L’intelligence artificielle (IA) est une technologie qui fait la une des journaux depuis des semaines. Ce n’est pas surprenant, car elle a le potentiel de transformer la façon dont les entreprises fonctionnent dans l’industrie informatique. L’IA peut également être utilisée dans la gestion de produit numérique pour améliorer l’efficacité, la productivité et la qualité.
L’IA permet aux ordinateurs d’effectuer des tâches qui nécessitaient auparavant l’intelligence humaine, donc son application dans la gestion de produit numérique ne se limite pas à l’exécution de tâches routinières. La technologie peut également aider à identifier les erreurs répétitives dues à des problèmes liés à la segmentation du marché, à la personnalisation de l’expérience client et à la prédiction du comportement des clients. Alors, quels outils devriez-vous utiliser pour commencer à travailler efficacement avec l’IA dans la gestion de produit ?
L’IA dans la gestion de produit peut être utilisée pour automatiser des tâches telles que la collecte et l’analyse de données, ainsi que la génération de rapports visuellement attrayants. Cela permet aux chefs de produit de gagner le temps qu’ils auraient besoin de passer sur une analyse minutieuse des chiffres, et ainsi de se concentrer sur des tâches plus stratégiques. Voici quelques exemples d’outils utilisés pour automatiser des tâches :
Zapier automatise des tâches entre différentes applications et vous permet de créer des flux de travail simples ou complexes qui s’exécutent automatiquement en fonction de certaines conditions. Zapier s’intègre à plus de 3 000 applications, telles que Gmail, Slack, Trello, et bien d’autres.
Cet outil vous permet d’automatiser des tâches et d’échanger des informations entre différents appareils et services. IFTTT fonctionne avec plus de 600 fournisseurs, tels qu’Amazon Alexa, Philips Hue, Spotify, et bien d’autres.
Make.com (anciennement Integromat) automatise des tâches entre plusieurs applications et services. Il est similaire à Zapier mais offre plus d’options de configuration et de personnalisation. Il vous permet également de créer des scénarios avancés qui peuvent inclure des conditions logiques, des filtres, des itérations et des variables. Make.com s’intègre à plus de 1 000 applications et services tels que Facebook, Google Sheets et Mailchimp.
Cet outil spécialisé fait partie de la Microsoft Power Platform et vous permet d’automatiser des tâches dans le cloud Microsoft Azure. Il permet l’intégration avec plus de 400 applications et services, tels qu’Office 365, SharePoint, Dynamics 365, et bien d’autres.
Il automatise des tâches dans la populaire Google Cloud Platform. Il vous permet de créer et d’exécuter des tâches asynchrones à n’importe quelle échelle. Google Cloud Tasks s’intègre à d’autres services de Google Cloud Platform, tels qu’App Engine, Cloud Functions et Cloud Run.
Personnaliser l’expérience client en adaptant les produits et services aux besoins et préférences individuels est un autre domaine où l’IA fonctionne bien. Cela peut augmenter la satisfaction et la fidélité des clients.
Amazon Personalize vous permet de personnaliser les recommandations de produits pour les clients en analysant leur historique d’achats, leur comportement et leurs préférences. Cela permet aux clients de recevoir des offres adaptées à leurs besoins et intérêts, ce qui augmente la probabilité de conversions et de ventes.
Un autre outil fréquemment utilisé est Google Cloud Vertex AI. Il facilite la création et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique qui peuvent fournir des solutions personnalisées pour différentes industries et applications. Vertex AI permet une expérimentation rapide, une mise à l’échelle et une optimisation des modèles, ainsi qu’une intégration avec d’autres services Google Cloud, tels que BigQuery et Cloud Storage.
L’IA peut être utilisée pour prévoir le comportement des clients, en identifiant leurs problèmes et opportunités potentiels. Avec cette connaissance, les chefs de produit peuvent prendre de meilleures décisions. Voici trois exemples d’outils utilisés pour prédire le comportement des utilisateurs.
Il vous permet de créer et de déployer des modèles d’apprentissage automatique dans le cloud, en utilisant une large gamme d’algorithmes et de services. Il fournit également un accès facile aux données et aux ressources informatiques.
Avec Watson, vous pouvez utiliser des modèles d’apprentissage linguistique sur la plateforme IBM Cloud Pak for Data en intégrant d’autres services IBM, par exemple, des outils d’analyse de données et de visualisation de données.
En utilisant des techniques avancées de fouille de données et d’optimisation, il vous permet de prévoir le comportement des utilisateurs avec la plateforme SAS Viya. Il facilite également la gestion du processus de modélisation et le suivi de sa qualité.
L’IA peut également être utilisée pour tester et optimiser des produits en identifiant des problèmes potentiels et des opportunités d’amélioration. Cela peut aider les chefs de produit à livrer des produits de la plus haute qualité. Ci-dessous, vous trouverez quelques exemples d’outils soutenus par l’IA et utilisés pour le test et l’optimisation des produits.
Il vous permet de tester différentes versions de sites web ou d’applications mobiles, en comparant leur efficacité et leur conversion. Vous pouvez créer des tests A/B, multivariés ou personnalisés, et utiliser des fonctionnalités d’optimisation automatique.
Microsoft Clarity analyse le comportement des utilisateurs sur des sites web ou dans des applications en enregistrant des sessions, des cartes de chaleur et des rapports. Vous pouvez voir ce qui attire l’attention des utilisateurs, ce qui les frustre et ce qui les motive à agir.
Il vous permet de tester différentes versions de sites web ou d’applications mobiles, en mesurant leur impact sur des indicateurs clés.
Grâce à l’IA dans la gestion de produit, nous pouvons automatiser des tâches, personnaliser les expériences des utilisateurs, prévoir leur comportement, ainsi que tester et optimiser des produits, ce qui se traduit par de meilleures performances et une satisfaction client. Mais regardons vers l’avenir. À mesure que la technologie IA continue d’évoluer, les possibilités de son utilisation dans la gestion de produit ne feront qu’augmenter.
La vision de l’avenir pourrait embrasser des modèles de gestion hybrides, où les humains et l’IA travaillent ensemble, tirant parti des forces des deux : la créativité, l’empathie et la pensée stratégique des humains, et la rapidité, l’échelle et la précision de l’intelligence artificielle.
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