Một vài năm trước, việc hiểu tại sao người dùng bỏ cuộc ở một bước cụ thể đòi hỏi phải ghép nối các thông tin rời rạc: phân tích dữ liệu, ghi chú phỏng vấn, báo cáo nội bộ và thường phải chờ đợi lâu để có được dữ liệu hỗ trợ chi tiết hơn.
AI đã thay đổi điều đó. Trong giai đoạn khám phá, các nhóm có thể phát hiện các mẫu trong dữ liệu sử dụng và phản hồi định tính nhanh hơn nhiều. Bạn có thể đặt một câu hỏi cụ thể, chẳng hạn tại sao người dùng bỏ dở một luồng, và có chế độ xem rõ ràng hơn về những yếu tố có thể gây ra sự cản trở.
AI có thể giúp phân tích tương tác của người dùng, nhấn mạnh các xu hướng hành vi và phát hiện những khoảnh khắc "aha" tiềm năng mà nếu làm thủ công sẽ mất nhiều thời gian hơn để nhận ra.
Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách những thông tin này xuất hiện và cách sử dụng chúng để đưa ra các quyết định sản phẩm chính xác và nhanh chóng hơn.
⭐ Tính năng mẫu nổi bật
Nếu bạn muốn có một nơi để tổ chức mục tiêu, đồng bộ hóa nhóm và ưu tiên các tính năng dựa trên hành trình của người dùng, mẫu chiến lược sản phẩm ClickUp là một điểm khởi đầu tốt. Nó cung cấp cho các nhà quản lý sản phẩm một cách để kết nối nhu cầu của khách hàng với các quyết định có tác động lớn.
Mỗi khi người dùng thấy nhu cầu của họ được phản ánh trong một bản phát hành, đó chính là khoảnh khắc "aha" đang diễn ra!
Những khoảnh khắc "aha" trong quản lý sản phẩm là gì?
Khoảnh khắc "aha" là một cột mốc quan trọng trong hành trình của người dùng khi họ phát hiện ra giá trị cốt lõi của sản phẩm. Đây là lúc họ nhận ra giá trị thực sự của sản phẩm.
🎯 Ví dụ về khoảnh khắc "aha" trong thực tế:
- Một người dùng mới trên ClickUp kết nối quy trình làm việc đầu tiên của họ và thấy cách các công việc, tài liệu, AI và bảng điều khiển được tích hợp trong một nền tảng duy nhất
- Một người dùng MS Teams gửi cập nhật dự án và nhận ra việc hợp tác trở nên trơn tru hơn so với các chủ đề email.
- Một nhà thiết kế Figma chia sẻ bản mẫu và theo dõi đồng nghiệp bình luận trực tiếp, hiểu rõ sức mạnh của hợp tác trực tuyến.
Cách các nhà quản lý sản phẩm khám phá và tối ưu hóa những khoảnh khắc "aha"
Hãy cùng xem cách các nhà quản lý sản phẩm khám phá những khoảnh khắc "aha" này 👇
- Phân tích nhóm người dùng trung thành: Tìm kiếm một hoặc hai hành động phân biệt người dùng trung thành với người dùng rời bỏ
- Phỏng vấn người dùng và ghi âm phiên làm việc: Xem nơi người dùng tỏ ra hứng thú và nói, ‘À, bây giờ tôi hiểu rồi!’
- Khảo sát: Hỏi người dùng đã sử dụng sản phẩm, “Khoảnh khắc nào bạn nhận ra rằng bạn không thể sống thiếu [sản phẩm]?”
- Thử nghiệm A/B luồng onboarding: Thử nghiệm các luồng khác nhau và đo lường số lượng người dùng đạt được khoảnh khắc "Aha" dự kiến và cách điều đó ảnh hưởng đến tỷ lệ giữ chân người dùng
- Tái thiết kế quy trình onboarding: Loại bỏ rào cản và hướng dẫn người dùng mới thực hiện hành động quan trọng (ví dụ: tệp hướng dẫn của Figma)
Hãy nhớ rằng bạn sẽ không tình cờ tìm thấy những khoảnh khắc "aha" một cách ngẫu nhiên. Bạn khám phá chúng bằng cách so sánh một cách có hệ thống giữa người dùng thành công và người dùng rời bỏ, đồng thời xác định những hành vi khiến một nhóm bắt đầu gắn bó trong khi nhóm kia lại rời bỏ.
Cách đo lường một khoảnh khắc "aha"Một khoảnh khắc "aha" chỉ hữu ích nếu bạn có thể quan sát nó một cách nhất quán. Định nghĩa nó là một hành vi cụ thể liên quan đến việc giữ chân người dùng, sau đó đo lường nó như một cột mốc sản phẩm.
- Hành vi: hành động thể hiện giá trị (ví dụ: "tạo tự động hóa đầu tiên")
- Khung thời gian: Thời gian cần thiết để thực hiện (ví dụ: "trong vòng 48 giờ")
- Tỷ lệ kích hoạt: phần trăm người dùng đạt được nó
- Tăng tỷ lệ giữ chân người dùng: liệu những người dùng đạt được điều đó có giữ chân nhiều hơn so với những người không đạt được?
- Phân tích đường dẫn: Những bước nào dự đoán việc đạt được mục tiêu nhanh nhất
Điều này đã đóng vai trò kết nối giữa "ý tưởng hay" và "chỉ số sản phẩm có thể hành động".
👀 Bạn có biết? Khi con người trải qua một " Aha!" trong một công việc thí nghiệm, các vùng não cụ thể sẽ hoạt động mạnh mẽ. Não bộ kích hoạt cả trung tâm logic và cảm xúc cùng lúc. Sự kết hợp này khiến những thông tin trở nên đột ngột - và giúp chúng lưu lại lâu hơn trong trí nhớ.
Tại sao AI là yếu tố thay đổi cuộc chơi trong việc khám phá thông tin sản phẩm
Thế giới dự kiến sẽ tạo ra khoảng 181 zettabyte dữ liệu, con số này thật đáng kinh ngạc khi nghĩ đến việc bao nhiêu trong số đó cuối cùng lại nằm trên bàn làm việc của một nhà quản lý sản phẩm.
Một phút trước bạn đang đọc phản hồi của người dùng, phút sau bạn đang xem bảng điều khiển, rồi đột nhiên bạn đang chìm đắm trong các phiếu hỗ trợ, tự hỏi tín hiệu nào là quan trọng nhất.
Chúng tôi hiểu, điều này thật nhiều.
Nhưng AI thay đổi hoàn toàn trải nghiệm! Tại sao vậy?
Thay vì phải ghép nối thủ công các thông tin từ phỏng vấn, phân tích người dùng và phiếu yêu cầu, AI giúp các nhà quản lý sản phẩm tổng hợp các tín hiệu thô thành các mẫu nhận diện. Đây là một xu hướng quan trọng trong quản lý sản phẩm khi các nhóm gặp khó khăn trong việc theo kịp sự phức tạp ngày càng tăng của dữ liệu.
Hãy cùng tìm hiểu chi tiết hơn 👇
Phát hiện các mẫu hành vi
AI xác định các điểm ma sát, các đường dẫn người dùng lặp lại, hành vi nhỏ và các mẫu hành vi xuyên suốt các phân khúc người dùng khác nhau bằng cách phân tích các tín hiệu từ sự kiện, phiên và nhóm người dùng trong vài giây. Điều này giúp các nhóm sản phẩm hiểu cách người dùng di chuyển qua các luồng ban đầu và nơi động lực được tạo ra hoặc mất đi.
Hỗ trợ ra quyết định bằng các tín hiệu dự đoán
Các mô hình AI có thể ước tính khả năng xảy ra các kết quả như tỷ lệ rời bỏ, việc áp dụng tính năng hoặc phản ứng với một quyết định trong lộ trình phát triển. Những tín hiệu dự đoán này giúp các nhà quản lý sản phẩm kiểm tra tính khả thi của quyết định trước khi commit thời gian, nỗ lực kỹ thuật và nguồn lực của các bên liên quan.
Chuyển đổi dữ liệu định tính thành thông tin hữu ích
Cho AI xử lý các bình luận của người dùng, phỏng vấn hoặc phiếu hỗ trợ, và nó sẽ nhanh chóng phân loại chúng thành các chủ đề, sự thay đổi cảm xúc và cơ hội mới nổi. Các nhà quản lý sản phẩm có được sự rõ ràng mà không cần mất hàng giờ để gắn thẻ, sắp xếp và đọc lại cùng một dữ liệu.
Tích hợp các nguồn dữ liệu rời rạc
AI tích hợp phân tích sản phẩm, luồng phản hồi, hồ sơ khách hàng và kết quả thử nghiệm vào một lớp thông tin duy nhất. Khi bối cảnh không còn bị phân mảnh giữa các công cụ, các nhà quản lý sản phẩm có thể kết nối các điểm nhanh hơn, xác thực giả định sớm hơn và trải nghiệm nhiều khoảnh khắc "aha" thay vì phải chờ đợi một sự bùng nổ lớn.
📮 ClickUp Insight: 13% số người tham gia khảo sát của chúng tôi muốn sử dụng AI để đưa ra quyết định khó khăn và giải quyết các vấn đề phức tạp. Tuy nhiên, chỉ 28% cho biết họ sử dụng AI thường xuyên trong công việc.
Một lý do có thể: Lo ngại về bảo mật! Người dùng có thể không muốn chia sẻ dữ liệu quyết định nhạy cảm với AI bên ngoài. ClickUp giải quyết vấn đề này bằng cách mang giải pháp AI trực tiếp vào Không gian Làm việc ClickUp an toàn. ClickUp cung cấp các chứng nhận bảo mật, bao gồm SOC 2 Type II và ISO 27001, trong số các tiêu chuẩn bảo mật của mình.
5 Cách AI Phát Hiện Những Thông Tin Sản Phẩm Ẩn Giấu
Theo một nghiên cứu gần đây, 92% các nhà quản lý sản phẩm tin rằng AI sẽ có tác động lâu dài đến quản lý sản phẩm.
Với mức độ kỳ vọng đó, không có gì ngạc nhiên khi AI đã trở thành một phần quan trọng của chiến lược quản lý sản phẩm hiện đại.
1. Phát hiện các mẫu mà con người thường bỏ qua
Con người chỉ có thể phân tích một lượng dữ liệu nhất định. Trong khi đó, AI có thể quét hàng triệu tương tác và chỉ ra các mẫu dữ liệu dễ bị bỏ qua.
ClickUp Brain có thể cho bạn thấy ⭐
- Những hành động nào thường xuyên dẫn đến chuyển đổi hoặc mất khách hàng (Người dùng có rời khỏi ngay sau một cú nhấp chuột hoặc màn hình cụ thể nào không?)
- Những tính năng cốt lõi nào ảnh hưởng đến hành vi cụ thể? (Liệu có mối quan hệ ẩn giấu nào giữa tính năng A và việc giữ chân người dùng lâu dài không?)
- Nơi những vấn đề nhỏ về trải nghiệm người dùng (UX) tích tụ dần dẫn đến tỷ lệ rời bỏ (Liệu một điểm ma sát nhỏ có gây ra tác động tiêu cực lớn hơn dự kiến?)
🚀 Ưu điểm của ClickUp: Dưới đây, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách viết một tài liệu yêu cầu sản phẩm (PRD) xuất sắc, ngay trong Không gian Làm việc ClickUp của bạn.
2. Dự đoán những việc cần làm tiếp theo của người dùng
Ngoài việc cho bạn biết những gì đã xảy ra, AI có thể dự đoán một cách tổng quát những gì có thể xảy ra tiếp theo.
Nó giúp dự đoán:
- Những người dùng nào có khả năng rời bỏ sản phẩm
- Những tính năng cốt lõi nào có thể được các phân khúc cụ thể áp dụng?
- Cách một thay đổi sản phẩm có thể ảnh hưởng đến mức độ tương tác hoặc doanh thu
Loại tầm nhìn chiến lược này giúp các nhà quản lý sản phẩm có thời gian hành động sớm (phòng bệnh hơn chữa bệnh)!
Với ghi chú đó, đây là một số công cụ không cần mã nguồn mà bạn cần có trong cuộc sống của một nhà quản lý sản phẩm.
3. Hiểu rõ cảm xúc của người dùng qua lượng lớn phản hồi
Nghiên cứu người dùng là vô cùng quan trọng, nhưng việc mở rộng quy mô nghiên cứu này trên hàng nghìn bình luận, đánh giá hoặc phiếu yêu cầu là một thách thức lớn. Tuy nhiên, chính AI đã làm cho điều này trở nên khả thi theo những cách mà chúng ta không thể tưởng tượng được!
Với xử lý ngôn ngữ tự nhiên, AI có thể phân tích nhanh chóng:
- Hỗ trợ các cuộc hội thoại
- Nhận xét về NPS hoặc CSAT
- Đánh giá trên cửa hàng ứng dụng
- Phản hồi từ mạng xã hội
- Bản ghi chép phỏng vấn
Nó có thể xác định các chủ đề chung và những điểm gây khó chịu, cùng với tâm trạng chung của người dùng.
4. Tìm kiếm các phân khúc người dùng nhỏ nhưng quan trọng
AI giúp bạn phát hiện các nhóm nhỏ có các mẫu hành vi độc đáo mà bạn có thể không nhận ra nếu làm thủ công.
Các ví dụ có thể bao gồm:
- Người dùng cao cấp yêu thích một tính năng nhưng tránh sử dụng tính năng khác
- Người dùng thường gặp khó khăn trong quá trình onboarding
- Những người chỉ chuyển đổi khi họ tuân theo một lộ trình cụ thể
5. Phát hiện các xu hướng bất thường trước khi chúng trở thành vấn đề
Một số thông tin quý giá nhất thường xuất hiện khi có điều gì đó bất ngờ xảy ra. AI rất giỏi trong việc phát hiện những điều bất thường.
Điều này có thể bao gồm:
- Sự sụt giảm đột ngột trong mức độ tương tác
- Sự gia tăng đột biến trong một tính năng cụ thể
- Các xu hướng mới trong một phân khúc người dùng cụ thể
- Các vấn đề về hiệu suất khiến người dùng cảm thấy bực bội một cách âm thầm
📮 ClickUp Insight: Hơn một nửa số người được khảo sát sử dụng ba ứng dụng trở lên mỗi ngày, phải đối mặt với " app sprawl " và các quy trình làm việc phân tán.
Mặc dù có thể cảm thấy hiệu quả và bận rộn, nhưng bối cảnh của bạn đơn giản là bị phân tán giữa các ứng dụng, chưa kể đến sự mệt mỏi từ việc gõ phím. Brain MAX kết hợp tất cả lại: chỉ cần nói một lần, các cập nhật, công việc và ghi chú của bạn sẽ xuất hiện chính xác nơi chúng thuộc về trong ClickUp. Không còn phải chuyển đổi giữa các ứng dụng, không còn hỗn loạn—chỉ còn lại năng suất liền mạch và tập trung.
👀 Bạn có biết? Cuốn tiểu thuyết đầu tiên do AI tạo ra được viết vào năm 1984 bởi một chương trình có tên Racter. Cuốn sách có tựa đề ‘The Policeman’s Beard Is Half Constructed’, và nó hoàn toàn không có ý nghĩa… nhưng mọi người vẫn mua nó.
Biến thông tin thành hành động: Tích hợp AI với quy trình làm việc sản phẩm
Theo báo cáo "Tình hình Quản lý Sản phẩm", hơn một nửa các nhóm sản phẩm đã xác định được trường hợp sử dụng AI đầu tiên của họ. Gần một phần năm đang sử dụng AI trong nhiều phần của quy trình làm việc.
Mặc dù có đà phát triển này, các quyết định cốt lõi trong phát triển sản phẩm vẫn chủ yếu được thực hiện thủ công đối với nhiều nhóm.
🚨 Kiểm tra thực tế: Productboard phát hiện ra rằng 49% chuyên gia sản phẩm cho biết họ không biết cách ưu tiên các tính năng mới mà không có phản hồi người dùng đáng tin cậy. Và khi tín hiệu không rõ ràng, các nhóm phải dựa vào các lộ trình dựa trên直觉, các cuộc tranh luận ưu tiên luẩn quẩn và danh sách công việc tồn đọng tăng nhanh hơn tốc độ xử lý.
Những thông tin chi tiết do AI cung cấp có thể tạo ra sự khác biệt lớn nhất ở đây.
Nhưng chỉ có thông tin chi tiết thôi là chưa đủ. Chúng cần được tích hợp vào một công cụ quản lý sản phẩm nơi quá trình khám phá được kết nối trực tiếp với kế hoạch, thực thi và đo lường.
Đối với điều này, ClickUp là lựa chọn hàng đầu. Đây là không gian làm việc AI tích hợp đầu tiên trên thế giới, giúp thống nhất các công cụ và quy trình làm việc của bạn vào một nền tảng trung tâm.
Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn.
Ví dụ, ClickUp for Product Teams cung cấp cho bạn một nền tảng duy nhất để quản lý lộ trình sản phẩm, các đợt sprint và các đợt ra mắt (không cần sử dụng nhiều công cụ khác nhau 😮💨).
Trong không gian làm việc, bạn có thể vạch ra toàn bộ vòng đời sản phẩm, giữ các tài liệu, bảng trắng, công việc và bảng điều khiển kết nối với nhau, và tích hợp công việc phát triển, thiết kế và tiếp thị sản phẩm vào một giao diện duy nhất.
Nghe chia sẻ từ Giám đốc Quản lý Sản phẩm tại Lulu Press, Nick Foster,
Các kỹ sư và nhà quản lý sản phẩm của chúng tôi đã phải mất nhiều thời gian cho việc cập nhật trạng thái thủ công giữa Jira và các công cụ khác. Với ClickUp, chúng tôi đã tiết kiệm được hàng giờ làm việc lãng phí cho các công việc trùng lặp. Thậm chí tốt hơn, chúng tôi đã đẩy nhanh quá trình phát hành sản phẩm bằng cách cải thiện việc chuyển giao công việc giữa QA, viết kỹ thuật và tiếp thị.
Các kỹ sư và nhà quản lý sản phẩm của chúng tôi đã phải mất nhiều thời gian cho việc cập nhật trạng thái thủ công giữa Jira và các công cụ khác. Với ClickUp, chúng tôi đã tiết kiệm được hàng giờ làm việc lãng phí cho các công việc trùng lặp. Thậm chí tốt hơn, chúng tôi đã đẩy nhanh quá trình phát hành sản phẩm bằng cách cải thiện việc chuyển giao công việc giữa QA, viết kỹ thuật và tiếp thị.
Và một trong những điểm nổi bật nhất là ClickUp Brain—một hệ thống AI bối cảnh.
Cách ClickUp Brain giúp các nhà quản lý sản phẩm tìm ra những khoảnh khắc "aha"
Có nhiều đối tượng cụ thể. Dưới đây là một số ví dụ 👇
Tổng hợp các cuộc phỏng vấn người dùng, phiếu hỗ trợ hoặc dữ liệu khảo sát
Bạn biết đấy, khoảnh khắc khi ai đó trong cuộc họp hỏi, 'Người dùng thực sự đang nói gì về điều này?'… và bạn có câu trả lời ở đâu đó. Nhưng nó được phân tán khắp 400 phiếu hỗ trợ và một bản xuất khảo sát lộn xộn. Nhưng với Brain thì không!
Thực hiện phỏng vấn người dùng. Bạn lưu trữ bản ghi âm và ghi chú từ các cuộc gọi, được tóm tắt bởi ClickUp AI Notetaker.
Sau đó, yêu cầu ClickUp Brain tóm tắt các vấn đề chính, phân loại chúng theo nhân vật hoặc phân khúc, và trích dẫn một số câu trích dẫn đại diện cho mỗi chủ đề.
Những mẫu hình này tiết lộ điều gì về quy trình onboarding? Chúng cho thấy nơi người dùng lần đầu tiên nhận ra giá trị cốt lõi của sản phẩm, điều này phù hợp với khái niệm rộng hơn về khoảnh khắc "aha" trong quá trình tiếp nhận sản phẩm.
Đối với các phiếu hỗ trợ, ClickUp Brain có thể 👇
- Phân loại vé theo loại vấn đề (hướng dẫn sử dụng, thanh toán, hiệu suất, v.v.)
- Nhấn mạnh các đỉnh hoặc sự suy giảm sau một bản phát hành cụ thể
- Xác định các danh mục có mức độ nghiêm trọng cao hoặc tác động lớn
Tạo tài liệu yêu cầu sản phẩm từ các cụm thông tin
Không có gì sánh được với khoảnh khắc khi bạn tổng hợp tất cả nghiên cứu của mình thành một bộ chủ đề rõ ràng… chỉ để nhận ra rằng công việc thực sự mới chỉ bắt đầu. Bây giờ bạn phải biến những nhóm chủ đề đó thành một tài liệu yêu cầu sản phẩm (PRD), và mọi người đều cần nó ngay lập tức!
Với ClickUp Brain là trợ lý trong không gian làm việc của bạn, bạn không cần phải giải thích lại bối cảnh mỗi lần. Nó có thể lấy thông tin từ các công việc, tài liệu và bình luận đã có trong không gian làm việc của bạn. Chỉ cần hỏi, "Dựa trên tất cả những gì chúng ta biết về rào cản trong quá trình onboarding, hãy tạo ra bản nháp đầu tiên của PRD."
Từ đó, bạn có thể nhập bản nháp đầy đủ vào ClickUp Docs, bao gồm:
- Một tuyên bố vấn đề rõ ràng, có cơ sở bằng chứng
- Nhân vật hoặc phân khúc bị ảnh hưởng
- Các việc cần làm
- Soạn thảo các câu chuyện người dùng và tiêu chí chấp nhận
- Các chỉ số thành công được đề xuất dựa trên mục tiêu hiện tại của bạn
- Bất kỳ rủi ro, giả định hoặc phụ thuộc nào được đề cập trong không gian làm việc của bạn
⭐ Bonus: Hãy tưởng tượng có một trợ lý desktop được hỗ trợ bởi AI luôn ở bên cạnh bạn trong suốt công việc của bạn và hiểu rõ bạn đang làm gì. Đó chính là ClickUp Brain MAX.
Brain MAX có thể ngay lập tức hiển thị mọi công việc, tài liệu, ghi chú cuộc họp hoặc tệp tin liên quan đến chủ đề của bạn, giúp bản mô tả sản phẩm (PRD) của bạn dựa trên bức tranh toàn cảnh. Và vì nó đã hiểu bối cảnh của không gian làm việc của bạn, bạn không cần phải sao chép hoặc dán bất cứ thứ gì (chỉ cần yêu cầu một bản nháp cải tiến, và nó sẽ tự động lấy các chi tiết cho bạn).
Nhưng điều kỳ diệu không dừng lại ở đó. Nếu bạn có những câu hỏi vượt ra ngoài không gian làm việc của mình (như nghiên cứu đối thủ cạnh tranh, các thực hành tốt nhất trong ngành hoặc ví dụ từ bên ngoài nhóm của bạn), Brain MAX có thể tìm kiếm trên web hoặc các công cụ kết nối của bạn và đưa ra câu trả lời trực tiếp cho bạn.
Không chỉ đề cập đến điều đó, nếu bạn nghĩ nhanh hơn khi nói, hãy chia sẻ những ý tưởng chưa hoàn thiện của mình, và Brain MAX sẽ biến chúng thành những ý tưởng rõ ràng, phù hợp ngay lập tức với tài liệu yêu cầu sản phẩm (PRD) của bạn.
Phát hiện các rào cản hoặc phụ thuộc từ ghi chú cuộc họp
Mọi người đều khẳng định đã thảo luận về một yếu tố phụ thuộc quan trọng 'trong lần đồng bộ gần nhất', nhưng không ai nhớ rõ quyết định cụ thể là gì, ai chịu trách nhiệm hay liệu nó có trở thành công việc hay không.
ClickUp AI Notetaker giải quyết nửa đầu của vấn đề đó bằng cách ghi lại cuộc họp cho bạn. Nó tham gia vào các cuộc gọi Zoom, Teams hoặc Google Meet của bạn và tự động tạo một tài liệu riêng tư với tiêu đề và ngày họp, danh sách người tham dự, tóm tắt, những điểm chính, danh sách các bước tiếp theo, các chủ đề chính, cùng với bản ghi chép đầy đủ và bản ghi âm.
ClickUp Brain sau đó xử lý phần còn lại bằng cách xác định các rủi ro, rào cản và mối quan hệ phụ thuộc ẩn chứa trong tất cả các bản nháp lộn xộn đó.
Vì những ghi chú này được liên kết trực tiếp với Không gian Làm việc của bạn, bạn có thể chuyển danh sách "Các bước tiếp theo" hoặc các rào cản được AI xác định thành các công việc trực tiếp từ tài liệu, kèm theo người được giao, ngày đáo hạn và các phụ thuộc liên quan.
Ưu tiên các công việc trong lộ trình dựa trên tác động dựa trên dữ liệu
ClickUp Brain phân tích không gian làm việc ClickUp của bạn và thu thập các tín hiệu thực tế. Nó có thể xem xét:
- Có bao nhiêu người yêu cầu 'X' trong các cuộc phỏng vấn, phiếu hỗ trợ, biểu mẫu và bình luận
- Mức độ thất vọng lớn đến mức nào bằng cách theo dõi xu hướng cảm xúc theo thời gian
- Những khách hàng hoặc phân khúc nào bị ảnh hưởng, bao gồm các tài khoản có giá trị cao hoặc có nguy cơ cao
- Độ khó có thể gặp phải khi triển khai, dựa trên ghi chú kỹ thuật, các công việc trước đây và công việc tương tự
- Mức độ cấp bách, dựa trên các rào cản, yêu cầu nội bộ hoặc rủi ro tỷ lệ rời bỏ tăng cao
Sau đó, nó biến tất cả những điều đó thành các nhiệm vụ ClickUp với:
- Các tuyên bố vấn đề rõ ràng
- Gợi ý tự động về mức độ ưu tiên hoặc tác động
- Kết nối bối cảnh từ phản hồi của người dùng và tài liệu
- Các tiêu chí chấp nhận hữu ích mà bạn có thể điều chỉnh
Để có cái nhìn tổng quan, bảng điều khiển ClickUp cung cấp cho bạn bức tranh toàn cảnh. Bạn có thể xem các chủ đề mà nhóm của bạn đang tập trung vào, số lượng công việc có tác động lớn đang được thực hiện, các vấn đề của khách hàng đang được quan tâm và nơi nỗ lực đang bị phân tán vào công việc có giá trị thấp.
⭐ Bonus: Kết hợp Bảng điều khiển với Thẻ AI để biến dữ liệu thô thành các tóm tắt sẵn sàng cho quyết định. Đây là cách sử dụng combo này 👇
🚀 Ưu điểm của ClickUp: Theo dõi hành vi người dùng theo thời gian thực với Super Agents. Hãy xem họ như những đồng đội AI của bạn, hoạt động chủ động trong nền. Họ theo dõi cách thông tin hình thành trong không gian làm việc của bạn và tự động thực hiện các hành động dựa trên đó.
Ý nghĩa của điều này đối với các nhà quản lý sản phẩm:
- Tự động theo dõi phản hồi của người dùng, vé hỗ trợ và tài liệu để phát hiện các xu hướng mới nổi
- Phát hiện các điểm ma sát lặp lại trước khi chúng xuất hiện trong báo cáo tỷ lệ rời bỏ
- Kích hoạt tóm tắt, tạo công việc hoặc cảnh báo khi các ngưỡng thông tin được vượt qua
- Giữ cho lộ trình phát triển, tài liệu yêu cầu sản phẩm (PRD) và ưu tiên luôn đồng bộ với các tín hiệu thực tế từ người dùng.
Tạo Super Agent đầu tiên của bạn với ClickUp 👇
Tạo ra khoảnh khắc "Aha" tiếp theo của bạn với các mẫu của ClickUp
Dưới đây là các mẫu có sẵn của ClickUp có thể giúp bạn biến thông tin thành hành động 👇
1. Mẫu Bản đồ Hành trình Khách hàng ClickUp
Mẫu Bản đồ Hành trình Khách hàng ClickUp là một bảng trực quan giúp bạn hiểu rõ những gì khách hàng làm, nghĩ và cảm nhận ở mỗi giai đoạn của trải nghiệm. Mẫu này trình bày từng giai đoạn trong các cột, giúp nhóm của bạn theo dõi các hành động, điểm tiếp xúc, cảm xúc, điểm đau và quyền sở hữu tất cả trong một nơi.
Dưới đây là cách nó giúp bạn biến những thông tin về khách hàng thành hành động thực tế:
- Phân chia hành trình thành các giai đoạn như nhận thức, xem xét, chuyển đổi và giữ chân
- Ghi lại hành động, động cơ và những khoảnh khắc quan trọng của khách hàng
- Ghi lại các điểm tiếp xúc trên các kênh để nhóm của bạn biết được nơi diễn ra các tương tác
- Theo dõi những biến động cảm xúc để hiểu rõ mức độ hài lòng của khách hàng
2. Mẫu luồng người dùng ClickUp
Mẫu luồng người dùng ClickUp giúp bạn vẽ ra cách người dùng di chuyển qua sản phẩm của bạn từ điểm khởi đầu đến các hành động và kết quả quan trọng. Được xây dựng trên ClickUp Bảng trắng, nó cho phép bạn kéo, kết nối và sắp xếp lại các bước để nhìn thấy toàn bộ trải nghiệm chỉ trong nháy mắt.
Với các mẫu luồng sẵn có, bản thiết kế giao diện và các kết nối hướng dẫn, bạn có thể nhanh chóng minh họa các luồng đăng ký, hành trình tính năng, quy trình onboarding hoặc bất kỳ quy trình đa bước nào mà người dùng trải qua.
Mẫu này sẽ giúp bạn:
- Hiển thị từng bước của hành trình người dùng trên một bảng trắng được chia sẻ
- Kéo và thả các bước, quyết định và màn hình để tinh chỉnh luồng công việc theo thời gian thực
- Đính kèm ảnh chụp màn hình, ghi chú và tệp tin trực tiếp vào từng bước để cung cấp thêm bối cảnh.
- Hợp tác với đồng nghiệp trực tiếp, để lại bình luận hoặc gắn thẻ chủ sở hữu
- Tái sử dụng cấu trúc để lập bản đồ các luồng mới mà không cần bắt đầu từ đầu
3. Mẫu hướng dẫn cho người dùng mới của ClickUp
Một trải nghiệm onboarding được thiết kế tốt thường là nơi diễn ra khoảnh khắc "aha" đầu tiên. Mẫu Onboarding Người Dùng Mới của ClickUp giúp bạn xây dựng một lộ trình hướng dẫn giúp người dùng mới trở thành khách hàng thành công mà không làm họ (hoặc khách hàng) bị quá tải thông tin.
Tóm tắt:
- Cung cấp cho người dùng mới một lộ trình hướng dẫn rõ ràng, dễ tiếp cận mà họ có thể hoàn thành theo tốc độ của riêng mình
- Thêm các liên kết, video, tài liệu hoặc tài liệu đào tạo của riêng bạn vào từng bước
- Theo dõi tiến độ với ClickUp trạng thái tùy chỉnh, ngày đáo hạn hoặc ClickUp ước lượng thời gian
- Tiêu chuẩn hóa quy trình onboarding trên các nhóm để mọi người đều nắm vững những kiến thức cơ bản giống nhau
⭐ Bonus: Khám phá các chiến lược quản lý sản phẩm này để cải thiện quy trình lập kế hoạch và khiến mỗi lần phát hành trở nên có chủ đích hơn.
Ví dụ thực tế: AI trong quá trình khám phá sản phẩm
AI đã và đang định hình cách các nhóm hiện đại tìm kiếm thông tin và xây dựng trải nghiệm người dùng tốt hơn.
Dưới đây là một số ví dụ về cách các công ty hàng đầu sử dụng AI để tạo ra khoảnh khắc "aha" cho sản phẩm👇
1. Spotify
Spotify đã đặt ra tiêu chuẩn cho việc khám phá sản phẩm được hỗ trợ bởi AI thông qua các tính năng như Discover Weekly, Release Radar và AI DJ mới nhất. Đằng sau hậu trường, Spotify sử dụng học máy để phân tích những gì bạn nghe, tần suất bạn phát lại, những gì bạn bỏ qua và những gì những người có sở thích tương tự thích. Sau đó, nó tạo ra các danh sách phát nghe có vẻ kỳ lạ nhưng lại rất phù hợp, thường bao gồm các nghệ sĩ hoặc thể loại mà bạn chưa từng tìm kiếm.
Từ góc độ khám phá sản phẩm, đây là điều vô cùng quý giá. Spotify liên tục thử nghiệm các bài hát mới nằm ngoài phạm vi sở thích của bạn và xem những gì phù hợp. Kết quả là một sản phẩm giúp người dùng "khám phá" giá trị mới mỗi tuần, đồng thời cung cấp cho các nhóm dữ liệu về xu hướng mới nổi, phân khúc nhỏ và thói quen nghe nhạc mà họ có thể sử dụng để định hình các tính năng trong tương lai.
2. Amazon
Trang chủ của Amazon là một công cụ khám phá được hỗ trợ bởi AI. Sử dụng các mô hình lọc cộng tác và đề xuất, Amazon phân tích lịch sử duyệt web, các giao dịch mua hàng trước đây và hành vi của người mua có mẫu tương tự. Sau đó, nó hiển thị trong nguồn cấp dữ liệu của bạn các mục mà bạn có khả năng cao muốn mua. Các phần "Được gợi ý dựa trên lịch sử duyệt web của bạn" và "Khách hàng đã mua sản phẩm này cũng đã mua" đó? Tất cả đều là dự đoán của AI!
Đối với người mua sắm, điều này có nghĩa là ít phải tìm kiếm hơn và ra quyết định nhanh hơn. Đối với nhóm sản phẩm của Amazon, đó là một vòng phản hồi liên tục cho thấy những đề xuất nào chuyển đổi, những cặp sản phẩm nào hoạt động hiệu quả và cách người dùng phản ứng với các vị trí cụ thể. Khoảnh khắc "aha" của sản phẩm đến khi người dùng nhận ra Amazon dường như đã biết họ cần gì trước khi họ thậm chí còn tìm kiếm nó.
3. Grammarly
Grammarly sử dụng các mô hình học máy và học sâu để phân tích cách mọi người viết trong email, tài liệu và công cụ trò chuyện. Nó xem xét cấu trúc câu, các chỉnh sửa do do dự, tỷ lệ chấp nhận chỉnh sửa và các đề xuất mà người dùng thường bỏ qua. Điều này giúp Grammarly tinh chỉnh khả năng phát hiện giọng điệu, các bản sửa đổi để tăng tính rõ ràng và các đề xuất thời gian thực sao cho chúng cảm thấy tự nhiên.
Từ góc độ khám phá sản phẩm, Grammarly liên tục thử nghiệm các phong cách gợi ý mới, tùy chọn viết lại và đề xuất ngữ cảnh với các nhóm người dùng nhỏ. Nó đo lường thời gian người dùng dành cho các đề xuất, tần suất người dùng mở rộng bảng viết lại AI và loại chỉnh sửa nào dẫn đến tỷ lệ hoàn thành cao hơn.
4. YouTube
YouTube sử dụng các mô hình học sâu để phân tích thời gian xem, hành vi xem lại, tốc độ bỏ qua và cách người xem phản ứng với các chủ đề hoặc kênh tương tự. Các mô hình này điều khiển trang chủ, danh sách "Up Next" và "Playlist Mixes", thường giới thiệu cho bạn các người tạo mà bạn thậm chí không biết đến.
Từ góc độ khám phá sản phẩm, YouTube liên tục đưa các chủ đề mới hoặc loại nội dung thử nghiệm vào đề xuất và theo dõi cách người dùng tương tác. Các chỉ số như thời gian lưu lại, tỷ lệ bỏ cuộc sớm và tỷ lệ nhấp chuột giúp họ nhận diện các ngách đang nổi lên hoặc sự mệt mỏi với định dạng. Những thông tin này cũng có ảnh hưởng lớn đến các tính năng như Shorts và bài đăng cộng đồng.
5. Netflix
Netflix sử dụng học máy để hiểu mọi hành động nhỏ của bạn, như những gì bạn xem, nơi bạn tạm dừng, các tiêu đề bạn di chuột qua và thời gian bạn dành để quyết định. Tất cả những thông tin đó được đưa vào các mô hình học sâu để tạo ra các hàng cá nhân hóa như 'Top Picks for You' hoặc 'We Think You'll Love These'. Đó là lý do tại sao trang chủ của bạn dường như biết được tâm trạng của bạn.
Nói cách khác, Netflix luôn thực hiện các thử nghiệm nhỏ trên bạn. Nó sẽ lồng ghép các thể loại mới lạ, phim mới ra mắt hoặc hình thu nhỏ thay thế và quan sát cách bạn phản ứng. Những tín hiệu này giúp nhóm phát hiện các mẫu xem mới, hiểu rõ yếu tố nào ảnh hưởng đến thời gian xem và thậm chí ảnh hưởng đến quyết định về loại chương trình hoặc tính năng nào nên đầu tư tiếp theo.
👀 Bạn có biết? Hệ thống đề xuất của Netflix giúp công ty tiết kiệm hơn $1 tỷ mỗi năm bằng cách giảm tỷ lệ rời bỏ thông qua cá nhân hóa thông minh!
Thách thức trong việc triển khai AI cho phân tích sản phẩm
AI mở rộng những gì các nhóm sản phẩm có thể học hỏi, nhưng nó cũng thay đổi bản chất của các vấn đề mà họ phải đối mặt. Sự phức tạp xuất phát từ cách AI diễn giải dữ liệu của bạn, cách các nhóm hiểu các mẫu dữ liệu đó và các quy trình nào được thiết lập để áp dụng những thông tin đó một cách hiệu quả.
Hãy cùng xem điều gì đang cản trở các nhóm 👇
1. Sự kháng cự đối với sự thay đổi
Công nghệ mới luôn thay đổi cách các nhóm làm việc. Một số người lo lắng AI sẽ tự động hóa một phần vai trò của họ. Những người khác không chắc chắn về cách nó phù hợp với quy trình công việc hiện tại hoặc đơn giản là không thấy giá trị trong việc thay đổi thói quen đã được thiết lập. Ngay cả khi công nghệ hoạt động tốt, việc áp dụng sẽ chậm lại nếu nhóm không cảm thấy thoải mái với cách làm việc mới.
✅ Sửa: Xem AI như một công cụ hỗ trợ những gì nhóm của bạn đã làm tốt, chứ không phải là một sự thay thế. Hãy cho nhóm của bạn thấy cách AI giúp công việc của họ trở nên dễ dàng hơn hoặc có tác động lớn hơn, và cung cấp đào tạo thực hành để họ cảm thấy tự tin khi sử dụng nó.
2. Bảo mật và tuân thủ
Phân tích AI dựa trên dữ liệu hành vi người dùng chi tiết. Điều này đi kèm với các yêu cầu về cách thu thập, lưu trữ và truy cập dữ liệu. Các quy định như GDPR và CCPA đặt ra các hạn chế mà các nhóm phải tuân thủ, và những sai sót có thể ảnh hưởng đến niềm tin của người dùng và khiến tổ chức đối mặt với rủi ro pháp lý.
✅ Cải thiện: Sử dụng các biện pháp kiểm soát truy cập mạnh mẽ, mã hóa dữ liệu nhạy cảm và thường xuyên rà soát quy trình làm việc với các nhóm pháp lý hoặc bảo mật. Đảm bảo các quy trình sử dụng dữ liệu của bạn được minh bạch với người dùng.
3. Chất lượng dữ liệu và tích hợp
Nghiên cứu cho thấy trong khi 77% chuyên gia dữ liệu hướng tới việc ra quyết định dựa trên dữ liệu, chỉ 46% thực sự tin tưởng vào dữ liệu họ sử dụng. AI chỉ hữu ích khi làm việc với dữ liệu sạch và nhất quán. Khi theo dõi sự kiện bị phân tán, bộ dữ liệu xung đột hoặc thông tin quan trọng bị thiếu, các mô hình không thể đưa ra kết luận đáng tin cậy.
✅ Cải thiện: Bắt đầu với việc duy trì dữ liệu sạch sẽ. Cài đặt các tiêu chuẩn theo dõi rõ ràng, kiểm tra dữ liệu đầu vào thường xuyên và thiết lập quy trình làm sạch và đối chiếu tập dữ liệu. Khi tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, đảm bảo các định dạng được đồng bộ hóa một cách nhất quán.
4. Quan ngại về chi phí và ROI
AI đòi hỏi đầu tư vào công cụ, đào tạo và hỗ trợ. Đối với nhiều nhóm, chi phí ban đầu dường như không liên quan đến các kết quả ngắn hạn mà họ có thể đo lường. Các nhóm nhỏ hơn hoặc sản phẩm ở giai đoạn đầu cảm nhận điều này mạnh mẽ hơn vì nguồn lực giới hạn và kỳ vọng cao.
✅ Giải pháp: Bắt đầu với một dự án thử nghiệm tập trung vào giải quyết một vấn đề cụ thể và chứng minh giá trị nhanh chóng. Sử dụng thành công đó để xây dựng cơ sở cho việc đầu tư mở rộng. Tìm kiếm các nền tảng cung cấp giá cả linh hoạt hoặc các giải pháp gói gọn giúp giảm chi phí hạ tầng.
👀 Bạn có biết? 80% dự án AI không bao giờ vượt qua giai đoạn thử nghiệm, chủ yếu vì các nhóm thiếu nền tảng và hạ tầng để tận dụng những thông tin họ tạo ra.
Chỉ số KPI và Chỉ số thành công
Các chỉ số KPI là "dấu hiệu sinh tồn" của sản phẩm. Chúng cho thấy sản phẩm của bạn đang phát triển như thế nào, nơi nào cần cải thiện và nơi nào cần chú ý.
AI giúp theo dõi các chỉ số hiệu suất chính (KPIs) trong quản lý sản phẩm dễ dàng hơn theo thời gian thực bằng cách kết nối dữ liệu sử dụng sản phẩm, phản hồi của khách hàng và tín hiệu doanh thu. Điều này giúp bạn hiểu có bao nhiêu người dùng đạt được khoảnh khắc "aha" và nơi người dùng rời bỏ cần hỗ trợ.
Hầu hết các chỉ số KPI sản phẩm đều thuộc vào năm loại. Hãy cùng xem qua chúng 👇
| Danh mục | Tập trung | Ví dụ |
| Doanh thu | Tăng trưởng | Doanh thu định kỳ hàng tháng, doanh thu trung bình trên mỗi người dùng và số tiền khách hàng chi tiêu trong suốt thời gian sử dụng dịch vụ |
| Khách hàng | Sự hài lòng | Khả năng khách hàng giới thiệu bạn, mức độ hài lòng của họ, số lượng khách hàng ở lại so với số lượng khách hàng rời đi |
| Quy trình | Hiệu quả | Thời gian cần thiết để triển khai một tính năng, tần suất nhóm có thể phát hành các bản cập nhật và tốc độ mà các thí nghiệm chuyển từ ý tưởng sang triển khai. |
| Hiệu suất | Độ tin cậy | Tốc độ tải sản phẩm, tần suất xảy ra lỗi và độ ổn định của hệ thống trong giờ cao điểm |
| Tương tác | Sử dụng | Có bao nhiêu người dùng đạt được khoảnh khắc "aha", tần suất họ quay lại, thời gian phiên kéo dài bao lâu và những tính năng nào họ thực sự sử dụng |
Xây dựng các sản phẩm đột phá từ những thông tin đột phá với ClickUp
Những nhà quản lý sản phẩm xuất sắc giỏi trong việc kết nối các điểm. Họ có thể nhận ra những manh mối ẩn chứa trong phản hồi của người dùng. Họ biến một hỗn hợp lộn xộn của ý tưởng, số và直觉 thành một hướng đi duy nhất mà nhóm có thể đoàn kết theo.
ClickUp hỗ trợ điều này.
Ví dụ, ClickUp Brain biến dữ liệu thô thành ý nghĩa rõ ràng mà nhóm của bạn có thể sử dụng để quản lý sản phẩm hiệu quả hơn.
Và khi những thông tin đó được áp dụng, ClickUp for Product Teams giúp duy trì động lực của bạn. Ý tưởng được chuyển thành tài liệu, tài liệu trở thành công việc, và công việc trở thành lộ trình. Với các mẫu ClickUp có sẵn, bạn luôn có khởi đầu thuận lợi mỗi lần!
Đăng ký ClickUp ngay hôm nay và xem cách nó biến những khoảnh khắc "aha" đó thành tiến độ cụ thể.
Câu hỏi thường gặp (FAQs)
ClickUp Brain là một trong những công cụ AI được đánh giá cao nhất dành cho nhà quản lý sản phẩm, hoạt động trực tiếp trong không gian làm việc của bạn. Nó thu thập thông tin từ các công việc, tài liệu, bình luận và tệp đính kèm, sau đó chuyển đổi thông tin đó thành các tóm tắt và chủ đề mà bạn có thể hành động. Nếu nhóm của bạn đã quản lý nghiên cứu, vé hỗ trợ hoặc ghi chú phỏng vấn trong ClickUp, điều này cho phép bạn có một nơi duy nhất để thu thập và hiểu phản hồi mà không cần thêm công cụ khác vào hệ thống.
AI xác định các mẫu giữa đặc điểm sản phẩm và kết quả bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử. Nó xem xét các đường cong chấp nhận tính năng, chỉ số tương tác của người dùng, tác động đến doanh thu và các mẫu sử dụng từ các lần ra mắt trước đây. Khi đánh giá các tính năng mới, AI so sánh chúng với các tính năng lịch sử tương tự và dự đoán hiệu suất có thể xảy ra.
Không. AI xử lý phân tích dữ liệu và nhận diện mẫu, nhưng quản lý sản phẩm đòi hỏi tư duy chiến lược, quản lý các bên liên quan và giải quyết vấn đề sáng tạo mà AI không thể sao chép. AI cho bạn biết những mẫu nào tồn tại trong dữ liệu của bạn. Bạn vẫn phải quyết định tại sao những mẫu đó quan trọng và cách giải quyết chúng.
Để tích hợp các thông tin từ AI vào lộ trình sản phẩm của bạn, hãy tạo một quy trình lặp lại nơi AI phân tích hành vi người dùng, tín hiệu thị trường và hiệu suất sản phẩm để phát hiện các mẫu hoặc cơ hội. Cung cấp những thông tin này trực tiếp vào quy trình ưu tiên hóa (ví dụ: đánh giá tác động, đánh giá kích thước cơ hội) và sử dụng chúng để xác thực hoặc thách thức các giả định trong lộ trình. Cuối cùng, đo lường cách các quyết định được AI hỗ trợ ảnh hưởng đến việc áp dụng, giữ chân và doanh thu, và tinh chỉnh quy trình theo thời gian.
Bạn cần ba loại dữ liệu: dữ liệu hành vi (những gì người dùng làm), phản hồi định tính (những gì người dùng nói) và chỉ số kinh doanh (những gì tạo ra giá trị). Dữ liệu hành vi được thu thập từ phân tích sản phẩm đang theo dõi hành động của người dùng. Phản hồi định tính đến từ các phiếu hỗ trợ, phỏng vấn và khảo sát. Chỉ số kinh doanh bao gồm doanh thu, tỷ lệ giữ chân và tỷ lệ kích hoạt. AI hoạt động hiệu quả nhất khi có thể liên kết cả ba loại dữ liệu này và sau đó kết nối chúng với tác động kinh doanh.