Как мы собираем отчёты вместе с ИИ

Клиент не видит, как мы правим ставки в три часа ночи. Он видит документ, который приходит пятого числа — и судит по нему обо всём остальном.

При этом у отчёта неприятная арифметика: на команду из пяти человек и пятнадцать клиентов уходит 40–60 часов в месяц. Выгрузки, сведение таблиц, одни и те же формулировки. Это время не превращается ни в одну гипотезу.

Полтора года назад мы перестроили процесс вокруг ИИ. Рассказываем, как он устроен

Не пишет выводы. Не решает, что кампанию пора выключить. Модель не знает, что в апреле у клиента был сбой на складе, а сейчас ему важнее объём, чем CPA.

Всё это знает аккаунт-менеджер. Отчёт — это его суждение; ИИ убирает вокруг этого суждения механику.

Данные сводятся автоматически. Кабинеты, аналитика, CRM, коллтрекинг — по расписанию, без людей. Пока аналитик копирует выгрузки руками, всё остальное бессмысленно.

ИИ ищет аномалии. Прогоняет месяц против предыдущих периодов и подсвечивает отклонения. Второй аналитик, который не пропустит строку 47 в таблице на 300 строк.

ИИ пишет черновик по готовым цифрам. Не «сгенерируй отчёт про контекст», а «опиши вот эти данные в этом формате». Выдумке неоткуда взяться.

Человек сверяет каждое число. Не выборочно — полностью. 20 минут вместо трёх часов.

Аналитик пишет выводы. Блок «что делаем дальше» — всегда человек.

Он округляет 4,7% до «примерно 5%». Связывает рост конверсии со сменой креативов, потому что они совпали по времени. И смягчает плохие новости — без прямого указания формулирует провал мягче, чем стоило бы. Каждую из этих трёх вещей мы правим вручную.

Время на отчётность сократилось втрое. Освободившиеся часы ушли не в экономию, а в тесты и разбивки, до которых раньше не доходили руки.