Como a IA impulsiona o product management moderno

Este artigo foi publicado originalmente no VentureBeat em 5 de maio de 2022

O product management há muito tempo é uma ciência elevada, com frameworks, regras e um trabalho de pesquisa significativo conduzido para garantir que o produto em questão esteja adequado ao mercado e seja valorizado pelo seu preço. 

Embora a maioria das organizações de Bens de Consumo adote uma abordagem de mentalidade de engenharia de produto nos seus ciclos de product management, às vezes usando um framework estruturado que faz referência ao product management digital e a métodos ágeis, elas podem falhar em analisar e incorporar o aspecto mais importante do product management moderno: os produtos precisam atender a uma dor real do cliente. E, para fazer isso, os product managers precisam ouvir constantemente os consumidores e entender o que eles querem. 

Mas nem toda empresa está usando o conjunto completo de ferramentas disponíveis para acessar a sabedoria coletiva da base de consumidores ao tomar decisões de produto. Desenvolver um produto que pode fazer ou quebrar a sua organização é importante demais para errar ou abordar sem inteligência suficiente.

Como a McKinsey sabiamente afirmou, os product managers digitais "são cada vez mais o 'mini-CEO' do produto", responsáveis por muitas facetas diferentes e cobrados pelo sucesso, independentemente de uma falha ter tido ou não a ver com a criação do produto em si. A triste realidade é que, por várias medidas, 80% a 95% de todos os produtos fracassam.

Em cada passo do processo de product management, há contribuições significativas de plataformas de product analytics e feedback intelligence movidas por IA para criar, otimizar e levar produtos ao mercado de forma melhor.

Aqui estão os cinco estágios reconhecidos do ciclo de product management e algumas formas específicas pelas quais a plataforma de product intelligence certa pode dar às organizações a melhor chance de maximizar o seu retorno sobre o investimento.

Ideação

A fase de ideação incorpora avaliar tendências e oportunidades, pesquisar o cenário competitivo e identificar oportunidades de espaço em branco (white space). Embora muitas empresas dependam de simples social listening e de avaliação humana, a product intelligence movida por IA é outro nível de orientação. Ao relacionar isso ao product management digital, isso seria o equivalente ao product discovery: avaliar as necessidades do usuário e identificar o que está faltando para que um resultado seja alcançado.

Em vez de indicadores latentes causados por uma leitura superficial dos comentários hoje, as plataformas de product intelligence podem processar a totalidade das conversas para entender para onde as preferências dos clientes estão indo. O resultado final é criar um produto que atrai o mercado de hoje e prepara a organização para o futuro.

Definição

Uma vez que o processo de ideação termina e um produto é conceituado, os times de produto precisam ir direto ao ponto e produtizar funcionalidades e estabelecer atributos de liderança de produto para se tornar um vencedor. É aqui que boas ideias podem morrer se falharem em acertar os detalhes. 

Uma plataforma de product intelligence garante que essa fase de definição foque em atributos de produto que os clientes vão querer e precisar, ao mesmo tempo em que entende quais atributos os produtos dos seus concorrentes têm que os clientes amam ou odeiam.

Isso não é facilmente alcançado por feedback analytics genérico ou ferramentas de customer experience que conseguem interpretar significados superficiais do feedback do usuário. Ao focar em uma simples agregação de comentários públicos sem nenhuma medida de escala, influência ou contexto mais profundo, as empresas podem tomar a decisão errada, tornando um produto indesejado ou obsoleto em um ano. Considerando que 45% dos lançamentos de produto são atrasados, aproveitar o feedback em tempo real é uma enorme oportunidade de manter o processo em movimento enquanto se está sempre por dentro de como as preferências do consumidor estão mudando. 

Desenvolvimento de produto

Agora o "trabalho de verdade" começa, por meio do ciclo de desenvolvimento. Empresas sem a ferramenta de inteligência certa nesse ponto mergulham de cabeça e constroem um produto ao longo de vários meses ou anos, confiantes de que os seus insights de pré-desenvolvimento continuam válidos.

É aqui que a product intelligence ajuda os fabricantes de produtos físicos a se comportarem mais como os seus equivalentes digitais, que usam a metodologia do produto minimamente viável (MVP) para lançar produtos fundamentais e iterar conforme mais desenvolvimento é necessário. Embora produtos físicos não permitam tantos lançamentos iterativos, eles ainda podem usar intel para corrigir o curso. Empresas que monitoram continuamente a product intelligence podem ficar de olho nos bilhões de conversas diárias para garantir que o roadmap de desenvolvimento esteja correto e começar a identificar novas funcionalidades para incorporar em lançamentos futuros. 

Lançamento

Uma vez que a sua empresa ideou, definiu, desenvolveu e otimizou o seu produto, chega a hora do lançamento. Muitos produtos incríveis nunca tiveram a chance de mudar a vida dos consumidores porque o lançamento fracassou, seja por mensagem ruim, timing ou estratégia de go-to-market. No pré-lançamento, as marcas identificam personas-alvo e definem a estratégia de lançamento e o posicionamento. No pós-lançamento, elas monitoram os sucessos e os comparam com lançamentos de produtos anteriores ou com os dos seus concorrentes.

Embora o produto já tenha sido construído nesse momento e, portanto, não possa ser alterado, a forma como um produto é posicionado muitas vezes pode ter tanto efeito no sucesso quanto a forma como ele foi construído. As plataformas de inteligência certas podem acessar conversas existentes para entender a percepção atual do cliente, tanto sobre a expectativa desse lançamento quanto sobre as opiniões contínuas dos consumidores a respeito da categoria de produto e da concorrência — o que também pode ajudar a identificar problemas e crises de produto logo no início. Isso permite que você contraste o seu produto com o conjunto competitivo, além de identificar canais que poderiam ajudar a colocar o seu produto diante de uma audiência muito mais ampla.  

Otimização

As empresas monitoram problemas do produto, tratam preocupações de segurança ou responsabilidade e testam o desempenho do produto na fase de otimização. Novamente, tudo isso acontece dentro da organização e é específico para o produto desenvolvido. 

A plataforma de insights certa absorve conversas sobre as primeiras impressões dos clientes a respeito do seu produto e valida ou coloca em questão a sua estratégia de marketing. Ao manter os insights em uma abordagem sempre ativa (always-on), você pode corrigir o curso de quaisquer atributos que serão mal recebidos e adicionar funcionalidades extras que poderiam fazer a diferença entre um lançamento fracassado e um sucesso único na vida. 

Juntando tudo: product management e desenvolvimento

Empresas que incorporam product intelligence movida por IA a partir de conversas online têm mais probabilidade de tomar decisões mais inteligentes em cada estágio do ciclo de product management, provavelmente levando a menos atrasos e a uma chance maior de estar na minoria de produtos que têm sucesso.

Quando o custo do fracasso é tão alto, é um passo óbvio que toda organização deveria dar para proteger os seus investimentos e maximizar as suas chances de sucesso. 

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