Néhány évvel ezelőtt, ahhoz, hogy megértsük, miért hagyták abba a felhasználók egy adott lépést, szétszórt információkat kellett összerakni: elemzéseket, interjújegyzeteket, belső jelentéseket, és gyakran hosszú várakozást mélyebb adatelemzésekre.
Az AI megváltoztatta ezt. A felfedezés során a csapatok sokkal gyorsabban tudnak mintákat felismerni a használati adatok és a kvalitatív visszajelzések között. Konkrét kérdéseket tehet fel, például hogy miért hagyják el a felhasználók egy folyamatot, és így tisztább képet kaphat arról, mi okozhatja a súrlódást.
Az AI segítségével lebontani lehet a felhasználói interakciókat, kiemelni a viselkedési trendeket és feltárni azokat a potenciális aha-élményeket, amelyek manuális azonosítása sokkal több időt venne igénybe.
Ebben az útmutatóban bemutatjuk, hogyan alakulnak ki ezek az információk, és hogyan lehet őket felhasználni a pontosabb és gyorsabb termékdöntések meghozatalához.
⭐ Kiemelt sablon
Ha egy helyen szeretné megszervezni a célokat, összehangolni a csapatokat és a felhasználói élmény alapján rangsorolni a funkciókat, akkor a ClickUp termékstratégiai sablon jó kiindulási pont. Ez lehetővé teszi a termékmenedzserek számára, hogy összekapcsolják az ügyfelek igényeit a nagy hatással bíró döntésekkel.
Minden alkalommal, amikor a felhasználók szükségleteiknek megfelelően látják a kiadást, az egy „aha-élmény” valósul meg!
Mik azok az „aha” pillanatok a termékmenedzsmentben?
Az aha-élmény egy mérföldkő a felhasználói utazásban, amikor a felhasználó rátalál a termék alapvető értékére. Ekkor ismeri fel a termék értékét.
🎯 Példák aha-élményekre a gyakorlatban:
- A ClickUp új felhasználói összekapcsolják első munkafolyamatukat, és megnézik, hogyan állnak össze a feladatok, dokumentumok, AI és irányítópultok egy helyen.
- Egy MS Teams felhasználó elküldi a projekt frissítéseit, és rájön, hogy az együttműködés zökkenőmentesebb, mint az e-mailek esetében.
- A Figma tervezője megoszt egy prototípust, és valós időben figyeli csapattársai megjegyzéseit, megértve az élő együttműködés erejét.
Hogyan fedezik fel és optimalizálják a termékmenedzserek az aha-élményeket?
Vessünk egy pillantást arra, hogyan fedezik fel a termékmenedzserek ezeket az aha-pillanatokat 👇
- Megtartási kohortelemzés: Keresse meg azt az egy vagy két lépést, amely megkülönbözteti a megtartott felhasználókat a lemorzsolódottaktól.
- Felhasználói interjúk és munkamenet-felvételek: Nézze meg, hol világítanak fel a felhasználók, és mondják: „Ó, most már értem!”
- Felmérések: Kérdezze meg a megtartott felhasználókat: „Mikor jött rá, hogy nem tudna élni [termék] nélkül?”
- A/B teszt az onboarding folyamatokban: Próbáljon ki különböző útvonalakat, és mérje meg, hány felhasználó éri el a feltételezett „aha” pillanatot, és ez hogyan befolyásolja a megtartást.
- Az onboarding újratervezése: Szüntesse meg az akadályokat, és szó szerint vezesse az új felhasználókat a legfontosabb műveletekhez (pl. a Figma oktatóanyag-fájlja).
Ne feledje, hogy az aha-élmény nem véletlenül jön. Azáltal fedezheti fel, hogy szisztematikusan összehasonlítja a sikeres felhasználókat a lemorzsolódott felhasználókkal, és azonosítja azokat a viselkedésmintákat, amelyek miatt az egyik csoport ragaszkodni kezd, míg a másik elfordul.
Hogyan mérhető az aha-élmény? Az aha-élmény csak akkor hasznos, ha következetesen megfigyelhető. Határozza meg úgy, mint a megtartáshoz kapcsolódó konkrét viselkedést, majd mérje úgy, mint egy termék mérföldkövet.
- Viselkedés: az értéket jelző cselekvés (példa: „első automatizálás létrehozása”)
- Időkeret: mennyi időn belül kell megtörténnie (például: „48 órán belül”)
- Aktiválási arány: az azt elérő felhasználók százalékos aránya
- Megtartási arány növekedése: azok a felhasználók, akik elérték ezt a szintet, többet tartanak meg, mint azok, akik nem.
- Útvonalelemzés: mely lépésekkel érhető el a leggyorsabban a cél?
Ezzel bezárul a kör a „menő koncepció” és a „megvalósítható termékmutató” között.
👀 Tudta? Amikor az emberek egy laboratóriumi feladat során „aha” pillanatot élnek át, az agyuk bizonyos területei felvillannak. Az agy egyszerre aktiválja a logikai és az érzelmi központokat. Ez a kombináció miatt a felismerések hirtelennek tűnnek, és hosszabb ideig megmaradnak a memóriában.
Miért jelent az AI fordulópontot a termékekkel kapcsolatos betekintés felfedezésében?
A világ várhatóan körülbelül 181 zettabyte adatot generál, ami elképesztő, ha belegondolunk, hogy ennek mekkora része kerül a termékmenedzserek asztalára.
Az egyik pillanatban még a felhasználói visszajelzéseket olvassa, a következőben már a műszerfalat nézi, majd hirtelen térdig gázol a támogatási jegyekben, és azon töri a fejét, melyik jelzés a legfontosabb.
Megértjük, ez sok.
De az AI teljesen megváltoztatja az élményt! Hogyan?
Ahelyett, hogy manuálisan összerakná az interjúkból, felhasználói elemzésekből és jegyekből származó betekintéseket, az AI segít a termékmenedzsereknek a nyers jeleket mintákká tömöríteni. Ez egy meghatározó termékmenedzsment trend, mivel a csapatok nehezen tudnak lépést tartani a növekvő adatkomplexitással.
Nézzük meg ezt részletesebben 👇
Feltárja a viselkedési mintákat
Az AI másodpercek alatt azonosítja a súrlódási pontokat, az ismétlődő felhasználói útvonalakat, a mikroszintű viselkedésmintákat és a különböző felhasználói szegmensekben megfigyelhető mintákat az események, munkamenetek és kohorszok jelzéseinek összefüggéseinek elemzésével. Ez segít a termékcsapatoknak megérteni, hogy a felhasználók hogyan haladnak át a korai folyamatokon, és hol keletkezik vagy veszik el a lendület.
📚 Olvassa el még: Hogyan tudnak a termékmenedzserek és a mérnökök együtt dolgozni?
Prediktív jelekkel támogatja a döntéshozatalt
Az AI modellek képesek becsülni az olyan eredmények valószínűségét, mint az ügyfélvesztés, a funkciók elfogadásának mértéke vagy a fejlesztési tervhez való hozzájárulás. Ezek a prediktív jelek segítenek a termékmenedzsereknek a döntéseik tesztelésében, mielőtt időt, mérnöki erőfeszítéseket és a részvényesek tőkéjét elköteleznék.
A kvalitatív adatokat intelligenciává alakítja
Adja meg az AI-nak a felhasználói megjegyzéseket, interjúkat vagy támogatási jegyeket, és az gyorsan témákba, hangulatváltozásokba és felmerülő lehetőségekbe rendezi őket. A termékmenedzserek így tisztán láthatják a helyzetet, anélkül, hogy órákat kellene tölteniük ugyanazon adatok címkézésével, rendezésével és újraolvasásával.
⚡ Sablonarchívum: Ingyenes termékmenedzsment sablonok stratégiai terméktervek készítéséhez
Egységesíti a szétválasztott adatforrásokat
Az AI egyetlen betekintési rétegbe egyesíti a termékelemzéseket, a visszajelzéseket, az ügyfélprofilokat és a kísérleti eredményeket. Mivel a kontextus már nem fragmentált az eszközök között, a termékmenedzserek gyorsabban tudják összekapcsolni a pontokat, korábban tudják validálni a feltételezéseket, és több aha-élményt élhetnek át, ahelyett, hogy egyetlen nagy felfedezésre várnának.
📮 ClickUp Insight: A felmérésünkben résztvevők 13%-a szeretné az AI-t használni a nehéz döntések meghozatalához és a komplex problémák megoldásához. Ugyanakkor csak 28% mondja, hogy rendszeresen használja az AI-t a munkájában.
Lehetséges ok: biztonsági aggályok! A felhasználók nem szeretnék megosztani érzékeny döntéshozatali adataikat egy külső AI-vel. A ClickUp ezt úgy oldja meg, hogy az AI-alapú problémamegoldást közvetlenül a biztonságos munkaterületére hozza. A ClickUp biztonsági szabványai között szerepelnek a SOC 2 Type II és az ISO 27001 tanúsítványok.
5 módszer, amellyel az AI feltárja a rejtett termékkel kapcsolatos betekintéseket
Egy friss tanulmány szerint a termékmenedzserek 92%-a úgy véli, hogy az AI tartós hatással lesz a termékmenedzsmentre.
Ilyen elvárások mellett nem csoda, hogy az AI a modern termékmenedzsment stratégia kulcsfontosságú részévé vált.
1. Olyan minták felismerése, amelyek az embereknek általában elkerülik a figyelmét
Egy ember csak korlátozott mennyiségű adatot tud áttekinteni egyedül. Az AI viszont több millió interakciót képes átvizsgálni, és olyan mintákat tud kiemelni, amelyek könnyen elkerülhetik a figyelmet.
A ClickUp Brain megmutatja Önnek ⭐
- Melyek azok a műveletek, amelyek következetesen konverziókhoz vagy lemorzsolódásokhoz vezetnek (A felhasználók egy bizonyos kattintás vagy képernyő után azonnal lemorzsolódnak?)
- Mely alapvető funkciók befolyásolják bizonyos viselkedésmódokat (Van-e rejtett kapcsolat az A funkció és a hosszú távú megtartás között?)
- Ahol a kis UX-problémák csendesen felhalmozódnak és elvándorláshoz vezetnek (Egy kisebb súrlódási pont több kárt okoz, mint vártuk?)
🚀 ClickUp előnye: Az alábbiakban bemutatjuk, hogyan írhat kiváló PRD-t (termékigény-dokumentumot) a ClickUp munkaterületén belül.
2. A felhasználók következő lépéseinek előrejelzése
Az AI nem csak azt mondja el, mi történt már, hanem nagyjából megjósolja, mi fog valószínűleg történni a jövőben.
Segít az előrejelzésben:
- Melyik felhasználók valószínűleg elfordulnak a terméktől?
- Mely alapvető funkciókat vehetnek át bizonyos szegmensek?
- Hogyan befolyásolhatja egy termékváltozás az elkötelezettséget vagy a bevételt?
Ez a fajta előretekintő láthatóság időt ad a termékmenedzsereknek a korai cselekvésre (jobb félni, mint megijedni)!
Ehhez kapcsolódóan íme néhány kódolás nélküli eszköz, amelyre szüksége van termékmenedzserként.
3. A felhasználói vélemények megértése hatalmas mennyiségű visszajelzés alapján
A felhasználói kutatás értékes, de több ezer megjegyzés, vélemény vagy jegyzet feldolgozása nehéz feladat. Az AI azonban elképzelhetetlen módon tette ezt lehetővé!
A természetes nyelvfeldolgozás segítségével az AI gyorsan elemezheti:
- Támogassa a beszélgetéseket
- NPS vagy CSAT megjegyzések
- App Store-értékelések
- Visszajelzések a közösségi médiában
- Interjúk átirata
A rendszer képes azonosítani a közös témákat és frusztrációkat, valamint a felhasználói bázis általános hangulatát.
4. Kis, de fontos felhasználói szegmensek felkutatása
Az AI segít felfedezni olyan mikrocoportokat, amelyek egyedi mintázatokkal rendelkeznek, és amelyeket manuálisan valószínűleg nem vennél észre.
Ezek között szerepelhetnek:
- Azok a tapasztalt felhasználók, akik egy funkciót imádnak, de egy másikat kerülnek
- Azok a felhasználók, akik mindig elakadnak a bevezetés során
- Azok az emberek, akik csak akkor konvertálnak, ha egy bizonyos utat követnek
5. Szokatlan trendek felismerése, mielőtt azok problémává válnának
A legértékesebb betekintések egy része akkor jelenik meg, amikor valami váratlan történik. Az AI kiválóan képes felismerni mindent, ami szokatlannak tűnik.
Ez magában foglalhatja a következőket:
- Az elkötelezettség hirtelen csökkenése
- Egy adott funkció népszerűségének ugrásszerű növekedése
- Új trendek egy adott felhasználói szegmensben
- Teljesítményproblémák, amelyek csendben frusztrálják a felhasználókat
📮 ClickUp Insight: A válaszadók több mint fele naponta három vagy több eszközbe ír, küzdve az „ alkalmazások elszaporodásával ” és a szétszórt munkafolyamatokkal.
Bár ez produktívnak és elfoglaltnak tűnhet, a kontextus egyszerűen elveszik az alkalmazások között, nem is beszélve a gépelésből származó energiafogyasztásról. A Brain MAX mindent összefog: egyszer beszél, és a frissítései, feladatait és jegyzetei pontosan oda kerülnek, ahová tartoznak a ClickUp-ban. Nincs több váltás, nincs több káosz – csak zökkenőmentes, központosított termelékenység.
👀 Tudta? Az első mesterséges intelligenciával létrehozott regényt 1984-ben írta egy Racter nevű program. A könyv címe „The Policeman’s Beard Is Half Constructed” volt, és teljesen értelmetlen volt... de az emberek mégis megvették.
Az ismeretek cselekvéssé alakítása: AI + termékmunkafolyamat-integráció
A termékmenedzsment helyzetéről szóló jelentés szerint a termékcsapatok több mint fele már azonosította az első AI-alkalmazási esetét. Közel minden ötödik csapat több munkafolyamatában is AI-t használ.
Még ebben a lendületben is a termékfejlesztés alapvető döntései sok csapat számára továbbra is nagyrészt manuálisak maradnak.
🚨 Valóságellenőrzés: A Productboard megállapította, hogy a termékfejlesztők 49%-a azt állítja, hogy nem tudja, hogyan rangsorolja az új funkciókat szilárd felhasználói visszajelzések nélkül. És amikor a jel nem egyértelmű, a csapatok ösztönös útvonaltervekre, körkörös prioritási vitákra és a tisztításnál gyorsabban növekvő hátralékokra támaszkodnak.
Az AI-alapú betekintés itt hozhatja a legnagyobb változást.
De a betekintés önmagában nem elég. Azoknak egy termékmenedzsment eszközben kell megjelennie, ahol a felfedezés közvetlenül kapcsolódik a tervezéshez, a végrehajtáshoz és az értékeléshez.
Ehhez a ClickUp a legjobb választás. Ez a világ első konvergens AI munkaterülete, amely egyesíti az eszközöket és a munkafolyamatokat egy központi platformon.
Nézzük meg ezt közelebbről!
Például a ClickUp for Product Teams egy helyen kezeli az ütemterveket, a sprinteket és a termékbevezetéseket (anélkül, hogy túl sok eszközre lenne szükség 😮💨).
A munkaterületen belül feltérképezheti a termék teljes életciklusát, összekapcsolhatja a dokumentumokat, táblákat, feladatokat és irányítópultokat, valamint egyetlen nézetbe gyűjtheti fejlesztési, tervezési és piacra lépési munkáit.
Hallgassa meg Nick Foster, a Lulu Press termékmenedzsment igazgatójának beszámolóját!
Mérnökeink és termékmenedzsereink el voltak havazva a Jira és más eszközök közötti manuális állapotfrissítésekkel. A ClickUp segítségével visszanyertük a duplikált feladatokra pazarolt órákat. Sőt, a minőségbiztosítás, a műszaki dokumentáció és a marketing közötti munkamegosztás javításával felgyorsítottuk a termékek piacra dobását.
Mérnökeink és termékmenedzsereink el voltak havazva a Jira és más eszközök közötti manuális állapotfrissítésekkel. A ClickUp segítségével visszanyertük a duplikált feladatokra pazarolt órákat. Sőt, a minőségbiztosítás, a műszaki dokumentáció és a marketing közötti munkamegosztás javításával felgyorsítottuk a termékek piacra dobását.
Az egyik legnagyobb kiemelkedő funkció a ClickUp Brain, egy kontextusfüggő mesterséges intelligencia.
Hogyan segít a ClickUp Brain a termékmenedzsereknek az „aha” pillanatok megtalálásában?
Számos példa létezik. Néhányat említsünk meg 👇
Összegezze a felhasználói interjúkat, támogatási jegyeket vagy felmérési adatokat
Ismeri azt a pillanatot, amikor valaki egy megbeszélésen azt kérdezi: „Mit mondanak erről valójában a felhasználók?”... és Önnek valahol megvan a válasz. De az 400 ügyfélszolgálati jegyen és egy rendezetlen felmérési exporton van szétosztva. A Brain segítségével azonban ez nem így van!
Végezzen felhasználói interjúkat. A ClickUp AI Notetaker segítségével tárolhatja a hívásokból származó átiratokat és jegyzeteket.
Ezután kérje meg a ClickUp Brain-t, hogy foglalja össze a legfontosabb problémákat, csoportosítsa őket személyiség vagy szegmens szerint, és válasszon ki néhány reprezentatív idézetet minden témához.
Mit árulnak el ezek a minták az onboarding folyamatról? Megmutatják, hol ismerik fel a felhasználók először a termék alapvető értékét, ami szorosan kapcsolódik a termékelfogadási folyamatban fellépő aha-élmény tágabb fogalmához.
Támogatási jegyek esetén a ClickUp Brain 👇
- Csoportosítsa a jegyeket problématípus szerint (bevezetés, számlázás, teljesítmény stb.)
- Kiemelje a csúcsokat vagy visszaeséseket egy adott kiadás után.
- Jelölje meg a súlyos vagy nagy hatással bíró kategóriákat
Termékigény-dokumentumok létrehozása betekintési klaszterekből
Nincs annál jobb pillanat, mint amikor összes kutatási eredményét egy világos témakörökből álló halmazba foglalja össze... csak hogy rájöjjön, hogy az igazi munka még csak most kezdődik. Most ezeket a klasztereket PRD-vé kell alakítania, és mindenki már tegnapra várja!
A ClickUp Brain segítségével, mint asszisztens a munkaterületén, nem kell minden alkalommal újra elmagyarázni a kontextust. A program a munkaterületén már meglévő feladatokból, dokumentumokból és megjegyzésekből meríthet. Csak annyit kell tennie, hogy megkéri: „Az onboarding-problémákról tudott információk alapján készítsen egy első PRD-tervezetet”.
Innen feltöltheti a ClickUp Docs-ba a teljes vázlatot, a következőket is beleértve:
- Egy világos, bizonyítékokkal alátámasztott problémamegfogalmazás
- A személyiség vagy szegmens, amelyre hatással van
- Releváns elvégzendő feladatok
- Vázolja fel a felhasználói történeteket és az elfogadási kritériumokat
- A meglévő célok alapján javasolt sikermutatók
- A munkaterületén említett kockázatok, feltételezések vagy függőségek
⭐ Bónusz: Képzelje el, hogy van egy AI-alapú asztali társ, aki közvetlenül melletted ül, miközben dolgozol, és tudja, min dolgozol. Ez a ClickUp Brain MAX.
A Brain MAX azonnal felületre hozhat minden releváns feladatot, dokumentumot, értekezlet jegyzetet vagy fájlt, amely a témához kapcsolódik, így a PRD teljes képet ad. Mivel már ismeri a munkaterület kontextusát, nem kell semmit másolni vagy beilleszteni (csak kérjen egy javított vázlatot, és a rendszer beolvassa az adatokat).
De a varázslat nem ér véget ennél. Ha olyan kérdései vannak, amelyek túlmutatnak a munkaterületén (például versenytársak kutatása, iparági bevált gyakorlatok vagy a csapatán kívüli példák), a Brain MAX kereshet az interneten vagy a csatlakoztatott eszközökben, és közvetlenül Önnek adhatja meg a válaszokat.
Nem is beszélve arról, hogy ha beszélgetés közben gyorsabban gondolkodik, mondja el félig kialakult ötleteit, és a Brain MAX azokat tiszta kiegészítésekkel egészíti ki, amelyek pontosan illeszkednek a PRD-jéhez.
Ablakok vagy függőségek felismerése a találkozók jegyzetéből
Mindenki esküszik, hogy „az utolsó szinkronizáláskor” megbeszélték egy kritikus függőséget, de senki sem emlékszik, hogy valójában mit döntöttek, ki volt a felelős, vagy hogy ez feladat lett-e.
A ClickUp AI Notetaker megoldja a probléma első felét azzal, hogy rögzíti az Ön számára a megbeszélést. Csatlakozik a Zoom, Teams vagy Google Meet hívásaihoz, és automatikusan létrehoz egy privát dokumentumot a megbeszélés címével és dátumával, a résztvevőkkel, egy áttekintéssel, a legfontosabb tanulságokkal, a következő lépések ellenőrzőlistájával, a legfontosabb témákkal, valamint a teljes átírással és felvétellel.
A ClickUp Brain ezután a második felét veszi kezelésbe, és feltárja az összes rendezetlen vázlatban rejtőző kockázatokat, akadályokat és függőségeket.
Mivel ezek a jegyzetek visszakapcsolódnak a munkaterületéhez, a „Következő lépések” ellenőrzőlistát vagy az AI által azonosított akadályokat közvetlenül a dokumentumból feladatokká alakíthatja, hozzárendelve a felelősöket, a határidőket és a függőségeket.
A tervben szereplő feladatok fontossági sorrendjének meghatározása az adatokon alapuló hatások alapján
A ClickUp Brain áttekinti a ClickUp munkaterületét, és valós jeleket gyűjt. Figyelembe veheti a következőket:
- Hányan kérik az „X”-et interjúk, támogatási jegyek, űrlapok és megjegyzések során?
- Milyen hangos a frusztráció az időbeli hangulatváltozások figyelemmel kísérésével
- Mely ügyfelek vagy szegmensek érintettek, beleértve a nagy értékű vagy kockázatos fiókokat
- Mennyire nehéz lehet a szállítás, a mérnöki jegyzetek, a korábbi feladatok és hasonló munkák alapján
- Mennyire sürgősnek tűnik, az akadályok, a belső kérések vagy a növekvő elvándorlási kockázatok alapján
Ezt követően mindezt ClickUp feladatok ká alakítja a következő funkciók segítségével:
- Világos problémamegfogalmazás
- Automatikusan javasolt prioritási vagy hatást jelző megjegyzések
- A felhasználói visszajelzések és dokumentumok összekapcsolt kontextusa
- Hasznos elfogadási kritériumok, amelyeket módosíthat
A ClickUp Dashboards segítségével áttekintheti a teljes képet. Láthatja, mely témákba fektet be csapata, hány nagy hatással bíró feladat van folyamatban, mely ügyfélproblémák kapnak figyelmet, és hol csúszik az erőfeszítés alacsony értékű munkába.
⭐ Bónusz: Párosítsa a műszerfalakat az AI kártyákkal, hogy a nyers adatokat döntéshozatalra kész összefoglalókba alakítsa. Így használhatja ezt a kombinációt 👇
🚀 ClickUp előnye: A Super Agents segítségével valós időben követheti a felhasználói viselkedést. Gondoljon rájuk úgy, mint mesterséges intelligencia csapattársaira, akik proaktívan dolgoznak a háttérben. Figyelik, hogyan alakulnak ki az információk a munkaterületén, és automatikusan reagálnak rájuk.
Mit jelent ez a termékmenedzserek számára:
- Automatikusan figyelje a felhasználói visszajelzéseket, jegyeket és dokumentumokat az új témák felismerése érdekében.
- Felismerje az ismétlődő súrlódási pontokat, mielőtt azok megjelennek a lemorzsolódási jelentésekben.
- Indítson összefoglalókat, feladatokat vagy riasztásokat, amikor a betekintési küszöbértékeket átlépik.
- Tartsa a fejlesztési terveket, a termékleírásokat és a prioritásokat folyamatosan összhangban a valódi felhasználói jelzésekkel.
Készítse el első szuperügynökét a ClickUp segítségével 👇
Készítse el következő „aha” pillanatát a ClickUp sablonjaival!
Íme a ClickUp előre elkészített sablonjai, amelyek segíthetnek az információk cselekvéssé alakításában 👇
1. ClickUp ügyfélút-térkép sablon
A ClickUp ügyfélút-térkép sablon egy vizuális táblázat, amely segít megérteni, hogy az ügyfelek mit csinálnak, mit gondolnak és mit éreznek az élményük minden szakaszában. Az egyes szakaszokat oszlopokban rendezi el, így csapata egy helyen követheti nyomon a cselekvéseket, érintési pontokat, érzelmeket, problémákat és felelősségi köröket.
Így segít az ügyfelekről szerzett információkat valódi cselekvéssé alakítani:
- Bontsa fel az utat olyan szakaszokra, mint a tudatosság, a mérlegelés, a konverzió és a megtartás.
- Rögzítse az ügyfelek cselekedeteit, motivációit és legfontosabb pillanatait
- Rögzítse a csatornák közötti érintkezési pontokat, hogy csapata tudja, hol történnek az interakciók.
- Kövesse nyomon az érzelmi hullámvölgyeket, hogy megértse az ügyfelek elégedettségét
2. ClickUp felhasználói folyamat sablon
A ClickUp felhasználói folyamat sablon segítségével feltérképezheti, hogyan mozognak a felhasználók a termékben a kiindulási ponttól a legfontosabb műveletekig és eredményekig. A ClickUp Whiteboards alapú sablon lehetővé teszi a lépések húzását, összekapcsolását és átrendezését, így egy pillanat alatt áttekintheti a teljes felhasználói élményt.
A kész áramlási formák, képernyőmakettek és irányított csatlakozók segítségével gyorsan ábrázolhatja a regisztrációs útvonalakat, a funkciók használatát, a bevezetési folyamatokat vagy bármely több lépésből álló folyamatot, amelyen a felhasználók keresztülmennek.
Ez a sablon segít Önnek:
- Vizualizálja a felhasználói út minden lépését egy megosztott táblán
- Húzza át a lépéseket, döntéseket és képernyőket, hogy valós időben finomítsa a folyamatokat.
- Csatoljon képernyőképeket, jegyzeteket és fájlokat közvetlenül az egyes lépésekhez a kontextus kiegészítése érdekében.
- Élőben együttműködhet csapattársaival, megjegyzéseket hagyhat vagy tulajdonosokat jelölhet meg.
- Használja újra a struktúrát új folyamatok feltérképezéséhez anélkül, hogy a nulláról kellene kezdenie.
3. ClickUp új felhasználói bevezetési sablon
A jól megtervezett bevezetési élmény gyakran az első aha-élmény helyszíne. A ClickUp új felhasználói bevezetési sablon segít Önnek olyan útmutatót készíteni, amely az új felhasználókat sikeres ügyfelekké alakítja anélkül, hogy túl sok információval bombázná őket (vagy az ügyfeleket).
Röviden:
- Adjon az új felhasználóknak egy világos, könnyen emészthető bevezető útmutatót, amelyet a saját tempójukban teljesíthetnek.
- Adjon hozzá saját linkeket, videókat, dokumentumokat vagy képzési anyagokat minden egyes lépéshez.
- Kövesse nyomon az előrehaladást a ClickUp egyéni státuszokkal, határidőkkel vagy a ClickUp időbecslésekkel.
- Szabványosítsa a beilleszkedést a csapatok között, hogy mindenki ugyanazokat az alapokat tanulja meg.
⭐ Bónusz: Fedezze fel ezeket a termékmenedzsment stratégiákat, hogy javítsa tervezési folyamatát, és minden kiadást célszerűbbé tegyen.
Valós példák: AI a termékfelfedezésben
Az AI már most is alakítja, ahogyan a modern csapatok betekintést nyernek és jobb felhasználói élményt hoznak létre.
Íme néhány példa arra, hogyan használják a vezető vállalatok az AI-t egy termék aha-pillanatának megteremtéséhez👇
1. Spotify
A Spotify olyan funkciókkal, mint a Discover Weekly, a Release Radar és az újabb AI DJ, magasra tette a lécet az AI-alapú termékfelfedezés terén. A háttérben a Spotify gépi tanulást használ, hogy tanulmányozza, mit hallgat, milyen gyakran hallgatja újra, mit hagy ki, és mit élveznek a hasonló ízlésű emberek. Ezután olyan lejátszási listákat állít össze, amelyek furcsa módon pontosan illeszkednek az ízléséhez, és gyakran olyan előadókat vagy műfajokat is tartalmaznak, amelyeket még soha nem keresett.
A termékfelfedezés szempontjából ez aranyat ér. A Spotify folyamatosan tesztel új dalokat, amelyek az Ön ízlésének határán mozognak, és megnézi, melyek nyerik el a tetszését. Az eredmény egy olyan termék, amely segít a felhasználóknak minden héten új értékeket „felfedezni”, miközben a csapatoknak adatokat szolgáltat a kialakuló trendekről, mikroszegmensekről és hallgatási szokásokról, amelyeket felhasználhatnak a jövőbeli funkciók kialakításához.
2. Amazon
Az Amazon honlapja egy hatalmas, mesterséges intelligenciával működő keresőmotor. Az Amazon együttműködésen alapuló szűrési és ajánlási modellek segítségével elemzi a böngészési előzményeket, a korábbi vásárlásokat és a hasonló vásárlási szokásokkal rendelkező vásárlók viselkedését. Ezután a feedet olyan termékekkel tölti meg, amelyek statisztikailag valószínűleg érdekelhetik a felhasználót. Azok a „Böngészési előzmények alapján ajánlott” és „Azok, akik ezt vásárolták, azt is vásárolták” szakaszok? Mind mesterséges intelligencia által generált előrejelzések!
A vásárlók számára ez kevesebb keresgélést és gyorsabb döntéseket jelent. Az Amazon termékcsapatának ez egy folyamatos visszacsatolási ciklus, amely megmutatja, mely ajánlások eredményeznek konverziót, mely termékpárosítások működnek, és hogyan reagálnak a vásárlók az egyes elhelyezésekre. A termék „aha” pillanata akkor következik be, amikor a felhasználó rájön, hogy az Amazon valahogy tudta, mire van szüksége, még mielőtt keresni kezdett volna.
3. Grammarly
A Grammarly gépi tanulási és mélytanulási modelleket használ, hogy elemezze, hogyan írnak az emberek e-mailekben, dokumentumokban és csevegőeszközökben. Megvizsgálja a mondatszerkezetet, a habozó szerkesztéseket, a javítások elfogadásának arányát és azokat a javaslatokat, amelyeket a felhasználók rendszeresen figyelmen kívül hagynak. Ez segít a Grammarly-nek hangnemfelismerését, a világosságot szolgáló átírásokat és a valós idejű javaslatokat úgy hangolni, hogy azok természetesnek tűnjenek.
A termék felfedezésének szempontjából a Grammarly folyamatosan új tippstílusokat, átírási lehetőségeket és kontextusfüggő javaslatokat próbál ki kis csoportokkal. Méri a javaslatoknál eltöltött időt, azt, hogy a felhasználók milyen gyakran bontják ki az AI átírási panelt, és hogy milyen típusú javítások vezetnek magasabb befejezési arányhoz.
4. YouTube
A YouTube mélytanulási modelleket használ, amelyek elemzik a nézettségi időt, az újranézés szokásait, az átugrási sebességet, valamint azt, hogy a nézők hogyan reagálnak hasonló témákra vagy csatornákra. Ezek a modellek irányítják a kezdőlapot, az „Up Next” sorrendet és a „Playlist Mixes” listát, amelyek gyakran olyan alkotókat mutatnak be, akikről eddig nem is tudtál.
A termékfelfedezés szempontjából a YouTube folyamatosan új témákat vagy kísérleti tartalomtípusokat illeszt be az ajánlásokba, és figyeli, hogyan viselkednek az emberek. Az olyan mutatók, mint a tartózkodási idő, a korai kilépés és a kattintások száma, segítenek nekik felismerni a feltörekvő rést vagy a formátummal kapcsolatos fáradtságot. Az ilyen betekintések jelentősen befolyásolták olyan funkciókat is, mint a Shorts és a közösségi bejegyzések.
5. Netflix
A Netflix gépi tanulást használ, hogy megértse minden apró cselekedetét, például mit néz, hol áll meg, mely címek fölé viszi az egérmutatót, és mennyi időt tölt a döntéssel. Mindez bekerül a mélytanulási modellekbe, amelyek alakítják a személyre szabott sorokat, mint például a „Legjobb választások az Ön számára” vagy a „Úgy gondoljuk, hogy ezeket imádni fogja”. Ezért tűnik úgy, hogy a kezdőlap valahogy ismeri a hangulatát.
Más szavakkal, a Netflix folyamatosan apró kísérleteket végez Önön. Ismeretlen műfajokat, új megjelenéseket vagy alternatív miniatűröket mutat Önnek, és figyeli, hogyan reagál rájuk. Ezek a jelek segítenek a csapatnak új nézői mintákat felismerni, megérteni, mi befolyásolja a nézői időt, és akár befolyásolni is tudják a döntéseket arról, hogy milyen típusú műsorokba vagy funkciókba érdemes befektetni a jövőben.
👀 Tudta? A Netflix ajánló rendszere évente több mint 1 milliárd dollárt takarít meg a vállalatnak azáltal, hogy intelligens személyre szabással csökkenti az ügyfélvesztést!
Az AI termékelemzésben való alkalmazásának kihívásai
Az AI bővíti a termékcsapatok tudását, de egyúttal megváltoztatja a problémák természetét is. A komplexitás abból fakad, hogy az AI hogyan értelmezi az adatokat, a csapatok hogyan értik meg ezeket a mintákat, és milyen folyamatok vannak érvényben a betekintések hatékony alkalmazásához.
Vessünk egy pillantást arra, mi tartja vissza a csapatokat 👇
1. A változás iránti ellenállás
Az új technológiák mindig megváltoztatják a csapatok munkamódszereit. Egyesek attól tartanak, hogy az AI automatizálja munkájuk egy részét. Mások nem biztosak abban, hogy az AI hogyan illeszkedik a meglévő munkafolyamatba, vagy egyszerűen nem látják értelmét a bevált szokások megváltoztatásának. Még akkor is, ha a technológia jól működik, a bevezetés lelassul, ha a csapat nem érzi kényelmesnek az új munkamódszert.
✅ Megoldás: Az AI-t olyan eszközként mutassa be, amely kiegészíti a csapat már meglévő erősségeit, és nem helyettesíti azokat. Mutassa meg a csapatának, hogyan könnyíti meg vagy teszi hatékonyabbá a munkájukat, és tartson gyakorlati képzést, hogy magabiztosan tudják használni.
2. Adatvédelem és megfelelés
Az AI-elemzés részletes felhasználói viselkedési adatokra támaszkodik. Ez magában foglalja az adatok gyűjtésének, tárolásának és hozzáférésének szabályait. Az olyan szabályozások, mint a GDPR és a CCPA, további korlátozásokat rónak a csapatokra, és a hibás lépések hatással lehetnek a felhasználók bizalmára, valamint jogi kockázatnak tehetik ki a szervezetet.
✅ Megoldás: Használjon erős hozzáférés-ellenőrzést, titkosítsa az érzékeny adatokat, és rendszeresen vizsgálja felül a munkafolyamatokat a jogi vagy adatvédelmi csapatokkal. Tegye egyértelművé az adatkezelési gyakorlatát a felhasználók számára.
3. Adatminőség és integráció
A kutatások azt mutatják, hogy míg a adatkezelők 77%-a törekszik az adatalapú döntéshozatalra, csak 46% bízik meg a használt adatokban. Az AI csak akkor hasznos, ha tiszta, konzisztens adatokkal dolgozik. Ha az események nyomon követése szétszórt, az adatkészletek ütköznek, vagy hiányoznak a kulcsfontosságú információk, a modellek nem tudnak megbízható következtetéseket levonni.
✅ Megoldás: Kezdje a jobb adatkezeléssel. Határozzon meg egyértelmű nyomonkövetési szabványokat, rendszeresen ellenőrizze a beérkező adatokat, és hozzon létre folyamatokat az adatkészletek tisztítására és összehangolására. Több forrásból származó adatok integrálásakor ügyeljen arra, hogy a formátumok következetesen illeszkedjenek egymáshoz.
4. Költségek és ROI-vel kapcsolatos aggályok
Az AI eszközökbe, képzésbe és támogatásba való befektetést igényel. Sok csapat számára a kezdeti költségek nem állnak arányban a mérhető rövid távú eredményekkel. A kisebb csapatok vagy a korai fázisban lévő termékek esetében ez még inkább így van, mivel a források korlátozottak, az elvárások pedig magasak.
✅ Megoldás: Kezdje kicsiben, egy konkrét problémát megoldó, fókuszált pilot programmal, amely gyorsan bizonyítja az értékét. Használja ezt a sikert arra, hogy szélesebb körű befektetést indokoljon. Keressen olyan platformokat, amelyek rugalmas árazást vagy csomagban kínált megoldásokat kínálnak, amelyek csökkentik az infrastruktúra költségeit.
👀 Tudta? Az AI-projektek 80%-a soha nem jut túl a kísérleti szakaszon, főként azért, mert a csapatoknak nincs meg az alapja és az infrastruktúrája ahhoz, hogy a generált betekintéseket felhasználják.
KPI-k és sikermutatók
A KPI-k a termék életjelzései. Megmutatják, hogy a termék milyen állapotban van, hol növekszik, és hol kell odafigyelni rá.
Az AI megkönnyíti ezeknek a termékmenedzsment KPI-knek a valós idejű nyomon követését azáltal, hogy összekapcsolja a termékhasználati adatokat, az ügyfél-visszajelzéseket és a bevételi jelzéseket. Ez segít megérteni, hogy hány felhasználó éri el az aha-élményt, és hol van szükség támogatásra a lemorzsolódó felhasználóknak.
A legtöbb termék KPI öt kategóriába sorolható. Vessünk rájuk egy pillantást 👇
| Kategória | Fókusz | Példák |
| Bevétel | Növekedés | Havi ismétlődő bevétel, átlagos bevétel felhasználónként, és az ügyfelek életük során elköltött összeg |
| Ügyfél | Elégedettség | Mennyire valószínű, hogy az ügyfelek ajánlani fogják Önt, mennyire elégedettek, hányan maradnak és hányan távoznak. |
| Folyamat | Hatékonyság | Mennyi időbe telik egy funkció szállítása, milyen gyakran tud a csapat frissítéseket kiadni, és milyen gyorsan jutnak el a kísérletek az ötlettől a bevezetésig. |
| Teljesítmény | Megbízhatóság | Milyen gyorsan töltődik be a termék, milyen gyakran fordulnak elő hibák, és mennyire stabil a rendszer a csúcsforgalom idején. |
| Elkötelezettség | Használat | Hány felhasználó éri el az aha-élményt, milyen gyakran térnek vissza, mennyi ideig tartanak a munkamenetek, és mely funkciókat használják valójában. |
⭐ Bónusz: Hogyan lehet nyomon követni a felhasználói bevonási mutatókat a jobb elkötelezettség érdekében?
Készítsen áttörő termékeket áttörő betekintésekből a ClickUp segítségével
A kiváló termékmenedzserek remekül össze tudják kapcsolni a pontokat. Felismerik a felhasználói visszajelzésekben rejtőző nyomokat. Az ötletek, számok és intuíciók zavaros keverékét egyetlen irányba terelik, amely mögé a csapat össze tud fogni.
A ClickUp segít ebben.
Például a ClickUp Brain a nyers adatokat egyértelmű jelentéssé alakítja, amelyet csapata felhasználhat a jobb termékmenedzsment érdekében.
És miután ezek az információk megérkeztek, a ClickUp for Product Teams segít fenntartani a lendületet. Az ötletek dokumentumokká válnak, a dokumentumok feladatokká, a feladatok pedig fejlesztési tervekké. A ClickUp előre elkészített sablonjaival pedig minden alkalommal a legjobb kiindulási pontot kapja!
Regisztráljon még ma a ClickUp-ra, és nézze meg, hogyan alakítja ezeket az aha-élményeket kézzelfogható előrelépéssé.
Gyakran ismételt kérdések (GYIK)
A ClickUp Brain az egyik legjobban értékelt AI-eszköz termékmenedzserek számára, amely közvetlenül a munkaterületén belül működik. A feladatokból, dokumentumokból, megjegyzésekből és mellékletekből nyeri ki a kontextust, majd ezeket az információkat összefoglalókba és témákba alakítja, amelyek alapján cselekedhet. Ha csapata már kezeli a kutatásokat, jegyeket vagy interjújegyzeteket a ClickUp-ban, ez egy olyan helyet biztosít Önnek, ahol összegyűjtheti és megértheti a visszajelzéseket anélkül, hogy újabb eszközt kellene hozzáadnia a halmazhoz.
Az AI a korábbi adatok elemzésével azonosítja a termékjellemzők és az eredmények közötti összefüggéseket. Megvizsgálja a funkciók elterjedésének görbéit, a felhasználói aktivitás mutatóit, a bevételekre gyakorolt hatást és a korábbi bevezetések használati mintáit. Az új funkciók értékelésekor az AI összehasonlítja azokat a hasonló korábbi funkciókkal, és előre jelzi a várható teljesítményt.
Nem. Az AI kezeli az adatelemzést és a minták felismerését, de a termékmenedzsment stratégiai gondolkodást, az érdekelt felek kezelését és kreatív problémamegoldást igényel, amit az AI nem tud lemásolni. Az AI megmutatja, milyen minták vannak az adataidban. Te döntesz arról, hogy ezek a minták miért fontosak, és hogyan kell kezelni őket.
Ahhoz, hogy az AI-ból nyert betekintést integrálja termékfejlesztési tervébe, hozzon létre egy ismételhető ciklust, amelyben az AI elemzi a felhasználói viselkedést, a piaci jelzéseket és a termék teljesítményét, hogy feltárja a mintákat és a lehetőségeket. Ezeket a betekintéseket közvetlenül építse be prioritási folyamatába (pl. hatások pontozása, lehetőségek méretezés), és használja őket a fejlesztési terv feltételezéseinek validálására vagy megkérdőjelezésére. Végül mérje meg, hogy az AI-alapú döntések hogyan befolyásolják az elfogadást, a megtartást és a bevételt, és idővel finomítsa a ciklust.
Háromféle adatra van szükség: viselkedési adatok (mit csinálnak a felhasználók), kvalitatív visszajelzések (mit mondanak a felhasználók) és üzleti mutatók (mi hajtja az értéket). A viselkedési adatok a termék elemzéséből származnak, amely nyomon követi a felhasználók tevékenységét. A kvalitatív visszajelzések a támogatási jegyekből, interjúkból és felmérésekből származnak. Az üzleti mutatók közé tartozik a bevétel, a megtartási arány és az aktiválási arány. Az AI akkor működik a legjobban, ha mindháromat össze tudja kapcsolni, majd ezt összekapcsolja az üzleti hatással.