Jak wykorzystać AI w zarządzaniu produktem? | Zarządzanie produktem #33

AI w zarządzaniu produktem

Sztuczna inteligencja (AI) to technologia, która od tygodni pojawia się na pierwszych stronach gazet. Nie jest to zaskakujące, ponieważ może zmienić sposób działania przedsiębiorstw w całej branży IT. Sztuczną inteligencję można również wykorzystać w cyfrowym zarządzaniu produktami w celu poprawy wydajności, produktywności i jakości.

Sztuczna inteligencja umożliwia komputerom wykonywanie zadań, które wcześniej wymagały ludzkiej inteligencji, dlatego jej zastosowanie w cyfrowym zarządzaniu produktami nie ogranicza się do wykonywania rutynowych zadań. Technologia może również pomóc w identyfikacji powtarzających się błędów wynikających z problemów związanych z segmentacją rynku, personalizacją doświadczeń klientów i przewidywaniem zachowań klientów. Jakich zatem narzędzi użyć, aby zacząć efektywnie pracować z AI w zarządzaniu produktem?

Automatyzacja zadań

Sztuczną inteligencję w zarządzaniu produktami można wykorzystać do automatyzacji zadań takich jak zbieranie i analiza danych, a także generowanie atrakcyjnych wizualnie raportów. Dzięki temu menedżerowie produktu mogą zaoszczędzić czas, który musieliby poświęcić na wnikliwą analizę liczb, a tym samym skupić się na bardziej strategicznych zadaniach. Oto kilka przykładów narzędzi wykorzystywanych do automatyzacji zadań:

Zapiera

Zapier automatyzuje zadania pomiędzy różnymi aplikacjami i pozwala tworzyć proste lub złożone przepływy pracy, które działają automatycznie w oparciu o określone warunki. Zapier integruje się z ponad 3000 aplikacji, takich jak Gmail, Slack, Trello i wiele innych.

IFTTT

Narzędzie to pozwala na automatyzację zadań i wymianę informacji pomiędzy różnymi urządzeniami i usługami. IFTTT współpracuje z ponad 600 dostawcami, takimi jak Amazon Alexa, Philips Hue, Spotify i wieloma innymi.

Make.com

Make.com (wcześniej Integromat) automatyzuje zadania pomiędzy wieloma aplikacjami i usługami. Jest podobny do Zapiera, ale oferuje więcej opcji konfiguracji i dostosowywania. Umożliwia także tworzenie zaawansowanych scenariuszy, które mogą zawierać warunki logiczne, filtry, iteracje i zmienne. Make.com integruje się z ponad 1000 aplikacji i usług, takich jak Facebook, Arkusze Google i Mailchimp.

Microsoft Power Automatyzuje

To specjalistyczne narzędzie jest częścią Microsoft Power Platform i pozwala na automatyzację zadań w chmurze Microsoft Azure. Umożliwia integrację z ponad 400 aplikacjami i usługami, takimi jak Office 365, SharePoint, Dynamics 365 i wieloma innymi.

Zadania Google w chmurze

Automatyzuje zadania w popularnej platformie Google Cloud Platform. Umożliwia tworzenie i uruchamianie zadań asynchronicznych w dowolnej skali. Google Cloud Tasks integruje się z innymi usługami Google Cloud Platform, takimi jak App Engine, Cloud Functions i Cloud Run.

Personalizacja doświadczeń klientów za pomocą AI w zarządzaniu produktami

Personalizacja doświadczenia klienta poprzez dopasowanie produktów i usług do indywidualnych potrzeb i preferencji to kolejny obszar, w którym AI sprawdza się. Może to zwiększyć satysfakcję i lojalność klientów.

Personalizacja Amazona

Amazon Personalize umożliwia personalizację rekomendacji produktów dla klientów poprzez analizę ich historii zakupów, zachowań i preferencji. Dzięki temu klienci otrzymują oferty dopasowane do ich potrzeb i zainteresowań, co zwiększa prawdopodobieństwo konwersji i sprzedaży.

Google Cloud Vertex AI

Innym często używanym narzędziem jest Google Cloud Vertex AI. Ułatwia tworzenie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego, które mogą zapewniać spersonalizowane rozwiązania dla różnych branż i zastosowań. Vertex AI umożliwia szybkie eksperymentowanie, skalowanie i optymalizację modeli, a także integrację z innymi usługami Google Cloud, takimi jak BigQuery i Cloud Storage.

Prognozowanie zachowań użytkowników za pomocą AI w zarządzaniu produktami

Sztuczną inteligencję można wykorzystać do prognozowania zachowań klientów, identyfikowania ich potencjalnych problemów i szans. Dzięki tej wiedzy menedżerowie produktu mogą podejmować lepsze decyzje. Oto trzy przykłady narzędzi wykorzystywanych do przewidywania zachowań użytkowników.

Uczenie maszynowe Microsoft Azure

Umożliwia tworzenie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego w chmurze, wykorzystując szeroką gamę algorytmów i usług. Zapewnia także łatwy dostęp do danych i zasobów obliczeniowych.

Studia IBM Watson

Dzięki Watson możesz korzystać z modeli nauki języków na platformie IBM Cloud Pak for Data, integrując się z innymi usługami IBM, na przykład narzędziami do analizy i wizualizacji danych.

Wizualna eksploracja danych SAS

Wykorzystując zaawansowane techniki eksploracji i optymalizacji danych, pozwala prognozować zachowania użytkowników za pomocą platformy SAS Viya. Ułatwia także zarządzanie procesem modelowania i monitorowanie jego jakości.

Testowanie i optymalizacja produktów za pomocą AI w zarządzaniu produktami

Sztuczną inteligencję można również wykorzystać do testowania i optymalizacji produktów poprzez identyfikację potencjalnych problemów i możliwości ulepszeń. Może to pomóc menedżerom produktu w dostarczaniu produktów najwyższej jakości. Poniżej znajdziesz kilka przykładów narzędzi wspieranych przez AI i wykorzystywanych do testowania i optymalizacji produktów.

Optymalizacja Google

Umożliwia testowanie różnych wersji stron internetowych czy aplikacji mobilnych, porównując ich skuteczność i konwersję. Możesz tworzyć testy A/B, wielowymiarowe lub spersonalizowane i korzystać z funkcji automatycznej optymalizacji.

Przejrzystość Microsoftu

Microsoft Clarity analizuje zachowania użytkowników na stronach internetowych lub w aplikacjach, rejestrując sesje, mapy cieplne i raporty. Widzisz, co przyciąga uwagę użytkowników, co ich frustruje, a co motywuje do działania.

A/B Smaczne

Umożliwia testowanie różnych wersji stron internetowych czy aplikacji mobilnych, mierząc ich wpływ na kluczowe wskaźniki.

Streszczenie

Dzięki AI w zarządzaniu produktami możemy automatyzować zadania, personalizować doświadczenia użytkowników, prognozować ich zachowania, a także testować i optymalizować produkty, co przekłada się na lepszą wydajność i satysfakcję klientów. Ale spójrzmy w przyszłość. W miarę ciągłego rozwoju technologii AI, możliwości jej wykorzystania w zarządzaniu produktami będą coraz większe.

Wizja przyszłości może obejmować hybrydowe modele zarządzania, w których ludzie i sztuczna inteligencja współpracują, wykorzystując mocne strony obu: kreatywność, empatię i myślenie strategiczne człowieka, a także szybkość, skalę i precyzję sztucznej inteligencji.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Andy Nichols

Osoba rozwiązująca problemy z 5 różnymi stopniami i nieskończonymi rezerwami motywacji. To czyni go idealnym właścicielem i menadżerem firmy. W poszukiwaniu pracowników i partnerów najbardziej ceni otwartość i ciekawość świata.

Zobacz wszystkie posty

Zarządzanie produktem:

1. Wprowadzenie do zarządzania produktem
2. Jaka jest rola menedżera produktu?
3. Dlaczego zarządzanie cyklem życia produktu jest ważne?
4. Jak zbudować skuteczną strategię produktową?
5. OKR a cele SMART. Które ramy zapewniają lepsze wyniki?
6. Jak zdefiniować propozycję wartości?
7. Identyfikacja potrzeb klientów i segmentacja rynku
8. Stworzenie zwycięskiej koncepcji produktu. Techniki i kroki
9. Zyskaj przewagę dzięki skutecznemu planowi rozwoju produktu
10. Prototypowanie Twojego produktu cyfrowego
11. Jak zbudować MVP?
12. MVP kontra MMP kontra MMF. Kluczowe kamienie milowe w rozwoju produktu
13. Opanowanie testowania hipotez
14. Sprawdzone metody doskonalenia zarządzania jakością produktów
15. Strategie i taktyki udanego wprowadzenia produktu na rynek
16. Zwiększanie rentowności poprzez optymalizację produktów
17. Pomiar sukcesu produktu
18. Jak wycenić produkt? Najpopularniejsze strategie cenowe
19. Przyszłość projektowania produktów. Najważniejsze trendy i prognozy
20. Kiedy wycofać produkt? Kluczowe czynniki wpływające na decyzje dotyczące EOL
21. Zwinność w zarządzaniu produktem
22. Scrum i Kanban w zarządzaniu produktem.
23. Czym jest oszczędne zarządzanie produktami?
24. Zadania do wykonania. Tworzenie produktów, których klienci naprawdę potrzebują
25. Czym jest hackowanie wzrostu?
26. Czym jest zarządzanie produktem oparte na danych?
27. Testy A/B w zarządzaniu produktem
28. Przydatne szablony do zarządzania produktami. Gdzie je znaleźć?
29. Narzędzia Strategyzer w zarządzaniu produktami
30. 5 przydatnych narzędzi do zarządzania produktami
31. Jak tworzyć i zarządzać dokumentacją produktową?
32. 6 niezbędnych narzędzi dla menedżerów produktu
33. Jak wykorzystać sztuczną inteligencję w zarządzaniu produktem