AI dalam manajemen produk – daftar isi:
AI dalam manajemen produk
Kecerdasan buatan (AI) adalah teknologi yang telah menjadi berita utama selama beberapa minggu. Ini tidak mengherankan, karena memiliki potensi untuk mengubah cara bisnis beroperasi di seluruh industri TI. AI juga dapat digunakan dalam manajemen produk digital untuk meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan kualitas.
AI memungkinkan komputer untuk melakukan tugas yang sebelumnya memerlukan kecerdasan manusia, sehingga penerapannya dalam manajemen produk digital tidak terbatas pada pelaksanaan tugas rutin. Teknologi ini juga dapat membantu mengidentifikasi kesalahan berulang akibat masalah terkait segmentasi pasar, mempersonalisasi pengalaman pelanggan, dan memprediksi perilaku pelanggan. Jadi, alat apa yang harus Anda gunakan untuk mulai bekerja secara efektif dengan AI dalam manajemen produk?
Automatisasi tugas
AI dalam manajemen produk dapat digunakan untuk mengotomatiskan tugas seperti mengumpulkan dan menganalisis data, serta menghasilkan laporan yang menarik secara visual. Ini memungkinkan manajer produk untuk menghemat waktu yang seharusnya mereka habiskan untuk analisis angka yang teliti, dan dengan demikian fokus pada tugas yang lebih strategis. Berikut adalah beberapa contoh alat yang digunakan untuk mengotomatiskan tugas:
Zapier
Zapier mengotomatiskan tugas antara berbagai aplikasi dan memungkinkan Anda untuk membuat alur kerja sederhana atau kompleks yang berjalan secara otomatis berdasarkan kondisi tertentu. Zapier terintegrasi dengan lebih dari 3.000 aplikasi, seperti Gmail, Slack, Trello, dan banyak lainnya.
IFTTT
Alat ini memungkinkan Anda untuk mengotomatiskan tugas dan bertukar informasi antara berbagai perangkat dan layanan. IFTTT bekerja dengan lebih dari 600 penyedia, seperti Amazon Alexa, Philips Hue, Spotify, dan banyak lainnya.
Make.com
Make.com (sebelumnya Integromat) mengotomatiskan tugas antara beberapa aplikasi dan layanan. Ini mirip dengan Zapier tetapi menawarkan lebih banyak opsi konfigurasi dan kustomisasi. Ini juga memungkinkan Anda untuk membuat skenario lanjutan yang dapat mencakup kondisi logis, filter, iterasi, dan variabel. Make.com terintegrasi dengan lebih dari 1.000 aplikasi dan layanan seperti Facebook, Google Sheets, dan Mailchimp.
Microsoft Power Automate
Alat khusus ini adalah bagian dari Microsoft Power Platform dan memungkinkan Anda untuk mengotomatiskan tugas di cloud Microsoft Azure. Ini memungkinkan integrasi dengan lebih dari 400 aplikasi dan layanan, seperti Office 365, SharePoint, Dynamics 365, dan banyak lainnya.
Google Cloud Tasks
Ini mengotomatiskan tugas di Google Cloud Platform yang populer. Ini memungkinkan Anda untuk membuat dan menjalankan tugas asinkron dalam skala apa pun. Google Cloud Tasks terintegrasi dengan layanan Google Cloud Platform lainnya, seperti App Engine, Cloud Functions, dan Cloud Run.
Memperpersonalisasi pengalaman pelanggan dengan AI dalam manajemen produk
Memperpersonalisasi pengalaman pelanggan dengan menyesuaikan produk dan layanan dengan kebutuhan dan preferensi individu adalah area lain di mana AI bekerja dengan baik. Ini dapat meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.
Amazon Personalize
Amazon Personalize memungkinkan Anda untuk mempersonalisasi rekomendasi produk untuk pelanggan dengan menganalisis riwayat pembelian, perilaku, dan preferensi mereka. Ini memungkinkan pelanggan menerima tawaran yang disesuaikan dengan kebutuhan dan minat mereka, yang meningkatkan kemungkinan konversi dan penjualan.
Google Cloud Vertex AI
Alat lain yang sering digunakan adalah Google Cloud Vertex AI. Ini memfasilitasi pembuatan dan penerapan model pembelajaran mesin yang dapat memberikan solusi yang dipersonalisasi untuk berbagai industri dan aplikasi. Vertex AI memungkinkan eksperimen cepat, penskalaan, dan optimasi model, serta integrasi dengan layanan Google Cloud lainnya, seperti BigQuery dan Cloud Storage.
Memprediksi perilaku pengguna dengan AI dalam manajemen produk
AI dapat digunakan untuk memprediksi perilaku pelanggan, mengidentifikasi masalah dan peluang potensial mereka. Dengan pengetahuan ini, manajer produk dapat membuat keputusan yang lebih baik. Berikut adalah tiga contoh alat yang digunakan untuk memprediksi perilaku pengguna.
Microsoft Azure Machine Learning
Ini memungkinkan Anda untuk membuat dan menerapkan model pembelajaran mesin di cloud, menggunakan berbagai algoritma dan layanan. Ini juga menyediakan akses mudah ke data dan sumber daya komputasi.
IBM Watson Studio
Dengan Watson, Anda dapat menggunakan model pembelajaran bahasa di platform IBM Cloud Pak for Data dengan mengintegrasikan dengan layanan IBM lainnya, misalnya, alat analitik data dan visualisasi data.
SAS Visual Data Mining
Dengan menggunakan teknik penambangan data dan optimasi yang canggih, ini memungkinkan Anda untuk memprediksi perilaku pengguna dengan platform SAS Viya. Ini juga memfasilitasi pengelolaan proses pemodelan dan pemantauan kualitasnya.
Mengujicoba dan mengoptimalkan produk dengan AI dalam manajemen produk
AI juga dapat digunakan untuk mengujicoba dan mengoptimalkan produk dengan mengidentifikasi masalah dan peluang perbaikan yang potensial. Ini dapat membantu manajer produk untuk menghadirkan produk dengan kualitas tertinggi. Di bawah ini Anda akan menemukan beberapa contoh alat yang didukung oleh AI dan digunakan untuk pengujian dan optimasi produk.
Google Optimize
Ini memungkinkan Anda untuk menguji berbagai versi situs web atau aplikasi seluler, membandingkan efektivitas dan konversinya. Anda dapat membuat tes A/B, multivariat, atau personalisasi, dan menggunakan fitur optimasi otomatis.
Microsoft Clarity
Microsoft Clarity menganalisis perilaku pengguna di situs web atau dalam aplikasi dengan merekam sesi, peta panas, dan laporan. Anda dapat melihat apa yang menarik perhatian pengguna, apa yang membuat mereka frustrasi, dan apa yang memotivasi mereka untuk mengambil tindakan.
A/B Tasty
Ini memungkinkan Anda untuk menguji berbagai versi situs web atau aplikasi seluler, mengukur dampaknya pada metrik kunci.
Ringkasan
Berkat AI dalam manajemen produk, kita dapat mengotomatiskan tugas, mempersonalisasi pengalaman pengguna, memprediksi perilaku mereka, serta menguji dan mengoptimalkan produk, yang diterjemahkan menjadi kinerja yang lebih baik dan kepuasan pelanggan. Namun, mari kita lihat ke depan. Seiring teknologi AI terus berkembang, kemungkinan penggunaannya dalam manajemen produk hanya akan meningkat.
Visi masa depan mungkin mencakup model manajemen hibrida, di mana manusia dan AI bekerja sama, memanfaatkan kekuatan keduanya: kreativitas, empati, dan pemikiran strategis manusia, serta kecepatan, skala, dan presisi kecerdasan buatan.
Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.
Andy Nichols
Seorang pemecah masalah dengan 5 gelar berbeda dan cadangan motivasi yang tak ada habisnya. Ini menjadikannya Pemilik Bisnis & Manajer yang sempurna. Ketika mencari karyawan dan mitra, keterbukaan dan rasa ingin tahunya terhadap dunia adalah kualitas yang paling dihargainya.
Product management:
- Mengapa manajemen siklus hidup produk itu penting?
- Pengantar manajemen produk
- Apa peran seorang manajer produk?
- Bagaimana cara membangun strategi produk yang efisien?
- OKR vs tujuan SMART. Kerangka mana yang menghasilkan hasil yang lebih baik?
- Bagaimana cara mendefinisikan proposisi nilai?
- Mengidentifikasi kebutuhan pelanggan dan segmentasi pasar
- Prototyping produk digital Anda
- Mendapatkan keunggulan dengan peta jalan produk yang efektif
- Bagaimana cara membangun MVP?
- MVP vs MMP vs MMF. Tonggak kunci dalam pengembangan produk
- Menguasai pengujian hipotesis
- Membuat konsep produk yang menang. Teknik dan langkah-langkah
- Metode terbukti untuk meningkatkan manajemen kualitas produk
- Strategi dan taktik untuk peluncuran produk yang sukses
- Meningkatkan profitabilitas melalui optimasi produk
- Mengukur keberhasilan produk
- Kapan harus menghentikan produk? Faktor kunci yang mempengaruhi keputusan EOL
- Agile dalam manajemen produk
- Masa depan desain produk. Tren dan prediksi teratas
- Bagaimana cara menentukan harga produk? Strategi penetapan harga yang paling populer
- Pekerjaan yang Harus Dilakukan. Menciptakan produk yang benar-benar dibutuhkan oleh pelanggan
- Apa itu manajemen produk ramping?
- Scrum dan Kanban dalam manajemen produk.
- Apa itu manajemen produk berbasis data?
- Apa itu growth hacking?
- A/B testing dalam manajemen produk
- Template manajemen produk yang berguna. Di mana menemukannya?
- Alat Strategyzer dalam manajemen produk
- 5 alat manajemen produk yang berguna
- Bagaimana cara membuat dan mengelola dokumentasi produk?
- Cara menggunakan AI dalam manajemen produk