produsul X este cumpărat mai mult atunci când temperaturile de afară sunt de peste 25 de grade Celsius.

7.Începeți să vă jucați cu datele

La ce e bună o concluzie fără a o pune să lucreze pentru noi?

Odată ce am învățat mai multe despre produsul și clienții noștri devine tot mai important să folosim aceste informații pentru a crește profitabilitatea businessului. Acest lucru poate fi făcut cu ajutorul a diverse metode cum ar fi testele comparative de tipul A/B, testele multivariate sau testele pe mai multe pagini de tip pâlnie (funnel).

Revenind la exemplul dat, putem încerca să rulăm în paralel o campanie generică de Google Adwords și o altă campanie programată să optimizeze conversiile în funcție de vremea de afară, astfel încât să afișeze reclame doar clienților în a căror zonă temperaturile sunt mai mari de 25 de grade. Demonstrând că cea de-a doua campanie performează mai bine, ne vom valida ipoteza inițială și ne vom crește veniturile din vânzări.

În concluzie, trăim vremuri în care nu mai este suficient să ne întrebăm clienții ce își doresc. Cele mai valoroase și mai inovative produse sunt cele pe care clienții nici nu știau că și le doresc acum câțiva ani. Trebuie să profităm de fenomenul Big Data care a devenit foarte răspândit peste tot în lume, pentru a descoperi nevoile nerecunoscute ale clienților noștri. Conform IBM, 90% dintre toate datele care există astăzi în lume au fost generate în ultimii doi ani. E așteptat ca suma tuturor datelor din univers să ajungă la 35 de zettabiti (ZB) până în 2020. Drept urmare, aceasta este epoca "Big Data", iar persoanele care lucrează în domeniul dezvoltării de produse trebuie să dea mai multă importanță acestui fenomen care este într-o permanentă expansiune.

LANSAREA NUMĂRULUI 62
& PANEL: AUTOMOMOTIVE INDUSTRY

Cluj-Napoca
Marți, 22 August, ora 18:00

Înregistrează-te gratuit

Facebook Meetup

În aceeaşi ediţie ... (58)

▼ TOATE ARTICOLELE ▼

Sponsori

  • Endava
  • 3PillarGlobal
  • Gemini Solutions
  • Betfair
  • Accenture
  • Telenav
  • Siemens
  • Bosch
  • ntt data
  • FlowTraders
  • Crossover
  • Colors in projects

IT Days