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Comment l’IA alimente la gestion moderne du cycle de vie des produits

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Le développement de produits a longtemps été une science élevée avec des cadres, des règles et des travaux de recherche importants menés pour garantir que le produit en question est adapté au marché et évalué pour son prix.

Mais toutes les entreprises n’utilisent pas la suite complète d’outils disponibles pour puiser dans la sagesse collective de la base de consommateurs. Développer un produit qui peut faire ou défaire votre organisation est trop important pour se tromper ou approcher sans intelligence suffisante. Alors que la plupart des organisations adoptent une approche axée sur l’ingénierie des produits pour leurs cycles de développement de produits avec un cadre structuré, elles peuvent échouer à analyser et à intégrer des informations approfondies issues des milliards de conversations en ligne sur les produits, les entreprises et les tendances.

Comme McKinsey sagement déclaré, les chefs de produits numériques « sont de plus en plus les « mini-PDG » du produit », responsables de nombreuses facettes différentes et tenus pour responsables du succès, qu’un échec ait eu ou non un lien avec la création du produit lui-même. La triste réalité est, à bien des égards, 80 % à 95 % de tous les produits échouent.

À chaque étape du cycle de développement de produits, les plateformes d’informations sur les produits alimentées par l’IA contribuent de manière significative à créer, optimiser et mieux commercialiser les produits.

Voici les cinq étapes reconnues du cycle de développement de produits et quelques façons spécifiques dont la bonne plate-forme d’informations sur les produits peut donner aux organisations les meilleures chances de maximiser leur retour sur investissement.

idéation

La phase d’idéation comprend l’évaluation des tendances et des opportunités, l’étude du paysage concurrentiel et l’identification des opportunités d’espace blanc. Alors que de nombreuses entreprises s’appuient sur une simple écoute sociale et une évaluation humaine, l’intelligence produit basée sur l’IA est un autre niveau d’orientation.

Au lieu d’indicateurs latents causés par la lecture des commentaires aujourd’hui, les plateformes d’intelligence produit peuvent analyser la totalité des conversations pour comprendre où vont les préférences des clients. Le résultat final est la création d’un produit qui fait appel au marché d’aujourd’hui et prépare l’avenir de l’organisation.

définition

Une fois que le processus d’idéation est terminé et qu’un produit est conceptualisé, les équipes de produit doivent se mettre au travail, produire des fonctionnalités et établir des attributs de leadership de produit pour devenir un gagnant. C’est là que les bonnes idées peuvent mourir si elles ne parviennent pas à bien comprendre les détails.

Une plate-forme d’informations sur les produits garantit que cette phase de définition se concentre sur les attributs de produit que les clients veulent et dont ils ont besoin tout en comprenant également les attributs des produits de vos concurrents que les clients aiment ou détestent. Ceci n’est pas facilement réalisé par des analyses de texte génériques ou des outils d’expérience client capables d’analyser les significations superficielles des commentaires du public. En se concentrant sur une simple agrégation de commentaires publics sans mesure d’échelle ou d’influence ou de contexte plus profond, les entreprises peuvent prendre la mauvaise décision, rendant un produit indésirable ou obsolète en un an. Étant donné que 45% des lancements de produits sont retardés, puiser dans les commentaires en temps réel est une énorme opportunité de faire avancer le processus tout en restant toujours au fait de l’évolution des préférences des consommateurs.

Développement de produits

Maintenant, le “vrai travail” commence via le cycle de développement. Les entreprises qui ne disposent pas du bon outil d’intelligence à ce stade foncent tête baissée et développent un produit sur plusieurs mois ou années, convaincues que leurs connaissances de pré-développement restent valables.

C’est là que l’intelligence produit aide les fabricants de produits physiques à se comporter davantage comme leurs homologues numériques, qui utilisent la méthodologie de produit minimalement viable (MVP) pour lancer des produits fondamentaux et itérer au fur et à mesure que des développements supplémentaires sont nécessaires. Bien que les produits physiques ne permettent pas autant de versions itératives, ils peuvent toujours utiliser Intel pour corriger le cours. Les entreprises qui surveillent en permanence l’intelligence des produits peuvent garder un œil sur les milliards de conversations quotidiennes pour s’assurer que la feuille de route de développement est correcte et commencer à identifier de nouvelles fonctionnalités à intégrer dans les futures versions.

Lancer

Une fois que votre entreprise a imaginé, défini, développé et optimisé votre produit, vient le moment du lancement. De nombreux produits incroyables n’ont jamais eu la chance de changer la vie des consommateurs parce que le lancement a échoué, soit en raison d’un mauvais message, d’un mauvais timing ou d’une stratégie de mise sur le marché. Avant le lancement, les marques identifient les personnalités cibles et définissent la stratégie et le positionnement de lancement. Après le lancement, ils surveillent les succès et les comparent aux lancements de produits précédents ou à ceux de leurs concurrents.

Bien que le produit ait été construit à ce moment-là et ne puisse donc pas être modifié, la façon dont un produit est positionné peut souvent avoir autant d’effet sur le succès que sur la façon dont il a été construit. Les bonnes plates-formes de renseignement peuvent exploiter les conversations existantes pour comprendre la perception existante des clients à la fois sur l’anticipation de ce lancement et sur les opinions continues des consommateurs sur la catégorie de produits et la concurrence – ce qui peut également aider à identifier les problèmes et les crises des produits dès le début. Il vous permet de comparer votre produit à l’ensemble de la concurrence, ainsi que d’identifier les canaux qui pourraient vous aider à présenter votre produit à un public beaucoup plus large.

Optimiser

Les entreprises surveillent les problèmes liés aux produits, traitent les problèmes de sécurité ou de responsabilité et testent les performances des produits lors de la phase d’optimisation. Encore une fois, tout cela se passe au sein de l’organisation et est spécifique au produit développé.

La bonne plateforme d’insights absorbe les conversations sur les premières impressions des clients sur votre produit et valide ou remet en question votre stratégie marketing. En conservant les informations dans une approche toujours active, vous pouvez corriger les attributs qui seront mal reçus et ajouter des fonctionnalités supplémentaires qui pourraient faire la différence entre un lancement raté et un succès unique.

Rassembler le tout : gestion et développement de produits

Les entreprises qui intègrent des informations sur les produits alimentées par l’IA à partir de conversations en ligne sont plus susceptibles de prendre des décisions plus intelligentes à chaque étape du cycle de développement de produits, ce qui entraîne probablement moins de retards et une plus grande chance d’être dans la minorité des produits qui réussissent. Lorsque le coût de l’échec est si élevé, c’est une étape évidente que chaque organisation devrait prendre pour protéger ses investissements et maximiser ses chances de succès.

Rodrigo Pantigas est cofondateur et CPO de Birdie.

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