Hvordan man bruger AI i produktledelse? | Produktledelse #33

AI i produktledelse

Kunstig intelligens (AI) er en teknologi, der har været i overskrifterne i flere uger. Dette er ikke overraskende, da den har potentiale til at transformere den måde, virksomheder opererer på i IT-branchen. AI kan også bruges i digital produktledelse for at forbedre effektivitet, produktivitet og kvalitet.

AI gør det muligt for computere at udføre opgaver, der tidligere krævede menneskelig intelligens, så dens anvendelse i digital produktledelse er ikke begrænset til at udføre rutineopgaver. Teknologien kan også hjælpe med at identificere gentagne fejl på grund af problemer relateret til markedssegmentering, personalisering af kundeoplevelsen og forudsigelse af kundeadfærd. Så hvilke værktøjer skal du bruge for at begynde at arbejde effektivt med AI i produktledelse?

Automatisering af opgaver

AI i produktledelse kan bruges til at automatisere opgaver som indsamling og analyse af data samt generering af visuelt tiltalende rapporter. Dette giver produktledere mulighed for at spare den tid, de ville skulle bruge på omhyggelig analyse af tal, og dermed fokusere på mere strategiske opgaver. Her er et par eksempler på værktøjer, der bruges til at automatisere opgaver:

Zapier

Zapier automatiserer opgaver mellem forskellige applikationer og giver dig mulighed for at oprette enkle eller komplekse arbejdsgange, der kører automatisk baseret på bestemte betingelser. Zapier integreres med mere end 3.000 applikationer, såsom Gmail, Slack, Trello og mange andre.

IFTTT

Dette værktøj giver dig mulighed for at automatisere opgaver og udveksle information mellem forskellige enheder og tjenester. IFTTT arbejder med mere end 600 udbydere, såsom Amazon Alexa, Philips Hue, Spotify og mange andre.

Make.com

Make.com (tidligere Integromat) automatiserer opgaver mellem flere applikationer og tjenester. Det ligner Zapier, men tilbyder flere konfigurations- og tilpasningsmuligheder. Det giver dig også mulighed for at oprette avancerede scenarier, der kan inkludere logiske betingelser, filtre, iterationer og variabler. Make.com integreres med over 1.000 apps og tjenester som Facebook, Google Sheets og Mailchimp.

Microsoft Power Automate

Dette specialiserede værktøj er en del af Microsoft Power Platform og giver dig mulighed for at automatisere opgaver i Microsoft Azure-skyen. Det muliggør integration med mere end 400 applikationer og tjenester, såsom Office 365, SharePoint, Dynamics 365 og mange andre.

Google Cloud Tasks

Det automatiserer opgaver i den populære Google Cloud Platform. Det giver dig mulighed for at oprette og køre asynkrone opgaver i enhver skala. Google Cloud Tasks integreres med andre Google Cloud Platform-tjenester, såsom App Engine, Cloud Functions og Cloud Run.

Personalisering af kundeoplevelsen med AI i produktledelse

Personalisering af kundeoplevelsen ved at skræddersy produkter og tjenester til individuelle behov og præferencer er et andet område, hvor AI fungerer godt. Dette kan øge kundetilfredsheden og loyaliteten.

Amazon Personalize

Amazon Personalize giver dig mulighed for at personalisere produktanbefalinger til kunder ved at analysere deres købsdata, adfærd og præferencer. Dette gør det muligt for kunder at modtage tilbud, der er skræddersyet til deres behov og interesser, hvilket øger sandsynligheden for konverteringer og salg.

Google Cloud Vertex AI

Et andet ofte brugt værktøj er Google Cloud Vertex AI. Det letter oprettelsen og implementeringen af maskinlæringsmodeller, der kan give personlige løsninger til forskellige industrier og applikationer. Vertex AI muliggør hurtig eksperimentering, skalering og optimering af modeller samt integration med andre Google Cloud-tjenester, såsom BigQuery og Cloud Storage.

Forudsigelse af brugeradfærd med AI i produktledelse

AI kan bruges til at forudsige kunders adfærd, identificere deres potentielle problemer og muligheder. Med denne viden kan produktledere træffe bedre beslutninger. Her er tre eksempler på værktøjer, der bruges til at forudsige brugeradfærd.

Microsoft Azure Machine Learning

Det giver dig mulighed for at oprette og implementere maskinlæringsmodeller i skyen ved hjælp af en bred vifte af algoritmer og tjenester. Det giver også nem adgang til data og computerressourcer.

IBM Watson Studio

Med Watson kan du bruge sprogindlæringsmodeller på IBM Cloud Pak for Data-platformen ved at integrere med andre IBM-tjenester, for eksempel dataanalyse og datavisualiseringsværktøjer.

SAS Visual Data Mining

Ved hjælp af avancerede datamining- og optimeringsteknikker giver det dig mulighed for at forudsige brugeradfærd med SAS Viya-platformen. Det letter også styringen af modelleringsprocessen og overvågningen af dens kvalitet.

Test og optimering af produkter med AI i produktledelse

AI kan også bruges til at teste og optimere produkter ved at identificere potentielle problemer og muligheder for forbedring. Dette kan hjælpe produktledere med at levere produkter af højeste kvalitet. Nedenfor finder du nogle eksempler på værktøjer, der understøttes af AI og bruges til produktprøvning og optimering.

Google Optimize

Det giver dig mulighed for at teste forskellige versioner af hjemmesider eller mobilapps, sammenligne deres effektivitet og konvertering. Du kan oprette A/B, multivariat eller personaliserede tests og bruge automatiske optimeringsfunktioner.

Microsoft Clarity

Microsoft Clarity analyserer brugeradfærd på hjemmesider eller i applikationer ved at optage sessioner, varme kort og rapporter. Du kan se, hvad der tiltrækker brugernes opmærksomhed, hvad der frustrerer dem, og hvad der motiverer dem til at handle.

A/B Tasty

Det giver dig mulighed for at teste forskellige versioner af hjemmesider eller mobilapps og måle deres indvirkning på nøglemetrikker.

Sammenfatning

Tak til AI i produktledelse kan vi automatisere opgaver, personalisere brugernes oplevelser, forudsige deres adfærd samt teste og optimere produkter, hvilket oversættes til bedre præstationer og kundetilfredshed. Men lad os se fremad. Efterhånden som AI-teknologien fortsætter med at udvikle sig, vil mulighederne for dens anvendelse i produktledelse kun stige.

Visionen for fremtiden kan omfatte hybride ledelsesmodeller, hvor mennesker og AI arbejder sammen og udnytter styrkerne fra begge: menneskers kreativitet, empati og strategiske tænkning samt hastigheden, skalaen og præcisionen af kunstig intelligens.

Hvis du kan lide vores indhold, så bliv en del af vores travle bier-fællesskab på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.