Как закрывать задачи быстрее с помощью ИИ: гайд от менеджера продукта
Разбираем промпты, которые помогают составлять User Story, проводить исследования и анализировать конкурентов.
До полного замещения человека в продуктовых задачах еще далеко. Но можно использовать мощности нейросетей, чтобы тратить меньше времени на решение операционных задач, сбор информации и визуализацию. В статье расскажу, что можно делегировать ИИ, и какие нюансы нужно учесть.
Чтобы получить результат из массива данных нейросети, необходимо составить качественный запрос (промпт). О подходах к составлению промптов можно прочитать в большом гайде; я вкратце опишу основные рекомендации.
- Действие. Нейросети нужно четко ставить задачу: провести анализ, сделать сравнение так далее.
- Контекст. Стоит описать цель исследования или конкретную тему поиска. Также можно показывать ИИ референсы, документацию, статьи и другие материалы, которые помогут обогатить контекст.
- Инструкция. Можно задать дополнительные условия (например, «используй метод Х») и описать, как должен выглядеть результат (например, «построй таблицу, где Х = …»).
- Роль. Чтобы ИИ выдавал более релевантный ответ, ему рекомендуют задавать роль: например, «Представь, что ты менеджер продукта». В рамках моего эксперимента указание роли не особо влияло на качество выдачи, поэтому в статье я не буду включать ее в примеры промптов.
Кроме того, можно попросить нейросеть составить запрос для самой себя: описать своими словами задачу и попросить нейросеть задать дополнительные вопросы, которые помогут сформулировать рабочий промпт.
Конкурентный анализ
Первой задачей, которую я попробовала закрыть с помощью нейросетей, стал конкурентный анализ. Мне нужно было наполнить продуктовый бэклог развития функциональности работы с отзывами в Консоли RuStore для паблишеров. Такую работу полезно начинать с обзора конкурентного ландшафта, чтобы выделить общие паттерны работы. После миллиона статей о том, какие красивые таблицы умеет делать ИИ, мне захотелось попробовать этот инструмент для сбора данных.
Чтобы создать таблицу для конкурентного анализа, я использовала такой шаблон промпта:
- Действие: например, «Проведи функциональный анализ для возможности N, для действия X или среди конкурентов Y».
- Инструкция: например, «Данные собери в таблицу, где столбцы = конкуренты, строки = функциональные возможности. Если конкурент предоставляет такую возможность, ставь “+”, если такой возможности нет, ставь “-”».
Для улучшения результата я загружала в диалог с нейросетью документацию по продуктам, которые нужно проанализировать. Но тут важно понимать, что нейросеть исследует текст, а нам, продактам, также важно учитывать UX продукта, который недоступен ИИ.
ИИ быстро систематизирует информацию, но данных, которые он предоставляет, недостаточно для детального анализа возможностей и функциональности площадок.
Например, функция «Просмотр отзывов» может быть реализована в очень разных вариантах: с возможностью сортировки и фильтрации отзывов по дате, возрастанию или убыванию оценки, региону, версии приложения, модели устройства и так далее. Все это важно учитывать при анализе. Такой уровень детализации позволяет увидеть устоявшиеся паттерны пользовательского поведения и лучше понять свою ЦА. В сущности, это основа для составления бэклога с продуктовыми фичами. Однако в анализе от ИИ этой информации нет. Конечно, можно экспериментировать с составлением промпта и его обогащением, но иногда намного легче руками дополнить таблицу.
Итого, нейросеть может обработать и систематизировать информацию, например, собрать в таблицу, проработать форматирование, запросить обработку данных по приоритетам. Такой запрос можно использовать на самом старте, чтобы наметить дальнейшие шаги для проработки. Результаты данного промпта также помогают бороться со страхом чистого листа и полезны для подготовки шаблона для работы.
Плюсы: Помогает автоматизировать визуализацию и сэкономить на этом время (1-3 часа).
Нюансы: Не может полноценно заменить ручную аналитику, не хватает глубины анализа.
Написание User Story
Логичное продолжение бэклога — описание пользовательского сценария, например, в формате User Story. Этот формат помогает понять контекст и ценность новой фичи, также на него удобно наслаивать технические требования.
Пример промпта
- Действие: например, «Составь User Story для Х».
- Контекст: например, «Создание черновика версий приложения».
- Инструкция: например, можно указать, что при составлении User Story нужно учитывать критерии требований по Вигерсу.
- Специфика: например, кто ЦА и на каком устройстве будут работать пользователи.
В целом, результат неплохой, но в ответе видны проблемы с подробным описанием. Например, нейросеть разбирает две площадки для публикации приложений, а нам важно развивать и анализировать свою. А ещё в критериях приемки недостаточно подробно описываются функциональные требования для полей: для команды разработки этой информации недостаточно.
ИИ отлично справляется с написанием User Story и функциональных требований, учитывает формулы и требования к качеству, помогает собрать краевые сценарии и отформатировать текст.
Плюсы: Помогает зафиксировать большую часть информации быстро и не тратить время на форматирование (на этом можно сэкономить 1-3 часа)
Нюансы: Требует ревью. Не учитывает специфику вашего технического стэка и ландшафта, законодательства, требований стейкхолдеров, маркетинговых стратегий и прочего.
Проведение исследований
В проведении исследований ИИ может быть особенно полезен. На старте его можно использовать для создания списка вопросов для респондентов.
Пример промпта
- Действие: например, «Составь список вопросов для качественного исследования пользовательского опыта».
- Контекст.
- Инструкция: например, «Все вопросы должны быть открытые».
- Специфика: например, кто ЦА и на каком устройстве будут работать пользователи.
Помимо подготовки к исследованию, нейросети помогают в обработке результатов интервью. Например, не нужно будет тратить время на расшифровку, так как ИИ может сделать это за вас. Мы пользуемся для созвонов и расшифровки VK Звонками. Также расшифровку умеет делать Sonix от Zoom.
Нейросети хорошо подходят для генерации идей, подготовки брифа на основе контекста, помощи с формулировками, транскрибирования встречи, обработки тезисов респондентов и визуализации данных.
Плюсы: Помогает собрать вопросы, учитывает их формат. Экономит время на обработку результатов исследования (4-8 часов).
Нюансы: Требует проверки с учетом контекста, ревью выводов и результатов. Необходимо учитывать требования в отношении персональных данных и другие юридические нюансы.
ИИ – инструмент, который можно и нужно использовать для автоматизации рутины, а не для полноценной замены человека. Нейросети помогают находить идеи и бороться со страхом чистого листа. Финальную структуру и результат всё равно придется обрабатывать и доделывать руками, но редактировать всегда легче, чем создавать с нуля.
Бонус: ссылки, которые помогут глубже погрузиться в работу с ИИ
Спасибо! Полезно очень
Вот да, нейросетки хорошо помогают именно с чистым листом. Накидать каркас, дальше уже руками. Ибо глупые пока они сильно.
Спасибо. А какую нейросетку-то используете для user story?
подойдет любая нейросеть на текстовом движке, например ChatGPT и YandexGPT. Лучше именно их пробовать, а не аналоги в телеграмм ботах, они похуже справляются, во всяком случае пока)
я использую monkeyjob.pro
он кратно лучше, чем тг боты и не требует танцев с бубном при оплате)