Aujourd’hui, pour créer un nouveau produit ou améliorer un produit existant, vous avez besoin d’une chose : des données. Elles vous offrent les connaissances nécessaires pour comprendre les besoins des utilisateurs, leurs réticences, les alternatives sur le marché, etc. Mais à l’heure du Big data, les volumes de données sont tels qu’il est parfois difficile de trouver la bonne information au bon moment. C’est là qu’intervient le DPM. Alors, si vous souhaitez tirer parti de toutes les données disponibles, mieux vaut recruter un bon data product manager.
Les principales missions du Data product manager
Souvent présenté comme le gardien des données, le Data product manager exploite les données pour aider les organisations à améliorer leurs produits.À ce titre, il doit remplir un certain nombre de missions :
- Gérer la collecte de données.
- Transformer et nettoyer les données.
- Définir la stratégie de traitement et de stockage des données (notamment en termes de sécurité de l’information).
- Analyser les données pour améliorer le produit.
- Réaliser une veille concurrentielle et technologique pour découvrir de nouvelles fonctionnalités ou de nouveaux produits.
- Intégrer de nouvelles fonctionnalités sur des produits existants ou livrer un tout nouveau data product (comme des tableaux de bord, des plateformes de testing A/B, …).
- Accompagner les profils data sur la gestion des delivery.
- Effectuer des rapports sur le cycle de vie des données.
- À travers toutes ces missions, le data product manager replace la donnée au cœur de la conception produit. Ce faisant, il aide les organisations à prendre de meilleures décisions stratégiques.
Les compétences attendues
Le métier de data product manager est pluridisciplinaire, puisque ce professionnel allie la gestion de données, la data science et la stratégie business. Et pour cela, il doit maîtriser un ensemble de hard skills et de soft skills qu’il convient de connaître avant de recruter un data product manager.
Les compétences techniques du data product manager
- La science des données : le DPM doit être capable de réaliser des analyses prédictives poussées.
- Le Big data : le data product doit être à l’aise avec certains outils Big data, comme Power BI, Oracle Database, Apache Hadoop, etc.
- L’automatisation : la préparation des données est un processus complexe et chronophage qui peut être simplifié grâce à plusieurs technologies, comme DataRobit, Knime, Solarwinds, etc.
Les qualités personnelles du data product manager
- L’aisance relationnelle
- La vision business
- L’esprit d’analyse
- La rigueur
- La créativité
Pour faciliter le recrutement de votre data product manager, voici un tableau récapitulant les compétences requises selon le niveau d’expérience recherché.
| DPM junior | DPM confirmé | DPM expert | |
| Hard skills | Automatisation et Big data | Science des données | Science des données |
| Soft skills | L’aisance relationnelle et l’esprit d’analyse | La capacité managériale et la vision business | Le leadership et la vision business |
Conseils pour bien recruter un Data product manager
L’une des phases les plus importantes du recrutement d’un data product manager se déroule lors de l’entretien d’embauche. C’est là que vous pourrez évaluer la motivation et les compétences de votre futur collaborateur. Pour cela, nous vous conseillons de suivre ces étapes.
- La présentation de votre entreprise : vous devez convaincre le candidat de rejoindre votre organisation.
- La présentation du candidat : cela vous permettra d’évaluer sa communication orale.
- Les questions du recruteur : vous pouvez poser des questions techniques, comme :
- Quels sont les principaux indicateurs de performances à analyser pour tel produit (en précisant le contexte) ?
- Comment intégrez-vous les besoins des utilisateurs dans la conception produit ?
- Comment collectez-vous les retours clients ?
- L’étude de cas : c’est un excellent moyen de vérifier les aptitudes du candidat. Par exemple, vous pourriez lui demander de remplir un score board pour évaluer les performances d’un de vos produits.
- Les questions du candidat : en plus d’éclaircir certains points, cela permettra d’évaluer son niveau de motivation.
Quelle rémunération pour un Data product manager ?
Pour réussir le recrutement de votre data product management, vous devez d’abord proposer une rémunération cohérente avec le marché. Voici les salaires pratiqués.
| Paris | Grandes villes | Régions | Date de dernière mise à jour | |
| Junior (0-2 ans d’exp) |
40 K € / an | 36 K € / an | 35 K € / an | 15/01/2024 |
| Confirmé (2-5 ans d’exp) |
60 K € / an | 48 K € / an | 47 K € / an | 15/01/2024 |
| Senior (+5 ans d’exp) |
80 K € / an | 67 K € / an | 67 K € / an | 15/01/2024 |
Les évolutions de carrière pour un Data product manager
Aujourd’hui, la data ne cesse de se développer avec l’apparition de nouveaux métiers toujours plus demandés. La data product manager pourra ainsi devenir data scientist, data analyst ou tout autre métier data émergent.
Mais le plus souvent, on constate que le data product manager préfère se tourner vers les fonctions managériales. Les intéressés deviennent alors head of data, head of product, VP product et gèrent plusieurs équipes pluridisciplinaires.
Si vous souhaitez réussir le recrutement de votre futur data product manager, n’hésitez pas à mettre en avant ces opportunités professionnelles.
Les formations / les écoles
Si le métier de data product manager est de plus en plus recherché par les entreprises, il n’existe pas de formation officielle. Généralement, il s’agit soit d’experts data qui se reconvertissent au data product management. Ou à l’inverse de product management qui développent des compétences techniques en gestion des données.
Quoi qu’il en soit, une spécialisation en science des données ou en data management est souvent préférable.
> À lire aussi : Comment recruter un Data Analyst ?
FAQs
Le data scientist exploite les données d’un produit existant pour réaliser des prédictions. Alors que le data product manager exploite et démocratise les données pour concevoir un nouveau produit.
Le product owner est responsable du bon fonctionnement du produit, qu’il s’agisse d’un système data, d’un logiciel, d’une application, etc. Pour ce faire, il doit s’assurer que toutes les fonctionnalités dudit produit répondent aux spécifications et objectifs définis. De son côté, le data product manager utilise la donnée pour améliorer le produit.
