Кейс. Роботизированная (no-people) сквозная аналитика
Всем привет! Я Лаптев Алексей, основатель и главный разработчик сервиса сквозной аналитики и коллтрекинга Utmstat. Сегодня расскажу про следующий виток развития аналитики — ее роботизация.
Всем привет! Я Лаптев Алексей, основатель и главный разработчик сервиса сквозной аналитики и коллтрекинга Utmstat. Сегодня расскажу про следующий виток развития аналитики — ее роботизация.
Тема интересная, но именно анализ данных и выводы нужно людям оставить.
Первое.
Я посмотрел выводы на примерах и они довольно слабые - "продажи упали - это плохо". Для полноценного анализа мало данных.
Второе - вопрос доверия. Возможно вы исследовали этот аспект и у вас есть данные. Мне мой опыт подсказывает, что люди мало верят выводам и прогнозам машин.
Мне кажется, что в тех случаях, когда есть мониторинг процессов, метрик и показателей и нет принятия конкретных решений, то нужно обратить внимание на мотивацию человека, кто на этот монитор смотрит, а так же понять его фактические полномочия для принятия этих решений и скрытые ограничения его деятельности.
Выводы ИИ не помогут это изменить.
Т.е. проблема не в том, что люди тупые и не могут сделать выводы.
У меня нет цели обесценить ваш сервис, просто мнение. Но попытка у вас хорошая.
Я, кстати, тоже занимаюсь анализом данных и для принятия решения, своим клиентам предоставляю отчеты, а не выводы из них.
Все эти инструменты пилятся исходя из проблем рынке, а не на пустом месте.
Если бы широкая ца могла самостоятельно делать выводы - были бы только отчёты, но практика показывает, что самостоятельная работа вызывает трудности и нужны готовые выводы.
По поводу поверхностных выводов.
Задать направление движения - уже хорошо, это лучше полной неразберихи.
В любом случае у вас есть выбор в рамках сервиса - отчёты или выводы по ним.
Все это прекрасно работает, когда нет возможности нанять нормального аналитика за 100500 руб.