Im Kontext der datengetriebenen Produktentwicklung können verschiedene Rollen innerhalb eines Unternehmens erheblich von der Nutzung von Daten profitieren. Dies umfasst unter anderem technische Entwickler, Product Owner und Produktmanager. Jede dieser Rollen hat spezifische Bedürfnisse und Herausforderungen, die durch die Analyse und den gezielten Einsatz von Daten unterstützt werden können.

Technischer Entwickler	Präzise Problemanalyse: Echtzeitdaten helfen, die Ursachen von Problemen genau zu identifizieren	Maschinendaten zeigen, warum eine Komponente fehlerhaft ist, und ermöglichen gezielte Korrekturen.
	Optimierung der Systemleistung: Daten decken Schwächen im Design auf und unterstützen die Produktverbesserung	Nutzungsdaten heben stark genutzte Funktionen hervor, die in der Entwicklung priorisiert werden können.
	Fehlerprävention: Daten identifizieren potenzielle Fehler frühzeitig und verhindern größere Probleme.	Predictive-Maintenance-Daten erkennen frühzeitigen Verschleiß von Maschinen und ermöglichen rechtzeitige Maßnahmen.
Produkt Owner	Bessere Priorisierung von Funktionen: Nutzungs- und Feedbackdaten leiten die Priorisierung der Funktionalitäten.	Häufig genutzte Funktionen werden für die nächste Entwicklungsphase priorisiert.
	Validierung von Entscheidungen: Daten helfen, Annahmen über Benutzerbedürfnisse zu bestätigen.	A/B-Tests bewerten verschiedene Versionen von Funktionen auf ihre Effektivität
	Optimierung des Produktmarketings: Durch Analyse von Daten können Marketingstrategien gezielt auf die Bedürfnisse der Zielgruppe abgestimmt werden.	Daten über die Nutzung von Funktionen heben Produktvorteile hervor und optimieren die Verkaufsstrategie.
Produkt Manager	Marktforschung und Wettbewerbsanalyse: Daten positionieren das Produkt effektiv im Wettbewerbsumfeld.	Verkaufs- und Bewertungsdaten identifizieren Stärken und Schwächen des Produkts im Vergleich zu Wettbewerbern.
	Zielgerichtete Produktentwicklung: Datenbasierte Erkenntnisse richten das Produkt an den Kunden- und Marktbedürfnissen aus.	Nutzungsdaten und Feedback priorisieren Funktionen mit hohem Mehrwert.
	Leistungsevaluation und KPIs: Daten bewerten den Erfolg des Produkts anhand von Kennzahlen wie Nutzerakzeptanz, Marktanteil und Umsatz.	Customer Lifetime Value (CLV) und Net Promoter Score (NPS) geben Einblicke in langfristige Rentabilität und Zufriedenheit.