Da bi vedel, ali ti umetna inteligenca dejansko prihrani čas za marketing, izmeri celotno nalogo — od prazne strani do objave — pred in po, in prištej čas urejanja in popravljanja, ne le pisanja osnutka. Pogosta napaka je merjenje samo hitrega dela: “umetna inteligenca je napisala to e-poštno sporočilo v 30 sekundah.” A če nato porabiš 40 minut za popravljanje njenih dejanskih napak in odstranjevanje generičnega ubesedovanja, je iskrena številka 40 minut, ne 30 sekund. Resnično prihranjen čas je tvoj stari čas od začetka do konca minus tvoj novi čas od začetka do konca, vključno z vsakim urejanjem. Ta članek pokaže, kako to pravilno izmeriti, zakaj ti naivna različica laže in kaj storiti, ko številke pravijo, da umetna inteligenca pri določeni nalogi ne prihrani časa.

Zakaj je to vprašanje pomembnejše, kot se sliši

Večina lastnikov trgovin uvede umetno inteligenco na občutek — “to se zdi hitreje” — in nikoli ne preveri. To je problem, ker umetna inteligenca resnično prihrani veliko časa pri nekaterih nalogah in te tiho stane časa pri drugih, in občutek ju ne loči. Pisanje osnutka je vedno hitro in se vedno zdi kot zmaga. Ali je celotna naloga postala hitrejša, je popolnoma odvisno od tega, koliko čiščenja je potrebovala, čiščenje pa je v tistem trenutku nevidno.

Za vitko ekipo so ure omejitev, v katero trči cel posel. Če ne moreš ločiti, katere rabe umetne inteligence dejansko sprostijo ure, se ne moreš odločiti, kje se opreti in kje ustaviti. Merjenje spremeni občutek v odločitev.

Zakaj je “zdi se hitreje” napačna mera

Občutek hitrosti prihaja iz stopnje pisanja osnutka, pisanje osnutka pa je del, ki ga umetna inteligenca opravi najhitreje in najbolj vidno. Gledaš, kako se celotno e-poštno sporočilo pojavi v sekundah, in tvoji možgani to shranijo kot “umetna inteligenca = hitro.” A ta trenutek je najmanj reprezentativen del naloge.

Dve stvari, ki ju občutek prezre. Prvič, davek na urejanje: čas, potreben za kritično branje izhoda, ujetje tega, kar je zgrešila, in prepisovanje tega, kar zveni kot e-poštno sporočilo vsake druge trgovine. Pri nalogi, kjer je osnutek umetne inteligence 90 % uporaben, je ta davek majhen in umetna inteligenca zmaga na veliko. Pri nalogi, kjer je osnutek samozavestno napačen ali čisto generičen, lahko davek preseže to, kar bi stalo pisanje od začetka. Drugič, čas za pripravo: učenje orodja, pisanje ukaza, ponovno ustvarjanje, ko prvi izhod zgreši. To je resničen čas, ki ga zgodba o “30 sekundah” izpusti.

Iskrena ocena je torej, da se časovni vpliv umetne inteligence močno razlikuje glede na nalogo, in edini način, da to veš, je, da izmeriš celotno nalogo, vključno z dolgočasnimi deli. Občutek tega ne zmore. Štoparica zmore.

Kje čas dejansko odteka

Puščanje se skriva v vrzeli med zaznanim in resničnim prihranjenim časom. Recimo, da verjameš, da ti umetna inteligenca prihrani uro na e-poštno sporočilo. Svoj teden zgradiš okoli te vere in prevzameš več kampanj. A pri sporočilih, polnih izdelkov, umetna inteligenca vseskozi izumlja specifikacije in trditve, ki jih moraš preverjati vrstico za vrstico, in resnični prihranek je deset minut, ne šestdeset. Zdaj si se preveč obvezal na podlagi številke, ki je bila petkrat preveč optimistična, in teden razpade.

Drugo puščanje je bolj prikrito: prihranjen čas, ki pride na račun kakovosti. Če umetna inteligenca prepolovi tvoj čas za e-poštno sporočilo, a se tvoja stopnja odjave plazi navzgor, ker je besedilo postalo pusto, nisi prihranil časa — sposodil si si ga na račun prihodnjega zdravja seznama. Resnično merjenje mora ohranjati kakovost konstantno. Hitreje šteje le, če je izhod vsaj tako dober.

Kako to pravilno izmeriti

Ne potrebuješ programske opreme. Potrebuješ štoparico in iskrenost za dva tedna.

1. Izberi 3–5 ponavljajočih se nalog, ki jih dejansko počneš — pisanje e-poštnega sporočila za kampanjo, pisanje osnutkov zadev, gradnja zaporedja, povzemanje mnenj, prilagoditev kampanje za SMS. Meri po vrsti naloge, ker je vpliv umetne inteligence popolnoma različen pri vsaki.

2. Izmeri celotno nalogo na oba načina. Za vsako nalogo zabeleži čas od začetka do konca, ko jo počneš po starem (brez umetne inteligence), od prazne strani do objavljeno-in-odobreno. Nato zabeleži čas od začetka do konca z umetno inteligenco in — to je del, ki ga ljudje preskočijo — vključi vsako minuto urejanja, preverjanja dejstev, ponovnega ustvarjanja in popravljanja. Ura se ustavi, ko je pripravljeno za objavo, ne ko se pojavi osnutek.

3. Zabeleži tudi izid glede kakovosti. Zapiši, ali je različica umetne inteligence delovala vsaj tako dobro — stopnja odprtja, stopnja klikov, odjave ali le tvoja iskrena ocena, ali je bila v skladu z znamko. Prihranek časa s slabšim izhodom ni prihranek.

4. Izračunaj resnično prihranjen čas na nalogo. Stari čas minus novi čas. Naredi to po vrsti naloge, ne kot eno zmešano številko, ker zmes skrije resnico. Običajno boš ugotovil, da umetna inteligenca zmaga na veliko pri nekaterih (prvi osnutki, ustvarjanje idej, povzetki pregledov) in komaj pomaga ali izgublja pri drugih (karkoli potrebuje veliko preverjanja dejstev ali zelo specifičen glas).

5. Odloči se po nalogi, ne globalno. Umetno inteligenco obdrži tam, kjer je resnični prihranek velik in kakovost ostaja. Opusti jo ali spremeni način uporabe tam, kjer je prihranek majhen ali kjer je davek na urejanje visok. To je celotna korist merjenja — omogoča ti, da si selektiven namesto vse-ali-nič.

Konkreten primer, kako naivna številka laže

Osnutek promocijskega e-poštnega sporočila napišeš z umetno inteligenco v na videz dveh minutah. Zdi se kot 55-minutni prihranek v primerjavi z običajno uro.

Nato dejansko izmeriš celotno nalogo. Osnutek je res vzel dve minuti. A porabil si 15 minut za urejanje glasu, 12 minut za preverjanje treh trditev o izdelkih (ena je bila napačna) in 8 minut za ponovno ustvarjanje uvoda, ker je bil prvi generičen. Resnično skupaj: 37 minut. Tvoj stari način: 60. Resnični prihranek: 23 minut. Še vedno zmaga — a manj kot polovica tega, kar se je zdelo, in če bi svoj teden načrtoval okoli “55 minut prihranka na sporočilo,” bi se ogromno preobvezal. Pri drugačnem sporočilu, večinoma pripovedovanju brez trditev za preverjanje, je osnutek umetne inteligence potreboval le rahlo urejanje in resnični prihranek je bil bliže 45 minutam. Isto orodje, dvakratni prihranek, ker je bila naloga drugačna. (Ponazoritveni primer — tvoje naloge in časi bodo drugačni; izmeri svoje.)

Kaj spremljati skozi čas

Ko enkrat opraviš izhodiščno meritev, ohranjaj lahek stalen pregled.

• Resnično prihranjen čas na vrsto naloge, pregledan približno vsak mesec. Številke se premaknejo, ko postaneš boljši pri pisanju ukazov in ko se naloge spreminjajo.
• Kakovost skupaj s časom, vedno v paru. Spremljaj odjave, stopnje klikov in skladnost z znamko pri delu s pomočjo umetne inteligence, da časovna zmaga nikoli ne skrije izgube kakovosti.
• Skupne marketinške ure na teden. Bistvo vsega tega je manj ur ali več izpisa v istih urah. Če se tvoje skupne ure niso premaknile in izpis ni narasel, ti orodje dejansko ne pomaga, ne glede na številke na nalogo.
• Kje si nehal uporabljati umetno inteligenco. Vodi zapis nalog, pri katerih si jo opustil. Ta seznam je resnična ugotovitev, ne neuspeh — to si ti, ki si selektiven.

Ta meritev je iskren protipol celotnega procesa. Če gradiš sistem v kako zgraditi marketinški proces spletne trgovine s pomočjo umetne inteligence, je to način, kako preveriš, da se vsaka stopnja dejansko izplača. In razlog, zakaj je prihranjen čas sploh pomemben za majhno trgovino — tekmovanje na obsegu — je opisan v kako lahko umetna inteligenca pomaga majhnim ekipam spletnih trgovin tekmovati.

Ohrani kakovost znotraj meritve, ne zunaj nje

Ker je to najlažje spustiti, povej naravnost: časovna meritev, ki prezre kakovost, je brez vrednosti. Past hitro-a-slabše je resnična in se pokaže tedne pozneje kot utrujenost seznama. Ko zabeležiš prihranek časa, zabeleži, ali je izhod zdržal. Če nisi prepričan, kako to dosledno presojati, izhode preženi skozi kontrolni seznam kakovosti umetne inteligence v marketingu spletne trgovine in kako pregledati e-poštno besedilo spletne trgovine, ustvarjeno z umetno inteligenco. Prihranjen čas z ohranjeno kakovostjo je edina številka, ki šteje.

Kako se Omnisend prilega meritvi

Del tvojega časa od začetka do konca je stopnja objave — spravljanje odobrene vsebine v zaporedje ali kampanjo in ven skozi vrata. Tudi ta stopnja je merljiva in prav tu osredotočeno orodje spremeni številko. V svojih trgovinah uporabljam Omnisend, potem ko sem ga preizkusil proti Klaviyu, in razlog, zakaj sodi v razpravo o času, je, da je stopnja priprave — povezovanje osnutka v sproženo, segmentirano zaporedje prek e-pošte in SMS — dovolj hitra, da ne poje nazaj časa, ki ga je umetna inteligenca prihranila pri pisanju osnutka.

To je poanta, ki jo je vredno izmeriti: če tvoje orodje za pošiljanje naredi stopnjo objave počasno in zamudno, lahko povsem izniči prihranek pri pisanju osnutka. Ko meriš svoj proces, to stopnjo izmeri iskreno. Omnisend je partner Shopimation prek partnerskega programa in ga priporočam iz vsakodnevne uporabe; brezplačni paket je dovolj, da izmeriš svoj lasten čas stopnje objave, preden se zavežeš.

Iskrena omejitev: merjenje dokaže, ali umetna inteligenca prihrani čas pri tvojih nalogah. Ne more počasne naloge narediti hitre — nekaj marketinškega dela resnično ne bi smelo biti prehitro ali sploh predano umetni inteligenci, in naloga meritve je, da ti pove, katero.

Tvoj naslednji korak

Izberi svoje tri najpogostejše marketinške naloge in vsako ta teden izmeri na oba načina — vključno z vsako minuto urejanja. Verjetno boš ugotovil, da je umetna inteligenca ogromna zmaga pri eni, obrobna pri drugi in izguba pri tretji, in to je natanko ugotovitev, ki jo želiš. Nato te rezultate vpelji nazaj v svoj proces z kako zgraditi marketinški proces spletne trgovine s pomočjo umetne inteligence.