Ieguvumi:
- Spēja atšķirt metriku (sasniedzamība, iesaistīšanās, izaugsme, reklāmguvums) un izvairīties no iedomības metrikas lamatas
- Spēja pārveidot neapstrādātus rādītājus uz lēmumu orientētā kopsavilkumā ar mākslīgo intelektu un pārbaudīt katru skaitli ar avotu
- Spēja izskaidrot novirzes ar hipotēzēm un saistīt ieskatu ar konkrētiem ieteikumiem
Bez sociālo mediju pārvaldības "mērīšanas" daļas pārējie staigātu akli. Analytics, konta un satura veiktspējas uzraudzība ar skaitļiem; Ziņošana ir par šo skaitļu pārvēršanu jēgpilnā stāstā un lēmumā. Kļūda, ko pieļauj lielākā daļa komandu, ir simtiem metriku no informācijas paneļiem (“patīk uz augšu, uz leju”) administratoram tādus, kādi tie ir; tā kā vadītājs vēlas ieskatu un lēmumu, nevis skaitļus: "Kas notika, kāpēc tas notika, kas mums jādara?" AI ir ļoti spēcīgs šajā transformācijā: tas apkopo neapstrādātus rādītājus, izskaidro novirzes, interpretē tendences un sagatavo kopsavilkuma projektu. Bet AI neredz jūsu datus; Jums ir jāiesniedz tai pareizie dati pareizajā formātā, jāapstiprina katrs izvadītais skaitlis un jāpārbauda tā cēloņsakarības apgalvojumi.
Kurš rādītājs par ko liecina?
Metrikas grupēšana pēc mērķa palīdz nošķirt “svarīgus skaitļus” no “iedomīgiem skaitļiem”. Sasniedzamības rādītāji (sasniedzamība, seanss) norāda, cik cilvēku esat sasniedzis; mijiedarbības metrika (patīk, komentāri, kopīgošana, saglabāšana, mijiedarbības līmenis) norāda, cik lielu uzmanību saturs piesaista; izaugsmes rādītāji (sekotāju palielināšana) konta paplašināšana; reklāmguvumu metrika (klikšķis, saites klikšķis, izpārdošana, atlaides kods) parāda uzņēmējdarbības rezultātu. Visbīstamākais slazds ir iedomības metrika: skaitļi, kas izklausās jauki, bet kuriem ir mazs sakars ar biznesa mērķi (piemēram, tīrs sekotāju skaits). Lēmumam ir jābūt balstītam uz metriku, kas saistīta ar uzņēmējdarbības mērķi.
Metrikas grupa
piemērs
Ko tas stāsta?
slazds
Piekļuve
Sasniedzamība, iespaids
redzamība
Var būt liela sasniedzamība, bet nav mijiedarbības
mijiedarbība
Iesaistīšanās līmenis, ietaupiet
Satura kvalitāte/iesaistīšanās
Patīk ≠ izpārdošana
izaugsmi
Neto sekotāju pieaugums
Konta paplašināšana
Viltus/atlīdzības sekotāji uzbriest
Pārvēršana
Klikšķi, pārdošana, koda izpirkšana
biznesa rezultāts
Attiecināšana ir sarežģīta
Padoms. Saglabāt un kopīgot ir daudz vērtīgāki signāli nekā atzīmes Patīk; jo lietotājs atrada saturu "vajadzīgs nākotnē" vai "vērts parādīt kādam citam". Savā pārskatā izceliet šos “augsta nolūka” rādītājus, nevis atzīmes “Patīk”.
Soli pa solim: no analītikas līdz vadības ziņošanai
- Atcerieties mērķi. Kāds bija šī perioda mērķis (sasniedzamība, iesaistīšanās, pārdošana)? Pārskats ir izveidots šim nolūkam.
- Izvelciet pareizos datus. Iegūstiet faktiskos datus par periodu no platformas informācijas paneļiem (Insights, Analytics, Studio).
- Notīriet un konfigurējiet. Ievietojiet datus, ko sniegsiet AI organizētā tabulā; Nav personas datu.
- Apkopojiet un komentējiet. Lūdziet AI, lai iegūtu metrikas kopsavilkumu + novirzes aprakstu + labāko/vājāko satura analīzi.
- Pārbaudi cēloņsakarību. Uztveriet AI apgalvojumus, kas "palielināti sakarā ar" kā hipotēzēm; apstipriniet.
- Izlemiet. Pārvērtiet katru ieskatu ieteikumā un nākamā perioda mērķī.
- Pārbaudiet un iesniedziet. Salīdziniet katru atskaites numuru ar avota informācijas paneli un pēc tam uzrādiet pārvaldniekam.
Četras kopējamas veidnes
Metrikas kopsavilkums un ieskats:
Zemāk ir šī mēneša sociālo mediju dati (reāli, no informācijas paneļa). Mērķi šajā periodā: [vārti]. Uzdevums: (1) apkopojiet 5 populārākos rādītājus, (2) aprakstiet 3 ievērojamākās izmaiņas salīdzinājumā ar iepriekšējo mēnesi, (3) norādiet IESPĒJAMO iemeslu (hipotēzi) katrai izmaiņai — nepretendējiet uz precīzu iemeslu. Neizdomājiet skaitļus, vienkārši izmantojiet manis sniegtos datus. Dati: [ielīmēt tabulu]
Lai iegūtu labāko/sliktāko satura analīzi:
Pārbaudiet šo 15 ziņu veiktspējas datus: [ielīmēt tabulu]. Izvēlieties 3 labākos un 3 vājākos amatus. Katram: kura metrika bija labāka/atpalika, iespējamais iemesls (formāts, tēma, laiks) un 1 izņēmums no tā. Vienkārši paļaujieties uz sniegtajiem datiem.
Kopsavilkumam (rakstiskajam ziņojumam):
Uzrakstiet kopsavilkumu (maks. 250 vārdi) no tālāk norādītajām analīzes piezīmēm. Struktūra: (1) viena teikuma noslēgums par periodu, (2) statuss attiecībā pret mērķi, (3) 3 galvenās atziņas, (4) 3 ieteikumi nākamajam periodam. Vienkārša, uz lēmumiem orientēta valoda; mazs žargons. Nepārspīlē, nepretendē uz panākumiem, par kuriem nav datu. Piezīmes: [ielīmēt]
Lai izskaidrotu novirzes:
Šomēnes piekļuve ir samazinājusies par 22%. Mani iespējamie faktori: [raidīšanas biežums, formāta maiņa, brīvdienu periods, algoritms...]. Izveidojiet 4 hipotēzes, kas varētu izskaidrot šo samazināšanos, katrai ierakstiet soli "kā pārbaudīt". Nenorādiet precīzu iemeslu; Atzīmējiet 2, visticamāk.
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāja uzvedne:
Uzrakstiet šī mēneša sociālo mediju ziņojumu.
Nav datu, nav mērķa; AI veido “pārskatu”, kas ir pilns ar vispārīgiem un, iespējams, izdomātiem skaitļiem.
Spēcīga uzvedne:
Perioda mērķis: mijiedarbības palielināšana. Tālāk ir sniegti Instagram faktiskie mēneša dati (sasniedzamība, iesaistes līmenis, ietaupījumi, sekotāji, klikšķi — pagājušajā mēnesī + šajā mēnesī).Uzdevums: kopsavilkums (maks. 200 vārdi): perioda iznākums, statuss pēc mērķa, 3 ieskati (katrs ir balstīts uz datiem), 3 ieteikumi. Norādiet iemeslus kā hipotēzes. Neatkāpieties no manis norādītajiem skaitļiem, neizdomājiet jaunus skaitļus. Dati: [tabula]
Otrkārt, tas veido pārbaudāmu, uz lēmumiem orientētu ziņojumu, jo tas sniedz mērķi, faktiskos datus un robežu.
Uzmanību: AI var izveidot skaitļus, kas neeksistē jūsu datu tabulā, lai tos "pabeigtu" (piem., ģenerētu piekļuves skaitli, ja neesat piešķīris piekļuvi). Pirms prezentācijas salīdziniet katru pārskatā iekļauto ciparu ar avota informācijas paneli. Viens izdomāts skaitlis iznīcina visa ziņojuma ticamību.
trīs mini futrāļi
1. gadījums. Mazumtirdzniecības zīmola ikmēneša pārskatā bija 6 lapas ar neapstrādātu metrikas diagrammu, un vadība to nelasīja. Viņi samazināja datus, izmantojot AI, 1 lappuses uz lēmumu orientētā kopsavilkumā (secinājums + 3 ieskati + 3 ieteikumi). Ziņojums tagad ir nolasīts, un no šī kopsavilkuma izriet 3 sanāksmē pieņemtie lēmumi. Gatavošanas laiks samazināts no 4 stundām līdz 50 minūtēm.
2. gadījums. Zīmols piedāvāja teikumu "pārdošanas apjoms palielinājās par 15%, ko AI pievienoja ziņojumam vadībai, to nepārbaudot; Tomēr pārdošanas dati nekad netika sniegti, AI tos izdomāja. Patiesībā pārdošanas apjomi bija nemainīgi. Vadība pieņēma nepareizu lēmumu. Nodarbība: saskaņojiet katru numuru ar avotu.
3. gadījums. Kafejnīca aptver savu sasniedzamības samazināšanos ar sākotnējo AI paziņojumu, ka "algoritms ir mainījies"; Patiesais iemesls bija tas, ka apraides frekvence tika samazināta uz pusi. Pārbaudot hipotēzes, viņi to atklāja, un, palielinot biežumu, sasniedzamība pieauga. Mācība: neticiet pirmajam "kāpēc", pārbaudiet hipotēzes.
Biežas kļūdas
- Neapstrādāta metriskā ieliešana. Izklājlapu kaudzes prezentēšana vadībai, nevis ieskatu un lēmumu pieņemšana.
- Iedomības metrikas pielūgšana. Skatoties tikai uz patīkamajiem/sekotājiem un aizmirstot par biznesa mērķi.
- Netiek pārbaudīts numurs. AI izveidoto skaitļu ievietošana ziņojumā.
- Galīgi paziņojot iemeslu. Kļūdaina korelācija ar cēloņsakarību un nepareiza lēmuma pieņemšana.
- Nemērķtiecīga ziņošana. Paskaidrojot "palielināts/samazināts", nesaistot to ar perioda mērķi.
- Saglabāšanas/koplietošanas ignorēšana. Neziņo par augsta nolūka signāliem.
Pārskatu biežums un precīza salīdzināšanas bāze
Labas atskaites nav tikai saturs, bet arī ritms. Pieņemot dažādus lēmumus, tiek pieprasīti ziņojumi ar atšķirīgu biežumu: ikdienas ātrs apskats (vai kaut kas nav kārtībā), iknedēļas kopsavilkums (ko saturs paveica) un ikmēneša stratēģiskais novērtējums (vai mēs sasniedzam mērķi). Mēģinājums katru dienu sagatavot katru ziņojumu ir laika izšķiešana; pielāgojiet frekvenci atbilstoši lēmuma pieņemšanas ātrumam. AI var ātri izveidot visus šos pārskatus, ja piešķirat tai vienādu datu struktūru; Jūs vienkārši nosakāt, kuram lēmumam ir vajadzīgs kāds ritms.
Ir arī jautājums par pareizu salīdzināšanas bāzi. Skaitlim vien nav nozīmes; runā tikai tad, ja salīdzina ar atsauci. Vai “Sasniedziet 40 000” ir labi vai slikti? Jūs zināt tikai tad, ja to salīdzina ar pagājušo mēnesi, to pašu periodu pagājušajā gadā vai mērķi. Esiet īpaši uzmanīgs no sezonalitātes slazdiem: mazumtirdzniecības zīmola svētku sasniegumu salīdzināšana ar parastu mēnesi ir maldinoša; Pareizais salīdzinājums ir tā pati brīvdienu sezona pagājušajā gadā. Skaidri pasakiet AI, kuru bāzi izmantot, pieprasot salīdzinājumus, un atgādiniet par sezonālo ietekmi; pretējā gadījumā tas var radīt maldinošu "izaugsmes" vai "pagrimuma" stāstu. Un pēkšņs metrikas lēciens ne vienmēr ir veiksmīgs: viens vīrusu saturs vai reklāmas izdevumi uz laiku var palielināt vidējo rādītāju; Nedeklarējiet tendenci, to neizšķirot.
Rezumējot
Analytics ir mērīšana, bet pārskatu veidošana ir pārvēršana lēmumā. AI apkopo neapstrādātus rādītājus, izskaidro atšķirības un sagatavo kopsavilkuma projektu, samazinot stundas līdz minūtēm. Bet jūs sniedzat datus, pārbaudāt katru skaitli un pārbaudāt cēloņsakarības apgalvojumus kā hipotēzes. Meklējiet metriku, kas saistīta ar uzņēmējdarbības mērķi, nevis iedomības metriku; Pabeidziet ziņojumu ar ieskatu un ieteikumu. Labs ziņojums neuzrāda skaitļus, bet gan ierosina lēmumus.
Lietojumprogrammas uzdevums
Ievietojiet tabulā sociālo mediju datu periodu (reālu vai izdomātu): sasniedzamība, iesaistes līmenis, ietaupījumi, sekotāju pieaugums, klikšķi — pagājušajā mēnesī un šajā mēnesī. Lūdziet AI kopsavilkumu, kas nepārsniedz 200 vārdus (secinājums + 3 ieskati + 3 ieteikumi, iemesli kā hipotēzes). Pārbaudiet katru atskaites numuru, salīdzinot ar avota tabulu; Mēģiniet noķert vismaz vienu viltotu/aizdomīgu numuru.
kontrolsaraksts
- [ ] Pārskatu veidoju atbilstoši perioda mērķim.
- [ ] Es izmantoju datus no reāliem paneļiem.
- [ ] Es koncentrējos uz metriku, kas saistīta ar uzņēmējdarbības mērķi, nevis uz iedomības metriku.
- [ ] Es izcēlu signālus ar lielu nolūku, piemēram, saglabāt/kopīgot.
- [ ] Es pārbaudīju katru pārskatā iekļauto numuru, norādot avotu.
- [ ] Iemeslus izklāstīju kā hipotēzes un pārbaudīju.
- [ ] Es pabeidzu ziņojumu ar ieskatu un konkrētiem ieteikumiem.