Wie man KI im Produktmanagement einsetzt? | Produktmanagement #33

KI im Produktmanagement

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, die seit Wochen Schlagzeilen macht. Das ist nicht überraschend, da sie das Potenzial hat, die Art und Weise, wie Unternehmen in der IT-Branche arbeiten, zu transformieren. KI kann auch im digitalen Produktmanagement eingesetzt werden, um Effizienz, Produktivität und Qualität zu verbessern.

KI ermöglicht es Computern, Aufgaben auszuführen, die zuvor menschliche Intelligenz erforderten, sodass ihre Anwendung im digitalen Produktmanagement nicht auf die Ausführung routinemäßiger Aufgaben beschränkt ist. Die Technologie kann auch helfen, wiederkehrende Fehler aufgrund von Problemen im Zusammenhang mit Marktsegmentierung, der Personalisierung des Kundenerlebnisses und der Vorhersage des Kundenverhaltens zu identifizieren. Welche Werkzeuge sollten Sie also verwenden, um effektiv mit KI im Produktmanagement zu arbeiten?

Automatisierung von Aufgaben

KI im Produktmanagement kann verwendet werden, um Aufgaben wie das Sammeln und Analysieren von Daten sowie das Erstellen visuell ansprechender Berichte zu automatisieren. Dies ermöglicht es Produktmanagern, die Zeit zu sparen, die sie für eine akribische Analyse von Zahlen aufwenden müssten, und sich somit auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren. Hier sind einige Beispiele für Werkzeuge, die zur Automatisierung von Aufgaben verwendet werden:

Zapier

Zapier automatisiert Aufgaben zwischen verschiedenen Anwendungen und ermöglicht es Ihnen, einfache oder komplexe Workflows zu erstellen, die automatisch basierend auf bestimmten Bedingungen ausgeführt werden. Zapier integriert sich mit mehr als 3.000 Anwendungen, wie Gmail, Slack, Trello und vielen anderen.

IFTTT

Dieses Tool ermöglicht es Ihnen, Aufgaben zu automatisieren und Informationen zwischen verschiedenen Geräten und Diensten auszutauschen. IFTTT arbeitet mit mehr als 600 Anbietern, wie Amazon Alexa, Philips Hue, Spotify und vielen anderen.

Make.com

Make.com (früher Integromat) automatisiert Aufgaben zwischen mehreren Anwendungen und Diensten. Es ist ähnlich wie Zapier, bietet jedoch mehr Konfigurations- und Anpassungsoptionen. Es ermöglicht auch die Erstellung fortgeschrittener Szenarien, die logische Bedingungen, Filter, Iterationen und Variablen enthalten können. Make.com integriert sich mit über 1.000 Apps und Diensten wie Facebook, Google Sheets und Mailchimp.

Microsoft Power Automate

Dieses spezialisierte Tool ist Teil der Microsoft Power Platform und ermöglicht es Ihnen, Aufgaben in der Microsoft Azure-Cloud zu automatisieren. Es ermöglicht die Integration mit mehr als 400 Anwendungen und Diensten, wie Office 365, SharePoint, Dynamics 365 und vielen anderen.

Google Cloud Tasks

Es automatisiert Aufgaben in der beliebten Google Cloud Platform. Es ermöglicht Ihnen, asynchrone Aufgaben in beliebigem Umfang zu erstellen und auszuführen. Google Cloud Tasks integriert sich mit anderen Google Cloud Platform-Diensten, wie App Engine, Cloud Functions und Cloud Run.

Personalisierung des Kundenerlebnisses mit KI im Produktmanagement

Die Personalisierung des Kundenerlebnisses durch Anpassung von Produkten und Dienstleistungen an individuelle Bedürfnisse und Vorlieben ist ein weiterer Bereich, in dem KI gut funktioniert. Dies kann die Kundenzufriedenheit und -loyalität erhöhen.

Amazon Personalize

Amazon Personalize ermöglicht es Ihnen, Produktempfehlungen für Kunden zu personalisieren, indem deren Kaufhistorie, Verhalten und Vorlieben analysiert werden. Dadurch erhalten Kunden Angebote, die auf ihre Bedürfnisse und Interessen zugeschnitten sind, was die Wahrscheinlichkeit von Konversionen und Verkäufen erhöht.

Google Cloud Vertex AI

Ein weiteres häufig verwendetes Tool ist Google Cloud Vertex AI. Es erleichtert die Erstellung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen, die personalisierte Lösungen für verschiedene Branchen und Anwendungen bieten können. Vertex AI ermöglicht schnelles Experimentieren, Skalieren und Optimieren von Modellen sowie die Integration mit anderen Google Cloud-Diensten, wie BigQuery und Cloud Storage.

Vorhersage des Nutzerverhaltens mit KI im Produktmanagement

KI kann verwendet werden, um das Verhalten von Kunden vorherzusagen und potenzielle Probleme und Chancen zu identifizieren. Mit diesem Wissen können Produktmanager bessere Entscheidungen treffen. Hier sind drei Beispiele für Werkzeuge, die zur Vorhersage des Nutzerverhaltens verwendet werden.

Microsoft Azure Machine Learning

Es ermöglicht Ihnen, Machine-Learning-Modelle in der Cloud zu erstellen und bereitzustellen, indem eine Vielzahl von Algorithmen und Diensten verwendet wird. Es bietet auch einfachen Zugang zu Daten und Rechenressourcen.

IBM Watson Studio

Mit Watson können Sie Sprachlernmodelle auf der IBM Cloud Pak for Data-Plattform verwenden, indem Sie sich mit anderen IBM-Diensten, wie Datenanalytik und Datenvisualisierungstools, integrieren.

SAS Visual Data Mining

Mit fortschrittlichen Datenanalysetechniken und Optimierungsmethoden ermöglicht es Ihnen, das Nutzerverhalten mit der SAS Viya-Plattform vorherzusagen. Es erleichtert auch das Management des Modellierungsprozesses und die Überwachung seiner Qualität.

Testen und Optimieren von Produkten mit KI im Produktmanagement

KI kann auch zum Testen und Optimieren von Produkten verwendet werden, indem potenzielle Probleme und Verbesserungschancen identifiziert werden. Dies kann Produktmanagern helfen, Produkte von höchster Qualität zu liefern. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für Werkzeuge, die von KI unterstützt werden und für Produkttests und -optimierungen verwendet werden.

Google Optimize

Es ermöglicht Ihnen, verschiedene Versionen von Websites oder mobilen Apps zu testen und deren Effektivität und Konversion zu vergleichen. Sie können A/B-, multivariate oder personalisierte Tests erstellen und automatische Optimierungsfunktionen nutzen.

Microsoft Clarity

Microsoft Clarity analysiert das Nutzerverhalten auf Websites oder in Anwendungen, indem es Sitzungen, Heatmaps und Berichte aufzeichnet. Sie können sehen, was die Aufmerksamkeit der Nutzer auf sich zieht, was sie frustriert und was sie motiviert, Maßnahmen zu ergreifen.

A/B Tasty

Es ermöglicht Ihnen, verschiedene Versionen von Websites oder mobilen Apps zu testen und deren Einfluss auf wichtige Kennzahlen zu messen.

Zusammenfassung

Dank KI im Produktmanagement können wir Aufgaben automatisieren, die Erfahrungen der Nutzer personalisieren, ihr Verhalten vorhersagen sowie Produkte testen und optimieren, was sich in einer besseren Leistung und Kundenzufriedenheit niederschlägt. Aber schauen wir nach vorne. Da sich die KI-Technologie weiterentwickelt, werden die Möglichkeiten ihrer Nutzung im Produktmanagement nur zunehmen.

Die Vision der Zukunft könnte hybride Managementmodelle umfassen, in denen Menschen und KI zusammenarbeiten und die Stärken beider nutzen: die Kreativität, Empathie und strategisches Denken der Menschen sowie die Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Präzision der künstlichen Intelligenz.

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