AI tuotehallinnassa

Keinoäly (AI) on teknologia, joka on ollut otsikoissa viikkojen ajan. Tämä ei ole yllättävää, sillä sillä on potentiaalia muuttaa liiketoimintojen toimintatapoja IT-alalla. AI:ta voidaan myös käyttää digitaalisen tuotehallinnan parantamiseen tehokkuuden, tuottavuuden ja laadun osalta.

AI mahdollistaa tietokoneiden suorittaa tehtäviä, jotka aiemmin vaativat inhimillistä älykkyyttä, joten sen soveltaminen digitaalisessa tuotehallinnassa ei rajoitu vain rutiinitehtävien suorittamiseen. Teknologia voi myös auttaa tunnistamaan toistuvia virheitä, jotka johtuvat markkinasegmentointiin, asiakaskokemuksen personointiin ja asiakaskäyttäytymisen ennustamiseen liittyvistä ongelmista. Mitä työkaluja sinun tulisi käyttää aloittaaksesi tehokkaan työskentelyn AI:n kanssa tuotehallinnassa?

Tehtävien automatisointi

AI:ta tuotehallinnassa voidaan käyttää tehtävien automatisointiin, kuten tietojen keräämiseen ja analysoimiseen sekä visuaalisesti houkuttelevien raporttien tuottamiseen. Tämä mahdollistaa tuotejohtajien säästää aikaa, jonka he muuten käyttäisivät numeroiden huolelliseen analysoimiseen, ja keskittyä siten strategisempiin tehtäviin. Tässä on muutamia esimerkkejä työkaluista, joita käytetään tehtävien automatisointiin:

Zapier

Zapier automatisoi tehtäviä eri sovellusten välillä ja mahdollistaa yksinkertaisten tai monimutkaisempien työnkulkujen luomisen, jotka toimivat automaattisesti tiettyjen ehtojen perusteella. Zapier integroituu yli 3 000 sovelluksen, kuten Gmailin, Slackin, Trellon ja monien muiden kanssa.

ai tuotehallinnassa
IFTTT

Tämä työkalu mahdollistaa tehtävien automatisoinnin ja tiedonvaihdon eri laitteiden ja palveluiden välillä. IFTTT toimii yli 600 palveluntarjoajan, kuten Amazon Alexan, Philips Huyn, Spotifyn ja monien muiden kanssa.

Make.com

Make.com (aiemmin Integromat) automatisoi tehtäviä useiden sovellusten ja palveluiden välillä. Se on samanlainen kuin Zapier, mutta tarjoaa enemmän konfigurointi- ja mukautusvaihtoehtoja. Se mahdollistaa myös edistyneiden skenaarioiden luomisen, jotka voivat sisältää loogisia ehtoja, suodattimia, iteraatioita ja muuttujia. Make.com integroituu yli 1 000 sovelluksen ja palvelun, kuten Facebookin, Google Sheetsin ja Mailchimpin kanssa.

ai tuotehallinnassa
Microsoft Power Automate

Tämä erikoistyökalu on osa Microsoft Power Platformia ja mahdollistaa tehtävien automatisoinnin Microsoft Azuren pilvessä. Se mahdollistaa integraation yli 400 sovelluksen ja palvelun, kuten Office 365:n, SharePointin, Dynamics 365:n ja monien muiden kanssa.

Google Cloud Tasks

Se automatisoi tehtäviä suositussa Google Cloud Platformissa. Se mahdollistaa asynkronisten tehtävien luomisen ja suorittamisen minkä tahansa mittakaavan mukaan. Google Cloud Tasks integroituu muihin Google Cloud Platformin palveluihin, kuten App Engineen, Cloud Functionsiin ja Cloud Runiin.

ai tuotehallinnassa

Asiakaskokemuksen personointi AI:n avulla tuotehallinnassa

Asiakaskokemuksen personointi räätälöimällä tuotteita ja palveluita yksilöllisiin tarpeisiin ja mieltymyksiin on toinen alue, jossa AI toimii hyvin. Tämä voi lisätä asiakastyytyväisyyttä ja -uskollisuutta.

Amazon Personalize

Amazon Personalize mahdollistaa tuotteiden suositusten personoinnin asiakkaille analysoimalla heidän ostohistoriaansa, käyttäytymistään ja mieltymyksiään. Tämä antaa asiakkaille tarjouksia, jotka on räätälöity heidän tarpeidensa ja kiinnostuksensa mukaan, mikä lisää konversioiden ja myynnin todennäköisyyttä.

ai tuotehallinnassa
Google Cloud Vertex AI

Toinen usein käytetty työkalu on Google Cloud Vertex AI. Se helpottaa koneoppimismallien luomista ja käyttöönottoa, jotka voivat tarjota personoituja ratkaisuja eri teollisuudenaloille ja sovelluksille. Vertex AI mahdollistaa nopean kokeilun, skaalaamisen ja mallien optimoinnin sekä integraation muiden Google Cloud -palveluiden, kuten BigQueryn ja Cloud Storage -palvelun kanssa.

ai tuotehallinnassa

Asiakkaiden käyttäytymisen ennustaminen AI:n avulla tuotehallinnassa

AI:ta voidaan käyttää asiakkaiden käyttäytymisen ennustamiseen, tunnistamalla heidän mahdolliset ongelmansa ja mahdollisuutensa. Tämän tiedon avulla tuotejohtajat voivat tehdä parempia päätöksiä. Tässä on kolme esimerkkiä työkaluista, joita käytetään käyttäytymisen ennustamiseen.

Microsoft Azure Machine Learning

Se mahdollistaa koneoppimismallien luomisen ja käyttöönoton pilvessä, käyttäen laajaa valikoimaa algoritmeja ja palveluita. Se tarjoaa myös helpon pääsyn tietoihin ja laskentatehoon.

ai tuotehallinnassa
IBM Watson Studio

Watsonin avulla voit käyttää kielimallinnusmalleja IBM Cloud Pak for Data -alustalla integroimalla muihin IBM:n palveluihin, kuten tietoanalytiikkaan ja tietojen visualisointityökaluihin.

ai tuotehallinnassa
SAS Visual Data Mining

Käyttämällä edistyneitä tietojen kaivamisen ja optimoinnin tekniikoita se mahdollistaa käyttäytymisen ennustamisen SAS Viya -alustalla. Se helpottaa myös mallinnusprosessin hallintaa ja sen laadun seurantaa.

ai tuotehallinnassa

Tuotteiden testaaminen ja optimointi AI:n avulla tuotehallinnassa

AI:ta voidaan myös käyttää tuotteiden testaamiseen ja optimointiin tunnistamalla mahdolliset ongelmat ja parannusmahdollisuudet. Tämä voi auttaa tuotejohtajia toimittamaan korkealaatuisia tuotteita. Alla on joitakin esimerkkejä AI:n tukemista työkaluista, joita käytetään tuotteiden testaamiseen ja optimointiin.

Google Optimize

Se mahdollistaa erilaisten verkkosivustojen tai mobiilisovellusten versioiden testaamisen, vertaamalla niiden tehokkuutta ja konversiota. Voit luoda A/B-, monimuotoisia tai personoituja testejä ja käyttää automaattisia optimointiominaisuuksia.

ai tuotehallinnassa
Microsoft Clarity

Microsoft Clarity analysoi käyttäjien käyttäytymistä verkkosivustoilla tai sovelluksissa tallentamalla istuntoja, lämpökarttoja ja raportteja. Voit nähdä, mikä herättää käyttäjien huomion, mikä turhauttaa heitä ja mikä motivoi heitä toimimaan.

ai tuotehallinnassa
A/B Tasty

Se mahdollistaa erilaisten verkkosivustojen tai mobiilisovellusten versioiden testaamisen, mittaamalla niiden vaikutusta keskeisiin mittareihin.

ai tuotehallinnassa

Yhteenveto

Kiitos AI:n tuotehallinnassa voimme automatisoida tehtäviä, personoida käyttäjien kokemuksia, ennustaa heidän käyttäytymistään sekä testata ja optimoida tuotteita, mikä kääntyy parempaan suorituskykyyn ja asiakastyytyväisyyteen. Mutta katsotaanpa eteenpäin. Kun AI-teknologia kehittyy edelleen, sen käyttömahdollisuudet tuotehallinnassa tulevat vain lisääntymään.

Tulevaisuuden visio voi omaksua hybridimallin, jossa ihmiset ja AI työskentelevät yhdessä, hyödyntäen molempien vahvuuksia: ihmisten luovuutta, empatiaa ja strategista ajattelua sekä tekoälyn nopeutta, mittakaavaa ja tarkkuutta.

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä, TikTokissa.

Andy Nichols

Ongelmanratkaisija, jolla on viisi eri tutkintoa ja loputtomat motivaatiovarastot. Tämä tekee hänestä täydellisen liiketoiminnan omistajan ja johtajan. Etsiessään työntekijöitä ja kumppaneita hän arvostaa eniten avoimuutta ja uteliaisuutta maailmaa kohtaan.

View all posts →

Product management:

  1. Miksi tuotteen elinkaaren hallinta on tärkeää?
  2. Tuotehallinnan johdanto
  3. Mikä on tuotepäällikön rooli?
  4. Miten rakentaa tehokas tuotestrategia?
  5. OKR:t vs SMART-tavoitteet. Mikä kehys tuottaa parempia tuloksia?
  6. Miten määritellään arvolupaus?
  7. Asiakkaiden tarpeiden tunnistaminen ja markkinasegmentointi
  8. Prototyyppaus digitaaliselle tuotteellesi
  9. Saavuttamalla etulyöntiaseman tehokkaalla tuote-ennusteella
  10. Miten rakentaa MVP?
  11. MVP vs MMP vs MMF. Avainvaiheet tuotekehityksessä
  12. Hypoteesin testaamisen hallinta
  13. Voittavan tuotekonseptin luominen. Tekniikat ja vaiheet
  14. Todistetut menetelmät tuotelaadun hallinnan parantamiseksi
  15. Strategiat ja taktiikat onnistuneelle tuotelanseeraukselle
  16. Tuottavuuden parantaminen tuotteen optimoinnin avulla
  17. Tuotteen menestyksen mittaaminen
  18. Milloin tuote tulisi ottaa pois markkinoilta? Avaintekijät, jotka vaikuttavat EOL-päätöksiin
  19. Ketteryys tuotehallinnassa
  20. Tuotemuotoilun tulevaisuus. Suurimmat trendit ja ennusteet
  21. Kuinka hinnoitella tuote? Suosituimmat hinnoittelustrategiat
  22. Tehtävät, jotka on suoritettava. Tuotteiden luominen, joita asiakkaat todella tarvitsevat.
  23. Mitä on lean-tuotteen hallinta?
  24. Scrum ja Kanban tuotehallinnassa.
  25. Mitä on dataohjattu tuotehallinta?
  26. Mitä on kasvuhakkerointi?
  27. A/B-testaus tuotehallinnassa
  28. Hyödyllisiä tuotehallintamalleja. Mistä niitä löytää?
  29. Strategyzer-työkalut tuotehallinnassa
  30. 5 hyödyllistä tuotehallintatyökalua
  31. Kuinka luoda ja hallita tuotedokumentaatiota?
  32. Kuinka käyttää tekoälyä tuotehallinnassa
  33. 6 olennaista työkalua tuotejohtajille