Markkinointitiimi hankkii useita tekoälytyökaluja. Jokainen niistä voi luoda tekstiä, kuvia tai raportin. Kolmen kuukauden kuluttua kukaan ei kuitenkaan tiedä, kuinka paljon työtä on todellisuudessa jäänyt pois. Tilauksia, välilehtiä ja tarkistettavien tuotosten määrää on tullut lisää.
Minua tekoälyssä kiinnosti päinvastainen asia: halusin vähentää toistuvaa työtä. DreamROI-projektissa työskentelimme personoinnin ja datan ennusteiden parissa tekstin tuottamisen ohella. Tämä kokemus opetti erottamaan houkuttelevan demon prosessista, joka tuottaa yritykselle taloudellista hyötyä.
Kolme käyttötapaa, kolme erilaista edellytystä
Tuottaminen
Malli valmistelee tekstiä, kuvia, mainosversion, rungon tai yhteenvedon. Käyttöönotto on nopeaa, mutta kustannukset piilevät usein kehotteissa, tarkistuksissa ja korjauksissa. Hyöty kasvaa, kun malli toimii hyväksyttyjen materiaalien ja toistettavan muodon kanssa.
Automaatio
Järjestelmä yhdistää vaiheet: se ottaa lähdemateriaalin, luo luonnoksen, lähettää sen hyväksyttäväksi, julkaisee sen ja tallentaa tuloksen. Kaikessa tässä ei välttämättä tarvita tekoälyä. Arvo syntyy manuaalisen siirtämisen ja odottamisen poistamisesta.
Ennustaminen ja suositukset
Malli arvioi vastauksen todennäköisyyttä, järjestää tarjoukset tai valitsee seuraavan vaiheen. Se tarvitsee laadukasta historiaa, riittävästi signaaleja ja jatkuvan testauksen mahdollistavan tavan. Pienyritykselle tavallinen sääntö voi olla halvempi ja helpompi ymmärtää.
Näin tunnistat sopivan prosessin
Arvioi tehtävää kuuden kysymyksen avulla ennen työkalun valintaa:
- Kuinka usein tämä toistuu? Kerran vuodessa tehtävä tunti ei ole hyvä ehdokas monimutkaiseen integraatioon.
- Onko syöte samanlainen? Vakaa malli on parempi automaation kohde kuin joka kerta erilainen strateginen ongelma.
- Voimmeko tarkistaa tuloksen? Ilman laatukriteeriä emme voi tunnistaa parannusta.
- Mitä virhe maksaa? Sisäisen rungon kirjoitusvirhe ja kampanjan väärä hinta eivät ole sama riski.
- Onko meillä tarvittavat tiedot ja luvat? Rikkinäistä CRM-tietuetta ei pelasta älykkäämpi malli.
- Kuka vastaa siitä? Jonkun on valvottava ja päivitettävä työnkulkua sekä pystyttävä kytkemään se pois päältä.
Paras ehdokas toistuu usein, on suhteellisen vakaa, helposti mitattava ja virheen kustannus on pieni. Tyypillisiä esimerkkejä ovat hyväksytystä materiaalista tehtävien versioiden valmistelu, palautteen luokittelu tai säännöllisen raportin ensimmäisen luonnoksen luominen.
Missä tekoäly auttaa tavallisesti jo nyt
- Sisältö: rungot, versiot, muotomuutokset, haastattelujen yhteenvedot ja toimituksellinen kritiikki. Ilman omakohtaista kokemusta tuloksena on vain yleisyyksiä.
- Sähköpostimarkkinointi: hyväksyttyyn sisältöön perustuvat luonnokset, segmentointi ja suositukset, kun dataa on riittävästi. Lisätietoa on artikkelissa Tekoäly sähköpostimarkkinoinnissa.
- PPC: mainosversiot ja hakukyselyjen analyysi. Ihmisen on valvottava budjettia, mittaamista ja rajoja.
- Asiakaspalaute: suurten vastausmäärien lajittelu ja aiheiden ehdottaminen. Arkaluonteiset tiedot edellyttävät hyväksyttyä ympäristöä.
- Raportointi: valmistellun datan kommentointi ja poikkeamien löytäminen. Malli ei saa korvata lähdetaulukkoa tai keksiä puuttuvia arvoja.
- Sisäinen tietämys: hyväksytyn dokumentaation etsiminen. Hyöty riippuu ajantasaisista asiakirjoista ja käyttöoikeuksista.
Viisi kustannusta, joita demo ei näytä
1. Datan ja lähdemateriaalin valmistelu
Työkalu voi olla halpa, mutta luettelon puhdistaminen, kampanjanimien yhtenäistäminen tai asiakirjojen anonymisointi vie aikaa. Sisällytä tämä kustannus pilottiin.
2. Ihmisen tekemä tarkistus
Mitä kalliimpi virhe on, sitä kokeneemman tarkistajan tarvitset. Seniorin tunti voi maksaa enemmän kuin itse tuottaminen. Mittaa hyväksyntään kuluvaa aikaa, ei ensimmäisen luonnoksen valmistumista.
3. Integraatio ja ylläpito
Rajapinnat muuttuvat, käyttöoikeudet vanhenevat ja syötemuodot vaihtuvat. Ilman omistajaa oleva työnkulku lakkaa hitaasti toimimasta tai alkaa tuottaa virheitä.
4. Riippuvuus toimittajasta
Hinta, rajoitukset ja palveluehdot voivat muuttua. Tärkeässä prosessissa tarvitset datan viennin sekä suunnitelman käyttökatkon tai tuotteen lopettamisen varalle.
5. Maine ja yksityisyys
Yksi keksitty tapaustutkimus tai vuotanut asiakasasiakirja voi painaa enemmän kuin kuukausien pienet säästöt. Päätä etukäteen, mitä tietoja palveluun ei saa lähettää ja miten asiantuntijan hyväksyntää vaativa sisältö merkitään.
Näin rakennat pilotin, joka todistaa jotain
- Valitse yksi prosessi. Esimerkiksi asiantuntija-artikkelin muuttaminen uutiskirjeeksi ja kahdeksi julkaisuksi viikossa.
- Mittaa nykytila. Aika, korjausten määrä, virheprosentti ja liiketoimintamittari.
- Aseta rajat. Hyväksytyt lähteet, kielletyt väitteet, vaadittu tarkistus ja käytöstä poistaminen.
- Pidä vertailu. Tuota osa tuloksista alkuperäisellä menetelmällä tai vertaa samaa ajanjaksoa.
- Laske kaikki aika. Kehotteet, integraatio, tarkistus, korjaukset ja ylläpito.
- Päätä rajatun ajanjakson jälkeen. Jatka, säädä tai lopeta pilotti.
Vuosia sitten arvioin joillekin tehtäville merkittäviä ajansäästöjä. Nykyään en lupaisi yleispätevää prosenttiosuutta. Säästöt riippuvat syötteen laadusta, tehtävän toistuvuudesta, vaaditusta tarkkuudesta ja tarkistuksen kustannuksista. Rehellinen pilotti on vahvempi kuin vaikuttava arvio.
Milloin tekoäly kannattaa jättää sivuun
Älä ota sitä käyttöön vain siksi, että kilpailijat käyttävät sitä. Siinä ei ole järkeä harvinaisessa tehtävässä ilman selkeää lopputulosta, rikkinäisen datan prosessissa tai siellä, missä yritys ei voi osoittaa vastuuta virheestä. En delegoisi mallille strategista päätöstä brändin asemoinnista, hinnasta tai arkaluonteisesta asiakkaasta.
Korjaisin ensin myös mittaamisen. Ilman perustietoja yhteydenotoista et voi tietää, optimoiko tekoäly liiketoimintaa vai luoko se vain lisää sisältöä.
Ensimmäinen askel ei ole lisenssi
Valitse yksi toistuva markkinointiprosessi ja kartoita sen vaiheet. Kirjoita jokaisesta aika, syöte, tulos, virheet ja omistaja. Etsi vasta sen jälkeen, voisiko sääntö, integraatio, generatiivinen malli tai niiden yhdistelmä auttaa.
Käytännön tekstityössä jatka Tekoälyn tekstintuotannon työnkulkuun. Jos sisällön pitäisi toimia myös haussa, tutustu artikkeliin Näin pääset Googlen ja tekoälyn vastausten lähteeksi. Jos haluat laskea pilotin omalle prosessillesi, ota yhteyttä yhteydenottosivun kautta.