Como usar IA na gestão de produtos? | Gestão de produtos #33

IA na gestão de produtos

A inteligência artificial (IA) é uma tecnologia que tem feito manchetes nas últimas semanas. Isso não é surpreendente, pois tem o potencial de transformar a maneira como as empresas operam em toda a indústria de TI. A IA também pode ser usada na gestão de produtos digitais para melhorar a eficiência, a produtividade e a qualidade.

A IA permite que os computadores realizem tarefas que anteriormente exigiam inteligência humana, portanto, sua aplicação na gestão de produtos digitais não se limita à execução de tarefas rotineiras. A tecnologia também pode ajudar a identificar erros repetitivos devido a problemas relacionados à segmentação de mercado, personalizando a experiência do cliente e prevendo o comportamento do cliente. Então, quais ferramentas você deve usar para começar a trabalhar de forma eficaz com IA na gestão de produtos?

Automatizando tarefas

A IA na gestão de produtos pode ser usada para automatizar tarefas, como coletar e analisar dados, bem como gerar relatórios visualmente atraentes. Isso permite que os gerentes de produto economizem o tempo que precisariam gastar na análise meticulosa de números e, assim, se concentrem em tarefas mais estratégicas. Aqui estão alguns exemplos de ferramentas usadas para automatizar tarefas:

Zapier

Zapier automatiza tarefas entre diferentes aplicativos e permite que você crie fluxos de trabalho simples ou complexos que são executados automaticamente com base em certas condições. O Zapier se integra a mais de 3.000 aplicativos, como Gmail, Slack, Trello e muitos outros.

IFTTT

Esta ferramenta permite automatizar tarefas e trocar informações entre diferentes dispositivos e serviços. O IFTTT funciona com mais de 600 provedores, como Amazon Alexa, Philips Hue, Spotify e muitos outros.

Make.com

Make.com (anteriormente Integromat) automatiza tarefas entre vários aplicativos e serviços. É semelhante ao Zapier, mas oferece mais opções de configuração e personalização. Também permite criar cenários avançados que podem incluir condições lógicas, filtros, iterações e variáveis. O Make.com se integra a mais de 1.000 aplicativos e serviços, como Facebook, Google Sheets e Mailchimp.

Microsoft Power Automate

Esta ferramenta especializada faz parte da Microsoft Power Platform e permite automatizar tarefas na nuvem Microsoft Azure. Ela possibilita a integração com mais de 400 aplicativos e serviços, como Office 365, SharePoint, Dynamics 365 e muitos outros.

Google Cloud Tasks

Automatiza tarefas na popular Google Cloud Platform. Permite criar e executar tarefas assíncronas em qualquer escala. O Google Cloud Tasks se integra a outros serviços da Google Cloud Platform, como App Engine, Cloud Functions e Cloud Run.

Personalizando a experiência do cliente com IA na gestão de produtos

Personalizar a experiência do cliente adaptando produtos e serviços às necessidades e preferências individuais é outra área onde a IA funciona bem. Isso pode aumentar a satisfação e a lealdade do cliente.

Amazon Personalize

O Amazon Personalize permite personalizar recomendações de produtos para os clientes, analisando seu histórico de compras, comportamento e preferências. Isso permite que os clientes recebam ofertas adaptadas às suas necessidades e interesses, o que aumenta a probabilidade de conversões e vendas.

Google Cloud Vertex AI

Outra ferramenta frequentemente usada é o Google Cloud Vertex AI. Ele facilita a criação e implantação de modelos de aprendizado de máquina que podem fornecer soluções personalizadas para diferentes indústrias e aplicações. O Vertex AI permite experimentação rápida, escalonamento e otimização de modelos, bem como integração com outros serviços da Google Cloud, como BigQuery e Cloud Storage.

Previsão do comportamento do usuário com IA na gestão de produtos

A IA pode ser usada para prever o comportamento dos clientes, identificando seus problemas e oportunidades potenciais. Com esse conhecimento, os gerentes de produto podem tomar melhores decisões. Aqui estão três exemplos de ferramentas usadas para prever o comportamento do usuário.

Microsoft Azure Machine Learning

Permite criar e implantar modelos de aprendizado de máquina na nuvem, usando uma ampla gama de algoritmos e serviços. Também fornece fácil acesso a dados e recursos computacionais.

IBM Watson Studio

Com o Watson, você pode usar modelos de aprendizado de linguagem na plataforma IBM Cloud Pak for Data, integrando-se a outros serviços da IBM, por exemplo, ferramentas de análise de dados e visualização de dados.

SAS Visual Data Mining

Usando técnicas avançadas de mineração de dados e otimização, permite prever o comportamento do usuário com a plataforma SAS Viya. Também facilita a gestão do processo de modelagem e o monitoramento de sua qualidade.

Testando e otimizando produtos com IA na gestão de produtos

A IA também pode ser usada para testar e otimizar produtos, identificando problemas potenciais e oportunidades de melhoria. Isso pode ajudar os gerentes de produto a entregar produtos da mais alta qualidade. Abaixo você encontrará alguns exemplos de ferramentas suportadas por IA e usadas para teste e otimização de produtos.

Google Optimize

Permite testar várias versões de sites ou aplicativos móveis, comparando sua eficácia e conversão. Você pode criar testes A/B, multivariados ou personalizados, e usar recursos de otimização automática.

Microsoft Clarity

O Microsoft Clarity analisa o comportamento do usuário em sites ou aplicativos, gravando sessões, mapas de calor e relatórios. Você pode ver o que atrai a atenção dos usuários, o que os frustra e o que os motiva a agir.

A/B Tasty

Permite testar várias versões de sites ou aplicativos móveis, medindo seu impacto em métricas-chave.

Resumo

Graças à IA na gestão de produtos, podemos automatizar tarefas, personalizar as experiências dos usuários, prever seu comportamento, bem como testar e otimizar produtos, o que se traduz em melhor desempenho e satisfação do cliente. Mas vamos olhar para o futuro. À medida que a tecnologia de IA continua a evoluir, as possibilidades de seu uso na gestão de produtos só aumentarão.

A visão do futuro pode abraçar modelos de gestão híbridos, onde humanos e IA trabalham juntos, aproveitando as forças de ambos: a criatividade, empatia e pensamento estratégico dos humanos, e a velocidade, escala e precisão da inteligência artificial.

Se você gosta do nosso conteúdo, junte-se à nossa comunidade de abelhas ocupadas no Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.