Data Driven Development to podejście do projektowania rozwiązań IT, w którym bazujemy na danych. Dotyczy to całego procesu - od weryfikacji pomysłu i rynku, przez projektowanie UI i UX, wybór rozwiązań technologicznych aż do testów i wdrożenia. Dzięki ustaleniu kluczowych kategorii informacji, metryk i KPIs (Key Performance Indicators) jesteśmy w stanie wyodrębnić czynniki o największym wpływie na biznesową efektywność wdrażanego produktu - dopasowanie do rynku, potrzeb użytkowników, specyficznych wymagań grupy docelowej oraz innych czynników rynkowych oraz technologicznych.
Dane są fundamentem skutecznej strategii produktowej. Dzięki nim znajdujemy odpowiedzi na ważne pytania: jak zaprojektować interfejs? którą funkcjonalność wdrożyć w pierwszej kolejności? jak ułatwić użytkownikowi nawigację na stronie? jak zwiększyć konwersję? i tak dalej. Dotyczy to zarówno złożonych, rozbudowanych systemów IT, jak i aplikacji mobilnych, ecommerce czy stron internetowych.
Data Driven Product Development to sposób podejmowania decyzji, w którym główną rolę grają dane, dowody empiryczne zamiast intuicji czy opinii. Strategiczne projektowanie procesu wdrażania rozwiązań technologicznych wykorzystuje badania rynku, testowanie rozwiązań, UX research, testy AB i eksperymenty produktowe.
Czy ten pomysł ma sens?
Jaka jest wielkość grupy docelowej, dla której chcemy zaprojektować aplikację?
Czy wartość potencjalnego przychodu ze sprzedaży dla tej grupy uzasadnia koszt developmentu według pierwotnych założeń?
Czy budżet zaplanowany na promocję będzie wystarczający?
Jaki jest próg rentowności projektu przy zakładanej skali?
Odpowiedzi na te pytania możemy znaleźć już dzięki wstępnym badaniom rynku. Oszacowanie potencjału rynkowego produktu, przy uwzględnieniu kontekstu i innych zmiennych pomoże też przewidzieć perspektywy rozwojowe i potencjalne zagrożenia a co za tym idzie - lepiej przygotować strategię ekspansji i reagowania na zmiany. Z kolei badania marketingowe dadzą wskazówki dotyczące tego, jak promować i w jaki sposób komunikować wdrażane rozwiązanie.
Czego potrzebują odbiorcy, dla których tworzymy rozwiązanie?
W jaki sposób i w jakim kontekście będą z niego korzystać?
Do czego są przyzwyczajeni, czego mogą oczekiwać?
Jakie elementy należy wziąć pod uwagę, projektując rozwiązanie?
Jaki wybrać kierunek estetyczny, trendy, inspiracje, kolorystykę?
Czy aplikacja jest wygodna dla jej odbiorców?
Czy zaspokaja ich potrzeby?
Czy jest intuicyjna, czy może dotarcie do poszukiwanej informacji lub akcji sprawia im problemy?
Jak możemy zoptymalizować ją, aby stała się bardziej przyjazna dla użytkowników?
Na te pytania pozwalają odpowiedzieć testy użyteczności. Badanie doświadczeń użytkownika, czyli user experience research, pozwala zrozumieć jego perspektywę, spojrzeć jego oczami na produkt i wyeliminować błędy czy braki funkcjonalne trudne do przewidzenia z perspektywy twórcy czy projektanta. Wykorzystuje się w tym celu zarówno analitykę cyfrową, elementy badań neuromarketingowych takich jak eyetracking, jak i bardziej tradycyjne metody badawcze - wywiady IDI, obserwację, etnografię czy desk research.
Dane wspierają podejmowanie decyzji biznesowych, minimalizują ryzyko i maksymalizują zyski. Pozwalają zrozumieć potrzeby odbiorców, rynek, konkurencję i cały kontekst ekonomiczno-społeczny, a co za tym idzie - ustalać i efektywnie realizować cele biznesowe.
Data driven product development to podejście wymagające współpracy całego zespołu - projektantów UI i UX, badaczy, strategów, programistów frontend i backend z product ownerem lub pomysłodawcą rozwiązania. Wymaga wielu różnych kompetencji, doświadczenia, a przede wszystkim - doskonałej komunikacji. Jednak efekty takiego podejścia opartego na danych widoczne są wyraźnie - w niższych kosztach i lepszych efektach marketingu, wyższych wskaźnikach satysfakcji klientów, skuteczniejszemu dotarciu do grupy docelowej, lepszej konwersji, wyższych wynikach sprzedaży.
Zero spamu - tylko wartościowe treści!: