Så använder du AI för att kraftigt förbättra produktledd tillväxt
Om vi skulle rangordna de största paradigmskiftena inom produktområdet under de senaste tio åren skulle jag säga att AI och produktledd tillväxt hamnar högst upp på listan. Båda koncepten handlar i grunden om att öka effektiviteten och få mer gjort med mindre. Men det verkliga fuskknepet är att föra samman dem och använda LLM:ers tidsbesparande kraft för att förbättra din strategi för produktledd tillväxt.
Under ett nyligt panelevenemang, Så använder du AI för att accelerera produktledd tillväxt, samlade vi tre fantastiska experter på produktledd tillväxt — Ramli John, grundare av Delight Path, Dani Grant, vd för Jam.dev, och Anuj Adhiya, författare till Tillväxthackning för nybörjare. Vi fick de tre att prata om hur produktteam just nu kan utnyttja AI-teknik för att förbättra varje fas av användarresan.
Höjdpunkter från intervjun
- Ramli Johns insikter om introduktionen [01:16]
- Ramli identifierar den största utmaningen vid introduktionen som intern friktion, inte friktion i produkten.
- Team som produkt, marknadsföring och kundframgång arbetar ofta i silor utan att samarbeta.
- Ramli berättar att detta problem även fanns på Appcues, ett företag som utvecklar programvara för produktanvändning.
- Hans lösning: förbättra kommunikationen mellan teamen och enas om hur användarframgång ser ut.
- Dani Grant om att balansera tillväxt och engagemang [02:12]
- Jam.dev har vuxit till 150 000 användare hos 32 Fortune 100-företag.
- Dani hyllar Ramli Johns bok, Produktledd introduktion, som omvälvande och obligatorisk läsning för hennes produktteam med fokus på tillväxt.
- Boken omdefinierar introduktionen som en process som börjar före registreringen och fortsätter långt därefter, vilket förbättrar produktresultaten.
- Dani tillskriver Jams tillväxt att de delar lärdomar från utvecklingen av produkten med sin användarbas, som består av personer med fokus på att bygga.
- Hon betonar förmånen i att få bidra till evenemang och diskussioner som denna.
- Anuj Adhiyas unika syn på produktledd tillväxt [03:49]
- Anuj planerar ett försök att sätta Guinness världsrekord för den största samlingen människor som bär partyhattar i Boston.
- Evenemanget hänger samman med hans arbete med PartyClick, en app för festinbjudningar som han är rådgivare åt.
- Idén uppstod som ett kreativt sätt att marknadsföra appen och skapa en tydlig koppling till dess varumärke.
- Anuj ansöker just nu hos Guinness och samordnar logistiken för att samla 2 500 personer i Boston Common.
- Han delar planen offentligt för att hålla sig ansvarig och motiverad att genomföra den.
- Mötet mellan AI och produktledd tillväxt [05:51]
- Om produktledd tillväxt innebär att ha en kostnadsfri provperiod eller en freemium-modell är det inte alltid nödvändigt, särskilt inte för nystartade företag.
- Ramli råder nystartade företag att börja med ett personligt arbetssätt med hög kontakt för att bygga nära kundrelationer.
- Om produktledd tillväxt innebär att avlägsna friktion och skapa fantastiska användarupplevelser är det däremot avgörande.
- Användarnas förväntningar på sömlösa upplevelser har ökat avsevärt, vilket påverkar både kvarhållning och aktivering.
- Ramli betonar att AI:s roll i att förbättra produktupplevelsen kommer att vara avgörande i framtiden.
- Ramli framhåller att många grundare ställer fel fråga och fokuserar på att efterlikna framgångsrika företag som Slack.
- Han råder i stället grundare att fråga hur de bättre kan använda sin produkt för att tillgodose kundernas behov.
- Detta arbetssätt leder till effektivare och mer skräddarsydda produktledda strategier, i stället för att blint kopiera andra.
Jag ser många grundare ställa fel fråga. Frågan de borde ställa är: Hur kan jag använda min produkt bättre för att tillgodose mina kunders eller användares behov i slutändan?
Ramli John
- AI- och PLG-strategier [07:58]
- Dani förklarar att personlig försäljning är avgörande inom PLG, och att AI kan förbättra detta avsevärt genom att hantera stora mängder oorganiserad data för bättre segmentering och innehållsleverans.
- AI gör personalisering och hypersegmentering enklare än någonsin och hjälper företag att förbättra sina PLG-strategier.
- Den bästa PLG-strategin är att ha en exceptionell produkt som driver rekommendationer från användare till användare, och AI kan bidra till att skapa ännu kraftfullare produktfunktioner.
- Dani ser fram emot att utforska taktikerna vidare, där AI spelar en viktig roll i att förbättra användarupplevelsen och resultaten.
- AI i PLG:s förvärvsfas [09:11]
- Dani diskuterar hur Jam använder AI i PLG:s förvärvsfas.
- AI hjälper till med SEO genom att generera strukturer och redigera innehåll enligt bästa praxis för SEO, vilket förbättrar rankningen.
- AI hjälper till att samla in data, till exempel om prissättning, för att förbättra innehållets korrekthet och relevans.
- Jam använder AI för att skapa ett JavaScript-nyhetsbrev och en podcast för sin utvecklarpublik, med snabbt och engagerande innehåll varje vecka.
- Användningen av AI har lett till högt engagemang, med en öppningsfrekvens på över 50 % för nyhetsbreven och ett stort podcastlyssnande.
- Ramli använder AI för att återanvända innehåll i förvärvssyfte, till exempel genom att omvandla podcastavsnitt till blogginlägg, Twitter-inlägg, LinkedIn-inlägg och nyhetsbrevsinnehåll.
- Han använder verktyg som Castmagic för att generera sammanfattningar och innehåll, vilket kräver viss redigering.
- AI hjälper till att maximera innehållets värde och möjliggör effektivare distribution och engagemang.
- Danis team anser att grundarledd försäljning under 2024 sker online, där grundare passivt delar sin vision via plattformar som LinkedIn.
- De använder AI för att återanvända innehåll, till exempel genom att ta YouTube-länkar till podcastavsnitt och använda verktyg som OpusClip för att skapa videoklipp eller lyfta fram “aha-ögonblick”.
- Dessa AI-genererade klipp ger värdefullt innehåll för vidare diskussion och delning, vilket underlättar förvärvsprocessen.
- Dani diskuterar hur Jam använder AI i PLG:s förvärvsfas.
- AI i PLG:s aktiveringsfas [12:48]
- AI för aktivering vid introduktion: Ett företag använder AI för att analysera inspelningar av säljsamtal och skapa personliga dokument för kundframgång.
- AI hjälper till att utforma e-postsekvenser för introduktionen baserat på problem som framkommit i försäljnings- och introduktionssamtal.
- ChatGPT tränas med invändningar och data från supportärenden för att förbättra kundaktiveringen.
- AI-verktyg som Amplitude och June.so analyserar användardata för att identifiera mätvärden för kvarhållning, vilket hjälper till att förutsäga användarbeteenden och förbättra engagemanget.
- Datamängden spelar roll – AI-modeller fungerar bäst med en stor användarbas för att ge korrekta insikter.
- För att driva användaraktivering bör man fokusera på att uppmuntra viktiga handlingar, till exempel att skapa fyra felrapporter i Jam.
- AI är användbart för att brainstorma fram många idéer, även om vissa är dåliga, eftersom det kan inspirera till bättre lösningar.
- Målet är att hitta effektiva sätt att styra användare mot specifika handlingar som visar produktens värde.
- Människor har svårt att skapa idéer från grunden men är bra på att granska och reagera på befintliga idéer.
- AI hjälper till genom att tillhandahålla ett första utkast eller en idé, vilket sätter igång ytterligare kreativt tänkande.
- När en utgångspunkt har getts är människor bättre på att förfina och förbättra konceptet.
- Stora språkmodeller kan tränas genom återkoppling för att förbättra sina resultat.
- Se AI som en praktikant i ett tidigt skede som lär sig av återkoppling om vad som är bra eller dåligt.
- Återkoppling hjälper AI att generera bättre idéer och resultat över tid.
- Aktivering är kopplad till kortsiktig kvarhållning och är inte ett separat steg.
- När användarna väl är inne i produkten flyttas fokus till att behålla dem längre och förbättra intäktsgenereringen.
- Aktivering och kvarhållning sker längs ett kontinuerligt förlopp, inte som separata faser.
- AI i PLG:s kvarhållningsfas [19:07]
- Kvarhållning förändras genom att traditionell analys kombineras med AI-analys.
- AI hjälper till att upptäcka mikrokohorter och användbara insikter från data om produktanvändning.
- AI kan identifiera viktiga beteenden, som att exportera data och dela den med teammedlemmar, vilka leder till starkare användarengagemang.
- AI möjliggör beteendestyrda kundresor som anpassar innehåll och upplevelser utifrån användarnas handlingar.
- Användare med hög potential kan identifieras för betaprogram eller rådgivande grupper baserat på användningsmönster.
- Genom att kombinera kvantitativa data med kvalitativa insikter får man en 360-gradersbild av användarnas beteenden och behov.
- Kombinationen av AI och analys förbättrar hastigheten och noggrannheten i insikterna om användarna.
- Att kombinera kvantitativa och kvalitativa data med AI [22:52]
- Team har ofta frånkopplade datakällor, som undersökningar om produkt–marknadsanpassning, supportärenden och säljsamtal.
- Utmaningen ligger i att integrera dessa datakällor eftersom ägarskapet är otydligt.
- AI kan fungera som en “medarbetare” som sammanställer och presenterar dessa data för intressenter och eliminerar obeslutsamhet.
- Även om full automatisering inte är möjlig kan kombinationen av exporterade kalkylblad bidra till snabbare insikter och beslutsfattande.
- Alternativkostnaden för att vänta på insikter är hög, vilket gör snabb integrering och handling avgörande.
- Att bryta ned avdelningssilos med AI [25:05]
- Tillväxt är ett tvärfunktionellt arbete som kräver samarbete mellan teamen för innehåll, utbildning, community, produkt och försäljning.
- Målet för ett tillväxtteam är att samla intressenter för att förstå tillväxtläget, identifiera problem och ta vara på möjligheter.
- Det är avgörande att kommunicera insikter effektivt mellan avdelningar, inte bara att presentera data.
- AI kan hjälpa ledare att formulera och kommunicera datapunkter på sätt som tilltalar olika team och bryter ned silos.
- Berättandets kraft och tydlig kommunikation är avgörande för att säkerställa att alla avdelningar är samordnade.
- Produktchefer (PM:er) äger produktens framgång och ansvarar för att lösa problem, oavsett utmaning.
- Det kan vara svårt att gå från data på kalkylbladsnivå till insikter på användarnivå, men PM:er får det att fungera.
- En användbar taktik är att ha regelbunden kundkontakt: grundare skickar e-post till de 100 främsta användarna från föregående vecka för att få återkoppling.
- Genomtänkta svar leder till möjligheter till uppföljningssamtal och säkerställer en konsekvent återkopplingsloop.
- Denna taktik ger PM:er enkel tillgång till användarinsikter utan att behöva etablera en ny process för kundsamtal.
- Expansion med AI: praktiska exempel [29:20]
- Expansion ses som en del av en kontinuerlig process som knyter samman olika faser.
- Traditionella expansionsstrategier bygger ofta på att man väntar på användningssignaler eller kvartalsvisa genomgångar.
- Exempel: Ett SaaS-företag använder Gong för att analysera kundinteraktioner, såsom säljsamtal och supportärenden, efter tecken på expansionsmöjligheter.
- Systemet identifierar subtila tecken som diskussioner om närliggande användningsområden, nya teammedlemmar eller problemområden.
- Genom att kombinera samtalsdata med analys av produktanvändning skapar företaget “expansionsavsiktsnivåer”.
- Tydliga expansionssignaler utlöses när användarna når användningströsklar, som att närma sig API-gränser eller utforska premiumfunktioner.
- Målet är att identifiera expansionsmöjligheter och samtidigt få processen att kännas naturlig och värdedriven för kunderna.
- Produkten bör göra det mesta av det tunga arbetet, men beteendeförändring kräver ett välbekant ansikte.
- Expansionssteget är ofta människodrivet, med många samtal efter varandra för att hjälpa team att utöka användningen.
- Efter samtalen bör uppföljningarna vara genomtänkta, men det kan vara svårt att börja från grunden.
- AI-verktyg som Claude kan hjälpa till genom att sammanfatta viktiga punkter från samtalsutskrifter för att snabbt skapa utkast till uppföljningsmeddelanden.
- Detta tillvägagångssätt är särskilt användbart efter flera samtal, när energin är låg eller detaljerna är svåra att minnas.
- Att bygga en AI-förstärkt PLG-strategi [32:20]
- Kvaliteten på AI:s resultat beror på kvaliteten på indata; dålig indata leder till dåliga resultat.
- Undvik att börja från grunden – förse AI med relevanta och korrekta data.
- Träna AI med era bästa kundupplevelser och viktigaste dokument.
- Ge AI ett tydligt sammanhang och specifika instruktioner om vad ni letar efter.
- Se AI som en ny praktikant – var detaljerad och tydlig med förväntningarna.
- Använd specifika promptar, till exempel genom att be AI generera punktlistor baserade på kundinteraktioner och företagsdetaljer.
- Juniora teammedlemmar kan se “klart” som bara “färdigt” och sakna förståelse för effekten.
- Seniora teammedlemmar identifierar nästa steg eller fel i AI-genererat arbete.
- En fallgrop med AI är att anta att det räcker att något är färdigt utan djupare analys.
- För att undvika detta bör ni diskutera vad “klart” innebär i ert team och företag, med eller utan AI.
- Korrekt promptning är avgörande för AI-system; att testa grundläggande Google-sökningar kan visa någons förmåga att formulera effektiva promptar.
- Teammedlemmarna bör förstå produktens viktigaste mätvärde för att säkerställa att alla uppgifter är inriktade på att öka användarvärdet.
- Att skapa sammanhang och förstå det bredare användarperspektivet är avgörande innan man interagerar med AI-system.
Se till att alla i teamet förstår produktens övergripande ledmått. Det är avgörande eftersom det hjälper alla att förstå hur vi skapar värde för våra användare och kunder. Allt vi gör syftar till att öka det värdet.
Anuj Adhiya
- Att motverka AI-bias i PLG-strategier [38:22]
- AI är ett verktyg, men mänskligt omdöme är avgörande för att undvika bias och vilseledande slutsatser.
- Ett skeptiskt förhållningssätt behövs när man använder AI för att säkerställa kritiskt tänkande och medvetenhet.
- Att bara få ett svar från AI löser inte nödvändigtvis problemet; genomtänkt analys krävs.
- AI bör användas som ett beslutsunderlag bland flera, tillsammans med kvalitativa data och andra källor.
- Mänsklig inblandning krävs för att upptäcka bias och fatta de slutliga besluten.
- AI kan ge förslag, men människor måste i slutändan bestämma riktningen utifrån alla underlag.
- Det krävs försiktighet för att undvika att låta AI fatta beslut självständigt.
- Det är viktigt att komma ihåg tidigare metoder för att kunna jämföra och upptäcka AI-fel.
- Använd en trianguleringsmetod: verifiera AI-resultat med rådata, återkoppling och insikter från kundframgångsteamet.
- Se till att AI-systemen har mångsidiga träningsdata som tar hänsyn till olika företagsstorlekar, branscher och användningsområden.
- Vissa verktyg, som Heap Analytics, är utformade för att motverka bias i AI-modeller.
- Verifiera alltid AI-resultat manuellt för att upprätthålla förtroendet för systemet.
Det som är speciellt med AI är att det inte löser mänskliga problem – du måste fortfarande använda ditt omdöme. Det är ett fantastiskt verktyg, men du behöver ha ett skeptiskt förhållningssätt.
Dani Grant
- AI kontra traditionell support 2024 [41:47]
- År 2024 är användarupplevelsen högsta prioritet på grund av ökad konkurrens och att det blivit enklare att byta verktyg.
- AI-verktyg kan vara användbara för kundsupport om de förbättrar användarupplevelsen, till exempel genom att ge enkel tillgång till dokumentation.
- Beslutet att använda AI bör baseras på den önskade användarupplevelsen: om det handlar om automatiserad support eller personlig mänsklig interaktion dygnet runt.
- För vissa målgrupper, som utvecklare, kan snabba frågeverktyg vara tillräckliga, medan företagsanvändare kan behöva mer personlig support.
- När AI-automatiseringen ökar längtar människor efter mer mänsklig kontakt.
- Kunder uppskattar mänskliga interaktioner, särskilt inom kundsupport och kundframgång.
- Personlig kontakt eller mänsklig närvaro i B2B-produkter kan skapa starkare relationer och större värde.
- Trots framstegen inom AI är mänsklig medverkan fortfarande avgörande för att bygga kundernas förtroende och lojalitet.
- Kvaliteten på AI-upplevelser blir allt viktigare.
- AI-funktioner eller chattassistans av låg kvalitet kan frustrera användare mer än traditionell support.
- Om AI införs, särskilt för kundsupport, måste den hålla hög kvalitet.
- Kraven på AI-funktionalitet är högre än på traditionella funktioner på grund av kundernas förväntningar.
- Att balansera AI-personalisering med användarnas integritet [45:17]
- Följ din integritetspolicy när du använder AI för personalisering.
- Använd endast data som tillåts enligt din integritetspolicy.
- Om användardata inte omfattas ska den inte användas.
- Prioritera användarnas förtroende framför allt annat.
- Personlig support kan vara värdefull när användare har fastnat.
- Integritetsproblem uppstår om användare känner sig övervakade.
- Användare kan förvänta sig en viss nivå av spårning i en produkt.
- ”Respektfull personalisering” innebär transparens kring värdeutbytet.
- Användare förväntar sig AI-driven personalisering, men kräver tydliga fördelar.
- Se till att datainsamlingen har en påvisbar nytta för användarna.
Möt våra gäster
Ramli John är grundare av Delight Path och en ledande expert på produktledd introduktion för B2B SaaS-företag. Som bästsäljande författare till Produktledd introduktion, som har sålt över 35 000 exemplar, hjälper Ramli produktteam att utforma introduktionsupplevelser som driver aktivering och kundlojalitet. Med en bakgrund inom marknadsföring, UX-design och mjukvaruutveckling har han gett råd till företag som Zapier, Appcues och Mixpanel och skapat handlingsbara strategier som ökar MRR och kundframgång.
Om jag kunde vifta med en magisk stav skulle jag få team att kommunicera mer och enas om hur framgång ser ut för användaren. Det är ett utmanande problem, men det är där jag skulle börja.
Ramli John
Dani Grant är medgrundare och vd för Jam.dev, ett utvecklarverktyg som möjliggör snabbare kommunikation mellan produkt- och teknikteam om buggar och korrigeringar. I dag har Jam vunnit stora kunders hjärtan, som Unilever, Staples, T-Mobile och Dell.
Den bästa PLG-strategin är att ha en så fantastisk produkt att människor inte kan låta bli att prata med andra om den.
Dani Grant
Anuj Adhiya är tillväxtexpert och författare till Tillväxthackning för dummies, med djup erfarenhet av att vägleda SaaS-företag i implementeringen av produktledda tillväxtstrategier. Anuj är känd för sitt datadrivna arbetssätt och har hjälpt nystartade företag att skala genom att bygga tillväxtramverk som driver användaranskaffning, bibehållande och långsiktigt engagemang. Han talar ofta om tillväxt och PLG, och hans insikter hjälper produktteam att frigöra hållbar tillväxt genom att anpassa data, experiment och strategi.
Tillväxt är i allmänhet en lagsport. Den är tvärfunktionell till sin definition, och det gäller särskilt i den produktledda världen. Man sammanför innehåll, utbildning, community, produkt, försäljning och många andra team som måste arbeta harmoniskt tillsammans.
Anuj Adhiya
Resurser från det här avsnittet:
- Prenumerera på nyhetsbrevet från The CPO Club
- Ta en titt på sponsorn för det här avsnittet: Wix Studio
- Kontakta Ramli, Dani och Anuj på LinkedIn
- Ta en titt på Delight Path, Jam.dev och Techstars
Relaterade artiklar och poddar:
- Om podden The CPO Club
- Din guide till grunderna i produktledd tillväxt
- Så hackar du tillväxten även om du inte är produktchef med fokus på tillväxt
- 6 exempel på produktledd tillväxt: Företagen som gör PLG rätt
- Så utnyttjar du de 3 tillväxtlooparna
- Mäta produktledd tillväxt: Mätvärdena som spelar roll & hur du använder dem
- Den produktledda tillväxtens svänghjul: Obligatorisk läsning för att lyckas med PLG
Läs transkriberingen:
Vi testar att transkribera våra poddar med hjälp av ett program. Ursäkta eventuella stavfel eftersom boten inte är korrekt till 100 procent hela tiden.
Hannah Clark: Om vi skulle rangordna de viktigaste paradigmskiftena inom produkt under de senaste tio åren skulle jag säga att AI och produktledd tillväxt hamnar högst upp på listan. Båda koncepten handlar i grunden om att öka effektiviteten och göra mer med mindre. Men det verkliga knepet är att föra samman dem och använda språkmodellernas tidsbesparande kraft för att förbättra din strategi för produktledd tillväxt.
I ett nyligt panevenemang om hur man använder AI för att kraftigt förbättra produktledd tillväxt samlade vi tre fantastiska experter på produktledd tillväxt — Ramli John, grundare av Delight Path, Dani Grant, vd för Jam.dev, och Anuj Adhiya, författare till Growth Hacking for Dummies. Vi lät dem diskutera hur produktteam redan nu kan använda AI-teknik för att förbättra varje steg i användarresan.
Det jag uppskattade mest med evenemanget var hur varje paneldeltagares expertis kompletterade de andras på ett så bra sätt och erbjöd många praktiska metoder för att anpassa och justera sin tillväxtstrategi med hjälp av AI-verktyg. Dessutom var de väldigt trevliga människor. Nu sätter vi igång.
Dagens session fokuserar alltså på hur man använder AI för att kraftigt förbättra produktledd tillväxt. Vi ska tala med några fantastiska röster inom området. Vi har en riktigt spännande uppställning i dag och jag är väldigt glad över att få presentera dem.
Vi har Ramli John, författare till Product-Led Onboarding. Han är också en välkänd expert på strategier för produktledd tillväxt. Ramli har en djup förståelse för hur man omvandlar potentiella kunder till engagerade användare.
Ramli John: Tack så mycket, Hannah. Jag skulle säga att det faktiskt inte är relaterat till produkten. Det största problemet med introduktionen är ofta intern friktion, inte friktion i produkten. Produktteamet arbetar med sin del i produkten, marknadsföringen sköter sina introduktionsmejl och kundframgångsteamet arbetar med sin kundintroduktion.
De pratar inte med varandra. Om jag kunde vifta med en trollstav skulle jag få teamen att prata mer med varandra och komma överens om hur framgång ser ut för användaren. Det är ett svårt problem, men det är där jag skulle börja.
Hannah Clark: Ja, silobildning är verkligen ett ständigt återkommande problem.
Vi har också Dani Grant med oss. Hon är grundare av Jam.dev och tidigare produktchef. Dani är känd för att använda produktdata för att utforma sömlösa användarupplevelser med stor genomslagskraft.
Dani Grant: Först och främst borde alla här läsa Ramli bok. Den är så bra. Det som den verkligen förändrar är din syn på vad introduktion innebär. Vi produktchefer tänker hela tiden på introduktion, men vi tänker ofta att den börjar när man registrerar sig och slutar när man har använt produkten. Ramli bok visar att introduktionen börjar mycket tidigare och slutar mycket senare.
Vi använder AI för att skapa innehåll, återanvända material, analysera användarbeteenden och förbättra våra introduktionsflöden. AI är särskilt användbart när man vill omvandla stora mängder ostrukturerad data till praktiska insikter.
Anuj Adhiya: Jag tror att det mest fascinerande med produktledd tillväxt är hur AI förändrar vår förmåga att förstå och agera på mönster i användarbeteenden. Många team sitter på enorma mängder produktdata men har svårt att snabbt få fram rätt handlingsbara insikter.
Genom att kombinera traditionella analysplattformar med moderna AI-funktioner kan man upptäcka små användargrupper och beteendemönster som hade varit nästan omöjliga att hitta manuellt. När systemet upptäcker värdefulla mönster kan det automatiskt anpassa innehållet eller upplevelsen för att hjälpa användaren snabbare framåt.
Hannah Clark: Det vi hör här är att AI kan användas för att bryta ner silorna mellan avdelningarna och skapa en gemensam bild av vad som händer inom organisationen.
Anuj Adhiya: Absolut. Tillväxt är en lagsport med flera deltagare. Den är tvärfunktionell till sin natur, särskilt i en produktledd värld där innehåll, utbildning, community, produkt och försäljning måste fungera tillsammans.
AI kan hjälpa team att förstå nuläget, identifiera problem och möjligheter och anpassa kommunikationen till olika avdelningar. Det handlar inte bara om vad datan visar, utan om varför den är viktig och vad varje team bör göra härnäst.
Hannah Clark: En viktig lärdom är att inte börja med en tom sida. AI:s resultat är bara så bra som den information och kontext som matas in. Man behöver tydliga instruktioner, relevant bakgrund och en klar bild av vilket resultat man förväntar sig.
Ramli John: Jag skulle säga att resultatet bara är så bra som indata. Om du matar systemet med ingenting eller med dålig information får du också dåliga resultat. Ge modellen rätt typ av information, rätt kontext och tydliga instruktioner.
Dani Grant: En annan fallgrop är att yngre medarbetare kan tro att något är färdigt bara för att AI har producerat ett resultat. Det är viktigt att diskutera vad färdigt faktiskt betyder i teamet och i företaget. Ett resultat kan väcka nya frågor, innehålla fel eller behöva bearbetas innan det kan användas.
Anuj Adhiya: Människan måste fortfarande fatta besluten. AI kan ge ytterligare ett beslutsunderlag, men man bör jämföra det med rå produktdata, kundfeedback och andra källor. På så sätt kan man upptäcka snedvridningar och minska risken för felaktiga slutsatser.
Dani Grant: AI löser inte mänskliga problem. Det är ett fantastiskt verktyg, men man behöver ett kritiskt förhållningssätt och måste använda sitt omdöme.
Ramli John: Jag håller med. Det måste finnas mänsklig kontroll, särskilt när det gäller etik och snedvridningar. AI bör vara en del av beslutsprocessen, inte den som fattar beslutet åt oss.
Dani Grant: När det gäller kundsupport och kundframgång bör man utgå från den användarupplevelse man vill erbjuda. Om användarna vill kunna söka i dokumentation på naturligt språk kan en AI-agent vara utmärkt. Om de förväntar sig en människa som bryr sig om deras problem måste man erbjuda just den upplevelsen.
Ramli John: Ju effektivare automatiseringen blir, desto viktigare blir den mänskliga upplevelsen. Människor kommer att uppskatta verklig mänsklig kontakt ännu mer när fler interaktioner automatiseras.
Hannah Clark: Vår sista fråga är hur man balanserar personalisering genom AI med användarnas integritet.
Dani Grant: Följ er integritetspolicy. Om något känns fel ska ni inte göra det. Användarnas förtroende måste komma först.
Anuj Adhiya: Var tydlig med vilket värde användaren får i utbyte mot sina data. Om ni samlar in en viss datapunkt bör ni internt kunna visa vilken konkret nytta det innebär för användaren.
Hannah Clark: Tack allihop för en engagerad session och för alla frågor. Ramli, Anuj och Dani, ni har varit fantastiska. Tack för att ni deltog och ha en riktigt bra dag.
Tack för att du lyssnade. För fler insikter, guider och verktygsrecensioner kan du prenumerera på vårt nyhetsbrev på theproductmanager.com/subscribe. Du kan höra fler samtal som detta genom att prenumerera på The CPO Club där du brukar lyssna på poddar.
