هر ساله بیش از 30000 محصول جدید عرضه می شود که 28500 مورد از آنها (یا 95٪) با شکست مواجه می شوند. این میزان شکست سرسام آور اهمیت جمع آوری بازخورد مشتری را زودهنگام و اغلب نشان می دهد. بدون درک نیازهای واقعی و نقاط دردناک مخاطبان هدف، تقریبا غیرممکن است که محصولی موفق ایجاد کنید که در بازار طنین انداز شود. جستجوی بازخورد مشتری فقط یک روش معمول نیست - این یک گام حیاتی است که می تواند بین موفقیت و شکست در دنیای بسیار رقابتی توسعه محصول تفاوت ایجاد کند.

یک ضرب المثل قدیمی وجود دارد که "قبل از سرمایه گذاری تست کنید." چه بنیانگذار SaaS باشید و چه در یکی از شرکت های Fortune 100 کالاهای مصرفی ایجاد می کنید، دیوانه خواهید بود که نظرات مشتریان خود را در مورد محصول خود نپرسید. کلیشه ای به نظر می رسد، اما در واقع عمیقاً در رفتار انسان برای جستجوی بازخورد ریشه دارد.

انسان ها بر اساس بازخورد رشد می کنند. ما ایده ها را خلق می کنیم، ایده ها را آزمایش می کنیم و ایده ها را بهبود می بخشیم. در واقع، ما صنایع بزرگی مانند تحقیقات بازار ساخته‌ایم که برای کسب بازخورد طراحی شده‌اند. ما به داده‌ها به‌عنوان یک نقطه اثبات برای کمک به تصمیم‌گیری وسواس شده‌ایم. حتی بیشتر، ما ابزار جمع‌آوری داده‌ها را برای سریع‌تر و اقتصادی‌تر شدن تطبیق داده‌ایم.

حال هیچ کدام از اینها وحیانی نیست، بلکه از طرح آن غرض است. در حدود 20 سال، تحقیقات بازار از نظرسنجی‌های تلفنی و پستی که هفته‌ها طول می‌کشد تا جمع‌آوری داده‌های دیجیتال با ردیابی زنده چهره و چشم که فقط چند ساعت طول می‌کشد، بوده است. این پیشرفت‌ها به این معنی است که ما در جمع‌آوری داده‌ها بسیار کارآمد شده‌ایم، اما در یادگیری از آن به‌طور باورنکردنی ناکارآمد هستیم.

برای اولین بار در نزدیک به یک دهه، روشی که ما از بازخورد یاد می گیریم در حال تغییر است. هوش مصنوعی در صحنه هجوم آورده است تا دیدگاه ما را نسبت به داده ها و نحوه استفاده از آن برای افزایش نوآوری تغییر دهد. این فقط اطلاعات را پردازش نمی کند. آن را درک می کند و بازخوردهای متفاوت ما را به درک معنادار مصرف کننده تبدیل می کند.

اگر بتوانیم داده های خود را به درستی دریافت کنیم، پتانسیل بی پایانی برای ایجاد ایده های جدید، بهینه سازی آنها و بومی سازی آنها برای مخاطبان مناسب وجود دارد.

دسترسی به ارزش داده ها با هوش مصنوعی

جایی که انسان ها بر اساس بازخورد رشد می کنند، هوش مصنوعی بر اساس داده ها رشد می کند. در حالی که شهود انسان می‌تواند ابزار ارزشمندی با برخی داده‌ها باشد، داده‌های بیش از حد باعث می‌شود که انسان نتواند تفاوت‌های ظریف آن را کاملاً غیرممکن کند. جزئیات شروع به فروپاشی می کنند و مجموعه داده های قطع شده تنها بخشی از داستان را بیان می کنند.

این سوال برای برندها باقی می ماند: چگونه می توانم هوش مصنوعی را روی داده ها اعمال کنم تا واقعاً از آنچه فراتر از بینش های مبتنی بر پروژه یاد گرفته ایم استفاده کنم.

مهم است که به این فکر کنید که چگونه به ارزش دسترسی دارید و از چه ابزارهایی می خواهید استفاده کنید. در نهایت، باید با هوش مصنوعی انتخابی خود شروع کنید، خواه OpenAI ، Microsoft Azure، Bard یا هر ابزار دیگری که به سرعت به بازار می آید. در حالی که کسب‌وکارها به‌طور بدنامی نسبت به اشتراک‌گذاری داده‌ها با پلتفرم‌های هوش مصنوعی بدبین هستند، اما با ظهور پلتفرم‌های جدید برای کسب‌وکارها، ایمن‌تر می‌شوند.

در بالای این هوش مصنوعی مولد باید داده هایی قرار گیرد که به طور خاص برای آموزش هوش مصنوعی شما طراحی شده است و به آن زمینه غنی از داده ها می دهد تا درک خود را از مشتریانی که برای آنها ایجاد می کند عمیق تر کند. اما نیاز به تفکر در مورد داده ها به روشی مرتبط تر دارد. ما نمی‌توانیم داده‌های تک تک پروژه‌ها را به هوش مصنوعی قیف کنیم و امیدوار باشیم که شکاف‌ها را پر کند. اینطوری توهم و ایده های بد پیدا می کنید. در عوض، ما باید از طریق یک دارایی داده منسجم و متصل، از همه چیزهایی که می دانیم استفاده کنیم. چارچوبی برای چگونگی انجام این کار وجود دارد، اما اگر واقعاً می‌خواهید از هوش مصنوعی استفاده کنید، یک منبع سازمان‌یافته و منفرد از حقیقت با داده‌ها غیرقابل مذاکره است.

هنگامی که پایه‌ای از هوش مصنوعی را ایجاد کردید که توسط یک دارایی داده به خوبی متصل است، می‌توانید از برنامه‌هایی استفاده کنید که نوآوری را سریع‌تر و بهتر می‌کنند، پس می‌توانید دسترسی به یک هوش مصنوعی فوق‌العاده آموزش‌دیده را که می‌تواند ایده‌ها را ایجاد، بهینه‌سازی و بومی‌سازی کند، دموکراتیک کنید.

مبتنی بر داده و خلاقیت افزایش یافته است

تغییر درک جمعی ما از نحوه استفاده، اتصال و بسیج داده ها، تحول بعدی در نحوه تفکر ما از ایده ها خواهد بود. ما از یک فرآیند انسان محور خلق ایده ها، کارگاه آموزشی، آزمایش و بهبود آنها حرکت خواهیم کرد. فرآیند جدید ما مبتنی بر داده ها خواهد بود و خلاقیت به شکل زیر افزایش می یابد.

ايجاد كردن:

با استفاده از قابلیت‌های پردازش داده و تشخیص الگوی هوش مصنوعی، کسب‌وکارها می‌توانند هر آنچه را که یاد گرفته‌اند را برای ایجاد مفهوم اولیه محصول از ابتدا هدایت کنند.

به‌جای نشستن در یک جلسه طوفان فکری و رد کردن ایده‌های متفاوت از دیوار تا زمانی که چیزی بچسبد، می‌توانید به مجموعه داده‌های منسجمی در مورد مخاطبان هدف خود و آنچه که آنها با آنها ارتباط دارند، چرا، چه فکری در مورد دسته و نیازهای برآورده نشده‌شان می‌کنند نگاه کنید و اجازه دهید هوش مصنوعی شروع به ایجاد می کند. این روند را تسریع می کند و شما بلافاصله حداقل ایده های قابل دوام را بر اساس بینش مصرف کننده ایجاد می کنید که پایه و اساس شهود انسانی ما را برای اصلاح و همسویی با استراتژی و اهداف تجاری ما می گذارد.

بهینه سازی:

پس از آزمایش این ایده‌ها و دریافت بازخورد غنی از مخاطبان اصلی، می‌توانیم این بازخورد را به سیستم خود اضافه کنیم و یک حلقه یادگیری با استفاده از هوش مصنوعی ایجاد کنیم. در مرحله بهینه سازی، هوش مصنوعی بلافاصله این بازخورد را بسیج می کند تا محصول ما تغییرات مورد نظر را منعکس کند.

این لحظه ای کلیدی است که انسان ها می توانند مداخله کنند. کارشناسان می توانند بینش و دانش خود را در مورد آنچه برای شرکت کار می کند، نرده های محافظ برای این دسته اضافه کنند و اطمینان حاصل کنند که از اشتباهاتی که قبلاً مرتکب شده اند جلوگیری می کنیم.

در آزمایش اولیه بتا، مشاهده کرده‌ایم که بهینه‌سازی محصول هوش مصنوعی می‌تواند عملکرد را تا 20 درصد در مقیاس‌های کلیدی با مداخله انسان بهبود بخشد.

بومی سازی:

با استفاده از انبوه داده‌های جمع‌آوری‌شده از طریق فرآیندهای آزمایش چابک، هوش مصنوعی می‌تواند اولویت‌ها و روندهای منحصر به فرد برای بخش‌های مختلف مصرف‌کننده را مشخص کند.

خواه هدف طراحی یک محصول برای مردان، تطبیق یک سرویس برای زنان جوان‌تر، یا سفارشی‌سازی یک کمپین برای ساکنان غرب تگزاس یا کلمبیا باشد، هوش مصنوعی به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا تنظیمات آگاهانه را بر اساس درک واقعی مصرف‌کننده انجام دهند. این نه تنها ارتباط پیشنهادات را افزایش می دهد، بلکه به طور قابل توجهی شانس موفقیت در بازار را افزایش می دهد.

با ترکیب نقاط قوت نسبی هوش مصنوعی و انسان‌ها، می‌توانیم دوره جدیدی از نحوه اتصال و بسیج بازخورد را آغاز کنیم. با مشارکت مناسب در میان داده‌ها، هوش مصنوعی و انسان‌ها در حلقه، می‌توانید چابک‌تر شوید و نوآوری معنادار و موفقیت در بازار را هدایت کنید.

ما بهترین ابزار بهره وری را معرفی کرده ایم.

این مقاله به عنوان بخشی از کانال Expert Insights TechRadarPro تهیه شده است که در آن بهترین و باهوش ترین ذهن ها در صنعت فناوری امروز را معرفی می کنیم. نظرات بیان شده در اینجا نظرات نویسنده است و لزوماً نظرات TechRadarPro یا Future plc نیست. اگر علاقه مند به مشارکت هستید، اطلاعات بیشتری را در اینجا بیابید: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro