6 nye strategier for produktutvikling det er verdt å utforske

Enhver PM med mer enn ett års erfaring vil fortelle deg at nye taktikker og strategier for produktutvikling dukker opp hele tiden. Som innovative mennesker av natur ønsker vi selvfølgelig å ta i bruk det nyeste og beste av disse nye strategiene.

Men er det virkelig verdt tiden og innsatsen det tar å lære og ta i bruk hver eneste av disse strategiene?

Som senior produktleder har jeg lært mye om produktutvikling gjennom ren prøving og feiling.

Så her er det du trenger å vite
slik at du kan gjennomføre flere forsøk med færre feil.

Hva er en strategi for utvikling av nye produkter (NPD)?

Hvis du er blant de heldige produktlederne som får bygge et produkt fra grunnen av, må du først finne ut av planen eller strategien for utvikling av nye produkter.

NPD-strategien er et sett med trinn som du og teamet ditt følger for å utvikle ideer til og bygge produktet deres (samt taktikkene dere må ta i bruk for å håndtere hvert trinn i planen).

Slik ser prosessen for utvikling av nye produkter ut i 2025

Måten folk skapte nye digitale produkter på for 5–10 år siden, og måten de gjør det på nå, er litt forskjellig.

Jeg vil ikke snakke om hvordan du utformer NPD-strategien din, og hvordan den moderne versjonen av den ser ut (vi har en egen veiledning om det).

I stedet vil jeg fremheve de viktigste endringene i måten folk bygger nye produkter på i dag, sammenlignet med for ti år siden.

Produktidéutvikling / undersøkelser av eksisterende produkter

Da

Du ville brukt mye tid på å undersøke konkurrentene dine, lese tilbakemeldinger fra kundene deres, finne ut hva konkurransefortrinnene dine er, idémyldre rundt produktkonseptet ditt, generere ideer, komme opp med nye produktideer og mye mer.

Nå

Med fremveksten av ChatGPT (særlig GPT-4) kan all forskning som tidligere ville tatt flere uker å fullføre, gjøres i løpet av et par dager.

Beslutninger om kommersialisering, prising og pakkeløsninger

Da

De fleste brukere kjøpte programvaren én gang og var selv ansvarlige for å laste ned og installere oppdateringer etter hvert som de ble tilgjengelige. Bedriftsprogramvare ble kjøpt og solgt av en salgsavdeling (salgsdrevet vekst), som samarbeidet med organisasjonen og kunden for å utvikle tilpassede løsninger og priser.

Nå

Når du skal finne ut hvordan du skal prise og selge produktene dine, er den viktigste trenden du må ta hensyn til PLG.

Den moderne strategien for produktdrevet vekst forutsetter at du omorganiserer produktveikartet ditt slik at fokuset forblir på initiativer som skaper fantastiske brukeropplevelser i produktet ditt, for å sikre at produktet markedsfører seg selv.

PLG-forretningsstrategier inkluderer dessuten vanligvis et gratis prisnivå eller en gratis prøveperiode som lar brukerne dine oppleve produktets verdiforslag og kundeopplevelse direkte før de bestemmer seg for å kjøpe det.

Utforming av markedsføringsstrategien din

Da

Akkurat som idéutviklingsprosessen har markedsundersøkelser og utforming av strategien tradisjonelt vært svært tidkrevende. Det omfatter en rekke ulike oppgaver, som: 

• Gjennomføre markedsundersøkelser og velge et målmarked.
• Identifisere nye og eksisterende markeder
• Arbeide med fokusgrupper som representerer målgruppen din, og gjennomføre markedstesting for å identifisere kundenes behov.
• Beregne markedsandelen til lignende produkter i både eksisterende og nye markeder.

Nå

I dag har vi mange nye, KI-drevne verktøy (inkludert ChatGPT) som kan redusere tiden det tar å undersøke og utforme markedsføringsstrategien din betydelig. Det finnes også Similarweb, Browse AI, Brandwatch og andre KI-verktøy for markedsundersøkelser som du kan vurdere å legge til i verktøystakken din for å få hjelp med dette.

For å oppsummere har AI-teknologi gjort det mye enklere for gründere å utforme en NPD-strategi, lage en plan for forretningsvekst og gå videre med den. Bruken av AI i produktoppdagelse og forskning er imidlertid ikke det eneste som har endret seg i produktutviklingsprosessen.

Faktisk finnes det ytterligere 6 nye strategier som du kan vurdere å bruke for ditt neste produkt.

Strategi nr. 1: AI hjelper med beslutningstaking

Vi lever i AI-teknologiens gullalder, og denne teknologien finnes overalt. I tillegg til å bruke den til å forbedre produktfunksjonaliteten kan du også stole på maskinlæringsalgoritmer for å få hjelp med produktbeslutningene dine.

Den første anvendelsen av AI i produktstrategi og i prosessen for produktbeslutninger som kanskje umiddelbart dukker opp i tankene dine, er selvfølgelig avansert dataanalyse. Gode produktteam baserer seg på data og analyse for å følge med på resultatene til produktene/funksjonene sine, identifisere forbedringsområder og trekke ut verdifull lærdom.

Vanligvis gjør du dette ved å bruke et hendelsesbasert analyseverktøy eller ved å ansette et dedikert analyseteam. Begge alternativene vil løfte kvaliteten på produktstyringen i selskapet ditt til et helt nytt nivå. De har imidlertid en rekke begrensninger, for eksempel:

• Tids- og ressurskrevende: Utviklingsteamet ditt må integrere disse analyseverktøyene og implementere alle hendelsesutløserne. Det dedikerte analyseteamet ditt kan på sin side bruke alt fra dager til uker på å utføre komplekse analyser.
• Manglende evne til å utføre komplekse analyser: Hendelsesbaserte analyseverktøy vil kunne håndtere lette og middels krevende oppgaver for deg. Analyseteamet ditt kan på sin side utføre komplekse oppgaver. Du kan imidlertid ikke dekke tilfeller der oppgaven er ekstremt kompleks og inneholder mange ukjente faktorer.

Heldigvis har moderne AI-modeller og -algoritmer blitt smarte nok til å håndtere analyseoppgavene for deg. Evnen deres til å håndtere svært komplekse oppgaver på bare noen få minutter er ganske enkelt utrolig.

Eksempel

Datarobot kan for eksempel gå gjennom resultatdataene for produktet ditt og gi deg et estimat på kundens levetidsverdi (LTV).

LTV er blant de vanskeligste måltallene for produktteam å måle, spesielt hvis produktet ditt er relativt nytt og du ikke har samlet inn nok data om kundeanskaffelse og kundefrafall til å beregne den. Datarobots AI-modell kan imidlertid ekstrapolere de eksisterende dataene dine og forutsi LTV-en din, uansett hvor lite eksisterende data du har.

Strategi nr. 2: Prototyping med AR/VR

En av de store fordelene ved programvareutvikling er muligheten til å lage prototyper raskt. CTO-en min bygget en gang en prototype/MVP-versjon av et av produktene våre over natten og lanserte den neste morgen.

Produktet ble en fiasko og bestod ikke fasen for idévalidering. Poenget mitt er imidlertid at vi klarte å bygge og lansere en prototypeversjon av et produkt i løpet av én dag.

Vi kunne imidlertid ikke ha gjort noe i nærheten av rask prototyping hvis vi hadde bygget et fysisk produkt. Problemet er at du må gå inn i produksjonsprosessen og samarbeide med flere leverandører for å kunne bygge én enkelt enhet av produktet ditt.

Det betyr at du sløser bort betydelige mengder tid og penger på å få tak i produktprøver som du kan dele ut til målgruppen din, slik at de kan bruke og kritisere dem.

Den gode nyheten er at den nyeste utviklingen innen AR- og VR-teknologi har gjort det mulig for brukerne dine å samhandle digitalt med prototypene dine, uten at du trenger å gå gjennom bryderiet med å produsere prototyper.

Eksempel

Et av de mest fremtredende eksemplene på dette er Ford Motor Company, som bygger og tester bilene sine i et virtuelt VR-miljø før de produserer den første fysiske kopien for å oppdatere produktlinjen sin.

Takket være denne prosessen kan ingeniørene og designerne hos Ford finne og løse problemer i prototypen tidlig ved faktisk å se, «berøre» og samhandle med bilen.

Først etter et par virtuelle runder med testing og utbedring av produktdesignet vil PM-teamet gi produksjonsteamene grønt lys til å begynne arbeidet med den fysiske prototypen av bilen.

Strategi nr. 3: Fantastiske DevOps-prosesser

Jeg blir ikke overrasket hvis du lurer på hva DevOps har å gjøre med strategier for produktutvikling.

Det korte svaret er at en god DevOps-prosess faktisk er en produktutviklingsstrategi i seg selv, og det er noe jeg absolutt vil anbefale deg å være oppmerksom på når du arbeider med NPD-prosessen din.

Det lange svaret er imidlertid:

DevOps slik jeg omtaler det her, er ikke den trendy stillingen i utviklingsteamet, men prosessen og filosofien som gjør det mulig å raskt og sømløst bygge, teste og distribuere nye versjoner av applikasjonen eller nettstedet ditt til produksjonsmiljøet gjennom kontinuerlig integrasjon.

Vi kan raskt identifisere en rekke tekniske og driftsmessige fordeler ved å implementere gode DevOps-prosesser i virksomheten din (for eksempel bedre stabilitet i kodebasen, enklere håndtering av de samarbeidende kodeprosessene dine og mer).

Som produktledere må vi imidlertid fokusere på forretningsfordelene ved en velsmurt DevOps-maskin i virksomheten din, blant annet:

• Raskere tid til markedet for de nye funksjonene og produktversjonene dine. Jeg har sett produkter der test- og distribusjonsprosessene tok 1–2 måneder for hver større lansering! Det er altfor lang tid! Du kunne ha bygget komplette MVP-er og validert dem i løpet av tiden det tok å gjennomføre lanseringen av disse produktene!
• Bedre stabilitet når det gjelder å unngå å introdusere nye feil i produktet etter hver lansering. Du vil ikke at produktet ditt skal se ut som et fullstendig kaos etter hver lansering, og du vil ikke at brukerne dine skal bli sinte på deg og forlate deg til fordel for et mer stabilt alternativ.
• Større forutsigbarhet når det gjelder utviklingsteamets evne til å overholde tidsfristene sine. Jeg vet at lanseringsdatoer endres hele tiden. Men med en velorganisert DevOps-prosess får du langt færre uforutsette problemer i siste liten og langt bedre sjanser for å lansere i tide.

Eksempel

For å illustrere den enorme forskjellen DevOps utgjør når det gjelder pålitelighet og distribusjonshastighet, kan vi sammenligne teknologigigantene (som utmerker seg innen DevOps) med typiske bedriftsvirksomheter.

Her ser vi at en gigant som Amazon klarer å distribuere 23 000 ganger om dagen med en gjennomløpstid på «et par minutter», mens frekvensen for en typisk virksomhet er (hvis du kan tro det!) én gang hver niende måned.

Vi kan også se denne forbedringen i produktets livssyklus hos andre teknologiselskaper, som Apple og Uber, eller hos sosiale mediegiganter som Facebook og andre.

Strategi nr. 4: API-først-tilnærming

Noen ganger kommer suksessen til produktet ditt ikke fra forretnings- eller produktbeslutninger, men fra måten utviklerne og den tekniske ledelsen utformer arkitekturen på.

Produktet jeg leder, har for eksempel støydemping og transkripsjon på enheten. Denne tidlige arkitekturbeslutningen har gitt oss betydelige fordeler sammenlignet med konkurrentene våre. Transkripsjon på enheten er nemlig i praksis kostnadsfri for virksomheten min. Derfor kan vi prise den på et nivå som andre (med kostbar skybasert transkripsjon) ikke kan konkurrere med.

En annen god arkitekturbeslutning du kan vurdere for å forbedre produktets muligheter betydelig i fremtiden, er å bygge det med en API-først-tilnærming.

Logikken her er: For at nettstedet eller mobil-/skrivebordsapplikasjonen din skal kommunisere med serveren din, må du bygge mange API-er. Vanligvis behandler du disse API-ene som noe internt og bygger dem på en måte som gjør at du ikke kan bruke dem utenfor kommunikasjonen med dine egne apper.

API-først-tilnærmingen innebærer at API-ene du bygger for dine egne behov, bør være gode nok til at du også kan bruke dem som offentlige API-er (inkludert nødvendig sikkerhet og struktur).

På denne måten trenger du ikke å bruke masse tid og krefter på å bygge et offentlig API fra grunnen av når du bestemmer deg for å legge til integrasjoner med tredjepartsverktøy eller tilby API-et ditt som en separat tjeneste.

Eksempel

Mitt favoriteksempel på en API-først-tilnærming som er gjennomført på riktig måte, er Stripe.

API-et de tilbyr brukerne sine, er rett og slett fantastisk. Det er sikkert, robust, enkelt å arbeide med og inkluderer praktisk talt alle funksjonene du finner i Stripe.

Strategi nr. 5: Tilnærming med kantdatabehandling

Databehandling er svært kostbart. Infrastruktur- og databehandlingskostnadene dine er spesielt betydelige hvis behandlingen skjer i skyen.

LinkedIn var for eksempel beryktet for å bruke mesteparten av inntektene sine på nettskybasert databehandling før selskapet ble kjøpt opp av Microsoft. De rapporterte berømt en kostnad på $72 millioner for et av kvartalene sine tidlig på 2010-tallet.

Så betydelige nettskykostnader vil ha direkte innvirkning på hvordan du bygger og priser produktene dine, og på hvordan du posisjonerer deg i markedet.

La meg gå tilbake til produktet jeg leder, og den fantastiske arkitekturen som teknologiledelsen vår hadde utformet for det. Som jeg allerede har nevnt, bestemte vi oss for å kjøre AI-modellene lokalt på brukernes maskiner i stedet for i nettskyen, noe som reduserte enhetskostnadene for disse modellene til null.

Tilnærmingen teknologiledelsen vår hadde valgt der, har et navn – kantdatabehandling. Det er en struktur der du overlater all eller deler av databehandlingen til kundenes enheter.

Eksempel

Et ganske kjent eksempel på et selskap som bruker denne tilnærmingen, er Tesla. Jeg vil hevde at bilene deres er mer programvare og IT-maskinvare enn biler. Jeg mener, har du sett datamaskinene om bord i en Tesla?

Disse to identiske brikkene har prosesseringskraft på superdatamaskinnivå og kan kjøre de fleste av Teslas AI-modeller lokalt. De sparer betydelig på infrastrukturkostnader og båndbredde sammenlignet med hva Tesla ville ha brukt på å kjøre disse modellene i nettskyen.

Morsomt faktum: En venn av meg som er sikkerhetsekspert, hacket seg nylig inn på datamaskinen i Teslaen sin. Tilsynelatende kjører den på Linux (selvfølgelig, alt kjører på Linux) og har Dropbox installert.

Strategi nr. 6: Superpersonalisering

Hvis du spør en digital markedsføringsekspert om de viktigste trendene innen fagfeltet deres, vil de fleste gi deg det samme svaret – personalisering.

Den samme logikken gjelder også for produktledelse. La oss ikke glemme at ikke alle brukerne dine er identiske kopier av din ideelle kundeprofil. Kundeprofilen din er ganske enkelt «det matematiske gjennomsnittet» av alle de forskjellige personene du har tenkt å rette deg mot.

Merk: Kundeprofiler er blant de viktigste leveransene produkteiere må opprette og administrere. Se listen vår over verktøy for produktutvikling som vil hjelpe deg med denne oppgaven.

Faktisk er praktisk talt ingen en helt nøyaktig match, og brukere i virkeligheten har minst én egenskap eller preferanse som skiller seg fra kundeprofilen din. Det betyr at produktet du bygger rundt kundeprofilen din, ikke vil kunne dekke alle smertepunktene til brukere i virkeligheten fullstendig, og at alle vil ha minst én ting å klage på.

Heldigvis lever vi i en verden med stordata og AI. Du kan dra nytte av atferdsdataene du har om brukerne dine, og tilby dem noe som kalles «superpersonaliserte» opplevelser, der funksjonene og innholdet ditt samsvarer nøyaktig med deres individuelle behov.

Eksempel

Netflix og Spotify er blant de ledende selskapene i verden når det gjelder superpersonalisering. Bruk ganske enkelt disse produktene i et par uker, så begynner de å foreslå perfekte sanger og serier for deg.

Produktverdenen er i utvikling – heng med!

Måten oppstartsselskapet ditt går fra en produktidé til et vellykket produkt på, har endret seg betydelig. Nye teknologier som AR/VR og AI kan hjelpe deg med å bygge bedre produkter og nå markedet raskere.

Så uansett om det finnes et eksisterende produkt du arbeider med, eller om du skal bygge et minimum levedyktig produkt fra bunnen av, anbefaler jeg absolutt at du benytter deg av disse innovative tilnærmingene for å ta produktutviklingen din til neste nivå.

Å ta i bruk en vellykket produktutviklingsstrategi vil definitivt hjelpe deg med å nå målene dine, men du må også bruke de riktige verktøyene for å gjennomføre strategien. Sørg for å se på vår kuraterte liste over produktverktøy som vil hjelpe deg med dette.

Til slutt holder gode produkteiere seg alltid oppdatert på de nyeste trendene innen produktledelse. Det kan vi også hjelpe deg med! Sørg for å abonnere på nyhetsbrevet vårt for flere ressurser og veiledninger om produktledelse, i tillegg til de nyeste podkastene, intervjuene og annen innsikt fra ledere og eksperter i bransjen.