چگونه هوش مصنوعی مدیریت محصول را متحول می کند: یک راهنمای جامع

مقدمه

سال های بسیار زیادی است که هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک فناوری متحول کننده ظهور کرده و در حال تغییر شکل صنایع/رویکردهای مختلف از جمله مدیریت محصول است. باید قبول کنیم که هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که روش توسعه، آزمون و عرضه محصولات در بازارها را با تغییرات جدی مواجه کند. در این مقاله، به همراه هم، مسیرهای مختلفی که هوش مصنوعی با تغییر آن ها قادر به ایجاد تحول در مدیریت محصول و دیسیپلین‌های مرتبط با آن خواهد بود را به جزئیات مورد بررسی قرار می دهیم.

مسیر اول: خودکارسازی وظایف تکراری | Repetitive Task Automation

یکی از مهم ترین مزایای هوش مصنوعی در مدیریت محصول، توانایی خودکارسازی وظایف تکراری مانند جمع آوری داده‌ها، تجزیه و تحلیل آن‌ها و ایجاد گزارش است. بر اساس یک نظرسنجی اخیر، مدیران محصول نزدیک به 19 درصد از زمان خود را صرف این تیپ از کارهای روزمره می کنند. با خودکارسازی این وظایف، مدیران محصول می توانند تا 50 درصد از زمان خود را صرفه جویی کنند و به آنها اجازه می دهد بر روی کارهای استراتژیک‌تر محصول - نظیر تصمیم‌گیری‌های حیاتی و اولویت‌بندی اقدامات - تمرکز کنند.

مسیر دوم: بهبود فرایندهای تصمیم‌گیری | Improving Decision Making Processes

در کنار خودکارسازی وظایف تکراری، هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها، شناسایی الگوها و پیش‌بینی وقایع از روی الگوها، به مدیران محصول در تصمیم‌گیری/تصمیم‌سازی بهتر کمک کند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مدیران محصول می‌توانند بینش‌های قابل قبولی مبتنی بر داده‌ها به دست آورند که منجر به تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر می‌شود. یک مطالعه توسط McKinsey & Company نشان داد که شرکت‌هایی که از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتریان استفاده می‌کنند تا 10 درصد افزایش فروش داشته‌اند.

به عنوان مثال، ابزارهای تحلیلی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند بینش‌هایی در مورد رفتار مشتری ارائه دهند، - مانند نحوه تعامل کاربران با یک محصول، ویژگی‌هایی که بیشتر استفاده می‌کنند و یا با چه مشکلاتی مواجه می‌شوند. این اطلاعات می تواند مدیران محصول را توانمند سازن تا تصمیمات آگاهانه ای در مورد بهبود محصول، بهبود فیچرها و رفع اشکال اتخاذ کنند و در نهایت تجربه کاربر/تجربه مشتری محصول را بهبود بخشند.

مسیر سوم: بهبود توسعه محصول | Enhancing Product Development

این فناوری، می تواند فرایند توسعه محصول را از ایده پردازی تا اجرا، از تولید تا عرضه محصول بهبود بخشد. به عنوان مثال، پردازش زبان طبیعی مبتنی بر هوش مصنوعی (NLP) می تواند به مدیران محصول کمک کند تا بازخورد مشتری را به طور مؤثرتری درک کنند. NLP می‌تواند نظرات مشتریان، تیکت‌های پشتیبانی و پست‌های رسانه‌های اجتماعی را تجزیه و تحلیل کند و بینش‌های ارزشمندی در مورد نیازها و ترجیحات مشتری استخراج کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند به تست محصول کمک کند. ابزارهای تست خودکار مجهز به هوش مصنوعی می توانند به سرعت، باگ ها و خطاها را شناسایی کنند و زمان و هزینه مربوط به تست دستی را کاهش دهند. طبق نظرسنجی Capgemini، تست مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند زمان چرخه تست را تا 70٪ کاهش دهد و هزینه های تست را تا 30٪ کاهش دهد.

مسیر چهارم: بهبود تجربه کاربر | Improving User Experience

در نهایت، هوش مصنوعی می‌تواند به صورت جامع، تجربه کاربر محصول را بهبود بخشد. برای مثال، چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند پشتیبانی فوری به کاربران ارائه دهند، به سؤالات آنها پاسخ دهند و مشکلات آنها را حل کنند. طبق گزارش IBM، چت‌بات‌ها می توانند تا 30 درصد از هزینه های پشتیبانی را صرفه جویی کنند. این نه تنها رضایت مشتری را بهبود می بخشد بلکه هزینه‎‌های پشتیبانی شرکت را نیز کاهش می دهد. هوش مصنوعی همچنین می تواند به شخصی سازی کمک کند. با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری، هوش مصنوعی می‌تواند توصیه‌ها، پیشنهادات و محتوای شخصی‌سازی شده را به کاربران ارائه دهد. مطالعه ای توسط Accenture نشان داد که 91٪ از مصرف کنندگان بیشتر تمایل دارند از برندهایی خرید کنند که پیشنهادات و توصیه های مرتبط با تجربه مدنظر شخصی‌سازی شده آن‌ها را ارائه می دهند.

جمع‌بندی

هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که مدیریت محصول را با خودکارسازی وظایف، بهبود فرایندهای تصمیم‌گیری، بهبود توسعه محصول و بهبود تجربه کاربر متحول کند. با استفاده از قدرت هوش مصنوعی، مدیران محصول می‌توانند تصمیمات بهتری بگیرند، تجربه کاربر را بهبود بخشند و در نهایت محصولات بهتری ایجاد کنند که نیازهای مشتریان خود را برآورده کند.

- پیروز باشید، آیدین ضیاپور