Vývojář aplikací Lovable, využívající umělou inteligenci, překročil hranici 100 milionů dolarů v ARR za pouhých 8 měsíců od svého prvního milionu dolarů. Stal se tak nejlepším příkladem strategie růstu založené na umělé inteligenci.
Podle Eleny Verny, vedoucí růstu společnosti Lovable, v Lennyho newsletteru, Lovable považuje AI za samotný motor růstu. Produkt se neustále učí z používání, rychle dodává nové funkce a každých několik měsíců efektivně znovu nachází vhodnost produktu pro trh.
Níže vám ukážeme, jak vytvořit strategii růstu založenou na umělé inteligenci, která přináší konzistentní výsledky, je měřitelná a každý týden přináší nové poznatky.
Co je růst založený na umělé inteligenci?
Růst založený na umělé inteligenci označuje obchodní strategii a nový model uvádění produktů na trh (GTM), ve kterém umělá inteligence slouží jako hlavní hnací síla pro získávání zákazníků, růst tržeb a škálování provozu.
Vychází z předchozích paradigmat, jako je růst založený na prodeji (spoléhající na lidské vztahy a přímý prodej) a růst založený na produktu (PLG, kde samotný produkt podporuje přijetí uživateli a virálnost), ale posouvá hlavní výhodu k inteligenci.
Jinými slovy, AI lze využít k informovanému rozhodování, personalizaci zkušeností, automatizaci pracovních postupů a vytváření nových cest k zákazníkům.
V moderní strategii PLG je produkt kanálem a umělá inteligence rozhoduje, které akce v rámci produktu vedou k dalšímu „aha“ momentu.
V jádru funguje růst založený na umělé inteligenci jako setrvačník:
- Interakce uživatelů generují behaviorální data
- Modely se stávají přesnějšími a užitečnějšími
- Produkt přináší rostoucí hodnotu
- Přidává se více uživatelů, což posiluje tento cyklus.
💟 Přečtěte si také: Jak vypočítat míru růstu tržeb
Proč je „růst založený na umělé inteligenci“ novou nezbytností
Jedním z hlavních důvodů, proč se růst založený na umělé inteligenci stal nezbytností na úrovni představenstva, je to, že rozsah a rychlost přijetí a investic překročily určitou hranici.
Zde je několik důvodů, proč se strategie růstu založená na umělé inteligenci stává novou nezbytností:
- Počet zaměstnanců již není limitujícím faktorem: Růst býval omezen počtem lidí, které jste mohli najmout a řídit. Umělá inteligence umožňuje jedinému silnému týmu řídit práci mnoha lidí automatizací výzkumu, oslovování, sledování a analýzy tisíců účtů. Omezení se přesouvá od najímání více lidí k budování lepších růstových smyček.
- Rychlost se stává výhodou: Většina společností již má dostatek nápadů, které může vyzkoušet, ale přechod od nápadu k realizaci je pomalý. Umělá inteligence tento cyklus zkracuje tím, že rychle vytváří varianty, včas upozorňuje na vzorce a na základě výsledků doporučuje další kroky.
- Objevování se mění: Kupující se předtím, než vůbec promluví s prodejcem, stále častěji řídí shrnutími, doporučeními a odpověďmi asistenta generovanými umělou inteligencí.
💟 Přečtěte si také: Odemkněte růst podnikání pomocí strategií získávání klientů
🧠 Zajímavost: ELIZA, vytvořená na MIT Josephem Weizenbaumem v letech 1964 až 1966, byla jedním z prvních chatbotů s umělou inteligencí a předstírala, že je terapeutkou, pomocí jednoduchého porovnávání vzorů.
I když se v podstatě jednalo o nahrazování klíčových slov předem připravenými odpověďmi, někteří lidé měli pocit, že jim tento nástroj skutečně rozumí.
Základní prvky strategie
Zde je sedm prvků, které tvoří základ vašeho rámce růstu založeného na umělé inteligenci 👇
1. Posuďte připravenost na AI a datové základy
Růst založený na umělé inteligenci se rychle zhroutí, pokud jsou vaše data roztříštěná, zastaralá nebo nemají svého vlastníka. Než začnete cokoli vytvářet, musí týmy pochopit:
- Kde se nacházejí údaje o růstu v různých nástrojích
- Které datové sady jsou spolehlivé a které jsou nepřesné?
- Kdo je zodpovědný za kvalitu a údržbu dat
Než učiníte rozhodnutí, projděte si tyto otázky a ujistěte se, že je vaše data podporují.
💡 Tip pro profesionály: Použijte ClickUp Whiteboard k vizuálnímu zmapování datových pracovních postupů, například:
- Určete, odkud pocházejí údaje o růstu (události související s produkty, CRM, reklamy, podpora, fakturace).
- Ukažte, jak data proudí mezi nástroji a týmy.
- Identifikujte manuální předávání, zpoždění a slepá místa
- Dohodněte se na tom, co by mělo být automatizováno a co by mělo zůstat v rukou lidí.
2. Definujte cíle a metriky růstu
AI potřebuje omezení, aby byla užitečná. Bez jasných cílů optimalizuje činnost namísto výsledků. Musíte definovat:
- Vaše hlavní metrika růstu
- Hlavní ukazatele, které ukazují dynamiku
- Zpožděné ukazatele, které potvrzují dopad
📌 Příklad: Společnost B2B SaaS definuje jako svou hlavní metriku aktivované týmy.
Hlavním měřítkem je počet týmů, které dokončí základní nastavení do 7 dnů.
Hlavními ukazateli jsou události související s produktem spuštěné během onboardingu, doba do prvního úspěšného pracovního postupu a počet akcí asistovaných umělou inteligencí dokončených za 7 dní.
Zpožděnými ukazateli jsou míra konverze z zkušební verze na placenou verzi a 30denní retence.
📚 Další informace: Nejlepší nástroje umělé inteligence pro B2B marketing
3. Identifikujte případy použití s velkým dopadem
Nejlepší výchozí body jsou oblasti, kde manuální práce nebo pomalé rozhodování přímo omezují růst. Hledejte:
- Úzká místa v experimentování
- Opakovaná analýza nebo reporting
- Velkoobjemové pracovní postupy, které se spoléhají na lidskou koordinaci
Upřednostněte případy použití, kde AI zkracuje vzdálenost mezi poznatkem a akcí. Tam začíná složený efekt.
4. Vytvořte a automatizujte pracovní postupy pro růst
Je čas převést příklady použití do opakovatelných pracovních postupů. To zahrnuje:
- Koordinace více agentů: Týmy specializovaných agentů spolupracují, přičemž jeden agent sleduje signály záměru, druhý vytváří personalizované sekvence a třetí vyhodnocuje odpovědi a přesměrovává selhání.
- Smyčky sebezdokonalování: Agenti zaznamenávají výsledky (např. míru otevření, rezervace schůzek, zabráněné odchodu zákazníků), vkládají je zpět do jemného doladění nebo okamžité optimalizace a autonomně se zlepšují.
- Dynamická eskalace a hybridní vzorce: AI agenti detekují situace s vysokými sázkami nebo nejednoznačné situace (např. složité jednání nebo hraniční případy) a plynule je předávají s úplným shrnutím kontextu.
Pokud jsou dobře provedeny, agentické pracovní postupy přesahují rámec základní automatizace marketingu tím, že přizpůsobují akce na základě živých signálů a vypočítaných výsledků.
📚 Další informace: Kroky k vytvoření dokonalé marketingové komunikační strategie
📮 ClickUp Insight: Náš průzkum vyspělosti AI poukazuje na jasnou výzvu: 54 % týmů pracuje v rozptýlených systémech, 49 % zřídka sdílí kontext mezi nástroji a 43 % má potíže s nalezením potřebných informací.
Když je práce roztříštěná, vaše nástroje umělé inteligence nemají přístup k úplnému kontextu, což znamená neúplné odpovědi, zpožděné reakce a výstupy, které postrádají hloubku nebo přesnost. To je příklad roztříštěnosti práce, která společnosti stojí miliony v podobě ztráty produktivity a promarněného času.
ClickUp Brain tento problém řeší tím, že funguje v jednotném pracovním prostoru založeném na umělé inteligenci, kde jsou úkoly, dokumenty, chaty a cíle vzájemně propojeny. Enterprise Search okamžitě vyhledá všechny podrobnosti, zatímco agenti umělé inteligence pracují na celé platformě, aby shromažďovali kontext, sdíleli aktualizace a posouvali práci vpřed.
Výsledkem je AI, která je rychlejší, přehlednější a neustále informovaná, což jsou vlastnosti, kterým samostatné nástroje prostě nemohou konkurovat.
5. Testujte, učte se a rychle opakujte
Růst založený na umělé inteligenci mění otázku z „Fungovalo to?“ na „Co jsme se naučili dostatečně rychle, abychom mohli jednat?“, protože chcete zkrátit dobu mezi signálem a rozhodnutím.
To znamená rychlé cykly testování → měření → vylepšování.
📌 Příklad: Místo čekání na následnou schůzku AI analyzuje výsledky experimentu, jakmile se data stabilizují, odhalí vzorce napříč segmenty a zvýrazní, kde se chování skutečně změnilo. Týmy se rozhodnou, na co se zaměří, dokud je kontext ještě čerstvý.
⏭️ Karty AI v panelech ClickUp automaticky shrnují výkon experimentů vedle vašich grafů. Zvýrazňují klíčové výsledky, odhalují anomálie a poukazují na to, co ovlivnilo vaše klíčové metriky, aniž by byla nutná ruční analýza. Podívejte se na toto video a dozvíte se více o kombinaci karet AI a panelů. 👇
6. Škálujte a zprovozněte motor
Jakmile se ukáže, že testy jsou opakovatelné, dalším krokem je udržitelné škálování. Zde je několik způsobů, jak toho dosáhnout:
- Zavádějte postupně: Rozšiřujte se z 10–20 % na 50 % a poté na 80–100 % cílové skupiny, a to až poté, co se předstihové ukazatele ustálí po dobu dvou celých cyklů.
- Automatizujte sledovatelnost: Nastavte upozornění na klíčové prahové hodnoty (např. pokles míry odezvy >15 %, cena za akci >X $, míra eskalace >10 %), aby se problémy objevily dříve, než ovlivní výnosy.
- Rozpočet na neustálé zdokonalování: I po rozšíření věnujte 10–15 % času týmu pro růst (nebo specializovaných zaměstnanců) na iterace. Nejlepší systémy se po spuštění neustále zdokonalují.
7. Správa, etika a kultura týmu
Nová data společnosti IBM ukazují, že 13 % organizací již zaznamenalo narušení AI modelů nebo aplikací, přičemž 8 % z nich ani neví, zda došlo k jejich kompromitaci.
A jako by toho nebylo dost, neuvěřitelných 97 % z těch, kteří byli napadeni, nemělo zavedeny žádné přístupové kontroly specifické pro AI.
Když agenti přijímají rozhodnutí týkající se výnosů nebo provádějí personalizaci ve velkém měřítku, jediná chyba v přístupu, zaujatosti nebo transparentnosti může mít za následek regulační rizika nebo pokles výnosů.
Abyste se ujistili, že nebudete součástí této statistiky, postupujte takto 👇
- Vytvořte řídící skupinu pro AI (právní, produktové, technické a obchodní vedoucí), která bude každý měsíc kontrolovat nové pracovní postupy, včas upozorňovat na rizika a schvalovat změny.
- Napište prohlášení o principech umělé inteligence v souladu s vašimi hodnotami – spravedlností, vysvětlitelností, ochranou soukromí a lidským dohledem.
- Poskytujte krátká školení založená na scénářích, jako například „Co se stane, když agent příliš cílí na jeden segment uživatelů?“ nebo „Jak eskalovat vyjednávání s vysokou hodnotou?“ Používejte anonymizované skutečné příklady k vytvoření společného úsudku.
- Provádějte čtvrtletní audity výstupů zaměřené na spravedlnost napříč segmenty, sledovatelnost rozhodnutí a odchylky ve výkonu. Uchovávejte úplné záznamy (výzvy, zdroje dat, výsledky) pro případné vysvětlení, pokud budete dotázáni.
🚀 Výhoda ClickUp: ClickUp Security zajišťuje, že data ve vašem pracovním prostoru zůstanou výhradně vaše, což znamená, že AI partneři ClickUp mají přísně zakázáno používat vaše data k trénování svých modelů.
📚 Další informace: Marketingové strategie SaaS pro získání (a udržení) zákazníků
Jak provést růstový sprint s využitím umělé inteligence
AI Growth Sprint je dvou až čtyřtýdenní cyklus zaměřený na jednu překážku růstu. Během této doby provedete několik experimentů založených na umělé inteligenci a vyhodnotíte jejich dopad pomocí předem definovaných kritérií úspěchu a platných srovnávacích metod (například A/B testování).
Pokud chcete provádět sprinty růstu pomocí umělé inteligence, postupujte takto:
Krok 1: Vyberte jednu metriku a jeden moment cesty
Vyberte si jednu metriku, kterou chcete změnit, například aktivaci, konverzi, retenci nebo výnos na uživatele. Vyhněte se povrchním metrikám, které vypadají dobře na papíře, ale nemění chování zákazníků ani výnosy firmy.
Dále vyberte jeden moment v zákaznické cestě , kdy se daná metrika získává nebo ztrácí.
📌 Příklad: Může to být první relace po registraci, krok nastavení, ve kterém lidé odcházejí, nebo cokoli souvisejícího s chováním zákazníků. Když je moment konkrétní, můžete pozorovat, co se děje u jednotlivých uživatelů.
⭐ Bonus: S ClickUp AI Fields můžete automaticky klasifikovat data sprintů, jako jsou výsledky experimentů, signály záměru uživatelů, úroveň dopadu nebo skóre důvěryhodnosti. V průběhu času se tak každý sprint promění ve strukturované učení, což usnadňuje porovnávání experimentů, rozpoznávání vzorců a rozhodování o tom, co dále škálovat, bez ručního značkování nebo analýzy.
Krok 2: Formulujte sprint jako jednoduchou otázku
Napište jednu otázku, na kterou má sprint odpovědět. Měla by být měřitelná a souviset s přijetím produktu.
V ideálním případě by měl být přímo propojen s konkrétní metrikou, zaměřit se na jeden uživatelský moment a být zodpověditelný v rámci sprintového okna. Některé příklady:
- Můžeme novým uživatelům pomoci dosáhnout prvního úspěchu do 10 minut od registrace?
- Můžeme snížit počet odchodů během nastavování tím, že budeme odpovídat na otázky přímo v produktu?
- Můžeme zlepšit míru rezervací demo verzí přizpůsobením následných kroků na základě záměru?
💡 Tip pro profesionály: Seznamte sprintové otázky, kritéria úspěchu a zdroje dat v dokumentu ClickUp Doc. Dokumentace a viditelnost otázek zabraňuje rozšiřování rozsahu a zajišťuje, že každý experiment, úkol a doporučení AI zůstávají zakotveny ve stejném výsledku.
Krok 3: Navrhněte nejmenší realizovatelný experiment
Nejlepší experimenty začínají s jedním nebo dvěma segmenty uživatelů, aby se zjistilo, zda změna pomáhá správným lidem. Zde jsou tři běžné formy experimentů:
- Pokyny: Pomocník v rámci produktu, který navrhuje další akci na základě toho, co se uživatel snaží udělat.
- Odpovědi: Pomoc, která odpovídá pouze na základě vašich schválených dokumentů a zásad.
- Personalizace: Onboarding nebo follow-upy, které se přizpůsobují tomu, co uživatel udělal (nejde jen o povrchní načasování).
To vše vede k tomu, že před začátkem práce si stanovíte rozsah projektu. To znamená:
| Rozhodnutí | Přesný rozsah |
| Cílová skupina uživatelů | Vyberte jeden nebo dva segmenty uživatelů (například: noví uživatelé zaregistrovaní tento týden). |
| Surface | Vyberte jedno místo (například: obrazovka pro registraci nebo e-mail) |
| Práce s umělou inteligencí | Vyberte si jednu úlohu (například: doporučit další krok nebo odpovědět na otázky). |
| Úspěch | Vyberte jednu změnu metriky související s obchodními výsledky (příklad: míra aktivace +5 % za 7 dní). |
| Bezpečnost | Přidejte záložní řešení (příklad: pokud si nejste jisti, zobrazte odkazy na nápovědu nebo předání). |
Krok 4: Vytvořte bezpečnostní opatření a odešlete je malé skupině
Než přidáte další vylepšení, ujistěte se, že se AI chová bezpečně a předvídatelně. V takovém případě byste měli použít pravidla, jako „používejte pouze schválené zdroje“, „nehádejte“ a „v případě potřeby nabídněte lidský zásah“.
Poté nejprve spusťte malou skupinu. Může se jednat o jeden segment, jeden kanál nebo interní týmy před zákazníky. Malá spuštění vám pomohou naučit se rychleji, protože můžete propojit zpětnou vazbu se skutečným chováním zákazníků.
⚒️ Rychlý tip: Použijte automatizace ClickUp k pevné integraci bezpečnostních a zaváděcích pravidel do vašeho pracovního postupu.
Můžete nastavit automatizace pro:
- Před externím zveřejněním předávejte výstupy generované umělou inteligencí k lidské kontrole.
- Pozastavte nebo označte úkoly, pokud skóre spolehlivosti klesne pod určitou hranici.
- V případě nejasného záměru eskalujte okrajové případy na nadřízeného.
- Omezte akce AI pouze na schválené zdroje dat nebo segmenty.
U malých zavedení zajišťují automatizace, že experimenty zůstanou pod kontrolou. Jakmile se signály stabilizují, můžete automaticky rozšířit expozici, aniž byste museli přepisovat procesy.
🎥: Podívejte se na toto video a dozvíte se více o tom, jak automatizovat své každodenní pracovní postupy.
👀 Věděli jste, že... 62 % IT profesionálů tvrdí, že jejich organizace mají silné nápady v oblasti umělé inteligence, ale mají potíže s jejich realizací a škálováním. To poukazuje na to, že největší mezerou v oblasti umělé inteligence je dnes realizace, nikoli vize.
Krok 5: Změřte výsledky, poučte se z nich a rozhodněte, co bude dál
Na konci sprintu byste měli být schopni odpovědět na tři otázky:
- Došlo ke statisticky významnému posunu cílové metriky?
- Které segmenty uživatelů reagovaly odlišně a proč?
- Jaký je další krok založený na důkazech, nikoli na instinktu?
Získáte jeden ze tří výsledků: Škálujte, protože signál je silný. Upravte rozsah, segment nebo chování AI a spusťte znovu. Nebo experiment archivujte a zdokumentujte, proč selhal.
⭐ Bonus: Používejte ClickUp Dashboards jako centrum řízení růstu. Data z vašich experimentů, úkolů, cílů a vlastních reportů se shromažďují v jednom sdíleném zobrazení.
Nejlepší na tom je, že si můžete vytvořit vlastní strategii od základů nebo použít již existující.
Jaké metriky je třeba sledovat, aby bylo možné měřit úspěch růstu založeného na umělé inteligenci?
Při sledování úspěchu růstu založeného na umělé inteligenci dávejte pozor na tyto metriky:
| Metrika | Vysvětlení | Příklad |
| Registrace získané pomocí umělé inteligence (% + počet) | Měří, jak moc AI povrchy přispívají k akvizici v horní části trychtýře. | „18 % registrací (2 400) pocházelo z AI stránek + chatbotu.“ |
| Kvalifikovaní potenciální zákazníci získaní pomocí umělé inteligence (míra SQL/MQL) | Kvalita uživatelů/potenciálních zákazníků získaných pomocí umělé inteligence | „AI vede k 22% konverzi na SQL oproti 14 % u jiných kanálů.“ |
| Konverzní poměr podporovaný umělou inteligencí | Procento nákupů/obchodů, u nichž AI významně ovlivnila rozhodnutí | „32 % uzavřených obchodů využilo AI návrh/demo flow“ |
| Doba návratnosti investice (AI TTV) | Jak rychle uživatelé dosáhnou prvního významného výsledku s AI | „Střední TTV: 2 dny → 20 minut“ |
| Míra aktivace umělé inteligence | Procento nových uživatelů, kteří dosáhnou „aha momentu“ AI (první úspěšný běh/pracovní postup) | „46 % uživatelů spustí úspěšný pracovní postup založený na umělé inteligenci do 24 hodin.“ |
| Míra úspěšnosti (dokončení úkolů) | Přímé měření „funkčnosti AI“ z pohledu uživatele | „78 % relací s umělou inteligencí končí dokončením úkolu.“ |
| Přijetí funkcí umělé inteligence (AI WAU/MAU) | Trvalé zapojení umělé inteligence, což naznačuje loajalitu k produktu | „AI WAU/MAU = 0,62“ |
| Udržení uživatelů AI (D7/D30) | Udržení kohorty, která používá AI (správná kohorta pro měření) | „D30: uživatelé AI 34 % vs. uživatelé bez AI 18 %“ |
| Expanze ovlivněná umělou inteligencí (upgrade/zvýšení ARPA) | Ať už intenzivní uživatelé AI provádějí upgrade nebo utrácejí více | „10+ spuštění AI za týden → 2,3× vyšší míra upgradeů“ |
| Tržby na aktivního uživatele AI (RPAU-AI) | Efektivita monetizace spojená konkrétně s využitím umělé inteligence | „RPAU-AI 9,20 $ vs. celkově 5,10 $“ |
Příklady růstu založeného na umělé inteligenci z reálného světa
Pojďme se naučit, jak škálovat pomocí umělé inteligence, tak jak to dělají jiné společnosti.
1. Milý
Vývojář aplikací Lovable využívající umělou inteligenci demonstruje růst založený na umělé inteligenci tím, že jako hlavní páku růstu využívá neustálé inovace produktů.
Zde je několik důvodů, proč je to jedna z nejrychleji rostoucích společností všech dob:
- Lovable považuje vývoj produktů za motor růstu a často hledá nové možnosti přizpůsobení produktů trhu, místo aby optimalizovala statickou nabídku.
- Podněty a chování uživatelů přímo ovlivňují, jaké funkce budou dodány jako další, čímž se cyklus „vytvořit–změřit–naučit se“ zkrátí z měsíců na týdny.
- Jak se týmy učí rychleji, zlepšují sladění produktu s trhem a odemykají růstové marketingové strategie, které podporují trvalé přijetí a expanzi.
⚡ Archiv šablon: Bezplatné šablony marketingových kampaní, které můžete vyzkoušet
2. Kurzor
Editor kódu Cursor, který klade důraz na AI, podporuje růst tím, že zmenšuje vzdálenost mezi záměrem vývojáře a jeho realizací.
Místo toho, aby umělou inteligenci považoval za doplněk zvyšující produktivitu, Cursor ji přímo začleňuje do základního pracovního postupu kódování, čímž mění způsob, jakým vývojáři vytvářejí, iterují a dodávají software.
- Díky návrhům, refaktoringu a kontextovým odpovědím založeným na umělé inteligenci mohou vývojáři pracovat plynule a snižují se tak potíže při provádění složitých úkolů.
- Rychlejší iterace vede k vyšší retenci, protože vývojáři se při každodenním programování spoléhají na Cursor, nikoli na příležitostnou pomoc.
- Přijetí se šíří organicky, jak týmy standardizují používání nástroje, čímž se každodenní používání mění v rostoucí smyčku.
📚 Další informace: Kompletní průvodce realizací kampaní s využitím umělé inteligence
3. ClickUp Brain
ClickUp využil strategii růstu založenou na umělé inteligenci a model PLG k dosažení 20 milionů uživatelů po celém světě a ročním opakovaném výnosu (ARR) ve výši 300 milionů dolarů.
Toho dosáhneme tím, že se ponoříme přímo do jádra moderních pracovních struktur a systémů. Trochu kontextu:
Týmy se topí v nesourodých nástrojích – chatovacích aplikacích, nástrojích pro sledování projektů, editorech dokumentů, dashboardech –, z nichž každý slibuje produktivitu, ale ve skutečnosti vede k nekonečnému přepínání mezi kontexty a rozšiřování práce. Uživatelé chtějí jednoduchost: jedinou platformu, která rozumí kontextu a snižuje tření.
Zároveň všechny významné produkty SaaS integrují umělou inteligenci v naději, že zvýší efektivitu. Umělá inteligence bez kontextu je však jen další vrstvou šumu.
ClickUp tuto mezeru vyplňuje prvním konvergovaným pracovním prostorem s umělou inteligencí na světě. Integrovali jsme více než 50 nástrojů do jedné platformy a zabudovali kontextovou umělou inteligenci, která rozumí úkolům, dokumentům, chatům a dashboardům uživatelů, takže nemusí přepínat mezi desítkami nástrojů, aby svou práci dokončili.
Načasování bylo perfektní. Týmy již očekávaly AI a byly frustrovány roztříštěnými systémy. Tento přístup nám umožnil využít těchto trendů a snížit náklady na získávání zákazníků.
Vytvořili jsme ClickUp, abychom ukončili chaos v práci a poskytli týmům jednotný konvergovaný pracovní prostor s umělou inteligencí. Umělá inteligence je revoluční, když má k dispozici celý pracovní kontext – a právě to konvergence poskytuje. Budoucnost softwaru je konvergovaná a my jsme první, kdo to realizuje.
Vytvořili jsme ClickUp, abychom ukončili chaos v práci a poskytli týmům jednotný konvergovaný pracovní prostor s umělou inteligencí. Umělá inteligence je revoluční, když má k dispozici celý pracovní kontext – a právě to konvergence poskytuje. Budoucnost softwaru je konvergovaná a my jsme první, kdo to realizuje.
Nástroje pro posílení vašeho růstového stacku založeného na umělé inteligenci
Následující nástroje posílí váš rámec růstu založený na umělé inteligenci:
1. ClickUp (nejlepší pro provozování strategie růstu založené na umělé inteligenci v jednom kolaborativním hubu)
Výzkum ClickUp „State of AI Maturity 2025“ zjistil, že pouze 10 % respondentů uvádí, že AI funguje jako agent. Jedná se o obrovskou mezeru, která ukazuje, proč se několik snah o růst založený na AI po prvních několika experimentech zastaví.
Růst založený na umělé inteligenci selže, pokud je váš plán v jednom nástroji, realizace v jiném a aktualizace sotva přežívají v chatech. Jedná se o rozptýlení nástrojů, které si téměř nikdo nevšimne ani o něm nemluví.
ClickUp pro marketingové týmy spojuje plánování kampaní, tvorbu obsahu, úkoly a komunikaci týmu do jednoho společného pracovního prostoru. Podívejme se na klíčové funkce ClickUp:
Okamžitě generujte materiály pro kampaně a kopírujte je
Použijte ClickUp Brain + ClickUp Docs + ClickUp Tasks, když potřebujete rychlost ve všech odděleních, aniž byste ztratili jakýkoli kontext. Zde je několik příkladů využití umělé inteligence v marketingu, které ukazují, jak týmy používají ClickUp Brain:
- Vytvářejte návrhy kampaní, reklamní slogany, texty e-mailů a návrhy landing page přímo ze svých poznámek a podrobností úkolů.
- Shrňte aktualizace projektu a dlouhé komentáře do přehledného přehledu stavu, rizik a dalších kroků.
- Odpovídejte na přímé otázky o tom, co se děje, pomocí toho, co již máte ve svém pracovním prostoru.
Vyzkoušejte například tyto pokyny:
- „Shrňte aktuální stav této kampaně, co je blokováno a co vyžaduje schválení“
- „Na základě těchto poznámek sepište jednostránkový plán spuštění; zahrňte cílové publikum, sdělení, kanály a metriky úspěchu“.
- „Napište dva krátké následné e-maily pro uživatele, kteří se zaregistrovali, ale do 48 hodin neprovedli aktivaci“
Konvergovaná umělá inteligence, která rozumí vaší práci
Tento konvergovaný pracovní prostor s umělou inteligencí integruje umělou inteligenci do celého pracovního prostoru. Úkoly, dokumenty, chaty, cíle, dashboardy a automatizace sdílejí společný kontext. To znamená, že ClickUp Brain vám ukazuje překážky, závislosti a další kontextové informace na základě skutečné práce.
Automatizujte schvalování, předávání a provoz kampaní pomocí Super Agents.
Jakmile jsou aktiva vytvořena, ClickUp Super Agents převezmou veškeré vaše každodenní úkoly jako skuteční kolegové. Tito agenti umělé inteligence, kteří nevyžadují žádné programování a fungují na základě spouštěčů, mohou být @zmíněni, jim mohou být přiděleny úkoly, mohou dostávat soukromé zprávy nebo mohou být naplánováni stejně jako lidští kolegové.
Fungují 24 hodin denně, 7 dní v týdnu, s nekonečnou pamětí, vnímáním okolí a schopností jednat napříč vaším pracovním prostorem a připojenými nástroji.
Nastavte agenty během několika minut pomocí jediného pokynu popisujícího jejich cíle a pravidla. Mezi nejdůležitější spolupracovníky, jako by mohli jednat, patří:
✅ Agent pro správu kampaní: Analyzuje údaje o výkonu z připojených nástrojů, generuje obsahové přehledy, přiděluje kreativní úkoly designérům/autorům, aktualizuje stavová pole, označuje varianty s nízkým výkonem a zveřejňuje souhrny v reálném čase v ClickUp Chat.
✅ Agent pro kontrolu obsahu: Kontroluje návrhy podle pokynů značky, navrhuje úpravy tónu/stylu/souladu a předává je k finálnímu schválení, až jsou připraveny.
✅ Schvalovací a předávací agent: Spouští oznámení, přiřazuje další vlastníky (např. od autora → designéra → právníka) a automaticky aktualizuje časové osy, když se položky přesouvají mezi fázemi.
✅ Agent pro plánování sociálních sítí: Vytáhne schválené příspěvky, naformátuje je podle kanálu, navrhne optimální časy odeslání na základě minulých dat a vytvoří naplánované úkoly pro publikování.
Nejlepší funkce ClickUp
- Zachyťte nápady rychlostí myšlenky: Vyslovujte hypotézy, shrňujte experimenty, brainstormujte kampaně nebo zaznamenávejte postřehy po hovorech bez použití rukou díky funkci ClickUp Talk to Text. ClickUp provádí okamžitý přepis (4× rychlejší než psaní), převádí hlasové klipy na upravitelný text, úkoly, komentáře nebo dokumenty a umožňuje ClickUp Brain je vylepšit, shrnout nebo přeměnit na akční položky.
- Nahrávejte a přepisujte pomocí umělé inteligence: Zvyšte produktivitu schůzek pomocí ClickUp AI Notetaker, který se automaticky připojí k hovorům Zoom, Teams nebo Google Meet. Navíc můžete nahrávat a přepisovat v několika jazycích, vytvářet chytré souhrny, extrahovat rozhodnutí, zvýrazňovat klíčové body a identifikovat akční položky.
- Najděte cokoli okamžitě ve svém pracovním prostoru a externích složkách: Použijte ClickUp Enterprise Search k zadávání otázek v přirozeném jazyce a získávání odpovědí napříč úkoly, dokumenty, komentáři, přílohami a propojenými nástroji. Místo prohledávání složek nebo nástrojů získávají týmy kontextové odpovědi, které odrážejí to, co se ve skutečnosti děje v rámci práce.
- Přístup k několika externím modelům umělé inteligence na jednom místě: Přepínejte mezi předními modely umělé inteligence, aniž byste opustili ClickUp. To umožňuje týmům používat správný model pro výzkum, psaní, analýzu nebo uvažování, přičemž všechny výstupy zůstávají zakotveny ve stejném kontextu pracovního prostoru.
- Hladká integrace s vaší stávající technologií: ClickUp Integrations se propojuje s nástroji v oblasti marketingu, prodeje, produktů a inženýrství. Pracovní postupy zůstávají synchronizované, protože data proudí z externích systémů, což zajišťuje, že rozhodnutí a automatizace AI vždy odrážejí nejaktuálnější informace.
Omezení ClickUp
- Pro nové uživatele může být kvůli široké škále funkcí příliš složitý.
Ceny ClickUp
Hodnocení a recenze ClickUp
- G2: 4,7/5 (více než 10 800 recenzí)
- Capterra: 4,6/5 (více než 4 000 recenzí)
Co říkají skuteční uživatelé?
Recenzent G2 říká:
ClickUp považuji za neuvěřitelně cenný nástroj, protože konsoliduje funkce do jedné platformy, která zajišťuje, že veškerá práce a komunikace jsou shromážděny na jednom místě, což mi poskytuje 100% kontext. Tato integrace mi zjednodušuje řízení projektů a zvyšuje efektivitu a přehlednost. Obzvláště se mi líbí funkce ClickUp Brain, která funguje jako agent umělé inteligence, který provádí moje příkazy a efektivně vykonává úkoly mým jménem. Tento aspekt automatizace je velmi užitečný, protože zefektivňuje můj pracovní postup a snižuje manuální úsilí. Navíc bylo počáteční nastavení ClickUp velmi snadné, což umožnilo hladký přechod z jiných nástrojů. Oceňuji také to, že ClickUp se integruje s dalšími nástroji, které používám, jako jsou Slack, OpenAI a GitHub, a vytváří tak soudržné pracovní prostředí. Z těchto důvodů bych ClickUp celkově velmi doporučil ostatním.
ClickUp považuji za neuvěřitelně cenný nástroj, protože konsoliduje funkce do jedné platformy, která zajišťuje, že veškerá práce a komunikace jsou shromážděny na jednom místě, což mi poskytuje 100% kontext. Tato integrace mi zjednodušuje řízení projektů a zvyšuje efektivitu a přehlednost. Obzvláště se mi líbí funkce ClickUp Brain, která funguje jako agent umělé inteligence, který provádí moje příkazy a efektivně vykonává úkoly mým jménem. Tento aspekt automatizace je velmi užitečný, protože zefektivňuje můj pracovní postup a snižuje manuální úsilí. Navíc bylo počáteční nastavení ClickUp velmi snadné, což umožnilo hladký přechod z jiných nástrojů. Oceňuji také to, že ClickUp se integruje s dalšími nástroji, které používám, jako jsou Slack, OpenAI a GitHub, a vytváří tak soudržné pracovní prostředí. Z těchto důvodů bych ClickUp ostatním vřele doporučil.
📚 Další informace: Nejlepší marketingové nástroje založené na umělé inteligenci pro udržení produktivity
2. Clay (nejlepší pro obohacování potenciálních zákazníků pomocí umělé inteligence a hyperpersonalizované odchozí komunikace)
Clay je nástroj pro pracovní postupy GTM, který pomáhá prodejním a marketingovým týmům najít potenciální zákazníky, obohatit kontaktní a firemní data a generovat personalizované oslovení.
Jeho AI agenti (zejména Claygent) jsou jako výzkumníci na vyžádání, kteří žijí ve vašich tabulkách Clay. Dáte Claygentu seznam domén/společností a otázku a on navštíví webové stránky, vytáhne přesně ty údaje, které vás zajímají, a vrátí je jako pole, která můžete filtrovat, hodnotit a automatizovat (např. „nabízí bezplatnou zkušební verzi?“, „splňuje SOC 2?“, „má případové studie?“ atd.).
Nejlepší funkce Clay
- Vytvořte pracovní postupy GTM v jednoduchém jazyce pomocí Sculptoru a proměňte výzvy v opakovatelné automatizace.
- Rozšiřte Clay o doplňky, jako je generátor vzorců AI, balíček Salesforce, zabezpečení a integrovaný přístup k ChatGPT.
- Centrální přístup k více než 150 poskytovatelům dat, takže můžete snadno konsolidovat dodavatele a kombinovat zdroje.
Omezení hlíny
- Platforma má potíže se spolehlivým generováním seznamů, které zahrnují mnoho velkých i malých místních společností.
- Některé vygenerované e-mailové adresy jsou nepřesné nebo nefungují konzistentně.
Ceny Clay
- Zdarma
- Starter: 149 $/měsíc
- Explorer: 349 $/měsíc
- Pro: 800 $/měsíc
- Podnik: Individuální ceny
Hodnocení a recenze Clay
- G2: 4,8/5 (více než 180 recenzí)
- Capterra: Nedostatek recenzí
Co říkají skuteční uživatelé?
Recenzent G2 říká:
Jedná se o velmi výkonnou platformu, která organizacím skutečně pomáhá bez větší námahy identifikovat správnou cílovou skupinu. Díky vyhledávání pomocí umělé inteligence je nalezení správné osoby, firmy nebo společnosti velmi snadné. Schopnost této platformy syntetizovat potenciální zákazníky do formátu CSV zvyšuje její přenositelnost. Tato platforma má také uživatelsky přívětivé rozhraní.
Jedná se o velmi výkonnou platformu, která organizacím skutečně pomáhá bez větší námahy identifikovat správnou cílovou skupinu. Díky vyhledávání pomocí umělé inteligence je nalezení správné osoby, firmy nebo společnosti velmi snadné. Schopnost této platformy syntetizovat potenciální zákazníky do formátu CSV zvyšuje její přenositelnost. Tato platforma má také uživatelsky přívětivé rozhraní.
📚 Další informace: Nejlepší nástroje pro growth hacking pro marketéry
3. Cursor (nejlepší pro úpravy kódu urychlené umělou inteligencí a experimentování s rychlým růstem)
Cursor je editor kódu založený na umělé inteligenci a postavený na VS Code, který přeměňuje přirozený jazyk na kód připravený k produkci, což umožňuje týmům pro růst a projektovým manažerům dodávat experimenty, vstupní stránky, onboardingové toky a funkce v aplikacích.
Jeho rozhraní Composer a specializovaný model kódování umožňují agentické pracovní postupy. Jednoduše řečeno, popište funkce v běžné angličtině a Cursor vygeneruje kód pro více souborů, zobrazí náhledy rozdílů, spustí testy a aplikuje změny s plným kontextem z celé vaší kodové základny.
Nejlepší funkce Cursoru
- Automatické doplňování tabulek s přizpůsobeným modelem poskytuje rychlé, kontextově citlivé návrhy na více řádcích a inteligentní přepisy, které zachovávají původní záměr.
- Codebase Chat a Instant Grep pro dotazování celého repozitáře, vyhledávání definic a generování cílených refaktorů nebo oprav chyb.
- Vizuální webový editor v postranním panelu prohlížeče pro změny rozložení pomocí drag-and-drop, kontrolu prvků a aktualizace kódu na základě AI, které propojují design a vývoj.
Omezení kurzoru
- Návrhy umělé inteligence mohou být u vysoce komplexního nebo specializovaného kódu nepřesné a vyžadovat dodatečnou kontrolu.
- Modelové odpovědi mohou působit nekonzistentně, někdy jsou přesné, jindy se nečekaně odchýlí od správného směru.
Ceny kurzoru
- Koníček: Zdarma
- Pro: 20 $/měsíc
- Pro+: 60 $/měsíc
- Ultra: 200 $/měsíc
- Podnik: Ceny na míru
Hodnocení a recenze kurzoru
- G2: 4,7/5 (20 recenzí)
- Capterra: Nedostatek recenzí
Co říkají skuteční uživatelé?
Recenzent G2 říká:
Líbí se mi, jak hladce Cursor integruje AI do vývojového pracovního postupu. Návrhy kódu v řádku jsou neuvěřitelně přesné a možnost klást otázky přímo v editoru mi šetří spoustu času. Je to jako programování ve dvojici s odborným vývojářem, který rozumí kontextu mého projektu.
Líbí se mi, jak hladce Cursor integruje AI do vývojového pracovního postupu. Návrhy kódu v řádku jsou neuvěřitelně přesné a možnost klást otázky přímo v editoru mi šetří spoustu času. Je to jako programování ve dvojici s odborným vývojářem, který rozumí kontextu mého projektu.
📚 Další informace: Nejlepší nástroje pro growth hacking pro marketéry
Šablony pro růst založený na umělé inteligenci
Tyto osvědčené šablony vám poskytnou náskok v růstu založeném na umělé inteligenci:
1. Šablona strategického marketingového plánu ClickUp
Šablona strategického marketingového plánu ClickUp vám pomůže plánovat, provádět a sledovat marketingové aktivity na jednom místě, aby váš tým mohl dodržovat cíle, časové plány a rozpočet.
Díky přizpůsobitelným stavům, vlastním polím a zobrazením můžete tuto šablonu přizpůsobit svým kampaním a použít ji k propojení každodenních úkolů s měřitelnými OKR. Tato šablona marketingového plánu vám umožní realizovat iniciativy růstu založené na umělé inteligenci tím, že vám pomůže:
- Definujte marketingové cíle a klíčové výsledky a poté každý úkol přímo propojte se správným OKR.
- Plánujte a stanovujte priority úkolů kampaně s vlastníky, termíny a milníky stavu.
- Sledujte pokrok vizuálně pomocí zobrazení ClickUp, jako jsou plánované úkoly podle OKR a tabule pokroku podle stavu.
- Sledujte marketingové KPI za čtvrtletí pomocí indikátorů pokroku (na dobré cestě, ohroženo, dosaženo, nedosaženo).
- Spravujte rozpočty podle kanálů sledováním plánovaného rozpočtu ve srovnání se skutečnými výdaji v rámci jednotlivých iniciativ.
2. Šablona pro správu marketingových kampaní ClickUp
Šablona pro správu marketingových kampaní ClickUp organizuje práci podle fáze kampaně a přidává strukturu pro odpovědnost týmu, plánování kanálů, typ výstupů, termíny a sledování rozpočtu. Je obzvláště užitečná pro týmy zaměřené na růst pomocí umělé inteligence, které potřebují opakovatelné systémy pro dodávání kreativních výstupů, rychlé spouštění a kontrolu výsledků.
Tato šablona vám dále pomůže:
- Organizujte práci ve fázích plánování, výroby, spuštění, hodnocení a udržení v jednom pracovním postupu.
- Sledujte marketingové kanály podle jednotlivých výstupů, jako jsou sociální média, e-mailový marketing a interní iniciativy.
- Standardizujte výstupy pomocí pole „Typ výstupu“, aby úkoly zůstaly konzistentní napříč kampaněmi.
- Udržujte výdaje v souladu zaznamenáváním přiděleného rozpočtu spolu s úkoly kampaně a podrobnostmi o provedení.
3. Šablona OKR pro ClickUp
Šablona ClickUp OKRs je vytvořena jako systém složek OKR, který vás provede čtvrtletním plánováním a poté promění cíle v sledovatelnou práci po celý rok.
Tuto šablonu odlišuje vestavěná kadence uvnitř samotné složky. Začnete s vyhrazeným dokumentem pro plánování a sladění, který vyžaduje revizi předchozího čtvrtletí a nastavení následujícího čtvrtletí, poté řídíte provádění prostřednictvím zobrazení organizovaných podle čtvrtletí, typu položky OKR, primárního týmu a iniciativy. Tato šablona OKR vám pomůže:
- Provádějte opakovatelné čtvrtletní resetování pomocí dokumentu Plánování a sladění s naváděcími sekcemi.
- Oddělte cíle od klíčových výsledků pomocí pole typu položky OKR, aby vaše reporty byly přehledné.
- Zmapujte roční OKR na časové ose rozdělené podle čtvrtletí, abyste odhalili překrývání a nedostatek zdrojů.
- Sledujte stav a čtvrtletí společně na tabuli pokroku, aby se cíle, které nejsou na dobré cestě, objevily rychleji.
- Přiřaďte odpovědnost pomocí pole Primární tým a propojte práci s iniciativami na vyšší úrovni.
4. Šablona tabule pro experimenty s růstem ClickUp
Šablona ClickUp Growth Experiments Whiteboard Template, vytvořená na platformě ClickUp Whiteboards, poskytuje vašemu týmu vizuální prostor pro mapování experimentů od prvotního nápadu až po poznatky získané po testování.
Využívá pětiproudý pracovní postup na tabuli pro ideace, plánování, implementaci, testování a analýzu. To znamená, že můžete spolupracovat v reálném čase, seskupovat poznámky a poté proměnit nejlepší nápady v proveditelné úkoly. Tato šablona vám pomůže:
- Provádějte brainstorming růstu přímo v ClickUp Whiteboards pomocí jasného experimentálního postupu založeného na fázích.
- Uspořádejte poznámkové lístky podle kategorií, aby každý experiment měl jasný další krok a odpovědnou osobu.
- Převádějte poznámky na úkoly ClickUp a sledujte pokrok pomocí vlastních stavů ClickUp, jako jsou „Otevřeno“ a „Dokončeno“.
- Přidejte vlastní pole pro kategorizaci experimentů a zaznamenávání klíčových atributů pro reporting a srovnávání.
- Využijte integrované zobrazení, jako je tabule experimentů pro růst a průvodce pro začátečníky, abyste mohli rychle začít.
- Zlepšete dodávky pomocí značek, vnořených podúkolů, více přiřazených osob a štítků priorit napříč pracovními toky.
Časté chyby a jak se jim vyhnout
Vědět, co dělat, je jen polovina úspěchu. Stejně důležité je totiž vědět, co nedělat:
❌ Provádění experimentů bez jasných metrik úspěchu: Zahájení iniciativ umělé inteligence s nejasnými cíli, jako je „zlepšení zákaznické zkušenosti“, znemožňuje měřit dopad nebo efektivně iterovat.
✅ Řešení: Před nasazením jakéhokoli řešení umělé inteligence definujte konkrétní, měřitelné KPI. U doporučovacího systému sledujte míru prokliku, míru konverze a průměrnou hodnotu objednávky.
Stanovte základní měřítka a cíle zlepšení (např. „zvýšit konverzi o 15 %“). Každý týden kontrolujte metriky a buďte připraveni změnit strategii, pokud během 2–4 týdnů nezaznamenáte pokrok.
❌ Optimalizace pro krátkodobé metriky na úkor dlouhodobé hodnoty: Modely umělé inteligence trénované výhradně na okamžité konverze mohou doporučovat agresivní slevy nebo prosazovat produkty nízké kvality, které se dobře prodávají, ale poškozují celoživotní hodnotu zákazníka.
✅ Oprava: Zvažte metriky jako 90denní retence, míra opakovaných nákupů a skóre spokojenosti zákazníků vedle okamžité konverze. U doporučovacích systémů penalizujte návrhy, které v minulosti vedly k vrácení zboží nebo negativním recenzím. Vyzkoušejte různé časové horizonty, abyste našli správnou rovnováhu pro vaše podnikání.
❌ Ignorování problému studeného startu u nových produktů nebo zákazníků: Systémy umělé inteligence trénované na historických datech fungují špatně, když narazí na nové produkty bez historie nákupů nebo nové zákazníky bez údajů o chování.
✅ Řešení: Vytvořte hybridní systémy pro dlouhodobý růst, které kombinují předpovědi umělé inteligence s pravidly založenými na záložních řešeních. U nových produktů použijte funkce založené na obsahu (kategorie, cena, atributy) k vyhledání podobných položek. U nových zákazníků využijte demografická data nebo agregované chování podobných skupin.
❌ Přehlížení předávání úkolů mezi lidmi a umělou inteligencí: Plně automatizované systémy umělé inteligence pro strategii uvedení produktu na trh nedokážou zvládnout okrajové případy, komplexní potřeby zákazníků nebo situace vyžadující úsudek a empatii.
✅ Řešení: Navrhněte jasné postupy eskalace od AI k lidské podpoře. Zaveďte hodnocení spolehlivosti, které spustí lidskou kontrolu u hraničních rozhodnutí. Naučte svůj tým, kdy a jak přepsat doporučení AI. U AI zaměřené na zákazníky vždy zajistěte snadný způsob, jak se v případě potřeby spojit s člověkem.
Vytvořte si pomocí ClickUp strategii růstu založenou na umělé inteligenci, kterou váš tým skutečně využije.
Růst založený na umělé inteligenci funguje, když týmy přestanou umělou inteligenci vnímat jako soubor nástrojů a začnou ji považovat za sdílený operační systém. Úspěšné týmy se shodují na tom, jak generovat nápady, provádět experimenty a jak zachycovat a znovu využívat získané poznatky.
To vyžaduje jedno místo pro dokumentaci strategií, pokynů a experimentů, jeden přehled pro pochopení toho, co hýbe celým procesem, a systémy, které snižují zátěž, aby se týmy mohly soustředit na rychlejší učení, a ne jen na větší výkon.
Když je vše soustředěno v jediném pracovním prostoru, stává se AI opakovatelnou, měřitelnou a škálovatelnou, namísto chaotickou. To je rozdíl mezi experimentováním s AI a skutečným růstem díky ní.
Vytvořte si ještě dnes svůj plán růstu založený na umělé inteligenci v ClickUp. ✅
Často kladené otázky
Tradiční růstový hacking se opírá o rychlou manuální práci, jako jsou rychlé A/B testy, úpravy vstupní stránky a široké kampaně. Růst založený na umělé inteligenci naopak využívá data a inteligentní automatizaci k rozhodování o struktuře, cílové skupině a načasování zapojení. To funguje obzvláště dobře v kombinaci s růstem založeným na produktu, protože produkt sám se stává hlavní pákou.
Začít mohou podniky jakékoli velikosti! Mnoho startupů a malých týmů jej přijímá brzy, aby získalo konkurenční výhodu, ale nejvíce vyniká ve střední fázi až na podnikové úrovni (např. série A+ nebo 10 milionů dolarů+ ARR), kde máte dostatek uživatelů, dat a operací, abyste mohli vidět složené účinky personalizace, prediktivních modelů odchodu zákazníků nebo dynamického stanovení cen. Menší týmy však těží z nástrojů bez kódu a rychlých výher, zatímco větší organizace je škálovat napříč funkcemi pro skutečnou transformaci.
Méně, než si myslíte. Mnoho nástrojů umělé inteligence s rychlým ziskem pracuje se stovkami až tisíci interakcí se zákazníky, protokoly použití nebo obohacenými potenciálními zákazníky. Start-upy často začínají s interními daty (např. události týkající se produktů, žádosti o podporu) nebo veřejnými/syntetickými zdroji a poté je vylepšují s rostoucím objemem. Moderní platformy bez kódu a přenos učení umožňují scénáře s malým množstvím dat. Nakonec se zaměřte na kvalitu spíše než na kvantitu.
Mezi ně patří: personalizovaný obsah a generování textů (např. varianty reklam, e-maily, příspěvky na sociálních sítích), prediktivní hodnocení odchodu zákazníků nebo LTV pro upřednostnění uživatelů s vysokou hodnotou, hyperpersonalizované obohacování a sekvencování odchozích dat, výzvy/modely A/B testování pro onboarding nebo retenční toky, kreativní repurposing a brainstorming nápadů pro rychlejší iterace kampaní.
Sledujte kombinaci tvrdých metrik (např. přírůstek tržeb, zvýšení konverzního poměru, snížení fluktuace, úspora času na manuální práci) ve srovnání s referenční hodnotou nebo kontrolní skupinou, plus měkké signály (např. míra přijetí, vlastní zprávy o produktivitě). Vypočítejte jednoduchou návratnost investic jako (zisky – náklady) / náklady – zahrňte poplatky za nástroje/předplatné, čas potřebný na vývoj a oportunitní náklady. Začněte s předními ukazateli, jako je zapojení nebo efektivita, a poté je propojte s obchodními výsledky, jako je dopad na ARR nebo snížení CAC, abyste získali ucelený obraz.
Ano, rozhodně. Než začnete vytvářet vlastní modely, začněte s jednoduchými pravidly a nenáročnými nástroji. Zaměřte se na implementaci produktu, provádění malých testů a zavádění změn, které uživatelé pocítí. Příručka pro růst založená na produktech a několik pomocníků v podobě umělé inteligence mohou mít velký význam. Postupem času můžete přidávat další automatizaci a chytřejší cílení, jak se data zlepšují.