AI商业化的必备产品思维

AI商业化的必备产品思维

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腾讯

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https://new.qq.com/rain/a/20240725A03G4500

在人工智能的浪潮中，AI商业化已成为企业转型的关键路径。本文深入探讨了AI商业化中产品经理必备的产品思维，从市场导向到数据驱动，从智能化到跨界融合，再到持续创新。

AI商业化是将人工智能技术转化为实际商业价值的过程，而产品思维则是这一过程中的核心指导原则。在这个过程中，产品经理作为连接技术与市场的桥梁，其思维方式和行动策略至关重要。

AI商业化的产品思维，核心在于将人工智能技术转化为实际商业价值。这要求产品经理不仅要具备传统的产品思维，如用户导向、迭代优化等，还要深入理解AI技术的特点和应用潜力，将其巧妙地融入到产品中。

市场导向思维

在AI商业化初期，产品经理首先应具备市场导向思维，即深入了解市场需求，洞察用户痛点，以市场需求为导向进行产品开发。

产品案例：京东云·言犀

1. 产品概述

京东云·言犀是京东集团推出的全栈自研AI智能服务平台，致力于为客户提供覆盖全渠道、全生命周期的营服销一体化智能服务。

2. 市场导向思维体现

（1）深入理解用户需求

依托京东集团广泛的实体业务和复杂的产业生态，言犀从内部真实、复杂的业务场景中提炼用户需求。

通过市场调研和用户反馈，言犀不断推出符合市场需求的AI产品和服务，如智能客服、智能推荐等。

（2）定制化解决方案

针对不同行业（零售、金融、教育、政务等）和客户的特定需求，言犀提供定制化的智能解决方案。

例如，在零售行业，言犀为商家提供智能客服解决方案，帮助商家提升客户满意度和销售额。在金融领域，言犀则提供AI外呼服务，助力金融机构提高营销效率和客户满意度。

目前言犀已经为数百家行业头部客户提供服务，覆盖用户规模超过亿级。

3. 产品数据说明

言犀智能客服解决方案在零售行业的应用中，帮助商家实现了平均30%的客服效率提升和20%的客户满意度提升。

在金融领域，AI外呼服务助力金融机构实现了营销效率提升50%，客户满意度提升30%的显著成效。

4. 产品经理行动建议

• 市场调研：通过问卷调查、访谈、竞品分析等方式，深入了解市场需求和用户痛点。
• 需求梳理：将收集到的市场需求进行梳理和分类，明确产品的核心功能和差异化特点。
• 用户画像构建：基于市场调研结果，构建清晰的用户画像，为产品设计提供依据。

数据驱动思维

在AI产品中，数据是核心资源。产品经理需要具备从数据中挖掘价值、用数据指导产品迭代的能力。

1. 数据驱动思维的核心要素

• 数据收集

• 全面性：确保收集到的数据覆盖产品的各个方面，包括用户行为、市场反馈、性能指标等。

• 准确性：确保数据的准确性和可靠性，避免错误或误导性的数据对决策产生负面影响。

• 数据分析

• 深入挖掘：运用统计学、机器学习等方法，深入挖掘数据背后的规律和趋势。

• 多维度分析：从多个角度对数据进行分析，以获取更全面的洞察。

• 数据驱动决策

• 基于数据：所有产品决策都应基于数据分析的结果，避免主观臆断和盲目决策。

• 迭代优化：根据数据分析结果，不断优化产品功能和用户体验，实现产品迭代升级。

2. 产品案例：阿里云小蜜

阿里云小蜜（Intelligent Service Robot）是一款基于自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）技术提供智能会话能力的云服务已广泛应用于电商、金融、教育等多个行业。

（1）数据驱动体现

• 数据收集与分析

小蜜通过收集用户的咨询记录、交互行为等数据，运用AI算法进行分析，以识别用户意图、优化回复策略。

小蜜的数据分析能力使其能够准确理解用户问题，并提供精准的回复和解决方案。

• 智能迭代

基于数据分析结果，小蜜能够自动调整回复模板、优化知识库，从而提升服务质量和用户满意度。

通过持续的数据分析和优化，小蜜的服务质量得到了显著提升，用户满意度不断提高。

（2）产品数据说明

在电商行业，小蜜通过数据分析和优化，实现了平均响应时间缩短30%，问题解决率提升25%的显著效果。

在金融领域，小蜜的智能迭代能力使其能够自动识别并处理90%以上的常见问题，大大减轻了客服人员的工作压力。

3. 产品经理行动建议

• 数据收集：建立完善的数据收集机制，确保数据的全面性和准确性。
• 数据分析：运用统计学和机器学习等方法，对收集到的数据进行分析和挖掘，发现潜在的市场机会和产品优化点。
• 迭代优化：根据数据分析结果，对产品进行迭代优化，提升产品性能和用户体验。

智能化思维

产品应具备一定的智能化能力，它要求产品不仅具备基本的功能性，还要能够适应环境的变化，自我学习并优化，以满足市场和用户需求的不断变化。

1. 智能化思维的核心特征

• 自动学习：产品能够通过机器学习等技术，从用户行为、市场数据等大量信息中自动提取有价值的知识和规律。
• 自我优化：基于自动学习的结果，产品能够不断调整自身的参数、策略或结构，以提高性能、降低成本或提升用户体验。
• 适应性：产品能够适应不同的市场环境、用户群体和使用场景，灵活调整自身的工作模式和策略。

2. 产品案例：特斯拉自动驾驶系统

特斯拉自动驾驶系统是特斯拉电动汽车上搭载的一套先进的自动驾驶技术，具备自主导航、避障、紧急制动等功能。主要包括Autopilot自动辅助驾驶和完全自动驾驶能力（Full Self-Driving Capability，简称FSD）。

（1）智能化体现

• 高度自动化

特斯拉自动驾驶系统集成了传感器、计算机视觉、机器学习等技术，实现了车辆的高度自动化驾驶。

这种高度自动化的驾驶方式不仅提升了驾驶安全性，还带来了更加便捷、舒适的驾驶体验。

• 持续学习

该系统具备自我学习能力，能够根据驾驶过程中的实时数据反馈不断优化算法和性能。

通过持续学习，特斯拉自动驾驶系统能够不断适应各种复杂的驾驶环境，提升驾驶的准确性和安全性。

（2）产品数据说明

特斯拉自动驾驶系统已经累计行驶了数百万英里，期间未发生任何由系统引起的安全事故。

根据特斯拉的数据，启用自动驾驶功能的车辆相比未启用的车辆，在事故率上降低了40%。

3. 产品经理行动建议

• 技术跟踪：持续关注AI技术的最新动态和发展趋势，了解新技术的应用场景和潜在价值。
• 技术选型：根据产品需求和市场竞争情况，选择合适的技术方案进行产品开发。
• 技术融合：将AI技术与其他技术（如物联网、大数据等）进行融合创新，提升产品的综合竞争力。

跨界融合思维

跨界融合思维是一种创新的思维方式，它鼓励将不同领域、不同行业的技术、知识、资源等进行交叉融合，以创造出新的商业模式和价值。将AI技术与传统行业相结合，正是跨界融合思维的一种具体体现。

例如，在医疗领域，AI技术可以用于辅助医生进行疾病诊断、制定治疗方案等，提高医疗服务的效率和质量。同时，AI技术还可以帮助医疗机构进行患者管理、医疗资源优化等，降低运营成本。这种将AI技术与医疗行业相结合的做法，就是跨界融合思维的一种应用。

1. 产品案例：阿里云城市大脑

阿里云城市大脑是阿里云与各地政府合作推出的智慧城市解决方案，旨在通过AI技术优化城市管理、提升公共服务效率。

阿里云城市大脑提供了多个领域的智慧解决方案，包括但不限于：

• 城市交通治理解决方案：通过AI信号灯、交通事件自动识别及处置等技术手段，优化路面交通通行效率。
• 智慧旅游出行解决方案：提供智慧化的旅游出行服务，提升游客体验。
• 智慧交通运输综合解决方案：涵盖多种交通运输方式的智慧化管理和服务。
• 智慧停车综合解决方案：解决城市停车难问题，提供便捷的停车体验。
• 智慧城管解决方案：利用大数据和人工智能技术，提升城市管理水平。
• 智慧应急综合解决方案：在应急情况下，提供快速、准确的决策支持。
• 产业大脑解决方案：为产业发展提供智慧化的分析和决策支持。

（1）跨界融合体现

• 技术与政务融合

阿里云将AI技术与政务管理相结合，通过数据分析、智能预测等手段帮助政府提升决策效率和公共服务水平。

城市大脑的应用使得政府能够更加精准地掌握城市运行状况，及时做出科学决策。

• 多领域协同

城市大脑涉及交通、安防、环保等多个领域的数据整合和分析，实现了跨领域的协同管理和服务优化。

通过多领域协同，城市大脑能够全面提升城市管理的智能化水平，为市民提供更加优质、高效的公共服务。

（2）产品数据说明

在某城市的应用中，城市大脑通过数据分析和优化，使得交通拥堵指数下降了20%，公共交通出行效率提升了15%。

在安防领域，城市大脑通过智能预测和预警，使得犯罪率下降了10%，公众安全感得到了显著提升。

2. 产品经理行动建议

• 行业洞察：深入了解目标行业的业务流程、痛点问题和市场需求。
• 合作拓展：积极寻求与行业内的领先企业、科研机构等合作机会，共同推动AI技术在行业内的应用落地。
• 模式创新：基于跨界融合的思路，探索新的商业模式和服务模式，为企业创造更大的商业价值。

持续创新思维

在AI商业化过程中，持续创新是保持竞争力的关键。它要求企业不断探索新技术、新应用和新市场，以满足日益变化的用户需求和市场环境。通过持续创新，企业能够不断推出具有竞争力的产品和服务，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现可持续发展。

提升自己的创新能力，可以从以下几个方面着手：

• 培养好奇心和求知欲
• 积累经验和知识
• 跨界思考和交流
• 鼓励尝试和实验
• 持续学习和成长

1. 产品案例：科大讯飞智能医疗助手

科大讯飞智能医疗助手是基于科大讯飞星火大模型开发的智能医疗辅助系统，旨在帮助医生提升诊疗效率和准确性。它不仅具备多模态交互、医疗训练推理、医疗知识问答、医疗内容生成等能力，还致力于提升医疗服务质量，实现诊前、诊中、诊后各个环节的数字化和智能化应用。

（1）持续创新体现

• 技术创新

科大讯飞不断投入研发资源，推动AI技术在医疗领域的应用创新。

例如，智能医疗助手具备语音病历、智能检索等功能，这些功能的持续优化和升级使得医生能够更加高效地进行诊疗工作。

• 模式创新

通过构建医患互动平台、提供在线咨询等服务模式创新，科大讯飞智能医疗助手为患者提供了更加便捷、高效的医疗服务体验。

这种创新的服务模式使得患者能够更加方便地获取医疗信息和咨询服务，提升了医疗服务的可及性和便捷性。

（2）产品数据说明

在某医院的应用中，科大讯飞智能医疗助手帮助医生平均缩短了30%的病历书写时间，提高了20%的诊疗效率。

通过在线咨询等服务模式创新，该医院的患者满意度提升了15%，同时减少了20%的线下就诊次数，减轻了医院的接诊压力。

智医助理产品已在全国30余个省426个区县取得规模化的成功应用，累计给出6.9亿次辅助诊断。

2. 产品经理行动建议

• 技术关注：关注AI技术的最新进展和创新应用案例，从中汲取灵感和启示。
• 内部创新：鼓励团队成员进行创新思维训练和实践，营造开放、包容的创新氛围。
• 外部合作：与高校、科研机构等建立合作关系，共同开展AI技术的研发和创新应用。
• 跨界合作能力：能够与其他行业、领域和合作伙伴进行跨界合作，共同探索新的商业模式和应用场景，拓宽创新的边界。

AI产品经理进化方向

基于AI商业化的必备产品思维，产品经理的进化方向可以归纳为以下几个方面：

1. 技术融合与创新

• 深入理解AI技术，包括机器学习、深度学习等，以及其在商业领域的应用。
• 能够将AI技术与传统商业逻辑相结合，创新产品形态和商业模式。
• 持续关注AI技术的最新发展，不断将新技术融入产品中，提升产品竞争力。

2. 数据驱动决策

• 建立数据驱动的产品开发和管理流程，利用数据分析和挖掘来指导产品决策。
• 深入了解用户需求和行为，通过数据分析来优化产品功能和用户体验。
• 掌握数据科学和机器学习算法，能够利用数据来训练和优化AI模型。

3. 用户为中心的设计

• 深入理解用户需求，通过用户研究、用户测试等方法来获取用户反馈。
• 运用设计思维和方法，将用户需求和商业目标转化为具体的产品功能和界面设计。
• 持续关注用户反馈和市场变化，不断迭代和优化产品，提升用户满意度和忠诚度。

4. 商业敏锐度与策略制定

• 了解市场趋势和竞争环境，能够制定有效的产品策略和商业模式。
• 深入分析商业数据，包括市场规模、用户增长、收入等，为产品决策提供支持。
• 与销售、市场等团队紧密合作，共同推动产品的商业化进程。

5. 跨部门协作与领导力

• 建立跨部门的协作机制，包括技术、设计、市场、销售等团队，共同推动产品的发展。
• 提升领导力，能够带领团队克服挑战，实现产品目标和商业价值。
• 培养良好的沟通技巧和团队管理能力，促进团队内部的协作和效率。

6. 持续学习与自我提升

• 保持对新技术、新趋势的敏感度和好奇心，持续学习和自我提升。
• 参加行业会议、研讨会等活动，与同行交流经验和见解。
• 不断挑战自己，尝试新的产品形态和商业模式，推动产品和个人的不断创新和发展。

综上所述，建议产品经理不断进化自己在技术、数据、用户、商业、协作和领导力等方面的能力，以适应快速变化的市场需求和商业环境。

各岗位的的行动指南

关于AI产品商业化过程中，各岗位人员相对于传统角色，为了达到商业化这一目的，应采取相应的行动，总结如下表，可参考：