製品管理にAIをどう活用するか? | プロダクトマネジメント #33
公開: 2023-10-04製品管理における AI – 目次:
- 製品管理における AI
- 製品管理における AI による顧客エクスペリエンスのパーソナライズ
- 製品管理における AI によるユーザー行動の予測
- 製品管理における AI による製品のテストと最適化
- まとめ
製品管理における AI
人工知能 (AI) は、ここ数週間にわたって話題になっているテクノロジーです。 IT 業界全体でビジネスの運営方法を変革する可能性があるため、これは驚くべきことではありません。 AI はデジタル製品管理にも使用され、効率、生産性、品質を向上させることができます。
AI により、これまで人間の知能が必要だったタスクをコンピューターが実行できるようになるため、デジタル製品管理における AI の応用は、日常的なタスクの実行に限定されません。 このテクノロジーは、市場の細分化、顧客エクスペリエンスのパーソナライズ、顧客行動の予測に関連する問題に起因する反復的なエラーの特定にも役立ちます。 では、製品管理において AI を効果的に活用するにはどのようなツールを使用すればよいでしょうか?
タスクの自動化
製品管理における AI を使用すると、データの収集と分析、視覚的に魅力的なレポートの生成などのタスクを自動化できます。 これにより、プロダクト マネージャーは数値の綿密な分析に費やす時間を節約し、より戦略的なタスクに集中できるようになります。 タスクの自動化に使用されるツールの例をいくつか示します。
ザピエル
Zapier は、異なるアプリケーション間のタスクを自動化し、特定の条件に基づいて自動的に実行される単純または複雑なワークフローを作成できるようにします。 Zapier は、Gmail、Slack、Trello などの 3,000 以上のアプリケーションと統合します。
イフト
このツールを使用すると、タスクを自動化し、さまざまなデバイスやサービス間で情報を交換できます。 IFTTT は、Amazon Alexa、Philips Hue、Spotify などの 600 以上のプロバイダーと連携しています。
Make.com
Make.com (以前の Integromat) は、複数のアプリケーションとサービス間のタスクを自動化します。 Zapier に似ていますが、より多くの構成オプションとカスタマイズ オプションを提供します。 また、論理条件、フィルター、反復、変数を含む高度なシナリオを作成することもできます。 Make.com は、Facebook、Google Sheets、Mailchimp などの 1,000 を超えるアプリやサービスと統合しています。
Microsoft パワーオートメーション
この特殊なツールは Microsoft Power Platform の一部であり、Microsoft Azure クラウドでのタスクを自動化できます。 Office 365、SharePoint、Dynamics 365 など、400 を超えるアプリケーションやサービスとの統合が可能になります。
Googleクラウドタスク
人気の Google Cloud Platform でタスクを自動化します。 これにより、あらゆる規模で非同期タスクを作成して実行できます。 Google Cloud Tasks は、App Engine、Cloud Functions、Cloud Run などの他の Google Cloud Platform サービスと統合します。
製品管理における AI による顧客エクスペリエンスのパーソナライズ
製品やサービスを個人のニーズや好みに合わせてカスタマイズすることで顧客体験をパーソナライズすることも、AI がうまく機能する分野です。 これにより、顧客の満足度とロイヤルティが向上します。
アマゾンパーソナライズ
Amazon Personalize を使用すると、顧客の購入履歴、行動、好みを分析することで、顧客向けの製品推奨をパーソナライズできます。 これにより、顧客はニーズや興味に合わせたオファーを受け取ることができ、コンバージョンや販売の可能性が高まります。
Google Cloud Vertex AI
もう 1 つの頻繁に使用されるツールは、Google Cloud Vertex AI です。 これにより、さまざまな業界やアプリケーション向けにパーソナライズされたソリューションを提供できる機械学習モデルの作成と展開が容易になります。 Vertex AI を使用すると、モデルの迅速な実験、スケーリング、最適化が可能になるだけでなく、BigQuery や Cloud Storage などの他の Google Cloud サービスとの統合も可能になります。
製品管理における AI によるユーザー行動の予測
AI を使用して顧客の行動を予測し、潜在的な問題と機会を特定できます。 この知識があれば、プロダクト マネージャーはより適切な意思決定を行うことができます。 ユーザーの行動を予測するために使用されるツールの 3 つの例を次に示します。
Microsoft Azure機械学習
幅広いアルゴリズムとサービスを使用して、クラウドで機械学習モデルを作成およびデプロイできます。 また、データやコンピューティング リソースへの簡単なアクセスも提供します。
IBMワトソンスタジオ
Watson を使用すると、他の IBM サービス (データ分析ツールやデータ視覚化ツールなど) と統合することで、IBM Cloud Pak for Data プラットフォーム上で言語学習モデルを使用できます。
SAS ビジュアルデータマイニング
高度なデータマイニングと最適化技術を使用して、SAS Viya プラットフォームでのユーザーの行動を予測できます。 また、モデリング プロセスの管理とその品質の監視も容易になります。
製品管理における AI による製品のテストと最適化
AI は、潜在的な問題と改善の機会を特定することにより、製品のテストと最適化にも使用できます。 これは、製品マネージャーが最高品質の製品を提供するのに役立ちます。 以下に、AI によってサポートされ、製品のテストと最適化に使用されるツールの例をいくつか示します。
Google 最適化
これにより、Web サイトやモバイル アプリのさまざまなバージョンをテストし、その有効性とコンバージョンを比較できます。 A/B、多変量テスト、またはパーソナライズされたテストを作成し、自動最適化機能を使用できます。
マイクロソフト クラリティ
Microsoft Clarity は、セッション、ヒート マップ、レポートを記録することで、Web サイトまたはアプリケーションでのユーザーの行動を分析します。 何がユーザーの注目を集めているのか、何がユーザーをイライラさせているのか、何がユーザーの行動を促すのかがわかります。
A/B おいしい
これにより、Web サイトやモバイル アプリのさまざまなバージョンをテストし、主要な指標に対する影響を測定できます。
まとめ
製品管理における AI のおかげで、タスクを自動化し、ユーザー エクスペリエンスをパーソナライズし、ユーザーの行動を予測できるほか、製品のテストと最適化が可能になり、パフォーマンスと顧客満足度の向上につながります。 しかし、先を見てみましょう。 AIテクノロジーが進化し続けるにつれ、製品管理におけるAI活用の可能性は高まるばかりです。
将来のビジョンには、人間と AI が協力して、人間の創造性、共感、戦略的思考と、人工知能のスピード、規模、精度という両方の強みを活用するハイブリッド管理モデルが採用される可能性があります。
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著者: アンディ・ニコルズ
5 つの異なるレベルと無限のモチベーションを備えた問題解決者。 これにより、彼は完璧なビジネスオーナー兼マネージャーになります。 従業員やパートナーを探す際、彼が最も大切にしている資質は、世界に対するオープンさと好奇心です。
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