In diesem Blogpost teile ich meine Erfahrungen aus meinem ersten ChatGPT-Test, den ich für produktmanagementbezogene Aufgaben im Bereich Banking und Fintech durchgeführt habe. Ich habe meine Erkenntnisse dokumentiert und füge eine persönliche Bewertung des ChatGPT-Supports hinzu, um einen Einblick in das Potential dieses Tools für das Produktmanagement in Banking und Fintech zu geben und dazu zu motivieren, es selbst auszuprobieren.
Folgende drei Anwendungsfälle habe ich getestet, dokumentiert und bewertet:
- Durchführung einer Wettbewerbsanalyse zu Preismodellen von Online-Brokern und Robo-Advisorn
- Erstellung von Management-Entscheidungsvorlagen für Produktfeature-Ideen
- Schreiben von EPICs und User Stories für eine Sparplanfunktion einer Online-Broker-App
Mein Erfahrungsbericht beinhaltet ausschließlich die abschließenden Testergebnisse und nicht meine vorherigen Eingabeversuche und ChatGPT-Antworten im Testverlauf der verschiedenen Anwendungsfälle. Für den Test habe ich die ChatGPT Mar 23 Version verwendet.
Wettbewerbsanalyse zu Preismodellen von Online-Brokern und Robo-Advisorn
Meine persönliche Einschätzung zum aktuellen ChatGPT-Support: GERING
Als Produktmanagerin beschäftige ich mich, neben der digitalen Produktentwicklung, auch mit Markt- und Wettbewerbsanalysen. Insbesondere bei der Entwicklung von Preismodellen sind die Analysen oft komplex und zeitaufwendig, da sie neben internen Kalkulationen und Business Cases in Zusammenarbeit mit dem Finanzteam beispielsweise auch die Preismodelle der Wettbewerber berücksichtigen. Das Erfassen von aktuellen Wettbewerbsdaten erfordert oft eine mühsame Zusammenstellung von Informationen aus verschiedenen Quellen wie Websites, Preismodell-Dokumenten oder Vergleichsportalen, um die Informationen vergleichbar gegenüberzustellen. Daher habe ich ChatGPT gebeten, eine Wettbewerbsanalyse von Online-Brokern und Robo-Advisorn in Deutschland zu erstellen. Mein Test hat ergeben, dass die erste ChatGPT-Einschätzung für einen schnellen Überblick über den Wettbewerb eine wertvolle Unterstützung sein kann. Allerdings sind die Daten zu den Preisen nicht immer auf dem neuesten Stand, wie zum Beispiel bei quirion. Zudem fehlen einige Anbieter im ChatGPT-Ergebnis. Dass beispielsweise die ING oder DKB als bekannte Online-Brokerage-Anbieter nicht aufgelistet wurden, kann daran liegen, dass das Tool die Anbieter eher als Online-Bank einzuordnen gelernt hat. Eine weitere Konkretisierung der Anfrage an ChatGPT könnte die Ergebnisqualität verbessern. In jedem Fall muss aber ein Vollständigkeits- und Qualitätscheck der Preismodell-Analyse durchgeführt werden.
Management-Entscheidungsvorlagen für Produktfeature-Ideen
Meine persönliche Einschätzung zum aktuellen ChatGPT-Support: MITTEL
Abhängig von der Organisationsstruktur kann es als Produktmanager:in notwendig sein, vor der Entwicklung eines neuen Produktfeatures das „Go“ vom Management einzuholen. Beispielweise, wenn die Entwicklung einen höheren Zeitaufwand oder zusätzliches Budget erfordert oder ein Projekt neben den Development-Sprints aufgesetzt werden muss. Das Handwerk der Erstellung einer Entscheidungsvorlage, die für das Management relevante Informationen effektiv kommuniziert und einen schnellen Entscheidungsprozess unterstützt, sollten Produktmanager:innen daher unbedingt beherrschen. In meinem Test habe ich ChatGPT um einen Strukturvorschlag für eine Entscheidungsvorlage für die Freigabe einer Produktfeature-Idee gebeten. Der Test zeigt, dass die Vorlage zwar nicht den konkreten Inhalt entwickelt, aber mit einer Anleitung dabei hilft, die wichtigsten inhaltlichen Punkte vollständig abzubilden. ChatGPT hat aus meiner Sicht eine gute Vorlage und Anleitung erstellt, die für die Erstellung einer fundierten Entscheidungsvorlage herangezogen werden kann.
EPICs und User Stories für eine Sparplanfunktion einer Online-Broker-App
Meine persönliche Einschätzung zum aktuellen ChatGPT-Support: HOCH
Daily Business eines Produktmanagers im Rahmen der agilen Produktentwicklung ist das Schreiben von EPICs und User Stories mit dem Ziel, dass Anforderungen an das Produkt in umsetzbare Bestandteile für die technische Entwicklung vorbereitet werden. In meinem Testbeispiel habe ich ChatGPT gebeten EPIC und User Stories für eine klassische Produktfunktionalität einer Investment-App zu schreiben: die Erstellung eines Sparplans. Ich bin begeistert von dem guten Ergebnis. Denn ChatGPT hat nicht nur die Sparplananlage mitgedacht, sondern den Kundenprozess auch ohne Aufforderung weitergedacht, d.h. auch die Sparplanansicht und die Sparplanänderung berücksichtigt. Nur die Sparplanlöschung würde aus meiner Sicht für eine Vollständige Funktionalität noch fehlen. Die Qualität der User Stories und Akzeptanzkriterien hat aus meiner Sicht einen Reifegrad und Niveau, dass Produktmanager:innen auf Basis des Entwurfs ein Backlog-Refinement mit dem Entwicklungsteam vorbereiten und durchführen können. Der Zeitaufwand der Erstellung von User Stories kann sich mit Hilfe von ChatGPT erheblich reduzieren und Produktmanager:innen sich auf die Feinkonzeption konzentrieren.
Fazit
Mein Fazit zu meinem ersten ChatGPT-Test: Genau wie das Tool selbst lernt, müssen auch wir Anwender:innen lernen, wie man ChatGPT am besten nutzen und bedienen kann. Je präziser und spezifischer meine Anfragen an ChatGPT im Testverlauf waren und wurden – teilweise auch erst durch eine ergänzende Eingabe auf Basis der ersten Antwort – desto besser waren die Ergebnisse.