7 skutecznych sposobów wykorzystania sztucznej inteligencji do stworzenia udanej aplikacji MVP

Badania rynkowe są ważne przy tworzeniu MVP (minimalnego produktu o funkcjonalności) aplikacji, ponieważ pozwalają zbliżyć się do sukcesu produktu. Ale jakie kroki możesz podjąć, aby przyspieszyć ten proces i zwiększyć jego precyzję? Tutaj z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja (AI). Sztuczna inteligencja już teraz zmienia branżę, a badania rynkowe nie są tu wyjątkiem. Raport przeprowadzony przez Qualtrics potwierdza, że 93% badaczy postrzega sztuczną inteligencję jako jedną z istotnych szans, a 80% badaczy jest optymistycznie nastawionych do jej ogólnego pozytywnego wpływu na badania rynkowe. Dlaczego więc badania rynku są tak ważne? Krótko mówiąc, mogą one pomóc w ustaleniu, czy istnieje rzeczywista potrzeba wprowadzenia twojego produktu na rynek. CB Insights informuje również, że jedną z głównych przyczyn niepowodzeń start-upów jest brak popytu rynkowego na dany produkt. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji w badaniach rynku będziesz w stanie w krótkim czasie ustalić, czy powinieneś realizować swój pomysł na aplikację, czy też ponownie go przemyśleć.

W tym przypadku istnieje siedem sposobów, dzięki którym sztuczna inteligencja może przyspieszyć i usprawnić badania rynkowe podczas tworzenia aplikacji MVP.

Sztuczna inteligencja ma niezwykłą zdolność przetwarzania i analizowania dużych ilości danych w krótkim czasie, co jest ważne przy przeprowadzaniu badań rynkowych. Zazwyczaj w badaniach rynkowych informacje opierają się na danych pochodzących z różnych źródeł, w tym ankiet, kwestionariuszy, komentarzy w mediach społecznościowych, wywiadów z użytkownikami i grup fokusowych. Analiza nastrojów AI pomoże ci przeanalizować wszystkie te opinie w ułamku sekundy. Aplikacje AI, takie jak te dostarczane przez Lexalytics, Semantria i Stravito, są w stanie analizować i dostarczać wnioski dotyczące wielu znanych platform, takich jak media społecznościowe, recenzje użytkowników i dane ankietowe, umożliwiając ci określenie nastawienia do twojego pomysłu na produkt. Dzięki tym szybkim informacjom zwrotnym szybciej dowiesz się, co myśli i czuje twoja grupa docelowa, dzięki czemu będziesz miał możliwość ulepszenia swojego MVP i kontynuowania działań z większą pewnością.

Kluczowe korzyści wynikające z wykorzystania sztucznej inteligencji w badaniach rynkowych

Innym sposobem, w jaki sztuczna inteligencja zwiększa łatwość obsługi danych, są dane nieustrukturyzowane, np. posty w mediach społecznościowych lub otwarte odpowiedzi w ankietach, które dają dokładniejszy obraz, na podstawie którego można opracować MVP. Sztuczna inteligencja może pomóc w uzyskaniu dostępu do danych, które w innym przypadku mogłyby zostać pominięte; jest to możliwe po zautomatyzowaniu analizy danych dotyczących treści generowanych przez użytkowników.

• Szybkość: sztuczna inteligencja może przetwarzać ogromne ilości danych znacznie szybciej niż tradycyjne badania naukowe, co pozwala zaoszczędzić cenny czas.
• Dokładność: sztuczna inteligencja jest bardziej wydajna w dostarczaniu wniosków opartych na danych poprzez analizę nastrojów i trendów w różnych źródłach, co sprawia, że informacje są dokładniejsze.
• Opłacalność: narzędzia AI niekoniecznie zużywają tyle samo zasobów, co te wykorzystywane w tradycyjnych badaniach rynkowych, co sprawia, że cały proces badawczy jest tańszy

Analiza konkurencji jest kolejnym kluczowym aspektem badań rynkowych, a sztuczna inteligencja może ją znacznie ułatwić i przyspieszyć. Narzędzia takie jak Determ i Lebesgue pomogą ci uzyskać oparte na sztucznej inteligencji zrozumienie strategii konkurencji oraz poznać ich wyniki, udział w rynku i opinie klientów. Analiza konkurencji przeprowadzona przy pomocy sztucznej inteligencji pomaga dostrzec zmiany na rynku, zauważyć pojawiające się trendy i wprowadzić zmiany w produkcie w krótkim czasie. Nie można przecenić znaczenia utrzymania przewagi nad konkurencją, co jest szczególnie ważne na etapie MVP, kiedy zdolność do uzyskania przewagi zwiększa czynnik ważności.

Korzyści płynące z analizy konkurencji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Analiza konkurencji oparta na sztucznej inteligencji umożliwia również śledzenie funkcji produktów konkurencji oraz ocen i recenzji klientów. Dzięki temu możesz upewnić się, że twój produkt MVP ma unikalne lub lepsze funkcje. Ponadto sztuczna inteligencja może być wykorzystana do zbadania cen konkurencji, abyś mógł opracować formułę cenową na podstawie informacji o konkurencji.

• Monitorowanie w czasie rzeczywistym: śledź działania konkurencji w czasie rzeczywistym. Możesz natychmiast reagować, gdy konkurent podejmie jakieś działania, ponieważ sztuczna inteligencja może wysłać ci odpowiedni alert.
• Zwiększona produktywność: narzędzia AI zautomatyzują monitorowanie wyników konkurencji, oszczędzając czas i pracę.
• Informacje rynkowe: Uzyskaj lepsze zrozumienie dynamiki rynku i zmian, które są wykorzystywane przez konkurencję. Sztuczna inteligencja pomoże ci odkryć brakujące luki na rynku poprzez zrozumienie natury konkurencji poprzez ujawnienie wzorców leżących u podstaw jej zachowań.

Czas jest czynnikiem decydującym o sukcesie MVP. Im szybciej uda ci się zaprezentować swój pomysł prawdziwym użytkownikom, tym szybciej uzyskasz cenne opinie. Automatyzacja będzie jednym z kluczowych działań realizowanych przez sztuczną inteligencję w celu przyspieszenia rozwoju MVP ze względu na powtarzalność niektórych zadań. Waszym inżynierom mogą pomóc narzędzia takie jak GitHub Copilot i Tabnine, które automatycznie piszą standardowy kod, dzięki czemu inżynierowie mogą skoncentrować się na bardziej satysfakcjonujących wyzwaniach. Takie oparte na sztucznej inteligencji asystenty kodowania oferują inteligentne podpowiedzi, które pozwalają inżynierom tworzyć bardziej efektywny i wolny od błędów kod znacznie szybciej. Programiści wspominają o wzroście swojej produktywności i wydajności dzięki korzystaniu z asystentów kodowania AI, a co za tym idzie, o skróceniu cyklu rozwoju oprogramowania, co podkreślono w ankiecie przeprowadzonej wśród użytkowników GitHub Copilot.

Jak sztuczna inteligencja przyspiesza rozwój MVP

Wykorzystanie narzędzi AI w procesie tworzenia przyspieszy MVP i pomoże szybko wprowadzić produkt na rynek oraz uzyskać tak potrzebną przewagę konkurencyjną. Narzędzia AI mogą również wspierać automatyzację kontroli jakości (QA), dzięki czemu testy mogą być przeprowadzane bez nadzoru człowieka, co pozwala inżynierom skoncentrować się na błędach o większej wartości. Rozwiązania QA oparte na sztucznej inteligencji, takie jak TestCraft i TestSigma, pozwalają testować aplikację 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, dzięki czemu po wprowadzeniu jej na rynek jest ona wolna od błędów i może działać bez zarzutu.

• Automatyzacja powtarzalnych zadań: sztuczna inteligencja może zautomatyzować powtarzalne zadania związane z kodowaniem, dzięki czemu programiści mają więcej czasu. Pozwoli to energicznym inżynierom skoncentrować się na bardziej kreatywnych aspektach tworzenia aplikacji.
• Zwiększa produktywność: sztuczna inteligencja pomoże w wykonywaniu żmudnych zadań związanych z kodowaniem, a programiści będą mogli zająć się bardziej znaczącą pracą. Pozwala to na bardziej produktywne tworzenie funkcji.
• Skraca czas rozwoju: im szybszy cykl rozwoju, tym szybciej aplikacja trafi na rynek i tym szybciej można zacząć zbierać opinie od użytkowników

Sztuczna inteligencja jest niesamowita, jeśli chodzi o analizę danych. Wraz z rozwojem twojego MVP będziesz musiał poznać zachowania użytkowników, wzorce wzrostu i źródła dochodów. Według McKinsey organizacje oparte na danych mają 23 razy większe szanse na pozyskanie klientów, 6 razy większe szanse na ich utrzymanie i 19 razy większe szanse na osiągnięcie rentowności. Dzięki analizie danych opartej na sztucznej inteligencji możesz uzyskać wgląd w zachowania użytkowników, trendy rynkowe, a nawet oszacować przyszły wzrost. Platformy AI, takie jak Qualetics lub Whatfix, umożliwiają monitorowanie i obserwowanie w czasie rzeczywistym sposobu, w jaki ludzie korzystają z twojego produktu, oraz podejmowanie inteligentnych decyzji dotyczących jego rozwoju i marketingu. Analytics AI będzie również przydatny do przewidywania trendów rynkowych i wzrostu liczby użytkowników, co jest niezbędne po uruchomieniu MVP.

Jak sztuczna inteligencja usprawnia analizę danych w procesie tworzenia MVP

Takie podejmowanie decyzji w oparciu o dane nie tylko pomoże ci udoskonalić proces MVP, ale może nawet sprawić, że stworzysz produkt, który pokochają ludzie. Dzięki monitorowaniu informacji zwrotnych w czasie rzeczywistym i późniejszym dostosowaniom proces wprowadzania zmian w aplikacji staje się szybszy i bardziej wydajny.

• Informacje w czasie rzeczywistym: narzędzia AI na bieżąco śledzą aktywność użytkowników, zapewniając doskonały wgląd w to, jak użytkownicy angażują się w twój MVP
• Prognozy wzrostu: dzięki pomocy sztucznej inteligencji będziesz w stanie lepiej zaplanować kolejne kroki, przewidując wzrost liczby użytkowników i wskaźniki zaangażowania.
• Podejmowanie decyzji w oparciu o dane: sztuczna inteligencja pozwala podejmować bardziej inteligentne, oparte na faktach decyzje tak szybko, jak to możliwe. Sztuczna inteligencja pomaga zaoszczędzić czas potrzebny na gromadzenie danych i przyspiesza proces podejmowania decyzji.

Doświadczenie użytkownika (UX) można uznać za najważniejszy aspekt sukcesu aplikacji. Wyjątkowe UX spowoduje zwiększenie retencji użytkowników, większe zaangażowanie i lepsze recenzje. Oznacza to, że każda inwestycja w UX na wczesnym etapie może przynieść zwrot w wysokości 9900 procent lub 100 dolarów zysku na każdego zainwestowanego dolara. Sztuczna inteligencja ma potencjał, aby poprawić wiele aspektów doświadczenia użytkownika, w tym proces wdrażania nowych użytkowników i bezpieczeństwo. Przykładowo, sztuczna inteligencja może być wykorzystana do spersonalizowania procesu wdrażania nowych użytkowników, tak aby uwzględniał preferencje każdego z nich: wprowadzenie do aplikacji będzie płynniejsze i bardziej angażujące. Aplikacja Duolingo została wdrożona przy pomocy sztucznej inteligencji: dostosowuje ona lekcje do poziomu umiejętności uczącego się, tworząc spersonalizowane doświadczenie i zwiększając retencję. Ponadto systemy bezpieczeństwa mogą być oparte na sztucznej inteligencji, np. system odpornościowy dla przedsiębiorstw produkowany przez Darktrace, który zapewnia bezpieczeństwo danych generowanych przez użytkowników, zwiększając poziom zaufania i postrzegania produktu jako całości. Bezpieczne aplikacje mają większe szanse na utrzymanie użytkowników i zdobycie ich zaufania.

Sposoby, w jakie sztuczna inteligencja może poprawić UX twojego MVP

Inwestując w UX z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, zyskujesz większą szansę na stworzenie aplikacji, którą ludzie pokochają i będą z niej korzystać.

• Spersonalizowane wdrażanie: sztuczna inteligencja pomoże w procesie wdrażania, dostosowując doświadczenia do danej osoby. Minęły już czasy, kiedy nowi użytkownicy otrzymywali nieistotne lub zbyt duże ilości informacji, które nie zadowalały nikogo.
• Zwiększone bezpieczeństwo: narzędzia AI sprawiają, że aplikacje są znacznie bezpieczniejsze, dzięki czemu użytkownicy mają poczucie bezpieczeństwa danych. Skutkuje to lepszymi relacjami opartymi na zaufaniu między serwerem a aplikacją.
• Usprawnione interakcje: sztuczna inteligencja analizuje zachowania użytkowników, aby wprowadzać modyfikacje w treści aplikacji i jej funkcjach, tak aby była ona bardziej dostępna i zoptymalizowana dla poszczególnych użytkowników

Jedną z rzeczy, bez których nie może się obejść dzisiejszy rynek aplikacji, jest personalizacja. Użytkownicy poszukują możliwości dostosowania doświadczeń do własnych potrzeb, a sztuczna inteligencja pomoże ci zapewnić to na dużą skalę. Według badań HubSpot spersonalizowane wezwania do działania (CTA) osiągają o 202% lepsze wyniki niż zwykłe CTA, a 56% klientów wskazuje, że po pozytywnym doświadczeniu związanym z personalizacją zamierzają zostać stałymi klientami. Do MVP można włączyć narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, takie jak chatboty lub silniki rekomendacji. Gdy tylko chatbot zostanie zaprojektowany z myślą o obsłudze klienta, może on zapewnić użytkownikom natychmiastową pomoc w rozwiązywaniu typowych problemów i zwiększyć ich zadowolenie. Możliwe jest również wykorzystanie silników rekomendacji opartych na sztucznej inteligencji, takich jak Amazon Personalize, dzięki czemu rekomendacje mogą być dostosowane do konkretnego użytkownika, tak jak robi to Amazon, generując duże przychody.

Jak sztuczna inteligencja pomaga spersonalizować twój MVP

Jednym z najlepszych czynników wpływających na poprawę retencji użytkowników jest personalizacja, a sztuczna inteligencja może pomóc wam w skutecznym wyborze tej strategii.

• Chatboty AI: Chatboty wykorzystujące sztuczną inteligencję mogą poprawić jakość obsługi klienta, ponieważ rozwiązania te zapewniają natychmiastowe i szybkie wsparcie oraz pomagają zwiększyć zadowolenie klientów.
• Spersonalizowane sugestie: silnik rekomendacji (AI), należący do firm takich jak Amazon lub Alibaba, może służyć do zwiększenia zaangażowania użytkowników i przychodów, ponieważ dostarcza spersonalizowane treści lub sugestie dotyczące towarów.
• Dostosowane doświadczenia: większość użytkowników ma różne potrzeby; dlatego sztuczna inteligencja może dostarczać treści i funkcje aplikacji konkretnemu użytkownikowi, co poprawia jego doświadczenia.

Czy kiedykolwiek chciałbyś korzystać z aplikacji pełnej błędów? Oczywiście, że nie. Twoi użytkownicy również nie. Nie można pominąć procesów testowania i zapewnienia jakości (QA), ponieważ gwarantują one, że twój MVP nie zawiedzie. Dzięki sztucznej inteligencji będziesz w stanie wykonać je w krótszym czasie i nadal utrzymywać wysokie standardy. Kluczową zaletą automatyzacji testowania i zapewnienia jakości jest to, że testy mogą być wykonywane w dowolnym momencie dzięki możliwości automatycznego testowania przez całą dobę. Oznacza to, że inżynierowie ds. kontroli jakości zostaną natychmiast poinformowani o wystąpieniu błędu. Proces kontroli jakości będzie bardziej skuteczny, ponieważ narzędzia AI są w stanie zautomatyzować różne rodzaje testów (jednostkowe, integracyjne, regresyjne, wydajnościowe i inne).

Korzyści płynące z wykorzystania sztucznej inteligencji w automatyzacji kontroli jakości

Niektóre narzędzia, takie jak TestCraft i TestSigma, mogą przyczynić się do automatyzacji wielu procesów związanych z testowaniem, wydajnością i szybkością tworzenia MVP.

• Szybkość: testy będą przeprowadzane w sposób ciągły przez sztuczną inteligencję, dzięki czemu doświadczenie będzie wolne od błędów
• Dokładność: Wyniki sprawdzania przez sztuczną inteligencję są dokładniejsze i pozwalają szybciej i skuteczniej zidentyfikować problemy niż testy ręczne.
• Skalowalność: sztuczna inteligencja umożliwia rozszerzenie procesu kontroli jakości i nie wymaga dodatkowej pracy ręcznej

Wykorzystanie sztucznej inteligencji może zmienić proces tworzenia MVP aplikacji. Pomaga ona we wszystkich aspektach badań rynkowych i analizy konkurencji, przyspieszając prace rozwojowe, maksymalizując komfort użytkowania i tworząc spersonalizowane funkcje. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w procesie rozwoju pomoże skrócić czas wprowadzenia produktu na rynek, zwiększyć funkcjonalność aplikacji i podejmować decyzje oparte na informacjach, co doprowadzi do uzyskania ogólnie lepszego MVP. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji Ty i Twoja firma zyskacie przewagę konkurencyjną, a inwestorzy będą zainteresowani Twoim pomysłem, co ostatecznie zaowocuje stworzeniem produktu, który odniesie sukces, zwłaszcza wśród osób, dla których jest przeznaczony. Sztuczna inteligencja nie tylko automatyzuje kodowanie i przyspiesza jego wykonywanie, ale także analizuje zachowania użytkowników i daje nieskończone możliwości usprawnienia rozwoju MVP. Dlatego nie wahaj się wdrożyć narzędzi AI w swojej działalności i przenieś swoją aplikację na nowy poziom.