Как да използваме ИИ в управлението на продукти? | Управление на продукти #33

Изкуствен интелект в управлението на продукти

Изкуственият интелект (ИИ) е технология, която прави заглавия от седмици. Това не е изненадващо, тъй като има потенциала да трансформира начина, по който бизнесите функционират в ИТ индустрията. ИИ може да се използва и в цифровото управление на продукти, за да подобри ефективността, производителността и качеството.

ИИ позволява на компютрите да извършват задачи, които преди изискваха човешки интелект, така че приложението му в цифровото управление на продукти не е ограничено до извършване на рутинни задачи. Технологията може също да помогне за идентифициране на повтарящи се грешки, свързани с проблеми, свързани с пазарната сегментация, персонализиране на клиентското изживяване и прогнозиране на поведението на клиентите. Какви инструменти трябва да използвате, за да започнете да работите ефективно с ИИ в управлението на продукти?

Автоматизиране на задачи

ИИ в управлението на продукти може да се използва за автоматизиране на задачи като събиране и анализ на данни, както и генериране на визуално привлекателни отчети. Това позволява на мениджърите на продукти да спестят времето, което биха отделили за внимателен анализ на числата, и така да се фокусират върху по-стратегически задачи. Ето няколко примера за инструменти, използвани за автоматизиране на задачи:

Zapier

Zapier автоматизира задачи между различни приложения и ви позволява да създавате прости или сложни работни потоци, които се изпълняват автоматично въз основа на определени условия. Zapier интегрира с повече от 3,000 приложения, като Gmail, Slack, Trello и много други.

IFTTT

Този инструмент ви позволява да автоматизирате задачи и да обменяте информация между различни устройства и услуги. IFTTT работи с повече от 600 доставчици, като Amazon Alexa, Philips Hue, Spotify и много други.

Make.com

Make.com (предишен Integromat) автоматизира задачи между множество приложения и услуги. Той е подобен на Zapier, но предлага повече опции за конфигурация и персонализация. Също така ви позволява да създавате сложни сценарии, които могат да включват логически условия, филтри, итерации и променливи. Make.com интегрира с над 1,000 приложения и услуги, като Facebook, Google Sheets и Mailchimp.

Microsoft Power Automate

Този специализиран инструмент е част от Microsoft Power Platform и ви позволява да автоматизирате задачи в облака на Microsoft Azure. Той позволява интеграция с повече от 400 приложения и услуги, като Office 365, SharePoint, Dynamics 365 и много други.

Google Cloud Tasks

Той автоматизира задачи в популярната платформа Google Cloud. Позволява ви да създавате и изпълнявате асинхронни задачи в какъвто и да е мащаб. Google Cloud Tasks интегрира с други услуги на Google Cloud Platform, като App Engine, Cloud Functions и Cloud Run.

Персонализиране на клиентското изживяване с ИИ в управлението на продукти

Персонализирането на клиентското изживяване чрез адаптиране на продукти и услуги към индивидуалните нужди и предпочитания е друга област, в която ИИ работи добре. Това може да увеличи удовлетвореността и лоялността на клиентите.

Amazon Personalize

Amazon Personalize ви позволява да персонализирате препоръките за продукти за клиентите, като анализирате тяхната история на покупки, поведение и предпочитания. Това позволява на клиентите да получават оферти, адаптирани към техните нужди и интереси, което увеличава вероятността за конверсии и продажби.

Google Cloud Vertex AI

Друг често използван инструмент е Google Cloud Vertex AI. Той улеснява създаването и внедряването на модели за машинно обучение, които могат да предоставят персонализирани решения за различни индустрии и приложения. Vertex AI позволява бързо експериментиране, мащабиране и оптимизация на модели, както и интеграция с други услуги на Google Cloud, като BigQuery и Cloud Storage.

Прогнозиране на поведението на потребителите с ИИ в управлението на продукти

ИИ може да се използва за прогнозиране на поведението на клиентите, идентифицирайки техните потенциални проблеми и възможности. С това знание, мениджърите на продукти могат да вземат по-добри решения. Ето три примера за инструменти, използвани за прогнозиране на поведението на потребителите.

Microsoft Azure Machine Learning

Той ви позволява да създавате и внедрявате модели за машинно обучение в облака, използвайки широк спектър от алгоритми и услуги. Също така предоставя лесен достъп до данни и изчислителни ресурси.

IBM Watson Studio

С Watson можете да използвате модели за обучение на език на платформата IBM Cloud Pak for Data, като интегрирате с други услуги на IBM, например инструменти за анализ на данни и визуализация на данни.

SAS Visual Data Mining

Използвайки напреднали техники за добив на данни и оптимизация, той ви позволява да прогнозиране на поведението на потребителите с платформата SAS Viya. Също така улеснява управлението на процеса на моделиране и мониторинга на неговото качество.

Тестване и оптимизиране на продукти с ИИ в управлението на продукти

ИИ може да се използва и за тестване и оптимизиране на продукти, като идентифицира потенциални проблеми и възможности за подобрение. Това може да помогне на мениджърите на продукти да предоставят продукти с най-високо качество. По-долу ще намерите някои примери за инструменти, подкрепени от ИИ и използвани за тестване и оптимизация на продукти.

Google Optimize

Той ви позволява да тествате различни версии на уебсайтове или мобилни приложения, сравнявайки тяхната ефективност и конверсии. Можете да създавате A/B, многовариантни или персонализирани тестове и да използвате функции за автоматична оптимизация.

Microsoft Clarity

Microsoft Clarity анализира поведението на потребителите на уебсайтове или в приложения, като записва сесии, топлинни карти и отчети. Можете да видите какво привлича вниманието на потребителите, какво ги разочарова и какво ги мотивира да предприемат действия.

A/B Tasty

Той ви позволява да тествате различни версии на уебсайтове или мобилни приложения, измервайки тяхното въздействие върху ключовите метрики.

Резюме

Благодарение на ИИ в управлението на продукти, можем да автоматизираме задачи, да персонализираме изживяванията на потребителите, да прогнозираме тяхното поведение, както и да тестваме и оптимизираме продукти, което се превръща в по-добра производителност и удовлетвореност на клиентите. Но нека погледнем напред. С развитието на технологията на ИИ, възможностите за нейното използване в управлението на продукти ще нарастват.

Визията за бъдещето може да включва хибридни управленски модели, в които хората и ИИ работят заедно, използвайки силните страни на двете: креативността, емпатията и стратегическото мислене на хората, и скоростта, мащаба и прецизността на изкуствения интелект.

Ако харесвате нашето съдържание, присъединете се към нашата общност на активни пчели в Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.