In che modo l'analisi dei dati basata sull'intelligenza artificiale trasformerà i team di prodotto

Come se avessi bisogno di un'altra trasformazione.

Se stai cercando una piccola tregua dai continui cambiamenti che hanno colpito la nostra specie non così umile, siamo spiacenti di informarti che questo non accadrà presto.

L’intelligenza artificiale (AI) è arrivata e ha già rivoluzionato metà del nostro mondo, almeno per le aziende digitalizzate. Non è male, ma ci vuole del tempo per accettarlo.

Per i team di prodotto le cui vite sono un processo iterativo senza fine, questo non dovrebbe essere uno shock. O almeno lo speriamo perché ora vedranno la ruota girare sempre più velocemente.

L’analisi dei dati AI, come base per migliori decisioni strategiche, sarà la forza trainante di questo ritmo accelerato. In questo articolo discuteremo di come ciò avvenga, dalle nozioni di base al nocciolo della questione.

Che cos'è l'analisi dei dati AI?

L'analisi dei dati basata sull'intelligenza artificiale applica l'intelligenza artificiale e algoritmi avanzati per analizzare grandi quantità di dati. Con il machine learning (ML) , scopre modelli e approfondimenti in modo da poter prendere le decisioni giuste in ogni contesto per migliorare il tuo prodotto.

L’intelligenza artificiale può automatizzare l’elaborazione dei dati, identificare anomalie, prevedere risultati e offrire consigli attuabili sotto forma di testo o grafici. Ciò solleva un peso significativo dalle spalle di qualsiasi product manager e del suo intero team.

Ma c’è un problema: la qualità dei dati è molto importante.

Se non puoi garantire che i tuoi dati siano accurati, completi, validi, coerenti, unici, tempestivi e adatti allo scopo che stai utilizzando, sarà una brutta notizia per la tua organizzazione. Immagina di dover basare una decisione fondamentale per l'azienda sugli insight provenienti da un set di dati che non soddisfa questi requisiti.

Le basi: 4 pilastri dell'analisi dei dati AI

Sebbene tutto inizi con la raccolta dei dati, l'analisi dell'intelligenza artificiale riguarda il modo in cui elaborare i dati per estrarre le pepite d'oro che apportano valore tangibile ai tuoi profitti.

Fonte: SessionStack

1. Elaborazione del linguaggio naturale

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una branca dell'intelligenza artificiale che si concentra sull'interazione tra computer e linguaggio umano. La PNL crea le condizioni affinché le macchine possano elaborare e generare il linguaggio umano in modo significativo e utile.

I team di prodotto possono utilizzare la PNL per valutare grandi volumi di feedback dei clienti, recensioni e altri dati testuali per raccogliere informazioni sulle preferenze e le esigenze degli utenti. Puoi anche utilizzare la PNL per automatizzare attività come l'analisi del sentiment e la categorizzazione del feedback dei clienti. Ciò fa risparmiare tempo e migliora l'efficienza del team.

In parole povere, la PNL ti aiuta a sintonizzarti sui bisogni e sui desideri dei tuoi clienti e a dare priorità a quali di essi sono più importanti di altri.

2. Apprendimento automatico

L'apprendimento automatico implica l'addestramento di algoritmi per apprendere dai dati e fare previsioni o prendere decisioni senza una programmazione esplicita. Possono analizzare grandi quantità di dati e scoprire modelli o tendenze che gli analisti umani potrebbero trascurare.

Gli algoritmi di machine learning hanno dimostrato il loro valore ai team di prodotto. Proprio come con la PNL, puoi utilizzarli per automatizzare le attività e migliorare l’efficienza, ma riducono anche i costi e rilevano le frodi. Alcuni team li utilizzano addirittura per la manutenzione predittiva dell'infrastruttura.

3. Reti neurali

Le reti neurali sono modelli di apprendimento automatico addestrati a replicare la struttura e la funzionalità del cervello umano. Possono elaborare grandi quantità di informazioni per trovare modelli, tendenze e intuizioni che potrebbero non essere evidenti agli analisti umani. Le reti neurali eccellono in attività quali il riconoscimento delle immagini e l'analisi predittiva.

Questa tecnologia fa avanzare le iterazioni di progettazione e scopre idee UX che sfuggono al team umano.

4. Apprendimento profondo

Il “profondo” del deep learning deriva dalla profondità delle reti neurali utilizzate. Più di tre strati sono considerati profondi.

Questo tipo di rete neurale artificiale può essere addestrata a fare previsioni e decisioni e a utilizzare numerosi strati nascosti e grandi quantità di informazioni per il riconoscimento delle immagini e l’elaborazione del linguaggio naturale. Il deep learning ha già rivoluzionato interi settori estraendo informazioni utili da set di dati di considerevoli dimensioni.

I team di prodotto dipendono dal deep learning per migliorare l'esperienza degli utenti, ottimizzare le strategie di prezzo e promuovere in modo sostenibile la crescita del business.

3 vantaggi derivanti dall'utilizzo dell'analisi dei dati tramite intelligenza artificiale per il tuo team di prodotto

L'analisi dei dati basata sull'intelligenza artificiale offre numerosi vantaggi ai team di prodotto, anche se ne copriremo solo tre.

Il primo è il miglioramento del processo decisionale attraverso informazioni preziose e analisi predittive. Inoltre, facilita la comprensione del comportamento, delle preferenze e delle esigenze dei clienti.

Successivamente, l’analisi dell’intelligenza artificiale trasforma i processi automatizzando le attività ripetitive e aumentando l’efficienza e la produttività.

Infine, fornisce un vantaggio competitivo individuando le tendenze, prevedendo le richieste del mercato e fornendo prodotti innovativi.

“ L'analisi dell'intelligenza artificiale può affrontare il duro lavoro di dragare grandi quantità di dati e produrre brevi riepiloghi che contengono l'essenza del set di dati. "

Mariya Ivanova
Responsabile prodotto, SessionStack

Mariya Ivanova continua: "Quindi, un modello addestrato per individuare modelli specifici può aiutare i membri del team con consigli per ulteriori analisi (consigli sulla segmentazione e sull'analisi del funnel), nonché suggerimenti su UX e UI che servono come punto di partenza per ideare iterazioni di prodotto e persino nuove caratteristiche."

Fonte: SessionStack

1. Miglioramento del processo decisionale

Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare grandi quantità di dati, molte volte più grandi persino del più grande team di analisti umani.

Gli algoritmi identificano modelli e correlazioni, elevando il processo decisionale a un livello completamente nuovo. Immagina cosa potrebbe fare un product manager con alcuni suggerimenti di ottimizzazione strategica invece di fissare con sguardo assente un mostruoso foglio di calcolo Excel con righe e righe di dati grezzi.

Comprendere i tuoi clienti ti dà la possibilità di sviluppare una roadmap del prodotto seguendo strettamente le esigenze del tuo pubblico target senza caratteristiche o componenti estranei che avrebbero dovuto essere eccezionali ma... non lo sono.

Inoltre, il monitoraggio delle prestazioni in tempo reale fornisce feedback sul miglioramento continuo in modo da poter cambiare rotta più facilmente e molto più velocemente. L'automazione delle attività manuali di analisi dei dati consente di risparmiare tempo e risorse, consentendoti di concentrarti su iniziative strategiche.

Creare una solida strategia di prodotto e una roadmap basata sui giusti KPI sarà più semplice. Se tutto va bene, sarà altrettanto facile raggiungere e superare i tuoi obiettivi.

2. Miglioramento dell'efficienza e della produttività

Con l'analisi dei dati AI, i team di prodotto possono configurare una macchina per eseguire attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo.

Per un product manager impegnato, ciò significa più tempo per concentrarsi su attività più strategiche, mentre per un ingegnere potrebbe significare una consegna più rapida delle attività. L’intelligenza artificiale aiuta inoltre a ottimizzare i processi di sviluppo prodotto identificando le aree di miglioramento, come i colli di bottiglia della UX o le inefficienze dell’infrastruttura.

In fin dei conti, conoscere i propri clienti porta allo sviluppo di prodotti più incentrati sul cliente senza la necessità di dedicare troppi sforzi a interviste ai clienti, sondaggi o test di usabilità.

3. Esperienza utente migliorata

Trascurare di prendersi il tempo per conoscere i propri clienti in dettaglio è un grave errore commesso da molte piccole imprese.

Le straordinarie informazioni sul comportamento e sulle tendenze degli utenti fornite dall'intelligenza artificiale ti consentono di comprendere meglio il tuo pubblico target utilizzando meno risorse.

Questo è un passo importante nello sviluppo del prodotto perché la conoscenza approfondita dei punti critici degli utenti informa le decisioni sulla definizione delle priorità delle funzionalità, la strategia di marketing e le iniziative di vendita. Oltre all’analisi tradizionale potenziata dall’intelligenza artificiale per fornire approfondimenti quantitativi, anche le fonti di dati qualitativi come la riproduzione delle sessioni beneficiano dell’input dell’intelligenza artificiale sotto forma di riepiloghi e suggerimenti per l’ottimizzazione della UX.

Tutti questi vantaggi si uniscono per aiutarti a soddisfare meglio le esigenze dei clienti e a stare al passo con la concorrenza, qualunque cosa accada.

Principali casi d'uso del settore che mostrano la potenza dell'analisi dell'intelligenza artificiale

Come con qualsiasi nuova tecnologia, la prima domanda che potresti porre è: “Come la utilizzo?”

Citiamo solo alcuni dei tanti casi d'uso dell'intelligenza artificiale per i team di prodotto.

• Analisi predittiva : prevedere il comportamento e le tendenze dei clienti sulla base di dati storici e dati di settore open source può farti risparmiare tonnellate di costose ipotesi su prodotti e funzionalità che vale la pena perseguire.
• Garanzia di qualità : l'identificazione di modelli e anomalie nei dati di prodotto aiuta gli ingegneri ad affrontare i problemi di qualità in modo proattivo e consente di risparmiare risorse preziose da costosi bug che si presentano in produzione.
• Ricerche di mercato : puoi utilizzare l'analisi dell'intelligenza artificiale per raccogliere e analizzare i dati di mercato per trovare approfondimenti più approfonditi per lo sviluppo del prodotto e la strategia in ogni fase, dall'ideazione e lancio all'ottimizzazione.
• Analisi competitiva : i team di prodotto possono monitorare le prestazioni della concorrenza e le tendenze del mercato per rimanere al passo.
• Ottimizzazione dei prezzi : insieme agli altri casi d'uso, l'analisi delle strategie di prezzo e del comportamento dei clienti mette le aziende sulla strada verso la massima redditività.

Diamo anche un'occhiata ad alcuni casi d'uso specifici del settore.

SaaS

L'analisi dell'intelligenza artificiale consente ai team di prodotto SaaS di ottenere il massimo dalle loro piattaforme esplorando il comportamento e le preferenze degli utenti.

In qualità di product manager SaaS, puoi individuare le funzionalità che interessano di più ai tuoi clienti in modo da poter concentrare i tuoi sforzi di sviluppo. Riconoscere le tendenze nei dati di utilizzo dei clienti è alla base di molte decisioni cruciali per l'azienda e disporre di un sistema di scansione automatizzato che consiglia anche elementi utilizzabili in tempo reale è strabiliante.

Non solo, ma sarai in grado di integrare le funzionalità dell'intelligenza artificiale in vari flussi di lavoro, come algoritmi di personalizzazione e campagne di marketing mirate.

FinTech

L’analisi dei dati basata sull’intelligenza artificiale sta già trasformando il settore fintech spingendo verso previsioni finanziarie più accurate e una gestione del rischio più efficiente.

Nel servizio clienti, i chatbot basati sull'intelligenza artificiale migliorano l'esperienza complessiva fornendo assistenza personalizzata in ogni momento. Infine, i modelli di intelligenza artificiale possono essere addestrati per segnalare potenziali frodi, identificando transazioni sospette per ulteriori indagini molto più rapidamente rispetto agli sforzi di verifica umana.

Commercio elettronico

I sistemi di raccomandazione basati sull’intelligenza artificiale possono personalizzare i suggerimenti sui prodotti, aumentando così i tassi di conversione e le vendite.

“Un elemento critico della personalizzazione è la creazione di dati e insight migliori sui clienti, una risorsa che genera anche valore aggiuntivo lungo tutta la catena del valore. La nostra ricerca suggerisce che il ROI della personalizzazione supererà rapidamente quello del tradizionale marketing di massa”. - McKinsey & Company

Inoltre, l'analisi dell'intelligenza artificiale si basa sul feedback e sulle recensioni dei clienti per presentare ai product manager suggerimenti per miglioramenti mirati.

In questo mercato in rapida evoluzione, l’intelligenza artificiale può essere lo strumento all’avanguardia che offre un vantaggio competitivo.

Assistenza sanitaria

L’assistenza sanitaria è uno dei campi più promettenti attorno a questo argomento. Alimentare gli algoritmi di intelligenza artificiale con dati medici come radiografie, scansioni TC e vetrini bioptici aiuta a individuare tendenze o cambiamenti in popolazioni specifiche che informeranno le attività preventive.

Questo tipo di analisi può essere utilizzato anche in scenari caso per caso per individuare condizioni mediche prima che si manifestino fisicamente. Il risultato sono risultati migliori, soprattutto in caso di minacce come il cancro o le malattie cardiovascolari.

Caso d'uso bonus: gestione dei costi del cloud e dell'infrastruttura

I costi del cloud non sono economici. Probabilmente sei consapevole che i loro prezzi tendono a inasprire qualsiasi crescita quando non li hai inclusi nei tuoi calcoli. Se questa è la tua situazione, utilizza l'analisi dell'intelligenza artificiale per identificare le aree di inefficienza o spreco e ottimizzare la spesa.

L'analisi dei dati grezzi derivanti dall'utilizzo del cloud è una specialità dell'intelligenza artificiale che offre consigli per risparmiare sui costi come il corretto dimensionamento delle risorse o l'implementazione di istanze riservate.

Come iniziare a utilizzare l'analisi AI nel flusso di lavoro del prodotto

Il processo è semplice, ma dovrai prestare attenzione a quali fattori sono appropriati per la tua attività.

Fonte: SessionStack

• È necessario identificare quali aree ne trarranno maggiori benefici. La parte di ottimizzazione UX? L’aspetto del miglioramento delle risorse? Servizio Clienti? Saldi? Tutti loro?
• Quindi, ricerca e seleziona uno strumento adatto alle tue esigenze e ai tuoi obiettivi aziendali. Tieni presente quanto bene lo strumento che scegli si integra con le tue origini dati e se avrai bisogno di aumentare la tua spesa man mano che cresci. Scopri se sarai in grado di correggere la rotta se decidi di scegliere un nuovo fornitore.
• Successivamente, esercitati con piccoli set di dati. Quando integri lo strumento di analisi dell'intelligenza artificiale nel tuo flusso di lavoro, le best practice suggeriscono di esercitarti prima con piccoli set di dati che possono essere facilmente verificati dai tuoi analisti di dati. In questo modo, saprai che tutto funziona senza intoppi prima di passare a operazioni su larga scala.
• Infine, non dimenticare di allenare la tua squadra. Il tuo team deve sapere come utilizzare e interpretare in modo efficace le informazioni generate dallo strumento di analisi dell'intelligenza artificiale. Per quanto vorremmo puntare tutto sull’intelligenza artificiale, non è un’idea utile rinunciare all’esperienza di persone ben addestrate.

Il tuo team dovrebbe preoccuparsi dei licenziamenti?

Gli analisti di dati probabilmente non sono eccessivamente preoccupati di diventare ridondanti nel prossimo futuro. Conoscono la complessità dei compiti da svolgere e comprendono i limiti dei modelli di intelligenza artificiale, ma per quanto riguarda gli altri lavori?

Alcune posizioni junior nei team di prodotto o nelle persone che gestiscono attività ripetitive potrebbero diventare obsolete a un certo punto, ma questo è ciò che l'automazione ha sempre rappresentato ed è in circolazione da un bel po' di tempo.

L’intelligenza artificiale è ben lontana dal sostituire l’intelligenza umana e, per quanto riguarda l’analisi, non vorrai comunque lasciare all’intelligenza artificiale il compito di prendere decisioni strategiche. La cosa peggiore che può succedere è dimenticare come appare un foglio di calcolo. Terribile, vero?

Cavalcare l'onda o annegare: dipende da te

L'analisi dei dati basata sull'intelligenza artificiale sta rivoluzionando i team di prodotto fornendo loro potenti strumenti per estrarre valore dal loro mix di dati e prendere decisioni strategiche più informate.

Settori come SaaS, fintech ed e-commerce stanno già raccogliendo i vantaggi dell’analisi dei dati basati sull’intelligenza artificiale e molti altri si stanno adeguando.

Per restare al passo, adotta l'analisi dell'intelligenza artificiale nel flusso di lavoro del tuo team di prodotto. Dagli ingegneri ai product manager, la qualità dei risultati del team può migliorare in base alle informazioni generate da uno strumento di intelligenza artificiale. Sta a te decidere se rimarrai indietro quando questa ondata di innovazione si diffonderà.

La PNL ha fatto molta strada nel recente passato. Scopri di più sulle implicazioni aziendali della PNL e su come funziona.