<div class="key-takeaways"><ul><li>รวบรวมตัวชี้วัดผลิตภัณฑ์และกลยุทธ์ AI เรียงตามตัวอักษร A-Z</li><li>แบ่งหมวดหมู่ชัดเจนระหว่างเมตริกธุรกิจทั่วไปและเมตริกเฉพาะทางด้าน AI</li><li>เน้นย้ำความสำคัญของการเลือกใช้ตัวชี้วัดให้ถูกเวลาเพื่อประกอบการตัดสินใจ</li><li>สนับสนุนโดยพันธมิตรระดับ Diamond อย่าง Google AI, Neon และ Algolia</li></ul></div><p>ในโลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์และธุรกิจปัญญาประดิษฐ์ การเลือกใช้ตัวชี้วัดหรือ Metrics ที่ถูกต้องถือเป็นหัวใจสำคัญในการขับเคลื่อนความสำเร็จ โดยแหล่งข้อมูลจาก Dev.to ได้เผยแพร่ชุดสรุปรายการคำศัพท์และตัวชี้วัดสำคัญที่ครอบคลุมทั้งด้านกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ทั่วไปและระบบ AI โดยมีการจัดเรียงลำดับตามตัวอักษรตั้งแต่ A ถึง Z เพื่อให้อ่านและค้นหาคำนิยามเชิงลึกได้ง่าย</p><p>สำหรับรายการตัวชี้วัดในกลุ่มธุรกิจและผลิตภัณฑ์ทั่วไปประกอบด้วยคำศัพท์สำคัญมากมาย เช่น:</p><ul><li>Activation Rate และ Active Users</li><li>ARR (Annual Recurring Revenue) และ MRR (Monthly Recurring Revenue)</li><li>CAC (Customer Acquisition Cost) และ LTV (Lifetime Value)</li><li>Churn Rate และ Retention Rate</li></ul><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/ai_mse6ykwk_inline_1_b665075891.jpg" alt="business metrics graph strategy" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>นอกจากตัวชี้วัดทางธุรกิจแบบดั้งเดิมแล้ว ชุดข้อมูลดังกล่าวยังให้ความสำคัญกับเมตริกเฉพาะทางสำหรับระบบ AI เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดลและความคุ้มค่าในการลงทุน โดยมีตัวชี้วัดที่น่าสนใจดังนี้:</p><ul><li>AI Adoption Rate และ AI ROI</li><li>Hallucination Rate และ Drift Rate</li><li>Latency และ Token Cost</li><li>Precision, Recall และ F1 Score</li></ul><div class="ai-insight"><p>การที่บทความนี้แยกตัวชี้วัด AI ออกมาต่างหาก สะท้อนให้เห็นว่าการวัดผลความสำเร็จของแอปพลิเคชัน AI นั้นไม่สามารถใช้แค่ตัวชี้วัดซอฟต์แวร์แบบเดิมได้ ทีมพัฒนาจำเป็นต้องติดตามเรื่องความแม่นยำของโมเดล อัตราการหลอนของข้อมูล (Hallucination) ตลอดจนต้นทุนในการประมวลผล (Inference Cost) ควบคู่ไปกับตัวชี้วัดทางธุรกิจ เพื่อให้มั่นใจว่าเทคโนโลยีที่สร้างขึ้นมีความคุ้มค่าและใช้งานได้จริง</p></div><blockquote class="pull-quote"><p>"Great leaders don't memorize every metric, they know which metric to look at, when to look at it, and what action to take next."</p><cite>Preeti D</cite></blockquote><p>ผู้นำที่มีวิสัยทัศน์ไม่จำเป็นต้องท่องจำตัวชี้วัดทุกตัว แต่ต้องรู้ว่าควรหยิบจับตัวชี้วัดตัวไหนมาดูในสถานการณ์ใด และต้องดำเนินการอย่างไรต่อไป นอกจากนี้ บทความยังได้แนะนำให้บุคลากรในสายงานไอทีบุ๊กมาร์กคู่มือนี้ไว้ศึกษาเป็นประจำ เพราะในโลกธุรกิจยุคปัจจุบัน เราไม่สามารถปรับปรุงสิ่งที่เราไม่ได้วัดผลได้</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/preetid/ai-strategy-product-metrics-cheat-sheet-1n6n" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>A comprehensive list of product strategy and AI metrics organized from A to Z</li><li>Clear distinction between standard business KPIs and specialized AI performance metrics</li><li>Emphasizes knowing which metric to review and when to take action</li><li>Supported by official partners including Google AI, Neon, and Algolia</li></ul></div><p>In the fast-paced landscape of software development and artificial intelligence, tracking the right metrics is vital for driving growth and operational efficiency. A curated guide published on Dev.to provides a comprehensive cheat sheet of product strategy and AI metrics, arranged alphabetically from A to Z to help professionals easily reference full definitions.</p><p>The standard product and business section of the cheat sheet includes crucial financial and user engagement indicators such as:</p><ul><li>Activation Rate and Active Users</li><li>ARR (Annual Recurring Revenue) and MRR (Monthly Recurring Revenue)</li><li>CAC (Customer Acquisition Cost) and LTV (Lifetime Value)</li><li>Customer Churn Rate and Customer Retention Rate</li></ul><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/ai_mse6ykwk_inline_1_b665075891.jpg" alt="business metrics graph strategy" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><p>In addition to traditional business analytics, the guide highlights specialized metrics specifically designed for evaluating artificial intelligence models, system performance, and cost efficiency. Key AI metrics featured in the list include:</p><ul><li>AI Adoption Rate and AI ROI</li><li>Hallucination Rate and Drift Rate</li><li>Latency and Token Cost</li><li>Precision, Recall, and F1 Score</li></ul><div class="ai-insight"><p>Separating AI metrics from traditional software metrics highlights a critical shift in modern product management. Teams deploying AI must monitor model reliability, token expenses, and output accuracy alongside standard revenue metrics to ensure that AI implementations are both technically sound and financially sustainable.</p></div><blockquote class="pull-quote"><p>"Great leaders don't memorize every metric, they know which metric to look at, when to look at it, and what action to take next."</p><cite>Preeti D</cite></blockquote><p>Effective leaders do not burden themselves with memorizing every single metric; rather, they master the art of selecting the right metric for the right moment and executing timely decisions. Professionals are encouraged to bookmark this evolving guide, as continuous measurement is the foundation of business and technical improvement.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/preetid/ai-strategy-product-metrics-cheat-sheet-1n6n" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

medium_ai-mse6ykwk.jpg

small_ai-mse6ykwk.jpg

thumbnail_ai-mse6ykwk.jpg

Inewgen

Inewgen

#AI Strategy

AI Strategy and Product Metrics Cheat Sheet for Developers

Inewgen