จะใช้ AI ในการจัดการผลิตภัณฑ์ได้อย่างไร? | การจัดการผลิตภัณฑ์ #33

AI ในการจัดการผลิตภัณฑ์

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นเทคโนโลยีที่สร้างหัวข้อข่าวมาเป็นเวลาหลายสัปดาห์ ซึ่งไม่ใช่เรื่องน่าแปลกใจ เนื่องจากมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงวิธีดำเนินธุรกิจในอุตสาหกรรมไอที AI ยังสามารถนำมาใช้ในการจัดการผลิตภัณฑ์ดิจิทัลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ ผลผลิต และคุณภาพ

AI ช่วยให้คอมพิวเตอร์ทำงานที่ก่อนหน้านี้ต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ ดังนั้นการประยุกต์ใช้ในการจัดการผลิตภัณฑ์ดิจิทัลจึงไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการทำงานตามปกติเท่านั้น เทคโนโลยีนี้ยังสามารถช่วยระบุข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นซ้ำๆ อันเนื่องมาจากปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการแบ่งส่วนตลาด การปรับเปลี่ยนประสบการณ์ของลูกค้าให้เป็นแบบส่วนบุคคล และการคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้า แล้วคุณควรใช้เครื่องมืออะไรเพื่อเริ่มทำงานกับ AI ในการจัดการผลิตภัณฑ์อย่างมีประสิทธิภาพ?

งานอัตโนมัติ

AI ในการจัดการผลิตภัณฑ์สามารถใช้เพื่อทำงานอัตโนมัติ เช่น การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึงการสร้างรายงานที่ดึงดูดสายตา ช่วยให้ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ประหยัดเวลาในการวิเคราะห์ตัวเลขอย่างพิถีพิถัน และมุ่งเน้นไปที่งานเชิงกลยุทธ์มากขึ้น ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของเครื่องมือที่ใช้สำหรับการทำงานอัตโนมัติ:

ซาเปียร์

Zapier ทำงานระหว่างแอปพลิเคชันต่างๆ โดยอัตโนมัติ และช่วยให้คุณสร้างเวิร์กโฟลว์ที่เรียบง่ายหรือซับซ้อนที่ทำงานโดยอัตโนมัติตามเงื่อนไขบางประการ Zapier ทำงานร่วมกับแอปพลิเคชันมากกว่า 3,000 รายการ เช่น Gmail, Slack, Trello และอื่นๆ อีกมากมาย

IFTTT

เครื่องมือนี้ช่วยให้คุณทำงานอัตโนมัติและแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างอุปกรณ์และบริการต่างๆ IFTTT ทำงานร่วมกับผู้ให้บริการมากกว่า 600 ราย เช่น Amazon Alexa, Philips Hue, Spotify และอื่นๆ อีกมากมาย

เมค.คอม

Make.com (เดิมชื่อ Integromat) ทำงานอัตโนมัติระหว่างแอปพลิเคชันและบริการต่างๆ คล้ายกับ Zapier แต่มีตัวเลือกการกำหนดค่าและการปรับแต่งเพิ่มเติม นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสร้างสถานการณ์ขั้นสูงที่สามารถรวมเงื่อนไขเชิงตรรกะ ตัวกรอง การวนซ้ำ และตัวแปรได้ Make.com ทำงานร่วมกับแอปและบริการมากกว่า 1,000 รายการ เช่น Facebook, Google Sheets และ Mailchimp

ไมโครซอฟต์ พาวเวอร์ อัตโนมัติ

เครื่องมือพิเศษนี้เป็นส่วนหนึ่งของ Microsoft Power Platform และช่วยให้คุณทำงานอัตโนมัติในระบบคลาวด์ Microsoft Azure ช่วยให้สามารถทำงานร่วมกับแอปพลิเคชันและบริการมากกว่า 400 รายการ เช่น Office 365, SharePoint, Dynamics 365 และอื่นๆ อีกมากมาย

งาน Google Cloud

มันทำงานอัตโนมัติในแพลตฟอร์ม Google Cloud ยอดนิยม ช่วยให้คุณสร้างและรันงานแบบอะซิงโครนัสได้ทุกขนาด Google Cloud Tasks ทำงานร่วมกับบริการอื่นๆ ของ Google Cloud Platform เช่น App Engine, Cloud Functions และ Cloud Run

ปรับเปลี่ยนประสบการณ์ลูกค้าให้เป็นแบบส่วนตัวด้วย AI ในการจัดการผลิตภัณฑ์

การปรับเปลี่ยนประสบการณ์ของลูกค้าให้เป็นแบบส่วนบุคคลด้วยการปรับแต่งผลิตภัณฑ์และบริการให้ตรงตามความต้องการและความชอบส่วนบุคคลเป็นอีกด้านที่ AI ทำงานได้ดี สิ่งนี้สามารถเพิ่มความพึงพอใจและความภักดีของลูกค้าได้

อเมซอน ปรับแต่ง

Amazon Personalize ช่วยให้คุณปรับแต่งคำแนะนำผลิตภัณฑ์สำหรับลูกค้าโดยการวิเคราะห์ประวัติการซื้อ พฤติกรรม และความชอบของลูกค้า ช่วยให้ลูกค้าได้รับข้อเสนอที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการและความสนใจของพวกเขา ซึ่งจะเพิ่มโอกาสในการแปลงและการขาย

Google Cloud Vertex AI

เครื่องมือที่ใช้บ่อยอีกอย่างหนึ่งคือ Google Cloud Vertex AI ช่วยอำนวยความสะดวกในการสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถมอบโซลูชันส่วนบุคคลสำหรับอุตสาหกรรมและแอปพลิเคชันต่างๆ Vertex AI ช่วยให้สามารถทดลอง ปรับขนาด และเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลได้อย่างรวดเร็ว รวมถึงการผสานรวมกับบริการอื่นๆ ของ Google Cloud เช่น BigQuery และ Cloud Storage

คาดการณ์พฤติกรรมผู้ใช้ด้วย AI ในการจัดการผลิตภัณฑ์

AI สามารถใช้คาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้า ระบุปัญหาและโอกาสที่อาจเกิดขึ้นได้ ด้วยความรู้นี้ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์จึงสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้น ต่อไปนี้คือตัวอย่างเครื่องมือ 3 รายการที่ใช้ในการคาดการณ์พฤติกรรมของผู้ใช้

การเรียนรู้ของเครื่อง Microsoft Azure

ช่วยให้คุณสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในระบบคลาวด์ได้ โดยใช้อัลกอริธึมและบริการที่หลากหลาย นอกจากนี้ยังช่วยให้เข้าถึงข้อมูลและทรัพยากรการประมวลผลได้อย่างง่ายดาย

ไอบีเอ็ม วัตสัน สตูดิโอ

ด้วย Watson คุณสามารถใช้โมเดลการเรียนรู้ภาษาบนแพลตฟอร์ม IBM Cloud Pak for Data โดยการผสานรวมกับบริการอื่นๆ ของ IBM เช่น เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลภาพ SAS

การใช้การขุดข้อมูลขั้นสูงและเทคนิคการปรับให้เหมาะสม ทำให้คุณสามารถคาดการณ์พฤติกรรมผู้ใช้ด้วยแพลตฟอร์ม SAS Viya นอกจากนี้ยังอำนวยความสะดวกในการจัดการกระบวนการสร้างแบบจำลองและการตรวจสอบคุณภาพอีกด้วย

การทดสอบและเพิ่มประสิทธิภาพผลิตภัณฑ์ด้วย AI ในการจัดการผลิตภัณฑ์

AI ยังสามารถใช้เพื่อการทดสอบและเพิ่มประสิทธิภาพผลิตภัณฑ์โดยระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและโอกาสในการปรับปรุง สิ่งนี้สามารถช่วยให้ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ส่งมอบผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพสูงสุดได้ ด้านล่างนี้คุณจะพบตัวอย่างเครื่องมือบางส่วนที่รองรับโดย AI และใช้สำหรับการทดสอบและเพิ่มประสิทธิภาพผลิตภัณฑ์

Google ปรับให้เหมาะสม

ช่วยให้คุณสามารถทดสอบเว็บไซต์หรือแอปมือถือเวอร์ชันต่างๆ โดยเปรียบเทียบประสิทธิภาพและ Conversion คุณสามารถสร้างการทดสอบ A/B, หลายตัวแปรหรือแบบเฉพาะบุคคล และใช้คุณสมบัติการปรับให้เหมาะสมอัตโนมัติได้

ไมโครซอฟต์ ความชัดเจน

Microsoft Clarity วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้บนเว็บไซต์หรือในแอปพลิเคชันโดยการบันทึกเซสชัน แผนที่ความร้อน และรายงาน คุณสามารถดูสิ่งที่ดึงดูดความสนใจของผู้ใช้ อะไรทำให้พวกเขาหงุดหงิด และอะไรเป็นแรงบันดาลใจให้พวกเขาดำเนินการ

A/B อร่อย

ช่วยให้คุณสามารถทดสอบเว็บไซต์หรือแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่เวอร์ชันต่างๆ โดยวัดผลกระทบต่อเมตริกหลัก

สรุป

ต้องขอบคุณ AI ในการจัดการผลิตภัณฑ์ เราจึงสามารถทำงานอัตโนมัติ ปรับแต่งประสบการณ์ของผู้ใช้ คาดการณ์พฤติกรรมของพวกเขา ตลอดจนทดสอบและเพิ่มประสิทธิภาพผลิตภัณฑ์ ซึ่งแปลเป็นประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและความพึงพอใจของลูกค้า แต่มาดูกันข้างหน้าดีกว่า เนื่องจากเทคโนโลยี AI มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ความเป็นไปได้ในการใช้ในการจัดการผลิตภัณฑ์ก็มีแต่เพิ่มขึ้นเท่านั้น

วิสัยทัศน์แห่งอนาคตอาจรวมถึงโมเดลการจัดการแบบไฮบริด ซึ่งมนุษย์และ AI ทำงานร่วมกัน โดยใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของทั้งสองอย่าง ได้แก่ ความคิดสร้างสรรค์ การเอาใจใส่ และการคิดเชิงกลยุทธ์ของมนุษย์ ตลอดจนความเร็ว ขนาด และความแม่นยำของปัญญาประดิษฐ์

หากคุณชอบเนื้อหาของเรา เข้าร่วมชุมชนผึ้งที่ไม่ว่างของเราบน Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok

ผู้เขียน : แอนดี นิโคลส์

นักแก้ปัญหาที่มี 5 ระดับที่แตกต่างกันและแรงจูงใจที่ไม่มีที่สิ้นสุด สิ่งนี้ทำให้เขาเป็นเจ้าของและผู้จัดการธุรกิจที่สมบูรณ์แบบ เมื่อค้นหาพนักงานและหุ้นส่วน ความเปิดกว้างและความอยากรู้อยากเห็นของโลกคือคุณสมบัติที่เขาให้ความสำคัญมากที่สุด

ดูโพสต์ทั้งหมด

การจัดการผลิตภัณฑ์:

1. ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการจัดการผลิตภัณฑ์
2. บทบาทของผู้จัดการผลิตภัณฑ์คืออะไร?
3. เหตุใดการจัดการวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์จึงมีความสำคัญ
4. จะสร้างกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพได้อย่างไร
5. OKRs กับเป้าหมาย SMART กรอบงานใดให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า
6. จะกำหนดคุณค่าที่นำเสนอได้อย่างไร?
7. การระบุความต้องการของลูกค้าและการแบ่งส่วนตลาด
8. สร้างสรรค์แนวคิดผลิตภัณฑ์ที่ชนะเลิศ เทคนิคและขั้นตอน
9. สร้างความได้เปรียบด้วยแผนงานผลิตภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพ
10. การสร้างต้นแบบผลิตภัณฑ์ดิจิทัลของคุณ
11. จะสร้าง MVP ได้อย่างไร?
12. MVP กับ MMP กับ MMF เหตุการณ์สำคัญในการพัฒนาผลิตภัณฑ์
13. การเรียนรู้การทดสอบสมมติฐาน
14. วิธีการที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการปรับปรุงการจัดการคุณภาพผลิตภัณฑ์
15. กลยุทธ์และยุทธวิธีในการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ให้ประสบความสำเร็จ
16. ขับเคลื่อนความสามารถในการทำกำไรผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพผลิตภัณฑ์
17. การวัดความสำเร็จของผลิตภัณฑ์
18. ตั้งราคาสินค้าอย่างไร? กลยุทธ์การกำหนดราคายอดนิยม
19. อนาคตของการออกแบบผลิตภัณฑ์ แนวโน้มยอดนิยมและการคาดการณ์
20. เมื่อใดที่จะเลิกใช้ผลิตภัณฑ์? ปัจจัยสำคัญที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจ EOL
21. มีความคล่องตัวในการจัดการผลิตภัณฑ์
22. Scrum และ Kanban ในการจัดการผลิตภัณฑ์
23. การจัดการผลิตภัณฑ์แบบลีนคืออะไร?
24. งานที่ต้องทำ สร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าต้องการอย่างแท้จริง
25. การแฮ็กการเจริญเติบโตคืออะไร?
26. การจัดการผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลคืออะไร?
27. การทดสอบ A/B ในการจัดการผลิตภัณฑ์
28. เทมเพลตการจัดการผลิตภัณฑ์ที่เป็นประโยชน์ จะหาได้ที่ไหน?
29. เครื่องมือ Strategyzer ในการจัดการผลิตภัณฑ์
30. 5 เครื่องมือการจัดการผลิตภัณฑ์ที่มีประโยชน์
31. จะสร้างและจัดการเอกสารประกอบผลิตภัณฑ์ได้อย่างไร?
32. 6 เครื่องมือสำคัญสำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์
33. วิธีใช้ AI ในการจัดการผลิตภัณฑ์