Analüütika ja aruandlus: mõõdikud, ülevaade ja juhi aruandlus

Kasu:

• Võimalus eristada mõõdikuid (katvus, seotus, kasv, konversioon) ja vältida edevuse mõõdiku lõksu
• Võimalus muuta töötlemata mõõdikud tehisintellektiga otsustuspõhiseks kokkuvõtteks ja kontrollida iga numbrit allikaga
• Oskus seletada kõrvalekaldeid hüpoteesidega ja seostada teadmisi konkreetsete soovitustega

Ilma sotsiaalmeedia haldamise "mõõtmise" osata kõnniks ülejäänud pimesi. Analüütika, konto ja sisu toimivuse jälgimine numbritega; Aruandlus seisneb nende numbrite muutmises tähendusrikkaks looks ja otsuseks. Enamiku tiimide viga on sadade mõõdikute edastamine armatuurlaualt (“meeldib üles, ulatub alla”) administraatorile sellisel kujul, nagu need on; samas kui juht soovib ülevaadet ja otsuseid, mitte numbreid: "Mis juhtus, miks see juhtus, mida me peaksime tegema?" AI on selles ümberkujundamises väga võimas: see võtab kokku toormõõdikud, selgitab kõrvalekaldeid, tõlgendab suundumusi ja koostab kokkuvõtte. Kuid AI ei näe teie andmeid; Peate andma sellele õiged andmed õiges vormingus, kinnitama iga väljundi numbri ja testima selle põhjuslikkuse väiteid.

Milline mõõdik mida ütleb?

Mõõdikute rühmitamine eesmärgi järgi aitab eraldada "olulised numbrid" "edevusnumbritest". Katvuse mõõdikud (katvus, näitamine) näitavad, kui paljude inimesteni jõudsite; interaktsioonimõõdikud (meeldimised, kommentaarid, jagamised, salvestamised, interaktsioonimäär) näitavad, kui palju tähelepanu sisu köidab; kasvumõõdikud (järgija suurendamine) konto laiendamine; konversioonimõõdikud (klikk, lingi klikk, müük, sooduskood) näitavad äritulemust. Kõige ohtlikum lõks on edevuse mõõdik: numbrid, mis kõlavad kenasti, kuid millel on vähe seost ärieesmärgiga (nt puhas jälgijate arv). Otsus peaks põhinema ärieesmärgiga seotud mõõdikutel.

Mõõdikurühm

näide

Mida see ütleb?

lõks

Juurdepääs

Ulatus, mulje

nähtavus

Haardeulatus võib olla suur, kuid suhtlus puudub

interaktsiooni

Kaasamismäär, säästa

Sisu kvaliteet/kaasamine

Meeldimised ≠ müük

kasvu

Neto jälgijate kasv

Konto laiendamine

Võlts/preemia järgijad paisuvad

Teisendamine

Klikid, müük, koodi lunastamine

äritulemus

Omistamine on keeruline

Nõuanne: salvestamine ja jagamine on väärtuslikumad signaalid kui meeldimised; sest kasutaja leidis, et sisu on "tulevikus vajalik" või "tasub kellelegi teisele näidata". Tõstke oma aruandes esile need suure kavatsusega mõõdikud, mitte meeldimised.

Samm-sammult: analüütikast juhtide aruandluseni

1. Pidage meeles eesmärki. Mis oli selle perioodi eesmärk (haare, kaasamine, müük)? Aruanne on koostatud selleks.
2. Tõmmake õiged andmed. Hankige perioodi tegelikud andmed platvormi armatuurlaualt (Insights, Analytics, Studio).
3. Puhastage ja konfigureerige. Pange AI-le antavad andmed organiseeritud tabelisse; Isikuandmeid pole.
4. Tehke kokkuvõte ja kommenteerige. Küsige tehisintellekti mõõdiku kokkuvõtet + kõrvalekalde kirjeldust + parimat/nõrgemat sisuanalüüsi.
5. Testige põhjuslikku seost. Käsitlege tehisintellekti väiteid "tõusnud" hüpoteesidena; kinnitada.
6. Otsustage. Muutke iga ülevaade soovituseks ja järgmise perioodi eesmärgiks.
7. Kinnitage ja esitage. Võrrelge iga numbrit aruandes allika armatuurlauaga ja esitage seejärel haldurile.

Neli kopeeritavat malli

Mõõdikute kokkuvõtte ja ülevaate jaoks:

Allpool on selle kuu sotsiaalmeedia andmed (tegelikud, armatuurlaualt). Perioodi eesmärk: [värav]. Ülesanne: (1) tehke kokkuvõte 5 parimat mõõdikut, (2) kirjeldage 3 kõige märkimisväärsemat muudatust eelmise kuuga võrreldes, (3) esitage iga muudatuse jaoks VÕIMALIK põhjus (hüpotees) – ärge väidake täpset põhjust. Ärge mõelge välja numbreid, kasutage lihtsalt minu esitatud andmeid. Andmed: [kleebi tabel]

Parima/halvima sisuanalüüsi jaoks:

Uurige nende 15 postituse toimivusandmeid: [kleebi tabel]. Valige 3 parimat ja 3 nõrgemat ametikohta. Iga jaoks: milline mõõdik see ületas/jääs maha, võimalik põhjus (vorming, teema, ajastus) ja 1 väljavõte sellest. Lihtsalt tuginege antud andmetele.

Kokkuvõte (kirjalik aruanne):

Kirjutage järgmistest analüüsimärkmetest kokkuvõte (max 250 sõna). Struktuur: (1) ühelauseline perioodi kokkuvõte, (2) staatus eesmärgi suhtes, (3) 3 peamist arusaama, (4) 3 soovitust järgmiseks perioodiks. Lihtne, otsustele orienteeritud keel; väike žargoon. Ära liialda, ära pretendeeri edule, mille kohta andmed puuduvad. Märkused: [kleebi]

Kõrvalekalde selgituseks:

Juurdepääs on sel kuul langenud 22%. Võimalikud tegurid, mis mul on: [edastussagedus, vormingu muutus, puhkuseperiood, algoritm...]. Looge 4 hüpoteesi, mis võiksid seda langust selgitada, ja kirjutage igaühe jaoks samm "kuidas testida". Ärge esitage täpset põhjust; Märgistage 2 kõige tõenäolisemat.

Nõrk viip / Tugev viip

Nõrk viip:

Kirjutage selle kuu sotsiaalmeedia aruanne.

Andmeid pole, sihtmärki pole; AI koostab "aruande", mis on täis üldisi ja võib-olla väljamõeldud numbreid.

Võimas viip:

Perioodi eesmärk: interaktsiooni suurenemine. Allpool on Instagrami tegelikud kuuandmed (katvus, seotuse määr, säästud, jälgijad, klikid – eelmine kuu + see kuu). Ülesanne: kokkuvõte (max 200 sõna): perioodi tulemus, olek eesmärkide kaupa, 3 ülevaadet (igaüks andmepõhine), 3 soovitust. Esitage põhjused hüpoteeside kujul. Ärge kalduge kõrvale minu antud numbritest, ärge mõelge välja uusi numbreid. Andmed: [tabel]

Teiseks koostab see kontrollitava, otsustele orienteeritud aruande, kuna see annab sihtmärgi, tegelikud andmed ja piirid.

Ettevaatust: tehisintellekt võib nende "täiendamiseks" moodustada numbreid, mida teie andmetabelis ei ole (nt luua juurdepääsunumber, kui te pole juurdepääsu andnud). Enne esitamist võrrelge aruande iga numbrit oma allika juhtpaneeliga. Üksainus väljamõeldud number hävitab kogu raporti usaldusväärsuse.

kolm minikarpi

Juhtum 1. Jaebrändi igakuine aruanne sisaldas 6 lehekülge töötlemata mõõdikute tabelit ja juhtkond ei lugenud seda. Nad vähendasid tehisintellektiga andmed 1-leheküljeliseks otsusele orienteeritud kokkuvõtteks (järeldus + 3 ülevaadet + 3 soovitust). Aruanne on nüüd läbi loetud ja sellest kokkuvõttest tulenevad 3 koosoleku otsust. Ettevalmistusaeg vähenes 4 tunnilt 50 minutile.

Juhtum 2. Üks bränd esitas lause "müük kasvas 15%", mille AI lisas juhtkonnale aruandele ilma seda kontrollimata; Müügiandmeid ei antud aga kunagi, tehisintellekt mõtles selle välja. Tegelikkuses oli müük tasane. Juhtkond tegi vale otsuse. Õppetund: sobitage iga number allikaga.

Juhtum 3. Kohvik kattis oma ulatuse vähenemist tehisintellekti esialgse väitega, et "algoritm on muutunud"; Tegelik põhjus oli see, et saatesagedust vähendati poole võrra. Kui nad hüpoteese testisid, leidsid nad selle ja sagedust suurendades suurenes ulatus. Õppetund: ärge uskuge esimest "miks", kontrollige hüpoteese.

Levinud vead

• Toores meetriline valamine. Arvutustabelite esitamine juhtkonnale, mitte arusaamine ja otsus.
• Edevusmeetri kummardamine. Ainult meeldimiste/jälgijate vaatamine ja ärieesmärgi silmist kaotamine.
• Ei kinnita numbrit. Tehisintellekti koostatud numbrite lisamine aruandesse.
• Põhjuse lõplik väljakuulutamine. Põhjusliku seose eksitamine ja vale otsuse tegemine.
• Sihitu aruandlus. "Suurenenud/vähenenud" selgitamine, sidumata seda perioodi eesmärgiga.
• Salvestamise/jagamise ignoreerimine. Suure kavatsusega signaalidest ei teata.

Aruandlussagedus ja täpne võrdlusbaas

Hea aruandlus ei seisne ainult sisus, vaid ka rütmis. Erinevad otsused nõuavad aruandeid erineva sagedusega: igapäevane kiirülevaade (kas midagi läheb valesti), iganädalane kokkuvõte (mida sisu saavutas) ja igakuine strateegiline hinnang (kas oleme eesmärgi saavutanud). Iga aruande koostamine iga päev on ajaraiskamine; kohandage sagedust vastavalt otsuse kiirusele. AI suudab kõik need aruanded kiiresti koostada, kui annate sellele sama andmestruktuuri; Sa lihtsalt määrad, milline otsus millist rütmi vajab.

Samuti on küsimus õige võrdlusbaasi kohta. Numbril üksi ei ole tähendust; räägib ainult viitega võrreldes. Kas "Jõua 40 000-ni" on hea või halb? Saate teada ainult siis, kui võrdlete seda eelmise kuu, eelmise aasta sama perioodiga või eesmärgiga. Olge hooajalisuse lõksu suhtes eriti ettevaatlik: jaebrändi piduliku haarde võrdlemine tavalise kuuga on eksitav; Õige võrdlus on sama pühadeaeg eelmisel aastal. Öelge tehisintellektile selgelt, millist baasi võrdluste küsimisel kasutada, ja tuletage meelde hooajalist mõju; vastasel juhul võib see luua eksitava "kasvu" või "languse" loo. Ja mõõdiku järsk hüpe ei ole alati edukas: üksik viirusliku sisu või reklaamikulu võib keskmist ajutiselt paisutada; Ärge deklareerige trendi ilma seda välja sorteerimata.

Kokkuvõttes

Analüütika on mõõtmine, aruandlus aga otsuseks muutmine. Tehisintellekt võtab kokku toormõõdikud, selgitab erinevusi ja koostab kokkuvõtte, vähendades tundide arvu minutiteks. Kuid te esitate andmed, kontrollite iga numbrit ja kontrollite põhjusliku seose väiteid hüpoteesidena. Otsige ärieesmärgiga seotud mõõdikut, mitte edevuse mõõdikut; Lõpetage aruanne ülevaate ja soovitusega. Hea aruanne ei näita numbreid, vaid soovitab otsuseid.

Rakenduse ülesanne

Pange tabelisse sotsiaalmeedia andmete periood (reaalsed või väljamõeldud): katvus, seotuse määr, säästud, jälgijate kasv, klikid – eelmine kuu ja see kuu. Küsige AI-lt maksimaalselt 200-sõnalist kokkuvõtet (järeldus + 3 ülevaadet + 3 soovitust, põhjused hüpoteesidena). Kontrollige aruande iga numbrit lähtetabeliga; Proovige tabada vähemalt üks võlts/kahtlane number.

kontrollnimekiri

• [ ] Aruande koostasin vastavalt perioodi eesmärgile.
• [ ] Kasutasin pärispaneelide andmeid.
• [ ] Keskendusin pigem ärieesmärgiga seotud mõõdikule kui edevuse mõõdikule.
• [ ] Tõstsin esile suure kavatsusega signaalid, nagu salvesta/jaga.
• [ ] Kontrollisin iga aruande numbrit allikaga.
• [ ] Esitasin põhjused hüpoteesidena ja kontrollisin neid.
• [ ] Lõpetasin aruande ülevaate ja konkreetsete soovitustega.