Az AI-alapú alkalmazásfejlesztő Lovable mindössze 8 hónap alatt meghaladta az 1 millió dolláros első bevételét, és elérte a 100 millió dolláros éves bevételt. Ez lett a legjobb példa az AI-vezérelt növekedési stratégiára.
Elena Verna, a Lovable növekedési vezetője szerint, a Lenny's Newsletterben a Lovable az AI-t maga a növekedés motorjának tekinti. A termék folyamatosan tanul a használatból, gyorsan szállít új funkciókat, és néhány havonta hatékonyan újra megtalálja a termék-piac illeszkedését.
Az alábbiakban bemutatjuk, hogyan készíthet AI-vezérelt növekedési stratégiát, amely következetesen eredményeket hoz, mérhető marad, és hétről hétre bővíti a tudást.
Mi az AI-vezérelt növekedés?
Az AI-vezérelt növekedés egy olyan üzleti stratégiát és új piacra lépési modellt (GTM) jelent, amelyben a mesterséges intelligencia a fő hajtóereje az ügyfélszerzésnek, a bevételek növekedésének és a működés skálázásának.
Ez a stratégia korábbi paradigmákra épül, mint például az értékesítésvezérelt növekedés (amely az emberi kapcsolatokra és a közvetlen értékesítésre támaszkodik) és a termékvezérelt növekedés (PLG, ahol maga a termék ösztönzi a felhasználók általi elfogadását és a vírusos terjedést), de a legfőbb előnyt az intelligenciára helyezi át.
Más szavakkal, az AI felhasználható döntések meghozatalához, élmények személyre szabásához, munkafolyamatok automatizálásához és új utak megnyitásához az ügyfelek felé.
A modern PLG stratégiában a termék a csatorna, és az AI dönti el, hogy a termékben végzett melyik művelet hozza meg a következő „aha” pillanatot.
Lényegében az AI-vezérelt növekedés úgy működik, mint egy lendkerék:
- A felhasználói interakciók viselkedési adatokat generálnak
- A modellek pontosabbá és hasznosabbá válnak
- A termék egyre nagyobb értéket nyújt
- Több felhasználó csatlakozik, megerősítve a ciklust
💟 Olvassa el még: Hogyan számoljuk ki a bevétel növekedési ütemét?
Miért az „AI-vezérelt növekedés” az új követelmény?
Az egyik fő ok, amiért az AI-vezérelt növekedés a vezetőség számára elengedhetetlen fontosságúvá vált, az, hogy a bevezetés és a beruházás mértéke és sebessége meghaladta egy bizonyos küszöbértéket.
Íme, miért válik az AI-alapú növekedési stratégia új elengedhetetlen követelménnyé:
- A létszám már nem korlátozza a növekedést: A növekedést korábban az alkalmazható és irányítható emberek száma korlátozta. Az AI lehetővé teszi, hogy egyetlen erős csapat irányítsa sok ember munkáját azáltal, hogy automatizálja a kutatást, a kapcsolattartást, a nyomon követést és az elemzést több ezer fiókban. A korlátok a több ember felvételéről a jobb növekedési ciklusok kiépítésére helyeződnek át.
- A sebesség előnyhöz vezet: A legtöbb vállalatnak már elegendő ötlete van a teszteléshez, de az ötletek megvalósításához lassan jutnak el. Az AI lerövidíti a ciklust azáltal, hogy gyorsan változatokat hoz létre, korán jelzi a mintákat, és az eredmények alapján javaslatokat tesz a következő lépésekre.
- A felfedezés újragondolása: A vásárlók egyre inkább az AI által generált összefoglalók, ajánlások és asszisztens válaszok alapján döntenek, mielőtt egyáltalán beszélnének az értékesítőkkel.
💟 Olvassa el még: Üzleti növekedés ügyfélszerzési stratégiákkal
🧠 Érdekesség: Az ELIZA, amelyet Joseph Weizenbaum épített az MIT-n 1964 és 1966 között, az első mesterséges intelligenciával működő csevegőrobotok egyike volt, és egyszerű mintázat-megfeleltetéssel terapeuta szerepét játszotta.
Annak ellenére, hogy alapvetően csak kulcsszavakat cserélt ki előre megírt válaszokra, egyesek úgy érezték, hogy az eszköz valóban megérti őket.
A stratégia alapvető elemei
Íme a hét elem, amely az AI növekedési keretrendszerének gerincét képezi 👇
1. Mérje fel az AI-re való felkészültséget és az adatbázisokat
Az AI-vezérelt növekedés gyorsan összeomlik, ha az adatok szétszórtak, elavultak vagy nincs tulajdonosuk. Mielőtt bármit is felépítenének, a csapatoknak meg kell érteniük a következőket:
- Hol találhatók a növekedési adatok a különböző eszközökben?
- Melyik adatkészletek megbízhatóak, és melyek nem?
- Ki felelős az adatok minőségéért és karbantartásáért?
Mielőtt döntéseket hozna, futtassa át ezeket a kérdéseket, és győződjön meg arról, hogy az adatok alátámasztják azokat.
💡 Profi tipp: Használja a ClickUp Whiteboardot az adatfolyamatok vizuális ábrázolásához, például:
- Határozza meg, honnan származnak a növekedési adatok (termékesemények, CRM, hirdetések, támogatás, számlázás).
- Mutassa meg, hogyan áramlanak az adatok az eszközök és a csapatok között
- Azonosítsa a manuális átadásokat, késedelmeket és vakfoltokat
- Döntse el, hogy mi kell automatizálni, és mi maradjon az emberek feladata.
2. Határozza meg a növekedési célokat és mutatókat
Az AI-nak korlátokra van szüksége ahhoz, hogy hasznos legyen. Világos célok nélkül a tevékenységeket optimalizálja az eredmények helyett. Meg kell határoznia:
- A növekedés legfontosabb mutatója
- A lendületet mutató vezető mutatók
- A hatást megerősítő késleltetett mutatók
📌 Példa: Egy B2B SaaS vállalat az aktivált csapatokat határozza meg legfontosabb mutatóként.
A legfontosabb mutató az a csapatok száma, amelyek 7 napon belül befejezik az alapvető beállításokat.
A vezető mutatók a bevezetés során kiváltott termékesemények, az első sikeres munkafolyamatig eltelt idő és a 7 nap alatt elvégzett AI-támogatott műveletek száma.
A késleltetett mutatók a próbaidőszakról fizető ügyfélre való átállás aránya és a 30 napos megtartási arány.
📚 További információ: A legjobb AI-eszközök a B2B marketinghez
3. Azonosítsa a nagy hatással bíró felhasználási eseteket
A legjobb kiindulási pontok azok a területek, ahol a manuális munka vagy a lassú döntéshozatal közvetlenül korlátozza a növekedést. Keresse meg:
- A kísérletezés szűk keresztmetszetei
- Ismétlődő elemzések vagy jelentések
- Nagy volumenű munkafolyamatok, amelyek emberi koordinációra támaszkodnak
Helyezze előtérbe azokat az alkalmazási eseteket, ahol az AI lerövidíti a betekintés és a cselekvés közötti távolságot. Ez az a pont, ahol a hatások összeadódnak.
4. Növekedési munkafolyamatok kidolgozása és automatizálása
Ideje a felhasználási eseteket ismétlődő munkafolyamatokká alakítani. Ehhez a következőkre van szükség:
- Több ügynökös koordináció: A speciális ügynökökből álló csapatok együttműködnek, az egyik ügynök figyeli a szándékjeleket, a másik személyre szabott szekvenciákat készít, a harmadik pedig értékeli a válaszokat és átirányítja a hibákat.
- Önfejlesztő ciklusok: Az ügynökök rögzítik az eredményeket (pl. nyitási arányok, találkozók, megakadályozott ügyfélvesztés), visszacsatolják azokat a finomhangoláshoz vagy az azonnali optimalizáláshoz, és önállóan javítanak.
- Dinamikus eskaláció és hibrid minták: Az AI-ügynökök felismerik a kockázatos vagy kétértelmű helyzeteket (pl. összetett tárgyalások vagy szélsőséges esetek), és zökkenőmentesen átadják azokat a teljes kontextus összefoglalásával.
Ha jól végzik, az ügynöki munkafolyamatok túllépnek az alapvető marketingautomatizáláson, mivel a valós jelzések és a kiszámított eredmények alapján adaptálják a tevékenységeket.
📚 További információ: A tökéletes marketingkommunikációs stratégia kidolgozásának lépései
📮 ClickUp Insight: Mesterséges intelligencia érettségi felmérésünk egyértelmű kihívást tár fel: a csapatok 54%-a szétszórt rendszereken dolgozik, 49%-uk ritkán osztja meg a kontextust a különböző eszközök között, 43%-uk pedig nehezen találja meg a szükséges információkat.
Ha a munka fragmentált, az AI-eszközök nem tudnak hozzáférni a teljes kontextushoz, ami azt jelenti, hogy a válaszok hiányosak, késleltetettek, és a kimenetek nem elég mélyek vagy pontosak. Ez a munka szétszóródásának eredménye, ami a vállalatoknak több millió dollárnyi termelékenységveszteséget és időpazarlást jelent.
A ClickUp Brain ezt úgy oldja meg, hogy egy egységes, AI-alapú munkaterületen működik, ahol a feladatok, dokumentumok, csevegések és célok mind összekapcsolódnak. Az Enterprise Search minden részletet azonnal felszínre hoz, míg az AI-ügynökök az egész platformon működnek, hogy összegyűjtsék a kontextust, megosszák a frissítéseket és előre mozdítsák a munkát.
Az eredmény egy gyorsabb, átláthatóbb és következetesen tájékozott mesterséges intelligencia, amelyhez a különálló eszközök egyszerűen nem tudnak felzárkózni.
5. Gyorsan teszteljen, tanuljon és ismételje meg a folyamatot
Az AI-vezérelt növekedés megváltoztatja a kérdést: „Bevált ez?” helyett „Mit tanultunk meg elég gyorsan ahhoz, hogy cselekedjünk?” , mert csökkenteni szeretné a jel és a döntés közötti időt.
Ez gyors ciklusokat jelent: tesztelés → mérés → finomítás.
📌 Példa: Ahelyett, hogy a posztmortem megbeszélésre várna, az AI elemzi a kísérleti eredményeket, amint az adatok stabilizálódnak, feltárja a szegmensek közötti mintákat, és kiemeli, hol változott meg valójában a viselkedés. A csapatok eldöntik, mire kell összpontosítaniuk, amíg a kontextus még friss.
⏭️ A ClickUp Dashboards AI-kártyái automatikusan összefoglalják a kísérletek teljesítményét a diagramok mellett. Kiemelik a legfontosabb eredményeket, feltárják az anomáliákat, és rámutatnak arra, mi befolyásolta a legfontosabb mutatókat, anélkül, hogy manuális elemzésre lenne szükség. Nézze meg ezt a videót, hogy többet tudjon meg az AI-kártyák és a Dashboards kombinációjáról. 👇
6. A motor méretezés és üzembe helyezés
Miután a tesztek megismételhetőnek bizonyultak, a következő lépés a fenntartható skálázás. Íme néhány módszer erre:
- Vezesse be ellenőrzött lépésekben: Bővítse a célközönség 10–20%-áról 50%-ra, majd 80–100%-ra, csak miután a vezető mutatók két teljes cikluson át stabilak maradtak.
- Automatizálja a megfigyelhetőséget: Állítson be riasztásokat a legfontosabb küszöbértékekre (pl. válaszadási arány csökkenése >15%, cselekvésenkénti költség >X dollár, eszkalációs arány >10%), így a problémák még a bevételre gyakorolt hatások megjelenése előtt felmerülnek.
- Költségvetés a folyamatos fejlesztéshez: A növekedési csapat idejének (vagy a dedikált létszámnak) 10–15%-át szánja az iterációra, még a skálázás után is. A legjobb rendszerek a bevezetés után is folyamatosan fejlődnek.
7. Irányítás, etika és csapatkultúra
Az IBM új adatai szerint a szervezetek 13%-a már tapasztalt AI-modell vagy alkalmazás megsértést, amelyek közül 8% nem is tudja, hogy megsértették-e őket.
Ha ez még nem lenne elég, a kompromittáltak elképesztő 97%-a nem rendelkezett AI-specifikus hozzáférés-vezérléssel.
Amikor az ügynökök bevételi döntéseket hoznak vagy személyre szabnak nagy léptékben, egyetlen hiba a hozzáférésben, elfogultságban vagy átláthatóságban szabályozási kockázatokhoz vagy bevételkieséshez vezethet.
Hogy ne kerüljön ebbe a statisztikába, tegye a következőket 👇
- Hozzon létre egy AI-irányító csoportot (jogi, termék-, mérnöki és üzleti vezetőkből), amely havonta felülvizsgálja az új munkafolyamatokat, korán jelzi a kockázatokat és jóváhagyja a változásokat.
- Írjon egy AI-alapelvekről szóló nyilatkozatot, amely összhangban áll az Ön értékeivel – méltányosság, magyarázhatóság, adatvédelem és emberi felügyelet.
- Tartson rövid, forgatókönyv-alapú képzéseket, például: „Mi történik, ha az ügynök túlzottan egy felhasználói szegmensre koncentrál?” vagy „Hogyan lehet egy nagy értékű tárgyalást magasabb szintre emelni?” Használjon névtelen, valós példákat a közös ítélőképesség kialakításához.
- Végezzen negyedéves teljesítmény-ellenőrzéseket, amelyek a szegmensek közötti méltányosságra, a döntések nyomon követhetőségére és a teljesítmény eltérésére összpontosítanak. Kérdések esetén a magyarázhatóság érdekében vezessen teljes naplókat (utasítások, adatforrások, eredmények).
🚀 A ClickUp előnye: A ClickUp Security biztosítja, hogy a munkaterület adatai kizárólag az Ön tulajdonában maradjanak, ami azt jelenti, hogy a ClickUp AI partnerei szigorúan tilos az Ön adatait felhasználni a modelleik képzéséhez.
📚 További információ: SaaS marketing stratégiák az ügyfelek megszerzéséhez (és megtartásához)
Hogyan hajtson végre egy AI növekedési sprintet?
Az AI Growth Sprint egy két-négy hetes ciklus, amely egy növekedési szűk keresztmetszetre összpontosít. Ez idő alatt néhány AI-vezérelt kísérletet hajt végre, és előre meghatározott sikerkritériumok és érvényes összehasonlítási módszerek (például A/B tesztelés) segítségével értékeli azok hatását.
Ha AI-vezérelt növekedési sprinteket szeretne végrehajtani, kövesse az alábbi lépéseket:
1. lépés: Válasszon egy mutatót és egy utazási pillanatot
Válasszon ki egy mutatószámot, amelyet javítani szeretne, például aktiválás, konverzió, megtartás vagy felhasználónkénti bevétel. Ne hagyja magát megtéveszteni a papíron jól mutató, de a vásárlók viselkedését vagy a vállalkozás bevételeit nem befolyásoló mutatószámokkal.
Ezután válasszon ki egy pillanatot az ügyfélútból , amikor az adott mutató elért vagy elvesztett.
📌 Példa: Ez lehet a regisztráció utáni első munkamenet, a beállítási lépés, ahol az emberek kilépnek, vagy bármi, ami az ügyfelek viselkedésével kapcsolatos. Ha a pillanat konkrét, megfigyelheti, mi történik az egyes felhasználókkal.
⭐ Bónusz: A ClickUp AI Fields segítségével automatikusan osztályozhatja a sprint adatait, például a kísérletek eredményeit, a felhasználói szándék jelzéseit, a hatások szintjét vagy a bizalmi pontszámot. Idővel ez minden sprintet strukturált tanulássá alakít, megkönnyítve a kísérletek összehasonlítását, a minták felismerését és a következő lépések eldöntését manuális címkézés vagy elemzés nélkül.
2. lépés: Fogalmazza meg a sprintet egy egyszerű kérdésként
Írjon le egy kérdést, amelyre a sprintnek választ kell adnia. A kérdésnek mérhetőnek kell lennie, és kapcsolódnia kell a termék elfogadásához.
Ideális esetben közvetlenül kapcsolódnia kell egy adott mutatóhoz, egy felhasználói pillanatra kell összpontosítania, és a sprint ablakon belül válaszolnia kell. Néhány példa:
- Segíthetünk-e az új felhasználóknak abban, hogy regisztrációjuk után 10 percen belül elérjék első sikereiket?
- Csökkenthetjük a beállítás során a lemorzsolódást azzal, hogy a termékben válaszolunk a kérdésekre?
- Javíthatjuk-e a bemutatók foglalási arányát azáltal, hogy a szándék alapján testreszabjuk a nyomon követést?
💡 Profi tipp: Sorolja fel a sprint kérdéseket, a sikerkritériumokat és az adatforrásokat egy ClickUp Doc dokumentumban. A kérdések dokumentálása és láthatóvá tétele megakadályozza a hatókör kiterjedését, és biztosítja, hogy minden kísérlet, feladat és AI-ajánlás ugyanahhoz az eredményhez kapcsolódjon.
3. lépés: Tervezze meg a legkisebb szállítható kísérletet
A legjobb kísérletek egy vagy két felhasználói szegmenssel kezdődnek, hogy megnézzük, a változás a megfelelő embereknek segít-e. Íme három gyakori kísérleti forma:
- Útmutató: A termékbe integrált segédprogram, amely a felhasználó tevékenységének megfelelően javaslatot tesz a következő lépésre.
- Válaszok: Segítségnyújtás, amely kizárólag az Ön által jóváhagyott dokumentumokat és irányelveket használja válaszadáshoz.
- Személyre szabás: A felhasználó tevékenységéhez igazodó bevezetés vagy nyomon követés (a felületes időzítésen túlmutatóan)
Mindez azt jelenti, hogy a fejlesztés megkezdése előtt rögzíti a hatókört. Ez azt jelenti, hogy:
| Döntés | Pontos hatály |
| Célcsoport | Válasszon egy vagy két felhasználói szegmenst (például: az ezen a héten regisztrált új felhasználók). |
| Felület | Válasszon egy helyet (például: bejelentkezési képernyő vagy e-mail) |
| AI-feladat | Válasszon egy feladatot (például: javasoljon következő lépést, vagy válaszoljon kérdésekre) |
| Siker | Válasszon ki egy üzleti eredményekhez kapcsolódó mutatóváltozást (például: aktiválási arány +5% 7 nap alatt). |
| Biztonság | Adjon hozzá egy tartalék megoldást (például: ha bizonytalan, mutasson segítség linkeket vagy adja át a feladatot). |
4. lépés: Készítsen biztonsági korlátokat, és szállítson egy kis csoportnak
Mielőtt további finomításokat végezne, győződjön meg róla, hogy az AI biztonságosan és kiszámíthatóan működik. Ilyenkor olyan szabályokat kell alkalmaznia, mint „csak jóváhagyott forrásokat használjon”, „ne találgasson” és „szükség esetén kérjen emberi segítséget”.
Ezután először egy kis csoportban vezesse be. Ez lehet egy szegmens, egy csatorna vagy belső csapatok az ügyfelek előtt. A kis léptékű bevezetés segít gyorsabban tanulni, mert a visszajelzéseket összekapcsolhatja a valódi ügyfélviselkedéssel.
⚒️ Gyors tipp: Használja a ClickUp Automations szolgáltatást, hogy a biztonsági és bevezetési szabályokat beépítse a munkafolyamatába.
Az automatizálást a következőkre állíthatja be:
- Az AI által generált eredményeket külső közzététel előtt irányítsa át emberi ellenőrzésre.
- Függessze fel vagy jelölje meg a feladatokat, ha a bizalmi pontszámok egy küszöbérték alá csökkennek.
- Ha a szándék nem egyértelmű, akkor az eseteket továbbítsa egy magasabb beosztású vezetőnek.
- Korlátozza az AI-műveleteket kizárólag jóváhagyott adatforrásokra vagy szegmensekre.
Kis léptékű bevezetések esetén az automatizálás biztosítja, hogy a kísérletek korlátozottak maradjanak. Ahogy a jelek stabilizálódnak, automatikusan bővítheti a kitettséget anélkül, hogy újra kellene írnia a folyamatokat.
🎥: Nézze meg ezt a videót, hogy többet tudjon meg a napi munkafolyamatok automatizálásáról.
👀 Tudta? Az IT-szakemberek 62%-a szerint szervezeteiknek erős AI-ötleteik vannak, de azok megvalósításával és skálázásával küszködnek. Ez rávilágít arra, hogy a legnagyobb AI-hiányosság ma a megvalósítás, nem pedig a vízió.
5. lépés: Mérje az eredményeket, tanuljon belőlük, és döntse el, mi legyen a következő lépés
A sprint végén három kérdésre kell tudnia válaszolni:
- A célmutató statisztikailag jelentősen változott?
- Melyik felhasználói szegmens reagált másképp, és miért?
- Mi a következő lépés, amely bizonyítékokon alapul, és nem ösztönökön?
Háromféle eredmény lehetséges: Skálázás, mert a jel erős. A hatókör, a szegmens vagy az AI viselkedésének módosítása és újrafuttatás. Vagy a kísérlet archiválása és a kudarc okainak dokumentálása.
⭐ Bónusz: Használja a ClickUp Dashboards-ot növekedési missziója irányítására. A kísérleteiből, feladataiból, céljaiból és egyéni jelentéseiből származó adatok egy közös nézetben jelennek meg.
A legjobb az egészben, hogy létrehozhat egyet a semmiből, vagy felhasználhat egy már meglévőt.
Milyen mutatókat kell nyomon követni az AI-vezérelt növekedés sikerének méréséhez?
Az AI-vezérelt növekedés sikerének nyomon követésekor figyeljen ezekre a mutatókra:
| Mérőszám | Magyarázat | Példa |
| AI-alapú regisztrációk (% + szám) | Méri, hogy az AI felületek mennyiben járulnak hozzá a vásárlási folyamat legelején történő ügyfélszerzéshez. | „A regisztrációk 18%-a (2400) AI-oldalakról és chatbotokról érkezett.” |
| AI-alapú minősített potenciális ügyfelek (SQL/MQL arány) | Az AI által szerzett felhasználók/lehetséges ügyfelek minősége | „Az AI-vezérelt potenciális ügyfelek 22%-ban konvertálnak SQL-re, míg más csatornák esetében ez az arány 14%.” |
| AI-támogatott konverziós arány | Az AI által jelentősen befolyásolt vásárlások/ügyletek aránya | „A lezárt ügyletek 32%-ában AI-alapú ajánlat/demo folyamatot használtak” |
| Értékesítésig eltelő idő (AI TTV) | Milyen gyorsan érik el a felhasználók az első jelentős eredményt az AI segítségével? | „Átlagos TTV: 2 nap → 20 perc” |
| AI aktiválási arány | Az új felhasználók %-a, akik elérték az AI „aha pillanatát” (első sikeres futtatás/munkafolyamat) | „46% 24 órán belül sikeres AI-munkafolyamatot futtat” |
| A sikerhez vezető (feladatvégrehajtási) arány | Az „AI működött” közvetlen mérése a felhasználó szemszögéből | „Az AI-ülések 78%-a befejezett feladattal zárul.” |
| AI funkciók alkalmazása (AI WAU/MAU) | Folyamatos AI-bevonás, ami a termék iránti lojalitást jelzi | „AI WAU/MAU = 0,62” |
| AI-felhasználói megtartás (D7/D30) | Az AI-t használó kohorsz megtartása (a mérhető megfelelő kohorsz) | „D30: AI-felhasználók 34% vs nem AI-felhasználók 18%” |
| AI által befolyásolt terjeszkedés (frissítés/ARPA emelkedés) | Akár a mesterséges intelligenciát sokat használók frissítenek, akár többet költenek | „10+ AI futtatás/hét → 2,3-szor magasabb frissítési arány” |
| Bevétel AI-aktív felhasználónként (RPAU-AI) | Az AI használatához kapcsolódó bevételszerzési hatékonyság | „RPAU-AI 9,20 dollár vs. összességében 5,10 dollár” |
Valós példák az AI-vezérelt növekedésre
Tanuljuk meg, hogyan lehet mesterséges intelligenciával bővíteni, ahogyan más cégek is teszik.
1. Szerethető
Az AI-alapú alkalmazásfejlesztő Lovable az AI-vezérelt növekedést mutatja be azzal, hogy a folyamatos termékújításokat teszi elsődleges növekedési eszközévé.
Íme néhány ok, amiért ez az egyik leggyorsabban növekvő vállalat minden időkben:
- A Lovable a termékfejlesztést tekinti a növekedés motorjának, és a statikus kínálat optimalizálása helyett gyakran újrakeresi a termék és a piac közötti megfelelőséget.
- A felhasználói utasítások és viselkedés közvetlenül befolyásolják, hogy mely funkciók kerülnek beépítésre, így a fejlesztés–mérés–tanulás ciklus hónapokról hetekre rövidül.
- Ahogy a csapatok gyorsabban tanulnak, javítják a termék és a piac közötti összhangot, és olyan növekedési marketingstratégiákat alkalmaznak, amelyek elősegítik a termék tartós elterjedését és terjeszkedését.
⚡ Sablonarchívum: Ingyenes marketingkampány-sablonok kipróbálásra
2. Cursor
Az AI-alapú kódszerkesztő Cursor a fejlesztők szándéka és a végrehajtás közötti távolságot csökkentve ösztönzi a növekedést.
Ahelyett, hogy az AI-t termelékenységet növelő kiegészítőként pozícionálná, a Cursor közvetlenül beépíti azt a központi kódolási munkafolyamatba, megváltoztatva ezzel a fejlesztők szoftverfejlesztési, iterációs és szállítási módszereit.
- Az AI-alapú beépített javaslatok, refaktorálás és kontextusfüggő válaszok segítik a fejlesztőket a munkában, és csökkentik a komplex feladatok során felmerülő súrlódásokat.
- A gyorsabb iteráció magasabb megtartási arányhoz vezet, mivel a fejlesztők a mindennapi kódoláshoz a Cursor-ra támaszkodnak, nem pedig alkalmi segítségre.
- A bevezetés organikusan terjed, ahogy a csapatok egységesítik az eszköz használatát, és a napi használat összetett növekedési ciklussá alakul.
📚 További információk: Teljes útmutató az AI-kampányok végrehajtásához
3. ClickUp Brain
A ClickUp az AI-vezérelt növekedési stratégiát és a PLG modellt alkalmazva világszerte 20 millió felhasználóra és 300 millió dolláros éves ismétlődő bevételre tett szert.
Ehhez közvetlenül a modern munkastruktúrák és rendszerek középpontjába merülünk. Egy kis háttérinformáció:
A csapatok elárasztják a egymástól független eszközök – csevegőalkalmazások, projektkövetők, dokumentumszerkesztők, irányítópultok –, amelyek mindegyike termelékenységet ígér, de végtelen kontextusváltást és munkaterhelést eredményez. A felhasználók egyszerűséget akarnak: egyetlen platformot, amely megérti a kontextust és csökkenti a súrlódást.
Ugyanakkor minden jelentős SaaS-termék beépíti az AI-t, remélve, hogy ezzel növeli a hatékonyságot. De a kontextus nélküli AI csak egy újabb zajréteg.
A ClickUp a világ első konvergált AI munkaterületével pótolja ezt a hiányosságot. Több mint 50 eszközt integráltunk egy platformba, beágyazva a kontextusfüggő AI-t, amely megérti a felhasználók feladatait, dokumentumait, csevegéseit és irányítópultjait, így nem kell több tucat eszközt váltaniuk a munka elvégzéséhez.
Az időzítés tökéletes volt. A csapatok már várták az AI-t, és frusztrálták őket a fragmentált rendszerek. Ez a megközelítés lehetővé tette számunkra, hogy kihasználjuk ezeket a trendeket és csökkentsük az ügyfélszerzési költségeket.
A ClickUp-ot azért hoztuk létre, hogy véget vessen a munkahelyi káosznak, és a csapatok számára egyetlen, konvergált AI-munkahelyet biztosítson. Az AI forradalmi, ha teljes munkakontextusban működik – ezt biztosítja a konvergencia. A szoftverek jövője a konvergencia, és mi vagyunk az elsők, akik ezt megvalósítják.
A ClickUp-ot azért hoztuk létre, hogy véget vessen a munkahelyi káosznak, és a csapatok számára egyetlen, konvergált AI-munkahelyet biztosítson. Az AI forradalmi, ha teljes munkakörnyezetet biztosít – ezt biztosítja a konvergencia. A szoftverek jövője a konvergencia, és mi vagyunk az elsők, akik ezt megvalósítják.
Eszközök az AI-vezérelt növekedési stratégiájához
A következő eszközökkel erősítheti AI-vezérelt növekedési keretrendszerét:
1. ClickUp (A legjobb megoldás egy AI-vezérelt növekedési stratégia egy együttműködési központban történő végrehajtásához)
A ClickUp „State of AI Maturity 2025” kutatása szerint a válaszadók csupán 10%-a véli úgy, hogy az AI ügynökként működik. Ez hatalmas különbség, amely megmagyarázza, miért állnak le számos AI-vezérelt növekedési kezdeményezés az első néhány kísérlet után.
Az AI-vezérelt növekedés kudarcot vall, ha a terv egy eszközben van, a végrehajtás egy másikban, és a frissítések alig maradnak meg a csevegésekben. Ez egy olyan eszközszaporodás, amelyet alig vesz észre vagy emleget valaki.
A ClickUp for Marketing Teams kampánytervezést, tartalomgyártást, feladatokat és csapatkommunikációt hoz egy közös munkaterületre. Nézzük meg a ClickUp legfontosabb funkcióit:
Kampányeszközök és szövegek azonnali létrehozása
Használja a ClickUp Brain + ClickUp Docs + ClickUp Tasks alkalmazásokat, ha minden részlegen gyorsaságra van szüksége anélkül, hogy a kontextus bármely részét elveszítené. Íme néhány példa az AI marketingben való felhasználására, amelyek bemutatják, hogyan használják a csapatok a ClickUp Brain alkalmazást:
- Készítsen kampányterveket, hirdetési szögeket, e-mail szövegeket és céloldal vázlatokat közvetlenül a jegyzeteiből és a feladat részleteiből.
- Összegezze a projektfrissítéseket és a hosszú kommentárszálakat egyértelmű állapotokká, kockázatokká és következő lépésekké.
- Válaszoljon közvetlen kérdésekre a történésekről, felhasználva a munkaterületén már meglévő információkat.
Próbálja ki az alábbi utasításokat:
- „Összefoglalja a kampány jelenlegi állapotát, mi akadályozza, és mi igényel jóváhagyást”
- „Írjon egy egyoldalas bevezetési tervet ezekből a jegyzetekből; tartalmazzon benne a célközönséget, az üzenetet, a csatornákat és a siker mutatóit”.
- „Készítsen két rövid követő e-mailt azoknak a felhasználóknak, akik regisztráltak, de 48 órán belül nem aktiválták fiókjukat”.
Konvergált AI, amely megérti a munkáját
Ez a konvergált AI-munkaterület az AI-t a teljes munkaterületbe beágyazza. A feladatok, dokumentumok, csevegések, célok, irányítópultok és automatizálások mind megosztják a kontextust. Ez azt jelenti, hogy a ClickUp Brain a tényleges munkán alapuló akadályokat, függőségeket és egyéb kontextusbeli információkat mutat meg Önnek.
Automatizálja a jóváhagyásokat, az átadásokat és a kampányok lebonyolítását a Super Agents segítségével.
Az eszközök létrehozása után a ClickUp Super Agents átveszi az összes napi feladatot, mint egy igazi csapattag. Ezeket a kódolás nélküli, trigger-alapú AI-ügynököket @megemlítheti, feladatokkal megbízhatja, DM-ben üzenhet nekik, vagy beoszthatja őket, akárcsak egy emberi munkatársat.
A rendszer 24 órában, 7 napban a héten működik, végtelen memóriával, környezeti tudatossággal és a munkaterületén és a csatlakoztatott eszközökön való cselekvési képességgel rendelkezik.
Pár perc alatt beállíthat ügynököket egyetlen utasítással, amely leírja céljaikat és szabályaikat. A legfontosabb munkatársaik közé tartoznak:
✅ Kampánymenedzser ügynök: Elemezi a csatlakoztatott eszközök teljesítményadatait, tartalmi összefoglalókat készít, kreatív feladatokat oszt ki tervezőknek/íróknak, frissíti az állapotmezőket, jelzi a gyengén teljesítő változatokat, és valós idejű összefoglalókat tesz közzé a ClickUp Chatben.
✅ Tartalom-ellenőr: A vázlatokat a márka irányelveinek megfelelően ellenőrzi, javaslatokat tesz a hangnem/hangvétel/megfelelőség tekintetében, és csak akkor továbbítja végleges jóváhagyásra, ha minden rendben van.
✅ Jóváhagyó és átadó ügynök: Értesítéseket indít, kijelöli a következő tulajdonosokat (pl. író → tervező → jogi osztály), és automatikusan frissíti az ütemtervet, amikor az elemek átlépnek a következő szakaszba.
✅ Közösségi média ütemező: összegyűjti a jóváhagyott bejegyzéseket, csatornánként formázza őket, a korábbi adatok alapján javaslatot tesz az optimális küldési időpontokra, és ütemezett feladatokat hoz létre a közzétételhez.
A ClickUp legjobb funkciói
- Ötletek rögzítése gondolatszélességgel: mondja el hipotéziseit, kísérleti beszámolóit, kampányötleteit vagy telefonbeszélgetések utáni észrevételeit kéz nélkül a ClickUp Talk to Text segítségével. A ClickUp azonnal leírja (4-szer gyorsabban, mint a gépelés), hangfelvételeket szerkeszthető szöveggé, feladatokká, megjegyzésekké vagy dokumentumokká alakítja, és lehetővé teszi a ClickUp Brain számára, hogy finomítsa, összefoglalja vagy cselekvésre kész elemekké alakítsa őket.
- Felvétel és leírás AI segítségével: Tegye produktívabbá a megbeszéléseket a ClickUp AI Notetaker segítségével, amely automatikusan csatlakozik a Zoom, Teams vagy Google Meet hívásokhoz. Ezenkívül több nyelven is felvehet és leírhat, intelligens összefoglalókat készíthet, döntéseket kivonhat, kiemelheti a legfontosabb tanulságokat és azonosíthatja a teendőket.
- Találjon meg bármit azonnal a munkaterületén és a külső mappákban: Használja a ClickUp Enterprise Search funkciót, hogy természetes nyelvű kérdéseket tegyen fel, és válaszokat kapjon feladatokra, dokumentumokra, megjegyzésekre, mellékletekre és kapcsolódó eszközökre vonatkozóan. Ahelyett, hogy mappákat vagy eszközöket kutatnának át, a csapatok kontextusérzékeny válaszokat kapnak, amelyek tükrözik a munkában ténylegesen zajló eseményeket.
- Több külső AI-modellhez férhet hozzá egy helyen: Váltson a vezető AI-modellek között anélkül, hogy elhagyná a ClickUp alkalmazást. Ez lehetővé teszi a csapatok számára, hogy a kutatáshoz, íráshoz, elemzéshez vagy érveléshez a megfelelő modellt használják, miközben az összes eredmény ugyanazon a munkaterületen marad.
- Zökkenőmentes integráció a meglévő technológiai rendszerével: A ClickUp integrációk összekapcsolják a marketing, az értékesítés, a termékfejlesztés és a mérnöki munka eszközeit. A munkafolyamatok szinkronban maradnak, miközben az adatok beáramlanak a külső rendszerekből, így biztosítva, hogy az AI-alapú döntések és automatizálások mindig a legfrissebb információkat tükrözzék.
A ClickUp korlátai
- Az első használatkor a funkciók sokasága miatt túlterhelő lehet az új felhasználók számára.
A ClickUp árai
ClickUp értékelések és vélemények
- G2: 4,7/5 (több mint 10 800 értékelés)
- Capterra: 4,6/5 (több mint 4000 értékelés)
Mit mondanak a valódi felhasználók?
Egy G2-es értékelő szerint:
A ClickUp-ot rendkívül értékesnek tartom, mivel egyetlen platformba egyesíti a funkciókat, így minden munka és kommunikáció egy helyen összpontosul, és 100%-os kontextust biztosít számomra. Ez az integráció egyszerűsíti a projektmenedzsmentet, növeli a hatékonyságot és a áttekinthetőséget. Különösen tetszik a ClickUp Brain funkció, mivel ez egy AI-ügynökként működik, amely végrehajtja a parancsaimat, és hatékonyan elvégzi a feladataimat. Ez az automatizálás nagyon hasznos, mert egyszerűsíti a munkafolyamatomat és csökkenti a manuális munkát. Ezenkívül a ClickUp kezdeti beállítása nagyon könnyen kezelhető volt, ami zökkenőmentessé tette az átállást más eszközökről. Azt is értékelem, hogy a ClickUp integrálható más, általam használt eszközökkel, például a Slackkel, az OpenAI-jal és a GitHubbal, így koherens munkakörnyezetet teremt. Összességében ezek miatt nagyon ajánlom a ClickUp-ot másoknak is.
A ClickUp-ot rendkívül értékesnek tartom, mivel egyetlen platformba egyesíti a funkciókat, így minden munka és kommunikáció egy helyen összpontosul, ami 100%-os kontextust biztosít számomra. Ez az integráció egyszerűsíti a projektmenedzsmentet, növeli a hatékonyságot és a áttekinthetőséget. Különösen tetszik a ClickUp Brain funkció, mivel ez egy AI-ügynökként működik, amely végrehajtja a parancsaimat, hatékonyan elvégezve a feladataimat. Ez az automatizálás nagyon hasznos, mert egyszerűsíti a munkafolyamatomat és csökkenti a manuális munkát. Ezenkívül a ClickUp kezdeti beállítása nagyon könnyen kezelhető volt, ami zökkenőmentessé tette az átállást más eszközökről. Azt is értékelem, hogy a ClickUp integrálható más, általam használt eszközökkel, például a Slackkel, az OpenAI-jal és a GitHubbal, így koherens munkakörnyezetet teremt. Összességében ezek miatt nagyon ajánlom a ClickUp-ot másoknak is.
📚 További információ: A legjobb AI-marketingeszközök a termelékenység fenntartásához
2. Clay (A legjobb AI-alapú lead-gazdagításhoz és hiper-személyre szabott kimenő kommunikációhoz)
A Clay egy GTM munkafolyamat-eszköz, amely segít az értékesítési/marketing csapatoknak potenciális ügyfeleket találni, a kapcsolattartói/vállalati adatokat gazdagítani és személyre szabott megkereséseket generálni.
Az AI-ügynökei (különösen a Claygent) olyanok, mint az igény szerinti kutatók, akik a Clay tábláiban élnek. Adjon meg Claygentnek egy listát a domainnevekről/cégekről és egy kérdést, és az meglátogatja a weboldalakat, kivonja az Ön számára fontos adatokat, és visszaküldi azokat olyan mezők formájában, amelyeket szűrhet, pontozhat és automatizálhat (pl. „kínál ingyenes próbaverziót?”, „SOC 2-kompatibilis?”, „van esettanulmánya?” stb.).
A Clay legjobb funkciói
- Készítsen GTM munkafolyamatokat egyszerű nyelven a Sculptor segítségével, és alakítsa a parancsokat ismételhető automatizálásokká.
- Bővítse a Clay-t olyan kiegészítőkkel, mint egy AI képletgenerátor, egy Salesforce csomag, biztonsági funkciók és beépített ChatGPT hozzáférés.
- Központi hozzáférés több mint 150 adat szolgáltatóhoz, így könnyedén összevonhatja a beszállítókat és kombinálhatja a forrásokat.
A Clay korlátai
- A platformnak nehézséget okoz olyan listák megbízható generálása, amelyek sok nagy és kis helyi vállalatot tartalmaznak.
- Egyes generált e-mail címek pontatlanok vagy nem működnek következetesen.
Clay árazás
- Ingyenes
- Starter: 149 USD/hó
- Explorer: 349 USD/hó
- Pro: 800 USD/hó
- Vállalati: Egyedi árazás
Clay értékelések és vélemények
- G2: 4,8/5 (több mint 180 értékelés)
- Capterra: Nincs elég értékelés
Mit mondanak a valódi felhasználók?
Egy G2-es értékelő szerint:
Ez egy nagyon hatékony platform, amely valóban segít a szervezeteknek abban, hogy nagy erőfeszítés nélkül azonosítsák a megfelelő célcsoportot. Az AI-keresések segítségével nagyon egyszerűvé vált a megfelelő személy, vállalkozás vagy cég megtalálása. A platform azon képessége, hogy a potenciális ügyfeleket CSV formátumba szintézise, növeli hordozhatóságát. A platform felhasználóbarát felülettel is rendelkezik.
Ez egy nagyon hatékony platform, amely valóban segít a szervezeteknek abban, hogy nagy erőfeszítés nélkül azonosítsák a megfelelő célcsoportot. Az AI-keresések segítségével nagyon egyszerűvé vált a megfelelő személy, vállalkozás vagy cég megtalálása. A platform azon képessége, hogy a potenciális ügyfeleket CSV formátumba szintetizálja, növeli hordozhatóságát. Ez a platform emellett felhasználóbarát felülettel is rendelkezik.
📚 További információ: A legjobb növekedési hacking eszközök marketingesek számára
3. Cursor (A legjobb AI-alapú kódszerkesztéshez és gyors növekedési kísérletekhez)
A Cursor egy VS Code-on alapuló, AI-alapú kódszerkesztő, amely a természetes nyelvet termeléskész kóddá alakítja, lehetővé téve a növekedési csapatok és a projektmenedzserek számára, hogy kísérleteket, céloldalakat, bevezetési folyamatokat és alkalmazáson belüli funkciókat szállítsanak.
A Composer felülete és dedikált kódolási modellje lehetővé teszi az agensszerű munkafolyamatokat. Egyszerűen fogalmazva: írja le a funkciókat közérthető nyelven, és a Cursor többfájlos kódot generál, előnézeteket készít, teszteket futtat és a teljes kódbázis kontextusát figyelembe véve alkalmazza a változtatásokat.
A Cursor legjobb funkciói
- A testreszabott modellel ellátott tabulátor-autocomplete gyors, kontextusérzékeny, többsoros javaslatokat és intelligens átírásokat kínál, amelyek megőrzik a szándékot.
- Codebase Chat és Instant Grep a teljes repo lekérdezéséhez, definíciók kereséséhez és célzott refaktorok vagy hibajavítások generálásához.
- Vizuális webes szerkesztő a böngésző oldalsávjában a drag-and-drop elrendezés módosításához, az elemek ellenőrzéséhez és az AI által kezdeményezett kódfrissítésekhez, hogy összekapcsolja a tervezést és a fejlesztést.
A kurzor korlátai
- Az AI-javaslatok nagyon összetett vagy speciális kódok esetében nem mindig találják el a célt, ezért további ellenőrzés szükséges.
- A modellválaszok néha következetlennek tűnhetnek, néha pontosak, néha pedig váratlanul eltérnek a vártól.
Cursor árak
- Hobbi: Ingyenes
- Pro: 20 USD/hó
- Pro+: 60 USD/hó
- Ultra: 200 USD/hó
- Vállalati: Egyedi árazás
Cursor értékelések és vélemények
- G2: 4,7/5 (20 értékelés)
- Capterra: Nincs elég értékelés
Mit mondanak a valós felhasználók?
Egy G2-es értékelő szerint:
Imádom, hogy a Cursor milyen zökkenőmentesen integrálja az AI-t a fejlesztési munkafolyamatba. Az inline kódjavaslatok hihetetlenül pontosak, és az a lehetőség, hogy közvetlenül a szerkesztőben tehetek fel kérdéseket, rengeteg időt takarít meg nekem. Olyan érzés, mintha egy szakértő fejlesztővel páros programoznék, aki megérti a projektem kontextusát.
Imádom, hogy a Cursor milyen zökkenőmentesen integrálja az AI-t a fejlesztési munkafolyamatba. Az inline kódjavaslatok hihetetlenül pontosak, és az a lehetőség, hogy közvetlenül a szerkesztőben tehetek fel kérdéseket, rengeteg időt takarít meg nekem. Olyan érzés, mintha egy szakértő fejlesztővel páros programoznék, aki megérti a projektem kontextusát.
📚 További információ: A legjobb növekedési hacking eszközök marketingesek számára
Az AI-vezérelt növekedéshez használható sablonok
Ezek a bevált sablonok előnyt biztosítanak az AI-vezérelt növekedés terén:
1. ClickUp stratégiai marketing terv sablon
A ClickUp stratégiai marketingterv-sablon segítségével egy helyen tervezheti, hajthatja végre és követheti nyomon a marketingmunkát, így csapata összhangban maradhat a célokkal, az ütemtervekkel és a költségvetéssel.
A testreszabható állapotok, egyéni mezők és nézetek segítségével ezt a sablont kampányaihoz igazíthatja, és felhasználhatja a mindennapi feladatok mérhető OKR-ekhez való kapcsolásához. Ez a marketingterv-sablon lehetővé teszi az AI-vezérelt növekedési kezdeményezések végrehajtását az alábbiakban:
- Határozza meg a marketingcélokat és a legfontosabb eredményeket, majd kapcsolja össze az egyes feladatokat közvetlenül a megfelelő OKR-rel.
- Tervezze meg és rangsorolja a kampány feladatait a felelősök, a határidők és a státusz mérföldkövek alapján.
- Kövesse nyomon a haladást vizuálisan a ClickUp nézetek segítségével, például az OKR szerinti tervezett feladatok és a státusz szerinti haladási táblázat segítségével.
- Figyelje a marketing KPI-ket negyedévenként a haladásmutatók (jó úton halad, veszélyben van, elérte, elmulasztotta) segítségével.
- Kezelje a költségvetéseket csatornánként, nyomon követve a tervezett költségvetést és a tényleges kiadásokat a kezdeményezések során.
2. ClickUp marketingkampány-kezelési sablon
A ClickUp marketingkampány-kezelési sablon a munkát kampányfázisok szerint szervezi, és struktúrát ad a csapat felelősségi körének, a csatornatervezésnek, a teljesítési típusnak, a határidőknek és a költségvetés nyomon követésének. Különösen hasznos azoknak az AI-vezérelt növekedési csapatoknak, amelyeknek ismétlődő rendszerekre van szükségük a kreatív anyagok szállításához, a gyors bevezetéshez és az eredmények felülvizsgálatához.
Ez a sablon tovább segíti Önt:
- Szervezze meg a munkát a tervezés, gyártás, bevezetés, értékelés és megtartás fázisokban egyetlen munkafolyamatban.
- Kövesse nyomon a marketingcsatornákat az egyes eredmények szerint, például a közösségi média, az e-mailes marketing és a belső kezdeményezések szerint.
- A Deliverable Type mezővel szabványosítsa a teljesítéseket, hogy a feladatok minden kampányban konzisztensek maradjanak.
- Tartsa kézben a kiadásokat azáltal, hogy a kampányfeladatok és a végrehajtás részletei mellett rögzíti a kiosztott költségvetést is.
3. ClickUp OKR-sablon
A ClickUp OKR-sablon egy OKR-mapparendszerként épül fel, amely végigvezeti Önt a negyedéves tervezésen, majd az egész évre vonatkozóan nyomon követhető feladatokká alakítja a célokat.
A sablon kiemelkedő tulajdonsága a mappában beépített ritmus. Először egy speciális tervezési és összehangolási dokumentummal kezd, amely felkéri az előző negyedév áttekintésére és a következő negyedév felállítására, majd a negyedév, az OKR-elem típusa, az elsődleges csapat és a kezdeményezés szerint szervezett nézeteken keresztül kezeli a végrehajtást. Ez az OKR-sablon segít Önnek:
- Végezzen ismétlődő negyedéves visszaállítást a Tervezés és összehangolás dokumentum segítségével, amely útmutatóval ellátott szakaszokat tartalmaz.
- Válassza szét a célokat és a legfontosabb eredményeket az OKR elem típus mező segítségével, hogy a jelentések rendezettek maradjanak.
- Tervezze meg az egész évre szóló OKR-eket egy negyedévek szerint csoportosított idővonalon, hogy felismerje az átfedéseket és az erőforráshiányokat.
- Kövesse nyomon az állapotot és a negyedévet a Progress Boardon, így a nem teljesített célok gyorsabban felszínre kerülnek.
- Azonosítsa a felelősségi köröket a „Fő csapat” mezővel, és kapcsolja össze a munkát a magasabb szintű kezdeményezésekkel.
4. ClickUp növekedési kísérletek táblasablon
A ClickUp Whiteboards alapú ClickUp Growth Experiments Whiteboard Template vizuális teret biztosít csapatának, ahol az első ötlettől a teszt utáni tanulságokig minden kísérletet ábrázolhatnak.
Öt sávos táblás munkafolyamatot használ az ötleteléshez, tervezéshez, megvalósításhoz, teszteléshez és elemzéshez. Ez azt jelenti, hogy valós időben együttműködhet, jegyzeteket csoportosíthat, majd a legjobb ötleteket végrehajtható feladatokká alakíthatja. Ez a sablon segít Önnek:
- Végezzen növekedési brainstormingot közvetlenül a ClickUp Whiteboards alkalmazásban, egy világos, szakaszalapú kísérleti folyamat segítségével.
- Rendezze a jegyzeteket sávok szerint, hogy minden kísérletnek legyen egyértelmű következő lépése és felelőse.
- Konvertálja a jegyzeteket ClickUp feladatokká, és kövesse nyomon az előrehaladást a ClickUp egyéni állapotokkal, például „Nyitott” és „Befejezett”.
- Adjon hozzá egyéni mezőket a kísérletek kategorizálásához és a jelentésekhez és összehasonlításokhoz szükséges kulcsfontosságú attribútumok rögzítéséhez.
- Használja a beépített nézeteket, mint például a Növekedési kísérletek táblát és az Első lépések útmutatót, hogy gyorsan elkezdhesse a végrehajtást.
- Javítsa a teljesítményt címkézéssel, beágyazott alfeladatokkal, több felelőssel és prioritási címkékkel a munkafolyamatok során.
Gyakori buktatók és azok elkerülésének módja
Tudni, hogy mit kell tenni, csak a feladatok felének elvégzése. Ugyanis ugyanolyan fontos felismerni, hogy mit nem kell tenni:
❌ Kísérletek végzése egyértelmű sikermutatók nélkül: Az olyan homályos célokkal indított AI-kezdeményezések, mint a „ügyfélélmény javítása”, lehetetlenné teszik a hatások mérését és a hatékony iterációt.
✅ Megoldás: Határozzon meg konkrét, mérhető KPI-ket, mielőtt bármilyen AI-megoldást bevezetne. Ajánló motor esetén kövesse nyomon a kattintási arányt, a konverziós arányt és az átlagos rendelési értéket.
Állítson be alapértékeket és célkitűzéseket (pl. „15%-kal növelje a konverziót”). Hetente ellenőrizze a mutatókat, és ha 2-4 héten belül nem lát előrelépést, legyen készen a változtatásra.
❌ A hosszú távú érték rovására történő rövid távú mutatók optimalizálása: A kizárólag az azonnali konverziókra kiképzett AI-modellek agresszív árengedményeket javasolhatnak, vagy olyan alacsony minőségű termékeket ajánlhatnak, amelyek jól konvertálnak, de rontják az ügyfelek életre szóló értékét.
✅ Javítás: Mérje a 90 napos megtartási arány, az ismételt vásárlási arány és az ügyfél-elégedettségi pontszámokhoz hasonló mutatókat az azonnali konverzió mellett. Az ajánló motorok esetében büntesse azokat a javaslatokat, amelyek a múltban visszatérítésekhez vagy negatív értékelésekhez vezettek. Teszteljen különböző időhorizontokat, hogy megtalálja a vállalkozásának megfelelő egyensúlyt.
❌ Az új termékek vagy ügyfelek hidegindításának problémájának figyelmen kívül hagyása: A korábbi adatok alapján képzett AI-rendszerek gyengén teljesítenek, ha olyan új termékekkel találkoznak, amelyeknek nincs vásárlási előzménye, vagy olyan új ügyfelekkel, akikről nincs viselkedési adat.
✅ Megoldás: Hosszú távú növekedés érdekében hozzon létre hibrid rendszereket, amelyek az AI-alapú előrejelzéseket szabályalapú tartalék megoldásokkal kombinálják. Új termékek esetében használjon tartalomalapú funkciókat (kategória, ár, tulajdonságok) a hasonló termékek megtalálásához. Új ügyfelek esetében használja ki a demográfiai adatokat vagy a hasonló kohorszok összesített viselkedését.
❌ Az ember-AI átadás figyelmen kívül hagyása: A teljesen automatizált AI-rendszerek a piacra lépési stratégiában nem tudnak megbirkózni a szélsőséges esetekkel, a komplex ügyféligényekkel vagy az ítélőképességet és empátiát igénylő helyzetekkel.
✅ Megoldás: Tervezzen meg egyértelmű eskalációs útvonalakat az AI-től az emberi támogatásig. Vezessen be bizalmi pontszámokat, amelyek határesetben emberi felülvizsgálatot indítanak el. Képezze ki csapatát arra, hogy mikor és hogyan lehet felülbírálni az AI ajánlásait. Az ügyfelekkel közvetlenül kapcsolatba kerülő AI esetében mindig biztosítson egyszerű utat ahhoz, hogy szükség esetén emberi segítséget lehessen kérni.
Készítsen egy AI-vezérelt növekedési stratégiát a ClickUp segítségével, amelyet csapata valóban használni fog!
Az AI-vezérelt növekedés akkor működik, ha a csapatok nem eszközök gyűjteményeként kezelik az AI-t, hanem közös operációs rendszerként. A sikeres csapatok egységesen határozzák meg, hogyan keletkeznek az ötletek, hogyan futnak a kísérletek, és hogyan rögzítik és használják fel a tanulságokat.
Ehhez egy helyre van szükség, ahol dokumentálhatja a stratégiákat, utasításokat és kísérleteket, egy nézetre, hogy megérthesse, mi mozgatja a dolgokat a folyamatban, és olyan rendszerekre, amelyek csökkentik a felesleges munkát, így a csapatok a gyorsabb tanulásra koncentrálhatnak, nem csak a több munkavégzésre.
Ha mindez egyetlen munkaterületen történik, az AI kaotikus helyett ismételhető, mérhető és skálázható lesz. Ez a különbség az AI-vel való kísérletezés és az AI-vel való tényleges növekedés között.
Készítse el még ma AI-vezérelt növekedési stratégiáját a ClickUp segítségével. ✅
GYIK
A hagyományos növekedési hackelés gyors, manuális munkára támaszkodik, mint például a gyors A/B tesztek, a céloldalak finomhangolása és a széles körű kampányok. Az AI-vezérelt növekedés viszont adatokat és intelligens automatizálást használ a felépítés, a célközönség és az elkötelezettség időzítésének meghatározásához. Ez különösen jól működik a termékvezérelt növekedés mellett, mert maga a termék lesz a fő mozgatórugó.
Bármilyen méretű vállalkozás elkezdheti! Sok startup és kis csapat korán alkalmazza versenyelőny érdekében, de leginkább a közép- és nagyvállalati szinten (pl. A+ sorozat vagy 10 millió dollár feletti ARR) érvényesül, ahol elegendő felhasználó, adat és művelet áll rendelkezésre ahhoz, hogy a személyre szabás, a churn-modell előrejelzése vagy a dinamikus árazás összetett hatását láthassa. A kisebb csapatok azonban a kódolás nélküli eszközök és a gyors eredmények előnyeit élvezik, míg a nagyobb szervezetek a valódi átalakulás érdekében több funkcióra is kiterjesztik azok használatát.
Kevesebb, mint gondolná. Sok gyors eredményt hozó AI-eszköz több száz vagy ezer ügyfélinterakcióval, használati naplóval vagy gazdagított potenciális ügyféllel működik. A startupok gyakran belső adatokkal (pl. termékesemények, támogatási jegyek) vagy nyilvános/szintetikus forrásokkal kezdenek, majd a volumen növekedésével finomítják a rendszert. A modern, kódolás nélküli platformok és a transzfer tanulás lehetővé teszik az alacsony adatmennyiségű forgatókönyvek megvalósítását. Végül is a mennyiség helyett a minőségre kell összpontosítani.
Néhány példa: Személyre szabott tartalom és szöveggenerálás (pl. hirdetésváltozatok, e-mailek, közösségi média bejegyzések) Előrejelző churn vagy LTV pontszám a nagy értékű felhasználók prioritásba helyezéséhez Hiper-személyre szabott kimenő gazdagítás és szekvenciálás A/B tesztelési promptok/modellek az onboarding vagy a megtartási folyamatokhoz Kreatív újrafelhasználás és ötletelés a kampányok gyorsabb iterációjához
Kövesse nyomon a kemény mutatókat (pl. növekvő bevétel, konverziós arány emelkedése, ügyfélvesztés csökkenése, a manuális munkával megtakarított idő) egy alapvonalhoz vagy kontrollcsoporthoz viszonyítva, valamint a puha jelzéseket (pl. elfogadási arányok, termelékenységi önjelentések). Számítsa ki az egyszerű ROI-t a következőképpen: (nyereség – költségek) / költségek – ideértve az eszköz/előfizetési díjakat, a gyors mérnöki munkát és az alternatív költségeket. Kezdje olyan vezető mutatókkal, mint az elkötelezettség vagy a hatékonyság, majd kapcsolja össze az üzleti eredményekkel, például az ARR hatásával vagy a CAC csökkenésével, hogy teljes képet kapjon.
Igen, teljesen. Kezdjen egyszerű szabályokkal és könnyű eszközökkel, mielőtt egyedi modelleket építene. Koncentráljon a termék eszközökkel való ellátására, kis tesztek futtatására és a felhasználók által érzékelhető változások bevezetésére. Egy termékvezérelt növekedési stratégia és néhány AI-segédeszköz sokat segíthet. Az idő múlásával, az adatok javulásával további automatizálást és okosabb célzást adhat hozzá.