Veri Odaklı Ürün Yönetimi Eğitimi

Eğitim Tipi : Sanal Sınıf / Online
Süre : 2 Gün
PDF İndir
  1. Anasayfa
  3. Veri Odaklı Ürün Yönetimi Eğitimi

Açıklama

    Veri Odaklı Ürün Yönetimi eğitimi, ürün yöneticilerinin sezgisel karar alma yaklaşımlarını veri ile dengelemesini ve daha etkili, ölçülebilir ürün kararları almasını amaçlamaktadır. Eğitim süresince katılımcılar; ürün performans metriklerinden kullanıcı segmentasyonuna, A/B testlerinden yapay zekâ destekli ürün araçlarına kadar modern ürün yönetimi dünyasında verinin stratejik kullanım alanlarını keşfederler. Ayrıca, MVP geliştirme, kullanıcı geri bildirimleriyle iyileştirme, fiyatlandırma stratejileri  ve  veri  etiği  gibi  birçok  kritik  konu  da  uygulamalı  örneklerle  ele  alınır. Bu program, ürün yönetimi kararlarını güçlendirmek isteyen profesyoneller için kapsamlı bir yol haritası sunar.

    Kimler Katılmalı

    İş Analistleri, Sistem Analistleri, Proje Yöneticileri, Takım Liderleri / Yöneticileri ve Kurumsal Mimarlar,

    Scrum Ekiplerinde Product Owner (Ürün Yöneticisi) Rolünü Üstlenen Kişiler,

    İş Analizi ve Proje Kapsam Yönetimi alanlarında bilgi birikimini geliştirmek ve iş performansını artırmak isteyenler,

    İş Analizi ekiplerini veya İş Analizi süreçlerini yöneten Orta ve Üst Kademe IT Yöneticileri

    UX Uzmanları

    Yazılım Uzmanları

    Test Mühendisleri ve Kalite Güvence Uzmanları

Eğitim İçeriği

Veri Odaklı Ürün Yönetimine Giriş

  • Ürün kararlarında verinin rolü
  • Sezgiye karşı veri: karar alma dengesi
  • Hipotez temelli ürün geliştirme yaklaşımı

Veri Türleri ve Dijital Ürünlerde Kullanım Alanları

  • Nicel ve nitel veri farkı
  • Transactional, behavioral, attitudinal veri kaynakları
  • Web analitiği, clickstream, heatmap, session recording araçları

Ürün Performans Metrikleri

  • OMTM (One Metric That Matters)
  • North Star Metric
  • Funnel Metrics ve kullanıcı yolculuğu analizi
  • Conversion, retention, churn, LTV, adoption gibi metrikler

Karar Alma Framework’leri ve Deneysel Yöntemler

  • AARRR ve HEART metrik framework’leri
  • Hipotez – Deney – Öğrenme döngüsü
  • A/B testi, feature flagging, rollout stratejileri

Segmentasyon ve Kişiselleştirme

  • Kural bazlı ve veri bazlı segmentasyon
  • RFM, k-means gibi segmentasyon modelleri
  • Segment odaklı ürün deneyimi tasarımı
  • Kişiselleştirme stratejileri ve dinamik içerik

Kampanya ve Fiyatlandırma Kararlarında Veri Kullanımı

  • Fiyat elastikiyeti ve test edilmesi
  • Promosyon ve kampanya performans takibi
  • A/B testleriyle teklif ve kampanya optimizasyonu

Yapay Zeka Destekli Ürün Yönetimi

  • Öneri sistemleri (recommendation engines)
  • Arama motoru optimizasyonu (search relevance/ranking)
  • Otomatik müşteri destek sistemleri (chatbot, smart FAQ)

Veri Odaklı MVP ve Prototipleme Süreçleri

  • MVP nedir, neden önemlidir?
  • Veriyle MVP hipotezi oluşturma ve başarı kriterleri
  • Erken aşama prototip testlerinde kullanıcı geri bildirimi
  • MVP sonrası veri takibi ve karar alma

Prototip Testlerinde Veri Kullanımı

  • UX araştırmalarında kullanılan veri türleri
  • Nitel ve nicel test araçları (Hotjar, Maze, kullanıcı testi)
  • Prototiplerde kullanıcı davranış analizi ve insight çıkarımı

Roadmap ve Önceliklendirme için Veri Kullanımı

  • Özellik önceliklendirme framework’leri (ICE, RICE, WSJF)
  • Veri bazlı roadmap kararları
  • Kullanıcı geri bildirimleriyle strateji hizalama
  • Etki ve çaba matrisleriyle feature önceliklendirme

Veri Temelli Geri Bildirim, Retrospective ve İyileştirme

  • Feature sonrası metriklerin okunması
  • Deney sonuçlarının yorumlanması ve dashboard kullanımı
  • Ekip içi öğrenme döngüsü oluşturma
  • Experiment velocity ve test-do-learn hızı

Veri Etiği ve Kullanım Limitleri

  • Kullanıcı verisi ile çalışırken dikkat edilmesi gerekenler
  • GDPR ve KVKK kapsamında veri kullanımı
  • Anonimleştirme ve kullanıcı rızası

Ön Koşullar