Cum va transforma AI Data Analytics echipele de produse

De parcă ai avea nevoie de o altă transformare.

Dacă sunteți în căutarea unui mic răgaz de la schimbările constante care au avut loc asupra speciilor noastre nu atât de umile, îmi pare rău să vă informez că acest lucru nu se va întâmpla prea curând.

Inteligența artificială (AI) este aici și a schimbat deja jumătate din lume – cel puțin pentru afacerile digitalizate. Nu e rău, dar este nevoie de ceva timp pentru a accepta.

Pentru echipele de produse ale căror vieți sunt un proces iterativ la nesfârșit, acest lucru nu ar trebui să fie un șoc. Sau cel puțin așa sperăm pentru că vor vedea roata învârtindu-se din ce în ce mai repede acum.

Analiza datelor AI, ca bază pentru decizii strategice mai bune, va fi forța motrice din spatele acestui ritm accelerat. În acest articol, vom discuta despre cum se întâmplă acest lucru – de la elementele de bază la cele mai importante.

Ce este analiza datelor AI?

Analiza datelor AI aplică AI și algoritmi avansați pentru a analiza cantități mari de date. Cu învățarea automată (ML) , descoperă modele și perspective, astfel încât să puteți lua deciziile corecte în fiecare context pentru a vă îmbunătăți produsul.

AI poate automatiza procesarea datelor, poate identifica anomalii, poate prezice rezultate și poate oferi recomandări acționabile sub formă de text sau grafice. Acest lucru ridică o greutate semnificativă de pe umerii oricărui manager de produs și a întregii sale echipe.

Dar există o captură: calitatea datelor este foarte importantă.

Dacă nu vă puteți asigura că datele dvs. sunt exacte, complete, valide, consecvente, unice, oportune și potrivite pentru scopul pe care îl utilizați, aceasta va fi o veste proastă pentru organizația dvs. Imaginați-vă că trebuie să vă bazați o decizie critică pentru afaceri pe informațiile dintr-un set de date care nu îndeplinește aceste cerințe.

Elementele de bază: 4 piloni ai analizei datelor AI

Deși totul începe cu colectarea de date, analiza AI se referă la modul de procesare a datelor pentru a extrage pepitele de aur care aduc valoare tangibilă rezultatului tău.

Sursa: SessionStack

1. Prelucrarea limbajului natural

Procesarea limbajului natural (NLP) este o ramură a IA care se concentrează pe interacțiunea dintre computere și limbajul uman. NLP creează condițiile pentru ca mașinile să proceseze și să genereze limbajul uman într-un mod semnificativ și util.

Echipele de produse pot folosi NLP pentru a evalua volume mari de feedback, recenzii și alte date textuale ale clienților pentru a culege informații despre preferințele și nevoile utilizatorilor. De asemenea, puteți utiliza NLP pentru a automatiza sarcini precum analiza sentimentelor și clasificarea feedback-ului clienților. Acest lucru economisește timp și îmbunătățește eficiența echipei.

Mai simplu, NLP vă ajută să vă adaptați nevoilor și dorințelor clienților dvs. și să stabiliți prioritate care dintre ele sunt mai importante decât altele.

2. Învățare automată

Învățarea automată implică antrenarea algoritmilor pentru a învăța din date și pentru a face predicții sau decizii fără programare explicită. Aceștia pot analiza cantități mari de date și pot descoperi modele sau tendințe pe care analiștii umani le pot trece cu vederea.

Algoritmii de învățare automată și-au arătat valoarea echipelor de produse. La fel ca și în cazul NLP, le puteți folosi pentru a automatiza sarcini și pentru a îmbunătăți eficiența, dar reduc costurile și pentru a detecta frauda. Unele echipe le folosesc chiar și pentru întreținerea predictivă a infrastructurii.

3. Rețele neuronale

Rețelele neuronale sunt modele de învățare automată antrenate pentru a reproduce structura și funcționalitatea creierului uman. Ei pot procesa cantități mari de informații pentru a găsi modele, tendințe și perspective care ar putea să nu fie evidente pentru analiștii umani. Rețelele neuronale excelează în sarcini precum recunoașterea imaginilor și analiza predictivă.

Această tehnologie avansează iterațiile de design și descoperă idei de UX pe care echipa umană le scapă.

4. Învățare profundă

„Profunzimea” în învățarea profundă provine din profunzimea rețelelor neuronale utilizate. Mai mult de trei straturi sunt considerate adânci.

Acest tip de rețea neuronală artificială poate fi antrenat să facă predicții și decizii și să utilizeze numeroase straturi ascunse și cantități mari de informații pentru recunoașterea imaginilor și procesarea limbajului natural. Învățarea profundă a revoluționat deja industrii întregi prin extragerea de informații utile din seturi de date considerabile.

Echipele de produse depind de învățarea profundă pentru a îmbunătăți experiențele utilizatorilor, pentru a optimiza strategiile de preț și pentru a promova în mod durabil creșterea afacerii.

3 beneficii ale utilizării analizei datelor AI pentru echipa dvs. de produse

Analiza datelor AI oferă numeroase beneficii echipelor de produse, deși acoperim doar trei.

Primul este îmbunătățirea procesului decizional prin informații valoroase și analize predictive. De asemenea, facilitează înțelegerea comportamentului, preferințelor și nevoilor clienților.

Apoi, analiza AI transformă procesele prin automatizarea sarcinilor repetitive și creșterea eficienței și productivității.

În cele din urmă, oferă un avantaj competitiv prin urmărirea tendințelor, anticiparea cerințelor pieței și furnizarea de produse inovatoare.

„ Analitica AI poate lua munca grea de dragare a unor cantități mari de date și poate crea rezumate scurte care dețin esența setului de date. ”

Maria Ivanova
Manager de produs, SessionStack

Mariya Ivanova continuă: „Atunci, un model antrenat să identifice modele specifice poate ajuta membrii echipei cu recomandări pentru analize ulterioare (recomandări de segmentare și analiză pâlnie), precum și sfaturi UX și UI care servesc ca punct de plecare în conceperea iterațiilor de produs și chiar functii noi."

Sursa: SessionStack

1. Luare a deciziilor îmbunătățită

Algoritmii AI pot analiza cantități mari de date – de multe ori mai mari decât cea mai mare echipă de analiști umani.

Algoritmii identifică modele și corelații, ridicând procesul decizional la un nivel cu totul nou. Imaginați-vă ce ar putea face un manager de produs cu câteva sfaturi de optimizare strategică, în loc să se uite în gol la o foaie de calcul Excel monstruoasă cu rânduri peste rânduri de date brute.

Înțelegerea clienților vă oferă șansa de a dezvolta o foaie de parcurs de produs, care să urmeze nevoile publicului dvs. țintă, fără caracteristici sau componente care ar fi trebuit să fie grozave, dar... nu sunt.

În plus, urmărirea în timp real a performanței oferă feedback de îmbunătățire continuă, astfel încât să puteți pivota mai ușor și mult mai rapid. Automatizarea sarcinilor manuale de analiză a datelor economisește timp și resurse, permițându-vă să vă concentrați pe inițiative strategice.

Crearea unei strategii robuste de produs și a unei foi de parcurs bazate pe KPI-uri potriviți va fi mai ușoară. Sperăm că va fi la fel de ușor de îndeplinit și de depășit obiectivele tale.

2. Eficiență și productivitate îmbunătățite

Cu analiza datelor AI, echipele de produse pot configura o mașină pentru a face sarcini repetitive și consumatoare de timp.

Pentru un manager de produs ocupat, acest lucru înseamnă mai mult timp pentru a se concentra pe activități mai strategice, în timp ce pentru un inginer ar putea însemna o schimbare mai rapidă a sarcinilor. AI ajută, de asemenea, la optimizarea proceselor de dezvoltare a produselor prin identificarea zonelor de îmbunătățire, cum ar fi blocajele UX sau ineficiența infrastructurii.

La sfârșitul zilei, cunoașterea clienților dvs. duce la dezvoltarea de produse mai centrate pe client, fără a fi nevoie să depuneți la fel de mult efort pentru interviurile clienților, sondaje sau teste de utilizare.

3. Experiență îmbunătățită a utilizatorului

Neglijarea de a-și face timp pentru a-și cunoaște clienții în detaliu este o greșeală majoră pe care o fac multe întreprinderi mici.

Perspectivele extraordinare asupra comportamentului și tendințelor utilizatorilor pe care AI le oferă vă oferă o mai bună înțelegere a publicului țintă, folosind mai puține resurse.

Acesta este un pas important în dezvoltarea produsului, deoarece cunoașterea intimă a punctelor dureroase ale utilizatorilor informează deciziile de prioritizare a caracteristicilor, strategia de marketing și inițiativele de vânzări. Pe lângă faptul că analiza tradițională este îmbunătățită de AI pentru a oferi informații cantitative, sursele de date calitative, cum ar fi redarea sesiunii, beneficiază și de intrarea AI sub formă de rezumate și sfaturi de optimizare UX.

Toate aceste beneficii se reunesc pentru a vă ajuta să satisfaceți mai bine nevoile clienților și să rămâneți în fața concurenței, indiferent de situație.

Cele mai bune cazuri de utilizare din industrie care prezintă puterea analizei AI

Ca și în cazul oricărei tehnologii noi, prima întrebare pe care ați putea-o pune este „Cum folosesc aceasta?”

Să numim doar câteva dintre numeroasele cazuri de utilizare a AI pentru echipele de produse.

• Analiză predictivă : prognozarea comportamentului și tendințelor clienților pe baza datelor istorice și a datelor din industrie open-source vă poate economisi o mulțime de presupuneri costisitoare despre produse și caracteristici care merită urmărite.
• Asigurarea calității : identificarea modelelor și a anomaliilor în datele despre produse îi ajută pe ingineri să abordeze problemele de calitate în mod proactiv și salvează resurse valoroase de la erorile costisitoare care apar în producție.
• Cercetare de piață : puteți utiliza analiza AI pentru a colecta și analiza date de piață pentru a găsi informații mai profunde pentru dezvoltarea și strategia de produs în fiecare etapă – de la ideare și lansare până la optimizare.
• Analiza competitivă : echipele de produse pot urmări performanța concurenței și tendințele pieței pentru a rămâne în frunte.
• Optimizarea prețurilor : Împreună cu celelalte cazuri de utilizare, analiza strategiilor de preț și a comportamentului clienților pune companiile pe drumul către profitabilitatea maximă.

Să ne uităm și la câteva cazuri de utilizare specifice industriei.

SaaS

Analiza AI permite echipelor de produse SaaS să profite la maximum de platformele lor prin explorarea comportamentului și preferințele utilizatorilor.

În calitate de manager de produs SaaS, puteți identifica caracteristicile la care clienții dvs. țin cel mai mult, astfel încât să vă puteți concentra eforturile de dezvoltare. Recunoașterea tendințelor în ceea ce privește datele de utilizare a clienților stă la baza multor decizii critice pentru afaceri, iar existența unui sistem de scanare automatizat care recomandă, de asemenea, elemente acționabile în timp real, este uimitoare.

Nu numai asta, dar veți putea integra capabilitățile AI în diverse fluxuri de lucru, cum ar fi algoritmi de personalizare și campanii de marketing direcționate.

FinTech

Analiza datelor AI transformă deja industria fintech, făcând eforturi pentru previziuni financiare mai precise și pentru un management mai eficient al riscurilor.

În serviciul pentru clienți, chatbot-urile bazate pe inteligență artificială îmbunătățesc experiența generală oferind asistență personalizată în orice moment. În cele din urmă, modelele AI pot fi antrenate pentru a semnala potențialele fraude, identificând tranzacțiile suspecte pentru investigații ulterioare mult mai rapid decât eforturile umane de verificare.

Comerț electronic

Sistemele de recomandare bazate pe inteligență artificială pot personaliza sugestiile de produse, crescând astfel ratele de conversie și vânzările.

„Un element esențial al personalizării este construirea de date și perspective mai bune despre clienți, un activ care generează, de asemenea, valoare suplimentară de-a lungul lanțului valoric. Cercetarea noastră sugerează că rentabilitatea investiției pentru personalizare o va depăși rapid pe cea a marketingului de masă tradițional.” - McKinsey & Company

În plus, analiza AI se bazează pe feedback-ul și recenziile clienților pentru a prezenta managerilor de produs sugestii pentru îmbunătățiri specifice.

Pe această piață cu ritm rapid, AI poate fi instrumentul de ultimă oră care vă oferă un avantaj competitiv.

Sănătate

Asistența medicală este unul dintre cele mai promițătoare domenii în jurul acestui subiect. Hrănirea algoritmilor AI cu date medicale, cum ar fi raze X, tomografii și diapozitive de biopsie ajută la identificarea tendințelor sau schimbărilor în anumite populații care vor informa activitățile preventive.

Acest tip de analiză poate fi folosit și în scenarii de la caz la caz pentru a găsi afecțiuni medicale înainte ca acestea să se manifeste fizic. Rezultatul este rezultate mai bune, mai ales cu amenințări precum cancerul sau bolile cardiovasculare.

Caz de utilizare bonus: gestionarea costurilor de cloud și infrastructură

Costurile cloud nu sunt ieftine. Probabil știți că prețurile lor tind să acreze orice creștere atunci când nu le-ați inclus în calcule. Dacă aceasta este situația dvs., utilizați analiza AI pentru a identifica zonele de ineficiență sau risipă și pentru a optimiza cheltuielile.

Analiza datelor brute din utilizarea cloudului este o specialitate AI care oferă recomandări de economisire a costurilor, cum ar fi dimensionarea resurselor sau implementarea instanțelor rezervate.

Cum să începeți să utilizați analiza AI în fluxul de lucru al produsului

Procesul este simplu, dar va trebui să acordați atenție factorilor potriviți pentru afacerea dvs.

Sursa: SessionStack

• Trebuie să identificați care zone vor beneficia cel mai mult. Partea de optimizare UX? Aspectul de îmbunătățire a resurselor? Relații Clienți? Vânzări? Toti?
• Apoi, cercetați și selectați un instrument care se potrivește nevoilor și obiectivelor dvs. de afaceri. Fiți atenți la cât de bine se integrează instrumentul pe care îl alegeți cu sursele de date și dacă va trebui să vă creșteți cheltuielile pe măsură ce creșteți. Aflați dacă veți putea corecta cursul dacă decideți să alegeți un nou furnizor.
• În continuare, exersați cu seturi de date mici. Când integrați instrumentul de analiză AI în fluxul dvs. de lucru, cele mai bune practici vă sugerează să exersați mai întâi cu seturi de date mici care pot fi verificate cu ușurință de către analiștii dvs. de date. În acest fel, veți ști că totul funcționează fără probleme înainte de a trece la operațiuni la scară largă.
• În cele din urmă, nu uita să-ți antrenezi echipa. Echipa ta trebuie să știe cum să folosească și să interpreteze eficient informațiile generate de instrumentul de analiză AI. Oricât de mult ne-am dori să facem all-in pe AI, nu este o idee utilă să renunțăm la expertiza oamenilor bine pregătiți.

Ar trebui echipa ta să-și facă griji pentru concedieri?

Analiștii de date probabil nu sunt prea preocupați de faptul că vor deveni redundanți în viitorul apropiat. Ei cunosc complexitatea sarcinilor la îndemână și înțeleg limitările modelelor AI, dar cum rămâne cu alte locuri de muncă?

Unele posturi de juniori din echipele de produse sau oameni care se ocupă de sarcini repetitive ar putea deveni învechite la un moment dat, dar despre asta a fost întotdeauna automatizarea – și există de ceva timp.

AI este departe de a înlocui inteligența umană și, în ceea ce privește analiza, oricum nu ați dori să lăsați la latitudinea AI să ia decizii strategice. Cel mai rău lucru care se poate întâmpla este să uiți cum arată o foaie de calcul. Îngrozitor, nu?

Călărirea valului sau înecul: depinde de tine

Analiza datelor AI revoluționează echipele de produse, oferindu-le instrumente puternice pentru a extrage valoare din pachetul lor mixt de date și pentru a lua decizii strategice mai bine informate.

Industrii precum SaaS, fintech și comerțul electronic se bucură deja de beneficiile analizei datelor AI și multe altele sunt la curent.

Pentru a rămâne în avans, adoptați analiza AI în fluxul de lucru al echipei de produse. De la ingineri la manageri de produs, calitatea rezultatelor echipei se poate îmbunătăți pe baza informațiilor pe care le generează un instrument AI. Depinde de dvs. să decideți dacă veți rămâne în urmă atunci când acest val de inovații va fi lansat.

NLP a parcurs un drum lung în trecutul recent. Aflați mai multe despre implicațiile de afaceri ale NLP și cum funcționează.