Tekoälyn rooli mittauksessa ja raportoinnissa

Mittareiden seuranta on perinteisesti ollut hidasta ja työlästä. Tiedot on pitänyt kerätä järjestelmästä, siirtää taulukkoon, laskea suhdelukuja, ja tehdä kuukauden lopussa raportti. Tekoäly muuttaa tämän huomattavasti, mutta vain tietyiltä osin. Käydään läpi kolme tehtävää, joissa tekoäly auttaa oikeasti, ja kolme tehtävää, joissa sen rooli on harhaanjohtava. Ensimmäinen oikea auttamiskohta: tiedon keruu ja yhdistäminen. Jos tietosi ovat asiakkuudenhallintajärjestelmässä, sähköpostilaatikossa, kalenterissa ja tapaamismuistiinpanoissa, niiden yhdistäminen on aikaa vievää käsityötä. Tekoäly osaa lukea näitä rinnakkain ja koota niistä yhteenvedon. Voit pyytää sitä kertomaan, kuinka monta asiakaskontaktia teit viime viikolla kanavittain — sähköposti, puhelu, tapaaminen, viestiketjut — ja jakamaan ne uusiin ja olemassa oleviin kontakteihin. Tämä on parin minuutin työ, joka olisi käsin tehtynä tunnin tai useamman. Toinen oikea auttamiskohta: poikkeamien tunnistaminen. Jos sinulla on kahdenkymmenen myyjän tiimi ja seuraat heidän viikoittaisia mittareita, manuaalinen vertailu on hidasta. Tekoäly osaa katsoa lukuja ja kertoa, kenen tulokset poikkeavat tilastollisesti merkittävästi muista, ja missä suunnassa. Tämä antaa sinulle huomion kohdistuspisteen ilman että tarvitsee katsoa kaikkia. Kolmas oikea auttamiskohta: kirjallisen raportin luonnostelu. Kuukauden lopussa pitää usein kirjoittaa parin sivun raportti johdolle. Tekoäly osaa muuttaa numerot ja keskustelutiivistelmät sujuvaksi tekstiksi. Tämä on yhden tunnin työn muuttuminen viidentoista minuutin tarkistustyöksi. Ensimmäinen harhaanjohtava käyttö: mittareiden valinta. Jos pyydät tekoälyä keksimään hyviä myyntimittareita, saat sen tilastollisesti todennäköisimmän vastauksen, joka on yhdistelmä kaikkia kirjoja, joita malli on lukenut. Tämä lista on yleensä geneerinen eikä sovellu sinun liiketoimintaasi. Mittareiden valinta on liiketoimintapäätös, joka pitää tehdä strategiasta käsin. Toinen harhaanjohtava käyttö: poikkeamien tulkinta. Vaikka tekoäly tunnistaa että myyjä X:n vastausprosentti on tippunut, se ei tiedä miksi. Syy voi olla huono kohderyhmä, vaikea ajanjakso, henkilökohtainen tilanne tai jokin täysin muu asia. Jos tekoäly ehdottaa toimenpidettä poikkeaman korjaamiseksi, sen ehdotus on tilastollinen arvaus, ei tieto. Tulkinta on aina ihmisen vastuulla. Kolmas harhaanjohtava käyttö: kauniiden raporttien tuottaminen ongelman peittämiseksi. Tekoäly tuottaa hyvältä kuulostavia raportteja huonostakin lukudatasta. Jos raportin teksti kuulostaa myönteiseltä mutta luvut ovat huonoja, raportin lukija saattaa muodostaa virheellisen kuvan tilanteesta. Tämä on erityinen riski, kun johto seuraa raportteja luottavaisesti eikä katso tarkkaan alla olevia lukuja. Käytännön työnkulku tekoälyn kanssa: anna sille tarkka tehtävä, kuten kokoa nämä luvut yhteen kanavittain ja kerro kolme suurinta poikkeamaa edellisestä viikosta. Älä pyydä tee minulle viikoittainen raportti. Mitä rajatumpi pyyntö, sitä luotettavampi vastaus. Yksi mainitsemisen arvoinen periaate: säilytä raporttisi tekoälyltä saamana tekstinä erillään lukutiedoista. Lukutiedot ovat totuus, raporttiteksti on sen tulkinta. Jos lukutieto muuttuu, raportti on uusittava. Älä lähetä raporttitekstiä eteenpäin tarkistamatta lukuja sen takana — etenkin kun raporttia luetaan johdolle tai asiakkaalle.

Kokeile nyt

Mikä on hyvä esimerkki tekoälyn käytöstä raportoinnissa?

Tallenna edistymisesi ja oma oppimisyhteenvetosi