Михаил Ларькин, эксперт по внедрению генеративного ИИ, собрал в одном месте пять интересных задач, которые продакт-менеджеры и маркетологи могут решить с помощью AI.
Михаил Ларькин
CEO AI CJM, студия искусственного интеллекта
AI-консультант и автор Telegram-канала про ИИ для бизнеса
Спикер конференций, преподаватель и корпоративный тренер
Многие продолжают считать нейросети черным ящиком, непонятной магией, которая умеет разве что галлюцинировать и рисовать картинки. На самом деле нейросети могут существенно облегчить решение многих задач, начиная от частичной экономии времени и заканчивания полным закрытием проблем.
На мой взгляд, нейросети дают три существенных плюса для продакт-менеджера — и в целом для бизнеса.
Экономия времени: некоторые нейросети настолько узко заточены под конкретные запросы, что задачу, на которую требовалось три часа, AI выполняет за 10 минут.
Обработка больших объемов данных: когда вы провели кастдев, ИИ поможет быстро структурировать выводы для вас и для команды.
Данные из ниоткуда: когда недостаточно данных для задачи, ИИ генерирует их на высоком уровне.
Давайте разберем на конкретных кейсах, как это работает.
Задача 1: провести кастдев и структурировать инфу; получить выводы
Проблема
Вы проводите кастдевы с пользователями, созваниваетесь с ними в зуме, записываете звонки, задаете умные вопросы. И вот спустя неделю и 15 звонков, в голове у вас куча инсайтов, которые забудутся на следующий день, если не записать их на бумагу. Конечно, вы всегда можете вернуться к записям и найти тот самый инсайт, но для этой задачи лучше использовать нейросети.
Решение
Добавьте к себе на звонок tl;dv (подходит для Zoom, Google Meet и Microsoft Teams), чтобы она слушала, о чем вы говорите. Нейросеть все транскрибирует сама, а дальше вы можете задавать вопросы к транскрибации.
Эту программу можно использовать и для других задач:
сформировать пост-мит или договоренности и отправить их в чат;
вытащить интересные мысли после брейншторма с командой;
сформировать ТЗ к продукту, если был звонок с заказчиком, на котором его обсуждали.
Задача 2: проанализировать данные опроса пользователей и найти инсайты
Проблема
Вы проводите количественное исследование с помощью онлайн-опроса с открытыми вопросами. В опросе приняло участие более 100 пользователей, и вам нужно получить инсайты.
Решение
Отправьте Excel-файл в ChatGPT (работает только в платной версии) или Claude. Спросите у нейросети следующее:
что пользователей не устраивает в продукте;
выдели самые проблемные зоны в продукте на основе ответов пользователей;
что нужно сделать в продукте, чтобы пользователи были довольны.
Задача 3: найти слепые зоны в CJM пользователей в IT-продукте для улучшения метрик
Проблема
Вы собираете крутой IT-сервис, приложение, платформу, или работаете с действующим продуктом. Вы смотрите Яндекс Метрику, AppsFlyer, анализируете рекламные каналы, отправляете SQL-запросы в базу данных и методично находите недочеты в продукте, чтобы повысить метрики на несколько процентов. Но вы остаетесь человеком, а компании нужно быстрее и больше тестировать гипотезы, нужно больше инсайтов.
Решение
Подключите все свои аналитические платформы к софту AI. Если вы работаете в РФ, то используйте Smart Analytics. Если вы работаете по миру, то вам подойдет avian.
Авторизуетесь по всем своим рекламным каналам, сервисам аналитики и т. д. Дальше вы сможете в режиме чата задавать продуктовые вопросы, просить строить графики или найти зависимости.
Нейросети мониторят все параметры (устройство, время, разрешение экрана, регионы пользователей, источник канала, последовательность переходов) одновременно и ищут зависимости. Если они понимают, что одно влияет на другое, то выдают вам инсайт.
Скрытый текст
В продукте ничего не менялось, рекламные каналы были стабильны, но количество лидов упало. Как выяснилось, в это время проект переезжал на другой сервер, и в некоторых регионах скорость загрузки сайта увеличилась на 2 секунды, из-за чего часть пользователей не дожидались загрузки и уходили.
Нейросеть нашла зависимость количества лидов от скорости загрузки сайта.
Задача 4: провести кастдев, когда нет респондентов
Проблема
Вам нужно провести качественное исследование, но аудитории под рукой нет, как нет и ресурсов платить пользователям за участие или привлекать маркетинговое агентство для закрытия задачи.
Решение
Проведите кастдев с ChatGPT, попросите его принять роль вашего пользователя: пусть отвечает на вопросы.
Алгоритм для кастдева с помощью ChatGPT
Отправляем информацию о продукте и просим ИИ описать его подробнее. Назначаем роль опытного продуктового маркетолога и просим описать продукт.
Генерируем три сегмента ЦА для продукта, описанного ранее.
Генерируем подробное описание каждого сегмента.
Просим ИИ подробно описать по три аватара в каждом сегменту ЦА.
Формируем список гипотез, на каждую гипотезу просим сформировать список вопросов.
На выходе мы получаем описание и ответы девяти разных человек. На проведение аналогичного исследования девятью респондентами может уйти неделя и 20–30 часов чистого времени продукта, а с помощью ИИ вы получаете свои инсайты за 2–3 часа, при этом количество респондентов практически не ограничено.
Задача 5: найти инсайт на пустом месте
Проблема
Вам нужно найти продуктовый инсайт, но у вас нет данных для того, чтобы его произвести: закончились респонденты, а аналитику уже всю прошерстили.
Решение
Если у вас много публичных конкурентов, а их клиенты пишут им отзывы, то вам остается прочитать их и найти там инсайты с помощью ИИ.
Отправьте в ChatGPT ссылки на места, где находятся отзывы вашей ЦА. Попросите нейросеть последовательно зайти по каждой ссылке и проанализировать все отзывы. Спросите, что нужно улучшить в продукте конкурента, чтобы этот продукт стал лучше. Если вы развиваете такой же продукт, то эти инсайты применимы и к вам.
Используя нейросети таким образом можно:
понять преимущества продукта и увидеть места, которые можно улучшить;
узнать, как воспринимается трендовая новинка конкурентов, и необходимо ли создавать аналог;
получить инсайт о том, как пользователи воспринимают изменения в продукте.
Скрытый текст
Khroma — инструмент анализа цветовых предпочтений целевой аудитории. Поможет подобрать оптимальную цветовую палитру.
Visual Eyes — отслеживает, куда пользователи смотрят на странице. Похож на VAS, который точностью в с 92% предсказывает, куда пользователь посмотрит в первую очередь.
Research AI — анализирует большие объемы пользовательских данных, позволяет прогнозировать поведение и находить закономерности.
В заключение хочу дать несколько советов для тех, кто только начинает работать с нейросетями.
Загружайте данные для анализа в нейросети — тогда вы получите крутые инсайты
Тщательно формулируйте задачи для нейросети. Если запрос сложный, то подавайте его частями или делите на этапы.
Не ждите 100% точности от ChatGPT. Для многих задач точность 70–80% — это уже хороший результат.
Надеюсь, эти кейсы и советы помогут вам эффективно применять нейросети в своем бизнесе.
Скрытый текст
ProductStar — онлайн-школа IT-профессий, часть холдинга РБК с 2023 года. Вы можете подписаться на нас в Telegram и познакомиться с нашими статьями на Хабре и со всеми предлагаемыми нами курсами.
А еще мы запустили интерактивную игру «Lead Game», которая позволит прокачать лидерские навыки на реальных кейсах. Хотите занять руководящую должность или уже занимаете? Пришло время оценить ваши soft skills.
