Простое введение во взаимодействие между машинным обучением и управлением продуктами.
Машинное обучение предназначено не только для создания решений специально для развертывания программного обеспечения и науки о данных. Во многих случаях неизвестно, где развернуто машинное обучение, из-за того, насколько эффективно этот подход интегрирован в продукты, которые мы используем.
Управление продуктами находится на переднем крае, чтобы вывести продукты на рынок, оптимизировать их или контролировать их поддержку после развертывания.
Специалисты по продуктам и менеджеры по продуктам могут значительно выиграть от интеграции машинного обучения в свои жизненные циклы. Моя цель в этом посте — осветить различные методы или идеи, в которых управление продуктом может интегрировать машинное обучение.
1. Прогнозирование спроса и управление запасами — две области, в которых менеджеры по продуктам могут извлечь выгоду из машинного обучения. Например, он может помочь менеджерам определить, какие продукты следует разрабатывать и распространять, а также маркетинговые каналы, которые следует использовать для их продвижения. Например, оценивая предыдущие данные, он может предсказать будущий спрос на конкретный продукт или услугу. Это также может помочь в выявлении дефицита и оценке необходимых корректировок запасов, чтобы гарантировать, что потребители всегда имеют достаточное количество желаемых товаров в наличии. Машинное обучение также можно использовать для построения моделей прогнозирования поведения клиентов.
Например, он может прогнозировать, насколько вероятно, что клиент вернется или порекомендует продукт или услугу после их использования. Такие оценки могли бы помочь менеджерам в определении того, какие продукты и услуги продавать, и в разработке маркетинговых стратегий с более высокой вероятностью успеха. Наконец, анализируя результаты конкретных маркетинговых кампаний с течением времени, машинное обучение может помочь определить их успех. Затем эти данные могут быть включены в будущие решения кампании.
2. Машинное обучение может обнаруживать потенциальные сбои в существующих продуктах на основе входных данных пользователя, экономя деньги организации на претензиях и других действиях по устранению последствий. Машинное обучение, например, может доставлять эти знания непосредственно клиентам или страховым компаниям до возникновения возможных проблем, тем самым сокращая связанные с ними расходы на возмещение убытков. Точно так же алгоритмы машинного обучения можно использовать для исследования рынка, анализируя отношение клиентов к продуктам до того, как они будут запущены в производство, и рекомендуя модификации по мере необходимости.
Технологии аналитики могут позволить организациям отслеживать предыдущее поведение пользователей в отношении определенных продуктов или услуг, чтобы лучше понять, как аудитория может вести себя в будущем при использовании этих элементов. Этот подход может дать информацию, которая приведет к разработке новых функций продукта до того, как они станут общепринятыми.
3. Машинное обучение также можно использовать с технологиями анализа данных для определения категорий клиентов, которые являются наиболее ценными или склонными к оттоку, что позволяет команде разработчиков продукта более эффективно сосредоточить свои маркетинговые усилия на этих группах. Предположим, команда разработчиков работает над приложением, которое позволит клиентам отслеживать энергопотребление. Команда продукта может использовать методы анализа данных, чтобы определить, какие сегменты клиентов больше всего заинтересованы в этой функции, а затем ориентировать эти группы на рекламные или другие маркетинговые кампании. Кроме того, если продуктовая команда определяет, что вероятность оттока определенной категории клиентов значительно выше, чем у любой другой, она может принять меры (например, ограничить предложения по взаимодействию или увеличить комиссионные), чтобы попытаться удержать эту группу от ухода с платформы.
Рассмотрим другой сценарий, в котором аналитика данных может использоваться для помощи в принятии решений о разработке продукта. Предположим, организация создает новый опыт онлайн-покупок и хочет знать, какие аспекты наиболее популярны среди потенциальных клиентов. Команда разработчиков может использовать аналитику данных для изучения отзывов клиентов, чтобы выяснить, какие компоненты предлагаемого сайта пользователи считают доступными или простыми для понимания, чтобы повысить общую удовлетворенность клиентов (при минимизации оттока).
4. Машинное обучение может помочь в автоматизации определенных задач в процессе разработки продукта, таких как определение того, какие функции должны быть помещены в бета-версию в первую очередь и какие формы пользовательского ввода должны быть получены на каждом уровне тестирования. Например, рассмотрим продукт с двумя основными функциями: создание событий и управление событиями. Ожидается, что после первоначального выпуска продукта бета-тестеры будут использовать его для разработки и администрирования мероприятий.
Если отзывы клиентов показывают, что организовать мероприятия или управлять ими сложно, машинное обучение может помочь определить, какие функции следует улучшить в первую очередь, чтобы решить эти проблемы. Например, предположим, что существует большое количество отзывов клиентов, указывающих на желание дополнительного участия при планировании мероприятий, например возможность добавления нескольких гостей одновременно. В этом случае подходы машинного обучения могут порекомендовать, какие элементы таких действий пользователя следует добавить в качестве функции для разработки.
Когда продукт готовится к выпуску, машинное обучение может автоматизировать процессы, которые в противном случае потребовали бы ручной работы, такие как сбор данных из нескольких источников или распознавание тенденций в комментариях клиентов. Например, если менеджер по продукту пытается определить, какие функции наиболее популярны на его целевом рынке и следует ли вносить изменения в бета-версию продукта на основе этой информации, машинное обучение может помочь ему легко определить группы клиентов, которые проявили аналогичный интерес к некоторым функциям.
Прощальные мысли
Менеджеры по продуктам могут адаптировать свои методы к новым задачам и стремлению к постоянному совершенствованию с большей эффективностью, если они используют стратегию машинного обучения.
Если у вас есть какие-либо рекомендации для этого поста или предложения по расширению темы, я был бы признателен, если бы вы их услышали. Просто отправьте мне личное сообщение в любом месте этого поста.
Кроме того, вот мой информационный бюллетень; Я надеюсь, что вы рассмотрите возможность подписки.
Если вам нравится читать такие истории и вы хотите поддержать меня как писателя, подумайте о том, чтобы зарегистрироваться, чтобы стать участником Medium и получить неограниченный доступ ко всем историям на Medium.»
Кроме того, я написал следующие посты, которые могут быть вам интересны:
Анил Тильбе
