Vsak račun v micali.online v enem mesecu nabere na stotine številk. Kdo si je ogledal vašo stran za rezervacije in od kod je prišel. Kdo je odprl podrobnosti termina in se ni več vrnil. Kateri termini so se napolnili, kateri so ostali prazni, kdo ni prišel in kdo je rezerviral petkrat zapored. Te številke si lahko ogledate v Statistiki. Toda številke same po sebi ne povedo, kaj z njimi storiti v ponedeljek zjutraj, ko imate pred seboj stranko in ne preglednice.
Zato smo v micali.online dodali AI svetovalca. Praviloma enkrat na teden pregleda vaš račun, preračuna vse, kar se je v njem zgodilo v zadnjih 30 dneh, to primerja s prejšnjim mesecem in z drugimi računi na platformi ter vam pošlje 3 do 5 konkretnih priporočil, kako pridobiti več rezervacij. Vsako priporočilo ima številko, ki ga je sprožila, razlog, korake in povezavo na zaslon, kjer naredite prvega od njih. V aplikaciji ga najdete pod imenom Nasveti za vaše podjetje.
V tem članku bomo pokazali, kaj natančno svetovalec izračuna, zakaj je za vsakim priporočilom matematika in ne vtis, zakaj vsak predlog pred pošiljanjem prebere človek in kako izgledajo priporočila, ki so jih že prejeli prvi lastniki računov.
Kaj svetovalec vidi
Svetovalec dela z 30-dnevnim oknom in enako dolgim oknom pred njim, da lahko loči nihanje od trenda. Iz vašega računa sestavi posnetek osmih področij:
- Obisk javne strani: število ljudi, od kod so prišli (Facebook, Instagram, Google, neposredna povezava, plačan oglas), s katere naprave, v katerem jeziku in na katero stran so vstopili prvič.
- Rezervacijski lijak: koliko ljudi je videlo seznam, koliko jih je odprlo podrobnosti termina ali storitve, koliko jih je začelo rezervacijo, koliko se jih je prijavilo in koliko jih je rezervacijo dokončalo.
- Zasedenost vsakega dogodka in vsakega termina: prazni termini, polni termini, povprečno število zasedenih mest in to, kateri dan in ura v tednu vam delujeta najbolje.
- Udeležba in plačila: kdo je prišel, kdo ni prišel, koliko rezervacij je ostalo brez zabeležbe in koliko neplačanih rezervacij imate v naslednjih sedmih dneh.
- Obiskovalci: kdo rezervira ponavljajoče, kdo še nikoli ni rezerviral, kdo se 60 dni ni oglasil in kdo k vam prihaja redno, a nima predplačniškega paketa.
- Predplačniški paketi: kaj se izteče v naslednjih dveh tednih, kaj se je izteklo brez podaljšanja in kaj čaka na potrditev.
- Komunikacija: neodgovorjena sporočila obiskovalcev, e-pošta, ki ni bila uspešno poslana, nastavljeni opomniki in vprašalniki.
- Profil: dolžina opisa, kategorija, spletna stran, družbena omrežja, kontakt. Torej to, kar obiskovalec vidi najprej.
Kako iz številk nastanejo signali
Tu je jedro cele zadeve. Posnetka računa ne bere AI, temveč nabor več kot dvajsetih determinističnih zaznaval. Vsako od njih išče en konkreten vzorec, in ko ga najde, ustvari signal skupaj s številkami, ki ga dokazujejo. Nekaj primerov tega, kar se izračuna pod pokrovom:
Hitri odhodi. Pri vsakem prikazu seznama merimo, koliko časa je obiskovalec ostal na njem. Če odide v desetih sekundah, to štejemo kot hitri odhod. Ko tako odide več kot polovica ljudi, jim seznam ni povedal, zakaj bi morali klikniti naprej.
Lijak po korakih. Spremljamo prehod od podrobnosti termina k začeti rezervaciji, k prijavi in k dokončanju. Vsak korak ima svoje razmerje. Obiskovalce hkrati delimo na tiste, ki so prišli iz plačanega oglasa, in na organske, da vidimo, ali oglas pripelje ljudi, ki resnično rezervirajo, ali le klikajo.
Najboljši in najslabši termini v tednu. Vsak izveden termin uvrstimo v celico dan v tednu × ura in za vsako celico izračunamo povprečno število zasedenih mest. Celice z vsaj dvema terminoma razvrstimo, tako da svetovalec zna povedati, da vam četrtek ob 19.00 v povprečju prinese tri zasedena mesta, petek ob 8.00 pa nobenega.
Prazni termini in stopnja zasedenosti. Pri vsakem dogodku primerjamo število izvedenih terminov s številom praznih. Če je ostala prazna vsaj polovica od petih ali več terminov, gre za močan signal. Če so se termini polnili, a v povprečju pod 30 % zmogljivosti, gre za šibkejši signal z drugačnim priporočilom.
Rezervacije v zadnjem trenutku. Iz razlike med ustvarjanjem rezervacije in začetkom termina izračunamo povprečni časovni zamik. Ko več kot 40 % ljudi rezervira manj kot 24 ur vnaprej, se splača drugače načrtovati opomnike in promocijo.
Neudeležba. Iz zabeležene udeležbe izračunamo delež ljudi, ki so rezervirali in niso prišli. Nad 20 % je to signal, ki je povezan z manjkajočim opomnikom pred terminom ali z manjkajočo povezavo za plačilo.
Pragovi so namerno konservativni. Signal pomeni „vredno je ene povedi“, ne „to je statistično gotovo“. In pri majhnem številu podatkov zaznavalo raje molči, kot da bi priporočalo na podlagi treh obiskov.
Primerjava s celotno platformo
Večina številk brez primerjave nima nobenega pomena. Je prehod od podrobnosti termina k rezervaciji v višini 3 % slab rezultat? Tega ni mogoče povedati, ne da bi vedeli, kaj dosegajo drugi. Zato svetovalec ob vsakem zagonu preračuna mediane celotne platforme za ključna razmerja: hitre odhode s seznama, enostranske obiske, prehod od podrobnosti k rezervaciji, stopnjo zasedenosti terminov in delež zabeležene udeležbe. V mediane vstopajo le računi z zadostnim obiskom, da jih ne izkrivljajo novi ali skoraj neuporabljeni računi.
Primerjava ima še eno posledico, na kateri gradimo. Če ima vaš račun šibek prehod od podrobnosti k rezervaciji, a enako šibkega ima cela platforma, težava ni v vašem opisu termina. Težava je na naši rezervacijski strani. Tak signal se vam nikoli ne prikaže kot priporočilo. Namesto tega pristane na mizi naše ekipe kot povratna informacija o izdelku. Svetovalec torej ne išče le tega, kar lahko izboljšate vi, temveč tudi to, kar moramo izboljšati mi.
V primerjavo vstopajo izključno zbirni mediani. Noben račun ne vidi številk drugega računa in vaša priporočila vsebujejo le vaše lastne podatke. Drugi računi so v njih prisotni le kot ena številka: median, s katerim se primerjate.
Kje sodeluje AI in kje ne
Jezikovni model v tem sistemu ne izračuna ničesar. Dobi posnetek računa, seznam signalov z dokaznimi številkami in mediane platforme, njegova naloga pa je iz tega napisati razumljiva priporočila. Pravila so stroga: vsako priporočilo se mora opirati na en konkreten signal, sme uporabljati le številke, ki obstajajo v posnetku, in se sklicevati le na zaslone z dovoljenega seznama. Izpis modela nato gre skozi nadzor. Priporočilo brez signala, z izmišljeno številko ali s povezavo zunaj seznama se zavrže, še preden ga kdorkoli vidi.
Zahvaljujoč temu lahko vsako poved v priporočilu nazaj izsledimo do številke, iz katere je nastala. Ko svetovalec napiše, da je „373 ljudi prišlo z oglasa in niti eden ni začel rezervacije“, to ni ocena. To je vrstica iz posnetka vašega računa.
Vsako priporočilo gre skozi človeka
Tudi ob strogih pravilih velja, da model zna napisati poved, ki je številčno pravilna, a kljub temu neposrečena. Zato se vsak zagon svetovalca konča kot osnutek, ki ga prebere nekdo iz naše ekipe. Priporočila lahko uredi, potrdi ali zavrne. Šele potrjena priporočila se prevedejo v jezik vašega računa in pošljejo. Nihče ne bi smel motiti jutranje ure zaradi samodejno ustvarjenega besedila, ki ga nihče ni prebral.
Ta korak nas stane časa, a ga nočemo preskočiti. micali.online uporabljajo studii in podjetja v 31 jezikih, nasvet, ki je za jogijski studio v Bratislavi samoumeven, pa je lahko za glasbeno šolo v Varšavi neuporaben. Človek v zanki je razlog, zakaj stojimo za svojimi priporočili.
Kako to izgleda pri vas
Ko so priporočila pripravljena, skrbniki računa prejmejo e-pošto in obvestilo v aplikaciji. Na glavni strani računa se pojavi kartica Nasveti za vaše podjetje. Vsak nasvet ima:
- barvno piko glede na pomembnost, od informativne do nujne, in zeleno pri pozitivnem signalu, ko vam nekaj uspeva in se splača na tem graditi,
- Zakaj: eno do tri povedi s številkami, ki so nasvet sprožile,
- Kaj storiti: dva do štiri korake, v aplikaciji in zunaj nje, na primer kateri dogodek urediti, komu poslati e-pošto ali kaj spremeniti pri oglasu,
- eno poved o tem, kaj se bo dejansko izboljšalo,
- gumb Odpri, ki vas popelje neposredno na zaslon, kjer naredite prvi korak.
Pri vsakem nasvetu lahko kliknete na Končano, Skrij ali Ni koristno. Obravnavani nasveti izginejo s kartice, vaš odgovor pa se vrne k nam. Nasvet, ki ga lastniki označijo kot nekoristnega, je za nas signal, da moramo prilagoditi zaznavalo ali prag, ne pa prepričevati vas.
Šest primerov iz prakse
Naslednja priporočila so nastala v prvih zagonih svetovalca. Imena računov in dogodkov smo spremenili, številke so resnične.
Oglas, ki pripelje ljudi, a ne rezervacij. V 30 dneh je iz plačanega oglasa prišlo 373 obiskovalcev. Niti eden ni začel rezervacije, v povprečju so si ogledali 1,1 strani. Iz organskega obiska je prišlo 181 ljudi in 14 od njih se je prijavilo. Priporočilo: začasno ustaviti kampanjo, ki vodi na splošni seznam, in oglas usmeriti neposredno na konkreten termin z dnevom, uro in gumbom „Rezerviraj mesto“. Prvi korak je v Statistiki, kjer je vidno, kaj so ljudje iz oglasa dejansko počeli.
Jutranji termini, na katere ne pride nihče. Jutranja ura pilatesa je imela 23 terminov in vseh 23 je ostalo praznih. Večerna ura istega studia je imela praznih 17 od 21, a najbolje so se odrezale celice četrtek, sobota in nedelja ob 19.00. Priporočilo: jutranje termine prestaviti na večer, pri preostalih jutranjih nastaviti minimalno zmogljivost in rok za prijavo, da se ura brez zanimanja ne izvede, ter promovirati tri konkretne večerne termine.
Podrobnosti termina, po katerih nič ne sledi. Podrobnosti dogodka si je ogledalo 467 ljudi, rezervacije ni začel nihče, prijavilo pa se je 14. To je 3 % v primerjavi z medianom platforme 14,3 %. Hkrati so imeli trije dogodki kratek ali nikakršen opis. Priporočilo: v opise dodati, za koga je ura, kaj si udeleženec odnese, kaj mora prinesti in kako poteka rezervacija. Šele nato znova deliti povezavo.
Termini, ki delujejo, kličejo po več terminih. Tečaji za otroke ob torkih ob 10.00 so imeli v povprečju 8 zasedenih mest, ob petkih ob 10.00 pa pet. Hkrati je imel račun 86 % odprtih e-poštnih sporočil od 201 poslanih. Priporočilo: dodati dodatne torkove in petkove dopoldanske termine ter jih naznaniti z e-pošto, ki jo starši očitno berejo.
Polni termini brez čakalne liste. Individualne lekcije so imele tri polne termine, skupinske pa dva, pri obeh je bila čakalna lista izklopljena. Priporočilo: vklopiti jo in nastaviti predlogo sporočila, da sproščeno mesto po odpovedi rezervacije dobi naslednji zainteresirani in ne ostane prazno.
Ljudje na seznamu, ki niso nikoli rezervirali. Račun je imel 32 evidentiranih obiskovalcev, 19 od njih ni nikoli rezerviralo, 10 pa jih je rezerviralo ponavljajoče. Priporočilo: iz teh 19 ustvariti poštni seznam in jim poslati množično e-pošto z neposredno povezavo na najbližji termin. Ponavljajoče obiskovalce nagovoriti posebej. Pridobiti nazaj obstoječi kontakt je ceneje kot najti novega.
In še en bonus, ki ni povezan z matematiko, temveč le s pozornostjo: v enem računu je sporočilo obiskovalca čakalo 825 ur. Svetovalec ga je izpostavil kot najnujnejši signal tedna.
Kaj svetovalec ni
Ni prerokba. Svetovalec vidi le to, kar je v micali.online: rezervacije, obisk javne strani, udeležbo, sporočila. Ne vidi vašega prometa, vaših stroškov niti tega, kaj se dogaja v telovadnici. Ko ima račun malo podatkov, svetovalec raje pošlje dve priporočili kot pet izmišljenih. In kadar se z nasvetom ne strinjate, ga označite kot Ni koristno. Odločitev je vedno vaša, svetovalec vam jo mora le olajšati.
Kako to vklopiti
AI svetovalec je, tako kot vse drugo v micali.online, brez doplačila. Vklapljamo ga postopoma po računih, da lahko vsak prvi zagon temeljito preverimo. Če želite nasvete za svoj račun že zdaj, nam pišite prek razdelka Podpora kar v aplikaciji. Priporočila prejemajo skrbniki računa, praviloma enkrat na teden, vedno v jeziku računa. In če se vam bo zdelo, da svetovalec ni videl nečesa pomembnega, nam sporočite. Prav iz takšnih sporočil nastajajo nova zaznavala.
