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怎样利用AI语义分析，做产品需求分析（1）
更新时间：2025-5-17 11:46:29 作者：爱短链
关于这几年AI 有很多讨论，也有很多与人工智能相关的行业和产品在不断发展。
然而，对于产品经理来说， AI 能否应用于产品需求分析？是否有助于创造产品？作者将为我们带来一系列的分析。
AI人工智能技术能帮助我们更好地分析用户对产品的需求吗？有什么好的使用方法和案例吗？ 近年来，由于工作需要，国内外研究了许多研究AI人工智能产品也做了一些项目，所以我想做一系列关于如何做的事情AI人工智能技术应用于产品、营销和运营的文章，沉淀自己的一些研究，希望能给读者一些启发和帮助。
一、产品收集用户需求时的问题 一般来说，我们的工作需要有很多来源，包括： 1. 自我意淫的需要 基本上是通过查看竞争产品的功能，或者认为用户可能有这样那样的需求，缺乏数据支持，用户是否需要还有待验证。
2. 老板/上级给出的需求 大多数也是意淫，少数参考用户反馈和竞争产品，缺乏数据支持，用户是否需要验证。
3.销售反馈用户需求 这种需求来自客户，但销售往往更关心自己的业绩和订单，所以很多来自销售自己的大客户，或者那些预计销售订单的客户，所以这些需求往往被夸大或提到相对较高的位置。
此外，用户的实际场景在与销售沟通中可能会被曲解。
4. 用户需求的客户服务反馈 客户服务反馈的用户需求相当公平，因为性能组多的性能组成部分。
然而，有必要建立一个良好的需求反馈渠道。
此外，与销售反馈的需求一样，大多数客户服务人员对产品需求和功能的够专业，导致部分需求被误解或遗漏。
5. 产品与用户沟通收集需求 我认为这种第一手需求是最可靠的。
在沟通过程中，您可能会对用户的场景和真实需求有深入的了解。
但问题是时间太长了。
通常有很多工作。
每天谈论4-5个用户是好的。
收集的需求是否普遍，缺乏数据支持。
最后，这取决于感觉。
二、AI人工智能和产品需求管理 可以看出，很多时候，产品在判断用户需求时没有数据支持，或者基于小数据样本，这很容易导致产品方向的错误，也让我们错过了需求和机会。
那么，我们能帮助我们判断用户的需求，并根据数据指导我们的产品方向吗？ 答案是肯定的。
让我列出一些方向： 1. 利用AI语义分析提取产品需求 用户与企业的沟通内容在哪里？大多在客服电话、销售电话、在线对话、工单、产品评论、信息等方面。
这些内容有各种类型，包括投诉和常规问题咨询。
当然，也有很多关于产品需求的内容。
我们可以通过AI语义分析提取了这些关于产品需求的内容。
我该怎么办？ 给我一些例子: (1)将用户、销售和客户服务的电话内容转换为文本，提取用户需求 通过将对话录音文件转换为文本对话内容，通过语义模型规则识别提到用户需求的对话内容，快速收集大量日常对话中的用户需求，产品经理可以通过文本内容快速细节和上下对话内容，了解用户场景。
（2）通过语义分析模型自动分类用户需求内容。
很多时候，用户的需求被埋在广阔的信息中。
一般来说，产品经理没有时间阅读所有用户对话内容和沟通内容，然后对需求进行分类。
但是，AI人工智能是可以的，只有一点培训才能创建适合自己产品的语义分析模型，批量分析所有日常沟通记录，找到与需求相关的对话内容，然后自动分类，如新需求、缺陷、产品、模块等。
如图： (3)通过语义分析情感模型自动判断用户对功能的感受 除了分类，我们还需要判断用户对功能的反应是正的还是负的，这有助于对新功能上线后的用户感受进行后续统计和分析。
例如，近年来流行的产品反馈测量标准：NPS (净推荐值)可以通过情感分析模型直接获得。
(终于不需要一次次发邮件和微信推送了。
通过AI人工智能技术产品可以快速实时地找到用户需求、需求模块、需求分类，并通过上下文了解第一手用户需求，方便快捷。
三、利用BI系统构建自己的产品需求数据看板 通过AI我们可以批量扫描大量的用户沟通信息，自动挖掘与产品需求相关的内容，自动分类判断。
可以说，我们完成了将非结构词数据转换为结构化数据的过程，那么我们该怎么办呢？ 通过数据创建实时数据看板，指导我们的产品需求和方向。
这里有一些BI微软等免费工具PowerBI， 或者功能强大，启动简单，我个人最喜欢Tableau做数据看板，可以实时更新并与整个产品、研发、运营团队共享。
这里有几个例子： 1. 模块用户体验变化 检查用户对各产品模型的情绪变化，及时发现变化原因： 2. 各类企业对不同产品和模块的需求 以上是一些非常随意的产品需求分析看板，数据已经存在，看板可以根据自己的需要制作。
结语 分享一张我非常喜欢的照片： 数据给我们信息 信息给我们知识 知识给我们洞察力 洞察力给了我们智慧 智慧给了我们影响力 我希望你能成为以数据为导向的产品经理，少拍脑子，多关注数据。
我以后会做更多AI人工智能技术应用于产品、营销和运营流程的文章。
我希望你能给我更多的支持和分享。
特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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然而，对于产品经理来说， AI 能否应用于产品需求分析？是否有助于创造产品？作者将为我们带来一系列的分析。
AI人工智能技术能帮助我们更好地分析用户对产品的需求吗？有什么好的使用方法和案例吗？ 近年来，由于工作需要，国内外研究了许多研究AI人工智能产品也做了一些项目，所以我想做一系列关于如何做的事情AI人工智能技术应用于产品、营销和运营的文章，沉淀自己的一些研究，希望能给读者一些启发和帮助。
一、产品收集用户需求时的问题 一般来说，我们的工作需要有很多来源，包括： 1. 自我意淫的需要 基本上是通过查看竞争产品的功能，或者认为用户可能有这样那样的需求，缺乏数据支持，用户是否需要还有待验证。
2. 老板/上级给出的需求 大多数也是意淫，少数参考用户反馈和竞争产品，缺乏数据支持，用户是否需要验证。
3.销售反馈用户需求 这种需求来自客户，但销售往往更关心自己的业绩和订单，所以很多来自销售自己的大客户，或者那些预计销售订单的客户，所以这些需求往往被夸大或提到相对较高的位置。
此外，用户的实际场景在与销售沟通中可能会被曲解。
4. 用户需求的客户服务反馈 客户服务反馈的用户需求相当公平，因为性能组多的性能组成部分。
然而，有必要建立一个良好的需求反馈渠道。
此外，与销售反馈的需求一样，大多数客户服务人员对产品需求和功能的够专业，导致部分需求被误解或遗漏。
5. 产品与用户沟通收集需求 我认为这种第一手需求是最可靠的。
在沟通过程中，您可能会对用户的场景和真实需求有深入的了解。
但问题是时间太长了。
通常有很多工作。
每天谈论4-5个用户是好的。
收集的需求是否普遍，缺乏数据支持。
最后，这取决于感觉。
二、AI人工智能和产品需求管理 可以看出，很多时候，产品在判断用户需求时没有数据支持，或者基于小数据样本，这很容易导致产品方向的错误，也让我们错过了需求和机会。
那么，我们能帮助我们判断用户的需求，并根据数据指导我们的产品方向吗？ 答案是肯定的。
让我列出一些方向： 1. 利用AI语义分析提取产品需求 用户与企业的沟通内容在哪里？大多在客服电话、销售电话、在线对话、工单、产品评论、信息等方面。
这些内容有各种类型，包括投诉和常规问题咨询。
当然，也有很多关于产品需求的内容。
我们可以通过AI语义分析提取了这些关于产品需求的内容。
我该怎么办？ 给我一些例子: (1)将用户、销售和客户服务的电话内容转换为文本，提取用户需求 通过将对话录音文件转换为文本对话内容，通过语义模型规则识别提到用户需求的对话内容，快速收集大量日常对话中的用户需求，产品经理可以通过文本内容快速细节和上下对话内容，了解用户场景。
（2）通过语义分析模型自动分类用户需求内容。
很多时候，用户的需求被埋在广阔的信息中。
一般来说，产品经理没有时间阅读所有用户对话内容和沟通内容，然后对需求进行分类。
但是，AI人工智能是可以的，只有一点培训才能创建适合自己产品的语义分析模型，批量分析所有日常沟通记录，找到与需求相关的对话内容，然后自动分类，如新需求、缺陷、产品、模块等。
如图： (3)通过语义分析情感模型自动判断用户对功能的感受 除了分类，我们还需要判断用户对功能的反应是正的还是负的，这有助于对新功能上线后的用户感受进行后续统计和分析。
例如，近年来流行的产品反馈测量标准：NPS (净推荐值)可以通过情感分析模型直接获得。
(终于不需要一次次发邮件和微信推送了。
通过AI人工智能技术产品可以快速实时地找到用户需求、需求模块、需求分类，并通过上下文了解第一手用户需求，方便快捷。
三、利用BI系统构建自己的产品需求数据看板 通过AI我们可以批量扫描大量的用户沟通信息，自动挖掘与产品需求相关的内容，自动分类判断。
可以说，我们完成了将非结构词数据转换为结构化数据的过程，那么我们该怎么办呢？ 通过数据创建实时数据看板，指导我们的产品需求和方向。
这里有一些BI微软等免费工具PowerBI， 或者功能强大，启动简单，我个人最喜欢Tableau做数据看板，可以实时更新并与整个产品、研发、运营团队共享。
这里有几个例子： 1. 模块用户体验变化 检查用户对各产品模型的情绪变化，及时发现变化原因： 2. 各类企业对不同产品和模块的需求 以上是一些非常随意的产品需求分析看板，数据已经存在，看板可以根据自己的需要制作。
结语 分享一张我非常喜欢的照片： 数据给我们信息 信息给我们知识 知识给我们洞察力 洞察力给了我们智慧 智慧给了我们影响力 我希望你能成为以数据为导向的产品经理，少拍脑子，多关注数据。
我以后会做更多AI人工智能技术应用于产品、营销和运营流程的文章。
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