¿Que aprenderás con este artículo?
La inteligencia artificial (#IA) puede ayudarte a crear mejores estrategias identificando a los usuarios y sus necesidades, las posibles funcionalidades, los indicadores holísticos del producto, así como también procesando los datos para sacar conclusiones (insights) accionables.
Con esto crearemos estrategias más efectivas y centradas en los usuarios. ¿Te animas a explorar como? 👇
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La IA mejora la creación de la estrategia de producto
Definir una estrategia para los productos digitales centrada en los clientes y usuarios es clave para su éxito, especialmente para los productos que se venden en el mercado (B2C) como aquellos de uso empresarial (B2B).
La inteligencia artificial (IA) puede ayudar a los product managers a mejorar su capacidad de creación de estrategias sólidas y basadas en datos, que orienten a los demás participantes en la creación de los productos.
En este video veremos una pincelada diferentes maneras en que la IA ayuda al product manager en la creación de la estrategia, usando el Lean Canvas como estructura, y poniendo como ejemplo mi caso de estudio favorito de GymAPP, la innovadora aplicación móvil para mejorar la experiencia de los clientes de los gimnasios GymTonic.
Aunque este video breve explora una parte pequeña de las actividades donde la IA puede ayudar a los product managers y presenta ejemplos simples, muestra el gran potencial que tiene para crear estrategias de productos que resuenen con nuestros usuarios y se destaquen en el mercado.
1. Definir los segmentos de clientes y sus problemas clave
Un primer paso vital en la creación de una estrategia de producto exitosa es entender quienes son los clientes y usuarios potenciales del producto, cuáles son sus problemas clave que el producto puede solucionar.
La inteligencia artificial (IA) nos permite analizar grandes volúmenes de datos de comportamiento del usuario, feedback de productos, y tendencias de mercado para identificar tanto los problemas no resueltos como los segmentos de usuarios más prometedores para GymAPP.
Utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural y análisis de sentimiento, la IA puede revelar insights específicos sobre las necesidades y frustraciones de los usuarios de gimnasios. Podemos recoger la información base tanto de encuestas a clientes como de textos en internet.
Como ejemplo, podemos comenzar la identificación de usuarios y problemas con este prompt de ChatGPT. Posteriormente el trabajo con las personas del equipo enriquecerá los resultados, pero aceleramos la base para comenzar a trabajar.
Identifica los segmentos de clientes para GymAPP y, para cada uno de ellos, detalla los problemas clave específicos que enfrentan en su experiencia de gimnasio actual.
Y el resultado es:
Segmentos de Clientes y Problemas Clave:
Usuarios Frecuentes de Gimnasio:
* Problemas Clave:
– Falta de personalización en los planes de entrenamiento.
– Dificultad para rastrear el progreso hacia sus metas de fitness.
Usuarios Ocasionales:
* Problemas Clave:
– Sentimiento de intimidación por el ambiente del gimnasio.
– Falta de motivación y orientación sobre cómo hacer los ejercicios correctamente.
Entusiastas del Fitness Digital:
* Problemas Clave:
– Necesidad de una solución más integrada que conecte experiencias de fitness dentro y fuera del gimnasio.
– Falta de recomendaciones de entrenamiento basadas en análisis de rendimiento en tiempo real.
Gerentes de Gimnasio:
* Problemas Clave:
– Dificultades para entender y retener a los usuarios.
– Necesidad de mejorar la oferta de servicios para aumentar la satisfacción del cliente.
2. Buscar las soluciones para los clientes
Una vez identificados los problemas clave y los segmentos de usuarios, el siguiente paso en el Lean Canvas es definir soluciones efectivas. Aquí es donde la inteligencia artificial (IA) puede desempeñar un papel transformador, especialmente en el desarrollo de GymAPP.
La IA, con su capacidad para analizar datos y aprender de patrones, puede ayudar a crear soluciones personalizadas que aborden directamente los problemas identificados. Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural, GymAPP puede ofrecer planes de entrenamiento que se ajusten a las necesidades individuales de cada usuario y proporcionar herramientas avanzadas para el seguimiento del progreso.
Además, la integración de la IA permite el desarrollo de interfaces intuitivas que facilitan a los usuarios el registro de sus actividades y el seguimiento de su progreso hacia las metas de fitness.
Esto no solo mejora la experiencia del usuario sino que también incrementa la retención y satisfacción del cliente, al hacer que los usuarios se sientan comprendidos y apoyados en su viaje de fitness.
Ahora vamos a ver cómo podemos buscar posibles soluciones a los problemas de los clientes con este prompt de ChatGPT.
Dame las 5 ideas para cada una de estas necesidades:
– Falta de personalización en los planes de entrenamiento.
– Dificultad para rastrear el progreso hacia sus metas de fitness.
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Y el resultado es:
FALTA DE PERSONSALIZACIÓN EN LOS PLANES DE ENTRENAMIENTO
1. Análisis Predictivo para Personalización: Utilizar IA para analizar el historial de fitness, preferencias y objetivos de cada usuario, creando planes de entrenamiento altamente personalizados que se ajusten dinámicamente a su progreso.
2. Recomendaciones de Ejercicios en Tiempo Real: Implementar sistemas de IA que, basándose en el rendimiento actual del usuario y sus metas a corto y largo plazo, sugieran ejercicios específicos durante las sesiones de entrenamiento.
3. Adaptación Automática de Rutinas: Desarrollar algoritmos que ajusten automáticamente las rutinas de entrenamiento en función de la retroalimentación del usuario, como el nivel de dificultad percibido, preferencias de ejercicio, y la recuperación muscular.
4. Integración de Wearables para Entrenamientos Personalizados: Utilizar datos de wearables para personalizar aún más los planes de entrenamiento, ajustando las recomendaciones de ejercicios basadas en la frecuencia cardíaca, calidad del sueño, y niveles de actividad.
5. Asistentes Virtuales de Fitness: Crear asistentes virtuales impulsados por IA que proporcionen orientación personalizada, respondan preguntas sobre ejercicios, y ofrezcan consejos adaptados a las necesidades y metas de fitness del usuario.
DIFICULTAD PARA HACER EL SEGUIMIENTO DE LOS PLANES DE ENTRENAMIENTO
1. Dashboards Personalizados con IA: Desarrollar paneles de control intuitivos que muestren el progreso del usuario hacia sus metas de fitness, utilizando visualizaciones de datos generadas por IA para resaltar logros y áreas de mejora.
2. Análisis de Tendencias y Predicciones de Progreso: Implementar herramientas de IA que analicen el progreso del usuario a lo largo del tiempo, prediciendo futuros logros basados en tendencias actuales y ofreciendo ajustes proactivos a sus planes de entrenamiento.
3. Feedback Automatizado y Ajustes en Tiempo Real: Utilizar IA para proporcionar retroalimentación inmediata durante las sesiones de entrenamiento, ajustando los niveles de intensidad y recomendando cambios para maximizar la efectividad del entrenamiento hacia las metas establecidas.
4. Reconocimiento de Patrones para Identificar Desafíos: Aplicar técnicas de machine learning para identificar patrones en el comportamiento de entrenamiento del usuario, detectando posibles barreras para el progreso y sugiriendo estrategias específicas para superarlas.
5. Alertas Motivacionales y Recordatorios Inteligentes: Generar notificaciones personalizadas y mensajes motivacionales basados en el análisis del progreso del usuario, utilizando IA para fomentar la consistencia y mantener a los usuarios enfocados en sus metas de fitness.
3. Definir las métricas clave
La selección de métricas clave es fundamental para evaluar el éxito y guiar la evolución de cualquier producto digital. La inteligencia artificial (IA) puede desempeñar un papel crucial en este proceso, ayudando a identificar las métricas más relevantes y estratégicas que abarquen desde el rendimiento del producto hasta el impacto general en la empresa.
La IA permite analizar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones, tendencias y correlaciones que podrían pasar desapercibidos, asegurando que los equipos se centren en los indicadores que realmente importan.
En el caso de GymAPP, la IA puede ayudar a definir métricas específicas que reflejen el valor para el usuario, la adopción del producto, la satisfacción del cliente y el retorno de inversión (ROI) para la empresa.
En el siguiente capítulo veremos que podemos usar la IA para definir los resultados clave, las métricas en el método OKR (Objectives and Key Results).
Si le preguntamos a ChatGPT por métricas para definir y evaluar la estrategia del producto con este prompt:
Identifica métricas clave para GymAPP que cubran las siguientes categorías: métricas estratégicas para el producto, métricas de producto, resultado para cliente e impacto para la empresa.
Y el resultado es:
1. Métricas Estratégicas para el Producto:
– Tasa de adquisición de usuarios: Mide la eficacia de las estrategias de marketing y promoción para atraer nuevos usuarios.
– Costo de adquisición de clientes (CAC): Evalúa la inversión necesaria para adquirir un nuevo cliente, crucial para la sostenibilidad financiera.
2. Métricas de Producto:
– Tasa de activación: Porcentaje de usuarios que completan una acción clave (como registrarse para una prueba gratuita) tras descargar la app, indicando el interés inicial en el producto.
– Retención de usuarios: Mide cuántos usuarios continúan utilizando la app después de un periodo específico, reflejando la pegajosidad y el valor continuo del producto.
3. Resultado para Cliente:
– Satisfacción del cliente (a través de encuestas NPS): Proporciona una medida directa de la satisfacción del cliente y la probabilidad de recomendación a otros.
– Progreso hacia metas de fitness: Monitorea el éxito de los usuarios en alcanzar sus objetivos personales de fitness, un indicador clave del valor del producto.
4. Impacto para la Empresa:
– Retorno de inversión (ROI) de la app: Calcula el retorno financiero de la app, considerando tanto los ingresos generados como los costos asociados.
– Tasa de conversión de pruebas gratuitas a suscripciones pagas: Mide la eficacia de la app en convertir usuarios de prueba en clientes pagos, un indicador clave de la propuesta de valor del producto.
Estas métricas proporcionan una visión holística del rendimiento de GymAPP, desde la percepción del usuario hasta el impacto financiero en la empresa. Utilizando la IA para analizar y optimizar estas métricas, los equipos pueden tomar decisiones informadas que impulsan el éxito continuo del producto.
4. Análisis de datos
Otra capacidad que la IA permite para ejecutar la estrategia de un producto es el análisis de conjuntos complejos de datos y extraer insights significativos que retroalimenten la estrategia.
P.e. los Product Managers de GymAPP, una aplicación para usuarios de gimnasio, pueden utilizar el análisis de logs, los registros de actividad de los usuarios, para conocer profundamente cómo las personas interactúan con la aplicación.
Al aplicar técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático, la IA puede identificar patrones de comportamiento, preferencias y puntos de fricción que los usuarios experimentan.
Siguiendo el ejemplo, este análisis puede revelar nuevas protopersonas – grupos de usuarios con características, necesidades y comportamientos comunes que quizás no fueron considerados anteriormente.
En este caso, la IA podría descubrir en los logs de GymAPP un grupo de usuarios que utiliza la app principalmente en las horas de menor afluencia en el gimnasio, indicando una posible protopersona que valora la privacidad y el espacio personal durante su entrenamiento. Otro grupo podría mostrar un uso frecuente de ciertas funciones de seguimiento de progreso, destacando una protopersona orientada a objetivos y resultados.
Estos insights permiten a los Product Managers de GymAPP desarrollar funcionalidades específicas o adaptar las estrategias de márketing para estos segmentos de clientes, consiguiendo una estrategia más efectivas y centradas en los clientes.
Un ejemplo de prompt de ChatGPT para realizar este análisis es:
Analiza los siguientes logs de actividad de usuarios de GymAPP para identificar patrones de comportamiento y sugerir posibles protopersonas basadas en la frecuencia, tiempo de uso y características más utilizadas.
Los logs incluyen datos como ID de usuario, timestamp de la sesión, duración, características utilizadas (ej., seguimiento de progreso, clases en línea, reservas), y comentarios de feedback.
Y el resultado es:
¡Pon en marcha lo aprendido!
Emplea un minuto en reflexionar sobre estas preguntas.
¿Cómo me ayuda la IA a analizar mejor las preferencias de los usuarios de un producto?¿Cómo me ayuda la IA a identificar funcionalidades más ligadas a la estrategia en los usuarios?¿Cómo me ayuda la IA a identificar métricas para seguir la estrategia del producto?
Mejor aún si puedes anotar las respuestas en tu cuaderno de aprendizaje. Y todavía mejor si tuiteas sobre esto y referencias a este artículo. #agile_con_IA 🤗
👉 Te espero en el siguiente capítulo para aprender a usar la IA para definir OKRs.
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