Kurumsal Veri Odaklı Ürün Yönetimi Eğitimi Hakkında
Veri Odaklı Ürün Yönetimi Eğitimi, kurumların ürün kararlarını kullanıcı davranışları, performans metrikleri ve deney sonuçlarıyla desteklemesine odaklanan 2 günlük bir programdır. Eğitimde katılımcılar, sezgilerini veriyle birlikte değerlendirmeyi; ürün fırsatlarını tanımlamayı, hipotez oluşturmayı ve sonuçları ölçerek sonraki adımlara karar vermeyi ele alır.
Program; ürün performans metriklerinden kullanıcı segmentasyonuna, A/B testlerinden MVP geliştirmeye ve ürün yol haritasında önceliklendirmeye kadar veri kullanımını ürün yaşam döngüsü boyunca inceler. Kullanıcı geri bildirimleri, fiyatlandırma kararları, yapay zekâ destekli ürün uygulamaları ve veri etiği de eğitim kapsamındadır.
Kimler Katılmalı?
- Ürün yöneticileri ve Scrum ekiplerinde Product Owner rolünü üstlenen profesyoneller
- İş analistleri, sistem analistleri ve proje yöneticileri
- Takım liderleri, yöneticiler ve iş analizi süreçlerini yöneten BT yöneticileri
- UX uzmanları ve dijital ürün deneyimi üzerinde çalışan ekipler
- Yazılım uzmanları, test mühendisleri ve kalite güvence uzmanları
Eğitimin Hedefleri
- Ürün hedeflerine uygun metrikleri seçmek ve yorumlamak
- Nicel veriyi kullanıcı araştırmaları ve nitel geri bildirimlerle birlikte değerlendirmek
- Ürün geliştirme hipotezlerini deneylerle sınamak
- Segmentasyon, MVP ve önceliklendirme kararlarında veriden yararlanmak
- Kullanıcı verisini işlerken etik ve gizlilik konularını dikkate almak
Eğitim İçeriği
Veri Odaklı Ürün Yönetimine Giriş
Süre: 2 gün
- Ürün kararlarında verinin rolü
- Sezgi ve veri arasında karar alma dengesi
- Hipotez temelli ürün geliştirme yaklaşımı
Veri Türleri ve Dijital Ürünlerde Kullanım Alanları
- Nicel ve nitel veri arasındaki farklar
- İşlem, davranış ve tutum verileri
- Web analitiği, tıklama akışı, ısı haritası ve oturum kaydı verileri
Ürün Performans Metrikleri
- One Metric That Matters (OMTM) ve North Star Metric
- Dönüşüm hunisi metrikleri ve kullanıcı yolculuğu analizi
- Dönüşüm, elde tutma, müşteri kaybı, yaşam boyu değer ve ürün benimseme metrikleri
Karar Alma Çerçeveleri ve Deneysel Yöntemler
- AARRR ve HEART metrik çerçeveleri
- Hipotez, deney ve öğrenme döngüsü
- A/B testleri, özellik bayrakları ve kademeli yayınlama stratejileri
Segmentasyon ve Kişiselleştirme
- Kural tabanlı ve veri tabanlı kullanıcı segmentasyonu
- RFM ve k-means gibi segmentasyon yaklaşımları
- Segmentlere göre ürün deneyimi, kişiselleştirme ve dinamik içerik
Kampanya ve Fiyatlandırma Kararlarında Veri Kullanımı
- Fiyat esnekliğinin değerlendirilmesi ve test edilmesi
- Promosyon ve kampanya performansının izlenmesi
- A/B testleriyle teklif ve kampanya iyileştirmeleri
Yapay Zekâ Destekli Ürün Yönetimi
- Öneri sistemlerinin ürün deneyimindeki kullanım alanları
- Ürün içi arama alaka düzeyi ve sıralama yaklaşımları
- Sohbet botları ve akıllı SSS sistemleri gibi otomatik destek uygulamaları
Veri Odaklı MVP ve Prototipleme
- Minimum uygulanabilir ürün (MVP) yaklaşımı
- MVP hipotezi ve başarı ölçütlerinin belirlenmesi
- Erken aşama prototiplerde kullanıcı geri bildirimlerinin değerlendirilmesi
- MVP sonrasında verilerin izlenmesi ve ürün kararları
Prototip Testlerinde Veri Kullanımı
- UX araştırmalarında nicel ve nitel veri
- Kullanıcı testleri ve Hotjar, Maze gibi araçların kullanım alanları
- Prototiplerde kullanıcı davranışlarının incelenmesi ve içgörü çıkarılması
Ürün Yol Haritası ve Önceliklendirme
- ICE, RICE ve WSJF önceliklendirme çerçeveleri
- Ürün yol haritasında veri temelli kararlar
- Kullanıcı geri bildirimleri ile ürün stratejisinin birlikte değerlendirilmesi
- Etki ve çaba matrisleriyle özellik önceliklendirme
Geri Bildirim, Deney Sonuçları ve Sürekli İyileştirme
- Yeni özelliklerin yayınlanmasından sonraki metriklerin okunması
- Deney sonuçlarının ve gösterge panolarının yorumlanması
- Ekip içinde öğrenme döngüsü oluşturulması
- Deney yapma ve öğrenme hızının değerlendirilmesi
Veri Etiği ve Kullanım Sınırları
- Kullanıcı verileriyle çalışırken dikkat edilmesi gereken konular
- KVKK ve GDPR kapsamında veri kullanımının değerlendirilmesi
- Anonimleştirme ve kullanıcı rızası
Ürün yönetimi sürecinin tamamını ele almak isteyen ekipler Ürün Yönetimi / Digital Product Management Eğitimi programını inceleyebilir. Kullanıcı araştırması ve tasarım kararlarında veriye odaklanan ekipler için UI/UX: Veri Odaklı Tasarım Eğitimi I; çevik ekiplerde gereksinim ve paydaş yönetimini geliştirmek isteyenler için Agile İş Analizi Eğitimi ilgili programlardır.
Katılım Ön Koşulları
Mevcut eğitim programında belirli bir katılım ön koşulu belirtilmemiştir.
Kurumsal Veri Odaklı Ürün Yönetimi Eğitimi Hakkında Sık Sorulan Sorular
Veri Odaklı Ürün Yönetimi Eğitimi kimler için uygundur?
Eğitim; ürün yöneticileri, Product Owner rolündeki profesyoneller, iş ve sistem analistleri, proje yöneticileri, UX uzmanları ve dijital ürün geliştirme ekipleri için uygundur.
Eğitim kaç gün sürer?
Veri Odaklı Ürün Yönetimi Eğitimi 2 gün sürer.
Eğitimde hangi ürün metrikleri ele alınır?
Programda OMTM ve North Star Metric ile dönüşüm hunisi, dönüşüm, elde tutma, müşteri kaybı, yaşam boyu değer ve ürün benimseme metrikleri ele alınır.
A/B testi ve deney tasarımı eğitim kapsamında mı?
Evet. Hipotez, deney ve öğrenme döngüsü; A/B testleri, özellik bayrakları ve kademeli yayınlama stratejileri programda yer alır.
Eğitimde MVP ve ürün yol haritası konuları işleniyor mu?
Evet. MVP hipotezi ve başarı ölçütleri, kullanıcı geri bildirimleri, ürün yol haritasında veri kullanımı ve ICE, RICE, WSJF gibi önceliklendirme çerçeveleri ele alınır.
Yapay zekânın ürün yönetimindeki kullanımı ele alınıyor mu?
Evet. Öneri sistemleri, ürün içi arama alaka düzeyi ve sıralama yaklaşımları ile otomatik müşteri destek uygulamaları program kapsamındadır.
Eğitime katılım için ön koşul var mı?
Mevcut eğitim programında belirli bir katılım ön koşulu belirtilmemiştir.