Nyereség:
- Képes megkülönböztetni a mutatókat (elérés, elköteleződés, növekedés, konverzió), és elkerülni a hiúságmérők csapdáját
- Képes a nyers mérőszámokat döntés-orientált vezetői összefoglalóvá alakítani mesterséges intelligenciával, és minden számot ellenőrizni a forrással
- Képes az eltéréseket hipotézisekkel magyarázni, és a betekintést konkrét ajánlásokhoz kapcsolni
A közösségi média kezelésének „mérés” része nélkül a többi vakon járna. Analytics, a számla és a tartalom teljesítményének figyelése számokkal; A jelentés arról szól, hogy ezeket a számokat értelmes történetté és döntéssé alakítsuk. A legtöbb csapat azt a hibát követi el, hogy több száz mérőszámot továbbít az irányítópultokról ("tetszik fel, lenyúl") az adminisztrátornak. míg a menedzser betekintést és döntést akar, nem számokat: "Mi történt, miért történt, mit tegyünk?" Az AI nagyon erős ebben az átalakításban: összefoglalja a nyers mérőszámokat, elmagyarázza az eltéréseket, értelmezi a trendeket, és elkészíti a vezetői összefoglalót. De az AI nem látja az Ön adatait; Meg kell adnia neki a megfelelő adatokat a megfelelő formátumban, ellenőriznie kell a kimenetében szereplő összes számot, és tesztelnie kell az oksági állításait.
Melyik mérőszám mit mond?
A mutatók cél szerinti csoportosítása segít elkülöníteni a „fontos számokat” a „hiábavaló számoktól”. Az elérési mutatók (elérés, megjelenítés) azt jelzik, hogy hány embert ért el; az interakciós mutatók (lájkok, megjegyzések, megosztások, mentések, interakciós arány) jelzik, hogy a tartalom mekkora figyelmet vonz; növekedési mutatók (követés növelése) számlabővítés; a konverziós mutatók (kattintás, linkkattintás, eladás, kedvezménykód) mutatják az üzleti eredményt. A legveszélyesebb csapda a hiúsági mérőszám: olyan számok, amelyek szépen hangzanak, de kevéssé kapcsolódnak az üzleti célhoz (pl. a követők tiszta száma). A döntésnek az üzleti célhoz kötött mérőszámokon kell alapulnia.
Metrikus csoport
példa
Mit árul el?
csapda
Hozzáférés
Elérés, benyomás
láthatóság
Lehet, hogy sok az elérés, de nincs interakció
interakció
Elköteleződési arány, megtakarítás
Tartalomminőség/elköteleződés
Kedvelések ≠ eladások
növekedést
Nettó követők száma
Számlabővítés
A hamis/jutalmazó követők megduzzadnak
Konverzió
Kattintások, eladások, kódbeváltás
üzleti eredmény
A hozzárendelés nehézkes
Tipp: A mentés és a megosztás értékesebb jelek, mint a kedvelések; mert a felhasználó úgy találta, hogy a tartalom "a jövőben szükséges" vagy "érdemes megmutatni másnak". Ezeket a „nagy szándékú” mutatókat emelje ki jelentésében, ne a kedveléseket.
Lépésről lépésre: az analitikától a vezetői jelentéskészítésig
- Emlékezz a célra. Mi volt ennek az időszaknak a célja (elérés, elköteleződés, értékesítés)? A jelentés erre a célra készült.
- Húzza ki a megfelelő adatokat. Szerezze meg az időszak tényleges adatait a platform irányítópultjairól (Insights, Analytics, Studio).
- Tisztítsa meg és konfigurálja. Helyezze az AI-nak átadott adatokat egy szervezett táblázatba; Nincsenek személyes adatok.
- Foglalja össze és kommentálja. Kérje az AI-t a metrika összegzésére + az eltérés leírására + a legjobb/leggyengébb tartalomelemzésre.
- Tesztelje az okozati összefüggést. Kezelje hipotézisekként az AI „mivel megnövekedett” állításait; erősítse meg.
- Dönt. Minden egyes betekintést ajánlássá és következő időszaki céllá alakítson.
- Ellenőrizd és küldd be. Hasonlítsa össze a jelentésben szereplő egyes számokat a forrás irányítópultjával, majd mutassa be a kezelőnek.
Négy másolható sablon
A mutatók összefoglalója és betekintése:
Alább láthatók az e havi közösségi média adatok (valós, az irányítópultról). Gól ebben az időszakban: [gól]. Feladat: (1) foglalja össze az 5 legfontosabb mérőszámot, (2) írja le a 3 legjelentősebb változást a múlt hónaphoz képest, (3) adja meg a LEHETSÉGES okot (hipotézist) minden változáshoz – ne állítson pontos indokot. Ne találj ki számokat, csak használd az általam megadott adatokat. Adatok: [táblázat beillesztése]
A legjobb/rosszabb tartalomelemzés érdekében:
Vizsgálja meg a következő 15 bejegyzés teljesítményadatait: [táblázat beillesztése]. Válaszd ki a 3 legjobb és 3 leggyengébb posztot. Mindegyiknél: melyik mutató teljesített jobban/lemaradt, lehetséges ok (formátum, tárgy, időzítés) és 1 kivonat belőle. Csak hagyatkozzon a megadott adatokra.
A vezetői összefoglalóhoz (írásos jelentés):
Írjon egy vezetői összefoglalót (max. 250 szó) a következő elemzési jegyzetekből! Felépítés: (1) az időszak egymondatos lezárása, (2) a célhoz viszonyított állapot, (3) 3 kulcsfontosságú meglátás, (4) 3 ajánlás a következő időszakra. Egyszerű, döntésorientált nyelvezet; kis zsargon. Ne túlozzon, ne állítson olyan sikert, amelyre nincs adat. Megjegyzések: [beillesztés]
Az eltérés magyarázatához:
A hozzáférés ebben a hónapban 22%-kal csökkent. Lehetséges tényezők nálam: [adás gyakorisága, formátumváltás, ünnepi időszak, algoritmus...]. Generáljon 4 hipotézist, amelyek megmagyarázhatják ezt a csökkenést, és mindegyikhez írja be a „hogyan kell tesztelni” lépést. Ne adjon meg pontos okot; Jelölje be a 2 legvalószínűbbet.
Gyenge felszólítás / Erős felszólítás
Gyenge felszólítás:
Írja meg az e havi közösségi média jelentést.
Nincs adat, nincs cél; Az AI egy „jelentést” készít, amely tele van általános és esetleg kitalált számokkal.
Erőteljes felszólítás:
Az időszak célja: az interakció növelése. Alább láthatók az Instagram tényleges havi adatai (elérés, elköteleződési arány, mentések, követők, kattintások – múlt hónap + ebben a hónapban).Feladat: vezetői összefoglaló (max. 200 szó): az időszak végeredménye, státusz célonként, 3 betekintés (mindegyik adatvezérelt), 3 ajánlás. Adja meg az okokat hipotézisként! Ne térj el az általam megadott számoktól, ne találj ki új számokat. Adatok: [táblázat]
Másodszor, ellenőrizhető, döntésorientált jelentést készít, mert megadja a célt, a tényleges adatokat és a határt.
Vigyázat: A mesterséges intelligencia olyan számokat állíthat elő, amelyek nem léteznek az adattáblázatban, hogy "kiegészítse" azokat (például hozzáférési adatot generáljon, ha nem adott hozzáférést). Hasonlítsa össze a jelentésben szereplő összes számot a forrás irányítópultjával, mielőtt bemutatná. Egyetlen kitalált szám tönkreteszi az egész jelentés hitelességét.
három mini tok
1. eset. Egy kiskereskedelmi márka havi jelentése 6 oldalnyi nyers metrikai diagramot tartalmazott, és a vezetőség nem olvasta el. A mesterséges intelligencia segítségével egy 1 oldalas, döntés-orientált összefoglalóba redukálták az adatokat (következtetés + 3 betekintés + 3 ajánlás). A jelentést most elolvasták, és az ülésen 3 döntés született ebből az összefoglalóból. Az elkészítési idő 4 óráról 50 percre csökkent.
2. eset. Egy márka bemutatta a „15%-kal nőtt eladások” mondatot, amelyet az AI anélkül adott a menedzsmentnek a jelentéshez, hogy ellenőrizte volna; Az eladási adatokat azonban soha nem közölték, az AI kitalálta. A valóságban az eladások változatlanok voltak. A vezetőség rossz döntést hozott. Tanulság: párosítsa az egyes számokat a forrással.
3. eset: Egy kávézó az AI kezdeti kijelentésével fedte le az elérés csökkenését, miszerint "az algoritmus megváltozott"; Az igazi ok az volt, hogy a sugárzási frekvenciát felére csökkentették. Amikor tesztelték a hipotéziseket, ezt találták, és amikor növelték a gyakoriságot, az elérés felgyorsult. Tanulság: ne higgy az első „miértnek”, tesztelje a hipotéziseket.
Gyakori hibák
- Nyers metrikus öntés. Egy halom táblázat bemutatása a vezetőségnek, nem pedig betekintés és döntés.
- A hiúsági mérőszám imádása. Csak a kedvelőket/követőket nézi, és szem elől téveszti az üzleti célt.
- Nem ellenőrizték a számot. Az AI által kitalált számok beillesztése a jelentésbe.
- Az ok végleges kinyilvánítása. Az ok-okozati összefüggés összetévesztése és a rossz döntés meghozatala.
- Céltalan jelentéskészítés. A "növekedett/csökkent" magyarázata anélkül, hogy az időszak céljához kötné.
- A mentés/megosztás figyelmen kívül hagyása. Nem jelent nagy szándékú jelzéseket.
Jelentési gyakoriság és pontos összehasonlítási alap
A jó tudósítás nem csak a tartalomról szól, hanem a ritmusról is. A különböző döntések eltérő gyakorisággal kérnek jelentést: napi gyors áttekintés (nem történik-e valami baj), heti összefoglaló (mit ért el a tartalom) és havi stratégiai értékelés (célra értünk-e). Ha minden nap megpróbálunk minden jelentést elkészíteni, az időpocsékolás; állítsa be a frekvenciát a döntés sebességének megfelelően. A mesterséges intelligencia ezeket a jelentéseket gyorsan képes elkészíteni, ha ugyanazt az adatstruktúrát adja meg; Csak te döntöd el, hogy melyik döntésnek milyen ritmusra van szüksége.
Felmerül a helyes összehasonlítási alap kérdése is. Egy számnak önmagában nincs jelentése; csak referenciával összehasonlítva beszél. A „40 000 elérése” jó vagy rossz? Csak akkor tudod meg, ha összehasonlítod a múlt hónaphoz, az előző év azonos időszakához vagy egy célhoz. Legyen különösen óvatos a szezonalitás csapdájával: félrevezető egy kiskereskedelmi márka ünnepi megjelenését egy normál hónaphoz hasonlítani; A helyes összehasonlítás a tavalyi ünnepi szezon. Világosan mondja meg az AI-nak, hogy melyik alapot használja, amikor összehasonlításokat kér, és emlékeztesse a szezonális hatásra; ellenkező esetben félrevezető "növekedés" vagy "hanyatlás" történetet alkothat. A mutató hirtelen ugrása pedig nem mindig jár sikerrel: egyetlen vírusos tartalom vagy egy hirdetési kiadás átmenetileg megnövelheti az átlagot; Ne deklaráljon trendet anélkül, hogy kiválogatná.
Összefoglalva
Az Analytics a mérésről szól, a jelentéskészítés pedig arról, hogy döntést hozzon. A mesterséges intelligencia összefoglalja a nyers mutatókat, elmagyarázza az eltéréseket, és összefoglalót készít, így az órákat percekre csökkenti. De Ön megadja az adatokat, ellenőriz minden számot, és hipotézisként teszteli az oksági állításokat. Keresse az üzleti célhoz kötött mérőszámot, ne a hiúsági mutatót; Fejezd be a jelentést betekintéssel és ajánlással. A jó jelentés nem számokat mutat, hanem döntéseket sugall.
Pályázati feladat
Tegye egy táblázatba a közösségimédia-adatok (valós vagy kitalált) időszakát: elérés, elköteleződési arány, megtakarítások, követők számának növekedése, kattintások – a múlt hónapban és ebben a hónapban. Kérjen az AI-tól egy legfeljebb 200 szavas összefoglalót (következtetés + 3 betekintés + 3 javaslat, indoklás hipotézisként). Ellenőrizze a jelentésben szereplő minden számot a forrástáblázattal; Próbáljon meg elkapni legalább egy hamis/gyanús számot.
ellenőrző lista
- [ ] A jelentést az időszak céljának megfelelően készítettem.
- [ ] Valódi panelek adatait használtam.
- [ ] A hiúság mutatója helyett az üzleti célhoz kötött mérőszámra összpontosítottam.
- [ ] Kiemeltem a nagy szándékú jelzéseket, mint például a mentés/megosztás.
- [ ] A jelentésben szereplő összes számot ellenőriztem a forrással.
- [ ] Az okokat hipotézisként mutattam be és teszteltem.
- [ ] A jelentést betekintéssel és konkrét ajánlásokkal fejeztem be.