Suurema osa analüüsitööst, mis puudutab külastajate käitumist ja konversioonimäärasid, saab juba täna üle anda AI-agendile, kui mõõtmiseesmärgid on paigas ja jälgimine (tracking) on korrektne. See ei ole tulevikuvisioon: see toimub juba ettevõtetes, kes on oma analyticsplatvormi korrektselt seadistanud, samas kui ettevõtetes, kus selged kpi-d puuduvad või jälgimine on korrastamata, see lihtsalt ei õnnestu. Erinevus ei peitu AI-s, vaid selles, mis on eelnevalt kindlaks määratud.
Siin annavad kolm telge otsustava tulemuse: struktureeritus, otsustusruum ja mahukus.
Andmed on iseenesest kõrgelt struktureeritud. Analyticsplatvorm väljastab arvud fikseeritud väljadel: külastajad, seansi kestus, tagasipõrkeprotsent, konversiooniteed. See on täpselt see sisendi tüüp, milles AI-agent oskab tuvastada mustreid, ilma et keegi peaks igat rida käsitsi läbi lugema. Mahukus tugevdab seda: seal, kus andmeanalüütik vaatab valimit või keskendub kõige silmatorkavamatele erinevustele, saab AI läbi käia kogu andmestiku, iga päev, väsimuseta tekkivate vigadeta.
Otsustusruum on piiratud. Selle tuvastamine, et mobiilse kassa konversioon langeb, või et üks maandumisleht kaotab palju külastajaid teises etapis, on künniste ja varasemate perioodidega võrdlemise küsimus. See ei eelda ettevõttespetsiifilist tarkust, ainult järjekindlaid reegleid. Näiteks: kui agent näeb, et tootelehe tagasipõrkeprotsent kahe nädala jooksul olulise varuga tõuseb, samal ajal kui liiklus jääb stabiilseks, saab ta sellest märku anda ja pakkuda tõenäolist põhjust, näiteks aeglast laadimisaega või muudetud tegevusele suunavat elementi (call-to-action).
Kolm telge pidurdavad: kliendisuhtlus, füüsiline komponent ja loovus saavad siin soodsad hinded (5), aga see on täpselt seepärast, et sellel ülesandel puuduvad kliendisuhtlus ja füüsiline komponent -- need teljed toetavad ülesannet, mitte piiravad seda. Just loovus on see, mis analüüsitööd piirab: signaali märkamine on midagi muud kui otsustamine, mida organisatsioon sellega peale peaks hakkama. Milline parendus on kõige väärtuslikum, milline test käivitub esimesena, kuidas see sobitub käimasolevate kampaaniatega -- see jääb turundaja kaalutlusalaks. AI annab signaale ja põhjendusi, kuid konkreetseks tegevuseks tõlkimine ja selle prioriseerimine on inimtöö koos järelevalvega: keegi kiidab ettepaneku heaks või lükkab tagasi, koos põhjendusega.
Veakulud ja vastavus (compliance) saavad hindega 4 samuti soodsa tulemuse, kuid see ei ole tingimusteta. Vale järeldus konversioonikäitumise kohta võib viia muudatuseni, mis toimib vastupidiselt, ja külastajaandmete kasutamisel mängib rolli ka privaatsusseadusandlus. See ei räägi automatiseerimise vastu, vaid selle kasuks, et lisatakse kindel etapp, kus inimene hindab järeldust enne, kui see viib tegevuseni.
Agent saab hästi funktsioneerida ainult siis, kui kaks asja on korras: mõõtmiseesmärgid ja kpi-d on kindlaks määratud, ning jälgimine (tracking) on korrektselt rakendatud. Selgete eesmärkide puudumisel ei tea AI-agent, mis on parendus ja mis on müra. Korrektse jälgimise puudumisel analüüsib ta rikutud andmeid, ja siis on väljund samavõrra ebausaldusväärne kui juuniorianalüütikul, kes töötab vale töölauaga (dashboard). Ettevõtted, kes ei ole seda koduse ülesande osa täitnud, märkavad, et selle ülesande automatiseerimine annab vähe tulemust, ükskõik kui hea ka aluseks olev mudel on.
See ülesanne ei seisa üksi. Veebistatistikast tulenevad signaalid toidavad tihti otsuseid, mida tehakse mujal turundusosakonnas, näiteks reklaamieelarve korrigeerimine tulemuste põhjal või leadide kvaliteedi hindamine. Ka analüüsi väljund võib omakorda ajendada uut sisu, näiteks kui parendusvajadus eeldab muudetud sotsiaalmeediapostitust või teistsugust lähenemist konkurentide hinnavõrdluses. Kes soovib teada, kuidas see ülesanne suhestub osakonna ülejäänud tööga, leiab laiema ülevaate lehelt milliseid töid saab AI turundusosakonnas üle võtta.
See ei ole personalinõuanne ja ei ole põhjenduseks ametikohtade või personalikoosseisu puudutavale otsusele. Kui selle analüüsi tulemusel on tagajärjed personalile, kehtivad sellele omad seadusest tulenevad nõuded, mida see leht ei käsitle. Siin toodud on hinnang tööle iseendale: milline osa sellest on tehtav AI abil, koos inimjärelevalvega järelduste ja järgnevate tegevussammude üle.
Kas seda ülesannet on ka teie organisatsioonis suuremas osas võimalik üle anda, sõltub sellest, kuidas teie analyticsplatvorm on seadistatud ja kui täpselt on teie kpi-d kindlaks määratud. See on ettevõtte lõikes erinev. Esmase suuna saate tasuta kiirtestiga: kaksteist küsimust, kontot loomata, koos näitajaga, kui suur osa selle profiili tundidest on täna AI-le üle antav. Täielik töövoo-analüüs, mis kirjeldab teie ettevõtte töö ülesannete kaupa ja tõlgib selle fte-mahtuvuseks, on veel valmimisel ning praegu ei ole kättesaadav.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.