Cómo el análisis de datos de IA transformará los equipos de productos

Como si necesitaras otra transformación.

Si está buscando un pequeño respiro de los constantes cambios que han sufrido nuestra especie no tan humilde, lamento informarle que esto no sucederá pronto.

La Inteligencia Artificial (IA) está aquí y ya ha cambiado la mitad de nuestro mundo, al menos para las empresas digitalizadas. Eso no está mal, pero lleva algún tiempo aceptarlo.

Para los equipos de productos cuyas vidas son un proceso interminablemente iterativo, esto no debería ser una sorpresa. O al menos eso esperamos porque ahora verán que la rueda gira cada vez más rápido.

El análisis de datos de IA, como base para mejores decisiones estratégicas, será la fuerza impulsora detrás de este ritmo acelerado. En este artículo, analizaremos cómo sucede esto, desde lo básico hasta lo esencial.

¿Qué es el análisis de datos de IA?

El análisis de datos de IA aplica IA y algoritmos avanzados para analizar grandes cantidades de datos. Con el aprendizaje automático (ML) , descubre patrones e información para que pueda tomar las decisiones correctas en cada contexto para mejorar su producto.

La IA puede automatizar el procesamiento de datos, identificar anomalías, predecir resultados y ofrecer recomendaciones prácticas en forma de texto o gráficos. Esto le quita un gran peso de encima a cualquier gerente de producto y a todo su equipo.

Pero hay un problema: la calidad de los datos es muy importante.

Si no puede garantizar que sus datos sean precisos, completos, válidos, consistentes, únicos, oportunos y adecuados para el propósito que está utilizando, serán malas noticias para su organización. Imagine tener que basar una decisión crítica para el negocio en los conocimientos de un conjunto de datos que no cumple con estos requisitos.

Conceptos básicos: 4 pilares del análisis de datos de IA

Si bien todo comienza con la recopilación de datos, el análisis de IA trata sobre cómo procesar datos para extraer las pepitas de oro que aportan un valor tangible a sus resultados.

Fuente: Pila de sesiones

1. Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es una rama de la IA que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. La PNL crea las condiciones para que las máquinas procesen y generen el lenguaje humano de una manera significativa y útil.

Los equipos de productos pueden utilizar la PNL para evaluar grandes volúmenes de comentarios, reseñas y otros datos textuales de los clientes para recopilar información sobre las preferencias y necesidades de los usuarios. También puede utilizar PNL para automatizar tareas como el análisis de sentimientos y la categorización de los comentarios de los clientes. Eso ahorra tiempo y mejora la eficiencia del equipo.

En pocas palabras, la PNL le ayuda a sintonizar las necesidades y deseos de sus clientes y priorizar cuáles de ellos son más importantes que otros.

2. Aprendizaje automático

El aprendizaje automático implica entrenar algoritmos para aprender de los datos y hacer predicciones o decisiones sin programación explícita. Pueden analizar grandes cantidades de datos y descubrir patrones o tendencias que los analistas humanos pueden pasar por alto.

Los algoritmos de aprendizaje automático han demostrado su valor para los equipos de productos. Al igual que con la PNL, puedes utilizarlos para automatizar tareas y mejorar la eficiencia, pero también reducen costes y detectan fraudes. Algunos equipos incluso los utilizan para el mantenimiento predictivo de la infraestructura.

3. Redes neuronales

Las redes neuronales son modelos de aprendizaje automático entrenados para replicar la estructura y funcionalidad del cerebro humano. Pueden procesar grandes cantidades de información para encontrar patrones, tendencias y conocimientos que podrían no ser evidentes para los analistas humanos. Las redes neuronales destacan en tareas como el reconocimiento de imágenes y el análisis predictivo.

Esta tecnología avanza en iteraciones de diseño y descubre ideas de UX que el equipo humano pasa por alto.

4. Aprendizaje profundo

Lo “profundo” del aprendizaje profundo proviene de la profundidad de las redes neuronales utilizadas. Se consideran profundas más de tres capas.

Este tipo de red neuronal artificial se puede entrenar para realizar predicciones y decisiones y utilizar numerosas capas ocultas y grandes cantidades de información para el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural. El aprendizaje profundo ya ha revolucionado industrias enteras al extraer información útil de conjuntos de datos considerables.

Los equipos de productos dependen del aprendizaje profundo para mejorar las experiencias de los usuarios, optimizar las estrategias de precios y promover de manera sostenible el crecimiento empresarial.

Tres beneficios de utilizar análisis de datos de IA para su equipo de producto

El análisis de datos de IA ofrece numerosos beneficios a los equipos de productos, aunque solo cubrimos tres.

El primero es mejorar la toma de decisiones a través de conocimientos valiosos y análisis predictivos. También facilita la comprensión del comportamiento, las preferencias y las necesidades de los clientes.

A continuación, el análisis de IA transforma los procesos al automatizar tareas repetitivas y aumentar la eficiencia y la productividad.

Por último, proporciona una ventaja competitiva al estar atento a las tendencias, predecir las demandas del mercado y ofrecer productos innovadores.

“ El análisis de IA puede realizar el arduo trabajo de analizar grandes cantidades de datos y generar breves resúmenes que contengan la esencia del conjunto de datos. "

maria ivanova
Gerente de Producto, SessionStack

Mariya Ivanova continúa: “Entonces, un modelo entrenado para detectar patrones específicos puede ayudar a los miembros del equipo con recomendaciones para análisis posteriores (recomendaciones de análisis de segmentación y embudo), así como consejos de UX y UI que sirven como punto de partida para diseñar iteraciones de productos e incluso nuevas características."

Fuente: Pila de sesiones

1. Mejora de la toma de decisiones

Los algoritmos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos, muchas veces más grandes que incluso el equipo más grande de analistas humanos.

Los algoritmos identifican patrones y correlaciones, elevando la toma de decisiones a un nivel completamente nuevo. Imagínese lo que podría hacer un gerente de producto con algunos consejos de optimización estratégica en lugar de mirar fijamente una monstruosa hoja de cálculo de Excel con filas y filas de datos sin procesar.

Comprender a sus clientes le brinda la oportunidad de desarrollar una hoja de ruta de producto siguiendo estrictamente las necesidades de su público objetivo sin características o componentes extraviados que se suponía que eran excelentes pero... no lo son.

Es más, el seguimiento del rendimiento en tiempo real proporciona comentarios de mejora continua para que puedas girar más fácilmente y mucho más rápido. La automatización de las tareas manuales de análisis de datos ahorra tiempo y recursos, lo que le permite centrarse en iniciativas estratégicas.

Será más fácil crear una estrategia de producto sólida y una hoja de ruta basada en los KPI correctos . Con suerte, será igual de fácil alcanzar y superar sus objetivos.

2. Mejora de la eficiencia y la productividad

Con el análisis de datos de IA, los equipos de productos pueden configurar una máquina para realizar tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo.

Para un gerente de producto ocupado, esto significa más tiempo para concentrarse en actividades más estratégicas, mientras que para un ingeniero podría significar una entrega de tareas más rápida. La IA también ayuda a optimizar los procesos de desarrollo de productos al identificar áreas de mejora, como cuellos de botella de UX o ineficiencias de infraestructura.

Al final del día, conocer a sus clientes conduce al desarrollo de productos más centrados en el cliente sin la necesidad de dedicar tanto esfuerzo a entrevistas, encuestas o pruebas de usabilidad con los clientes.

3. Experiencia de usuario mejorada

No tomarse el tiempo para conocer en detalle a sus clientes es un gran error que cometen muchas pequeñas empresas.

Los extraordinarios conocimientos sobre el comportamiento y las tendencias de los usuarios que aporta la IA le permiten comprender mejor a su público objetivo utilizando menos recursos.

Este es un paso importante en el desarrollo de productos porque el conocimiento profundo de los puntos débiles del usuario informa las decisiones de priorización de funciones, la estrategia de marketing y las iniciativas de ventas. Además de los análisis tradicionales complementados por la IA para proporcionar información cuantitativa, las fuentes de datos cualitativos, como la repetición de sesiones, también se benefician del aporte de la IA en forma de resúmenes y consejos de optimización de UX.

Todos estos beneficios se combinan para ayudarle a satisfacer mejor las necesidades de los clientes y mantenerse por delante de la competencia pase lo que pase.

Principales casos de uso de la industria que muestran el poder del análisis de IA

Como ocurre con cualquier tecnología nueva, la primera pregunta que podría hacerse es: "¿Cómo uso esto?"

Mencionemos solo algunos de los muchos casos de uso de IA para equipos de productos.

• Análisis predictivo : pronosticar el comportamiento y las tendencias de los clientes basándose en datos históricos y datos de la industria de código abierto puede ahorrarle toneladas de suposiciones costosas sobre productos y características que vale la pena seguir.
• Garantía de calidad : la identificación de patrones y anomalías en los datos del producto ayuda a los ingenieros a abordar los problemas de calidad de manera proactiva y ahorra recursos valiosos de costosos errores que aparecen en la producción.
• Investigación de mercado : puede utilizar análisis de IA para recopilar y analizar datos de mercado y encontrar información más profunda para el desarrollo y la estrategia del producto en cada etapa, desde la idea y el lanzamiento hasta la optimización.
• Análisis competitivo : los equipos de productos pueden realizar un seguimiento del desempeño de la competencia y las tendencias del mercado para mantenerse a la vanguardia.
• Optimización de precios : junto con los otros casos de uso, el análisis de las estrategias de precios y el comportamiento del cliente coloca a las empresas en el camino hacia la máxima rentabilidad.

Veamos también algunos casos de uso específicos de la industria.

SaaS

El análisis de IA permite a los equipos de productos SaaS aprovechar al máximo sus plataformas explorando el comportamiento y las preferencias de los usuarios.

Como gerente de productos SaaS, puede identificar las características que más interesan a sus clientes para poder centrar sus esfuerzos de desarrollo. Reconocer las tendencias en los datos de uso de los clientes es la base de muchas decisiones críticas para el negocio, y contar con un sistema de escaneo automatizado que también recomiende elementos procesables en tiempo real es alucinante.

No solo eso, sino que podrá integrar capacidades de IA en varios flujos de trabajo, como algoritmos de personalización y campañas de marketing dirigidas.

tecnología financiera

El análisis de datos de IA ya está transformando la industria fintech al impulsar pronósticos financieros más precisos y una gestión de riesgos más eficiente.

En el servicio de atención al cliente, los chatbots impulsados ​​por IA mejoran la experiencia general al brindar asistencia personalizada en todo momento. Por último, los modelos de IA se pueden entrenar para detectar posibles fraudes, identificando transacciones sospechosas para su posterior investigación mucho más rápidamente que los esfuerzos de verificación humana.

Comercio electrónico

Los sistemas de recomendación impulsados ​​por IA pueden personalizar las sugerencias de productos, aumentando así las tasas de conversión y las ventas.

“Un elemento fundamental de la personalización es generar mejores datos y conocimientos sobre los clientes, un activo que también genera valor adicional en toda la cadena de valor. Nuestra investigación sugiere que el ROI de la personalización superará rápidamente al del marketing masivo tradicional”. - McKinsey y compañía

Además, el análisis de IA se basa en los comentarios y reseñas de los clientes para presentar a los gerentes de producto sugerencias para mejoras específicas.

En este mercado acelerado, la IA puede ser la herramienta de vanguardia que le brinde una ventaja competitiva.

Cuidado de la salud

La atención sanitaria es uno de los campos más prometedores en torno a este tema. Alimentar los algoritmos de IA con datos médicos como radiografías, tomografías computarizadas y portaobjetos de biopsia ayuda a detectar tendencias o cambios en poblaciones específicas que informarán las actividades preventivas.

Este tipo de análisis también se puede utilizar caso por caso para encontrar condiciones médicas antes de que se manifiesten físicamente. El resultado son mejores resultados, especialmente con amenazas como el cáncer o las enfermedades cardiovasculares.

Caso de uso adicional: gestión de costos de infraestructura y nube

Los costos de la nube no son baratos. Probablemente sea consciente de que sus precios tienden a perjudicar cualquier crecimiento cuando no los ha incluido en sus cálculos. Si esa es su situación, utilice análisis de IA para identificar áreas de ineficiencia o desperdicio y optimizar el gasto.

El análisis de datos sin procesar del uso de la nube es una especialidad de la IA que ofrece recomendaciones para ahorrar costos, como redimensionar los recursos o implementar instancias reservadas.

Cómo empezar a utilizar el análisis de IA en el flujo de trabajo de su producto

El proceso es sencillo, pero deberá prestar atención a qué factores son apropiados para su negocio.

Fuente: Pila de sesiones

• Es necesario identificar qué áreas se beneficiarán más. ¿La parte de optimización de UX? ¿El aspecto de mejora de recursos? ¿Atención al cliente? ¿Ventas? ¿Todos ellos?
• Luego, investigue y seleccione una herramienta que se adapte a sus necesidades y objetivos comerciales. Tenga en cuenta qué tan bien se integra la herramienta que elija con sus fuentes de datos y si necesitará aumentar su gasto a medida que crece. Averigüe si podrá corregir el rumbo si decide elegir un nuevo proveedor.
• A continuación, practique con pequeños conjuntos de datos. Cuando integra la herramienta de análisis de IA en su flujo de trabajo, las mejores prácticas sugieren que primero practique con pequeños conjuntos de datos que sus analistas de datos puedan verificar fácilmente. De esa manera, sabrá que todo funciona sin problemas antes de pasar a operaciones a gran escala.
• Por último, no olvides entrenar a tu equipo. Su equipo debe saber cómo utilizar e interpretar de forma eficaz los conocimientos generados por la herramienta de análisis de IA. Por mucho que nos gustaría apostar por la IA, no es una idea útil renunciar a la experiencia de personas bien capacitadas.

¿Su equipo debería preocuparse por los despidos?

Los analistas de datos probablemente no estén demasiado preocupados por quedarse sin trabajo en el futuro cercano. Conocen las complejidades de las tareas que tienen entre manos y comprenden las limitaciones de los modelos de IA, pero ¿qué pasa con otros trabajos?

Algunos puestos junior en equipos de productos o personas que manejan tareas repetitivas pueden volverse obsoletos en algún momento, pero de eso siempre se ha tratado la automatización, y existe desde hace bastante tiempo.

La IA está lejos de sustituir la inteligencia humana y, en lo que respecta a la analítica, no querrás dejar que la IA tome decisiones estratégicas de todos modos. Lo peor que puede pasar es que olvides cómo es una hoja de cálculo. Horrible, ¿verdad?

Montar la ola o ahogarte: tú decides

El análisis de datos de IA está revolucionando los equipos de productos al brindarles herramientas poderosas para extraer valor de su conjunto mixto de datos y tomar decisiones estratégicas mejor informadas.

Industrias como SaaS, fintech y comercio electrónico ya están aprovechando los beneficios del análisis de datos de IA y muchas otras se están poniendo al día.

Para mantenerse a la vanguardia, adopte el análisis de IA en el flujo de trabajo de su equipo de producto. Desde ingenieros hasta gerentes de producto, la calidad del resultado del equipo puede mejorar en función de los conocimientos que genera una herramienta de inteligencia artificial. Depende de usted decidir si se quedará atrás cuando llegue esta marea de innovación.

La PNL ha avanzado mucho en el pasado reciente. Obtenga más información sobre las implicaciones comerciales de la PNL y cómo funciona.