Ještě před několika lety znamenalo pochopení toho, proč uživatelé opustili konkrétní krok, skládání roztříštěných informací: analytických údajů, poznámek z rozhovorů, interních zpráv a často i dlouhé čekání na podrobnější data.
Umělá inteligence to změnila. Během objevování mohou týmy mnohem rychleji odhalit vzorce v datech o používání a kvalitativní zpětné vazbě. Můžete položit konkrétní otázku, například proč uživatelé opouštějí tok, a získat jasnější představu o tom, co může být příčinou tření.
AI může pomoci rozebrat interakce uživatelů, zdůraznit trendy v chování a odhalit potenciální momenty „aha“, jejichž identifikace by ručně trvala mnohem déle.
V tomto průvodci si ukážeme, jak tyto poznatky vznikají a jak je lze využít k přijímání přesnějších a rychlejších rozhodnutí o produktech.
⭐ Doporučená šablona
Pokud hledáte jedno místo, kde můžete organizovat cíle, koordinovat týmy a stanovovat priority funkcí na základě uživatelské cesty, je šablona produktové strategie ClickUp dobrým výchozím bodem. Produktovým manažerům poskytuje způsob, jak propojit potřeby zákazníků s rozhodnutími s velkým dopadem.
Pokaždé, když uživatelé uvidí, že jejich potřeby se odrážejí v nové verzi, je to „aha moment“ v akci!
Co jsou momenty „aha“ v produktovém managementu?
Aha moment je milník v uživatelské cestě, kdy uživatel narazí na základní hodnotu vašeho produktu. V tomto okamžiku si uvědomí hodnotu vašeho produktu.
🎯 Příklady aha momentů v praxi:
- Nový uživatel v ClickUp propojí svůj první pracovní postup a uvidí, jak se úkoly, dokumenty, AI a dashboardy spojují na jednom místě.
- Uživatel MS Teams zasílá aktualizace projektu a zjišťuje, že spolupráce je plynulejší než e-mailová korespondence.
- Návrhář Figma sdílí prototyp a sleduje komentáře svých kolegů v reálném čase, čímž poznává sílu živé spolupráce.
Jak produktoví manažeři objevují a optimalizují momenty „aha“
Podívejme se, jak produktoví manažeři odhalují tyto momenty prozření 👇
- Analýza retenční kohorty: Hledejte jednu nebo dvě akce, které odlišují retenční uživatele od odhlášených uživatelů.
- Rozhovory s uživateli a nahrávky relací: Sledujte, kdy se uživatelé rozzáří a řeknou: „Aha, teď to chápu!“
- Průzkumy: Zeptejte se stálých uživatelů: „Kdy jste si uvědomili, že bez [produktu] nemůžete žít?“
- A/B testování onboardingových procesů: Vyzkoušejte různé cesty a změřte, kolik uživatelů dosáhlo předpokládaného momentu „aha“ a jak to ovlivňuje retenci.
- Přepracujte proces zapojení nových uživatelů: Odstraňte překážky a doslova nové uživatele proveďte klíčovými kroky (např. výukový soubor Figma).
Pamatujte, že k momentům „aha“ se nedostanete náhodou. Objevíte je systematickým porovnáváním úspěšných uživatelů s těmi, kteří odešli, a identifikováním chování, které jednu skupinu udržuje, zatímco druhá odpadává.
Jak měřit momenty „aha“ Moment „aha“ je užitečný pouze tehdy, pokud jej můžete pozorovat konzistentně. Definujte jej jako konkrétní chování spojené s retencí a poté jej měřte jako milník produktu.
- Chování: akce, která signalizuje hodnotu (příklad: „vytvořena první automatizace“)
- Časové okno: jak brzy by se to mělo stát (příklad: „do 48 hodin“)
- Aktivační míra: procento uživatelů, kteří ji dosáhnou
- Zvýšení retence: zda uživatelé, kteří dosáhli úspěchu, zůstávají déle než ti, kteří neuspěli.
- Analýza cesty: které kroky předpovídají nejrychlejší dosažení cíle
Tím se uzavírá kruh mezi „skvělým konceptem“ a „využitelně měřitelným produktem“.
👀 Věděli jste, že... Když lidé zažijí „aha“ moment při laboratorním úkolu, rozsvítí se jim určité oblasti mozku. Mozek aktivuje současně centra logiky i emocí. Díky této kombinaci se poznatky jeví jako náhlé a déle zůstávají v paměti.
Proč je AI přelomovým prvkem pro objevování poznatků o produktech
Očekává se, že svět vygeneruje přibližně 181 zettabytů dat, což je ohromující číslo, když si uvědomíte, kolik z nich skončí na stole produktového manažera.
V jednu chvíli čtete zpětnou vazbu od uživatelů, v další se díváte na dashboard a najednou jste po kolena v žádostech o podporu a přemýšlíte, který signál je nejdůležitější.
Chápeme, že je toho hodně.
Ale AI zcela mění zážitek! Jak to?
Místo ručního spojování poznatků z rozhovorů, uživatelských analýz a ticketů pomáhá AI produktovým manažerům komprimovat surové signály do vzorců. Jedná se o určující trend v produktovém managementu, protože týmy se snaží držet krok s rostoucí složitostí dat.
Podívejme se na to podrobněji 👇
Odhaluje vzorce chování
AI identifikuje body tření, opakující se cesty uživatelů, mikro chování a vzorce napříč různými segmenty uživatelů tím, že během několika sekund koreluje signály z událostí, relací a kohort. To pomáhá produktovým týmům pochopit, jak se uživatelé pohybují v raných fázích a kde se vytváří nebo ztrácí dynamika.
📚 Přečtěte si také: Jak mohou produktoví manažeři a inženýři spolupracovat
Podporuje rozhodování pomocí prediktivních signálů.
Modely umělé inteligence mohou odhadnout pravděpodobnost výsledků, jako je odchod zákazníků, přijetí nové funkce nebo reakce na sázku na plán vývoje. Tyto prediktivní signály pomáhají produktovým manažerům prověřit rozhodnutí pod tlakem, než do nich investují čas, inženýrské úsilí a kapitál zainteresovaných stran.
Proměňuje kvalitativní data v informace
Zadejte AI komentáře uživatelů, rozhovory nebo žádosti o podporu a ona je rychle uspořádá do témat, změn nálady a nových příležitostí. Produktoví manažeři získají přehled, aniž by museli trávit hodiny označováním, tříděním a opakovaným čtením stejných vstupů.
⚡ Archiv šablon: Bezplatné šablony pro produktový management k vytváření strategických produktových plánů
Sjednocuje nesouvislé zdroje dat
AI spojuje produktovou analytiku, zpětnou vazbu, profily zákazníků a výsledky experimentů do jedné vrstvy poznatků. Díky tomu, že kontext již není roztříštěný mezi různými nástroji, mohou produktoví manažeři rychleji spojovat souvislosti, dříve ověřovat předpoklady a zažívat několik momentů „aha“ namísto čekání na jedno velké odhalení.
📮 ClickUp Insight: 13 % respondentů našeho průzkumu chce využívat AI k přijímání obtížných rozhodnutí a řešení složitých problémů. Pouze 28 % však uvádí, že AI v práci pravidelně využívá.
Možný důvod: obavy o bezpečnost! Uživatelé možná nechtějí sdílet citlivá data týkající se rozhodování s externí AI. ClickUp tento problém řeší tím, že přináší řešení problémů založené na AI přímo do vašeho zabezpečeného pracovního prostoru. ClickUp uvádí mezi svými bezpečnostními standardy certifikace, včetně SOC 2 Type II a ISO 27001.
5 způsobů, jak AI odhaluje skryté informace o produktech
Podle nedávné studie 92 % produktových manažerů věří, že umělá inteligence bude mít dlouhodobý dopad na produktový management.
S takovými očekáváními není divu, že se AI stala klíčovou součástí moderní strategie produktového managementu.
1. Odhalování vzorců, které lidem obvykle unikají
Člověk sám dokáže zpracovat jen omezené množství dat. Umělá inteligence naopak dokáže prozkoumat miliony interakcí a poukázat na vzorce, které by jinak mohly snadno uniknout.
ClickUp Brain vám to ukáže ⭐
- Které akce vedou konzistentně ke konverzím nebo odchodům (Odcházejí uživatelé hned po určitém kliknutí nebo zobrazení obrazovky?)
- Které základní funkce ovlivňují určité chování (Existuje skrytá souvislost mezi funkcí A a dlouhodobou retencí?)
- Kde se malé problémy s uživatelským zážitkem tiše hromadí a vedou k odchodu zákazníků (Způsobuje drobný problém větší škody, než se očekávalo?)
🚀 Výhoda ClickUp: Níže vám ukážeme, jak napsat skvělý PRD (dokument s požadavky na produkt), a to přímo ve vašem pracovním prostoru ClickUp.
2. Předpovídání toho, co uživatelé mohou udělat dál
Umělá inteligence vám nejen řekne, co se již stalo, ale také dokáže obecně předpovědět, co se pravděpodobně stane v budoucnu.
Pomáhá předpovídat:
- Kteří uživatelé mají největší pravděpodobnost odchodu
- Jaké základní funkce by mohly přijmout určité segmenty
- Jak může změna produktu ovlivnit zapojení nebo výnosy
Tento druh předvídavosti dává produktovým manažerům čas jednat včas (lepší být v bezpečí než litovat)!
V této souvislosti vám představujeme několik bezkódových nástrojů, které jako produktový manažer potřebujete.
3. Porozumění názorům uživatelů na základě obrovského množství zpětné vazby
Výzkum uživatelů je cenný, ale jeho rozšíření na tisíce komentářů, recenzí nebo ticketů je obtížné. Umělá inteligence to však umožnila způsobem, který si ani nedokážeme představit!
Díky zpracování přirozeného jazyka může AI rychle analyzovat:
- Podpora konverzací
- Komentáře NPS nebo CSAT
- Recenze v obchodě s aplikacemi
- Zpětná vazba na sociálních médiích
- Přepisy rozhovorů
Dokáže identifikovat společná témata a frustrace spolu s celkovou náladou vaší uživatelské základny.
4. Hledání malých, ale důležitých segmentů uživatelů
AI vám pomáhá odhalit mikroskupiny s jedinečnými vzory, které byste ručně pravděpodobně nezaznamenali.
Mezi ně mohou patřit:
- Pokročilí uživatelé, kteří milují jednu funkci, ale vyhýbají se jiné
- Uživatelé, kteří se při onboardingu vždy zaseknou
- Lidé, kteří konvertují pouze tehdy, když se řídí určitou cestou
5. Zachycení neobvyklých trendů dříve, než se stanou problémem
Některé z nejcennějších poznatků se objevují, když dojde k něčemu neočekávanému. Umělá inteligence je skvělá v rozpoznávání všeho, co vypadá neobvykle.
To může zahrnovat:
- Náhlý pokles zapojení
- Nárůsty v konkrétní funkci
- Nové trendy v konkrétním segmentu uživatelů
- Problémy s výkonem, které tiše frustrují uživatele
📮 ClickUp Insight: Více než polovina respondentů denně píše do tří nebo více nástrojů a bojuje s „ rozptýlením aplikací “ a roztříštěnými pracovními postupy.
I když se to může zdát produktivní a rušné, váš kontext se jednoduše ztrácí v různých aplikacích, nemluvě o energii, kterou vás stojí psaní. Brain MAX vše spojuje dohromady: stačí jednou promluvit a vaše aktualizace, úkoly a poznámky se dostanou přesně tam, kam patří, do ClickUp. Už žádné přepínání, žádný chaos – jen plynulá, centralizovaná produktivita.
👀 Věděli jste, že... První román vytvořený umělou inteligencí byl napsán v roce 1984 programem s názvem Racter. Kniha se jmenovala „The Policeman’s Beard Is Half Constructed“ (Vousy policisty jsou napůl hotové) a nedávala vůbec žádný smysl... ale lidé ji přesto kupovali.
Proměna poznatků v akci: integrace umělé inteligence a produktového workflow
Podle zprávy State of Product Management již více než polovina produktových týmů identifikovala svůj první případ použití AI. Téměř jeden z pěti používá AI v několika částech svého pracovního postupu.
I přes tento trend zůstávají klíčová rozhodnutí v oblasti vývoje produktů pro mnoho týmů z velké části manuální.
🚨 Realita: Společnost Productboard zjistila, že 49 % produktových profesionálů tvrdí, že neví, jak stanovit priority nových funkcí bez spolehlivé zpětné vazby od uživatelů. A když signál není jasný, týmy se uchylují k roadmapám založeným na instinktu, nekonečným debatám o prioritách a backlogům, které rostou rychleji, než se stačí vyřešit.
Zde mohou mít největší význam poznatky získané pomocí umělé inteligence.
Ale samotné poznatky nestačí. Musí být součástí nástroje pro správu produktů, kde se objevy přímo propojují s plánováním, realizací a měřením.
Pro tento účel je ClickUp tím nejlepším kandidátem. Jedná se o první konvergovaný AI pracovní prostor na světě, který sjednocuje vaše nástroje a pracovní postupy do centralizované platformy.
Pojďme se na to podívat blíže.
Například ClickUp for Product Teams vám poskytuje jedno místo pro správu plánů, sprintů a uvedení produktů na trh (bez zbytečného množství nástrojů 😮💨).
V rámci pracovního prostoru můžete zmapovat celý životní cyklus produktu, propojit dokumenty, tabule, úkoly a dashboardy a sjednotit vývoj, design a uvedení produktu na trh do jednoho přehledu.
Poslechněte si to od ředitele produktového managementu ve společnosti Lulu Press, Nicka Fostera.
Naši inženýři a produktoví manažeři byli zahlceni ručními aktualizacemi stavu mezi Jira a dalšími nástroji. Díky ClickUp jsme získali zpět hodiny času, které jsme ztráceli duplicitními úkoly. Ještě lepší je, že jsme urychlili vydávání produktů díky zlepšení předávání práce mezi odděleními QA, technického psaní a marketingu.
Naši inženýři a produktoví manažeři byli zahlceni ručními aktualizacemi stavu mezi Jira a dalšími nástroji. Díky ClickUp jsme získali zpět hodiny času, které jsme ztráceli duplicitními úkoly. Ještě lepší je, že jsme urychlili vydávání produktů díky zlepšení předávání práce mezi odděleními QA, technického psaní a marketingu.
Jedním z největších highlightů je ClickUp Brain – kontextová umělá inteligence.
Jak ClickUp Brain pomáhá produktovým manažerům najít momenty „aha“
Existuje několik příkladů. Zde je několik z nich 👇
Shrňte rozhovory s uživateli, žádosti o podporu nebo data z průzkumů.
Znáte ten moment, kdy někdo na schůzce řekne: „Co na to vlastně říkají uživatelé?“… a vy někde máte odpověď. Ale je roztroušená po 400 žádostech o podporu a neuspořádaném exportu průzkumu. S Brainem to ale neplatí!
Proveďte rozhovory s uživateli. Uložte si přepisy a poznámky z hovorů, které jste získali pomocí ClickUp AI Notetaker.
Poté požádejte ClickUp Brain, aby shrnul nejčastější problémy, seskupil je podle osobnosti nebo segmentu a vybral několik reprezentativních citátů pro každé téma.
Co tyto vzorce odhalují o procesu zapojení nových uživatelů? Ukazují, kde uživatelé poprvé rozpoznávají základní hodnotu produktu, což úzce souvisí s širším pojetím momentu „aha“ při přijímání produktu.
V případě žádostí o podporu může ClickUp Brain 👇
- Seskupte lístky podle typu problému (začlenění, fakturace, výkonnost atd.).
- Zvýrazněte výkyvy nebo regrese po konkrétním vydání.
- Upozorněte na kategorie s vysokou závažností nebo dopadem.
Vytvářejte dokumenty s požadavky na produkty na základě klastrů poznatků.
Není nic lepšího než okamžik, kdy syntetizujete veškerý svůj výzkum do jasného souboru témat... jen aby vám došlo, že skutečná práce teprve začíná. Nyní musíte tyto klastry proměnit v PRD a všichni to potřebují už včera!
S ClickUp Brain jako asistentem ve vašem pracovním prostoru nemusíte pokaždé znovu vysvětlovat kontext. Může čerpat z úkolů, dokumentů a komentářů, které již ve vašem pracovním prostoru jsou. Stačí se zeptat: „Na základě všeho, co víme o problémech s onboardováním, vygeneruj první návrh PRD.“
Odtud můžete do ClickUp Docs vložit kompletní návrh, který obsahuje:
- Jasné a důkazy podložené formulování problému
- Osoba nebo segment, na který má vliv
- Relevantní úkoly, které je třeba splnit
- Návrh uživatelských příběhů a kritérií přijatelnosti
- Navrhované metriky úspěchu založené na vašich stávajících cílech
- Veškerá rizika, předpoklady nebo závislosti zmíněné ve vašem pracovním prostoru
⭐ Bonus: Představte si, že máte po boku při práci AI asistenta, který ví, na čem pracujete. To je ClickUp Brain MAX.
Brain MAX dokáže okamžitě vyhledat všechny relevantní úkoly, dokumenty, poznámky z jednání nebo soubory uložené na disku, které souvisejí s vaším tématem, takže váš PRD bude vycházet z uceleného obrazu. A protože již rozumí kontextu vašeho pracovního prostoru, nemusíte nic kopírovat ani vkládat (stačí požádat o vylepšený návrh a on za vás načte všechny podrobnosti).
Ale tím kouzlo nekončí. Pokud máte otázky, které přesahují rámec vašeho pracovního prostoru (například výzkum konkurence, osvědčené postupy v oboru nebo příklady mimo váš tým), Brain MAX může prohledat web nebo vaše připojené nástroje a přinést vám odpovědi přímo.
A pokud přemýšlíte rychleji, když mluvíte, vyslovte své nedokončené myšlenky a Brain MAX je promění v ucelené doplňky, které se hodí přímo do vašeho PRD.
Detekujte překážky nebo závislosti z poznámek ze schůzek.
Všichni přísahají, že jste „při poslední synchronizaci“ diskutovali o kritické závislosti, ale nikdo si nepamatuje, co bylo vlastně rozhodnuto, kdo za to byl zodpovědný nebo zda se z toho stala úkol.
ClickUp AI Notetaker řeší první polovinu tohoto problému tím, že za vás zaznamenává schůzky. Připojí se k vašim hovorům v aplikacích Zoom, Teams nebo Google Meet a automaticky vytvoří soukromý dokument s názvem a datem schůzky, účastníky, přehledem, klíčovými body, kontrolním seznamem dalších kroků, klíčovými tématy a kompletním přepisem a záznamem.
ClickUp Brain se pak zabývá druhou polovinou tím, že hledá rizika, překážky a závislosti skryté ve všech těch chaotických návrzích.
Protože se tyto poznámky propojují s vaším pracovním prostorem, můžete kontrolní seznam „Další kroky“ nebo překážky identifikované umělou inteligencí proměnit přímo z dokumentu na úkoly s přiřazenými osobami, termíny a závislostmi.
Upřednostňujte úkoly v plánu na základě dopadu založeného na datech.
ClickUp Brain prohledává váš pracovní prostor ClickUp a získává skutečné signály. Může zohlednit:
- Kolik lidí žádá o „X“ v rozhovorech, žádostech o podporu, formulářích a komentářích
- Jak silná je frustrace na základě sledování trendů v názorech v průběhu času
- Kteří zákazníci nebo segmenty jsou ovlivněni, včetně vysoce hodnotných nebo rizikových účtů
- Jak obtížné může být dodání, na základě technických poznámek, minulých úkolů a podobných prací
- Jak naléhavé to je, na základě překážek, interních požadavků nebo rostoucího rizika odchodu zákazníků
To vše pak převede do úkolů ClickUp pomocí:
- Jasné formulace problémů
- Automaticky navrhované poznámky k prioritám nebo dopadům
- Propojený kontext z uživatelské zpětné vazby a dokumentů
- Užitečná kritéria přijatelnosti, která můžete upravit
Pro získání širšího přehledu vám ClickUp Dashboards poskytnou celkový obraz. Můžete vidět, do jakých témat váš tým investuje, kolik úkolů s velkým dopadem je v procesu, kterým problémům zákazníků se věnuje pozornost a kde se úsilí přesouvá k práci s nízkou hodnotou.
⭐ Bonus: Spojte dashboardy s AI kartami a proměňte surová data v přehledy připravené k rozhodování. Zde je návod, jak tuto kombinaci používat 👇
🚀 Výhoda ClickUp: Buďte vždy o krok napřed před chováním uživatelů v reálném čase díky Super Agents. Představte si je jako své AI týmové kolegy, kteří proaktivně pracují na pozadí. Sledují, jak se ve vašem pracovním prostoru formují poznatky, a automaticky na ně reagují.
Co to znamená pro produktové manažery:
- Automaticky sledujte zpětnou vazbu uživatelů, tikety a dokumenty a hledejte nové témata.
- Odhalte opakující se problémy dříve, než se objeví ve zprávách o odchodu zákazníků.
- Spouštějte souhrny, vytváření úkolů nebo upozornění, když jsou překročeny prahové hodnoty poznatků.
- Udržujte plány, PRD a priority neustále v souladu se skutečnými signály uživatelů.
Vytvořte si svého prvního superagenta s ClickUp 👇
Vytvořte si svůj další moment překvapení pomocí šablon ClickUp.
Zde jsou předem připravené šablony ClickUp, které vám pomohou proměnit poznatky v akci 👇
1. Šablona mapy zákaznické cesty ClickUp
Šablona ClickUp Customer Journey Map je vizuální tabule, která vám pomůže pochopit, co zákazníci dělají, myslí a cítí v každé fázi své zkušenosti. Každou fázi rozděluje do sloupců, takže váš tým může sledovat akce, kontaktní body, emoce, bolestivé body a vlastnictví na jednom místě.
Zde je několik příkladů, jak vám pomáhá proměnit poznatky o zákaznících v konkrétní akce:
- Rozdělte cestu na jednotlivé fáze, jako je povědomí, zvažování, konverze a retence.
- Zachyťte akce, motivace a klíčové momenty zákazníků.
- Zaznamenávejte kontaktní body napříč kanály, aby váš tým věděl, kde dochází k interakcím.
- Sledujte emocionální vzestupy a pády, abyste pochopili spokojenost zákazníků.
2. Šablona uživatelského toku ClickUp
Šablona ClickUp User Flow Template vám pomůže zmapovat, jak se uživatelé pohybují ve vašem produktu od počátečního bodu až po klíčové akce a výsledky. Je založena na ClickUp Whiteboards a umožňuje vám přetahovat, propojovat a přeskupovat kroky, abyste měli celý zážitek na první pohled.
Díky předem připraveným tvarům toků, návrhům obrazovek a směrovým spojům můžete rychle znázornit cesty registrace, cesty funkcí, toky onboardingu nebo jakýkoli vícestupňový proces, kterým uživatelé procházejí.
Tato šablona vám pomůže:
- Vizualizujte každý krok uživatelské cesty na jedné sdílené tabuli.
- Přetahujte kroky, rozhodnutí a obrazovky a vylepšujte tak toky v reálném čase.
- Připojte screenshoty, poznámky a soubory přímo ke každému kroku pro lepší kontext.
- Spolupracujte s kolegy v týmu v reálném čase, zanechávejte komentáře nebo označujte vlastníky.
- Opakovaně použijte strukturu k mapování nových toků, aniž byste museli začínat od nuly.
3. Šablona pro zaškolení nových uživatelů ClickUp
Dobře navržený onboardingový zážitek je často místem, kde dochází k prvnímu momentu prozření. Šablona ClickUp New User Onboarding Template vám pomůže vytvořit průvodce, který z nových uživatelů udělá úspěšné zákazníky, aniž by uživatele (nebo zákazníky) zahlcoval přílišným množstvím informací.
Ve zkratce:
- Nabídněte novým uživatelům jasnou a přehlednou cestu k zapojení, kterou mohou absolvovat vlastním tempem.
- Do každého kroku přidejte své vlastní odkazy, videa, dokumenty nebo školicí materiály.
- Sledujte pokrok pomocí vlastních stavů ClickUp, termínů splnění nebo odhadů času ClickUp.
- Standardizujte zaškolování napříč týmy, aby se všichni naučili stejné základy.
⭐ Bonus: Prozkoumejte tyto strategie produktového managementu, abyste vylepšili svůj plánovací proces a každé vydání bylo promyšlenější.
Příklady z praxe: AI v objevování produktů
AI již nyní ovlivňuje způsob, jakým moderní týmy získávají poznatky a vytvářejí lepší uživatelské zkušenosti.
Zde je několik příkladů, jak přední společnosti využívají AI k vytvoření momentu „aha“ u produktu👇
1. Spotify
Spotify nastavilo laťku pro objevování produktů pomocí umělé inteligence díky funkcím jako Discover Weekly, Release Radar a novějšímu AI DJ. V zákulisí Spotify využívá strojové učení k tomu, aby studovalo, co posloucháte, jak často to přehráváte, co přeskočíte a co se líbí lidem s podobným vkusem. Poté vytváří playlisty, které jsou podivně trefné a často obsahují umělce nebo žánry, které jste nikdy nehledali.
Z pohledu objevování produktů je to hotový poklad. Spotify neustále testuje nové skladby na hranici vašich hudebních preferencí a sleduje, které z nich se uchytí. Výsledkem je produkt, který uživatelům pomáhá každý týden „objevovat“ novou hodnotu a zároveň poskytuje týmům data o nových trendech, mikrosegmentech a poslechových vzorcích, které mohou využít k utváření budoucích funkcí.
2. Amazon
Domovská stránka Amazonu je obrovský vyhledávač poháněný umělou inteligencí. Pomocí kolaborativního filtrování a doporučovacích modelů Amazon analyzuje vaši historii prohlížení, minulé nákupy a chování nakupujících s podobnými vzorci. Poté naplní váš feed položkami, o které podle statistik pravděpodobně budete mít zájem. Sekce „Inspirováno vaší historií prohlížení“ a „Zákazníci, kteří si koupili tento produkt, koupili také“? To vše jsou předpovědi umělé inteligence!
Pro nakupující to znamená méně hledání a rychlejší rozhodování. Pro produktový tým Amazonu je to nepřetržitá zpětná vazba, která ukazuje, která doporučení fungují, které kombinace produktů jsou úspěšné a jak zákazníci reagují na konkrétní umístění. Moment překvapení nastává, když si uživatel uvědomí, že Amazon nějak věděl, že něco potřebuje, ještě než to začal hledat.
3. Grammarly
Grammarly využívá modely strojového učení a hlubokého učení k analýze toho, jak lidé píší v e-mailech, dokumentech a chatovacích nástrojích. Sleduje strukturu vět, úpravy způsobené váháním, míru přijetí oprav a typy návrhů, které uživatelé běžně ignorují. To pomáhá Grammarly vylepšovat detekci tónu, přepisování pro větší srozumitelnost a návrhy v reálném čase, aby působily přirozeně.
Z pohledu objevování produktů Grammarly neustále zkouší nové styly nápovědy, možnosti přepisování a kontextové návrhy s malými skupinami uživatelů. Měří dobu strávenou nad návrhy, jak často uživatelé rozbalují panel AI pro přepisování a jaké typy oprav vedou k vyšší míře dokončení.
4. YouTube
YouTube používá modely hlubokého učení, které analyzují dobu sledování, chování při opakovaném sledování, rychlost přeskakování a reakce diváků na podobná témata nebo kanály. Tyto modely řídí domovskou stránku, frontu „Up Next“ a „Playlist Mixes“, které vám často představí tvůrce, o kterých jste ani nevěděli, že existují.
Z pohledu objevování produktů YouTube neustále vkládá do doporučení nová témata nebo experimentální typy obsahu a sleduje, jak se lidé chovají. Metriky jako doba setrvání, předčasné opuštění a prokliky jim pomáhají odhalit rostoucí mezery na trhu nebo únavu formátu. Takovéto poznatky také významně ovlivnily funkce jako Shorts a příspěvky komunity.
5. Netflix
Netflix využívá strojové učení k pochopení každé vaší drobné akce, jako je to, co sledujete, kde pozastavujete přehrávání, na které tituly se zaměřujete a jak dlouho se rozhodujete. To vše se promítá do modelů hlubokého učení, které formují vaše personalizované řady, jako jsou „Nejlepší výběr pro vás“ nebo „Myslíme si, že se vám budou líbit tyto“. Proto máte pocit, že vaše domovská stránka nějakým způsobem zná vaši náladu.
Jinými slovy, Netflix na vás neustále provádí malé experimenty. Nabídne vám neznámé žánry, nové tituly nebo alternativní miniatury a sleduje, jak na ně reagujete. Tyto signály pomáhají týmu odhalit nové vzorce sledování, pochopit, co ovlivňuje dobu strávenou na stránce, a dokonce ovlivnit rozhodnutí o tom, do jakých pořadů nebo funkcí investovat v budoucnu.
👀 Věděli jste? Doporučovací systém Netflixu šetří společnosti více než 1 miliardu dolarů ročně tím, že snižuje odchod zákazníků díky chytřejší personalizaci!
Výzvy při implementaci umělé inteligence pro produktovou analytiku
AI rozšiřuje možnosti produktových týmů v oblasti učení, ale také mění povahu problémů, kterým čelí. Složitost spočívá v tom, jak AI interpretuje vaše data, jak týmy rozumějí těmto vzorcům a jaké procesy jsou zavedeny pro efektivní využití těchto poznatků.
Podívejme se, co brzdí týmy 👇
1. Odpor ke změnám
Nové technologie vždy mění způsob práce týmů. Někteří lidé se obávají, že AI automatizuje část jejich práce. Jiní si nejsou jisti, jak se AI hodí do jejich stávajícího pracovního postupu, nebo prostě nevidí smysl ve změně zavedených zvyků. I když technologie funguje dobře, její přijetí se zpomaluje, pokud se tým necítí pohodlně s novým způsobem práce.
✅ Řešení: Považujte AI za nástroj, který posiluje to, co váš tým již dělá dobře, nikoli za náhradu. Ukažte svému týmu, jak jim usnadňuje práci nebo zvyšuje její dopad, a poskytněte jim praktické školení, aby se při jeho používání cítili sebejistě.
2. Ochrana soukromí a dodržování předpisů
Analýza umělé inteligence se opírá o podrobné údaje o chování uživatelů. S tím jsou spojeny povinnosti týkající se způsobu shromažďování, ukládání a přístupu k údajům. Předpisy jako GDPR a CCPA přidávají omezení, která musí týmy zohlednit, a případné chyby mohou ovlivnit důvěru uživatelů a vystavit organizaci právnímu riziku.
✅ Řešení: Používejte silné kontroly přístupu, šifrujte citlivá data a pravidelně kontrolujte pracovní postupy s právním týmem nebo týmem pro ochranu osobních údajů. Uživatelům jasně vysvětlete, jakým způsobem používáte data.
3. Kvalita a integrace dat
Výzkumy ukazují, že zatímco 77 % datových profesionálů se snaží rozhodovat na základě dat, pouze 46 % z nich skutečně důvěřuje datům, která používají. Umělá inteligence je užitečná pouze v případě, že pracuje s čistými a konzistentními daty. Pokud je sledování událostí roztříštěné, datové sady jsou v rozporu nebo chybí klíčové informace, modely nemohou vyvodit spolehlivé závěry.
✅ Řešení: Začněte s lepší hygienou dat. Stanovte jasné standardy sledování, pravidelně ověřujte příchozí data a zavedete procesy pro čištění a slaďování datových sad. Při integraci dat z více zdrojů se ujistěte, že formáty jsou konzistentní.
4. Obavy ohledně nákladů a návratnosti investic
AI vyžaduje investice do nástrojů, školení a podpory. Pro mnoho týmů se počáteční náklady jeví jako nesouvisící s krátkodobými výsledky, které mohou měřit. Menší týmy nebo produkty v rané fázi to pociťují ještě více, protože zdroje jsou omezené a očekávání vysoká.
✅ Řešení: Začněte v malém měřítku s cíleným pilotním projektem, který řeší konkrétní problém a rychle prokáže svou hodnotu. Využijte tento úspěch k vytvoření argumentů pro širší investice. Hledejte platformy, které nabízejí flexibilní ceny nebo balíčky řešení, které snižují náklady na infrastrukturu.
👀 Věděli jste, že... 80 % projektů umělé inteligence se nikdy nedostane přes pilotní fázi, hlavně proto, že týmům chybí základy a infrastruktura pro využití získaných poznatků.
KPI a metriky úspěchu
KPI jsou životně důležité ukazatele vašeho produktu. Ukazují, jak je váš produkt zdravý, kde roste a kde je třeba věnovat mu pozornost.
Umělá inteligence usnadňuje sledování těchto klíčových ukazatelů výkonnosti produktového managementu v reálném čase propojením údajů o používání produktů, zpětné vazby od zákazníků a signálů o výnosech. To vám pomůže pochopit, kolik uživatelů dosáhne momentu „aha“ a kde potřebují podporu uživatelé, kteří odešli.
Většina produktových KPI spadá do pěti kategorií. Podívejme se na ně 👇
| Kategorie | Zaměření | Příklady |
| Tržby | Růst | Měsíční opakující se výnosy, průměrný výnos na uživatele a kolik zákazníci utratí za celou dobu používání produktu. |
| Zákazník | Spokojenost | Jaká je pravděpodobnost, že vás zákazníci doporučí, jak jsou spokojeni, kolik jich zůstane a kolik odejde. |
| Proces | Efektivita | Jak dlouho trvá dodání nové funkce, jak často může tým vydávat aktualizace a jak rychle se experimenty dostávají od nápadu k uvedení na trh. |
| Výkonnost | Spolehlivost | Jak rychle se produkt načítá, jak často dochází k chybám a jak stabilní je systém během špičky. |
| Zapojení | Použití | Kolik uživatelů dosáhne momentu „aha“, jak často se vracejí, jak dlouho trvají relace a které funkce skutečně využívají. |
Vytvářejte průlomové produkty na základě průlomových poznatků s ClickUp
Skvělí produktoví manažeři umí skvěle propojovat souvislosti. Dokážou odhalit stopy skryté v uživatelské zpětné vazbě. Proměňují chaotickou směsici nápadů, čísel a intuice v jednotný směr, za kterým se může tým sjednotit.
ClickUp vám s tím pomůže.
Například ClickUp Brain přeměňuje surové vstupy na jasný význam, který váš tým může využít k lepšímu řízení produktů.
A jakmile tyto poznatky získáte, ClickUp pro produktové týmy vám pomůže udržet tempo. Nápady se promění v dokumenty, dokumenty se promění v úkoly a úkoly se promění v plány. A díky předem připraveným šablonám ClickUp máte vždy ten správný náskok!
Zaregistrujte se ještě dnes na ClickUp a podívejte se, jak tyto momenty „aha“ proměňuje v hmatatelný pokrok.
Často kladené otázky (FAQ)
ClickUp Brain je jedním z nejlépe hodnocených nástrojů umělé inteligence pro produktové manažery, který funguje přímo ve vašem pracovním prostoru. Čerpá kontext z úkolů, dokumentů, komentářů a příloh a poté tyto informace přeměňuje na souhrny a témata, na základě kterých můžete jednat. Pokud váš tým již spravuje výzkum, tikety nebo poznámky z rozhovorů v ClickUp, získáte tak jediné místo, kde můžete shromažďovat a porozumět zpětné vazbě, aniž byste museli přidávat další nástroj.
AI identifikuje vzorce mezi vlastnostmi produktu a výsledky analýzou historických dat. Zkoumá křivky přijetí funkcí, metriky zapojení uživatelů, dopad na tržby a vzorce používání z minulých uvedení na trh. Při hodnocení nových funkcí je AI porovnává s podobnými historickými funkcemi a předpovídá pravděpodobný výkon.
Ne. Umělá inteligence se zabývá analýzou dat a rozpoznáváním vzorců, ale produktový management vyžaduje strategické myšlení, řízení zainteresovaných stran a kreativní řešení problémů, které umělá inteligence nedokáže napodobit. Umělá inteligence vám řekne, jaké vzorce se ve vašich datech vyskytují. Vy ale stále rozhodujete o tom, proč jsou tyto vzorce důležité a jak je řešit.
Chcete-li integrovat poznatky umělé inteligence do plánu vývoje produktu, vytvořte opakovatelnou smyčku, ve které umělá inteligence analyzuje chování uživatelů, signály trhu a výkonnost produktu, aby odhalila vzorce nebo příležitosti. Tyto poznatky přímo zapracujte do procesu stanovení priorit (např. hodnocení dopadu, odhadování velikosti příležitosti) a použijte je k ověření nebo zpochybnění předpokladů plánu vývoje. Nakonec změřte, jak rozhodnutí založená na umělé inteligenci ovlivňují přijetí, retenci a výnosy, a smyčku postupem času vylepšujte.
Potřebujete tři typy dat: behaviorální data (co uživatelé dělají), kvalitativní zpětnou vazbu (co uživatelé říkají) a obchodní metriky (co pohání hodnotu). Behaviorální data pocházejí z produktové analytiky, která sleduje akce uživatelů. Kvalitativní zpětná vazba pochází z ticketů podpory, rozhovorů a průzkumů. Obchodní metriky zahrnují tržby, retenci a míru aktivace. AI funguje nejlépe, když dokáže všechny tři typy dat korelovat a poté je propojit s dopadem na podnikání.