Kilka lat temu zrozumienie, dlaczego użytkownicy rezygnowali na określonym kroku, wymagało zebrania rozproszonych informacji: analiz, notatek z wywiadów, raportów wewnętrznych, a często także długiego oczekiwania na bardziej szczegółowe wsparcie.
AI zmieniła tę sytuację. Podczas odkrywania zespoły mogą znacznie szybciej wykrywać wzorce w danych dotyczących użytkowania i jakościowych opiniach. Można zadać konkretne pytanie, np. dlaczego użytkownicy rezygnują z danego przepływu, i uzyskać jaśniejszy widok na to, co może powodować tarcia.
AI może pomóc w analizie interakcji użytkowników, wskazaniu trendów behawioralnych i odkryciu potencjalnych momentów olśnienia, których identyfikacja ręczna zajęłaby znacznie więcej czasu.
W tym przewodniku omówimy, w jaki sposób powstają te informacje i jak je wykorzystać do podejmowania trafniejszych i szybszych decyzji dotyczących produktów.
⭐ Polecany szablon
Jeśli szukasz jednego miejsca, w którym możesz organizować cele, koordynować pracę zespołów i ustalać priorytety funkcji w oparciu o ścieżkę użytkownika, szablon strategii produktowej ClickUp jest dobrym punktem wyjścia. Daje on menedżerom produktu możliwość połączenia potrzeb klientów z decyzjami o dużym znaczeniu.
Za każdym razem, gdy użytkownicy dostrzegają swoje potrzeby odzwierciedlone w nowej wersji produktu, jest to moment olśnienia w praktyce!
Czym są momenty olśnienia w zarządzaniu produktem?
Przełomowy moment to kamień milowy w podróży użytkownika, kiedy to odkrywa on podstawową wartość Twojego produktu. Wtedy właśnie uświadamia sobie wartość Twojego produktu.
🎯 Przykłady momentów olśnienia w praktyce:
- Nowy użytkownik ClickUp łączy swój pierwszy cykl pracy i widzi, jak zadania, dokumenty, AI i pulpity nawigacyjne łączą się w jednym miejscu.
- Użytkownik Teams wysyła aktualizacje projektu i zdaje sobie sprawę, że współpraca przebiega płynniej niż w przypadku wątków e-mailowych.
- Projektant Figma udostępnia prototyp i obserwuje komentarze członków zespołu w czasie rzeczywistym, rozumiejąc potęgę współpracy na żywo.
Jak menedżerowie produktu odkrywają i optymalizują momenty olśnienia
Przyjrzyjmy się, w jaki sposób menedżerowie produktu odkrywają te momenty olśnienia 👇
- Analiza kohort retencyjnych: poszukaj jednego lub dwóch działań, które odróżniają użytkowników, którzy pozostali w serwisie, od tych, którzy go opuścili.
- Wywiady z użytkownikami i nagrania sesji: zobacz, kiedy użytkownicy się ożywiają i mówią: „O, teraz rozumiem!”.
- Ankiety: Zapytaj stałych użytkowników: „W którym momencie zdałeś sobie sprawę, że nie możesz żyć bez [produktu]?”.
- Testowanie A/B przepływów wdrażania nowych użytkowników: Wypróbuj różne przepływy i sprawdź, ilu użytkowników doświadczyło momentu olśnienia oraz jak wpłynęło to na ich retencję.
- Przeprojektuj proces wdrażania nowych użytkowników: wyeliminuj utrudnienia i dosłownie poprowadź nowych użytkowników do kluczowych działań (np. plik samouczka Figma).
Pamiętaj, że momenty olśnienia nie pojawiają się przypadkowo. Odkrywasz je, systematycznie porównując użytkowników osiągających powodzenie z użytkownikami, którzy zrezygnowali, i identyfikując zachowania, które sprawiają, że jedna grupa zaczyna się przywiązywać, podczas gdy druga rezygnuje.
Jak mierzyć moment olśnienia Moment olśnienia jest przydatny tylko wtedy, gdy można go obserwować w sposób ciągły. Zdefiniuj go jako konkretne zachowanie związane z utrzymaniem klientów, a następnie mierz go jak kamień milowy produktu.
- Zachowanie: działanie, które sygnalizuje wartość (przykład: „utworzono pierwszą automatyzację”)
- Okres czasowy: jak szybko powinno to nastąpić (przykład: „w ciągu 48 godzin”)
- Wskaźnik aktywacji: procent użytkowników, którzy go osiągają
- Wzrost retencji: czy użytkownicy, którzy osiągnęli ten poziom, pozostają bardziej lojalni niż ci, którzy tego nie osiągnęli.
- Analiza ścieżki: które kroki pozwalają najszybciej osiągnąć cel
W ten sposób zamyka się pętla między „fajną koncepcją” a „praktycznymi wskaźnikami produktu”.
👀 Czy wiesz, że... Kiedy ludzie doświadczają momentu olśnienia podczas zadania laboratoryjnego, aktywują się określone obszary mózgu. Mózg uruchamia jednocześnie ośrodki logiczne i emocjonalne. To połączenie sprawia, że spostrzeżenia wydają się nagłe i pozostają w pamięci na dłużej.
Dlaczego AI zmienia zasady gry w odkrywaniu informacji o produktach
Szacuje się, że świat wygeneruje około 181 zettabajtów danych, co jest oszałamiającą liczbą, jeśli pomyśleć o tym, jak wiele z nich trafia na biurko menedżera produktu.
W jednej chwili czytasz opinie użytkowników, w następnej patrzysz na pulpit, a potem nagle jesteś po kolana w zgłoszeniach do wsparcia technicznego, zastanawiając się, który sygnał jest najważniejszy.
Rozumiemy, że to dużo.
Ale AI całkowicie zmienia to doświadczenie! W jaki sposób?
Zamiast ręcznie łączyć informacje uzyskane z wywiadów, analiz użytkowników i zgłoszeń, AI pomaga menedżerom produktu skompresować surowe sygnały do wzorców. Jest to charakterystyczny trend w zarządzaniu produktem, ponieważ zespoły mają trudności z nadążaniem za rosnącą złożonością danych.
Przyjrzyjmy się temu bardziej szczegółowo 👇
Ujawnia wzorce zachowań
AI identyfikuje punkty tarcia, powtarzające się ścieżki użytkowników, mikro zachowania i wzorce w różnych segmentach użytkowników, korelując sygnały z wydarzeń, sesji i kohort w ciągu kilku sekund. Pomaga to zespołom produktowym zrozumieć, w jaki sposób użytkownicy poruszają się po wczesnych przepływach i gdzie powstaje lub zanika dynamika.
📚 Przeczytaj również: Jak menedżerowie produktu i inżynierowie mogą współpracować
Wspiera decyzje w sprognostowaniu sygnałów
Modele AI mogą oszacować prawdopodobieństwo wystąpienia takich zdarzeń, jak odejście klientów, przyjęcie nowych funkcji lub reakcja na plan działania. Te sygnały prognostyczne pomagają menedżerom produktu poddać decyzje testom warunków skrajnych przed komitowaniem czasu, wysiłku inżynierów i kapitału interesariuszy.
Przekształca dane jakościowe w informacje
Wprowadź do AI komentarze użytkowników, wywiady lub zgłoszenia w sprawie wsparcia technicznego, a szybko uporządkuje je według tematów, zmian nastrojów i pojawiających się możliwości. Menedżerowie produktu zyskują jasność bez konieczności spędzania godzin na tagowaniu, sortowaniu i ponownym czytaniu tych samych danych.
⚡ Archiwum szablonów: bezpłatne szablony do zarządzania produktami, które pomogą stworzyć strategiczne plany działania
Ujednolica rozłączne źródła danych
Sztuczna inteligencja łączy analizy produktów, strumienie opinii, profile klientów i wyniki eksperymentów w jedną warstwę informacji. Dzięki temu, że kontekst nie jest już rozdrobniony między różne narzędzia, menedżerowie produktu mogą szybciej łączyć fakty, wcześniej weryfikować założenia i doświadczać wielu momentów olśnienia zamiast czekać na jedno wielkie odkrycie.
📮 ClickUp Insight: 13% respondentów naszej ankiety chce wykorzystywać AI do podejmowania trudnych decyzji i rozwiązywania złożonych problemów. Jednak tylko 28% twierdzi, że regularnie korzysta z AI w pracy.
Możliwy powód: obawy dotyczące bezpieczeństwa! Użytkownicy mogą nie chcieć udostępniać poufnych danych dotyczących podejmowania decyzji zewnętrznej sztucznej inteligencji. ClickUp rozwiązuje ten problem, przenosząc rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji bezpośrednio do bezpiecznego obszaru roboczego ClickUp. ClickUp posiada certyfikaty, w tym SOC 2 Type II i ISO 27001, wśród swoich standardów bezpieczeństwa.
5 sposobów, w jakie AI odkrywa ukryte informacje o produktach
Według najnowszych badań 92% menedżerów produktu uważa, że AI będzie miała długotrwały wpływ na zarządzanie produktem.
Przy takim poziomie oczekiwań nic dziwnego, że AI stała się kluczowym elementem współczesnej strategii zarządzania produktami.
1. Wykrywanie wzorców, które ludzie zazwyczaj przeoczają
Jedna osoba może przeanalizować tylko ograniczoną ilość danych. Natomiast AI może skanować miliony interakcji i wskazywać wzorce, które łatwo przeoczyć.
ClickUp Brain może Ci to pokazać ⭐
- Jakie działania konsekwentnie prowadzą do konwersji lub rezygnacji (Czy użytkownicy rezygnują zaraz po kliknięciu lub wyświetleniu określonego ekranu?)
- Które podstawowe funkcje wpływają na określone zachowania (Czy istnieje ukryte powiązanie między funkcją A a długoterminową retencją?)
- Gdzie drobne problemy związane z UX po cichu przekształcają się w odejścia klientów (Czy drobne utrudnienia powodują większe szkody niż można by się spodziewać?)
🚀 Zaleta ClickUp: Poniżej pokazujemy, jak napisać świetny dokument PRD (Product Requirements Document), również w obszarze roboczym ClickUp.
2. Przewidywanie kolejnych działań użytkowników
Oprócz informowania o tym, co już się wydarzyło, AI może ogólnie przewidywać, co może się wydarzyć w przyszłości.
Pomaga w prognozie:
- Którzy użytkownicy są najbardziej narażeni na odejście
- Jakie podstawowe funkcje mogą przyjąć określone segmenty
- Jak zmiana produktu może wpłynąć na zaangażowanie lub przychody
Tego rodzaju przewidywalność pozwala menedżerom produktu podjąć działania na wczesnym etapie (lepiej dmuchać na zimne)!
W związku z tym przedstawiamy kilka narzędzi bezkodowych, które są niezbędne w pracy menedżera produktu.
3. Zrozumienie nastrojów użytkowników na podstawie ogromnej ilości opinii
Badania użytkowników są cenne, ale skalowanie ich na tysiące komentarzy, recenzji lub zgłoszeń jest trudne. Jednak to właśnie AI umożliwiła to w sposób, którego nie jesteśmy w stanie sobie wyobrazić!
Dzięki przetwarzaniu języka naturalnego AI może szybko analizować:
- Wsparcie rozmów
- Komentarze NPS lub CSAT
- Recenzje w sklepie z aplikacjami
- Opinie w mediach społecznościowych
- Transkrypcje wywiadów
Może ona zidentyfikować wspólne tematy i frustracje, a także ogólny nastrój użytkowników.
4. Znajdowanie małych, ale ważnych segmentów użytkowników
AI pomaga odkrywać mikro grupy o unikalnych wzorcach, których prawdopodobnie nie zauważysz ręcznie.
Mogą one obejmować:
- Zaawansowani użytkownicy, którzy uwielbiają jedną funkcję, ale unikają innej
- Użytkownicy, którzy zawsze utknęli podczas wdrażania
- Osoby, które dokonują konwersji tylko wtedy, gdy podążają określoną ścieżką
5. Wykrywanie nietypowych trendów, zanim staną się problemem
Niektóre z najcenniejszych spostrzeżeń pojawiają się, gdy dzieje się coś nieoczekiwanego. AI doskonale radzi sobie z wykrywaniem wszystkiego, co wygląda nietypowo.
Może to obejmować:
- Nagłe spadki zaangażowania
- Wzrosty popularności konkretnej funkcji
- Nowe trendy w konkretnym segmencie użytkowników
- Problemy z wydajnością, które po cichu frustrują użytkowników
📮 ClickUp Insight: Ponad połowa respondentów codziennie korzysta z trzech lub więcej narzędzi, zmagając się z „ rozproszeniem aplikacji ” i chaotycznym cyklem pracy.
Chociaż może się to wydawać produktywne i zajęte, Twój kontekst po prostu gubi się w różnych aplikacjach, nie wspominając już o energii zużywanej na pisanie. Brain MAX łączy to wszystko: wystarczy raz powiedzieć, a Twoje aktualizacje, zadania i notatki trafią dokładnie tam, gdzie powinny w ClickUp. Koniec z przełączaniem się, koniec z chaosem — tylko płynna, scentralizowana wydajność.
👀 Czy wiesz, że... Pierwsza powieść stworzona przez AI została napisana w 1984 roku przez program o nazwie Racter. Książka nosiła tytuł „The Policeman’s Beard Is Half Constructed” i nie miała żadnego sensu... ale ludzie i tak ją kupowali.
Przekształcanie spostrzeżeń w działania: integracja AI i cyklu pracy nad produktem
Według raportu „State of Product Management” ponad połowa zespołów produktowych zidentyfikowała już swoje pierwsze zastosowanie AI. Prawie co piąty zespół wykorzystuje AI w wielu obszarach swojego cyklu pracy.
Pomimo tej dynamiki, podstawowe decyzje dotyczące rozwoju produktów w wielu zespołach nadal są w dużej mierze podejmowane ręcznie.
🚨 Rzeczywistość: Productboard odkrył, że 49% specjalistów ds. produktów twierdzi, że nie wie, jak ustalać priorytety nowych funkcji bez solidnych opinii użytkowników. A kiedy sygnał jest niejasny, zespoły polegają na planach działania opartych głównie na instynkcie, niekończących się debatach na temat priorytetów i zaległościach, które rosną szybciej niż są usuwane.
W tym przypadku największą różnicę mogą zrobić spostrzeżenia oparte na AI.
Jednak same informacje nie wystarczą. Muszą one znaleźć się w narzędziu do zarządzania produktami, w którym odkrycia mają bezpośrednie połączenie z planowaniem, realizacją i pomiarem.
W tym celu najlepszym rozwiązaniem jest ClickUp. Jest to pierwsze na świecie zintegrowane środowisko pracy oparte na AI, które łączy narzędzia i cykle pracy w scentralizowaną platformę.
Zagłębmy się w ten temat.
Na przykład ClickUp dla zespołów produktowych zapewnia jedno miejsce do zarządzania planami działania, sprintami i premierami (bez konieczności korzystania z wielu narzędzi 😮💨).
W obszarze roboczym możesz zaplanować cały cykl życia produktu, połączyć dokumenty, tablice, zadania i pulpity nawigacyjne oraz zebrać prace związane z rozwojem, projektowaniem i wprowadzaniem produktu na rynek w jednym widoku.
Posłuchaj, co ma do powiedzenia dyrektor ds. zarządzania produktami w Lulu Press, Nick Foster.
Nasi inżynierowie i menedżerowie produktu byli obciążeni ręcznym aktualizowaniem statusów między Jira a innymi narzędziami. Dzięki ClickUp odzyskaliśmy godziny straconego czasu na powtarzalne zadania. Co więcej, przyspieszyliśmy wprowadzanie produktów na rynek poprzez usprawnienie przekazywania zadań między działami kontroli jakości, dokumentacji technicznej i marketingu.
Nasi inżynierowie i menedżerowie produktu byli obciążeni ręcznym aktualizowaniem statusów między Jira a innymi narzędziami. Dzięki ClickUp odzyskaliśmy godziny straconego czasu na powtarzalne zadania. Co więcej, przyspieszyliśmy wprowadzanie produktów na rynek, usprawniając przekazywanie zadań między działami kontroli jakości, dokumentacji technicznej i marketingu.
Jedną z największych atrakcji jest ClickUp Brain — kontekstowa sztuczna inteligencja.
Jak ClickUp Brain pomaga menedżerom produktu znaleźć momenty olśnienia
Istnieje kilka instancji. Oto kilka z nich 👇
Podsumuj wywiady z użytkownikami, zgłoszenia do wsparcia technicznego lub dane z ankiet.
Znasz ten moment, kiedy ktoś podczas spotkania pyta: „Co użytkownicy naprawdę mówią na ten temat?”… a Ty masz gdzieś odpowiedź. Ale jest ona rozrzucona po 400 zgłoszeniach do wsparcia technicznego i nieuporządkowanym eksporcie ankiety. Jednak nie z Brain!
Przeprowadzaj wywiady z użytkownikami. Przechowuj transkrypcje i notatki pobrane z rozmów, skondensowane przez ClickUp AI Notetaker.
Następnie poproś ClickUp Brain o podsumowanie najważniejszych problemów, pogrupowanie ich według person lub segmentów oraz wybranie kilku reprezentatywnych cytatów dla każdego tematu.
Co te wzorce mówią o procesie wdrażania? Pokazują, gdzie użytkownicy po raz pierwszy dostrzegają podstawową wartość produktu, co ściśle wiąże się z szerszą koncepcją momentu olśnienia podczas wdrażania produktu.
W przypadku zgłoszeń w zakresie wsparcia technicznego ClickUp Brain może 👇
- Grupuj zgłoszenia według rodzaju problemu (wdrażanie, rozliczenia, wydajność itp.).
- Podkreślaj wzrosty lub spadki po konkretnym wydaniu
- Wyróżnij kategorie o wysokim stopniu ważności lub znaczeniu.
Generuj dokumenty dotyczące wymagań produktowych na podstawie klastrów informacji.
Nie ma nic lepszego niż moment, w którym syntetyzujesz wszystkie swoje badania w jasny zestaw tematów... tylko po to, aby zdać sobie sprawę, że prawdziwa praca dopiero się zaczyna. Teraz musisz przekształcić te klastry w PRD, a wszyscy potrzebują tego już wczoraj!
Dzięki ClickUp Brain jako asystentowi w Twoim obszarze roboczym nie musisz za każdym razem ponownie wyjaśniać kontekstu. Może on czerpać informacje z zadań, dokumentów i komentarzy już znajdujących się w Twoim obszarze roboczym. Wystarczy zapytać: „Na podstawie wszystkiego, co wiemy o problemach związanych z wdrażaniem nowych pracowników, wygeneruj pierwszy szkic PRD”.
Następnie możesz wypełnić ClickUp Docs pełnym szkicem, zakończonym:
- Jasno sformułowany, poparty dowodami opis problemu
- Osoba lub segment, na które ma to wpływ
- Odpowiednie zadania do zrobienia
- Sporządź historie użytkowników i kryteria akceptacji.
- Sugerowane wskaźniki powodzenia oparte na istniejących celach
- Wszystkie ryzyka, założenia lub zależności wymienione w Twoim obszarze roboczym
⭐ Dodatkowa zaleta: Wyobraź sobie, że masz przy sobie komputerowy asystent oparty na AI, który siedzi tuż obok Ciebie podczas pracy i wie, nad czym pracujesz. Tak właśnie działa ClickUp Brain MAX.
Brain MAX może natychmiast wyświetlić wszystkie istotne zadania, dokumenty, notatki ze spotkań lub pliki związane z danym tematem, dzięki czemu Twój PRD będzie oparty na pełnym obrazie sytuacji. A ponieważ rozumie już kontekst Twojego obszaru roboczego, nie musisz niczego kopiować ani wklejać (wystarczy poprosić o ulepszony projekt, a on sam pobierze dla Ciebie wszystkie szczegóły).
Ale to nie wszystko. Jeśli masz pytania wykraczające poza obszary robocze Twojej pracy (np. dotyczące badań konkurencji, najlepszych praktyk w branży lub przykładów spoza Twojego zespołu), Brain MAX może przeszukać Internet lub podłączone narzędzia i dostarczyć Ci odpowiedzi.
Nie wspominając już o tym, że jeśli szybciej myślisz, mówiąc, wypowiedz swoje nie do końca ukształtowane pomysły, a Brain MAX przekształci je w przejrzyste dodatki, które idealnie pasują do Twojego PRD.
Wykrywaj przeszkody lub zależności na podstawie notatek ze spotkań.
Wszyscy twierdzą, że omówiliście krytyczną zależność „podczas ostatniej synchronizacji”, ale nikt nie pamięta, co faktycznie zostało ustalone, kto był za to odpowiedzialny ani czy stało się to zadaniem.
ClickUp AI Notetaker rozwiązuje pierwszą połowę tego problemu, rejestrując przebieg spotkania. Dołącza do rozmów w Zoom, Teams lub Google Meet i automatycznie tworzy prywatny dokument zawierający tytuł i datę spotkania, listę uczestników, przegląd, najważniejsze wnioski, listę kontrolną kolejnych kroków, kluczowe tematy, a także pełną transkrypcję i nagranie.
ClickUp Brain zajmuje się następnie drugą połową, wyszukując ryzyka, przeszkody i zależności ukryte w tych wszystkich chaotycznych szkicach.
Ponieważ notatki te są połączone z Twoim obszarem roboczym, możesz przekształcić listę kontrolną „Kolejne kroki” lub zidentyfikowane przez AI przeszkody w zadania bezpośrednio z dokumentu, z osobami przypisanymi, terminami i zależnościami.
Ustal priorytety zadań w planie działania na podstawie wpływu opartego na danych.
ClickUp Brain analizuje obszar roboczy ClickUp i wyciąga prawdziwe wnioski. Może uwzględniać:
- Ile osób pyta o „X” w wywiadach, zgłoszeniach do wsparcia technicznego, formularzach i komentarzach
- Jak duża jest frustracja, śledząc trendy nastrojów w czasie
- Którzy klienci lub segmenty są tym dotknięci, w tym konta o wysokiej wartości lub zagrożone
- Jak trudne może być wdrożenie, na podstawie notatek inżynierów, poprzednich zadań i podobnych prac
- Jak pilna jest dana sprawa, na podstawie przeszkód, wewnętrznych wniosków lub rosnącego ryzyka utraty klientów
Następnie przekształca to wszystko w zadania ClickUp za pomocą:
- Jasne sformułowanie problemów
- Automatycznie sugerowane notatki dotyczące priorytetów lub wpływu
- Połączony kontekst z opiniami użytkowników i dokumentami
- Pomocne kryteria akceptacji, które można dostosować
Aby uzyskać szerszy obraz sytuacji, skorzystaj z pulpitów ClickUp. Możesz sprawdzić, w jakie tematy inwestuje Twój zespół, ile zadań o dużym znaczeniu jest w trakcie realizacji, które problemy klientów wymagają uwagi, a gdzie wysiłki skupiają się na zadaniach o niskiej wartości.
⭐ Bonus: Połącz pulpity nawigacyjne z kartami AI, aby przekształcić surowe dane w gotowe do podjęcia decyzji podsumowania. Oto jak korzystać z tej kombinacji 👇
🚀 Zaleta ClickUp: Wyprzedzaj zachowania użytkowników w czasie rzeczywistym dzięki Super Agentom. Potraktuj ich jak swoich współpracowników AI, którzy proaktywnie działają w tle. Obserwują oni, jak powstają spostrzeżenia w Twoim obszarze roboczym i automatycznie na nie reagują.
Co to oznacza dla menedżerów produktu:
- Automatycznie monitoruj opinie użytkowników, zgłoszenia i dokumenty pod kątem pojawiających się tematów.
- Wykrywaj powtarzające się punkty tarcia, zanim pojawią się one w raportach dotyczących rezygnacji klientów.
- Wyzwalacze podsumowań, data powstania zadań lub alerty, gdy przekroczone zostaną progi spostrzeżeń.
- Dbaj o ciągłą zgodność planów działania, dokumentów PRD i priorytetów z rzeczywistymi sygnałami od użytkowników.
Stwórz swojego pierwszego Super Agenta za pomocą ClickUp 👇
Stwórz swój kolejny moment olśnienia dzięki szablonom ClickUp.
Oto gotowe szablony ClickUp, które pomogą Ci przekształcić spostrzeżenia w działania 👇
1. Szablon mapy podróży klienta ClickUp
Szablon mapy podróży klienta ClickUp to wizualna tablica, która pomaga zrozumieć, co robią, myślą i czują klienci na każdym etapie swoich doświadczeń. Przedstawia on każdą fazę w kolumnach, dzięki czemu Twój zespół może prowadzić śledzenie działań, punktów kontaktu, emocji, problemów i własności w jednym miejscu.
Oto, w jaki sposób pomaga ona przekształcić informacje o klientach w rzeczywiste działania:
- Podziel tę podróż na etapy, takie jak świadomość, rozważanie, konwersja i utrzymanie.
- Rejestruj działania klientów, ich motywacje i kluczowe momenty.
- Rejestruj punkty kontaktu w różnych kanałach, aby Twój zespół wiedział, gdzie dochodzi do interakcji.
- Śledź wzloty i upadki emocjonalne, aby zrozumieć poziom satysfakcji klientów.
2. Szablon przepływu użytkowników ClickUp
Szablon ClickUp User Flow Template pomaga w mapowaniu sposobu, w jaki użytkownicy poruszają się po produkcie, od punktu początkowego do kluczowych działań i wyników. Oparty na ClickUp Tablicach, pozwala przeciągać, łączyć i zmieniać kolejność kroków, aby zobaczyć całe doświadczenie na pierwszy rzut oka.
Dzięki gotowym kształtom przepływów, makietom ekranów i łącznikom kierunkowym możesz szybko zilustrować ścieżki rejestracji, procesy związane z funkcjami, przepływy onboardingu lub dowolny wieloetapowy proces, przez który przechodzą Twoi użytkownicy.
Ten szablon pomoże Ci:
- Wizualizuj każdy krok podróży użytkownika na jednej wspólnej Tablicy.
- Przeciągaj i upuszczaj kroki, decyzje i ekrany, aby udoskonalać przepływy w czasie rzeczywistym.
- Dodaj zrzuty ekranu, notatki i pliki jako załączniki do każdego kroku, aby uzyskać dodatkowy kontekst.
- Współpracuj z członkami zespołu na żywo, zostawiając komentarze lub oznaczając właścicieli.
- Wykorzystaj ponownie strukturę, aby mapować nowe przepływy bez konieczności zaczynania od zera.
3. Szablon ClickUp dla nowych użytkowników
Dobrze zaprojektowany proces wdrażania nowych użytkowników często jest miejscem, w którym następuje pierwszy moment olśnienia. Szablon ClickUp New User Onboarding Template pomaga stworzyć ścieżkę, która zamienia nowych użytkowników w klientów o wysokim stopniu powodzenia, nie bombardując ich (lub klientów) nadmierną ilością informacji.
W skrócie:
- Zapewnij nowym użytkownikom przejrzystą, podzieloną na etapy ścieżkę wdrażania, którą mogą zakończyć we własnym tempie.
- Dodaj własne linki, wideo, dokumenty lub materiały szkoleniowe do każdego kroku.
- Śledź postępy dzięki niestandardowym statusom ClickUp, terminom lub szacowanym czasom ClickUp.
- Ujednolicenie procesu wdrażania nowych pracowników we wszystkich Teams, aby wszyscy poznali te same podstawowe zasady.
⭐ Bonus: Zapoznaj się z tymi strategiami zarządzania produktami, aby usprawnić proces planowania i sprawić, że każda premiera będzie bardziej przemyślana.
Przykłady z życia wzięte: AI w odkrywaniu produktów
AI już teraz kształtuje sposób, w jaki nowoczesne zespoły zdobywają wiedzę i tworzą lepsze doświadczenia użytkowników.
Oto kilka przykładów tego, jak wiodące firmy wykorzystują AI do tworzenia momentów olśnienia związanych z produktem👇
1. Spotify
Spotify wyznaczyło standardy w zakresie odkrywania produktów opartych na AI dzięki funkcjom takim jak Discover Weekly, Release Radar i nowsza AI DJ. Za kulisami Spotify wykorzystuje uczenie maszynowe do analizowania tego, czego słuchasz, jak często odtwarzasz utwory, co pomijasz i co lubią osoby o podobnych gustach. Następnie tworzy playlisty, które są dziwnie trafione, często zawierające artystów lub gatunki, których nigdy nie szukałeś.
Z punktu widzenia odkrywania produktów jest to prawdziwa perełka. Spotify nieustannie testuje nowe utwory zbliżone do gustów użytkowników i sprawdza, które z nich się przyjmują. W rezultacie powstał produkt, który pomaga użytkownikom „odkrywać” nowe wartości co tydzień, a jednocześnie dostarcza zespołom dane na temat pojawiających się trendów, mikrosegmentów i wzorców słuchania, które mogą wykorzystać do kształtowania przyszłych funkcji.
2. Amazon
Strona główna Amazon to gigantyczna wyszukiwarka oparta na AI. Korzystając z modeli filtrowania i rekomendacji opartych na współpracy, Amazon analizuje historię przeglądania, poprzednie zakupy i zachowania klientów o podobnych wzorcach. Następnie wypełnia Twój feed elementami, które statystycznie mogą Ci się spodobać. Sekcje „Inspirowane historią przeglądania” i „Klienci, którzy kupili ten element, kupili również”? To wszystko przewidywania AI!
Dla kupujących oznacza to mniej poszukiwań i szybsze decyzje. Dla zespołu produktowego Amazon jest to ciągła pętla informacji zwrotnych pokazująca, które rekomendacje się sprawdzają, które połączenia produktów działają i jak klienci reagują na konkretne rozmieszczenie produktów. Moment olśnienia następuje, gdy użytkownik zdaje sobie sprawę, że Amazon w jakiś sposób wiedział, czego potrzebuje, zanim jeszcze tego poszukał.
3. Grammarly
Grammarly wykorzystuje modele uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się do analizowania sposobu pisania przez ludzi w wiadomościach e-mail, dokumentach i narzędziach do czatu. Analizuje strukturę zdań, edycje wynikające z wahania, wskaźniki akceptacji poprawek oraz rodzaje sugestii, które użytkownicy rutynowo ignorują. Pomaga to Grammarly dostosować wykrywanie tonu, poprawki jasności i sugestie w czasie rzeczywistym, aby były one naturalne.
Z punktu widzenia odkrywania produktów Grammarly nieustannie testuje nowe style podpowiedzi, opcje przepisywania i sugestie kontekstowe na małych grupach użytkowników. Mierzy czas spędzany na sugestiach, częstotliwość otwierania panelu przepisywania AI przez użytkowników oraz rodzaje poprawek, które prowadzą do wyższych wskaźników ukończenia.
4. YouTube
YouTube wykorzystuje modele głębokiego uczenia się, które analizują czas oglądania, zachowania związane z ponownym oglądaniem, szybkość pomijania oraz reakcje widzów na podobne tematy lub kanały. Modele te sterują stroną główną, kolejką „Up Next” i „Playlist Mixes”, które często przedstawiają twórców, o których istnieniu nawet nie wiedziałeś.
Z punktu widzenia odkrywania produktów YouTube nieustannie dodaje nowe tematy lub eksperymentalne typy zawartości do rekomendacji i obserwuje zachowania użytkowników. Wskaźniki takie jak czas przebywania na stronie, wczesne porzucanie strony i kliknięcia pomagają im dostrzec rosnące nisze lub zmęczenie formatem. Takie spostrzeżenia miały również duży wpływ na funkcje takie jak Shorts i posty społecznościowe.
5. Netflix
Netflix wykorzystuje uczenie maszynowe, aby zrozumieć każde Twoje najmniejsze działanie, takie jak to, co oglądasz, gdzie zatrzymujesz się, nad którymi tytułami się zastanawiasz i ile czasu poświęcasz na podjęcie decyzji. Wszystko to jest wprowadzane do modeli głębokiego uczenia się, które kształtują spersonalizowane sekcje, takie jak „Najlepsze propozycje dla Ciebie” lub „Uważamy, że spodobają Ci się te pozycje”. Dlatego Twoja strona główna wydaje się w jakiś sposób znać Twój nastrój.
Innymi słowy, Netflix cały czas przeprowadza na Tobie małe eksperymenty. Pokazuje Ci nieznane gatunki, nowe premiery lub alternatywne miniaturki i obserwuje Twoją reakcję. Te sygnały pomagają zespołowi dostrzec nowe wzorce oglądania, zrozumieć, co wpływa na czas spędzany na stronie, a nawet wpłynąć na decyzje dotyczące tego, w jakie programy lub funkcje warto zainwestować w przyszłości.
👀 Czy wiesz, że... System rekomendacji Netflix pozwala firmie zaoszczędzić ponad 1 miliard dolarów rocznie dzięki zmniejszeniu liczby rezygnacji użytkowników dzięki inteligentnej personalizacji!
Wyzwania związane z wdrażaniem AI w analizie produktów
AI poszerza zakres wiedzy zespołów produktowych, ale zmienia również charakter problemów, z którymi się borykają. Złożoność wynika ze sposobu interpretacji danych przez AI, rozumienia tych wzorców przez zespoły oraz procesów stosowanych w celu skutecznego wykorzystania uzyskanych informacji.
Przyjrzyjmy się, co hamuje pracę zespołów 👇
1. Opór przed zmianami
Nowe technologie zawsze zmieniają sposób pracy zespołów. Niektórzy obawiają się, że AI zautomatyzuje część ich roli. Inni nie są pewni, jak wpasować ją w istniejący cykl pracy lub po prostu nie widzą wartości w zmianie utrwalonych nawyków. Nawet jeśli technologia działa dobrze, jej wdrażanie przebiega wolno, jeśli zespół nie czuje się komfortowo z nowym sposobem pracy.
✅ Rozwiązanie: Przedstaw AI jako narzędzie, które wzmacnia to, co Twój zespół już robi dobrze, a nie jako zamiennik. Pokaż zespołowi, w jaki sposób ułatwia ona pracę lub zwiększa jej efektywność, i zapewnij praktyczne szkolenie, aby członkowie zespołu czuli się pewnie podczas korzystania z niej.
2. Prywatność i zgodność z przepisami
Analiza AI opiera się na szczegółowych danych dotyczących zachowań użytkowników. Wiąże się to z obowiązkami dotyczącymi sposobu gromadzenia, przechowywania i uzyskiwania dostępu do danych. Przepisy takie jak RODO i CCPA nakładają ograniczenia, które zespoły muszą uwzględnić, a błędy mogą wpłynąć na zaufanie użytkowników i narazić organizację na ryzyko prawne.
✅ Rozwiązanie: Stosuj silne kontrole dostępu, szyfruj wrażliwe dane i regularnie sprawdzaj cykle pracy wraz z zespołami ds. prawnych lub prywatności. Wyjaśnij użytkownikom zasady korzystania z danych.
3. Jakość danych i integracja
Badania pokazują, że chociaż 77% specjalistów ds. danych dąży do podejmowania decyzji opartych na danych, tylko 46% faktycznie ufa wykorzystywanym danym. AI jest przydatna tylko wtedy, gdy pracuje na czystych, spójnych danych. Gdy śledzenie zdarzeń jest rozproszone, zestawy danych są sprzeczne lub brakuje kluczowych informacji, modele nie są w stanie wyciągnąć wiarygodnych wniosków.
✅ Rozwiązanie: Zacznij od lepszej higieny danych. Ustal jasne standardy śledzenia, regularnie weryfikuj napływające dane i wprowadź procesy czyszczenia i uzgadniania zestawów danych. Podczas integrowania danych z wielu źródeł upewnij się, że formaty są spójne.
4. Obawy dotyczące kosztów i zwrotu z inwestycji
Sztuczna inteligencja wymaga inwestycji w narzędzia, szkolenia i wsparcie. Dla wielu zespołów początkowy koszt wydaje się nie mieć związku z krótkoterminowymi wynikami, które można zmierzyć. Mniejsze zespoły lub produkty na wczesnym etapie rozwoju odczuwają to jeszcze bardziej, ponieważ zasoby są ograniczone, a oczekiwania wysokie.
✅ Rozwiązanie: Zacznij od niewielkiego, ukierunkowanego projektu pilotażowego, który rozwiązuje konkretny problem i szybko potwierdza swoją wartość. Wykorzystaj to powodzenie, aby zbudować argumenty przemawiające za szerszymi inwestycjami. Poszukaj platform oferujących elastyczne ceny lub pakiety rozwiązań, które zmniejszają koszty infrastruktury.
👀 Czy wiesz, że... 80% projektów związanych z AI nigdy nie wychodzi poza fazę pilotażową, głównie dlatego, że zespołom brakuje podstaw i infrastruktury do wykorzystania generowanych przez nie informacji.
Wskaźniki KPI i miary powodzenia
Wskaźniki KPI są ważnymi informacjami o Twoim produkcie. Pokazują one, jak zdrowy jest Twój produkt, gdzie się rozwija i gdzie wymaga uwagi.
Sztuczna inteligencja ułatwia śledzenie tych wskaźników KPI zarządzania produktami w czasie rzeczywistym, łącząc dane dotyczące użytkowania produktów, opinie klientów i sygnały dotyczące przychodów. Pomaga to zrozumieć, ilu użytkowników osiąga moment olśnienia i gdzie użytkownicy, którzy zrezygnowali z produktu, potrzebują wsparcia.
Większość wskaźników KPI produktów można podzielić na pięć kategorii. Przyjrzyjmy się im 👇
| Kategoria | Skup się | Przykłady |
| Przychody | Wzrost | Miesięczne przychody cykliczne, średni przychód na użytkownika i kwota wydawana przez klientów w całym okresie użytkowania produktu. |
| Klient | Zadowolenie | Jak bardzo prawdopodobne jest, że klienci polecą Cię innym, jak bardzo są zadowoleni, ilu z nich pozostaje, a ilu odchodzi |
| Proces | Wydajność | Ile czasu zajmuje wprowadzenie nowej funkcji, jak często zespół może publikować aktualizacje i jak szybko eksperymenty przechodzą od pomysłu do wdrożenia. |
| Wydajność | Niezawodność | Jak szybko ładuje się produkt, jak często występują błędy i jak stabilny jest system podczas szczytowego obciążenia. |
| Zaangażowanie | Zastosowanie | Ilu użytkowników osiąga moment olśnienia, jak często powracają, jak długo trwają sesje i z jakich funkcji faktycznie korzystają. |
Twórz przełomowe produkty dzięki przełomowym spostrzeżeniom z ClickUp
Świetni menedżerowie produktu doskonale potrafią tworzyć połączenia. Potrafią dostrzec wskazówki ukryte w opiniach użytkowników. Przekształcają chaotyczną mieszankę pomysłów, liczb i intuicji w jeden kierunek, za którym może podążać cały zespół.
ClickUp pomaga w tym.
Na przykład ClickUp Brain przekształca surowe dane wejściowe w jasne informacje, które Twój zespół może wykorzystać do lepszego zarządzania produktami.
A kiedy już zdobędziesz te informacje, ClickUp dla zespołów produktowych pomoże Ci utrzymać tempo. Pomysły trafiają do dokumentów, dokumenty zamieniają się w zadania, a zadania stają się planami działania. Dzięki gotowym szablonom ClickUp zawsze masz odpowiedni start!
Zarejestruj się w ClickUp już dziś i zobacz, jak przekształca te momenty olśnienia w namacalny postęp.
Często zadawane pytania (FAQ)
ClickUp Brain to jedno z najwyżej ocenianych narzędzi AI dla menedżerów produktu, działające bezpośrednio w Twoim obszarze roboczym. Pobiera kontekst z zadań, dokumentów, komentarzy i załączników, a następnie przekształca te informacje w podsumowania i tematy, na podstawie których można podjąć działania. Jeśli Twój zespół już zarządza badaniami, zgłoszeniami lub notatkami z wywiadów w ClickUp, daje to jedno miejsce do gromadzenia i analizowania opinii bez konieczności dodawania kolejnego narzędzia do stosu.
Sztuczna inteligencja identyfikuje wzorce między cechami produktu a wynikami, analizując dane historyczne. Analizuje krzywe adopcji funkcji, wskaźniki zaangażowania użytkowników, wpływ na przychody i wzorce użytkowania z poprzednich premier. Oceniając nowe funkcje, AI porównuje je z podobnymi funkcjami historycznymi i przewiduje prawdopodobną wydajność.
Nie. AI zajmuje się analizą danych i rozpoznawaniem wzorców, ale zarządzanie produktem wymaga strategicznego myślenia, zarządzania interesariuszami i kreatywnego rozwiązywania problemów, czego AI nie jest w stanie powielić. AI pokazuje, jakie wzorce występują w danych. To Ty nadal decydujesz, dlaczego te wzorce są ważne i jak je wykorzystać.
Aby zintegrować spostrzeżenia AI z planem działania produktu, stwórz powtarzalną pętlę, w której AI analizuje zachowania użytkowników, sygnały rynkowe i wydajność produktu w celu wykrycia wzorców lub możliwości. Wykorzystaj te spostrzeżenia bezpośrednio w procesie ustalania priorytetów (np. ocena wpływu, ocena możliwości) i użyj ich do potwierdzenia lub podważenia założeń planu działania. Na koniec zmierz, jak decyzje oparte na AI wpływają na przyjęcie, utrzymanie i przychody, i z czasem udoskonalaj tę pętlę.
Potrzebujesz trzech rodzajów danych: danych behawioralnych (co robią użytkownicy), informacji zwrotnych dotyczących jakości (co mówią użytkownicy) oraz wskaźników biznesowych (co generuje wartość). Dane behawioralne pochodzą z analiz produktów w trakcie śledzenia działań użytkowników. Informacje zwrotne dotyczące jakości pochodzą z zgłoszeń do wsparcia technicznego, wywiadów i ankiet. Wskaźniki biznesowe obejmują przychody, wskaźniki utrzymania klientów i aktywacji. AI działa najlepiej, gdy może skorelować wszystkie trzy rodzaje danych, a następnie połączyć je z wpływem na biznes.