Svaki nalog na micali.online za mesec dana nakupi stotine brojeva. Ko je pogledao vašu stranicu za rezervacije i odakle je došao. Ko je otvorio detalj 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 brojeve možete pogledati u Statistici. Ali brojevi sami po sebi ne kažu šta sa njima da uradite u ponedeljak ujutru, kada je pred vama klijent, a ne tabela.
Zato smo u micali.online dodali AI savetnika. Obično jednom nedeljno prođe kroz vaš nalog, preračuna sve što se u njemu dogodilo u poslednjih 30 dana, uporedi to sa prethodnim mesecom i sa ostalim nalozima na platformi i pošalje vam 3 do 5 konkretnih preporuka kako da dobijete više rezervacija. Svaka preporuka ima broj koji ju je izazvao, razlog, korake i link ka ekranu na kome ćete uraditi prvi od njih. U aplikaciji ga pronalazite pod nazivom Saveti za vaše poslovanje.
U ovom članku ćemo pokazati šta tačno savetnik računa, zašto je iza svake preporuke matematika, a ne utisak, zašto svaki predlog pre slanja pročita čovek i kako izgledaju preporuke koje su već dobili prvi vlasnici naloga.
Šta savetnik vidi
Savetnik radi sa prozorom od 30 dana i jednako dugim prozorom pre njega, da bi mogao da razlikuje odstupanje od trenda. Iz vašeg naloga sastavlja snimak osam oblasti:
- Posećenost javne stranice: broj ljudi, odakle su došli (Facebook, Instagram, Google, direktan link, plaćena reklama), sa kog uređaja, na kom jeziku i na koju stranicu su ušli prvo.
- Levak rezervacija: koliko ljudi je videlo spisak, koliko je otvorilo detalj 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, prosečan broj popunjenih mesta i to, koji dan i koji sat u nedelji vam najbolje funkcionišu.
- Prisustvo i plaćanja: ko je došao, ko nije došao, koliko je rezervacija ostalo bez zabeleške i koliko neplaćenih rezervacija imate u narednih sedam dana.
- Posetioci: ko rezerviše ponovo, ko još nikada nije rezervisao, ko se 60 dana nije javio i ko vam redovno dolazi, ali nema pretplatu.
- Pretplatnički planovi: šta ističe u naredne dve nedelje, šta je isteklo bez obnove i šta čeka odobrenje.
- Komunikacija: neodgovorene poruke posetilaca, neuspeli imejlovi, podešeni podsetnici i upitnici.
- Profil: dužina opisa, kategorija, sajt, društvene mreže, kontakt. Dakle ono što posetilac prvo vidi.
Kako od brojeva nastaju signali
Tu je srž cele stvari. Snimak naloga ne čita AI, već skup od preko dvadeset determinističkih detektora. Svaki od njih traži jedan konkretan obrazac i kada ga pronađe, kreira signal zajedno sa brojevima koji ga dokazuju. Nekoliko primera onoga što se ispod haube računa:
Brzi odlasci. Pri svakom prikazu spiska merimo koliko je dugo posetilac ostao na njemu. Ako ode za manje od deset sekundi, to računamo kao brz odlazak. Kada tako ode više od polovine ljudi, spisak im nije rekao zašto bi trebalo da kliknu dalje.
Levak po koracima. Pratimo prelazak od detalja termina do započete rezervacije, prijave i završetka. Svaki korak ima sopstveni odnos. Posetioce istovremeno delimo na one koji su došli sa plaćene reklame i na organske, da bismo videli da li reklama dovodi ljude koji zaista rezervišu ili samo kliću.
Najbolji i najgori termini u nedelji. Svaki održani termin svrstavamo u ćeliju dan u nedelji × sat i za svaku ćeliju računamo prosečan broj popunjenih mesta. Ćelije sa bar dva termina rangiramo, pa savetnik tako može da kaže da vam četvrtak u 19:00 u proseku donosi tri popunjena mesta, a petak u 8:00 nijedno.
Prazni termini i stopa popunjenosti. Kod svakog događaja upoređujemo broj održanih termina sa brojem praznih. Ako je prazna ostala bar polovina od pet i više termina, reč je o jakom signalu. Ako su se termini punili, ali u proseku ispod 30 % kapaciteta, reč je o slabijem signalu sa drugačijom preporukom.
Rezervacije u poslednji čas. Iz razlike između kreiranja rezervacije i početka termina računamo prosečnu vremensku prednost. Kada više od 40 % ljudi rezerviše manje od 24 sata unapred, ima smisla drugačije planirati podsetnike i promociju.
Neprisustvo. Iz obeleženog prisustva računamo udeo ljudi koji su rezervisali, a nisu došli. Iznad 20 % to je signal koji se povezuje sa nedostatkom podsetnika pre termina ili nedostatkom linka za plaćanje.
Pragovi su namerno konzervativni. Signal znači „vredi jedne rečenice”, a ne „to je statistički sigurno”. A kada je podataka malo, detektor radije ćuti nego da preporučuje na osnovu tri posete.
Poređenje sa celom platformom
Većina brojeva bez poređenja nema nikakav značaj. Da li je 3 % prelaska sa detalja termina na rezervaciju loš rezultat? To se ne može reći bez toga da znate šta postižu ostali. Zato savetnik pri svakom pokretanju preračunava medijane cele platforme za ključne odnose: brze odlaske sa spiska, jednostranične posete, prelazak sa detalja na rezervaciju, stopu popunjenosti termina i udeo obeleženog prisustva. U medijane ulaze samo nalozi sa dovoljnom posećenošću, da ih ne bi iskrivljavali novi ili skoro nekorišćeni nalozi.
Poređenje ima još jednu posledicu, na kojoj insistiramo. Ako vaš nalog ima slab prelazak sa detalja na rezervaciju, ali jednako slab ima i cela platforma, problem nije u vašem opisu termina. Problem je u našoj stranici za rezervacije. Takav signal vam se nikada neće prikazati kao preporuka. Umesto toga, sleti na sto našeg tima kao povratna informacija o proizvodu. Savetnik, dakle, ne traži samo šta možete unaprediti vi, već i šta moramo unaprediti mi.
U poređenje ulaze isključivo zbirni medijani. Nijedan nalog ne vidi brojeve drugog naloga i vaše preporuke sadrže samo vaše sopstvene podatke. Drugi nalozi su u njima prisutni samo kao jedan broj: medijana s kojom se poredite.
Gde ulazi AI, a gde ne
Jezički model u ovom sistemu ništa ne računa. Dobija snimak naloga, spisak signala sa dokaznim brojevima i medijane platforme, a njegov zadatak je da od toga napiše razumljive preporuke. Pravila su stroga: svaka preporuka mora da se oslanja na jedan konkretan signal, sme da koristi samo brojeve koji postoje u snimku i da upućuje samo na ekrane sa dozvoljenog spiska. Izlaz modela zatim prolazi kontrolu. Preporuka bez signala, sa izmišljenim brojem ili sa linkom van spiska, odbacuje se pre nego što je iko vidi.
Zahvaljujući tome, svaku rečenicu u preporuci možemo unazad da pratimo do broja iz koga je nastala. Kada savetnik napiše da je „373 osobe su stigle sa reklame i nijedna nije počela rezervaciju”, to nije procena. To je red iz snimka vašeg naloga.
Svaka preporuka prolazi kroz čoveka
I uz stroga pravila važi da model ume da napiše rečenicu koja je brojčano tačna, a ipak nesrećna. Zato se svako pokretanje savetnika završava kao predlog koji pročita neko iz našeg tima. Preporuke može da izmeni, odobri ili odbije. Tek odobrene preporuke se prevode na jezik vašeg naloga i šalju. Niko ne bi trebalo da vam pokvari jutarnji čas na osnovu automatski generisanog teksta koji niko nije pročitao.
Ovaj korak nas košta vremena, ali ne želimo da ga preskočimo. micali.online koriste studiji i firme na 31 jeziku, a savet koji je studiju za jogu u Bratislavi sam po sebi jasan, muzičkoj školi u Varšavi može biti neupotrebljiv. Čovek u petlji je razlog zbog kog stojimo iza svojih preporuka.
Kako to izgleda kod vas
Kada su preporuke spremne, administratori naloga dobijaju imejl i obaveštenje u aplikaciji. Na glavnoj stranici naloga pojavljuje se kartica Saveti za vaše poslovanje. Svaki savet ima:
- obojenu tačku prema važnosti, od informativne do hitne, i zelenu kod pozitivnog signala, kada vam nešto dobro ide i isplati se na tome graditi,
- Zašto: jednu do tri rečenice sa brojevima koji su savet izazvali,
- Šta uraditi: dva do četiri koraka, u aplikaciji i van nje, na primer koji događaj da izmenite, kome da pošaljete imejl ili šta da promenite u reklami,
- jednu rečenicu o tome šta će se realno poboljšati,
- dugme Otvori, koje vas vodi direktno na ekran na kome ćete uraditi prvi korak.
Kod svakog saveta možete kliknuti na Gotovo, Sakrij ili Nije korisno. Obrađeni saveti nestaju sa kartice, a vaš odgovor se vraća nama. Savet koji vlasnici označe kao nekoristan za nas je signal da treba da izmenimo detektor ili prag, a ne da ubeđujemo vas.
Šest primera iz prakse
Sledeće preporuke nastale su tokom prvih pokretanja savetnika. Nazive naloga i događaja smo promenili, brojevi su stvarni.
Reklama koja dovodi ljude, ali ne i rezervacije. Za 30 dana su sa plaćene reklame stigle 373 osobe. Nijedna nije počela rezervaciju, u proseku su pogledale 1,1 stranice. Sa organske posećenosti stigla je 181 osoba, a 14 njih se prijavilo. Preporuka: obustaviti kampanju koja vodi na opšti spisak i usmeriti reklamu direktno na konkretan termin sa danom, satom i dugmetom „Rezerviši mesto”. Prvi korak je u Statistici, gde se vidi šta su ljudi sa reklame zaista radili.
Jutarnji termini na koje niko ne dolazi. Jutarnji čas pilatesa imao je 23 termina i svi su ostali prazni. Večernji čas istog studija imao je praznih 17 od 21, ali su se ćelije četvrtak, subota i nedelja u 19:00 pokazale kao najbolje. Preporuka: premestiti jutarnje termine na veče, kod preostalih jutarnjih podesiti minimalni kapacitet i rok za prijavu, da se čas bez interesovanja ne bi održao, i promovisati tri konkretna večernja termina.
Detalj termina posle koga ništa ne sledi. Detalj događaja pogledalo je 467 osoba, rezervaciju nije počeo niko, a prijavilo se njih 14. To je 3 % naspram medijane 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 da ponese i kako rezervacija teče. Tek onda ponovo podeliti link.
Termini koji funkcionišu traže još termina. Kursevi za decu utorkom u 10:00 imali su u proseku 8 popunjenih mesta, a petkom u 10:00 pet. Istovremeno je nalog imao 86 % otvorenih imejlova od 201 poslatog. Preporuka: dodati još utorkovih i petkovih prepodnevnih termina i najaviti ih imejlom koji roditelji očigledno čitaju.
Puni termini bez liste čekanja. Individualni časovi imali su tri puna termina, a grupni dva, i kod oba je lista čekanja bila isključena. Preporuka: uključiti je i podesiti šablon poruke, da oslobođeno mesto posle otkazivanja rezervacije dobije sledeći zainteresovani i ne ostane prazno.
Ljudi na spisku koji nikada nisu rezervisali. Nalog je imao 32 evidentirana posetioca, 19 njih nikada nije rezervisalo, a 10 je rezervisalo ponovo. Preporuka: od tih 19 napraviti mejling listu i poslati im masovni imejl sa direktnim linkom ka najbližem terminu. Posetiocima koji se ponavljaju obratiti se posebno. Vratiti postojeći kontakt jeftinije je nego pronaći novi.
I jedan bonus koji nema veze sa matematikom, samo sa pažnjom: u jednom nalogu je poruka posetioca čekala 825 sati. Savetnik ju je izdvojio kao najhitniji signal nedelje.
Šta savetnik nije
Nije proročanstvo. Savetnik vidi samo ono što je u micali.online: rezervacije, posećenost javne stranice, prisustvo, poruke. Ne vidi vaš promet, vaše troškove niti ono što se dešava u teretani. Kada nalog ima malo podataka, savetnik radije pošalje dve preporuke nego pet izmišljenih. A kada se sa savetom ne slažete, označite ga kao Nije korisno. Odluka je uvek vaša, savetnik treba samo da vam je olakša.
Kako to uključiti
AI savetnik je, kao i sve ostalo u micali.online, bez doplate. Uključujemo ga postepeno, nalog po nalog, da bismo svako prvo pokretanje stigli pošteno da proverimo. Ako želite savete za svoj nalog već sada, javite nam preko sekcije Podrška direktno u aplikaciji. Preporuke dobijaju administratori naloga, obično jednom nedeljno, uvek na jeziku naloga. A ako vam se učini da savetnik nije video nešto važno, javite nam. Baš iz takvih poruka nastaju novi detektori.
