發(fā)布時(shí)間:2024-03-21 09:30:10 瀏覽量:216次
近些年來,關(guān)于AI 的討論有很多,也有不少人工智能相關(guān)的產(chǎn)業(yè)與產(chǎn)品在不斷發(fā)展著。不過,對產(chǎn)品經(jīng)理來說, AI 能否應(yīng)用在產(chǎn)品需求分析上呢?為打造一款產(chǎn)品做出更好的幫助嗎?筆者將為我們帶來一系列的分析。
AI人工智能技術(shù)是否可以幫助我們更好的分析用戶對產(chǎn)品的需求呢?有什么好的使用方法和案例嗎?
由于工作需要,近些年研究了很多國內(nèi)外的AI人工智能產(chǎn)品,也做了一些項(xiàng)目,因此我想做一系列關(guān)于如何將AI人工智能技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)品、營銷與運(yùn)營的文章,把自己的一些研究沉淀一下,也希望對讀者有些啟發(fā)和幫助。
在我們的工作中一般需求會有很多來源,包括:
基本是通過看看競品的功能時(shí)發(fā)現(xiàn)的或者覺得用戶可能會有這樣那樣的需求,這種需求缺乏數(shù)據(jù)支持,是否是用戶需要的還待驗(yàn)證。
大部分也是意淫的,少部分參考用戶反饋和競品,一樣缺乏數(shù)據(jù)支持,是否是用戶需要的還待驗(yàn)證。
這種需求說是來自客戶,但銷售往往更關(guān)心的是自己業(yè)績和成單,因此很多是來自銷售自己的大客戶,或者是那些銷售有望成單的客戶,因此這些需求往往會被夸大或者提到比較高的位置。另外用戶的實(shí)際場景可能在與銷售溝通中被曲解。
客服反饋的用戶需求相當(dāng)比較公平,因?yàn)闆]有很多的業(yè)績成分在。但需要建立一個(gè)良好的需求反饋渠道,另外與銷售反饋的需求一樣,客服人員大多對產(chǎn)品需求和功能的理解專業(yè)度不夠,導(dǎo)致一些需求被曲解,或者遺漏。
這種一手需求我認(rèn)為是最靠譜的,在溝通過程中可能深度了解用戶的場景和真實(shí)需求。但問題是太費(fèi)時(shí)間了,平常工作很多,一天能深度聊4-5個(gè)用戶就不錯(cuò)了,收集的需求是否有普遍性,缺乏數(shù)據(jù)支持。結(jié)果最后還是靠感覺了。
可見許多時(shí)候產(chǎn)品在判斷用戶的需求的時(shí)候是沒有什么數(shù)據(jù)支持的,或者是基于很小的數(shù)據(jù)樣本,這很容易導(dǎo)致產(chǎn)品方向上的錯(cuò)誤,也讓我們遺漏了需求與機(jī)遇。
那么我們是否可以通過人工智能技術(shù)幫助我們判斷用戶的需求,并且以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)指導(dǎo)我們產(chǎn)品方向呢?
答案是肯定的,下面我列舉一些方向:
用戶與企業(yè)的溝通內(nèi)容在哪里?大部分在客服電話、銷售電話、在線對話、工單、產(chǎn)品評論、信息中。
這些內(nèi)容中什么類型的都有,有投訴的、有常規(guī)問題咨詢,當(dāng)然也存在大量關(guān)于產(chǎn)品需求的內(nèi)容。
我們可以通過AI語義分析把這些有談及產(chǎn)品需求的內(nèi)容提取出來,怎么做? 我給些示例:
(1)將用戶與銷售與客服的電話內(nèi)容轉(zhuǎn)換為文本并提取用戶需求
通過將對話錄音文件轉(zhuǎn)換為文本對話內(nèi)容,在通過語義模型規(guī)則識別其中提及用戶需求的對話內(nèi)容,快速在大量的日常對話中收集用戶需求,并且產(chǎn)品經(jīng)理可以通過文本內(nèi)容快速看到用戶的需求詳情以及上下對話內(nèi)容,了解用戶場景。
(2)通過語義分析模型對用戶需求內(nèi)容自動分類
很多時(shí)候用戶的需求被埋沒在茫茫的信息中,產(chǎn)品經(jīng)理一般來說沒有時(shí)間把所有的用戶對話內(nèi)容,溝通內(nèi)容都看一遍,然后對需求進(jìn)行分類。
但是,AI人工智能是可以的,只有稍微進(jìn)行訓(xùn)練就可以創(chuàng)建一個(gè)適合自己產(chǎn)品的語義分析模型,批量對每日所有的溝通記錄進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)和需求相關(guān)的對話內(nèi)容,然后自動進(jìn)行分類整理,比如新需求、缺陷問題、哪個(gè)產(chǎn)品、哪個(gè)模塊等。
如圖:
(3)通過語義分析感情模型自動判斷用戶對功能的感受
除了分類,我們還需要判斷用戶對功能反應(yīng),是正向還是負(fù)向,這有助于后續(xù)統(tǒng)計(jì)和分析新功能上線后的用戶感受。
比如這些年比較流行的產(chǎn)品反饋衡量標(biāo)準(zhǔn):NPS (凈推薦值)可以直接使用情感分析模型得出。(終于不用一次次的發(fā)郵件和微信推送了。)
通過AI人工智能技術(shù)產(chǎn)品可以快速實(shí)時(shí)的發(fā)現(xiàn)用戶需求,需求的模塊,需求分類,并通過上下文了解第一手的用戶需求,方便快速。
通過AI人工智能技術(shù)我們可以對大量的用戶溝通信息進(jìn)行批量掃描,自動挖掘與產(chǎn)品需求相關(guān)的內(nèi)容,在自動分類并判斷。
可以說,我們完成了將非結(jié)構(gòu)話數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的過程,然后我們要做什么?
創(chuàng)建實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)看板,通過數(shù)據(jù)來指導(dǎo)我們的產(chǎn)品需求和方向。這里可以用一些BI工具,比如微軟免費(fèi)的PowerBI, 或者功能很強(qiáng)大,上手很簡單,我個(gè)人最喜歡的Tableau來做數(shù)據(jù)看板,這些數(shù)據(jù)看板可以實(shí)時(shí)更新并分享給整個(gè)產(chǎn)品,研發(fā),運(yùn)營團(tuán)隊(duì)使用。
我這里做幾個(gè)例子:
查看用戶對各個(gè)產(chǎn)品模型的情感變化,及時(shí)發(fā)現(xiàn)變化原因:
以上是很隨便的一些產(chǎn)品需求分析看板,數(shù)據(jù)已經(jīng)在了,看板做什么樣子可以根據(jù)自身需求來制作。
分享一張我很喜歡的圖:
希望大家可以做以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的產(chǎn)品經(jīng)理,少拍腦子,多關(guān)注數(shù)據(jù)。
后續(xù)我還會做更多AI人工智能技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)品,營銷與運(yùn)營流程的文章,希望大家多多支持,也可以與我分享交流經(jīng)營。
陳迪,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。,公眾號:WinDeal智能營銷。Testin云測SaaS運(yùn)營總監(jiān),Bugout缺陷管理產(chǎn)品運(yùn)營負(fù)責(zé)人,增長黑客,多年國內(nèi)和海外互聯(lián)網(wǎng)公司運(yùn)營經(jīng)驗(yàn),專注于SaaS和B2B企業(yè)服務(wù)行業(yè)。
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題圖來自 Unsplash,基于 CC0 協(xié)議
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