Künstliche Intelligenz im Produktmanagement

Liebe und hasse den Kunden

Am Ende eines langen Produktenwtwicklungszyklus entscheidet der Kunde über Gedeih und Verderb eines neuen Produkts. Irgendwo im Spannungsfeld zwischen Marketing, Marktanalyse und Produktstrategie entscheidet sich, ob die Einführung eines Produkts ein voller Erfolg oder ein Fiasko wird.

In globalisierten Märkten sehen sich Kunden mit einer ganzen Palette an Produkten konfrontiert, die sich in Technik, Funktion und Design nur noch minimal unterscheiden.
Kaufentscheidungen werden auf Basis subjektiven Kundennutzens und Komfort getroffen, technische Exzellenz oder Innovation sind aus Kundensicht nur noch wichtig, wenn diese auf Komfort und Zufriedenheit einzahlen.

Erfolgreiches Produktmanagement muss allen diesen Punkten Rechnung tragen.

Anspruchsvolle Kunden, hoher Kostendruck, easy.

Kunden sind in Ihren Entscheidungen wankelmütig. Fear of missing out entscheidet meist genauso oft über neue Produkte, wie Preis oder Service. Dies volatile Umfeld im gesamten Produktlebenszyklus im Blick zu behalten, um agil auf geänderte Kundenwünsche zu reagieren, ist eine Mammutaufgabe.

Innovationsgeschwindigkeit steigern mit Künstlicher Intelligenz
Tradierte Methoden der Kundenbefragung und Erhebung von Kundenzufriedenheit sind vor allem eins: Langsam und ressourcenraubend. Liegen noch keine Erkenntnisse über Kundenanforderungen und Bedürfnisse vor, hat das Produktmanagement die Qual der Wahl: Agile Innovationsprozesse künstlich verlangsamen oder das Risiko eingehen, die weitere Entwicklung an den Kundenbedürfnissen vorbei voranzutreiben.

Künstliche Intelligenz bietet agilen Unternehmen in der Produktentwicklung den entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Ob CRM, Surveys oder Social Media Daten: Deep Data Analytics analysiert unstrukturierte Daten im Hinblick auf Produktattribute, Kundenbedürfnisse und Anforderungen.
Produktmanagern und der Entwicklung stehen damit Informationen in einer Güte zur Verfügung, die rein statistische Analysen von Kundenzufriedenheit nicht abbilden können.

Was interessiert Sie heute? – Produkt, Attribute, Wettbewerb

Antworten, genau so wie sie im Produktentwicklungszyklus benötigt werden. Künstliche Intelligenz kann Inhalte schneller und effizienter unter einer Vielzahl von Gesichtspunkten analysieren, als dies ein Mensch jemals könnte.
Diese Fähigkeit steht Ihnen bei DDA jederzeit zur Verfügung. Möchten Sie einen Überblick über eine Produktklasse haben? Kein Problem. Sollen alle Nutzermeinungen nach einem spezifischen Produktmerkmal analysiert werden? Nichts leichter als das.

Warum jeden Fehler selber machen?

In-depth Analysen der Kundenzufriedenheit des Wettbewerbs in Sekunden. Unsere künstliche Intelligenz durchforstet öffentliche Datenquellen nach Erwähnungen Ihrer Wettbewerber und Produkte und extrahiert Kundenerfahrungen und Meinungen aus dem Rauschen.

Ich will wissen, was meine Kunden wollen

Anforderungen und Bedürfnisse von Kunden in die Produktentwicklung einfließen lassen

Herausforderungen in der Produktentwicklung meistern

Kostendruck, Differenzierung, Produktinflation
Ein neues Produkt muss sich für den Kunden wahrnehmbar von etablierten Konkurrenzprodukten abheben und dem Kunden einen Mehrwert bieten. Kostendruck und die Suche nach einer Nische, die ein neues Kundenbedürfnis erfüllt, sorgt für eine Inflation an neuen Produkten am Markt.

Gesteigerte Innovationsrate und mangelnde Kundennähe
Oft werden neue Produkte um der Innovation willen auf den Markt geworfen, in der Hoffnung, die marginalen Neuerungen werden beim Nutzer schon verfangen, anstatt auf geänderte Bedürfnisse der Kunden einzugehen und diese in die Produktentwicklung einfließen zu lassen.

Innovationsfelder mit hohem Kundennutzen
Damit Unternehmen in diesem volatilen Umfeld überleben und nachhaltig wachsen können, müssen dauerhafte Produkterfolge gewährleistet werden. Dies gelingt nur durch eine Fokussierung auf Innovationsfelder, die Kunden einen wirklichen Zugewinn an Nutzen und Zufriedenheit bieten.

Kundenerwartungen und Zufriedenheit messen

Um zu wissen wie zufrieden ein Kunde ist, muss man ihn fragen. Zwei grundsätzliche Methoden stehen zur Auswahl, der Kunde wählt aus vorgefertigten Antworten aus oder kann in eigenen Worten antworten. Lassen sich Ergebnisse der Kundenbefragungen von Typ I schnell statistisch auswerten, geben sie oft nur ein unzureichendes Bild wieder, Nuancen in der Kundenbewertung gehen verloren, der Nutzer gibt die Antwort, die irgendwie passt.
Freie Antwortmöglichkeiten geben dem Kunden die Möglichkeit seine Erfahrungen, Anforderungen und Bedürfnisse in eigenen Worten wiederzugeben. Diese differenzierten Antwortmöglichkeiten stellen eine ganz neue Herausforderung in sich selbst dar: Der Produktmanager muss die relevanten Themen und Attribute aus einer Vielzahl von Antworten extrahieren und gewichten.

Real – Time Analysen der Kundenzufriedenheit in allen Stufen des Produktlebenszyklus
Neben von Unternehmensseite initiierten Kundenbefragungen bieten sich eine Vielzahl von Informationsquellen zu Produkten, Produktklassen und Attributen, die von den Kunden selbst initiiert werden.
Aktive Analysen von Kundenbeschwerden sind ein effektiver Weg, Verbesserungen in den Produktlebenszyklus einfließen zu lassen. Die Nutzer selbst beschreiben Ihre Pain Points und den Kontext in dem sie auftreten ausführlich.
Ebenso lassen sich erschöpfende Informationen aus Sozialen Netzwerken extrahieren. Nicht nur zu eigenen Produkten, sondern auch zu Wettbewerbern und den Erfahrungen der Nutzer mit Konkurrenzprodukten.

Produktmanager stehen hier vor der Herausforderung aus einer Vielzahl an Rauschen, die relevanten Informationen zu extrahieren.

Künstliche Intelligenz zur Erfassung der Kundenzufriedenheit

Deep Data Analytics hat sich darauf spezialisiert, Nutzermeinungen aus unstrukturierten Daten mittels künstlicher Intelligenz zu extrahieren.
Ob sich die wertvollen Informationen in Surveys, Social Media oder dem Customer Care verbergen, die Modelle von DDA extrahieren relevante Informationen zu Produkten, Attributen oder Anwendungsfällen schnell und effizient und stellen Sie aggregiert der Produktentwicklung zur Verfügung.

Neben Overviews zur allgemeinen Kundenzufriedenheit ermöglichen Drill Downs die Analyse kleinster Produktdetails und Attribute und die Auswirkungen auf Kundenzufriedenheit und Nutzen.

Wettbewerbsanalyse
Durch öffentlich zugängliche Datenquellen, wie z.B. Social Media kann Deep Data Analytics Feedback zu Konkurrenzprodukten einsammeln und analysieren. Wo liegt der Wettbewerb vorn, welche Produktmerkmale lassen Nutzer wechseln?

Künstliche Intelligenz in der Produktentwicklung

Künstliche Intelligenz ist kein esoterischer Ansatz. Deep Data Analytics nutzt tiefe neuronale Netze um aus unstrukturierten Textdaten Erkenntnisse zu gewinnen. Innerhalb der neuronalen Netze arbeiten verschiedene Algorithmen zur Extraktion und Bewertung von Informationen.
Unsere Modelle sind dabei ebenso agil wie Ihre Produktentwicklung und knüpfen nahtlos an verschiedene etablierte Methoden der Identifizierung von Kundenbedürfnisse an.

  • Quality Function Deployment (QFD)
    Bauen Sie das House of Quality auf Sand oder auf echten Kundenmeinungen? Kundenanforderungen können von unserer KI aus einer Vielzahl an Quellen extrahiert, analysiert und aggregiert werden. Je umfassender das Was? die Realität abbildet, umso einfacher wird die Identifizierung des Wie?.
  • Conjoint Analysen
    Conjoint Analysen bieten tiefe Einblicke in die Anforderungen und Bedürfnisse von Kunden an ein Produkt. Dem gegenüber steht ein hoher Zeit und Kostenaufwand, besonders bei Produkten mit einer Vielzahl von Produktausprägungen, die miteinander kombiniert werden können.
    Mit etablierten Werkzeugen lassen sich diese multivariaten multidimensionalen Antwortmöglichkeiten kaum noch gewinnbringend für die Produktentwicklung nutzen. Künstliche Intelligenz hat kein Problem mit nicht-linearen Daten. Komplexeste Antwortmöglichkeiten und Querverbindungen zwischen Produktattributen lassen sich schnell analysieren und bieten wertvolles Feedback für die Produktentwicklung.
  • Subjektive Messungen der Kundenzufriedenheit
    Alle subjektiven Messungen der Kundenzufriedenheit, ob CIT, Problem Detecting, multiattributive Modelle oder Beschwerde-Analysen sind nur so gut, wie die Ausgangsdaten. Händisch lässt sich nur eine sehr begrenzte Anzahl an Kundenfeedback der Analyse zuführen, zu groß ist der menschliche Aufwand Merkmale, Ereignisse oder Probleme zu extrahieren. Mittels DDA müssen Sie sich nicht auf eine Stichprobe verlassen, sondern können den gesamten Corpus des zugrunde liegenden Kundenfeedbacks für weitergehende Analysen nutzen. Unabhängig von den zu untersuchten Aspekten.

Sie haben das KnowHow um ein Produkt bis zur Marktreife zu entwickeln. Verschaffen Sie sich den Wettbewerbsvorteil, durch maßgeschneiderte Analysen von Kundenbedürfnissen und Anforderungen.
Unsere Künstliche Intelligenz verschafft Ihnen Zugang zu Meinungen und Wünschen Ihrer Kunden.
Fordern Sie jetzt unverbindliche Informationen an und erfahren Sie, was Ihre Kunden wirklich wollen.

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