Qualche anno fa, capire perché gli utenti abbandonavano il processo in un passaggio specifico significava mettere insieme input sparsi: analisi, appunti di interviste, rapporti interni e spesso una lunga attesa per ottenere un supporto dati più approfondito.
L'IA ha cambiato tutto questo. Durante la fase di scoperta, i team possono individuare molto più rapidamente i modelli ricorrenti nei dati di utilizzo e nei feedback qualitativi. È possibile porre una domanda mirata, ad esempio perché gli utenti abbandonano un flusso, e ottenere una visione più chiara di ciò che potrebbe causare attrito.
L'IA può aiutare ad analizzare le interazioni degli utenti, evidenziare le tendenze comportamentali e far emergere potenziali momenti di illuminazione che richiederebbero molto più tempo per essere identificati manualmente.
In questa guida illustreremo come emergono queste informazioni e come utilizzarle per prendere decisioni più mirate e rapide sui prodotti.
⭐ Modello in primo piano
Se desideri un unico posto in cui organizzare gli obiettivi, allineare i team e dare priorità alle funzionalità/funzioni in base al percorso degli utenti, il modello di strategia di prodotto ClickUp è un ottimo punto di partenza. Offre ai product manager un modo per collegare le esigenze dei clienti a decisioni di grande impatto.
Ogni volta che gli utenti vedono le loro esigenze riflesse in una versione, si tratta di un momento di illuminazione in azione!
Cosa sono i momenti di illuminazione nella gestione dei prodotti?
Il momento di illuminazione è un'attività cardine nel percorso dell'utente, quando questi scopre il valore fondamentale del tuo prodotto. È in quel momento che si rende conto del valore del tuo prodotto.
🎯 Esempi di momenti di illuminazione in azione:
- Un nuovo utente di ClickUp collega il suo primo flusso di lavoro e vede come attività, documenti, IA e dashboard si integrano in un unico posto
- Un utente di MS Teams invia aggiornamenti sul progetto e si rende conto che la collaborazione è più fluida rispetto alle conversazioni via email
- Un designer di Figma effettua la condivisione di un prototipo e osserva i commenti dei colleghi in tempo reale, comprendendo il potere della collaborazione live
Come i product manager scoprono e ottimizzano i momenti di illuminazione
Diamo un'occhiata a come i product manager scoprono questi momenti di illuminazione 👇
- Analisi delle coorti di fidelizzazione: cerca una o due azioni che distinguono gli utenti fidelizzati da quelli persi.
- Interviste agli utenti e registrazioni delle sessioni: guarda dove gli utenti si illuminano e dicono: "Oh, ora capisco!".
- Sondaggi: chiedi agli utenti fidelizzati: "Qual è stato il momento in cui hai capito che non potevi più fare a meno di [prodotto]?"
- Test A/B sui flussi di onboarding: prova diversi percorsi e misura quanti utenti raggiungono il momento di illuminazione previsto e come questo influisce sulla fidelizzazione.
- Riprogettare l'onboarding: eliminare gli attriti e guidare letteralmente i nuovi utenti verso quell'azione chiave (ad esempio, il file tutorial di Figma).
Ricorda che i momenti di illuminazione non capitano per caso. Si scoprono confrontando sistematicamente gli utenti di esito positivo con quelli che hanno abbandonato il prodotto e identificando i comportamenti che fanno sì che un gruppo continui a rimanere fedele mentre l'altro abbandona.
Come misurare un momento di illuminazione Un momento di illuminazione è utile solo se è possibile osservarlo in modo coerente. Definiscilo come un comportamento specifico legato alla fidelizzazione, quindi misuralo come un'attività cardine del prodotto.
- Comportamento: l'azione che segnala valore (esempio: "creazione della prima automazione")
- Finestra temporale: quanto tempo dovrebbe trascorrere (esempio: "entro 48 ore")
- Tasso di attivazione: percentuale di utenti che lo raggiungono
- Aumento della fidelizzazione: gli utenti che raggiungono questo obiettivo mantengono una fidelizzazione maggiore rispetto a quelli che non lo raggiungono?
- Analisi del percorso: quali passaggi consentono di raggiungere l'obiettivo più rapidamente
Questo chiude il cerchio tra "concetto interessante" e "metrica di prodotto attuabile".
👀 Lo sapevi? Quando le persone hanno un'intuizione durante un'attività di laboratorio, alcune aree specifiche del cervello si attivano. Il cervello stimola contemporaneamente i centri della logica e delle emozioni. Questa combinazione rende le intuizioni improvvise e le fa rimanere più a lungo nella memoria.
Perché l'IA è una svolta rivoluzionaria per la scoperta di informazioni sui prodotti
Si prevede che il mondo genererà circa 181 zettabyte di dati, una cifra incredibile se si pensa a quanti di questi finiscono sulla scrivania di un PM.
Un attimo prima stai leggendo i feedback degli utenti, quello dopo stai guardando una dashboard, poi all'improvviso ti ritrovi sommerso dai ticket di supporto, chiedendoti quale segnale sia più urgente.
Capiamo che è molto.
Ma l'IA cambia completamente l'esperienza! In che modo?
Invece di mettere insieme manualmente le informazioni ricavate da interviste, analisi degli utenti e ticket, l'IA aiuta i product manager a comprimere i segnali grezzi in modelli. Una tendenza determinante nella gestione dei prodotti, dato che i team faticano a stare al passo con la crescente complessità dei dati.
Vediamo questo aspetto più nel dettaglio 👇
Rivela modelli comportamentali
L'IA identifica i punti di attrito, i percorsi ricorrenti degli utenti, i microcomportamenti e i modelli in diversi segmenti di utenti correlando in pochi secondi i segnali provenienti da eventi, sessioni e coorti. Questo aiuta i team di prodotto a capire come gli utenti si muovono nei flussi iniziali e dove si crea o si perde lo slancio.
📚 Leggi anche: Come possono collaborare i product manager e gli ingegneri
Offre supporto alle decisioni con segnali predittivi
I modelli di IA possono stimare la probabilità di risultati quali abbandono, adozione di funzionalità/funzioni o risposta a una scommessa sulla roadmap. Questi segnali predittivi aiutano i PM a testare le decisioni prima di impegnare tempo, lavoro richiesto e capitale degli stakeholder.
Trasforma i dati qualitativi in informazioni utili
Inserisci i commenti degli utenti, le interviste o i ticket di supporto nell'IA, che li organizzerà rapidamente in temi, cambiamenti di opinione e opportunità emergenti. I PM ottengono chiarezza senza dover passare ore a taggare, ordinare e rileggere gli stessi input.
⚡ Archivio modelli: modelli gratis per la gestione dei prodotti per creare roadmap strategiche
Unifica origini dati scollegate
L'IA riunisce analisi dei prodotti, flussi di feedback, profili dei clienti e risultati delle sperimentazioni in un unico livello di informazioni. Con un contesto non più frammentato tra diversi strumenti, i product manager possono collegare i punti più rapidamente, convalidare le ipotesi prima e vivere molteplici momenti di illuminazione invece di aspettare un'unica grande rivelazione.
📮 ClickUp Insight: Il 13% dei partecipanti al nostro sondaggio desidera utilizzare l'IA per prendere decisioni difficili e risolvere problemi complessi. Tuttavia, solo il 28% dichiara di utilizzare regolarmente l'IA nel lavoro.
Una possibile ragione: preoccupazioni relative alla sicurezza! Gli utenti potrebbero non voler effettuare la condivisione di dati sensibili relativi al processo decisionale con un'IA esterna. ClickUp risolve questo problema portando la risoluzione dei problemi basata sull'IA direttamente nell'area di lavoro sicura. ClickUp riporta le certificazioni, tra cui SOC 2 Tipo II e ISO 27001, tra i suoi standard di sicurezza.
5 modi in cui l'IA rivela informazioni nascoste sui prodotti
Secondo un recente studio, il 92% dei product manager ritiene che l'IA avrà un impatto duraturo sulla gestione dei prodotti.
Con un tale livello di aspettative, non c'è da stupirsi che l'IA sia diventata una parte fondamentale della moderna strategia di gestione dei prodotti.
1. Individuare modelli che solitamente sfuggono agli esseri umani
Una persona può esaminare solo una quantità limitata di dati. /IA, invece, è in grado di analizzare milioni di interazioni e individuare modelli che potrebbero facilmente sfuggire.
ClickUp Brain può mostrarti ⭐
- Quali azioni portano costantemente a conversioni o abbandoni (gli utenti abbandonano subito dopo un determinato clic o schermata?)
- Quali funzionalità fondamentali influenzano determinati comportamenti (Esiste una relazione nascosta tra la funzionalità A e la fidelizzazione a lungo termine?)
- Dove piccoli problemi di UX si accumulano silenziosamente fino a causare l'abbandono (Un piccolo punto di attrito sta causando più danni del previsto?)
🚀 Vantaggio di ClickUp: di seguito ti mostriamo come scrivere un ottimo PRD (Product Requirements Document, documento dei requisiti di prodotto), anche questo all'interno della tua area di lavoro di ClickUp.
2. Prevedere cosa potrebbero fare gli utenti in futuro
Oltre a dirti cosa è già successo, l'IA può prevedere in linea di massima cosa potrebbe succedere in futuro.
Aiuta per la previsione:
- Quali utenti sono più propensi ad abbandonare il prodotto
- Quali funzionalità fondamentali potrebbero adottare determinati segmenti
- In che modo una modifica al prodotto potrebbe influire sul coinvolgimento o sui ricavi
Questo tipo di visibilità anticipata offre ai product manager il tempo di agire tempestivamente (meglio prevenire che curare)!
A tal proposito, ecco alcuni strumenti no-code indispensabili nella vita di un product manager.
3. Comprendere il sentiment degli utenti attraverso enormi volumi di feedback
La ricerca sugli utenti è preziosa, ma estenderla a migliaia di commenti, recensioni o ticket è difficile. Tuttavia, è l'IA che lo ha reso possibile in modi che non possiamo immaginare!
Grazie all'elaborazione del linguaggio naturale, l'IA è in grado di analizzare rapidamente:
- Offri supporto alle conversazioni
- Commenti NPS o CSAT
- Recensioni sull'App Store
- Feedback sui social media
- Trascrizioni delle interviste
È in grado di identificare temi e frustrazioni comuni, insieme all'umore generale della tua base di utenti.
4. Individuare segmenti di utenti piccoli ma importanti
L'IA ti aiuta a scoprire microgruppi con modelli unici che probabilmente non noteresti manualmente.
Questi potrebbero includere:
- Utenti esperti che amano una funzionalità/funzione ma ne evitano un'altra
- Utenti che rimangono sempre bloccati durante l'onboarding
- Persone che si convertono solo quando seguono un determinato percorso
5. Individuare tendenze insolite prima che diventino problemi
Alcune delle intuizioni più preziose emergono quando accade qualcosa di inaspettato. L'IA è ottima per individuare tutto ciò che sembra fuori dall'ordinario.
Ciò può includere:
- Calo improvviso del coinvolgimento
- Picchi in una funzionalità specifica
- Nuove tendenze in un particolare segmento di utenti
- Problemi di prestazioni che frustrano silenziosamente gli utenti
📮 ClickUp Insight: Più della metà degli intervistati utilizza quotidianamente tre o più strumenti, combattendo contro la " proliferazione delle app " e i flussi di lavoro frammentati.
Anche se può sembrare produttivo e impegnativo, il tuo contesto si sta semplicemente perdendo tra le varie app, per non parlare del dispendio di energia richiesto dalla digitazione. Brain MAX riunisce tutto: basta parlare una volta e i tuoi aggiornamenti, attività e note finiscono esattamente dove devono essere in ClickUp. Niente più attivazioni/disattivazioni tra le app, niente più caos: solo produttività centralizzata e senza interruzioni.
👀 Lo sapevate? Il primo romanzo mai scritto dall'IA è stato scritto nel 1984 da un programma chiamato Racter. Il libro si intitolava "The Policeman's Beard Is Half Constructed" (La barba del poliziotto è costruita a metà) e non aveva assolutamente senso... ma la gente lo comprò comunque.
Trasformare le informazioni in azioni: IA + integrazione del flusso di lavoro dei prodotti
Secondo il rapporto State of Product Management, oltre la metà dei team di prodotto ha già identificato il proprio primo caso d'uso dell'IA. Quasi uno su cinque utilizza l'IA in più parti del proprio flusso di lavoro.
Nonostante questo slancio, le decisioni fondamentali nello sviluppo dei prodotti rimangono in gran parte manuali per molti team.
🚨 Reality Check: Productboard ha scoperto che il 49% dei professionisti del settore afferma di non sapere come dare priorità alle nuove funzionalità/funzioni senza un solido feedback da parte degli utenti. E quando il segnale non è chiaro, i team ricorrono a roadmap basate sull'istinto, dibattiti circolari sulle priorità e backlog che crescono più velocemente di quanto riescano a smaltirli.
Le informazioni basate sull'IA possono fare la differenza in questo ambito.
Ma le informazioni da sole non bastano. Devono essere integrate in uno strumento di gestione dei prodotti in cui le scoperte abbiano una connessione diretta con la pianificazione, l'esecuzione e la misurazione.
Per questo, ClickUp è il candidato ideale. È il primo spazio di lavoro IA convergente al mondo che unifica i tuoi strumenti e flussi di lavoro in una piattaforma centralizzata.
Approfondiamo ulteriormente l'argomento.
Ad esempio, ClickUp for Product Teams ti offre un unico posto dove gestire roadmap, sprint e lanci (senza la proliferazione di strumenti 😮💨).
All'interno dell'area di lavoro, puoi mappare l'intero ciclo di vita del prodotto, mantenere collegati documenti, lavagne online, attività e dashboard e riunire in un'unica vista il tuo lavoro di sviluppo, progettazione e commercializzazione.
Ascolta il direttore della gestione dei prodotti di Lulu Press, Nick Foster.
I nostri ingegneri e product manager erano oberati dal lavoro manuale di aggiornamento dello stato tra Jira e altri strumenti. Con ClickUp, abbiamo recuperato ore di tempo sprecato in attività ripetitive. Ancora meglio, abbiamo accelerato il rilascio dei prodotti migliorando il passaggio di consegne tra QA, redazione tecnica e marketing.
I nostri ingegneri e product manager erano oberati dal lavoro manuale di aggiornamento dello stato tra Jira e altri strumenti. Con ClickUp abbiamo recuperato ore di tempo sprecato in attività ripetitive. Ancora meglio, abbiamo accelerato il rilascio dei prodotti migliorando il passaggio di consegne tra QA, redazione tecnica e marketing.
E uno dei punti salienti è ClickUp Brain, un'IA contestuale.
Come ClickUp Brain aiuta i product manager a trovare momenti di illuminazione
Ci sono diverse istanze. Per citarne alcune 👇
Riassumi le interviste agli utenti, i ticket di supporto o i dati dei sondaggi
Hai presente quel momento in cui qualcuno durante una riunione dice: "Cosa ne pensano realmente gli utenti di questo?"... e tu hai la risposta da qualche parte. Ma è sparpagliata tra 400 ticket di supporto e un export disordinato di un sondaggio. Non con Brain, però!
Effettua interviste agli utenti. Archivia le trascrizioni e le note recuperate dalle chiamate, sintetizzate da ClickUp AI Notetaker.
Quindi chiedi a ClickUp Brain di riepilogare i principali punti critici, raggrupparli per persona o segmento e estrarre alcune citazioni rappresentative per ogni tema.
Cosa rivelano questi modelli sul processo di onboarding? Mostrano dove gli utenti riconoscono per la prima volta il valore fondamentale di un prodotto, che è strettamente correlato al concetto più ampio di momento di illuminazione nell'adozione del prodotto.
Per i ticket di supporto, ClickUp Brain può 👇
- Raggruppa i ticket in base al tipo di problema (onboarding, fatturazione, prestazioni, ecc.)
- Evidenzia i picchi o le regressioni dopo un rilascio specifico
- Evidenzia le categorie ad alta gravità o ad alto impatto
Genera documenti sui requisiti di prodotto a partire da cluster di informazioni approfondite
Non c'è niente di meglio del momento in cui sintetizzi tutte le tue ricerche in una serie di temi chiari... solo per renderti conto che il vero lavoro è appena iniziato. Ora devi trasformare quei cluster in un PRD, e tutti ne hanno bisogno ieri!
Con ClickUp Brain come assistente all'interno della tua area di lavoro, non dovrai più spiegare ogni volta il contesto. Può attingere da attività, documenti e commenti già presenti nella tua area di lavoro. Basta chiedere: "Sulla base di tutto ciò che sappiamo sulle difficoltà di onboarding, genera una prima bozza di PRD".
Da lì, puoi popolare ClickUp Docs con la bozza completa, completa di:
- Una descrizione chiara e supportata da prove del problema
- La persona o il segmento interessato
- Lavori rilevanti da fare
- Redigi user story e criteri di accettazione per gli utenti
- Metriche di successo suggerite basate sui tuoi obiettivi esistenti
- Eventuali rischi, ipotesi o dipendenze menzionati nella tua area di lavoro
⭐ Bonus: immagina di avere un assistente desktop basato sull'IA che ti sta accanto mentre lavori e sa a cosa stai lavorando. Questo è ClickUp Brain MAX.
Brain MAX è in grado di visualizzare istantaneamente ogni attività, documento, nota di riunione o file collegato al tuo tema, in modo che il tuo PRD sia basato su un quadro completo. E poiché comprende già il contesto della tua area di lavoro, non devi copiare o incollare nulla (basta chiedere una bozza migliorata e lui inserirà i dettagli per te).
Ma la magia non finisce qui. Se hai domande che vanno oltre la tua area di lavoro (come ricerche sulla concorrenza, best practice del settore o esempi esterni al tuo team), Brain MAX può cercare sul web o nei tuoi strumenti collegati e fornirti direttamente le risposte.
Inoltre, se pensi più velocemente parlando, esprimi le tue idee ancora incomplete e Brain MAX le trasformerà in aggiunte chiare che si adattano perfettamente al tuo PRD.
Individua gli ostacoli o le dipendenze dalle note delle riunioni
Tutti giurano di aver discusso una dipendenza critica "nell'ultima sincronizzazione", ma nessuno ricorda cosa sia stato effettivamente deciso, chi ne fosse responsabile o se sia diventata un'attività.
ClickUp AI Notetaker risolve la prima metà del problema registrando la riunione per te. Si collega alle tue chiamate Zoom, Teams o Google Meet e crea automaticamente un documento privato con il titolo e la data della riunione, i partecipanti, una panoramica, i punti chiave, una lista di controllo dei passi successivi, gli argomenti principali, oltre alla trascrizione completa e alla registrazione.
ClickUp Brain affronta poi la seconda parte individuando i rischi, gli ostacoli e le dipendenze nascosti in tutte quelle bozze disordinate.
Poiché queste note sono collegate al tuo spazio di lavoro, puoi trasformare la lista di controllo "Passi successivi" o gli ostacoli identificati dall'IA in attività direttamente dal documento, con assegnatari, date di scadenza e dipendenze allegate.
Assegna priorità alle attività della roadmap in base all'impatto basato sui dati
ClickUp Brain esamina l'area di lavoro di ClickUp ed estrae segnali reali. Può tenere conto di:
- Quante persone chiedono "X" nelle interviste, nei ticket di supporto, nei moduli e nei commenti
- Quanto è forte la frustrazione rilevando le tendenze del sentiment nel tempo
- Quali clienti o segmenti sono interessati, compresi gli account di alto valore o a rischio
- Quanto potrebbe essere difficile la spedizione, sulla base delle note tecniche, delle attività passate e di lavori simili
- Quanto è urgente, in base a ostacoli, richieste interne o rischi crescenti di abbandono
Quindi trasforma tutto questo in attività di ClickUp con:
- Descrizioni chiare dei problemi
- Note di priorità o impatto suggerite automaticamente
- Contesto collegato dal feedback degli utenti e dai documenti
- Criteri di accettazione utili che puoi modificare
Per avere una visione d'insieme, le dashboard di ClickUp ti offrono una panoramica completa. Puoi vedere su quali temi sta investendo il tuo team, quanti compiti ad alto impatto sono in corso, quali problemi dei clienti stanno ricevendo attenzione e dove il lavoro richiesto si sta orientando verso lavori di scarso valore.
⭐ Bonus: abbina i dashboard alle schede IA per trasformare i dati grezzi in riassunti pronti per le decisioni. Ecco come utilizzare questa combinazione 👇
🚀 Vantaggio di ClickUp: anticipa il comportamento degli utenti in tempo reale con i Super Agent. Considerali come tuoi compagni di squadra IA che lavorano in modo proattivo in background. Osservano come si formano le informazioni nell'area di lavoro di ClickUp e agiscono automaticamente.
Cosa significa questo per i product manager:
- Monitora automaticamente i feedback degli utenti, i ticket e i documenti per individuare i temi emergenti
- Individua i punti di attrito ricorrenti prima che compaiano nei rapporti sulla reportistica sull'abbandono
- Trigger riepiloghi, creazione di attività o avvisi quando vengono superate le soglie di approfondimento
- Mantieni roadmap, PRD e priorità costantemente allineati con i segnali reali degli utenti
Crea il tuo primo Super Agent con ClickUp 👇
Crea il tuo prossimo momento di illuminazione con i modelli di ClickUp
Ecco i modelli predefiniti di ClickUp che possono aiutarti a trasformare le informazioni in azioni concrete 👇
1. Modello di mappa del percorso del cliente ClickUp
Il modello di mappa del percorso del cliente di ClickUp è una bacheca visiva che ti aiuta a capire cosa fanno, pensano e provano i clienti in ogni fase della loro esperienza. Presenta ogni fase in colonne, in modo che il tuo team possa effettuare il monitoraggio di azioni, punti di contatto, emozioni, punti critici e titolarità in un unico posto.
Ecco come ti aiuta a trasformare le informazioni sui clienti in azioni concrete:
- Suddividi il percorso in fasi come consapevolezza, considerazione, conversione e fidelizzazione
- Cattura le azioni, le motivazioni e i momenti chiave dei clienti
- Registra i punti di contatto su tutti i canali in modo che il tuo team sappia dove avvengono le interazioni
- Effettua il monitoraggio degli alti e dei bassi emotivi per comprendere la soddisfazione dei clienti
2. Modello di flusso utente ClickUp
Il modello di flusso utente ClickUp ti aiuta a mappare il modo in cui gli utenti interagiscono con il tuo prodotto, dal punto di partenza alle azioni e ai risultati chiave. Basato su ClickUp Whiteboards, ti consente di trascinare, collegare e riorganizzare i passaggi per visualizzare l'intera esperienza a colpo d'occhio.
Grazie alle forme di flusso predefinite, ai modelli di schermata e ai connettori direzionali, puoi illustrare rapidamente i percorsi di registrazione, i percorsi delle funzionalità/funzioni, i flussi di onboarding o qualsiasi processo in più passaggi che gli utenti devono seguire.
Questo modello ti aiuterà a:
- Visualizza ogni passaggio del percorso dell'utente su una lavagna online condivisa
- Trascinate e rilasciate passaggi, decisioni e schermate per perfezionare i flussi in tempo reale
- Allega screenshot, nota e file direttamente a ogni passaggio per aggiungere ulteriori contestualizzazioni
- Collabora con i tuoi colleghi in tempo reale, lasciando commenti o taggando i titolari
- Riutilizza la struttura per mappare nuovi flussi senza partire da zero
3. Modello di onboarding per nuovi utenti ClickUp
Un'esperienza di onboarding ben progettata è spesso il luogo in cui avviene il primo momento di illuminazione. Il modello di onboarding per nuovi utenti di ClickUp ti aiuta a costruire un percorso guidato che trasforma i nuovi utenti in clienti di successo senza bombardarli (o bombardare i clienti) con troppe informazioni.
In breve:
- Offri ai nuovi utenti un percorso di onboarding chiaro e conciso che possano completare secondo i propri ritmi
- Aggiungi i tuoi link, video, documenti o materiali di formazione a ogni passaggio
- Tieni traccia dei progressi con gli stati personalizzati, le date di scadenza o le durate stimate di ClickUp.
- Standardizza l'onboarding tra i teams in modo che tutti apprendano le stesse nozioni fondamentali
⭐ Bonus: Esplora queste strategie di gestione dei prodotti per migliorare il tuo processo di pianificazione e rendere ogni rilascio più mirato.
Esempi reali: l'IA nella scoperta dei prodotti
L'IA sta già plasmando il modo in cui i team moderni trovano informazioni e creano esperienze utente migliori.
Ecco alcuni esempi di come le aziende leader utilizzano l'IA per creare il momento di illuminazione di un prodotto👇
1. Spotify
Spotify ha fissato lo standard per la scoperta di prodotti basata sull'IA con funzionalità/funzioni come Discover Weekly, Release Radar e il più recente AI DJ. Dietro le quinte, Spotify utilizza l'apprendimento automatico per studiare ciò che ascolti, la frequenza con cui riproduci i brani, ciò che salti e ciò che piace alle persone con gusti simili ai tuoi. Quindi crea playlist che sembrano stranamente azzeccate, spesso includendo artisti o generi che non hai mai cercato.
Dal punto di vista della scoperta dei prodotti, questo è oro colato. Spotify testa costantemente nuove canzoni ai margini dei tuoi gusti e vede cosa funziona. Il risultato è un prodotto che aiuta gli utenti a "scoprire" ogni settimana un nuovo valore, fornendo al contempo ai team dati su tendenze emergenti, microsegmenti e modelli di ascolto che possono utilizzare per dare forma alle funzionalità future.
2. Amazon
La homepage di Amazon è un gigantesco motore di ricerca basato sull'IA. Utilizzando modelli di filtraggio collaborativo e di raccomandazione, Amazon analizza la cronologia di navigazione, gli acquisti passati e il comportamento degli acquirenti con modelli simili. Quindi riempie il feed con elementi che statisticamente potrebbero interessarti. Le sezioni "Ispirato dalla tua cronologia di navigazione" e "I clienti che hanno acquistato questo prodotto hanno acquistato anche"? Sono tutte previsioni dell'IA!
Per gli acquirenti, ciò significa meno ricerche e decisioni più rapide. Per il team di prodotto di Amazon, si tratta di un ciclo di feedback continuo che mostra quali raccomandazioni convertono, quali abbinamenti di prodotti funzionano e come i clienti rispondono a posizionamenti specifici. Il momento di illuminazione del prodotto arriva quando un utente si rende conto che Amazon in qualche modo sapeva di cui aveva bisogno prima ancora che lo cercasse.
3. Grammarly
Grammarly utilizza modelli di machine learning e deep learning per analizzare il modo in cui le persone scrivono nelle email, nei documenti e negli strumenti di chat. Esamina la struttura delle frasi, le modifiche dovute a esitazioni, i tassi di accettazione delle correzioni e i tipi di suggerimenti che gli utenti ignorano abitualmente. Questo aiuta Grammarly a perfezionare il rilevamento del tono, le riscritture per una maggiore chiarezza e i suggerimenti in tempo reale, in modo che risultino naturali.
Dal punto di vista della scoperta dei prodotti, Grammarly prova costantemente nuovi stili di suggerimenti, opzioni di riscrittura e suggerimenti contestuali con piccoli gruppi. Misura il tempo di permanenza sui suggerimenti, la frequenza con cui gli utenti espandono il pannello di riscrittura dell'IA e quali tipi di correzioni portano a tassi di completamento più elevati.
4. YouTube
YouTube utilizza modelli di deep learning che analizzano il tempo di visualizzazione, il comportamento di rivisitazione, la velocità di salto e il modo in cui gli spettatori rispondono ad argomenti o canali simili. Questi modelli guidano la homepage, la coda "Up Next" e le "Playlist Mixes", che spesso ti fanno scoprire autori di cui non conoscevi nemmeno l'esistenza.
Dal punto di vista della scoperta dei prodotti, YouTube continua a inserire nuovi argomenti o tipi di contenuti sperimentali nei consigli e osserva il comportamento degli utenti. Metriche come il tempo di permanenza, l'abbandono precoce e i click-through aiutano a individuare nicchie in crescita o formati ormai superati. Informazioni come queste hanno anche influenzato in modo significativo funzionalità/funzioni come Shorts e i post della community.
5. Netflix
Netflix utilizza l'apprendimento automatico per comprendere ogni tua piccola azione, come ciò che guardi, dove metti in pausa, su quali titoli passi con il mouse e quanto tempo impieghi per decidere. Tutto ciò alimenta modelli di apprendimento profondo che danno forma alle tue righe personalizzate come "I migliori per te" o "Pensiamo che ti piaceranno questi". È per questo che la tua home page sembra in qualche modo conoscere il tuo umore.
In altre parole, Netflix sta conducendo piccoli esperimenti su di te in ogni momento. Ti proporrà generi sconosciuti, nuove uscite o miniature alternative e osserverà la tua reazione. Questi segnali aiutano il team a individuare nuovi modelli di visualizzazione, a capire cosa determina il tempo di permanenza e persino a influenzare le decisioni su quali tipi di programmi o funzionalità/funzioni investire in futuro.
👀 Lo sapevate? Il sistema di raccomandazione di Netflix fa risparmiare all'azienda oltre 1 miliardo di dollari all'anno riducendo il tasso di abbandono grazie a una personalizzazione più intelligente!
Le sfide dell'implementazione dell'IA nell'analisi dei prodotti
L'IA amplia le conoscenze dei team di prodotto, ma cambia anche la natura dei problemi che devono affrontare. La complessità deriva dal modo in cui l'IA interpreta i dati, dal modo in cui i team comprendono tali modelli e dai processi in atto per applicare efficacemente le informazioni raccolte.
Diamo un'occhiata a cosa frena i team 👇
1. Resistenza al cambiamento
Le nuove tecnologie cambiano sempre il modo di lavorare dei team. Alcuni temono che l'IA automatizzi parte del loro ruolo. Altri non sono sicuri di come si inserisca nel loro flusso di lavoro esistente o semplicemente non vedono il valore di cambiare abitudini consolidate. Anche quando la tecnologia funziona bene, l'adozione rallenta se il team non si sente a proprio agio con il nuovo modo di lavorare.
✅ Soluzione: presenta l'IA come uno strumento che amplifica ciò che il tuo team già fa bene, non come un sostituto. Mostra al tuo team come rende il loro lavoro più facile o più efficace e fornisci una formazione pratica affinché acquisiscano sicurezza nell'utilizzarlo.
2. Privacy e conformità
L'analisi IA si basa su dati dettagliati sul comportamento degli utenti. Ciò comporta degli obblighi relativi alle modalità di raccolta, archiviazione e accesso ai dati. Normative come il GDPR e il CCPA aggiungono ulteriori vincoli che i team devono tenere in considerazione, poiché eventuali errori possono influire sulla fiducia degli utenti ed esporre l'organizzazione a rischi legali.
✅ Soluzione: utilizza controlli di accesso rigorosi, crittografa i dati sensibili e rivedi regolarmente i flussi di lavoro con i team legali o addetti alla privacy. Rendi chiare agli utenti le tue pratiche di utilizzo dei dati.
3. Qualità e integrazione dei dati
La ricerca mostra che, mentre il 77% dei professionisti dei dati punta a un processo decisionale basato sui dati, solo il 46% si fida effettivamente dei dati che utilizza. L'IA è utile solo se lavora con dati puliti e coerenti. Quando il monitoraggio degli eventi è frammentario, i set di dati sono in conflitto o mancano informazioni chiave, i modelli non sono in grado di trarre conclusioni affidabili.
✅ Soluzione: inizia con una migliore igiene dei dati. Stabilisci standard di monitoraggio chiari, convalida regolarmente i dati in entrata e definisci processi per la pulizia e la riconciliazione dei set di dati. Quando integri dati provenienti da più fonti, assicurati che i formati siano allineati in modo coerente.
4. Preoccupazioni relative ai costi e al ROI
L'IA richiede investimenti in strumenti, formazione e supporto. Per molti team, il costo iniziale sembra scollegato dai risultati a breve termine che possono misurare. I team più piccoli o i prodotti in fase iniziale lo percepiscono ancora di più perché le risorse sono limitate e le aspettative sono elevate.
✅ Soluzione: iniziate in piccolo con un progetto pilota mirato che risolva un problema specifico e dimostri rapidamente il proprio valore. Sfruttate questo esito positivo per giustificare un investimento più ampio. Cercate piattaforme che offrano prezzi flessibili o soluzioni in bundle che riducano i costi di infrastruttura.
👀 Lo sapevate? L'80% dei progetti di IA non supera mai la fase pilota, principalmente perché i team non dispongono delle basi e dell'infrastruttura necessarie per utilizzare le informazioni che generano.
KPI e metriche di successo
I KPI sono i segni vitali del tuo prodotto. Mostrano quanto è sano il tuo prodotto, dove sta crescendo e dove necessita di attenzione.
L'IA semplifica il monitoraggio in tempo reale di questi KPI di gestione dei prodotti collegando i dati sull'utilizzo dei prodotti, il feedback dei clienti e i segnali relativi alle entrate. Questo ti aiuta a capire quanti utenti raggiungono il loro momento di illuminazione e dove gli utenti che hanno abbandonato il prodotto hanno bisogno di supporto.
La maggior parte dei KPI di prodotto rientra in cinque categorie. Diamo un'occhiata 👇
| Categoria | Focus | Esempi |
| Entrate | Crescita | Entrate mensili ricorrenti, entrate medie per utente e quanto spendono i clienti nel corso della loro vita |
| Cliente | Soddisfazione | Quanto sono propensi i clienti a raccomandarti, quanto sono soddisfatti, quanti rimangono rispetto a quanti se ne vanno |
| Processo | Efficienza | Quanto tempo occorre per rilasciare una funzionalità/funzione, con quale frequenza il team può pubblicare aggiornamenti e con quale rapidità gli esperimenti passano dall'idea al lancio |
| Prestazioni | Affidabilità | La velocità di caricamento del prodotto, la frequenza degli errori e la stabilità del sistema durante i picchi di utilizzo |
| Coinvolgimento | Utilizzo | Quanti utenti raggiungono il momento di illuminazione, con quale frequenza ritornano, quanto durano le sessioni e quali funzionalità/funzioni adottano effettivamente |
Crea prodotti innovativi grazie a intuizioni rivoluzionarie con ClickUp
I grandi product manager sono bravissimi a collegare i puntini. Sono in grado di individuare gli indizi nascosti nei feedback degli utenti. Trasformano un insieme disordinato di idee, numeri e intuizioni in un'unica direzione che il team può seguire.
ClickUp ti aiuta in questo.
Ad esempio, ClickUp Brain trasforma gli input grezzi in significati chiari che il tuo team può utilizzare per gestire meglio i prodotti.
E una volta ottenute queste informazioni, ClickUp for Product Teams ti aiuta a mantenere lo slancio. Le idee fluiscono nei documenti, i documenti si trasformano in attività e le attività diventano roadmap. E con i modelli ClickUp predefiniti, avrai sempre il vantaggio giusto!
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Domande frequenti (FAQ)
ClickUp Brain è uno degli strumenti di IA più apprezzati dai product manager, che funziona direttamente all'interno del tuo spazio di lavoro. Estrae il contesto da attività, documenti, commenti e allegati, quindi trasforma queste informazioni in riepiloghi e temi su cui puoi agire. Se il tuo team gestisce già ricerche, ticket o appunti di interviste in ClickUp, questo ti offre un unico posto in cui raccogliere e comprendere i feedback senza aggiungere un altro strumento allo stack.
L'IA identifica i modelli tra le caratteristiche del prodotto e i risultati analizzando i dati storici. Esamina le curve di adozione delle funzionalità, le metriche di coinvolgimento degli utenti, l'impatto sui ricavi e i modelli di utilizzo dei lanci passati. Quando valuta le nuove funzionalità, l'IA le confronta con funzionalità storiche simili e ne prevede le probabili prestazioni.
No. L'IA gestisce l'analisi dei dati e il riconoscimento dei modelli, ma la gestione dei prodotti richiede un pensiero strategico, la gestione degli stakeholder e una risoluzione creativa dei problemi che l'IA non è in grado di replicare. L'IA ti dice quali modelli esistono nei tuoi dati. Sei tu a decidere perché quei modelli sono importanti e come affrontarli.
Per integrare le informazioni fornite dall'IA nella roadmap del prodotto, crea un ciclo ripetibile in cui l'IA analizza il comportamento degli utenti, i segnali del mercato e le prestazioni del prodotto per individuare modelli o opportunità. Inserisci queste informazioni direttamente nel processo di definizione delle priorità (ad esempio, valutazione dell'impatto, dimensionamento delle opportunità) e utilizzale per convalidare o mettere in discussione le ipotesi della roadmap. Infine, misura in che modo le decisioni basate sull'IA influenzano l'adozione, la fidelizzazione e i ricavi e perfeziona il ciclo nel tempo.
Sono necessari tre tipi di dati: dati comportamentali (cosa fanno gli utenti), feedback qualitativi (cosa dicono gli utenti) e metriche aziendali (cosa determina il valore). I dati comportamentali provengono dall'analisi dei prodotti che effettua il monitoraggio delle azioni degli utenti. Il feedback qualitativo proviene dai ticket di assistenza, dalle interviste e dai sondaggi. Le metriche aziendali includono ricavi, fidelizzazione e tassi di attivazione. L'IA funziona al meglio quando è in grado di correlare tutti e tre questi elementi e poi collegarli all'impatto sul business.