Κατασκευή προϊόντων με βάση τα δεδομένα

Πηγή εικόνας: Sequoia Capital

Καθώς ο κόσμος αλλάζει και εξελίσσονται τα οικοσυστήματα, οι εταιρείες αναπτύσσονται γρηγορότερα και τα προϊόντα είναι πιο εύκολο να δημιουργηθούν από ποτέ. Ο χρόνος που χρειάζεται ένα προϊόν για να προσεγγίσει 100 εκατομμύρια μηνιαίους ενεργούς χρήστες έχει μειωθεί δραματικά (βλ. Σχήμα 1) - και συνεχίζει να συρρικνώνεται σήμερα.

(Από πολλές πηγές)

Το εμπόδιο στην είσοδο στη δημιουργία λογισμικού μειώνεται εκθετικά καθώς περισσότερα άτομα μαθαίνουν να κωδικοποιούν. Οι υπηρεσίες cloud εξαλείφουν την ανάγκη για κουραστική ανάπτυξη και συντήρηση υποδομής. Όπως προβλέπει ο νόμος του Μουρ, το κόστος του υπολογισμού μειώνεται. Η αγοραστική δύναμη των καταναλωτών συνεχίζει να αυξάνεται. Πλατφόρμες όπως το Google, το Facebook και το Amazon διευκολύνουν την προσέγγιση κοινού-στόχων και τα καταστήματα εφαρμογών καθιστούν τη διανομή μια ευχάριστη θέση.

Ως αποτέλεσμα, τα προϊόντα δημιουργούν περισσότερα δεδομένα - και συλλέγουν και αναλύουν στρατηγικά ότι τα δεδομένα δεν ήταν ποτέ πιο σημαντικά. Το Analytics και η επιστήμη των δεδομένων είναι πλέον must-have, όχι σκέψεις. Είναι ανεκτίμητα όχι μόνο για την "μέτρηση αριθμών" και τη δημιουργία ταμπλό, αλλά και για τον καθορισμό στόχων, χαρτών πορείας και στρατηγικών. Η επιτυχία μιας εταιρείας εξαρτάται όλο και περισσότερο από τη δύναμη της ομάδας της επιστήμης δεδομένων.

Ωστόσο, παρά την απαραίτητη φύση της επιστήμης των δεδομένων, υπάρχει μια έλλειψη βιβλιογραφίας που εξηγεί πώς να διεξάγουμε χρήσιμη ανάλυση προϊόντων. Σκοπεύουμε να βοηθήσουμε να καλύψουμε αυτό το κενό γνώσης με μια σειρά δημοσιεύσεων σχετικά με τον τρόπο δημιουργίας τόσο πληροφοριακών προϊόντων όσο και παγκόσμιας κλάσης επιστημονικών ομάδων δεδομένων (με ιδιαίτερη προσοχή στον χώρο των καταναλωτών).

Στόχος μας είναι να σας δώσουμε μια κατανόηση για το πώς ένα προϊόν εξελίσσεται από την παιδική ηλικία έως την ωριμότητα. μια ολιστική αίσθηση του μετρικού οικοσυστήματος ανάπτυξης, αφοσίωσης και δημιουργίας εσόδων · ένα πλαίσιο για τον καθορισμό στόχων για την εταιρεία σας · και μια εργαλειοθήκη που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να αναλύσετε την απόδοση του προϊόντος σας έναντι αυτών των στόχων.

Θα προσφέρουμε καθοδήγηση σχετικά με τα αναλυτικά εργαλεία, τις προσεγγίσεις και τις μεθόδους που απαιτούνται για τη δημιουργία προϊόντων με βάση τα δεδομένα. Σε μελλοντικές δημοσιεύσεις, θα καλύψουμε επίσης διερευνητική ανάλυση, τεχνικές πρόβλεψης και μεθόδους μηχανικής μάθησης - όλες απαραίτητες για τη δημιουργία οδικών χαρτών και στρατηγικών προϊόντων.

Επιπλέον, θα παρέχουμε πλαίσιο για τη δημιουργία οργανώσεων επιστήμης δεδομένων παγκόσμιας κλάσης: Ποιος είναι ο ρόλος ενός επιστήμονα δεδομένων; Πότε πρέπει να τους προσλάβετε; Τι δεξιότητες πρέπει να έχουν;

Σκοπεύουμε να μοιραστούμε πολλές αναρτήσεις ανά μήνα για το άμεσο μέλλον. Αυτή η εισαγωγή είναι ένα ζωντανό έγγραφο. Ο παρακάτω πίνακας περιεχομένων θα ενημερωθεί καθώς δημοσιεύονται νέες δημοσιεύσεις.

Σε μια μελλοντική σειρά, θα συζητήσουμε παρόμοια θέματα στο πλαίσιο των αγορών και των εταιρειών επιχειρήσεων.

Ελπίζουμε να βρείτε αυτά τα άρθρα χρήσιμα και καλωσορίζουμε τα σχόλιά σας: [email protected]

Πίνακας περιεχομένων

  1. Εξέλιξη ενός προϊόντος: Κατανοήστε τα χαρακτηριστικά των επιτυχημένων προϊόντων από τη σύλληψη έως την ωριμότητα.
  2. Μέτρηση της υγείας των προϊόντων: Μετρήσεις για τη διάγνωση και την ανάλυση της υγείας των προϊόντων.
  3. Ορισμός επιτυχίας προϊόντος: Μετρήσεις και στόχοι Ο καθορισμός των σωστών στόχων και μετρήσεων είναι απαραίτητος για την επιτυχία των προϊόντων.
  4. Διατήρηση: Τεχνικές για τη βελτίωση της διατήρησης των χρηστών και την αύξηση της ανάπτυξης.
  5. Βιώσιμη ανάπτυξη προϊόντων: Μάθετε για τις παγίδες ανάπτυξης που μπορούν να περιορίσουν τη μακροπρόθεσμη επιτυχία.
  6. Πλαίσια για επιτυχία προϊόντος: Κατανοήστε την ανάγκη για πλαίσια εξερευνώντας παραδείγματα επικεντρωμένα στο προϊόν.
  7. Διάγνωση υγείας προϊόντος: Μάθετε πώς μπορείτε να διαγνώσετε μεταβολές σε μετρήσεις και να αναπτύξετε ένα σχέδιο δράσης για την παρακολούθηση αλλαγών στο προϊόν σας.
  8. Επίδραση των αλλαγών προϊόντος: Κατανοήστε πώς να διαγνώσετε μετατοπίσεις σε μετρήσεις που προκύπτουν από αλλαγές προϊόντων.
  9. Εποχιακός αντίκτυπος στο προϊόν: Σκεφτείτε πώς οι αλλαγές συμπεριφοράς μπορούν να επηρεάσουν τις μετρήσεις.
  10. Ανταγωνιστική πίεση στο προϊόν: Σκεφτείτε πώς εξωτερικοί παράγοντες μπορούν να επηρεάσουν τις μετρήσεις.
  11. Επίδραση στις αλλαγές συμπεριφοράς στο προϊόν: Μάθετε πώς η μετατόπιση μίξης μπορεί να οδηγήσει σε μετρικές αλλαγές και τις τεχνικές που χρησιμοποιούνται για την ανάλυση των αποτελεσμάτων της.
  12. Η ποιότητα δεδομένων μπορεί να σας παραπλανήσει: Σκεφτείτε πώς να διασφαλίσετε συνεπή ποιότητα δεδομένων που επιτρέπει αποτελεσματική ανάλυση.
  13. Σχέδιο δράσης για τη διάγνωση της υγείας των προϊόντων: Αναπτύξτε ένα σχέδιο δράσης για την παρακολούθηση των αλλαγών στις μετρήσεις σας.
  14. Αξιοποίηση δεδομένων για τη δημιουργία καταναλωτικών προϊόντων: Η ιστορία μας μέχρι στιγμής.
  15. Engagement Drives Stickiness Drives Retention Drives Growth: Κατανοήστε τη σχέση μεταξύ αφοσίωσης, κολλητικότητας, διατήρησης και ανάπτυξης.
  16. Αφοσίωση: Οι ενδιαφέρουσες εμπειρίες παρέχουν αξία.
  17. Driving Engagement on News Feed: Το Engagement είναι ο πρώτος δείκτης προσαρμογής στην αγορά προϊόντων.
  18. Content Product Drives Engagement: Η παραγωγή περιεχομένου είναι ο μοναδικός πιο σημαντικός παράγοντας που επηρεάζει την αφοσίωση.
  19. Αφοσίωση με σχετικό απόθεμα: Η σύνδεση ατόμων με το σωστό περιεχόμενο θα οδηγήσει σε μεγαλύτερο σχετικό απόθεμα
  20. Κατάταξη ροής ειδήσεων Αφοσίωση κίνησης: Η κατάταξη ροής δραστηριοτήτων είναι κρίσιμη για την προώθηση της αφοσίωσης σε καταστάσεις υψηλού αποθέματος.
  21. Η ευχάριστη κατανάλωση οδηγεί την αφοσίωση: Η ευχάριστη κατανάλωση ιστοριών οδηγεί σε υψηλότερη αφοσίωση και τελικά σε κολλώδη, διατήρηση και ανάπτυξη.
  22. Σχόλια και εμπλοκή Drive Mimicry: Κατανόηση των διαφόρων τύπων ανατροφοδότησης των σχολίων και του ρόλου που διαδραματίζει το feedback στη δημιουργία ενός ελκυστικού προϊόντος.
  23. Δημιουργία ενός βιώσιμου, ελκυστικού προϊόντος: Η οδήγηση ενός βιώσιμου προϊόντος που είναι πολύ ελκυστική απαιτεί προσεκτικές εκτιμήσεις.
  24. Drive Engagement σε επαγγελματικό περιεχόμενο: Η παραγωγή αειθαλούς περιεχομένου είναι ο πιο σημαντικός μοχλός αφοσίωσης.
  25. Προτάσεις Drive Engagement: Για μια πλατφόρμα που προσφέρει επαγγελματικό περιεχόμενο, οι προτάσεις είναι το κύριο μέσο για να επισημάνετε το περιεχόμενο που οι χρήστες θα βρουν πιο σχετικό.
  26. Κατανάλωση επαγγελματικού περιεχομένου: Η κατανάλωση περιεχομένου επηρεάζεται έντονα από τη συσκευή και τη συνδεσιμότητα.
  27. Αγορά δύο όψεων και αφοσίωση: Ο σχεδιασμός ενός στοχαστικού πλαισίου είναι πολύτιμος για την κατανόηση της αφοσίωσης.
  28. Τα δομικά στοιχεία μιας εταιρείας πληροφορικής: Οι επιτυχημένες εταιρείες πληροφορικής κάνουν δύο πράγματα καλά - εστιάζουν στον αντίκτυπο και χτίζουν μια κουλτούρα πληροφορικής.
  29. Γιατί η Επιστήμη των Δεδομένων έχει σημασία: Ο κόσμος θα βασίζεται περισσότερο στα δεδομένα με την πάροδο του χρόνου, αλλά η λήψη αποφάσεων με βάση τα δεδομένα θα συνεχίσει να επηρεάζει.
  30. Δημιουργία ομάδων παγκόσμιας κλάσης: Οι άνθρωποι, ο πολιτισμός και οι διαδικασίες είναι κρίσιμες για την επιτυχία μιας εταιρείας μακροπρόθεσμα.
  31. Πώς εξελίσσεται ένας οργανισμός δεδομένων: Τα προϊόντα εξελίσσονται. Πώς εξελίσσεται η υποδομή, οι οργανισμοί δεδομένων και οι ομάδες; Σε αυτήν την επόμενη δημοσίευση της σειράς επιστημονικών δεδομένων, θα σας καθοδηγήσουμε στα κορυφαία χαρακτηριστικά που μοιράζονται οι ελίτ ομάδες δεδομένων και η εξέλιξή τους καθώς μεγαλώνουν.
  32. Πέντε βασικές δεξιότητες ενός επιστήμονα δεδομένων: Ο ρόλος ενός επιστήμονα δεδομένων είναι να αξιοποιήσει πληροφορίες από την ανάλυση δεδομένων για να βοηθήσει στη λήψη αποφάσεων για προϊόντα. Υπάρχουν έξι διαφορετικοί τύποι επιστημόνων δεδομένων και όλοι μοιράζονται πέντε βασικές δεξιότητες.
  33. Πρόσληψη ενός Επιστήμονα Δεδομένων: Η ανάλυση περίπτωσης, η εφαρμοσμένη ανάλυση, ο προγραμματισμός, οι δεξιότητες ποσοτικής και διαμόρφωσης προβλημάτων πρέπει να αξιολογούνται κατά τη διάρκεια μιας συνέντευξης στην επιστήμη δεδομένων.
  34. Πρόοδος ενός επιστήμονα δεδομένων: Η πορεία της σταδιοδρομίας των επιστημόνων δεδομένων εξαρτάται κυρίως από τον αντίκτυπο που μπορούν να έχουν. Αυτό επιτυγχάνεται μέσω τεσσάρων επιπέδων πεδίου: Έργο, Προϊόν, Τομέας και Εταιρεία.
  35. Ρόλος του Διαχειριστή Επιστήμης Δεδομένων: Οι διαχειριστές ομάδων δεδομένων πρέπει να χτίσουν ισχυρές, σταθερές ομάδες σε ένα νέο και ταχέως εξελισσόμενο πεδίο που επιτυγχάνει αποτελέσματα υψηλής ποιότητας. Για να είναι επιτυχημένοι, οι διαχειριστές δεδομένων πρέπει: να οδηγήσουν τον αντίκτυπο και να δημιουργήσουν ομάδες παγκόσμιας κλάσης.
  36. Κάνοντας την Επιστήμη των Δεδομένων να λειτουργεί: Μια κουλτούρα που βασίζεται σε δεδομένα που οδηγεί στην επιτυχία ξεκινά με την ηγεσία της εταιρείας να δίνει έμφαση στη σωστή αξία των δεδομένων και να προσλαμβάνει και να αναπτύσσει κορυφαίους επιστήμονες δεδομένων.
  37. Κατανόηση των προϊόντων μέσω της αφήγησης: Η αφήγηση είναι μια ισχυρή τεχνική για τη δημιουργία προϊόντων που βασίζονται σε δεδομένα.
  38. Επιλογή της σωστής μέτρησης χρήστη: Η επιλογή της σωστής μέτρησης για επιτυχία απαιτεί προσεκτική εξερεύνηση.
  39. Οι νόμοι της φύσης επηρεάζουν έντονα τη συμπεριφορά των προϊόντων: Οι νόμοι της φύσης επηρεάζουν έντονα τη συμπεριφορά των χρηστών και τελικά την επιτυχία ενός προϊόντος.

Ελέγξτε ξανά την επόμενη εβδομάδα για περισσότερες ενημερώσεις!

Αυτό το έργο είναι προϊόν της ομάδας Επιστήμης Δεδομένων της Sequoia Capital και δημοσιεύθηκε αρχικά στο www.sequoiacap.com. Οι Jamie Cuffe, Avanika Narayan, Chandra Narayanan, Hem Wadhar και Jenny Wang συνέβαλαν σε αυτό το post. Στείλτε email στο [email protected] με ερωτήσεις, σχόλια και άλλα σχόλια.