6 Strategie di Sviluppo di Nuovi Prodotti da Esplorare
Qualsiasi PM con più di un anno di esperienza ti dirà che tattiche e strategie per lo sviluppo di nuovi prodotti emergono continuamente. Essendo persone naturalmente innovative, ovviamente desideriamo adottare il più rapidamente possibile queste nuove strategie.
Ma vale davvero la pena investire tempo ed energie per imparare e adottare ognuna di queste strategie?
Come senior product manager, ho imparato tanto sullo sviluppo prodotto semplicemente attraverso prove ed errori.
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Quindi, ecco cosa devi sapere
per poter fare più prove con meno errori.
Cos'è una strategia di Sviluppo di Nuovi Prodotti (NPD)?
Se sei tra i fortunati product manager che possono costruire un prodotto da zero, la prima cosa da fare è definire il piano d’azione, ossia la Strategia di Sviluppo di Nuovi Prodotti.
La strategia NPD è un insieme di fasi che tu e il tuo team seguite per ideare e costruire il prodotto (nonché le tattiche da applicare a ciascuna fase del piano).
Come sarà il processo di sviluppo di nuovi prodotti nel 2025
Il modo in cui si creavano nuovi prodotti digitali 5-10 anni fa e il modo in cui lo si fa oggi sono leggermente diversi.
Non voglio parlare di come si crea una strategia NPD e di come si presenta oggi (abbiamo una guida dedicata per questo).
Invece, lascia che ti evidenzi i principali cambiamenti nel modo in cui oggi si costruiscono nuovi prodotti rispetto a dieci anni fa.
Ideazione del prodotto / Ricerca dei prodotti esistenti
Prima
Si dedicava molto tempo a studiare i concorrenti, ascoltare i feedback dei clienti, individuare i propri vantaggi, fare brainstorming sul concept del prodotto, generare idee, proporre nuovi concept di prodotto e altro ancora.
Oggi
Con l’arrivo di ChatGPT (in particolare GPT-4), qualsiasi ricerca che ti avrebbe richiesto settimane può ora essere conclusa in pochi giorni.
Decisioni su commercializzazione, pricing e offerte
Prima
La maggior parte degli utenti acquistava il software una sola volta ed era poi responsabile di scaricare e installare gli aggiornamenti quando disponibili. Il software enterprise veniva comprato e venduto tramite un reparto vendite (sales-led growth), che collaborava con l’organizzazione e il cliente per sviluppare soluzioni e prezzi personalizzati.
Oggi
Quando si tratta di definire come prezzare e vendere i prodotti, la tendenza chiave da considerare è il PLG.
La moderna strategia di crescita guidata dal prodotto prevede la riorganizzazione del roadmap in modo da concentrarsi su iniziative che garantiscono esperienze utente eccezionali direttamente nel prodotto, così che il prodotto si promuova da solo.
Inoltre, le strategie di business PLG di solito prevedono un piano gratuito o una prova gratis che consente agli utenti di sperimentare direttamente la proposta di valore e l’esperienza d’uso prima di decidere se acquistare.
Definizione della strategia di marketing
Prima
Proprio come per il processo di ideazione, anche la ricerca di mercato e la costruzione della propria strategia sono sempre stati processi molto lunghi. Comprendevano attività come:
- Condurre ricerche di mercato e selezionare il mercato target.
- Identificare mercati nuovi ed esistenti
- Lavorare con focus group del proprio target demografico ed effettuare test di mercato per individuare le esigenze dei clienti.
- Calcolare la quota di mercato di prodotti simili sia nei mercati esistenti che in quelli nuovi.
Oggi
Oggi disponiamo di molti strumenti emergenti basati sull’intelligenza artificiale (incluso ChatGPT) che possono ridurre drasticamente i tempi per ricercare e definire la tua strategia di marketing. Ci sono anche Similarweb, Browse AI, Brandwatch e molti altri che puoi valutare di integrare nel tuo stack a supporto di queste attività.
Per riassumere, la tecnologia AI ha reso molto più semplice per gli imprenditori formulare una strategia NPD, pianificare la crescita del business e metterla in pratica. Tuttavia, l’uso dell’ AI nella product discovery e nella ricerca non è l’unica cosa ad essere cambiata nel processo di sviluppo prodotto.
Di fatto, ci sono altre 6 nuove strategie che puoi valutare per il tuo prossimo prodotto.
Strategia n.1: L’AI come supporto alle decisioni
Viviamo nell'età d'oro dell'IA e questa tecnologia è ormai ovunque. Oltre a utilizzarla per migliorare la funzionalità del tuo prodotto, puoi anche affidarti ad algoritmi di apprendimento automatico per aiutarti nelle decisioni sui prodotti.
La prima applicazione dell'IA nella strategia di prodotto e nel processo decisionale relativo al prodotto che potrebbe venirti subito in mente è, naturalmente, l'analisi avanzata dei dati. I migliori team di prodotto si basano su dati e analisi per monitorare le prestazioni dei loro prodotti/funzionalità, individuare aree di miglioramento ed estrarre informazioni preziose.
Di solito lo fai utilizzando uno strumento di analisi basato sugli eventi oppure assumendo un team di analisi dedicato. Entrambe le opzioni porteranno la qualità del product management della tua azienda a un livello superiore. Tuttavia, presentano una serie di limitazioni come:
- Dispendio di tempo e risorse: Il tuo team di sviluppo dovrà integrare questi strumenti di analisi e implementare tutti i trigger degli eventi. Il team di analisi dedicato, invece, potrebbe impiegare giorni o settimane per svolgere analisi complesse.
- Incapacità di eseguire analisi complesse: Gli strumenti di analisi basati sugli eventi sono in grado di gestire attività semplici e di media complessità. Il tuo team di analisi può affrontare incarichi più complicati. Tuttavia, non è possibile coprire i casi in cui il compito è estremamente complesso e con molte incognite.
Fortunatamente, i moderni modelli e algoritmi di IA sono diventati abbastanza intelligenti da gestire per te i compiti di analytics. La loro capacità di affrontare attività di alta complessità nel giro di pochi minuti è davvero stupefacente.
Esempio
Datarobot, ad esempio, è in grado di analizzare i dati sulle performance del tuo prodotto e fornirti una stima del Customer Lifetime Value (LTV).
L’LTV è uno dei parametri più difficili da misurare per i team di prodotto, soprattutto se il prodotto è relativamente nuovo e non hai ancora accumulato abbastanza dati su acquisizione e abbandono per poterlo calcolare. Tuttavia, il modello di IA di Datarobot può estrapolare i dati esistenti e prevedere il tuo LTV anche con dati limitati.
Strategia n. 2: Prototipazione AR/VR
Uno dei grandi vantaggi dello sviluppo software è la capacità di prototipazione rapida. Il mio CTO una volta realizzò una versione prototipo/MVP di uno dei nostri prodotti in una notte e la lanciò la mattina successiva.
Il prodotto fu un fallimento e non superò la fase di validazione dell’idea. Ma il punto è che siamo stati in grado di costruire e lanciare una versione prototipo in un solo giorno.
Tuttavia, non avremmo potuto fare nulla di simile alla prototipazione rapida se avessimo realizzato qualunque tipo di prodotto fisico. Il problema è che dovresti avviare l’intero processo produttivo e collaborare con diversi fornitori per riuscire a costruire una singola unità del tuo prodotto.
Questo significa che perdi una quantità significativa di tempo e denaro solo per ottenere dei campioni di prodotto da distribuire al tuo pubblico target per ricevere feedback e critiche.
La buona notizia è che gli ultimi sviluppi nelle tecnologie AR e VR hanno reso possibile per gli utenti interagire con i prototipi in digitale, senza che tu debba farti carico della produzione di prototipi fisici.
Esempio
Uno degli esempi più significativi è la Ford Motor Company, che costruisce e testa le proprie auto prima nello spazio VR, prima di produrre il primo modello fisico per aggiornare la propria linea di prodotti.
Grazie a questo processo, ingegneri e designer Ford possono individuare e risolvere i problemi del prototipo nelle prime fasi, vedendo, “toccando” e interagendo virtualmente con l'auto.
Solo dopo alcune iterazioni virtuali di test e ottimizzazione del design, il team di prodotto dà il via libera ai team di produzione per iniziare a lavorare sul prototipo fisico dell’auto.
Strategia n. 3: Processi DevOps straordinari
Non mi sorprenderebbe se ti chiedessi cosa c’entra DevOps con le strategie di sviluppo prodotto.
Beh, la risposta breve è che un buon processo DevOps è di per sé una strategia di sviluppo prodotto e ti consiglio vivamente di prestare attenzione a questo aspetto quando lavori sul tuo processo NPD.
Ora, ecco la risposta lunga:
Il DevOps a cui mi riferisco qui non è solo la figura modaiola nel team di ingegneria, ma il processo e la filosofia che ti permette di costruire, testare e distribuire rapidamente e senza soluzione di continuità nuove versioni della tua applicazione o sito web nell’ambiente di produzione tramite integrazione continua.
Possiamo rapidamente individuare numerosi vantaggi ingegneristici e operativi nell'implementazione di ottimi processi DevOps nella tua azienda (come una maggiore stabilità del codice, una migliore gestibilità dei processi di coding collaborativo, e altro ancora).
Tuttavia, come Product Manager, dobbiamo concentrarci sui benefici aziendali di una macchina DevOps ben oliata nella tua azienda, tra cui:
- Time-to-market più rapido per le tue nuove funzionalità e versioni di prodotto. Ho visto prodotti i cui processi di testing e deployment richiedevano 1-2 mesi per ogni major release! È davvero troppo tempo! Durante il tempo necessario per il rilascio di questi prodotti, potresti costruire interi MVP e validarli!
- Migliore stabilità in termini di non introdurre nuovi bug nel prodotto dopo ogni rilascio. Non vuoi che il tuo prodotto sembri un pasticcio dopo ogni release e non vuoi che i tuoi utenti si arrabbino e ti abbandonino per un'alternativa più stabile.
- Maggiore prevedibilità per quanto riguarda il rispetto delle scadenze da parte del tuo team di ingegneria. Lo so, le date di rilascio cambiano spesso. Ma con un processo DevOps ben organizzato, ci sono molti meno problemi imprevisti dell'ultimo minuto e migliori possibilità di rilasciare nei tempi previsti.
Esempio
Per illustrare l’enorme differenza che DevOps può fare in termini di affidabilità e velocità di deployment, confrontiamo i giganti tecnologici (che eccellono nel DevOps) con le tipiche aziende enterprise.
Qui possiamo vedere che un colosso come Amazon riesce a effettuare 23.000 deploy al giorno con un lead time nell'ordine di "un paio di minuti", mentre la frequenza per una tipica impresa enterprise è (se ci credi!) una volta ogni 9 mesi.
Questo miglioramento del ciclo di vita del prodotto si vede anche in altre aziende tecnologiche, come Apple, Uber, o grandi aziende social come Facebook e altri.
Strategia #4: Approccio API-First
A volte il successo del tuo prodotto non deriva da decisioni di business/prodotto, ma dal modo in cui i tuoi ingegneri e i responsabili tecnologici progettano l’architettura.
Ad esempio, il prodotto che sto guidando ha cancellazione del rumore e trascrizione on-device. Questa decisione architetturale iniziale ci ha portato a vantaggi significativi rispetto ai nostri concorrenti. In pratica, la trascrizione on-device è sostanzialmente gratuita per la mia azienda. Pertanto, possiamo proporla a un prezzo con cui altri (che utilizzano la trascrizione cloud, molto più costosa) non possono competere.
Un’altra grande decisione architetturale che puoi considerare per migliorare enormemente le capacità future del tuo prodotto è adottare un approccio API-first.
La logica è la seguente: per far comunicare il tuo sito web o la tua app mobile/desktop con il tuo server, costruirai numerose API. Di solito, queste API vengono trattate come qualcosa di interno e sono progettate in modo che non possano essere utilizzate al di fuori della comunicazione con le tue stesse app.
L’approccio API-first prevede che le API che costruisci per le tue necessità siano già adeguate per essere utilizzate anche come pubbliche (inclusi i necessari requisiti di sicurezza e struttura).
In questo modo, quando deciderai di aggiungere integrazioni con strumenti di terze parti o offrire le tue API come servizio separato, non dovrai investire una quantità enorme di tempo ed energie per creare un’API pubblica da zero.
Esempio
Il mio esempio preferito di approccio API-first eseguito alla perfezione è Stripe.
L’API che offrono ai loro utenti è semplicemente fantastica. È sicura, robusta, facile da utilizzare e copre praticamente tutte le funzionalità che puoi trovare in Stripe.
Strategia #5: Approccio Edge Computing
L’informatica è estremamente costosa. I costi della tua infrastruttura e dei processi di calcolo sono particolarmente significativi se l’elaborazione avviene nel cloud.
LinkedIn, ad esempio, era nota per spendere la maggior parte dei suoi ricavi in cloud computing prima di essere acquisita da Microsoft. Riportarono famosamente un costo di 72 milioni di dollari in uno dei loro trimestri nei primi anni 2010.
Avere costi cloud così rilevanti influenzerà direttamente il modo in cui progetti e prezzi i tuoi prodotti e il modo in cui ti posizioni nel mercato.
Permettetemi di tornare al prodotto che gestisco e all’architettura fantastica progettata dalla nostra direzione tecnologica. Come già menzionato, invece di far girare i modelli AI nel cloud, abbiamo deciso di eseguirli localmente sulle macchine degli utenti, azzerando il costo unitario di questi modelli.
L’approccio adottato dalla nostra direzione tecnica ha un nome—edge computing. È la struttura in cui deleghi tutto o parte del calcolo ai dispositivi dei tuoi clienti.
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Esempio
Un esempio piuttosto famoso di azienda che ha adottato questo approccio è Tesla. Potrei affermare che le loro auto sono più software e hardware IT che automobili vere e proprie. Voglio dire, hai mai visto i computer di bordo di una Tesla?
Questi chip gemelli offrono una potenza di elaborazione a livello di supercomputer e sono in grado di eseguire localmente la maggior parte dei modelli di IA di Tesla, consentendo di risparmiare in modo significativo sui costi di infrastruttura e sulla larghezza di banda rispetto a quanto Tesla avrebbe dovuto spendere eseguendo questi modelli nel cloud.
Curiosità: Un mio amico esperto di sicurezza ha recentemente hackerato il computer della sua Tesla. Apparentemente funziona con Linux (ovviamente, tutto gira su Linux) e ha installato Dropbox.
Strategia n.6: Super-Personalizzazione
Se chiedi a qualsiasi esperto di digital marketing quali siano i trend più importanti nella loro disciplina, la maggior parte ti darà la stessa risposta: la personalizzazione.
Questa stessa logica si applica anche al product management. Non dimentichiamo che non tutti i tuoi utenti sono copie perfette della tua customer persona ideale. La tua persona è semplicemente la "media matematica" di tutte le persone che intendi raggiungere.
Nota: Le personas sono tra i deliverable più importanti che i PM devono creare e gestire. Dai un’occhiata alla nostra lista di strumenti per lo sviluppo prodotto che ti aiuteranno in questo compito.
Di fatto, praticamente nessuno corrisponde esattamente e gli utenti reali hanno almeno una caratteristica o preferenza differente dalla tua persona. Questo significa che il prodotto che costruisci attorno alla persona non riuscirà a coprire completamente i punti dolenti degli utenti reali e ognuno avrà almeno qualcosa di cui lamentarsi.
Per fortuna viviamo nel mondo dei big data e dell’IA. Puoi sfruttare i dati comportamentali che hai sugli utenti e offrire loro quelle che vengono chiamate “esperienze super-personalizzate”, dove le tue funzionalità e i tuoi contenuti corrispondono esattamente alle esigenze individuali.
Esempio
Netflix e Spotify sono tra le aziende migliori al mondo nell’arte della super-personalizzazione. Basta usare questi prodotti per qualche settimana e inizieranno a suggerirti canzoni e programmi perfetti per te.
Il mondo del prodotto sta evolvendo—Rimani al passo!
Il modo in cui la tua startup passa dall’idea di prodotto al successo è cambiato notevolmente. Nuove tecnologie come la realtà aumentata/virtuale e l’intelligenza artificiale possono aiutarti a costruire prodotti migliori e raggiungere il mercato più velocemente.
Quindi, che tu stia già lavorando su un prodotto o che stia per costruire un MVP da zero, ti consiglio vivamente di sfruttare questi approcci innovativi per portare il tuo modo di costruire prodotti al livello successivo.
Adottare una strategia di sviluppo prodotto efficace ti aiuterà certamente a raggiungere i tuoi obiettivi, ma ti serviranno anche gli strumenti giusti per mettere in pratica questa strategia. Consulta la nostra lista curata di strumenti per il prodotto che ti saranno di aiuto.
Infine, i bravi PM sono sempre aggiornati sugli ultimi trend nel mondo del product management. Possiamo aiutarti anche in questo! Assicurati di iscriverti alla nostra newsletter per ulteriori risorse e guide di product management, oltre agli ultimi podcast, interviste e ulteriori insight da leader ed esperti del settore.
