Datenanalysten, Produktanalysten oder Produktmanager: was ist der Unterschied?

In modernen Unternehmen, die Zugang zu großen Datenmengen haben, ist die Fähigkeit, Daten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln, von entscheidender Bedeutung. Insbesondere in produktorientierten Unternehmen (PLG) haben sich mehrere Rollen für die Arbeit mit Produktdaten herausgebildet. Die drei häufigsten sind Datenanalysten, Produktanalysten und Produktmanager. Obwohl jede Rolle ihre eigenen Fähigkeiten und Schwerpunkte in das Team einbringt, können sich ihre Aufgaben überschneiden, was zu Verwirrung darüber führen kann, worin die Unterschiede eigentlich bestehen. Jede dieser Rollen kann Daten zur Nutzeranalyse sammeln, um die Roadmap für das Produkt zu erstellen, oder Dashboards erstellen, um die häufigsten Ursachen für die Nutzerabwanderung zu ermitteln.

Auch wenn es Überschneidungen zwischen diesen Rollen gibt und die genauen Aufgaben von Unternehmen zu Unternehmen variieren, ist es doch nützlich, die Unterschiede zu kennen und zu wissen, welchen Wert sie jeweils haben.

Datenanalysten

Datenanalysten sind im Großen und Ganzen für die Nutzung von Daten zur Verbesserung der Geschäftsabläufe verantwortlich, indem sie aus den riesigen Datenmengen, die Unternehmen jeden Tag erzeugen, einen Sinn machen. Sie verwenden Tools und Techniken wie statistische Analysen und Datenvisualisierung, um Muster und Trends zu erkennen, die vielleicht nicht sofort offensichtlich sind, und teilen diese Erkenntnisse dann dem Unternehmen mit.

Die genaue Art dieser Erkenntnisse hängt vom Unternehmen und dem Team ab, mit dem der Datenanalyst zusammenarbeitet. Datenanalysten können eng mit Produktteams, einschließlich Produktmanagern und Entwicklern, zusammenarbeiten, um Einblicke in die Nutzer zu gewinnen und Kennzahlen zu verfolgen. Sie können aber auch mit dem Vertrieb oder dem Marketing zusammenarbeiten und Verkaufszahlen oder das Kaufverhalten von Kunden analysieren, um Unternehmen neue Märkte zu erschließen. Sie könnten auch mit internen Beratungsteams zusammenarbeiten, um dem Unternehmen dabei zu helfen, seine Leistung im Laufe der Zeit zu verfolgen und fundierte Entscheidungen über den Betrieb zu treffen.

Datenanalysten haben oft einen Hintergrund in Bereichen wie Mathematik, Statistik, Wirtschaft oder Datenwissenschaft, da diese Bereiche viele der erforderlichen Grundkenntnisse liefern. Neben den analytischen Fähigkeiten, die erforderlich sind, um Daten zu verstehen und ihnen einen Sinn zu geben, benötigen sie technische und programmiertechnische Kenntnisse für die Arbeit mit Datenmengen und eine gute Kommunikationsfähigkeit für die Präsentation ihrer Ergebnisse.

Produktanalysten

Produktanalysten ähneln den Datenanalysten, konzentrieren sich aber speziell auf die produktbezogene Unternehmensleistung. Sie nutzen Daten, um Erkenntnisse über das Produkt zu gewinnen, z.B. um zu verstehen, wie die Benutzer damit interagieren, um Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren oder um die Auswirkungen von Produktänderungen zu messen. Produktanalysten arbeiten eng mit Produktmanagern und Designern zusammen, um sicherzustellen, dass die Produkte die Bedürfnisse der Kunden erfüllen, ein großartiges Erlebnis für die Benutzer bieten und den Umsatz steigern.

Produktanalysten helfen den Teams oft, ihre Benutzer zu verstehen. Durch die Identifizierung wichtiger Segmente oder von Bereichen, in denen Metriken unterdurchschnittlich abschneiden, können Produktanalysten den Produktteams helfen, das Erlebnis auf die besonderen Bedürfnisse der Nutzer zuzuschneiden. Um die Kundenbindung zu verbessern, können sie Aufschluss darüber geben, wo Benutzer Schwierigkeiten haben oder aus dem Trichter aussteigen.

Produktanalysten helfen Unternehmen auch bei der Optimierung ihrer Produktfunktionen. Sie können feststellen, welche Funktionen am meisten genutzt und welche ignoriert werden. Diese Informationen können genutzt werden, um die Entwicklung von Funktionen zu priorisieren und fundierte Entscheidungen über Produkt-Roadmaps, Verpackung und Preisgestaltung zu treffen.

Da es sich um ähnliche Aufgaben handelt, haben Produktanalysten oft einen ähnlichen Hintergrund wie die oben genannten Datenanalysten. Allerdings haben Produktanalysten in der Regel mehr Erfahrung mit Tools und Techniken, die im Produktmanagement, im Design oder in der Entwicklung verwendet werden, z.B. A/B-Testing oder andere Methoden der Nutzerforschung. Die Vertrautheit mit dem Produkt und Erfahrungen in der Benutzerpsychologie oder im Design können ebenfalls hilfreich sein, wenn es darum geht, analytische Erkenntnisse in Produkteinsichten zu übersetzen.

Product Manager

Produktmanager (PMs) beaufsichtigen die Strategie und Bereitstellung eines Produkts. Sie sind die "Stimme des Kunden" und dafür verantwortlich, die Bedürfnisse der Benutzer und des Unternehmens zu verstehen und in eine Produkt-Roadmap zu übersetzen. Sie arbeiten eng mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um die Produktvision zu definieren und die Merkmale und Funktionen zu bestimmen, die die Benutzer von dem Produkt benötigen. Anschließend leiten sie die Umsetzung des Produkts, wobei sie häufig mit den Teams für Technik, Design und Marketing zusammenarbeiten, um eine rechtzeitige und erfolgreiche Markteinführung sicherzustellen.

Obwohl dies nicht der einzige Faktor ist, den sie berücksichtigen, ziehen Produktmanager häufig Nutzerdaten heran, um die Priorisierung von Funktionen und die Produktentwicklung zu steuern. Wenn sie tiefgreifende Untersuchungen durchführen müssen, verlassen sich PMs dabei oft auf Produkt- oder Datenanalysten, da diese Analysten wahrscheinlich besser mit den Daten vertraut sind, wissen, wie man auf sie zugreift und wie man sie mit statistischen Methoden richtig analysiert. Bei Teams ohne Analysten muss ein PM diese Analysen entweder selbst durchführen oder ein sofort einsatzbereites Produktanalysetool verwenden. PMs fassen diese Erkenntnisse dann zusammen und kombinieren sie mit ihrem breiteren Verständnis, um Entscheidungen zu treffen.

Insbesondere Growth Product Manager sind den Produktanalysten am ähnlichsten. Während sich die Aufgaben vieler PMs auf die allgemeine Produktentwicklung konzentrieren, sind Wachstumsproduktmanager damit betraut, Kennzahlen wie Akquisition, Kundenbindung oder Umsatz voranzutreiben. Insbesondere definieren sie Messungen und führen Experimente durch, um das Wachstum eines Unternehmens zu verbessern. Diese Rolle erfordert in der Regel ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Wachstumsproduktmanager arbeiten eng mit Analysten zusammen, um Chancen zu identifizieren. Um diese Chancen zu nutzen, müssen sie das Produkt und die Benutzer verstehen und die Fähigkeit haben, schnell zu handeln.

PMs können je nach Produkt einen sehr unterschiedlichen Hintergrund haben, aber häufig verfügen sie über Erfahrungen in den Bereichen Technik, Wirtschaft oder Design. Analytische Fähigkeiten sind zwar hilfreich, aber Fähigkeiten in Bereichen wie Benutzererfahrung, Führung und Kommunikation sind für Produktmanager wichtiger als die oben genannten Analystenrollen.

Gemeinsame Tools

Jede dieser Rollen kann verschiedene Tools zur Unterstützung ihrer Aufgaben verwenden, obwohl einige alle drei Rollen umfassen. Datenanalysten verwenden häufig allgemeine SQL- und BI-Tools, um direkt mit den Daten zu arbeiten. Sie können auch Dashboards erstellen, die von anderen Mitarbeitern des Unternehmens eingesehen und verwendet werden können. Produktanalysten beherrschen diese Tools wahrscheinlich ebenfalls und arbeiten oft auch mit Produktanalysetools, die zwar weniger flexibel sind, aber mehr Kontext über das Benutzerverhalten und die Nutzung des Produkts liefern können. PMs nutzen in der Regel die von diesen Produktanalysetools erstellten Berichte und sehen sich die Dashboards an, die von Daten- oder Produktanalysten erstellt werden.

Zwar hat jede Rolle ihre eigenen Fachkenntnisse und Tools, doch die Vielzahl unterschiedlicher Tools für verschiedene Benutzer kann zu Datenduplizierung und Inkonsistenzen führen. NetSpring bietet eine Warehouse-native App für Self-Service-Produktanalysen und visuelle Ad-hoc-Exploration im BI-Stil - gegen die einzige Quelle der Wahrheit. Diese Plattform ist vollständig erweiterbar und unterstützt ANSI SQL für die anspruchsvollsten Analysen, so dass sie für PMs, Produktanalysten und Datenanalysten gleichermaßen nützlich und zugänglich ist.