AI 데이터 분석이 제품 팀을 변화시키는 방법

마치 또 다른 변화가 필요한 것처럼.

그다지 겸손하지 않은 우리 종족에게 닥친 끊임없는 변화로부터 약간의 휴식을 찾고 계시다면, 이런 일이 조만간 일어나지 않을 것임을 알려드리게 되어 유감입니다.

인공 지능(AI)이 여기에 있으며 적어도 디지털화된 비즈니스의 경우 이미 세상의 절반을 바꿔 놓았습니다. 나쁘지는 않지만 받아들이는 데 시간이 좀 걸립니다.

끝없이 반복되는 프로세스로 구성된 제품 팀의 경우 이는 놀라운 일이 아닙니다. 아니면 적어도 우리는 이제 바퀴가 점점 더 빠르게 회전하는 것을 볼 수 있기를 바랍니다.

더 나은 전략적 결정을 위한 기반인 AI 데이터 분석은 이러한 속도를 가속화하는 원동력이 될 것입니다. 이 글에서는 기본적인 것부터 핵심까지 이것이 어떻게 이루어지는지 논의할 것입니다.

AI 데이터 분석이란?

AI 데이터 분석은 AI와 고급 알고리즘을 적용해 대용량 데이터를 분석한다. 기계 학습(ML)을 통해 패턴과 통찰력을 발견하여 모든 상황에서 올바른 결정을 내려 제품을 개선할 수 있습니다.

AI는 데이터 처리를 자동화하고, 이상 현상을 식별하고, 결과를 예측하고, 실행 가능한 권장 사항을 텍스트나 그래프 형식으로 제공할 수 있습니다. 이는 제품 관리자와 팀 전체의 어깨에서 상당한 무게를 덜어줍니다.

하지만 문제가 있습니다. 데이터의 품질이 매우 중요하다는 것입니다.

데이터가 정확하고, 완전하고, 유효하고, 일관되고, 고유하고, 시의적절하고, 사용 목적에 적합하다는 것을 보장할 수 없다면 이는 조직에 나쁜 소식이 될 것입니다. 이러한 요구 사항을 충족하지 않는 데이터 세트의 통찰력을 바탕으로 비즈니스에 중요한 결정을 내려야 한다고 상상해 보십시오.

기본사항: AI 데이터 분석의 4가지 기둥

모든 것은 데이터 수집으로 시작되지만, AI 분석은 데이터를 처리하여 수익에 실질적인 가치를 가져다주는 금 덩어리를 추출하는 방법에 관한 것입니다.

출처: 세션스택

1. 자연어 처리

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용에 초점을 맞춘 AI의 한 분야입니다. NLP는 기계가 의미 있고 유용한 방식으로 인간 언어를 처리하고 생성할 수 있는 조건을 만듭니다.

제품 팀은 NLP를 사용하여 대량의 고객 피드백, 리뷰 및 기타 텍스트 데이터를 평가하여 사용자 선호도 및 요구 사항에 대한 정보를 수집할 수 있습니다. 또한 NLP를 사용하여 감정 분석 및 고객 피드백 분류와 같은 작업을 자동화할 수 있습니다. 이는 시간을 절약하고 팀의 효율성을 향상시킵니다.

간단히 말해서, NLP는 고객의 요구 사항과 요구 사항을 파악하고 그 중 어느 것이 다른 것보다 더 중요한지 우선 순위를 정하는 데 도움이 됩니다.

2. 머신러닝

기계 학습에는 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습하고 예측이나 결정을 내리는 훈련 알고리즘이 포함됩니다. 그들은 방대한 양의 데이터를 분석하고 인간 분석가가 간과할 수 있는 패턴이나 추세를 찾아낼 수 있습니다.

기계 학습 알고리즘은 제품 팀에 그 가치를 보여주었습니다. NLP와 마찬가지로 이를 사용하여 작업을 자동화하고 효율성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 비용을 절감하고 사기를 탐지할 수도 있습니다. 일부 팀에서는 인프라의 예측 유지 관리에도 이를 사용합니다.

3. 신경망

신경망은 인간 두뇌의 구조와 기능을 복제하도록 훈련된 기계 학습 모델입니다. 인간 분석가에게는 분명하지 않을 수 있는 패턴, 추세 및 통찰력을 찾기 위해 광범위한 양의 정보를 처리할 수 있습니다. 신경망은 이미지 인식 및 예측 분석과 같은 작업에 탁월합니다.

이 기술은 디자인 반복을 향상시키고 인간 팀이 놓친 UX 아이디어를 찾아냅니다.

4. 딥러닝

딥러닝의 '깊음'은 사용된 신경망의 깊이에서 비롯됩니다. 3개 이상의 레이어는 깊은 것으로 간주됩니다.

이러한 유형의 인공 신경망은 예측과 결정을 내리도록 훈련할 수 있으며 이미지 인식 및 자연어 처리를 위해 수많은 숨겨진 레이어 와 대량의 정보를 사용할 수 있습니다. 딥 러닝은 이미 대규모 데이터 세트에서 실행 가능한 통찰력을 추출하여 전체 산업에 혁명을 일으켰습니다.

제품 팀은 딥 러닝을 통해 사용자 경험을 개선하고 가격 전략을 최적화하며 지속적으로 비즈니스 성장을 촉진합니다.

제품팀에 AI 데이터 분석을 사용하면 얻을 수 있는 3가지 이점

AI 데이터 분석은 제품 팀에 수많은 이점을 제공하지만 여기서는 세 가지만 다루고 있습니다.

첫 번째는 귀중한 통찰력과 예측 분석을 통한 향상된 의사결정입니다. 또한 고객 행동, 선호도, 요구 사항을 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

다음으로, AI 분석은 반복적인 작업을 자동화하고 효율성과 생산성을 높여 프로세스를 혁신합니다.

마지막으로 트렌드를 살펴보고 시장 수요를 예측하며 혁신적인 제품을 제공함으로써 경쟁 우위를 제공합니다.

“ AI 분석은 방대한 양의 데이터를 분석하고 데이터 세트의 핵심을 담고 있는 짧은 요약을 제시하는 힘든 작업을 수행할 수 있습니다. ”

마리야 이바노바
제품 관리자, SessionStack

Mariya Ivanova는 계속해서 이렇게 말합니다. “그런 다음 특정 패턴을 찾아내도록 훈련된 모델은 팀 구성원에게 추가 분석을 위한 권장 사항(세분화 및 퍼널 분석 권장 사항)은 물론 제품 반복을 고안하는 출발점 역할을 하는 UX 및 UI 팁을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 새로운 기능.”

출처: 세션스택

1. 의사결정 강화

AI 알고리즘은 인간 분석가로 구성된 가장 큰 팀보다 몇 배나 더 많은 양의 데이터를 분석할 수 있습니다.

알고리즘은 패턴과 상관관계를 식별하여 의사결정을 완전히 새로운 수준으로 끌어올립니다. 여러 줄의 원시 데이터가 있는 괴물 같은 Excel 스프레드시트를 멍하니 바라보는 대신 제품 관리자가 몇 가지 전략적 최적화 팁을 통해 무엇을 할 수 있는지 상상해 보십시오.

고객을 이해하면 훌륭해야 했지만 그렇지 않은 잘못된 기능이나 구성 요소 없이 대상 고객의 요구 사항을 엄격하게 따르는 제품 로드맵을 개발할 수 있는 기회가 제공됩니다.

또한 실시간 성과 추적을 통해 지속적인 개선 피드백을 제공하므로 더욱 쉽고 빠르게 전환할 수 있습니다. 수동 데이터 분석 작업을 자동화하면 시간과 리소스가 절약되므로 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있습니다.

올바른 KPI를 기반으로 강력한 제품 전략과 로드맵을 만드는 것이 더 쉬워질 것입니다. 바라건대, 목표를 달성하고 초과하는 것도 마찬가지로 쉬울 것입니다.

2. 효율성 및 생산성 향상

AI 데이터 분석을 통해 제품 팀은 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 수행하도록 머신을 설정할 수 있습니다.

바쁜 제품 관리자에게 이는 더 전략적인 활동에 집중할 수 있는 더 많은 시간을 의미하는 반면, 엔지니어에게는 작업 처리 시간이 더 빨라질 수 있음을 의미합니다. 또한 AI는 UX 병목 현상이나 인프라 비효율성과 같은 개선 영역을 식별하여 제품 개발 프로세스를 최적화하는 데 도움이 됩니다.

결국 고객을 알면 고객 인터뷰, 설문 조사 또는 사용성 테스트에 많은 노력을 들이지 않고도 보다 고객 중심적인 제품을 개발할 수 있습니다.

3. 향상된 사용자 경험

고객을 자세히 알기 위해 시간을 들이지 않는 것은 많은 중소기업이 저지르는 큰 실수입니다.

AI가 제공하는 사용자 행동 및 추세에 대한 뛰어난 통찰력을 통해 더 적은 리소스를 사용하면서 대상 고객을 더 잘 이해할 수 있습니다.

사용자의 불만 사항에 대한 자세한 지식은 기능 우선 순위 결정, 마케팅 전략 및 판매 이니셔티브에 영향을 미치기 때문에 이는 제품 개발에서 중요한 단계입니다. 정량적 통찰력을 제공하기 위해 AI로 강화되는 기존 분석 외에도 세션 재생 과 같은 정성적 데이터 소스도 요약 및 UX 최적화 팁 형태로 AI 입력의 이점을 누릴 수 있습니다.

이러한 모든 이점이 결합되어 고객 요구 사항을 더 잘 충족하고 무슨 일이 있어도 경쟁 우위를 유지할 수 있도록 도와줍니다.

AI 분석의 힘을 보여주는 업계 최고의 사용 사례

여느 신기술과 마찬가지로 가장 먼저 묻는 질문은 "이것을 어떻게 사용하나요?"입니다.

제품팀의 다양한 AI 사용 사례 중 몇 가지만 언급해 보겠습니다.

• 예측 분석 : 과거 데이터와 오픈 소스 업계 데이터를 기반으로 고객 행동과 추세를 예측하면 추구할 가치가 있는 제품과 기능에 대해 많은 비용이 드는 가정을 절약할 수 있습니다.
• 품질 보증 : 제품 데이터의 패턴과 이상 징후를 식별하면 엔지니어가 품질 문제를 사전에 해결하고 생산 과정에서 나타나는 비용이 많이 드는 버그로부터 귀중한 리소스를 절약할 수 있습니다.
• 시장 조사 : AI 분석을 사용하여 시장 데이터를 수집하고 분석하여 아이디어 구상, 출시부터 최적화까지 모든 단계에서 제품 개발 및 전략에 대한 더 깊은 통찰력을 찾을 수 있습니다.
• 경쟁 분석 : 제품 팀은 경쟁사의 성과와 시장 동향을 추적하여 앞서 나갈 수 있습니다.
• 가격 최적화 : 다른 사용 사례와 결합하여 가격 전략 및 고객 행동을 분석하면 기업은 수익성을 극대화할 수 있습니다.

또한 일부 산업별 사용 사례도 살펴보겠습니다.

SaaS

AI 분석은 SaaS 제품 팀이 사용자 행동과 선호도를 탐색하여 플랫폼을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다.

SaaS 제품 관리자는 고객이 가장 중요하게 생각하는 기능을 정확히 찾아 개발 노력에 집중할 수 있습니다. 고객 사용 데이터의 추세를 인식하는 것은 많은 비즈니스에 중요한 결정의 기초이며 실행 가능한 항목을 실시간으로 추천하는 자동화된 검색 시스템을 갖추는 것은 정말 놀라운 일입니다.

그뿐만 아니라 AI 기능을 개인화 알고리즘, 타겟 마케팅 캠페인 등 다양한 워크플로에 통합할 수도 있습니다.

핀테크

AI 데이터 분석은 보다 정확한 재무 예측과 보다 효율적인 위험 관리를 추진함으로써 이미 핀테크 산업을 변화시키고 있습니다.

고객 서비스에서 AI 기반 챗봇은 항상 맞춤형 지원을 제공함으로써 전반적인 경험을 향상시킵니다. 마지막으로, AI 모델은 잠재적인 사기를 표시하도록 훈련되어 사람이 확인하는 것보다 훨씬 빠르게 추가 조사를 위해 의심스러운 거래를 식별할 수 있습니다.

전자상거래

AI 기반 추천 시스템은 제품 제안을 개인화하여 전환율과 매출을 높일 수 있습니다.

“개인화의 중요한 요소는 가치 사슬 전반에 걸쳐 추가적인 가치를 창출하는 자산인 고객에 대한 더 나은 데이터와 통찰력을 구축하는 것입니다. 우리 연구에 따르면 개인화에 대한 ROI는 전통적인 대량 마케팅의 ROI를 빠르게 능가할 것입니다.” - 맥킨지 앤 컴퍼니

또한 AI 분석은 고객 피드백과 리뷰를 바탕으로 제품 관리자에게 목표 개선 사항에 대한 제안을 제시합니다.

빠르게 변화하는 시장에서 AI는 경쟁 우위를 제공하는 최첨단 도구가 될 수 있습니다.

보건 의료

의료는 이 주제와 관련된 가장 유망한 분야 중 하나입니다. 엑스레이, CT 스캔, 생검 슬라이드 등의 의료 데이터를 AI 알고리즘에 제공하면 예방 활동을 알리는 특정 인구의 추세나 변화를 파악하는 데 도움이 됩니다.

이러한 유형의 분석은 사례별 시나리오에서 사용되어 질병이 신체적으로 나타나기 전에 찾아낼 수도 있습니다. 그 결과 특히 암이나 심혈관 질환과 같은 위협에 대해 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

보너스 사용 사례: 클라우드 및 인프라 비용 관리

클라우드 비용은 저렴하지 않습니다. 귀하는 해당 가격을 계산에 포함하지 않으면 가격이 성장을 저해하는 경향이 있다는 것을 알고 있을 것입니다. 이것이 귀하의 상황이라면 AI 분석을 사용하여 비효율성 또는 낭비 영역을 식별하고 지출을 최적화하십시오.

클라우드 사용에서 발생하는 원시 데이터를 분석하는 것은 리소스 크기 조정 또는 예약 인스턴스 구현과 같은 비용 절감 권장 사항을 제공하는 AI 전문 분야입니다.

제품 워크플로우에서 AI 분석 사용을 시작하는 방법

프로세스는 간단하지만 어떤 요소가 귀하의 비즈니스에 적합한지 주의를 기울여야 합니다.

출처: 세션스택

• 어떤 영역이 가장 큰 혜택을 받을지 파악해야 합니다. UX 최적화 부분? 자원 개선 측면? 고객 지원? 매상? 그들 모두?
• 그런 다음 귀하의 비즈니스 요구 사항과 목표에 적합한 도구를 조사하고 선택하십시오. 선택한 도구가 데이터 소스와 얼마나 잘 통합되는지, 그리고 성장에 따라 지출을 늘려야 하는지 여부를 염두에 두십시오. 새로운 공급업체를 선택하기로 결정한 경우 올바른 방향으로 나아갈 수 있는지 알아보세요.
• 다음으로 작은 데이터세트로 연습해 보세요. AI 분석 도구를 워크플로에 통합할 때 모범 사례에서는 먼저 데이터 분석가가 쉽게 확인할 수 있는 소규모 데이터 세트로 연습하는 것을 제안합니다. 이렇게 하면 대규모 작업으로 이동하기 전에 모든 것이 원활하게 실행된다는 것을 알 수 있습니다.
• 마지막으로, 팀을 교육하는 것을 잊지 마세요. 팀은 AI 분석 도구에서 생성된 통찰력을 효과적으로 사용하고 해석하는 방법을 알아야 합니다. 우리가 AI에 올인하고 싶은 만큼, 잘 훈련된 사람들의 전문 지식을 앞지르는 것은 유용한 아이디어가 아닙니다.

팀이 중복에 대해 걱정해야 합니까?

데이터 분석가는 가까운 미래에 중복되는 것에 대해 지나치게 걱정하지 않을 것입니다. 그들은 당면한 작업의 복잡성을 알고 AI 모델의 한계를 이해합니다. 하지만 다른 직업은 어떻습니까?

제품 팀의 일부 하급 직책이나 반복적인 작업을 처리하는 사람은 어느 시점에서는 쓸모 없게 될 수 있지만 자동화는 항상 그랬으며 꽤 오랫동안 존재해 왔습니다.

AI는 인간 지능을 대체하는 것과는 거리가 멀고 분석에 관한 한 전략적 결정을 AI에 맡기고 싶지 않을 것입니다. 일어날 수 있는 최악의 상황은 스프레드시트가 어떻게 생겼는지 잊어버리는 것입니다. 정말 끔찍해요, 그렇죠?

파도를 타거나 익사하는 것은 당신에게 달려 있습니다

AI 데이터 분석은 혼합된 데이터에서 가치를 추출하고 더 나은 정보에 입각한 전략적 결정을 내릴 수 있는 강력한 도구를 제공함으로써 제품 팀을 혁신하고 있습니다.

SaaS, 핀테크, 전자상거래 등의 산업은 이미 AI 데이터 분석의 이점을 누리고 있으며 다른 많은 산업도 이에 속도를 내고 있습니다.

앞서 나가려면 제품 팀의 워크플로에 AI 분석을 도입하세요. 엔지니어부터 제품 관리자까지 AI 도구가 생성하는 통찰력을 기반으로 팀 결과의 품질이 향상될 수 있습니다. 이러한 혁신의 물결이 펼쳐질 때 뒤쳐질지 여부를 결정하는 것은 귀하에게 달려 있습니다.

NLP는 최근 많은 발전을 이루었습니다. NLP가 비즈니스에 미치는 영향과 작동 방식에 대해 자세히 알아보세요.