كيف يمكن لمدير المنتج الإستفادة من أدوات الذكاء الإصطناعي؟

كيف يمكن لمدير المنتج الإستفادة من أدوات الذكاء الإصطناعي؟


ليس الهدف هنا إتباع الترند الحاصل في العالم حول الذكاء الإصطناعي فقط لأنه ترند جديد, بل الهدف هو أخذ الفرصة  المتاحة باكراً في اللحاق بالركب وعدم الجلوس في المقاعد الخلفية.

المحتوى:

  1. المقدمة.
  2. أخذ النصح والمشورة المختلفة.
  3. دعم العملاء Customer Service & Support.
  4. فهم رغبات وسلوك العملاء.
  5. القرارت المدعومة بالمعطيات Data Driven Decision.
  6. تحليل رسائل وتعليقات العملاء.
  7. الخاتمة.

المقدمة:

لم يعد الذكاء الإصطناعي مستقبلاً بل أصبح حاضراً بين أيدينا, لذلك نود أن نعرف كيف يمكننا الإستفاد منه كمدراء للمنتج الرقمي.

بالنسبة لي فإن استخدام الذكاء الاصطناعي في حياتي اليومية كمدير منتج هو أمر جديد علي وأحاول يومياً إكتشاف الكيفية والطريقة الأكثر فائدة وتحقق عوائد أفضل.

ولكن الخبر الصادم أن الكثير من الأدوات بين يدينا ونستخدمها بشكل يومي تعتبر أدوات مدعومة بالذكاء الإصطناعي وربما لا ندري.

سأذكر في مايلي بعض الممارسات المفيدة اليومية من خلال أدوات تدعم الذكاء الإصطناعي.

أخذ النصح والمشورة المختلفة:

في هذه النقطة تحديداً يقفز أمامنا التطبيق الغني عن التعريف ChatGPT حيث يمكننا سؤاله عن مشاكلنا اليومية والتحديات التي نواجهها قبل البدأ بالبحث عن إجابات من خلال محرك غوغل.

أنصحك أن تعتاد فتحه بشكل يومي ولا تفكر لوحدك بشكل صامت لأنه سيسرع عليك عملية البحث عن حلول للمشاكل والتحديات اليومية.

وهنا قائمة مهمة قد تفيدك لتستخدمها مع هذه الأداة والتي أخبرني بها هي نفس الأداة عندما سألتها السؤال التالي,

  “كيف يمكن لمدير المنتج الرقمي الاستفادة من GPT بأقصى الدرجات؟” فجائتني الإجابة التالية:

  1. تطوير الفهم العميق لاحتياجات العملاء: يمكنك استخدام GPT لتحليل البيانات المتاحة عن عملائك، مثل مراجعات المنتج، التعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي، والدردشات العملاء، لفهم احتياجات ورغبات العملاء على مستوى عميق. يمكن لذلك أن يساعدك في تحديد مشاكل وفرص جديدة لتحسين منتجك الرقمي.
  2. تحسين تجربة المستخدم: يمكنك استخدام GPT لإنشاء محتوى متكامل ومخصص للمستخدمين، مثل الردود الآلية على الاستفسارات، الإجابة على الأسئلة الشائعة، وتوفير توجيهات ونصائح للمستخدمين. هذا يمكن أن يساعد في تحسين تجربة المستخدم وتعزيز الرضا والولاء.
  3. توليد أفكار جديدة للمنتجات: يمكنك استخدام GPT كأداة لتوليد أفكار جديدة للمنتجات الرقمية. يمكنك تغذية GPT بمجموعة من البيانات المتعلقة بالسوق والمنافسة، واستخدامها لإنشاء أفكار جديدة ومبتكرة للمنتجات أو الميزات الجديدة التي يمكن أن تلبي احتياجات العملاء بشكل أفضل.
  4. تحسين عمليات الاتصال والتواصل: يمكنك استخدام GPT لتحسين عمليات الاتصال والتواصل الداخلية والخارجية. يمكنك استخدامه لإعداد الرسائل اللغوية، مثل البريد الإلكتروني، والمقالات، والمحتوى الرقمي.

إنتهت إجابة الـ ChatGPT هنا.

دعم العملاء Customer Service & Support:

كنّا سابقاً نقول أن استخدام الـ ChatBot أمر مهم جداً ويوفر علينا المال والجهد ويعطي نتائج مماثلة وأفضل من توظيف البشر.

لكن الآن مع وجود ChatBot مدعوم بالـ AI فإننا نحصل على طريقة حوار أفضل ورضى عملاء أعلى, وبالتالي إغلاق صفقات أفضل.

بل وأكثر من ذلك, فإن لكل عميل مواصفات معينة من موقع جغرافي وسن معين وطبيعة عمل وطريقة خطاب وتصرف …الخ هذه المعلومات سيتم جمعها وتحليلها وتقديم تجربة أفضل للعميل وتقديم مقترحات تحسين للشركة حول منتجها أو خدمتها بما ينعكس على مبيعاتها.

في هذه المقالة الخارجية تجد قائمة من الخيارات الجيدة حول الـ  AI ChatBot وأنوي استخدام أحداها شخصياً خلال الأيام المقبلة.

ولكنني من عشّاق HubSpot في إدارة العملاء فإنني قد أفضل أيضاً تجريب ChatSpot.

فهم رغبات وسلوك العملاء:

كلما فهمنا عملائنا أكثر كلما بنينا منتجات ناجحة أكثر أو قدمنا عروض أفضل.

لو كنت تدير حملات تسويقية مع صفحات هبوط, أو تدير العلاقات مع العملاء فتأكد أنك تستخدم CRM مناسب ومدعوم بالذكاء الإصطناعي ليعطيك تحليل وتوصيف للبيانات التي يتم جمعها مع التوصيات المناسبة.

نأخذ أمثلة عن ذلك HubSpot, Salesforce.

ولا ننسى أن Google Analytics هي أداة تدعم الذكاء الإصطناعي أصلاً وتعطي توصيات ممتازة حول سلوك العملاء وتحليل القمع Funnel Analysis في حال بدأ التطبيق بتحصيل زيارات جيدة.

وفي سياق مراقبة اداء المنصات الرقمية بشكل دقيق وتقديم التوصيات الممتازة جداً نجد أمامنا kissmetrics وتعتبر من أفضل الادوات في Funnel Analysis.

القرارت المدعومة بالمعطيات Data Driven Decision:

  قد يكون بين يديك كم كبير من المعطيات الكثيرة من عدة مصادر وتريد جمعها وتمثيلها وتحليلها ومن ثم أخذ توصيات حولها, حينها تجد أداة مثل Power BI قادرة على فعل ذلك لك بسهولة تامة.

شخصياً لم استخدمها ولكن ربما في المشاريع الكبيرة التي يكون لها عدة نقاط تماس مختلفة مع العميل ستكون مصادر المعطيات مختلفة وكثيرة وهنا الحالة ستكون مناسبة لي لاستخدام هذه الأداة.

مثال:

لنفترض أن لديك شركة تقوم بتأجير الدراجات الهوائية, وتجمع المعطيات من خلال التطبيق ومن خلال الدراجة الهوائية ومن خلال تطبيق الخراط غوغل وهلم جر.

حينها يهمك فهم سلوك العملاء المختلفين وتعاملهم مع التطبيق من جهة ومع الدراجات الهوائية المختلفة من جهة وتريد أيضاً فهم التوقع المستقبلي لخدماتك من جهة أخرى.

تحليل رسائل وتعليقات العملاء:

عادة نقوم بجمع كل تعليقات العملاء ومن ثم تصنيفها واستخراج المعلومات المفيدة منها.

ولكن يبدو أننا لسنا بحاجة بعد الآن لهذا المجهود المضني وخصوصاً إذا كان لدينا مئات الرسائل والتعليقات حول منتجنا.

يمكننا الآن استخدام أدوات مثل MonkeyLearn أو GPT لهذا الغرض, ورأيي الشخصي فإن MonkeyLearn أداة مذهلة جداً وسأبدأ باقتراحها لعملائي أصحاب الشركات المتوسطة والكبيرة.

الخاتمة:

إلى هنا إنتهت القائمة التي بين يدي وسأحاول تحديثها كلما سنحت لي الفرصة إنشاء الله.

المهم في استخدام الذكاء الاإصطناعي هو استخدام ماهو مناسب لطبيعة المهام اليومية عندنا واختيار الأدوات التي تعطي نتائج أفضل من الوضع الحالي.

لذلك يمكننا البدء بسرد المهام اليومية ومن ثم سرد الأدوات المتاحة وأخيراً اختيار الأداة المناسبة لذلك.

التعليقات معطلة.