Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Підсумковий проект - Coggle Diagram
Підсумковий проект
Продакт-менеджер
ШІ
Прогнозування попиту: Штучний інтелект може аналізувати дані про попит на продукт, ураховуючи різні фактори, такі як сезонність, тенденції ринку та маркетингові кампанії.
Персоналізовані рекомендації: Штучний інтелект може аналізувати дані про поведінку користувачів і рекомендувати їм продукти або функції, які найбільш ймовірно їх задовольнять.
Оптимізація процесів розробки: Штучний інтелект може аналізувати дані про процеси розробки, виявляти ефективність кожного етапу
Аналіз зворотного зв'язку від користувачів: Штучний інтелект може аналізувати відгуки користувачів про продукт, виявляти патерни та тенденції, ідентифікувати проблемні місця та пропонувати шляхи їх вирішення.
ЕТ
Планування релізів та оновлень: За допомогою електронних таблиць можна створювати плани релізів продукту, визначати функціональність, яка має бути включена у кожен реліз, та встановлювати терміни
Аналіз даних і відстеження показників: Електронні таблиці можуть використовуватися для аналізу даних про користувачів, продажі, витрати тощо.
Управління задачами та проектами: Електронні таблиці дозволяють створювати списки завдань, визначати терміни виконання та відстежувати прогрес розвитку проектів.
Управління витратами та бюджетом: Електронні таблиці можуть служити для відстеження витрат на розробку та маркетинг продукту, а також для планування бюджету на майбутні періоди.
БД
Аналіз даних про користувачів: База даних може містити інформацію про користувачів, їхні попередні дії, зворотний зв'язок та побажання.
Виявлення потреб ринку: За допомогою бази даних продакт-менеджер може виявити тенденції ринку, конкурентні пропозиції та потреби клієнтів.
Управління продуктом: База даних може включати інформацію про характеристики продукту, вимоги клієнтів, функціональність та інші важливі аспект
Управління процесами розробки: База даних може включати інформацію про стан проектів розробки, завдання, терміни та виконавців.
Маркетинг-футурист
ШІ
Аналіз даних: Штучний інтелект може автоматично аналізувати великі обсяги даних про споживачів, їхні уподобання, звички та тренди
Прогнозування трендів: Штучний інтелект може аналізувати великі масиви даних для виявлення майбутніх трендів у споживчому ринку
Персоналізований маркетинг: За допомогою алгоритмів машинного навчання штучний інтелект може створювати персоналізовані рекламні кампанії,
Оптимізація рекламних кампаній: Штучний інтелект може автоматично оптимізувати рекламні кампанії на основі аналізу даних про їх ефективність, а також враховуючи різноманітні фактори, такі як цільова аудиторія та бюджет.
ЕТ
Моніторинг конкурентів: Вони можуть створювати таблиці для відстеження діяльності конкурентів, аналізувати їх стратегії маркетингу та виробництва
Прогнозування трендів: Маркетинг-футурист може створювати моделі прогнозування на основі історичних даних
Аналіз даних: Електронні таблиці дозволяють збирати дані про тренди в ринку, споживчих уподобаннях та поведінці клієнтів
Управління проектами та стратегіями: Вони можуть використовувати електронні таблиці для створення графіків виконання проектів та стратегій маркетингу
БД
Виявлення потенційних клієнтів**: За допомогою баз даних можна виявити потенційних клієнтів на основі їхніх демографічних характеристик, покупкової історії та інших параметрів
Збір та збереження даних про клієнтів**: Бази даних дозволяють збирати та зберігати інформацію про клієнтів, їхні покупки, уподобання та звички
Управління кампаніями та аналіз результатів**: Бази даних дозволяють відстежувати результати маркетингових кампаній, а також аналізувати їх ефективність
Аналіз даних та прогнозування**: Бази даних дозволяють проводити аналіз великих обсягів даних для виявлення трендів, патернів та кореляцій.
UX/UI Дизайнерка
ШІ
Аналіз поведінки користувачів: Штучний інтелект може аналізувати дані про поведінку користувачів на веб-сайтах або мобільних додатках, виявляючи патерни та тенденції.
Персоналізовані рекомендації: Штучний інтелект може аналізувати інформацію про користувачів та їх взаємодію з продуктом, щоб надавати персоналізовані рекомендації.
Автоматизація процесу тестування: Штучний інтелект може автоматизувати процес тестування UX/UI, використовуючи алгоритми машинного навчання для виявлення проблем та недоліків в дизайні
Генерація дизайну за шаблонами: Штучний інтелект може використовувати алгоритми генерації дизайну, щоб створювати варіанти UX/UI за заданими шаблонами або критеріями.
ЕТ
Організація інформації про проект: Електронні таблиці можна використовувати для створення таблиць з важливими даними про проект, такими як список вимог, характеристики користувачів, терміни та інша важлива інформація
Прототипування та створення макетів: Електронні таблиці можна використовувати для створення простих прототипів або макетів інтерфейсів
Управління контентом та ресурсами: Електронні таблиці можна використовувати для управління контентом, таким як тексти, зображення, відео та інші ресурси.
Аналіз даних та відгуків користувачів: Електронні таблиці можна використовувати для збору та аналізу даних з тестування продукту, відгуків користувачів та метрик використання
БД
Управління контентом та ресурсами: База даних може включати в себе контентний менеджмент, який дозволяє зберігати та керувати великим обсягом контенту, такого як текст, зображення, відео та інші ресурси.
Тестування прототипів та інтерфейсів: База даних може використовуватися для зберігання даних про тестування прототипів та інтерфейсів, а також результатів цих тестів.
Збір і аналіз даних про користувачів: База даних може містити інформацію про поведінку користувачів, їхні вподобання, демографічні дані та зворотний зв'язок
Керування версіями та історією змін: База даних може служити для зберігання різних версій дизайну та історії змін, що дозволяє UX/UI дизайнерам відстежувати еволюцію дизайну та робити відповідні аналізи.
-