Как использовать ИИ в управлении продуктами? | Управление продуктом №33

ИИ в управлении продуктами

Искусственный интеллект (ИИ) — это технология, которая уже несколько недель попадает в заголовки газет. Это неудивительно, поскольку у этого есть потенциал изменить методы работы компаний в ИТ-индустрии. ИИ также можно использовать в управлении цифровыми продуктами для повышения эффективности, производительности и качества.

ИИ позволяет компьютерам выполнять задачи, которые раньше требовали человеческого интеллекта, поэтому его применение в управлении цифровыми продуктами не ограничивается выполнением рутинных задач. Технология также может помочь выявить повторяющиеся ошибки, возникающие из-за проблем, связанных с сегментацией рынка, персонализацией обслуживания клиентов и прогнозированием поведения клиентов. Итак, какие инструменты вам следует использовать, чтобы начать эффективно работать с ИИ в управлении продуктами?

Автоматизация задач

ИИ в управлении продуктами можно использовать для автоматизации таких задач, как сбор и анализ данных, а также для создания визуально привлекательных отчетов. Это позволяет менеджерам по продуктам сэкономить время, которое им пришлось бы потратить на тщательный анализ цифр, и, таким образом, сосредоточиться на более стратегических задачах. Вот несколько примеров инструментов, используемых для автоматизации задач:

Запир

Zapier автоматизирует задачи между различными приложениями и позволяет создавать простые или сложные рабочие процессы, которые запускаются автоматически в зависимости от определенных условий. Zapier интегрируется с более чем 3000 приложениями, такими как Gmail, Slack, Trello и многими другими.

ИФТТТ

Этот инструмент позволяет автоматизировать задачи и обмениваться информацией между различными устройствами и сервисами. IFTTT работает с более чем 600 провайдерами, такими как Amazon Alexa, Philips Hue, Spotify и многими другими.

Make.com

Make.com (ранее Integromat) автоматизирует задачи между несколькими приложениями и сервисами. Он похож на Zapier, но предлагает больше возможностей конфигурации и настройки. Он также позволяет создавать расширенные сценарии, которые могут включать логические условия, фильтры, итерации и переменные. Make.com интегрируется с более чем 1000 приложений и сервисов, таких как Facebook, Google Sheets и Mailchimp.

Microsoft Power Автоматизация

Этот специализированный инструмент является частью Microsoft Power Platform и позволяет автоматизировать задачи в облаке Microsoft Azure. Он обеспечивает интеграцию с более чем 400 приложениями и службами, такими как Office 365, SharePoint, Dynamics 365 и многими другими.

Облачные задачи Google

Он автоматизирует задачи в популярной облачной платформе Google. Он позволяет создавать и запускать асинхронные задачи в любом масштабе. Google Cloud Tasks интегрируется с другими службами Google Cloud Platform, такими как App Engine, Cloud Functions и Cloud Run.

Персонализация обслуживания клиентов с помощью искусственного интеллекта в управлении продуктами

Персонализация обслуживания клиентов путем адаптации продуктов и услуг к индивидуальным потребностям и предпочтениям — еще одна область, в которой ИИ хорошо работает. Это может повысить удовлетворенность и лояльность клиентов.

Amazon Персонализация

Amazon Personalize позволяет персонализировать рекомендации по продуктам для клиентов, анализируя их историю покупок, поведение и предпочтения. Это позволяет клиентам получать предложения, соответствующие их потребностям и интересам, что повышает вероятность конверсий и продаж.

Google Cloud Vertex AI

Еще один часто используемый инструмент — Google Cloud Vertex AI. Он облегчает создание и внедрение моделей машинного обучения, которые могут предоставить персонализированные решения для различных отраслей и приложений. Vertex AI позволяет быстро экспериментировать, масштабировать и оптимизировать модели, а также интегрировать их с другими облачными сервисами Google, такими как BigQuery и Cloud Storage.

Прогнозирование поведения пользователей с помощью ИИ в управлении продуктами

ИИ можно использовать для прогнозирования поведения клиентов, выявления их потенциальных проблем и возможностей. Обладая этими знаниями, менеджеры по продуктам могут принимать более обоснованные решения. Вот три примера инструментов, используемых для прогнозирования поведения пользователей.

Машинное обучение Microsoft Azure

Он позволяет создавать и развертывать модели машинного обучения в облаке, используя широкий спектр алгоритмов и сервисов. Он также обеспечивает легкий доступ к данным и вычислительным ресурсам.

IBM Ватсон Студия

С помощью Watson вы можете использовать модели изучения языка на платформе IBM Cloud Pak for Data путем интеграции с другими сервисами IBM, например, инструментами анализа и визуализации данных.

Визуальный анализ данных SAS

Используя передовые методы анализа данных и оптимизации, он позволяет прогнозировать поведение пользователей с помощью платформы SAS Viya. Это также облегчает управление процессом моделирования и контроль его качества.

Тестирование и оптимизация продуктов с помощью искусственного интеллекта в управлении продуктами

ИИ также можно использовать для тестирования и оптимизации продуктов путем выявления потенциальных проблем и возможностей для улучшения. Это может помочь менеджерам по продукту предоставлять продукцию высочайшего качества. Ниже вы найдете несколько примеров инструментов, поддерживаемых ИИ и используемых для тестирования и оптимизации продуктов.

Google Оптимизация

Он позволяет тестировать различные версии веб-сайтов или мобильных приложений, сравнивая их эффективность и конверсию. Вы можете создавать A/B, многовариантные или персонализированные тесты, а также использовать функции автоматической оптимизации.

Ясность Майкрософт

Microsoft Clarity анализирует поведение пользователей на веб-сайтах или в приложениях, записывая сеансы, тепловые карты и отчеты. Вы можете увидеть, что привлекает внимание пользователей, что их расстраивает и что побуждает их к действию.

А/Б Вкусно

Он позволяет тестировать различные версии веб-сайтов или мобильных приложений, измеряя их влияние на ключевые показатели.

Краткое содержание

Благодаря искусственному интеллекту в управлении продуктами мы можем автоматизировать задачи, персонализировать опыт пользователей, прогнозировать их поведение, а также тестировать и оптимизировать продукты, что приводит к повышению производительности и удовлетворенности клиентов. Но давайте посмотрим вперед. Поскольку технология искусственного интеллекта продолжает развиваться, возможности ее использования в управлении продуктами будут только увеличиваться.

Видение будущего может охватывать гибридные модели управления, в которых люди и ИИ работают вместе, используя сильные стороны обоих: креативность, сочувствие и стратегическое мышление людей, а также скорость, масштаб и точность искусственного интеллекта.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел на Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Энди Николс

Решатель проблем с 5 различными степенями и бесконечными запасами мотивации. Это делает его идеальным владельцем и менеджером бизнеса. При поиске сотрудников и партнеров открытость и любопытство к миру — качества, которые он ценит больше всего.

Просмотреть все сообщения

Управление продуктом:

1. Введение в управление продуктами
2. Какова роль менеджера по продукту?
3. Почему важно управлять жизненным циклом продукта?
4. Как построить эффективную продуктовую стратегию?
5. OKR против целей SMART. Какая структура обеспечивает лучшие результаты?
6. Как определить ценностное предложение?
7. Выявление потребностей клиентов и сегментация рынка.
8. Создание выигрышной концепции продукта. Техники и шаги
9. Получение преимущества с помощью эффективной дорожной карты продукта
10. Прототипирование вашего цифрового продукта
11. Как создать MVP?
12. MVP против MMP против MMF. Ключевые вехи в разработке продукта
13. Освоение проверки гипотез
14. Проверенные методы улучшения управления качеством продукции
15. Стратегии и тактики успешного запуска продукта
16. Повышение прибыльности за счет оптимизации продукта
17. Измерение успеха продукта
18. Как оценить продукт? Самые популярные ценовые стратегии
19. Будущее продуктового дизайна. Главные тенденции и прогнозы
20. Когда прекратить использование продукта? Ключевые факторы, влияющие на решения об окончании срока службы
21. Agile в управлении продуктом
22. Scrum и Kanban в управлении продуктом.
23. Что такое бережливое управление продуктом?
24. Работы, которые необходимо выполнить. Создание продуктов, которые действительно нужны клиентам
25. Что такое взлом роста?
26. Что такое управление продуктами на основе данных?
27. A/B-тестирование в управлении продуктом
28. Полезные шаблоны управления продуктами. Где их найти?
29. Инструменты Strategyzer в управлении продуктами
30. 5 полезных инструментов управления продуктами
31. Как создавать документацию по продукту и управлять ею?
32. 6 основных инструментов для менеджера продукта
33. Как использовать ИИ в управлении продуктами