Ürün yönetiminde yapay zeka nasıl kullanılır? | Ürün yönetimi #33

Ürün yönetiminde yapay zeka

Yapay zeka (AI), haftalardır manşetlere çıkan bir teknolojidir. Bu şaşırtıcı değil çünkü BT sektöründeki işletmelerin çalışma şeklini dönüştürme potansiyeline sahip. Yapay zeka aynı zamanda verimliliği, üretkenliği ve kaliteyi artırmak için dijital ürün yönetiminde de kullanılabilir.

Yapay zeka, bilgisayarların daha önce insan zekası gerektiren görevleri yerine getirmesine olanak tanıyor; dolayısıyla dijital ürün yönetimindeki uygulaması, rutin görevlerin yerine getirilmesiyle sınırlı değil. Teknoloji aynı zamanda pazar bölümlendirme, müşteri deneyiminin kişiselleştirilmesi ve müşteri davranışının tahmin edilmesiyle ilgili sorunlardan kaynaklanan tekrarlayan hataların belirlenmesine de yardımcı olabilir. Peki ürün yönetiminde yapay zeka ile etkili bir şekilde çalışmaya başlamak için hangi araçları kullanmalısınız?

Görevleri otomatikleştirme

Ürün yönetiminde yapay zeka, veri toplama ve analiz etmenin yanı sıra görsel olarak çekici raporlar oluşturma gibi görevleri otomatikleştirmek için kullanılabilir. Bu, ürün yöneticilerinin sayıların titiz analizine harcayacakları zamandan tasarruf etmelerine ve dolayısıyla daha stratejik görevlere odaklanmalarına olanak tanır. Görevleri otomatikleştirmek için kullanılan araçlara birkaç örnek:

Zapier

Zapier, farklı uygulamalar arasındaki görevleri otomatikleştirir ve belirli koşullara göre otomatik olarak çalışan basit veya karmaşık iş akışları oluşturmanıza olanak tanır. Zapier, Gmail, Slack, Trello ve diğerleri gibi 3.000'den fazla uygulamayla entegre olur.

IFTTT

Bu araç, görevleri otomatikleştirmenize ve farklı cihazlar ve hizmetler arasında bilgi alışverişinde bulunmanıza olanak tanır. IFTTT, Amazon Alexa, Philips Hue, Spotify ve diğerleri gibi 600'den fazla sağlayıcıyla çalışır.

make.com

Make.com (önceki adıyla Integromat), birden fazla uygulama ve hizmet arasındaki görevleri otomatikleştirir. Zapier'e benzer ancak daha fazla yapılandırma ve özelleştirme seçeneği sunar. Ayrıca mantıksal koşulları, filtreleri, yinelemeleri ve değişkenleri içerebilen gelişmiş senaryolar oluşturmanıza da olanak tanır. Make.com, Facebook, Google E-Tablolar ve Mailchimp gibi 1.000'den fazla uygulama ve hizmetle entegre olur.

Microsoft Güç Otomatikleştirmesi

Bu özel araç, Microsoft Power Platform'un bir parçasıdır ve Microsoft Azure bulutundaki görevleri otomatikleştirmenize olanak tanır. Office 365, SharePoint, Dynamics 365 ve diğerleri gibi 400'den fazla uygulama ve hizmetle entegrasyon sağlar.

Google Bulut Görevleri

Popüler Google Cloud Platform'daki görevleri otomatikleştirir. Herhangi bir ölçekte eşzamansız görevler oluşturmanıza ve çalıştırmanıza olanak tanır. Google Cloud Tasks, App Engine, Cloud Functions ve Cloud Run gibi diğer Google Cloud Platform hizmetleriyle entegre olur.

Ürün yönetiminde yapay zeka ile müşteri deneyimini kişiselleştirme

Ürün ve hizmetleri bireysel ihtiyaç ve tercihlere göre özelleştirerek müşteri deneyimini kişiselleştirmek, yapay zekanın iyi çalıştığı başka bir alandır. Bu, müşteri memnuniyetini ve sadakatini artırabilir.

Amazon Kişiselleştir

Amazon Personalize, müşterilerin satın alma geçmişini, davranışlarını ve tercihlerini analiz ederek onlara yönelik ürün önerilerini kişiselleştirmenize olanak tanır. Bu, müşterilerin ihtiyaçlarına ve ilgi alanlarına uygun teklifler almasına olanak tanır ve bu da dönüşüm ve satış olasılığını artırır.

Google Cloud Vertex AI

Sık kullanılan bir diğer araç ise Google Cloud Vertex AI'dir. Farklı endüstriler ve uygulamalar için kişiselleştirilmiş çözümler sunabilen makine öğrenimi modellerinin oluşturulmasını ve devreye alınmasını kolaylaştırır. Vertex AI, modellerin hızlı bir şekilde denenmesine, ölçeklendirilmesine ve optimizasyonunun yanı sıra BigQuery ve Cloud Storage gibi diğer Google Cloud hizmetleriyle entegrasyona olanak tanır.

Ürün yönetiminde yapay zeka ile kullanıcı davranışını tahmin etme

Yapay zeka, müşterilerin davranışlarını tahmin etmek, potansiyel sorunlarını ve fırsatlarını belirlemek için kullanılabilir. Bu bilgiyle ürün yöneticileri daha iyi kararlar verebilir. Burada kullanıcı davranışını tahmin etmek için kullanılan üç araç örneği verilmiştir.

Microsoft Azure Makine Öğrenimi

Çok çeşitli algoritmalar ve hizmetler kullanarak bulutta makine öğrenimi modelleri oluşturmanıza ve dağıtmanıza olanak tanır. Ayrıca verilere ve bilgi işlem kaynaklarına kolay erişim sağlar.

IBM Watson Studio

Watson ile, veri analitiği ve veri görselleştirme araçları gibi diğer IBM hizmetleriyle bütünleştirerek IBM Cloud Pak for Data platformundaki dil öğrenme modellerini kullanabilirsiniz.

SAS Görsel Veri Madenciliği

Gelişmiş veri madenciliği ve optimizasyon tekniklerini kullanarak, SAS Viya platformu ile kullanıcı davranışlarını tahmin etmenize olanak sağlar. Aynı zamanda modelleme sürecinin yönetimini ve kalitesinin izlenmesini kolaylaştırır.

Ürün yönetiminde yapay zeka ile ürünleri test etme ve optimize etme

Yapay zeka ayrıca potansiyel sorunları ve iyileştirme fırsatlarını belirleyerek ürünleri test etmek ve optimize etmek için de kullanılabilir. Bu, ürün yöneticilerinin en yüksek kalitede ürünler sunmasına yardımcı olabilir. Aşağıda yapay zeka tarafından desteklenen ve ürün testi ve optimizasyonu için kullanılan bazı araç örneklerini bulacaksınız.

Google Optimize

Web sitelerinin veya mobil uygulamaların çeşitli sürümlerini test etmenize, bunların etkinliğini ve dönüşümlerini karşılaştırmanıza olanak tanır. A/B, çok değişkenli veya kişiselleştirilmiş testler oluşturabilir, otomatik optimizasyon özelliklerini kullanabilirsiniz.

Microsoft Netlik

Microsoft Clarity, oturumları, ısı haritalarını ve raporları kaydederek web sitelerindeki veya uygulamalardaki kullanıcı davranışını analiz eder. Kullanıcıların dikkatini neyin çektiğini, onları nelerin sinirlendirdiğini ve onları harekete geçmeye neyin motive ettiğini görebilirsiniz.

A/B Lezzetli

Web sitelerinin veya mobil uygulamaların çeşitli sürümlerini test etmenize ve bunların temel ölçümler üzerindeki etkilerini ölçmenize olanak tanır.

Özet

Ürün yönetimindeki yapay zeka sayesinde görevleri otomatikleştirebilir, kullanıcı deneyimlerini kişiselleştirebilir, davranışlarını tahmin edebilir, ayrıca ürünleri test edip optimize edebiliriz; bu da daha iyi performans ve müşteri memnuniyeti anlamına gelir. Ama önümüze bir bakalım. Yapay zeka teknolojisi gelişmeye devam ettikçe ürün yönetiminde kullanım olanakları da artacaktır.

Gelecek vizyonu, insanların ve yapay zekanın birlikte çalıştığı ve her ikisinin de güçlü yönlerinden yararlandığı hibrit yönetim modellerini kucaklayabilir: insanların yaratıcılığı, empatisi ve stratejik düşünmesi ile yapay zekanın hızı, ölçeği ve hassasiyeti.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'taki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazarı: Andy Nichols

5 farklı derece ve sonsuz motivasyon rezervine sahip bir problem çözücü. Bu onu mükemmel bir İşletme Sahibi ve Yönetici yapar. Çalışan ve ortak ararken, dünyaya açıklık ve merak en çok değer verdiği niteliklerdir.

Tüm gönderileri görüntüle

Ürün Yönetimi:

1. Ürün yönetimine giriş
2. Ürün yöneticisinin rolü nedir?
3. Ürün yaşam döngüsü yönetimi neden önemlidir?
4. Etkili bir ürün stratejisi nasıl oluşturulur?
5. OKR'ler ve SMART hedefleri. Hangi çerçeve daha iyi sonuçlar sağlar?
6. Bir değer önerisi nasıl tanımlanır?
7. Müşteri ihtiyaçlarının belirlenmesi ve pazar bölümlendirmesi
8. Kazandıran bir ürün konsepti oluşturmak. Teknikler ve adımlar
9. Etkili bir ürün yol haritasıyla avantaj elde etmek
10. Dijital ürününüzün prototipini oluşturma
11. Bir MVP nasıl oluşturulur?
12. MVP, MMP, MMF'ye karşı. Ürün geliştirmede önemli kilometre taşları
13. Hipotez testi konusunda uzmanlaşmak
14. Ürün kalite yönetimini iyileştirmeye yönelik kanıtlanmış yöntemler
15. Başarılı bir ürün lansmanı için stratejiler ve taktikler
16. Ürün optimizasyonu yoluyla karlılığı artırmak
17. Ürün başarısının ölçülmesi
18. Bir ürün nasıl fiyatlandırılır? En popüler fiyatlandırma stratejileri
19. Ürün tasarımının geleceği. En önemli trendler ve tahminler
20. Bir ürün ne zaman kullanımdan kaldırılır? EOL kararlarını etkileyen temel faktörler
21. Ürün yönetiminde çevik
22. Ürün yönetiminde Scrum ve Kanban.
23. Yalın ürün yönetimi nedir?
24. Yapılması Gereken İşler. Müşterilerin gerçekten ihtiyaç duyduğu ürünleri yaratmak
25. Growth hacking nedir?
26. Veriye dayalı ürün yönetimi nedir?
27. Ürün yönetiminde A/B testi
28. Yararlı ürün yönetimi şablonları. Onları nerede bulabilirim?
29. Ürün yönetiminde Stratejizer araçları
30. 5 faydalı ürün yönetimi aracı
31. Ürün belgeleri nasıl oluşturulur ve yönetilir?
32. Ürün yöneticileri için 6 temel araç
33. Ürün yönetiminde yapay zeka nasıl kullanılır?