การวิเคราะห์ข้อมูล AI จะเปลี่ยนโฉมทีมผลิตภัณฑ์อย่างไร

ราวกับว่าคุณต้องการการเปลี่ยนแปลงอีกครั้ง

หากคุณกำลังมองหาการผ่อนปรนเล็กน้อยจากการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องซึ่งเกิดขึ้นกับสายพันธุ์ที่ไม่ต่ำต้อยของเรา ขออภัยที่ต้องแจ้งให้คุณทราบว่าสิ่งนี้จะไม่เกิดขึ้นในเร็วๆ นี้

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาถึงแล้ว และได้พลิกโลกของเราไปแล้วครึ่งหนึ่ง อย่างน้อยก็สำหรับธุรกิจดิจิทัล นั่นก็ไม่ได้แย่ แต่ต้องใช้เวลาพอสมควรในการยอมรับ

สำหรับทีมผลิตภัณฑ์ที่มีกระบวนการที่ต้องทำซ้ำอย่างไม่มีที่สิ้นสุด เรื่องนี้ไม่ใช่เรื่องน่าตกใจ หรืออย่างน้อยเราก็หวังเช่นนั้นเพราะพวกเขาจะได้เห็นวงล้อหมุนเร็วขึ้นเรื่อยๆ ในตอนนี้

การวิเคราะห์ข้อมูล AI ซึ่งเป็นพื้นฐานสำหรับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่ดีขึ้น จะเป็นแรงผลักดันเบื้องหลังก้าวที่รวดเร็วนี้ ในบทความนี้ เราจะพูดถึงว่าสิ่งนี้เกิดขึ้นได้อย่างไร ตั้งแต่พื้นฐานไปจนถึงเนื้อหาสำคัญ

การวิเคราะห์ข้อมูล AI คืออะไร?

การวิเคราะห์ข้อมูล AI ใช้ AI และอัลกอริธึมขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ช่วยให้ค้นพบรูปแบบและข้อมูลเชิงลึก เพื่อให้คุณสามารถตัดสินใจได้อย่างถูกต้องในทุกบริบทเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์ของคุณ

AI สามารถทำให้การประมวลผลข้อมูลเป็นอัตโนมัติ ระบุความผิดปกติ คาดการณ์ผลลัพธ์ และเสนอคำแนะนำที่สามารถดำเนินการได้ในรูปแบบของข้อความหรือกราฟ สิ่งนี้จะช่วยยกน้ำหนักที่สำคัญให้กับผู้จัดการผลิตภัณฑ์และทีมงานทั้งหมด

แต่มีข้อดีคือคุณภาพของข้อมูลมีความสำคัญ มาก

หากคุณไม่สามารถมั่นใจได้ว่าข้อมูลของคุณถูกต้อง ครบถ้วน ถูกต้อง สม่ำเสมอ ไม่ซ้ำใคร ทันเวลา และเหมาะสมกับวัตถุประสงค์ที่คุณใช้อยู่ จะกลายเป็นข่าวร้ายสำหรับองค์กรของคุณ ลองจินตนาการถึงการตัดสินใจที่มีความสำคัญทางธุรกิจโดยอาศัยข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลที่ไม่ตรงตามข้อกำหนดเหล่านี้

พื้นฐาน: 4 เสาหลักของการวิเคราะห์ข้อมูล AI

แม้ว่าทุกอย่างจะเริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูล แต่การวิเคราะห์ AI นั้นเป็นเรื่องเกี่ยวกับวิธีการประมวลผลข้อมูลเพื่อแยกก้อนทองคำที่นำมูลค่าที่จับต้องได้มาสู่ผลกำไรของคุณ

ที่มา: SessionStack

1. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่มุ่งเน้นไปที่ปฏิสัมพันธ์ระหว่างคอมพิวเตอร์กับภาษามนุษย์ NLP สร้างเงื่อนไขสำหรับเครื่องจักรในการประมวลผลและสร้างภาษามนุษย์ด้วยวิธีที่มีความหมายและมีประโยชน์

ทีมผลิตภัณฑ์สามารถใช้ NLP เพื่อประเมินผลตอบรับจากลูกค้า บทวิจารณ์ และข้อมูลข้อความอื่นๆ จำนวนมากเพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับความชอบและความต้องการของผู้ใช้ คุณยังสามารถใช้ NLP เพื่อทำให้งานต่างๆ เป็นอัตโนมัติ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก และการจัดหมวดหมู่คำติชมของลูกค้า ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและปรับปรุงประสิทธิภาพของทีม

พูดง่ายๆ ก็คือ NLP ช่วยให้คุณปรับให้เข้ากับความต้องการและความต้องการของลูกค้า และจัดลำดับความสำคัญว่าข้อใดมีความสำคัญมากกว่าผู้อื่น

2. การเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมการฝึกอบรมเพื่อเรียนรู้จากข้อมูลและคาดการณ์หรือตัดสินใจโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน พวกเขาสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลและเปิดเผยรูปแบบหรือแนวโน้มที่นักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์อาจมองข้ามไป

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องได้แสดงคุณค่าให้กับทีมผลิตภัณฑ์แล้ว เช่นเดียวกับ NLP คุณสามารถใช้สิ่งเหล่านี้เพื่อทำให้งานเป็นอัตโนมัติและปรับปรุงประสิทธิภาพ แต่ยังช่วยลดต้นทุนและตรวจจับการฉ้อโกงอีกด้วย บางทีมถึงกับใช้สิ่งเหล่านี้เพื่อการบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานเชิงคาดการณ์

3. โครงข่ายประสาทเทียม

โครงข่ายประสาทเทียมเป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการฝึกให้จำลองโครงสร้างและการทำงานของสมองมนุษย์ พวกเขาสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อค้นหารูปแบบ แนวโน้ม และข้อมูลเชิงลึกที่นักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์อาจไม่ชัดเจน โครงข่ายประสาทเทียมมีความเป็นเลิศในงานต่างๆ เช่น การจดจำรูปภาพและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

เทคโนโลยีนี้ทำให้การออกแบบซ้ำก้าวหน้าและเปิดเผยแนวคิด UX ที่ทีมมนุษย์พลาดไป

4. การเรียนรู้เชิงลึก

“เชิงลึก” ในการเรียนรู้เชิงลึกมาจากส่วนลึกของโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้ มากกว่าสามชั้นถือว่าลึก

โครงข่ายประสาทเทียมประเภทนี้สามารถฝึกให้คาดการณ์และตัดสินใจได้ และใช้ ชั้นที่ซ่อนอยู่ จำนวนมากและข้อมูลจำนวนมากสำหรับการจดจำภาพและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การเรียนรู้เชิงลึกได้ปฏิวัติอุตสาหกรรมทั้งหมดแล้วโดยการดึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่

ทีมผลิตภัณฑ์อาศัยการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ เพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การกำหนดราคา และส่งเสริมการเติบโตของธุรกิจอย่างยั่งยืน

ประโยชน์ 3 ประการของการใช้การวิเคราะห์ข้อมูล AI สำหรับทีมผลิตภัณฑ์ของคุณ

การวิเคราะห์ข้อมูล AI ให้ประโยชน์มากมายแก่ทีมผลิตภัณฑ์ แม้ว่าเราจะกล่าวถึงเพียงสามประการเท่านั้น

ประการแรกคือการปรับปรุงการตัดสินใจผ่านข้อมูลเชิงลึกอันทรงคุณค่าและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ นอกจากนี้ยังช่วยให้เข้าใจพฤติกรรม ความชอบ และความต้องการของลูกค้าได้ง่ายขึ้น

ต่อไป การวิเคราะห์ AI จะเปลี่ยนกระบวนการโดยการทำงานซ้ำ ๆ โดยอัตโนมัติและเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผล

สุดท้ายนี้ให้ความได้เปรียบทางการแข่งขันโดยมองหาแนวโน้ม คาดการณ์ความต้องการของตลาด และส่งมอบผลิตภัณฑ์ที่เป็นนวัตกรรม

“ การวิเคราะห์ AI สามารถทำงานหนักในการขุดผ่านข้อมูลจำนวนมหาศาล และมาพร้อมกับบทสรุปสั้นๆ ที่ถือเป็นสาระสำคัญของชุดข้อมูล ”

มารียา อิวาโนวา
ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ SessionStack

Mariya Ivanova กล่าวต่อว่า “จากนั้น โมเดลที่ได้รับการฝึกให้ระบุรูปแบบที่เฉพาะเจาะจงสามารถช่วยสมาชิกในทีมด้วยคำแนะนำสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม (คำแนะนำในการแบ่งกลุ่มและการวิเคราะห์ช่องทาง) รวมถึงเคล็ดลับ UX และ UI ที่ทำหน้าที่เป็นจุดเริ่มต้นในการคิดค้นการทำซ้ำผลิตภัณฑ์ และแม้กระทั่ง คุณสมบัติใหม่”

ที่มา: SessionStack

1. การตัดสินใจที่ดีขึ้น

อัลกอริธึม AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งใหญ่กว่าทีมนักวิเคราะห์มนุษย์ที่ใหญ่ที่สุดหลายเท่า

อัลกอริธึมจะระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ ยกระดับการตัดสินใจไปสู่อีกระดับหนึ่ง ลองนึกภาพว่าผู้จัดการผลิตภัณฑ์สามารถทำอะไรได้บ้างด้วยเคล็ดลับการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงกลยุทธ์ แทนที่จะต้องจ้องมองสเปรดชีต Excel อันมหึมาที่มีข้อมูลดิบเป็นแถวๆ

การทำความเข้าใจลูกค้าของคุณทำให้คุณมีโอกาสที่จะพัฒนาแผนงานผลิตภัณฑ์ตามความต้องการของกลุ่มเป้าหมายของคุณอย่างใกล้ชิด โดยไม่มีคุณลักษณะหรือส่วนประกอบที่หลงทางที่ควรจะดีแต่...ไม่ใช่

ยิ่งไปกว่านั้น การติดตามประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ยังให้ข้อเสนอแนะด้านการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้คุณสามารถหมุนได้ง่ายขึ้นและเร็วขึ้น การทำงานวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเองโดยอัตโนมัติช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากร ช่วยให้คุณมุ่งเน้นไปที่การริเริ่มเชิงกลยุทธ์ได้

การสร้าง กลยุทธ์ ผลิตภัณฑ์และแผนงานที่มีประสิทธิภาพ ตาม KPI ที่เหมาะสม จะง่ายขึ้น หวังว่ามันจะเป็นเรื่องง่ายที่จะบรรลุและเกินวัตถุประสงค์ของคุณ

2. ปรับปรุงประสิทธิภาพและผลผลิต

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล AI ทีมผลิตภัณฑ์สามารถตั้งค่าเครื่องจักรให้ทำงานซ้ำๆ และใช้เวลานานได้

สำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่มีงานยุ่ง นี่หมายถึงมีเวลามากขึ้นในการมุ่งเน้นไปที่กิจกรรมเชิงกลยุทธ์มากขึ้น ในขณะที่สำหรับวิศวกร อาจหมายถึงการพลิกฟื้นงานได้เร็วขึ้น AI ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์โดยการระบุพื้นที่ที่ต้องปรับปรุง เช่น คอขวดของ UX หรือความไร้ประสิทธิภาพของโครงสร้างพื้นฐาน

ท้ายที่สุดแล้ว การรู้จักลูกค้าของคุณจะนำไปสู่การพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่เน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลางมากขึ้น โดยไม่จำเป็นต้องใช้ความพยายามมากนักในการสัมภาษณ์ลูกค้า แบบสำรวจ หรือทดสอบการใช้งาน

3. ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้

การละเลยที่จะใช้เวลาทำความรู้จักกับลูกค้าอย่างละเอียดถือเป็นข้อผิดพลาดใหญ่ที่ธุรกิจขนาดเล็กจำนวนมากทำ

ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ธรรมดาเกี่ยวกับพฤติกรรมและแนวโน้มของผู้ใช้ที่ AI นำมาช่วยให้คุณเข้าใจกลุ่มเป้าหมายของคุณได้ดีขึ้นในขณะที่ใช้ทรัพยากรน้อยลง

นี่เป็นขั้นตอนสำคัญในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ เนื่องจากความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับปัญหาของผู้ใช้จะแจ้งการตัดสินใจในการจัดลำดับความสำคัญของคุณลักษณะ กลยุทธ์ทางการตลาด และความคิดริเริ่มในการขาย นอกเหนือจากการวิเคราะห์แบบดั้งเดิมที่ AI เพิ่มเข้ามาเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเชิงปริมาณแล้ว แหล่งข้อมูลเชิงคุณภาพ เช่น การเล่นซ้ำเซสชัน ยังได้รับประโยชน์จากอินพุตของ AI ในรูปแบบของบทสรุปและเคล็ดลับการเพิ่มประสิทธิภาพ UX

สิทธิประโยชน์ทั้งหมดเหล่านี้มารวมกันเพื่อช่วยให้คุณตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดีขึ้น และก้าวนำหน้าคู่แข่งไม่ว่าจะอย่างไรก็ตาม

กรณีการใช้งานในอุตสาหกรรมชั้นนำที่แสดงพลังของการวิเคราะห์ AI

เช่นเดียวกับเทคโนโลยีใหม่ๆ คำถามแรกที่คุณอาจถามคือ “ฉันจะใช้สิ่งนี้ได้อย่างไร”

เรามาพูดถึงกรณีการใช้งาน AI บางส่วนจากหลายๆ กรณีสำหรับทีมผลิตภัณฑ์กัน

• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ : การพยากรณ์พฤติกรรมและแนวโน้มของลูกค้าตามข้อมูลในอดีตและข้อมูลอุตสาหกรรมโอเพ่นซอร์สสามารถช่วยให้คุณประหยัดค่าใช้จ่ายมากมายเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และฟีเจอร์ที่คุ้มค่าแก่การติดตาม
• การประกันคุณภาพ : การระบุรูปแบบและความผิดปกติในข้อมูลผลิตภัณฑ์ช่วยให้วิศวกรแก้ไขปัญหาด้านคุณภาพในเชิงรุก และประหยัดทรัพยากรอันมีค่าจากจุดบกพร่องที่มีค่าใช้จ่ายสูงซึ่งแสดงขึ้นในการผลิต
• การวิจัยตลาด : คุณสามารถใช้การวิเคราะห์ AI เพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลตลาดเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกสำหรับการพัฒนาผลิตภัณฑ์และกลยุทธ์ในทุกขั้นตอน ตั้งแต่แนวคิดและการเปิดตัวไปจนถึงการปรับให้เหมาะสม
• การวิเคราะห์การแข่งขัน : ทีมผลิตภัณฑ์สามารถติดตามผลการดำเนินงานของการแข่งขันและแนวโน้มของตลาดเพื่อก้าวนำหน้า
• การเพิ่มประสิทธิภาพการกำหนดราคา : เมื่อจับคู่กับกรณีการใช้งานอื่นๆ การวิเคราะห์กลยุทธ์การกำหนดราคาและพฤติกรรมของลูกค้าจะทำให้บริษัทต่างๆ อยู่บนเส้นทางสู่ผลกำไรสูงสุด

เรามาดูกรณีการใช้งานเฉพาะอุตสาหกรรมบางกรณีกันด้วย

SaaS

การวิเคราะห์ AI ช่วยให้ทีมผลิตภัณฑ์ SaaS ได้รับประโยชน์สูงสุดจากแพลตฟอร์มของตนโดยการสำรวจพฤติกรรมและความชอบของผู้ใช้

ในฐานะผู้จัดการผลิตภัณฑ์ SaaS คุณสามารถระบุคุณสมบัติที่ลูกค้าของคุณให้ความสำคัญมากที่สุด เพื่อที่คุณจะได้มุ่งความสนใจไปที่การพัฒนาของคุณ การรับรู้แนวโน้มของข้อมูลการใช้งานของลูกค้าเป็นพื้นฐานของการตัดสินใจที่สำคัญทางธุรกิจ และการมีระบบสแกนอัตโนมัติที่แนะนำรายการที่สามารถดำเนินการได้แบบเรียลไทม์ก็เป็นเรื่องที่น่าเหลือเชื่อ

ไม่เพียงเท่านั้น คุณยังสามารถรวมความสามารถของ AI เข้ากับขั้นตอนการทำงานต่างๆ เช่น อัลกอริธึมการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ และแคมเปญการตลาดแบบกำหนดเป้าหมาย

ฟินเทค

การวิเคราะห์ข้อมูล AI กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมฟินเทคไปแล้ว โดยการผลักดันให้มีการคาดการณ์ทางการเงินที่แม่นยำยิ่งขึ้น และการบริหารความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ในการบริการลูกค้า แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะปรับปรุงประสบการณ์โดยรวมด้วยการให้ความช่วยเหลือส่วนบุคคลตลอดเวลา สุดท้ายนี้ โมเดล AI สามารถได้รับการฝึกฝนเพื่อระบุถึงการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้น โดยระบุธุรกรรมที่น่าสงสัยเพื่อการตรวจสอบเพิ่มเติมได้รวดเร็วกว่าความพยายามในการตรวจสอบโดยมนุษย์

อีคอมเมิร์ซ

ระบบการแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถปรับเปลี่ยนคำแนะนำผลิตภัณฑ์ในแบบของคุณ ซึ่งช่วยเพิ่มอัตราการเปลี่ยนใจเลื่อมใสและยอดขาย

“องค์ประกอบที่สำคัญของการปรับเปลี่ยนเฉพาะบุคคลคือการสร้างข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นเกี่ยวกับลูกค้า ซึ่งเป็นสินทรัพย์ที่สร้างมูลค่าเพิ่มเติมตลอดห่วงโซ่คุณค่าด้วย การวิจัยของเราชี้ให้เห็นว่า ROI สำหรับการปรับเปลี่ยนในแบบเฉพาะบุคคลจะแซงหน้าการตลาดมวลชนแบบเดิมๆ อย่างรวดเร็ว” - แมคคินซีย์ แอนด์ คอมพานี

นอกจากนี้ การวิเคราะห์ AI ยังดึงข้อมูลจากคำติชมและการวิจารณ์ของลูกค้า เพื่อนำเสนอผู้จัดการผลิตภัณฑ์พร้อมคำแนะนำสำหรับการปรับปรุงตามเป้าหมาย

ในตลาดที่เติบโตอย่างรวดเร็วนี้ AI สามารถเป็นเครื่องมือล้ำสมัยที่ให้ความได้เปรียบทางการแข่งขันแก่คุณ

ดูแลสุขภาพ

การดูแลสุขภาพเป็นหนึ่งในสาขาที่มีแนวโน้มมากที่สุดในหัวข้อนี้ การป้อนอัลกอริธึม AI ด้วยข้อมูลทางการแพทย์ เช่น การเอ็กซ์เรย์ ซีทีสแกน และสไลด์ชิ้นเนื้อ จะช่วยระบุแนวโน้มหรือการเปลี่ยนแปลงของประชากรเฉพาะกลุ่มที่จะแจ้งกิจกรรมการป้องกัน

การวิเคราะห์ประเภทนี้ยังใช้ในสถานการณ์เป็นรายๆ ไป เพื่อค้นหาอาการทางการแพทย์ก่อนที่จะแสดงออกมาทางร่างกาย ผลลัพธ์ที่ได้คือผลลัพธ์ที่ดีกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับภัยคุกคาม เช่น มะเร็งหรือโรคหลอดเลือดหัวใจ

กรณีการใช้งานโบนัส: การจัดการต้นทุนระบบคลาวด์และโครงสร้างพื้นฐาน

ต้นทุนคลาวด์ไม่ถูก คุณอาจทราบว่าราคาของมันมีแนวโน้มที่จะทำให้การเติบโตใดๆ แย่ลงเมื่อคุณไม่ได้รวมไว้ในการคำนวณของคุณ หากนั่นคือสถานการณ์ของคุณ ให้ใช้การวิเคราะห์ AI เพื่อระบุส่วนที่ขาดประสิทธิภาพหรือสิ้นเปลือง และเพิ่มประสิทธิภาพการใช้จ่าย

การวิเคราะห์ข้อมูลดิบจากการใช้งานระบบคลาวด์เป็นความเชี่ยวชาญพิเศษด้าน AI ที่นำเสนอคำแนะนำในการประหยัดต้นทุน เช่น การกำหนดสิทธิ์ทรัพยากรหรือการใช้อินสแตนซ์ที่สงวนไว้

วิธีเริ่มใช้การวิเคราะห์ AI ในเวิร์กโฟลว์ผลิตภัณฑ์ของคุณ

กระบวนการนี้ตรงไปตรงมา แต่คุณจะต้องคำนึงถึงปัจจัยที่เหมาะสมสำหรับธุรกิจของคุณ

ที่มา: SessionStack

• คุณต้องระบุว่าด้านใดจะได้รับประโยชน์มากที่สุด ส่วนการเพิ่มประสิทธิภาพ UX? ด้านการปรับปรุงทรัพยากร? สนับสนุนลูกค้า? ฝ่ายขาย? ทั้งหมด?
• จากนั้น ค้นคว้าและเลือกเครื่องมือที่เหมาะกับความต้องการและเป้าหมายทางธุรกิจของคุณ คำนึงถึงว่าเครื่องมือที่คุณเลือกทำงานร่วมกับแหล่งข้อมูลของคุณได้ดีเพียงใด และคุณจะต้องเพิ่มการใช้จ่ายเมื่อคุณเติบโตหรือไม่ พิจารณาว่าคุณจะสามารถแก้ไขหลักสูตรได้หรือไม่หากคุณตัดสินใจเลือกผู้ขายรายใหม่
• ขั้นต่อไป ฝึกใช้ชุดข้อมูลขนาดเล็ก เมื่อคุณรวมเครื่องมือวิเคราะห์ AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์ของคุณ แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดแนะนำให้คุณฝึกฝนกับชุดข้อมูลขนาดเล็กก่อนซึ่งนักวิเคราะห์ข้อมูลของคุณสามารถตรวจสอบได้อย่างง่ายดาย ด้วยวิธีนี้ คุณจะรู้ว่าทุกอย่างดำเนินไปอย่างราบรื่นก่อนที่คุณจะก้าวไปสู่การดำเนินงานขนาดใหญ่
• สุดท้ายนี้อย่าลืมฝึกฝนทีมของคุณ ทีมของคุณต้องรู้วิธีใช้และตีความข้อมูลเชิงลึกที่สร้างโดยเครื่องมือวิเคราะห์ AI อย่างมีประสิทธิภาพ แม้ว่าเราอยากจะทุ่มเทให้กับ AI อย่างเต็มที่ แต่ก็ไม่มีประโยชน์ที่จะสละความเชี่ยวชาญของผู้ที่ได้รับการฝึกอบรมมาเป็นอย่างดี

ทีมของคุณควรกังวลเกี่ยวกับความซ้ำซ้อนหรือไม่?

นักวิเคราะห์ข้อมูล อาจไม่กังวลมากเกินไปเกี่ยวกับการซ้ำซ้อนในอนาคตอันใกล้นี้ พวกเขารู้ความซับซ้อนของงานที่ทำอยู่และเข้าใจข้อจำกัดของโมเดล AI แต่งานอื่นๆ ล่ะ?

ตำแหน่งระดับรองบางตำแหน่งในทีมผลิตภัณฑ์หรือผู้ที่จัดการงานซ้ำๆ อาจล้าสมัยไปในจุดหนึ่ง แต่นี่คือสิ่งที่ระบบอัตโนมัติให้ความสำคัญมาโดยตลอด และก็มีมาระยะหนึ่งแล้ว

AI อยู่ห่างไกลจากการทดแทนความฉลาดของมนุษย์ และสำหรับการวิเคราะห์ คุณคงไม่อยากปล่อยให้ AI ตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ต่อไป สิ่งที่แย่ที่สุดที่อาจเกิดขึ้นได้คือคุณลืมว่าสเปรดชีตมีหน้าตาเป็นอย่างไร แย่มากใช่มั้ย?

โต้คลื่นหรือจมน้ำ แล้วแต่คุณ

การวิเคราะห์ข้อมูล AI กำลังปฏิวัติทีมผลิตภัณฑ์โดยมอบเครื่องมืออันทรงพลังให้พวกเขาดึงคุณค่าจากข้อมูลที่ปะปนกันและทำการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์โดยมีข้อมูลดีขึ้น

อุตสาหกรรมต่างๆ เช่น SaaS, ฟินเทค และอีคอมเมิร์ซ กำลังเก็บเกี่ยวผลประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูล AI อยู่แล้ว และอุตสาหกรรมอื่นๆ อีกมากมายก็กำลังก้าวไปอย่างรวดเร็ว

เพื่อก้าวนำหน้า ให้ใช้การวิเคราะห์ AI ในขั้นตอนการทำงานของทีมผลิตภัณฑ์ของคุณ ตั้งแต่วิศวกรไปจนถึงผู้จัดการผลิตภัณฑ์ คุณภาพของผลงานของทีมสามารถปรับปรุงได้โดยอิงตามข้อมูลเชิงลึกที่เครื่องมือ AI สร้างขึ้น ขึ้นอยู่กับคุณที่จะตัดสินใจว่าคุณจะถูกทิ้งไว้ข้างหลังหรือไม่เมื่อกระแสแห่งนวัตกรรมนี้เปิดตัว

NLP มีการพัฒนาไปไกลมากในช่วงที่ผ่านมา เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับผลกระทบทางธุรกิจของ NLP และวิธีการทำงาน