Daugelį metų smulkiojo verslo savininkams buvo teigiama, kad duomenys yra jų vertingiausias turtas. Tačiau būkime atviri: daugumai iš mūsų „duomenys“ yra tik netvarkingų CSV failų rinkinys, pusiau neveikiančios Excel formulės ir kaltės jausmas, kad neišnaudojame jų tinkamai. Iki šiol, jei norėdavote iš tikrųjų suprasti savo skaičius, turėdavote du pasirinkimus: praleisti keturiasdešimt valandų per savaitę skaičiuoklėse arba pasamdyti duomenų analitiką už £60,000 per metus. Nė vienas iš šių variantų nėra tvarus. Štai kodėl tinkamų AI įrankių duomenų analizei radimas, kuriuos smulkiojo verslo savininkai gali naudoti patys, yra didžiausias jūsų svertas šiais metais.
Savo veiklą vykdau visiškai be darbuotojų. Neturiu vyriausiojo duomenų pareigūno. Turiu AI protokolų rinkinį, kuris kiekvieną rytą peržiūri mano srautą, konversijas ir išlaidas. Noriu parodyti, kaip tai galite padaryti ir jūs. Jums nereikia statistikos mokslo laipsnio; jums tiesiog reikia žinoti, kurie įrankiai leidžia „kalbėtis“ su savo duomenimis paprasta kalba.
Skaičiuoklių spąstų pabaiga
💡 Norite Penny analizuoti jūsų verslą? Ji nustato, kuriuos vaidmenis AI gali pakeisti, ir sudaro etapinį planą. Pradėkite nemokamą bandomąją versiją →
Visi esame tai patyrę. Atidarote pagrindinę pardavimų sekimo lentelę, pamatote 4,000 duomenų eilučių ir iškart ją uždarote, kad nueitumėte pasidaryti dar vieną puodelį kavos. Problema nėra patys duomenys – problema yra sąsaja. Skaičiuoklės buvo sukurtos informacijai įrašyti, o ne įžvalgoms perteikti. Kai palyginate senąjį darbo būdą su į AI orientuotu požiūriu – kaip tai darome savo Penny prieš skaičiuokles gide – greičio ir aiškumo skirtumas yra stulbinantis.
Pasenusi duomenų analizė yra „traukimo“ sistema. Turite rankiniu būdu įsigilinti ir „ištraukti“ įžvalgą. AI paverčia tai „stūmimo“ sistema. Jūs užduodate klausimą, o įrankis pateikia jums atsakymą. Šis pokytis leidžia pereiti nuo klausimo „Kas nutiko?“ prie „Kodėl tai nutiko?“ ir „Ką turėčiau daryti toliau?“
Geriausi AI įrankiai savarankiškai duomenų analizei
Jei norite pakeisti brangią BI (verslo analitikos) programinę įrangą ar neetatinus konsultantus, rekomenduoju pradėti nuo šių įrankių. Kiekvienas iš jų leidžia įkelti failą ir iškart pradėti užduoti klausimus.
1. ChatGPT Plus (Advanced Data Analysis)
Tai prieinamiausias pradžios taškas daugumai verslo savininkų. Jei jau mokate už ChatGPT, jūsų kompiuteryje sėdi pasaulinio lygio duomenų mokslininkas. Galite įkelti savo pardavimų žurnalus, klientų atsiliepimus ar rinkodaros išlaidas ir tiesiog paklausti: „Kuris iš mano produktų turi didžiausią pelno maržą, atsižvelgiant į grąžinimo rodiklius?“ Jis fone parašys Python kodą, atliks analizę ir pateiks grafiką. Tai taip paprasta.
2. Claude 3.5 Sonnet (Artifacts)
Nors ChatGPT puikiai atlieka skaičiavimus, pastebėjau, kad Claude dažnai geriau atpažįsta kokybinių duomenų modelius. Jei turite tūkstančius klientų atsiliepimų ar pagalbos užklausų, Claude gali jas suskirstyti į kategorijas, nustatyti tris pagrindines priežastis, kodėl klientai išeina, ir netgi sukurti vaizdinį prietaisų skydelį naudodamas „Artifacts“ funkciją, kad parodytų tendencijas laikui bėgant.
3. Polymer
Jei norite ko nors, kas labiau primintų nuolatinį prietaisų skydelį, o ne pokalbių langą, Polymer yra puikus pasirinkimas. Jis naudoja AI, kad automatiškai paverstų jūsų skaičiuokles į paieškai pritaikytą, interaktyvią duomenų bazę. Tai puikiai tinka mažoms komandoms, kurioms reikia matyti duomenis realiuoju laiku be Tableau ar Power BI sudėtingumo. Pereidamos prie tokių efektyvių įrankių, daugelis įmonių pastebi didelį sutaupymą programinei įrangai, palyginti su griozdiškais verslo programų paketais.
4. Akkio
Ambingesniems verslo savininkams Akkio yra „no-code“ AI įrankis, specialiai sukurtas prognozuojamajai analitikai. Užuot tik žvelgę į praeitį, galite naudoti Akkio prognozuoti ateities rezultatus – pavyzdžiui, kurie potencialūs klientai greičiausiai sudarys sutartį arba kada prenumeratos klientas ketina nutraukti paslaugas.
Kaip susikurti savo duomenų valdymo strategiją
Norėdami maksimaliai išnaudoti šiuos įrankius, jums reikia proceso. Nemeskite duomenų bet kaip tikėdamiesi stebuklo. Vadovaukitės šiuo trijų žingsnių savarankišku planu:
1 žingsnis: Sutvarkykite savo duomenis (taisyklė „Šlamštas viduje – šlamštas išorėje“)
AI yra protingas, bet jis negali sutvarkyti skaičiuoklės, kurioje „Jungtinė Karalystė“ parašyta keturiais skirtingais būdais. Prieš įkeldami įsitikinkite, kad jūsų stulpeliai yra aiškiai pavadinti, o datos – vienodo formato. Kuo švaresni pradiniai duomenys, tuo tikslesnė bus įžvalga.
2 žingsnis: Užduokite konkrečius, veiksmams tinkančius klausimus
Venkite neaiškių užklausų, tokių kaip „Pasakyk man ką nors įdomaus apie šiuos duomenis“. Vietoj to būkite konkretūs. Klauskite: „Išskirk 10 % geriausių klientų pagal jų vertę per visą laikotarpį ir pasakyk, koks rinkodaros kanalas juos atvedė.“ Arba: „Žvelgiant į mano pridėtines išlaidas, kurios trys išlaidos per pastaruosius šešis mėnesius labiausiai padidėjo kaip pajamų procentas?“
3 žingsnis: Peržiūrėkite pasenusias išlaidas
Kai gausite įžvalgas, imkitės veiksmų. Dažnai duomenys parodys, kad mokate už žmogiškąsias paslaugas, kurios nebėra būtinos. Pavyzdžiui, daugelis mūsų klientų supranta, kad permokėjo už „mėnesines ataskaitas“ agentūroms. Kai patys galite sugeneruoti tas ataskaitas per 30 sekundžių, galite pasiekti milžinišką sutaupymą profesinėms paslaugoms, kurios anksčiau jūsų biudžete buvo laikomos savaime suprantamomis.
„Duomenų profesionalo“ realybė
Noriu būti tiesmukas: 90 % smulkiojo verslo poreikių žmogiškųjų duomenų analitikų era baigėsi. Jei jūsų įmonės pajamos nesiekia £10M, tikriausiai neturite tiek sudėtingų duomenų, kad reikėtų specialisto.
Jums buvo sakoma, kad duomenys yra „sudėtingi“, nes šis sudėtingumas saugo konsultantų ir programinės įrangos tiekėjų pelno maržas. Tai nebėra sudėtinga. Tai – pokalbis.
Jūsų pirmasis žingsnis
Nelaukite ketvirtinės apžvalgos. Šiandien pasirinkite vieną duomenų rinkinį – savo paskutinių 12 mėnesių Shopify pardavimus, Google Ads eksportą arba Stripe transakcijas. Įkelkite juos į AI įrankį ir paprašykite rasti vieną tendenciją, apie kurios egzistavimą nežinojote.
Kai tik pamatysite tą pirmąją įžvalgą, atsiradusią per kelias sekundes, baimė „nebūti duomenų žmogumi“ išnyks. Jūs ne tik sutaupysite pinigų analitikams; jūs įgausite aiškumo, reikalingo aplenkti konkurentus, kurie vis dar vargsta žiūrėdami į skaičiuokles. Ateitis priklauso efektyviems verslams, o efektyvumą užtikrina duomenys, kuriuos jie iš tikrųjų supranta.