AI 產品如何做產品定位分析?

2021-08-21 14:52:52 字數 2146 閱讀 7503

ai 產品在做產品定位的時候,比常規產品要考慮多乙個維度,就是演算法和資料規模的問題。這也是 ai pm 比常規 pm 要求更高、工作更難的原因,因為產品中的很多環節都要多考慮乙個 ai 的維度,這個維度可能會將原有的問題複雜化,或者是需要提煉出更高的抽象層級。

關於產品定位,也是我在剛開始接手寫匠產品時面臨的比較大的困難。我剛入職的時候,除了做競品調研和相關資料分析以外,最重點分析的就是產品的目標和定位的分析。

首先,先確定公司核心業務背景,以及自身基因,再確定是以技術(ai)導向,還是以使用者需求導向的產品方向?

技術導向 or 需求導向

如果是以技術導向,需要在產品定位預設之前將所有對技術有利的因素考慮進來,比如在什麼市場或場景下的資料規模最龐大、對演算法最有利?產品的目標是收集使用者的反饋和資料,不斷優化演算法,然後產品朝著技術發展的方向前進就是了。

如果是以需求導向,優先考慮的是產品要解決的是什麼問題、產品方案是否能解決、以什麼樣的方式解決。然後在實現方式上才考慮技術手段,是否能用 ai 實現、ai 在產品中扮演什麼樣的角色?需求導向的產品定位,可能要對資料規模大的市場劃分做一定的取捨,因為產品的定位有可能不會切入這個市場。如果 ai 無法解決這些需求痛點,要以其他的方式來解決,那麼這個產品也可能不屬於 ai 產品了。

當然你會說,不論做什麼產品,當然是會找到體量更大的市場來做。但是,需求更強的市場和資料規模更大的市場,有正向關係嗎?

比如我們做的是文字檢查的產品,主要功能是校對,那麼以下有好幾類目標市場和受眾場景,我們如何判斷和選擇首批冷啟動使用者呢?

乙個網路**作家,每天寫作到深夜,要架構故事的情節,編寫人物對話等,但是創作之外還是要考慮一些行業規則,比如避開各種網路安全監管等…

這類使用者對文字檢查的需求非常強烈,但是這個市場的規模量級夠大嗎?產品能幫使用者檢查他想要的文字錯誤嗎?他們對演算法的容錯度有多大?

再舉乙個出版社編輯的場景,需求就不必說了,他們每日檢查文章的資料規模非常大,但是他們對校對的質量要求也非常高,我們當前的 ai 技術的準確率和召回率能否達到對方的預期?他們短期內能接受什麼水準的產品呢?

所以,我們能否找到乙個同時滿足資料規模大、需求又很高頻、痛點很強、對文字檢查的質量要求也不算非常高的場景呢?

比如新**編輯、廣告文案、公文報告、**寫作、學生作文培訓等各類需求場景的區別是什麼?

所以,在做產品定位的時候,除了考慮產品要解決什麼樣的問題,還要額外考慮和 ai 有關的因素。

需要考慮哪些 ai 因素

1. ai 解決的是什麼樣的問題?

2. ai 在什麼場景下才能發揮出最大的作用?

3. ai 的技術瓶頸有哪些,使用者的容錯度多高?

ai 解決的是什麼樣的問題?

我的理解,ai 產品一是要解決哪些傳統技術無法解決的問題(比如 cv 的無人駕駛、nlp 的語義分析),二是要解放人們重複性勞動的問題(比如自動身份驗證解放人工審核、無人超市解放收款員)。

ai 在什麼場景下才能發揮出最大的作用?

人工的優勢是:可以解決創造性質的問題,複雜判斷的問題。而 ai 的優勢有哪些呢?在什麼場景下才能發揮出最大的作用?

(1)資料量規模龐大,人工速度拼不過的時候,比如:

ai 的技術瓶頸有哪些,使用者的容錯度多高?

ai 的技術瓶頸主要有以下幾方面:

有監督學習(有明確定義的輸入和輸的條件和標準)的效果會比較好,比如校對詞典收錄了判定了對-錯的詞典,詞典越大,準確率就越高。但是不可能收錄所有的錯誤詞典,因為人工收錄和標註需要非常高昂的成本,即使可以,也可能會造成資料冗餘(因為不是所有場景的文字都會包含這些詞典),載入速度慢等其他技術問題。

如果用半監督或者是無監督的方式做演算法訓練,可以省去標註的成本,但也可能無法達到使用者在真實場景中的目標,預期效果不一定好。比如無法精確判斷一句話的表達是好或壞,即使能,現有技術也只停留在淺層的語義分析,無法分析背後的「弦外之音」。所以在產品上線後依然需要根據使用者和資料的反饋,或者是二次標註才能調整演算法的效果。

所以在早期,面對 ai 的技術瓶頸,目標使用者的容錯度有多高?關鍵問題是什麼?產品功能和底層演算法,分別能解決使用者需求到什麼程度?是否全部都要解決?

然後再分析去確定產品和市場定位是什麼,擊中哪個目標市場和使用者場景,以及要獲取怎樣的首批啟動資料。

~ 這個產品在之前兩年一直處於研發和demo狀態一直沒有做起來,後來分析也有部分原因是產品定位沒有考慮到上面這些因素,從源頭一路錯下去,所以 ai pm 最開始還是要先思考做正確的事,然後才是如何正確地做事。

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