Przejdź do treści
Stworzenie dobrego produktu wymaga czasu. Nie ma znaczenia, jak dobry jest Twój zespół, jego członkowie są tylko ludźmi. Tak jest, dopóki nie zaczniesz korzystać ze sztucznej inteligencji, która pomoże Ci usprawnić analizę wymagań dotyczących produktu. Nie wspominając już o tym, jak bardzo automatyzacja może pomóc w innych obszarach rozwoju produktu, z których jednym z kluczowych jest badanie użytkowników.
Ale skąd wiadomo, kiedy należy korzystać ze sztucznej inteligencji, a kiedy z dobrego, starego ludzkiego mózgu? Przyjrzyjmy się sztucznej inteligencji w analizie wymagań produktowych i jej potencjalnym zaletom.
Czym jest analiza wymagań produktowych?
Analiza wymagań dotyczących produktu jest kluczowym etapem procesu rozwoju produktu. Obejmuje ona identyfikację, dokumentowanie i analizę konkretnych cech, funkcji i właściwości, które produkt musi posiadać, aby spełniać potrzeby klientów, cele biznesowe i wymogi regulacyjne.
Zasadniczo: jakie kluczowe cechy powinien posiadać produkt, aby spełniał wymagania klientów?
@tldv.io Nigdy więcej tego nie powtarzaj. #productmanager #product #tech #pm #tldv
oryginalny dźwięk - tldv.io - AI Meeting Recorder
Zwykle odpowiedź na to pytanie wymagałaby zaangażowania całego zespołu, który musiałby przeprowadzić szeroko zakrojone badania dużo.
Na przykład, musiałbyś:
- Zbieranie wymagań – na tym etapie zbierasz informacje od interesariuszy, klientów, programistów i innych osób. Może to obejmować ankiety, wywiady, badania rynku i opinie na temat istniejących produktów.
- Określ wymagania – po zebraniu informacji należy jasno i jednoznacznie określić wymagania. W tym celu należy sporządzić listę cech i funkcji, które powinien posiadać produkt.
- Priorytetyzacja – nie da się robić dwustu rzeczy naraz. Nie wszystkie wymagania są równie ważne, więc ustal kolejność wdrażania funkcji. Często opiera się to na takich czynnikach, jak popyt klientów, konkurencja rynkowa i cele biznesowe.
- Dokumentacja – unikaj nieporozumień dzięki kompleksowej dokumentacji. Dokumentacja ta służy jako punkt odniesienia dla wszystkich osób zaangażowanych w proces rozwoju. Typowe formaty dokumentacji obejmują historie użytkowników, przypadki użycia, specyfikacje funkcjonalne i makiety.
- Analiza – teraz nadszedł czas, aby przeanalizować każdy wymóg pod kątem wykonalności, ograniczeń technicznych i potencjalnych zagrożeń. Dzięki temu zyskasz pewność, że Twoje cele są realistyczne i możliwe do osiągnięcia.
- Walidacja – potwierdzenie, że wymagania dokładnie odzwierciedlają oczekiwania interesariuszy wobec produktu. Może to obejmować tworzenie prototypów, makiet lub testy na wczesnym etapie. Uzyskując zgodę interesariuszy, unikasz kosztownych poprawek w dalszej części procesu.
- Identyfikowalność – upewnij się, że możesz śledzić, w jaki sposób każde wymaganie przyczynia się do osiągnięcia ogólnych celów produktu. Jeśli nie przyczynia się, to po co tam jest?
- Zarządzanie zmianami – wymagania mogą ulegać zmianom, co często ma miejsce w dynamicznych środowiskach. Wprowadzając skuteczne procesy zarządzania zmianami, możesz mieć pewność, że w razie potrzeby będziesz w stanie zmienić kierunek działania.
- Komunikacja – jasna i spójna komunikacja jest niezbędna. Musisz mieć pewność, że zespół programistów rozumie wymagania na każdym etapie procesu.
Jak widać, może to być długotrwały proces. Wymaga czasu i jednoczesnego wykonywania wielu różnych zadań. Zespoły będą musiały pozostawać w stałym kontakcie, aby realizować wspólny cel.
Jasna komunikacja
Jednym ze sposobów, w jaki użytkownicy w intensywnym środowisku pracy – zwłaszcza remote pozostają w kontakcie, są rozmowy wideo. To wszystko dobrze i pięknie. Nawiązujesz połączenie, mówisz swoje i słuchasz kolegi, a potem kończysz rozmowę i wracasz do pracy.
Ale czy wideorozmowy mogą odgrywać bardziej znaczącą rolę w Twojej firmie? Czy można je wykorzystać w bardziej efektywny sposób, aby zwiększyć produktywność i pobudzić kreatywność? Uważamy, że tak.
Badania użytkowników oparte na sztucznej inteligencji: wideorozmowy przyszłości
Dzięki oprogramowaniu do nagrywania spotkań, takim jak tl;dv, istnieje wiele sposobów na usprawnienie analizy wymagań produktowych i innych obszarów rozwoju produktu. Jeśli organizujesz wiele rozmów telefonicznych w celu koordynacji rozwoju produktu, jest to dokładnie to, czego potrzebujesz.
Badania użytkowników i zbieranie opinii
Automatyczne transkrypcje
Sztuczna inteligencja może szybko i dokładnie transkrybować rozmowy wideo. Korzystając z tl;dv, otrzymujesz transkrypcje natychmiast po zakończeniu rozmowy i możesz je przetłumaczyć na ponad trzydzieści języków! Dzięki temu odświeżenie pamięci po długim tygodniu rozmów jest dziecinnie proste.
Wyodrębnianie słów kluczowych
Wykorzystanie sztucznej inteligencji do usprawnienia gromadzenia opinii jest również łatwe dzięki tl;dv. Wystarczy przeszukać tl;dv według słów kluczowych, aby znaleźć dokładnie to, czego szukasz. Sztuczna inteligencja natychmiast przeskanuje transkrypcje i zaznaczy rozmowy, które dotyczyły poszukiwanego tematu.
Możesz ponownie obejrzeć fragment rozmowy, w którym o tym mówiono, a nawet skompilować wiele różnych fragmentów w jeden reel z najważniejszymi fragmentami, co znacznie ułatwia przygotowanie prezentacji z opiniami. głos klienta zawsze przekonuje interesariuszy niż Twój własny głos, nawet jeśli masz przekonujące argumenty.
Profilowanie person użytkowników
Nawet tak łatwe w użyciu narzędzie jak ChatGPT może pomóc w tworzeniu person użytkowników. Ale kiedy uwzględnisz transkrypcje rozmów wideo, możesz skorzystać z pomocy sztucznej inteligencji, aby zrozumieć konkretne dane demograficzne, zachowania i preferencje.
Priorytetyzacja funkcji i analiza wymagań
Podejmowanie decyzji oparte na danych
Analizując transkrypcje rozmów wideo z wywiadów z użytkownikami lub sesji opinii, menedżerowie produktu mogą podejmować oparte na danych decyzje dotyczące tego, które funkcje lub ulepszenia powinny być priorytetowe w planie rozwoju produktu. Jest to fantastyczny sposób na wdrożenie badań użytkowników opartych na sztucznej inteligencji.
Analiza trendów
Sztuczna inteligencja ma talent do wykrywania trendów. Nawet jeśli dostrzegłeś te najbardziej oczywiste, potrafi ona przeanalizować i zlokalizować bardziej subtelne trendy i wzorce, które pojawiają się w większości rozmów użytkowników. Jest to świetny sposób na odkrycie ukrytych wymagań lub problemów, które mogą nie być widoczne w pojedynczej rozmowie, ale stają się oczywiste podczas analizy większego zbioru danych.
Testowanie użyteczności
Analiza zachowań
W zależności od używanego oprogramowania sztuczna inteligencja może śledzić zachowania użytkowników. Połącz to z informacjami uzyskanymi podczas rozmów telefonicznych, a sukces masz w kieszeni. Chcesz wiedzieć, gdzie użytkownicy klikają, jak poruszają się po produkcie i z którymi funkcjami mają problemy? Oczywiście, że chcesz. Dane te pozwalają wskazać problemy związane z użytecznością i obszary wymagające poprawy. Sprawdź oprogramowanie takie jak Hotjar , które maksymalnie ułatwiają tworzenie map cieplnych. Dostępnych jest również wiele narzędzi do śledzenia ruchu gałek ocznych, dzięki którym można zobaczyć, co przyciąga uwagę użytkowników.
Informacje zwrotne w czasie rzeczywistym
Automatyczne sugestie
Podczas rozmów wideo na żywo sztuczna inteligencja może analizować komentarze użytkowników i dostarczać członkom zespołu produktowego sugestie w czasie rzeczywistym, pomagając im zadawać odpowiednie pytania uzupełniające lub natychmiast reagować na obawy użytkowników. Może to jednak nieco rozpraszać uwagę podczas rozmowy. Nie chcesz przecież przerywać rozmowy, aby przeczytać wiadomości od sztucznej inteligencji. Wyjdziesz wtedy z kontekstu rozmowy, a użytkownik straci zaufanie, gdy zauważy, że nie poświęcasz mu wystarczającej uwagi.
Często lepszym rozwiązaniem jest uzyskanie notatki i streszczenia AI , które można przeczytać na koniec w ramach przygotowań do dalszych działań.
Ciągłe doskonalenie
Modele uczenia maszynowego
Z biegiem czasu sztuczna inteligencja może uczyć się na podstawie danych zebranych podczas rozmów wideo i poprawiać swoje zdolności analityczne. Oznacza to, że im więcej danych zbierzesz, tym bardziej inteligentny stanie się Twój system sztucznej inteligencji w identyfikowaniu cennych informacji. Chociaż może to budzić kontrowersje, zwłaszcza w świetle OpenAI zasadniczo kradnie treści z internetu w celu zaprogramowania ChatGPT, jest to również szybka droga do jeszcze lepszej sztucznej inteligencji. Ważna jest kwestia tego, skąd pochodzą dane i czy masz pozwolenie na ich wykorzystanie.
Efektywność kosztowa i czasowa
Korzystając z rejestratora spotkań, takiego jak tl;dv, nie będziesz musiał tracić czasu i wysiłku na transkrypcje, a ilość czasu poświęcana na analizę zostanie znacznie zmniejszona. Co więcej, nagrania rozmów w wielu przypadkach zmniejszają potrzebę podejmowania dalszych działań. Nagranie jest zapisane i możesz przejrzeć transkrypcję w dowolnym momencie. Pozwala to zmaksymalizować wydajność, ponieważ w każdej chwili możesz wyjaśnić niepewne szczegóły.
Ale korzyści związane z oszczędnością czasu i pieniędzy nie kończą się na tym. W 2020 roku mieszkańcy Wielkiej Brytanii spędzili średnio 9 dni na rozmowach wideo, czyli w roku, w którym wszystko zaczęło się odbywać w remote. Ponadto przeciętny pracownik spędza 47 minut na przygotowanie się do wideorozmowy, a następnie od 10 do 30 minut, zanim znów poczuje się produktywny. Są to minuty, za które ludzie również otrzymują wynagrodzenie.
Dzięki tl;dvnie musisz uczestniczyć w niepotrzebnych spotkaniach. Jeśli jesteś w remote , który organizuje regularne spotkania, musisz uczestniczyć tylko w tych, które są dla Ciebie naprawdę ważne. Jeśli jesteś tam tylko po to, aby słuchać rozmowy i robić kilka notatek, równie dobrze możesz przejść do znaczników czasu lub przejrzeć transkrypcję.
Oszczędzaj czas, energię i nie tylko dzięki tl;dv
Nie trać więcej czasu. Korzystając tl;dv, maksymalizujesz swoją produktywność, minimalizujesz wydatki i utrzymujesz motywację całego zespołu.
Pobierz tl;dv Google Meet lub Zoom już dziś i zacznij korzystać bez sięgania do portfela. Bezpłatny plan obejmuje nieograniczoną liczbę nagrań rozmów i transkrypcji. Nie ma dosłownie żadnego powodu, , aby , aby spróbować.
