IoT製品を差別化する方法：データではなくインサイトを提供する
IoT製品の目標は、データではなく、製品の洞察にあるべきです。一部の人々は、IoT製品を展開する理由は、このすべてのデータを生成および収集することであり、データ自体が価値を提供するものであると主張することさえあります。そうは思いません。この投稿では、データではなく洞察を提供するためのデータ戦略を立てることの重要性について説明し、これを困難な方法で発見した方法を皆さんと共有します。
データ戦略は何ですか？
結局のところ、IoT製品は、顧客の心にある他の製品と何ら変わりはありません。価値を提供するか、提供しないかのどちらかです。雇われた仕事を解決するか、解決しないかのどちらかです。
データが多ければ多いほど良いでしょう？
キャリアの早い段階で、半導体製造会社向けのターンキーIoTソリューションを開発しました。私の顧客は、彼をケビンと呼びましょう。私が働いていた会社を雇って、新しいハードウェアチップの特性を明らかにするプロセスを自動化しました。
特性評価は、コンピューターチップを想像できるすべての可能な入力に通し、その出力を記録して、その設計に使用した数学モデルのエンジニアに可能な限り近いパフォーマンスを保証するための単なる空想の言葉です。チップ。
ソリューションをインストールしてプロビジョニングすると、Kevinと彼のチームは、以前はテストできなかったあらゆる種類の入力の組み合わせを初めて実行できるようになったため、非常に興奮していました。プロジェクトは大成功でした。
数か月後、ケビンから助けを求める電話がありました。 「私たちはデータに溺れています」と彼は言いました。「そして私たちはそれをどうするかわかりません。」私たちが開発したシステムには、多くの高速センサーとアクチュエーターがあり、1秒あたり数ギガバイトのデータを生成していました。はい、毎秒。
システムを数分間実行すると、大量のデータが作成されるため、すべての新しい情報を理解するのに数週間かかることになります。彼らは可視性の問題を解決しましたが、それを行うことで、意味のある方法で管理、分析、または処理することができなかった大量のデータを抱えるという別の（おそらくより大きな）問題を生み出しました。
データではなく、常に洞察を提供することに重点を置きます
彼らは後知恵は20-20であると言います。今日、このカスタムソリューションで顧客が求めているものを提供するだけでなく、顧客の最終的な目標を理解するためにより良い仕事をするべきだったことは明らかです。誤解しないでください。私の会社の観点からは、導入は成功しました。私たちは時間通りに予算内で納品し、顧客は彼らの輝く新しいシステムを喜んで承認しました。しかし実際には、問題を悪化させました。
この話は一回限りではありません。実際、世界中の製品関係者と話をしていると、これが何度も発生しているのがわかります。企業は、顧客が実際に何を達成しようとしているのかを理解するために深く掘り下げるのではなく、問題の症状に対処することに焦点を合わせることがよくあります。多くの場合、洞察ではなくデータのみを提供することに重点を置いています。
幸運なことに、Kevinは、データが多すぎるという問題に対処するために、プロジェクトのフェーズ2で彼らを支援するために私たちを連れ戻すのに十分なほど私の会社を信頼していました。今回は、彼のチームだけでなく、会社全体のニーズを深く掘り下げました。
データを操作する専門知識がなく、スタッフにデータアナリストがいないこと、そして私たちが開発したシステムを引き継ぐために必要な知識が本当にないことをすぐに知りました。私は、これらの懸念に対処するために、データ戦略とデータ管理ソリューションを実装するために、次の数か月を彼らと協力して過ごしました。彼らが生成したデータの量をダイヤルダウンし、すべてのデータ（他の部門からのデータも含む）をプライベートクラウドに一元化することができました。プライベートクラウドでは、後で分析と視覚化のレイヤーを追加しました。その後、状況ははるかに良くなりました。
羊飼いはため息をつき、若い男に「あなたの職業が何であるかを推測したら、羊を取り戻すことができますか？」と言います。若い男は同意します。 「あなたはコンサルタントです」と彼は言います。驚いたことに、若い男は「どうやって知ったの！」と尋ねます。 「まあ、あなたは私に高額な料金を請求している、あなたは私がすでに知っていることを私に話している、そしてあなたは私の犬を連れ去っているので明らかにあなたは私のビジネスについて何も知らない！」
この話は、プロダクトマネージャーにも当てはまります。 PMが、私たちがあまり馴染みのない業界向けの製品を開発することは珍しくありません。そのため、解決する必要がない、または単に大量のデータを生成するだけで価値のない問題を解決することになります。
振り返ってみると、業界の知識の欠如が、ケビンのシステムを構築するときに私たちが抱えていた問題の原因となっていました。それは私（そして私の会社）にとって新しい産業でした。私たちは他の業界向けの高性能IoTソリューションを構築する方法を知っていました。ソリューションスペースは非常にうまく翻訳されましたが、問題スペースは非常に異なっていました。
私たちはお客様とその苦痛について学ぶのにかなりの時間を費やしましたが、その業界の課題についての参照の枠組みがありませんでした。結果：部分的に価値があったが、問題を完全には解決しなかった製品。
では、私たちの羊飼いコンサルタントの話の教訓は何ですか？顧客の業界を知る。プロダクトマネージャーは、顧客のビジネスについてできる限り理解する必要があります。言い換えれば、あなたは深いドメイン知識を持っている必要があります。顧客とその業界の仲間が直面する課題の専門家になると、製品についてより良い質問をし、より良い意思決定を行うことができ、その結果、顧客により多くの価値を提供できます。
結論
今日の多くのIoT製品は、洞察ではなくデータの生成に重点を置いています。その結果、ソリューションの価値を活用できず、データから有用な情報を抽出するために余分な作業を余儀なくされる失望した顧客が生まれます。
プロダクトマネージャーとして、対象業界の最も一般的な課題を十分に理解することを含め、お客様の世界を理解することは私たちの責任です。そうして初めて、お客様のニーズを解決する確かなデータ戦略を立てることができます。
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