Verilerin altın çağını yaşıyoruz; bu nedenle veri ürünü yönetimi disiplininin, verileri bir ürün olarak yönetme konusunda uzmanlaşmış bir ürün yöneticisi rolünün ortaya çıkması hiç kimse için sürpriz olmadı. Diğer ürün yöneticisi uzmanlıkları gibi, bu iş unvanı da oldukça cazip geliyor. Peki gerçekten neyle ilgili?
Bu nedenle LinkedIn'deki her veri ürünü yöneticisi pozisyonuna başvurmaya başlamadan önce, bu görece yeni mesleğin inceliklerini birlikte ele alalım ve ürün yönetimi kariyerinizin yönünü değiştirmeye değer olup olmadığını görelim.
Veri Ürünü Yöneticisi Ne Yapar?
Veri ürünü yöneticileri, ürünlerini geliştirmek için büyük ölçüde verilerden yararlanır. Ayrıca liderlik ve ürün ekiplerindeki herkesin, daha iyi stratejik ve taktik kararlar alabilmesine yardımcı olmak üzere en güncel KPI'lardan ve veriye dayalı çıkarımlardan haberdar olmasını sağlarlar.
Veri ürünü yöneticilerinin üstlendiği bir diğer önemli rol de veri bilimcileri ile şirket içinde veri ekibinin ürettiği bulguları kullanan diğer herkes (pazarlama uzmanları, yazılım mühendisleri, ürün tasarımcıları vb.) arasındaki boşluğu kapatmaktır.
Not
Veri ürün yöneticilerinin bunu yapmasının en yaygın yolu, veri ekibini departmanlar arası toplantılarda temsil etmektir.
Veri Ürünü Yöneticisinin Rolleri & Sorumlulukları
Bu pozisyon için tipik sorumluluk listesi, sıradan bir ürün yöneticisinin sahip olabileceği sorumluluklara oldukça benzer. Ancak yaptıkları her şey büyük ölçüde verilere dayanır.
Veri öncelikli olma anlayışını açıklamak için bu sorumluluklardan birkaçını ele alayım.
Bir ürün iş listesini oluşturun ve sürdürün
Veri ürün yöneticileri; potansiyel yeni özellikleri belirlemek, mevcut özelliklerde iyileştirmeler planlamak ve bunların nasıl görünüp davranması gerektiğini tanımlamak için veri analizlerinden elde edilen bulguları kullanır.
Örnek: Çıkarımları İş Listesi Öğelerine Dönüştürme
LinkedIn'in mobil uygulaması üzerinde çalışan bir veri ürünü yöneticisi olduğunuzu varsayalım. LinkedIn platformundaki farklı bildirimlerin performansına bakabilirsiniz. Kullanıcılarınıza okunmamış mesajlarını hatırlatan bildirimin açılma oranının öğle saatlerinde zirve yaptığını fark ettiğinizi düşünün. Bu, söz konusu bildirimleri öğle saatlerindeki bu yoğun zamanlarda göstermek için size bir fikir (ve iş listenizde bir özellik) verecektir.
Kullanıcı personalarını tanımlayın ve sürekli olarak geliştirin
Veri ürünü yöneticileri, ürünlerinin kullanıcıları arasındaki ortak özellikleri ve davranışları bulmak için analiz ekipleriyle birlikte çalışır ve bu çıkarımları verilerle şekillendirilmiş kohortlar ile kullanıcı personaları oluşturmak için kullanır.
Örnek: Personalara Yön Vermek İçin Kullanıcı Davranışlarından Yararlanma
Spotify'da veri ürünü yöneticisi olarak çalıştığınızı ve farklı kullanıcıların müzik dinleme biçimlerini analiz etmeye başladığınızı düşünün. Kullanıcıları davranışlarına göre gruplandırmak için veri bilimi ekibinizle iş birliği yaparken üç farklı grup olduğunu keşfedebilirsiniz:
- Sabahları enerjik müzik dinleyenler (muhtemelen koşucular).
- Hafta içi 08.00 ile 17.00 arasında sakin müzik dinleyenler (muhtemelen masa başında çalışan kişiler).
- Cuma ve cumartesi geceleri elektronik ve dans müziğini tercih edenler (büyük olasılıkla parti düzenleyenler veya partiye katılanlar).
İşte bu kadar! Ürününüz için üç potansiyel kullanıcı personasını az önce buldunuz; artık bunların özelliklerini belgeleyebilir ve onlara yönelik özellikler geliştirebilirsiniz.
Have an account? Log In
OKR'ları ve KPI'ları belirleyin
Veri ürünü yöneticileri burada bir adım daha ileri gider ve yalnızca gelecek çeyrekte izlenecek birkaç temel metrik ile ulaşılacak hedef belirlemek (örneğin "elde tutma oranını %5 artırmak") yerine, metrikleri izlemek ve bunlara göre harekete geçmek için kapsamlı bir çerçeve oluşturur.
Bu çerçeveleri oluşturmanın öne çıkan iki yolu, ürününüz için bir Kuzey Yıldızı metriği belirlemek veya KPI ağaçları oluşturmaktır.
Örnek: KPI Ağacı
KPI ağacı, ürününüz için izlemek istediğiniz farklı metrikler arasındaki görsel hiyerarşidir. Genellikle iyileştirmek istediğiniz ana metrikle başlar, ardından büyümesi ana metriğinizin büyümesini sağlayacak birkaç alt metrik tanımlarsınız.
KPI'larınız arasındaki ilişkileri ve bağımlılıkları açıkça gösteren bir ağaç elde edene kadar bu çalışmayı birkaç kez tekrarlarsınız.
Wise para transferi hizmeti için böyle bir KPI ağacı şu şekilde görünür:
Gördüğümüz gibi, ana metriğinizi KPI ağaçlarına ayırmanın temel amacı, geliştirmeniz oldukça kolay olan düşük seviyeli metrikleri keşfetmektir (örneğin, para transferi gönderme dönüşüm oranlarını düzeltmek).
Özetlemek gerekirse, veri ürün yöneticileri şirkette veri odaklı karar almanın savunucularıdır.
Bu mesleğin doğasını ele aldığımıza göre, muhtemelen sormak için can attığınız soruyu yanıtlayalım—"Böyle biri olmak için gerekli becerilere sahip miyim?"
Başarılı Veri Ürün Yöneticilerinin Becerileri Nelerdir?
Adından da anlaşılacağı üzere, veri ürün yönetimi veri bilimi ile ürün yönetimini bir araya getirir. Bu nedenle, başarılı bir ürün yöneticisinin her iki disiplini de temsil eden bir beceri setine sahip olacağını doğal olarak varsayabiliriz.
Veri ürün yöneticileri için iş ilanlarına bakmaya başladığınızda bu varsayımı doğrulamanız uzun sürmez. İşte Amerikan bilişim şirketi Blend360'ın SmartRecruiters üzerinden yayınladığı ilanlardan biri.
Kendi deneyimime dayanarak, bu pozisyon için en önemli becerilerden bazılarını ve özgeçmiş göndermeye başlamadan önce bunları geliştirmenin neden önemli olduğunu aşağıda bulabilirsiniz.
Veri Analizi
Veri ürün yöneticilerinin çoğu veri analistlerinden oluşan bir ekiple çalışır. Bu durumda, verileri analiz etme ve okuma konusundaki bilgi ve beceriler, onlarla daha iyi iletişim kurmak ve çalışmak açısından büyük bir avantajdır.
Ancak şirketinizde veri analizinden sorumlu tek kişi olma ihtimaliniz de vardır (bu durum küçük girişimlerde yaygındır). Bu durumda şirket verileriyle doğrudan çalışacak, bu verileri yönetecek ve analiz edecek kişi siz olursunuz; dolayısıyla veri analizi becerileri bu pozisyon için olmazsa olmazdır.
Ürün Geliştirme
Kullanıcılarınızda hayranlık uyandıracak bir şey geliştirmek üzere bir ürün geliştirme ekibine nasıl liderlik edeceğiniz hakkında hiçbir fikriniz yoksa, doğal olarak bir ürün yöneticisi olarak fazla ilerleyemezsiniz. Buradaki önemli alt beceriler arasında kullanıcı empatisi, olağanüstü iletişim, önceliklendirme, stratejik düşünme ve ürün yaşam döngüsü yönetimi, SaaS fiyatlandırması geliştirme, A/B testi ile ürün geliştirme süreciyle ilgili diğer standart işlevlerde deneyim yer alır.
Eleştirel ve Analitik Düşünme
İşinizin bir parçası olarak sürekli büyük miktarda gürültülü veriye bakacak ve içinden yararlı bilgileri ayıklayacaksınız. Bu nedenle, ham verilerdeki örüntüleri ve ilişkileri görebilen güçlü bir analitik zihne sahip olmanız gerekir.
Ayrıca, önünüzdeki bilgi ve bulguları nesnel ölçütlerle eleştirel biçimde düşünebilmeniz ve değerlendirebilmeniz ideal olacaktır.
SQL/Python/R
Son olarak, ürününüzün veri kümeleriyle yapısını analiz etmek ve iyileştirmeler sunmak, burada depolanan verileri yönetmek ve temizlemek, anlık analizler gerçekleştirmek ve daha birçok neden için büyük olasılıkla doğrudan etkileşim kuracaksınız.
Bu nedenle, elinizdeki verilere erişmek ve bunları yönetmek için SQL sorgularının nasıl yazılıp çalıştırılacağını bilmeniz önemlidir. Veri işlemeyi ve çeşitli hesaplamaları içeren daha karmaşık görevlerde SQL yeterli olmayabilir; genel amaçlı veya özel amaçlı bir programlama dili kullanarak betikler yazmanız gerekebilir.
Verilerle çalışma söz konusu olduğunda, en popüler genel amaçlı dil Python'dır ve en popüler özel amaçlı dil ise R'dir.
Gördüğümüz gibi, veri ürün yönetiminin doğası, bu alandaki profesyonellerin hem kullanıcı empatisi duygusu gibi ürün odaklı becerilere hem de SQL ve Python'da yetkinlik gibi veri odaklı becerilere sahip olmasını gerektirir.
Bu noktada, veri ürün yönetiminin ne olduğu konusunda oldukça sağlam bir kavrayışa sahip olduğunuzu varsayıyorum.
Ancak veri odaklı faaliyetlerin sıradan ürün yöneticileri için de önemli olduğunu savunmanızı ve veri odaklı kararlar alan normal bir ürün yöneticisi ile uzmanlaşmış bir veri ürün yöneticisi arasındaki farkın ne olduğunu merak etmenizi de bekliyorum.
Veri Ürün Yöneticisi ve Ürün Yöneticisi Karşılaştırması
Şirket içindeki bu iki rol arasındaki fark ilk bakışta belirsiz görünebilir. Ancak bu mesleklerin bazı temel yönlerine yakından bakmaya başladığınızda, aralarında önemli farklılıklar olduğunu fark edeceksiniz.
Bu yönlerden birkaçını ele alıp geleneksel ürün yöneticileri ile veri ürünü yöneticilerinin çalışmalarının nasıl farklılaştığını göstereyim.
Sorumluluk Alanları ve İzledikleri Hedefler
Benzerlikler
Her iki rol için de temel hedef, ürünün geliştirilmesi, büyütülmesi ve genel ticari başarısının sağlanmasıdır. Her iki durumda da kullanıcı, odaklarının merkezindedir ve tüm özellikler ile iyileştirmeler, kullanıcıların yaşadığı sorunları çözmeyi amaçlar.
Farklılıklar
Ürün yöneticilerinin becerileri ve odak alanları için kullanılan ünlü Venn diyagramını hatırlıyorsanız, her iki meslek için görünümü şöyle olurdu.
Burada, her iki durumda da teknik bilginin önemli olduğunu görebiliriz; çünkü her iki tür ürün yöneticisi de vizyonlarını gerçeğe dönüştürmek için sonunda yazılım mühendisleriyle birlikte çalışacaktır.
Aynı kural ticari bilgi için de geçerlidir; çünkü her ikisinin çabaları da ticari etki yaratmalıdır. Ancak üçüncü nokta, temel farkı gördüğümüz yerdir.
Veri ürünü yöneticileri, kullanıcılarınızdan topladığınız verilerin türüne özel önem verir. Ayrıca verilerin kalitesini sürekli değerlendirir ve kaliteyi yüksek bir düzeyde tutmak için mevcut veri tabanı mimarisinde ve bu verileri toplayan kullanıcıya yönelik ürün özelliklerinde iyileştirmeler önerirler.
Geleneksel ürün yöneticileri ise kullanıcı yolculuklarının iyi geliştirilmesini ve optimize edilmesini sağlar. Kullanıcıların özellikleriyle etkileşim kurma biçimine dikkat eder ve uygulamada kolayca gezinebilmelerini sağlarlar.
Veriye Bağımlılık
Benzerlikler
Evet, katılıyorum—her türden ürün yöneticisi verilere dikkat etmeli ve kararlarının veri odaklı olmasını sağlamalıdır. Her iki tür ürün yöneticisi de ürünleri için bir veri analitiği aracı kurmak ve etkinleştirme ile dönüşüm hunileri, elde tutma, özelliklerin keşfedilebilirliği ve daha fazlası gibi temel ürün metriklerini sürekli izlemek üzere çalışacaktır.
Farklılıklar
Geleneksel ürün yöneticileri için veri, günlük faaliyetlerinde kullandıkları öğrenme ve bilgi kaynaklarından biridir. Ürün veri tabanından alınan analitik verilere ve SQL sorgularına güvenmenin yanı sıra müşteri anketleri, kullanıcı görüşmeleri, kullanılabilirlik testi oturumları ve diğerleri gibi başka kaynaklardan da bilgi edinirler.
Veri ürünü yöneticileri ise veriyle yaşar ve nefes alır. Veri tabanları ile bunların etrafında oluşturulan analitik araçlar ve gösterge panoları, onlar için temel öğrenme ve müşteri içgörüsü kaynağıdır. Geleneksel ürün yöneticileri verinin farkında olurken, veri ürünü yöneticileri veri odaklı ve veriyi önceleyen bir yaklaşım benimser.
Kendinizi veriye fazlasıyla takıntılı biri olarak görüyorsanız, veri ürünü yöneticisi olmak kuşkusuz cazip bir olasılık gibi görünür. Peki faturaları ödeyen bir iş mi? Bunu sormanıza çok sevindim.
Veri Ürünü Yöneticileri İçin İş Piyasası Nasıl Görünüyor?
Veri ürünü yöneticileri, bir yazılım işletmesinin büyümesi ve başarısı üzerinde büyük bir etki yaratabilen, son derece değerli profesyonellerdir ve önemleri doğrudan maaş aralıklarına yansır.
Glassdoor'a göre, bu pozisyonun Amerika Birleşik Devletleri'ndeki medyan geliri yaklaşık $130,000'dır.
Bu tutara $103,000 temel ücretin yanı sıra yaklaşık $27,000 ikramiye ve diğer yan haklar dahildir. Bu rakam, sektöre ve veri ürünü yöneticisinin deneyimine bağlı olarak büyük ölçüde değişebilir.
İşe alacak şirkete önemli bilgi ve deneyim katabilecek bir yıldızsanız, çalışmalarınız karşılığında $200,000'a kadar ücret talep edebilirsiniz.
Bu rakamlar, veri ürünü yöneticisi arayan şirketin bulunduğu ülkeye göre de farklılık gösterir. Örneğin Birleşik Krallık iş piyasasında medyan maaş yaklaşık £63,000'dır veya mevcut döviz kuruyla ~$78,000'dır.
Gördüğümüz gibi, şirketlerin veri ürün yöneticisi pozisyonu için sunduğu maaş aralığı oldukça yüksek. Peki bu mesleğin genel olarak geleceği nasıl? Veri PM'lerini parlak bir gelecek mi bekliyor?
More Articles
Evet, kesinlikle bekliyor.
Veri çağında yaşıyoruz ve birçok makroekonomist, büyük veriyi yeni petrol olarak değerlendiriyor.
Ürününüzün veri tabanlarında depolanan milyonlarca veri satırında büyük bir büyüme ve iş potansiyeli gizli.
Ayrıca ürünlerde çeşitli görevler için makine öğrenimi modelleri oluşturma ve kullanma konusunda yakın zamanda başlayan bir altına hücum da var. Veri ürün yöneticisi burada da büyük yardım sağlayabilir; çünkü verilerin kalitesi ve kullanılabilirliğinden sorumludur ve yapay zekâ mühendislerinin daha iyi makine öğrenimi algoritmaları oluşturmasına yardımcı olabilir.
Şirketlerin Bakış Açısı: Neden Bir Veri Ürün Yöneticisi İşe Almayı Düşünmelisiniz?
Bunların tümü, gelecekte veri PM'i olmayı hedefleyenler ve mevcut veri PM'leri için harika bir haber—peki ya işverenler? Maaş tahminlerine bakıldığında, veri ürün yöneticisi rolü özellikle küçük girişimler için şirketin kârlılığı açısından maliyetli olabilir. Bu nedenle, en başta gerçekten bir veri ürün yöneticisi işe almanın buna değip değmeyeceğini sorabilirsiniz.
İyi bir veri ürün yöneticisi işe almanın neden son derece sağlam bir yatırım olduğunu sıralamaya başlamadan önce, kısa bir açıklama yapmam gerekiyor.
Veri ürün yöneticileri, çok miktarda veriye sahip şirketlerde değerlidir. Henüz ilk müşterilerini kabul etmeye başlayan küçük bir girişimseniz veya ürününüz doğası gereği fazla veri üretmiyorsa, yalnızca geleneksel ürün yöneticilerini işe almanız daha iyi olabilir.
Ancak elinizde önemli miktarda veri varsa, veri PM'leri size şu konularda yardımcı olur:
- Müşteri ihtiyaçlarını daha iyi keşfetmenizi ve kullanıcı deneyimini iyileştirmenizi, müşterilerin davranışlarını analiz edip ortak kalıpları bularak sağlar.
- Veri mühendislerinizin çalışmalarının etkinliğini artırmanızı, iş ve kullanıcı ihtiyaçlarını ve önceliklerini onlarla paylaşarak ve onları doğru yönde yönlendirerek sağlar.
- Ürün stratejinizi tanımlarken verilerden yararlanmanızı, liderlik ekibi ve paydaşlar stratejik kararlar alırken çok sayıda değerli bulguyu gündeme taşıyarak sağlar.
- Ürün metriklerinizi artırmanıza yardımcı olur; optimizasyon alanlarını belirleyerek ve bunu gerçekleştirmek için çeşitli girişimler geliştirerek.
Kısacası, veri ürün yöneticileri verilerinizden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olur.
PM'lerin Bakış Açısı: Veri Ürün Yönetimine Geçmeye Değer mi?
"Yani," diye sorduğunuzu duyuyorum, "Bu iş yazılım şirketleri için bu kadar iyi ücretli ve değerliyse, PM kariyerimde yön değiştirip veri ürün yönetiminde uzmanlaşmayı düşünmeli miyim?"
Bu duruma bağlı. Veri ürün yöneticilerinin yaptığı iş hem ilgi çekici hem de etkili. Ancak bu, herkesin keyif alacağı veya açıkçası başarılı olacağı bir iş değil.
Veri ürün yönetimine adım atmaya karar vermeden önce aşağıdakileri göz önünde bulundurmalısınız:
Ürün yöneticilerinin yaptığı, müşterilerle doğrudan iletişim gerektiren faaliyetlerden hoşlanıyor musunuz?
Kullanıcı görüşmeleri gerçekleştirmekten, Discord toplulukları kurup yönetmekten ve yoğun sosyal beceriler gerektiren diğer işlevlerden söz ediyorum. Bunlardan hoşlanıyorsanız, veri ürün yöneticilerinin bunlarla nadiren ilgilendiğini göz önünde bulundurun. Müşterileriyle doğrudan konuşmak yerine verileri analiz ederek müşterileri hakkında bilgi edinirler.
Sorun çözme görevleri üzerinde saatler harcamaktan hoşlanıyor musunuz?
Öyleyse veri ürün yönetimi sizin için harika bir seçimdir; çünkü sürekli olarak analiz etmeniz ve çözmeniz gereken farklı türlerde mantıksal sorunlarla karşılaşırsınız.
Sorgu ve betik dilleriyle çalışırken rahat mısınız?
Kod yazma konusunda rahat değilseniz, geleneksel bir ürün yöneticisi olarak hiçbir sorun yaşamazsınız. Python veya SQL bilmek o dünyada yalnızca “olsa iyi olur” niteliğindedir.
Ancak veri ürün yönetiminde neredeyse her gün sorgular ve betikler yazmaktan başka seçeneğiniz olmayacak. Bu size bir hayal gibi geliyorsa, belki de gerçek çağrınızı buldunuz!
Veri, günümüzde tartışmasız gezegendeki en değerli kaynaktır.
Veri ürün yöneticileri, iş ihtiyaçlarını SQL sorgularına dönüştürebilir ve ürününüzü iyileştirmek ve müşterilerinizi memnun etmek için değerli fikirler üretebilir. Dolayısıyla belki bir veri ürün yöneticisine ihtiyacınız vardır—ya da belki veri ürün yöneticisi olmanız gerekir.
Ürün ve ürün yönetimiyle ilgili her konuda daha fazla bilgi edinmek için The CPO Club bültenine abone olmayı unutmayın.
