AI צריכה להכיר את העסק שלכם.

כלי AI מתקדמים זמינים היום למותגי צריכה רבים, וגם למתחרים שלהם. עצם הגישה לכלים האלה נותנת פחות יתרון ככל שיותר חברות משתמשות בהם.

מה שעשוי לעשות את ההבדל הוא מה שהמערכת כבר יודעת על העסק: אילו לקוחות כדאי לגייס, כמה אפשר להוציא בלי לפגוע ברווחיות, האם יש מספיק מלאי ומה אסור להבטיח בשם המותג. חשוב לא פחות לדעת מה נוסה ברבעון הקודם ולמה הצוות פסל אז המלצה שנראתה הגיונית.

הידע הזה מפוזר בדרך כלל בין דוחות, מסמכים, סוכנויות, גיליונות וכמה אנשים מנוסים. כשהמידע נשאר מפוצל, AI עלולה פשוט לתת תשובות מהר יותר על בסיס תמונה חלקית.

השכבה החסרה נמצאת בין המערכות.

פלטפורמת פרסום יכולה להראות שעלות גיוס הלקוח עלתה. היא לא יודעת לבדה אם העלייה סבירה לקבוצת לקוחות שחוזרת לקנות, מסוכנת למוצר עם רווחיות נמוכה או חסרת משמעות כרגע כי המוצר יאזל בשבוע הבא.

מערכת המסחר יכולה להראות שמספר ההזמנות גדל. כדי לדעת אם המבצע בנה ביקוש מתמשך, הקדים קניות מהחודש הבא או לימד לקוחות לחכות להנחה, צריך לחבר מידע נוסף.

כל כלי רואה חלק מהעסק. ההחלטה החשובה דורשת לרוב לחבר בין החלקים.

בדרך כלל, האנשים בצוות הם שמחברים בין המידע הזה. הם משווים דוחות ממערכות שונות, זוכרים חריגים ומשלימים פרטים שהדוחות לא מציגים. כשהם עמוסים, עוזבים או מחליפים ספק, חלק מהידע הזה עלול ללכת לאיבוד.

חמישה דברים שה-AI צריכה לדעת על העסק.

1. הגדרות

מי נחשב לקוח חדש? איך החזרות משתקפות בהכנסות? אילו עלויות נכללות בתרומה להזמנה? המלצה שאפשר לסמוך עליה צריכה להתחיל בהגדרה ברורה של מה נמדד ומה נשאר מחוץ לחישוב.

2. רווחיות ותזרים

כדי להעריך ביקוש צריך להכיר רווחיות, זמן החזר על ההשקעה, עלות הנחות ושילוח, סיכון מלאי ותזרים. ההמלצה ״להגדיל את הקמפיין״ מקבלת משמעות אחרת לגמרי כשכל הזמנה נוספת מכבידה על ההון החוזר.

3. כללי המותג

קול המותג, המיצוב, ההבטחות ללקוחות, עובדות המוצר, השפה החזותית וגבולות הטענות השיווקיות צריכים להשפיע על הבריף כבר בתחילת העבודה. בדיקה בסוף התהליך מגיעה לעיתים מאוחר מדי.

4. היסטוריית החלטות

תוצאה נעשית שימושית כשהיא נשמרת יחד עם ההשערה, הפעולה והתנאים שבהם התקבלה. בלעדיהם, החברה חוזרת ומגלה שרעיון מסוים עבד, אבל שוכחת אצל מי, מתי ולמה.

5. הרשאות

מערכת שימושית מבחינה בין עבודה שהיא רשאית להשלים, עבודה שהיא יכולה להכין ועבודה שדורשת אישור אנושי. תקציבים, שינויים מול לקוחות, טענות בסיכון גבוה ופעולות בלתי הפיכות צריכים גבולות מפורשים, מעקב ודרך חזרה כשאפשר.

הידע שנצבר הוא נכס של המותג.

בהתחלה, זה בעיקר חוסך זמן. הצוות לא צריך לאסוף שוב את אותם נתונים או להתווכח בכל ישיבה איזה מספר נכון.

בהמשך, גם העבודה בין התחומים משתפרת. סוכני AI, יישומים ואנשי צוות נעזרים באותן הגדרות ובהחלטות הקודמות. מה שנלמד מבדיקת קריאייטיב יכול לשנות את תכנון המדיה; מחסור במלאי יכול להוביל לעדכון הקמפיין; ושאלה שחוזרת בשירות הלקוחות יכולה להשפיע על בריף המוצר.

עם הזמן העסק בונה ידע שהמתחרים לא יכולים לקנות מן המדף: הבנה מסודרת של הדרך שבה המותג הזה צומח. זה ידע ייחודי שנצבר בעבודה, מעבר לספריית פרומפטים או למודל שזמין לכל חברה.

מתחילים מהחלטה אחת שחשוב לשפר.

קל להפוך את המשימה לפרויקט גדול של איחוד נתונים ולדחות את השימוש בהם עד שהכול מסודר. עדיף להתחיל בהחלטה אחת שרוצים לשפר, בעזרת המידע שאפשר להשיג עכשיו.

בחרו שאלה אחת שעולה לעסק כסף. זהו מה חייבים לדעת כדי לענות עליה, הגדירו את המדדים והוסיפו את מגבלות העסק והמותג. תעדו את ההחלטה, ואחרי הביצוע חברו את התוצאה להשערה שממנה יצאתם.

1. הגדירו את ההחלטה. מה ישתנה אם תהיה תשובה ברורה?
2. מפו את המידע. באילו מערכות ואצל מי בצוות נמצא המידע הדרוש?
3. קבעו גבולות. מה המערכת רשאית להמליץ, להכין או לבצע?
4. בצעו סבב עבודה אחד. שמרו את הפעולה, התוצאה ומה שנלמד.

לאחר מכן הרחיבו את החיבור לפי הצורך הבא. ידע שימושי נבנה סביב החלטות אמיתיות, גם כשהנתונים עדיין לא מסודרים באופן מושלם.

גם כשהכלים משתפרים ונעשים נגישים יותר, הידע על העסק נשאר חשוב. כדי להפיק ערך מ-AI לאורך זמן, מותגים צריכים לתעד את מה שלמדו, להנגיש אותו לעבודה השוטפת ולקבוע כללים ברורים לשימוש בו.