Jak analiza danych AI zmieni zespoły produktowe

Jakbyś potrzebował kolejnej transformacji.

Jeśli szukasz chwili wytchnienia od ciągłych zmian, jakie dotknęły nasz niezbyt skromny gatunek, z przykrością muszę Cię poinformować, że nie nastąpi to w najbliższym czasie.

Sztuczna inteligencja (AI) już tu jest i zmieniła połowę naszego świata – przynajmniej w przypadku cyfrowych przedsiębiorstw. Nie jest to złe, ale zaakceptowanie tego zajmuje trochę czasu.

Dla zespołów produktowych, których życie jest procesem nieskończenie iteracyjnym, nie powinno to być szokiem. A przynajmniej mamy taką nadzieję, ponieważ zobaczą, jak koło obraca się teraz coraz szybciej.

Siłą napędową tego przyspieszonego tempa będzie analiza danych AI, będąca podstawą lepszych decyzji strategicznych. W tym artykule omówimy, jak to się dzieje – od podstaw po szczegóły.

Co to jest analiza danych AI?

Analityka danych AI wykorzystuje sztuczną inteligencję i zaawansowane algorytmy do analizy dużych ilości danych. Dzięki uczeniu maszynowemu (ML) odkrywa wzorce i spostrzeżenia, dzięki czemu możesz podejmować właściwe decyzje w każdym kontekście w celu ulepszenia swojego produktu.

Sztuczna inteligencja może automatyzować przetwarzanie danych, identyfikować anomalie, przewidywać wyniki i oferować praktyczne rekomendacje w formie tekstu lub wykresów. To zdejmuje znaczny ciężar z barków każdego menedżera produktu i całego jego zespołu.

Ale jest pewien haczyk: jakość danych jest bardzo ważna.

Jeśli nie możesz zapewnić, że Twoje dane są dokładne, kompletne, ważne, spójne, unikalne, aktualne i odpowiednie do celów, których używasz, będzie to zła wiadomość dla Twojej organizacji. Wyobraź sobie, że musisz podjąć krytyczną decyzję biznesową na podstawie wniosków ze zbioru danych, który nie spełnia tych wymagań.

Podstawy: 4 filary analizy danych AI

Chociaż wszystko zaczyna się od gromadzenia danych, analityka AI dotyczy sposobu przetwarzania danych w celu wydobycia bryłek złota, które przynoszą wymierną wartość Twoim wynikom finansowym.

Źródło: SessionStack

1. Przetwarzanie języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to gałąź sztucznej inteligencji skupiająca się na interakcji między komputerami a językiem ludzkim. NLP stwarza warunki, w których maszyny mogą przetwarzać i generować ludzki język w znaczący i użyteczny sposób.

Zespoły produktowe mogą używać NLP do oceny dużych ilości opinii klientów, recenzji i innych danych tekstowych w celu uzyskania informacji o preferencjach i potrzebach użytkowników. Możesz także użyć NLP do automatyzacji zadań, takich jak analiza nastrojów i kategoryzacja opinii klientów. Oszczędza to czas i poprawia efektywność zespołu.

Mówiąc prościej, NLP pomaga dostroić się do potrzeb i pragnień klientów oraz ustalić priorytety, którzy z nich są ważniejsi od innych.

2. Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe polega na szkoleniu algorytmów w zakresie uczenia się na podstawie danych i dokonywania przewidywań lub podejmowania decyzji bez jawnego programowania. Mogą analizować ogromne ilości danych i odkrywać wzorce lub trendy, które analitycy mogą przeoczyć.

Algorytmy uczenia maszynowego pokazały swoją wartość zespołom produktowym. Podobnie jak w przypadku NLP, można je wykorzystać do automatyzacji zadań i poprawy wydajności, ale także obniżają koszty i wykrywają oszustwa. Niektóre zespoły wykorzystują je nawet do predykcyjnej konserwacji infrastruktury.

3. Sieci neuronowe

Sieci neuronowe to modele uczenia maszynowego wytrenowane w celu replikowania struktury i funkcjonalności ludzkiego mózgu. Mogą przetwarzać ogromne ilości informacji, aby znaleźć wzorce, trendy i spostrzeżenia, które mogą nie być oczywiste dla analityków. Sieci neuronowe doskonale sprawdzają się w takich zadaniach, jak rozpoznawanie obrazów i analiza predykcyjna.

Technologia ta przyspiesza iteracje projektu i odkrywa pomysły UX, których brakuje ludzkiemu zespołowi.

4. Głębokie uczenie się

„Głębokość” głębokiego uczenia się wynika z głębokości wykorzystywanych sieci neuronowych. Za głębokie uważa się więcej niż trzy warstwy.

Tego typu sztuczną sieć neuronową można wytrenować w zakresie przewidywania i podejmowania decyzji oraz wykorzystywania wielu ukrytych warstw i dużych ilości informacji do rozpoznawania obrazów i przetwarzania języka naturalnego. Głębokie uczenie się zrewolucjonizowało już całe branże, wydobywając przydatne wnioski z dużych zbiorów danych.

Zespoły produktowe polegają na głębokim uczeniu się, aby poprawiać doświadczenia użytkowników, optymalizować strategie cenowe i w sposób zrównoważony promować rozwój firmy.

3 korzyści z wykorzystania analityki danych AI dla Twojego zespołu produktowego

Analityka danych AI oferuje liczne korzyści zespołom ds. produktów, chociaż omówimy tylko trzy.

Pierwszym z nich jest usprawnienie procesu decyzyjnego dzięki cennym spostrzeżeniom i analizie predykcyjnej. Ułatwia także zrozumienie zachowań, preferencji i potrzeb klientów.

Następnie analityka AI przekształca procesy, automatyzując powtarzalne zadania oraz zwiększając wydajność i produktywność.

Wreszcie zapewnia przewagę konkurencyjną poprzez śledzenie trendów, przewidywanie potrzeb rynku i dostarczanie innowacyjnych produktów.

„ Analityka AI może wymagać ciężkiej pracy polegającej na przeszukiwaniu ogromnych ilości danych i tworzeniu krótkich podsumowań, które zawierają istotę zbioru danych. ”

Maria Iwanowa
Menedżer produktu, SessionStack

Mariya Ivanova kontynuuje: „Następnie model przeszkolony w wykrywaniu określonych wzorców może pomóc członkom zespołu w uzyskaniu rekomendacji do dalszej analizy (zalecenia dotyczące segmentacji i analizy ścieżki), a także wskazówek dotyczących UX i interfejsu użytkownika, które służą jako punkt wyjścia w opracowywaniu iteracji produktu, a nawet Nowe funkcje."

Źródło: SessionStack

1. Lepsze podejmowanie decyzji

Algorytmy AI potrafią analizować duże ilości danych – wielokrotnie większe niż nawet największy zespół analityków.

Algorytmy identyfikują wzorce i korelacje, podnosząc proces decyzyjny na zupełnie nowy poziom. Wyobraź sobie, co menedżer produktu mógłby zrobić, mając kilka wskazówek dotyczących strategicznej optymalizacji, zamiast wpatrywać się pustym wzrokiem w potworny arkusz kalkulacyjny Excel zawierający rzędy po rzędach surowych danych.

Zrozumienie klientów daje szansę na opracowanie planu działania produktu ściśle odpowiadającego potrzebom docelowej grupy odbiorców, bez żadnych zbędnych funkcji i komponentów, które miały być świetne, ale... takie nie są.

Co więcej, śledzenie wydajności w czasie rzeczywistym zapewnia ciągłe informacje zwrotne dotyczące ulepszeń, dzięki czemu możesz łatwiej i szybciej wprowadzać zmiany. Automatyzacja zadań związanych z ręczną analizą danych oszczędza czas i zasoby, umożliwiając skupienie się na inicjatywach strategicznych.

Stworzenie solidnej strategii produktu i planu działania w oparciu o odpowiednie KPI będzie łatwiejsze. Mamy nadzieję, że równie łatwo będzie osiągnąć i przekroczyć swoje cele.

2. Poprawiona wydajność i produktywność

Dzięki analizie danych AI zespoły produktowe mogą skonfigurować maszynę do wykonywania powtarzalnych i czasochłonnych zadań.

Dla zapracowanego menadżera produktu oznacza to więcej czasu na skupienie się na bardziej strategicznych działaniach, natomiast dla inżyniera może to oznaczać szybszą realizację zadań. Sztuczna inteligencja pomaga także optymalizować procesy rozwoju produktów, identyfikując obszary wymagające poprawy, takie jak wąskie gardła UX czy nieefektywność infrastruktury.

Ostatecznie znajomość klientów prowadzi do opracowania produktów bardziej zorientowanych na klienta, bez konieczności poświęcania tak dużego wysiłku na wywiady z klientami, ankiety lub testy użyteczności.

3. Lepsze doświadczenie użytkownika

Zaniedbanie poświęcenia czasu na szczegółowe poznanie klientów jest głównym błędem popełnianym przez wiele małych firm.

Niezwykły wgląd w zachowania użytkowników i trendy, jakie zapewnia sztuczna inteligencja, pozwala na lepsze zrozumienie docelowych odbiorców przy mniejszym zużyciu zasobów.

Jest to ważny krok w rozwoju produktu, ponieważ dogłębna wiedza o problemach użytkowników wpływa na decyzje dotyczące priorytetyzacji funkcji, strategii marketingowej i inicjatyw sprzedażowych. Oprócz tradycyjnych analiz wspomaganych przez sztuczną inteligencję w celu zapewnienia wglądu ilościowego, jakościowe źródła danych, takie jak powtórki sesji, również korzystają z wkładu sztucznej inteligencji w postaci podsumowań i wskazówek dotyczących optymalizacji UX.

Wszystkie te korzyści łączą się, aby pomóc Ci lepiej spełniać potrzeby klientów i wyprzedzić konkurencję bez względu na wszystko.

Najważniejsze przypadki użycia w branży, które pokazują siłę analityki AI

Jak w przypadku każdej nowej technologii, pierwsze pytanie, jakie możesz zadać, brzmi: „Jak mogę z tego skorzystać?”

Wymieńmy tylko kilka z wielu przypadków użycia sztucznej inteligencji w zespołach produktowych.

• Analityka predykcyjna : prognozowanie zachowań klientów i trendów w oparciu o dane historyczne i dane branżowe typu open source może zaoszczędzić mnóstwo kosztownych założeń dotyczących produktów i funkcji, które warto realizować.
• Zapewnienie jakości : Identyfikacja wzorców i anomalii w danych produktów pomaga inżynierom w proaktywnym rozwiązywaniu problemów z jakością i oszczędza cenne zasoby przed kosztownymi błędami pojawiającymi się w produkcji.
• Badania rynku : możesz używać analityki AI do gromadzenia i analizowania danych rynkowych, aby uzyskać głębszy wgląd w rozwój produktu i strategię na każdym etapie – od pomysłu i wprowadzenia na rynek po optymalizację.
• Analiza konkurencji : zespoły produktowe mogą śledzić wyniki konkurencji i trendy rynkowe, aby wyprzedzić konkurencję.
• Optymalizacja cen : w połączeniu z innymi przypadkami użycia analiza strategii cenowych i zachowań klientów stawia firmy na drodze do maksymalnej rentowności.

Przyjrzyjmy się także niektórym przypadkom użycia specyficznym dla branży.

SaaS

Analityka AI umożliwia zespołom ds. produktów SaaS maksymalne wykorzystanie platform poprzez badanie zachowań i preferencji użytkowników.

Jako menedżer produktu SaaS możesz wskazać funkcje, na których najbardziej zależy Twoim klientom, dzięki czemu możesz skoncentrować swoje wysiłki na rozwoju. Rozpoznawanie trendów w danych dotyczących użytkowania klientów jest podstawą wielu decyzji o znaczeniu krytycznym dla firmy, a posiadanie zautomatyzowanego systemu skanowania, który w czasie rzeczywistym poleca również elementy, które można podjąć, jest oszałamiające.

Co więcej, będziesz mógł zintegrować możliwości sztucznej inteligencji z różnymi przepływami pracy, takimi jak algorytmy personalizacji i ukierunkowane kampanie marketingowe.

FinTech

Analityka danych AI już przekształca branżę fintech, wymuszając dokładniejsze prognozowanie finansowe i skuteczniejsze zarządzanie ryzykiem.

W obsłudze klienta chatboty oparte na sztucznej inteligencji poprawiają ogólne wrażenia, zapewniając przez cały czas spersonalizowaną pomoc. Wreszcie modele sztucznej inteligencji można wyszkolić w zakresie sygnalizowania potencjalnych oszustw, identyfikując podejrzane transakcje do dalszego dochodzenia znacznie szybciej niż weryfikacja przez człowieka.

Handel elektroniczny

Systemy rekomendacji oparte na sztucznej inteligencji mogą personalizować sugestie produktów, zwiększając w ten sposób współczynniki konwersji i sprzedaż.

„Kluczowym elementem personalizacji jest budowanie lepszych danych i spostrzeżeń na temat klientów, co stanowi zasób, który generuje również dodatkową wartość w całym łańcuchu wartości. Nasze badania sugerują, że zwrot z inwestycji w personalizację szybko przewyższy zwrot z tradycyjnego marketingu masowego”. — McKinsey & Company

Ponadto analityka AI opiera się na opiniach i recenzjach klientów, aby przedstawić menedżerom produktu sugestie dotyczące ukierunkowanych ulepszeń.

Na tym dynamicznym rynku sztuczna inteligencja może być najnowocześniejszym narzędziem zapewniającym przewagę konkurencyjną.

Opieka zdrowotna

Opieka zdrowotna jest jedną z najbardziej obiecujących dziedzin związanych z tym tematem. Zasilanie algorytmów sztucznej inteligencji danymi medycznymi, takimi jak zdjęcia rentgenowskie, tomografia komputerowa i preparaty z biopsji, pomaga wykryć trendy lub zmiany w określonych populacjach, co będzie podstawą działań zapobiegawczych.

Tego typu analizę można również zastosować w indywidualnych przypadkach, aby wykryć schorzenia, zanim ujawnią się fizycznie. Rezultatem są lepsze wyniki, szczególnie w przypadku zagrożeń takich jak rak lub choroby układu krążenia.

Dodatkowy przypadek użycia: zarządzanie kosztami chmury i infrastruktury

Koszty chmury nie są tanie. Prawdopodobnie zdajesz sobie sprawę, że ich ceny mają tendencję do hamowania wzrostu, jeśli nie uwzględniłeś ich w swoich obliczeniach. Jeśli taka jest Twoja sytuacja, skorzystaj z analityki AI, aby zidentyfikować obszary nieefektywności lub marnotrawstwa i zoptymalizować wydatki.

Analizowanie nieprzetworzonych danych pochodzących z chmury to specjalność sztucznej inteligencji, która oferuje rekomendacje dotyczące oszczędności, takie jak odpowiedni rozmiar zasobów lub wdrażanie instancji zarezerwowanych.

Jak rozpocząć korzystanie z analityki AI w przepływie pracy nad produktami

Proces jest prosty, ale musisz zwrócić uwagę na to, które czynniki są odpowiednie dla Twojej firmy.

Źródło: SessionStack

• Musisz określić, które obszary odniosą największe korzyści. Część optymalizacji UX? Aspekt ulepszania zasobów? Obsługa klienta? Obroty? Wszyscy?
• Następnie przeanalizuj i wybierz narzędzie, które odpowiada Twoim potrzebom i celom biznesowym. Zwróć uwagę na to, jak dobrze wybrane narzędzie integruje się ze źródłami danych i czy w miarę rozwoju będziesz musiał zwiększać wydatki. Dowiedz się, czy będziesz w stanie poprawnie ukończyć kurs, jeśli zdecydujesz się wybrać nowego dostawcę.
• Następnie poćwicz z małymi zbiorami danych. Kiedy integrujesz narzędzie analityczne AI ze swoim przepływem pracy, najlepsze praktyki sugerują, aby najpierw ćwiczyć z małymi zbiorami danych, które mogą być łatwo zweryfikowane przez analityków danych. Dzięki temu będziesz mieć pewność, że wszystko działa sprawnie, zanim przejdziesz do operacji na dużą skalę.
• Na koniec nie zapomnij przeszkolić swojego zespołu. Twój zespół musi wiedzieć, jak skutecznie wykorzystywać i interpretować spostrzeżenia generowane przez narzędzie analityczne AI. Choć chcielibyśmy postawić na sztuczną inteligencję całkowicie, rezygnacja z wiedzy dobrze wyszkolonych ludzi nie jest dobrym pomysłem.

Czy Twój zespół powinien martwić się zwolnieniami?

Analitycy danych prawdopodobnie nie są zbytnio zaniepokojeni możliwością zwolnienia w najbliższej przyszłości. Znają zawiłości wykonywanych zadań i rozumieją ograniczenia modeli sztucznej inteligencji, ale co z innymi stanowiskami?

Niektóre młodsze stanowiska w zespołach produktowych lub osoby zajmujące się powtarzalnymi zadaniami mogą w pewnym momencie stać się przestarzałe, ale na tym zawsze polegała automatyzacja – i to już od dłuższego czasu.

Sztuczna inteligencja jest daleka od zastąpienia ludzkiej inteligencji, a jeśli chodzi o analitykę, i tak nie chciałbyś pozostawiać sztucznej inteligencji podejmowania strategicznych decyzji. Najgorsze, co może się przydarzyć, to zapomnieć, jak wygląda arkusz kalkulacyjny. Okropne, prawda?

Jazda na fali lub utonięcie: to zależy od Ciebie

Analityka danych AI rewolucjonizuje zespoły produktowe, zapewniając im potężne narzędzia do wydobywania wartości z mieszanego zbioru danych i podejmowania bardziej świadomych decyzji strategicznych.

Branże takie jak SaaS, fintech i e-commerce już czerpią korzyści z analizy danych AI, a wiele innych nabiera tempa.

Aby pozostać na czele, włącz analitykę AI do przepływu pracy swojego zespołu produktowego. Od inżynierów po menedżerów produktu — jakość wyników zespołu może się poprawić w oparciu o spostrzeżenia generowane przez narzędzie AI. To Ty decydujesz, czy pozostaniesz w tyle, gdy nadejdzie fala innowacji.

NLP przeszło długą drogę w niedawnej przeszłości. Dowiedz się więcej o implikacjach biznesowych NLP i jego działaniu.