3 raisons pour lesquelles les chefs de produit d’aujourd’hui doivent tirer parti de la science des données et de l’apprentissage automatique pour obtenir un avantage concurrentiel :

Test A/B continu

Il s’agit d’un outil de choix que les PM utilisent pour mieux comprendre les comportements des utilisateurs, et que les data scientists excellent dans la conception et l’analyse. Lorsque les données sont rares, les données collectées à partir des tests A/B sont également de puissantes sources de formation pour les modèles ML.

Personnalisations

L’échelle d’un produit peut également être la faiblesse d’un produit, car la généralisation au groupe plus large signifie que vous laissez les besoins des clients de niche non satisfaits. Quelle meilleure équipe que les data scientists peuvent aider les clients à se sentir chez eux lorsqu’ils entrent dans votre produit ?

Recommandations

Les chefs de projet réfléchissent à plusieurs dimensions tout au long du cycle de vie d’un produit pour configurer des indicateurs de réussite : monétisation, croissance/adoption, engagement et fidélisation. La rétention est généralement le résultat d’un grand engagement des utilisateurs. La recommandation de produits est un mécanisme puissant qui peut aider les utilisateurs à découvrir l’ensemble des solutions que votre produit peut offrir. Cela peut également vous aider à déterminer les solutions que certains de vos segments d’utilisateurs trouvent les moins intéressantes. Donc, si vous souhaitez emprunter cette voie pour vous assurer que les clients reviennent sur votre plateforme, qui appelez-vous ?

Quelles autres raisons ajouteriez-vous ? Je suis sûr que nous pouvons penser à quelques autres.

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