Yapay Zeka Veri Analitiği Ürün Ekiplerini Nasıl Dönüştürecek?

Sanki başka bir dönüşüme ihtiyacın varmış gibi.

Mütevazi olmayan türümüzün başına gelen sürekli değişimlere biraz ara vermek istiyorsanız, bunun yakın zamanda gerçekleşmeyeceğini üzülerek bildiririm.

Yapay Zeka (AI) burada ve halihazırda dünyamızın yarısını tersine çevirdi; en azından dijitalleştirilmiş işletmeler için. Fena değil ama kabullenmesi biraz zaman alıyor.

Hayatları sürekli tekrarlanan bir süreç olan ürün ekipleri için bu bir şok olmamalı. Ya da en azından öyle umuyoruz çünkü çarkın artık giderek daha hızlı döndüğünü görecekler.

Daha iyi stratejik kararların temeli olan yapay zeka veri analitiği, bu artan hızın arkasındaki itici güç olacaktır. Bu makalede, temelden en ince ayrıntısına kadar bunun nasıl gerçekleştiğini tartışacağız.

Yapay zeka veri analitiği nedir?

Yapay zeka veri analitiği, büyük miktarda veriyi analiz etmek için yapay zeka ve gelişmiş algoritmaları uygular. Makine öğrenimi (ML) ile kalıpları ve öngörüleri ortaya çıkarır, böylece ürününüzü geliştirmek için her bağlamda doğru kararları verebilirsiniz.

Yapay zeka, veri işlemeyi otomatikleştirebilir, anormallikleri belirleyebilir, sonuçları tahmin edebilir ve metin veya grafik biçiminde eyleme geçirilebilir öneriler sunabilir. Bu, herhangi bir ürün yöneticisinin ve tüm ekibinin omuzlarından önemli bir yük kaldırır.

Ancak bir sorun var: Verinin kalitesi çok önemli.

Verilerinizin doğru, eksiksiz, geçerli, tutarlı, benzersiz, güncel ve kullandığınız amaca uygun olduğundan emin olamıyorsanız bu, kuruluşunuz için kötü haber olacaktır. Bu gereksinimleri karşılamayan bir veri kümesinden elde edilen içgörülere dayanarak iş açısından kritik bir karar vermeniz gerektiğini düşünün.

Temel bilgiler: Yapay zeka veri analitiğinin 4 temel direği

Her şey veri toplamayla başlasa da yapay zeka analitiği, kârınıza somut değer katan altın külçelerini çıkarmak için verilerin nasıl işleneceğiyle ilgilidir.

Kaynak: SessionStack

1. Doğal dil işleme

Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarlar ve insan dili arasındaki etkileşime odaklanan bir yapay zeka dalıdır. NLP, makinelerin insan dilini anlamlı ve kullanışlı bir şekilde işlemesi ve üretmesi için gerekli koşulları yaratır.

Ürün ekipleri, kullanıcı tercihleri ​​ve ihtiyaçları hakkında bilgi toplamak amacıyla büyük miktarda müşteri geri bildirimini, incelemelerini ve diğer metinsel verileri değerlendirmek için NLP'yi kullanabilir. Duygu analizi ve müşteri geri bildirimlerinin sınıflandırılması gibi görevleri otomatikleştirmek için de NLP'yi kullanabilirsiniz. Bu, zamandan tasarruf sağlar ve ekibin verimliliğini artırır.

Basitçe söylemek gerekirse NLP, müşterilerinizin ihtiyaç ve isteklerine uyum sağlamanıza ve bunlardan hangisinin diğerlerinden daha önemli olduğuna öncelik vermenize yardımcı olur.

2. Makine öğrenimi

Makine öğrenimi, verilerden öğrenmek ve açık programlama olmadan tahminlerde bulunmak veya kararlar almak için algoritmaların eğitilmesini içerir. Çok miktarda veriyi analiz edebilir ve insan analistlerin gözden kaçırabileceği kalıpları veya eğilimleri ortaya çıkarabilirler.

Makine öğrenimi algoritmaları değerini ürün ekiplerine gösterdi. Tıpkı NLP'de olduğu gibi, bunları görevleri otomatikleştirmek ve verimliliği artırmak için kullanabilirsiniz, ancak aynı zamanda maliyetleri azaltır ve sahtekarlığı tespit ederler. Hatta bazı ekipler bunları altyapının öngörücü bakımı için bile kullanıyor.

3. Sinir ağları

Sinir ağları, insan beyninin yapısını ve işlevselliğini kopyalamak için eğitilmiş makine öğrenme modelleridir. İnsan analistlerin göremeyeceği kalıpları, eğilimleri ve içgörüleri bulmak için çok miktarda bilgiyi işleyebilirler. Sinir ağları, görüntü tanıma ve tahmine dayalı analitik gibi görevlerde mükemmeldir.

Bu teknoloji, tasarım yinelemelerini geliştirir ve insan ekibinin gözden kaçırdığı UX fikirlerini ortaya çıkarır.

4. Derin öğrenme

Derin öğrenmedeki “derin”, kullanılan sinir ağlarının derinliğinden gelir. Üçten fazla katman derin kabul edilir.

Bu tür yapay sinir ağları, tahminlerde bulunmak ve kararlar almak ve görüntü tanıma ve doğal dil işleme için çok sayıda gizli katmanı ve büyük miktarda bilgiyi kullanmak üzere eğitilebilir. Derin öğrenme, büyük veri kümelerinden eyleme dönüştürülebilir bilgiler elde ederek tüm sektörlerde devrim yarattı.

Ürün ekipleri, kullanıcı deneyimlerini iyileştirmek, fiyatlandırma stratejilerini optimize etmek ve iş büyümesini sürdürülebilir bir şekilde desteklemek için derin öğrenmeye güveniyor.

Ürün ekibiniz için yapay zeka veri analizini kullanmanın 3 avantajı

Yapay zeka veri analitiği, ürün ekiplerine çok sayıda avantaj sunuyor, ancak biz sadece üçünü ele alıyoruz.

Bunlardan ilki, değerli bilgiler ve tahmine dayalı analizler aracılığıyla gelişmiş karar alma sürecidir. Ayrıca müşteri davranışını, tercihlerini ve ihtiyaçlarını anlamayı kolaylaştırır.

Daha sonra yapay zeka analitiği, tekrarlanan görevleri otomatikleştirerek ve verimliliği ve üretkenliği artırarak süreçleri dönüştürür.

Son olarak trendleri takip ederek, pazar taleplerini tahmin ederek ve yenilikçi ürünler sunarak rekabet avantajı sağlar.

“ Yapay zeka analitiği, çok büyük miktarda veriyi taramak gibi zorlu bir çalışmayı üstlenebilir ve veri kümesinin özünü içeren kısa özetler ortaya çıkarabilir. ”

Mariya Ivanova
Ürün Yöneticisi, SessionStack

Mariya Ivanova şöyle devam ediyor: "Daha sonra, belirli kalıpları tespit etmek için eğitilmiş bir model, ekip üyelerine daha ileri analiz önerileri (segmentasyon ve huni analizi önerileri) ve ayrıca ürün yinelemelerini tasarlamada bir başlangıç ​​noktası olarak hizmet eden UX ve UI ipuçları konusunda yardımcı olabilir ve hatta Yeni özellikler."

Kaynak: SessionStack

1. Gelişmiş karar verme

Yapay zeka algoritmaları, en büyük insan analist ekibinden bile kat kat daha büyük olan büyük miktardaki verileri analiz edebilir.

Algoritmalar kalıpları ve korelasyonları tespit ederek karar almayı tamamen yeni bir seviyeye taşıyor. Bir ürün yöneticisinin, satırlarca ham veri içeren devasa bir Excel tablosuna boş boş bakmak yerine, birkaç stratejik optimizasyon ipucuyla neler yapabileceğini hayal edin.

Müşterilerinizi anlamak size, harika olması gereken ama öyle olmayan herhangi bir başıboş özellik veya bileşen olmadan, hedef kitlenizin ihtiyaçlarını sıkı bir şekilde takip eden bir ürün yol haritası geliştirme şansı verir.

Dahası, gerçek zamanlı performans izleme, sürekli iyileştirme geri bildirimi sağlar, böylece daha kolay ve çok daha hızlı dönüş yapabilirsiniz. Manuel veri analizi görevlerini otomatikleştirmek, zamandan ve kaynaklardan tasarruf ederek stratejik girişimlere odaklanmanıza olanak tanır.

Doğru KPI'lara dayalı sağlam bir ürün stratejisi ve yol haritası oluşturmak daha kolay olacaktır. Umarım hedeflerinize ulaşmak ve onları aşmak da aynı derecede kolay olur.

2. Geliştirilmiş verimlilik ve üretkenlik

Yapay zeka veri analitiği sayesinde ürün ekipleri, tekrarlayan ve zaman alan görevleri yerine getirecek bir makine kurabilir.

Yoğun bir ürün yöneticisi için bu, daha stratejik faaliyetlere odaklanmak için daha fazla zaman anlamına gelirken, bir mühendis için bu, görevlerin daha hızlı geri dönüşü anlamına gelebilir. Yapay zeka ayrıca UX darboğazları veya altyapı verimsizlikleri gibi iyileştirilecek alanları belirleyerek ürün geliştirme süreçlerinin optimize edilmesine yardımcı olur.

Günün sonunda müşterilerinizi tanımak, müşteri görüşmeleri, anketler veya kullanılabilirlik testleri için çok fazla çaba harcamanıza gerek kalmadan daha müşteri odaklı ürünlerin geliştirilmesine yol açar.

3. Gelişmiş kullanıcı deneyimi

Müşterilerini ayrıntılı olarak tanımaya zaman ayırmayı ihmal etmek, birçok küçük işletmenin yaptığı büyük bir hatadır.

Yapay zekanın sağladığı kullanıcı davranışı ve trendlere ilişkin olağanüstü bilgiler, daha az kaynak kullanırken hedef kitlenizi daha iyi anlamanızı sağlar.

Bu, ürün geliştirmede önemli bir adımdır çünkü kullanıcının sorun yaşadığı noktalara ilişkin ayrıntılı bilgi, özellik önceliklendirme kararlarını, pazarlama stratejisini ve satış girişimlerini bilgilendirir. Niceliksel bilgiler sağlamak için yapay zeka tarafından desteklenen geleneksel analizlerin yanı sıra, oturum tekrarı gibi niteliksel veri kaynakları da özetler ve kullanıcı deneyimi optimizasyon ipuçları biçimindeki yapay zeka girdilerinden yararlanır.

Tüm bu avantajlar, müşteri ihtiyaçlarını daha iyi karşılamanıza ve ne olursa olsun rekabette önde kalmanıza yardımcı olmak için bir araya geliyor.

Yapay zeka analitiğinin gücünü gösteren en önemli sektör kullanım örnekleri

Her yeni teknolojide olduğu gibi sorabileceğiniz ilk soru şu olabilir: "Bunu nasıl kullanırım?"

Ürün ekiplerine yönelik birçok yapay zeka kullanım örneğinden sadece birkaçını sayalım.

• Tahmine dayalı analitik : Geçmiş verilere ve açık kaynaklı sektör verilerine dayanarak müşteri davranışını ve eğilimlerini tahmin etmek, takip etmeye değer ürünler ve özellikler hakkında tonlarca maliyetli varsayımdan sizi kurtarabilir.
• Kalite güvencesi : Ürün verilerindeki kalıpları ve anormallikleri belirlemek, mühendislerin kalite sorunlarını proaktif bir şekilde ele almasına yardımcı olur ve değerli kaynakları üretimde ortaya çıkan maliyetli hatalardan kurtarır.
• Pazar araştırması : Fikir oluşturma ve lansmandan optimizasyona kadar her aşamada ürün geliştirme ve stratejiye yönelik daha derin içgörüler bulmak amacıyla pazar verilerini toplamak ve analiz etmek için yapay zeka analitiğini kullanabilirsiniz.
• Rekabet analizi : Ürün ekipleri, önde kalmak için rekabetin performansını ve pazar eğilimlerini takip edebilir.
• Fiyatlandırma optimizasyonu : Diğer kullanım durumlarıyla eşleştirildiğinde, fiyatlandırma stratejilerinin ve müşteri davranışlarının analiz edilmesi, şirketleri maksimum kârlılığa giden yola koyar.

Ayrıca sektöre özgü bazı kullanım örneklerine de bakalım.

SaaS

Yapay zeka analitiği, SaaS ürün ekiplerine, kullanıcı davranışını ve tercihlerini keşfederek platformlarından en iyi şekilde yararlanmalarını sağlar.

Bir SaaS ürün yöneticisi olarak müşterilerinizin en çok önemsediği özellikleri belirleyerek geliştirme çalışmalarınıza odaklanabilirsiniz. Müşteri kullanım verilerindeki eğilimleri tanımak, iş açısından kritik birçok kararın temelini oluşturur ve aynı zamanda gerçek zamanlı olarak eyleme dönüştürülebilir öğeler öneren otomatik bir tarama sistemine sahip olmak akıllara durgunluk verir.

Sadece bu da değil, yapay zeka yeteneklerini kişiselleştirme algoritmaları ve hedefli pazarlama kampanyaları gibi çeşitli iş akışlarına entegre edebileceksiniz.

FinTech

Yapay zeka veri analitiği, daha doğru finansal tahminler ve daha verimli risk yönetimi için baskı yaparak fintech endüstrisini halihazırda dönüştürüyor.

Müşteri hizmetlerinde yapay zeka destekli sohbet robotları, her zaman kişiselleştirilmiş yardım sağlayarak genel deneyimi geliştirir. Son olarak, yapay zeka modelleri potansiyel dolandırıcılığı işaretlemek ve daha fazla araştırma için şüpheli işlemleri insan doğrulama çalışmalarından çok daha hızlı bir şekilde tespit etmek üzere eğitilebilir.

E-ticaret

Yapay zeka destekli öneri sistemleri, ürün önerilerini kişiselleştirerek dönüşüm oranlarını ve satışları artırabilir.

“Kişiselleştirmenin kritik bir unsuru, aynı zamanda değer zinciri boyunca ek değer üreten bir varlık olan müşteriler hakkında daha iyi veriler ve öngörüler oluşturmaktır. Araştırmamız kişiselleştirmenin yatırım getirisinin hızla geleneksel kitlesel pazarlamayı geride bırakacağını gösteriyor." - McKinsey & Şirketi

Ayrıca yapay zeka analitiği, ürün yöneticilerine hedeflenen geliştirmelere yönelik öneriler sunmak için müşteri geri bildirimlerinden ve incelemelerinden yararlanır.

Bu hızlı tempolu pazarda yapay zeka, size rekabet avantajı sağlayan son teknoloji araç olabilir.

Sağlık hizmeti

Sağlık bu konu etrafında en umut verici alanlardan biridir. Yapay zeka algoritmalarının röntgen, CT taramaları ve biyopsi slaytları gibi tıbbi verilerle beslenmesi, belirli popülasyonlardaki önleyici faaliyetlere bilgi sağlayacak eğilimleri veya değişimleri tespit etmeye yardımcı olur.

Bu tür bir analiz, tıbbi durumları fiziksel olarak ortaya çıkmadan önce bulmak için vaka bazında senaryolarda da kullanılabilir. Sonuç, özellikle kanser veya kardiyovasküler hastalıklar gibi tehditlerde daha iyi sonuçlardır.

Bonus kullanım durumu: bulut ve altyapı maliyetlerini yönetmek

Bulut maliyetleri ucuz değildir. Muhtemelen, hesaplamalarınıza bunları dahil etmediğinizde fiyatlarının herhangi bir büyümeyi olumsuz yönde etkileme eğiliminde olduğunun farkındasınızdır. Durumunuz buysa verimsizlik veya israf alanlarını belirlemek ve harcamaları optimize etmek için yapay zeka analitiğini kullanın.

Bulut kullanımından elde edilen ham verileri analiz etmek, kaynakların doğru boyutlandırılması veya ayrılmış örneklerin uygulanması gibi maliyet tasarrufu sağlayan öneriler sunan bir yapay zeka uzmanlığıdır.

Ürün iş akışınızda yapay zeka analitiğini kullanmaya nasıl başlayabilirsiniz?

Süreç basittir ancak hangi faktörlerin işletmeniz için uygun olduğuna dikkat etmeniz gerekir.

Kaynak: SessionStack

• Hangi alanların en çok fayda sağlayacağını belirlemeniz gerekir. UX optimizasyon kısmı mı? Kaynak iyileştirme yönü? Müşteri desteği? Satış? Hepsi?
• Ardından iş ihtiyaçlarınıza ve hedeflerinize uygun bir aracı araştırın ve seçin. Seçtiğiniz aracın veri kaynaklarınızla ne kadar iyi entegre olduğuna ve büyüdükçe harcamalarınızı artırmanız gerekip gerekmeyeceğine dikkat edin. Yeni bir satıcı seçmeye karar verirseniz doğru rotayı çizip seçemeyeceğinizi öğrenin.
• Daha sonra küçük veri kümeleriyle pratik yapın. Yapay zeka analiz aracını iş akışınıza entegre ettiğinizde en iyi uygulamalar, öncelikle veri analistleriniz tarafından kolayca doğrulanabilecek küçük veri kümeleriyle pratik yapmanızı önerir. Bu şekilde, büyük ölçekli operasyonlara geçmeden önce her şeyin sorunsuz çalıştığını bileceksiniz.
• Son olarak takımınızı eğitmeyi unutmayın. Ekibinizin yapay zeka analiz aracı tarafından oluşturulan içgörüleri nasıl etkili bir şekilde kullanacağını ve yorumlayacağını bilmesi gerekir. Her ne kadar yapay zeka konusunda her şeyi yapmayı istesek de, iyi eğitimli kişilerin uzmanlığından vazgeçmek yararlı bir fikir değil.

Ekibiniz işten çıkarmalar konusunda endişelenmeli mi?

Veri analistleri muhtemelen yakın gelecekte gereksiz hale gelme konusunda fazla endişe duymuyorlar. Eldeki görevlerin karmaşıklığını biliyorlar ve yapay zeka modellerinin sınırlamalarını anlıyorlar, peki ya diğer işler?

Ürün ekiplerindeki veya tekrarlanan görevleri yerine getiren kişilerdeki bazı asistan pozisyonları bir noktada geçerliliğini yitirebilir, ancak otomasyon her zaman bununla ilgili olmuştur ve bir süredir de ortalıkta dolaşıyor.

Yapay zeka, insan zekasının yerini almaktan çok uzaktır ve analitik söz konusu olduğunda, stratejik kararlar almayı yine de yapay zekaya bırakmak istemezsiniz. Olabilecek en kötü şey bir e-tablonun neye benzediğini unutmanızdır. Korkunç, değil mi?

Dalgaya binmek ya da boğulmak: Bu size kalmış

Yapay zeka veri analitiği, ürün ekiplerine karışık veri paketlerinden değer elde etmeleri ve daha bilinçli stratejik kararlar almaları için güçlü araçlar sağlayarak devrim yaratıyor.

SaaS, fintech ve e-ticaret gibi sektörler halihazırda yapay zeka veri analitiğinin avantajlarından yararlanıyor ve pek çok sektör de bu hıza ayak uyduruyor.

Önde kalmak için ürün ekibinizin iş akışında yapay zeka analitiğini benimseyin. Mühendislerden ürün yöneticilerine kadar ekibin çıktılarının kalitesi, bir yapay zeka aracının ürettiği içgörülere bağlı olarak artabilir. Bu yenilik dalgası ortaya çıktığında geride kalıp kalmayacağınıza karar vermek size kalmış.

NLP yakın geçmişte uzun bir yol kat etti. NLP'nin iş açısından etkileri ve nasıl çalıştığı hakkında daha fazla bilgi edinin.