Como usar IA no gerenciamento de produtos? | Gerenciamento de produto #33

IA no gerenciamento de produtos

A inteligência artificial (IA) é uma tecnologia que vem ganhando as manchetes há semanas. Isto não é surpreendente, pois tem o potencial de transformar a forma como as empresas operam em toda a indústria de TI. A IA também pode ser usada no gerenciamento de produtos digitais para melhorar a eficiência, a produtividade e a qualidade.

A IA permite que os computadores executem tarefas que antes exigiam inteligência humana, pelo que a sua aplicação na gestão de produtos digitais não se limita à execução de tarefas rotineiras. A tecnologia também pode ajudar a identificar erros repetitivos devido a problemas relacionados à segmentação de mercado, personalização da experiência do cliente e previsão do comportamento do cliente. Então, quais ferramentas você deve usar para começar a trabalhar de forma eficaz com IA no gerenciamento de produtos?

Automatizando tarefas

A IA no gerenciamento de produtos pode ser usada para automatizar tarefas como coleta e análise de dados, bem como gerar relatórios visualmente atraentes. Isso permite que os gerentes de produto economizem o tempo que precisariam gastar em análises meticulosas dos números e, assim, se concentrem em tarefas mais estratégicas. Aqui estão alguns exemplos de ferramentas usadas para automatizar tarefas:

Zapier

Zapier automatiza tarefas entre diferentes aplicativos e permite criar fluxos de trabalho simples ou complexos que são executados automaticamente com base em determinadas condições. Zapier integra-se com mais de 3.000 aplicativos, como Gmail, Slack, Trello e muitos outros.

IFTTT

Esta ferramenta permite automatizar tarefas e trocar informações entre diferentes dispositivos e serviços. O IFTTT trabalha com mais de 600 provedores, como Amazon Alexa, Philips Hue, Spotify e muitos outros.

Make.com

Make.com (anteriormente Integromat) automatiza tarefas entre vários aplicativos e serviços. É semelhante ao Zapier, mas oferece mais opções de configuração e personalização. Também permite criar cenários avançados que podem incluir condições lógicas, filtros, iterações e variáveis. Make.com se integra a mais de 1.000 aplicativos e serviços como Facebook, Google Sheets e Mailchimp.

Microsoft Power Automate

Esta ferramenta especializada faz parte do Microsoft Power Platform e permite automatizar tarefas na nuvem Microsoft Azure. Permite integração com mais de 400 aplicativos e serviços, como Office 365, SharePoint, Dynamics 365 e muitos outros.

Tarefas do Google Cloud

Ele automatiza tarefas no popular Google Cloud Platform. Ele permite criar e executar tarefas assíncronas em qualquer escala. O Google Cloud Tasks se integra a outros serviços do Google Cloud Platform, como App Engine, Cloud Functions e Cloud Run.

Personalizando a experiência do cliente com IA no gerenciamento de produtos

Personalizar a experiência do cliente adaptando produtos e serviços às necessidades e preferências individuais é outra área onde a IA funciona bem. Isso pode aumentar a satisfação e a fidelidade do cliente.

Amazon Personalizar

O Amazon Personalize permite que você personalize recomendações de produtos para clientes analisando seu histórico de compras, comportamento e preferências. Isso permite que os clientes recebam ofertas adaptadas às suas necessidades e interesses, o que aumenta a probabilidade de conversões e vendas.

Google Cloud Vertex AI

Outra ferramenta usada com frequência é o Google Cloud Vertex AI. Facilita a criação e implantação de modelos de aprendizado de máquina que podem fornecer soluções personalizadas para diferentes setores e aplicações. A Vertex AI permite rápida experimentação, escalonamento e otimização de modelos, bem como integração com outros serviços do Google Cloud, como BigQuery e Cloud Storage.

Previsão do comportamento do usuário com IA no gerenciamento de produtos

A IA pode ser usada para prever o comportamento dos clientes, identificando seus potenciais problemas e oportunidades. Com esse conhecimento, os gerentes de produto podem tomar melhores decisões. Aqui estão três exemplos de ferramentas usadas para prever o comportamento do usuário.

Aprendizado de máquina do Microsoft Azure

Ele permite criar e implantar modelos de aprendizado de máquina na nuvem, usando uma ampla variedade de algoritmos e serviços. Ele também fornece acesso fácil a dados e recursos de computação.

Estúdio IBM Watson

Com o Watson, é possível usar modelos de aprendizado de idiomas na plataforma IBM Cloud Pak for Data integrando-se com outros serviços IBM, por exemplo, análise de dados e ferramentas de visualização de dados.

Mineração de dados visuais SAS

Utilizando técnicas avançadas de mineração e otimização de dados, permite prever o comportamento do usuário com a plataforma SAS Viya. Também facilita a gestão do processo de modelagem e o monitoramento de sua qualidade.

Testando e otimizando produtos com IA no gerenciamento de produtos

A IA também pode ser usada para testar e otimizar produtos, identificando possíveis problemas e oportunidades de melhoria. Isso pode ajudar os gerentes de produto a fornecer produtos da mais alta qualidade. Abaixo você encontrará alguns exemplos de ferramentas suportadas por IA e usadas para testes e otimização de produtos.

Google Otimizar

Permite testar diversas versões de sites ou aplicativos móveis, comparando sua eficácia e conversão. Você pode criar testes A/B, multivariados ou personalizados e usar recursos de otimização automática.

Clareza da Microsoft

O Microsoft Clarity analisa o comportamento do usuário em sites ou aplicativos gravando sessões, mapas de calor e relatórios. Você pode ver o que atrai a atenção dos usuários, o que os frustra e o que os motiva a agir.

A/B saboroso

Ele permite testar várias versões de sites ou aplicativos móveis, medindo seu impacto nas principais métricas.

Resumo

Graças à IA na gestão de produtos, podemos automatizar tarefas, personalizar as experiências dos utilizadores, prever o seu comportamento, bem como testar e otimizar produtos, o que se traduz num melhor desempenho e satisfação do cliente. Mas vamos dar uma olhada no futuro. À medida que a tecnologia de IA continua a evoluir, as possibilidades da sua utilização na gestão de produtos só aumentarão.

A visão do futuro pode abranger modelos de gestão híbridos, onde os humanos e a IA trabalham em conjunto, aproveitando os pontos fortes de ambos: a criatividade, a empatia e o pensamento estratégico dos humanos, e a velocidade, escala e precisão da inteligência artificial.

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Autor: Andy Nichols

Um solucionador de problemas com 5 graus diferentes e reservas infinitas de motivação. Isso o torna um empresário e gerente perfeito. Na busca por colaboradores e parceiros, a abertura e a curiosidade pelo mundo são as qualidades que ele mais valoriza.

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