كيف ستؤدي تحليلات بيانات الذكاء الاصطناعي إلى تحويل فرق المنتجات

كما لو كنت بحاجة إلى تحول آخر.

إذا كنت تبحث عن فترة راحة قصيرة من التغييرات المستمرة التي حلت بأنواعنا غير المتواضعة، يؤسفني إبلاغك أن هذا لن يحدث في أي وقت قريب.

لقد وصل الذكاء الاصطناعي (AI) وقد حوّل بالفعل نصف عالمنا - على الأقل بالنسبة للشركات الرقمية. هذا ليس سيئًا، لكن قبوله يستغرق بعض الوقت.

بالنسبة لفرق المنتجات التي تعتبر حياتها عملية متكررة إلى ما لا نهاية، لا ينبغي أن يكون هذا بمثابة صدمة. أو على الأقل نأمل ذلك لأنهم سيرون العجلة تدور بشكل أسرع وأسرع الآن.

وستكون تحليلات بيانات الذكاء الاصطناعي، كأساس لاتخاذ قرارات استراتيجية أفضل، هي القوة الدافعة وراء هذه الوتيرة المتسارعة. في هذه المقالة، سنناقش كيفية حدوث ذلك – من الأساسيات إلى التفاصيل الجوهرية.

ما هي تحليلات بيانات الذكاء الاصطناعي؟

تطبق تحليلات بيانات الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي والخوارزميات المتقدمة لتحليل كميات كبيرة من البيانات. باستخدام التعلم الآلي (ML) ، يكشف عن الأنماط والرؤى حتى تتمكن من اتخاذ القرارات الصحيحة في كل سياق لتحسين منتجك.

يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة معالجة البيانات، وتحديد الحالات الشاذة، والتنبؤ بالنتائج، وتقديم توصيات قابلة للتنفيذ في شكل نص أو رسوم بيانية. وهذا يرفع عبئًا كبيرًا عن كاهل أي مدير منتج وفريقه بأكمله.

ولكن هناك مشكلة: جودة البيانات مهمة جدًا .

إذا لم تتمكن من التأكد من أن بياناتك دقيقة وكاملة وصالحة ومتسقة وفريدة من نوعها وفي الوقت المناسب وملائمة للغرض الذي تستخدمه، فستكون هذه أخبارًا سيئة لمؤسستك. تخيل أنك مضطر إلى تأسيس قرار مهم للأعمال على الرؤى من مجموعة بيانات لا تلبي هذه المتطلبات.

الأساسيات: 4 ركائز لتحليلات بيانات الذكاء الاصطناعي

في حين أن كل شيء يبدأ بجمع البيانات، فإن تحليلات الذكاء الاصطناعي تدور حول كيفية معالجة البيانات لاستخراج شذرات الذهب التي تجلب قيمة ملموسة إلى صافي أرباحك.

المصدر: جلسة ستاك

1. معالجة اللغة الطبيعية

تعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أحد فروع الذكاء الاصطناعي التي تركز على التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر واللغة البشرية. تخلق البرمجة اللغوية العصبية (NLP) الظروف الملائمة للآلات لمعالجة وتوليد اللغة البشرية بطريقة هادفة ومفيدة.

يمكن لفرق المنتج استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتقييم كميات كبيرة من تعليقات العملاء ومراجعاتهم والبيانات النصية الأخرى لجمع معلومات حول تفضيلات المستخدم واحتياجاته. يمكنك أيضًا استخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لأتمتة المهام مثل تحليل المشاعر وتصنيف تعليقات العملاء. وهذا يوفر الوقت ويحسن كفاءة الفريق.

بكل بساطة، تساعدك البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على تلبية احتياجات ورغبات عملائك وتحديد أولويات أي منهم أكثر أهمية من الآخرين.

2. التعلم الآلي

يتضمن التعلم الآلي خوارزميات التدريب للتعلم من البيانات واتخاذ التنبؤات أو القرارات دون برمجة واضحة. يمكنهم تحليل كميات هائلة من البيانات والكشف عن الأنماط أو الاتجاهات التي قد يتجاهلها المحللون البشريون.

لقد أظهرت خوارزميات التعلم الآلي قيمتها لفرق المنتج. تمامًا كما هو الحال مع البرمجة اللغوية العصبية (NLP)، يمكنك استخدامها لأتمتة المهام وتحسين الكفاءة، ولكنها أيضًا تقلل التكاليف وتكشف الاحتيال. حتى أن بعض الفرق تستخدمها للصيانة التنبؤية للبنية التحتية.

3. الشبكات العصبية

الشبكات العصبية هي نماذج للتعلم الآلي تم تدريبها لتكرار بنية ووظيفة الدماغ البشري. يمكنهم معالجة كميات كبيرة من المعلومات للعثور على الأنماط والاتجاهات والرؤى التي قد لا تكون واضحة للمحللين البشريين. تتفوق الشبكات العصبية في مهام مثل التعرف على الصور والتحليلات التنبؤية.

تعمل هذه التقنية على تطوير تكرارات التصميم وتكشف عن أفكار تجربة المستخدم التي يفتقدها الفريق البشري.

4. التعلم العميق

يأتي "العمق" في التعلم العميق من عمق الشبكات العصبية المستخدمة. أكثر من ثلاث طبقات تعتبر عميقة.

يمكن تدريب هذا النوع من الشبكات العصبية الاصطناعية للقيام بالتنبؤات واتخاذ القرارات واستخدام العديد من الطبقات المخفية وكميات كبيرة من المعلومات للتعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية. لقد أحدث التعلم العميق بالفعل ثورة في صناعات بأكملها من خلال استخلاص رؤى قابلة للتنفيذ من مجموعات كبيرة من البيانات.

تعتمد فرق المنتجات على التعلم العميق لتحسين تجارب المستخدم، وتحسين استراتيجيات التسعير، وتعزيز نمو الأعمال بشكل مستدام.

3 فوائد لاستخدام تحليلات بيانات الذكاء الاصطناعي لفريق المنتج الخاص بك

توفر تحليلات بيانات الذكاء الاصطناعي فوائد عديدة لفرق المنتجات، على الرغم من أننا نغطي ثلاثة فقط.

الأول هو تعزيز عملية صنع القرار من خلال رؤى قيمة والتحليل التنبؤي. كما أنه يسهل فهم سلوك العملاء وتفضيلاتهم واحتياجاتهم.

بعد ذلك، تعمل تحليلات الذكاء الاصطناعي على تحويل العمليات من خلال أتمتة المهام المتكررة وزيادة الكفاءة والإنتاجية.

وأخيرًا، توفر ميزة تنافسية من خلال البحث عن الاتجاهات والتنبؤ بمتطلبات السوق وتقديم منتجات مبتكرة.

" يمكن أن تتطلب تحليلات الذكاء الاصطناعي العمل الشاق المتمثل في البحث في كميات هائلة من البيانات والتوصل إلى ملخصات قصيرة تحمل جوهر مجموعة البيانات. "

ماريا ايفانوفا
مدير المنتج، SessionStack

تتابع ماريا إيفانوفا، "بعد ذلك، يمكن للنموذج الذي تم تدريبه على اكتشاف أنماط معينة أن يساعد أعضاء الفريق في تقديم توصيات لمزيد من التحليل (توصيات تحليل التجزئة والمسار)، بالإضافة إلى نصائح تجربة المستخدم وواجهة المستخدم التي تكون بمثابة نقطة بداية في ابتكار تكرارات المنتج وحتى ميزات جديدة."

المصدر: جلسة ستاك

1. تعزيز عملية صنع القرار

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل كميات كبيرة من البيانات – أكبر بعدة مرات من أكبر فريق من المحللين البشريين.

تحدد الخوارزميات الأنماط والعلاقات المتبادلة، مما يرفع عملية صنع القرار إلى مستوى جديد تمامًا. تخيل ما يمكن أن يفعله مدير المنتج من خلال بعض النصائح الإستراتيجية للتحسين بدلاً من التحديق بشكل فارغ في جدول بيانات Excel ضخم يحتوي على صفوف فوق صفوف من البيانات الأولية.

يمنحك فهم عملائك الفرصة لتطوير خارطة طريق للمنتج بما يتوافق بدقة مع احتياجات جمهورك المستهدف دون أي ميزات أو مكونات ضائعة كان من المفترض أن تكون رائعة ولكن... ليست كذلك.

علاوة على ذلك، يوفر تتبع الأداء في الوقت الفعلي تعليقات تحسين مستمرة حتى تتمكن من التمحور بسهولة أكبر وبشكل أسرع. تعمل أتمتة مهام تحليل البيانات اليدوية على توفير الوقت والموارد، مما يسمح لك بالتركيز على المبادرات الإستراتيجية.

سيكون إنشاء إستراتيجية قوية للمنتج وخريطة طريق استنادًا إلى مؤشرات الأداء الرئيسية الصحيحة أمرًا أسهل. نأمل أن يكون من السهل عليك تحقيق أهدافك وتجاوزها.

2. تحسين الكفاءة والإنتاجية

باستخدام تحليلات بيانات الذكاء الاصطناعي، يمكن لفرق المنتج إعداد جهاز للقيام بمهام متكررة وتستغرق وقتًا طويلاً.

بالنسبة لمدير منتج مشغول، يعني هذا مزيدًا من الوقت للتركيز على المزيد من الأنشطة الإستراتيجية، بينما بالنسبة للمهندس قد يعني ذلك إنجازًا أسرع للمهام. ويساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا على تحسين عمليات تطوير المنتج من خلال تحديد مجالات التحسين، مثل اختناقات تجربة المستخدم أو عدم كفاءة البنية التحتية.

في نهاية المطاف، تؤدي معرفة عملائك إلى تطوير المزيد من المنتجات التي تركز على العملاء دون الحاجة إلى بذل الكثير من الجهد في مقابلات العملاء أو الدراسات الاستقصائية أو اختبارات قابلية الاستخدام.

3. تجربة مستخدم محسنة

يعد إهمال تخصيص الوقت الكافي للتعرف على عملائهم بالتفصيل خطأً فادحًا ترتكبه العديد من الشركات الصغيرة.

تتيح لك الرؤى الاستثنائية حول سلوك المستخدم واتجاهاته التي يوفرها الذكاء الاصطناعي فهمًا أفضل لجمهورك المستهدف مع استخدام موارد أقل.

تعد هذه خطوة مهمة في تطوير المنتج لأن المعرفة الوثيقة بنقاط الضعف لدى المستخدم تُعلم قرارات تحديد أولويات الميزات واستراتيجية التسويق ومبادرات المبيعات. بصرف النظر عن التحليلات التقليدية التي يتم تعزيزها بواسطة الذكاء الاصطناعي لتوفير رؤى كمية، تستفيد مصادر البيانات النوعية مثل إعادة تشغيل الجلسة أيضًا من مدخلات الذكاء الاصطناعي في شكل ملخصات ونصائح لتحسين تجربة المستخدم.

تجتمع كل هذه المزايا معًا لمساعدتك على تلبية احتياجات العملاء بشكل أفضل والبقاء في صدارة المنافسة مهما كانت الظروف.

أفضل حالات الاستخدام في الصناعة التي تعرض قوة تحليلات الذكاء الاصطناعي

كما هو الحال مع أي تقنية جديدة، السؤال الأول الذي قد تطرحه هو: "كيف يمكنني استخدام هذا؟"

دعنا نذكر بعضًا من حالات استخدام الذكاء الاصطناعي العديدة لفرق المنتجات.

• التحليلات التنبؤية : يمكن أن يوفر عليك التنبؤ بسلوك العملاء واتجاهاتهم بناءً على البيانات التاريخية وبيانات الصناعة مفتوحة المصدر الكثير من الافتراضات المكلفة حول المنتجات والميزات التي تستحق المتابعة.
• ضمان الجودة : يساعد تحديد الأنماط والحالات الشاذة في بيانات المنتج المهندسين على معالجة مشكلات الجودة بشكل استباقي وتوفير الموارد القيمة من الأخطاء المكلفة التي تظهر في الإنتاج.
• أبحاث السوق : يمكنك استخدام تحليلات الذكاء الاصطناعي لجمع بيانات السوق وتحليلها للعثور على رؤى أعمق لتطوير المنتج واستراتيجيته في كل مرحلة - بدءًا من التفكير والإطلاق وحتى التحسين.
• التحليل التنافسي : يمكن لفرق المنتجات تتبع أداء المنافسة واتجاهات السوق للبقاء في المقدمة.
• تحسين التسعير : بالاقتران مع حالات الاستخدام الأخرى، فإن تحليل استراتيجيات التسعير وسلوك العملاء يضع الشركات على الطريق لتحقيق أقصى قدر من الربحية.

دعونا نلقي نظرة أيضًا على بعض حالات الاستخدام الخاصة بالصناعة.

ادارة العلاقات مع

تعمل تحليلات الذكاء الاصطناعي على تمكين فرق منتجات SaaS من تحقيق أقصى استفادة من منصاتهم من خلال استكشاف سلوك المستخدم وتفضيلاته.

باعتبارك مدير منتج SaaS، يمكنك تحديد الميزات التي يهتم بها عملاؤك أكثر حتى تتمكن من تركيز جهود التطوير الخاصة بك. إن التعرف على الاتجاهات في بيانات استخدام العملاء هو أساس العديد من القرارات الحاسمة للأعمال، كما أن وجود نظام مسح آلي يوصي أيضًا بالعناصر القابلة للتنفيذ في الوقت الفعلي هو أمر مذهل.

ليس هذا فحسب، بل ستتمكن من دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في مسارات العمل المختلفة، مثل خوارزميات التخصيص والحملات التسويقية المستهدفة.

التكنولوجيا المالية

تعمل تحليلات بيانات الذكاء الاصطناعي بالفعل على إحداث تحول في صناعة التكنولوجيا المالية من خلال الدفع نحو تنبؤات مالية أكثر دقة وإدارة أكثر كفاءة للمخاطر.

في خدمة العملاء، تعمل روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحسين التجربة الشاملة من خلال توفير المساعدة الشخصية في جميع الأوقات. وأخيرا، يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على الإبلاغ عن الاحتيال المحتمل، وتحديد المعاملات المشبوهة لإجراء مزيد من التحقيق بسرعة أكبر بكثير من جهود التحقق البشرية.

التجارة الإلكترونية

يمكن لأنظمة التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تخصيص اقتراحات المنتجات، وبالتالي زيادة معدلات التحويل والمبيعات.

"أحد العناصر الحاسمة في التخصيص هو بناء بيانات ورؤى أفضل عن العملاء، وهو أحد الأصول التي تولد أيضًا قيمة إضافية عبر سلسلة القيمة. ويشير بحثنا إلى أن عائد الاستثمار للتخصيص سوف يفوق بسرعة عائد التسويق الشامل التقليدي. - ماكينزي وشركاه

بالإضافة إلى ذلك، تعتمد تحليلات الذكاء الاصطناعي على تعليقات العملاء ومراجعاتهم لتزويد مديري المنتجات باقتراحات للتحسينات المستهدفة.

في هذا السوق سريع الخطى، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي الأداة المتطورة التي تمنحك ميزة تنافسية.

الرعاىة الصحية

تعد الرعاية الصحية أحد أكثر المجالات الواعدة حول هذا الموضوع. إن تغذية خوارزميات الذكاء الاصطناعي بالبيانات الطبية مثل الأشعة السينية، والأشعة المقطعية، وشرائح الخزعة يساعد على اكتشاف الاتجاهات أو التحولات في مجموعات سكانية محددة والتي ستوجه الأنشطة الوقائية.

يمكن أيضًا استخدام هذا النوع من التحليل في سيناريوهات كل حالة على حدة للعثور على الحالات الطبية قبل ظهورها جسديًا. والنتيجة هي نتائج أفضل، خاصة مع التهديدات مثل السرطان أو أمراض القلب والأوعية الدموية.

حالة استخدام المكافأة: إدارة تكاليف السحابة والبنية التحتية

تكاليف السحابة ليست رخيصة. ربما تكون على علم بأن أسعارها تميل إلى إفساد أي نمو عندما لا تدرجها في حساباتك. إذا كان هذا هو وضعك، فاستخدم تحليلات الذكاء الاصطناعي لتحديد مجالات عدم الكفاءة أو الهدر وتحسين الإنفاق.

يعد تحليل البيانات الأولية من الاستخدام السحابي أحد تخصصات الذكاء الاصطناعي التي تقدم توصيات لتوفير التكاليف مثل تحديد الموارد أو تنفيذ المثيلات المحجوزة.

كيفية البدء في استخدام تحليلات الذكاء الاصطناعي في سير عمل منتجك

العملية واضحة ومباشرة، ولكن ستحتاج إلى الانتباه إلى العوامل المناسبة لعملك.

المصدر: جلسة ستاك

• تحتاج إلى تحديد المجالات التي ستستفيد أكثر. جزء تحسين تجربة المستخدم؟ جانب تحسين الموارد؟ دعم العملاء؟ مبيعات؟ كل منهم؟
• بعد ذلك، قم بالبحث واختيار الأداة التي تناسب احتياجات وأهداف عملك. ضع في اعتبارك مدى جودة تكامل الأداة التي تختارها مع مصادر بياناتك وما إذا كنت ستحتاج إلى زيادة إنفاقك مع نموك. اكتشف ما إذا كان بإمكانك تصحيح المسار إذا قررت اختيار بائع جديد.
• بعد ذلك، تدرب على مجموعات البيانات الصغيرة. عندما تقوم بدمج أداة تحليلات الذكاء الاصطناعي في سير عملك، تقترح أفضل الممارسات أن تقوم أولاً بالتدرب على مجموعات البيانات الصغيرة التي يمكن لمحللي البيانات التحقق منها بسهولة. بهذه الطريقة، ستعرف أن كل شيء يسير بسلاسة قبل أن تنتقل إلى العمليات واسعة النطاق.
• وأخيرًا، لا تنس تدريب فريقك. يجب أن يعرف فريقك كيفية استخدام وتفسير الرؤى الناتجة عن أداة تحليلات الذكاء الاصطناعي بشكل فعال. بقدر ما نرغب في التركيز على الذكاء الاصطناعي، إلا أنها ليست فكرة مفيدة أن نتخلى عن خبرة الأشخاص المدربين جيدًا.

هل يجب أن يقلق فريقك بشأن تسريح الموظفين؟

ربما لا يشعر محللو البيانات بالقلق بشكل مفرط بشأن أن يصبحوا زائدين عن الحاجة في المستقبل القريب. إنهم يعرفون تعقيدات المهام المطروحة ويفهمون القيود المفروضة على نماذج الذكاء الاصطناعي، ولكن ماذا عن الوظائف الأخرى؟

قد تصبح بعض المناصب المبتدئة في فرق المنتجات أو الأشخاص الذين يتعاملون مع المهام المتكررة قديمة الطراز في مرحلة ما، ولكن هذا هو ما كانت تدور حوله الأتمتة دائمًا - وقد كان موجودًا منذ بعض الوقت.

الذكاء الاصطناعي بعيد كل البعد عن استبدال الذكاء البشري، وفيما يتعلق بالتحليلات، فلن ترغب في ترك الأمر للذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات استراتيجية على أي حال. أسوأ شيء يمكن أن يحدث هو أن تنسى كيف يبدو جدول البيانات. فظيعة ، أليس كذلك؟

ركوب الموجة أو الغرق: الأمر متروك لك

تُحدث تحليلات بيانات الذكاء الاصطناعي ثورة في فرق المنتجات من خلال تزويدهم بأدوات قوية لاستخراج القيمة من مجموعة البيانات المختلطة الخاصة بهم واتخاذ قرارات استراتيجية مستنيرة بشكل أفضل.

إن الصناعات مثل SaaS والتكنولوجيا المالية والتجارة الإلكترونية تجني بالفعل فوائد تحليلات بيانات الذكاء الاصطناعي والعديد من الصناعات الأخرى بدأت تتقدم بسرعة.

للبقاء في المقدمة، استخدم تحليلات الذكاء الاصطناعي في سير عمل فريق المنتج الخاص بك. من المهندسين إلى مديري المنتجات، يمكن أن تتحسن جودة مخرجات الفريق بناءً على الرؤى التي تولدها أداة الذكاء الاصطناعي. الأمر متروك لك لتقرر ما إذا كنت ستتخلف عن الركب عندما يبدأ هذا المد من الابتكار.

لقد قطعت البرمجة اللغوية العصبية شوطا طويلا في الماضي القريب. تعرف على المزيد حول الآثار التجارية للبرمجة اللغوية العصبية وكيفية عملها.