Qu’est ce que le métier de product data manager ?
Vous êtes intéressé par les métiers de la Data, mais vous ne savez pas encore lequel choisir ? Nous sommes là pour vous guider. Dans cet article, découvrez un métier Data qui se développe à grande vitesse dans les entreprises.
Qu’est-ce que le métier de Product Data manager ?
Le Product Data Manager (PDM) est un professionnel au carrefour de deux disciplines très connues au sein des entreprises ; celles du product management et du Data management.
Il utilise ces deux domaines de compétences pour mener à bien sa mission professionnelle : créer de nouvelles fonctionnalités produit ou améliorer celles existantes grâce au pouvoir de la donnée.
La méthodologie de product management lui permet de gérer des projets en mode agile et de participer au développement de la vision produit à chacune des étapes du processus.
Alors que la méthodologie de Data management lui permet de gérer et d’exploiter les données du produit tout au long de son développement.
Le PDM est un professionnel aux compétences multiples, très recherché au sein des entreprises. Aujourd’hui, elles doivent constamment améliorer leurs plateformes de données ainsi que leurs outils internes pour rester efficientes.
Pour elles, le Product Data manager est un chef de produit, qui assure le bon développement de la solution Data en interne.
Quel est le rôle d’un Product Data manager ?
Pour bien le comprendre, il faut tout d’abord s’intéresser à la discipline du Product management. L’objectif de cette méthode est de faciliter la conception et le développement de produits pour satisfaire au mieux les besoins des utilisateurs.
Elle se caractérise par une gestion de projet agile et flexible. Elle mobilise les équipes métiers compétentes à chaque différentes étapes du projet.
cycle de product management
Le Product Data Manager (PDM) est le garant de la mise en application de cette méthode.
Il intervient tout au long du cycle développement du produit Data. De la phase de conception à la phase de lancement.
Son rôle est de coordonner les actions à réaliser pour rendre la solution imaginée réelle.
Un peu comme un product manager classique. À la différence, il ne s’adresse pas aux mêmes utilisateurs.
Le product manager travaille sur des produits numériques (applications, site web, Saas…) qui s’adressent à des particuliers ou des entreprises.
Alors que le Product Data manager travaillent exclusivement sur des produits Data (base de données, plateforme data) qui s’adressent aux métiers internes aux entreprises : Data analyst, Data scientist, Data engineers…
Ces différences demandent aux PDM de développer un scope de compétences plus techniques, davantage orienté sur la Data.
Pour assurer le développement d’un produit, le Product Data manager devra :
- Construire la roadmap produit en collaboration avec l’équipe R&D
- Exploiter les données en temps réel
- Construire et gérer des flux de données
- Analyser des données
- Valider les résultats des statistiques
- Définir les critères d’analyse de données
- Manager les fonctionnalités du produit à développer
- Elaborer les dashboards pour les projets de Data visualisation
- Etc.
Pour y arriver, il assure la collaboration entre les différents services concernés ; marketing, business, produit, data.
Les entreprises ont besoin d’un Product Data manager
Au quotidien, les entreprises mobilisent de nombreux outils et logiciels pour exploiter leurs données afin d’en tirer un avantage concurrentiel.
Arriver à un stade, l’environnement de travail des équipes métiers devient complexe.
Des problèmes surviennent dans l’exploitation des plateformes Data et des outils, comme des :
- Problèmes de données ;
- Problèmes de production ;
- Problèmes d’organisation ;
- Problèmes de décalage entre le produit livré et les besoins utilisateurs ;
- Etc.
Ces problèmes viennent perturber la bonne réussite des projets Data.
Vous ne le savez peut-être pas, mais au sein des entreprises, de nombreux projets Data sont abandonnés ou échouent après la mise en production.
Il suffit de consulter les chiffres pour s’en rendre compte.
Selon VentureBeat AI, 87 % des projets de science des données n'aboutissent jamais à la production.
D’après Gartner, 80 % des informations analytiques n'aboutissent pas à des résultats commerciaux. Source.
L’une des principales raisons est qu’il y a un vrai décalage entre les équipes Data Science et les métiers qui vont exprimer leurs besoins.
Ce qui aboutit à des projets Data qui ne répondent pas à des problématiques business.
C’est au Product Data manager de créer et de maintenir ce lien entre ces deux parties.
Sans lui, il est difficile pour les entreprises de moderniser leurs pratiques et de développer de nouvelles fonctionnalités dans leur stack d’outils internes.
Le Product Data manager s’appuie sur des méthodes agiles et la Data pour résoudre les problèmes d’un produit.
Pour faire face aux problèmes précédemment citées, le PDM met en place différentes actions.
Exemples de comment le Product Data manager utilise la data
- Effectuer des recherches de marché, concurrentielles et sur les clients : Cela peut inclure tout, depuis une analyse SWOT initiale du marché jusqu'à des tests utilisateurs et bêta du produit avant son lancement.
- Créer des personas de clients basées sur les données : Bien que le service marketing soit souvent chargé de développer des personas d'acheteurs, il est important de collaborer avec eux et d'inclure des données et des métriques clés pour étayer vos arguments.
- Effectuer des tests A/B pour déterminer ce qui fonctionne le mieux : Cela inclut à la fois des tests internes et externes. Bien que les tests en interne constituent une excellente première étape, vous ne pourrez pas pleinement évaluer la qualité du produit tant que vous ne l'aurez pas essayé avec des clients potentiels.
- Utiliser des données et des analyses pour soutenir et influencer les parties prenantes : Chaque décision prise devrait être étayée par des données. Cependant, cela peut aussi signifier décomposer et simplifier ces données pour que tout le monde puisse les comprendre.
- Établir des OKR et des KPI : il définit des objectifs et des indicateurs clés de performance (KPI) pour ses équipes intervenant dans le projet Data.
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Quelles sont les compétences d’un Product Data manager ?
Le Product Data manager a une double casquette, celle d’un expert Data + celle d’un chef de produit.
Au quotidien, il doit échanger avec les experts métiers Data pour construire des solutions techniques. De solides compétences en analyse de données et en gestion de projet sont donc nécessaires.
Ce n’est pas un manager, mais un coordinateur. Il doit comprendre chaque métier impliqué dans le processus de création afin de coordonner l’ensemble des parties prenantes vers l’objectif commun.
Un produit qui satisfait les utilisateurs.
En consultant les offres d’emploi disponibles en ligne, nous avons identifié 3 grands domaines de compétences majeures, nécessaires à l’exercice de son métier.
Définir la vision produit
- Explorer les besoins et problématiques liées aux données nécessaires.
- Définir la vision produit et la partager à tous.
- Co-écrire la roadmap du produit, la partager, l’adapter et animer sa mise en œuvre.
Co-concevoir le produit
- Structurer et prioriser les User Story à délivrer.
- Co-définir le budget de la feature et s'engager à le respecter.
- Raconter / faire vivre le besoin de l'utilisateur au sein de l’équipe produit.
- Co-écrire les User Stories.
- Identifier dans quel produit data récupérer les données.
Assurer le lancement produit
- Valider et vérifier la conformité des données avec les besoins des utilisateurs.
- Vérifier l'impact des évolutions du produit sur le comportement des utilisateurs et sur leur satisfaction.
- Analyser les données produites par les utilisateurs
- Garantir avec sa feature la maintenabilité, l'évolutivité et la fiabilité du produit.
- Garantir la formation et l'accompagnement des utilisateurs.
Quels sont les secteurs dans lesquels il peut exercer ?
Lorsque l’on possède des compétences en Product Data management, il est possible de travailler dans une multitude de secteurs.
D’ailleurs les offres d’emplois diffusées en ligne le montre, le profils des entreprises recruteuses est varié. On y retrouve des banques, des start-ups, des ESN … Le point commun de ces entreprises : elles sont de taille conséquente. Plus de 2 000 salariés.
Ce qui fait sens, les organisations qui ont des environnements Data complexes sont généralement celles qui en disposent en masse.
Les grandes entreprises sont donc directement concernées par le Product Data management.
Quel est le salaire d’un Product Data manager ?
Le Product Data manager occupe un rôle décisif au sein de l’entreprise. C’est grâce à son poste que les projets Data peuvent aboutir à une réussite. Cela se traduit donc par des propositions salariales élevées.
Bien sûr, sa rémunération variera selon son expérience et le secteur d’activité dans lequel il exercera. Certains domaines d’activité étant plus lucratifs que d’autres.
Voici une moyenne réalisée à partir des différentes annonces diffusées en ligne.
Sur Glassdoor, le salaire moyen d’un Product Data Manager s'élève à 55 000 euros brut.
Vers quel métier peut-il évoluer ?
Après une expérience en Product Data manager, il est possible d’évoluer vers des postes plus stratégiques, comme Chief product Officer (CPO), Lead Product, Head of product….
Quelles formations pour devenir Product Data manager ?
À ce jour, il n’existe pas de formation spécifique pour devenir Product Data manager. C’est un métier encore nouveau qui se développe dans les organisations depuis quelques années seulement.
Souvent, ces professionnels proviennent d’une formation en product management ou en Data management.
Le métier demande des compétences en analyse de données et en gestion de projet. C’est donc logique que la plupart des candidats soient issus de ces deux filières.
Pourtant, d’autres profils exercent le poste de Product Data manager.
Des personnes qui se sont formées à la Data analyse durant leur parcours professionnel et qui, au fil de leurs expériences professionnelles, ont évolué vers des postes plus stratégiques.
Donc deux parcours sont possibles pour accéder à ce métier.
- Parcours 1 : suivre une formation classique - Licence, Master
Avantage : les formations classiques (Licence, master) permettent d’enrichir sa culture en Big Data, et d’acquérir des savoirs généralistes.
Limite : ce sont des formations qui s’étalent sur deux ou cinq ans. Cette longue durée de formation peut être un frein pour les personnes qui souhaitent rejoindre rapidement le marché du travail.
- Parcours 2 : suivre une formation professionnalisante - Bootcamp
Avantage : Formation courte, orientée sur l’acquisition de compétences pour devenir rapidement opérationnel en entreprise.
Limite : c’est un format de formation intense qui demande une vraie implication de la part des candidats. Durant plusieurs semaines, les apprenants vont devoir travailler sur des projets professionnels.
Le Bootcamp DataBird pour devenir Product Data manager
Le Bootcamp Data analyse de DataBird est une formation pratique qui forme aux métiers de la Data.
Il s’adresse aux personnes qui souhaitent acquérir de nouvelles compétences Data pour évoluer dans leur poste ainsi qu’aux personnes qui souhaitent se reconvertir dans la Data.
À travers un programme de formation de 12 semaines, les personnes apprennent les compétences les plus recherchées par les entreprises. Comme :
- Interagir avec une base de données avec SQL
- Analyser des données internes et externes à l’entreprise
- Modéliser des données grâce aux outils de Dataviz
- Gérer des projets Data
Grâce à des formateurs experts, reconnus sur le marché français et à une pédagogie orientée sur la pratique ; les apprenants sont directement opérationnels à la fin de leur formation.
Après 12 semaines, ils sont prêts à travailler au sein d’une entreprise, sur des projets Data.
93 % de nos alumnis sont en poste dans les 6 mois qui suivent la formation.
Vous souhaitez en savoir plus sur le bootcamp et sa cohérence avec votre projet professionnel ?
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