Публикация была переведена автоматически. Исходный язык: Русский
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.
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.
Поделиться
