Birkaç yıl önce, kullanıcıların belirli bir adımda neden ayrıldığını anlamak, dağınık girdileri bir araya getirmek anlamına geliyordu: analitik veriler, görüşme notları, iç raporlar ve genellikle daha derin veri desteği için uzun bir bekleme süresi.
AI bunu değiştirdi. Keşif aşamasında, takımlar kullanım verileri ve niteliksel geri bildirimler arasında çok daha hızlı bir şekilde kalıpları ortaya çıkarabilir. Kullanıcıların bir akışı neden terk ettikleri gibi odaklanmış bir soru sorabilir ve sürtüşmeye neden olabilecek unsurları daha net bir görünümde görebilirsiniz.
AI, kullanıcı etkileşimlerini analiz etmeye, davranış eğilimlerini vurgulamaya ve manuel olarak belirlenmesi çok daha uzun sürecek potansiyel aha anlarını ortaya çıkarmaya yardımcı olabilir.
Bu kılavuzda, bu içgörülerin nasıl ortaya çıktığını ve daha keskin, daha hızlı ürün kararları almak için bunları nasıl kullanabileceğinizi ele alacağız.
⭐ Öne Çıkan Şablon
Hedefleri organize etmek, takımları uyumlu hale getirmek ve kullanıcı yolculuğuna göre özelliklere öncelik vermek için tek bir yer arıyorsanız, ClickUp Ürün Stratejisi Şablonu iyi bir başlangıç noktasıdır. Ürün yöneticilerine, müşteri ihtiyaçlarını yüksek etkili kararlarla ilişkilendirme imkanı sunar.
Kullanıcılarınız ihtiyaçlarının bir sürümde yansıtıldığını her gördüklerinde, bu bir "aha anı"nın gerçekleşmesidir!
Ürün Yönetiminde Aha Anları Nedir?
Aha anı, kullanıcının ürününüzün temel değerini keşfettiği kullanıcı yolculuğundaki bir dönüm noktasıdır. Bu, kullanıcının ürününüzün değerini fark ettiği andır.
🎯 Aha anları örnekleri:
- ClickUp'ta yeni bir kullanıcı ilk ş akışını bağlar ve görevlerin, belgelerin, AI'nın ve gösterge panellerinin tek bir yerde nasıl bir araya geldiğini görür.
- Bir MS Teams kullanıcısı proje güncellemelerini gönderir ve işbirliğinin e-posta konu başlıklarından daha sorunsuz olduğunu fark eder.
- Bir Figma tasarımcısı bir prototipi paylaşır ve takım arkadaşlarının yorumlarını gerçek zamanlı olarak izler, canlı işbirliğinin gücünü anlar.
Ürün yöneticileri "aha" anlarını nasıl keşfediyor ve optimize ediyor?
Ürün yöneticilerinin bu aha anlarını nasıl ortaya çıkardıklarına bir göz atalım 👇
- Müşteri tutma kohort analizi: Müşteri tutan kullanıcıları, ayrılan kullanıcılardan ayıran bir veya iki eylemi bulun.
- Kullanıcı görüşmeleri ve oturum kayıtları: Kullanıcıların ne zaman heyecanlandığını ve "Ah, şimdi anladım!" dediğini izleyin.
- Anketler: Sadık kullanıcılarınıza "[Ürün] olmadan yaşayamayacağınızı fark ettiğiniz an ne zamandı?" diye sorun.
- A/B testi onboarding akışları: Farklı yollar deneyin ve kaç kullanıcının beklenen Aha Anına ulaştığını ve bunun kullanıcı tutma oranını nasıl etkilediğini ölçün.
- Onboarding'i yeniden tasarlayın: Sürtüşmeleri ortadan kaldırın ve yeni kullanıcıları anahtar eyleme kelimenin tam anlamıyla yönlendirin (ör. Figma'nın eğitim dosyası).
Aha anlarına tesadüfen rastlamayacağınızı unutmayın. Bunları, başarılı kullanıcıları ayrılan kullanıcılarla sistematik olarak karşılaştırarak ve bir grubun bağlı kalmasını sağlayan davranışları belirleyerek ortaya çıkarabilirsiniz.
Aha anını ölçmeAha anı, ancak tutarlı bir şekilde gözlemlenebiliyorsa yararlıdır. Bunu, müşteri tutma ile bağlantılı belirli bir davranış olarak tanımlayın ve ardından bir ürün dönüm noktası gibi ölçün.
- Davranış: değeri gösteren eylem (örnek: "ilk otomasyonu oluşturdu")
- Zaman aralığı: ne kadar sürede gerçekleşmesi gerektiği (örnek: "48 saat içinde")
- Etkinleştirme oranı: buna ulaşan kullanıcıların yüzdesi
- Müşteri tutma oranındaki artış: bunu başaran kullanıcılar, başaramayanlara göre daha fazla müşteri tutuyor mu?
- Yol analizi: Hedefe en hızlı şekilde ulaşmayı öngören adımlar hangileridir?
Bu, "havalı konsept" ile "uygulanabilir ürün metriği" arasındaki döngüyü kapatır.
👀 Biliyor muydunuz? İnsanlar laboratuvar görevlerinde " Aha!" anı yaşadıklarında, beyinlerinin belirli bölgeleri harekete geçer. Beyin, mantık ve duygu merkezlerini aynı anda harekete geçirir. Bu kombinasyon, içgörülerin ani hissedilmesini sağlar ve hafızada daha uzun süre kalmasını sağlar.
AI, Ürün İçgörüleri Keşfi için Neden Bir Dönüm Noktasıdır?
Dünyanın yaklaşık 181 zettabayt veri üreteceği tahmin ediliyor. Bu, ürün yöneticilerinin ne kadar çok veriyle uğraştığını düşündüğünüzde çok büyük bir rakam.
Bir dakika önce kullanıcı geri bildirimlerini okuyorsunuz, bir dakika sonra gösterge paneline bakıyorsunuz, sonra birdenbire destek biletleriyle boğuşuyorsunuz ve hangi sinyalin en önemli olduğunu merak ediyorsunuz.
Anlıyoruz, bu çok fazla.
Ancak AI, deneyimi tamamen değiştiriyor! Nasıl?
AI, ürün yöneticilerinin görüşmeler, kullanıcı analizleri ve biletlerden elde edilen içgörüleri manuel olarak bir araya getirmek yerine, ham sinyalleri kalıplara sıkıştırmalarına yardımcı olur. Takımlar artan veri karmaşıklığına ayak uydurmakta zorlanırken, bu ürün yönetimi trendini belirleyen bir unsurdur.
Bunu daha ayrıntılı olarak inceleyelim 👇
Davranış kalıplarını ortaya çıkarır
AI, etkinliklerden, oturumlardan ve kohortlardan gelen sinyalleri saniyeler içinde ilişkilendirerek farklı kullanıcı segmentleri arasında sürtünme noktalarını, tekrarlanan kullanıcı yollarını, mikro davranışları ve kalıpları belirler. Bu, ürün takımlarının kullanıcıların erken akışlarda nasıl hareket ettiğini ve momentumun nerede yaratıldığını veya kaybedildiğini anlamasına yardımcı olur.
📚 Ayrıca okuyun: Ürün yöneticileri ve mühendisler nasıl birlikte iş yapabilir?
Tahmin sinyalleriyle kararları destekler
AI modelleri, müşteri kaybı, özellik benimseme veya yol haritası bahsine verilen yanıt gibi sonuçların olasılığını tahmin edebilir. Bu öngörü sinyalleri, ürün yöneticilerinin zaman, mühendislik çabası ve paydaş sermayesi ayırmadan önce kararlarını baskı testi yapmalarına yardımcı olur.
Nitel verileri istihbarata dönüştürür
AI'ya kullanıcı yorumlarını, röportajları veya destek biletlerini girin, AI bunları hızlı bir şekilde temalara, duygu değişimlerine ve ortaya çıkan fırsatlara göre düzenler. Ürün yöneticileri, aynı girdileri etiketlemek, sıralamak ve tekrar okumak için saatler harcamadan netlik kazanır.
Bağlantısız veri kaynaklarını birleştirir
AI, ürün analitiği, geri bildirim akışları, müşteri profilleri ve deneme sonuçlarını tek bir içgörü katmanında bir araya getirir. Artık bağlam farklı araçlara dağılmadığı için, ürün yöneticileri noktaları daha hızlı birleştirebilir, varsayımları daha erken doğrulayabilir ve tek bir büyük keşif beklemek yerine birden fazla aha anı yaşayabilir.
📮 ClickUp Insight: Anket katılımcılarının %13'ü zor kararlar almak ve karmaşık sorunları çözmek için AI kullanmak istiyor. Ancak, sadece %28'i iş yerinde düzenli olarak AI kullandığını söylüyor.
Olası bir neden: Güvenlik endişeleri! Kullanıcılar, hassas karar verme verilerini harici bir AI ile paylaşmak istemeyebilir. ClickUp, AI destekli problem çözme özelliğini güvenli Çalışma Alanınıza getirerek bu sorunu çözüyor. ClickUp, güvenlik standartları arasında SOC 2 Tip II ve ISO 27001 dahil olmak üzere sertifikaları raporlar.
AI'nın Gizli Ürün Bilgilerini Ortaya Çıkarmasının 5 Yolu
Son zamanlarda yapılan bir araştırmaya göre, ürün yöneticilerinin %92'si AI'nın ürün yönetiminde uzun vadeli bir etki yaratacağına inanıyor.
Bu düzeyde bir beklenti varken, AI'nın modern ürün yönetimi stratejisinin önemli bir parçası haline gelmesi şaşırtıcı değildir.
1. İnsanların genellikle gözden kaçırdığı kalıpları tespit etme
Bir kişinin kendi başına inceleyebileceği veri miktarı sınırlıdır. Öte yandan AI, milyonlarca etkileşimi tarayabilir ve gözden kaçması kolay kalıpları ortaya çıkarabilir.
ClickUp Brain size gösterebilir ⭐
- Hangi eylemler tutarlı bir şekilde dönüşüm veya terk edilmeye yol açıyor (Kullanıcılar belirli bir tıklama veya ekranın hemen ardından terk ediyor mu?)
- Hangi temel özellikler belirli davranışları etkiler (Özellik A ile uzun vadeli müşteri sadakati arasında gizli bir ilişki var mı?)
- Küçük UX sorunlarının sessizce müşteri kaybına yol açtığı durumlar (Küçük bir sürtüşme noktası beklenenden daha fazla hasara mı yol açıyor?)
🚀 ClickUp Avantajı: Aşağıda, ClickUp Çalışma Alanınızda harika bir PRD (Ürün Gereksinimleri Belgesi) yazmanın yollarını gösteriyoruz.
2. Kullanıcıların bir sonraki yapılacak işi tahmin etme
AI, size sadece geçmişte olanları anlatmakla kalmaz, aynı zamanda gelecekte olası gelişmeleri de geniş bir şekilde tahmin edebilir.
Tahmin yapmaya yardımcı olur:
- Hangi kullanıcılar ayrılma eğilimindedir?
- Belirli segmentler hangi temel özellikleri benimseyebilir?
- Bir ürün değişikliğinin etkileşimi veya geliri nasıl etkileyebileceği
Bu tür bir ileriye dönük görünürlük, ürün yöneticilerine erken harekete geçme fırsatı verir (önlem almak, pişman olmaktan iyidir)!
Bu notta, ürün yöneticisi olarak hayatınızda ihtiyacınız olan bazı kodsuz araçları burada bulabilirsiniz.
3. Büyük hacimli geri bildirimlerden kullanıcıların duygularını anlamak
Kullanıcı araştırması çok değerlidir, ancak binlerce yorum, inceleme veya bilet arasında ölçeklendirmek zordur. Ancak, bunu hayal bile edemeyeceğimiz şekillerde mümkün kılan yapay zekadır!
Doğal dil işleme ile AI şunları hızlı bir şekilde analiz edebilir:
- Konuşmaları destekleyin
- NPS veya CSAT yorumları
- Uygulama mağazası yorumları
- Sosyal medya geri bildirimi
- Röportaj transkriptleri
Kullanıcı tabanınızın genel ruh haliyle birlikte ortak temaları ve sıkıntıları belirleyebilir.
4. Küçük ama önemli kullanıcı segmentlerini bulmak
AI, manuel olarak muhtemelen fark edemeyeceğiniz benzersiz kalıplara sahip mikro grupları ortaya çıkarmanıza yardımcı olur.
Bunlar arasında şunlar yer alabilir:
- Bir özelliği seven ancak diğerini kullanmaktan kaçınan ileri düzey kullanıcılar
- Onboarding sırasında her zaman takılan kullanıcılar
- Yalnızca belirli bir yolu izlediklerinde dönüşüm gerçekleştiren kişiler
5. Olağandışı eğilimleri sorun haline gelmeden yakalamak
En değerli içgörülerden bazıları, beklenmedik bir şey olduğunda ortaya çıkar. AI, olağan dışı görünen her şeyi tespit etmede mükemmeldir.
Buna şunlar dahil olabilir:
- Etkileşimde ani düşüşler
- Belirli bir özellikteki artışlar
- Belirli bir kullanıcı segmentindeki yeni trendler
- Kullanıcıları sessizce hayal kırıklığına uğratan performans sorunları
📮 ClickUp Insight: Ankete katılanların yarısından fazlası her gün üç veya daha fazla araca veri girerek " uygulama yayılması " ve dağınık ş Akışlarıyla mücadele ediyor.
Verimli ve yoğun hissedilse de, bağlamınız uygulamalar arasında kayboluyor, yazmaktan kaynaklanan enerji kaybından bahsetmeye bile gerek yok. Brain MAX her şeyi bir araya getiriyor: bir kez konuşun, güncellemeleriniz, görevleriniz ve notlarınız ClickUp'ta tam olarak ait oldukları yere gelsin. Artık geçiş yapmak yok, kaos yok — sadece sorunsuz, merkezi verimlilik var.
👀 Biliyor muydunuz? AI tarafından yazılan ilk roman 1984 yılında Racter adlı bir program tarafından yazıldı. Kitabın adı "Polisin Sakalı Yarısı Yapılmış" idi ve hiç mantıklı değildi... ama insanlar yine de satın aldı.
İçgörüleri Eyleme Dönüştürmek: AI + Ürün Ş Akışı Entegrasyonu
Ürün Yönetimi Durumu raporuna göre, ürün takımlarının yarısından fazlası ilk yapay zeka kullanım örneğini belirlemiştir. Neredeyse beşte biri ş akışlarının birçok bölümünde yapay zeka kullanmaktadır.
Bu ivmeye rağmen, ürün geliştirmedeki temel kararlar birçok takım için büyük ölçüde manuel olarak alınmaya devam ediyor.
🚨 Gerçeklik Kontrolü: Productboard, ürün profesyonellerinin %49'unun sağlam kullanıcı geri bildirimi olmadan yeni özelliklere nasıl öncelik vereceklerini bilmediklerini söylediğini ortaya çıkardı. Ve sinyal net olmadığında, takımlar içgüdüye dayalı yol haritalarına, döngüsel önceliklendirme tartışmalarına ve temizlenmeden daha hızlı büyüyen birikmiş işlere geri dönüyorlar.
AI destekli içgörüler burada en büyük farkı yaratabilir.
Ancak içgörüler tek başına yeterli değildir. Bunların, keşiflerin doğrudan planlama, uygulama ve ölçümleme ile bağlantılı olduğu bir ürün yönetimi aracında yer alması gerekir.
Bunun için ClickUp en iyi adaydır. Araçlarınızı ve ş akışlarınızı merkezi bir platformda birleştiren dünyanın ilk Converged AI Çalışma Alanı 'dır.
Daha ayrıntılı olarak inceleyelim.
Örneğin, Ürün Takımları için ClickUp, yol haritalarını, sprintleri ve lansmanları tek bir yerden yönetmenizi sağlar ( araçların dağınıklığı olmadan 😮💨).
Çalışma alanında, tüm ürün yaşam döngüsünü planlayabilir, belgeleri, beyaz tahtaları, görevleri ve gösterge panellerini birbirine bağlayabilir ve geliştirme, tasarım ve pazara sunma işlerinizi tek bir görünümde bir araya getirebilirsiniz.
Lulu Press Ürün Yönetimi Direktörü Nick Foster'dan dinleyin.
Mühendislerimiz ve ürün yöneticilerimiz, Jira ve diğer araçlar arasında manuel durum güncellemeleri yapmakla uğraşıyordu. ClickUp ile, yinelenen görevler nedeniyle boşa harcanan saatleri geri kazandık. Daha da iyisi, QA, teknik yazım ve pazarlama arasındaki iş devrini iyileştirerek ürün sürümlerini hızlandırdık.
Mühendislerimiz ve ürün yöneticilerimiz, Jira ve diğer araçlar arasında manuel durum güncellemeleri yapmakla uğraşıyordu. ClickUp ile, yinelenen görevlerde boşa harcanan saatleri geri kazandık. Daha da iyisi, QA, teknik yazım ve pazarlama arasındaki iş devrini iyileştirerek ürün sürümlerini hızlandırdık.
Ve en önemli özelliklerden biri, bağlamsal bir yapay zeka olan ClickUp Brain'dir.
ClickUp Brain, ürün yöneticilerinin "aha" anlarını bulmalarına nasıl yardımcı oluyor?
Bunun birkaç örneği vardır. Bunlardan bazılarını saymak gerekirse 👇
Kullanıcı görüşmelerini, destek biletlerini veya anket verilerini özetleyin
Toplantıda birinin "Kullanıcılar bunun hakkında ne diyor?" diye sorduğu anı bilirsiniz... ve siz de bir yerlerde cevabı biliyorsunuzdur. Ancak bu bilgi 400 destek bileti ve düzensiz bir anket çıktısına yayılmış durumdadır. Brain ile böyle bir sorun yaşamazsınız!
Kullanıcılarla görüşmeler yapın. ClickUp AI Notetaker'dan alınan, görüşmelerden elde edilen transkriptleri ve notları saklayın.
Ardından ClickUp Brain'den en önemli sorunları özetlemesini, bunları kişilik veya segmente göre gruplandırmasını ve her tema için birkaç temsilci alıntı çekmesini isteyin.
Bu modeller, onboarding süreci hakkında neyi ortaya koyuyor? Kullanıcıların bir ürünün temel değerini ilk olarak nerede fark ettiklerini gösteriyorlar ve bu, ürün benimseme sürecindeki daha geniş "aha" anı kavramıyla yakından uyumlu.
Destek biletleri için ClickUp Brain 👇
- Sorun türüne göre biletleri gruplandırın (onboarding, faturalandırma, performans vb.)
- Belirli bir sürümün ardından ani artışları veya düşüşleri vurgulayın.
- Yüksek önem veya yüksek etki kategorilerini belirleyin
İçgörü kümelerinden ürün gereksinim belgeleri oluşturun
Tüm araştırmalarınızı net bir dizi temaya sentezlediğiniz an gibisi yoktur... ancak asıl işin daha yeni başladığını fark edersiniz. Şimdi bu kümeleri bir PRD'ye dönüştürmeniz gerekiyor ve herkesin buna dün ihtiyacı var!
Çalışma Alanınızda ClickUp Brain'i asistan olarak kullanarak, her seferinde bağlamı yeniden açıklamak zorunda kalmazsınız. Çalışma Alanınızda bulunan görevlerden, belgelerden ve yorumlardan bilgi alabilirsiniz. Sadece "Onboarding sürtünmesi hakkında bildiğimiz her şeyi temel alarak, ilk taslak PRD'yi oluştur" diye sormanız yeterlidir.
Buradan, ClickUp Belgelerine aşağıdakileri içeren tam taslağı girebilirsiniz:
- Net, kanıtlarla desteklenen sorun tanımı
- Etkilenen persona veya segment
- İlgili yapılacak işler
- Kullanıcı hikayeleri ve kabul kriterleri taslağı hazırlayın
- Mevcut hedeflerinize dayalı önerilen başarı ölçütleri
- Çalışma alanınızda bahsedilen tüm riskler, varsayımlar veya bağımlılıklar
⭐ Bonus: İş yaparken yanınızda oturan ve ne üzerinde çalıştığınızı bilen, yapay zeka destekli bir masaüstü arkadaşınız olduğunu hayal edin. İşte ClickUp Brain MAX budur.
Brain MAX, temanıza bağlı her türlü ilgili görevi, belgeyi, toplantı notlarını veya sürücü dosyasını anında ortaya çıkarabilir, böylece PRD'niz tam bir resme dayanır. Ayrıca, Çalışma Alanınızın bağlamını zaten anladığı için hiçbir şeyi kopyalayıp yapıştırmanıza gerek kalmaz (sadece iyileştirilmiş bir taslak isteyin, o da sizin için ayrıntıları getirir).
Ancak sihir bununla bitmiyor. Çalışma alanınızın ötesine geçen sorularınız varsa (rakip araştırması, sektördeki en iyi uygulamalar veya takımınız dışındaki örnekler gibi), Brain MAX web'i veya bağlı araçlarınızı arayarak size doğrudan cevaplar getirebilir.
Tabii ki, konuşarak daha hızlı düşündüğünüzü düşünüyorsanız, henüz tam olarak form kazanmamış fikirlerinizi dile getirin, Brain MAX bunları PRD'nize tam olarak uyan net eklemeler haline getirsin.
Toplantı notlarından engelleyicileri veya bağımlılıkları tespit edin
Herkes "son senkronizasyonda" kritik bir bağımlılığı tartıştığınızı iddia ediyor, ancak kimse gerçekte neyin kararlaştırıldığını, bunun sorumluluğunun kime ait olduğunu veya bunun bir görev haline gelip gelmediğini hatırlamıyor.
ClickUp AI Notetaker, toplantıyı sizin için kaydederek bu sorunun ilk yarısını çözüyor. Zoom, Teams veya Google Meet görüşmelerinize katılıyor ve toplantının başlığı ve tarihi, katılımcılar, genel bakış, önemli noktalar, Sonraki Adımlar kontrol listesi, önemli konuların yanı sıra tam transkript ve kayıt içeren gizli bir belge otomatik olarak oluşturuyor.
ClickUp Brain daha sonra, tüm bu dağınık taslaklarda gizli olan riskleri, engelleri ve bağımlılıkları bularak ikinci yarıya geçiyor.
Bu notlar Çalışma Alanınıza bağlı olduğundan, "Sonraki Adımlar" kontrol listesini veya yapay zeka tarafından belirlenen engelleri, atanan kişiler, son teslim tarihleri ve bağımlılıklar eklenmiş olarak doğrudan Belgeden görevlere dönüştürebilirsiniz.
Veriye dayalı etkiye göre yol haritası görevlerini önceliklendirin
ClickUp Brain, ClickUp Çalışma Alanınızı inceler ve gerçek sinyalleri alır. Şu faktörleri dikkate alabilir:
- Görüşmeler, destek biletleri, formlar ve yorumlarda kaç kişi "X" istiyor?
- Frustrasyonun ne kadar yüksek olduğunu zaman içindeki duygu eğilimlerini yakalayarak
- Hangi müşteriler veya segmentler etkileniyor, yüksek değerde veya risk altındaki hesaplar dahil
- Mühendislik notları, geçmiş görevler ve benzer işlere dayalı olarak sevkiyatın ne kadar zor olabileceği
- Engeller, iç talepler veya artan müşteri kaybı risklerine göre ne kadar acil olduğu
Ardından tüm bunları ClickUp görevlerine dönüştürür:
- Net sorun tanımları
- Otomatik önerilen öncelik veya etki notları
- Kullanıcı geri bildirimleri ve belgelerden bağlantılı bağlam
- Ayarlayabileceğiniz yararlı kabul kriterleri
Geniş bir bakış açısı için ClickUp gösterge panelleri size büyük resmi sunar. Takımınızın hangi temalara yatırım yaptığını, kaç tane yüksek etkili görevin ilerlediğini, hangi müşteri sorunlarının dikkat çektiğini ve çabanın nerede düşük değerli işlere kaydırıldığını görebilirsiniz.
⭐ Bonus: Gösterge panellerini AI Kartları ile eşleştirerek ham verileri karar almaya hazır özetlere dönüştürün. Bu kombinasyonu nasıl kullanacağınızı öğrenmek için 👇
🚀 ClickUp Avantajı: Super Agents ile kullanıcı davranışlarını gerçek zamanlı olarak takip edin. Onları arka planda proaktif olarak çalışan yapay zeka takım arkadaşlarınız olarak düşünün. Çalışma alanınızda nasıl içgörüler oluştuğunu izler ve bunlara otomatik olarak göre hareket ederler.
Bu, ürün yöneticileri için ne anlama geliyor?
- Ortaya çıkan temalar için kullanıcı geri bildirimlerini, biletleri ve Belgeleri otomatik olarak izleyin.
- Tekrarlanan sürtüşme noktalarını, müşteri kaybı raporlarında görünmeden önce tespit edin.
- İçgörü eşikleri aşıldığında özetler, görev oluşturma veya uyarılar tetikleyin
- Yol haritalarını, PRD'leri ve öncelikleri gerçek kullanıcı sinyalleriyle sürekli uyumlu tutun.
ClickUp ile ilk Süper Ajanınızı oluşturun 👇
ClickUp'ın şablonlarıyla bir sonraki "Aha" anınızı yaratın
İşte içgörüleri eyleme dönüştürmenize yardımcı olabilecek ClickUp'ın önceden oluşturulmuş şablonları 👇
1. ClickUp Müşteri Yolculuğu Haritası Şablonu
ClickUp Müşteri Yolculuğu Haritası Şablonu, müşterilerin deneyimlerinin her aşamasında ne yaptıklarını, ne düşündüklerini ve ne hissettiklerini anlamanıza yardımcı olan görsel bir panodur. Her aşamayı sütunlar halinde gösterir, böylece takımınız eylemleri, temas noktalarını, duyguları, sorunlu noktaları ve sahipliği tek bir yerden izleyebilir.
Müşteri içgörülerini gerçek eyleme dönüştürmenize nasıl yardımcı olduğunu aşağıda görebilirsiniz:
- Bu yolculuğu farkındalık, değerlendirme, dönüşüm ve sadakat gibi aşamalara ayırın.
- Müşterilerin eylemlerini, motivasyonlarını ve anahtar anlarını yakalayın
- Kanallar arasında temas noktalarını kaydedin, böylece takımınız etkileşimlerin nerede gerçekleştiğini bilsin.
- Müşteri memnuniyetini anlamak için duygusal iniş ve çıkışları izleyin.
2. ClickUp Kullanıcı Akışı Şablonu
ClickUp Kullanıcı Akışı Şablonu, kullanıcıların ürününüzde başlangıç noktasından ana eylemler ve sonuçlar kadar nasıl ilerlediğini haritalandırmanıza yardımcı olur. ClickUp Beyaz Tahtalar üzerine inşa edilmiş bu şablon, adımları sürükleyip, bağlantı kurup ve yeniden düzenleyerek tüm deneyimi bir bakışta görmenizi sağlar.
Hazır akış şekilleri, ekran maketleri ve yönlendirici bağlayıcıları ile kayıt yolları, özellik yolculukları, onboarding akışları veya kullanıcılarınızın geçirdiği çok adımlı süreçleri hızlı bir şekilde gösterebilirsiniz.
Bu şablon size şu konularda yardımcı olacaktır:
- Kullanıcı yolculuğunun her adımıni tek bir paylaşılan beyaz tahtada görselleştirin
- Adımları, kararları ve ekranları sürükleyip bırakarak akışları gerçek zamanlı olarak iyileştirin.
- Ekstra bağlam sağlamak için ekran görüntüleri, notlar ve dosyaları doğrudan her adıma ek dosya olarak ekleyin.
- Takım arkadaşlarınızla canlı olarak işbirliği yapın, yorumlar bırakın veya sahipleri etiketleyin.
- Yapıyı yeniden kullanarak sıfırdan başlamadan yeni akışları haritalandırın.
3. ClickUp Yeni Kullanıcı Oryantasyon Şablonu
İyi tasarlanmış bir onboarding deneyimi, genellikle ilk aha anının yaşandığı yerdir. ClickUp Yeni Kullanıcı Onboarding Şablonu, kullanıcıları (veya müşterileri) çok fazla bilgi ile bombardımana tutmadan yeni kullanıcıları başarılı müşterilere dönüştüren rehberli bir yol oluşturmanıza yardımcı olur.
Özetle:
- Yeni kullanıcılara, kendi hızlarında tamamlayabilecekleri açık ve kısa bir oryantasyon yolu sunun.
- Her adıma kendi bağlantılarınızı, videolarınızı, belgelerinizi veya eğitim materyallerinizi ekleyin.
- ClickUp Özel Durumları, son teslim tarihleri veya ClickUp Zaman Tahminleri ile ilerlemeyi takip edin.
- Tüm takımlar arasında oryantasyonu standartlaştırarak herkesin aynı temel bilgileri öğrenmesini sağlayın.
⭐ Bonus: Planlama sürecinizi iyileştirmek ve her sürümü daha bilinçli hale getirmek için bu ürün yönetimi stratejilerini keşfedin.
Gerçek Dünya Örnekleri: Ürün Keşfinde Yapay Zeka
AI, modern takımların içgörüleri bulma ve daha iyi kullanıcı deneyimleri oluşturma şeklini şimdiden şekillendiriyor.
İşte önde gelen şirketlerin bir ürünün aha anını yaratmak için yapay zekayı nasıl kullandıklarına dair birkaç örnek👇
1. Spotify
Spotify, Discover Weekly, Release Radar ve daha yeni olan AI DJ gibi özelliklerle yapay zeka destekli ürün keşfi için çıtayı yükseltti. Spotify, arka planda makine öğrenimini kullanarak dinlediğiniz şarkıları, ne sıklıkla tekrar dinlediğinizi, hangi şarkıları atladığınızı ve benzer zevklere sahip kişilerin nelerden hoşlandığını inceliyor. Ardından, hiç aramadığınız sanatçıları veya türleri de içeren, garip bir şekilde tam isabetli çalma listeleri oluşturuyor.
Ürün keşfi açısından bakıldığında, bu çok değerli bir bilgidir. Spotify, sürekli olarak zevkinize uygun yeni şarkıları test ediyor ve hangilerinin ilgi gördüğünü inceliyor. Sonuç olarak, kullanıcıların her hafta yeni değerler "keşfetmelerine" yardımcı olan bir ürün ortaya çıkarken, takımlar da gelecekteki özellikleri şekillendirmek için kullanabilecekleri yeni trendler, mikro segmentler ve dinleme alışkanlıkları hakkında veri elde ediyor.
2. Amazon
Amazon'un ana sayfası, yapay zeka destekli dev bir keşif motorudur. Amazon, işbirliğine dayalı filtreleme ve öneri modellerini kullanarak tarama geçmişinizi, geçmiş satın alımlarınızı ve benzer davranış kalıplarına sahip alışverişçilerin davranışlarını analiz eder. Ardından, istatistiksel olarak isteyebileceğiniz öğelerle feed'inizi doldurur. "Tarama geçmişinizden ilham alan" ve "Bunu satın alan müşteriler şunu da satın aldı" bölümleri mi? Hepsi yapay zeka tahminleri!
Alışveriş yapanlar için bu, daha az arama ve daha hızlı kararlar anlamına gelir. Amazon'un ürün takımı için ise, hangi önerilerin dönüşüm sağladığını, hangi ürün eşleştirmelerinin iş yaptığını ve kullanıcıların özel yerleştirmelere nasıl tepki verdiğini gösteren sürekli bir geri bildirim döngüsüdür. Ürünün aha anı, kullanıcı Amazon'un, onlar aramadan önce bir şeye ihtiyaçları olduğunu bir şekilde bildiğini fark ettiğinde gelir.
3. Grammarly
Grammarly, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini kullanarak insanların e-postalarda, belgelerde ve sohbet araçlarında nasıl yazdıklarını analiz eder. Cümle yapısını, tereddütlü düzenlemeleri, düzeltme kabul oranlarını ve kullanıcıların rutin olarak görmezden geldiği öneri türlerini inceler. Bu, Grammarly'nin ton algılama, netlik yeniden yazma ve gerçek zamanlı önerilerini doğal hissettirecek şekilde ayarlamasına yardımcı olur.
Ürün keşfi açısından Grammarly, küçük gruplarla sürekli olarak yeni ipucu stilleri, yeniden yazma seçenekleri ve bağlamsal öneriler deniyor. Öneriler üzerinde geçirilen süreyi, kullanıcıların yapay zeka yeniden yazma panelini ne sıklıkla genişlettiğini ve hangi tür düzeltmelerin daha yüksek tamamlanma oranlarına yol açtığını ölçüyor.
4. YouTube
YouTube, izlenme süresini, tekrar izleme davranışını, atlama hızını ve izleyicilerin benzer konulara veya kanallara nasıl tepki verdiklerini analiz eden derin öğrenme modelleri kullanır. Bu modeller, ana sayfayı, "Sıradaki" kuyruğunu ve "Çalma Listesi Karışımları"nı yönlendirir ve genellikle varlığından bile haberdar olmadığınız oluşturucuları size tanıtır.
Ürün keşfi açısından YouTube, önerilere sürekli yeni konular veya deneysel içerik türleri ekliyor ve kullanıcıların davranışlarını izliyor. Kalma süresi, erken terk etme ve tıklama sayısı gibi metrikler, yükselen nişleri veya biçim yorgunluğunu tespit etmelerine yardımcı oluyor. Bu tür içgörüler, Shorts ve topluluk gönderileri gibi özellikleri de büyük ölçüde etkiledi.
5. Netflix
Netflix, izlediğiniz içerikler, duraklattığınız yerler, üzerine geldiğiniz başlıklar ve karar vermek için harcadığınız süre gibi yaptığınız her küçük eylemi anlamak için makine öğrenimini kullanır. Tüm bunlar, "Sizin için En İyi Seçimler" veya "Bunları Seveceğinizi Düşünüyoruz" gibi kişiselleştirilmiş satırlarınızı şekillendiren derin öğrenme modellerine beslenir. Bu nedenle ana sayfanız sanki ruh halinizi biliyor gibi hissettirir.
Diğer bir deyişle, Netflix her zaman sizin üzerinizde küçük deneyler yapmaktadır. Tanımadığınız türlere, yeni çıkanlara veya alternatif küçük görsellere yönelerek sizin tepkilerinizi gözlemler. Bu sinyaller, takımın yeni izleme alışkanlıklarını tespit etmesine, izleme süresini etkileyen faktörleri anlamasına ve hatta bir sonraki yatırımın hangi tür programlara veya özelliklere yapılacağına dair kararları etkilemesine yardımcı olur.
👀 Biliyor muydunuz? Netflix'in öneri sistemi, daha akıllı kişiselleştirme yoluyla müşteri kaybını azaltarak şirkete yılda 1 milyar dolardan fazla tasarruf sağlıyor!
Ürün Analitiği için Yapay Zeka Uygulamanın Zorlukları
AI, ürün takımlarının öğrenebileceklerini genişletir, ancak karşılaştıkları sorunların doğasını da değiştirir. Karmaşıklık, AI'nın verilerinizi nasıl yorumladığı, takımların bu kalıpları nasıl anladığı ve içgörüleri etkili bir şekilde uygulamak için hangi süreçlerin yürürlükte olduğundan kaynaklanır.
Takımları engelleyen faktörlere bir göz atalım 👇
1. Değişime direnç
Yeni teknolojiler, takımların çalışma şeklini her zaman değiştirir. Bazıları, AI'nın rollerin bir kısmını otomasyonla otomatikleştireceğinden endişe duyar. Diğerleri ise AI'nın mevcut ş Akışına nasıl uyum sağlayacağından emin değildir veya yerleşik alışkanlıklarını değiştirmenin değerini görmez. Teknoloji iyi performans gösterse bile, takım yeni çalışma şekline alışkın değilse, benimsenme süreci yavaşlar.
✅ Çözüm: AI'yı, takımınızın halihazırda iyi yaptığı şeyleri güçlendiren bir araç olarak konumlandırın, onun yerine geçecek bir araç olarak değil. AI'nın takımınızın işini nasıl kolaylaştırdığını veya daha etkili hale getirdiğini gösterin ve AI'yı güvenle kullanabilmeleri için uygulamalı eğitimler verin.
2. Gizlilik ve uyumluluk
AI analitiği, ayrıntılı kullanıcı davranış verilerine dayanır. Bu, verilerin nasıl toplandığı, depolandığı ve erişildiği konusunda bazı yükümlülükler getirir. GDPR ve CCPA gibi düzenlemeler, takımların dikkate alması gereken kısıtlamalar getirir ve yanlış adımlar, kullanıcıların güvenini etkileyebilir ve kuruluşu yasal risklere maruz bırakabilir.
✅ Çözüm: Güçlü erişim kontrolleri kullanın, hassas verileri şifreleyin ve ş akışlarını hukuk veya gizlilik takımlarıyla düzenli olarak gözden geçirin. Veri kullanım uygulamalarınızı kullanıcılara açık bir şekilde belirtin.
3. Veri kalitesi ve entegrasyonlar
Araştırmalar, veri uzmanlarının %77'sinin veriye dayalı karar vermeyi hedeflediğini, ancak yalnızca %46'sının kullandıkları verilere gerçekten güvendiğini gösteriyor. AI, yalnızca temiz ve tutarlı verilerle çalıştığında yararlıdır. Etkinlik izleme dağınık olduğunda, veri kümeleri çakıştığında veya anahtar bilgiler eksik olduğunda, modeller güvenilir sonuçlar çıkaramaz.
✅ Çözüm: Daha iyi veri hijyeni ile başlayın. Net izleme standartları belirleyin, gelen verileri düzenli olarak doğrulayın ve veri kümelerini temizlemek ve uzlaştırmak için süreçler oluşturun. Birden fazla kaynaktan gelen verileri entegre ederken, biçimlerin tutarlı bir şekilde uyumlu olduğundan emin olun.
4. Maliyet ve ROI endişeleri
AI, araçlara, eğitime ve desteğe yatırım yapılmasını gerektirir. Birçok takım için, başlangıç maliyetleri ölçülebilen kısa vadeli sonuçlarla bağlantılı görünmemektedir. Kaynaklar sınırlı ve beklentiler yüksek olduğu için, daha küçük takımlar veya erken aşamadaki ürünler bunu daha da fazla hissetmektedir.
✅ Çözüm: Belirli bir sorunu çözen ve değerini hızlı bir şekilde kanıtlayan odaklanmış bir pilot projeyle küçük adımlarla başlayın. Bu başarıyı, daha geniş çaplı yatırımlar için bir gerekçe oluşturmak üzere kullanın. Esnek fiyatlandırma veya altyapı maliyetlerini azaltan paket çözümler sunan platformlar arayın.
👀 Biliyor muydunuz? AI projelerinin %80'i pilot aşamayı yapamaz, bunun nedeni çoğunlukla takımların ürettikleri içgörüleri kullanmak için gerekli temele ve altyapıya sahip olmamaları.
KPI'lar ve Başarı Metrikleri
KPI'lar, ürününüzün hayati belirtileridir. Ürününüzün ne kadar sağlıklı olduğunu, hangi alanlarda büyüdüğünü ve hangi alanlara dikkat edilmesi gerektiğini gösterir.
AI, ürün kullanım verilerini, müşteri geri bildirimlerini ve gelir sinyallerini birbirine bağlayarak bu ürün yönetimi KPI'larını gerçek zamanlı olarak daha kolay izlemenizi sağlar. Bu, kaç kullanıcının aha anına ulaştığını ve hangi kullanıcıların desteğe ihtiyaç duyduğunu anlamanıza yardımcı olur.
Çoğu ürün KPI'sı beş kategoriye ayrılır. Bunlara bir göz atalım 👇
| Kategori | Odaklanma | Örnekler |
| Gelir | Büyüme | Aylık tekrarlayan gelir, kullanıcı başına ortalama gelir ve müşterilerin ömür boyu harcadıkları tutar |
| Müşteri | Memnuniyet | Müşterilerinizin sizi tavsiye etme olasılığı, memnuniyet düzeyleri, kaçının kaldığı ve kaçının ayrıldığı |
| Süreç | Verimlilik | Bir özelliğin piyasaya sürülmesi ne kadar sürer, takım ne sıklıkla güncelleme yayınlayabilir ve deneyler fikir aşamasından piyasaya sürülme aşamasına ne kadar hızlı geçebilir? |
| Performans | Güvenilirlik | Ürünün ne kadar hızlı yüklendiği, hataların ne sıklıkla oluştuğu ve sistemin yoğun kullanım sırasında ne kadar kararlı olduğu |
| Etkileşim | Kullanım | Kaç kullanıcı aha anına ulaşıyor, ne sıklıkla geri dönüyorlar, oturumlar ne kadar sürüyor ve hangi özellikleri gerçekten benimsiyorlar? |
ClickUp ile Çığır Açan İçgörülerden Çığır Açan Ürünler Oluşturun
İyi ürün yöneticileri, noktaları birleştirmede ustadır. Kullanıcı geri bildirimlerinde gizli ipuçlarını fark edebilirler. Karmaşık fikirler, sayılar ve sezgiler, takımın destekleyebileceği tek bir yöne dönüştürürler.
ClickUp bu konuda yardımcı olur.
Örneğin, ClickUp Brain ham girdileri, takımınızın daha iyi ürün yönetimi için kullanabileceği net anlamlara dönüştürür.
Ve bu içgörüler elde edildiğinde, Ürün Takımları için ClickUp ivmenizi sürdürmenizi sağlar. Fikirler belgelere aktarılır, belgeler görevlere dönüşür ve görevler yol haritalarına dönüşür. Önceden oluşturulmuş ClickUp şablonları ile her seferinde doğru bir başlangıç yapabilirsiniz!
Bugün ClickUp'a kaydolun ve bu aha anlarını somut ilerlemelere nasıl dönüştürdüğünü görün.
Sık Sorulan Sorular (SSS)
ClickUp Brain, ürün yöneticileri için en yüksek puanlı AI araçlarından biridir ve doğrudan Çalışma Alanınızda çalışır. Görevlerden, belgelerden, yorumlardan ve ek dosyalardan bağlam bilgilerini alır, ardından bu bilgileri eyleme geçebileceğiniz özetler ve temalar haline getirir. Takımınız zaten ClickUp'ta araştırma, bilet veya görüşme notlarını yönetiyorsa, bu size başka bir araç eklemeden geri bildirimleri toplamak ve anlamak için tek bir yer sağlar.
AI, geçmiş verileri analiz ederek ürün özellikleri ve sonuçları arasındaki kalıpları belirler. Özellik benimseme eğrileri, kullanıcı etkileşimi metrikleri, gelir etkisi ve geçmiş lansmanlardan elde edilen kullanım kalıplarını inceler. Yeni özellikleri değerlendirirken, AI bunları benzer geçmiş özelliklerle karşılaştırır ve olası performansı tahmin eder.
Hayır. AI veri analizi ve örüntü tanıma işlemlerini gerçekleştirir, ancak ürün yönetimi AI'nın taklit edemeyeceği stratejik düşünme, paydaş yönetimi ve yaratıcı problem çözme becerileri gerektirir. AI, verilerinizde hangi örüntülerin bulunduğunu size söyler. Bu örüntülerin neden önemli olduğuna ve nasıl ele alınacağına karar vermek yine size kalmıştır.
AI içgörülerini ürün yol haritanıza entegre etmek için, AI'nın kullanıcı davranışını, pazar sinyallerini ve ürün performansını analiz ederek kalıpları veya fırsatları ortaya çıkardığı tekrarlanabilir bir döngü oluşturun. Bu içgörülerle önceliklendirme sürecinizi (ör. etki puanlama, fırsat boyutlandırma) doğrudan besleyin ve yol haritası varsayımlarını doğrulamak veya sorgulamak için kullanın. Son olarak, AI'dan elde edilen kararların benimseme, elde tutma ve gelir üzerinde nasıl bir etkisi olduğunu ölçün ve zaman içinde döngüyü iyileştirin.
Üç tür veriye ihtiyacınız vardır: davranışsal veriler (kullanıcıların yaptıkları), nitel geri bildirimler (kullanıcıların söyledikleri) ve iş metrikleri (değer artıran unsurlar). Davranışsal veriler, kullanıcı eylemlerini izleyen ürün analizlerinden elde edilir. Nitel geri bildirimler ise destek biletleri, görüşmeler ve anketlerden elde edilir. İş metrikleri arasında gelir, müşteri tutma ve aktivasyon oranları bulunur. AI, bu üçünü birbiriyle ilişkilendirebildiğinde ve bunu iş etkisine bağlayabildiğinde en iyi şekilde çalışır.