Svaki račun na micali.online za mjesec dana nakupi stotine brojki. Ko je pogledao vašu stranicu za rezervacije i odakle je došao. Ko je otvorio detalje termina i više se nije vratio. Koji termini su se popunili, koji su ostali prazni, ko nije došao i ko je rezervisao pet puta zaredom. Te brojke možete pogledati u Statistici. Ali same po sebi vam brojke neće reći šta s njima uraditi u ponedjeljak ujutro, kad imate klijenta ispred sebe, a ne tabelu.
Zato smo u micali.online dodali AI savjetnika. Obično jednom sedmično prođe kroz vaš račun, izračuna sve što se u njemu dogodilo u posljednjih 30 dana, uporedi to s prethodnim mjesecom i s ostalim računima na platformi, i pošalje vam 3 do 5 konkretnih preporuka kako da dobijete više rezervacija. Svaka preporuka ima broj koji ju je pokrenuo, razlog, korake i link na ekran na kojem ćete uraditi prvi od njih. U aplikaciji je pronalazite pod nazivom Savjeti za vaše poslovanje.
U ovom članku pokazat ćemo šta tačno savjetnik računa, zašto je iza svake preporuke matematika, a ne dojam, zašto svaki prijedlog prije slanja pročita čovjek, i kako izgledaju preporuke koje su već dobili prvi vlasnici računa.
Šta savjetnik vidi
Savjetnik radi s prozorom od 30 dana i jednako dugim prozorom prije njega, kako bi mogao razlikovati odstupanje od trenda. Iz vašeg računa pravi snimak osam oblasti:
- Posjećenost javne stranice: broj ljudi, odakle su došli (Facebook, Instagram, Google, direktan link, plaćena reklama), s kojeg uređaja, na kojem jeziku i na koju stranicu su ušli prvo.
- Lijevak rezervacija: koliko je ljudi vidjelo listu, koliko je otvorilo detalje termina ili usluge, koliko je počelo rezervaciju, koliko se prijavilo i koliko je rezervaciju završilo.
- Popunjenost svakog događaja i svakog termina: prazni termini, puni termini, prosječan broj popunjenih mjesta i to koji dan i sat u sedmici vam najbolje funkcionišu.
- Dolazak i plaćanja: ko je došao, ko nije došao, koliko je rezervacija ostalo bez zabilješke i koliko neplaćenih rezervacija imate u narednih sedam dana.
- Posjetioci: ko rezerviše ponovo, ko još nikad nije rezervisao, ko se nije javio 60 dana i ko vam dolazi redovno, ali nema pretplaćeni paket.
- Pretplaćeni paketi: šta ističe u narednih dvije sedmice, šta je isteklo bez obnove i šta čeka na odobrenje.
- Komunikacija: neodgovorene poruke od posjetilaca, neuspjeli emailovi, postavljeni podsjetnici i upitnici.
- Profil: dužina opisa, kategorija, web stranica, društvene mreže, kontakt. Dakle ono što posjetilac prvo vidi.
Kako od brojki nastaju signali
Tu je srž cijele stvari. Snimak računa ne čita AI, nego skup od preko dvadeset determinističkih detektora. Svaki od njih traži jedan konkretan obrazac, i kad ga pronađe, stvori signal zajedno s brojkama koje ga dokazuju. Nekoliko primjera onoga što se računa ispod haube:
Brzi izlasci. Pri svakom prikazu liste mjerimo koliko dugo je posjetilac na njoj ostao. Ako ode za manje od deset sekundi, računamo to kao brzi izlazak. Kad tako ode više od polovine ljudi, lista im nije rekla zašto bi trebali kliknuti dalje.
Lijevak po koracima. Pratimo prelazak s detalja termina na započetu rezervaciju, na prijavu i na završetak. Svaki korak ima vlastiti omjer. Posjetioce pritom dijelimo na one koji su došli s plaćene reklame i na organske, kako bismo vidjeli da li reklama dovodi ljude koji zaista rezervišu, ili samo klikaju.
Najbolji i najgori termini u sedmici. Svaki održani termin svrstamo u ćeliju dan u sedmici × sat i za svaku ćeliju izračunamo prosječan broj popunjenih mjesta. Ćelije s najmanje dva termina poredamo, pa savjetnik tako može reći da vam četvrtak u 19:00 u prosjeku donosi tri popunjena mjesta, a petak u 8:00 nijedno.
Prazni termini i stepen popunjenosti. Za svaki događaj upoređujemo broj održanih termina s brojem praznih. Ako je prazna ostala barem polovina od pet i više termina, riječ je o jakom signalu. Ako su se termini popunjavali, ali u prosjeku ispod 30 % kapaciteta, riječ je o slabijem signalu s drugačijom preporukom.
Rezervacije u posljednji čas. Iz razlike između kreiranja rezervacije i početka termina računamo prosječnu vremensku prednost. Kad više od 40 % ljudi rezerviše manje od 24 sata unaprijed, ima smisla drugačije planirati podsjetnike i promociju.
Nedolazak. Iz zabilježene prisutnosti računamo udio ljudi koji su rezervisali, a nisu došli. Iznad 20 % to je signal koji se povezuje s nedostajućim podsjetnikom prije termina ili s nedostajućim linkom za plaćanje.
Pragovi su namjerno konzervativni. Signal znači „vrijedno je jedne rečenice“, a ne „statistički je sigurno“. A kod malog broja podataka detektor radije šuti nego da preporučuje na osnovu tri posjete.
Poređenje s cijelom platformom
Većina brojki bez poređenja nema nikakav značaj. Da li je 3 % prelaska s detalja termina na rezervaciju loš rezultat? To se ne može reći bez toga da znate šta postižu drugi. Zato savjetnik pri svakom pokretanju izračuna medijane cijele platforme za ključne omjere: brze izlaske s liste, jednostranične posjete, prelazak s detalja na rezervaciju, stepen popunjenosti termina i udio zabilježene prisutnosti. U medijane ulaze samo računi s dovoljnom posjećenošću, kako ih ne bi iskrivili novi ili gotovo nekorišteni računi.
Poređenje ima još jednu posljedicu, na kojoj mnogo insistiramo. Ako vaš račun ima slab prelazak s detalja na rezervaciju, ali jednako slab ga ima cijela platforma, problem nije u vašem opisu termina. Problem je u našoj stranici za rezervacije. Takav signal vam se nikad neće prikazati kao preporuka. Umjesto toga završi na stolu našeg tima kao povratna informacija o proizvodu. Savjetnik dakle ne traži samo šta možete poboljšati vi, nego i šta moramo poboljšati mi.
U poređenje ulaze isključivo zbirni medijani. Nijedan račun ne vidi brojke drugog računa, a vaše preporuke sadrže samo vaše vlastite podatke. Drugi računi su u njima prisutni samo kao jedan broj: medijan s kojim se upoređujete.
Gdje ulazi AI, a gdje ne
Jezički model u ovom sistemu ništa ne računa. Dobije snimak računa, listu signala s brojkama koje ih dokazuju i medijane platforme, a njegov zadatak je da od toga napiše razumljive preporuke. Pravila su stroga: svaka preporuka se mora oslanjati na jedan konkretan signal, smije koristiti samo brojke koje postoje u snimku i upućivati samo na ekrane s dozvoljene liste. Rezultat modela zatim prolazi kontrolu. Preporuka bez signala, s izmišljenom brojkom ili s linkom van liste odbacuje se prije nego što je iko vidi.
Zahvaljujući tome svaku rečenicu u preporuci možemo pratiti unatrag do broja iz kojeg je nastala. Kad savjetnik napiše da je „373 ljudi došlo s reklame i nijedan nije počeo rezervaciju“, to nije procjena. To je red iz snimka vašeg računa.
Svaka preporuka prolazi kroz čovjeka
Čak i uz stroga pravila vrijedi da model može napisati rečenicu koja je brojčano tačna, a ipak nespretna. Zato se svako pokretanje savjetnika završava kao prijedlog koji pročita neko iz našeg tima. Preporuke može urediti, odobriti ili odbiti. Tek odobrene preporuke se prevode na jezik vašeg računa i šalju. Niko ne bi trebao remetiti jutarnji čas na osnovu automatski generisanog teksta koji niko nije pročitao.
Ovaj korak nas košta vremena, ali ne želimo ga preskočiti. micali.online koriste studiji i firme na 31 jeziku, a savjet koji je studiju joge u Bratislavi potpuno jasan, muzičkoj školi u Varšavi može biti neupotrebljiv. Čovjek u petlji je razlog zašto stojimo iza naših preporuka.
Kako to izgleda kod vas
Kada su preporuke spremne, administratori računa dobiju email i notifikaciju u aplikaciji. Na glavnoj stranici računa pojavljuje se kartica Savjeti za vaše poslovanje. Svaki savjet ima:
- obojenu tačku prema važnosti, od informativne do hitne, i zelenu kod pozitivnog signala, kada vam nešto ide dobro i isplati se na tome graditi dalje,
- Zašto: jednu do tri rečenice s brojkama koje su pokrenule savjet,
- Šta uraditi: dva do četiri koraka, u aplikaciji i van nje, na primjer koji događaj urediti, kome poslati email ili šta promijeniti u reklami,
- jednu rečenicu o tome šta će se realno poboljšati,
- dugme Otvori, koje vas vodi direktno na ekran na kojem ćete uraditi prvi korak.
Kod svakog savjeta možete kliknuti na Gotovo, Sakrij ili Nije korisno. Riješeni savjeti nestaju s kartice, a vaš odgovor se vraća nama. Savjet koji vlasnici označe kao beskoristan za nas je signal da trebamo urediti detektor ili prag, a ne vas uvjeravati.
Šest primjera iz prakse
Sljedeće preporuke nastale su u prvim pokretanjima savjetnika. Nazive računa i događaja smo promijenili, brojke su stvarne.
Reklama koja dovodi ljude, ali ne i rezervacije. Za 30 dana s plaćene reklame došlo je 373 posjetilaca. Nijedan nije počeo rezervaciju, u prosjeku su pogledali 1,1 stranicu. Iz organske posjećenosti došlo je 181 osoba i 14 njih se prijavilo. Preporuka: zaustaviti kampanju koja vodi na opštu listu i usmjeriti reklamu direktno na konkretan termin s danom, satom i dugmetom „Rezerviši mjesto“. Prvi korak je u Statistici, gdje se vidi šta su ljudi s reklame zaista radili.
Jutarnji termini na koje niko ne dolazi. Jutarnji čas pilatesa imao je 23 termina i svih 23 ostalo je prazno. Večernji čas istog studija imao je 17 od 21 praznih, ali ćelije četvrtak, subota i nedjelja u 19:00 pokazale su se najbolje. Preporuka: premjestiti jutarnje termine na veče, za preostale jutarnje postaviti minimalni kapacitet i rok za prijavu, kako se čas bez interesa ne bi ni održao, i promovisati tri konkretna večernja termina.
Detalji termina, poslije kojih ništa ne slijedi. Detalje događaja pogledalo je 467 ljudi, rezervaciju nije počeo niko, a prijavilo se njih 14. To je 3 % naspram medijana platforme od 14,3 %. Istovremeno su tri događaja imala kratak ili nikakav opis. Preporuka: dopuniti opise podacima za koga je čas, šta učesnik dobija, šta treba ponijeti i kako rezervacija teče. Tek onda ponovo podijeliti link.
Termini koji funkcionišu traže još termina. Kursevi za djecu utorkom u 10:00 imali su u prosjeku 8 popunjenih mjesta, a petkom u 10:00 pet. Istovremeno je račun imao 86 % otvorenih emailova od 201 poslanog. Preporuka: dodati još utorkovih i petkovih prijepodnevnih termina i najaviti ih emailom koji roditelji očigledno čitaju.
Puni termini bez liste čekanja. Individualni časovi imali su tri puna termina, a grupni dva, a kod oba je lista čekanja bila isključena. Preporuka: uključiti je i postaviti šablon poruke, kako bi oslobođeno mjesto nakon otkazivanja rezervacije dobio sljedeći zainteresovani i ne bi ostalo prazno.
Ljudi na listi koji nikad nisu rezervisali. Račun je imao 32 evidentirana posjetioca, 19 njih nikad nije rezervisalo, a 10 je rezervisalo ponovo. Preporuka: od tih 19 napraviti mailing listu i poslati im grupni email s direktnim linkom na najbliži termin. Posjetioce koji se ponavljaju kontaktirati posebno. Vratiti postojeći kontakt jeftinije je nego pronaći novi.
I jedan bonus koji nema veze s matematikom, samo s pažnjom: u jednom računu poruka od posjetioca čekala je 825 sati. Savjetnik ju je izdvojio kao najhitniji signal sedmice.
Šta savjetnik nije
Nije to proricanje. Savjetnik vidi samo ono što postoji u micali.online: rezervacije, posjećenost javne stranice, prisutnost, poruke. Ne vidi vaš promet, vaše troškove niti šta se dešava u sali. Kad račun ima malo podataka, savjetnik radije pošalje dvije preporuke nego pet izmišljenih. A kad se ne slažete sa savjetom, označite ga kao Nije korisno. Odluka je uvijek vaša, savjetnik treba samo da vam je olakša.
Kako to uključiti
AI savjetnik je, kao i sve ostalo u micali.online, bez doplate. Uključujemo ga postepeno po računima, kako bismo svako prvo pokretanje stigli pošteno provjeriti. Ako želite savjete za svoj račun već sada, javite nam se putem sekcije Podrška direktno u aplikaciji. Preporuke dobijaju administratori računa, obično jednom sedmično, uvijek na jeziku računa. A ako vam se učini da savjetnik nije vidio nešto važno, javite nam. Baš iz takvih poruka nastaju novi detektori.
