人工智能數據分析將如何改變產品團隊

好像你需要另一次轉變。

如果你想從我們這個不那麼卑微的物種身上不斷發生的變化中尋求一點喘息的機會，很遺憾地通知你，這種情況不會很快發生。

人工智能 (AI) 已經到來，它已經改變了我們半個世界——至少對於數字化企業來說是這樣。 這還不錯，但需要一些時間來接受。

對於生活在無休止迭代過程中的產品團隊來說，這不應該令人震驚。 或者至少我們希望如此，因為他們會看到車輪現在轉動得越來越快。

人工智能數據分析作為更好戰略決策的基礎，將成為這一加快步伐的驅動力。 在本文中，我們將討論這是如何發生的——從基礎知識到細節。

什麼是人工智能數據分析？

人工智能數據分析應用人工智能和先進算法來分析大量數據。 通過機器學習 (ML) ，它可以揭示模式和見解，以便您可以在每種情況下做出正確的決策來改進您的產品。

人工智能可以自動化數據處理、識別異常、預測結果，並以文本或圖表的形式提供可行的建議。 這減輕了任何產品經理及其整個團隊肩上的重擔。

但有一個問題：數據的質量非常重要。

如果您無法確保您的數據準確、完整、有效、一致、獨特、及時且適合您使用的目的，這對您的組織來說將是個壞消息。 想像一下，必鬚根據不滿足這些要求的數據集的見解來做出關鍵業務決策。

基礎知識：人工智能數據分析的四大支柱

雖然這一切都始於數據收集，但人工智能分析是關於如何處理數據以提取金塊，從而為您的利潤帶來有形價值。

來源： SessionStack

1.自然語言處理

自然語言處理（NLP）是人工智能的一個分支，專注於計算機和人類語言之間的交互。 NLP 為機器以有意義且有用的方式處理和生成人類語言創造了條件。

產品團隊可以使用 NLP 來評估大量客戶反饋、評論和其他文本數據，以收集有關用戶偏好和需求的信息。 您還可以使用 NLP 來自動執行情感分析和客戶反饋分類等任務。 這節省了時間並提高了團隊的效率。

簡而言之，NLP 可以幫助您了解客戶的需求和願望，並優先考慮其中哪些比其他更重要。

2. 機器學習

機器學習涉及訓練算法從數據中學習並做出預測或決策，而無需顯式編程。 他們可以分析大量數據並發現人類分析師可能忽視的模式或趨勢。

機器學習算法已經向產品團隊展示了它們的價值。 就像 NLP 一樣，您可以使用它們來自動化任務並提高效率，但它們也可以降低成本並檢測欺詐。 一些團隊甚至使用它們來進行基礎設施的預測性維護。

3. 神經網絡

神經網絡是經過訓練來複製人腦結構和功能的機器學習模型。 他們可以處理大量信息，以發現人類分析師可能不明顯的模式、趨勢和見解。 神經網絡在圖像識別和預測分析等任務中表現出色。

這項技術推進了設計迭代，並揭示了人類團隊錯過的用戶體驗想法。

4.深度學習

深度學習中的“深度”來自於所使用的神經網絡的深度。 超過三層被認為是深的。

這種類型的人工神經網絡可以被訓練來做出預測和決策，並使用大量的隱藏層和大量的信息來進行圖像識別和自然語言處理。 通過從大量數據集中提取可行的見解，深度學習已經徹底改變了整個行業。

產品團隊依靠深度學習來改善用戶體驗、優化定價策略並可持續地促進業務增長。

為您的產品團隊使用人工智能數據分析的 3 個好處

人工智能數據分析為產品團隊提供了許多好處，儘管我們只介紹了其中三個。

首先是通過有價值的見解和預測分析來增強決策能力。 它還可以更輕鬆地了解客戶的行為、偏好和需求。

接下來，人工智能分析通過自動化重複任務並提高效率和生產力來改變流程。

最後，它通過尋找趨勢、預測市場需求和提供創新產品來提供競爭優勢。

“人工智能分析可以承擔挖掘大量數據的艱苦工作，並得出包含數據集本質的簡短摘要。 ”

瑪麗亞·伊万諾娃
SessionStack 產品經理

Mariya Ivanova 繼續說道：“然後，經過訓練以發現特定模式的模型可以幫助團隊成員提供進一步分析的建議（細分和漏斗分析建議），以及UX 和UI 提示，作為設計產品迭代的起點，甚至可以作為設計產品迭代的起點。”新功能。”

來源： SessionStack

1. 增強決策能力

人工智能算法可以分析大量數據——甚至比最大的人類分析師團隊還要大很多倍。

這些算法可以識別模式和相關性，將決策提升到一個全新的水平。 想像一下，產品經理可以通過一些戰略優化技巧來做什麼，而不是茫然地盯著包含行又一行原始數據的巨大 Excel 電子表格。

了解您的客戶使您有機會嚴格遵循目標受眾的需求來開發產品路線圖，而無需任何本來應該很棒但實際上卻並非如此的雜散功能或組件。

此外，實時績效跟踪可提供持續的改進反饋，以便您可以更輕鬆、更快地進行調整。 自動執行手動數據分析任務可以節省時間和資源，使您能夠專注於戰略計劃。

根據正確的 KPI創建穩健的產品戰略和路線圖將會變得更加容易。 希望您能夠輕鬆實現並超越您的目標。

2. 提高效率和生產力

通過人工智能數據分析，產品團隊可以設置機器來執行重複且耗時的任務。

對於忙碌的產品經理來說，這意味著有更多的時間專注於更具戰略性的活動，而對於工程師來說，這可能意味著更快的任務周轉。 人工智能還可以通過識別需要改進的領域（例如用戶體驗瓶頸或基礎設施效率低下）來幫助優化產品開發流程。

最終，了解您的客戶可以開發出更多以客戶為中心的產品，而無需在客戶訪談、調查或可用性測試上花費太多精力。

3、增強的用戶體驗

忽視花時間詳細了解客戶是許多小企業犯的一個重大錯誤。

人工智能對用戶行為和趨勢的非凡洞察使您能夠在使用更少的資源的情況下更好地了解目標受眾。

這是產品開發中的重要一步，因為對用戶痛點的深入了解可以為功能優先級決策、營銷策略和銷售計劃提供信息。 除了人工智能增強傳統分析以提供定量見解之外，會話重放等定性數據源也受益於人工智能以摘要和用戶體驗優化技巧的形式輸入。

所有這些優勢結合在一起，可以幫助您更好地滿足客戶需求並在競爭中保持領先地位。

展示人工智能分析力量的頂級行業用例

與任何新技術一樣，您可能會問的第一個問題是“我如何使用它？”

讓我們僅舉出產品團隊眾多人工智能用例中的幾個例子。

• 預測分析：根據歷史數據和開源行業數據預測客戶行為和趨勢可以為您節省大量關於值得追求的產品和功能的昂貴假設。
• 質量保證：識別產品數據中的模式和異常可以幫助工程師主動解決質量問題，並從生產中出現的代價高昂的錯誤中節省寶貴的資源。
• 市場研究：您可以使用人工智能分析來收集和分析市場數據，以便在從構思、發佈到優化的每個階段找到產品開發和戰略的更深入見解。
• 競爭分析：產品團隊可以跟踪競爭對手的表現和市場趨勢，以保持領先地位。
• 定價優化：與其他用例相結合，分析定價策略和客戶行為可以使公司走上盈利最大化的道路。

我們還看一些特定於行業的用例。

軟件即服務

AI 分析使 SaaS 產品團隊能夠通過探索用戶行為和偏好來充分利用其平台。

作為 SaaS 產品經理，您可以查明客戶最關心的功能，以便您可以集中精力進行開發。 識別客戶使用數據的趨勢是許多關鍵業務決策的基礎，擁有一個可以實時推薦可操作項目的自動掃描系統是令人興奮的。

不僅如此，您還可以將人工智能功能集成到各種工作流程中，例如個性化算法和有針對性的營銷活動。

金融科技

人工智能數據分析已經通過推動更準確的財務預測和更高效的風險管理來改變金融科技行業。

在客戶服務中，人工智能驅動的聊天機器人通過隨時提供個性化幫助來增強整體體驗。 最後，人工智能模型可以經過訓練來標記潛在的欺詐行為，比人工驗證工作更快地識別可疑交易以進行進一步調查。

電子商務

人工智能驅動的推薦系統可以個性化產品建議，從而提高轉化率和銷量。

“個性化的一個關鍵要素是建立更好的客戶數據和洞察，這是一種在整個價值鏈中產生額外價值的資產。 我們的研究表明，個性化的投資回報率將很快超過傳統的大眾營銷。” - 麥肯錫公司

此外，人工智能分析還利用客戶反饋和評論，向產品經理提供有針對性的增強建議。

在這個快節奏的市場中，人工智能可以成為為您帶來競爭優勢的尖端工具。

衛生保健

醫療保健是該主題最有前途的領域之一。 向人工智能算法提供 X 射線、CT 掃描和活檢切片等醫療數據，有助於發現特定人群的趨勢或變化，從而為預防活動提供信息。

這種類型的分析還可以用於具體情況，以便在身體狀況出現之前發現醫療狀況。 結果是更好的結果，特別是在癌症或心血管疾病等威脅方面。

獎勵用例：管理雲和基礎設施成本

云成本並不便宜。 您可能意識到，如果您沒有將它們納入計算中，它們的價格往往會抑制任何增長。 如果這是您的情況，請使用人工智能分析來識別效率低下或浪費的領域並優化支出。

分析雲使用情況的原始數據是一項人工智能專業，它可以提供節省成本的建議，例如調整資源大小或實施預留實例。

如何開始在產品工作流程中使用人工智能分析

該過程很簡單，但您需要注意哪些因素適合您的業務。

來源： SessionStack

• 您需要確定哪些領域受益最大。 用戶體驗優化部分？ 資源改善方面？ 客戶支持？ 銷售量？ 他們全部？
• 然後，研究並選擇適合您的業務需求和目標的工具。 請注意您選擇的工具與數據源的集成程度，以及您是否需要隨著業務的發展而增加支出。 弄清楚如果您決定選擇新的供應商，您是否能夠糾正錯誤。
• 接下來，使用小數據集進行練習。 當您將 AI 分析工具集成到工作流程中時，最佳實踐建議您首先使用數據分析師可以輕鬆驗證的小型數據集進行練習。 這樣，您就會知道在進行大規模運營之前一切都運行順利。
• 最後，不要忘記培訓你的團隊。 您的團隊必須知道如何有效地使用和解釋人工智能分析工俱生成的見解。 儘管我們很想全力發展人工智能，但放棄訓練有素的人員的專業知識並不是一個有用的想法。

您的團隊應該擔心裁員嗎？

數據分析師可能並不太擔心在不久的將來變得多餘。 他們知道手頭任務的複雜性，也了解人工智能模型的局限性，但其他工作呢？

產品團隊中的一些初級職位或處理重複性任務的人員可能會在某些時候變得過時，但這就是自動化一直以來的意義——而且它已經存在了相當長一段時間了。

人工智能距離取代人類智能還很遠，就分析而言，無論如何你都不想讓人工智能來做出戰略決策。 可能發生的最糟糕的事情是您忘記電子表格是什麼樣的。 太糟糕了，對吧？

乘風破浪還是溺水：取決於你

人工智能數據分析正在徹底改變產品團隊，為他們提供強大的工具，從混合數據中提取價值並做出更明智的戰略決策。

SaaS、金融科技和電子商務等行業已經從人工智能數據分析中獲益，許多其他行業也在加快步伐。

為了保持領先地位，請在產品團隊的工作流程中採用人工智能分析。 從工程師到產品經理，團隊的產出質量可以根據人工智能工俱生成的見解來提高。 當這股創新浪潮席捲而來時，您是否會被拋在後面，由您來決定。

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