Comment l'analyse des données IA transformera les équipes produit

Comme si vous aviez besoin d'une autre transformation.

Si vous recherchez un peu de répit face aux changements constants qui ont frappé notre espèce pas si humble, je suis désolé de vous informer que cela n'arrivera pas de sitôt.

L'intelligence artificielle (IA) est là et elle a déjà transformé la moitié de notre monde – du moins pour les entreprises numérisées. Ce n'est pas mal, mais il faut du temps pour l'accepter.

Pour les équipes produit dont la vie est un processus itératif sans fin, cela ne devrait pas être un choc. Ou du moins nous l’espérons car ils verront désormais la roue tourner de plus en plus vite.

L’analyse des données de l’IA, en tant que base pour de meilleures décisions stratégiques, sera le moteur de cette accélération du rythme. Dans cet article, nous expliquerons comment cela se produit – des bases aux détails essentiels.

Qu’est-ce que l’analyse des données par l’IA ?

L'analyse des données IA applique l'IA et des algorithmes avancés pour analyser de grandes quantités de données. Grâce au machine learning (ML) , il découvre des modèles et des informations afin que vous puissiez prendre les bonnes décisions dans chaque contexte pour améliorer votre produit.

L'IA peut automatiser le traitement des données, identifier les anomalies, prédire les résultats et proposer des recommandations exploitables sous forme de texte ou de graphiques. Cela soulage un poids important des épaules de tout chef de produit et de toute son équipe.

Mais il y a un hic : la qualité des données est très importante.

Si vous ne pouvez pas garantir que vos données sont exactes, complètes, valides, cohérentes, uniques, opportunes et adaptées aux fins que vous utilisez, ce sera une mauvaise nouvelle pour votre organisation. Imaginez devoir fonder une décision stratégique sur les informations d'un ensemble de données qui ne répond pas à ces exigences.

Les bases : 4 piliers de l'analyse des données IA

Même si tout commence par la collecte de données, l’analyse de l’IA concerne la manière de traiter les données pour en extraire les pépites d’or qui apportent une valeur tangible à vos résultats.

Source : SessionStack

1. Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'IA qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain. La PNL crée les conditions permettant aux machines de traiter et de générer le langage humain de manière significative et utile.

Les équipes produit peuvent utiliser la PNL pour évaluer de grands volumes de commentaires, d'avis et d'autres données textuelles des clients afin de glaner des informations sur les préférences et les besoins des utilisateurs. Vous pouvez également utiliser le NLP pour automatiser des tâches telles que l'analyse des sentiments et la catégorisation des commentaires des clients. Cela fait gagner du temps et améliore l’efficacité de l’équipe.

En termes simples, la PNL vous aide à vous adapter aux besoins et aux désirs de vos clients et à prioriser lesquels d'entre eux sont plus importants que d'autres.

2. Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique implique la formation d'algorithmes pour apprendre des données et faire des prédictions ou des décisions sans programmation explicite. Ils peuvent analyser de grandes quantités de données et découvrir des modèles ou des tendances que les analystes humains pourraient ignorer.

Les algorithmes de machine learning ont montré leur valeur auprès des équipes produit. Tout comme avec le NLP, vous pouvez les utiliser pour automatiser les tâches et améliorer l’efficacité, mais ils réduisent également les coûts et détectent les fraudes. Certaines équipes les utilisent même pour la maintenance prédictive des infrastructures.

3. Réseaux de neurones

Les réseaux de neurones sont des modèles d'apprentissage automatique entraînés pour reproduire la structure et les fonctionnalités du cerveau humain. Ils peuvent traiter de grandes quantités d’informations pour découvrir des modèles, des tendances et des informations qui pourraient ne pas être apparentes aux analystes humains. Les réseaux de neurones excellent dans des tâches telles que la reconnaissance d'images et l'analyse prédictive.

Cette technologie fait progresser les itérations de conception et découvre des idées UX qui manquent à l’équipe humaine.

4. Apprentissage profond

Le « profond » du deep learning vient de la profondeur des réseaux de neurones utilisés. Plus de trois couches sont considérées comme profondes.

Ce type de réseau neuronal artificiel peut être entraîné pour faire des prédictions et des décisions et utiliser de nombreuses couches cachées et de grandes quantités d'informations pour la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel. Le Deep Learning a déjà révolutionné des secteurs entiers en extrayant des informations exploitables à partir d’ensembles de données importants.

Les équipes produit s'appuient sur l'apprentissage profond pour améliorer l'expérience utilisateur, optimiser les stratégies de tarification et promouvoir durablement la croissance de l'entreprise.

3 avantages de l'utilisation de l'analyse des données IA pour votre équipe produit

L'analyse des données IA offre de nombreux avantages aux équipes produit, même si nous n'en couvrons que trois.

Le premier est une prise de décision améliorée grâce à des informations précieuses et à une analyse prédictive. Cela facilite également la compréhension du comportement, des préférences et des besoins des clients.

Ensuite, l’analyse de l’IA transforme les processus en automatisant les tâches répétitives et en augmentant l’efficacité et la productivité.

Enfin, il offre un avantage concurrentiel en surveillant les tendances, en prévoyant les demandes du marché et en proposant des produits innovants.

« L'analyse de l'IA peut prendre le travail acharné de fouiller dans de grandes quantités de données et produire de courts résumés qui contiennent l'essence de l'ensemble de données. »

Maria Ivanova
Chef de produit, SessionStack

Mariya Ivanova poursuit : « Ensuite, un modèle formé pour repérer des modèles spécifiques peut aider les membres de l'équipe avec des recommandations pour une analyse plus approfondie (recommandations de segmentation et d'analyse de l'entonnoir), ainsi que des conseils UX et UI qui servent de point de départ dans la conception d'itérations de produits et même nouvelles fonctionnalités."

Source : SessionStack

1. Prise de décision améliorée

Les algorithmes d’IA peuvent analyser de grandes quantités de données, plusieurs fois supérieures à celles de la plus grande équipe d’analystes humains.

Les algorithmes identifient des modèles et des corrélations, élevant ainsi la prise de décision à un tout autre niveau. Imaginez ce qu'un chef de produit pourrait faire avec quelques conseils d'optimisation stratégique au lieu de regarder sans rien dire une monstrueuse feuille de calcul Excel avec des lignes après lignes de données brutes.

Comprendre vos clients vous donne la possibilité de développer une feuille de route produit répondant étroitement aux besoins de votre public cible, sans fonctionnalités ni composants parasites qui étaient censés être excellents mais... ne le sont pas.

De plus, le suivi des performances en temps réel fournit des retours d'amélioration continue afin que vous puissiez évoluer plus facilement et beaucoup plus rapidement. L'automatisation des tâches manuelles d'analyse des données permet d'économiser du temps et des ressources, vous permettant ainsi de vous concentrer sur les initiatives stratégiques.

Créer une stratégie produit robuste et une feuille de route basée sur les bons KPI sera plus facile. Espérons qu'il sera tout aussi facile d'atteindre et de dépasser vos objectifs.

2. Amélioration de l’efficacité et de la productivité

Grâce à l'analyse des données IA, les équipes produit peuvent configurer une machine pour effectuer des tâches répétitives et chronophages.

Pour un chef de produit très occupé, cela signifie plus de temps pour se concentrer sur des activités plus stratégiques, tandis que pour un ingénieur, cela peut signifier une exécution plus rapide des tâches. L'IA aide également à optimiser les processus de développement de produits en identifiant les domaines à améliorer, tels que les goulots d'étranglement UX ou les inefficacités de l'infrastructure.

En fin de compte, connaître vos clients conduit au développement de produits plus centrés sur le client sans avoir besoin de consacrer autant d'efforts aux entretiens avec les clients, aux enquêtes ou aux tests d'utilisabilité.

3. Expérience utilisateur améliorée

Négliger de prendre le temps de connaître leurs clients en détail est une erreur majeure que commettent de nombreuses petites entreprises.

Les informations extraordinaires sur le comportement et les tendances des utilisateurs qu'apporte l'IA vous permettent de mieux comprendre votre public cible tout en utilisant moins de ressources.

Il s'agit d'une étape importante dans le développement de produits, car la connaissance approfondie des problèmes des utilisateurs éclaire les décisions de priorisation des fonctionnalités, la stratégie marketing et les initiatives commerciales. Outre les analyses traditionnelles renforcées par l'IA pour fournir des informations quantitatives, les sources de données qualitatives telles que la relecture de session bénéficient également de l'apport de l'IA sous la forme de résumés et de conseils d'optimisation UX.

Tous ces avantages sont réunis pour vous aider à mieux répondre aux besoins de vos clients et à garder une longueur d'avance sur la concurrence, quoi qu'il arrive.

Principaux cas d'utilisation de l'industrie qui mettent en valeur la puissance de l'analyse de l'IA

Comme pour toute nouvelle technologie, la première question que vous pourriez vous poser est : « Comment puis-je l’utiliser ? »

Citons quelques-uns des nombreux cas d'utilisation de l'IA pour les équipes produit.

• Analyse prédictive : la prévision du comportement et des tendances des clients sur la base de données historiques et de données open source du secteur peut vous éviter des tonnes d'hypothèses coûteuses sur les produits et les fonctionnalités qui valent la peine d'être étudiées.
• Assurance qualité : l'identification des modèles et des anomalies dans les données produit aide les ingénieurs à résoudre les problèmes de qualité de manière proactive et économise des ressources précieuses contre les bogues coûteux qui apparaissent en production.
• Étude de marché : vous pouvez utiliser l'analyse de l'IA pour collecter et analyser des données de marché afin d'obtenir des informations plus approfondies sur le développement de produits et la stratégie à chaque étape, de l'idéation et du lancement à l'optimisation.
• Analyse concurrentielle : les équipes produit peuvent suivre les performances de la concurrence et les tendances du marché pour garder une longueur d'avance.
• Optimisation des prix : couplée aux autres cas d'usage, l'analyse des stratégies de prix et du comportement des clients met les entreprises sur la voie d'une rentabilité maximale.

Examinons également quelques cas d'utilisation spécifiques à l'industrie.

SaaS

L'analyse de l'IA permet aux équipes produits SaaS de tirer le meilleur parti de leurs plates-formes en explorant le comportement et les préférences des utilisateurs.

En tant que chef de produit SaaS, vous pouvez identifier les fonctionnalités qui intéressent le plus vos clients afin que vous puissiez concentrer vos efforts de développement. Reconnaître les tendances dans les données d'utilisation des clients est à la base de nombreuses décisions critiques pour l'entreprise, et disposer d'un système d'analyse automatisé qui recommande également des éléments exploitables en temps réel est époustouflant.

Non seulement cela, mais vous pourrez également intégrer des capacités d'IA dans divers flux de travail, comme des algorithmes de personnalisation et des campagnes marketing ciblées.

Technologie Financière

L’analyse des données IA transforme déjà le secteur de la fintech en favorisant des prévisions financières plus précises et une gestion des risques plus efficace.

Dans le service client, les chatbots basés sur l'IA améliorent l'expérience globale en fournissant une assistance personnalisée à tout moment. Enfin, les modèles d’IA peuvent être formés pour signaler les fraudes potentielles, identifiant ainsi les transactions suspectes en vue d’une enquête plus approfondie beaucoup plus rapidement que les efforts de vérification humaine.

Commerce électronique

Les systèmes de recommandation basés sur l'IA peuvent personnaliser les suggestions de produits, augmentant ainsi les taux de conversion et les ventes.

« Un élément essentiel de la personnalisation consiste à générer de meilleures données et informations sur les clients, un atout qui génère également de la valeur supplémentaire tout au long de la chaîne de valeur. Nos recherches suggèrent que le retour sur investissement de la personnalisation dépassera rapidement celui du marketing de masse traditionnel. -McKinsey & Compagnie

De plus, l'analyse de l'IA s'appuie sur les commentaires et les avis des clients pour présenter aux chefs de produits des suggestions d'améliorations ciblées.

Sur ce marché en évolution rapide, l’IA peut être l’outil de pointe qui vous donne un avantage concurrentiel.

Soins de santé

La santé est l’un des domaines les plus prometteurs autour de ce sujet. Nourrir les algorithmes d’IA avec des données médicales telles que les radiographies, les tomodensitogrammes et les lames de biopsie permet de repérer les tendances ou les changements dans des populations spécifiques qui éclaireront les activités préventives.

Ce type d’analyse peut également être utilisé au cas par cas pour détecter des problèmes de santé avant qu’ils ne se manifestent physiquement. Le résultat est de meilleurs résultats, en particulier face à des menaces telles que le cancer ou les maladies cardiovasculaires.

Cas d'utilisation bonus : gestion des coûts du cloud et de l'infrastructure

Les coûts du cloud ne sont pas bon marché. Vous savez probablement que leurs prix ont tendance à freiner toute croissance lorsque vous ne les avez pas inclus dans vos calculs. Si tel est votre cas, utilisez l'analyse de l'IA pour identifier les domaines d'inefficacité ou de gaspillage et optimiser les dépenses.

L'analyse des données brutes issues de l'utilisation du cloud est une spécialité de l'IA qui propose des recommandations permettant de réduire les coûts, telles que le redimensionnement des ressources ou la mise en œuvre d'instances réservées.

Comment commencer à utiliser l'analyse de l'IA dans votre flux de travail produit

Le processus est simple, mais vous devrez faire attention aux facteurs appropriés pour votre entreprise.

Source : SessionStack

• Vous devez identifier les domaines qui en bénéficieront le plus. La partie optimisation UX ? L’aspect amélioration des ressources ? Service client? Ventes? Tous?
• Ensuite, recherchez et sélectionnez un outil adapté aux besoins et aux objectifs de votre entreprise. Soyez attentif à la manière dont l'outil que vous choisissez s'intègre à vos sources de données et si vous devrez augmenter vos dépenses au fur et à mesure de votre croissance. Déterminez si vous serez en mesure de corriger le tir si vous décidez de choisir un nouveau fournisseur.
• Ensuite, entraînez-vous avec de petits ensembles de données. Lorsque vous intégrez l'outil d'analyse d'IA dans votre flux de travail, les meilleures pratiques suggèrent de vous entraîner d'abord avec de petits ensembles de données qui peuvent être facilement vérifiés par vos analystes de données. De cette façon, vous saurez que tout se passe bien avant de passer à des opérations à grande échelle.
• Enfin, n'oubliez pas de former votre équipe. Votre équipe doit savoir comment utiliser et interpréter efficacement les informations générées par l'outil d'analyse d'IA. Même si nous aimerions miser à fond sur l’IA, il n’est pas utile de renoncer à l’expertise de personnes bien formées.

Votre équipe doit-elle s’inquiéter des licenciements ?

Les analystes de données ne s’inquiètent probablement pas outre mesure d’une éventuelle licenciement dans un avenir proche. Ils connaissent les subtilités des tâches à accomplir et comprennent les limites des modèles d’IA, mais qu’en est-il des autres emplois ?

Certains postes juniors dans les équipes produit ou les personnes chargées de tâches répétitives pourraient devenir obsolètes à un moment donné, mais c'est l'objectif de l'automatisation depuis toujours – et elle existe depuis un certain temps.

L'IA est loin de remplacer l'intelligence humaine et, en ce qui concerne l'analyse, vous ne voudriez de toute façon pas laisser à l'IA le soin de prendre des décisions stratégiques. La pire chose qui puisse arriver est d’oublier à quoi ressemble une feuille de calcul. Horrible, non ?

Surfer sur la vague ou se noyer : c'est à vous de décider

L'analyse des données par l'IA révolutionne les équipes produit en leur fournissant des outils puissants pour extraire de la valeur de leur ensemble de données et prendre des décisions stratégiques mieux informées.

Des secteurs tels que le SaaS, la fintech et le commerce électronique récoltent déjà les avantages de l’analyse des données par l’IA et bien d’autres s’y mettent.

Pour garder une longueur d'avance, intégrez l'analyse de l'IA dans le flux de travail de votre équipe produit. Des ingénieurs aux chefs de produit, la qualité du travail de l'équipe peut s'améliorer en fonction des informations générées par un outil d'IA. C'est à vous de décider si vous serez laissé pour compte lorsque cette vague d'innovation se déploiera.

La PNL a parcouru un long chemin ces derniers temps. Apprenez-en davantage sur les implications commerciales de la PNL et son fonctionnement.