قبل بضع سنوات، كان فهم سبب انسحاب المستخدمين في خطوة معينة يعني تجميع مدخلات متفرقة: تحليلات، وملاحظات مقابلات، وتقارير داخلية، وغالبًا انتظارًا طويلاً للحصول على دعم بيانات أعمق.
لقد غير الذكاء الاصطناعي ذلك. أثناء الاكتشاف، يمكن للفرق الكشف عن الأنماط عبر بيانات الاستخدام والتعليقات النوعية بشكل أسرع. يمكنك طرح سؤال محدد، مثل سبب توقف المستخدمين عن متابعة العملية، والحصول على رؤية أوضح لما قد يكون سببًا في حدوث الاحتكاك.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحليل تفاعلات المستخدمين، وإبراز الاتجاهات السلوكية، وكشف اللحظات المفاجئة المحتملة التي قد يستغرق تحديدها يدويًا وقتًا أطول بكثير.
في هذا الدليل، سنتناول كيفية ظهور هذه الأفكار وكيفية استخدامها لاتخاذ قرارات أكثر دقة وسرعة بشأن المنتجات.
⭐ نموذج مميز
إذا كنت تريد مكانًا واحدًا لتنظيم الأهداف ومواءمة الفرق وتحديد أولويات الميزات بناءً على رحلة المستخدم، فإن نموذج استراتيجية المنتج ClickUp هو نقطة انطلاق جيدة. فهو يوفر لمديري المنتجات طريقة لربط احتياجات العملاء بالقرارات ذات التأثير الكبير.
في كل مرة يرى المستخدمون احتياجاتهم تنعكس في إصدار ما، تكون تلك لحظة "إدراك" تتجسد في الواقع!
ما هي لحظات الإلهام في إدارة المنتجات؟
لحظة الإدراك هي علامة فارقة في رحلة المستخدم عندما يكتشف المستخدم القيمة الأساسية لمنتجك. هذا هو الوقت الذي يدرك فيه المستخدم قيمة منتجك.
🎯 أمثلة على لحظات الإلهام في الواقع:
- يقوم المستخدم الجديد في ClickUp بربط أول سير عمل له ويرى كيف تتجمع المهام والمستندات والذكاء الاصطناعي ولوحات المعلومات في مكان واحد
- يرسل مستخدم MS Teams تحديثات المشروع ويدرك أن التعاون أسهل من سلاسل الرسائل الإلكترونية
- يشارك مصمم Figma نموذجًا أوليًا ويشاهد تعليقات زملائه في الفريق في الوقت الفعلي، ليفهم قوة التعاون المباشر
كيف يكتشف مديرو المنتجات لحظات الإلهام ويحسنونها
دعونا نلقي نظرة على كيفية اكتشاف مديري المنتجات لحظات الإلهام هذه 👇
- تحليل مجموعة الاحتفاظ: ابحث عن الإجراء أو الإجراءين اللذين يميزان المستخدمين المحتفظ بهم عن المستخدمين الذين تم فقدانهم
- مقابلات المستخدمين وتسجيلات الجلسات: شاهد أين يتحمس المستخدمون ويقولون: "أوه، الآن فهمت!"
- الاستطلاعات: اسأل المستخدمين المحتفظ بهم، "ما هي اللحظة التي أدركت فيها أنك لا تستطيع العيش بدون [المنتج]؟"
- اختبار A/B لتدفقات التمهيد: جرب مسارات مختلفة وقم بقياس عدد المستخدمين الذين وصلوا إلى لحظة الإدراك المتوقعة وكيف يؤثر ذلك على الاحتفاظ بهم
- إعادة تصميم عملية التهيئة: تخلص من العقبات ووجه المستخدمين الجدد إلى تلك الخطوة المهمة (على سبيل المثال، ملف البرنامج التعليمي لـ Figma)
تذكر أن لحظات الإلهام لا تأتي بالصدفة. يمكنك اكتشافها من خلال المقارنة المنهجية بين المستخدمين الناجحين والمستخدمين الذين توقفوا عن استخدام المنتج، وتحديد السلوكيات التي تجعل إحدى المجموعتين تستمر في استخدام المنتج بينما تتخلى المجموعة الأخرى عنه.
كيفية قياس لحظة الإدراك لحظة الإدراك لا تكون مفيدة إلا إذا كان بإمكانك ملاحظتها باستمرار. عرّفها على أنها سلوك محدد مرتبط بالاحتفاظ، ثم قم بقياسها كمعلم بارز في المنتج.
- السلوك: الإجراء الذي يشير إلى القيمة (مثال: "إنشاء أول أتمتة")
- النافذة الزمنية: متى يجب أن يحدث ذلك (مثال: "خلال 48 ساعة")
- معدل التنشيط: النسبة المئوية للمستخدمين الذين يصلون إليه
- زيادة الاحتفاظ: ما إذا كان المستخدمون الذين حققوا ذلك يحتفظون أكثر من أولئك الذين لم يحققوه
- تحليل المسار: ما هي الخطوات التي تتنبأ بالوصول إلى الهدف بأسرع وقت
وهذا يربط بين "المفهوم الرائع" و"مقياس المنتج القابل للتنفيذ".
👀 هل تعلم؟ عندما يختبر الناس لحظة " إدراك" أثناء مهمة معملية، تضيء مناطق معينة من الدماغ. يطلق الدماغ مراكز المنطق والعاطفة في آن واحد. هذا المزيج يجعل اللحظات الملهمة تبدو مفاجئة، ويجعلها تبقى في الذاكرة لفترة أطول.
لماذا يعد الذكاء الاصطناعي عاملاً مغيرًا لقواعد اللعبة في اكتشاف رؤى المنتج
من المتوقع أن ينتج العالم حوالي 181 زيتابايت من البيانات، وهو رقم هائل عندما تفكر في الكمية التي ينتهي بها الأمر على عاتق مدير المنتج.
في لحظة ما تكون قيد قراءة ملاحظات المستخدمين، وفي اللحظة التالية تكون قيد الاطلاع على لوحة المعلومات، ثم فجأة تجد نفسك غارقًا في طلبات الدعم، متسائلاً عن الإشارة الأكثر أهمية.
نحن نتفهم أن هذا كثير.
لكن الذكاء الاصطناعي يغير التجربة تمامًا! كيف ذلك؟
بدلاً من تجميع الأفكار يدويًا من المقابلات وتحليلات المستخدمين والتذاكر، يساعد الذكاء الاصطناعي مديري المنتجات على ضغط الإشارات الأولية إلى أنماط. اتجاه محدد في إدارة المنتجات حيث تكافح الفرق لمواكبة تعقيد البيانات المتزايد.
لنلقِ نظرة على هذا بمزيد من التفصيل 👇
يكشف أنماط السلوك
يحدد الذكاء الاصطناعي نقاط الاحتكاك ومسارات المستخدمين المتكررة والسلوكيات الدقيقة والأنماط عبر شرائح المستخدمين المختلفة من خلال ربط الإشارات من الأحداث والجلسات والمجموعات في ثوانٍ معدودة. وهذا يساعد فرق المنتجات على فهم كيفية تحرك المستخدمين خلال التدفقات المبكرة وأين يتم خلق الزخم أو فقدانه.
📚 اقرأ أيضًا: كيف يمكن لمديري المنتجات والمهندسين العمل معًا
يدعم القرارات بإشارات تنبؤية
يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تقدير احتمالية حدوث نتائج مثل فقدان العملاء أو اعتماد الميزات أو الاستجابة لخطة عمل معينة. تساعد هذه الإشارات التنبؤية مديري المنتجات على اختبار القرارات قبل تخصيص الوقت والجهد الهندسي ورأس مال أصحاب المصلحة.
تحويل البيانات النوعية إلى معلومات استخباراتية
قم بتغذية الذكاء الاصطناعي بتعليقات المستخدمين أو المقابلات أو تذاكر الدعم، وسوف يقوم بتنظيمها بسرعة حسب الموضوعات وتغيرات المشاعر والفرص الناشئة. يحصل مديرو المنتجات على الوضوح دون قضاء ساعات في وضع العلامات والفرز وإعادة قراءة نفس المدخلات.
⚡ أرشيف القوالب: قوالب مجانية لإدارة المنتجات لإنشاء خطط عمل استراتيجية للمنتجات
يوحد مصادر البيانات غير المتصلة
يجمع الذكاء الاصطناعي بين تحليلات المنتجات وتدفقات التعليقات وملفات تعريف العملاء ونتائج التجارب في طبقة رؤى واحدة. مع عدم تجزئة السياق عبر الأدوات، يمكن لمديري المنتجات ربط النقاط بشكل أسرع والتحقق من صحة الافتراضات في وقت مبكر وتجربة لحظات إبداعية متعددة بدلاً من انتظار لحظة إبداعية واحدة كبيرة.
📮 ClickUp Insight: 13% من المشاركين في استطلاعنا يرغبون في استخدام الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات صعبة وحل مشكلات معقدة. ومع ذلك، يقول 28% فقط إنهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي بانتظام في العمل.
سبب محتمل: مخاوف أمنية! قد لا يرغب المستخدمون في مشاركة بيانات حساسة تتعلق باتخاذ القرارات مع ذكاء اصطناعي خارجي. يحل ClickUp هذه المشكلة من خلال توفير حلول للمشكلات مدعومة بالذكاء الاصطناعي مباشرة في مساحة العمل الآمنة الخاصة بك. يقدم ClickUp شهادات، بما في ذلك SOC 2 Type II و ISO 27001، ضمن معايير الأمان الخاصة به.
5 طرق يكشف بها الذكاء الاصطناعي عن رؤى خفية حول المنتجات
وفقًا لدراسة حديثة، يعتقد 92٪ من مديري المنتجات أن الذكاء الاصطناعي سيكون له تأثير طويل الأمد على إدارة المنتجات.
مع هذا المستوى من التوقعات، لا عجب أن الذكاء الاصطناعي أصبح جزءًا أساسيًا من استراتيجية إدارة المنتجات الحديثة.
1. اكتشاف الأنماط التي عادة ما يغفلها البشر
هناك حدود للبيانات التي يمكن لأي شخص أن يطلع عليها بمفرده. من ناحية أخرى، يمكن للذكاء الاصطناعي مسح ملايين التفاعلات وتحديد الأنماط التي يسهل تفويتها.
ClickUp Brain يمكنه أن يريك ذلك ⭐
- ما هي الإجراءات التي تؤدي باستمرار إلى التحويلات أو الانسحابات (هل ينسحب المستخدمون مباشرة بعد نقرة أو شاشة معينة؟)
- ما هي الميزات الأساسية التي تؤثر على سلوكيات معينة (هل هناك علاقة خفية بين الميزة أ والاحتفاظ طويل الأمد؟)
- حيث تتراكم مشكلات تجربة المستخدم الصغيرة بهدوء لتؤدي إلى فقدان العملاء (هل تسبب نقطة احتكاك بسيطة ضررًا أكبر من المتوقع؟)
🚀 ميزة ClickUp: فيما يلي، نعرض لك كيفية كتابة مستند متطلبات المنتج (PRD) رائع، وذلك أيضًا داخل مساحة عمل ClickUp الخاصة بك.
2. توقع ما قد يفعله المستخدمون بعد ذلك
بالإضافة إلى إخبارك بما حدث بالفعل، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتنبأ بشكل عام بما قد يحدث بعد ذلك.
يساعد في التنبؤ بما يلي:
- أي المستخدمين من المرجح أن يتركوا الخدمة
- ما هي الميزات الأساسية التي قد تتبناها قطاعات معينة؟
- كيف يمكن أن يؤثر تغيير المنتج على المشاركة أو الإيرادات
هذا النوع من الرؤية المستقبلية يمنح مديري المنتجات الوقت للتصرف مبكرًا (الوقاية خير من العلاج)!
في هذا الصدد، إليك بعض الأدوات التي لا تتطلب كتابة أكواد برمجية والتي تحتاجها في حياتك كمدير منتجات.
3. فهم مشاعر المستخدمين من خلال كميات هائلة من التعليقات
تعد أبحاث المستخدمين قيّمة، ولكن توسيع نطاقها لتشمل آلاف التعليقات أو المراجعات أو التذاكر أمر صعب. ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي هو الذي جعل ذلك ممكنًا بطرق لا يمكننا تصورها!
بفضل معالجة اللغة الطبيعية، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل ما يلي بسرعة:
- دعم المحادثات
- تعليقات NPS أو CSAT
- تقييمات متجر التطبيقات
- تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي
- نصوص المقابلات
يمكنه تحديد الموضوعات المشتركة ومصادر الإحباط، إلى جانب الحالة المزاجية العامة لقاعدة المستخدمين لديك.
4. العثور على شرائح مستخدمين صغيرة ولكنها مهمة
يساعدك الذكاء الاصطناعي على اكتشاف المجموعات الصغيرة ذات الأنماط الفريدة التي ربما لن تلاحظها يدويًا.
وقد تشمل هذه اللحظات ما يلي:
- المستخدمون المتمرسون الذين يحبون إحدى الميزات ويتجنبون أخرى
- المستخدمون الذين يواجهون دائمًا صعوبات أثناء عملية التسجيل
- الأشخاص الذين يتحولون فقط عندما يتبعون مسارًا معينًا
5. اكتشاف الاتجاهات غير العادية قبل أن تصبح مشاكل
تظهر بعض الأفكار الأكثر قيمة عندما يحدث شيء غير متوقع. الذكاء الاصطناعي رائع في اكتشاف أي شيء يبدو غير عادي.
ويمكن أن يشمل ذلك:
- انخفاض مفاجئ في التفاعل
- الارتفاعات في ميزة معينة
- الاتجاهات الجديدة في شريحة مستخدمين معينة
- مشكلات الأداء التي تسبب إحباطًا خفيًا للمستخدمين
📮 ClickUp Insight: أكثر من نصف المشاركين في الاستطلاع يستخدمون ثلاثة أدوات أو أكثر يوميًا، ويواجهون مشكلة " تكاثر التطبيقات " وتشتت سير العمل.
على الرغم من أنك قد تشعر بالإنتاجية والانشغال، إلا أن سياقك يضيع ببساطة عبر التطبيقات، ناهيك عن استنزاف الطاقة الناتج عن الكتابة. يجمع Brain MAX كل ذلك معًا: تحدث مرة واحدة، وستصل تحديثاتك ومهامك وملاحظاتك إلى المكان المناسب لها في ClickUp. لا مزيد من التبديل، لا مزيد من الفوضى — فقط إنتاجية سلسة ومركزية.
👀 هل تعلم؟ أول رواية تم إنتاجها بواسطة الذكاء الاصطناعي كُتبت في عام 1984 بواسطة برنامج يُدعى Racter. كان عنوان الرواية "The Policeman’s Beard Is Half Constructed" (لحية الشرطي نصف مبنية)، ولم تكن لها أي معنى على الإطلاق... لكن الناس اشتروها على أي حال.
تحويل الأفكار إلى أفعال: الذكاء الاصطناعي + تكامل سير عمل المنتج
وفقًا لتقرير حالة إدارة المنتجات، حددت أكثر من نصف فرق المنتجات بالفعل أول حالة استخدام للذكاء الاصطناعي. ويستخدم ما يقرب من واحد من كل خمسة فرق الذكاء الاصطناعي في أجزاء متعددة من سير عملهم.
على الرغم من هذا الزخم، لا تزال القرارات الأساسية في تطوير المنتجات تتم يدويًا إلى حد كبير بالنسبة للعديد من الفرق.
🚨 واقع الأمر: وجدت Productboard أن 49٪ من المتخصصين في المنتجات يقولون إنهم لا يعرفون كيفية تحديد أولويات الميزات الجديدة دون تعليقات مستخدمين موثوقة. وعندما تكون الإشارات غير واضحة، تلجأ الفرق إلى خطط عمل تعتمد على الحدس، ومناقشات دائرية حول تحديد الأولويات، وتراكمات تتزايد بسرعة أكبر من سرعة إنجازها.
يمكن أن تحدث الرؤى المدعومة بالذكاء الاصطناعي فرقًا كبيرًا في هذا المجال.
لكن الرؤى وحدها لا تكفي. فهي تحتاج إلى أن تكون موجودة داخل أداة إدارة المنتجات حيث يرتبط الاكتشاف مباشرة بالتخطيط والتنفيذ والقياس.
لهذا الغرض، يعد ClickUp هو الخيار الأمثل. فهو أول مساحة عمل متكاملة تعمل بالذكاء الاصطناعي في العالم توحد أدواتك وسير عملك في منصة مركزية.
دعونا نتعمق أكثر في هذا الموضوع.
على سبيل المثال، يوفر لك ClickUp for Product Teams مكانًا واحدًا لإدارة خطط العمل وعمليات السباق والإطلاق (بدون الحاجة إلى استخدام العديد من الأدوات 😮💨).
داخل مساحة العمل، يمكنك رسم خريطة لدورة حياة المنتج بأكملها، والحفاظ على ترابط المستندات واللوحات البيضاء والمهام ولوحات المعلومات، ودمج أعمال التطوير والتصميم والتسويق في عرض واحد.
استمع إلى مدير إدارة المنتجات في Lulu Press، نيك فوستر، وهو يروي ذلك.
كان مهندسونا ومديرو المنتجات لدينا غارقين في تحديثات الحالة اليدوية بين Jira والأدوات الأخرى. مع ClickUp، استعدنا ساعات من الوقت الضائع في المهام المكررة. والأفضل من ذلك، أننا قمنا بتسريع إصدار المنتجات من خلال تحسين تسليم العمل بين ضمان الجودة والكتابة التقنية والتسويق.
كان مهندسونا ومديرو المنتجات لدينا غارقين في تحديثات الحالة اليدوية بين Jira والأدوات الأخرى. مع ClickUp، استعدنا ساعات من الوقت الضائع في المهام المكررة. والأفضل من ذلك، أننا قمنا بتسريع إصدارات المنتجات من خلال تحسين تسليم العمل بين ضمان الجودة والكتابة التقنية والتسويق.
ومن أبرز الميزات ClickUp Brain، وهو ذكاء اصطناعي سياقي.
كيف يساعد ClickUp Brain مديري المنتجات في العثور على لحظات "الإلهام"
هناك عدة أمثلة على ذلك. على سبيل المثال لا الحصر 👇
لخص مقابلات المستخدمين وتذاكر الدعم أو بيانات الاستطلاعات
أنت تعرف تلك اللحظة التي يقول فيها أحد المشاركين في الاجتماع: "ماذا يقول المستخدمون فعليًا عن هذا الأمر؟"... وأنت لديك الإجابة في مكان ما. لكنها موزعة على 400 تذكرة دعم واستطلاع غير منظم. لكن ليس مع Brain!
قم بإجراء مقابلات مع المستخدمين. قم بتخزين النصوص والملاحظات المستخرجة من المكالمات، والموجزة من ClickUp AI Notetaker.
ثم اطلب من ClickUp Brain تلخيص أهم النقاط المؤلمة، وتجميعها حسب الشخصية أو القطاع، واستخراج بعض الاقتباسات التمثيلية لكل موضوع.
ماذا تكشف هذه الأنماط عن عملية التهيئة؟ إنها توضح المكان الذي يدرك فيه المستخدمون لأول مرة القيمة الأساسية للمنتج، وهو ما يتوافق بشكل وثيق مع المفهوم الأوسع لحظة الإدراك في اعتماد المنتج.
لطلبات الدعم الفني، يمكن لـ ClickUp Brain 👇
- تجميع التذاكر حسب نوع المشكلة (التسجيل، الفوترة، الأداء، إلخ)
- سلط الضوء على الارتفاعات أو التراجعات بعد إصدار معين
- تحديد الفئات عالية الخطورة أو عالية التأثير
إنشاء مستندات متطلبات المنتج من مجموعات الرؤى
لا يوجد ما يضاهي اللحظة التي تجمع فيها كل أبحاثك في مجموعة واضحة من الموضوعات... لتدرك أن العمل الحقيقي قد بدأ للتو. الآن عليك تحويل هذه المجموعات إلى PRD، والجميع يحتاجها أمس!
مع وجود ClickUp Brain كمساعد داخل مساحة العمل الخاصة بك، لن تضطر إلى إعادة شرح السياق في كل مرة. يمكنه الاستفادة من المهام والمستندات والتعليقات الموجودة بالفعل في مساحة العمل الخاصة بك. ما عليك سوى أن تطلب منه: "بناءً على كل ما نعرفه عن الصعوبات التي تواجه عملية التهيئة، قم بإنشاء مسودة أولية لـ PRD".
من هناك، يمكنك ملء ClickUp Docs بالمسودة الكاملة، مع:
- بيان مشكلة واضح ومدعوم بالأدلة
- الشخصية أو الشريحة المتأثرة
- المهام ذات الصلة التي يتعين القيام بها
- صياغة قصص المستخدمين ومعايير القبول
- مقاييس النجاح المقترحة بناءً على أهدافك الحالية
- أي مخاطر أو افتراضات أو تبعيات مذكورة في مساحة العمل الخاصة بك
⭐ مكافأة: تخيل أن لديك رفيقًا على سطح المكتب يعمل بالذكاء الاصطناعي ويجلس بجانبك أثناء العمل ويعرف ما الذي تعمل عليه. هذا هو ClickUp Brain MAX.
يمكن لـ Brain MAX أن يعرض على الفور كل مهمة أو مستند أو ملاحظات اجتماع أو ملف محرك مرتبط بموضوعك، بحيث يكون PRD الخاص بك قائمًا على الصورة الكاملة. ونظرًا لأنه يفهم بالفعل سياق مساحة عملك، فلن تضطر إلى نسخ أو لصق أي شيء (ما عليك سوى طلب مسودة محسنة، وسيقوم هو بسحب التفاصيل لك).
لكن السحر لا يتوقف عند هذا الحد. إذا كانت لديك أسئلة تتجاوز نطاق مساحة عملك (مثل أبحاث المنافسين، أو أفضل الممارسات في المجال، أو أمثلة من خارج فريقك)، يمكن لـ Brain MAX البحث في الويب أو الأدوات المتصلة بك وتقديم الإجابات إليك مباشرةً.
ناهيك عن أنه إذا كنت تفكر بشكل أسرع من خلال التحدث، فعبّر عن أفكارك غير المكتملة، وسيقوم Brain MAX بتحويلها إلى إضافات واضحة تتناسب تمامًا مع PRD الخاص بك.
اكتشف العوائق أو التبعيات من ملاحظات الاجتماعات
الجميع يقسمون أنك ناقشت اعتمادية حاسمة "في آخر مزامنة"، لكن لا أحد يتذكر ما تم اتخاذه بالفعل من قرار، ومن كان مسؤولاً عنه، أو ما إذا كان قد أصبح مهمة.
يعمل ClickUp AI Notetaker على حل النصف الأول من هذه المشكلة من خلال تسجيل الاجتماع نيابة عنك. ينضم إلى مكالمات Zoom أو Teams أو Google Meet، ويقوم تلقائيًا بإنشاء مستند خاص يحتوي على عنوان الاجتماع وتاريخه، والحاضرين، ونظرة عامة، والنقاط الرئيسية، وقائمة مراجعة بالخطوات التالية، والمواضيع الرئيسية، بالإضافة إلى نسخة كاملة من المحضر والتسجيل.
ثم يتعامل ClickUp Brain مع النصف الثاني من خلال اكتشاف المخاطر والعوائق والتبعيات المخفية في كل تلك المسودات الفوضوية.
نظرًا لأن هذه الملاحظات مرتبطة بمساحة العمل الخاصة بك، يمكنك تحويل قائمة مراجعة "الخطوات التالية" أو العوائق التي حددها الذكاء الاصطناعي إلى مهام مباشرة من المستند، مع إرفاق المكلفين بها وتواريخ الاستحقاق والتبعيات.
أعطِ الأولوية لمهام خطة العمل بناءً على التأثير المستند إلى البيانات
يبحث ClickUp Brain في مساحة عمل ClickUp الخاصة بك ويستخرج إشارات حقيقية. يمكنه أن يأخذ في الاعتبار:
- كم عدد الأشخاص الذين يطلبون "X" عبر المقابلات وتذاكر الدعم والنماذج والتعليقات
- مدى حدة الإحباط من خلال رصد اتجاهات المشاعر بمرور الوقت
- العملاء أو الشرائح المتأثرة، بما في ذلك الحسابات عالية القيمة أو المعرضة للخطر
- مدى صعوبة الشحن، استنادًا إلى الملاحظات الهندسية والمهام السابقة والأعمال المماثلة
- مدى الإلحاحية، بناءً على العوائق والطلبات الداخلية أو مخاطر ارتفاع معدل ترك العملاء
ثم يحول كل ذلك إلى مهام ClickUp باستخدام:
- توضيح المشكلات
- ملاحظات الأولوية أو التأثير المقترحة تلقائيًا
- سياق مرتبط من تعليقات المستخدمين والوثائق
- معايير قبول مفيدة يمكنك تعديلها
للتركيز على الصورة الكبيرة، توفر لك لوحات معلومات ClickUp نظرة شاملة. يمكنك معرفة الموضوعات التي يستثمر فيها فريقك، وعدد المهام عالية التأثير قيد التنفيذ، ومشاكل العملاء التي تحظى بالاهتمام، والمجالات التي تتجه فيها الجهود نحو الأعمال منخفضة القيمة.
⭐ مكافأة: اربط لوحات المعلومات ببطاقات الذكاء الاصطناعي لتحويل البيانات الأولية إلى ملخصات جاهزة لاتخاذ القرارات. إليك كيفية استخدام هذا المزيج 👇
🚀 ميزة ClickUp: ابقَ على اطلاع على سلوك المستخدمين في الوقت الفعلي مع Super Agents. اعتبرهم زملاءك في فريق الذكاء الاصطناعي الذين يعملون بشكل استباقي في الخلفية. فهم يراقبون كيف تتشكل الأفكار في مساحة العمل الخاصة بك ويتصرفون بناءً عليها تلقائيًا.
ماذا يعني ذلك لمديري المنتجات:
- راقب تلقائيًا ملاحظات المستخدمين والتذاكر والمستندات بحثًا عن الموضوعات الناشئة
- اكتشف نقاط الاحتكاك المتكررة قبل أن تظهر في تقارير التسرب
- قم بتشغيل الملخصات أو إنشاء المهام أو التنبيهات عند تجاوز عتبات الرؤى
- حافظ على توافق خطط العمل ووثائق متطلبات المنتج والأولويات باستمرار مع إشارات المستخدمين الحقيقية
أنشئ أول وكيل خارق لك باستخدام ClickUp 👇
اصنع لحظة الإلهام التالية باستخدام قوالب ClickUp
إليك قوالب ClickUp الجاهزة التي يمكن أن تساعدك في تحويل الأفكار إلى أفعال 👇
1. نموذج خريطة رحلة العميل من ClickUp
قالب خريطة رحلة العميل من ClickUp هو لوحة مرئية تساعدك على فهم ما يفعله العملاء وما يفكرون فيه وما يشعرون به في كل مرحلة من مراحل تجربتهم. يعرض القالب كل مرحلة في أعمدة، بحيث يمكن لفريقك تتبع الإجراءات ونقاط الاتصال والعواطف ونقاط الضعف والملكية في مكان واحد.
إليك كيف يساعدك ذلك في تحويل رؤى العملاء إلى إجراءات حقيقية:
- قسّم الرحلة إلى مراحل مثل الوعي، والتفكير، والتحويل، والاحتفاظ
- التقط إجراءات العملاء ودوافعهم واللحظات المهمة
- سجل نقاط الاتصال عبر القنوات حتى يعرف فريقك أين تحدث التفاعلات
- تتبع التقلبات العاطفية لفهم مدى رضا العملاء
2. نموذج تدفق المستخدمين في ClickUp
يساعدك نموذج تدفق المستخدمين في ClickUp على تحديد كيفية انتقال المستخدمين عبر منتجك من نقطة البداية إلى الإجراءات والنتائج الرئيسية. وهو مبني على لوحات ClickUp البيضاء، ويتيح لك سحب الخطوات وربطها وإعادة ترتيبها لرؤية التجربة بأكملها في لمحة.
بفضل أشكال التدفق الجاهزة ونماذج الشاشات والموصلات الاتجاهية، يمكنك توضيح مسارات التسجيل أو رحلات الميزات أو تدفقات التهيئة أو أي عملية متعددة الخطوات يمر بها المستخدمون بسرعة.
سيساعدك هذا النموذج على:
- تصور كل خطوة من خطوات رحلة المستخدم على لوحة بيضاء مشتركة واحدة
- اسحب وأسقط الخطوات والقرارات والشاشات لتحسين التدفقات في الوقت الفعلي
- أرفق لقطات الشاشة والملاحظات والملفات مباشرة بكل خطوة لإضافة سياق إضافي
- تعاون مع زملائك في الفريق مباشرةً، واترك تعليقات أو ضع علامات على المالكين
- أعد استخدام الهيكل لتخطيط تدفقات جديدة دون البدء من الصفر
3. قالب ClickUp لتدريب المستخدمين الجدد
غالبًا ما تكون تجربة التهيئة المصممة جيدًا هي المكان الذي تحدث فيه اللحظة الأولى المذهلة. يساعدك نموذج تهيئة المستخدم الجديد من ClickUp على إنشاء مسار إرشادي يحول المستخدمين الجدد إلى عملاء ناجحين دون إرباك المستخدمين (أو العملاء) بمعلومات أكثر من اللازم.
باختصار:
- امنح المستخدمين الجدد مسارًا واضحًا وموجزًا للتأهيل يمكنهم إكماله وفقًا لسرعتهم الخاصة
- أضف الروابط أو مقاطع الفيديو أو المستندات أو المواد التدريبية الخاصة بك إلى كل خطوة
- تتبع التقدم باستخدام ClickUp Custom Statuses أو تواريخ الاستحقاق أو ClickUp Time Estimates
- قم بتوحيد عملية الإدماج عبر الفرق حتى يتعلم الجميع نفس الأساسيات
⭐ مكافأة: استكشف استراتيجيات إدارة المنتجات هذه لتحسين عملية التخطيط وجعل كل إصدار أكثر توجهاً.
أمثلة من الواقع: الذكاء الاصطناعي في اكتشاف المنتجات
يعمل الذكاء الاصطناعي بالفعل على تشكيل الطريقة التي تجد بها الفرق الحديثة الرؤى وتبني تجارب مستخدم أفضل.
فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية استخدام الشركات الرائدة للذكاء الاصطناعي لخلق لحظة "إدراك" للمنتج👇
1. Spotify
وضعت Spotify معايير اكتشاف المنتجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي من خلال ميزات مثل Discover Weekly و Release Radar و AI DJ الأحدث. وراء الكواليس، تستخدم Spotify التعلم الآلي لدراسة ما تستمع إليه، وعدد مرات إعادة التشغيل، وما تتخطاه، وما يستمتع به الأشخاص الذين لديهم أذواق مشابهة. ثم تقوم بإنشاء قوائم تشغيل تبدو غريبة بشكل غريب، وغالبًا ما تتضمن فنانين أو أنواعًا لم تبحث عنها من قبل.
من منظور اكتشاف المنتجات، هذا أمر ثمين للغاية. تقوم Spotify باختبار أغانٍ جديدة باستمرار تتناسب مع ذوقك وترى ما الذي يلقى إعجابك. والنتيجة هي منتج يساعد المستخدمين على "اكتشاف" قيمة جديدة كل أسبوع، مع تزويد الفرق ببيانات عن الاتجاهات الناشئة والقطاعات الصغيرة وأنماط الاستماع التي يمكنهم استخدامها لتشكيل الميزات المستقبلية.
2. أمازون
تعد الصفحة الرئيسية لموقع Amazon محرك بحث عملاق يعمل بالذكاء الاصطناعي. باستخدام نماذج التصفية والتوصية التعاونية، يحلل Amazon سجل التصفح الخاص بك والمشتريات السابقة وسلوك المتسوقين الذين لديهم أنماط مشابهة. ثم يملأ موجزك بالعناصر التي من المرجح إحصائيًا أن ترغب فيها. أقسام "مستوحاة من سجل التصفح الخاص بك" و"العملاء الذين اشتروا هذا المنتج اشتروا أيضًا"؟ كلها تنبؤات للذكاء الاصطناعي!
بالنسبة للمتسوقين، هذا يعني تقليل وقت البحث واتخاذ قرارات أسرع. بالنسبة لفريق المنتجات في Amazon، إنها حلقة تغذية راجعة مستمرة توضح التوصيات التي تحقق تحويلات، وأزواج المنتجات التي تنجح، وكيف يستجيب العملاء لمواضع معينة. تحدث لحظة الإدراك الخاصة بالمنتج عندما يدرك المستخدم أن Amazon كانت تعلم بطريقة ما أنه يحتاج إلى شيء ما قبل أن يبحث عنه.
3. Grammarly
تستخدم Grammarly نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق لتحليل طريقة كتابة الأشخاص في رسائل البريد الإلكتروني والمستندات وأدوات الدردشة. وهي تدرس بنية الجمل، وتعديلات التردد، ومعدلات قبول التصحيحات، وأنواع الاقتراحات التي يتجاهلها المستخدمون بشكل روتيني. وهذا يساعد Grammarly على ضبط اكتشاف النبرة، وإعادة كتابة النصوص بوضوح، وتقديم اقتراحات في الوقت الفعلي بحيث تبدو طبيعية.
من وجهة نظر اكتشاف المنتج، يحاول Grammarly باستمرار أنماط تلميحات جديدة وخيارات إعادة كتابة واقتراحات سياقية مع مجموعات صغيرة. يقيس وقت البقاء على الاقتراحات، وعدد المرات التي يوسع فيها المستخدمون لوحة إعادة كتابة الذكاء الاصطناعي، وأنواع التصحيحات التي تؤدي إلى معدلات إكمال أعلى.
4. YouTube
يستخدم YouTube نماذج التعلم العميق التي تحلل وقت المشاهدة وسلوك إعادة المشاهدة وسرعة التخطي وكيفية استجابة المشاهدين لمواضيع أو قنوات مماثلة. تعمل هذه النماذج على تشغيل الصفحة الرئيسية وقائمة الانتظار "Up Next" و"Playlist Mixes"، والتي غالبًا ما تعرفك على منشئي محتوى لم تكن تعرف بوجودهم من قبل.
من منظور اكتشاف المنتجات، يواصل YouTube إدراج مواضيع جديدة أو أنواع محتوى تجريبية في التوصيات ويراقب سلوك المستخدمين. تساعد المقاييس مثل وقت البقاء على الصفحة، والتخلي المبكر، والنقرات في اكتشاف المجالات المتنامية أو التعب من التنسيق. كما أثرت هذه الرؤى بشكل كبير على ميزات مثل Shorts ومنشورات المجتمع.
5. Netflix
تستخدم Netflix التعلم الآلي لفهم كل إجراء صغير تقوم به، مثل ما تشاهده، وأين تتوقف، والعناوين التي تمر عليها، والمدة التي تقضيها في اتخاذ القرار. كل ذلك يغذي نماذج التعلم العميق التي تشكل صفوفك المخصصة مثل "أفضل الاختيارات لك" أو "نعتقد أنك ستحب هذه". لهذا السبب تبدو صفحتك الرئيسية وكأنها تعرف مزاجك بطريقة ما.
بعبارة أخرى، تقوم Netflix بإجراء تجارب صغيرة عليك طوال الوقت. ستقوم بتقديم أنواع غير مألوفة، وإصدارات جديدة، أو صور مصغرة بديلة وتراقب رد فعلك. تساعد هذه الإشارات الفريق على اكتشاف أنماط مشاهدة جديدة، وفهم ما الذي يدفعك إلى البقاء لفترة أطول، وحتى التأثير على القرارات المتعلقة بأنواع البرامج أو الميزات التي يجب الاستثمار فيها في المستقبل.
👀 هل تعلم؟ يوفر نظام التوصيات في Netflix للشركة أكثر من مليار دولار سنويًا من خلال تقليل معدل ترك العملاء بفضل التخصيص الأكثر ذكاءً!
تحديات تنفيذ الذكاء الاصطناعي في تحليلات المنتجات
يعمل الذكاء الاصطناعي على توسيع نطاق ما يمكن لفرق المنتجات تعلمه، ولكنه يغير أيضًا طبيعة المشكلات التي تواجهها. تنبع التعقيدات من كيفية تفسير الذكاء الاصطناعي لبياناتك، وكيفية فهم الفرق لتلك الأنماط، والعمليات المعمول بها لتطبيق الرؤى بفعالية.
دعونا نلقي نظرة على ما يعيق الفرق 👇
1. مقاومة التغيير
تؤدي التكنولوجيا الجديدة دائمًا إلى تغيير طريقة عمل الفرق. يشعر بعض الأشخاص بالقلق من أن الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى أتمتة أجزاء من دورهم. بينما يشعر آخرون بعدم اليقين بشأن كيفية ملاءمته لسير العمل الحالي أو ببساطة لا يرون قيمة في تغيير العادات الراسخة. حتى عندما تعمل التكنولوجيا بشكل جيد، يتباطأ اعتمادها إذا لم يشعر الفريق بالراحة تجاه طريقة العمل الجديدة.
✅ الحل: اعتبر الذكاء الاصطناعي أداة تعزز ما يقوم به فريقك بالفعل بشكل جيد، وليس بديلاً عنه. أظهر لفريقك كيف يجعل الذكاء الاصطناعي عملهم أسهل أو أكثر تأثيراً، وقدم لهم تدريباً عملياً حتى يشعروا بالثقة عند استخدامه.
2. الخصوصية والامتثال
تعتمد تحليلات الذكاء الاصطناعي على بيانات تفصيلية عن سلوك المستخدمين. ويأتي ذلك مع التزامات حول كيفية جمع البيانات وتخزينها والوصول إليها. تضيف لوائح مثل GDPR و CCPA قيودًا يجب على الفرق مراعاتها، ويمكن أن تؤثر الأخطاء على ثقة المستخدمين وتعرض المؤسسة لمخاطر قانونية.
✅ الحل: استخدم ضوابط وصول قوية، وقم بتشفير البيانات الحساسة، وراجع سير العمل بانتظام مع فرق الشؤون القانونية أو الخصوصية. اجعل ممارسات استخدام البيانات واضحة للمستخدمين.
3. جودة البيانات وتكاملها
تُظهر الأبحاث أن 77% من المتخصصين في البيانات يهدفون إلى اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات، لكن 46% فقط يثقون فعليًا في البيانات التي يستخدمونها. لا يكون الذكاء الاصطناعي مفيدًا إلا إذا كان يعمل ببيانات نظيفة ومتسقة. عندما يكون تتبع الأحداث متفرقًا، أو تتعارض مجموعات البيانات، أو تفتقد المعلومات الأساسية، لا يمكن للنماذج استخلاص استنتاجات موثوقة.
✅ الحل: ابدأ بتحسين نظافة البيانات. ضع معايير تتبع واضحة، وتحقق من صحة البيانات الواردة بانتظام، وأنشئ عمليات لتنظيف مجموعات البيانات ومطابقتها. عند دمج البيانات من مصادر متعددة، تأكد من توافق التنسيقات بشكل متسق.
4. مخاوف بشأن التكلفة والعائد على الاستثمار
يتطلب الذكاء الاصطناعي الاستثمار في الأدوات والتدريب والدعم. بالنسبة للعديد من الفرق، تبدو التكلفة الأولية غير مرتبطة بالنتائج قصيرة المدى التي يمكنهم قياسها. وتشعر الفرق الأصغر أو المنتجات في مراحلها الأولى بذلك بشكل أكبر لأن الموارد محدودة والتوقعات عالية.
✅ الحل: ابدأ على نطاق صغير من خلال مشروع تجريبي مركّز يحل مشكلة محددة ويثبت قيمته بسرعة. استخدم هذا النجاح لبناء حجة من أجل استثمار أوسع نطاقًا. ابحث عن منصات تقدم أسعارًا مرنة أو حلولًا مجمعة تقلل من تكاليف البنية التحتية.
👀 هل تعلم؟ 80% من مشاريع الذكاء الاصطناعي لا تتجاوز مرحلة التجربة، ويرجع ذلك في الغالب إلى افتقار الفرق إلى الأساس والبنية التحتية اللازمة لاستخدام الرؤى التي تولدها.
مؤشرات الأداء الرئيسية ومقاييس النجاح
مؤشرات الأداء الرئيسية هي العلامات الحيوية لمنتجك. فهي توضح مدى صحة منتجك، وأين ينمو، وأين يحتاج إلى اهتمام.
يسهل الذكاء الاصطناعي تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية لإدارة المنتجات في الوقت الفعلي من خلال ربط بيانات استخدام المنتج وتعليقات العملاء وإشارات الإيرادات. يساعدك ذلك على فهم عدد المستخدمين الذين يصلون إلى لحظة الإدراك وأين يحتاج المستخدمون الذين تركوا الخدمة إلى الدعم.
تنقسم معظم مؤشرات الأداء الرئيسية للمنتجات إلى خمس فئات. دعونا نلقي نظرة عليها 👇
| الفئة | التركيز | أمثلة |
| الإيرادات | النمو | الإيرادات الشهرية المتكررة، ومتوسط الإيرادات لكل مستخدم، ومقدار إنفاق العملاء على مدار حياتهم |
| العميل | الرضا | مدى احتمالية أن يوصي العملاء بك، ومدى رضاهم، وعدد الذين يبقون مقابل عدد الذين يغادرون |
| العملية | الكفاءة | كم من الوقت يستغرق شحن ميزة ما، وكم مرة يمكن للفريق إصدار تحديثات، ومدى سرعة انتقال التجارب من الفكرة إلى الإطلاق |
| الأداء | الموثوقية | مدى سرعة تحميل المنتج، ومدى تكرار حدوث الأخطاء، ومدى استقرار النظام أثناء ذروة الاستخدام |
| المشاركة | الاستخدام | كم عدد المستخدمين الذين يصلون إلى لحظة الإدراك، وكم مرة يعودون، وكم تدوم الجلسات، وما هي الميزات التي يستخدمونها بالفعل |
ابتكر منتجات مبتكرة من رؤى مبتكرة باستخدام ClickUp
مديرو المنتجات المتميزون بارعون في ربط النقاط. يمكنهم اكتشاف الدلائل الكامنة في تعليقات المستخدمين. يحولون مزيجًا فوضويًا من الأفكار والأرقام والحدس إلى اتجاه واحد يمكن للفريق أن يتجمع خلفه.
ClickUp يساعدك في ذلك.
على سبيل المثال، يحول ClickUp Brain المدخلات الأولية إلى معنى واضح يمكن لفريقك استخدامه للتنقل بشكل أفضل في إدارة المنتجات.
وبمجرد الحصول على هذه الأفكار، يساعدك ClickUp for Product Teams على الحفاظ على زخمك. تتدفق الأفكار إلى المستندات، وتتحول المستندات إلى مهام، وتصبح المهام خطط عمل. وبفضل قوالب ClickUp المعدة مسبقًا، ستحظى بالبداية الصحيحة في كل مرة!
اشترك في ClickUp اليوم وشاهد كيف يحول تلك اللحظات المبهرة إلى تقدم ملموس.
الأسئلة المتداولة (FAQs)
ClickUp Brain هي واحدة من أدوات الذكاء الاصطناعي الأعلى تقييمًا لمديري المنتجات، وتعمل مباشرة داخل مساحة العمل الخاصة بك. فهي تستخرج السياق من المهام والوثائق والتعليقات والمرفقات، ثم تحول تلك المعلومات إلى ملخصات وموضوعات يمكنك العمل عليها. إذا كان فريقك يدير بالفعل الأبحاث أو التذاكر أو ملاحظات المقابلات في ClickUp، فهذا يمنحك مكانًا واحدًا لجمع التعليقات وفهمها دون إضافة أداة أخرى إلى المجموعة.
يحدد الذكاء الاصطناعي الأنماط بين خصائص المنتج والنتائج من خلال تحليل البيانات التاريخية. فهو يدرس منحنيات اعتماد الميزات ومقاييس تفاعل المستخدمين وتأثير الإيرادات وأنماط الاستخدام من الإصدارات السابقة. عند تقييم الميزات الجديدة، يقارن الذكاء الاصطناعي بينها وبين الميزات التاريخية المماثلة ويتنبأ بالأداء المحتمل.
لا. يتولى الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات والتعرف على الأنماط، ولكن إدارة المنتجات تتطلب تفكيرًا استراتيجيًا وإدارة أصحاب المصلحة وحل المشكلات بطريقة إبداعية، وهي أمور لا يستطيع الذكاء الاصطناعي تكرارها. يخبرك الذكاء الاصطناعي بالأنماط الموجودة في بياناتك. لكنك لا تزال تقرر أهمية هذه الأنماط وكيفية التعامل معها.
لدمج رؤى الذكاء الاصطناعي في خطة عمل منتجك، قم بإنشاء حلقة قابلة للتكرار حيث يحلل الذكاء الاصطناعي سلوك المستخدمين وإشارات السوق وأداء المنتج للكشف عن الأنماط أو الفرص. أدخل هذه الرؤى مباشرة في عملية تحديد الأولويات (على سبيل المثال، تقييم الأثر، تقدير حجم الفرص) واستخدمها للتحقق من صحة افتراضات خطة العمل أو الطعن فيها. أخيرًا، قم بقياس تأثير القرارات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي على التبني والاحتفاظ والإيرادات، وقم بتحسين الحلقة بمرور الوقت.
تحتاج إلى ثلاثة أنواع من البيانات: البيانات السلوكية (ما يفعله المستخدمون)، والتعليقات النوعية (ما يقوله المستخدمون)، ومقاييس الأعمال (ما يدفع القيمة). تأتي البيانات السلوكية من تحليلات المنتج التي تتعقب إجراءات المستخدمين. تأتي التعليقات النوعية من تذاكر الدعم والمقابلات والاستطلاعات. تشمل مقاييس الأعمال الإيرادات ومعدلات الاحتفاظ والتفعيل. يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل عندما يمكنه ربط الثلاثة معًا ثم ربط ذلك بتأثير الأعمال.