Wie nutzt man KI im Produktmanagement? | Produktmanagement #33

Veröffentlicht: 2023-10-04
KI im Produktmanagement kann Managern zugute kommen, indem sie Aufgaben automatisiert, Erfahrungen personalisiert und Kundenverhalten vorhersagt sowie die Qualität des Testens und Optimierens der Produkte selbst beschleunigt und verbessert. Wie können Sie also das Potenzial der künstlichen Intelligenz erschließen? Lesen Sie unseren Artikel und finden Sie es heraus.

KI im Produktmanagement – ​​Inhaltsverzeichnis:

  1. KI im Produktmanagement
  2. Personalisierung des Kundenerlebnisses mit KI im Produktmanagement
  3. Prognose des Nutzerverhaltens mit KI im Produktmanagement
  4. Testen und Optimieren von Produkten mit KI im Produktmanagement
  5. Zusammenfassung

KI im Produktmanagement

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, die seit Wochen für Schlagzeilen sorgt. Dies ist nicht überraschend, da es das Potenzial hat, die Arbeitsweise von Unternehmen in der gesamten IT-Branche zu verändern. KI kann auch im digitalen Produktmanagement eingesetzt werden, um Effizienz, Produktivität und Qualität zu verbessern.

KI ermöglicht es Computern, Aufgaben auszuführen, die bisher menschliche Intelligenz erforderten, sodass ihr Einsatz im digitalen Produktmanagement nicht auf die Durchführung von Routineaufgaben beschränkt ist. Die Technologie kann auch dabei helfen, sich wiederholende Fehler aufgrund von Problemen im Zusammenhang mit der Marktsegmentierung, der Personalisierung des Kundenerlebnisses und der Vorhersage des Kundenverhaltens zu erkennen. Welche Tools sollten Sie also nutzen, um effektiv mit KI im Produktmanagement zu arbeiten?

Aufgaben automatisieren

Mithilfe von KI im Produktmanagement können Aufgaben wie das Sammeln und Analysieren von Daten sowie die Erstellung optisch ansprechender Berichte automatisiert werden. Dies ermöglicht es Produktmanagern, die Zeit zu sparen, die sie für die sorgfältige Analyse von Zahlen aufwenden müssten, und sich so auf strategisch wichtigere Aufgaben zu konzentrieren. Hier sind einige Beispiele für Tools, die zur Automatisierung von Aufgaben verwendet werden:

Zapier

Zapier automatisiert Aufgaben zwischen verschiedenen Anwendungen und ermöglicht Ihnen die Erstellung einfacher oder komplexer Workflows, die basierend auf bestimmten Bedingungen automatisch ausgeführt werden. Zapier lässt sich in mehr als 3.000 Anwendungen integrieren, darunter Gmail, Slack, Trello und viele andere.

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IFTTT

Mit diesem Tool können Sie Aufgaben automatisieren und Informationen zwischen verschiedenen Geräten und Diensten austauschen. IFTTT arbeitet mit mehr als 600 Anbietern zusammen, darunter Amazon Alexa, Philips Hue, Spotify und viele andere.

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Make.com

Make.com (ehemals Integromat) automatisiert Aufgaben zwischen mehreren Anwendungen und Diensten. Es ähnelt Zapier, bietet jedoch mehr Konfigurations- und Anpassungsoptionen. Außerdem können Sie erweiterte Szenarios erstellen, die logische Bedingungen, Filter, Iterationen und Variablen umfassen können. Make.com lässt sich in über 1.000 Apps und Dienste wie Facebook, Google Sheets und Mailchimp integrieren.

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Microsoft Power Automate

Dieses spezielle Tool ist Teil der Microsoft Power Platform und ermöglicht Ihnen die Automatisierung von Aufgaben in der Microsoft Azure-Cloud. Es ermöglicht die Integration mit mehr als 400 Anwendungen und Diensten wie Office 365, SharePoint, Dynamics 365 und vielen anderen.

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Google Cloud-Aufgaben

Es automatisiert Aufgaben in der beliebten Google Cloud Platform. Es ermöglicht Ihnen, asynchrone Aufgaben in jeder Größenordnung zu erstellen und auszuführen. Google Cloud Tasks lässt sich in andere Google Cloud Platform-Dienste wie App Engine, Cloud Functions und Cloud Run integrieren.

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Personalisierung des Kundenerlebnisses mit KI im Produktmanagement

Die Personalisierung des Kundenerlebnisses durch die Anpassung von Produkten und Dienstleistungen an individuelle Bedürfnisse und Vorlieben ist ein weiterer Bereich, in dem KI gut funktioniert. Dies kann die Kundenzufriedenheit und -loyalität steigern.

Amazon personalisieren

Mit Amazon Personalize können Sie Produktempfehlungen für Kunden personalisieren, indem Sie deren Kaufhistorie, Verhalten und Vorlieben analysieren. Dadurch erhalten Kunden auf ihre Bedürfnisse und Interessen zugeschnittene Angebote, was die Wahrscheinlichkeit von Conversions und Verkäufen erhöht.

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Google Cloud Vertex AI

Ein weiteres häufig genutztes Tool ist Google Cloud Vertex AI. Es erleichtert die Erstellung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen, die personalisierte Lösungen für verschiedene Branchen und Anwendungen bieten können. Vertex AI ermöglicht schnelles Experimentieren, Skalieren und Optimieren von Modellen sowie die Integration mit anderen Google Cloud-Diensten wie BigQuery und Cloud Storage.

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Prognose des Nutzerverhaltens mit KI im Produktmanagement

Mithilfe von KI kann das Verhalten der Kunden vorhergesagt und ihre potenziellen Probleme und Chancen identifiziert werden. Mit diesem Wissen können Produktmanager bessere Entscheidungen treffen. Hier sind drei Beispiele für Tools, die zur Vorhersage des Benutzerverhaltens verwendet werden.

Microsoft Azure Machine Learning

Sie können damit Modelle für maschinelles Lernen in der Cloud erstellen und bereitstellen und dabei eine breite Palette von Algorithmen und Diensten nutzen. Es ermöglicht außerdem einen einfachen Zugriff auf Daten und Computerressourcen.

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IBM Watson Studio

Mit Watson können Sie Sprachlernmodelle auf der IBM Cloud Pak for Data-Plattform verwenden, indem Sie sie in andere IBM Services integrieren, beispielsweise Datenanalyse- und Datenvisualisierungstools.

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SAS Visual Data Mining

Mithilfe fortschrittlicher Data-Mining- und Optimierungstechniken können Sie mit der SAS Viya-Plattform das Benutzerverhalten vorhersagen. Es erleichtert auch die Verwaltung des Modellierungsprozesses und die Überwachung seiner Qualität.

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Testen und Optimieren von Produkten mit KI im Produktmanagement

KI kann auch zum Testen und Optimieren von Produkten eingesetzt werden, indem potenzielle Probleme und Verbesserungsmöglichkeiten identifiziert werden. Dies kann Produktmanagern helfen, Produkte von höchster Qualität zu liefern. Nachfolgend finden Sie einige Beispiele für von KI unterstützte Tools, die zum Testen und Optimieren von Produkten eingesetzt werden.

Google Optimize

Sie können damit verschiedene Versionen von Websites oder mobilen Apps testen und deren Wirksamkeit und Konvertierung vergleichen. Sie können A/B-, multivariate oder personalisierte Tests erstellen und automatische Optimierungsfunktionen nutzen.

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Microsoft Klarheit

Microsoft Clarity analysiert das Benutzerverhalten auf Websites oder in Anwendungen durch Aufzeichnung von Sitzungen, Heatmaps und Berichten. Sie können sehen, was die Aufmerksamkeit der Benutzer erregt, was sie frustriert und was sie zum Handeln motiviert.

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A/B lecker

Sie können damit verschiedene Versionen von Websites oder mobilen Apps testen und deren Auswirkungen auf wichtige Kennzahlen messen.

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Zusammenfassung

Dank KI im Produktmanagement können wir Aufgaben automatisieren, die Erfahrungen der Benutzer personalisieren, ihr Verhalten vorhersagen sowie Produkte testen und optimieren, was zu einer besseren Leistung und Kundenzufriedenheit führt. Aber werfen wir einen Blick nach vorne. Mit der Weiterentwicklung der KI-Technologie werden die Möglichkeiten für ihren Einsatz im Produktmanagement nur noch zunehmen.

Die Zukunftsvision könnte hybride Managementmodelle umfassen, bei denen Menschen und KI zusammenarbeiten und die Stärken beider nutzen: die Kreativität, das Einfühlungsvermögen und das strategische Denken des Menschen sowie die Geschwindigkeit, den Umfang und die Präzision künstlicher Intelligenz.

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Autor: Andy Nichols

Ein Problemlöser mit 5 verschiedenen Graden und endlosen Motivationsreserven. Das macht ihn zu einem perfekten Geschäftsinhaber und Manager. Bei der Suche nach Mitarbeitern und Partnern sind Offenheit und Neugier gegenüber der Welt für ihn die Eigenschaften, die er am meisten schätzt.

Produkt Management:

  1. Einführung in das Produktmanagement
  2. Welche Rolle spielt ein Produktmanager?
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  4. Wie baut man eine effiziente Produktstrategie auf?
  5. OKRs vs. SMART-Ziele. Welches Framework führt zu besseren Ergebnissen?
  6. Wie definiert man ein Wertversprechen?
  7. Identifizierung von Kundenbedürfnissen und Marktsegmentierung
  8. Entwicklung eines erfolgreichen Produktkonzepts. Techniken und Schritte
  9. Mit einer effektiven Produkt-Roadmap einen Vorsprung verschaffen
  10. Prototyping Ihres digitalen Produkts
  11. Wie baut man ein MVP auf?
  12. MVP gegen MMP gegen MMF. Wichtige Meilensteine ​​in der Produktentwicklung
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  24. Zu erledigende Aufgaben. Produkte schaffen, die Kunden wirklich brauchen
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  29. Strategyzer-Tools im Produktmanagement
  30. 5 nützliche Produktmanagement-Tools
  31. Wie erstellt und verwaltet man Produktdokumentationen?
  32. 6 unverzichtbare Tools für Produktmanager
  33. Wie man KI im Produktmanagement nutzt