Como a análise de dados de IA transformará as equipes de produtos

Como se você precisasse de outra transformação.

Se você está procurando um pouco de descanso das constantes mudanças que se abateram sobre nossa espécie não tão humilde, lamento informar que isso não vai acontecer tão cedo.

A Inteligência Artificial (IA) está aqui e já mudou metade do nosso mundo – pelo menos para as empresas digitalizadas. Isso não é ruim, mas leva algum tempo para aceitar.

Para equipes de produtos cujas vidas são um processo interminavelmente iterativo, isso não deveria ser um choque. Ou pelo menos esperamos que sim, porque agora eles verão a roda girar cada vez mais rápido.

A análise de dados de IA, como base para melhores decisões estratégicas, será a força motriz por trás deste ritmo acelerado. Neste artigo, discutiremos como isso acontece – do básico ao essencial.

O que é análise de dados de IA?

A análise de dados de IA aplica IA e algoritmos avançados para analisar grandes quantidades de dados. Com o aprendizado de máquina (ML) , ele revela padrões e insights para que você possa tomar as decisões certas em todos os contextos para melhorar seu produto.

A IA pode automatizar o processamento de dados, identificar anomalias, prever resultados e oferecer recomendações práticas na forma de texto ou gráficos. Isso tira um peso significativo dos ombros de qualquer gerente de produto e de toda a sua equipe.

Mas há um problema: a qualidade dos dados é muito importante.

Se você não puder garantir que seus dados sejam precisos, completos, válidos, consistentes, exclusivos, oportunos e adequados à finalidade que você está usando, isso será uma má notícia para sua organização. Imagine ter que basear uma decisão crítica para os negócios nos insights de um conjunto de dados que não atende a esses requisitos.

O básico: 4 pilares da análise de dados de IA

Embora tudo comece com a coleta de dados, a análise de IA trata de como processar dados para extrair as pepitas de ouro que agregam valor tangível aos seus resultados financeiros.

Fonte: SessionStack

1. Processamento de linguagem natural

O processamento de linguagem natural (PNL) é um ramo da IA ​​que se concentra na interação entre computadores e a linguagem humana. A PNL cria as condições para que as máquinas processem e gerem a linguagem humana de uma forma significativa e útil.

As equipes de produto podem usar a PNL para avaliar grandes volumes de feedback de clientes, avaliações e outros dados textuais para coletar informações sobre as preferências e necessidades do usuário. Você também pode usar a PNL para automatizar tarefas como análise de sentimento e categorização de feedback do cliente. Isso economiza tempo e melhora a eficiência da equipe.

Simplificando, a PNL ajuda você a se sintonizar com as necessidades e desejos de seus clientes e a priorizar quais deles são mais importantes do que outros.

2. Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina envolve o treinamento de algoritmos para aprender com os dados e fazer previsões ou decisões sem programação explícita. Eles podem analisar grandes quantidades de dados e descobrir padrões ou tendências que os analistas humanos podem ignorar.

Algoritmos de aprendizado de máquina mostraram seu valor para as equipes de produto. Assim como com a PNL, você pode usá-los para automatizar tarefas e melhorar a eficiência, mas também reduzem custos e detectam fraudes. Algumas equipes até os utilizam para manutenção preditiva de infraestrutura.

3. Redes Neurais

As redes neurais são modelos de aprendizado de máquina treinados para replicar a estrutura e a funcionalidade do cérebro humano. Eles podem processar grandes quantidades de informações para encontrar padrões, tendências e insights que podem não ser aparentes para analistas humanos. As redes neurais se destacam em tarefas como reconhecimento de imagens e análise preditiva.

Essa tecnologia avança nas iterações de design e revela ideias de UX que a equipe humana sente falta.

4. Aprendizado profundo

O “profundo” no aprendizado profundo vem da profundidade das redes neurais utilizadas. Mais de três camadas são consideradas profundas.

Este tipo de rede neural artificial pode ser treinada para fazer previsões e decisões e usar inúmeras camadas ocultas e grandes quantidades de informações para reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural. A aprendizagem profunda já revolucionou setores inteiros ao extrair insights acionáveis ​​de conjuntos de dados consideráveis.

As equipes de produtos dependem do aprendizado profundo para melhorar as experiências do usuário, otimizar estratégias de preços e promover de forma sustentável o crescimento dos negócios.

3 benefícios de usar análise de dados de IA para sua equipe de produto

A análise de dados de IA oferece inúmeros benefícios às equipes de produto, embora estejamos abordando apenas três.

A primeira é a melhoria da tomada de decisões por meio de insights valiosos e análises preditivas. Também torna mais fácil entender o comportamento, as preferências e as necessidades do cliente.

Em seguida, a análise de IA transforma processos, automatizando tarefas repetitivas e aumentando a eficiência e a produtividade.

Por último, proporciona uma vantagem competitiva ao observar tendências, prever as demandas do mercado e entregar produtos inovadores.

“ A análise de IA pode realizar o trabalho árduo de vasculhar grandes quantidades de dados e produzir breves resumos que contenham a essência do conjunto de dados. ”

Maria Ivanova
Gerente de Produto, SessionStack

Mariya Ivanova continua: “Então, um modelo treinado para detectar padrões específicos pode ajudar os membros da equipe com recomendações para análises adicionais (recomendações de segmentação e análise de funil), bem como dicas de UX e UI que servem como ponto de partida na concepção de iterações de produtos e até mesmo Novas características."

Fonte: SessionStack

1. Tomada de decisão aprimorada

Os algoritmos de IA podem analisar grandes quantidades de dados – muitas vezes maiores do que a maior equipe de analistas humanos.

Os algoritmos identificam padrões e correlações, elevando a tomada de decisões a um nível totalmente novo. Imagine o que um gerente de produto poderia fazer com algumas dicas de otimização estratégica, em vez de ficar olhando fixamente para uma planilha Excel monstruosa com linhas e mais linhas de dados brutos.

Compreender seus clientes lhe dá a oportunidade de desenvolver um roteiro de produto seguindo rigorosamente as necessidades de seu público-alvo, sem quaisquer recursos ou componentes perdidos que deveriam ser ótimos, mas... não são.

Além do mais, o acompanhamento do desempenho em tempo real fornece feedback de melhoria contínua para que você possa dinamizar com mais facilidade e rapidez. Automatizar tarefas manuais de análise de dados economiza tempo e recursos, permitindo que você se concentre em iniciativas estratégicas.

Será mais fácil criar uma estratégia e um roteiro de produto robustos com base nos KPIs certos . Esperançosamente, será igualmente fácil atingir e superar seus objetivos.

2. Maior eficiência e produtividade

Com a análise de dados de IA, as equipes de produto podem configurar uma máquina para realizar tarefas repetitivas e demoradas.

Para um gerente de produto ocupado, isso significa mais tempo para se concentrar em atividades mais estratégicas, enquanto para um engenheiro pode significar uma execução mais rápida das tarefas. A IA também ajuda a otimizar os processos de desenvolvimento de produtos, identificando áreas de melhoria, como gargalos de UX ou ineficiências de infraestrutura.

No final das contas, conhecer seus clientes leva ao desenvolvimento de produtos mais centrados no cliente, sem a necessidade de despender tanto esforço em entrevistas, pesquisas ou testes de usabilidade com clientes.

3. Experiência de usuário aprimorada

Negligenciar o tempo para conhecer detalhadamente seus clientes é um grande erro que muitas pequenas empresas cometem.

Os insights extraordinários sobre o comportamento e as tendências do usuário que a IA oferece proporcionam uma melhor compreensão do seu público-alvo, usando menos recursos.

Esta é uma etapa importante no desenvolvimento de produtos porque o conhecimento íntimo dos pontos problemáticos do usuário informa as decisões de priorização de recursos, estratégia de marketing e iniciativas de vendas. Além da análise tradicional ser aumentada pela IA para fornecer insights quantitativos, fontes de dados qualitativos, como a reprodução de sessões , também se beneficiam da entrada da IA ​​na forma de resumos e dicas de otimização de UX.

Todos esses benefícios se unem para ajudá-lo a atender melhor às necessidades dos clientes e permanecer à frente da concorrência, não importa o que aconteça.

Principais casos de uso do setor que mostram o poder da análise de IA

Como acontece com qualquer nova tecnologia, a primeira pergunta que você pode fazer é: “Como faço para usar isso?”

Vamos citar apenas alguns dos muitos casos de uso de IA para equipes de produtos.

• Análise preditiva : prever o comportamento e as tendências do cliente com base em dados históricos e dados do setor de código aberto pode economizar toneladas de suposições caras sobre produtos e recursos que valem a pena buscar.
• Garantia de qualidade : identificar padrões e anomalias nos dados do produto ajuda os engenheiros a resolver problemas de qualidade de forma proativa e economiza recursos valiosos contra bugs dispendiosos que aparecem na produção.
• Pesquisa de mercado : você pode usar análises de IA para coletar e analisar dados de mercado para encontrar insights mais profundos para o desenvolvimento e estratégia de produtos em todas as fases – desde a concepção e lançamento até a otimização.
• Análise competitiva : As equipes de produto podem acompanhar o desempenho da concorrência e as tendências do mercado para se manterem à frente.
• Otimização de preços : em conjunto com outros casos de uso, a análise das estratégias de preços e do comportamento do cliente coloca as empresas no caminho da lucratividade máxima.

Vejamos também alguns casos de uso específicos do setor.

SaaS

A análise de IA capacita as equipes de produtos SaaS a aproveitar ao máximo suas plataformas, explorando o comportamento e as preferências do usuário.

Como gerente de produto SaaS, você pode identificar os recursos que mais interessam aos seus clientes para que possa concentrar seus esforços de desenvolvimento. Reconhecer tendências nos dados de uso do cliente é a base de muitas decisões críticas para os negócios, e ter um sistema de verificação automatizado que também recomenda itens acionáveis ​​em tempo real é alucinante.

Além disso, você poderá integrar recursos de IA em vários fluxos de trabalho, como algoritmos de personalização e campanhas de marketing direcionadas.

FinTech

A análise de dados de IA já está transformando a indústria fintech, pressionando por previsões financeiras mais precisas e uma gestão de risco mais eficiente.

No atendimento ao cliente, os chatbots com tecnologia de IA melhoram a experiência geral, fornecendo assistência personalizada em todos os momentos. Por último, os modelos de IA podem ser treinados para sinalizar potenciais fraudes, identificando transações suspeitas para investigação adicional muito mais rapidamente do que os esforços de verificação humana.

Comércio eletrônico

Os sistemas de recomendação baseados em IA podem personalizar sugestões de produtos, aumentando assim as taxas de conversão e as vendas.

“Um elemento crítico da personalização é construir melhores dados e insights sobre os clientes, um ativo que também gera valor adicional em toda a cadeia de valor. Nossa pesquisa sugere que o ROI da personalização ultrapassará rapidamente o do marketing de massa tradicional.” - McKinsey & Companhia

Além disso, a análise de IA baseia-se no feedback e nas análises dos clientes para apresentar aos gerentes de produto sugestões de melhorias direcionadas.

Neste mercado em ritmo acelerado, a IA pode ser a ferramenta de ponta que lhe proporciona uma vantagem competitiva.

Assistência médica

A saúde é um dos campos mais promissores em torno deste tema. Alimentar algoritmos de IA com dados médicos, como raios X, tomografias computadorizadas e lâminas de biópsia, ajuda a detectar tendências ou mudanças em populações específicas que informarão atividades preventivas.

Este tipo de análise também pode ser usado em cenários caso a caso para encontrar condições médicas antes que elas se manifestem fisicamente. O resultado são melhores resultados, especialmente com ameaças como o cancro ou as doenças cardiovasculares.

Caso de uso bônus: gerenciamento de custos de nuvem e infraestrutura

Os custos da nuvem não são baratos. Você provavelmente está ciente de que seus preços tendem a prejudicar qualquer crescimento quando você não os inclui em seus cálculos. Se for essa a sua situação, use análises de IA para identificar áreas de ineficiência ou desperdício e otimizar gastos.

A análise de dados brutos do uso da nuvem é uma especialidade de IA que oferece recomendações de economia de custos, como redimensionamento de recursos ou implementação de instâncias reservadas.

Como começar a usar análises de IA no fluxo de trabalho do seu produto

O processo é simples, mas você precisa prestar atenção em quais fatores são apropriados para o seu negócio.

Fonte: SessionStack

• Você precisa identificar quais áreas serão mais beneficiadas. A parte de otimização UX? O aspecto de melhoria de recursos? Suporte ao cliente? Vendas? Todos eles?
• Em seguida, pesquise e selecione uma ferramenta que atenda às suas necessidades e objetivos de negócio. Esteja ciente de quão bem a ferramenta escolhida se integra às suas fontes de dados e se você precisará aumentar seus gastos à medida que cresce. Descubra se você conseguirá corrigir o curso se decidir escolher um novo fornecedor.
• A seguir, pratique com pequenos conjuntos de dados. Ao integrar a ferramenta de análise de IA em seu fluxo de trabalho, as práticas recomendadas sugerem que você pratique primeiro com pequenos conjuntos de dados que podem ser facilmente verificados por seus analistas de dados. Dessa forma, você saberá que tudo funciona perfeitamente antes de passar para operações em grande escala.
• Por fim, não se esqueça de treinar sua equipe. Sua equipe deve saber como usar e interpretar com eficácia os insights gerados pela ferramenta de análise de IA. Por mais que queiramos apostar tudo na IA, não é uma ideia útil renunciar à experiência de pessoas bem treinadas.

Sua equipe deve se preocupar com redundâncias?

Os analistas de dados provavelmente não estão muito preocupados em se tornarem redundantes no futuro próximo. Eles conhecem as complexidades das tarefas em questão e compreendem as limitações dos modelos de IA, mas e os outros trabalhos?

Alguns cargos juniores em equipes de produtos ou pessoas que lidam com tarefas repetitivas podem se tornar obsoletos em algum momento, mas a automação sempre foi assim – e já existe há algum tempo.

A IA está longe de substituir a inteligência humana e, no que diz respeito à análise, você não gostaria de deixar que a IA tomasse decisões estratégicas de qualquer maneira. A pior coisa que pode acontecer é você esquecer a aparência de uma planilha. Horrível, certo?

Pegando a onda ou se afogando: você decide

A análise de dados de IA está revolucionando as equipes de produtos, fornecendo-lhes ferramentas poderosas para extrair valor de sua mistura de dados e tomar decisões estratégicas mais bem informadas.

Setores como SaaS, fintech e comércio eletrônico já estão colhendo os benefícios da análise de dados de IA e muitos outros estão se atualizando.

Para ficar à frente, adote a análise de IA no fluxo de trabalho da sua equipe de produto. De engenheiros a gerentes de produto, a qualidade do resultado da equipe pode melhorar com base nos insights gerados por uma ferramenta de IA. Cabe a você decidir se ficará para trás quando essa onda de inovação chegar.

A PNL percorreu um longo caminho no passado recente. Saiba mais sobre as implicações comerciais da PNL e como ela funciona.