Преди няколко години, за да се разбере защо потребителите се отказват на определен етап, беше необходимо да се съберат разпръснати данни: анализи, бележки от интервюта, вътрешни доклади и често дълго чакане за по-подробна информация.
AI промени това. По време на откриването екипите могат да откриват модели в данните за използване и качествената обратна връзка много по-бързо. Можете да зададете конкретен въпрос, например защо потребителите се отказват от даден процес, и да получите по-ясна представа за това, което може да предизвиква конфликти.
AI може да помогне за разбиване на потребителските взаимодействия, подчертаване на поведенчески тенденции и разкриване на потенциални моменти на прозрение, които биха отнели много повече време, ако се идентифицират ръчно.
В този наръчник ще разгледаме как се появяват тези прозрения и как да ги използвате, за да вземете по-точни и по-бързи решения за продуктите.
⭐ Представен шаблон
Ако искате едно място, където да организирате целите, да съгласувате екипите и да приоритизирате функциите въз основа на потребителското преживяване, шаблонът за продуктова стратегия на ClickUp е добра отправна точка. Той дава на продуктовите мениджъри възможност да свържат нуждите на клиентите с решения с голямо въздействие.
Всеки път, когато потребителите ви виждат своите нужди отразени в дадена версия, това е „аха момент“, който се разгръща в действие!
Какво представляват моментите на прозрение в продуктовия мениджмънт?
Моментът на прозрението е важен етап в пътуването на потребителя, когато той открива основната стойност на вашия продукт. Тогава той осъзнава стойността на вашия продукт.
🎯 Примери за моменти на прозрение в действие:
- Нов потребител в ClickUp свързва първия си работен процес и вижда как задачите, документите, изкуственият интелект и таблата се обединяват на едно място
- Потребител на MS Teams изпраща актуализации по проекти и осъзнава, че сътрудничеството е по-гладко, отколкото чрез имейл кореспонденция
- Дизайнер от Figma споделя прототип и наблюдава коментарите на колегите си в реално време, като разбира силата на сътрудничеството на живо.
Как продуктовите мениджъри откриват и оптимизират моментите на прозрение
Нека разгледаме как продуктовите мениджъри откриват тези моменти на прозрение 👇
- Анализ на кохортата за задържане: Потърсете едно или две действия, които отличават задържаните потребители от отпадналите потребители
- Интервюта с потребители и записи на сесии: Вижте кога потребителите се развеселяват и казват: „А, сега разбрах!“
- Анкети: Попитайте лоялните потребители: „В кой момент разбрахте, че не можете да живеете без [продукта]?“
- A/B тест на процесите на въвеждане: Опитайте различни пътища и измерете колко потребители достигат предполагаемия момент на прозрение и как това се отразява на задържането им.
- Преработете процеса на въвеждане: Премахнете пречките и буквално насочете новите потребители към ключовите действия (например, файлът с упътвания на Figma).
Не забравяйте, че прозренията не се появяват случайно. Те се откриват чрез систематично сравняване на успешните потребители с тези, които са напуснали, и чрез идентифициране на поведението, което кара едната група да започне да се задържа, докато другата напуска.
Как да измерите момент на прозрениеМоментът на прозрение е полезен само ако можете да го наблюдавате последователно. Дефинирайте го като конкретно поведение, свързано с задържането, и след това го измерете като важен етап за продукта.
- Поведение: действието, което сигнализира за стойност (пример: „създадена първа автоматизация“)
- Времеви прозорец: колко скоро трябва да се случи (пример: „в рамките на 48 часа“)
- Активационна честота: процент от потребителите, които я достигат
- Повишаване на задържането: дали потребителите, които го постигат, задържат повече от тези, които не го постигат
- Анализ на пътя: кои стъпки предсказват най-бързото достигане на целта
Това затваря кръга между „страхотна концепция“ и „приложима продуктова метрика“.
👀 Знаете ли, че... Когато хората изпитват „аха“ момент при изпълнение на лабораторна задача, определени области в мозъка се активират. Мозъкът задейства едновременно центровете за логика и емоции. Тази комбинация прави прозренията да изглеждат внезапни и ги запечатва по-дълго в паметта.
Защо изкуственият интелект променя правилата на играта при откриването на информация за продуктите
Очаква се светът да генерира около 181 зетабайта данни, което е невероятно, когато се замислите колко от тях се озовават на бюрото на продуктовия мениджър.
В един момент четете обратната връзка от потребителите, в следващия разглеждате таблото с данни, а след това изведнъж се озовавате затрупан с билети за поддръжка и се чудите коя информация е най-важна.
Разбираме, че е много.
Но изкуственият интелект променя изцяло преживяването! Как така?
Вместо ръчно да събират информация от интервюта, потребителски анализи и билети, изкуственият интелект помага на продуктовите мениджъри да компресират суровите сигнали в модели. Това е определяща тенденция в продуктовото управление, тъй като екипите се борят да се справят с нарастващата сложност на данните.
Нека разгледаме това по-подробно 👇
Повърхностни модели на поведение
AI идентифицира точките на триене, повтарящите се пътеки на потребителите, микроповедението и моделите в различни сегменти от потребители, като за секунди съпоставя сигнали от събития, сесии и кохорти. Това помага на продуктовите екипи да разберат как потребителите се движат през ранните потоци и къде се създава или губи инерция.
📚 Прочетете също: Как продуктовите мениджъри и инженерите могат да работят заедно
Подкрепя решенията с предсказуеми сигнали
AI моделите могат да оценят вероятността от резултати като отлив на клиенти, приемане на функции или реакция към залог в пътната карта. Тези предсказуеми сигнали помагат на продуктовите мениджъри да тестват решенията си под натиск, преди да инвестират време, инженерни усилия и капитал на заинтересованите страни.
Превръща качествените данни в информация
Въведете коментари на потребители, интервюта или билети за поддръжка в AI и тя бързо ще ги организира по теми, промени в настроенията и възникващи възможности. Продуктовите мениджъри получават яснота, без да губят часове в маркиране, сортиране и препрочитане на едни и същи данни.
⚡ Архив с шаблони: Безплатни шаблони за управление на продукти за създаване на стратегически пътни карти за продукти
Обединява разкъсани източници на данни
AI обединява продуктови анализи, потоци от обратна връзка, профили на клиенти и резултати от експерименти в единен слой от информация. Тъй като контекстът вече не е фрагментиран между различни инструменти, продуктовите мениджъри могат да свързват точките по-бързо, да валидират предположенията си по-рано и да преживяват множество моменти на прозрение, вместо да чакат едно голямо откровение.
📮 ClickUp Insight: 13% от участниците в нашето проучване искат да използват AI, за да вземат трудни решения и да решават сложни проблеми. Въпреки това, само 28% казват, че използват AI редовно в работата си.
Възможна причина: опасения за сигурността! Потребителите може да не желаят да споделят чувствителни данни, свързани с вземането на решения, с външен AI. ClickUp решава този проблем, като предоставя AI-базирано решаване на проблеми директно във вашата сигурна работна среда. ClickUp отчита сертификати, включително SOC 2 Type II и ISO 27001, сред своите стандарти за сигурност.
5 начина, по които изкуственият интелект разкрива скрити прозрения за продуктите
Според скорошно проучване 92% от продуктовите мениджъри вярват, че изкуственият интелект ще има дълготрайно влияние върху продуктовото управление.
При такива очаквания не е чудно, че изкуственият интелект се е превърнал в ключова част от съвременната стратегия за управление на продукти.
1. Откриване на модели, които хората обикновено пропускат
Човек може да прегледа само ограничено количество данни. Изкуственият интелект, от друга страна, може да сканира милиони взаимодействия и да посочи модели, които лесно могат да бъдат пропуснати.
ClickUp Brain може да ви покаже ⭐
- Кои действия водят последователно до конверсии или отпадане (Потребителите отпадат ли веднага след определен клик или екран?)
- Кои основни функции влияят върху определени поведения (Има ли скрита връзка между функция А и дългосрочното задържане?)
- Където малките проблеми с потребителското преживяване тихо се натрупват и водят до отлив (Дали незначителен проблем причинява повече щети, отколкото се очаква?)
🚀 Предимство на ClickUp: По-долу ви показваме как да напишете отличен PRD (документ с изисквания към продукта) в работната среда на ClickUp.
2. Предсказване на следващите действия на потребителите
Освен да ви каже какво вече се е случило, изкуственият интелект може да предскаже в общи линии какво е вероятно да се случи след това.
Помага за прогнозиране:
- Кои потребители са склонни да напуснат
- Какви основни функции могат да бъдат възприети от определени сегменти
- Как промяна в продукта може да повлияе на ангажираността или приходите
Този вид предвидимост дава на продуктовите мениджъри време да действат навреме (по-добре да сигурен, отколкото да съжаляваш)!
В тази връзка, ето някои инструменти без код, от които се нуждаете в живота си като продуктов мениджър.
3. Разбиране на настроенията на потребителите чрез огромни обеми обратна връзка
Проучването на потребителите е ценно, но е трудно да се приложи към хиляди коментари, рецензии или билети. Изкуственият интелект обаче го прави възможно по начини, които не можем да си представим!
С помощта на обработката на естествен език AI може бързо да анализира:
- Подкрепете разговорите
- Коментари за NPS или CSAT
- Отзиви в магазина за приложения
- Обратна връзка в социалните медии
- Транскрипции на интервюта
Тя може да идентифицира общи теми и неудовлетворености, както и общото настроение на вашата потребителска база.
4. Намиране на малки, но важни потребителски сегменти
AI ви помага да откриете микрогрупи с уникални модели, които вероятно не бихте забелязали ръчно.
Те могат да включват:
- Потребители, които обичат една функция, но избягват друга
- Потребители, които винаги се затрудняват по време на въвеждането
- Хората, които се превръщат в клиенти само когато следват определен път
5. Улавяне на необичайни тенденции, преди да се превърнат в проблеми
Някои от най-ценните прозрения се появяват, когато се случи нещо неочаквано. AI е отличен в откриването на всичко, което изглежда необичайно.
Това може да включва:
- Внезапни спадове в ангажираността
- Скокове в конкретна функция
- Нови тенденции в конкретен потребителски сегмент
- Проблеми с производителността, които тихо разочароват потребителите
📮 ClickUp Insight: Повече от половината от анкетираните използват три или повече инструмента ежедневно, борейки се с „ разрастването на приложенията ” и разпръснатите работни процеси.
Въпреки че може да ви се струва продуктивно и натоварено, контекстът ви просто се губи в различните приложения, да не говорим за изразходваната енергия от писането. Brain MAX обединява всичко: кажете веднъж и вашите актуализации, задачи и бележки се озовават точно там, където им е мястото в ClickUp. Няма повече превключване, няма повече хаос – само безпроблемна, централизирана продуктивност.
👀 Знаете ли, че... Първият роман, създаден с помощта на изкуствен интелект, е написан през 1984 г. от програма на име Racter. Книгата се казва „Брадата на полицая е наполовина конструирана“ и е напълно безсмислена... но хората я купуват въпреки това.
Превръщане на прозренията в действия: AI + интеграция на продуктовия работен процес
Според доклада „Състоянието на продуктовото управление“ повече от половината от продуктовите екипи вече са идентифицирали първия си случай на използване на изкуствен интелект. Почти един на всеки пет използва изкуствен интелект в различни части от работния си процес.
Въпреки този импулс, основните решения в разработването на продукти остават до голяма степен ръчни за много екипи.
🚨 Реалност: Productboard установи, че 49% от професионалистите в областта на продуктите казват, че не знаят как да приоритизират новите функции без солидна обратна връзка от потребителите. А когато сигналът е неясен, екипите се връщат към пътни карти, основани на инстинкта, безкрайни дебати за приоритизиране и забавяния, които нарастват по-бързо, отколкото се преодоляват.
Информацията, получена чрез изкуствен интелект, може да направи най-голямата разлика в този случай.
Но само прозренията не са достатъчни. Те трябва да бъдат част от инструмент за управление на продукти, където откритията са пряко свързани с планирането, изпълнението и измерването.
За тази цел ClickUp е най-добрият кандидат. Това е първото в света конвергентно AI работно пространство, което обединява вашите инструменти и работни процеси в една централизирана платформа.
Нека разгледаме по-подробно.
Например, ClickUp for Product Teams ви предоставя едно място, където да управлявате пътни карти, спринтове и пускания (без разпръскване на инструменти 😮💨).
В рамките на работната среда можете да планирате целия жизнен цикъл на продукта, да поддържате връзка между документи, бели дъски, задачи и табла и да обедините работата си по разработката, дизайна и пускането на пазара в един единствен изглед.
Чуйте го от директора по продуктов мениджмънт в Lulu Press, Ник Фостър.
Нашите инженери и продуктови мениджъри бяха затрупани с ръчни актуализации на статуса между Jira и други инструменти. С ClickUp спестихме часове, които преди губехме за дублиращи се задачи. Още по-добре, ускорихме пускането на продуктите на пазара, като подобрихме предаването на работата между QA, техническото писане и маркетинга.
Нашите инженери и продуктови мениджъри бяха затрупани с ръчни актуализации на статуса между Jira и други инструменти. С ClickUp си върнахме часовете, загубени за дублиращи се задачи. Още по-добре, ускорихме пускането на продуктите на пазара, като подобрихме предаването на работата между QA, техническото писане и маркетинга.
И едно от най-големите предимства е ClickUp Brain – контекстуална изкуствена интелигентност.
Как ClickUp Brain помага на продуктовите мениджъри да откриват моменти на прозрение
Има няколко примера. Ето някои от тях 👇
Обобщете интервюта с потребители, билети за поддръжка или данни от проучвания
Знаете ли онзи момент, когато някой по време на среща попита: „Какво всъщност казват потребителите за това?“... и вие имате отговора някъде. Но той е разпръснат в 400 билета за поддръжка и хаотичен експорт от анкета. Но не и с Brain!
Провеждайте интервюта с потребители. Съхранявайте транскрипции и бележки от разговори, събрани от ClickUp AI Notetaker.
След това помолете ClickUp Brain да обобщи най-важните проблеми, да ги групира по личност или сегмент и да извлече няколко представителни цитата за всяка тема.
Какво разкриват тези модели за процеса на въвеждане? Те показват къде потребителите за първи път разпознават основната стойност на продукта, което е в тясна връзка с по-широкото понятие за момент на прозрение при приемането на продукта.
За билети за поддръжка, ClickUp Brain може 👇
- Групирайте билетите по тип проблем (онбординг, фактуриране, производителност и др.)
- Подчертайте пиковете или регресиите след конкретно пускане на пазара
- Откройте категориите с висока степен на сериозност или голямо въздействие
Създавайте документи с изисквания към продуктите въз основа на групи от прозрения
Няма нищо по-хубаво от момента, в който синтезирате всичките си проучвания в ясен набор от теми... само за да осъзнаете, че истинската работа тепърва започва. Сега трябва да превърнете тези групи в PRD, а всички го искат още вчера!
С ClickUp Brain като асистент във вашето работно пространство, не е нужно да обяснявате контекста всеки път. Той може да черпи информация от задачи, документи и коментари, които вече са във вашето работно пространство. Просто попитайте: „Въз основа на всичко, което знаем за трудностите при въвеждането, създайте първи чернови вариант на PRD“.
Оттам можете да попълните ClickUp Docs с пълния проект, включващ:
- Ясно и подкрепено с доказателства описание на проблема
- Личността или сегментът, върху които се отразява
- Съответни задачи, които трябва да бъдат изпълнени
- Напишете истории на потребители и критерии за приемане
- Предложени показатели за успех, основани на вашите съществуващи цели
- Всички рискове, предположения или зависимости, споменати в работното ви пространство
⭐ Бонус: Представете си, че имате AI-задвижван десктоп спътник, който седи до вас, докато работите, и знае върху какво работите. Това е ClickUp Brain MAX.
Brain MAX може незабавно да покаже всяка свързана задача, документ, бележки от срещи или файл, свързан с вашата тема, така че вашият PRD да се основава на пълната картина. И тъй като той вече разбира контекста на вашето работно пространство, не е необходимо да копирате или поставяте нищо (просто поискайте подобрен проект и той ще извлече подробностите за вас).
Но магията не спира дотук. Ако имате въпроси, които излизат извън рамките на вашата работна среда (като проучване на конкурентите, най-добри практики в бранша или примери извън вашия екип), Brain MAX може да търси в интернет или във вашите свързани инструменти и да ви даде отговорите.
Нека не забравяме, че ако мислите по-бързо, когато говорите, споделете своите не докрай оформени идеи и Brain MAX ще ги превърне в ясни допълнения, които се вписват идеално във вашия PRD.
Открийте пречките или зависимостите от бележките от срещите
Всички твърдят, че сте обсъдили критична зависимост „по време на последната синхронизация“, но никой не си спомня какво всъщност е било решено, кой е отговорен за това или дали то е станало задача.
ClickUp AI Notetaker решава първата половина от този проблем, като записва срещата за вас. Той се присъединява към вашите разговори в Zoom, Teams или Google Meet и автоматично създава частен документ с заглавието и датата на срещата, участниците, обзор, ключови изводи, списък с следващи стъпки, ключови теми, както и пълен препис и запис.
ClickUp Brain се заема с втората част, като открива рисковете, препятствията и зависимостите, скрити в всички тези хаотични чернови.
Тъй като тези бележки са свързани с вашето работно пространство, можете да превърнете списъка с „Следващи стъпки“ или пречките, идентифицирани от изкуствения интелект, в задачи директно от документа, с прикачени лица, отговорни за изпълнението, крайни срокове и зависимости.
Приоритизирайте задачите от пътната карта въз основа на въздействието, основано на данни
ClickUp Brain преглежда вашето работно пространство в ClickUp и извлича реални сигнали. То може да вземе предвид:
- Колко хора питат за „X“ в интервюта, билети за поддръжка, формуляри и коментари
- Колко силно е разочарованието, като проследявате тенденциите в настроенията във времето
- Кои клиенти или сегменти са засегнати, включително високоценни или рискови акаунти
- Колко трудно може да бъде да се реализира, въз основа на инженерни бележки, минали задачи и подобна работа
- Колко спешно изглежда, въз основа на пречки, вътрешни заявки или нарастващ риск от отлив на клиенти
След това превръща всичко това в задачи в ClickUp с:
- Ясни формулировки на проблемите
- Автоматично предложени бележки за приоритет или въздействие
- Свързан контекст от обратна връзка от потребители и документи
- Полезни критерии за приемане, които можете да променяте
За да видите по-голяма картина, таблата на ClickUp ви дават цялостен поглед. Можете да видите в кои теми инвестира вашият екип, колко задачи с голямо въздействие са в процес на изпълнение, кои проблеми на клиентите получават внимание и къде усилията се отклоняват към работа с ниска стойност.
⭐ Бонус: Комбинирайте таблата с AI карти, за да превърнете суровите данни в обобщения, готови за вземане на решения. Ето как да използвате тази комбинация 👇
🚀 Предимство на ClickUp: Бъдете една крачка пред поведението на потребителите в реално време с Super Agents. Мислете за тях като за ваши AI съотборници, които работят проактивно на заден план. Те наблюдават как се формират прозренията във вашето работно пространство и действат автоматично въз основа на тях.
Какво означава това за продуктовите мениджъри:
- Автоматично следете обратната връзка от потребителите, билетите и документите за нововъзникващи теми
- Открийте повтарящи се точки на триене, преди да се появят в отчетите за отпадане на клиенти
- Задействайте обобщения, създаване на задачи или предупреждения, когато праговете на прозренията бъдат преминати
- Поддържайте пътните карти, PRD и приоритетите постоянно съгласувани с реалните сигнали от потребителите
Създайте своя първи Super Agent с ClickUp 👇
Създайте следващия си момент на прозрение с шаблоните на ClickUp
Ето готовите шаблони на ClickUp, които могат да ви помогнат да превърнете прозренията в действия 👇
1. Шаблон за карта на пътуването на клиента в ClickUp
Шаблонът за карта на пътуването на клиента на ClickUp е визуална табло, което ви помага да разберете какво правят, мислят и чувстват клиентите на всеки етап от тяхното преживяване. Той представя всяка фаза в колони, така че вашият екип може да проследява действията, точките на контакт, емоциите, болезнените точки и собствеността на едно място.
Ето как ви помага да превърнете познанията за клиентите в реални действия:
- Разделете пътуването на етапи като осведоменост, обмисляне, превръщане и задържане
- Записвайте действията, мотивациите и ключовите моменти на клиентите
- Записвайте точките на контакт в различните канали, за да може екипът ви да знае къде се случват взаимодействията
- Проследявайте емоционалните възходи и падения, за да разберете степента на удовлетвореност на клиентите
2. Шаблон за потребителски поток на ClickUp
Шаблонът за потребителски поток на ClickUp ви помага да начертаете как потребителите се движат през вашия продукт от началната точка до ключовите действия и резултати. Създаден на базата на ClickUp Whiteboards, той ви позволява да плъзгате, свързвате и пренареждате стъпки, за да видите цялото преживяване с един поглед.
С готовите си форми на потоци, макети на екрани и насочващи връзки, можете бързо да илюстрирате пътя на регистрация, функционалностите, потоците на въвеждане или всеки многоетапен процес, през който преминават вашите потребители.
Този шаблон ще ви помогне да:
- Визуализирайте всяка стъпка от пътуването на потребителя на една обща бяла дъска
- Плъзгайте и пускайте стъпки, решения и екрани, за да усъвършенствате потоците в реално време
- Прикачете екранни снимки, бележки и файлове директно към всяка стъпка за допълнителен контекст
- Сътрудничество с колегите на живо, оставяне на коментари или маркиране на собственици
- Използвайте структурата, за да картографирате нови потоци, без да започвате от нулата
3. Шаблон за въвеждане на нови потребители в ClickUp
Добре проектираното въвеждане в продукта често е мястото, където се случва първият момент на прозрение. Шаблонът за въвеждане на нови потребители в ClickUp ви помага да създадете пътека с указания, която превръща новите потребители в успешни клиенти, без да ги бомбардира с прекалено много информация.
Накратко:
- Предоставете на новите потребители ясен и лесен за усвояване път за въвеждане, който могат да завършат на свой собствен темп.
- Добавете свои линкове, видеоклипове, документи или обучителни материали към всяка стъпка
- Проследявайте напредъка с персонализирани статуси, крайни срокове или оценки за времето в ClickUp
- Стандартизирайте въвеждането в работата на всички екипи, така че всеки да научи едни и същи основни принципи
⭐ Бонус: Разгледайте тези стратегии за управление на продукти, за да подобрите процеса на планиране и да направите всяко пускане на пазара по-целенасочено.
Примери от реалния свят: изкуствен интелект в откриването на продукти
AI вече оформя начина, по който съвременните екипи откриват информация и създават по-добро потребителско преживяване.
Ето няколко примера за това как водещи компании използват AI, за да създадат „аха“ момент за даден продукт👇
1. Spotify
Spotify постави стандартите за откриване на продукти, задвижвани от изкуствен интелект, с функции като Discover Weekly, Release Radar и по-новия AI DJ. Зад кулисите Spotify използва машинно обучение, за да проучи какво слушате, колко често го преигравате, какво пропускате и какво харесват хората с подобни вкусове. След това създава плейлисти, които изглеждат странно подходящи, често включващи артисти или жанрове, които никога не сте търсили.
От гледна точка на откриването на продукти, това е златна мина. Spotify постоянно тества нови песни, които са близки до вашия вкус, и наблюдава кои от тях се харесват. Резултатът е продукт, който помага на потребителите да „откриват“ нова стойност всяка седмица, като същевременно предоставя на екипите данни за нововъзникващи тенденции, микросегменти и модели на слушане, които те могат да използват за оформяне на бъдещи функции.
2. Amazon
Началната страница на Amazon е гигантски двигател за открития, задвижван от изкуствен интелект. Използвайки модели за съвместно филтриране и препоръки, Amazon анализира историята на сърфирането ви, миналите ви покупки и поведението на купувачи с подобни модели. След това попълва фийда ви с артикули, които статистически е вероятно да искате. Секциите „Вдъхновени от историята на сърфирането ви“ и „Клиенти, които са купили това, са купили и“? Всички те са прогнози на изкуствения интелект!
За купувачите това означава по-малко търсене и по-бързи решения. За продуктовия екип на Amazon това е непрекъсната обратна връзка, която показва кои препоръки се превръщат в продажби, кои комбинации от продукти работят и как клиентите реагират на конкретни позиционирания. Моментът на прозрението за продукта настъпва, когато потребителят осъзнае, че Amazon по някакъв начин е знаел, че има нужда от нещо, още преди да го е потърсил.
3. Grammarly
Grammarly използва модели за машинно обучение и дълбоко обучение, за да анализира как хората пишат в имейли, документи и чат инструменти. Проверява структурата на изреченията, редакциите при колебания, процента на приемане на корекциите и видовете предложения, които потребителите рутинно игнорират. Това помага на Grammarly да настрои откриването на тон, пренаписването за яснота и предложенията в реално време, така че да звучат естествено.
От гледна точка на откриването на продукти, Grammarly постоянно пробва нови стилове на подсказки, опции за пренаписване и контекстуални предложения с малки групи. Измерва времето, прекарано върху предложенията, колко често потребителите разширяват панела за пренаписване на AI и кои видове корекции водят до по-високи проценти на завършеност.
4. YouTube
YouTube използва модели за дълбоко обучение, които анализират времето за гледане, поведението при повторно гледане, скоростта на прескачане и как зрителите реагират на подобни теми или канали. Тези модели управляват началната страница, опашката „Следващо“ и „Плейлист миксове“, които често ви запознават с творци, за чието съществуване дори не сте подозирали.
От гледна точка на откриването на продукти, YouTube продължава да включва нови теми или експериментални типове съдържание в препоръките и наблюдава поведението на хората. Показатели като време на престой, ранни откази и кликвания им помагат да откриват възникващи ниши или умора от формата. Подобни прозрения оказват значително влияние и върху функции като Shorts и публикации в общността.
5. Netflix
Netflix използва машинно обучение, за да разбере всяко малко действие, което извършвате, като например какво гледате, къде спирате, върху кои заглавия се спирате и колко време прекарвате в вземане на решение. Всичко това се влива в модели за дълбоко обучение, които оформят вашите персонализирани редове като „Най-добрите предложения за вас“ или „Мислим, че ще ви харесат тези“. Ето защо вашата начална страница изглежда така, сякаш по някакъв начин познава настроението ви.
С други думи, Netflix постоянно провежда малки експерименти с вас. Той ще ви показва непознати жанрове, нови заглавия или алтернативни миниатюри и ще наблюдава как реагирате. Тези сигнали помагат на екипа да открие нови модели на гледане, да разбере какво влияе на времето, прекарано в платформата, и дори да повлияе на решенията за това в какви предавания или функции да инвестира в бъдеще.
👀 Знаете ли, че... Системата за препоръки на Netflix спестява на компанията над 1 милиард долара годишно, като намалява отлива на клиенти чрез по-интелигентна персонализация!
Предизвикателства при внедряването на изкуствен интелект за продуктова аналитика
AI разширява възможностите за научаване на продуктовите екипи, но също така променя естеството на проблемите, с които се сблъскват. Сложността идва от начина, по който AI интерпретира вашите данни, как екипите разбират тези модели и какви процеси са въведени, за да се приложат ефективно тези прозрения.
Нека разгледаме какво спира екипите 👇
1. Съпротива срещу промяната
Новите технологии винаги променят начина, по който работят екипите. Някои хора се притесняват, че изкуственият интелект ще автоматизира част от тяхната работа. Други не са сигурни как той се вписва в съществуващия им работен процес или просто не виждат смисъл да променят установените си навици. Дори когато технологията работи добре, нейното внедряване се забавя, ако екипът не се чувства комфортно с новия начин на работа.
✅ Поправка: Представете изкуствения интелект като инструмент, който усилва това, което екипът ви вече прави добре, а не като заместител. Покажете на екипа си как той улеснява работата им или я прави по-ефективна и им предоставете практическо обучение, за да се чувстват уверени в използването му.
2. Поверителност и съответствие
Аналитиката на изкуствения интелект разчита на подробни данни за поведението на потребителите. Това е свързано с задължения относно начина, по който данните се събират, съхраняват и достъпват. Регламенти като GDPR и CCPA добавя ограничения, които екипите трябва да вземат предвид, а грешките могат да повлияят на доверието на потребителите и да изложат организацията на правен риск.
✅ Поправка: Използвайте строги контроли за достъп, криптирайте чувствителните данни и редовно преглеждайте работните процеси с юридическите или екипите за защита на личните данни. Обяснете ясно на потребителите вашите практики за използване на данни.
3. Качество и интеграция на данните
Проучванията показват, че докато 77% от специалистите по данни се стремят към вземане на решения на базата на данни, само 46% действително се доверяват на данните, които използват. AI е полезна само ако работи с чисти и последователни данни. Когато проследяването на събития е разпръснато, наборите от данни са в конфликт или липсва ключова информация, моделите не могат да направят надеждни заключения.
✅ Решение: Започнете с по-добра хигиена на данните. Задайте ясни стандарти за проследяване, редовно валидирайте постъпващите данни и създайте процеси за почистване и съгласуване на наборите от данни. Когато интегрирате данни от различни източници, уверете се, че форматите са съгласувани.
4. Притеснения относно разходите и възвръщаемостта на инвестициите
AI изисква инвестиции в инструменти, обучение и поддръжка. За много екипи първоначалната инвестиция изглежда несъразмерна спрямо краткосрочните резултати, които могат да измерят. По-малките екипи или продуктите в ранен етап го усещат още по-силно, защото ресурсите са ограничени, а очакванията са високи.
✅ Решение: Започнете с малък, фокусиран пилотен проект, който решава конкретен проблем и бързо доказва своята стойност. Използвайте този успех, за да изградите аргументи за по-широки инвестиции. Търсете платформи, които предлагат гъвкави цени или пакетни решения, които намаляват разходите за инфраструктура.
👀 Знаете ли, че... 80% от AI проектите никога не преминават пилотната фаза, най-вече защото екипите нямат основата и инфраструктурата, необходими за използване на генерираните от тях прозрения.
Ключови показатели за ефективност и показатели за успех
Ключовите показатели за ефективност (KPI) са жизнените показатели на вашия продукт. Те показват колко е здрав вашият продукт, къде се развива и къде се нуждае от внимание.
AI улеснява проследяването на тези KPI за управление на продукти в реално време, като свързва данните за използването на продуктите, обратната връзка от клиентите и сигналите за приходите. Това ви помага да разберете колко потребители достигат своя момент на прозрение и къде отпадналите потребители се нуждаят от подкрепа.
Повечето KPI за продукти се разделят на пет категории. Нека да ги разгледаме 👇
| Категория | Фокус | Примери |
| Приходи | Растеж | Месечни повтарящи се приходи, средни приходи на потребител и колко харчат клиентите през целия си живот |
| Клиент | Удовлетвореност | Колко вероятно е клиентите да ви препоръчат, колко са доволни, колко остават и колко напускат |
| Процес | Ефективност | Колко време отнема пускането на дадена функция, колко често екипът може да пуска актуализации и колко бързо експериментите преминават от идея към пускане на пазара |
| Производителност | Надеждност | Колко бързо се зарежда продуктът, колко често възникват грешки и колко стабилна е системата по време на пиково натоварване |
| Ангажираност | Употреба | Колко потребители достигат момента на прозрението, колко често се връщат, колко дълго траят сесиите и кои функции действително използват |
Създавайте революционни продукти въз основа на революционни прозрения с ClickUp
Добрите продуктови мениджъри са отлични в свързването на точките. Те могат да открият скритите улики в обратната връзка от потребителите. Те превръщат хаотичната смесица от идеи, цифри и интуиция в една единствена посока, която екипът може да последва.
ClickUp помага в това.
Например, ClickUp Brain превръща суровите данни в ясни значения, които вашият екип може да използва, за да управлява по-добре продуктите.
И след като тези прозрения се материализират, ClickUp за продуктови екипи поддържа вашия импулс. Идеите се превръщат в документи, документите се превръщат в задачи, а задачите се превръщат в пътни карти. А с предварително създадените шаблони на ClickUp, вие имате правилния старт всеки път!
Регистрирайте се в ClickUp още днес и вижте как той превръща тези моменти на прозрение в осезаем напредък.
Често задавани въпроси (FAQ)
ClickUp Brain е един от най-високо оценените AI инструменти за продуктови мениджъри, който работи директно във вашето работно пространство. Той извлича контекст от задачи, документи, коментари и прикачени файлове, след което превръща тази информация в обобщения и теми, по които можете да действате. Ако вашият екип вече управлява проучвания, билети или бележки от интервюта в ClickUp, това ви дава едно място, където да събирате и разбирате обратната връзка, без да добавяте още един инструмент към набора.
AI идентифицира модели между характеристиките на продукта и резултатите, като анализира исторически данни. Тя разглежда кривите на приемане на функциите, показателите за ангажираност на потребителите, въздействието върху приходите и моделите на използване от минали пускания. При оценяването на нови функции AI ги сравнява с подобни исторически функции и прогнозира вероятната им производителност.
Не. AI се занимава с анализ на данни и разпознаване на модели, но управлението на продукти изисква стратегическо мислене, управление на заинтересованите страни и творческо решаване на проблеми, което AI не може да възпроизведе. AI ви показва какви модели съществуват във вашите данни. Вие все пак решавате защо тези модели са важни и как да ги адресирате.
За да интегрирате AI прозренията в пътната карта на вашия продукт, създайте повтаряща се верига, в която AI анализира поведението на потребителите, пазарните сигнали и производителността на продукта, за да открие модели или възможности. Включете тези прозрения директно в процеса на приоритизиране (например оценка на въздействието, определяне на размера на възможностите) и ги използвайте, за да потвърдите или оспорите предположенията в пътната карта. Накрая, измерете как решенията, основани на AI, влияят върху приемането, задържането и приходите, и усъвършенствайте веригата с течение на времето.
Необходими са три вида данни: поведенчески данни (какво правят потребителите), качествена обратна връзка (какво казват потребителите) и бизнес показатели (какво генерира стойност). Поведенческите данни се получават от продуктови анализи, които проследяват действията на потребителите. Качествената обратна връзка се получава от билети за поддръжка, интервюта и анкети. Бизнес показателите включват приходи, задържане и активиране. AI работи най-добре, когато може да съпостави и трите вида данни и да ги свърже с бизнес въздействието.