Bagaimana cara menggunakan AI dalam manajemen produk? | Manajemen produk #33

AI dalam manajemen produk

Kecerdasan buatan (AI) adalah teknologi yang telah menjadi berita utama selama berminggu-minggu. Hal ini tidak mengherankan, karena hal ini berpotensi mengubah cara bisnis beroperasi di industri TI. AI juga dapat digunakan dalam manajemen produk digital untuk meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan kualitas.

AI memungkinkan komputer melakukan tugas-tugas yang sebelumnya membutuhkan kecerdasan manusia, sehingga penerapannya dalam manajemen produk digital tidak terbatas pada melakukan tugas-tugas rutin. Teknologi ini juga dapat membantu mengidentifikasi kesalahan berulang akibat masalah terkait segmentasi pasar, mempersonalisasi pengalaman pelanggan, dan memprediksi perilaku pelanggan. Jadi alat apa yang harus Anda gunakan untuk mulai bekerja secara efektif dengan AI dalam manajemen produk?

Mengotomatiskan tugas

AI dalam manajemen produk dapat digunakan untuk mengotomatiskan tugas-tugas seperti mengumpulkan dan menganalisis data, serta menghasilkan laporan yang menarik secara visual. Hal ini memungkinkan manajer produk menghemat waktu yang mereka perlukan untuk menganalisis angka secara cermat, dan dengan demikian fokus pada tugas yang lebih strategis. Berikut adalah beberapa contoh alat yang digunakan untuk mengotomatisasi tugas:

Zapier

Zapier mengotomatiskan tugas antar aplikasi yang berbeda dan memungkinkan Anda membuat alur kerja sederhana atau kompleks yang berjalan secara otomatis berdasarkan kondisi tertentu. Zapier terintegrasi dengan lebih dari 3.000 aplikasi, seperti Gmail, Slack, Trello, dan masih banyak lainnya.

IFTTT

Alat ini memungkinkan Anda mengotomatiskan tugas dan bertukar informasi antara berbagai perangkat dan layanan. IFTTT bekerja dengan lebih dari 600 penyedia, seperti Amazon Alexa, Philips Hue, Spotify, dan banyak lainnya.

Buat.com

Make.com (sebelumnya Integromat) mengotomatiskan tugas antara beberapa aplikasi dan layanan. Ini mirip dengan Zapier tetapi menawarkan lebih banyak opsi konfigurasi dan penyesuaian. Ini juga memungkinkan Anda membuat skenario tingkat lanjut yang dapat mencakup kondisi logis, filter, iterasi, dan variabel. Make.com terintegrasi dengan lebih dari 1.000 aplikasi dan layanan seperti Facebook, Google Sheets, dan Mailchimp.

Microsoft Power Mengotomatiskan

Alat khusus ini adalah bagian dari Microsoft Power Platform dan memungkinkan Anda mengotomatisasi tugas di cloud Microsoft Azure. Ini memungkinkan integrasi dengan lebih dari 400 aplikasi dan layanan, seperti Office 365, SharePoint, Dynamics 365, dan banyak lainnya.

Tugas Google Cloud

Ini mengotomatiskan tugas di Google Cloud Platform yang populer. Ini memungkinkan Anda membuat dan menjalankan tugas asinkron pada skala apa pun. Google Cloud Tasks terintegrasi dengan layanan Google Cloud Platform lainnya, seperti App Engine, Cloud Functions, dan Cloud Run.

Personalisasi pengalaman pelanggan dengan AI dalam manajemen produk

Mempersonalisasi pengalaman pelanggan dengan menyesuaikan produk dan layanan dengan kebutuhan dan preferensi individu adalah area lain di mana AI bekerja dengan baik. Hal ini dapat meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.

Personalisasi Amazon

Amazon Personalize memungkinkan Anda mempersonalisasi rekomendasi produk untuk pelanggan dengan menganalisis riwayat pembelian, perilaku, dan preferensi mereka. Hal ini memungkinkan pelanggan menerima penawaran yang disesuaikan dengan kebutuhan dan minat mereka, sehingga meningkatkan kemungkinan konversi dan penjualan.

Google Cloud Vertex AI

Alat lain yang sering digunakan adalah Google Cloud Vertex AI. Ini memfasilitasi pembuatan dan penerapan model pembelajaran mesin yang dapat memberikan solusi yang dipersonalisasi untuk berbagai industri dan aplikasi. Vertex AI memungkinkan eksperimen cepat, penskalaan, dan pengoptimalan model, serta integrasi dengan layanan Google Cloud lainnya, seperti BigQuery dan Cloud Storage.

Memperkirakan perilaku pengguna dengan AI dalam manajemen produk

AI dapat digunakan untuk memperkirakan perilaku pelanggan, mengidentifikasi potensi masalah dan peluang mereka. Dengan pengetahuan ini, manajer produk dapat mengambil keputusan yang lebih baik. Berikut tiga contoh alat yang digunakan untuk memprediksi perilaku pengguna.

Pembelajaran Mesin Microsoft Azure

Hal ini memungkinkan Anda membuat dan menerapkan model pembelajaran mesin di cloud, menggunakan berbagai algoritma dan layanan. Ini juga menyediakan akses mudah ke data dan sumber daya komputasi.

Studio IBM Watson

Dengan Watson, Anda dapat menggunakan model pembelajaran bahasa pada platform IBM Cloud Pak for Data dengan berintegrasi dengan layanan IBM lainnya, misalnya, analisis data dan alat visualisasi data.

Penambangan Data Visual SAS

Menggunakan teknik penambangan dan pengoptimalan data tingkat lanjut, ini memungkinkan Anda memperkirakan perilaku pengguna dengan platform SAS Viya. Ini juga memfasilitasi pengelolaan proses pemodelan dan pemantauan kualitasnya.

Menguji dan mengoptimalkan produk dengan AI dalam manajemen produk

AI juga dapat digunakan untuk menguji dan mengoptimalkan produk dengan mengidentifikasi potensi masalah dan peluang perbaikan. Hal ini dapat membantu manajer produk menghasilkan produk dengan kualitas terbaik. Di bawah ini Anda akan menemukan beberapa contoh alat yang didukung oleh AI dan digunakan untuk pengujian dan pengoptimalan produk.

Google Optimalkan

Ini memungkinkan Anda menguji berbagai versi situs web atau aplikasi seluler, membandingkan efektivitas dan konversinya. Anda dapat membuat pengujian A/B, multivarian atau yang dipersonalisasi, dan menggunakan fitur pengoptimalan otomatis.

Kejelasan Microsoft

Microsoft Clarity menganalisis perilaku pengguna di situs web atau aplikasi dengan merekam sesi, peta panas, dan laporan. Anda dapat melihat apa yang menarik perhatian pengguna, apa yang membuat mereka frustrasi, dan apa yang memotivasi mereka untuk mengambil tindakan.

A/B Enak

Ini memungkinkan Anda menguji berbagai versi situs web atau aplikasi seluler, mengukur dampaknya terhadap metrik utama.

Ringkasan

Berkat AI dalam manajemen produk, kami dapat mengotomatiskan tugas, mempersonalisasi pengalaman pengguna, memperkirakan perilaku mereka, serta menguji dan mengoptimalkan produk, yang menghasilkan kinerja dan kepuasan pelanggan yang lebih baik. Tapi mari kita lihat ke depan. Seiring dengan berkembangnya teknologi AI, kemungkinan penggunaannya dalam manajemen produk akan semakin meningkat.

Visi masa depan dapat mencakup model manajemen hibrida, di mana manusia dan AI bekerja sama, memanfaatkan kekuatan keduanya: kreativitas, empati, dan pemikiran strategis manusia, serta kecepatan, skala, dan ketepatan kecerdasan buatan.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah kami yang sibuk di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Pengarang: Andy Nichols

Pemecah masalah dengan 5 derajat berbeda dan motivasi yang tiada habisnya. Hal ini menjadikannya Pemilik & Manajer Bisnis yang sempurna. Saat mencari karyawan dan mitra, keterbukaan dan rasa ingin tahu terhadap dunia adalah kualitas yang paling dia hargai.

Lihat semua postingan

Manajemen Produk:

1. Pengantar manajemen produk
2. Apa peran manajer produk?
3. Mengapa manajemen siklus hidup produk itu penting?
4. Bagaimana membangun strategi produk yang efisien?
5. OKR vs tujuan SMART. Kerangka kerja mana yang memberikan hasil lebih baik?
6. Bagaimana cara mendefinisikan proposisi nilai?
7. Mengidentifikasi kebutuhan pelanggan dan segmentasi pasar
8. Menciptakan konsep produk unggulan. Teknik dan langkah
9. Mendapatkan keunggulan dengan peta jalan produk yang efektif
10. Membuat prototipe produk digital Anda
11. Bagaimana cara membangun MVP?
12. MVP vs MMP vs MMF. Tonggak penting dalam pengembangan produk
13. Menguasai pengujian hipotesis
14. Metode yang terbukti untuk meningkatkan manajemen kualitas produk
15. Strategi dan taktik untuk peluncuran produk yang sukses
16. Mendorong profitabilitas melalui optimalisasi produk
17. Mengukur kesuksesan produk
18. Bagaimana menentukan harga suatu produk? Strategi penetapan harga paling populer
19. Masa depan desain produk. Tren dan prediksi teratas
20. Kapan harus menghentikan suatu produk? Faktor kunci yang mempengaruhi keputusan EOL
21. Agile dalam manajemen produk
22. Scrum dan Kanban dalam manajemen produk.
23. Apa itu manajemen produk ramping?
24. Pekerjaan yang Harus Diselesaikan. Menciptakan produk yang benar-benar dibutuhkan pelanggan
25. Apa itu peretasan pertumbuhan?
26. Apa yang dimaksud dengan manajemen produk berbasis data?
27. Pengujian A/B dalam manajemen produk
28. Templat manajemen produk yang berguna. Di mana menemukannya?
29. Alat pembuat strategi dalam manajemen produk
30. 5 alat manajemen produk yang berguna
31. Bagaimana cara membuat dan mengelola dokumentasi produk?
32. 6 alat penting untuk manajer produk
33. Cara menggunakan AI dalam manajemen produk