Xây dựng Product Strategy nhờ AI

AI đã và đang tạo ra những ảnh hưởng lớn đối với các sản phẩm phần mềm và bắt đầu thay đổi cách thức quản lý sản phẩm có AI hoặc sản phẩm thuần AI (AI-Native). Nhưng liệu AI đang tác động như thế nào đến chiến lược sản phẩm (product strategy)? Các công cụ hỗ trợ bởi AI có thể giúp xây dựng chiến lược tốt hơn không? Thậm chí, liệu chúng có thể tự đưa ra quyết định chiến lược về sản phẩm không?

Trong bài viết này, tôi sẽ phân tích những lợi ích và hạn chế khi sử dụng AI để xây dựng chiến lược sản phẩm, cũng như những nền tảng bạn cần thiết lập để tận dụng tối đa các công cụ AI.

AI mang lại những lợi ích gì cho Product Strategy?

AI có thể giúp bạn đưa ra các quyết định chiến lược tốt hơn và nhanh hơn, ít nhất là đối với một số loại sản phẩm nhất định. Dưới đây là bốn ví dụ minh họa.

Lưu ý: Tôi sẽ không nêu cụ thể tên các công cụ đã sử dụng, một phần vì hệ sinh thái AI thay đổi quá nhanh, và một phần vì bạn nên tự nghiên cứu và lựa chọn công cụ phù hợp với bối cảnh của mình, thay vì chỉ tin vào đánh giá của tôi.

Phân tích thị trường (Market Research)

Các công cụ dựa trên AI có khả năng khám phá các xu hướng của người dùng và khách hàng thông qua phân tích dự đoán (predictive analytics). Điều này có thể giúp bạn xây dựng một chiến lược mới hoặc phát triển chiến lược hiện tại. Tuy nhiên, điều đó đòi hỏi phải có đủ dữ liệu chất lượng cao để đưa ra các dự đoán đáng tin cậy.

Trong trường hợp đổi mới mang tính đột phá hoặc sản phẩm đặc thù có tập người dùng nhỏ (như các giải pháp được thiết kế riêng cho thị trường ngách), điều kiện này thường không được đảm bảo, tôi sẽ phân tích rõ hơn ở phần sau.

Hiểu khách hàng & gợi ý ý tưởng mới

AI có thể phân tích dữ liệu thị trường, phản hồi của khách hàng và các xu hướng mới nổi để đề xuất các sản phẩm hoặc tính năng mới, với điều kiện có đủ dữ liệu liên quan.

Ví dụ, bạn có thể dùng AI để phân tích các ticket của Customer Support team nhằm phát hiện và xử lý những vấn đề thường gặp. Bạn thậm chí có thể sử dụng chatbot như ChatGPT để gợi ý thêm ý tưởng, giúp bạn kiểm tra xem liệu mình có đang bỏ sót cơ hội nào không.

Tạo sự khác biệt cho Sản phẩm

Khai thác dữ liệu để xác định điểm khác biệt, hoặc tích hợp AI vào sản phẩm như gợi ý, cá nhân hóa giao diện, recommendation.

Ví dụ thực tế: https://newsroom.spotify.com/2023-02-22/spotify-debuts-a-new-ai-dj-right-in-your-pocket/

Theo dõi Product Performance và KPI

Các công cụ AI có thể liên tục theo dõi mức độ giá trị mà sản phẩm đang mang lại và đưa ra các đề xuất cải tiến. Nhờ đó, bạn sẽ biết liệu chiến lược hiện tại có còn phù hợp hay cần điều chỉnh. Điều này góp phần giúp quá trình hoạch định chiến lược trở thành một chu trình liên tục (continuous strategising), từ đó tăng khả năng phản ứng kịp thời với cơ hội và rủi ro.

Bạn có thể sử dụng chatbot như ChatGPT hay Claude để phân tích các file dữ liệu ở mức độ cơ bản, thay vì phải dành hàng giờ, thậm chí nhiều ngày để nghiền ngẫm dữ liệu và cố hiểu dữ liệu đó nói lên điều gì.

Thế còn việc tạo Product Roadmap bằng AI?

Có thể bạn nhận thấy tôi không liệt kê “Tạo roadmap sản phẩm” như một lợi ích có thể đạt được từ AI, dù hiện nay có khá nhiều công cụ AI cung cấp chức năng này. Lý do gồm hai điểm:

1. Các roadmap do AI tạo ra trong quá trình sử dụng của tôi chủ yếu là feature-based (dựa trên tính năng), và đây là cách tiếp cận mà tôi không khuyến khích.
2. Không rõ liệu các yếu tố trong roadmap đó có được dẫn dắt bởi một chiến lược sản phẩm tổng thể hay không. Điều này rất quan trọng để đảm bảo rằng roadmap gắn kết với chiến lược và có khả năng chuyển hóa nhu cầu người dùng và mục tiêu kinh doanh thành các kết quả cụ thể hơn.

Những giới hạn của AI bạn không thể bỏ qua

Dù AI có thể hỗ trợ rất hiệu quả, nhưng nó không phải là "đũa thần" vạn năng. Khi sử dụng AI để khám phá và phát triển chiến lược sản phẩm, bạn cần hiểu rõ năm hạn chế sau:

1. Phụ thuộc vào dữ liệu

Nguyên tắc cơ bản: Thiếu dữ liệu hoặc dữ liệu sai lệch → ra quyết định sai.

Như đã đề cập trước đó, các công cụ AI đòi hỏi phải có đủ dữ liệu chất lượng cao mới có thể tạo ra kết quả hữu ích. Nếu không có đủ dữ liệu, hoặc dữ liệu bị sai lệch, ví dụ do thiên kiến nhận thức (cognitive bias) thì AI có thể đưa ra kết quả không chính xác. Tệ hơn, bạn có thể ra quyết định sai lầm dựa trên những kết quả đó.

2. Xác suất thay vì độ chính xác

Các công cụ Generative AI đưa ra câu trả lời có khả năng đúng cao nhất, chứ không phải chắc chắn đúng. Chúng hoạt động dựa trên xác suất và mức độ tự tin (confidence score), chứ không phải độ chính xác tuyệt đối.

Vì thế, bạn cần đánh giá liệu kết quả do AI tạo ra đủ tốt cho ngữ cảnh hiện tại hay không. Một nguyên tắc đơn giản là: quyết định càng có ảnh hưởng lớn và càng khó đảo ngược thì càng đòi hỏi mức độ chắc chắn cao hơn.

Ngoài ra, bạn nên kiểm tra lại các câu trả lời do AI tạo ra, thay vì tin tưởng hoàn toàn, ngay cả khi chúng nghe có vẻ rất thuyết phục. Ví dụ: trong quá trình nghiên cứu bài viết này, tôi đã sử dụng nhiều chatbot (bao gồm cả Perplexity). Dù bot này thường trích dẫn và tóm tắt thông tin khá tốt, nhưng không phải lúc nào cũng chính xác tuyệt đối.

3. Không phù hợp với sản phẩm đột phá

Việc AI phụ thuộc vào dữ liệu khiến nó khó (thậm chí không thể) áp dụng cho các sản phẩm mang tính đột phá. Những sản phẩm này không chỉ tạo ra một sản phẩm mới, mà còn mở ra một thị trường hoàn toàn mới.

Ví dụ: trước khi iPhone ra đời, smartphone chủ yếu phục vụ người dùng doanh nghiệp. iPhone là chiếc smartphone đầu tiên hướng đến đại chúng — mở rộng thị trường tới người dùng phổ thông. Như Clayton Christensen từng nói: “Bạn không thể phân tích những thị trường chưa tồn tại.” Do đó, AI khó có thể đưa ra những gợi ý hữu ích trong trường hợp này, vì không có dữ liệu lịch sử để học từ đó.

4. Thiếu sự đồng cảm

Dù AI có thể dùng phân tích cảm xúc (sentiment analysis) để nhận biết cảm xúc người dùng, nhưng nó không thể thay thế việc tiếp xúc trực tiếp với khách hàng. Để đưa ra quyết định chiến lược đúng đắn, bạn cần hiểu sâu sắc nhu cầu và động lực của người dùng, và khả năng đồng cảm là yếu tố then chốt.

Cách hiệu quả nhất là quan sát trực tiếp hành vi người dùng và phỏng vấn sâu. Ngược lại, nếu bạn không thể tiếp cận người dùng thật, các quyết định chiến lược của bạn có nguy cơ không tối ưu hoặc sai lệch. Cách này vừa cần thời gian, vừa cần nguồn lực.

Hoặc ít nhất, bạn hoặc cả team của bạn phải là người trải nghiệm chung với người khách hàng đó, để hiểu được vấn đề thực sự nằm ở đâu: PUT YOURSELF IN SOMEONE'S PLACE/POSITION/SHOES.

Sẽ là sai lầm nếu cho rằng AI có thể hiểu người dùng tốt hơn một con người thật sự.

Nền tảng cần có trước khi áp dụng AI

Tôi hy vọng những phần trước đã giúp bạn hình dung được liệu các công cụ dựa trên AI có phù hợp để hỗ trợ bạn xây dựng một chiến lược sản phẩm hiệu quả hay không.

Để hiểu rõ hơn, bạn nên đánh giá và thử nghiệm nhiều công cụ khác nhau, lý tưởng nhất là cùng với các đồng nghiệp trong nhóm quản lý sản phẩm. Dù việc này tốn thời gian, nhưng nó giúp bạn chọn được công cụ phù hợp với sản phẩm và lĩnh vực của mình, thay vì đơn thuần chọn từ danh sách có sẵn và hy vọng rằng đánh giá của người khác cũng sẽ đúng với bối cảnh của bạn.

Tuy nhiên, việc chọn đúng công cụ AI thôi là chưa đủ. Để tận dụng tối đa sức mạnh của AI, bạn cần phải xây dựng một hệ thống thực hành chiến lược sản phẩm vững chắc. Nếu không, bạn có nguy cơ để công cụ dẫn dắt, thay vì chủ động điều khiển. Trong tình huống tệ nhất, bạn có thể sẽ ra quyết định sai nhanh hơn.

Nó giống như việc mua một đôi giày chạy mới và nghĩ rằng điều đó sẽ giúp bạn chạy nhanh hơn. Sự thật là: bạn sẽ không tiến bộ nếu không cải thiện kỹ thuật chạy, bài tập sức bền, chế độ ăn uống và quá trình hồi phục.

Trước khi nhảy vào AI, hãy đảm bảo bạn đã vững vàng trong chiến lược sản phẩm. Hãy trả lời 5 câu hỏi:

1. Ai ra quyết định chiến lược?
2. Chiến lược hiện tại đã được ghi nhận rõ ràng chưa?
3. Chiến lược có dựa trên bằng chứng thực nghiệm, dữ liệu hay niềm tin?
4. Chiến lược có được xem xét định kỳ và điều chỉnh không?
5. Chiến lược sản phẩm có liên kết với chiến lược kinh doanh và product roadmap không?

Lời kết: AI giúp ra quyết định, nhưng không thay thế con người

Các công cụ AI có thể hỗ trợ bạn trong việc xây dựng và phát triển một chiến lược sản phẩm hiệu quả, giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn và nhanh hơn. Tuy nhiên, để tận dụng được những lợi ích đó, bạn cần:

• Hiểu rõ những hạn chế hiện tại của AI.
• Lựa chọn công cụ phù hợp với bối cảnh và lĩnh vực cụ thể của bạn.
• Xây dựng nền tảng thực hành chiến lược sản phẩm vững chắc.

Dù năng lực của AI chắc chắn sẽ tiếp tục được cải thiện, tôi không tin rằng trong tương lai gần AI có thể tự tạo ra một chiến lược hiệu quả mà không có sự tham gia của con người. Bởi lẽ, một trong những điều kiện tiên quyết để xây dựng chiến lược sản phẩm thành công chính là khả năng đồng cảm sâu sắc với người dùng và khách hàng.

Vì thế, phát triển chiến lược vẫn sẽ là một hoạt động đậm tính con người. AI chỉ đóng vai trò hỗ trợ, chứ không thể thay thế hoàn toàn.

Nhưng AI có thể:

• Giúp bạn phân tích nhanh hơn.
• Nhận diện cơ hội chính xác hơn.
• Ra quyết định tự tin hơn.