¿Que aprenderás con este artículo?
La inteligencia artificial (#IA) puede ayudarte a crear mejores estrategias identificando a los usuarios y sus necesidades, las posibles funcionalidades, los indicadores holísticos del producto, así como también procesando los datos para sacar conclusiones (insights) accionables.
Con esto crearemos estrategias más efectivas y centradas en los usuarios. ¿Te animas a explorar como? 👇
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La IA mejora la creación de la estrategia de producto
Definir una estrategia para los productos digitales centrada en los clientes y usuarios es clave para su éxito, especialmente para los productos que se venden en el mercado (B2C) como aquellos de uso empresarial (B2B).
La inteligencia artificial (IA) puede ayudar a los product managers a mejorar su capacidad de creación de estrategias sólidas y basadas en datos, que orienten a los demás participantes en la creación de los productos.
En este video veremos una pincelada diferentes maneras en que la IA ayuda al product manager en la creación de la estrategia, usando el Lean Canvas como estructura, y poniendo como ejemplo mi caso de estudio favorito de GymAPP, la innovadora aplicación móvil para mejorar la experiencia de los clientes de los gimnasios GymTonic.
Aunque este video breve explora una parte pequeña de las actividades donde la IA puede ayudar a los product managers y presenta ejemplos simples, muestra el gran potencial que tiene para crear estrategias de productos que resuenen con nuestros usuarios y se destaquen en el mercado.
1. Definir los segmentos de clientes y sus problemas clave
Un primer paso vital en la creación de una estrategia de producto exitosa es entender quienes son los clientes y usuarios potenciales del producto, cuáles son sus problemas clave que el producto puede solucionar.
La inteligencia artificial (IA) nos permite analizar grandes volúmenes de datos de comportamiento del usuario, feedback de productos, y tendencias de mercado para identificar tanto los problemas no resueltos como los segmentos de usuarios más prometedores para GymAPP.
Utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural y análisis de sentimiento, la IA puede revelar insights específicos sobre las necesidades y frustraciones de los usuarios de gimnasios. Podemos recoger la información base tanto de encuestas a clientes como de textos en internet.
Como ejemplo, podemos comenzar la identificación de usuarios y problemas con este prompt de ChatGPT. Posteriormente el trabajo con las personas del equipo enriquecerá los resultados, pero aceleramos la base para comenzar a trabajar.
Y el resultado es:
2. Buscar las soluciones para los clientes
Una vez identificados los problemas clave y los segmentos de usuarios, el siguiente paso en el Lean Canvas es definir soluciones efectivas. Aquí es donde la inteligencia artificial (IA) puede desempeñar un papel transformador, especialmente en el desarrollo de GymAPP.
La IA, con su capacidad para analizar datos y aprender de patrones, puede ayudar a crear soluciones personalizadas que aborden directamente los problemas identificados. Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural, GymAPP puede ofrecer planes de entrenamiento que se ajusten a las necesidades individuales de cada usuario y proporcionar herramientas avanzadas para el seguimiento del progreso.
Además, la integración de la IA permite el desarrollo de interfaces intuitivas que facilitan a los usuarios el registro de sus actividades y el seguimiento de su progreso hacia las metas de fitness.
Esto no solo mejora la experiencia del usuario sino que también incrementa la retención y satisfacción del cliente, al hacer que los usuarios se sientan comprendidos y apoyados en su viaje de fitness.
Ahora vamos a ver cómo podemos buscar posibles soluciones a los problemas de los clientes con este prompt de ChatGPT.
Y el resultado es:
3. Definir las métricas clave
La selección de métricas clave es fundamental para evaluar el éxito y guiar la evolución de cualquier producto digital. La inteligencia artificial (IA) puede desempeñar un papel crucial en este proceso, ayudando a identificar las métricas más relevantes y estratégicas que abarquen desde el rendimiento del producto hasta el impacto general en la empresa.
La IA permite analizar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones, tendencias y correlaciones que podrían pasar desapercibidos, asegurando que los equipos se centren en los indicadores que realmente importan.
En el caso de GymAPP, la IA puede ayudar a definir métricas específicas que reflejen el valor para el usuario, la adopción del producto, la satisfacción del cliente y el retorno de inversión (ROI) para la empresa.
En el siguiente capítulo veremos que podemos usar la IA para definir los resultados clave, las métricas en el método OKR (Objectives and Key Results).
Si le preguntamos a ChatGPT por métricas para definir y evaluar la estrategia del producto con este prompt:
Y el resultado es:
Estas métricas proporcionan una visión holística del rendimiento de GymAPP, desde la percepción del usuario hasta el impacto financiero en la empresa. Utilizando la IA para analizar y optimizar estas métricas, los equipos pueden tomar decisiones informadas que impulsan el éxito continuo del producto.
4. Análisis de datos
Otra capacidad que la IA permite para ejecutar la estrategia de un producto es el análisis de conjuntos complejos de datos y extraer insights significativos que retroalimenten la estrategia.
P.e. los Product Managers de GymAPP, una aplicación para usuarios de gimnasio, pueden utilizar el análisis de logs, los registros de actividad de los usuarios, para conocer profundamente cómo las personas interactúan con la aplicación.
Al aplicar técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático, la IA puede identificar patrones de comportamiento, preferencias y puntos de fricción que los usuarios experimentan.
Siguiendo el ejemplo, este análisis puede revelar nuevas protopersonas – grupos de usuarios con características, necesidades y comportamientos comunes que quizás no fueron considerados anteriormente.
En este caso, la IA podría descubrir en los logs de GymAPP un grupo de usuarios que utiliza la app principalmente en las horas de menor afluencia en el gimnasio, indicando una posible protopersona que valora la privacidad y el espacio personal durante su entrenamiento. Otro grupo podría mostrar un uso frecuente de ciertas funciones de seguimiento de progreso, destacando una protopersona orientada a objetivos y resultados.
Estos insights permiten a los Product Managers de GymAPP desarrollar funcionalidades específicas o adaptar las estrategias de márketing para estos segmentos de clientes, consiguiendo una estrategia más efectivas y centradas en los clientes.
Un ejemplo de prompt de ChatGPT para realizar este análisis es:
Y el resultado es:
¡Pon en marcha lo aprendido!
Emplea un minuto en reflexionar sobre estas preguntas.
- ¿Cómo me ayuda la IA a analizar mejor las preferencias de los usuarios de un producto?
- ¿Cómo me ayuda la IA a identificar funcionalidades más ligadas a la estrategia en los usuarios?
- ¿Cómo me ayuda la IA a identificar métricas para seguir la estrategia del producto?
Mejor aún si puedes anotar las respuestas en tu cuaderno de aprendizaje. Y todavía mejor si tuiteas sobre esto y referencias a este artículo. #agile_con_IA 🤗
👉 Te espero en el siguiente capítulo para aprender a usar la IA para definir OKRs.
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