Bagaimana AI Data Analytics Akan Mengubah Tim Produk

Seolah-olah Anda membutuhkan transformasi lain.

Jika Anda mencari sedikit jeda dari perubahan terus-menerus yang menimpa spesies kita yang tidak terlalu rendah hati, mohon maaf untuk memberi tahu Anda bahwa hal ini tidak akan terjadi dalam waktu dekat.

Kecerdasan Buatan (AI) telah hadir dan telah mengubah separuh dunia kita – setidaknya untuk bisnis yang terdigitalisasi. Itu tidak buruk, tapi butuh waktu untuk menerimanya.

Bagi tim produk yang hidupnya merupakan proses berulang tanpa henti, hal ini seharusnya tidak mengejutkan. Atau setidaknya kita berharap demikian karena mereka akan melihat roda berputar semakin cepat sekarang.

Analisis data AI, sebagai dasar pengambilan keputusan strategis yang lebih baik, akan menjadi kekuatan pendorong di balik percepatan ini. Dalam artikel ini, kita akan membahas bagaimana hal ini terjadi – mulai dari dasar hingga seluk beluknya.

Apa itu analisis data AI?

Analisis data AI menerapkan AI dan algoritma canggih untuk menganalisis data dalam jumlah besar. Dengan pembelajaran mesin (ML) , ini mengungkap pola dan wawasan sehingga Anda dapat membuat keputusan yang tepat dalam setiap konteks untuk meningkatkan produk Anda.

AI dapat mengotomatiskan pemrosesan data, mengidentifikasi anomali, memprediksi hasil, dan menawarkan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti dalam bentuk teks atau grafik. Hal ini menghilangkan beban yang signifikan dari pundak manajer produk mana pun dan seluruh timnya.

Namun ada satu hal yang perlu diperhatikan: kualitas data sangat penting.

Jika Anda tidak dapat memastikan data Anda akurat, lengkap, valid, konsisten, unik, tepat waktu, dan sesuai dengan tujuan penggunaan Anda, hal ini akan menjadi berita buruk bagi organisasi Anda. Bayangkan harus mendasarkan keputusan penting bisnis pada wawasan dari kumpulan data yang tidak memenuhi persyaratan ini.

Dasar-dasar: 4 pilar analisis data AI

Meskipun semuanya dimulai dengan pengumpulan data, analisis AI adalah tentang cara memproses data untuk mengekstrak bongkahan emas yang memberikan nilai nyata bagi keuntungan Anda.

Sumber: SessionStack

1. Pemrosesan bahasa alami

Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah cabang AI yang berfokus pada interaksi antara komputer dan bahasa manusia. NLP menciptakan kondisi bagi mesin untuk memproses dan menghasilkan bahasa manusia dengan cara yang bermakna dan berguna.

Tim produk dapat menggunakan NLP untuk mengevaluasi umpan balik pelanggan, ulasan, dan data tekstual lainnya dalam jumlah besar untuk mengumpulkan informasi tentang preferensi dan kebutuhan pengguna. Anda juga dapat menggunakan NLP untuk mengotomatiskan tugas-tugas seperti analisis sentimen dan kategorisasi umpan balik pelanggan. Itu menghemat waktu dan meningkatkan efisiensi tim.

Sederhananya, NLP membantu Anda menyesuaikan dengan kebutuhan dan keinginan pelanggan Anda dan memprioritaskan mana di antara mereka yang lebih penting daripada yang lain.

2. Pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin melibatkan pelatihan algoritma untuk belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa pemrograman eksplisit. Mereka dapat menganalisis data dalam jumlah besar dan mengungkap pola atau tren yang mungkin diabaikan oleh analis manusia.

Algoritme pembelajaran mesin telah menunjukkan nilainya bagi tim produk. Sama seperti NLP, Anda dapat menggunakannya untuk mengotomatiskan tugas dan meningkatkan efisiensi, namun juga mengurangi biaya dan mendeteksi penipuan. Beberapa tim bahkan menggunakannya untuk pemeliharaan infrastruktur prediktif.

3. Jaringan saraf

Jaringan saraf adalah model pembelajaran mesin yang dilatih untuk meniru struktur dan fungsi otak manusia. Mereka dapat memproses sejumlah besar informasi untuk menemukan pola, tren, dan wawasan yang mungkin tidak terlihat oleh analis manusia. Jaringan saraf unggul dalam tugas-tugas seperti pengenalan gambar dan analisis prediktif.

Teknologi ini memajukan iterasi desain dan mengungkap ide-ide UX yang terlewatkan oleh tim manusia.

4. Pembelajaran mendalam

Pembelajaran mendalam yang “mendalam” berasal dari kedalaman jaringan saraf yang digunakan. Lebih dari tiga lapisan dianggap dalam.

Jenis jaringan saraf tiruan ini dapat dilatih untuk membuat prediksi dan keputusan serta menggunakan banyak lapisan tersembunyi dan informasi dalam jumlah besar untuk pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami. Pembelajaran mendalam telah merevolusi seluruh industri dengan mengekstraksi wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari kumpulan data yang cukup besar.

Tim produk bergantung pada pembelajaran mendalam untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mengoptimalkan strategi penetapan harga, dan mendorong pertumbuhan bisnis secara berkelanjutan.

3 manfaat menggunakan analisis data AI untuk tim produk Anda

Analisis data AI menawarkan banyak manfaat bagi tim produk, meskipun kami hanya membahas tiga manfaat.

Yang pertama adalah peningkatan pengambilan keputusan melalui wawasan berharga dan analisis prediktif. Ini juga memudahkan untuk memahami perilaku, preferensi, dan kebutuhan pelanggan.

Selanjutnya, analitik AI mengubah proses dengan mengotomatisasi tugas yang berulang dan meningkatkan efisiensi dan produktivitas.

Terakhir, memberikan keunggulan kompetitif dengan memperhatikan tren, memprediksi permintaan pasar, dan memberikan produk inovatif.

“ Analisis AI memerlukan kerja keras dalam menggali data dalam jumlah besar dan menghasilkan ringkasan singkat yang mencerminkan inti dari kumpulan data tersebut. ”

Mariya Ivanova
Manajer Produk, SessionStack

Mariya Ivanova melanjutkan, “Kemudian, model yang dilatih untuk mengenali pola tertentu dapat membantu anggota tim dengan rekomendasi untuk analisis lebih lanjut (rekomendasi analisis segmentasi dan corong), serta tips UX dan UI yang berfungsi sebagai titik awal dalam merancang iterasi produk dan bahkan fitur baru."

Sumber: SessionStack

1. Peningkatan pengambilan keputusan

Algoritme AI dapat menganalisis data dalam jumlah besar – berkali-kali lipat lebih besar daripada tim analis manusia terbesar sekalipun.

Algoritmenya mengidentifikasi pola dan korelasi, sehingga meningkatkan pengambilan keputusan ke tingkat yang baru. Bayangkan apa yang dapat dilakukan manajer produk dengan beberapa tip pengoptimalan strategis dibandingkan hanya menatap kosong pada spreadsheet Excel yang sangat besar dengan baris demi baris data mentah.

Memahami pelanggan memberi Anda kesempatan untuk mengembangkan peta jalan produk yang sesuai dengan kebutuhan audiens target Anda tanpa fitur atau komponen menyimpang yang seharusnya bagus namun... ternyata tidak.

Terlebih lagi, pelacakan kinerja real-time memberikan umpan balik perbaikan berkelanjutan sehingga Anda dapat melakukan pivot dengan lebih mudah dan lebih cepat. Mengotomatiskan tugas analisis data manual menghemat waktu dan sumber daya, memungkinkan Anda fokus pada inisiatif strategis.

Membuat strategi dan peta jalan produk yang kuat berdasarkan KPI yang tepat akan lebih mudah. Mudah-mudahan, akan mudah untuk mencapai dan melampaui tujuan Anda.

2. Peningkatan efisiensi dan produktivitas

Dengan analisis data AI, tim produk dapat menyiapkan mesin untuk melakukan tugas yang berulang dan memakan waktu.

Bagi manajer produk yang sibuk, hal ini berarti lebih banyak waktu untuk fokus pada aktivitas yang lebih strategis, sedangkan bagi seorang insinyur, hal ini mungkin berarti penyelesaian tugas yang lebih cepat. AI juga membantu mengoptimalkan proses pengembangan produk dengan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan, seperti hambatan UX atau inefisiensi infrastruktur.

Pada akhirnya, mengenal klien Anda akan mengarah pada pengembangan produk yang lebih berpusat pada pelanggan tanpa perlu mengeluarkan banyak upaya untuk wawancara pelanggan, survei, atau uji kegunaan.

3. Peningkatan pengalaman pengguna

Mengabaikan meluangkan waktu untuk mengenal pelanggan mereka secara detail adalah kesalahan besar yang dilakukan banyak usaha kecil.

Wawasan luar biasa tentang perilaku dan tren pengguna yang dihadirkan AI memberi Anda pemahaman yang lebih baik tentang audiens target Anda sambil menggunakan lebih sedikit sumber daya.

Ini adalah langkah penting dalam pengembangan produk karena pengetahuan mendalam tentang poin-poin masalah pengguna dapat mempengaruhi keputusan prioritas fitur, strategi pemasaran, dan inisiatif penjualan. Selain analitik tradisional yang ditambah dengan AI untuk memberikan wawasan kuantitatif, sumber data kualitatif seperti pemutaran ulang sesi juga mendapat manfaat dari masukan AI dalam bentuk ringkasan dan tips pengoptimalan UX.

Semua manfaat ini digabungkan untuk membantu Anda memenuhi kebutuhan pelanggan dengan lebih baik dan tetap menjadi yang terdepan dalam persaingan, apa pun yang terjadi.

Kasus penggunaan industri teratas yang menunjukkan kekuatan analisis AI

Seperti halnya teknologi baru lainnya, pertanyaan pertama yang mungkin Anda tanyakan adalah, “Bagaimana cara menggunakan teknologi ini?”

Sebutkan beberapa dari sekian banyak kasus penggunaan AI untuk tim produk.

• Analisis prediktif : Memperkirakan perilaku dan tren pelanggan berdasarkan data historis dan data industri sumber terbuka dapat menghemat banyak asumsi mahal tentang produk dan fitur yang layak untuk dikejar.
• Jaminan kualitas : Mengidentifikasi pola dan anomali dalam data produk membantu teknisi mengatasi masalah kualitas secara proaktif dan menghemat sumber daya berharga dari bug mahal yang muncul dalam produksi.
• Riset pasar : Anda dapat menggunakan analitik AI untuk mengumpulkan dan menganalisis data pasar guna menemukan wawasan lebih dalam untuk pengembangan dan strategi produk di setiap tahap – mulai dari ide dan peluncuran hingga pengoptimalan.
• Analisis kompetitif : Tim produk dapat melacak kinerja kompetisi dan tren pasar agar tetap menjadi yang terdepan.
• Pengoptimalan harga : Dipasangkan dengan kasus penggunaan lainnya, menganalisis strategi penetapan harga dan perilaku pelanggan menempatkan perusahaan pada jalur menuju profitabilitas maksimum.

Mari kita lihat juga beberapa kasus penggunaan khusus industri.

SaaS

Analisis AI memberdayakan tim produk SaaS untuk mendapatkan hasil maksimal dari platform mereka dengan mengeksplorasi perilaku dan preferensi pengguna.

Sebagai manajer produk SaaS, Anda dapat menentukan fitur-fitur yang paling dipedulikan pelanggan Anda sehingga Anda dapat memfokuskan upaya pengembangan Anda. Mengenali tren dalam data penggunaan pelanggan adalah dasar dari banyak keputusan bisnis yang penting, dan memiliki sistem pemindaian otomatis yang juga merekomendasikan item yang dapat ditindaklanjuti secara real time adalah hal yang menakjubkan.

Tidak hanya itu, Anda akan dapat mengintegrasikan kemampuan AI ke dalam berbagai alur kerja, seperti algoritme personalisasi dan kampanye pemasaran bertarget.

FinTech

Analisis data AI telah mentransformasi industri fintech dengan mendorong perkiraan keuangan yang lebih akurat dan manajemen risiko yang lebih efisien.

Dalam layanan pelanggan, chatbot yang didukung AI meningkatkan pengalaman keseluruhan dengan memberikan bantuan yang dipersonalisasi setiap saat. Terakhir, model AI dapat dilatih untuk menandai potensi penipuan, mengidentifikasi transaksi mencurigakan untuk diselidiki lebih lanjut dengan lebih cepat dibandingkan upaya verifikasi manusia.

Perdagangan elektronik

Sistem rekomendasi yang didukung AI dapat mempersonalisasi saran produk, sehingga meningkatkan tingkat konversi dan penjualan.

“Elemen penting dari personalisasi adalah membangun data dan wawasan yang lebih baik tentang pelanggan, sebuah aset yang juga menghasilkan nilai tambahan di seluruh rantai nilai. Penelitian kami menunjukkan bahwa ROI untuk personalisasi akan dengan cepat melampaui ROI pemasaran massal tradisional.” - McKinsey & Perusahaan

Selain itu, analitik AI memanfaatkan umpan balik dan ulasan pelanggan untuk memberikan saran kepada manajer produk untuk peningkatan yang ditargetkan.

Di pasar yang bergerak cepat ini, AI dapat menjadi alat mutakhir yang memberi Anda keunggulan kompetitif.

Kesehatan

Pelayanan kesehatan adalah salah satu bidang yang paling menjanjikan dalam topik ini. Memasukkan algoritma AI dengan data medis seperti sinar-X, CT scan, dan slide biopsi membantu menemukan tren atau perubahan pada populasi tertentu yang akan menjadi masukan bagi kegiatan pencegahan.

Jenis analisis ini juga dapat digunakan dalam skenario kasus per kasus untuk menemukan kondisi medis sebelum terwujud secara fisik. Hasilnya adalah hasil yang lebih baik, terutama dengan ancaman seperti kanker atau penyakit kardiovaskular.

Kasus penggunaan bonus: mengelola biaya cloud dan infrastruktur

Biaya cloud tidaklah murah. Anda mungkin menyadari bahwa harga-harga tersebut cenderung menurunkan pertumbuhan jika Anda tidak memasukkannya ke dalam perhitungan Anda. Jika ini adalah situasi Anda, gunakan analitik AI untuk mengidentifikasi area yang tidak efisien atau terbuang dan mengoptimalkan pengeluaran.

Menganalisis data mentah dari penggunaan cloud adalah spesialisasi AI yang menawarkan rekomendasi penghematan biaya seperti menyesuaikan sumber daya atau mengimplementasikan instance yang dicadangkan.

Cara mulai menggunakan analitik AI dalam alur kerja produk Anda

Prosesnya mudah, namun Anda harus memperhatikan faktor mana yang sesuai untuk bisnis Anda.

Sumber: SessionStack

• Anda perlu mengidentifikasi bidang mana yang paling diuntungkan. Bagian optimasi UX? Aspek peningkatan sumber daya? Dukungan pelanggan? Penjualan? Mereka semua?
• Kemudian, teliti dan pilih alat yang sesuai dengan kebutuhan dan tujuan bisnis Anda. Perhatikan seberapa baik alat yang Anda pilih terintegrasi dengan sumber data Anda dan apakah Anda perlu meningkatkan pengeluaran seiring pertumbuhan Anda. Cari tahu apakah Anda dapat mengambil tindakan yang benar jika Anda memutuskan untuk memilih vendor baru.
• Selanjutnya, berlatihlah dengan kumpulan data kecil. Saat Anda mengintegrasikan alat analisis AI ke dalam alur kerja Anda, praktik terbaik menyarankan agar Anda berlatih terlebih dahulu dengan kumpulan data kecil yang dapat dengan mudah diverifikasi oleh analis data Anda. Dengan begitu, Anda akan mengetahui bahwa semuanya berjalan lancar sebelum Anda beralih ke operasi skala besar.
• Terakhir, jangan lupa untuk melatih tim Anda. Tim Anda harus mengetahui cara menggunakan dan menafsirkan wawasan yang dihasilkan oleh alat analisis AI secara efektif. Meskipun kami ingin memanfaatkan AI secara maksimal, tidak ada gunanya mengabaikan keahlian orang-orang yang terlatih.

Haruskah tim Anda mengkhawatirkan redundansi?

Analis data mungkin tidak terlalu khawatir akan menjadi mubazir dalam waktu dekat. Mereka mengetahui seluk-beluk tugas yang ada dan memahami keterbatasan model AI, namun bagaimana dengan pekerjaan lain?

Beberapa posisi junior di tim produk atau orang yang menangani tugas berulang mungkin suatu saat akan ketinggalan jaman, namun inilah yang selalu menjadi inti otomatisasi – dan sudah ada sejak lama.

AI masih jauh dari menggantikan kecerdasan manusia dan sejauh menyangkut analitik, Anda tidak akan mau menyerahkan sepenuhnya kepada AI untuk membuat keputusan strategis. Hal terburuk yang bisa terjadi adalah Anda lupa seperti apa tampilan spreadsheet. Mengerikan, bukan?

Mengendarai ombak atau tenggelam: Terserah Anda

Analisis data AI merevolusi tim produk dengan menyediakan alat canggih untuk mengekstraksi nilai dari kumpulan data mereka dan membuat keputusan strategis yang lebih tepat.

Industri seperti SaaS, fintech, dan e-commerce telah memperoleh manfaat dari analisis data AI dan banyak industri lainnya yang semakin cepat memanfaatkannya.

Untuk tetap menjadi yang terdepan, manfaatkan analisis AI dalam alur kerja tim produk Anda. Mulai dari insinyur hingga manajer produk, kualitas hasil tim dapat meningkat berdasarkan wawasan yang dihasilkan alat AI. Terserah Anda untuk memutuskan apakah Anda akan tertinggal saat gelombang inovasi ini diluncurkan.

NLP telah berkembang pesat belakangan ini. Pelajari lebih lanjut tentang implikasi bisnis NLP dan cara kerjanya.