Episode 2245 - July 7 - Phần 5 của 8 - Chương 7 - ChatGPT trong Quản Lý Sản Phẩm – Beyond AI - Vina Technology at AI time - Lê Quang Văn | Podcast - Nhac.vn

Chương 7 - ChatGPT trong Quản Lý Sản Phẩm – Phần 5 của 8

Trích từ sách Beyond AI

Ken Huang và đồng sự.

Lê Quang Văn, dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

6 - ChatGPT và Các Khung Quản Lý Sản Phẩm

Phần này giới thiệu một số khung quản lý sản phẩm phổ biến và khám phá cách ChatGPT có thể nâng cao hiệu quả của chúng.

6.1 - Khung Công Việc Cần Làm (JTBD)

Khung JTBD là một khung mạnh mẽ cho quản lý sản phẩm do cách tiếp cận lấy khách hàng làm trung tâm và nhấn mạnh vào việc hiểu các động lực cơ bản và kết quả mà khách hàng tìm kiếm khi "thuê" một sản phẩm hoặc dịch vụ. Bằng cách chuyển trọng tâm từ tính năng sang các công việc mà khách hàng muốn hoàn thành, khung JTBD cung cấp sự hiểu biết sâu sắc hơn về nhu cầu của khách hàng và cho phép các nhà quản lý sản phẩm phát triển các giải pháp thực sự giải quyết những nhu cầu đó. Nó giúp phát hiện ra các nhu cầu chưa được đáp ứng, thúc đẩy đổi mới và xác định các cơ hội để phân biệt sản phẩm. Khung JTBD cũng cho phép xác thực vấn đề hiệu quả, ưu tiên giải pháp và chiến lược sản phẩm dài hạn bằng cách căn chỉnh các nỗ lực với kết quả mong muốn của khách hàng. Bằng cách triển khai khung JTBD, các nhà quản lý sản phẩm có thể tạo ra các sản phẩm tốt hơn phù hợp với khách hàng, thúc đẩy sự hài lòng của khách hàng và đạt được thành công kinh doanh.

Dưới đây là các bước của JTBD và cách GenAI có thể hỗ trợ trong quản lý sản phẩm.

Định nghĩa Công Việc: Trong bước đầu tiên của khung JTBD, các nhà quản lý sản phẩm nhắm đến việc định nghĩa công việc cốt lõi mà khách hàng đang cố gắng hoàn thành khi họ "thuê" sản phẩm hoặc dịch vụ của mình. AI tạo sinh có thể hỗ trợ quá trình này bằng cách phân tích phản hồi, đánh giá và vé hỗ trợ. Bằng cách áp dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), GenAI có thể giúp các nhà quản lý sản phẩm xác định các mẫu và trích xuất những hiểu biết về công việc mà khách hàng đang cố gắng hoàn thành. Phân tích này có thể cung cấp một sự hiểu biết toàn diện về nhu cầu của khách hàng và hướng dẫn các nỗ lực phát triển sản phẩm tiếp theo.

Tiến hành Nghiên Cứu Khách Hàng: Nghiên cứu khách hàng bao gồm việc thu thập dữ liệu định tính và định lượng để thu thập thông tin chi tiết về nhu cầu và hành vi của khách hàng. GenAI có thể đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa phân tích dữ liệu khách hàng, cho phép các nhà quản lý sản phẩm thu thập và xử lý thông tin từ nhiều nguồn khác nhau một cách hiệu quả. Phân tích cảm xúc được hỗ trợ bởi AI có thể cung cấp một cái nhìn tổng quan nhanh chóng về cảm xúc, sở thích và điểm đau của khách hàng liên quan đến công việc. Sự hỗ trợ của AI này cho phép các nhà quản lý sản phẩm trích xuất thông tin có giá trị từ khối lượng lớn dữ liệu khách hàng, tạo điều kiện cho sự hiểu biết sâu hơn về nhu cầu của khách hàng.

Phân Khúc Khách Hàng: Phân khúc khách hàng dựa trên các đặc điểm hoặc hành vi chung là một bước quan trọng trong việc triển khai khung JTBD. Các thuật toán GenAI có thể hỗ trợ quá trình này bằng cách phân nhóm khách hàng thành các phân khúc khác nhau dựa trên mục tiêu, sở thích hoặc hành vi liên quan đến công việc của họ. Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng và áp dụng các kỹ thuật học máy, GenAI có thể xác định các mẫu và nhóm khách hàng có nhu cầu công việc tương tự lại với nhau. Phân khúc khách hàng được hỗ trợ bởi GenAI này cho phép các nhà quản lý sản phẩm tùy chỉnh các sản phẩm và thông điệp của họ phù hợp hơn với các nhóm khách hàng cụ thể, nâng cao trải nghiệm khách hàng tổng thể.

Ghi Lại Các Câu Chuyện Công Việc: Các câu chuyện công việc là điều cần thiết để trình bày động lực, bối cảnh và kết quả mong muốn liên quan đến công việc cần làm. GenAI có thể hỗ trợ các nhà quản lý sản phẩm trong việc ghi lại các câu chuyện công việc bằng cách tạo ra các ví dụ thực tế và các biến thể dựa trên dữ liệu khách hàng. Các chatbot hoặc trợ lý ảo được hỗ trợ bởi GenAI có thể mô phỏng các tương tác của khách hàng, cho phép các nhà quản lý sản phẩm có các cuộc trò chuyện và thu thập các câu chuyện công việc trên quy mô.