Kan AI automatisera din rapportering för marknadskampanjer?
Hämta siffrorna med hjälp av regler, låt AI skriva ett utkast till den förklarande texten och låt budgetbesluten ligga kvar hos en marknadsförare som kan läsa ett diagram.
Rapportering av marknadsföringskampanjer består mest av kopiering. Varje måndag exporterar någon siffror från annonsplattformarna, e-postverktyget och analysverktyget, klistrar in dem i ett kalkylblad och skriver tre rader om vad som ändrats. Sådan rapportering av kampanjresultat lämpar sig väl för automatisering av marknadsrapporter, eftersom indata är strukturerade och stegen aldrig varierar. AI kommer in först i slutet för att skriva ett utkast till förklaringen, och även där avgör en marknadsförare vad siffrorna betyder och vad som ska göras utifrån dem. Börja med att enas om definitionerna innan du automatiserar en enda export.
Vad varje steg behöver
01● Standardautomatisering
Hämta siffrorna från varje kanal
Ett schemalagt arbetsflöde samlar in kostnader, visningar, klick, leads och konverteringar från varje plattform via dess anslutning eller API och lägger dem i en tabell med samma definitioner varje vecka. Ingen bedömning krävs, så ingen AI behövs.
⛨Skriv ner definitionen av varje mätvärde och dess källa, och synliggör misslyckade datahämtningar istället för att rapportera gamla siffror utan förvarning.
02● Standardautomatisering
Kontrollera och stäm av datan
Regler jämför de hämtade totalsummorna med plattformarnas instrumentpaneler, kontrollerar datumintervall och valutor och flaggar luckor eller dubbletter. De flesta meningsskiljaktigheter kring rapporter börjar med ett dataproblem, inte ett tolkningsproblem.
⛨Ange tröskelvärden för vad som räknas som en avvikelse och meddela en person när ett sådant värde nås.
03● Standardautomatisering
Uppdatera översiktspanelen och rapporten
Marknadsföringsöversikten och kampanjrapportmallen fylls i automatiskt från den avstämda tabellen, så alla ser samma siffror. Layouten är fast; bara uppgifterna ändras.
⛨Använd en enda gemensam källa för rapporten och versionshantera mallen så att ändringar görs medvetet.
04● Lämpligt för AI
Skriv ett utkast till en förklarande text utifrån siffrorna
AI skriver en kort sammanfattning av vad som förändrats, vilka kampanjer som drev förändringen och vad som är värt att titta närmare på, baserat enbart på siffrorna i rapporten. Att omvandla en tabell till läsbara meningar är en avgränsad uppgift.
⛨Begränsa modellen till rapportens data och låt den markera varje orsaksförklaring som en hypotes snarare än ett konstaterande.
05● Mänsklig granskning
Granska innan det når intressenter
En marknadsförare läser utkastet, korrigerar beskrivningen av sådant som siffrorna inte visar, till exempel en lansering, en prisändring eller ett spårningsproblem, och skickar rapporten i sitt eget namn.
⛨Spara en logg över vad som ändrades i utkastet; återkommande korrigeringar tyder på att data eller ett mätvärde saknas.
06● Behåll hos människor
Bestäm vad som ska ändras
Att omfördela budget, pausa en kampanj eller starta ett test är ett beslut om pengar och prioriteringar. Rapporten ger beslutsunderlaget; en person fattar beslutet.
⛨Dokumentera beslut intill de siffror som låg till grund för dem, så att du nästa månad kan kontrollera om besluten gav önskat resultat.
Ett vettigt första experiment
Automatisera datainhämtningen och avstämningen för en kanal och kör rapporten parallellt med den manuella rapporten i en månad. Räkna avvikelserna mellan de två och notera hur lång tid den manuella versionen fortfarande tog. Lägg först därefter till AI:s förklarande text för den kanalen.
Fällan att undvika
Att automatisera inklistringen innan man har enats om vad ett lead är. En instrumentpanel som uppdateras automatiskt utifrån inkonsekventa definitioner presenterar felaktiga siffror som säkra varje vecka.
Frågor teamen ställer
Vilka verktyg behöver vi för automatisering av marknadsföringsrapportering?
Ett arbetsflödesverktyg eller en rapporteringsanslutning som kan anropa dina plattformar enligt schema, en plats att lagra samlade data, som ett datalager eller ett välstrukturerat kalkylblad, och en översiktspanel som visar dem. Många team har redan det mesta av detta i sin analys- eller marknadsföringsplattform. Lägg till ett AI-steg för den förklarande texten först när siffrorna är tillförlitliga, eftersom en välformulerad sammanfattning av felaktiga data är värre än ingen sammanfattning.
Kan AI förklara varför kampanjprestanda förändrades?
Den kan beskriva vad som förändrats och föreslå troliga orsaker utifrån de data den ser, till exempel förändrade utgifter eller minskad klickfrekvens i en kampanj. Den kan inte se prisändringen, konkurrentens lansering eller den trasiga spårningstaggen. Behandla AI:s förklaringar som hypoteser som marknadsföraren får bekräfta eller avfärda, och märk dem så i rapporten så att läsarna inte misstar en gissning för ett konstaterat resultat.
Hur vet vi att de automatiskt framtagna siffrorna är korrekta?
Stäm av dem mot plattformens totalsummor vid varje körning, varna vid avvikelser och fortsätt med den manuella rapporten under en period så att du kan jämföra. De flesta fel beror på datumintervall, tidszoner, valuta och attribueringsinställningar, så kontrollera dem särskilt. Publicera definitionerna av mätetalen intill instrumentpanelen. När någon ifrågasätter en siffra ska svaret gå att slå upp, inte behöva debatteras.
Vägledning med exempel på arbetsflöden från Arcgent. Varje företag behöver en egen bedömning. Inga påståenden om integrationer eller besparingar har verifierats för dina system.