A criação de um bom produto leva tempo. Não importa quão boa seja a sua equipe, ela é apenas humana. Isto é, até que você comece a usar a IA para ajudá-lo a simplificar a análise dos requisitos do produto. Isso sem mencionar o quanto a automação pode ajudar em outras áreas do desenvolvimento de produtos, sendo a pesquisa de usuários um dos principais campos.
Mas como saber quando usar a IA e quando usar o bom e velho cérebro humano? Vamos dar uma olhada na IA na análise de requisitos de produtos e como ela pode ajudar.
O que é a análise de requisitos do produto?
A análise de requisitos do produto é uma etapa crucial no processo de desenvolvimento do produto. Ela envolve a identificação, a documentação e a análise dos recursos, das funções e das características específicas que um produto deve ter para atender às necessidades do cliente, às metas comerciais e aos requisitos regulatórios.
Basicamente: quais são os principais recursos que devem ser incluídos em um produto para atender às exigências dos clientes?
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Normalmente, a resposta a essa pergunta exigiria uma equipe inteira e eles estariam pesquisando muito.
Por exemplo, você precisaria:
- Reunir requisitos - é aqui que você coleta informações de partes interessadas, clientes, desenvolvedores e outros. Isso pode envolver pesquisas, entrevistas, pesquisas de mercado e feedback de produtos existentes.
- Definir requisitos - Agora que as informações foram coletadas, você precisa delinear os requisitos em termos claros e inequívocos. Para isso, você provavelmente criará uma lista de recursos e funcionalidades que o produto deve ter.
- Priorização - Você não pode fazer duzentas coisas ao mesmo tempo. Nem todos os requisitos são tão importantes quanto os outros, portanto, defina uma ordem para a implementação dos recursos. Isso geralmente se baseia em fatores como demanda do cliente, concorrência no mercado e metas comerciais.
- Documentação - Evite confusão documentando de forma abrangente. Essa documentação serve como referência para todos os envolvidos no processo de desenvolvimento. Os formatos comuns de documentação incluem histórias de usuários, casos de uso, especificações funcionais e wireframes.
- Análise - Agora é hora de analisar cada requisito quanto à viabilidade, às restrições técnicas e aos riscos potenciais. Isso garante que suas metas sejam realisticamente alcançáveis.
- Validação - Confirmar que os requisitos refletem com precisão as expectativas das partes interessadas em relação ao produto. Isso pode incluir a criação de protótipos, maquetes ou testes em estágio inicial. Ao obter a aprovação das partes interessadas, você evita revisões dispendiosas no futuro.
- Rastreabilidade - Garanta que você possa rastrear como cada requisito contribui para as metas gerais do produto. Se não contribui, por que está lá?
- Gerenciamento de mudanças - Os requisitos estão sujeitos a mudanças e, muitas vezes, o fazem em ambientes dinâmicos. Ao implantar processos eficazes de gerenciamento de mudanças, você pode ter certeza de que será capaz de mudar de marcha, se necessário.
- Comunicação - Uma comunicação clara e consistente é essencial. Você precisará garantir que a equipe de desenvolvimento entenda os requisitos em cada etapa do processo.
Como você pode ver, esse pode ser um processo demorado. Leva tempo e há muitas coisas diferentes a serem feitas ao mesmo tempo. As equipes precisarão manter comunicação frequente umas com as outras para se aterem a um objetivo comum.
Comunicação com clareza
Uma maneira de os usuários em um ambiente de trabalho agitado, especialmente em um remote , manterem contato é por meio de chamadas de vídeo. Isso é muito bom. Entre na chamada, diga o que tem a dizer e ouça o que seu colega tem a dizer, depois saia e volte ao trabalho.
Mas será que as videochamadas podem desempenhar um papel mais inteligente em sua empresa? Você pode usá-las de forma mais eficaz para aumentar a produtividade e estimular o aumento da criatividade? Acreditamos que sim.
Pesquisa de usuários orientada por IA: Chamadas de vídeo do futuro
Com softwares de gravação de reuniões como o tl;dv, há uma série de maneiras de agilizar a análise de requisitos de produtos e outras áreas de desenvolvimento de produtos. Se você está tendo muitas chamadas para organizar o desenvolvimento de seu produto, isso é exatamente o que você precisa ouvir.
Pesquisa de usuários e coleta de feedback
Transcrições automatizadas
A IA pode transcrever chamadas de vídeo com rapidez e precisão. Usando o tl;dv, você obtém as transcrições imediatamente após o término da chamada e pode traduzi-las para mais de trinta idiomas! Isso torna mais fácil refrescar sua mente após uma longa semana de chamadas.
Extração de palavras-chave
O uso da IA para otimizar a coleta de feedback também é fácil com o tl;dv. Basta pesquisar sua biblioteca tl;dv por palavra-chave para encontrar exatamente o que você está procurando. A IA examinará instantaneamente as transcrições e destacará as chamadas que apresentavam o tópico que você deseja encontrar.
Você pode assistir novamente à parte da chamada em que o assunto foi abordado e pode até compilar vários clipes diferentes em um único destaque reel, tornando as apresentações de feedback centenas de vezes mais fáceis. A voz do cliente sempre convencerá as partes interessadas mais do que a sua própria voz, mesmo que você tenha um argumento convincente.
Perfil da Persona do Usuário
Até mesmo uma ferramenta tão fácil de usar como o ChatGPT pode ajudá-lo a criar personas de usuários. Mas quando você inclui transcrições de chamadas de vídeovocê pode contar com a ajuda da IA para entender seus dados demográficos, comportamentos e preferências específicos.
Priorização de recursos e análise de requisitos
Tomada de decisão orientada por dados
Ao analisar as transcrições de chamadas de vídeo de entrevistas com usuários ou sessões de feedback, os gerentes de produtos podem tomar decisões baseadas em dados sobre quais recursos ou melhorias devem ser priorizados no roteiro do produto. Essa é uma maneira fantástica de implementar a pesquisa de usuários orientada por IA.
Análise de tendências
A IA tem um talento especial para detectar tendências. Mesmo que você tenha detectado as mais óbvias, ela pode analisar e localizar as tendências e os padrões mais sutis que estão aparecendo na maioria das chamadas dos usuários. Essa é uma ótima maneira de descobrir requisitos ou problemas ocultos que podem não ser aparentes em uma única conversa, mas que se tornam evidentes ao analisar um conjunto de dados maior.
Teste de usabilidade
Análise do comportamento
Dependendo do software que você usa, a IA pode rastrear o comportamento do usuário. Combine isso com o que você aprendeu com as chamadas e o Bob é seu tio. Quer saber onde os usuários clicam, como eles navegam no produto e com quais recursos eles têm dificuldade? É claro que sim. Esses dados podem identificar problemas de usabilidade e áreas de melhoria. Dê uma olhada em softwares como o Hotjar para tornar o mapeamento de calor o mais fácil possível. Há também muitas ferramentas de rastreamento ocular para que você possa ver o que chama a atenção do usuário.
Feedback em tempo real
Sugestões automatizadas
Durante as videochamadas ao vivo, a IA pode analisar os comentários dos usuários e fornecer sugestões em tempo real aos membros da equipe de produtos, ajudando-os a fazer perguntas de acompanhamento relevantes ou a resolver imediatamente as preocupações dos usuários. No entanto, isso pode ser uma pequena distração quando você está no meio de uma chamada. Você não quer parar enquanto lê as mensagens da IA. Isso o tirará da conversa e o usuário perderá a confiança quando perceber que você não está prestando a devida atenção.
O que geralmente funciona melhor é obter anotações e resumos de IA que você pode ler no final, em preparação para um acompanhamento.
Melhoria contínua
Modelos de aprendizado de máquina
Com o tempo, a IA pode aprender com os dados coletados nas gravações de videochamadas e melhorar seus recursos de análise. Isso significa que, quanto mais dados forem coletados, mais inteligente o sistema de IA se tornará na identificação de insights valiosos. Embora isso possa ser considerado controverso, especialmente à luz da OpenAI essencialmente roubando conteúdo da Internet para programar o ChatGPT, é também o caminho mais rápido para uma IA ainda melhor. A questão de onde você obtém os dados e se você tem permissão para usá-los é importante.
Eficiência de custo e tempo
Ao usar um gravador de reuniões como o tl;dv, você não precisará perder tempo e esforço com transcrições, e o valor gasto com análise será significativamente reduzido. Além disso, as gravações de chamadas também reduzem a necessidade de acompanhamento em muitos casos. Você tem a gravação salva e pode examinar a transcrição sempre que quiser. Isso maximiza sua eficiência porque você pode esclarecer detalhes que não foram lembrados a qualquer momento.
Mas os benefícios da economia de custo e tempo não param por aí. As pessoas no Reino Unido gastaram uma média de 9 dias em chamadas de vídeo em 2020o ano em que tudo começou a se tornar mais remote. Além disso, o funcionário médio gasta 47 minutos se preparando para uma videochamada e, depois, entre 10 e 30 minutos até se sentir produtivo novamente. Esses são minutos pelos quais as pessoas também estão sendo pagas.
Com o tl;dv, você não precisa participar de reuniões desnecessárias. Se você faz parte de uma equipe remote que tem reuniões regulares, só precisa participar daquelas que são realmente importantes para você. Se você estiver lá apenas para ouvir a conversa e fazer algumas anotações, é melhor pular os registros de data e hora ou dar uma olhada na transcrição.
Economize tempo, energia e muito mais com tl;dv
Não perca mais tempo. Ao utilizar o tl;dv, você maximiza sua produtividade, minimiza suas despesas e mantém a paixão fluindo em toda a sua equipe.
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