Ожидание
ПРИМЕЧАНИЕ. Прежде чем мы начнем, давайте сначала определимся с тем, чего ожидать (и чего не ожидать) от этой статьи.
- Сейчас хорошо известен тот факт, что успех любой инициативы в области ИИ во многом зависит от данных для изучения и обучения моделей, поэтому эта статья, хотя и фокусируется на нюансах того, где можно подключить ИИ для улучшения управления продуктами, эта статья не углубиться в мельчайшие подробности того, как и откуда получить данные
- В этой статье не объясняется, что такое ИИ, каковы его разновидности и т. д. Вы найдете много этой информации в Интернете?
Введение
Давайте начнем с самой запутанной и, вероятно, самой часто гуглящей фразы о роли менеджера по продукту:
Так чем же занимается менеджер по продукту?
Ну, на самом деле, если бы я дал ответ в одну фразу, он звучал бы примерно так:
Решить неудовлетворенные потребности рынка
И если бы я расширил это дальше, вероятно, можно было бы разбить это на
- Найдите неудовлетворенные потребности
- Решите за них
И если бы кто-то пошел глубоко аЧтобы понять на самом деле, как менеджеру по продукту удается делать все вышеперечисленное, ответы на следующие вопросы помогут вам лучше понять:
- ВОЗ ты решаешь? — Персона, о которой идет речь
- Что проблемы у них есть? – Боли против выгод личности
- Почему это самая важная проблема, которую нужно решить? — Расстановка приоритетов на основе того, как это поможет вам достичь целей вашей организации и продукта.
- Как ты решишь это? — Перечисление всех возможных решений, выбор того, которое имеет максимальную ценность, на основе пользовательского тестирования, проверок и т. д.
- Что, если мы выбираем что-то не так? — Предварительное выявление и составление списка рисков и их изменение по мере необходимости на основе данных.
- Где ты закончил? — Измеряйте успех, возвращаясь к цели
Если суммировать то, что делает менеджер проекта на каждом из этапов, это можно было бы классифицировать следующим образом:
Откройте для себя > Определить > Проектировать > Доставить
И на каждом из приведенных выше этапов/вопросов менеджер по продукту проходит этот путь, просматривая кучу данных, получая идеи, некоторые из которых основаны на племенных знаниях, а некоторые – на интуиции, взаимодействуя со множеством заинтересованных сторон. Звучит как типичная проблема, которую может решить ИИ? Хорошо, что вы так подумали, так что продолжим!
Теперь, когда у нас есть набор уровней и общее понимание того, что делает (или должен делать) менеджер по продукту, давайте посмотрим, как ИИ может помочь менеджеру по продукту стать лучше на каждом из этих этапов, конечно же, снова связанном с проблемами. которые существуют на каждой из этих фаз сегодня.
Как ИИ может помочь менеджерам по проектам на этапе «Обнаружение»?
Поскольку основные вопросы на этом этапе сосредоточены вокруг ВОЗ мы решаем вопрос и что решаем ли мы, вот некоторые из случаев использования, в которых ИИ может помочь и обеспечить управление продуктами:
- интеллектуальный анализ на основе интервью и видеотранскриптов интервью с пользователями
- наводящие вопросы, которые следует задавать в зависимости от того, как продвигается собеседование, на основе прошлых анкет (всплывает следующий наиболее релевантный вопрос, который будет задан во время собеседования с пользователем)
- автоматическая корреляция и сопоставление результатов опросов пользователей с этапами пути клиента
- автоматическое создание краткого списка запросов из различных источников, на которые полагаются менеджеры по проектам, таких как заявки в службу поддержки, порталы идей для клиентов, стенограммы интервью и т. д.
Как ИИ может помочь проектным менеджерам на этапе «Определение»?
На этом этапе премьер-министр в первую очередь фокусируется на почему важности проблемы, на которой следует сосредоточиться, на основе множества выявленных проблем. Некоторые из вариантов использования, которые ИИ (преимущественно машинное обучение) может реализовать на этом этапе:
- модели автоматического определения приоритетов для изучения и предложения приоритетного списка функций/возможностей, на которых следует сосредоточиться, исходя из того, что важно, например, влияние, срочность, стоимость, наименее сложная
- учитесь с каждым вводом пользователя, чтобы в следующий раз стать лучше, рекомендуя
- автоматические предложения для MVP подходящего размера
- автоматическое обновление дорожных карт вместо управления ими вручную в Powerpoint (также обеспечивает единую панель обзора для всех заинтересованных сторон в организации вместо использования нескольких вариантов дорожной карты)
Как ИИ может помочь проектировщикам на этапе «Проектирование»?
На этапе проектирования основное внимание уделяется одной части проекта. как, т.е. выбор наилучшего возможного решения среди множества возможностей, которые определены как вероятные решения. При выборе лучшего решения основное внимание уделяется результатам пользовательского тестирования (с помощью прототипов/макетов низкой точности), гарантирующим, что пользователи получат оптимальную ценность и смогут решить заявленную проблему, с которой мы начали. Пользовательское тестирование на этом этапе не только дает представление о том, какое решение может быть лучше, но и помогает сократить потери в ходе цикла разработки.
Некоторые из вариантов использования, которые ИИ может реализовать на этом этапе:
- автоматическая корреляция между различными методологиями пользовательского тестирования в разных сегментах пользователей, применяемая для предоставления рекомендуемого лучшего решения на основе пользовательского тестирования, A/B-тесты для создания оценочной модели для принятия решений на основе данных
Как ИИ может помочь менеджерам по проектам на этапе «Реализация»?
Ну, нельзя точно указать и сказать, что какая-то из этих фаз важнее другой, но доставлять Этап, направленный на выполнение, имеет решающее значение, поскольку, если он не будет выполнен правильно, вся хорошая работа, проделанная на трех вышеуказанных этапах, окажется тщетной. Способы, которыми ИИ может обеспечить лучшее управление продуктами на этом этапе, могут заключаться в следующих областях:
- Прогнозная аналитика, позволяющая предположить вероятность неудачи/успеха во время планирования на основе работы команды (история прошлой работы, сожженные баллы, провалы, снижение качества), выявленных рисков.
- % полноты достижения цели, прогнозные рекомендации по предотвращению ловушек и неудач, основанные на определенных целях
Заключение
Особая благодарность Дирадж Мурахарисетти и Анкур Вашиштха за их ценный вклад и Санксшеп Махендра за его подталкивание к этому.