Datenprodukte

Was ist ein Datenprodukt?

Bei Datenprodukten handelt es sich um wiederverwendbare, in sich geschlossene, nutzerorientierte Lösungen, die bestimmte Daten von Interesse mit den Werkzeugen bündeln, die die Zielgruppen benötigen, um sie problemlos nutzen zu können. Bei diesen Datenproduktpaketen kann es sich um interne Tools handeln, die von Datenanalysten verwendet werden, oder um kundenorientierte Anwendungen, die alle Daten nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, das Benutzererlebnis zu verbessern oder Aufgaben zu automatisieren. Und unabhängig davon, ob es sich um interne Datenprodukte oder Verbraucherdatenprodukte handelt, sollten sie ihre Benutzer in die Lage versetzen, datengestützte Entscheidungen zu treffen. 

Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbeständen gehen Datenprodukte über die bloße Bereitstellung des Zugangs zu Rohdaten hinaus. Ein Datenprodukt nimmt kuratierte Datensätze, integriert sie mit relevanten Tools und Funktionalitäten und präsentiert sie auf benutzerfreundliche Weise. Das Ergebnis: Der Benutzer des Datenprodukts kann ein bestimmtes Geschäftsproblem lösen oder ein Bedürfnis des Benutzers erfüllen. Diese Paketlösung – die Kombination von Daten mit den Mitteln zu ihrer Nutzung, Analyse und Präsentation – macht ein Datenprodukt wiederverwendbar und sogar verkaufsfähig.

Hier sind einige wichtige Merkmale von Datenprodukten:

• Fokus auf Benutzerbedürfnisse: Datenprodukte werden unter Berücksichtigung der spezifischen Bedürfnisse ihrer Zielbenutzer entwickelt. Sie priorisieren das Benutzererlebnis (UX), indem sie Daten in einem klaren, prägnanten und umsetzbaren Format präsentieren.
• Datenintegration: Datenprodukte kombinieren oft Daten aus verschiedenen Quellen, um einen ganzheitlichen Überblick zu bieten. Der Kombinationsprozess kann die Integration von Daten aus internen Datenbanken, Unternehmensanwendungen – Customer Relationship Management, Marketingautomatisierung oder einem anderen System der Unternehmensdomain – und externen Datenquellen wie demografischen Daten von Verbrauchern, Social Media Feeds oder Wetterdaten umfassen.
• Umsetzbare Einblicke: Datenprodukte sollten mehr leisten, als nur Rohdaten zu präsentieren. Sie sollten den Benutzern helfen, die Daten zu verstehen, indem sie Funktionen wie Datenvisualisierungstools, maschinelle Lernalgorithmen zum Erzeugen von Einblicken und automatisierte Berichte bereitstellen, die wichtige Trends hervorheben.
• Messbare Auswirkungen: Datenprodukte sollten einen klaren und quantifizierbaren Nutzen für das Unternehmen bieten und wichtige Geschäftskennzahlen wie Umsatz, Kundenzufriedenheit (CSAT) oder Betriebskosten verbessern.

Ist ein Datenprodukt dasselbe wie „Daten als Produkt“?

Ja und nein. Die Begriffe „Daten als Produkt“ und „Datenprodukt“ können leicht verwechselt werden. Die beiden sind zwar verwandt, unterscheiden sich aber in folgenden Punkten:

• Daten als Produkt ist ein umfassenderes Konzept, das sich darauf bezieht, Daten als wertvolles Gut zu behandeln und die Grundsätze des Produktmanagements auf ihre Verwaltung, ihren Zugriff und ihre Nutzung anzuwenden. Es geht darum, die Qualität, Sicherheit und Auffindbarkeit von Daten zu gewährleisten, damit sie im gesamten Unternehmen effektiv genutzt werden können.
• Datenprodukt bezieht sich auf eine spezifische Umsetzung des Konzepts „Daten als Produkt“. Es ist eine in sich geschlossene Lösung, die Daten (und entsprechende Tools) verwendet, um einen bestimmten Bedarf zu decken.

Im Wesentlichen ist „Daten als Produkt“ die Philosophie, während ein Datenprodukt das greifbare Ergebnis ist.

Wie unterscheiden sich Datenprodukte von herkömmlichen Softwareprodukten?

Obwohl sowohl herkömmliche Softwareprodukte als auch Datenprodukte darauf abzielen, Probleme der Benutzer zu lösen, gehen sie dabei unterschiedlich vor:

• Traditionelle Softwareprodukte: Diese konzentrieren sich auf die Bereitstellung einer bestimmten Anzahl von Merkmalen und Funktionalitäten. Das Benutzererlebnis ist oft nur insoweit von Bedeutung, als es den Benutzern ermöglicht, bestimmte Aufgaben zu erledigen oder bestimmte Ergebnisse zu erzielen. Mit anderen Worten: Wie einfach (und wie gut) der Benutzer die Software tatsächlich nutzen kann, ist nicht das wichtigste Kriterium. 
• Datenprodukte: Diese nutzen Daten, um die Benutzer auf bestimmte Weise zu unterstützen. Sie bieten vielleicht weniger integrierte Funktionen (in Zahlen ausgedrückt) als ein umfangreiches CRM-, Abrechnungs- oder anderes großes Unternehmenssystem, aber die Prioritäten liegen in der Darstellung von Daten in einer Art und Weise, die Benutzer für einen bestimmten Zweck analysieren und nutzen können.

Hier ist eine ziemlich treffende Analogie. Betrachten Sie ein herkömmliches Software-Produkt als eine vorgefertigte Mahlzeit. Es enthält alle notwendigen Zutaten (Funktionen) und Anweisungen (Benutzeroberfläche), damit die Benutzer eine Aufgabe erledigen können (Essen). Ein Datenprodukt hingegen wäre wie eine gut gefüllte Speisekammer. Es stellt den Nutzern verschiedene Zutaten (Daten) und Küchengeräte (Analysen) zur Verfügung, um eine Mahlzeit (Erkenntnisse) zu kochen, die auf ihren aktuellen Geschmack (Bedürfnisse) zugeschnitten ist.

Was ist datengestützte Produktentwicklung, und wie unterscheidet sie sich von der traditionellen Produktentwicklung?

Die datengestützte Produktentwicklung (Data-Driven Product Development, DDPD) ist eine Entwicklungsmethodik, die sich stark auf Daten stützt, um Produktentscheidungen während des gesamten Lebenszyklus zu treffen. Hier ist der Unterschied zur traditionellen Produktentwicklung:

• Traditionelle Produktentwicklung: Dieser Ansatz verlässt sich oft auf Intuition, Markttrends und Kundenfeedback, um Produktentscheidungen zu treffen. Diese Methoden sind zwar wertvoll, können aber subjektiv und anfällig für Verzerrungen sein. Produktmanager priorisieren Funktionen möglicherweise aufgrund ihrer eigenen Annahmen darüber, was die Benutzer brauchen, oder sie lassen sich von den lautesten Stimmen im Kundenfeedback beeinflussen.
• Datengestützte Produktentwicklung: Bei diesem Ansatz werden quantitative Daten aus verschiedenen Quellen genutzt, um Produktentscheidungen zu treffen. Zu diesen Daten können Analysen des Nutzerverhaltens, Ergebnisse von A/B-Tests, Kundenumfragen und Marktforschungsberichte gehören. Durch die Analyse von Daten können Produktteams tiefere Einblicke in die Bedürfnisse der Benutzer gewinnen, Problempunkte identifizieren und Produkthypothesen validieren (oder entkräften).

DDPD ist ein iterativer Prozess. Teams sammeln kontinuierlich Daten, analysieren sie und nutzen diese Erkenntnisse, um ihre Produkt-Roadmap zu verfeinern und Funktionen zu priorisieren. Das Ergebnis ist ein nutzerzentrierter und datengestützter Ansatz für die Produktentwicklung.

Hier sind die Vorteile der datengestützten Produktentwicklung:

• Bessere Eignung eines Produkts für seinen Markt: Wenn Sie das Verhalten und die Bedürfnisse der Nutzer anhand von Daten verstehen, ist es wahrscheinlicher, dass Produkte auf dem Zielmarkt Anklang finden und eine größere digitale Akzeptanz erreichen.
• Reduziertes Entwicklungsrisiko: Die datengestützte Validierung von Produktideen verringert das Risiko, Zeit und Ressourcen in Funktionen zu investieren, die die Benutzer eigentlich nicht wollen oder benötigen.
• Erhöhte Effizienz: Durch die Priorisierung von Funktionen auf der Grundlage datengesteuerter Erkenntnisse können Teams Ressourcen effektiver zuweisen und sich auf Entwicklungsbemühungen konzentrieren, die den größten Nutzen bringen.
• Schnellere Produktiteration: Daten ermöglichen eine kontinuierliche Messung und Verbesserung. Teams können Verbesserungsbereiche schnell identifizieren und datengesteuerte Anpassungen am Produkt vornehmen, was zu kürzeren Produktiterationszyklen führt.
• Bessere Entscheidungsfindung: Daten entfernen die Subjektivität aus dem Produktentwicklungsprozess. Indem sie Entscheidungen auf der Grundlage echter Nutzerdaten treffen, können die Teams Produkte entwickeln, die den Nutzerbedürfnissen besser entsprechen, was letztlich zum Produkterfolg führt.

Die Kernkomponenten einer Datenprodukt-Roadmap

Eine Datenprodukt-Roadmap ist ein strategischer Plan, der den Entwicklungspfad eines Datenprodukts umreißt. Hierbei werden Daten genutzt, um Funktionen zu priorisieren, Zeitpläne zu definieren und sicherzustellen, dass das Produkt mit den Geschäftszielen und den Bedürfnissen der Benutzer übereinstimmt.

Hier sind sechs wesentliche Komponenten einer Datenprodukt-Roadmap:

1. Produktvision und -ziele: Eine klare und prägnante Aussage, die die langfristige Vision für das Datenprodukt und die spezifischen Ziele, die es erreichen soll, umreißt. Diese Vision sollte ehrgeizig, aber erreichbar sein und mit der allgemeinen Geschäftsstrategie in Verbindung stehen.
2. User Personas: Die Definition von Ziel-User-Personas ist entscheidend, um zu verstehen, wer das Datenprodukt nutzen wird und welche Bedürfnisse die Person hat. User Personas sollten auf echter Benutzerforschung basieren, einschließlich Interviews, Umfragen und Analysen des Benutzerverhaltens.
3. Marktanalyse: Das Verständnis der aktuellen Markttrends, der Verbraucherpräferenzen und der allgemeinen Wettbewerbslandschaft hilft, das Datenprodukt erfolgreich zu positionieren. Dazu gehört die Analyse bestehender Lösungen, die Identifizierung potenzieller Marktlücken und die Beobachtung aufkommender Technologien und Branchentrends.
4. Priorisierung von Merkmalen: Daten aus verschiedenen Quellen werden verwendet, um Funktionen für die Entwicklung zu priorisieren. Ein gängiges Framework für die Priorisierung von Funktionen ist das Framework „Wert vs. Aufwand“. Idealerweise sollten Produktteams Funktionen priorisieren, die mit minimalem Entwicklungsaufwand einen hohen Nutzen für die Benutzer bieten („Quick Wins“). Hier sind einige Beispiele für Datenpunkte, die für die Priorisierung verwendet werden:
   • Benutzerforschung: Benutzerinterviews, Umfragen und Usability-Tests können Benutzerprobleme und gewünschte Funktionen aufdecken.
   • Analyse des Benutzerverhaltens: Daten aus der Website- oder Anwendungsanalyse können Details der Benutzerinteraktion mit dem aktuellen Produkt aufzeigen und Bereiche mit Verbesserungspotenzial identifizieren.
   • A/B-Tests: Wenn Sie verschiedene Varianten von Funktionen testen, können Sie herausfinden, welche bei den Benutzern am besten ankommen.
   • Marktforschung: Das Verständnis von Branchentrends und Konkurrenzangeboten hilft bei der Identifizierung von Funktionen, die dem Datenprodukt einen Wettbewerbsvorteil verschaffen könnten
5. Zeitplan und Meilensteine: Die Roadmap sollte einen realistischen Zeitplan für die Entwicklung und Einführung von Funktionen festlegen. Durch die Festlegung kleinerer Meilensteine in der gesamten Roadmap können Teams den Fortschritt genau überwachen und den rechtzeitigen Abschluss des Projekts besser garantieren.
6. Metriken und Erfolgskriterien: Datenprodukt-Roadmaps sollten messbare Erfolgskriterien definieren, um festzustellen, ob das Produkt seine Ziele erreicht. Diese Metriken können Folgendes umfassen:
   • Benutzerakzeptanzrate: Die Anzahl der Benutzer, die das Datenprodukt aktiv nutzen.
   • Funktions-Engagement-Rate: Der Anteil der Benutzer, die mit bestimmten Funktionen innerhalb des Datenprodukts interagieren. 
   • Customer Satisfaction Score (CSAT): Eine Kennzahl, die die Benutzerzufriedenheit mit dem Datenprodukt misst. 
   • Geschäfts-KPIs: Wichtige Leistungsindikatoren, die auf die Ziele des Produkts abgestimmt sind, wie z. B. Umsatzsteigerung, verbesserte Kundenabwanderungsrate oder höhere Konversionsraten.

Durch die Verfolgung dieser Metriken im Laufe der Zeit können die Produktteams die Effektivität des Datenprodukts bewerten und bei Bedarf Anpassungen an der Roadmap vornehmen.

Vorteile der Verwendung einer Datenprodukt-Roadmap

Datenprodukt-Roadmaps bieten mehrere wichtige Vorteile:

• Bessere Eignung eines Produkts für seinen Markt: Wenn die Entscheidungen über die Entwicklung von Funktionen auf Daten basieren, tragen Datenprodukt-Roadmaps dazu bei, dass das Produkt die aktuellen Bedürfnisse der Benutzer erfüllt und relevante Probleme löst. Dies führt zu einer höheren Wahrscheinlichkeit der Produktakzeptanz und Benutzerzufriedenheit.
• Datengestützte Entscheidungsfindung: Daten-Roadmaps fördern eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung innerhalb von Produktentwicklungsteams. Indem sie Entscheidungen auf quantifizierbare Daten stützen, können Teams Subjektivität und Voreingenommenheit vermeiden, was zu effektiveren Produktentwicklungsstrategien führt.
• Ressourcenoptimierung: Daten helfen Produktmanagern dabei, Funktionen auf der Grundlage der potenziellen Auswirkungen dieser Funktionen zu priorisieren. Auf diese Weise können Teams Ressourcen effizient zuweisen und sich auf Funktionen konzentrieren, die den Benutzern und dem Unternehmen den höchsten Nutzen bieten.
• Ausrichtung und Transparenz: Datenprodukt-Roadmaps fördern die Kommunikation und Abstimmung zwischen Teams. Durch die Bereitstellung einer klaren Vision und Roadmap verstehen die Stakeholder die Prioritäten der Produktentwicklung und können wertvolles Feedback geben.
• Verbesserte Agilität: Daten-Roadmaps sind flexible Dokumente, die Produktmanager anpassen können, wenn neue Daten auftauchen. Diese Flexibilität ermöglicht es Teams, agil auf sich entwickelnde Benutzeranforderungen und dynamische Marktbedingungen zu reagieren. Änderungsmanagementprozesse können implementiert werden, um einen reibungslosen Übergang bei der Anpassung der Roadmap zu gewährleisten.

Welche Art von Daten sollte ich bei der Erstellung einer Roadmap für Datenprodukte berücksichtigen?

Die Erstellung einer Datenprodukt-Roadmap erfordert einen umfassenden Überblick über die User Journey und die Unternehmenslandschaft. Hier ist eine Aufschlüsselung der verschiedenen Datentypen, die Sie berücksichtigen sollten:

User research data

• Benutzerinterviews und Umfragen: Diese qualitativen Forschungsmethoden geben Einblicke in Benutzerbedürfnisse, Problempunkte und gewünschte Funktionalitäten.
• Analyse des Benutzerverhaltens: Daten, die über Website- oder Anwendungsanalysetools gesammelt werden, können Benutzerverhaltensmuster aufdecken, Reibungspunkte identifizieren und nicht genutzte Funktionen hervorheben.
• Benutzerfreundlichkeitstests und visuelle Daten: Die Beobachtung der Interaktion von Benutzern mit dem Datenprodukt über Sitzungswiedergabe und Playback (Teil der Pendo Plattform zur digitalen Akzeptanz) kann spezifische Benutzerfreundlichkeitsprobleme und verbesserungswürdige Bereiche aufzeigen.

Quantitative Daten

• Website- und Anwendungsanalysen: Webanalysedaten bieten Einblicke in die Nutzerakquise, das Engagement und die Konversionsraten.
• Customer Relationship Management (CRM)-Daten: CRM-Systeme enthalten demografische Kundendaten, Kaufhistorie, Supportinteraktionen und andere Kundendaten. Diese Daten können helfen, Benutzersegmente zu identifizieren und das Datenprodukt entsprechend anzupassen.
• Marketing-Automatisierungsdaten: Daten von Marketing-Automatisierungsplattformen können das Nutzerverhalten innerhalb von Marketingkampagnen aufdecken und potenzielle Leads identifizieren, die am Wertversprechen des Datenprodukts interessiert sind.

Marktforschungsdaten

• Branchenberichte und Analysteneinblicke: Diese Ressourcen behandeln, wie die digitale Transformation bestimmte Branchen prägt, und bieten wertvolle Informationen wie Wettbewerbsanalysen, Markttrends und neue Technologien, die sich auf das Datenprodukt auswirken könnten.
• Kunden-Benchmarking-Daten: Das Benchmarking anhand von Industriestandards oder Leistungskennzahlen von Mitbewerbern kann helfen, verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren und realistische Ziele für das Datenprodukt festzulegen.

Durch die Kombination qualitativer, quantitativer und visueller Daten aus verschiedenen Quellen können Produktteams eine Datenprodukt-Roadmap erstellen, die auf den Benutzeranforderungen basiert, mit den Geschäftszielen übereinstimmt und auf die Marktdynamik reagiert. Ein gut funktionierendes Datenökosystem stellt sicher, dass die zur Erstellung der Roadmap verwendeten Daten genau, zuverlässig und für diejenigen zugänglich sind, die sie benötigen.

Wie kann ich Benutzer-Feedback in meine Datenprodukt-Roadmap integrieren?

Das Benutzer-Feedback ist ein entscheidender Bestandteil jeder Datenprodukt-Roadmap. Hier sind einige Möglichkeiten zur Einbindung:

• Benutzerinterviews und -umfragen: Führen Sie regelmäßig Benutzerinterviews und -umfragen durch, um Feedback zum Benutzererlebnis, zu Vorschlägen für Funktionen und zu Problembereichen zu erhalten.
• In-App-Feedback-Mechanismen: Implementieren Sie Funktionen wie Umfragen, Abstimmungen und Chatbots innerhalb des Datenprodukts selbst, damit Benutzer Echtzeit-Feedback geben können.
• Sitzungsaufzeichnung und -wiedergabe: Nutzen Sie Tools zur Sitzungsaufzeichnung und -wiedergabe wie die von Pendo angebotenen, um zu beobachten, wie Benutzer mit dem Datenprodukt interagieren. Durch die visuelle Identifizierung von Unklarheiten oder Reibungsverlusten in der User Journey können Sie wertvolle Einblicke gewinnen, um Ihre Datenprodukt-Roadmap zu erstellen und Verbesserungen zu priorisieren.
• Benutzer-Communitys und -Foren: Fördern Sie Online-Communitys oder -Foren, in denen Benutzer über das Datenprodukt diskutieren, Ideen austauschen und Probleme melden können.
• Beta-Testprogramme: Führen Sie Beta-Testprogramme durch, um vor einer breiteren Veröffentlichung frühzeitiges Benutzer-Feedback zu neuen Funktionen zu erhalten.

Durch aktives Einholen und Einbeziehen von Benutzer-Feedback können Produktteams sicherstellen, dass die Roadmap für Datenprodukte benutzerorientiert bleibt und den sich ändernden Benutzeranforderungen gerecht wird.

Wie hilft mir Pendo bei der Benutzerforschung für die Entwicklung von Datenprodukten?

Pendo bietet eine Plattform für digitale Produkterlebnisse (Digital Product Experience Platform, DPXP) mit einer robusten Suite an Tools für die Benutzerforschung und Datenerfassung und ist damit ein idealer Partner für Datenprodukt-Entwicklungsteams. So hilft Pendo:

• Aufzeichnungen von Benutzersitzungen: Pendo erfasst Benutzersitzungen und ermöglicht es Produktteams, zu beobachten, wie Benutzer mit dem Datenprodukt interagieren, und Bereiche mit Reibungsverlusten oder Verwirrung zu identifizieren.
• Analyse des Benutzerverhaltens: Pendo bietet detaillierte Analysen des Benutzerverhaltens innerhalb des Datenprodukts. Diese Daten können Aufschluss darüber geben, welche Funktionen am häufigsten verwendet werden, wie Benutzer auf der Benutzeroberfläche navigieren und wo sie in der User Journey abspringen.
• Heatmaps und Clickstream-Daten: Heatmaps visualisieren die Klicks und Interaktionen der Benutzer auf der Benutzeroberfläche des Datenprodukts und bieten Einblicke in die Bereiche, auf die sich die Benutzer konzentrieren, und in mögliche Problembereiche. Clickstream-Daten geben Aufschluss über die Abfolge der Aktionen, die Benutzer innerhalb des Produkts ausführen, und helfen dabei, Nutzerflows zu identifizieren und das Benutzererlebnis zu optimieren.
• Feedback-Tools: Pendo lässt sich in verschiedene Feedback-Mechanismen wie Umfragen, Abstimmungen und In-App-Chat integrieren, sodass Benutzer direkt im Datenprodukt Feedback in Echtzeit geben können.

Durch die Nutzung von Pendos Nutzerforschungsfunktionen können Datenproduktteams umfangreiche qualitative, quantitative und visuelle Daten sammeln, um ihre Roadmap-Entscheidungen zu treffen und sicherzustellen, dass das Datenprodukt ein benutzerzentriertes Erlebnis bietet.

Wie kann ich die Funktionen von Pendo nutzen, um Daten für meine Datenprodukt-Roadmap zu sammeln?

Pendo bietet eine Vielzahl von Funktionen, mit denen Sie wertvolle Daten für Ihre Datenprodukt-Roadmap sammeln können:

• Benutzersegmentierung: Mit Pendo können Sie Benutzer nach Kriterien wie Demografie, Verhaltensmustern, Funktionsnutzung und mehr segmentieren. Diese Segmentierung trägt dazu bei, die Daten, das Produkterlebnis und die Roadmap an die spezifischen Benutzeranforderungen anzupassen.
• Trichter-Analyse: Mit den Tools zur Trichter-Analyse von Pendo können Sie den Fortschritt der Benutzer durch kritische Abläufe innerhalb des Datenprodukts verfolgen, z. B. Onboarding- oder Datenanalyse-Workflows. Durch die Identifizierung von Abbruchpunkten in diesen Trichtern können Sie Funktionen priorisieren, die diese Engpässe beseitigen und die Abschlussraten der Benutzer verbessern.
• A/B-Tests: Pendo erleichtert A/B-Tests verschiedener Benutzeroberflächenvariationen oder Feature-Funktionalitäten. Diese Tests ermöglichen es Ihnen, datengesteuerte Hypothesen zu validieren und festzustellen, welche Versionen bei den Benutzern am besten ankommen, um zukünftige Roadmap-Entscheidungen zu treffen.
• Bindungsanalyse: Die Tools von Pendo helfen dabei, zu verfolgen, wie viele Benutzer im Laufe der Zeit zu Ihrem Datenprodukt zurückkehren. Sie können diese Daten verwenden, um Funktionen zu identifizieren, die die Benutzerbindung fördern, und Initiativen zur Verbesserung der Benutzerbindung zu priorisieren.

Mithilfe dieser Pendo-Funktionen können Datenproduktteams kontinuierlich verwertbare Benutzerdaten sammeln, um ihre Roadmap zu verfeinern, das Benutzererlebnis zu optimieren und sicherzustellen, dass das Datenprodukt einen langfristigen Mehrwert liefert.

Warum ist Pendo die ideale Lösung?

Pendo unterstützt die Entwicklungsteams für Datenprodukte auf verschiedene Weise:

• Datengestützte Entscheidungsfindung: Pendo liefert die Daten und Erkenntnisse, um fundierte Entscheidungen über die Priorisierung von Funktionen, die Optimierung der Benutzererfahrung und die allgemeine Produktstrategie zu treffen.
• Benutzerzentrierte Entwicklung: Die Pendo-Tools für die Nutzerforschung stellen sicher, dass die Roadmap für Datenprodukte auf den Bedürfnissen und Problemen der Nutzer basiert, was zu einem nutzerzentrierten und erfolgreichen Produkt führt.
• Bessere Eignung des Produkts für seinen Markt: Durch das Verständnis des Nutzerverhaltens und der Markttrends mit Hilfe der Datenerhebungsfunktionen von Pendo können Datenproduktteams Produkte entwickeln, die den tatsächlichen Marktbedürfnissen entsprechen und eine solide Balance zwischen Produkt und Markt erreichen.
• Erhöhte Agilität: Die Benutzer-Feedback-Mechanismen und A/B-Testing-Tools von Pendo ermöglichen schnelle Iterationen und Anpassungen, sodass Ihre Produktteams schnell auf veränderte Benutzerbedürfnisse und Marktdynamik reagieren können.
• Verbesserte Zusammenarbeit: Pendo fördert die Zusammenarbeit zwischen Produktmanagern, Designern und Ingenieuren, indem es eine zentrale Plattform für Benutzerdaten und Erkenntnisse bereitstellt. Diese Zusammenarbeit führt zu einem strafferen und effizienteren Produktentwicklungsprozess.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Pendo ein wertvoller Partner für Entwicklungsteams von Datenprodukten ist. Durch die Nutzung der umfassenden Nutzerforschung und Datenerfassung von Pendo können Teams nutzerzentrierte Datenprodukte erstellen, echte Geschäftsprobleme lösen und langfristigen Erfolg auf dem Markt erzielen.

Wo erfahre ich mehr über die Produktentwicklung mit Pendo?

Wer tiefer einsteigen möchte, kann Pendo Data Sync erkunden oder erfahren, wie er Data Sync verwenden kann.