Persamaan dan Perbedaan antara Data Analytics dan Product Management

Jika berbicara soal karir di era pandemi, Nadiem Makarim menyebutkan ada 5 karir yang paling dicari. Di antaranya adalah Data Analyst dan Product Manager!

Seringkali, kita melihat kedua bidang ini memiliki perbedaan yang mencolok.

Tapi, tahukah kamu?

Ketika dilihat dari sudut pandang bisnis, justru Product Management dan Data Analytics (khususnya business analysis) memiliki banyak kesamaan, loh!

So, buat kamu yang tertarik dengan keduanya, tapi masih dilema dan penasaran tentang:

• Apa itu Product Management dan Data Analytics?
• Mengapa Product Management dan Data Analytics penting dalam bisnis?
• Sudut pandang Product Management dan Data Analytics?
• Product Management vs Data Analytics Skill

Maka, artikel ini cocok untukmu!

Kamu akan jadi punya gambaran lebih jelas dan melihat mana yang lebih cocok denganmu: Product Management atau Data Analytics?

Yuk, kita bahas satu-satu!

Apa itu Data Analytics?

Data analytics (DA) adalah ilmu tentang menganalisis data, bertujuan untuk menemukan informasi (insight). Insight ini dapat digunakan untuk membantu proses decision making.

DA dapat digunakan dalam berbagai bidang seperti bisnis, sains, dan ilmu sosial.

Namun, dalam dunia bisnis, DA mendukung proses pendefinisian masalah dan decision making menjadi lebih efektif, tidak hanya berdasarkan intuisi melainkan juga berdasarkan data yang ada.

Apa itu Product Management?

Product Management (PM) adalah pengelolaan siklus hidup produk (product life cycle), mulai dari introduction/conception, growth, maturity, hingga decline.

Selain mengelola siklus hidup produk, PM juga bertanggung atas keberhasilan produk. Tujuannya adalah untuk memaksimalkan penjualan melalui produk-produk yang dikembangkan.

Mengapa Data Analytics penting?

Melalui data, bisnis dapat berkembang dengan pesat!

Karena data dapat membantu bisnis untuk memahami customer, meningkatkan performa campaign, meningkatkan pendapatan, hingga membangun bisnis yang sustainable.

Namun, hal ini baru bisa terwujud apabila data tersebut dianalisis dengan baik.

Data mentah itu ibarat ‘tambang emas’, sedangkan apabila data tersebut sudah dianalisis, maka bisnis dapat mengubahnya menjadi ‘perhiasan emas’ yang memiliki value lebih tinggi.

Mengapa Product Management penting?

Customer yang memiliki suatu masalah harus diselesaikan dan kebutuhan yang harus dipenuhi.

Hal tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan produk yang disediakan oleh perusahaan.

Dengan kebutuhan atau masalah yang diselesaikan tadi, maka customer akan memberikan timbal balik ke perusahaan dalam bentuk uang (value exchange system).

Apabila produk yang ditawarkan oleh perusahaan tidak menjawab kebutuhan atau masalah customer, maka produk tersebut tidak akan digunakan sama sekali.

Akibatnya bisa fatal, yaitu kegagalan perusahaan!

Oleh karena itu, PM punya peran penting agar bisnis dapat menyesuaikan produknya dengan kebutuhan customer.

Selain itu, PM dapat membantu perusahaan untuk menambah value produk agar menjadi lebih baik untuk customer sehingga mempunyai daya jual yang tinggi.

Sudut pandang Data Analytics dalam bisnis

DA bertanggung jawab agar setiap resource dan opportunity yang ada dapat berfungsi secara optimal melalui analisis data.

DA berfokus pada:

• Menganalisis dataset yang tersedia menggunakan analisis statistikal
• Membuat suatu metode untuk memproses data agar mendapatkan insight praktis untuk menyelesaikan suatu masalah
• Mendukung perusahaan agar dapat terus beradaptasi terhadap perubahan kebutuhan customer
• Menyediakan insight dari data agar perusahaan memahami potensinya dalam menyelesaikan suatu masalah dan merancang suatu produk
• Menganalisis seluruh proses bisnis agar dapat memberikan hasil yang optimal

Sudut pandang Product Management dalam bisnis

Serupa dengan DA, PM bertanggung jawab terhadap keberjalanan produk secara menyeluruh agar berjalan optimal, termasuk mengomunikasikannya ke customer dan stakeholders.

PM berfokus pada:

• Merancang visi dan road map produk yang sesuai kebutuhan customer
• Mewujudkan visi produk, memastikan produk menjawab kebutuhan customer dan berjalan dengan baik di setiap siklusnya
• Merencanakan dan menyelesaikan masalah terkait pengembangan produk
• Memberikan dan mendapatkan value yang optimal baik ke customer maupun perusahaan

Persamaan dan Perbedaan Data Analytics dan Product Management

Baik PM dan DA, keduanya menggunakan data dalam membuat keputusan dan metric spesifik untuk mengukur keberhasilan keputusan tersebut.

PM harus mengetahui kesuksesan dari suatu produk, sedangkan DA memilih metric yang dapat digunakan untuk mendefinisikan kesuksesan produk tersebut.

Keduanya harus memiliki skill komunikasi yang baik agar dapat menjelaskan setiap keputusan kepada stakeholders dengan baik.

Mereka harus mengerti hal-hal teknikal, business-oriented, dan kreatif untuk dapat berkomunikasi dengan semua orang, mulai dari engineer hingga designer.

Berikut persamaan dan perbedaan PM dan DA menurut upGrad.

DA dan PM adalah kombinasi yang sangat baik untuk suatu bisnis. Bahkan, dengan skill yang saling beririsan, mereka dapat saling memberikan insight.

Simple-nya, inilah persamaan dan perbedaan skill DA dan PM:

Pernah dengar Data Driven Product Management?

Udah baca lebih lanjut tentang DA dan PM, tapi masih dilema dan mau jadi keduanya?

Tapi.. kalau belajar dua-duanya, mahal banget kan?

Ada gak sih, yang mencakup keduanya?

Ada, dong!

Sebenarnya, PM juga bisa jadi alternatif untuk kamu yang suka banget menganalisis data!

Pernah dengar tentang data driven PM?

Mungkin, ini bisa jadi solusimu, data lovers!

Sesuatu yang berkaitan dengan data driven berarti selalu berdasarkan data.

Inilah yang juga dilakukan oleh data driven PM!

Mereka selalu menggunakan data untuk membuat suatu keputusan. Selalu berdasarkan riset dan insight, bukan hanya sekadar intuisi dan tebak-tebakan aja.

Tapi.. bukannya semua PM emang data driven, ya?

Idealnya, iya. Tapi, data driven ini bisa berarti data-obsessed juga!

Data driven PM bisa mengekstrak berbagai macam insight dan menggunakannya untuk inovasi, pengembangan, dan keputusan yang efektif.

Jadi, ketika mereka memiliki suatu ide, mereka akan menganalisis 3 macam data sebelum mempresentasikannya ke stakeholders:

• User data (demographics, behaviors, online reviews, dan NPS scores)
• Product data (user flows, meta data, bounce rates, abandonment/adoption rates, dan heatmaps)
• Market research (competitor analysis, brand positioning analysis, consumer insights, user segmentation, dan qualitative vs quantitative data)

Mana yang lebih cocok denganmu?

Data Analytics? Product Management? Atau Data Driven Product Management?

Bingung mulai dari mana?

Kamu bisa coba dulu belajar dasar Data Analytics dan Product Management selama dua minggu secara gratis di RevoU Mini Course (MC), loh!

Mau tau lebih lanjut?

Cek materi-materi yang bisa kamu dapetin di sini!

• Data Analytics Mini Course
• Product Management Mini Course

Kalau masih bingung, kamu bisa tanya-tanya ke Admin RevoU via DM Instagram juga ya!