经由一段韶光的摸索,又有了新思考与新案例,姑且算是上篇的姊妹篇吧(是否还有堂妹、表姐篇?暂未可知,就像Sora一样,谁曾想到它进化速率之快呢)。

本日的分享环绕以下三个问题:

第一,微软如何用AI(即Microsoft Copilot)重做现有产品

第二,手机天猫团队又是如何用AI重做电商产品?

若何用AI重做B端产品2从微软与天猫案例中进修

第三,从两个案例中,可以对“用AI重做SaaS产品”带来什么样的启示?

一、微软如何用AI(即Microsoft Copilot)重做产品

微软对其全产品线(包含IE浏览器、Windows系统、必应、Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams等)进行了AI升级,以及对OpenAI的几百亿投资,可见其是最早All in AI的大厂之一,用他们的话说:Age of Copilot(直白翻译便是:AI 助手的时期来了)。

咱们没办法对其全线产品进行剖析,以是就选择日常利用比较多的产品入手,算是一种管中窥豹吧。

1. Word:如何用AI提升你的写作水平?

Word是一款文档写尴尬刁难象,效率是其核心。
笔者当年利用它的时候,最痛楚的影象便是排版。

无论是你自己写内容,或者你从其他地方复制内容到Word后,对应的格式之间的调度,也是一大事情量。

在没有AI前,你可能的操作是:

如果对某个排版技巧不熟习,则前往百度搜索答案,找到答案后来回考试测验;写完或复制一段内容后,则均需预留一段韶光进行格式调度;如果没有灵感,则面对一个空缺界面无从下手,被迫只能乞助于他人。

在有AI Copilot后,则你可能的操作变成了:

基于此前的其他文件内容,或一个大略概述,让Copilot帮你输出一个初版;如果对其排版风格不满意,直接奉告Copilot一个已知模板的文件,让它自动天生一个与之一样排版的内容;如果你想新增图片或对内容做个总结,则可直接奉告Copilot,一键即可完成;如果你写不下去后,还可直接让Copilot给你一些建议。

自动根据已有文件天生初版Word内容

借助Copilot的能力,用自然措辞实现Word文档的编写

一键添加总结

无延时的建议

一句话总结:Copilot便是一个懂写作、懂Word技巧、随叫随到的“邻家小姐姐”,可以无偿且不抱怨的帮你创作、编辑、总结、重写以及给你建议。

2. Excel:如何用AI简化你的商业决策?

Excel也是一款工具,紧张用于数据的加工、处理与显示。

在没有AI前,我们对利用Excel最大的两个痛点:

Excel太强大,对应利用时太繁芜(各种公式、规则等),繁芜到有不少对应的付费课程,专门教授如何利用Excel,这是效率问题;Excel是静态工具,完备以你的头脑为输入、输出,就像你用饭的碗,只能用于盛饭或盛汤,但无法见告你本日该当吃什么,这是决策问题;

有了Copilot后,则可以有效办理以上痛点:

你说它做,可见即可得。
通过自然措辞或一键操作输入,即可实现对应图表数据的加班、处理与显示一体输出;你说它做,数据变结论。
通过自然措辞输入,即可让它帮你剖析数据,并给出决策建议。

你说需求它给决策建议

你提需求它输出图表

你提需求它剖析与整理数据

一句话总结:Copilot便是一个懂Excel的专家,也是一个数据剖析师,还是一个商业大拿,可以让小白也玩转Excel,有数据剖析与商业决策能力。

3. PowerPoint:如何用AI做出具有震荡效果的PPT?

PowerPoint也是一个工具,核心是效率。

与Excel类似,在AI之前它面临的痛点是效率问题:如何通过更短韶光天生一份精美的PPT。
PPT模板办理了部分问题,但依然办理不了根本性的问题:强大且繁芜的系统,如何更小白的客户也能制作精美PPT?

有了Copilot后,它可以帮你:

根据Word文档一键天生PPT模板;根据你的大略描述,自动天生符合的PPT;通过自然措辞,实行繁芜指令,且效果可见即可得。

空缺PPT

根据Word文档自动天生PPT

一键指令天生效果

一句话总结:Copilot是一个拥有无数模板的助理,懂PowerPoint所有功能与用法,还懂内容的专家,免费即可帮你干活。

4. 案例解析

Word、Excel、PowerPoint在利用AI之前的同性是:

1)产品定位:它们都因此UGC(用户天生内容)为主的工具型产品,核心代价是效率;

2)用户与功能:它们都是拥有大量用户,且功能成熟强大的产品,却也因此对用户产生了繁芜性。
系统陷入“越迭代,越强大;越强大,越繁芜”的恶性循环之中;

3)产品交互:它们都是基于上一代交互所做的产品。
即用户通过鼠标(电脑上)或手指(手机上)与系统进行指令性交互。
比如你点击【新建】按钮,系统将其转换成一个打算机的“指令”,终极实行新建任务。

4)利用场景:它们的生产流程都是:用户学习-用户新建->用户输入-用户编辑/调度-用户剖析/总结-用户决策-用户利用。
它不具备创造性与思考能力,全依赖利用者自身。
这就像你要挂一幅画到自家墙上,钻头只能帮你打洞,剩下的统统都得依赖你。

借助AI能力,它们延伸出来一个新的角色:Microsoft Copilot,通过它重做现有所有产品,办理此前无法办理或效率有待提高的问题。

1)产品定位:由单一效率工具转变为以效率+智能双代价为核心的产品。
即在保持UGC不变的条件下,新增了AIGC(AI天生内容)为辅,变成双重内容生产机制,从根本上重塑了一款产品的代价,让一款工具变成了工具+“助手”(相称于给自己的大脑,新增了一个“大脑”);

2)用户与功能:用户群体保持不变,现有完全功能不变。
但开辟一条新的产品路径,打碎原来功能之间的连续性与依赖性,破除繁芜规则的学习本钱,变成按需利用,自动推举的功能。

此与教诲行业的传授教化大纲与知识图谱逻辑类似。
传授教化大纲是连续且前后依赖,以老师为中央进行授课,所有人统一标准、统一进度;知识图谱则是网状的,相互之间不一定要连续与依赖,以学员为中央进行学习,每个人都有自己的学习知识点与进度。

3)产品交互:保持鼠标/手指交互办法的条件下,同时增加多模态交互办法,让用户可用自然措辞与系统完成交互,而不是必须通过鼠标/手指。
比如可通过键盘输入文本“新建一个文件”,或输入一个文件,或是一个操作等,均可完成与系统的交互,终极完成目标任务。

4)利用场景:环绕用户的全利用流程,重塑利用场景,供应新能力与新体验,让小白级别的用户,也可达到专家级别的内容输出。

用AI完成流程、代价与体验重塑

二、手机天猫如何用AI重做C真个电商产品?

从现有信息看,他们对AI的运用是分两种不同产品架构落地:链路节点嵌入式、全功能凑集中央式。
目前已落地的是前者,后者还在研发中。

1. 链路节点嵌入式

它的逻辑是“产品+AI”,即通过梳理现有产品的全用户场景中的利用节点或触点,在不打断用户当前利用流程的条件下,自动根据用户操作创造需求点,并供应对应可能得办理方案。

它的定位是:赞助工具。

比如天猫的核心节点是:逛-找-看-比拟-客服-购买-售后。

当你在【逛】的过程中,AI可以帮你【推举相似】;当你在【看】的过程中,AI可以帮你【找同款】;当你在【购买】过程中对价格犹豫的话,AI可以先帮你【帮讲价】,如果讲价弗成,则推举优惠,或【找平替】;末了弗成,还可帮你【盯贬价】;当你在跟【客服】沟通时,AI可以自动剖析你的问题,针对性推举用户反馈供你参考;当你【售后】过程中,AI还可以帮你【盯贬价】,末了可以返现;

帮讲价

盯贬价与找平替

2. 全功能凑集中央式

它的逻辑是“AI+产品”,即基于现在AI的多模态交互办法,采取统一入口的办法,重做购物体验。

它的定位是:购物助手。
办理用户不知道怎么找到目标商品,不知道如何挑选商品等问题,可以基于一个大概的想法,赞助你完成购物。

这个逻辑与Microsoft Copilot同等。
即用户在不知道自己需求(或大概有个想法)的情形下,可以直接进入【购物助手】界面,通过自然措辞跟助手谈天的办法,完成【逛-找-看-比拟-客服-购买-售后】的全链路购物体验。

这就好比你有一个在购物方面是专家级别的“闺蜜”,它既懂海量商品,又有购物履历,又能讲价,又能帮你找优惠券,还能帮你推举产品,找平替,还能直接帮你看评价,下单等等。
你只是在跟她谈天的过程中,即可完成终极购物。

当然,目前这种办法的产品,天猫还处于研发中,笔者也并未看到真实情形,只是基于其团队分享的内容,做出的合理推断。
如有误导或缺点指出,请及时指出。

你可能会问:它都没上线,你也没体验过,也不是实际参与人,为什么还要分享?

缘故原由是担保案例的全面性,避免思维受限。

笔者之前对付用AI重做产品的思路,被Microsoft Copilot、有赞的智能运营助手等产品,先入为主地完成了思维禁锢,认为最佳产品形态(乃至唯一产品形态),就只能是全功能凑集中央式,而忽略了链路节点嵌入式,以及不同助手的产品定位与产品形态。

三、总结与启示

1)从目前信息来看,险些所有乐意“All in AI”的企业(如微软、钉钉、有赞等),最大的共识是遵照“用AI将现有产品重做一遍”的落地方案,而不是用AI新做一款新产品。

2)关于如何用AI重做现有产品(含B端和C端)?目前比较已有两种比较成熟的产品架构,对应两种不同产品形态。

3)关于SaaS产品如何落地AI(含已落地场景),目前还比较早期,投入不足,产品架构与定位不是特殊清楚。

4)如果SaaS产品要落地AI,综上剖析可知:依然可遵照两种产品架构和两种产品形态展开。

前期:可先落地【链路节点嵌入式】,对现有产品能力赋能。
同时,采取【全功能凑集中央式】的办法,前期只落地客服助手;中期:对各种内部的AI助手进行重新梳理、定位与整合;后期:基于【全功能凑集中央式】的产品架构,全面整合客服助手、数据助手、业务助手等为一体,形成企业自身的【Copilot】或【Agent】。

参考资料微软的Microsoft Copilot手机天猫+AI:智能驱动电商新体验AI购物助手天猫完爆亚马逊,帮你砍价盯贬价找平替

专栏作家

邢小作,微信公众年夜众号:邢小作之家,大家都是产品经理专栏作家。
一枚在线教诲的产品,关注互联网教诲,喜好研究用户生理。

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