Бұл жазба автоматты түрде аударылған. Бастапқы тіл: Орысша
Бүгінгі күні жасанды интеллект (AI) сәнді термин ғана емес, сонымен қатар өнім менеджеріне тезірек шешім қабылдауға, гипотезаларды сынауға және күнделікті емес, стратегияға назар аударуға көмектесетін жұмыс құралы болып табылады.
AI өнімді алмастырмайды, бірақ одан көптеген операциялық тапсырмаларды алып тастайды. Төменде мен нақты уақытты үнемдейтін және нақты пайда әкелетін AI қай жерде екенін айтамын.
Бұрын нарық пен бәсекелестердің резерчіне бірнеше күн қажет болатын. Енді бірнеше минут ішінде деректерді ашық көздерден AI моделіне жүктеу жеткілікті:
- бәсекелестердің негізгі функцияларын салыстыру,
- баға саясаты,
- пайдаланушылардың пікірлеріндегі трендтер.
Мысал: қолданбада жеткізу мүмкіндігін іске қосу үшін біз App Store және Google Play шолуларына негізделген оң және теріс аргументтерді жылдам жинау үшін ChatGPT қолдандық. Бұл ресерчтің уақытын бір аптадан екі сағатқа дейін қысқартты.
Өнімнің Backlog әрқашан идеяларға толы. Сұрақ-олардың қайсысын бірінші тексеру керек?
Біз қарапайым топтаманы қолдандық: өткен эксперименттердің тарихын кестеге түсірдік (гипотеза → метрика → нәтиже) және оны ChatGPT-ке жүктедік. Әрі қарай олар prompt модельдерін берді:
"Кестені талдап, RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort) көрсеткіштері бойынша жаңа гипотезаларды бағалаңыз. Неліктен мұндай ұпайларды қойғаныңызды және ең алдымен қандай 3 гипотезаны тексеруге тұрарлық екенін түсіндіріңіз".
Мысал: біз 15 жазылым гипотезаларының тізімін жүктедік (онбординг, триал, барлық түймелерді қызғылт түске бояу, каталогты жақсарту және т.б.). Модель "аналогтарды таңдау" ұқсас өткен жағдайларға негізделген ең үлкен әсер мен құпиялылыққа ие екенін айтты. Біз ұсынысты тексердік-retention 9% өсті.
AI өнімге UX жақсартуларын тезірек табуға және тексеруге көмектеседі:
- өрескел UI макеттерін жасайды,
- ыңғайлылық сынақтары үшін сценарийлер жазады,
- шұңқырдағы кедергілерді болжайды.
Мысал: жаңа себетті жасау кезінде біз ai-ден сатып алу жылдамдығына баса назар аудара отырып, 3 интерфейс опциясын сұрадық. Олардың бірі A / B тестінің негізін қалады және конверсияның 7% өсуін көрсетті.Жасанды интеллект-бұл өнім менеджерін алмастыру емес, көмекші. Ол күнделікті өмірді жояды, талдауды тездетеді және түсініктер ұсынады, бірақ стратегиялық шешімдер мен пайдаланушының түсінігі адамда қалады.
Өнімді басқаруда AI қолдану "эксперимент" болуды тоқтатты — бұл стандартқа айналуда. Бүгінгі процестерге AI енгізуді үйренетіндер ертең тезірек қозғалады және сұранысқа ие өнімдерді жасайды.Сізге бастауды жеңілдету үшін біз жұмыста өзіміз қолданатын шағын промммен бөлісеміз
Жасанды интеллект өнімді жақсартуға шынымен көмектесу үшін сұраныстарды дұрыс тұжырымдау маңызды. Мұнда ChatGPT немесе басқа LLM құралдарында қолдануға болатын жұмыс үлгісі берілген.
Prompt: "сіз тәжірибелі UX дизайнерісіз. Менде [өнім сипаттамасы] және пайдаланушылар [сегменттерді сипаттаңыз] бар. Өнімді пайдалану кезінде кездесетін 5 негізгі мәселенің тізімін жасаңыз. Әр мәселе үшін интерфейс шешімдерінің 3 нұсқасын ұсыныңыз.".
Мұндай prompt тек идеяларды ғана емес, нақты жақсартуларды алуға көмектеседі.
Сегодня искусственный интеллект (ИИ) — это не только модный термин, но и рабочий инструмент, который помогает продакт-менеджеру быстрее принимать решения, тестировать гипотезы и сосредоточиться на стратегии, а не рутине.
ИИ не заменяет продакта, но снимает с него массу операционных задач. Ниже я расскажу, где именно ИИ реально экономит время и приносит ощутимую пользу.
Раньше на ресерч рынка и конкурентов уходили дни. Теперь достаточно загрузить данные из открытых источников в ИИ-модель, чтобы за считанные минуты получить:
- сравнение ключевых функций у конкурентов,
- ценовую политику,
- тренды в отзывах пользователей.
Пример: для запуска функции доставки в приложении мы использовали ChatGPT, чтобы быстро собрать аргументы «за» и «против» на основе отзывов в App Store и Google Play. Это сократило время ресерча с недели до пары часов.
Backlog продакта всегда переполнен идеями. Вопрос — какие из них проверять в первую очередь?
Мы использовали простую связку: выгрузили историю прошлых экспериментов в таблицу (гипотеза → метрика → результат) и загрузили её в ChatGPT. Далее дали модели промпт:
“Проанализируй таблицу и оцени новые гипотезы по метрикам RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort). Объясни, почему ты выставил такие баллы, и какие 3 гипотезы стоит проверить в первую очередь”.
Пример: мы загрузили список из 15 гипотез по подписке (онбординг, триал, покрасить все кнопки в розовый, улучшение каталога и тп.). Модель подсказала, что «подбор аналогов» имеет наибольший Impact и Confidence на основе похожих прошлых кейсов. Мы проверили рекомендацию — retention вырос на 9%.
ИИ помогает продакту быстрее находить и тестировать улучшения UX:
- генерирует черновые UI-макеты,
- пишет сценарии для юзабилити-тестов,
- прогнозирует узкие места в воронке.
Пример: при разработке новой корзины мы попросили ИИ предложить 3 варианта интерфейса с упором на скорость покупки. Один из них лёг в основу A/B-теста и показал рост конверсии на 7%.
ИИ — это помощник, а не замена продакт-менеджеру. Он снимает рутину, ускоряет анализ и предлагает инсайты, но стратегические решения и понимание пользователя остаются за человеком.
Использование ИИ в продакт-менеджменте уже перестало быть «экспериментом» — это становится стандартом. Те, кто научится внедрять ИИ в процессы сегодня, завтра будут двигаться быстрее и создавать более востребованные продукты.
Чтобы вам было проще начать мы делимся небольшим промтом, который сами используем в работе
Чтобы ИИ реально помог улучшить продукт, важно правильно формулировать запросы. Вот рабочий шаблон, который можно использовать в ChatGPT или других LLM-инструментах.
Промпт: "Ты опытный UX-дизайнер. У меня есть [описание продукта] и пользователи [опиши сегменты]. Составь список из 5 основных проблем, с которыми они могут столкнуться при использовании продукта. Предложи 3 варианта интерфейсных решений для каждой проблемы.".
Такой промпт помогает получить не просто идеи, а конкретные улучшения.
Бөлісу
