人工智能数据分析将如何改变产品团队

好像你需要另一次转变。

如果你想从我们这个不那么卑微的物种身上不断发生的变化中寻求一点喘息的机会，很遗憾地通知你，这种情况不会很快发生。

人工智能 (AI) 已经到来，它已经改变了我们半个世界——至少对于数字化企业来说是这样。 这还不错，但需要一些时间来接受。

对于生活在无休止迭代过程中的产品团队来说，这不应该令人震惊。 或者至少我们希望如此，因为他们会看到车轮现在转动得越来越快。

人工智能数据分析作为更好战略决策的基础，将成为这一加快步伐的驱动力。 在本文中，我们将讨论这是如何发生的——从基础知识到细节。

什么是人工智能数据分析？

人工智能数据分析应用人工智能和先进算法来分析大量数据。 通过机器学习 (ML) ，它可以揭示模式和见解，以便您可以在每种情况下做出正确的决策来改进您的产品。

人工智能可以自动化数据处理、识别异常、预测结果，并以文本或图表的形式提供可行的建议。 这减轻了任何产品经理及其整个团队肩上的重担。

但有一个问题：数据的质量非常重要。

如果您无法确保您的数据准确、完整、有效、一致、独特、及时且适合您使用的目的，这对您的组织来说将是个坏消息。 想象一下，必须根据不满足这些要求的数据集的见解来做出关键业务决策。

基础知识：人工智能数据分析的四大支柱

虽然这一切都始于数据收集，但人工智能分析是关于如何处理数据以提取金块，从而为您的利润带来有形价值。

来源： SessionStack

1.自然语言处理

自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，专注于计算机和人类语言之间的交互。 NLP 为机器以有意义且有用的方式处理和生成人类语言创造了条件。

产品团队可以使用 NLP 来评估大量客户反馈、评论和其他文本数据，以收集有关用户偏好和需求的信息。 您还可以使用 NLP 来自动执行情感分析和客户反馈分类等任务。 这节省了时间并提高了团队的效率。

简而言之，NLP 可以帮助您了解客户的需求和愿望，并优先考虑其中哪些比其他更重要。

2. 机器学习

机器学习涉及训练算法从数据中学习并做出预测或决策，而无需显式编程。 他们可以分析大量数据并发现人类分析师可能忽视的模式或趋势。

机器学习算法已经向产品团队展示了它们的价值。 就像 NLP 一样，您可以使用它们来自动化任务并提高效率，但它们也可以降低成本并检测欺诈。 一些团队甚至使用它们来进行基础设施的预测性维护。

3. 神经网络

神经网络是经过训练来复制人脑结构和功能的机器学习模型。 他们可以处理大量信息，以发现人类分析师可能不明显的模式、趋势和见解。 神经网络在图像识别和预测分析等任务中表现出色。

这项技术推进了设计迭代，并揭示了人类团队错过的用户体验想法。

4.深度学习

深度学习中的“深度”来自于所使用的神经网络的深度。 超过三层被认为是深的。

这种类型的人工神经网络可以被训练来做出预测和决策，并使用大量的隐藏层和大量的信息来进行图像识别和自然语言处理。 通过从大量数据集中提取可行的见解，深度学习已经彻底改变了整个行业。

产品团队依靠深度学习来改善用户体验、优化定价策略并可持续地促进业务增长。

为您的产品团队使用人工智能数据分析的 3 个好处

人工智能数据分析为产品团队提供了许多好处，尽管我们只介绍了其中三个。

首先是通过有价值的见解和预测分析来增强决策能力。 它还可以更轻松地了解客户的行为、偏好和需求。

接下来，人工智能分析通过自动化重复任务并提高效率和生产力来改变流程。

最后，它通过寻找趋势、预测市场需求和提供创新产品来提供竞争优势。

“人工智能分析可以承担挖掘大量数据的艰苦工作，并得出包含数据集本质的简短摘要。 ”

玛丽亚·伊万诺娃
SessionStack 产品经理

Mariya Ivanova 继续说道：“然后，经过训练以发现特定模式的模型可以帮助团队成员提供进一步分析的建议（细分和漏斗分析建议），以及 UX 和 UI 提示，作为设计产品迭代的起点，甚至可以作为设计产品迭代的起点。”新功能。”

来源： SessionStack

1. 增强决策能力

人工智能算法可以分析大量数据——甚至比最大的人类分析师团队还要大很多倍。

这些算法可以识别模式和相关性，将决策提升到一个全新的水平。 想象一下，产品经理可以通过一些战略优化技巧来做什么，而不是茫然地盯着包含行又一行原始数据的巨大 Excel 电子表格。

了解您的客户使您有机会严格遵循目标受众的需求来开发产品路线图，而无需任何本来应该很棒但实际上却并非如此的杂散功能或组件。

此外，实时绩效跟踪可提供持续的改进反馈，以便您可以更轻松、更快地进行调整。 自动执行手动数据分析任务可以节省时间和资源，使您能够专注于战略计划。

根据正确的 KPI创建稳健的产品战略和路线图将会变得更加容易。 希望您能够轻松实现并超越您的目标。

2. 提高效率和生产力

通过人工智能数据分析，产品团队可以设置机器来执行重复且耗时的任务。

对于忙碌的产品经理来说，这意味着有更多的时间专注于更具战略性的活动，而对于工程师来说，这可能意味着更快的任务周转。 人工智能还可以通过识别需要改进的领域（例如用户体验瓶颈或基础设施效率低下）来帮助优化产品开发流程。

最终，了解您的客户可以开发出更多以客户为中心的产品，而无需在客户访谈、调查或可用性测试上花费太多精力。

3、增强的用户体验

忽视花时间详细了解客户是许多小企业犯的一个重大错误。

人工智能对用户行为和趋势的非凡洞察使您能够在使用更少的资源的情况下更好地了解目标受众。

这是产品开发中的重要一步，因为对用户痛点的深入了解可以为功能优先级决策、营销策略和销售计划提供信息。 除了人工智能增强传统分析以提供定量见解之外，会话重放等定性数据源也受益于人工智能以摘要和用户体验优化技巧的形式输入。

所有这些优势结合在一起，可以帮助您更好地满足客户需求并在竞争中保持领先地位。

展示人工智能分析力量的顶级行业用例

与任何新技术一样，您可能会问的第一个问题是“我如何使用它？”

让我们仅举出产品团队众多人工智能用例中的几个例子。

• 预测分析：根据历史数据和开源行业数据预测客户行为和趋势可以为您节省大量关于值得追求的产品和功能的昂贵假设。
• 质量保证：识别产品数据中的模式和异常可以帮助工程师主动解决质量问题，并从生产中出现的代价高昂的错误中节省宝贵的资源。
• 市场研究：您可以使用人工智能分析来收集和分析市场数据，以便在从构思、发布到优化的每个阶段找到产品开发和战略的更深入见解。
• 竞争分析：产品团队可以跟踪竞争对手的表现和市场趋势，以保持领先地位。
• 定价优化：与其他用例相结合，分析定价策略和客户行为可以使公司走上盈利最大化的道路。

我们还看一些特定于行业的用例。

软件即服务

AI 分析使 SaaS 产品团队能够通过探索用户行为和偏好来充分利用其平台。

作为 SaaS 产品经理，您可以查明客户最关心的功能，以便您可以集中精力进行开发。 识别客户使用数据的趋势是许多关键业务决策的基础，拥有一个可以实时推荐可操作项目的自动扫描系统是令人兴奋的。

不仅如此，您还可以将人工智能功能集成到各种工作流程中，例如个性化算法和有针对性的营销活动。

金融科技

人工智能数据分析已经通过推动更准确的财务预测和更高效的风险管理来改变金融科技行业。

在客户服务中，人工智能驱动的聊天机器人通过随时提供个性化帮助来增强整体体验。 最后，人工智能模型可以经过训练来标记潜在的欺诈行为，比人工验证工作更快地识别可疑交易以进行进一步调查。

电子商务

人工智能驱动的推荐系统可以个性化产品建议，从而提高转化率和销量。

“个性化的一个关键要素是建立更好的客户数据和洞察，这是一种在整个价值链中产生额外价值的资产。 我们的研究表明，个性化的投资回报率将很快超过传统的大众营销。” - 麦肯锡公司

此外，人工智能分析还利用客户反馈和评论，向产品经理提供有针对性的增强建议。

在这个快节奏的市场中，人工智能可以成为为您带来竞争优势的尖端工具。

卫生保健

医疗保健是该主题最有前途的领域之一。 向人工智能算法提供 X 射线、CT 扫描和活检切片等医疗数据，有助于发现特定人群的趋势或变化，从而为预防活动提供信息。

这种类型的分析还可以用于具体情况，以便在身体状况出现之前发现医疗状况。 结果是更好的结果，特别是在癌症或心血管疾病等威胁方面。

奖励用例：管理云和基础设施成本

云成本并不便宜。 您可能意识到，如果您没有将它们纳入计算中，它们的价格往往会抑制任何增长。 如果这是您的情况，请使用人工智能分析来识别效率低下或浪费的领域并优化支出。

分析云使用情况的原始数据是一项人工智能专业，它可以提供节省成本的建议，例如调整资源大小或实施预留实例。

如何开始在产品工作流程中使用人工智能分析

该过程很简单，但您需要注意哪些因素适合您的业务。

来源： SessionStack

• 您需要确定哪些领域受益最大。 用户体验优化部分？ 资源改善方面？ 客户支持？ 销售量？ 他们全部？
• 然后，研究并选择适合您的业务需求和目标的工具。 请注意您选择的工具与数据源的集成程度，以及您是否需要随着业务的发展而增加支出。 弄清楚如果您决定选择新的供应商，您是否能够纠正错误。
• 接下来，使用小数据集进行练习。 当您将 AI 分析工具集成到工作流程中时，最佳实践建议您首先使用数据分析师可以轻松验证的小型数据集进行练习。 这样，您就会知道在进行大规模运营之前一切都运行顺利。
• 最后，不要忘记培训你的团队。 您的团队必须知道如何有效地使用和解释人工智能分析工具生成的见解。 尽管我们很想全力发展人工智能，但放弃训练有素的人员的专业知识并不是一个有用的想法。

您的团队应该担心裁员吗？

数据分析师可能并不太担心在不久的将来变得多余。 他们知道手头任务的复杂性，也了解人工智能模型的局限性，但其他工作呢？

产品团队中的一些初级职位或处理重复性任务的人员可能会在某些时候变得过时，但这就是自动化一直以来的意义——而且它已经存在了相当长一段时间了。

人工智能距离取代人类智能还很远，就分析而言，无论如何你都不想让人工智能来做出战略决策。 可能发生的最糟糕的事情是您忘记电子表格是什么样的。 太糟糕了，对吧？

乘风破浪还是溺水：取决于你

人工智能数据分析正在给产品团队带来革命性的变革，为他们提供强大的工具，帮助他们从混合数据中提取价值，并做出更明智的战略决策。

SaaS、金融科技和电子商务等行业已经从人工智能数据分析中获益，许多其他行业也在加快步伐。

为了保持领先地位，请在产品团队的工作流程中采用人工智能分析。 从工程师到产品经理，团队的产出质量可以根据人工智能工具生成的见解来提高。 当这股创新浪潮席卷而来时，您是否会被抛在后面，由您来决定。

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