วิธีที่ AI สร้างช่วงเวลาแห่งการค้นพบสำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์

เมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา การทำความเข้าใจว่าทำไมผู้ใช้ถึงเลิกใช้งานในขั้นตอนใดขั้นตอนหนึ่งนั้น หมายถึงการรวบรวมข้อมูลที่กระจัดกระจายเข้าด้วยกัน ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลวิเคราะห์ บันทึกการสัมภาษณ์ รายงานภายใน และบ่อยครั้งต้องรอข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเป็นเวลานาน

ปัญญาประดิษฐ์ได้เปลี่ยนแปลงสิ่งนั้นไปแล้ว ในระหว่างการค้นพบ ทีมงานสามารถค้นพบรูปแบบต่างๆ จากข้อมูลการใช้งานและข้อเสนอแนะเชิงคุณภาพได้รวดเร็วยิ่งขึ้น คุณสามารถถามคำถามที่เจาะจง เช่น ทำไมผู้ใช้ถึงละทิ้งกระบวนการ และได้รับมุมมองที่ชัดเจนยิ่งขึ้นเกี่ยวกับสิ่งที่อาจก่อให้เกิดความขัดข้อง

AI สามารถช่วยวิเคราะห์การโต้ตอบของผู้ใช้ แสดงแนวโน้มพฤติกรรม และเปิดเผยช่วงเวลาแห่งการค้นพบที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งหากต้องทำด้วยมือจะต้องใช้เวลานานกว่ามาก

ในคู่มือนี้ เราจะพาคุณไปดูว่าข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เกิดขึ้นได้อย่างไร และวิธีใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อตัดสินใจเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ได้แม่นยำและรวดเร็วยิ่งขึ้น

⭐ แม่แบบแนะนำ

หากคุณต้องการที่เดียวในการจัดระเบียบเป้าหมาย, ปรับทีมให้สอดคล้องกัน, และจัดลำดับความสำคัญของฟีเจอร์ตามเส้นทางของผู้ใช้,แม่แบบกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ของ ClickUpเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี. มันมอบวิธีการให้ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ในการเชื่อมโยงความต้องการของลูกค้าไปสู่การตัดสินใจที่มีผลกระทบสูง.

รับเทมเพลตฟรี

ทุกครั้งที่ผู้ใช้ของคุณเห็นความต้องการของพวกเขาสะท้อนออกมาในเวอร์ชันใหม่ นั่นคือ 'ช่วงเวลาแห่งการตระหนักรู้' ที่กำลังเกิดขึ้นจริง!

ช่วงเวลาแห่งการตระหนักรู้ในด้านการจัดการผลิตภัณฑ์คืออะไร?

ช่วงเวลาที่เข้าใจอย่างฉับพลันเป็นจุดสำคัญในเส้นทางการใช้งานของผู้ใช้ เมื่อผู้ใช้ได้พบกับคุณค่าหลักของผลิตภัณฑ์ของคุณ นี่คือช่วงเวลาที่พวกเขาตระหนักถึงคุณค่าที่แท้จริงของผลิตภัณฑ์ของคุณ

ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ค้นพบและเพิ่มประสิทธิภาพช่วงเวลาแห่งความประทับใจได้อย่างไร

มาดูกันว่าผู้จัดการผลิตภัณฑ์ค้นพบช่วงเวลาแห่งการตระหนักรู้เหล่านี้ได้อย่างไร 👇

โปรดจำไว้ว่าคุณจะไม่บังเอิญพบกับช่วงเวลาแห่งการค้นพบโดยบังเอิญ คุณค้นพบสิ่งเหล่านั้นได้โดยการเปรียบเทียบผู้ใช้ที่ประสบความสำเร็จกับผู้ใช้ที่เลิกใช้บริการอย่างเป็นระบบ และระบุพฤติกรรมที่ทำให้กลุ่มหนึ่ง เริ่มยึดติด ในขณะที่อีกกลุ่มหนึ่งเลิกไป

ทำไม AI จึงเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับการค้นพบข้อมูลเชิงลึกของผลิตภัณฑ์

โลกคาดว่าจะสร้างข้อมูลประมาณ 181 เซตตะไบต์ ซึ่งเป็นจำนวนมหาศาลเมื่อคิดถึงว่าข้อมูลจำนวนมากนี้ต้องผ่านมือของผู้จัดการโครงการ

หนึ่งนาทีคุณกำลังอ่านความคิดเห็นของผู้ใช้ อีกนาทีหนึ่งคุณกำลังดูแดชบอร์ด แล้วทันใดนั้นคุณก็จมอยู่กับตั๋วสนับสนุนมากมาย สงสัยว่าสัญญาณใดที่สำคัญที่สุด

เราเข้าใจแล้ว มันเยอะจริงๆ

แต่ AI เปลี่ยนประสบการณ์ไปอย่างสิ้นเชิง! อย่างไร?

แทนที่จะรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากการสัมภาษณ์ การวิเคราะห์ผู้ใช้ และตั๋วงานเข้าด้วยกันด้วยตนเอง AI ช่วยให้ผู้จัดการผลิตภัณฑ์สามารถบีบอัดสัญญาณดิบให้เป็นรูปแบบได้แนวโน้มการจัดการผลิตภัณฑ์ที่ชัดเจนในขณะที่ทีมต้องดิ้นรนเพื่อตามทันความซับซ้อนของข้อมูลที่เพิ่มขึ้น

มาดูรายละเอียดเพิ่มเติมกันเถอะ 👇

รูปแบบพฤติกรรมของพื้นผิว

ระบบ AI ระบุจุดเสียดสี, เส้นทางผู้ใช้ที่เกิดขึ้นซ้ำ, พฤติกรรมเล็ก ๆ น้อย ๆ, และรูปแบบต่าง ๆ ในกลุ่มผู้ใช้ต่าง ๆ โดยเชื่อมโยงสัญญาณจากเหตุการณ์, เซสชั่น, และกลุ่มผู้ใช้ในไม่กี่วินาที ซึ่งช่วยให้ทีมผลิตภัณฑ์เข้าใจว่าผู้ใช้เคลื่อนไหวผ่านขั้นตอนแรก ๆ อย่างไร และจุดที่โมเมนตัมถูกสร้างขึ้นหรือสูญเสียไป

สนับสนุนการตัดสินใจด้วยสัญญาณคาดการณ์ล่วงหน้า

แบบจำลอง AI สามารถประมาณความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ต่าง ๆ เช่น การสูญเสียลูกค้า การนำฟีเจอร์ใหม่มาใช้ หรือการตอบสนองต่อแผนงานสำคัญได้ สัญญาณคาดการณ์เหล่านี้ช่วยให้ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ (PM) ทดสอบความเหมาะสมของการตัดสินใจภายใต้แรงกดดัน ก่อนที่จะลงเวลา ทรัพยากรทางวิศวกรรม และเงินทุนจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

เปลี่ยนข้อมูลเชิงคุณภาพให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึก

ป้อนความคิดเห็นของผู้ใช้ AI, การสัมภาษณ์, หรือตั๋วสนับสนุน และมันจะจัดระเบียบอย่างรวดเร็วเป็นธีม, การเปลี่ยนแปลงของความรู้สึก, และโอกาสที่เกิดขึ้นใหม่. PM จะได้รับความชัดเจนโดยไม่ต้องเสียเวลาหลายชั่วโมงในการติดแท็ก, จัดเรียง, และอ่านซ้ำข้อมูลเดิม.

รวมแหล่งข้อมูลที่แยกจากกันให้เป็นหนึ่งเดียว

AI รวมการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์, กระแสความคิดเห็น, โปรไฟล์ลูกค้า, และผลการทดลองเข้าไว้ในชั้นข้อมูลเชิงลึกเดียว ด้วยบริบทที่ไม่ถูกแยกออกจากกันในเครื่องมือต่างๆ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์สามารถเชื่อมโยงข้อมูลได้เร็วขึ้น, ตรวจสอบสมมติฐานได้เร็วขึ้น, และได้รับประสบการณ์การค้นพบหลายครั้งแทนที่จะรอการเปิดเผยครั้งใหญ่เพียงครั้งเดียว

5 วิธีที่ AI เปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ของผลิตภัณฑ์

ตามการศึกษาล่าสุด พบว่า92% ของผู้จัดการผลิตภัณฑ์เชื่อว่าAI จะมีผลกระทบที่ยาวนานต่อการจัดการผลิตภัณฑ์

ด้วยระดับความคาดหวังเช่นนี้ จึงไม่น่าแปลกใจที่ AI ได้กลายเป็นส่วนสำคัญของกลยุทธ์การจัดการผลิตภัณฑ์ในยุคปัจจุบัน

1. การสังเกตเห็นรูปแบบที่มนุษย์มักมองข้าม

มนุษย์สามารถดูข้อมูลได้เพียงจำนวนจำกัดเท่านั้น แต่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถสแกนการโต้ตอบนับล้านครั้งและชี้ให้เห็นรูปแบบที่เรามองข้ามได้ง่าย

ClickUp Brain สามารถแสดงให้คุณดู ⭐

🚀 ข้อได้เปรียบของ ClickUp: ด้านล่างนี้ เราจะแสดงให้คุณเห็นวิธีการเขียนเอกสารข้อกำหนดผลิตภัณฑ์ (PRD) ที่ยอดเยี่ยม ซึ่งสามารถทำได้ภายในพื้นที่ทำงาน ClickUp ของคุณ

2. ทำนายสิ่งที่ผู้ใช้อาจทำต่อไป

นอกเหนือจากการบอกคุณว่าอะไรได้เกิดขึ้นแล้ว AI ยังสามารถทำนายอย่างกว้าง ๆ ได้ว่าอะไรน่าจะเกิดขึ้นต่อไป

ช่วยในการคาดการณ์:

การมองเห็นล่วงหน้าในลักษณะนี้ช่วยให้ผู้จัดการผลิตภัณฑ์มีเวลาในการดำเนินการตั้งแต่เนิ่น ๆ (ป้องกันไว้ดีกว่าแก้ไขภายหลัง)!

ในประเด็นนี้ นี่คือเครื่องมือแบบไม่ต้องเขียนโค้ดที่คุณต้องมีในชีวิตในฐานะผู้จัดการผลิตภัณฑ์

3. ทำความเข้าใจความรู้สึกของผู้ใช้จากปริมาณข้อมูลความคิดเห็นที่มหาศาล

การวิจัยผู้ใช้มีคุณค่า แต่การขยายขอบเขตไปยังความคิดเห็น รีวิว หรือตั๋วหลายพันรายการนั้นเป็นเรื่องยาก อย่างไรก็ตาม AI คือสิ่งที่ทำให้เป็นไปได้ในวิธีที่เราไม่สามารถจินตนาการได้!

ด้วยการประมวลผลภาษาธรรมชาติ, AI สามารถวิเคราะห์ได้อย่างรวดเร็ว:

มันสามารถระบุหัวข้อทั่วไปและความไม่พอใจ รวมถึงอารมณ์โดยรวมของกลุ่มผู้ใช้ของคุณได้

4. การค้นหาส่วนกลุ่มผู้ใช้ที่เล็กแต่สำคัญ

AI ช่วยให้คุณค้นพบกลุ่มย่อยที่มีรูปแบบเฉพาะตัวซึ่งคุณอาจไม่สังเกตเห็นด้วยตนเอง

อาจรวมถึง:

5. การจับแนวโน้มที่ไม่ปกติก่อนที่มันจะกลายเป็นปัญหา

บางข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าที่สุดปรากฏขึ้นเมื่อมีสิ่งที่ไม่คาดคิดเกิดขึ้น. AI ยอดเยี่ยมในการค้นหาสิ่งใดก็ตามที่ดูไม่ปกติ.

ซึ่งอาจรวมถึง:

เปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกให้เป็นการปฏิบัติ: การผสาน AI กับกระบวนการทำงานของผลิตภัณฑ์

ตามรายงานสถานะการจัดการผลิตภัณฑ์พบว่ามากกว่าครึ่งหนึ่งของทีมผลิตภัณฑ์ได้ระบุกรณีการใช้งาน AI แรกของพวกเขาแล้ว เกือบหนึ่งในห้าของทีมกำลังใช้ AI ในหลายส่วนของกระบวนการทำงานของพวกเขา

แม้จะมีแรงผลักดันนี้ การตัดสินใจหลักในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ยังคงเป็นแบบแมนนวลเป็นส่วนใหญ่สำหรับหลายทีม

ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถสร้างความแตกต่างที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในที่นี้

แต่เพียงข้อมูลเชิงลึกนั้นไม่เพียงพอ พวกมันจำเป็นต้องมีชีวิตอยู่ในเครื่องมือการจัดการผลิตภัณฑ์ที่การค้นพบสามารถเชื่อมต่อโดยตรงกับการวางแผน การดำเนินการ และการวัดผล

สำหรับสิ่งนี้ClickUpคือตัวเลือกที่ดีที่สุด. มันคือเวิร์กสเปซ AI แบบรวมระบบตัวแรกของโลกที่รวมเครื่องมือและกระบวนการทำงานของคุณไว้ในแพลตฟอร์มเดียว.

มาเจาะลึกกันให้มากขึ้น

ตัวอย่างเช่นClickUp สำหรับทีมผลิตภัณฑ์ให้คุณจัดการแผนงาน, สปรินต์ และการเปิดตัวได้ในที่เดียว (โดยไม่ต้องมีเครื่องมือมากมาย😮‍💨)

ภายในพื้นที่ทำงาน คุณสามารถวางแผนวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์ทั้งหมด จัดเก็บเอกสาร กระดานไวท์บอร์ด งาน และแดชบอร์ดให้เชื่อมโยงกัน และรวบรวมงานด้านการพัฒนา การออกแบบ และการนำผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาดไว้ในมุมมองเดียว

ฟังจากผู้อำนวยการฝ่ายบริหารผลิตภัณฑ์ของLulu Press, Nick Foster,

วิศวกรและผู้จัดการผลิตภัณฑ์ของเราต้องเสียเวลาไปกับการอัปเดตสถานะด้วยตนเองระหว่าง Jira กับเครื่องมืออื่น ๆ อยู่ตลอดเวลา ด้วย ClickUp เราสามารถประหยัดเวลาที่สูญเสียไปกับงานซ้ำซ้อนได้หลายชั่วโมง ยิ่งไปกว่านั้น เรายังสามารถเร่งการปล่อยผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาดได้เร็วขึ้น ด้วยการปรับปรุงการส่งต่องานระหว่างฝ่าย QA, ทีมเขียนเนื้อหาทางเทคนิค และฝ่ายการตลาดให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

และหนึ่งในไฮไลท์ที่ใหญ่ที่สุดคือ ClickUpBrain—ปัญญาประดิษฐ์ที่เข้าใจบริบท

ClickUp Brain ช่วยผู้จัดการผลิตภัณฑ์ค้นหาช่วงเวลาแห่งการค้นพบได้อย่างไร

มีหลายกรณี ตัวอย่างเช่น 👇

สรุปการสัมภาษณ์ผู้ใช้, ตั๋วสนับสนุน, หรือข้อมูลการสำรวจ

คุณรู้ไหมว่าช่วงเวลาที่ใครบางคนในที่ประชุมพูดว่า 'ผู้ใช้กำลังพูดถึงเรื่องนี้ว่าอย่างไรกันแน่?'…และคุณก็ รู้ คำตอบอยู่ แต่คำตอบนั้นกระจายอยู่ในตั๋วสนับสนุน 400 ใบและการส่งออกแบบสำรวจที่ไร้ระเบียบ แต่ไม่ใช่กับ Brain!

ทำการสัมภาษณ์ผู้ใช้ คุณจัดเก็บบทสัมภาษณ์และบันทึกที่ดึงจากการสนทนา ซึ่งถูกย่อมาจากClickUp AI Notetaker

จากนั้นให้ ClickUp Brain สรุปประเด็นปัญหาหลัก จัดกลุ่มตามบุคลิกหรือกลุ่มเป้าหมาย และดึงคำพูดที่เป็นตัวแทนสำหรับแต่ละหัวข้อ

รูปแบบเหล่านี้เผยให้เห็นอะไรเกี่ยวกับกระบวนการเริ่มต้นใช้งาน? พวกมันแสดงให้เห็นว่าผู้ใช้รับรู้คุณค่าหลักของผลิตภัณฑ์เป็นครั้งแรกที่ไหน ซึ่งสอดคล้องอย่างใกล้ชิดกับแนวคิดที่กว้างขึ้นของช่วงเวลาที่ผู้ใช้เข้าใจและยอมรับผลิตภัณฑ์อย่างแท้จริง

สำหรับตั๋วสนับสนุน, ClickUp Brain สามารถ 👇

สร้างเอกสารข้อกำหนดผลิตภัณฑ์จากกลุ่มข้อมูลเชิงลึก

ไม่มีอะไรเทียบได้กับช่วงเวลาที่คุณสามารถรวบรวมการวิจัยทั้งหมดของคุณให้กลายเป็นชุดของหัวข้อที่ชัดเจน... เพียงเพื่อจะตระหนักว่างานที่แท้จริงเพิ่งจะเริ่มต้นขึ้น ตอนนี้คุณต้องเปลี่ยนกลุ่มเหล่านั้นให้กลายเป็นเอกสาร PRD และทุกคนต้องการมันเมื่อวานนี้!

ด้วย ClickUp Brain เป็นผู้ช่วยภายในพื้นที่ทำงานของคุณ คุณไม่จำเป็นต้องอธิบายบริบทใหม่ทุกครั้ง มันสามารถดึงข้อมูลจากงาน เอกสาร และความคิดเห็นที่มีอยู่แล้วในพื้นที่ทำงานของคุณ เพียงถามว่า 'จากทุกสิ่งที่เรารู้เกี่ยวกับปัญหาการเริ่มต้นใช้งาน ให้สร้างร่างแรกของ PRD'

จากนั้น คุณสามารถกรอกข้อมูลในClickUp Docsด้วยร่างฉบับสมบูรณ์ ซึ่งประกอบด้วย:

⭐ โบนัส: ลองจินตนาการถึงการมีผู้ช่วยเดสก์ท็อปที่ขับเคลื่อนด้วย AI นั่งอยู่ข้างคุณขณะทำงานและรู้ว่าคุณกำลังทำอะไรอยู่ นั่นคือClickUp Brain MAX

Brain MAX สามารถแสดงทุกงานที่เกี่ยวข้อง เอกสาร บันทึกการประชุม หรือไฟล์ที่เชื่อมโยงกับหัวข้อของคุณได้ทันที เพื่อให้ PRD ของคุณอยู่บนพื้นฐานของภาพรวมทั้งหมด และเนื่องจากมันเข้าใจบริบทของพื้นที่ทำงานของคุณอยู่แล้ว คุณจึงไม่ต้องคัดลอกหรือวางอะไรเลย (เพียงแค่ขอร่างที่ปรับปรุงแล้ว และมันจะดึงรายละเอียดทั้งหมดมาให้คุณ)

แต่เวทมนตร์ไม่ได้หยุดอยู่แค่นั้น หากคุณมีคำถามที่เกินกว่าขอบเขตการทำงานของคุณ (เช่น การวิจัยคู่แข่ง แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในอุตสาหกรรม หรือตัวอย่างจากภายนอกทีมของคุณ) Brain MAX สามารถค้นหาข้อมูลจากเว็บหรือเครื่องมือที่เชื่อมต่อของคุณและนำคำตอบมาให้คุณโดยตรง

ยังไม่ต้องพูดถึงว่า หากคุณคิดได้เร็วขึ้นเมื่อพูดออกมา ถ่ายทอดความคิดที่ยังไม่สมบูรณ์ของคุณ และ Brain MAX จะเปลี่ยนสิ่งเหล่านั้นให้กลายเป็นข้อมูลที่ชัดเจนและเหมาะสมกับ PRD ของคุณทันที

ตรวจจับสิ่งกีดขวางหรือการพึ่งพาจากบันทึกการประชุม

ทุกคนยืนยันว่าคุณได้พูดคุยเกี่ยวกับความพึ่งพาที่สำคัญ 'ในการซิงค์ครั้งล่าสุด' แต่ไม่มีใครจำได้ว่าตกลงอะไรกันแน่ ใครเป็นผู้รับผิดชอบ หรือมันกลายเป็นงานที่ต้องทำหรือไม่

ClickUp AI Notetaker แก้ไขปัญหาครึ่งแรกโดยจับภาพการประชุมให้คุณ มันเข้าร่วมการประชุม Zoom, Teams หรือ Google Meet ของคุณ และสร้างเอกสารส่วนตัวโดยอัตโนมัติพร้อมชื่อและวันที่ของการประชุม ผู้เข้าร่วมประชุม ภาพรวม ข้อสรุปสำคัญ รายการตรวจสอบขั้นตอนถัดไป หัวข้อสำคัญ รวมถึงบทถอดความและการบันทึกการประชุมทั้งหมด

ClickUp Brain จะจัดการกับครึ่งหลังโดยการค้นหาความเสี่ยง อุปสรรค และความเชื่อมโยงที่ซ่อนอยู่ในร่างที่ยุ่งเหยิงเหล่านั้นทั้งหมด

เนื่องจากบันทึกเหล่านั้นเชื่อมโยงกลับไปยังพื้นที่ทำงานของคุณ คุณสามารถเปลี่ยนรายการตรวจสอบ 'ขั้นตอนถัดไป' หรืออุปสรรคที่ AI ระบุให้กลายเป็นงานได้โดยตรงจากเอกสาร พร้อมผู้รับผิดชอบ วันที่ครบกำหนด และความสัมพันธ์ที่เชื่อมโยง

จัดลำดับความสำคัญของงานในแผนงานตามผลกระทบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ClickUp Brain ตรวจสอบทั่วทั้งพื้นที่ทำงาน ClickUp ของคุณและดึงสัญญาณที่แท้จริงออกมา โดยสามารถพิจารณาปัจจัยต่างๆ ได้แก่:

จากนั้นมันจะเปลี่ยนทั้งหมดนั้นให้กลายเป็นงานใน ClickUpด้วย:

เพื่อซูมออก,ClickUp Dashboardsให้คุณเห็นภาพรวม. คุณสามารถเห็นได้ว่าทีมของคุณกำลังลงทุนในธีมใด, มีงานที่มีผลกระทบสูงอยู่ระหว่างดำเนินการกี่งาน, ปัญหาของลูกค้าใดที่กำลังได้รับความสนใจ, และความพยายามกำลังถูกเบี่ยงเบนไปสู่การทำงานที่มีคุณค่าต่ำอยู่ที่ใด.

🚀 ข้อได้เปรียบของ ClickUp: นำหน้าพฤติกรรมผู้ใช้แบบเรียลไทม์ด้วยSuper Agents คิดถึงพวกเขาเสมือนเป็นเพื่อนร่วมทีม AI ของคุณที่ทำงานเชิงรุกอยู่เบื้องหลัง พวกเขาเฝ้าดูการก่อตัวของข้อมูลเชิงลึกทั่วทั้งพื้นที่ทำงานของคุณและดำเนินการโดยอัตโนมัติ

สิ่งนี้หมายความว่าอย่างไรสำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์:

• ตรวจสอบความคิดเห็นของผู้ใช้, ตั๋ว, และเอกสารโดยอัตโนมัติเพื่อค้นหาหัวข้อที่กำลังเกิดขึ้น
• ตรวจจับจุดเสียดสีซ้ำก่อนที่มันจะปรากฏในรายงานการสูญเสียลูกค้า
• การสรุปข้อมูลสำคัญ การสร้างงาน หรือการแจ้งเตือนเมื่อมีการข้ามเกณฑ์ข้อมูลเชิงลึก
• รักษาแผนที่เส้นทาง, PRDs, และลำดับความสำคัญให้สอดคล้องกับสัญญาณจากผู้ใช้จริงอย่างต่อเนื่อง

สร้างซูเปอร์เอเจนต์คนแรกของคุณด้วย ClickUp 👇

สร้างช่วงเวลาแห่งการค้นพบครั้งต่อไปของคุณด้วยเทมเพลตจาก ClickUp

นี่คือเทมเพลตสำเร็จรูปของ ClickUp ที่สามารถช่วยให้คุณเปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกให้เป็นการกระทำได้ 👇

1. แม่แบบแผนที่การเดินทางของลูกค้า ClickUp

เทมเพลตแผนที่การเดินทางของลูกค้าใน ClickUpเป็นบอร์ดภาพที่ช่วยให้คุณเข้าใจว่าลูกค้าทำอะไร คิดอะไร และรู้สึกอย่างไรในทุกขั้นตอนของประสบการณ์ของพวกเขา แผนที่นี้จัดเรียงแต่ละขั้นตอนเป็นคอลัมน์ เพื่อให้ทีมของคุณสามารถติดตามการกระทำ จุดสัมผัส อารมณ์ จุดเจ็บปวด และความรับผิดชอบทั้งหมดได้ในที่เดียว

รับเทมเพลตฟรี

นี่คือวิธีที่ช่วยให้คุณเปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าให้กลายเป็นการกระทำที่เป็นรูปธรรม:

2. แม่แบบการไหลของผู้ใช้ ClickUp

เทมเพลต ClickUp User Flowช่วยให้คุณวางแผนเส้นทางการใช้งานของผู้ใช้ในผลิตภัณฑ์ของคุณ ตั้งแต่จุดเริ่มต้นไปจนถึงการดำเนินการสำคัญและผลลัพธ์ที่ต้องการ สร้างขึ้นบนClickUp Whiteboards คุณสามารถลาก เชื่อมต่อ และจัดเรียงขั้นตอนต่าง ๆ ได้ตามต้องการ เพื่อให้เห็นภาพรวมของประสบการณ์ผู้ใช้ทั้งหมดได้ในทันที

รับเทมเพลตฟรี

ด้วยรูปแบบการไหลสำเร็จรูป, แบบจำลองหน้าจอ, และตัวเชื่อมต่อทิศทาง คุณสามารถวาดภาพเส้นทางลงทะเบียน, เส้นทางฟีเจอร์, กระบวนการเริ่มต้นใช้งาน, หรือกระบวนการหลายขั้นตอนใด ๆ ที่ผู้ใช้ของคุณต้องผ่านได้อย่างรวดเร็ว

เทมเพลตนี้จะช่วยคุณ:

3. แม่แบบการแนะนำผู้ใช้ใหม่ของ ClickUp

ประสบการณ์การเริ่มต้นใช้งานที่ออกแบบมาอย่างดีมักเป็นจุดเริ่มต้นของช่วงเวลาที่ผู้ใช้เกิดความเข้าใจอย่างฉับพลัน (Aha Moment)แบบฟอร์มการเริ่มต้นใช้งานสำหรับผู้ใช้ใหม่ของ ClickUpช่วยให้คุณสร้างเส้นทางแนะนำที่เปลี่ยนผู้ใช้ใหม่ให้กลายเป็นลูกค้าที่ประสบความสำเร็จ โดยไม่ทำให้ผู้ใช้ (หรือลูกค้า) รู้สึกถูกถาโถมด้วยข้อมูลมากเกินไป

รับเทมเพลตฟรี

โดยสรุป:

ตัวอย่างจากโลกจริง: AI ในการค้นพบผลิตภัณฑ์

ปัญญาประดิษฐ์กำลังกำหนดรูปแบบวิธีที่ทีมสมัยใหม่ค้นหาข้อมูลเชิงลึกและสร้างประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น

นี่คือตัวอย่างบางส่วนที่บริษัทชั้นนำใช้ AI เพื่อสร้างช่วงเวลาที่ลูกค้าประทับใจในผลิตภัณฑ์👇

1. Spotify

Spotify ได้ตั้งมาตรฐานใหม่สำหรับการค้นพบผลิตภัณฑ์ด้วย AI ด้วยฟีเจอร์ต่างๆ เช่นDiscover Weekly,Release Radar และAI DJ รุ่นใหม่ เบื้องหลัง Spotify ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อศึกษาสิ่งที่คุณฟัง ความถี่ในการเล่นซ้ำ สิ่งที่คุณข้าม และสิ่งที่คนที่มีรสนิยมคล้ายคุณชอบ จากนั้นจึงสร้างเพลย์ลิสต์ที่รู้สึกแปลกแต่ตรงใจ มักจะรวมถึงศิลปินหรือแนวเพลงที่คุณไม่เคยค้นหา

จากมุมมองของการค้นพบผลิตภัณฑ์ นี่คือทองคำ Spotify ทดสอบเพลงใหม่ๆ อยู่เสมอรอบๆ ขอบเขตของรสนิยมของคุณและดูว่าอะไรที่ติด ผลลัพธ์คือผลิตภัณฑ์ที่ช่วยให้ผู้ใช้ 'ค้นพบ' คุณค่าใหม่ๆ ทุกสัปดาห์ ในขณะที่ให้ข้อมูลแก่ทีมเกี่ยวกับแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ กลุ่มย่อยเล็กๆ และรูปแบบการฟังที่พวกเขาสามารถใช้เพื่อกำหนดคุณสมบัติในอนาคต

2. อเมซอน

หน้าแรกของ Amazon คือเครื่องมือค้นหาขนาดใหญ่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยใช้การกรองแบบร่วมมือและแบบจำลองการแนะนำ Amazon วิเคราะห์ประวัติการท่องเว็บ การซื้อที่ผ่านมา และพฤติกรรมของผู้ซื้อที่มีรูปแบบคล้ายกัน จากนั้นจึงเติมเต็มฟีดของคุณด้วยสินค้าที่คุณมีแนวโน้มจะต้องการตามสถิติ ส่วน 'ได้รับแรงบันดาลใจจากประวัติการท่องเว็บของคุณ' และ 'ลูกค้าที่ซื้อสินค้านี้ยังซื้อ' ทั้งหมดนี้เป็นการคาดการณ์ของ AI!

สำหรับนักช้อป หมายถึงการค้นหาที่น้อยลงและการตัดสินใจที่รวดเร็วขึ้น สำหรับทีมผลิตภัณฑ์ของ Amazon นี่คือวงจรการให้ข้อมูลย้อนกลับอย่างต่อเนื่องที่แสดงให้เห็นว่าคำแนะนำใดที่นำไปสู่การซื้อ คู่สินค้าใดที่ทำงานร่วมกันได้ดี และลูกค้าตอบสนองต่อการจัดวางเฉพาะอย่างไร จุดที่ผลิตภัณฑ์สร้างความประทับใจเกิดขึ้นเมื่อผู้ใช้ตระหนักว่า Amazon รู้ได้อย่างไรว่าพวกเขาต้องการบางสิ่งบางอย่างก่อนที่พวกเขาจะค้นหาด้วยซ้ำ

3. Grammarly

Grammarly ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อวิเคราะห์วิธีการเขียนของผู้คนในอีเมล เอกสาร และเครื่องมือแชทต่างๆ โดยพิจารณาจากโครงสร้างประโยค การแก้ไขที่แสดงถึงความลังเล อัตราการยอมรับการแก้ไข และประเภทของคำแนะนำที่ผู้ใช้มักเพิกเฉยเป็นประจำ สิ่งนี้ช่วยให้ Grammarly ปรับแต่งการตรวจจับโทนเสียง การเขียนใหม่เพื่อความชัดเจน และคำแนะนำแบบเรียลไทม์ให้รู้สึกเป็นธรรมชาติ

จากมุมมองการค้นพบผลิตภัณฑ์ Grammarly พยายามทดลองรูปแบบการแนะนำใหม่ ๆ ตัวเลือกการเขียนใหม่ และคำแนะนำตามบริบทกับกลุ่มผู้ใช้ขนาดเล็กอย่างต่อเนื่อง มันวัดระยะเวลาที่ผู้ใช้ใช้กับคำแนะนำ ความถี่ที่ผู้ใช้ขยายแผงการเขียนใหม่ของ AI และประเภทของการแก้ไขที่นำไปสู่การเสร็จสิ้นที่สูงขึ้น

4. YouTube

YouTube ใช้แบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกที่วิเคราะห์เวลาการรับชม พฤติกรรมการรับชมซ้ำ ความเร็วในการข้าม และวิธีที่ผู้ชมตอบสนองต่อหัวข้อหรือช่องที่คล้ายกัน แบบจำลองเหล่านี้ขับเคลื่อนหน้าแรก แถว 'ถัดไป' และ 'การผสมผสานเพลย์ลิสต์' ซึ่งมักจะแนะนำผู้สร้างที่คุณไม่เคยรู้จักมาก่อน

จากมุมมองการค้นพบผลิตภัณฑ์ YouTube มักจะแทรกหัวข้อใหม่หรือประเภทเนื้อหาทดลองเข้าไปในคำแนะนำและสังเกตพฤติกรรมของผู้คน เมตริกเช่นเวลาที่อยู่ในหน้า, การละทิ้งก่อนเวลาอันควร, และการคลิกผ่านช่วยให้พวกเขาเห็นช่องว่างที่กำลังเติบโตหรือความเหนื่อยล้าของรูปแบบ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ยังมีอิทธิพลอย่างมากต่อฟีเจอร์ต่างๆ เช่น Shorts และโพสต์ชุมชน

5. เน็ตฟลิกซ์

Netflix ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำความเข้าใจทุกการกระทำเล็กๆ น้อยๆ ของคุณ เช่น สิ่งที่คุณดู จุดที่คุณหยุดชั่วคราว รายการที่คุณเลื่อนเมาส์ไปวาง และระยะเวลาที่คุณใช้ในการตัดสินใจ ทั้งหมดนี้ถูกป้อนเข้าสู่โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ช่วยกำหนดแถวที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคลของคุณ เช่น 'แนะนำสำหรับคุณ' หรือ 'เราคิดว่าคุณจะชอบรายการเหล่านี้' นี่คือเหตุผลที่หน้าแรกของคุณรู้สึกเหมือนรู้อารมณ์ของคุณได้อย่างน่าประหลาดใจ

กล่าวอีกนัยหนึ่ง Netflix กำลังทำการทดลองเล็กๆ กับคุณตลอดเวลา มันจะแทรกซึมเข้าไปในแนวที่ไม่คุ้นเคย รายการใหม่ หรือภาพตัวอย่างที่แตกต่างและดูว่าคุณมีปฏิกิริยาอย่างไร สัญญาณเหล่านั้นช่วยให้ทีมงานสามารถระบุรูปแบบการรับชมใหม่ๆ เข้าใจสิ่งที่ทำให้ผู้ชมหยุดดูนานขึ้น และแม้กระทั่งมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจเกี่ยวกับประเภทของรายการหรือฟีเจอร์ที่จะลงทุนในครั้งต่อไป

ความท้าทายในการนำ AI มาใช้เพื่อการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์

AI ขยายขอบเขตความรู้ที่ทีมผลิตภัณฑ์สามารถเรียนรู้ได้ แต่ในขณะเดียวกันก็เปลี่ยนแปลงลักษณะของปัญหาที่พวกเขาเผชิญ ความซับซ้อนเกิดจากวิธีที่ AI ตีความข้อมูลของคุณ วิธีที่ทีมเข้าใจรูปแบบเหล่านั้น และกระบวนการที่มีอยู่เพื่อนำข้อมูลเชิงลึกไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพ

มาดูกันว่าอะไรเป็นอุปสรรคต่อทีมของเรา 👇

1. การต่อต้านการเปลี่ยนแปลง

เทคโนโลยีใหม่ ๆ มักเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของทีมอยู่เสมอ บางคนกังวลว่า AI จะเข้ามาแทนที่ส่วนหนึ่งของบทบาทหน้าที่ของตน ขณะที่บางคนไม่แน่ใจว่า AI จะเข้ากับกระบวนการทำงานที่มีอยู่ได้อย่างไร หรืออาจมองไม่เห็นคุณค่าในการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมที่เคยชิน แม้เทคโนโลยีจะทำงานได้ดีเพียงใด หากทีมไม่รู้สึกสบายใจกับวิธีการทำงานแบบใหม่ การนำไปใช้ก็ยังคงล่าช้า

2. ความเป็นส่วนตัวและการปฏิบัติตามข้อกำหนด

การวิเคราะห์ด้วย AI อาศัยข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้ที่ละเอียด ซึ่งมาพร้อมกับข้อผูกพันเกี่ยวกับวิธีการเก็บรวบรวม จัดเก็บ และเข้าถึงข้อมูลนั้น กฎระเบียบอย่าง GDPR และ CCPA เพิ่มข้อจำกัดที่ทีมต้องคำนึงถึง และการดำเนินการผิดพลาดอาจส่งผลกระทบต่อความไว้วางใจของผู้ใช้และทำให้องค์กรเสี่ยงต่อปัญหาทางกฎหมาย

3. คุณภาพของข้อมูลและการผสานรวม

การวิจัยแสดงให้เห็นว่าในขณะที่ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล 77%มุ่งมั่นที่จะตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นฐาน แต่มีเพียง 46% เท่านั้นที่ไว้วางใจข้อมูลที่พวกเขาใช้จริง ๆ AI จะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อมันทำงานร่วมกับข้อมูลที่สะอาดและสม่ำเสมอ เมื่อการติดตามเหตุการณ์กระจัดกระจาย ชุดข้อมูลขัดแย้งกัน หรือข้อมูลสำคัญขาดหายไป โมเดลจะไม่สามารถสรุปผลที่น่าเชื่อถือได้

4. ความกังวลเกี่ยวกับต้นทุนและผลตอบแทนจากการลงทุน

AI ต้องการการลงทุนในเครื่องมือ, การฝึกอบรม, และการสนับสนุน. สำหรับทีมหลาย ๆ ทีม, ค่าใช้จ่ายเริ่มต้นอาจรู้สึกไม่เกี่ยวข้องกับผลลัพธ์ในระยะสั้นที่พวกเขาสามารถวัดได้. ทีมเล็ก ๆ หรือผลิตภัณฑ์ในระยะเริ่มต้นอาจรู้สึกถึงสิ่งนี้มากขึ้นเพราะทรัพยากรมีจำกัดและความคาดหวังสูง.

ตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPIs) และตัวชี้วัดความสำเร็จ

KPIs คือสัญญาณชีพของผลิตภัณฑ์ของคุณ พวกมันแสดงให้เห็นว่าผลิตภัณฑ์ของคุณมีสุขภาพดีเพียงใด กำลังเติบโตในส่วนใด และส่วนใดที่ต้องการความสนใจ

AI ทำให้การติดตามKPI การจัดการผลิตภัณฑ์เหล่านี้ง่ายขึ้นแบบเรียลไทม์โดยการเชื่อมโยงข้อมูลการใช้งานผลิตภัณฑ์, ข้อเสนอแนะจากลูกค้า, และสัญญาณรายได้ ซึ่งช่วยให้คุณเข้าใจว่ามีผู้ใช้จำนวนเท่าใดที่ถึงจุด aha moment และผู้ใช้ที่เลิกใช้บริการต้องการการสนับสนุนที่ใด

KPI ของผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่จะแบ่งออกเป็น 5 หมวดหมู่ มาดูกัน 👇

สร้างผลิตภัณฑ์ที่ก้าวล้ำจากข้อมูลเชิงลึกที่ก้าวล้ำด้วย ClickUp

ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่ยอดเยี่ยมคือผู้ที่สามารถเชื่อมโยงจุดต่าง ๆ ได้เป็นอย่างดี พวกเขาสามารถมองเห็นเบาะแสที่ซ่อนอยู่ในคำติชมของผู้ใช้ได้ พวกเขาสามารถเปลี่ยนส่วนผสมที่ยุ่งเหยิงของความคิด ตัวเลข และสัญชาตญาณให้กลายเป็นทิศทางเดียวที่ทีมสามารถรวมกำลังใจได้

ClickUp ช่วยในเรื่องนี้

ตัวอย่างเช่น ClickUp Brain สามารถเปลี่ยนข้อมูลดิบให้กลายเป็นความหมายที่ชัดเจน ซึ่งทีมของคุณสามารถนำไปใช้ในการบริหารจัดการผลิตภัณฑ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

เมื่อได้รับข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นแล้ว ClickUp สำหรับทีมผลิตภัณฑ์จะช่วยให้คุณรักษาแรงขับเคลื่อนไว้ได้ ไอเดียจะไหลเข้าสู่เอกสาร เอกสารจะกลายเป็นงาน และงานจะกลายเป็นแผนงาน และด้วยเทมเพลต ClickUp ที่สร้างไว้ล่วงหน้า คุณจึงเริ่มต้นได้อย่างถูกต้องทุกครั้ง!

สมัครใช้ ClickUp วันนี้และดูว่ามันเปลี่ยนช่วงเวลาแห่งการค้นพบให้กลายเป็นความก้าวหน้าที่เป็นรูปธรรมได้อย่างไร

คำถามที่พบบ่อย (FAQs)

ClickUp Brain เป็นหนึ่งในเครื่องมือ AI ที่ได้รับการจัดอันดับสูงสุดสำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ ทำงานโดยตรงภายในพื้นที่ทำงานของคุณ มันดึงบริบทจากงาน เอกสาร ความคิดเห็น และไฟล์แนบ แล้วแปลงข้อมูลเหล่านั้นเป็นสรุปและธีมที่คุณสามารถดำเนินการได้ หากทีมของคุณจัดการงานวิจัย ตั๋ว หรือบันทึกการสัมภาษณ์ใน ClickUp อยู่แล้ว นี่จะช่วยให้คุณมีที่เดียวในการรวบรวมและทำความเข้าใจข้อมูลย้อนกลับโดยไม่ต้องเพิ่มเครื่องมืออื่นเข้าไปในชุดการทำงาน

ระบบ AI ระบุรูปแบบระหว่างลักษณะของผลิตภัณฑ์กับผลลัพธ์โดยการวิเคราะห์ข้อมูลทางประวัติศาสตร์. ระบบ AI จะตรวจสอบเส้นโค้งการยอมรับคุณสมบัติ, ตัวชี้วัดการมีส่วนร่วมของผู้ใช้, ผลกระทบต่อรายได้, และรูปแบบการใช้งานจากการเปิดตัวในอดีต. เมื่อประเมินคุณสมบัติใหม่, ระบบ AI จะเปรียบเทียบกับคุณสมบัติทางประวัติศาสตร์ที่คล้ายกันและทำนายประสิทธิภาพที่น่าจะเป็นไปได้.

ไม่. AI จัดการกับการวิเคราะห์ข้อมูลและการจดจำรูปแบบ แต่การจัดการผลิตภัณฑ์ต้องการการคิดเชิงกลยุทธ์ การจัดการผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และการแก้ปัญหาอย่างสร้างสรรค์ที่ AI ไม่สามารถจำลองได้ AI บอกคุณว่ามีรูปแบบใดบ้างในข้อมูลของคุณ แต่คุณยังคงต้องตัดสินใจว่าทำไมรูปแบบเหล่านั้นจึงมีความสำคัญและจะจัดการกับมันอย่างไร

เพื่อผสานข้อมูลเชิงลึกจาก AI เข้ากับแผนพัฒนาผลิตภัณฑ์ของคุณ ให้สร้างวงจรที่สามารถทำซ้ำได้ โดยให้ AI วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ สัญญาณจากตลาด และประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ เพื่อค้นหาแนวโน้มหรือโอกาสใหม่ๆ จากนั้นนำข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นเข้าสู่กระบวนการจัดลำดับความสำคัญโดยตรง (เช่น การให้คะแนนผลกระทบ การประเมินขนาดโอกาส) และใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อตรวจสอบหรือท้าทายสมมติฐานในแผนพัฒนา สุดท้าย วัดผลว่าการตัดสินใจที่ได้รับข้อมูลจาก AI ส่งผลต่อการยอมรับ การรักษาลูกค้า และรายได้อย่างไร พร้อมทั้งปรับปรุงวงจรนี้อย่างต่อเนื่อง

คุณต้องการข้อมูลสามประเภท: ข้อมูลพฤติกรรม (สิ่งที่ผู้ใช้ทำ), ข้อมูลเชิงคุณภาพ (สิ่งที่ผู้ใช้พูด), และตัวชี้วัดทางธุรกิจ (สิ่งที่ขับเคลื่อนคุณค่า). ข้อมูลพฤติกรรมได้มาจากการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ที่ติดตามการกระทำของผู้ใช้. ข้อมูลเชิงคุณภาพได้มาจากตั๋วการสนับสนุน, การสัมภาษณ์, และการสำรวจ. ตัวชี้วัดทางธุรกิจรวมถึงรายได้, อัตราการรักษาผู้ใช้, และอัตราการเปิดใช้งาน. AI ทำงานได้ดีที่สุดเมื่อสามารถเชื่อมโยงข้อมูลทั้งสามประเภทได้ และจากนั้นเชื่อมโยงสิ่งนั้นกับผลกระทบทางธุรกิจ.