Cum se utilizează AI în managementul produselor? | Managementul produsului #33

AI în managementul produselor

Inteligența artificială (AI) este o tehnologie care a făcut titluri de câteva săptămâni. Acest lucru nu este surprinzător, deoarece are potențialul de a transforma modul în care operează afacerile în industria IT. AI poate fi folosit și în managementul produselor digitale pentru a îmbunătăți eficiența, productivitatea și calitatea.

AI permite computerelor să îndeplinească sarcini care anterior necesitau inteligență umană, astfel încât aplicarea sa în managementul produselor digitale nu se limitează la îndeplinirea sarcinilor de rutină. De asemenea, tehnologia poate ajuta la identificarea erorilor repetitive din cauza problemelor legate de segmentarea pieței, personalizarea experienței clienților și predicția comportamentului clienților. Deci, ce instrumente ar trebui să utilizați pentru a începe să lucrați eficient cu AI în managementul produselor?

Automatizarea sarcinilor

AI în gestionarea produselor poate fi folosită pentru a automatiza sarcini precum colectarea și analizarea datelor, precum și pentru a genera rapoarte atractive din punct de vedere vizual. Acest lucru le permite managerilor de produs să economisească timpul pe care ar trebui să-l aloce analizei meticuloase a numerelor și, astfel, să se concentreze pe sarcini mai strategice. Iată câteva exemple de instrumente utilizate pentru automatizarea sarcinilor:

Zapier

Zapier automatizează sarcinile între diferite aplicații și vă permite să creați fluxuri de lucru simple sau complexe care rulează automat în funcție de anumite condiții. Zapier se integrează cu peste 3.000 de aplicații, cum ar fi Gmail, Slack, Trello și multe altele.

IFTTT

Acest instrument vă permite să automatizați sarcini și să faceți schimb de informații între diferite dispozitive și servicii. IFTTT lucrează cu peste 600 de furnizori, cum ar fi Amazon Alexa, Philips Hue, Spotify și mulți alții.

Make.com

Make.com (anterior Integrat) automatizează sarcinile între mai multe aplicații și servicii. Este similar cu Zapier, dar oferă mai multe opțiuni de configurare și personalizare. De asemenea, vă permite să creați scenarii avansate care pot include condiții logice, filtre, iterații și variabile. Make.com se integrează cu peste 1.000 de aplicații și servicii precum Facebook, Google Sheets și Mailchimp.

Microsoft Power Automate

Acest instrument specializat face parte din Microsoft Power Platform și vă permite să automatizați sarcini în cloudul Microsoft Azure. Permite integrarea cu peste 400 de aplicații și servicii, cum ar fi Office 365, SharePoint, Dynamics 365 și multe altele.

Google Cloud Tasks

Automatizează sarcinile în populara platformă Google Cloud. Vă permite să creați și să rulați sarcini asincrone la orice scară. Google Cloud Tasks se integrează cu alte servicii Google Cloud Platform, cum ar fi App Engine, Cloud Functions și Cloud Run.

Personalizarea experienței clienților cu AI în managementul produselor

Personalizarea experienței clienților prin adaptarea produselor și serviciilor la nevoile și preferințele individuale este un alt domeniu în care AI funcționează bine. Acest lucru poate crește satisfacția și loialitatea clienților.

Amazon Personalize

Amazon Personalize vă permite să personalizați recomandările de produse pentru clienți analizând istoricul achizițiilor, comportamentul și preferințele acestora. Acest lucru le permite clienților să primească oferte adaptate nevoilor și intereselor lor, ceea ce crește probabilitatea de conversii și vânzări.

Google Cloud Vertex AI

Un alt instrument folosit frecvent este Google Cloud Vertex AI. Facilitează crearea și implementarea modelelor de învățare automată care pot oferi soluții personalizate pentru diferite industrii și aplicații. Vertex AI permite experimentarea rapidă, scalarea și optimizarea modelelor, precum și integrarea cu alte servicii Google Cloud, cum ar fi BigQuery și Cloud Storage.

Prognoza comportamentului utilizatorului cu AI în managementul produselor

AI poate fi folosită pentru a prognoza comportamentul clienților, identificând problemele și oportunitățile potențiale ale acestora. Cu aceste cunoștințe, managerii de produs pot lua decizii mai bune. Iată trei exemple de instrumente utilizate pentru prezicerea comportamentului utilizatorului.

Microsoft Azure Machine Learning

Vă permite să creați și să implementați modele de învățare automată în cloud, folosind o gamă largă de algoritmi și servicii. De asemenea, oferă acces ușor la date și resurse de calcul.

IBM Watson Studio

Cu Watson, puteți utiliza modele de învățare a limbilor străine pe platforma IBM Cloud Pak for Data prin integrarea cu alte servicii IBM, de exemplu, instrumente de analiză și vizualizare a datelor.

SAS Visual Data Mining

Folosind tehnici avansate de extragere a datelor și optimizare, vă permite să prognozați comportamentul utilizatorului cu platforma SAS Viya. De asemenea, facilitează gestionarea procesului de modelare și monitorizarea calității acestuia.

Testarea și optimizarea produselor cu AI în managementul produselor

Inteligența artificială poate fi folosită și pentru testarea și optimizarea produselor prin identificarea problemelor potențiale și oportunităților de îmbunătățire. Acest lucru poate ajuta managerii de produs să livreze produse de cea mai înaltă calitate. Mai jos veți găsi câteva exemple de instrumente susținute de AI și utilizate pentru testarea și optimizarea produselor.

Google Optimize

Vă permite să testați diferite versiuni de site-uri web sau aplicații mobile, comparând eficacitatea și conversia acestora. Puteți crea teste A/B, multivariate sau personalizate și puteți utiliza funcții de optimizare automată.

Microsoft Claritate

Microsoft Clarity analizează comportamentul utilizatorilor pe site-uri web sau în aplicații prin înregistrarea de sesiuni, hărți termice și rapoarte. Puteți vedea ce atrage atenția utilizatorilor, ce îi frustrează și ce îi motivează să ia măsuri.

A/B Gustos

Vă permite să testați diferite versiuni de site-uri web sau aplicații mobile, măsurând impactul acestora asupra valorilor cheie.

rezumat

Datorită inteligenței artificiale în managementul produselor, putem automatiza sarcinile, personaliza experiențele utilizatorilor, prognoza comportamentul acestora, precum și testarea și optimizarea produselor, ceea ce se traduce într-o performanță mai bună și satisfacție a clienților. Dar să aruncăm o privire înainte. Pe măsură ce tehnologia AI continuă să evolueze, posibilitățile de utilizare a acesteia în managementul produselor vor crește doar.

Viziunea viitorului poate îmbrățișa modele de management hibrid, în care oamenii și AI lucrează împreună, valorificând punctele forte ale ambelor: creativitatea, empatia și gândirea strategică a oamenilor și viteza, amploarea și precizia inteligenței artificiale.

Dacă vă place conținutul nostru, alăturați-vă comunității noastre de albine ocupate pe Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Autor: Andy Nichols

Un rezolvator de probleme cu 5 grade diferite și rezerve nesfârșite de motivație. Acest lucru îl face un proprietar și manager de afaceri perfect. Când caută angajați și parteneri, deschiderea și curiozitatea lumii sunt calitățile pe care le prețuiește cel mai mult.

Vizualizați toate postările

Management de produs:

1. Introducere în managementul produselor
2. Care este rolul unui manager de produs?
3. De ce este important managementul ciclului de viață al produsului?
4. Cum să construiți o strategie eficientă de produs?
5. OKR vs goluri SMART. Care cadru generează rezultate mai bune?
6. Cum se definește o propunere de valoare?
7. Identificarea nevoilor clientilor si segmentarea pietei
8. Crearea unui concept de produs câștigător. Tehnici și pași
9. Obține un avantaj cu o foaie de parcurs eficientă a produsului
10. Prototiparea produsului dvs. digital
11. Cum să construiești un MVP?
12. MVP vs MMP vs MMF. Etape cheie în dezvoltarea produsului
13. Stăpânirea testării ipotezelor
14. Metode dovedite pentru îmbunătățirea managementului calității produselor
15. Strategii și tactici pentru o lansare de succes a produsului
16. Creșterea profitabilității prin optimizarea produsului
17. Măsurarea succesului produsului
18. Cum se stabilește prețul unui produs? Cele mai populare strategii de prețuri
19. Viitorul designului de produs. Top tendințe și previziuni
20. Când să retragi un produs? Factori cheie care influențează deciziile EOL
21. Agil în managementul produselor
22. Scrum și Kanban în managementul produselor.
23. Ce este managementul lean de produs?
24. Lucrări de făcut. Crearea de produse de care clienții au cu adevărat nevoie
25. Ce este hacking-ul de creștere?
26. Ce este managementul produselor bazat pe date?
27. Testare A/B în managementul produselor
28. Șabloane utile de gestionare a produselor. Unde să le găsesc?
29. Instrumente Strategyzer în managementul produselor
30. 5 instrumente utile de gestionare a produselor
31. Cum să creați și să gestionați documentația produsului?
32. 6 instrumente esențiale pentru managerii de produs
33. Cum să utilizați inteligența artificială în managementul produselor