近些年來，關(guān)于AI 的討論有很多，也有不少人工智能相關(guān)的產(chǎn)業(yè)與產(chǎn)品在不斷發(fā)展著。不過，對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理來說， AI 能否應(yīng)用在產(chǎn)品需求分析上呢？為打造一款產(chǎn)品做出更好的幫助嗎？筆者將為我們帶來一系列的分析。

AI人工智能技術(shù)是否可以幫助我們更好的分析用戶對(duì)產(chǎn)品的需求呢？有什么好的使用方法和案例嗎？

由于工作需要，近些年研究了很多國(guó)內(nèi)外的AI人工智能產(chǎn)品，也做了一些項(xiàng)目，因此我想做一系列關(guān)于如何將AI人工智能技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)品、營(yíng)銷與運(yùn)營(yíng)的文章，把自己的一些研究沉淀一下，也希望對(duì)讀者有些啟發(fā)和幫助。

一、產(chǎn)品在收集用戶需求時(shí)的問題

在我們的工作中一般需求會(huì)有很多來源，包括：

1. 自己意淫的需求

基本是通過看看競(jìng)品的功能時(shí)發(fā)現(xiàn)的或者覺得用戶可能會(huì)有這樣那樣的需求，這種需求缺乏數(shù)據(jù)支持，是否是用戶需要的還待驗(yàn)證。

2. 老板/上級(jí)給的需求

大部分也是意淫的，少部分參考用戶反饋和競(jìng)品，一樣缺乏數(shù)據(jù)支持，是否是用戶需要的還待驗(yàn)證。

3.銷售反饋的用戶需求

這種需求說是來自客戶，但銷售往往更關(guān)心的是自己業(yè)績(jī)和成單，因此很多是來自銷售自己的大客戶，或者是那些銷售有望成單的客戶，因此這些需求往往會(huì)被夸大或者提到比較高的位置。另外用戶的實(shí)際場(chǎng)景可能在與銷售溝通中被曲解。

4. 客服反饋的用戶需求

客服反饋的用戶需求相當(dāng)比較公平，因?yàn)闆]有很多的業(yè)績(jī)成分在。但需要建立一個(gè)良好的需求反饋渠道，另外與銷售反饋的需求一樣，客服人員大多對(duì)產(chǎn)品需求和功能的理解專業(yè)度不夠，導(dǎo)致一些需求被曲解，或者遺漏。

5. 產(chǎn)品自己與用戶溝通收集需求

這種一手需求我認(rèn)為是最靠譜的，在溝通過程中可能深度了解用戶的場(chǎng)景和真實(shí)需求。但問題是太費(fèi)時(shí)間了，平常工作很多，一天能深度聊4-5個(gè)用戶就不錯(cuò)了，收集的需求是否有普遍性，缺乏數(shù)據(jù)支持。結(jié)果最后還是靠感覺了。

二、AI人工智能與產(chǎn)品需求管理

可見許多時(shí)候產(chǎn)品在判斷用戶的需求的時(shí)候是沒有什么數(shù)據(jù)支持的，或者是基于很小的數(shù)據(jù)樣本，這很容易導(dǎo)致產(chǎn)品方向上的錯(cuò)誤，也讓我們遺漏了需求與機(jī)遇。

那么我們是否可以通過人工智能技術(shù)幫助我們判斷用戶的需求，并且以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)指導(dǎo)我們產(chǎn)品方向呢？

答案是肯定的，下面我列舉一些方向：

1. 利用AI語(yǔ)義分析提取產(chǎn)品需求

用戶與企業(yè)的溝通內(nèi)容在哪里？大部分在客服電話、銷售電話、在線對(duì)話、工單、產(chǎn)品評(píng)論、信息中。

這些內(nèi)容中什么類型的都有，有投訴的、有常規(guī)問題咨詢，當(dāng)然也存在大量關(guān)于產(chǎn)品需求的內(nèi)容。

我們可以通過AI語(yǔ)義分析把這些有談及產(chǎn)品需求的內(nèi)容提取出來，怎么做？ 我給些示例：

（1）將用戶與銷售與客服的電話內(nèi)容轉(zhuǎn)換為文本并提取用戶需求

通過將對(duì)話錄音文件轉(zhuǎn)換為文本對(duì)話內(nèi)容，在通過語(yǔ)義模型規(guī)則識(shí)別其中提及用戶需求的對(duì)話內(nèi)容，快速在大量的日常對(duì)話中收集用戶需求，并且產(chǎn)品經(jīng)理可以通過文本內(nèi)容快速看到用戶的需求詳情以及上下對(duì)話內(nèi)容，了解用戶場(chǎng)景。

（2）通過語(yǔ)義分析模型對(duì)用戶需求內(nèi)容自動(dòng)分類

很多時(shí)候用戶的需求被埋沒在茫茫的信息中，產(chǎn)品經(jīng)理一般來說沒有時(shí)間把所有的用戶對(duì)話內(nèi)容，溝通內(nèi)容都看一遍，然后對(duì)需求進(jìn)行分類。

但是，AI人工智能是可以的，只有稍微進(jìn)行訓(xùn)練就可以創(chuàng)建一個(gè)適合自己產(chǎn)品的語(yǔ)義分析模型，批量對(duì)每日所有的溝通記錄進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)和需求相關(guān)的對(duì)話內(nèi)容，然后自動(dòng)進(jìn)行分類整理，比如新需求、缺陷問題、哪個(gè)產(chǎn)品、哪個(gè)模塊等。

如圖：

（3）通過語(yǔ)義分析感情模型自動(dòng)判斷用戶對(duì)功能的感受

除了分類，我們還需要判斷用戶對(duì)功能反應(yīng)，是正向還是負(fù)向，這有助于后續(xù)統(tǒng)計(jì)和分析新功能上線后的用戶感受。

比如這些年比較流行的產(chǎn)品反饋衡量標(biāo)準(zhǔn)：NPS （凈推薦值）可以直接使用情感分析模型得出。（終于不用一次次的發(fā)郵件和微信推送了。）

通過AI人工智能技術(shù)產(chǎn)品可以快速實(shí)時(shí)的發(fā)現(xiàn)用戶需求，需求的模塊，需求分類，并通過上下文了解第一手的用戶需求，方便快速。

三、利用BI系統(tǒng)構(gòu)建自己的產(chǎn)品需求數(shù)據(jù)看板

通過AI人工智能技術(shù)我們可以對(duì)大量的用戶溝通信息進(jìn)行批量掃描，自動(dòng)挖掘與產(chǎn)品需求相關(guān)的內(nèi)容，在自動(dòng)分類并判斷。

可以說，我們完成了將非結(jié)構(gòu)話數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的過程，然后我們要做什么？

創(chuàng)建實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)看板，通過數(shù)據(jù)來指導(dǎo)我們的產(chǎn)品需求和方向。這里可以用一些BI工具，比如微軟免費(fèi)的PowerBI， 或者功能很強(qiáng)大，上手很簡(jiǎn)單，我個(gè)人最喜歡的Tableau來做數(shù)據(jù)看板，這些數(shù)據(jù)看板可以實(shí)時(shí)更新并分享給整個(gè)產(chǎn)品，研發(fā)，運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)使用。

我這里做幾個(gè)例子：

1. 各模塊用戶體驗(yàn)變化看板

查看用戶對(duì)各個(gè)產(chǎn)品模型的情感變化，及時(shí)發(fā)現(xiàn)變化原因：

2. 各類型企業(yè)對(duì)不同產(chǎn)品與模塊的需求看板

以上是很隨便的一些產(chǎn)品需求分析看板，數(shù)據(jù)已經(jīng)在了，看板做什么樣子可以根據(jù)自身需求來制作。

結(jié)語(yǔ)

分享一張我很喜歡的圖：

• 數(shù)據(jù)給予我們信息
• 信息給予我們知識(shí)
• 知識(shí)給予我們洞見
• 洞見給予我們智慧
• 智慧給予我們影響力

希望大家可以做以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的產(chǎn)品經(jīng)理，少拍腦子，多關(guān)注數(shù)據(jù)。

后續(xù)我還會(huì)做更多AI人工智能技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)品，營(yíng)銷與運(yùn)營(yíng)流程的文章，希望大家多多支持，也可以與我分享交流經(jīng)營(yíng)。

#專欄作家#

陳迪，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。，公眾號(hào)：WinDeal智能營(yíng)銷。Testin云測(cè)SaaS運(yùn)營(yíng)總監(jiān)，Bugout缺陷管理產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)負(fù)責(zé)人，增長(zhǎng)黑客，多年國(guó)內(nèi)和海外互聯(lián)網(wǎng)公司運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)，專注于SaaS和B2B企業(yè)服務(wù)行業(yè)。

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