Hoe AI te gebruiken in productbeheer? | Productbeheer #33

AI in productbeheer

Kunstmatige intelligentie (AI) is een technologie die al weken in het nieuws is. Dit is niet verrassend, aangezien het de potentie heeft om de manier waarop bedrijven opereren in de IT-industrie te transformeren. AI kan ook worden gebruikt in digitaal productbeheer om efficiëntie, productiviteit en kwaliteit te verbeteren.

AI stelt computers in staat om taken uit te voeren die voorheen menselijke intelligentie vereisten, zodat de toepassing ervan in digitaal productbeheer niet beperkt is tot het uitvoeren van routinetaken. De technologie kan ook helpen bij het identificeren van repetitieve fouten als gevolg van problemen met marktsegmentatie, het personaliseren van de klantervaring en het voorspellen van klantgedrag. Dus welke tools moet je gebruiken om effectief met AI in productbeheer te werken?

Automatiseren van taken

AI in productbeheer kan worden gebruikt om taken te automatiseren, zoals het verzamelen en analyseren van gegevens, evenals het genereren van visueel aantrekkelijke rapporten. Dit stelt productmanagers in staat om de tijd die ze zouden moeten besteden aan nauwkeurige analyses van cijfers te besparen, en zich dus te concentreren op meer strategische taken. Hier zijn een paar voorbeelden van tools die worden gebruikt voor het automatiseren van taken:

Zapier

Zapier automatiseert taken tussen verschillende applicaties en stelt je in staat om eenvoudige of complexe workflows te creëren die automatisch draaien op basis van bepaalde voorwaarden. Zapier integreert met meer dan 3.000 applicaties, zoals Gmail, Slack, Trello en vele anderen.

IFTTT

Deze tool stelt je in staat om taken te automatiseren en informatie uit te wisselen tussen verschillende apparaten en diensten. IFTTT werkt met meer dan 600 aanbieders, zoals Amazon Alexa, Philips Hue, Spotify en vele anderen.

Make.com

Make.com (voorheen Integromat) automatiseert taken tussen meerdere applicaties en diensten. Het is vergelijkbaar met Zapier, maar biedt meer configuratie- en aanpassingsmogelijkheden. Het stelt je ook in staat om geavanceerde scenario’s te creëren die logische voorwaarden, filters, iteraties en variabelen kunnen bevatten. Make.com integreert met meer dan 1.000 apps en diensten zoals Facebook, Google Sheets en Mailchimp.

Microsoft Power Automate

Deze gespecialiseerde tool maakt deel uit van het Microsoft Power Platform en stelt je in staat om taken in de Microsoft Azure-cloud te automatiseren. Het maakt integratie mogelijk met meer dan 400 applicaties en diensten, zoals Office 365, SharePoint, Dynamics 365 en vele anderen.

Google Cloud Tasks

Het automatiseert taken in het populaire Google Cloud Platform. Het stelt je in staat om asynchrone taken op elke schaal te creëren en uit te voeren. Google Cloud Tasks integreert met andere Google Cloud Platform-diensten, zoals App Engine, Cloud Functions en Cloud Run.

Het personaliseren van de klantervaring met AI in productbeheer

Het personaliseren van de klantervaring door producten en diensten af te stemmen op individuele behoeften en voorkeuren is een ander gebied waar AI goed werkt. Dit kan de klanttevredenheid en loyaliteit verhogen.

Amazon Personalize

Amazon Personalize stelt je in staat om productaanbevelingen voor klanten te personaliseren door hun aankoopgeschiedenis, gedrag en voorkeuren te analyseren. Dit stelt klanten in staat om aanbiedingen te ontvangen die zijn afgestemd op hun behoeften en interesses, wat de kans op conversies en verkopen vergroot.

Google Cloud Vertex AI

Een andere veelgebruikte tool is Google Cloud Vertex AI. Het vergemakkelijkt de creatie en implementatie van machine learning-modellen die gepersonaliseerde oplossingen kunnen bieden voor verschillende industrieën en toepassingen. Vertex AI maakt snelle experimentatie, schaling en optimalisatie van modellen mogelijk, evenals integratie met andere Google Cloud-diensten, zoals BigQuery en Cloud Storage.

Het voorspellen van gebruikersgedrag met AI in productbeheer

AI kan worden gebruikt om het gedrag van klanten te voorspellen, waardoor hun potentiële problemen en kansen worden geïdentificeerd. Met deze kennis kunnen productmanagers betere beslissingen nemen. Hier zijn drie voorbeelden van tools die worden gebruikt voor het voorspellen van gebruikersgedrag.

Microsoft Azure Machine Learning

Het stelt je in staat om machine learning-modellen in de cloud te creëren en te implementeren, met behulp van een breed scala aan algoritmen en diensten. Het biedt ook gemakkelijke toegang tot gegevens en rekenbronnen.

IBM Watson Studio

Met Watson kun je taalmodellen gebruiken op het IBM Cloud Pak for Data-platform door te integreren met andere IBM-diensten, bijvoorbeeld data-analyse en datavisualisatietools.

SAS Visual Data Mining

Met behulp van geavanceerde data mining- en optimalisatietechnieken stelt het je in staat om gebruikersgedrag te voorspellen met het SAS Viya-platform. Het vergemakkelijkt ook het beheer van het modelleringsproces en het monitoren van de kwaliteit ervan.

Het testen en optimaliseren van producten met AI in productbeheer

AI kan ook worden gebruikt voor het testen en optimaliseren van producten door potentiële problemen en kansen voor verbetering te identificeren. Dit kan productmanagers helpen om producten van de hoogste kwaliteit te leveren. Hieronder vind je enkele voorbeelden van tools die door AI worden ondersteund en worden gebruikt voor producttesten en -optimalisatie.

Google Optimize

Het stelt je in staat om verschillende versies van websites of mobiele apps te testen, waarbij je hun effectiviteit en conversie vergelijkt. Je kunt A/B-, multivariate of gepersonaliseerde tests maken en gebruikmaken van automatische optimalisatiefuncties.

Microsoft Clarity

Microsoft Clarity analyseert gebruikersgedrag op websites of in applicaties door sessies, heatmaps en rapporten op te nemen. Je kunt zien wat de aandacht van gebruikers trekt, wat hen frustreert en wat hen motiveert om actie te ondernemen.

A/B Tasty

Het stelt je in staat om verschillende versies van websites of mobiele apps te testen, waarbij je hun impact op belangrijke metrics meet.

Samenvatting

Dankzij AI in productbeheer kunnen we taken automatiseren, de ervaringen van gebruikers personaliseren, hun gedrag voorspellen, evenals producten testen en optimaliseren, wat resulteert in betere prestaties en klanttevredenheid. Maar laten we vooruitkijken. Naarmate de AI-technologie blijft evolueren, zullen de mogelijkheden voor het gebruik ervan in productbeheer alleen maar toenemen.

De visie van de toekomst kan hybride beheermodellen omarmen, waarbij mensen en AI samenwerken, gebruikmakend van de sterke punten van beiden: de creativiteit, empathie en strategisch denken van mensen, en de snelheid, schaal en precisie van kunstmatige intelligentie.

Als je onze inhoud leuk vindt, sluit je dan aan bij onze drukke bijengemeenschap op Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.