Wie KI-Datenanalyse Produktteams verändern wird

Als ob du eine weitere Transformation bräuchtest.

Wenn Sie auf der Suche nach einer kleinen Ruhepause von den ständigen Veränderungen sind, die unserer nicht ganz so bescheidenen Spezies widerfahren sind, bedauern wir, Ihnen mitteilen zu müssen, dass dies in absehbarer Zeit nicht passieren wird.

Künstliche Intelligenz (KI) ist da und hat bereits die halbe Welt verändert – zumindest für digitalisierte Unternehmen. Das ist nicht schlecht, aber es dauert einige Zeit, es zu akzeptieren.

Für Produktteams, deren Leben ein endlos iterativer Prozess ist, sollte dies keine Überraschung sein. Zumindest hoffen wir das, denn sie werden sehen, wie sich das Rad jetzt immer schneller dreht.

Die KI-Datenanalyse als Grundlage für bessere strategische Entscheidungen wird die treibende Kraft hinter diesem beschleunigten Tempo sein. In diesem Artikel besprechen wir, wie das geschieht – von den Grundlagen bis ins Detail.

Was ist KI-Datenanalyse?

Bei der KI-Datenanalyse werden KI und fortschrittliche Algorithmen zur Analyse großer Datenmengen eingesetzt. Mit maschinellem Lernen (ML) deckt es Muster und Erkenntnisse auf, sodass Sie in jedem Kontext die richtigen Entscheidungen treffen können, um Ihr Produkt zu verbessern.

KI kann die Datenverarbeitung automatisieren, Anomalien erkennen, Ergebnisse vorhersagen und umsetzbare Empfehlungen in Form von Texten oder Grafiken anbieten. Dies entlastet jeden Produktmanager und sein gesamtes Team erheblich.

Doch es gibt einen Haken: Die Qualität der Daten ist sehr wichtig.

Wenn Sie nicht sicherstellen können, dass Ihre Daten korrekt, vollständig, gültig, konsistent, eindeutig, aktuell und für den von Ihnen verwendeten Zweck geeignet sind, ist das eine schlechte Nachricht für Ihr Unternehmen. Stellen Sie sich vor, Sie müssten eine geschäftskritische Entscheidung auf der Grundlage der Erkenntnisse aus einem Datensatz treffen, der diese Anforderungen nicht erfüllt.

Die Grundlagen: 4 Säulen der KI-Datenanalyse

Während alles mit der Datenerfassung beginnt, geht es bei der KI-Analyse darum, wie man Daten verarbeitet, um die Goldnuggets zu extrahieren, die einen spürbaren Mehrwert für Ihr Geschäftsergebnis bringen.

Quelle: SessionStack

1. Verarbeitung natürlicher Sprache

Natural Language Processing (NLP) ist ein Zweig der KI, der sich auf die Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache konzentriert. NLP schafft die Voraussetzungen dafür, dass Maschinen menschliche Sprache sinnvoll und nützlich verarbeiten und erzeugen können.

Produktteams können mithilfe von NLP große Mengen an Kundenfeedback, Bewertungen und anderen Textdaten auswerten, um Informationen über Benutzerpräferenzen und -bedürfnisse zu gewinnen. Sie können NLP auch verwenden, um Aufgaben wie die Stimmungsanalyse und die Kategorisierung von Kundenfeedback zu automatisieren. Das spart Zeit und steigert die Effizienz des Teams.

Vereinfacht ausgedrückt hilft Ihnen NLP, sich auf die Bedürfnisse und Wünsche Ihrer Kunden einzulassen und Prioritäten zu setzen, welche von ihnen wichtiger sind als andere.

2. Maschinelles Lernen

Beim maschinellen Lernen werden Algorithmen trainiert, um aus Daten zu lernen und ohne explizite Programmierung Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Sie können große Datenmengen analysieren und Muster oder Trends aufdecken, die menschliche Analysten möglicherweise übersehen.

Algorithmen für maschinelles Lernen haben ihren Wert für Produktteams bewiesen. Genau wie bei NLP können Sie damit Aufgaben automatisieren und die Effizienz steigern, sie senken aber auch die Kosten und erkennen Betrug. Einige Teams nutzen sie sogar für die vorausschauende Wartung der Infrastruktur.

3. Neuronale Netze

Neuronale Netze sind Modelle für maschinelles Lernen, die darauf trainiert sind, die Struktur und Funktionalität des menschlichen Gehirns nachzubilden. Sie können umfangreiche Informationsmengen verarbeiten, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu finden, die für menschliche Analysten möglicherweise nicht erkennbar sind. Neuronale Netze eignen sich hervorragend für Aufgaben wie Bilderkennung und prädiktive Analysen.

Diese Technologie treibt Designiterationen voran und deckt UX-Ideen auf, die dem menschlichen Team entgehen.

4. Tiefes Lernen

Die „Tiefe“ beim Deep Learning ergibt sich aus der Tiefe der verwendeten neuronalen Netze. Mehr als drei Schichten gelten als tief.

Diese Art von künstlichem neuronalem Netzwerk kann darauf trainiert werden, Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen und zahlreiche verborgene Schichten und große Informationsmengen für die Bilderkennung und die Verarbeitung natürlicher Sprache zu nutzen. Deep Learning hat bereits ganze Branchen revolutioniert, indem es umsetzbare Erkenntnisse aus umfangreichen Datensätzen extrahiert.

Produktteams sind auf Deep Learning angewiesen, um die Benutzererfahrung zu verbessern, Preisstrategien zu optimieren und das Geschäftswachstum nachhaltig zu fördern.

3 Vorteile der Verwendung von KI-Datenanalysen für Ihr Produktteam

KI-Datenanalysen bieten Produktteams zahlreiche Vorteile, wir gehen jedoch nur auf drei ein.

Die erste besteht darin, die Entscheidungsfindung durch wertvolle Erkenntnisse und prädiktive Analysen zu verbessern. Es erleichtert auch das Verständnis des Kundenverhaltens, der Vorlieben und Bedürfnisse.

Als nächstes transformieren KI-Analysen Prozesse, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisieren und die Effizienz und Produktivität steigern.

Schließlich verschafft es einen Wettbewerbsvorteil, indem es nach Trends Ausschau hält, Marktanforderungen vorhersagt und innovative Produkte liefert.

„ KI-Analysen können die harte Arbeit des Durchsuchens riesiger Datenmengen übernehmen und kurze Zusammenfassungen erstellen, die das Wesentliche des Datensatzes enthalten. ”

Mariya Ivanova
Produktmanager, SessionStack

Mariya Ivanova fährt fort: „Dann kann ein Modell, das darauf trainiert ist, bestimmte Muster zu erkennen, den Teammitgliedern Empfehlungen für die weitere Analyse (Empfehlungen zur Segmentierung und Trichteranalyse) sowie UX- und UI-Tipps geben, die als Ausgangspunkt für die Entwicklung von Produktiterationen und sogar anderen Produkten dienen.“ Neue Eigenschaften."

Quelle: SessionStack

1. Verbesserte Entscheidungsfindung

KI-Algorithmen können große Datenmengen analysieren – um ein Vielfaches größer als selbst das größte Team menschlicher Analysten.

Die Algorithmen erkennen Muster und Zusammenhänge und heben die Entscheidungsfindung auf eine ganz neue Ebene. Stellen Sie sich vor, was ein Produktmanager mit ein paar strategischen Optimierungstipps erreichen könnte, anstatt verständnislos auf eine monströse Excel-Tabelle mit zeilenweisen Rohdaten zu starren.

Wenn Sie Ihre Kunden verstehen, haben Sie die Möglichkeit, eine Produkt-Roadmap zu entwickeln, die genau auf die Bedürfnisse Ihrer Zielgruppe zugeschnitten ist, ohne vereinzelte Funktionen oder Komponenten, die großartig sein sollten, es aber nicht sind.

Darüber hinaus liefert die Leistungsverfolgung in Echtzeit kontinuierliches Verbesserungsfeedback, sodass Sie einfacher und viel schneller umsteigen können. Durch die Automatisierung manueller Datenanalyseaufgaben sparen Sie Zeit und Ressourcen, sodass Sie sich auf strategische Initiativen konzentrieren können.

Das Erstellen einer robusten Produktstrategie und Roadmap auf der Grundlage der richtigen KPIs wird einfacher. Hoffentlich ist es genauso einfach, Ihre Ziele zu erreichen und zu übertreffen.

2. Verbesserte Effizienz und Produktivität

Mithilfe der KI-Datenanalyse können Produktteams eine Maschine einrichten, die sich wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben erledigt.

Für einen vielbeschäftigten Produktmanager bedeutet dies mehr Zeit, sich auf strategischere Aktivitäten zu konzentrieren, während es für einen Ingenieur möglicherweise eine schnellere Abwicklung von Aufgaben bedeutet. KI hilft auch dabei, Produktentwicklungsprozesse zu optimieren, indem sie Bereiche mit Verbesserungspotenzial identifiziert, wie z. B. UX-Engpässe oder Ineffizienzen der Infrastruktur.

Letztendlich führt die Kenntnis Ihrer Kunden zur Entwicklung kundenorientierterer Produkte, ohne dass so viel Aufwand für Kundeninterviews, Umfragen oder Usability-Tests aufgewendet werden muss.

3. Verbesserte Benutzererfahrung

Ein großer Fehler vieler kleiner Unternehmen ist, dass sie sich nicht die Zeit nehmen, ihre Kunden im Detail kennenzulernen.

Die außergewöhnlichen Einblicke in das Nutzerverhalten und die Trends, die KI liefert, ermöglichen Ihnen ein besseres Verständnis Ihrer Zielgruppe bei gleichzeitig geringerem Ressourcenverbrauch.

Dies ist ein wichtiger Schritt in der Produktentwicklung, da die genaue Kenntnis der Schwachstellen der Benutzer in Entscheidungen zur Funktionspriorisierung, Marketingstrategie und Vertriebsinitiativen einfließt. Abgesehen davon, dass traditionelle Analysen durch KI erweitert werden, um quantitative Erkenntnisse zu liefern, profitieren auch qualitative Datenquellen wie die Sitzungswiedergabe vom Input der KI in Form von Zusammenfassungen und UX-Optimierungstipps.

All diese Vorteile tragen dazu bei, dass Sie die Bedürfnisse Ihrer Kunden besser erfüllen und der Konkurrenz immer einen Schritt voraus sein können.

Top-Anwendungsfälle der Branche, die die Leistungsfähigkeit der KI-Analyse demonstrieren

Wie bei jeder neuen Technologie lautet die erste Frage, die Sie möglicherweise stellen: „Wie verwende ich diese?“

Nennen wir nur einige der vielen KI-Anwendungsfälle für Produktteams.

• Prädiktive Analysen : Die Vorhersage von Kundenverhalten und -trends auf der Grundlage historischer Daten und Open-Source-Branchendaten kann Ihnen eine Menge kostspieliger Annahmen über Produkte und Funktionen ersparen, die es wert sind, verfolgt zu werden.
• Qualitätssicherung : Das Erkennen von Mustern und Anomalien in Produktdaten hilft Ingenieuren, Qualitätsprobleme proaktiv anzugehen und spart wertvolle Ressourcen durch kostspielige Fehler, die in der Produktion auftauchen.
• Marktforschung : Mithilfe von KI-Analysen können Sie Marktdaten sammeln und analysieren, um tiefere Erkenntnisse für die Produktentwicklung und -strategie in jeder Phase zu gewinnen – von der Ideenfindung über die Markteinführung bis hin zur Optimierung.
• Wettbewerbsanalyse : Produktteams können die Leistung der Konkurrenz und Markttrends verfolgen, um an der Spitze zu bleiben.
• Preisoptimierung : Gepaart mit den anderen Anwendungsfällen bringt die Analyse von Preisstrategien und Kundenverhalten Unternehmen auf den Weg zu maximaler Rentabilität.

Schauen wir uns auch einige branchenspezifische Anwendungsfälle an.

SaaS

KI-Analysen ermöglichen es SaaS-Produktteams, das Beste aus ihren Plattformen herauszuholen, indem sie das Benutzerverhalten und die Präferenzen untersuchen.

Als SaaS-Produktmanager können Sie die Funktionen genau bestimmen, die Ihren Kunden am wichtigsten sind, damit Sie Ihre Entwicklungsbemühungen konzentrieren können. Das Erkennen von Trends in den Kundennutzungsdaten ist die Grundlage für viele geschäftskritische Entscheidungen, und es ist überwältigend, über ein automatisiertes Scansystem zu verfügen, das auch umsetzbare Elemente in Echtzeit empfiehlt.

Darüber hinaus können Sie KI-Funktionen in verschiedene Arbeitsabläufe integrieren, beispielsweise in Personalisierungsalgorithmen und gezielte Marketingkampagnen.

FinTech

KI-Datenanalysen verändern die Fintech-Branche bereits, indem sie auf genauere Finanzprognosen und ein effizienteres Risikomanagement drängen.

Im Kundenservice verbessern KI-gestützte Chatbots das Gesamterlebnis, indem sie jederzeit personalisierte Unterstützung bieten. Schließlich können KI-Modelle darauf trainiert werden, potenziellen Betrug zu erkennen und verdächtige Transaktionen für weitere Untersuchungen viel schneller zu identifizieren als menschliche Überprüfungsversuche.

E-Commerce

KI-gestützte Empfehlungssysteme können Produktvorschläge personalisieren und so Konversionsraten und Umsätze steigern.

„Ein entscheidendes Element der Personalisierung ist der Aufbau besserer Daten und Erkenntnisse über Kunden, ein Vorteil, der auch zusätzlichen Wert entlang der Wertschöpfungskette generiert. Unsere Untersuchungen deuten darauf hin, dass der ROI der Personalisierung den des traditionellen Massenmarketings schnell übertreffen wird.“ - McKinsey & Company

Darüber hinaus greift die KI-Analyse auf Kundenfeedback und Bewertungen zurück, um Produktmanagern Vorschläge für gezielte Verbesserungen zu unterbreiten.

In diesem schnelllebigen Markt kann KI das innovative Werkzeug sein, das Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschafft.

Gesundheitspflege

Das Gesundheitswesen ist einer der vielversprechendsten Bereiche rund um dieses Thema. Durch die Versorgung von KI-Algorithmen mit medizinischen Daten wie Röntgenaufnahmen, CT-Scans und Biopsieschnitten können Trends oder Veränderungen in bestimmten Bevölkerungsgruppen erkannt werden, die als Grundlage für präventive Maßnahmen dienen.

Diese Art der Analyse kann auch im Einzelfall eingesetzt werden, um Erkrankungen zu erkennen, bevor sie sich körperlich manifestieren. Das Ergebnis sind bessere Ergebnisse, insbesondere bei Bedrohungen wie Krebs oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen.

Bonus-Anwendungsfall: Verwaltung von Cloud- und Infrastrukturkosten

Cloud-Kosten sind nicht billig. Sie wissen wahrscheinlich, dass ihre Preise dazu neigen, das Wachstum zu bremsen, wenn Sie sie nicht in Ihre Berechnungen einbeziehen. Wenn dies bei Ihnen der Fall ist, nutzen Sie KI-Analysen, um Bereiche mit Ineffizienz oder Verschwendung zu identifizieren und die Ausgaben zu optimieren.

Die Analyse von Rohdaten aus der Cloud-Nutzung ist eine KI-Spezialität, die kostensparende Empfehlungen wie die Größenanpassung von Ressourcen oder die Implementierung reservierter Instanzen bietet.

So beginnen Sie mit der Nutzung von KI-Analysen in Ihrem Produkt-Workflow

Der Prozess ist unkompliziert, Sie müssen jedoch darauf achten, welche Faktoren für Ihr Unternehmen geeignet sind.

Quelle: SessionStack

• Sie müssen herausfinden, welche Bereiche am meisten davon profitieren. Der UX-Optimierungsteil? Der Aspekt der Ressourcenverbesserung? Kundendienst? Verkäufe? Alle von ihnen?
• Recherchieren Sie dann und wählen Sie ein Tool aus, das Ihren Geschäftsanforderungen und -zielen entspricht. Bedenken Sie, wie gut sich das von Ihnen gewählte Tool in Ihre Datenquellen integrieren lässt und ob Sie Ihre Ausgaben mit zunehmendem Wachstum erhöhen müssen. Finden Sie heraus, ob Sie Kurskorrekturen vornehmen können, wenn Sie sich für einen neuen Anbieter entscheiden.
• Als nächstes üben Sie mit kleinen Datensätzen. Wenn Sie das KI-Analysetool in Ihren Arbeitsablauf integrieren, schlagen Best Practices vor, dass Sie zunächst mit kleinen Datensätzen üben, die von Ihren Datenanalysten leicht überprüft werden können. So können Sie sicher sein, dass alles reibungslos läuft, bevor Sie zu groß angelegten Einsätzen übergehen.
• Vergessen Sie nicht, Ihr Team zu schulen. Ihr Team muss wissen, wie es die vom KI-Analysetool generierten Erkenntnisse effektiv nutzen und interpretieren kann. Auch wenn wir uns voll und ganz auf KI konzentrieren würden, ist es keine sinnvolle Idee, auf das Fachwissen gut ausgebildeter Leute zu verzichten.

Sollte sich Ihr Team über Entlassungen Sorgen machen?

Datenanalysten sind wahrscheinlich nicht allzu besorgt darüber, dass sie in naher Zukunft überflüssig werden. Sie kennen die Feinheiten der anstehenden Aufgaben und verstehen die Grenzen von KI-Modellen, aber was ist mit anderen Jobs?

Einige Nachwuchspositionen in Produktteams oder Leute, die sich wiederholende Aufgaben erledigen, könnten irgendwann überflüssig werden, aber genau darum ging es bei der Automatisierung schon immer – und das schon seit geraumer Zeit.

KI ist weit davon entfernt, die menschliche Intelligenz zu ersetzen, und was die Analytik betrifft, möchte man es sowieso nicht der KI überlassen, strategische Entscheidungen zu treffen. Das Schlimmste, was passieren kann, ist, dass Sie vergessen, wie eine Tabelle aussieht. Schrecklich, oder?

Auf der Welle reiten oder ertrinken: Es liegt an Ihnen

KI-Datenanalysen revolutionieren Produktteams, indem sie ihnen leistungsstarke Tools zur Verfügung stellen, mit denen sie aus ihrem Datenmix Mehrwert ziehen und fundiertere strategische Entscheidungen treffen können.

Branchen wie SaaS, Fintech und E-Commerce profitieren bereits von den Vorteilen der KI-Datenanalyse und viele andere machen sich auf den Weg.

Um an der Spitze zu bleiben, integrieren Sie KI-Analysen in den Arbeitsablauf Ihres Produktteams. Vom Ingenieur bis zum Produktmanager kann die Qualität der Teamergebnisse auf der Grundlage der Erkenntnisse, die ein KI-Tool generiert, verbessert werden. Es liegt an Ihnen, zu entscheiden, ob Sie bei dieser Flut an Innovationen auf der Strecke bleiben.

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