Зачем маркетологу генеративная аналитика
Ключевая идея заключается в том, что современные агенты запускают несколько агентов для одновременного анализа, качество которого автоматически оценивается бенчмарками.
Маркетолог описывает желаемые виды анализа и ограничения в виде текстовых промптов. Агент готовит расширенное описание в виде файлов маркдаун .md. Маркетолог уточняет спецификацию и вносит исправления относительно способов решения.
Критерии отбора лучших особей
Возьмите для вдохновения генетические алгоритмы, это похоже на естественный отбор в природе, где выживают наиболее приспособленные.
Вот основные критерии, по которым происходит отбор:
- Техническая точность: корректность расчетов, статистическая значимость
- Полнота анализа: использование всех доступных данных
- Глубина инсайтов: выявление неочевидных закономерностей (были ли эти закономерности выявлены ранее)
- Бизнес-применимость: практическая ценность выводов
- Предсказательная сила: точность прогнозов
- Понятность изложения: доступность для маркетологов
- Применимость рекомендации: конкретные шаги к действию
Весовые коэффициенты
Важно понимать, что не все критерии одинаково важны для разных проектов:
- Для стартапа важнее скорость, чем рентабельность
- Для зрелых продуктов прибыльность
- Для мобильных приложение ретеншен
- и т.д.
Генетическое комбинирование. Система не просто выбирает лучший анализ, но комбинирует сильные стороны разных вариантов. Один агент может найти интересную корреляцию, другой — построить точную модель прогноза, третий — красиво визуализировать. Итоговый анализ объединяет все лучшие компоненты. Мы уже видели подобное в истории с AlphaGo — искусственный интеллект делал ходы, которые профессиональные игроки считали ошибочными или нелогичными, но именно эти неочевидные решения приводили к победе.
Результат — анализ превосходящий возможности любого отдельного подхода, освобождающий маркетолога от рутины поиска инсайтов для фокуса на принятии решений.
Генеративная аналитика — это не замена человека, а мощный инструмент усиления его способностей. В конечном итоге, это технология даёт нам возможность сосредоточиться на том, что действительно важно — на создании ценности для пользователей, оставляя рутинную реализацию и поиск оптимальных технических решений искусственному интеллекту.