6 nya strategier för produktutveckling värda att utforska

Alla produktchefer med mer än ett års erfarenhet kan berätta att nya taktiker och strategier för produktutveckling dyker upp hela tiden. Eftersom vi av naturen är innovativa människor vill vi naturligtvis ta till oss de senaste och bästa av dessa nya strategier.

Men är det verkligen värt tiden och ansträngningen att lära sig och ta till sig var och en av dessa strategier?

Som senior produktchef har jag lärt mig mycket om produktutveckling genom ren och skär prövning och misstag.

Så här är vad du behöver veta
så att du kan genomföra fler försök med färre misstag.

Vad är en strategi för ny produktutveckling (NPD)?

Om du tillhör de lyckligt lottade produktchefer som får bygga en produkt från grunden måste du först ta fram en plan eller en strategi för ny produktutveckling.

NPD-strategin är en uppsättning steg som du och ditt team tar för att utforma och bygga er produkt (samt de taktiker som ni behöver använda för att hantera varje steg i planen).

Så ser processen för ny produktutveckling ut 2025

Sättet som människor skapade nya digitala produkter på för 5–10 år sedan och sättet de gör det på nu skiljer sig något åt.

Jag vill inte prata om hur du utformar din NPD-strategi och hur den moderna versionen ser ut (vi har en separat guide för det).

Låt mig i stället lyfta fram de viktigaste förändringarna i hur människor bygger nya produkter i dag jämfört med för ett decennium sedan.

Produktidéer / undersökning av befintliga produkter

Då

Du skulle lägga betydande tid på att undersöka dina konkurrenter, läsa deras kundfeedback, fastställa dina konkurrensfördelar, brainstorma kring ditt produktkoncept, generera idéer, komma på nya produktidéer och mycket mer.

Nu

Med ChatGPT:s tillkomst (särskilt GPT-4) kan all forskning som skulle ha tagit veckor att slutföra göras inom ett par dagar.

Beslut om kommersialisering, prissättning och paketavtal

Då

De flesta användare köpte programvara en gång och ansvarade sedan själva för att ladda ner och installera uppdateringar när de blev tillgängliga. Företagsprogramvara köptes och såldes av en försäljningsavdelning (försäljningsdriven tillväxt), som arbetade tillsammans med organisationen och kunden för att utveckla skräddarsydda lösningar och priser.

Nu

När det gäller att avgöra hur du ska prissätta och sälja dina produkter är den viktigaste trenden du behöver ta hänsyn till PLG.

Den moderna produktdrivna tillväxtstrategin utgår från att du omorganiserar din produktfärdplan så att fokus ligger kvar på initiativ som skapar fantastiska användarupplevelser i din produkt, för att säkerställa att produkten marknadsför sig själv.

Dessutom omfattar PLG-affärsstrategier vanligtvis en kostnadsfri prisnivå eller en kostnadsfri provperiod som låter dina användare uppleva produktens värdeerbjudande och kundupplevelse direkt innan de fattar beslutet att köpa den.

Utforma din marknadsföringsstrategi

Då

Precis som idéprocessen har marknadsundersökningar och strategiutveckling traditionellt varit mycket tidskrävande. Det omfattar en mängd olika uppgifter, till exempel: 

• Genomföra marknadsundersökningar och välja en målmarknad.
• Identifiera nya och befintliga marknader
• Arbeta med fokusgrupper som representerar din målgrupp och genomföra marknadstester för att identifiera dina kunders behov.
• Beräkna marknadsandelen för liknande produkter på både befintliga och nya marknader.

Nu

I dag har vi många nya AI-drivna verktyg (inklusive ChatGPT) som kan minska den tid det tar för dig att undersöka marknaden och utforma din marknadsföringsstrategi avsevärt. Det finns också Similarweb, Browse AI, Brandwatch och andra AI-verktyg för marknadsundersökningar som du kan överväga att lägga till i din verktygslåda för att få hjälp med detta.

Sammanfattningsvis har AI-tekniken gjort det mycket enklare för entreprenörer att utforma en NPD-strategi, bygga sin plan för företagstillväxt och gå vidare med den. Användningen av AI i produktupptäckt och forskning är dock inte det enda som har förändrats i produktutvecklingsprocessen.

Det finns faktiskt ytterligare 6 nya strategier som du kan överväga att använda för din nästa produkt.

Strategi nr 1: AI hjälper till med beslutsfattandet

Vi lever i AI:s guldålder och den här tekniken finns överallt. Förutom att använda den för att förbättra produktens funktionalitet kan du också förlita dig på maskininlärningsalgoritmer för att hjälpa dig med dina produktbeslut.

Den första tillämpningen av AI i produktstrategin och i produktens beslutsprocess som du kanske omedelbart tänker på är förstås avancerad dataanalys. Bra produktteam förlitar sig på data och analys för att följa upp resultatet för sina produkter/funktioner, identifiera förbättringsområden och dra värdefulla lärdomar.

Vanligtvis gör du detta genom att använda ett händelsebaserat analysverktyg eller genom att anställa ett särskilt analysteam. Båda alternativen kommer att höja kvaliteten på produktledningen i ditt företag till en helt ny nivå. De medför dock en rad begränsningar, till exempel:

• Tids- och resurskrävande: Ditt utvecklingsteam måste integrera dessa analysverktyg och implementera alla händelseutlösare. Ditt särskilda analysteam kan å andra sidan behöva allt från dagar till veckor för att genomföra komplexa analyser.
• Oförmåga att utföra komplexa analyser: Händelsebaserade analysverktyg kan hantera enklare uppgifter och uppgifter på mellannivå åt dig. Ditt analysteam kan å andra sidan utföra komplexa uppgifter. Du kan dock inte täcka de fall där uppgiften är extremt komplex och innehåller många okända faktorer.

Lyckligtvis har moderna AI-modeller och algoritmer blivit tillräckligt smarta för att hantera analysuppgifterna åt dig. Deras förmåga att hantera uppgifter med hög komplexitet på bara några minuter är verkligen häpnadsväckande.

Exempel

Datarobot kan till exempel gå igenom resultatdata för din produkt och ge dig en uppskattning av ditt kundlivstidsvärde (LTV).

LTV är ett av de svåraste måtten för produktteam att mäta, särskilt om din produkt är relativt ny och du inte har samlat in tillräckligt med data om kundanskaffning och kundbortfall för att beräkna det. Datarobots AI-modell kan däremot extrapolera dina befintliga data och förutsäga ditt LTV oavsett hur lite befintlig data du har.

Strategi nr 2: AR/VR-prototypframställning

En av de stora fördelarna med programvaruutveckling är möjligheten till snabb prototypframställning. Min CTO byggde en gång en prototyp-/MVP-version av en av våra produkter över natten och lanserade den nästa morgon.

Produkten blev ett misslyckande och klarade inte valideringsfasen för idén. Men min poäng är att vi kunde bygga och genomföra en produktlansering av en prototypversion på en enda dag.

Vi hade däremot inte kunnat göra något i närheten av snabb prototypframställning om vi hade byggt någon fysisk typ av produkt. Problemet är att du måste gå in i tillverkningsprocessen och arbeta med flera leverantörer för att kunna bygga en enda enhet av din produkt.

Det innebär att du slösar betydande mängder tid och pengar på att få tag på produktprover som du kan distribuera till din målgrupp så att de kan använda och kritisera dem.

Den goda nyheten är att den senaste utvecklingen inom AR- och VR-teknik har gjort det möjligt för dina användare att interagera med dina prototyper digitalt, utan att du behöver gå igenom besväret med att tillverka prototyper.

Exempel

Ett av de mest framstående exemplen på detta är Ford Motor Company, som bygger och testar sina bilar i en VR-miljö först, innan de tillverkar det första fysiska exemplaret för att uppdatera sin produktlinje.

Tack vare denna process kan ingenjörerna och formgivarna på Ford hitta och åtgärda problem i sin prototyp tidigt genom att faktiskt se, ”röra vid” och interagera med bilen.

Först efter ett par virtuella iterationer av testning och korrigering av produktdesignen ger PM-teamet klartecken till tillverkningsteamen att börja arbeta med den fysiska prototypen av bilen.

Strategi nr 3: Fantastiska DevOps-processer

Jag blir inte förvånad om du undrar vad DevOps har att göra med strategier för produktutveckling.

Det korta svaret är att en bra DevOps-process faktiskt är en strategi för produktutveckling i sig och något som jag definitivt rekommenderar dig att uppmärksamma när du arbetar med din NPD-process.

Det långa svaret är följande:

Den DevOps jag talar om här är inte den trendiga tjänsten i utvecklingsteamet, utan processen och filosofin som låter dig snabbt och sömlöst bygga, testa och distribuera nya versioner av din applikation eller webbplats till produktionsmiljön genom kontinuerlig integration.

Vi kan snabbt identifiera ett antal tekniska och operativa fördelar med att implementera bra DevOps-processer i företaget (såsom bättre stabilitet i kodbasen, enklare hantering av era gemensamma kodningsprocesser och mycket mer).

Som produktchefer behöver vi dock fokusera på affärsnyttan med en väloljad DevOps-maskin i företaget, bland annat:

• Snabbare tid till marknaden för era nya funktioner och produktversioner. Jag har sett produkter där test- och distributionsprocesserna tog 1–2 månader för varje större lansering! Det är alldeles för lång tid! Under den tid det tog att genomföra lanseringen av dessa produkter hade ni kunnat bygga hela MVP:er och validera dem!
• Bättre stabilitet när det gäller att inte introducera nya buggar i produkten efter varje lansering. Du vill inte att produkten ska se ut som en fullständig röra efter varje lansering, och du vill inte att användarna ska bli arga på dig och överge dig för ett stabilare alternativ.
• Större förutsägbarhet när det gäller utvecklingsteamets förmåga att hålla sina tidsfrister. Jag vet, lanseringsdatum ändras hela tiden. Men med en välorganiserad DevOps-process får du betydligt färre oförutsedda problem i sista minuten och mycket bättre chanser att lansera i tid.

Exempel

För att illustrera den enorma skillnad som DevOps gör när det gäller tillförlitlighet och distributionshastighet kan vi jämföra teknikjättarna (som är mycket bra på DevOps) med typiska storföretag.

Här kan vi se att en gigant som Amazon lyckas genomföra 23 000 distributioner per dag med en ledtid på omkring ”ett par minuter”, medan frekvensen för ett typiskt storföretag är (om du kan tro det!) en gång var nionde månad.

Vi kan se denna förbättring av produktlivscykeln även hos andra teknikföretag, såsom Apple och Uber, eller sociala mediejättar som Facebook och andra.

Strategi nr 4: API-först-metod

Ibland kommer framgången för din produkt inte från affärs- eller produktbeslut, utan från hur dina utvecklare och din tekniska ledning utformar arkitekturen.

Den produkt jag leder har till exempel brusreducering och transkribering på enheten. Detta tidiga arkitekturbeslut har lett till att vi har betydande fördelar gentemot våra konkurrenter. Närmare bestämt är transkribering på enheten i princip kostnadsfri för mitt företag. Därför kan vi prissätta den på en nivå som andra (med kostsam molnbaserad transkribering) inte kan konkurrera med.

Ett annat bra arkitekturbeslut som du kan överväga för att avsevärt förbättra produktens funktioner i framtiden är att bygga den med en API-först-metod.

Logiken här är följande: för att få din webbplats eller mobil-/datorapp att kommunicera med din server kommer du att bygga många API:er. Vanligtvis behandlar du dessa API:er som något internt och bygger dem på ett sätt som gör att du inte kan använda dem utanför kommunikationen med dina egna appar.

API-först-metoden innebär att de API:er du bygger för dina egna behov ska vara tillräckligt bra för att även kunna användas som offentliga API:er (inklusive nödvändig säkerhet och struktur).

På så sätt behöver du inte lägga massor av tid och arbete på att bygga ett offentligt API från grunden när du bestämmer dig för att lägga till integrationer med verktyg från tredje part eller erbjuda ditt API som en separat tjänst.

Exempel

Mitt favoriteexempel på en API-först-metod som har genomförts på rätt sätt är Stripe.

API:et som de erbjuder sina användare är helt fantastiskt. Det är säkert, robust, enkelt att arbeta med och innehåller praktiskt taget alla funktioner som du hittar i Stripe.

Strategi nr 5: metod med kantnära databehandling

Databehandling är mycket dyrt. Kostnaderna för din infrastruktur och databehandling är särskilt betydande om bearbetningen sker i molnet.

LinkedIn var till exempel ökänt för att spendera större delen av sina intäkter på molnbaserad databehandling innan företaget förvärvades av Microsoft. De rapporterade berömt en kostnad på $72 miljoner för ett av sina kvartal i början av 2010-talet.

Så höga molnkostnader kommer direkt att påverka hur du bygger och prissätter dina produkter samt hur du positionerar dig på marknaden.

Låt mig återgå till produkten jag ansvarar för och den fantastiska arkitektur som vår tekniska ledning hade utformat för den. Som jag redan nämnde beslutade vi oss för att köra AI-modellerna lokalt på våra användares datorer i stället för i molnet, vilket gjorde enhetskostnaderna för dessa modeller till noll.

Den strategi som vår tekniska ledning hade valt där har ett namn – databehandling i utkanten. Det är en struktur där du delegerar hela eller delar av databehandlingen till dina kunders enheter.

Exempel

Ett ganska välkänt exempel på ett företag som använder denna strategi är Tesla. Jag skulle hävda att deras bilar består mer av mjukvara och IT-hårdvara än av själva bilen. Jag menar, har du sett datorerna ombord i en Tesla?

Dessa två kretsar har processorkraft på superdatornivå och kan köra de flesta av Teslas AI-modeller lokalt. De sparar därmed betydande kostnader för infrastruktur och bandbredd jämfört med vad Tesla skulle ha behövt betala för att köra modellerna i molnet.

Kuriosa: En säkerhetsexpert som är min vän hackade sig nyligen in i sin Tesla-dator. Tydligen kör den Linux (så klart, allt körs på Linux) och har Dropbox installerat.

Strategi nr 6: Superpersonalisering

Om du frågar någon digital marknadsföringsexpert om de viktigaste trenderna inom deras område kommer de flesta att ge dig samma svar – personalisering.

Samma logik gäller även för produktledning. Låt oss inte glömma att alla dina användare inte är exakta kopior av din idealkundprofil. Din persona är helt enkelt det ”matematiska genomsnittet” av alla de olika personer du avser att rikta dig till.

Obs: Personas hör till de viktigaste leverablerna som produktchefer behöver skapa och hantera. Ta en titt på vår lista över verktyg för produktutveckling som hjälper dig med denna uppgift.

Faktum är att praktiskt taget ingen är en exakt matchning, och verkliga användare har åtminstone en egenskap eller preferens som skiljer sig från din persona. Det innebär att produkten du bygger kring din persona inte kommer att kunna täcka verkliga användares problem helt och hållet, och var och en kommer att ha åtminstone något att klaga på.

Som tur är lever vi i en värld av stora datamängder och AI. Du kan dra nytta av den beteendedata du har om dina användare och erbjuda dem något som kallas ”superpersonaliserade” upplevelser, där dina funktioner och ditt innehåll exakt matchar deras individuella behov.

Exempel

Netflix och Spotify hör till de främsta företagen i världen när det gäller att bemästra superpersonalisering. Använd bara dessa tjänster i ett par veckor, så börjar de föreslå perfekta låtar och program för dig.

Produktvärlden utvecklas – häng med!

Det sätt på vilket ditt nystartade företag går från en produktidé till en framgångsrik produkt har förändrats avsevärt. Ny teknik som AR/VR och AI kan hjälpa dig att bygga bättre produkter och nå din marknad snabbare.

Så oavsett om du arbetar med en befintlig produkt eller ska bygga en livskraftig minimiprodukt från grunden rekommenderar jag starkt att du drar nytta av dessa innovativa metoder för att ta ditt produktbyggande till nästa nivå.

Att använda en framgångsrik produktutvecklingsstrategi kommer definitivt att hjälpa dig att nå dina mål, men du behöver också använda rätt verktyg för att genomföra strategin. Ta en titt på vår kurerade lista över produktverktyg som hjälper dig med detta.

Slutligen håller bra produktchefer alltid jämna steg med de senaste trenderna inom produktledning. Vi kan hjälpa dig med det också! Se till att prenumerera på vårt nyhetsbrev för fler resurser och guider om produktledning, samt de senaste poddarna, intervjuerna och andra insikterna från branschledare och experter.