6 Questions L’IA devrait pouvoir répondre – ou c’est inutile

« Nous avons besoin de 1 000 pistes – sommes-nous sur la cible? »

Cela semble être une question commerciale simple, mais pour de nombreuses équipes, arriver à une réponse nécessite des heures de fouille dans les fichiers manuels et les feuilles de calcul, reconstituer les données des systèmes individuels et découvrir où les informations existent départements tlétrés.

Il ne s’agit pas seulement de trouver les bonnes données et de les rassembler – savoir si une équipe est sur la bonne voie vers ses objectifs prend l’analyse pour comprendre ce que les données signifient réellement. Cela nécessite un niveau d’expertise et de formation que la plupart des employés, en dehors des scientifiques des données, n’ont pas.

En conséquence, de nombreuses entreprises sont maintenant se pencher dans l’IA Pour combler cet écart.

Les employés peuvent compter sur l’IA pour extraire les données pertinentes, analyser les tendances, comparer les progrès actuels aux objectifs commerciaux et faire des recommandations sur ce qu’il faut faire ensuite – le tout sans aucune expérience antérieure d’analyse des données. Et parce que tout est autonome, l’IA peut suivre les progrès en temps réel et identifier tous les lacunes ou les barrages routiers potentiels au fur et à mesure qu’ils se produisent.

Avec l’IA, les équipes peuvent rapidement identifier leurs progrès vers les objectifs et prendre des décisions éclairées sur ce qu’il faut faire pour générer un impact commercial.

Avec Fronde – Notre plate-forme de gestion du travail basée sur les données alimentée par l’IA – Nous mettons des données au centre de chaque organisation et permettons aux équipes d’analyser et de visualiser rapidement les données afin qu’elles puissent les mettre au travail immédiatement. Parce que toutes les données d’une entreprise sont au même endroit, l’IA peut accéder à toutes les données dont elle a besoin – exactement quand elle en a besoin – afin que les équipes puissent poser des questions en termes professionnels simples et recevoir une réponse en quelques secondes. Cette analyse axée sur l’IA permet d’économiser des heures de recherche et de sifflement à travers les données, afin qu’ils puissent se concentrer sur la valeur de leurs données de données pour l’entreprise.

Si l’IA ne fournit pas ces idées, c’est un signe que les équipes doivent vérifier les données qui l’alimentaient, passez en revue leur pile technologique ou leurs employés UPSkill – sinon, ils manquent le plein potentiel de l’IA.

Voici cinq autres questions que les équipes devraient s’assurer que leur IA est prête à gérer.

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1. Quels KPI sous-performent et ont besoin d’attention?

Indicateurs de performance clés – ou KPI – sont importants pour comprendre dans quelle mesure une entreprise gère ses opérations et atteint ses objectifs. Les équipes passent souvent du temps à vérifier les mesures individuelles, comme le trafic du site Web ou le nombre de clients qu’ils ont, mais cela signifie très peu par rapport aux objectifs de l’entreprise plus importants. Au lieu de cela, ils doivent créer des KPI comme «augmenter le trafic de site Web de 5%» ou «augmenter les utilisateurs actifs mensuels d’un produit de 10%», pour suivre les objectifs commerciaux plus importants.

La plupart du temps, le suivi des KPI nécessite un regard holistique sur de nombreux départements et processus métier différents. Et ils nécessitent un examen régulier, à la fois pour éviter les barrages routiers et s’adapter à mesure que la stratégie d’une entreprise évolue en temps réel.

Les équipes peuvent rassembler plusieurs sources de données pour calculer les KPI en temps réel avec l’IA. Cela leur permet de voir immédiatement s’ils suivent avec leurs KPI – et s’ils ne le sont pas, l’IA peut recommander des actions pour les améliorer.

2. Quel est notre profil client idéal – et comment change-t-il?

Les équipes de mise sur le marché visent à se concentrer sur leurs perspectives les plus ajustées, car ce sont les plus susceptibles d’acheter leurs produits. Beaucoup s’appuient cependant sur des personnages obsolètes ou leur instinct sur l’endroit où la priorité à leurs efforts. L’IA peut analyser les données CRM, l’utilisation des produits et les billets de soutien pour découvrir les tendances émergentes du comportement, du sentiment et de l’adoption qui prendraient des jours à faire surface manuellement. Avec ces informations, les équipes peuvent identifier leur profil client idéal, ajuster le ciblage, personnaliser la messagerie et affiner leur stratégie de mise sur le marché pour conduire le succès.

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3. Quel est notre taux d’adoption des fonctionnalités par le segment des utilisateurs?

Les équipes de produits, en particulier dans la technologie, savent probablement quelles fonctionnalités sont utilisées le plus fréquemment et combien d’utilisateurs ils ont chaque mois – mais ils ont souvent du mal à décomposer cette utilisation par type d’utilisateur, industrie ou raison. Même lorsque ces données existent, le trier manuellement, cela peut prendre des heures – voire des jours, ce qui rend difficile de comprendre ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et quels utilisateurs bénéficient vraiment du produit.

Ce manque de clarté peut entraîner du temps et des ressources perdues sur les fonctionnalités qui ne déplacent pas l’aiguille pour les clients de base. Avec Outils alimentés par AIles équipes peuvent segmenter automatiquement les utilisateurs en fonction du comportement, du rôle, de la taille de l’entreprise, du cas d’utilisation et plus encore, et des tendances d’adoption instantanément en surface sur ces segments clés. Cela permet aux équipes de se concentrer sur la construction de fonctionnalités qui offrent le plus de valeur aux bons utilisateurs, afin d’optimiser l’adoption des produits et la satisfaction du client.

4. Quels membres de l’équipe sont surchargés et comment cela affecte-t-il les délais de notre projet?

Le déséquilibre de la charge de travail est l’une des raisons les plus courantes pour lesquelles les projets ont du retard. En rythme rapide, interfonctionnel Environnements de travail, il est facile pour certains employés de se sentir surchargés tandis que d’autres sont sous-utilisés. Alors que de nombreux managers essaient de garder un œil sur ce qui se trouve sur la plaque de chaque employé et qui est à pleine capacité, il est difficile sans une vue d’oeil dans une équipe ou un département entier.

L’IA peut analyser les affectations de tâches, les dates d’échéance, les tâches transversales et les mises à jour de projet pour repérer les modèles que les employés ou les gestionnaires pourraient manquer – comme des délais irréalistes, des lacunes de ressources ou des dépendances qui soutiennent les choses. Avec cette perspicacité, les équipes peuvent rééquilibrer les charges de travail, correctes de cours avant de retarder la spirale et de maintenir les projets en mouvement plus efficacement.

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5. Comment allouons-nous le budget du prochain trimestre et les effectifs du prochain trimestre au prochain trimestre pour stimuler la croissance?

Alors que de nombreuses entreprises regardent en arrière pour évaluer les performances, l’IA peut aider à regarder vers l’avenir. En analysant des informations telles que les données sur les ventes historiques, les performances marketing, l’adoption des utilisateurs et l’utilisation des ressources, l’IA peut fournir des recommandations sur l’endroit où allouer le budget et les effectifs. L’IA peut identifier d’où vient le plus grand rendement, où l’investissement supplémentaire pourrait être bénéfique – et où il est logique de reculer. Cela peut signifier doubler sur un canal de marketing à conversion élevée, investir dans plus de soutien aux ventes ou réduire l’accent sur un produit ou une fonctionnalité de produit spécifique.

Les employés ne devraient pas passer des heures à creuser des données ou à essayer de comprendre ce que cela signifie. Au lieu de cela, l’IA devrait être en mesure de partager une visibilité instantanée sur ce qui fonctionne, ce qui a besoin d’attention et où aller ensuite avec des questions simples. Ce genre de clarté entraîne de meilleures décisions – et de meilleurs résultats.