Как анализ данных ИИ изменит продуктовые команды

Как будто вам нужна была еще одна трансформация.

Если вы ищете небольшую передышку от постоянных изменений, постигших наш не столь скромный вид, с сожалением сообщаю вам, что это произойдет не в ближайшее время.

Искусственный интеллект (ИИ) уже здесь, и он уже перевернул половину нашего мира – по крайней мере, для цифрового бизнеса. Это неплохо, но нужно время, чтобы принять это.

Для продуктовых команд, чья жизнь представляет собой бесконечно повторяющийся процесс, это не должно быть шоком. Или, по крайней мере, мы на это надеемся, потому что теперь они увидят, что колесо вращается все быстрее и быстрее.

Аналитика данных ИИ, как основа для принятия более эффективных стратегических решений, станет движущей силой этого ускорения темпов. В этой статье мы обсудим, как это происходит – от основ до мельчайших подробностей.

Что такое аналитика данных ИИ?

Аналитика данных ИИ применяет ИИ и передовые алгоритмы для анализа больших объемов данных. Благодаря машинному обучению (МО) оно выявляет закономерности и идеи, чтобы вы могли принимать правильные решения в каждом контексте для улучшения своего продукта.

ИИ может автоматизировать обработку данных, выявлять аномалии, прогнозировать результаты и предлагать действенные рекомендации в форме текста или графиков. Это снимает значительный груз с плеч любого менеджера по продукту и всей его команды.

Но есть одна загвоздка: качество данных очень важно.

Если вы не можете гарантировать, что ваши данные точны, полны, действительны, согласованы, уникальны, своевременны и соответствуют целям, которые вы используете, это будет плохой новостью для вашей организации. Представьте себе, что вам нужно принять критически важное для бизнеса решение на основе данных из набора данных, который не соответствует этим требованиям.

Основы: 4 столпа анализа данных ИИ

Хотя все начинается со сбора данных, аналитика ИИ посвящена тому, как обрабатывать данные для извлечения золотых самородков, которые приносят ощутимую пользу вашей прибыли.

Источник: SessionStack.

1. Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (НЛП) — это отрасль искусственного интеллекта, которая фокусируется на взаимодействии компьютеров и человеческого языка. НЛП создает условия для того, чтобы машины могли обрабатывать и генерировать человеческий язык осмысленным и полезным способом.

Команды разработчиков могут использовать НЛП для оценки больших объемов отзывов клиентов, обзоров и других текстовых данных, чтобы собрать информацию о предпочтениях и потребностях пользователей. Вы также можете использовать НЛП для автоматизации таких задач, как анализ настроений и категоризация отзывов клиентов. Это экономит время и повышает эффективность команды.

Проще говоря, НЛП помогает вам настроиться на потребности и желания ваших клиентов и расставить приоритеты, какие из них важнее других.

2. Машинное обучение

Машинное обучение включает в себя обучение алгоритмов, позволяющих учиться на данных и делать прогнозы или решения без явного программирования. Они могут анализировать огромные объемы данных и выявлять закономерности и тенденции, которые аналитики могут упустить из виду.

Алгоритмы машинного обучения доказали свою ценность для продуктовых команд. Как и в случае с НЛП, вы можете использовать их для автоматизации задач и повышения эффективности, но они также сокращают затраты и обнаруживают мошенничество. Некоторые команды даже используют их для профилактического обслуживания инфраструктуры.

3. Нейронные сети

Нейронные сети — это модели машинного обучения, обученные воспроизводить структуру и функциональность человеческого мозга. Они могут обрабатывать огромные объемы информации, чтобы находить закономерности, тенденции и идеи, которые могут быть не очевидны для аналитиков-людей. Нейронные сети превосходно справляются с такими задачами, как распознавание изображений и прогнозная аналитика.

Эта технология ускоряет итерации дизайна и раскрывает идеи UX, которые упускает команда людей.

4. Глубокое обучение

«Глубокость» глубокого обучения зависит от глубины используемых нейронных сетей. Более трех слоев считаются глубокими.

Этот тип искусственной нейронной сети можно обучить делать прогнозы и принимать решения, а также использовать многочисленные скрытые слои и большие объемы информации для распознавания изображений и обработки естественного языка. Глубокое обучение уже произвело революцию в целых отраслях, извлекая полезную информацию из больших наборов данных.

Продуктовые команды полагаются на глубокое обучение для улучшения пользовательского опыта, оптимизации стратегий ценообразования и устойчивого развития бизнеса.

3 преимущества использования анализа данных ИИ для вашей продуктовой команды

Аналитика данных с помощью искусственного интеллекта предлагает множество преимуществ продуктовым группам, хотя мы рассмотрим только три.

Во-первых, это более эффективное принятие решений благодаря ценной информации и прогнозному анализу. Это также облегчает понимание поведения, предпочтений и потребностей клиентов.

Далее, аналитика ИИ трансформирует процессы, автоматизируя повторяющиеся задачи и повышая эффективность и производительность.

Наконец, он обеспечивает конкурентное преимущество, отслеживая тенденции, прогнозируя потребности рынка и предлагая инновационные продукты.

« Аналитика ИИ может взять на себя тяжелую работу по изучению огромных объемов данных и составить короткие сводки, отражающие суть набора данных. »

Мария Иванова
Менеджер по продукту, SessionStack

Мария Иванова продолжает: «Тогда модель, обученная выявлять конкретные закономерности, может помочь членам команды рекомендациями для дальнейшего анализа (рекомендации по сегментации и анализу воронки), а также советами по UX и UI, которые служат отправной точкой при разработке итераций продукта и даже новые возможности."

Источник: SessionStack.

1. Расширение возможностей принятия решений

Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать большие объемы данных — во много раз больше, чем даже самая большая команда аналитиков.

Алгоритмы выявляют закономерности и корреляции, поднимая процесс принятия решений на совершенно новый уровень. Представьте себе, что мог бы сделать менеджер по продукту, воспользовавшись несколькими советами по стратегической оптимизации, вместо того, чтобы тупо смотреть на чудовищную электронную таблицу Excel со строками за строками необработанных данных.

Понимание ваших клиентов дает вам возможность разработать план продукта, точно соответствующий потребностям вашей целевой аудитории, без каких-либо случайных функций или компонентов, которые должны были быть отличными, но... таковыми не являются.

Более того, отслеживание производительности в режиме реального времени обеспечивает постоянную обратную связь по улучшению, поэтому вы можете легче и быстрее выполнять поворот. Автоматизация задач ручного анализа данных экономит время и ресурсы, позволяя вам сосредоточиться на стратегических инициативах.

Создать надежную стратегию продукта и дорожную карту на основе правильных ключевых показателей эффективности будет проще. Надеемся, вам будет так же легко достичь и превзойти ваши цели.

2. Повышение эффективности и производительности.

Благодаря анализу данных ИИ продуктовые группы могут настроить машину для выполнения повторяющихся и трудоемких задач.

Для занятого менеджера по продукту это означает больше времени, чтобы сосредоточиться на стратегических действиях, а для инженера это может означать более быстрое выполнение задач. ИИ также помогает оптимизировать процессы разработки продуктов, определяя области для улучшения, такие как узкие места UX или неэффективность инфраструктуры.

В конце концов, знание своих клиентов приводит к разработке продуктов, более ориентированных на клиента, без необходимости тратить столько усилий на интервью с клиентами, опросы или тесты удобства использования.

3. Улучшенный пользовательский интерфейс

Пренебрежение временем, чтобы подробно узнать своих клиентов, является серьезной ошибкой, которую допускают многие малые предприятия.

Необычайное понимание поведения и тенденций пользователей, которое дает ИИ, позволяет вам лучше понять вашу целевую аудиторию, используя при этом меньше ресурсов.

Это важный шаг в разработке продукта, поскольку глубокое знание болевых точек пользователей влияет на решения по приоритезации функций, маркетинговую стратегию и инициативы продаж. Помимо традиционной аналитики, дополненной ИИ для получения количественной информации, качественные источники данных, такие как воспроизведение сеанса, также получают выгоду от вклада ИИ в виде сводок и советов по оптимизации UX.

Все эти преимущества в совокупности помогут вам лучше удовлетворять потребности клиентов и оставаться впереди конкурентов, несмотря ни на что.

Лучшие примеры использования в отрасли, демонстрирующие возможности аналитики ИИ

Как и в случае с любой новой технологией, первый вопрос, который вы можете задать: «Как мне это использовать?»

Давайте назовем лишь несколько из множества вариантов использования ИИ продуктовыми командами.

• Прогнозная аналитика . Прогнозирование поведения и тенденций клиентов на основе исторических данных и отраслевых данных из открытых источников может избавить вас от множества дорогостоящих предположений о продуктах и ​​функциях, которые стоит использовать.
• Обеспечение качества : выявление закономерностей и аномалий в данных о продукте помогает инженерам активно решать проблемы качества и экономит ценные ресурсы от дорогостоящих ошибок, которые обнаруживаются в производстве.
• Исследование рынка . Вы можете использовать аналитику ИИ для сбора и анализа рыночных данных, чтобы получить более глубокое понимание разработки продукта и стратегии на каждом этапе — от идеи и запуска до оптимизации.
• Конкурентный анализ : продуктовые команды могут отслеживать эффективность конкурентов и рыночные тенденции, чтобы оставаться впереди.
• Оптимизация ценообразования . В сочетании с другими вариантами использования анализ стратегии ценообразования и поведения клиентов выводит компании на путь максимальной прибыльности.

Давайте также рассмотрим некоторые отраслевые варианты использования.

SaaS

Аналитика ИИ позволяет командам разработчиков SaaS максимально эффективно использовать свои платформы, изучая поведение и предпочтения пользователей.

Как менеджер по продукту SaaS, вы можете определить функции, которые больше всего интересуют ваших клиентов, и сосредоточить свои усилия на разработке. Распознавание тенденций в данных об использовании клиентов является основой многих критически важных для бизнеса решений, а наличие автоматизированной системы сканирования, которая также рекомендует действия в режиме реального времени, просто ошеломляет.

Более того, вы сможете интегрировать возможности искусственного интеллекта в различные рабочие процессы, такие как алгоритмы персонализации и целевые маркетинговые кампании.

ФинТех

Аналитика данных ИИ уже трансформирует индустрию финансовых технологий, обеспечивая более точное финансовое прогнозирование и более эффективное управление рисками.

В сфере обслуживания клиентов чат-боты на базе искусственного интеллекта повышают качество обслуживания, постоянно предоставляя персонализированную помощь. Наконец, модели ИИ можно научить выявлять потенциальное мошенничество, выявляя подозрительные транзакции для дальнейшего расследования гораздо быстрее, чем при проверке людьми.

Электронная коммерция

Системы рекомендаций на базе искусственного интеллекта могут персонализировать предложения продуктов, тем самым увеличивая коэффициент конверсии и продажи.

«Важнейшим элементом персонализации является сбор более качественных данных и информации о клиентах, актив, который также создает дополнительную ценность по всей цепочке создания стоимости. Наше исследование показывает, что рентабельность инвестиций в персонализацию быстро превысит рентабельность традиционного массового маркетинга». - МакКинси и компания

Кроме того, ИИ-аналитика опирается на отзывы и отзывы клиентов, чтобы предоставить менеджерам по продуктам предложения по целевым улучшениям.

На этом быстро развивающемся рынке ИИ может стать передовым инструментом, дающим вам конкурентное преимущество.

Здравоохранение

Здравоохранение является одной из наиболее перспективных областей в этой области. Предоставление алгоритмам искусственного интеллекта медицинских данных, таких как рентгеновские снимки, компьютерная томография и слайды биопсии, помогает выявить тенденции или сдвиги в конкретных группах населения, которые послужат основой для профилактических мероприятий.

Этот тип анализа также можно использовать в индивидуальных сценариях для выявления заболеваний до того, как они проявятся физически. Результатом являются лучшие результаты, особенно в отношении таких угроз, как рак или сердечно-сосудистые заболевания.

Бонусный вариант использования: управление затратами на облако и инфраструктуру

Затраты на облако недешевы. Вы, вероятно, знаете, что их цены имеют тенденцию сдерживать любой рост, если вы не включили их в свои расчеты. Если это ваша ситуация, используйте аналитику ИИ, чтобы выявить области неэффективности или растрат и оптимизировать расходы.

Анализ необработанных данных об использовании облака — это специальность ИИ, которая предлагает рекомендации по экономии средств, такие как оптимизация ресурсов или внедрение зарезервированных экземпляров.

Как начать использовать ИИ-аналитику в рабочем процессе вашего продукта

Процесс прост, но вам нужно будет обратить внимание на то, какие факторы подходят для вашего бизнеса.

Источник: SessionStack.

• Вам необходимо определить, какие области принесут наибольшую пользу. Часть оптимизации UX? Аспект улучшения ресурсов? Служба поддержки? Продажи? Все они?
• Затем изучите и выберите инструмент, который соответствует потребностям и целям вашего бизнеса. Помните, насколько хорошо выбранный вами инструмент интегрируется с вашими источниками данных и нужно ли вам увеличивать свои расходы по мере роста. Выясните, сможете ли вы исправить ситуацию, если решите выбрать нового поставщика.
• Далее попрактикуйтесь с небольшими наборами данных. Когда вы интегрируете инструмент анализа ИИ в свой рабочий процесс, лучшие практики предполагают, что вы сначала попрактикуетесь с небольшими наборами данных, которые могут быть легко проверены вашими аналитиками данных. Таким образом, вы будете знать, что все идет гладко, прежде чем перейти к крупномасштабным операциям.
• Наконец, не забудьте тренировать свою команду. Ваша команда должна знать, как эффективно использовать и интерпретировать информацию, полученную с помощью инструмента аналитики ИИ. Как бы нам ни хотелось полностью сосредоточиться на искусственном интеллекте, отказываться от опыта хорошо обученных людей — бесполезная идея.

Стоит ли вашей команде беспокоиться о сокращениях?

Аналитики данных , вероятно, не слишком обеспокоены тем, что в ближайшем будущем они могут стать ненужными. Они знают тонкости поставленных задач и понимают ограничения моделей ИИ, но как насчет других должностей?

Некоторые младшие должности в продуктовых группах или люди, выполняющие повторяющиеся задачи, могут в какой-то момент устареть, но именно это всегда и было целью автоматизации – и существует уже довольно давно.

ИИ далек от замены человеческого интеллекта, и что касается аналитики, вы в любом случае не захотите оставлять на усмотрение ИИ принятие стратегических решений. Худшее, что может случиться, — это вы забудете, как выглядит электронная таблица. Ужасно, правда?

Оседлать волну или утонуть: решать вам

Аналитика данных ИИ производит революцию в командах разработчиков, предоставляя им мощные инструменты для извлечения пользы из смешанного набора данных и принятия более обоснованных стратегических решений.

Такие отрасли, как SaaS, финансовые технологии и электронная коммерция, уже пожинают плоды анализа данных с помощью ИИ, а многие другие осваивают эту технологию.

Чтобы оставаться впереди, включите аналитику ИИ в рабочий процесс вашей продуктовой команды. От инженеров до менеджеров по продуктам, качество результатов работы команды может улучшиться на основе информации, которую генерирует инструмент искусственного интеллекта. Вам решать, останетесь ли вы позади, когда начнется эта волна инноваций.

В недавнем прошлом НЛП продвинулось далеко вперед. Узнайте больше о значении НЛП для бизнеса и о том, как оно работает.