Bir yıldan fazla deneyime sahip herhangi bir ürün yöneticisi, yeni ürün geliştirme taktiklerinin ve stratejilerinin sürekli olarak ortaya çıktığını size söyleyecektir. Doğamız gereği yenilikçi insanlar olduğumuz için elbette bu yeni stratejilerin en yeni ve en iyilerini benimsemek isteriz.
Ancak bu stratejilerin her birini öğrenmek ve benimsemek için zaman ve çaba harcamaya gerçekten değer mi?
Kıdemli bir ürün yöneticisi olarak, tamamen deneme yanılma yoluyla ürün geliştirme hakkında çok şey öğrendim.
İşte bilmeniz gerekenler
daha az hatayla daha fazla deneme yapabilmeniz için.
Yeni Ürün Geliştirme (NPD) Stratejisi Nedir?
Sıfırdan bir ürün geliştirme fırsatı bulan şanslı ürün yöneticileri arasındaysanız, öncelikle yol haritasını veya Yeni Ürün Geliştirme Stratejisini belirlemeniz gerekir.
NPD stratejisi, sizin ve ekibinizin ürününüzü fikir aşamasından geçirip geliştirmek için attığı adımların yanı sıra plandaki her adımı ele almak için uygulamanız gereken taktiklerden oluşan bir bütündür.
Yeni Ürün Geliştirme Süreci 2025'te Nasıl Görünüyor?
İnsanların 5-10 yıl önce yeni dijital ürünler geliştirme biçimiyle bunu günümüzde yapma biçimleri biraz farklı.
NPD stratejinizi nasıl oluşturduğunuzdan ve bunun modern versiyonunun nasıl göründüğünden bahsetmek istemiyorum (bunun için ayrı bir rehberimiz var).
Bunun yerine, insanların günümüzde yeni ürünler geliştirme biçimindeki, on yıl öncesine kıyasla temel değişiklikleri vurgulamama izin verin.
Ürün Fikri Geliştirme / Mevcut Ürünleri Araştırma
O zaman
Rakiplerinizi araştırmaya, onların müşteri geri bildirimlerini incelemeye, rekabet avantajlarınızı belirlemeye, ürün konseptiniz hakkında beyin fırtınası yapmaya, fikir üretmeye, yeni ürün fikirleri geliştirmeye ve daha fazlasına önemli miktarda zaman ayırırdınız.
Şimdi
ChatGPT'nin (özellikle GPT-4'ün) ortaya çıkmasıyla, tamamlamanız haftalar sürecek herhangi bir araştırma birkaç gün içinde yapılabilir.
Have an account? Log In
Ticarileştirme, Fiyatlandırma ve Paket Anlaşmalarına Karar Verme
O zaman
Çoğu kullanıcı yazılımı bir kez satın alır ve güncellemeler kullanıma sunuldukça bunları indirip yüklemekten sorumlu olurdu. Kurumsal yazılımlar, kuruluş ve müşteriyle birlikte özel çözümler ve fiyatlandırma geliştirmek için çalışan bir satış departmanı (satış odaklı büyüme) tarafından alınıp satılırdı.
Şimdi
Ürünlerinizi nasıl fiyatlandırıp satacağınıza karar verirken dikkate almanız gereken temel eğilim PLG'dir.
Modern ürün odaklı büyüme stratejisi, ürün yol haritanızı yeniden düzenleyerek odağınızı, ürününüzün kendini pazarlamasını sağlamak için ürününüz içinde harika kullanıcı deneyimleri oluşturan girişimlerde tutacağınızı varsayar.
Ayrıca PLG iş stratejileri genellikle, kullanıcılarınızın satın alma kararı vermeden önce ürününüzün değer önerisini ve müşteri deneyimini doğrudan deneyimlemelerini sağlayacak ücretsiz bir fiyatlandırma katmanını veya ücretsiz denemeyi göz önünde bulundurur.
Pazarlama Stratejinizi Oluşturma
O zaman
Tıpkı fikir geliştirme süreci gibi, pazar araştırması yapmak ve stratejinizi oluşturmak da geleneksel olarak oldukça zaman alıcı olmuştur. Şunlar gibi çok çeşitli görevleri içerir:
- Pazar araştırması yapmak ve hedef pazar seçmek.
- Yeni ve mevcut pazarları belirlemek
- Demografinizi temsil eden odak gruplarıyla çalışmak ve müşteri ihtiyaçlarınızı belirlemek için pazar testleri gerçekleştirmek.
- Hem mevcut hem de yeni pazarlardaki benzer ürünlerin pazar payını hesaplamak.
Şimdi
Günümüzde, pazarlama stratejinizi araştırmak ve oluşturmak için gereken süreyi önemli ölçüde azaltabilecek, yapay zekâ destekli birçok yeni araç (ChatGPT dahil) bulunuyor. Ayrıca Similarweb, Browse AI, Brandwatch ve bu konuda size yardımcı olması için araç setinize eklemeyi değerlendirebileceğiniz diğer yapay zekâ pazar araştırması araçları da mevcut.
Özetlemek gerekirse, yapay zekâ teknolojisi girişimcilerin bir NPD stratejisi oluşturmasını, işletme büyüme planlarını hazırlamasını ve bu planla ilerlemesini çok daha kolay hâle getirdi. Ancak ürün keşfi ve araştırmasında yapay zekâ kullanımı, ürün geliştirme sürecinde değişen tek şey değil.
Aslında bir sonraki ürününüz için kullanmayı düşünebileceğiniz 6 yeni strateji daha var.
1. Strateji: Karar Alma Sürecinde Yapay Zekâdan Yararlanma
Yapay zekânın altın çağında yaşıyoruz ve bu teknoloji her yerde karşımıza çıkıyor. Yapay zekâyı ürün işlevselliğinizi geliştirmek için kullanmanın yanı sıra, ürün kararlarınızda size yardımcı olması için makine öğrenimi algoritmalarına da güvenebilirsiniz.
Ürün stratejisinde yapay zekânın ve ürün karar alma sürecinin aklınıza hemen gelebilecek ilk uygulaması, elbette gelişmiş veri analitiğidir. Başarılı ürün ekipleri; ürünlerinin/özelliklerinin performansını takip etmek, iyileştirme alanlarını belirlemek ve değerli çıkarımlar elde etmek için verilere ve analitiğe güvenir.
Bunu genellikle olay tabanlı bir analitik aracı kullanarak veya özel bir analitik ekip kurarak yaparsınız. Her iki seçenek de şirketinizdeki ürün yönetiminin kalitesini tamamen yeni bir seviyeye taşır. Ancak bunların şu gibi çeşitli sınırlamaları vardır:
- Zaman ve kaynak yoğunluğu: Geliştirme ekibinizin bu analitik araçlarını entegre etmesi ve tüm olay tetikleyicilerini uygulaması gerekir. Öte yandan özel analitik ekibinizin karmaşık analizleri gerçekleştirmesi günler, hatta haftalar sürebilir.
- Karmaşık analizleri gerçekleştirememe: Olay tabanlı analitik araçları sizin için hafif ve orta düzeydeki görevleri yerine getirebilir. Öte yandan analitik ekibiniz karmaşık görevleri gerçekleştirebilir. Ancak eldeki görev çok sayıda bilinmeyen içeren son derece karmaşık bir görev olduğunda bu durumların üstesinden gelemezsiniz.
Neyse ki modern yapay zekâ modelleri ve algoritmaları, analitik görevlerini sizin için yerine getirebilecek kadar akıllı hâle geldi. Yüksek karmaşıklıktaki görevleri yalnızca birkaç dakika içinde gerçekleştirebilmeleri gerçekten hayranlık uyandırıcı.
Örnek
Örneğin Datarobot, ürününüzün performans verilerini derinlemesine inceleyerek Müşteri Yaşam Boyu Değeriniz (LTV) için bir tahmin sunabilir.
LTV, özellikle ürününüz oldukça yeniyse ve bunu hesaplamak için yeterli edinim ve kayıp verisi biriktirmediyseniz, ürün ekiplerinin ölçmesinin en zor olduğu metriklerden biridir. Ancak Datarobot’un yapay zekâ modeli, mevcut verilerinizi genişleterek ne kadar az mevcut veriniz olursa olsun LTV’nizi tahmin edebilir.
2. Strateji: AR/VR ile Prototip Oluşturma
Yazılım geliştirmenin en güzel yanlarından biri hızlı prototip oluşturabilmenizdir. CTO’m bir keresinde ürünlerimizden birinin prototip/MVP sürümünü bir gecede oluşturmuş ve ertesi sabah kullanıma sunmuştu.
Ürün başarısız oldu ve fikir doğrulama aşamasını geçemedi. Ancak demek istediğim şu: Bir prototip sürümünü tek bir gün içinde oluşturup kullanıma sunabildik.
Ancak herhangi bir fiziksel ürün türü geliştiriyor olsaydık hızlı prototip oluşturmaya yakın hiçbir şey yapamazdık. Sorun şu ki ürününüzün tek bir birimini oluşturabilmek için üretim sürecine girmeniz ve birden fazla tedarikçiyle çalışmanız gerekir.
Bu da hedef kitlenizin kullanıp eleştirebilmesi için aranızda dağıtabileceğiniz ürün numunelerine ulaşırken önemli miktarda zaman ve para harcadığınız anlamına gelir.
İyi haber şu ki AR ve VR teknolojilerindeki son gelişmeler, prototip üretme zahmetine katlanmanıza gerek kalmadan kullanıcılarınızın prototiplerinizle dijital olarak etkileşim kurmasını mümkün kıldı.
Örnek
Bunun en öne çıkan örneklerinden biri, ürün serisini güncellemek amacıyla ilk fiziksel kopyayı üretmeden önce otomobillerini VR ortamında oluşturan ve test eden Ford Motor Company’dir.
Bu süreç sayesinde Ford’daki mühendisler ve tasarımcılar, otomobili gerçekten görerek, “dokunarak” ve onunla etkileşime girerek prototiplerindeki sorunları erkenden tespit edip giderebiliyor.
Ürün tasarımını birkaç sanal test ve düzeltme iterasyonundan geçirdikten sonra PM ekibi, otomobillerinin fiziksel prototipi üzerinde çalışmaya başlamaları için üretim ekiplerine onay verir.
3. Strateji: Harika DevOps Süreçleri
DevOps'un ürün geliştirme stratejileriyle ne ilgisi olduğunu merak ederseniz şaşırmam.
Kısaca yanıt vermek gerekirse, iyi bir DevOps süreci gerçekten de başlı başına bir ürün geliştirme stratejisidir ve yeni ürün geliştirme süreciniz üzerinde çalışırken kesinlikle dikkat etmenizi önerdiğim bir konudur.
Şimdi, uzun yanıt şu:
Burada sözünü ettiğim DevOps, mühendislik ekibindeki popüler pozisyon değil; uygulamanızın veya web sitenizin yeni sürümlerini sürekli entegrasyon yoluyla üretim ortamında hızlı ve sorunsuz bir şekilde oluşturmanıza, test etmenize ve dağıtmanıza olanak tanıyan süreç ve felsefedir.
Şirketinizde başarılı DevOps süreçlerini uygulamanın mühendislik ve operasyon açısından birçok faydasını (kod tabanının daha istikrarlı olması, iş birliğine dayalı kodlama süreçlerinizin daha kolay yönetilebilmesi ve daha fazlası gibi) hızlıca tespit edebiliriz.
Ancak Ürün Yöneticileri olarak, şirketinizde iyi işleyen bir DevOps sisteminin aşağıdakiler de dahil olmak üzere işletmeye sağlayacağı faydalara odaklanmamız gerekir:
- Pazara sunma süresinin kısalması yeni özellikleriniz ve ürün sürümleriniz için. Her büyük sürümde test ve dağıtım süreçleri 1-2 ay süren ürünler gördüm! Bu çok uzun bir süre! Bu ürünlerin sürümünü yayınlamak için geçen sürede bütün MVP'ler oluşturabilir ve doğrulayabilirdiniz!
- Daha iyi istikrar; her sürümden sonra ürününüze yeni hatalar eklenmemesi açısından. Ürününüzün her sürümden sonra karmakarışık görünmesini istemezsiniz; kullanıcılarınızın size kızıp daha istikrarlı bir alternatif için sizi terk etmesini de istemezsiniz.
- Daha fazla öngörülebilirlik; mühendislik ekibinizin teslim tarihlerinize uyabilmesi açısından. Biliyorum, sürüm tarihleri sürekli değişir. Ancak iyi organize edilmiş bir DevOps süreciyle, son dakikada ortaya çıkan öngörülemeyen sorunlar çok daha az olur ve zamanında yayın yapma şansınız çok daha yüksek olur.
Örnek
DevOps'un güvenilirlik ve dağıtım hızı açısından yarattığı büyük farkı göstermek için, teknoloji devlerini (DevOps konusunda başarılı olanları) tipik kurumsal şirketlerle karşılaştıralım.
Burada, Amazon gibi bir devin, teslim süresi “birkaç dakika” aralığındayken günde 23.000 dağıtım gerçekleştirebildiğini; tipik bir kurumsal şirkette ise bu sıklığın (inanabiliyorsanız!) 9 ayda bir olduğunu görebiliriz.
Ürün yaşam döngüsündeki bu iyileşmeyi Apple, Uber veya Facebook gibi sosyal medya devleri ve diğer teknoloji şirketlerinde de görebiliriz.
Strateji #4: API-Öncelikli Yaklaşım
Bazen ürününüzün başarısı işletme/ürün kararlarından değil, mühendislerinizin ve teknoloji liderliğinizin mimarinizi tasarlama biçiminden kaynaklanır.
Örneğin, liderliğini yaptığım ürün cihaz üzerinde gürültü engelleme ve transkripsiyon özelliklerine sahip. Bu erken mimari kararı, rakiplerimize kıyasla önemli avantajlara sahip olmamızı sağladı. Özellikle, cihaz üzerindeki transkripsiyon şirketim için temelde ücretsiz. Böylece fiyatını, diğerlerinin (maliyetli bulut transkripsiyonu kullananların) rekabet edemeyeceği bir seviyede belirleyebiliyoruz.
Ürününüzün gelecekteki yeteneklerini büyük ölçüde geliştirmek için değerlendirebileceğiniz bir diğer harika mimari karar da ürünü API-öncelikli bir yaklaşımla oluşturmaktır.
Buradaki mantık şu: web sitenizin veya mobil/masaüstü uygulamanızın sunucunuzla iletişim kurmasını sağlamak için çok sayıda API oluşturursunuz. Genellikle bu API'leri şirket içi bir şey olarak ele alır ve kendi uygulamalarınızla iletişim kurmak dışında kullanamayacağınız bir şekilde oluşturursunuz.
API öncelikli yaklaşım, kendi ihtiyaçlarınız için oluşturduğunuz API'lerin gerekli güvenlik ve yapıyı da içerecek şekilde genel API'ler olarak kullanabileceğiniz kadar iyi olmasını gerektirir.
Bu şekilde, üçüncü taraf araçlarla entegrasyonlar eklemeye veya API'nizi ayrı bir hizmet olarak sunmaya karar verdiğinizde, genel API'yi sıfırdan oluşturmak için çok fazla zaman ve çaba harcamanız gerekmez.
Örnek
Doğru şekilde uygulanmış API-öncelikli yaklaşımın en sevdiğim örneği Stripe'tır.
Kullanıcılarına sundukları API gerçekten harika. Güvenli, sağlam, kullanımı kolay ve Stripe'ta bulabileceğiniz neredeyse her özelliği içeriyor.
Strateji #5: Uç Bilişim Yaklaşımı
Hesaplama işlemleri son derece pahalıdır. İşlemleriniz bulutta gerçekleşiyorsa altyapı ve hesaplama maliyetleriniz özellikle yüksektir.
Örneğin LinkedIn, Microsoft tarafından satın alınmadan önce gelirinin büyük bölümünü bulut bilişime harcamasıyla kötü bir üne sahipti. 2010'ların başlarında çeyrek dönemlerinden biri için 72 milyon $ maliyet bildirdikleri çok iyi bilinir.
Bu denli yüksek bulut maliyetlerine sahip olmak, ürünlerinizi geliştirme ve fiyatlandırma şeklinizi ve kendinizi pazarda nasıl konumlandırdığınızı doğrudan etkiler.
Yönettiğim ürüne ve teknoloji liderliğimizin bu ürün için tasarladığı harika mimariye geri döneyim. Daha önce de belirttiğim gibi, AI modellerini bulutta çalıştırmak yerine kullanıcılarımızın makinelerinde yerel olarak çalıştırmaya karar verdik ve bu modellerin birim maliyetlerini sıfıra indirdik.
Teknoloji liderliğimizin burada benimsediği yaklaşımın bir adı var: uç bilişim. Bu, bilgi işlem süreçlerinin tamamını veya bir kısmını müşterilerinizin cihazlarına devrettiğiniz yapıdır.
More Articles
Örnek
Bu yaklaşımı benimseyen oldukça ünlü bir şirket örneği Tesla'dır. Tesla'nın otomobillerinin otomobilden çok yazılım ve BT donanımı olduğunu söyleyebilirim. Yani, bir Tesla otomobilindeki yerleşik bilgisayarları gördünüz mü?
Bu ikiz çipler süper bilgisayar düzeyinde işlem gücü sunar ve Tesla'nın bu modelleri bulutta çalıştırması durumunda harcayacağından çok daha düşük altyapı maliyetleri ve bant genişliği kullanarak Tesla'nın AI modellerinin çoğunu yerel olarak çalıştırabilir.
İlginç bilgi: Güvenlik uzmanı bir arkadaşım kısa süre önce Tesla'sının bilgisayarına sızdı. Görünüşe göre Linux üzerinde çalışıyor (elbette, her şey Linux üzerinde çalışır) ve üzerinde Dropbox yüklü.
6. Strateji: Süper Kişiselleştirme
Herhangi bir dijital pazarlama uzmanına kendi alanındaki en önemli trendleri sorarsanız, çoğu size aynı yanıtı verecektir: kişiselleştirme.
Aynı mantık ürün yönetimi için de geçerlidir. Tüm kullanıcılarınızın ideal müşteri kişiliğinizin birebir kopyaları olmadığını unutmayalım. Kişiliğiniz, hedeflemeyi amaçladığınız tüm farklı kişilerin yalnızca “matematiksel ortalamasıdır”.
Not: Kişilikler, PM'lerin oluşturması ve yönetmesi gereken en önemli çıktılar arasındadır. Bu görevde size yardımcı olacak ürün geliştirme araçları listemize göz atın.
Aslında neredeyse hiç kimse tam olarak örtüşmez ve gerçek hayattaki kullanıcıların kişiliğinizden farklı en az bir özelliği veya tercihi vardır. Bu, kişiliğiniz etrafında oluşturduğunuz ürünün gerçek hayattaki kullanıcıların sorunlarını tamamen karşılayamayacağı ve her birinin en azından şikâyet edecek bir şey bulacağı anlamına gelir.
Neyse ki büyük veri ve AI dünyasında yaşıyoruz. Kullanıcılarınız hakkında sahip olduğunuz davranışsal verilerden yararlanabilir ve özelliklerinizin ve içeriğinizin onların bireysel ihtiyaçlarıyla tam olarak örtüştüğü “süper kişiselleştirilmiş” deneyimler sunabilirsiniz.
Örnek
Netflix ve Spotify, süper kişiselleştirme konusunda ustalaşmış dünyanın önde gelen şirketleri arasındadır. Bu ürünleri birkaç hafta kullanmanız yeterli; size mükemmel şarkılar ve programlar önermeye başlayacaklardır.
Ürün Dünyası Gelişiyor — Ayak Uydurun!
Girişiminizin bir ürün fikrinden başarılı bir ürüne ulaşma şekli önemli ölçüde değişti. AR/VR ve AI gibi yeni teknolojiler daha iyi ürünler geliştirmenize ve pazarınıza daha hızlı ulaşmanıza yardımcı olabilir.
Dolayısıyla ister üzerinde çalıştığınız mevcut bir ürün olsun ister sıfırdan minimum uygulanabilir ürün geliştirmek üzere olun, ürün geliştirme çalışmalarınızı bir sonraki seviyeye taşımak için bu yenilikçi yaklaşımlardan yararlanmanızı kesinlikle öneririm.
Başarılı bir ürün geliştirme stratejisi benimsemek hedeflerinize ulaşmanıza kesinlikle yardımcı olacaktır; ancak bu stratejiyi uygulamak için doğru araçları da kullanmanız gerekir. Bu konuda size yardımcı olacak özenle seçilmiş ürün araçları listemize mutlaka göz atın.
Son olarak, harika PM'ler ürün yönetimi dünyasındaki en son trendleri her zaman takip eder. Bu konuda da size yardımcı olabiliriz! Daha fazla ürün yönetimi kaynağı ve rehberinin yanı sıra sektör liderlerinden ve uzmanlardan en son podcast'leri, röportajları ve diğer içgörüleri almak için bültenimize abone olduğunuzdan emin olun.
