Come utilizzare l’IA nella gestione dei prodotti? | Gestione dei prodotti #33

AI nella gestione dei prodotti

L’intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia che sta facendo notizia da settimane. Questo non è sorprendente, poiché ha il potenziale di trasformare il modo in cui le aziende operano nell’industria IT. L’AI può essere utilizzata anche nella gestione dei prodotti digitali per migliorare l’efficienza, la produttività e la qualità.

L’AI consente ai computer di eseguire compiti che in precedenza richiedevano intelligenza umana, quindi la sua applicazione nella gestione dei prodotti digitali non è limitata all’esecuzione di compiti di routine. La tecnologia può anche aiutare a identificare errori ripetitivi dovuti a problemi legati alla segmentazione del mercato, personalizzando l’esperienza del cliente e prevedendo il comportamento dei clienti. Quindi, quali strumenti dovresti utilizzare per iniziare a lavorare in modo efficace con l’AI nella gestione dei prodotti?

Automatizzare i compiti

L’AI nella gestione dei prodotti può essere utilizzata per automatizzare compiti come la raccolta e l’analisi dei dati, oltre a generare report visivamente accattivanti. Questo consente ai product manager di risparmiare il tempo che altrimenti dovrebbero dedicare a un’analisi meticolosa dei numeri, e quindi concentrarsi su compiti più strategici. Ecco alcuni esempi di strumenti utilizzati per automatizzare i compiti:

Zapier

Zapier automatizza i compiti tra diverse applicazioni e consente di creare flussi di lavoro semplici o complessi che vengono eseguiti automaticamente in base a determinate condizioni. Zapier si integra con più di 3.000 applicazioni, come Gmail, Slack, Trello e molte altre.

IFTTT

Questo strumento consente di automatizzare compiti e scambiare informazioni tra diversi dispositivi e servizi. IFTTT funziona con più di 600 fornitori, come Amazon Alexa, Philips Hue, Spotify e molti altri.

Make.com

Make.com (precedentemente Integromat) automatizza i compiti tra più applicazioni e servizi. È simile a Zapier ma offre più opzioni di configurazione e personalizzazione. Consente anche di creare scenari avanzati che possono includere condizioni logiche, filtri, iterazioni e variabili. Make.com si integra con oltre 1.000 app e servizi come Facebook, Google Sheets e Mailchimp.

Microsoft Power Automate

Questo strumento specializzato fa parte della Microsoft Power Platform e consente di automatizzare compiti nel cloud Microsoft Azure. Consente l’integrazione con più di 400 applicazioni e servizi, come Office 365, SharePoint, Dynamics 365 e molti altri.

Google Cloud Tasks

Automatizza i compiti nella popolare Google Cloud Platform. Consente di creare ed eseguire compiti asincroni su qualsiasi scala. Google Cloud Tasks si integra con altri servizi della Google Cloud Platform, come App Engine, Cloud Functions e Cloud Run.

Personalizzare l’esperienza del cliente con l’AI nella gestione dei prodotti

Personalizzare l’esperienza del cliente adattando prodotti e servizi alle esigenze e preferenze individuali è un altro ambito in cui l’AI funziona bene. Questo può aumentare la soddisfazione e la fedeltà dei clienti.

Amazon Personalize

Amazon Personalize consente di personalizzare le raccomandazioni di prodotto per i clienti analizzando la loro cronologia degli acquisti, il comportamento e le preferenze. Questo consente ai clienti di ricevere offerte su misura per le loro esigenze e interessi, aumentando la probabilità di conversioni e vendite.

Google Cloud Vertex AI

Un altro strumento frequentemente utilizzato è Google Cloud Vertex AI. Facilita la creazione e il deployment di modelli di machine learning che possono fornire soluzioni personalizzate per diverse industrie e applicazioni. Vertex AI consente esperimenti rapidi, scalabilità e ottimizzazione dei modelli, oltre all’integrazione con altri servizi Google Cloud, come BigQuery e Cloud Storage.

Prevedere il comportamento degli utenti con l’AI nella gestione dei prodotti

L’AI può essere utilizzata per prevedere il comportamento dei clienti, identificando i loro potenziali problemi e opportunità. Con questa conoscenza, i product manager possono prendere decisioni migliori. Ecco tre esempi di strumenti utilizzati per prevedere il comportamento degli utenti.

Microsoft Azure Machine Learning

Consente di creare e distribuire modelli di machine learning nel cloud, utilizzando un’ampia gamma di algoritmi e servizi. Fornisce anche un facile accesso ai dati e alle risorse di calcolo.

IBM Watson Studio

Con Watson, puoi utilizzare modelli di apprendimento linguistico sulla piattaforma IBM Cloud Pak for Data integrandoti con altri servizi IBM, ad esempio, strumenti di analisi dei dati e di visualizzazione dei dati.

SAS Visual Data Mining

Utilizzando tecniche avanzate di data mining e ottimizzazione, consente di prevedere il comportamento degli utenti con la piattaforma SAS Viya. Facilita anche la gestione del processo di modellazione e il monitoraggio della sua qualità.

Testare e ottimizzare i prodotti con l’AI nella gestione dei prodotti

L’AI può essere utilizzata anche per testare e ottimizzare i prodotti identificando potenziali problemi e opportunità di miglioramento. Questo può aiutare i product manager a fornire prodotti della massima qualità. Di seguito troverai alcuni esempi di strumenti supportati dall’AI e utilizzati per il testing e l’ottimizzazione dei prodotti.

Google Optimize

Consente di testare varie versioni di siti web o app mobili, confrontando la loro efficacia e conversione. Puoi creare test A/B, multivariati o personalizzati e utilizzare funzionalità di ottimizzazione automatica.

Microsoft Clarity

Microsoft Clarity analizza il comportamento degli utenti su siti web o nelle applicazioni registrando sessioni, mappe di calore e report. Puoi vedere cosa attira l’attenzione degli utenti, cosa li frustra e cosa li motiva ad agire.

A/B Tasty

Consente di testare varie versioni di siti web o app mobili, misurando il loro impatto su metriche chiave.

Riepilogo

Grazie all’AI nella gestione dei prodotti, possiamo automatizzare compiti, personalizzare le esperienze degli utenti, prevedere il loro comportamento, nonché testare e ottimizzare i prodotti, il che si traduce in migliori prestazioni e soddisfazione del cliente. Ma diamo uno sguardo al futuro. Man mano che la tecnologia AI continua a evolversi, le possibilità per il suo utilizzo nella gestione dei prodotti aumenteranno solo.

La visione del futuro potrebbe abbracciare modelli di gestione ibridi, in cui gli esseri umani e l’AI lavorano insieme, sfruttando i punti di forza di entrambi: la creatività, l’empatia e il pensiero strategico degli esseri umani, e la velocità, la scala e la precisione dell’intelligenza artificiale.

Se ti piace il nostro contenuto, unisciti alla nostra comunità di api laboriose su Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.