Ürün Keşfi Süreci

Ürün keşfi, kullanıcılarınızı anlama, yaşadıkları sorunları belirleme ve onlara yardımcı olacağını bildiğiniz çözümler geliştirme sürecidir.

Yaptığınız keşfin kalitesine bağlı olarak işletmenizi büyütebilir veya başarısızlığa sürükleyebilirsiniz. Mantık basittir. Başarılı bir ürün keşfiyle insanların ihtiyaç duyduğu ve ödeme yapacağı özellikleri geliştirirsiniz. Öte yandan, kötü ürün keşfi, kimsenin ihtiyaç duymadığı sürekli yeni özellikleri varsayar.

Bu durum, özellikle ürün keşfinde dikkate alınması gereken girdi miktarı düşünüldüğünde oldukça bunaltıcı görünebilir. Ancak bu kritik görevi çeşitli araçlar ve çerçevelerle ele almak için kullanılabilecek iyi bir sistem vardır.

Öyleyse ürün keşfinin ne olduğunu ve nasıl başarılı bir şekilde yapılacağını anlayalım.

Ürün Keşfi Nedir?

Ürün keşfi, kullanıcılarınızın yaşadığı sorunları anlama ve bunları giderecek uygulanabilir çözümler geliştirme sürecidir.

Bu süreç genellikle paydaşlarınızın hayal ettiğinden oldukça farklıdır. Birçoğu için bu süreç, yaratıcı düşünmek, bir kez havalı özellik fikirlerinden oluşan bir liste hazırlamak ve ardından ürünü bu listeye göre geliştirmekten ibarettir.

Bu düşünce iki temel açıdan yanlıştır:

• Keşif, hiç bitmeyen ve yinelemeli bir süreçtir. Keşfi tamamlamazsınız; bir keşif döngüsünü tamamlar ve bir sonrakini başlatırsınız.
• Keşif, yaratıcı bir şekilde havalı fikirler bulmakla ilgili değildir. Kullanıcı ihtiyaçlarını anlamak, bu ihtiyaçları giderebilecek çözümler sunmak ve ardından bu çözümlerin gerçekten işe yaradığını doğrulamakla ilgilidir.

Bir diğer yaygın yanılgı, keşif ve teslimat arasındaki ilişkiyle ilgilidir. Pek çok paydaş bunları art arda gelen iki ayrı aşama olarak görür. Gerçekte etkili ürün geliştirme ekipleri keşif ve teslimatı paralel olarak yürütür. Ekibiniz 2 ay önce keşfettiğiniz özellikleri teslim ederken siz de bir sonraki özellik grubu için keşif yürütürsünüz.

Görsel:

• “Keşif ve Teslimat Karşılaştırması” bölünmüş yol diyagramı. Şu fikri görselleştirin: ekipler keşif ve teslimatı paralel olarak yürütür. Ekibiniz 2 ay önce keşfettiğiniz özellikleri teslim ederken siz de bir sonraki özellik grubu için keşif yürütürsünüz.
• Alternatif metin: “Sürekli keşif ve teslimatı gösteren paralel akışlar.”
• Açıklama: “Ürün keşfi tek seferlik bir etkinlik değildir; teslimatla birlikte yürütülür.”

Şelale tipi geliştirmenin norm olduğu ve keşfin teslimattan önce geldiği bir pazarda olsanız bile keşfe tüm dikkatinizi vermeniz her zaman önemlidir; çünkü keşfin kalitesi ürünün başarısını doğrudan etkiler.

Keşif Neden Rekabet Avantajıdır?

Kısa cevap şu şekilde olabilir. Keşif sayesinde hedef kullanıcı profillerinizi ve kullanıcı ihtiyaçlarını daha iyi anlar, etkili çözümler geliştirirsiniz. Etkili çözümlere sahip olmak, müşterileri hızlı bir şekilde kazanıp kolayca elde tuttuğunuz için sizi pazarda güçlü bir rakip haline getirir.

Uzun cevap için Marty Cagan’ın Inspired kitabına bakalım. Marty kitapta, etkili keşfin 4 tür riski azaltmanıza yardımcı olabileceğine dikkat çekiyor:

• Değer Riski insanların ürününüzü anlamsız buldukları için kullanmama olasılığını ifade eder.
• Kullanılabilirlik Riski insanların ürününüzü kullanmakta zorlanmasını ifade eder.
• Uygulanabilirlik Riski ekibinizin ürünü geliştirememe olasılığını ifade eder.
• Yaşayabilirlik Riski ürünün işletmenizin hayatta kalmasına ve büyümesine yardımcı olmasını ifade eder.

Tüm bu riskleri azaltabildiğinizi ve rakiplerinizin bunlardan bir veya daha fazlasında başarısız olduğunu varsayarsak, güçlü bir rekabet avantajı elde eder ve pastadan daha büyük bir pay alma şansına sahip olursunuz.

Tiny Speck bu fikrin harika bir örneğidir. Başarısızlıkla sonuçlanan bir MMORPG çevrim içi oyunu geliştiren bir oyun geliştirme şirketiydi. Sorun, oyuncu kitlesinin ihtiyaçlarını açıkça anlamadan başkalarının fikirlerini kopyalayarak bir oyun geliştirmeleriydi (diğer adıyla Fabrika Tuzağı).

Şirket kısa süre sonra bu oyunu sonlandırdı ve bunun yerine kurum içi iletişim aracını piyasaya sürdü. Evet, bu araç Slack’ti.

Dolayısıyla aynı şirket, titiz bir keşif kullanarak ürün başarısının da harika bir örneğidir. Slack ekibi, oyunlarının aksine, keşif sürecini durmaksızın yineledi ve kullanıcılarının ihtiyaçlarının ne olduğunu çok net bir şekilde anladı.

Ürün Keşfiyle İlgili 4 Temel Soru

Ürün keşfinin özünü ayrıntılar arasında kaybolmadan anlamak istiyorsak, yanıtlamaya çalıştığı şu 4 soruya bakabiliriz.

• Gerçek bir sorun var mı? Evet, bazen bir çözüm ararken ortada bir sorun olmadığını gözden kaçırma riski taşırsınız. İşte karşınızda, ChatGPT destekli tüm girişimlerin %90'ı ;)
• Bunu çözebilir miyiz? Bazen sorun, çözümün karmaşıklığındadır. S.T.A.L.K.E.R., bu sorunla karşılaşan Ukraynalı bir video oyunu serisidir. Oyundaki NPC'lerin ve hayvanların yaşamlarını tamamen simüle eden yapay zekâ sistemleri A-life'ı oluşturmak istediler. Ancak bu, çözülmesi için fazlasıyla karmaşık bir problemdi.
• Bunu çözmeli miyiz? Bazen sorun vardır, ancak bir ürünle çözülebilecek kadar büyük değildir. Google Glass bunun harika bir örneğidir. Evet, havalıydı; ancak Google Glass'a sahip olmamak hiç kimsenin hayatını daha az kolay hâle getirmezdi.
• Bunu etkili bir şekilde sunabilir miyiz? Bu soru daha çok ürün geliştirmenin operasyonel yönü ve kullanıcılarınızı ölçeklendirme ve destekleme becerinizle ilgilidir. YouTube, ilk günlerinde ölçeklenememesi nedeniyle başarısız olmaya çok yaklaşmıştı.

Ürün keşfi sırasında esas olarak yaptığınız şey, bu soruları yanıtlamanızı sağlayacak içgörüler elde etmek için farklı araç ve çerçeveleri kullanmaktır.

Keşfi Yapılandırmaya Yönelik Çerçeveler

Deneyimli bir ürün yöneticisinin herhangi bir oyun kitabı veya çerçeve kullanmadan keşif yapabileceği ileri sürülebilir. Bu doğru. Ancak keşif çerçevelerine sahip olmamızın bir nedeni var. Bu çerçeveler, keşif sürecinize yapı ve öngörülebilirlik kazandırmanızı sağlar.

Çerçevelerin kendileri açısından şu 5 tanesine bakalım:

Çift Hatlı Çevik Geliştirme: Bu, Çevik geliştirmede iki paralel sürecin yürütülmesi anlamına gelir. Özellik fikirleri oluşturan keşif hattınız ve bunları tasarlayıp geliştiren teslimat hattınız vardır.

Bu çerçeveyi yönetmek için genellikle ProductBoard ve Jira'yı kullanıyorum.

Fırsat-Çözüm Ağacı: Bundan ileride biraz daha bahsedeceğiz. Ancak kısaca, bu çerçeve kökünde temel sonucun bulunduğu bir ağaç oluşturmanızı sağlar. Bu kökten dallar hâlinde, sorunları çözmeye yönelik fırsatlar oluşturursunuz. Ardından her fırsat için olası çözümlerden oluşan dallar yaratırsınız.

Miro'da kullanabileceğiniz harika fırsat-çözüm ağacı şablonları bulunur.

Keşif İterasyonu: Bu çerçeve, Google'ın ürünü olan tasarım iterasyonundan esinlenmiştir. Çözümler üzerinde hızlı iterasyonlar yapmanızı sağlar. Kullanıcı görüşmeleri gerçekleştirmek, bir çözüm geliştirmek, prototipi oluşturmak ve test etmek için yaklaşık 2 haftanız olur.

Sürekli Keşif: Açık bir başlangıç ve bitişe sahip iterasyonlar içeren önceki üç çerçevenin aksine, sürekli keşfin sonu yoktur. Hedef kitlenizle aralıksız görüşme turları gerçekleştirir, sürekli olarak çözümler oluşturur ve bunları test edersiniz.

İşte bu çerçevelerin yan yana karşılaştırması.

Çerçevenin seçimi size bağlı olacaktır. Her ekip aynı çerçeveden eşit ölçüde faydalanamaz. Ekibinizin büyüklüğü, temposu ve belirsizliğe toleransıyla uyumlu olanı seçmek için yukarıdaki tabloyu kullanın.

Roller ve Ekip İş Birliği

Ürün keşfinin yalnızca ürün ekipleriyle ilgili olduğuna dair yaygın bir yanlış kanı (ve büyük bir tuzak) vardır.  Esas olarak ürün ekiplerine yönelik bir faaliyet olsa da iyi bir keşif sürecine diğer ekip arkadaşları ve paydaşlar da dâhil olur. Her ekip üyesinin keşfe katkısı şu şekilde olacaktır:

• Ürün Yöneticileri: Keşif sürecine liderlik eder, ekip arkadaşlarını uyumlu hâle getirir, çözüm ve içgörülere öncelik verirler.
• Kullanıcı Deneyimi Tasarımı: Kullanıcı araştırmasına katılır, tasarım konseptleri ve tıklanabilir prototipler oluşturur, kullanılabilirlik testleri gerçekleştirirler.
• Geliştirme: Çözümlerin uygulanabilirliğini değerlendirir ve ürün teslimatı risklerine dikkat çekerler.
• Paydaşlar: Üst düzey stratejik ve ticari bağlamı sağlarlar.

Gördüğümüz gibi her ekip arkadaşının katılımı önemlidir. Dolayısıyla yöneticileriniz size scrum ekibinin ürün keşfi sürecine katılıp katılmaması gerektiğini sorarsa, yanıtınız kesinlikle evet olmalıdır!

Ürün Keşfi Süreci

Müşterilerinizin ihtiyaçlarını anlamak ve onlar için doğrulanmış çözümler ortaya koymak, üst katmanları alt katmanlardan çok daha büyük olan bir huniyi anımsatır.

Ürün keşfinde durum gerçekten de böyledir. Hedef kitlenizden bir dizi içgörü, şikâyet ve yorumla başlar, kullanıcılarınız için değer yaratacağını bildiğiniz yalnızca birkaç doğrulanmış çözümle süreci tamamlarsınız.

Görünümü şöyledir.

Şimdi ürün keşfi sürecini biraz daha ayrıntılı inceleyelim ve unsurlarının her birinin inceliklerini anlayalım.

Genel olarak ürün keşfi süreci şu 10 adımdan oluşur.

Şimdi her adıma ayrıntılı olarak bakalım.

1. Stratejik Yönünüzü Gözden Geçirin

İyi özellikler kullanıcıların sorunlarını giderir. Harika özellikler ise bunu, ürününüzün daha geniş stratejik yönünü izleyerek yapar. Ürün keşfine başlamadan önce strateji belgenizi yeniden incelemek, uzun vadede nereye ulaşmak istediğinizi ve hangi yönde ilerlemek istediğinizi kendinize hatırlatmak önemlidir.

Bu, keşif çalışmalarınızı stratejinizle uyumlu çözümlere odaklamanıza yardımcı olur. Aksi takdirde, uzun vadede sizi hiçbir yere götürmeyecek özelliklere odaklanma riskiyle karşı karşıya kalırsınız. 

2. Varsayımlarınızı Listeleyin

Kullanıcılarla iletişim kurmadan önce ele almanız gereken bir diğer önemli keşif unsuru varsayımlarınızdır. Büyük olasılıkla pazarınız veya kullanıcılarınız hakkında pek çok varsayımda bulunuyorsunuzdur; araştırmanızın en iddialı varsayımlarınıza aşırı derecede dayanmamasını sağlamak için bunları belgelemeniz önemlidir.

Bunun için bir varsayım haritası oluşturabilirsiniz.

Buradaki haritada sol üst taraftaki varsayıma güvenebilir, sağ üst taraftaki varsayımlara karşı ise dikkatli olabilirsiniz.

3. Kullanıcılarınızla Konuşun

Bu adım olmadan ürün keşfi yalnızca tahminden ibarettir. Kullanıcılarınızla konuşun veya tamamen yanlış bir şey geliştirme riskini göze alın.

Kullanıcılarla konuşmanın çok çeşitli yolları vardır:

• Onları ziyaret etmek (örneğin bir hastaneye gidip doktorlarla görüşmek).
• Onlarla ticaret fuarlarında buluşmak (örneğin CES'te teknoloji muhabirleriyle konuşmak).
• Onlarla Zoom görüşmeleri yapmak.

Son seçenek için araştırmaya katılım platformları gibi çeşitli yöntemleri kullanabilir, kullanıcı tabanınıza ulaşabilir veya işe alım hesabını kullanarak LinkedIn'de hedef kitlenize ulaşabilirsiniz.

4. Kullanıcılardan ve Verilerden Gelen İçgörüleri Analiz Edin

Kullanıcı görüşmesi özetlerinin ötesine geçin; ürün analitiği kontrol panelinizi ve destek ile satış ekiplerinizin topladığı geri bildirimleri inceleyin. Böylece birden fazla kaynaktan içgörü elde edersiniz. Ayrıca sonsuz sayıda özeti veya dökümü tek tek okumak yerine, tüm bunları sizin için işlemesi amacıyla bir LLM kullanabilirsiniz.

Kullanabileceğiniz örnek bir istem şöyledir:

10 yıllık deneyime sahip kıdemli bir yazılım ürün yöneticisisiniz. Satış ekibinizin görüşme kayıtlarını analiz etme ve ürün araştırmanız için yararlı olacak temel bilgileri belirleme konusunda çok başarılısınız.
İşte satış görüşmesinin kaydı
{{sales_transcript}} 

Satış görüşmesi kaydındaki bilgilere dayanarak lütfen aşağıdaki bilgileri belirleyin.
Lütfen aşağıdakileri belirleyin:
1. En önemli sorunlar: Kullanıcının mevcut araçlar ve süreçlerle yaşadığı en belirgin sorunlara ve zorluklara değinin.
2. Sizinle neden ilgileniyorlar: Şirketin neden şu anda yeni bir araç aradığını ifade eder.
3. Ürün geri bildirimi: Şirketin demoyu izlerken {{your_product_name}} ve özellikleri hakkında satış ekibine verdiği geri bildirimleri ifade eder.

Geri bildirimleri kullanıcı görüşmesi içgörüleri ve analizlerle eşleştirdikten sonra ortaya çıkan eğilimleri ve ortak temaları görmeye başlayacaksınız.

5. Bulgularınızdaki Kullanıcı Sorunlarını Belirleyin

Sorunları belirlemek her zaman bu kadar kolay değildir. Evet, tüm kullanıcıların %80'inin çalışmalarının belirli bir bölümünü sorun olarak nitelendirdiği durumlar vardır; ancak bu, bunun mutlaka çözmeye değer bir problem olduğu anlamına gelmez. Ayrıca bu sorunun “şiddetini” de anlamalısınız.

Sosyal medya platformunuzun kullanıcılarının %70'inin bildirim sayısından ve bunların tümünü görüldü olarak işaretleyememenizden rahatsız olduğunu söylediğini düşünün.

Geri bildirimlerini, %90'ının günde ortalama 2-3 bildirim aldığını gösteren analizlerle birlikte değerlendirdiğinizde, bu şikâyetin listenizdeki diğer maddelere kıyasla önceliklendirmek için yeterince “şiddetli” olmadığını anlayabilirsiniz.

6. Bu Problemler İçin Çözümler Geliştirin

Bu adım, müşteri görüşmeleriniz ve geri bildirim analiziniz sonucunda belirlediğiniz problemlere yönelik olası çözümler geliştirdiğiniz aşamadır.

Tasarım ve geliştirme ekiplerinizle bir araya gelip beyin fırtınası yapabilirsiniz. Ancak çözümlerinizin daha büyük bir iş hedefi veya sonucuyla doğrudan bağlantılı olduğundan emin olmak için Teresa Torres tarafından geliştirilen Fırsat Çözüm Ağacı çerçevesini kullanabilirsiniz. Spotify kullanıcılarının “Ne dinleyeceğimi bilmiyorum” sorununa yönelik örneği aşağıdaki gibidir.

Ağaç çerçevesi sayesinde, “ne dinlemeli” engelini ortadan kaldırmanın günlük aktif kullanıcı sayısını (DAU) artırabileceğini ve bunun çözülmesi yüksek etkili bir problem olduğunu gördük.

7. Çözümlerinizi Prototiplerle Test Edin

Kullanıcı içgörülerini analiz etmek ve bunları olası özellikler listesine dönüştürmek yalnızca başlangıçtır. Ürün keşfi bilimsel yönteme dayanır; bu da fikirleri ürün yol haritanıza eklemeden önce test etmeniz ve doğrulamanız gerektiği anlamına gelir.

Çözümleri yaşam döngülerinin farklı aşamalarında doğrulayabilirsiniz — bir görüşme sırasında fikri bir kullanıcıya basitçe açıklayıp geri bildirim toplamaktan temel taslaklar oluşturmaya, odak gruplarına sorular yöneltip erken prototipler hakkında kullanıcı geri bildirimi toplamaya kadar. Hatta uygulanabilir minimum bir ürün (MVP) oluşturup kullanıma sunabilirsiniz.

Fikri bir görüşmede tartışmak gibi erken aşama doğrulama yöntemleri hızlı ve düşük maliyetlidir; ancak kullanıcılar kavramı tam olarak anlamakta zorlanabileceğinden müşteri geri bildirimlerinin kalitesi düşük olabilir.

Buna karşılık, bir MVP ile yapılan testler daha kapsamlı ve doğru geri bildirim sağlar; çünkü kullanıcılar ürünün gerçek işlevleriyle etkileşime girebilir. Ancak bu yaklaşım, gereken geliştirme çalışmaları nedeniyle daha yavaş ve maliyetlidir.

Bu dengeyi göz önünde bulundurduğumda, en sevdiğim doğrulama yöntemi tıklanabilir prototiplerdir; çünkü bunların hazırlanması görece ucuzdur ve gerçek kullanıcılara yeni ürününüzün veya özelliğinizin gerçek bir UX tasarımını gösterir.

Prototip oluşturmayı hızlandırmak için Figma AI'ı veya diğer UX tasarım araçlarının yerleşik AI özelliklerini kullanabilirsiniz.

8. Test Sonuçlarını Belgeleyin

Testleriniz tamamlandığında, elde ettiğiniz tüm bilgileri ve sonuçları tek bir belgede toplayın. Bunları çözüme ve test edilen hipoteze göre gruplandırın.

Bu sayede bir çözümü değerlendirme zamanı geldiğinde, bilinçli bir karar vermek için ihtiyacınız olan her şey tek bir yerde bulunur.

9. Çözümlerinizi Doğrulayın veya Geçersiz Kılın

Bu, testlerinizden elde ettiğiniz tüm bulgulara baktığınız ve şu kararlardan hangisini vereceğinize karar verdiğiniz noktadır:

• Çözümün doğrulandığını düşünür ve mevcut ürün biriktirme listenize eklersiniz.
• Çözümün doğru yolda olduğunu ancak yeniden çalışılması gerektiğini anlarsınız. Ardından, test sonuçlarına göre düzeltmek için çözümü fikir geliştirme aşamasına geri alırsınız.
• Çözümü geçersiz kılarsınız; çünkü çözüm, çözmesi gereken kullanıcı sorunlarını çözmemektedir.

Bu üç sonucun tümü beklenmektedir. Bir ürünü geçersiz kıldığınızda bunu büyük bir başarı olarak değerlendirmelisiniz; çünkü kullanıcılarınızın sorunlarını çözmeyen ürünler geliştirmek ve zamanla kaynakları boşa harcamak yerine bunu önlemiş olursunuz.

10. Doğrulanmış Çözümleri Geliştirin ve Baştan Başlayın

Ürün keşfi sürecinin mantıksal son adımı, çözümlerinizi biriktirme listenize eklemek, önceliklendirmek ve geliştirmektir.

Ancak ürün keşfini burada gerçekten durdurmadığınızı anlamak son derece önemlidir. Bunun yerine bu yinelemeyi tamamlar ve hemen bir sonrakine başlarsınız. Başarılı ürünlerde keşif süreci asla sona ermez.

Ekipler burada; kullanıcı geri bildirimlerinden, kullanılabilirlik testlerinden ve A/B testlerinden elde ettikleri öğrendiklerine dayanarak doğru ürün kararlarını alabilir.

Ürün Keşfi Araçları

Ürün keşfi sürecinde daha hızlı ilerlemenize ve daha iyi sonuçlar almanıza yardımcı olması için, içinde bulunduğunuz aşamaya göre düzenlenmiş, incelemeye değer bazı araçları burada bulabilirsiniz.

• Kullanıcı Araştırması: Oturum kayıtları için Hotjar, kullanılabilirlik testleri için UserTesting ve kullanıcı deneyimi tasarımı ile tıklanabilir prototipler için Figma.
• Yolculuk Haritalama ve Görsel İş Birliği: Miro bu alandaki evrensel araçtır. Gelişmekte olan rakibi FigJam'i veya diğer Miro alternatiflerini de deneyebilirsiniz.
• Rakip Araştırması: Rakiplerin trafik kanalları için Similarweb, teknoloji yığınları için Builtwith.
• Ürün Analitiği: Kanallar ve trafik için GA4. Davranış ve temel ürün metrikleri için Amplitude. Isı haritası yazılımı için HotJar popüler bir seçenektir.
• İzleme ve Önceliklendirme: Hafif bir öncelik belirleme için RICE puanlama modeli, yol haritası oluşturma ve ürün fikirlerini saklama için Aha! veya ProdPad.

Bunlar kullandığım ve meslektaşlarıma önerdiğim araçlardır. Daha fazla seçenek için özenle seçtiğimiz ürün keşfi araçları listesine de göz atabilirsiniz.

Ayrıca fark ettiyseniz burada herhangi bir yapay zekâ çözümünden bahsetmedim. Bunun nedeni, bu konuyu ayrı olarak ve daha ayrıntılı biçimde ele almak istemem.

Yapay Zekâ Keşfi Nasıl Dönüştürüyor?

Keşif, yapay zekânın muhtemelen en fazla değer kattığı ürün yönetimi alanı olmuştur. Bunun nedeni, LLM'lerin ürün keşfinde yaygın olarak karşılaşabileceğiniz görev türlerinde başarılı olmasıdır. Özellikle deşifre, özetleme ve içgörü çıkarma görevlerinde.

Yapay zekânın ürün keşfi üzerindeki etkisini podcast'imizin bölümlerinden birinde ele aldık. Konuğumuz Craig Watson, kendi deneyimini bizimle paylaştı ve birçok değerli içgörü aktardı.

Özellikle, yapay zekânın ürün yöneticilerine şu alanlarda büyük ölçüde yardımcı olduğunu belirtiyor:

Kullanıcı görüşmelerini deşifre etme ve özetleme: Ürün yöneticilerinin görüşme sırasında not alması ve sonrasında kayıtları dinlemesi gerekmez. İhtiyaçları olan tek şey, yapay zekâ botunun görüşmede bulunması ve görüşmeyi kaydetmesidir. Bot daha sonra kaydı deşifreye ve özete dönüştürerek o görüşmeden elde edilen en önemli bulguları vurgular. Bunun için Dovetail, Krisp ve GreatQuestion iyi araçlardır.

Nitel verilerde tekrarlanabilir örüntüleri tespit etme: Tüm görüşmeleri dinlemek ve tekrarlanan sorunları ya da süreçleri bulmak çok zaman alır. LLM'ler bu görevi çok iyi yerine getirebilir ve örüntüleri bulmak için yüzlerce görüşmeyi inceleyebilir. Kendi deneyimime göre Dovetail bu konuda en iyisidir.

Geri bildirimleri kümelendirme, sayma ve puanlama: Yine, ürün ekiplerinin nitel verileri manuel olarak nicel verilere dönüştürmesi saatler, hatta günler alır. LLM'lerin verilerdeki en yaygın geri bildirimleri sayıp belirlemesi yalnızca birkaç saniye sürer. Ayrıca ağırlıklı puanlama modelini veya RICE'ı kullanarak puanlama da yapabilirler.

Bu otomasyonlardan elde ettiğiniz tüm değere rağmen Craig, keşif gerçekleştirirken yapay zekâya fazla güvenilmemesini hâlâ öneriyor.

“Yapay zekâ sezginizin yerini almaz — daha hızlı, kanıta dayalı kararlar vermenize yardımcı olur.”

Ona katılıyorum. Ürün keşfinde yapay zekânın manuel işleri sizin için yapmasına izin verin. Ancak önce kendiniz kontrol etmeden yapay zekânın karar verme sürecine güvenmeyin.