它既能满足早期用户的需求，又反馈。MVP 框架缩短了开发周期，最大限度地降低了成本和风险，并快速验证了对市场需求的假设。 在市场研究阶段，AI 工具可以分析消费者趋势。在产品开发阶段，ML 算法可以根据特定参数生成多个原型。在测试阶段，AI 可以自动收集和分析用户反馈，识别模式和需要改进的领域。也就是说，它涵盖了典型产品开发所需的内容。
但是，如果您正在开展一个数据有限的小型项目，请注意 AI 需 线数据 求。AI 需要大量数据，获取这些数据可能具有挑战性。如果您正在构建 MVP，则可能没有预算或无法接触 AI/ML 专家。毕竟，虽然 AI 工具会加快某些开发阶段，但请问问自己，这是否是处理 MVP 的最佳方式。 最后，你应该清楚原型和 MVP 之间的区别。我们用原型来探索和测试不同的想法，而用 MVP 来与真实客户一起测试你的产品并验证你的假设。
产品发布 识别痛点、机会和威胁 从分析客户反馈到监控性能，人工智能提供切实可行的见解，这些见解可以决定产品的成败。了解市场格局对于任何产品的发布都至关重要。人工智能，尤其是自然语言处理 (NLP)，可以分析大量客户反馈，以找出需要解决的痛点。 Hootsuite 和 Lexalytics 等情绪分析平台可以筛选社交媒体评论、评价和论坛，以了解客户情绪。