ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ: ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਇਨਸਾਈਟ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ

ਲਾਭ:

• ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਪਹੁੰਚ, ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ, ਵਿਕਾਸ, ਪਰਿਵਰਤਨ) ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਵਿਅਰਥ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਜਾਲ ਤੋਂ ਬਚਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਨਾਲ ਕੱਚੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ-ਮੁਖੀ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦੇ ਨਾਲ ਭਟਕਣਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਠੋਸ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਸਮਝ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ "ਮਾਪ" ਹਿੱਸੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਬਾਕੀ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਚੱਲ ਰਹੇ ਹੋਣਗੇ. ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਖਾਤੇ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਨੰਬਰਾਂ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ; ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਇਹਨਾਂ ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਕਹਾਣੀ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਜੋ ਗਲਤੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਉਹ ਹੈ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਤੋਂ ਸੈਂਕੜੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ("ਪਸੰਦ ਕਰੋ, ਹੇਠਾਂ ਪਹੁੰਚੋ") ਐਡਮਿਨ ਨੂੰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੈਨੇਜਰ ਸੂਝ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਨੰਬਰ ਨਹੀਂ: "ਕੀ ਹੋਇਆ, ਇਹ ਕਿਉਂ ਹੋਇਆ, ਸਾਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?" AI ਇਸ ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ: ਇਹ ਕੱਚੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਭਟਕਣਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸੰਖੇਪ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ AI ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦਾ; ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਦੇਣ, ਇਸਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਕਾਰਨ ਦੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਕਿਹੜਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਕੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ?

ਉਦੇਸ਼ ਅਨੁਸਾਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ ਸਮੂਹ ਕਰਨਾ "ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਖਿਆਵਾਂ" ਨੂੰ "ਵਿਅਰਥ ਨੰਬਰਾਂ" ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਹੁੰਚ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਪਹੁੰਚ, ਪ੍ਰਭਾਵ) ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨੇ ਲੋਕਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚੇ ਹੋ; ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਪਸੰਦ, ਟਿੱਪਣੀਆਂ, ਸ਼ੇਅਰ, ਸੇਵ, ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ ਦਰ) ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਮੱਗਰੀ ਕਿੰਨਾ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਦੀ ਹੈ; ਵਿਕਾਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਫਾਲੋਅਰ ਵਾਧਾ) ਖਾਤੇ ਦਾ ਵਿਸਥਾਰ; ਪਰਿਵਰਤਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਕਲਿੱਕ, ਲਿੰਕ ਕਲਿੱਕ, ਵਿਕਰੀ, ਛੂਟ ਕੋਡ) ਕਾਰੋਬਾਰ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਜਾਲ ਵਿਅਰਥ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਹੈ: ਉਹ ਨੰਬਰ ਜੋ ਚੰਗੇ ਲੱਗਦੇ ਹਨ ਪਰ ਵਪਾਰਕ ਟੀਚੇ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸਬੰਧ ਰੱਖਦੇ ਹਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਨੁਯਾਈਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧ ਸੰਖਿਆ)। ਫੈਸਲਾ ਵਪਾਰਕ ਟੀਚੇ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਸਮੂਹ

ਉਦਾਹਰਨ

ਇਹ ਕੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ?

ਜਾਲ

ਪਹੁੰਚ

ਪਹੁੰਚ, ਪ੍ਰਭਾਵ

ਦਿੱਖ

ਪਹੁੰਚ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਰ ਕੋਈ ਗੱਲਬਾਤ ਨਹੀਂ

ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦਰ, ਬਚਾਓ

ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ/ਰੁਝੇਵੇਂ

ਪਸੰਦ ≠ ਵਿਕਰੀ

ਵਾਧਾ

ਨੈੱਟ ਫਾਲੋਅਰਜ਼ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ

ਖਾਤੇ ਦਾ ਵਿਸਥਾਰ

ਜਾਅਲੀ/ਇਨਾਮ ਦੇ ਪੈਰੋਕਾਰ ਵਧਦੇ ਹਨ

ਪਰਿਵਰਤਨ

ਕਲਿੱਕ, ਵਿਕਰੀ, ਕੋਡ ਰੀਡੈਂਪਸ਼ਨ

ਕਾਰੋਬਾਰ ਦਾ ਨਤੀਜਾ

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ

ਸੁਝਾਅ: ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ ਪਸੰਦਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਕੀਮਤੀ ਸੰਕੇਤ ਹਨ; ਕਿਉਂਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ "ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦਾ" ਜਾਂ "ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣ ਯੋਗ" ਸਮੱਗਰੀ ਮਿਲੀ। ਆਪਣੀ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ "ਉੱਚ ਇਰਾਦੇ" ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰੋ, ਪਸੰਦ ਨਹੀਂ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਤੱਕ

1. ਟੀਚਾ ਯਾਦ ਰੱਖੋ. ਇਸ ਮਿਆਦ (ਪਹੁੰਚ, ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ, ਵਿਕਰੀ) ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਸੀ? ਇਸ ਮੰਤਵ ਲਈ ਰਿਪੋਰਟ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
2. ਸਹੀ ਡਾਟਾ ਖਿੱਚੋ. ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ (ਇਨਸਾਈਟਸ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਸਟੂਡੀਓ) ਤੋਂ ਮਿਆਦ ਦਾ ਅਸਲ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।
3. ਸਾਫ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਸੰਗਠਿਤ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਜੋ ਡੇਟਾ ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ ਦੇਵੋਗੇ ਉਸਨੂੰ ਪਾਓ; ਕੋਈ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ।
4. ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਟਿੱਪਣੀ. AI ਨੂੰ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸਾਰਾਂਸ਼ + ਵਿਵਹਾਰ ਵਰਣਨ + ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ/ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਪੁੱਛੋ।
5. ਟੈਸਟ ਦੇ ਕਾਰਨ. AI ਦੇ "ਵਧੇ ਹੋਏ" ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਜੋਂ ਮੰਨੋ; ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
6. ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਸੂਝ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਅਤੇ ਅਗਲੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਟੀਚੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ।
7. ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰੋ। ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਦੀ ਸਰੋਤ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਮੈਨੇਜਰ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸੰਖੇਪ + ਸੂਝ ਲਈ:

ਹੇਠਾਂ ਇਸ ਮਹੀਨੇ ਦਾ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਡੇਟਾ ਹੈ (ਅਸਲ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਤੋਂ)। ਮਿਆਦ ਲਈ ਟੀਚਾ: [ਟੀਚਾ]। ਕਾਰਜ: (1) ਚੋਟੀ ਦੇ 5 ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿਓ, (2) ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ ਤੋਂ 3 ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ, (3) ਹਰੇਕ ਤਬਦੀਲੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਕਾਰਨ (ਕਲਪਨਾ) ਦਿਓ — ਕਿਸੇ ਸਹੀ ਕਾਰਨ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਨਾ ਕਰੋ। ਨੰਬਰ ਨਾ ਬਣਾਓ, ਸਿਰਫ਼ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਡੇਟਾ: [ਪੇਸਟ ਟੇਬਲ]

ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ/ਬੁਰਾ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ:

ਇਹਨਾਂ 15 ਪੋਸਟਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: [ਪੇਸਟ ਟੇਬਲ]। 3 ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਤੇ 3 ਸਭ ਤੋਂ ਕਮਜ਼ੋਰ ਪੋਸਟਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਲਈ: ਇਹ ਕਿਹੜਾ ਮਾਪਦੰਡ ਪਛੜ ਗਿਆ/ਪਿਛੜ ਗਿਆ, ਸੰਭਾਵੀ ਕਾਰਨ (ਫਾਰਮੈਟ, ਵਿਸ਼ਾ, ਸਮਾਂ), ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ 1 ਦੂਰੀ। ਸਿਰਫ਼ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ।

ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸੰਖੇਪ ਲਈ (ਲਿਖਤੀ ਰਿਪੋਰਟ):

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੋਟਸ ਤੋਂ ਇੱਕ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸੰਖੇਪ (ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ 250 ਸ਼ਬਦ) ਲਿਖੋ। ਬਣਤਰ: (1) ਮਿਆਦ ਦਾ ਇੱਕ-ਵਾਕ ਸਿੱਟਾ, (2) ਟੀਚੇ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਸਥਿਤੀ, (3) 3 ਮੁੱਖ ਸੂਝ, (4) ਅਗਲੀ ਮਿਆਦ ਲਈ 3 ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ। ਸਰਲ, ਨਿਰਣਾਇਕ ਭਾਸ਼ਾ; ਛੋਟਾ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ. ਅਤਿਕਥਨੀ ਨਾ ਕਰੋ, ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਨਾ ਕਰੋ ਜਿਸ ਲਈ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਨੋਟ: [ਪੇਸਟ]

ਭਟਕਣ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ:

ਇਸ ਮਹੀਨੇ ਪਹੁੰਚ 22% ਘੱਟ ਹੈ। ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਸੰਭਾਵੀ ਕਾਰਕ ਹਨ: [ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ, ਫਾਰਮੈਟ ਤਬਦੀਲੀ, ਛੁੱਟੀ ਦੀ ਮਿਆਦ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ...]। 4 ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਬਣਾਓ ਜੋ ਇਸ ਗਿਰਾਵਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਹਰੇਕ ਲਈ "ਕਿਵੇਂ ਟੈਸਟ ਕਰੀਏ" ਕਦਮ ਲਿਖੋ। ਕੋਈ ਸਹੀ ਕਾਰਨ ਨਾ ਦਿਓ; ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ 2 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਇਸ ਮਹੀਨੇ ਦੀ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖੋ।

ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਟੀਚਾ ਨਹੀਂ; AI ਇੱਕ "ਰਿਪੋਰਟ" ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਨੰਬਰਾਂ ਨਾਲ ਭਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਮਿਆਦ ਦਾ ਟੀਚਾ: ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ। ਹੇਠਾਂ Instagram ਦਾ ਅਸਲ ਮਹੀਨੇ ਦਾ ਡੇਟਾ ਹੈ (ਪਹੁੰਚ, ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦਰ, ਸੇਵਜ਼, ਫਾਲੋਅਰਜ਼, ਕਲਿੱਕ — ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ + ਇਸ ਮਹੀਨੇ)। ਕਾਰਜ: ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸੰਖੇਪ (ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ 200 ਸ਼ਬਦ): ਮਿਆਦ ਦਾ ਨਤੀਜਾ, ਟੀਚੇ ਦੁਆਰਾ ਸਥਿਤੀ, 3 ਸੂਝ (ਹਰੇਕ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਏ ਗਏ), 3 ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ। ਕਾਰਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਜੋਂ ਦਿਓ। ਮੇਰੇ ਦਿੱਤੇ ਨੰਬਰਾਂ ਤੋਂ ਭਟਕ ਨਾ ਜਾਓ, ਨਵੇਂ ਨੰਬਰ ਨਾ ਬਣਾਓ। ਡੇਟਾ: [ਸਾਰਣੀ]

ਦੂਜਾ, ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ, ਨਿਰਣਾਇਕ ਰਿਪੋਰਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਟੀਚਾ, ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸੀਮਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ: AI ਉਹਨਾਂ ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਡੇਟਾ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ "ਪੂਰਾ" ਕਰਨ ਲਈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਤਾਂ ਇੱਕ ਪਹੁੰਚ ਚਿੱਤਰ ਤਿਆਰ ਕਰੋ)। ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੇ ਸਰੋਤ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨਾਲ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਦੀ ਸਿਰ ਤੋਂ ਸਿਰ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਬਣਾਇਆ ਨੰਬਰ ਪੂਰੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਤਬਾਹ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ.

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1. ਇੱਕ ਰਿਟੇਲ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਰਿਪੋਰਟ ਕੱਚੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਚਾਰਟ ਦੇ 6 ਪੰਨਿਆਂ ਦੀ ਸੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਇਸਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ AI ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ 1-ਪੰਨਿਆਂ ਦੇ ਫੈਸਲੇ-ਮੁਖੀ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ (ਸਿੱਟਾ + 3 ਸੂਝ + 3 ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ)। ਰਿਪੋਰਟ ਹੁਣ ਪੜ੍ਹੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਮੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ 3 ਫੈਸਲੇ ਇਸ ਸੰਖੇਪ ਤੋਂ ਆਏ ਹਨ। ਤਿਆਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ 4 ਘੰਟੇ ਤੋਂ ਘਟ ਕੇ 50 ਮਿੰਟ ਹੋ ਗਿਆ।

ਕੇਸ 2. ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨੇ "ਵਿਕਰੀ ਵਿੱਚ 15% ਦਾ ਵਾਧਾ" ਵਾਕ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜੋ AI ਨੇ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, AI ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਇਆ. ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਿਕਰੀ ਫਲੈਟ ਸੀ. ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਨੇ ਗਲਤ ਫੈਸਲਾ ਲਿਆ ਹੈ। ਪਾਠ: ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਦਾ ਮੇਲ ਕਰੋ।

ਕੇਸ 3. ਇੱਕ ਕੈਫੇ ਨੇ AI ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿਆਨ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਕਿ "ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ"; ਅਸਲ ਕਾਰਨ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਅੱਧੀ ਰਹਿ ਗਈ ਸੀ। ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇਹ ਪਾਇਆ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ, ਤਾਂ ਪਹੁੰਚ ਵਧ ਗਈ. ਸਬਕ: ਪਹਿਲੇ "ਕਿਉਂ" 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾ ਕਰੋ, ਪਰੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਕੱਚਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਡੋਲ੍ਹ. ਸਮਝ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਦਾ ਢੇਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ।
• ਵਿਅਰਥ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਪੂਜਾ. ਸਿਰਫ਼ ਪਸੰਦਾਂ/ਫਾਲੋਅਰਜ਼ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰਨਾ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਗੁਆਉਣਾ।
• ਨੰਬਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ.
• ਕਾਰਨ ਦਾ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਲਾਨ ਕਰਨਾ। ਕਾਰਣ-ਕਾਰਨ ਲਈ ਗਲਤ ਸਬੰਧ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਗਲਤ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ।
• ਅਣ-ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ. ਇਸ ਨੂੰ ਮਿਆਦ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਜੋੜੇ ਬਿਨਾਂ "ਵਧਿਆ/ਘਟਿਆ" ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ।
• ਸੇਵਿੰਗ/ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠ ਕਰਨਾ। ਉੱਚ ਇਰਾਦੇ ਵਾਲੇ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ।

ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਅਤੇ ਸਹੀ ਤੁਲਨਾ ਅਧਾਰ

ਚੰਗੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਸਿਰਫ਼ ਸਮੱਗਰੀ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਤਾਲ ਬਾਰੇ ਵੀ ਹੈ। ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਫੈਸਲੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀਜ਼ 'ਤੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਤੁਰੰਤ ਨਜ਼ਰ (ਕੀ ਕੁਝ ਗਲਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ), ਇੱਕ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ ਸੰਖੇਪ (ਸਮੱਗਰੀ ਨੇ ਕੀ ਕੀਤਾ), ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਰਣਨੀਤਕ ਮੁਲਾਂਕਣ (ਕੀ ਅਸੀਂ ਨਿਸ਼ਾਨੇ 'ਤੇ ਹਾਂ)। ਹਰ ਰੋਜ਼ ਹਰ ਰਿਪੋਰਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਰਬਾਦੀ ਹੈ; ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਗਤੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰੋ. AI ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕੋ ਡੇਟਾ ਬਣਤਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ; ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਿਸ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਕਿਸ ਤਾਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਸਹੀ ਤੁਲਨਾ ਅਧਾਰ ਦਾ ਮੁੱਦਾ ਵੀ ਹੈ। ਇਕੱਲੇ ਨੰਬਰ ਦਾ ਕੋਈ ਅਰਥ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ; ਕਿਸੇ ਹਵਾਲੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ 'ਤੇ ਹੀ ਬੋਲਦਾ ਹੈ। ਕੀ "40,000 ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣਾ" ਚੰਗਾ ਜਾਂ ਮਾੜਾ ਹੈ? ਤੁਸੀਂ ਉਦੋਂ ਹੀ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ, ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਦੀ ਉਸੇ ਮਿਆਦ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਟੀਚੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਮੌਸਮੀ ਜਾਲ ਤੋਂ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ: ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਚੂਨ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਤਿਉਹਾਰੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਆਮ ਮਹੀਨੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ; ਸਹੀ ਤੁਲਨਾ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਉਸੇ ਛੁੱਟੀਆਂ ਦੇ ਸੀਜ਼ਨ ਦੀ ਹੈ। ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪੁੱਛਣ ਵੇਲੇ ਕਿਹੜਾ ਅਧਾਰ ਵਰਤਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਮੌਸਮੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਓ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ "ਵਿਕਾਸ" ਜਾਂ "ਨਿਘਾਰ" ਕਹਾਣੀ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਛਾਲ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਫ਼ਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ: ਵਾਇਰਲ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਜਾਂ ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਪਨ ਖਰਚ ਅਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਔਸਤ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਨੂੰ ਛਾਂਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਰੁਝਾਨ ਦਾ ਐਲਾਨ ਨਾ ਕਰੋ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮਾਪਣ ਬਾਰੇ ਹੈ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। AI ਕੱਚੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸੰਖੇਪ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਘੰਟਿਆਂ ਨੂੰ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਕਾਰਨਾਂ ਦੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਵਪਾਰਕ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਵਿਅਰਥ ਮੈਟ੍ਰਿਕ; ਸੂਝ ਅਤੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰੋ. ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਰਿਪੋਰਟ ਨੰਬਰ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੀ, ਇਹ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਡੇਟਾ (ਅਸਲੀ ਜਾਂ ਕਾਲਪਨਿਕ) ਦੀ ਮਿਆਦ ਰੱਖੋ: ਪਹੁੰਚ, ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦਰ, ਬਚਤ, ਅਨੁਯਾਈ ਵਾਧਾ, ਕਲਿੱਕ — ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ ਅਤੇ ਇਸ ਮਹੀਨੇ। AI ਤੋਂ ਅਧਿਕਤਮ 200 ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸੰਖੇਪ ਲਈ ਪੁੱਛੋ (ਸਿੱਟਾ + 3 ਸੂਝ + 3 ਸੁਝਾਅ, ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਜੋਂ ਕਾਰਨ)। ਸਰੋਤ ਸਾਰਣੀ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ; ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਜਾਅਲੀ/ਸ਼ੱਕੀ ਨੰਬਰ ਫੜਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਮਿਆਦ ਦੇ ਟੀਚੇ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਰਿਪੋਰਟ ਬਣਾਈ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਅਸਲ ਪੈਨਲਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਵਰਤਿਆ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਵਿਅਰਥ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਪਾਰਕ ਟੀਚੇ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ।
• [] ਮੈਂ ਸੇਵ/ਸ਼ੇਅਰ ਵਰਗੇ ਉੱਚ ਇਰਾਦੇ ਵਾਲੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ।
• [ ] ਮੈਂ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਕਾਰਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਸੂਝ ਅਤੇ ਠੋਸ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ।