A szervezetek közel 90%-a ma már rendszeresen használja a mesterséges intelligenciát, mégis csak 39%-uk tapasztalja annak hatását az EBIT-re vállalati szinten. Nyugodtan kijelenthetjük, hogy a bevezetés általános, az eredmények viszont nem.
Ha a marketingügynökségek el akarják kerülni, hogy ebbe a csapdába kerüljenek, akkor abba kell hagyniuk, hogy a Claude-ot egyszerű, böngészőalapú mesterséges intelligenciaként használják. Azok az ügynökségek, amelyek eredményeket érnek el, lehetővé teszik a Claude számára, hogy az aktuális feladatállapotból merítsen, nem pedig beillesztett töredékekből. Ez a különbség egy brainstorming-játék és egy olyan eszköz között, amely hatással van a nyereségre.
Íme hét munkafolyamat, amelyek meghatározzák, hogyan használják az ügynökségek a Claude-ot, valamint hogy melyik hol bukik meg.
Összefoglalás: A mesterséges intelligencia által készített vázlatok átnézése többe kerülhet, mint az a kézi munka, amelyet felváltottak. Ez a „javítási terhelés”, és a legdrágább munkatársait terheli. A megoldás nem a jobb utasításokban rejlik, hanem abban, hogy a modellnek valami konkrétumot adunk, amit megvizsgálhat.
Ez a cikk három Claude-integrációs szintet (oldalsó fül, összekapcsolt asszisztens, autonóm ügynök), hét konkrét ügynökségi munkafolyamatot, egy ötlépéses bevezetési sorrendet, az ügyféladatok összekapcsolása előtt szükséges mesterséges intelligencia-irányelveket, valamint az első hónap után felmerülő öt bevezetési hibát tárgyalja.
Kezdje a belső jelentésekkel, csatlakozzon egy egységes adatforráshoz, és kövesse nyomon a koordinációs órákat, ne pedig az automatizált feladatokat.
Mi az a Claude, és miért használják a marketingügynökségek?
A marketingügynökségek a Claude-ot használják szövegek írására, hatalmas ügyfélakták összefoglalására és a csapat napi működésének automatizálására. A Claude egy olyan mesterséges intelligencia-asszisztensként működik, amelyet webböngészőn, bővítményeken vagy közvetlen szoftverintegrációkon keresztül lehet használni.
A legjobban teljesítő ügynökségeknek nem egyszerű csevegőrobotként, hanem inkább megbízható, fiatal csapattagként kellene kezelniük a Claude-ot. A rendszer általában három fő területen nyújt hozzáadott értéket:
- Emlékszik a teljes kontextusra: Feldolgozza a márkaútmutatókat, a kampányleírásokat és a hosszú ügyfél-beszélgetéseket anélkül, hogy elveszítené a legfontosabb részleteket
- Természetes nyelvű szövegek: Beszélgető stílusú blogbejegyzéseket, hirdetési szövegeket és kampánystratégiákat ír
- Több lépésből álló munkafolyamatok végrehajtása: A Model Context Protocol (MCP) segítségével csatlakozik az ügynökség munkaterületéhez. A projektadatokat munkaleírás-tervezetekké és ügyfél-frissítésekké alakítja át.
A Reddit r/ArtificialIntelligence fórumán a marketingesek, akik a Claude marketingmenedzserek általi felhasználásáról vitáznak, gyakran emelik ki a rendszer kiváló dokumentumkezelési képességeit. Íme, mit írt egy Redditor arra a kérdésre, hogy megéri-e a marketingeseknek a Claude használata:
Igen, kifejezetten hosszú szövegek esetében. Jobb, mint a ChatGPT abban, hogy a briefet követve nem tér el a tárgytól. Jól kezeli a nagy dokumentumokat, így beadhatunk neki egy teljes kampánystratégiát, és hasznos eredményt kapunk vissza. Rövid szövegek és gyors közösségi média-bejegyzések esetén mindkettő jól működik. De ha hosszú briefekkel, márkairányelvekkel vagy kutatásalapú tartalmakkal van dolgunk, akkor a Claude előnyt élvez.
Igen, kifejezetten hosszú szövegek esetében. Jobban követi a briefet, mint a ChatGPT, anélkül, hogy eltérne a témától. Jól kezeli a nagy dokumentumokat, így beadhatunk neki egy teljes kampánystratégiát, és hasznos eredményt kapunk vissza. Rövid szövegek és gyors közösségi média-bejegyzések esetén mindkettő jól működik. De ha hosszú briefekkel, márkairányelvekkel vagy kutatásalapú tartalmakkal van dolgunk, akkor a Claude előnyt élvez.
A Claude lerövidíti a vázlatkészítési lépést: elolvassa a briefet, és összeállítja az első változatot. Az, hogy a keresési lépést is lerövidíti-e, teljes mértékben attól függ, hogyan állította be a rendszert – erről szól a cikk további része.
Az új ügynökségi működési modell 2026-ban
Ez a cikk a hogyan kérdést tárgyalja; a ClickUp Ügynökségi Működési Modell kézikönyve pedig a miért éppen most kérdést.
Megvizsgáltuk azokat az ügynökségeket, amelyek 25 centet tartottak meg minden dollárból, miközben az iparági átlag 13 cent volt. Az eredmény egy jelentés, amely öt működési változást, valós esettanulmányokat és egy kétperces kalkulátort tartalmaz, amely megmutatja, hol vesznek el az óráid.
Ha még csak most kezded el használni a Claude-ot, itt találsz egy hasznos videót a leghatékonyabb Claude-parancsokról.
A Claude használatának három szintje egy ügynökségnél
Egy ügynökségen belül három Claude-szint létezik: az oldalsó fül (másolás-beillesztés egy csevegőablakba), a csatlakoztatott asszisztens (Claude az MCP-n, a Chatben vagy a Coworkon keresztül olvassa a munkaterületedet), valamint az ügyfolyamatban szereplő ügynök (Claude a rendszereden belüli eseményekre reagálva működik).
Íme, hogyan néz ki valójában az egyes szintek, és miért akad el a legtöbb ügynökség az első szinten.
| Szint | Erősség | Gyenge pont | Legalkalmasabb |
|---|---|---|---|
| Az oldalsó fül | Nincs szükség beállításra, már ma is használható | Nincs áttekinthetetlen ügyfélprofil, határidő vagy túllépett költségvetés | Egyéni vázlatkészítés és ötletelés |
| Az összekapcsolt asszisztens | Vázlatok élő projektállapotból, nem beillesztett kódrészletekből. A Cowork ezt kiterjeszti olyan több lépésből álló feladatokra is, amelyek kész fájlokat eredményeznek | Még mindig arra vár, hogy valaki megkérdezze | Ügyfél-frissítések, munkaleírások és valós adatokon alapuló árajánlatok |
| Az ügynök a munkafolyamatban | Működik anélkül, hogy bárkinek is eszébe kellene jutnia, hogy elindítsa | Kell hozzá egy név szerint megnevezett felelős, különben csendben elrohad | Ismétlődő koordináció: útvonaltervezés, állapotösszefoglalás, hatókör-eltérés jelzései |
1. szint: Az oldalsó fül
Az első szint a böngésző lapon futó Claude. Ez csak azt olvassa el, amit valaki beír vagy beilleszt a beszélgetésbe, és semmi mást.
Így a kontextus összegyűjtése az ember feladata marad. Mielőtt a Claude megírná az ügyfélnek szóló frissítést, valakinek meg kell nyitnia a projekteszközt, és ellenőriznie kell az aktuális állapotokat. Ezután ki kell szednie a részleteket, és be kell illesztenie őket a szövegbe. A Claude jól boldogul az írási feladattal. Az ember feladata az információk összegyűjtése, ami az óra nagy részét lefoglalja.
Mi működik jól:
- Nincs beállítási költség: Egyetlen bejelentkezés, és a csapata már ma is elkezdheti a tervezést, integrációs munkák és adminisztratív beállítások nélkül
- Jól bánik a nyelvvel: A hosszú briefek, a márkairányelvek és a kutatásalapú vázlatok jelentik a Claude legerősebb oldalát
Korlátozások:
- Nem látja a munkádat: A Claude nem ismeri a határidőt, sem az ügyfélprojektek hatókörét. Írni tud, de nem tud javításokat javasolni, és nem jelzi az eltéréseket.
- Az érték egy személynél marad: Minden hasznos Claude AI-parancs egy stratéga előzményeiben marad, és semmi sem terjed el a csapat egészében
Hagyja ki, ha: Az eredménynek az ügyfélre vonatkozó konkrét adatokat kell tükröznie: a rögzített órákat, a múlt héten leadott munkákat vagy azt, hogy ki felelős a következő lépésért. Több időt fog tölteni az információk összegyűjtésével, mint magával az írásával.
Legalkalmasabb: Egyéni szövegszerkesztéshez, összefoglaláshoz és ötleteléshez, ahol a bevitt szöveg belefér egy csevegőmezőbe, és az olvasó Ön maga.
2. szint: Az összekapcsolt asszisztens
A második szinten a Claude az MCP-n keresztül kapcsolódik az Ön munkaplatformjához. Az MCP az Anthropic által kifejlesztett nyílt szabvány, amely lehetővé teszi a modell számára, hogy külső rendszerekből olvasson és azok keretein belül cselekedjen.
Ami változik, az a kontextus forrása. Az első szinten egy személy kézzel gyűjti össze a projekt állapotát, majd beilleszti a rendszerbe. Így a kimenet csak annyira teljes, amennyire a kézi adatgyűjtés. A második szinten a Claude közvetlenül lekérdezi a forrást: a feladatok állapotát, a felelősöket, a határidőket, az időbejegyzéseket és a megjegyzésszálakat. Az adatlekérés lépése az embertől a modellre kerül át.
Mi működik jól:
- A jelentéskészítés már nem rekonstrukció: az állapotfrissítéseket a munkaterület már meglévő adataiból állítják össze
- A becslések valós előzményeken alapulnak: a Claude hivatkozhat arra, hogy hasonló korábbi munkák ténylegesen mennyi időt vettek igénybe, ahelyett, hogy valaki emlékezetére támaszkodna.
- A feladatkeret eltérései még akkor derülnek ki, amikor azok költségei még alacsonyak: Hasonlítsa össze a beérkező megkereséseket az aláírt szerződéssel, és szerezzen áttekintést az esetleges figyelmeztető jelekről.
Korlátozások:
- Még mindig ember által indított: Valakinek eszébe kell jutnia, hogy kérjen. A munka csak azokon a napokon készül el, amikor az ügyfélmenedzser eszébe jut, hogy létezik.
- Csak annyira jó, amennyire az adatai rendezettek: Ha a feladatok kiosztatlanok maradnak, és az időfelhasználás nem kerül rögzítésre, a Claude a hiányos kép alapján állítja össze az állapotfrissítést
- Minden csatlakozó hozzáférési jogosultságot jelent: A csatlakozók sebezhetőségeket okozhatnak. Csak a munkafolyamat tényleges igényeire korlátozza azokat, ne az egész Workspace-re.
Ugorja át, ha: Munkája öt egymástól független eszköz között oszlik meg. Még nincs egyetlen olyan élő kontextus, amelyre a Claude-ot irányíthatná, ezért elsősorban az összevonásra van szükség.
Legalkalmasabb: Olyan ügynökségek számára, amelyek feladatai, dokumentumai és időbeosztása már egy rendszerben van összevonva, és ahol a szűk keresztmetszetet az jelenti, hogy ezeket az adatokat ügyfél számára felhasználható dokumentumokká alakítsák át.
Hol jön képbe a Cowork?
A Chat válaszokat ad, a Cowork pedig fájlokat. Az Anthropic 2026 januárjában indította el ezt a funkciót a Claude asztali alkalmazás külön módjaként: megadhatunk neki egy mappát vagy egy összekapcsolt eszközkészletet, megadhatunk neki egy célt, majd visszatérhetünk a kész munkához, hogy áttekintsük.
Egy ügynökség számára ez a különbség leginkább azoknál a feladatoknál számít, amelyek túl nagyok ahhoz, hogy egyetlen parancsra elvégezhetők legyenek. Gondoljunk csak a nyolc ügyfélre kiterjedő havi jelentésekre, egy hirdetés-exportokat tartalmazó mappára, amelyet nyolc ügyfél számára kész összefoglalóvá kell alakítani, vagy egy márkaauditra, amelynek során negyven oldalt kell átolvasni, mielőtt egy oldalt is megírna. A csevegőben ezek egy sor parancsokká válnak, amelyeket valakinek irányítania kell. A Coworkban viszont egyetlen utasítássá és egy ellenőrzési sorba kerülnek.
És akkor még ott vannak a bővítmények. Egy bővítmény a készségeket, csatlakozókat és slash-parancsokat egyetlen telepítésbe csomagolja, így a jelentési formátum, a hangreferenciák és az adatkapcsolatok együtt jutnak el minden felhasználóhoz.
Amit nem old meg: A kiváltó esemény. A Cowork továbbra is elindul, ha valaki megnyitja és kérdést tesz fel. A program a saját gépén is fut, így a laptopnak a folyamat ideje alatt ébren kell maradnia, és gyorsabban meríti ki a használati keretet, mint a csevegés, mivel egy-egy feladat több tucat lépésből állhat. A vállalati rendszergazdák korlátozhatják és nyomon követhetik ezt a felhasználást; a Team csomag esetében érdemes megismerni, mely munkafolyamatok költségesek, mielőtt azokat kiterjesztené.
3. szint: Az ügynök a munkafolyamatban
A harmadik szint az, amikor a Claude nem várja meg a kéréseket, hanem a munkaplatformon belüli eseményekre reagál. Akár egy feladat átkerül a „ügyfél általi ellenőrzés” állapotba, akár egy új kérés érkezik egy fix díjas projekthez: mindkettő önmagában elindíthat egy munkafolyamatot.
Ezzel eltűnik az utolsó emberi lépés a folyamatból. A második szinten még mindig valakinek emlékeznie kell arra, hogy csütörtök a helyzetjelentés napja. A harmadik szinten az ügynökségvezetéshez használt mesterséges intelligencia-ügynökök már nem csupán bemutatók, hanem ténylegesen működnek. A munkakörnyezet emlékszik, és az ember feladata arra változik, hogy áttekintse, mit állított elő az ügynök, és jóváhagyja a közzéteendő anyagokat.
A cowork és az ügynök szerepe a munkafolyamatban
A Cowork egy hatékony átadási eszköz, nem pedig automatizálás. A kezdeményezés továbbra is Önön múlik. A munkafolyamat-ügynök önmagától elindul.
Gyakorlati tanács: használja a Coworkot a nehéz, alkalmi, döntéshozatallal járó feladatokhoz. A féléves audit, a pályázati kutatás és a negyedévzáráskor esedékes jelentéskészítés. Használjon munkafolyamat-ügynököket a könnyű, állandó, kiszámítható feladatokhoz, mint például az állapotösszefoglalás, az irányítás és a hatókör-eltérés jelzései. Ha ezt fordítva csinálja, akkor vagy olyan munkát automatizál, amelyhez emberi beavatkozásra lenne szükség, vagy továbbra is manuálisan indít el valamit, ami már március óta önállóan is futhatna.
Mi működik jól:
- A koordináció nem skálázódik a létszámmal: az ügyfelek közötti irányítás, az ismétlődő jelentések és az állapotösszefoglalók 30 ügyfél esetén is ugyanúgy működnek, mint 10 ügyfél esetén
- Alapértelmezett következetesség: Minden ügyfél ugyanolyan formátumú frissítéseket kap ugyanolyan gyakorisággal, így egységesítik az ügynökségek az ügyfeleknek szóló jelentéseket
- A csapat ideje ismét a stratégiára fordítható: Kevesebb rutinmunka, több olyan feladat, amiért az ügyfelek valóban hajlandóak többet fizetni
Korlátozások:
- A felelőstelen automatizálások tönkremennek: Egy olyan munkafolyamat, amelyet senki sem ellenőriz, a folyamat megváltozása után is sokáig tovább fut, és hibákat okoz. Jelöljön meg egy nevet minden ügynökhöz, és határozzon meg egy negyedéves felülvizsgálati dátumot
- Csak azt a folyamatot lehet automatizálni, amelyet dokumentált: Az ügynököknek kiszámítható kiváltó okra és eredményre van szükségük. Ha a lépés minden alkalommal más, akkor még nem áll készen az automatizálásra.
Ugorja át, ha: még nem használta elég hosszú ideig a második szintet ahhoz, hogy megbízhasson az alapul szolgáló adatokban. A rendezetlen munkaterületen történő automatizálás csak tovább növeli a rendetlenséget.
Legalkalmasabb: Nagy volumenű, kevés döntést igénylő koordinációs feladatok, amelyek ütemezett rendszerességgel vagy egyértelmű kiváltó ok alapján ismétlődnek, és amelyeknél emberi jóváhagyásra van szükség, mielőtt bármi eljutna az ügyfélhez.
A legtöbb ügynökségnek mindháromat alkalmaznia kellene
A hiba abban rejlik, hogy a szinteket egymást követő lépcsőfokokként kezeljük, ahelyett, hogy egymásra épülő rétegekként tekintenénk rájuk. Egy ügynökségnek, amely a harmadik szinten működik az ismétlődő jelentések terén, reggel 9 órakor még mindig szüksége van egy stratégára, aki egy külön lapon dolgozik. A kérdés nem az, hogy melyik szinten tartasz, hanem az, hogy az egyes munkatípusok a megfelelő szinten vannak-e elhelyezve.
Következő teendő: Ossza fel az ügynökség heti munkáját két halomra: azokra a feladatokra, amelyek megítélést igényelnek, és azokra, amelyek előre jelezhető kiváltó okra és kiszámítható eredményre épülnek. Az első halom a prémium kategóriába tartozik, és az ember feladata marad. A második halom a második és harmadik szintű ütemtervet jelenti.
A felülvizsgálati adó: a találgatáson alapuló vázlat rejtett költsége
A mesterséges intelligencia nem szünteti meg a termelési órákat, hanem feljebb tolja őket az ügynökségi hierarchiában. Korábban egy kezdő munkatárs írta meg az összefoglalót, amelyet egy csapatvezető ellenőrizte. Most Claude egy perc alatt megírja, és az ellenőrzés továbbra is megtörténik, csakhogy egy kifinomult vázlat ellenőrzése több időt vesz igénybe, mint egy nyers változaté. Az ellenőr nem láthatja, hogy a modell mely részeket ismerte, és melyeket töltött ki, ezért mindent ellenőriz.
Az Optimizely globális tanulmánya közvetlenül mérte a költségeket. Több mint 2000 marketingvezető közül 76% jelenleg hetente három vagy több órát tölt az AI által generált eredmények szerkesztésével, tényellenőrzésével vagy javításával. Csak 4% mondta, hogy az AI időt takarít meg a munkafolyamat minden szakaszában. Az Optimizely ezt „javítási adónak” nevezi: minden órára, amit az automatizálás a termelésben megtakarít, egy részét annak az ellenőrzési munkának szentelik, amely az eszköz bevezetése előtt nem létezett.
Ez a dinamika nem csak a marketingre jellemző. A Workday kutatása szerint a mesterséges intelligencia által elért időmegtakarítás körülbelül 40%-át az utómunka emészti fel, ami azt jelenti, hogy minden megszerzett 10 órából közel a fele az eredmények kijavításával veszik el.
Egy ügynökségnél ezeket az órákat a kreatív igazgató vagy az ügyfélkapcsolati vezető számlájára írják, ami miatt ugyanaz a végeredmény drágább lesz, mintha egy junior munkatárs írta volna. Szinte senki sem veszi észre ezt a jelenséget, mert a szöveget megfogalmazó személy csak a gyorsaságot érzékeli. A javításra fordított idő mások munkaidejében jelenik meg, így a nyereség és a költség soha nem szerepel ugyanazon a munkaidő-nyilvántartáson.
Ügynökségi környezetben a kulcs a kontextus: mely eredményeket szállítottak le, mit tud már az ügyfél, és hány óra maradt a megbízási keretből. Egy olyan modell, amelynek nincs rálátása az ügyfélre, maga tölti ki ezeket a hiányosságokat, és a csapatvezető két órát tölt azzal, hogy ezeket a „kitalációkat” helyrehozza.
A cikk azt is elmagyarázza, miért jelentenek időmegtakarítást azok az ügynökségek, amelyek a Claude-ot beépítik a munkájukba, míg azok, amelyek egy külön lapon futtatják, vitatkoznak arról, hogy segít-e: mindkét csoport igazat mond a saját felállásáról. Kövesse nyomon a feladatonkénti áttekintési időt. Ez az egyetlen szám, amelyből megtudhatja, hogy megtérül-e a befektetés az eszközbe.
7 módszer, ahogyan a marketingügynökségek ténylegesen használják a Claude-ot
Az ügynökségek három feladat során tudják a legjobban kihasználni a Claude-ot: a felderítési jegyzetek feladatkörré alakításában, az ügyfelek számára szóló állapotfrissítések összeállításában az élő projektadatok alapján, valamint a feladatkörön kívüli kérések kiszűrésében, még mielőtt azok feldolgozásra kerülnének.
Az alábbi négy további munkafolyamat kiterjeszti ugyanezt a mintát a tartalomkészítésre, a jelentésekre és a hívások előkészítésére. Mindegyik megnevezi azt a Claude-funkciót, amelyre támaszkodik. A projektek a referenciaanyagokat tárolják, az Artifacts munkaterületet biztosít, a Skills végzi a folyamatot, az MCP pedig összeköti a modellt az élő munkaterülettel.
1. A rendezetlen ügyféljegyzetek átalakítása világos projektleírásokká
Adja át a Claude-nak a felderítő beszélgetés átiratát, az ügyfél e-mail-váltását és az utolsó három aláírt munkaleírást (SOW), mindezt töltsön be egy Claude-projektbe, hogy a referenciaanyag a csevegések során is elérhető maradjon. A Claude átolvassa az anyagot, és a végeredményeket, a fázisokat, valamint az ütemterv-tervezetet nem általános, hanem az Ön saját sablonjának megfelelő formában adja vissza. Az érték nem az írási sebességben rejlik, hanem abban, hogy a beszélgetésből semmi sem veszik el. Az a mondat, amelyet az ügyfél a negyvenedik percben egyszer említett, általában megmarad; egy ember jegyzetében ez általában nem így van.
A Brainlabs médiaügynökség ezt nagy léptékben valósította meg. A kreatív briefek megfogalmazása volt az egyik olyan visszatérő munkafolyamat, amelyet a stratégák, a tervezők és a kreatív vezetők körében a Claude-ra ruháztak át, miközben a Coworkba előre betöltötték a vállalati stílusútmutatót és az egyes személyek egyéni írásstílusát, így a vázlatok nem a nulláról indulnak, hanem „már körülbelül 80%-ban készen” érkeznek. A stratégák idejüket az értékelésre, a prioritások meghatározására és az ügyfélstratégiára fordítják.
Hol akadt el a rendszer: A Claude-nak nincs adat arról, hogy a csapatodnak valójában mennyi időbe telt egy hasonló feladat elvégzése, ezért olyan számokat állít elő, amelyek hihetőnek tűnnek, de nincs semmi, ami alátámasztaná őket. Az ügyfélkapcsolati vezető határozza meg a munkaterület árát, mielőtt az ajánlattá válna.
2. Az ügyfelek állapotáról szóló frissítések automatikus generálása a folyamatban lévő feladatokból
Az MCP segítségével kontextusváltás nélkül készíthet ügyfél-frissítéseket. A Claude ellenőrzi a befejezett feladatokat, a megoldásra váró akadályokat és a rögzített órákat, hogy egy áttekinthető, az elért eredményeket bemutató e-mailt állítson össze. Az ügyfélmenedzser két percet szán a hangnem ellenőrzésére és az érzékeny részletek áttekintésére, majd megnyomja a „Küldés” gombot. Így a pénteki hosszú, fárasztó feladat egy gyors áttekintési lépéssé válik.
A Plurali Studio egy 2–3 fős barcelonai SEO-ügynökség, amely egyetlen munkaterületről 8–10 ügyfélfiókot kezel. Mielőtt az AI-t összekapcsolták volna a projektadataikkal, minden reggel azt jelentette, hogy egyszerre csak egy ügyfélterületet nyitottak meg, átnézték a feladatokat, feljegyezték, mi változott, majd továbbléptek a következőre. Húsz-harminc perc eltelt, mire az első feladathoz hozzákezdtek.
Mostantól a mesterséges intelligencia áttekinti az ügyfelek területeit, és az ügynökség napját egyetlen összefoglalóban jeleníti meg. Ez a napi áttekintés kevesebb mint két percet vesz igénybe. Ha egy határidő a sprint közepén változik, az ügyfélkapcsolati vezető kérhet állapotösszefoglalót az érintett ügyfelekről, és eldöntheti, melyik késedelmet kell prioritásként kezelni.
Egy ilyen kis csapat számára az idő visszanyerése aránytalanul nagy jelentőséggel bír. Három ember, aki tíz ügyfelet kezel, nem engedheti meg magának, hogy olyan munkát végezzen, amely nem eredményez konkrét eredményeket.
A gyenge pont: Egy összefoglaló csak annyira őszinte, amennyire az azt alátámasztó munkakörnyezet. Ha a csapat fele péntek délután rögzíti a munkaidőt, a hétfői összefoglaló kitaláció.
3. Az elszámolatlan munkák felismerése, mielőtt a nyereség csökkenne
Ez az a munkafolyamat, amelyhez a legegyértelműbb pénzügyi adat kapcsolódik. Az Ignition 273 ügynökség körében végzett „State of Agency Pricing” felmérése szerint a válaszadók 87%-a havonta legalább 1000 dollárt veszít a nem számlázott munkák miatt, és csupán 1% számlázza ki az ügyfeleknek az összes ilyen munkát. Ez nem csupán néhány rosszul vezetett cégről szól. Ez a működési norma.
Töltse be a aláírt SOW teljesítési listáját és kizárásait „Projektismeretként”, majd irányítsa az MCP-t az adott fiókhoz beérkező feladatkérésekre. A Claude összehasonlítja az egyes új kéréseket azzal, amit az ügyfél ténylegesen megrendelt, és jelzi az eltéréseket: például egy egylépcsős teljesítési feladat második körös módosítását, vagy egy olyan céloldalt, amely soha nem szerepelt a megbízásban.
A beállítás nem jelent nagy erőfeszítést. Egy szakember leírta, hogyan épített fel kevesebb mint két óra alatt egy működő feladatkör-felismerő rendszert a Claude és a Zapier segítségével, amely minden beérkező megkeresést összehasonlít a szerződési feltételekkel, mielőtt bárki igent mondana. Szabadúszói szinten ez egy hétvégi projekt; ügynökségi szinten ugyanez a logika a beérkező feladatokra vonatkozik a beérkező levelek helyett.
A lényeg az időzítés. A feladatkör kiterjedésének bővítését olcsóbb felvetni aznap, amikor felmerül, és drágább a harmadik hónapban, miután a csapat már elvégezte a munkát.
Hol akadt el a rendszer: A Claude jelzi a problémákat, de nem hoz döntést. Sok olyan munka is van, amely nem tartozik a hatókörbe, de érdemes átvállalni a szerződés megújítása érdekében – ez pedig megítélés kérdése. Emellett nem látja azokat a kéréseket, amelyek telefonon, szóban érkeznek, így a jelzések hatékonysága csak annyira jó, amennyire fegyelmezett az ügyfelek felvétele.
4. Hogyan alakíthatunk egy tartalmat teljes körű közösségi médiás kampánnyá
Illesszen be egy kész blogbejegyzést, az ügyfél márkahangjára vonatkozó, jóváhagyott szövegből összeállított referenciát, valamint a csatornára vonatkozó szabályokat a Claude-ba. Nyissa meg az Artifacts alkalmazást egy párhuzamos munkaterületként. Kérjen öt LinkedIn-bejegyzést, egy három e-mailből álló ügyfélápolási sorozatot és két hirdetésváltozatot. Az Artifacts minden vázlatot szerkeszthető állapotban tart a forrás mellett, így finomíthatja a figyelemfelkeltő elemet anélkül, hogy újra kellene generálnia a készletet. Ez a tartalom újrahasznosításának legszó szerinti formája. Egy eszköz, egy lépés, egy kampányra elegendő tartalom.
Ugyanez a hatás figyelhető meg a kapcsolódó tartalomkészítési munkákban is. Az RSL/A, egy kétfős ügynökség, pontosan ezt követte nyomon. Egy öt e-mailből álló ügyfélápolási sorozat elkészítése négy óráról 45 percre csökkent. A blogbejegyzések készítése egy teljes napról két-három órára rövidült, és két nap alatt 12 bejegyzést állítottak össze, mindegyik egyedi képekkel, sémával és belső hivatkozásokkal. Ugyanannyi alkalmazottal, nagyjából háromszoros havi teljesítményt értek el.
Hol bukik el: Ahogyan az RSL/A is megjegyzi, részletes CLAUDE.md-fájl és írási útmutató nélkül a tartalom úgy hangzik, mintha mesterséges intelligencia generálta volna. A beállítási ráfordítás valós és elengedhetetlen. A megoldás az, hogy ügyfelenként külön hangreferenciát kell létrehozni, nem pedig egy bekezdéssel leírni a hangnemüket. Erről bővebben az alábbi hibák részben olvashat.
Hol jön jól a Claude Design
Az átalakítás a szöveggel ér véget, hacsak valaki nem nyit meg egy tervezőeszközt. A Claude Design, az Anthropic Labs által piacra dobott termék, innen veszi át a stafétát: írja le egy prezentáció vázlatát vagy egy céloldal prototípusát, és a Claude elkészíti az első vázlatot egy vásznon, amelyet közvetlenül szerkeszthet, vagy átadhat a Claude Code-nak.
Egy ügynökség számára a leghasznosabb funkció a tervezési rendszer importálása. Ha egyszer betöltjük az ügyfél színeit, tipográfiáját és komponenseit, az adott ügyfélhez tartozó összes anyag a márka arculatának megfelelően jelenik meg, nem pedig a Claude házstílusában. Ez ugyanaz a módszer, mint az ügyfélspecifikus hangnem-referencia, csak vizuális elemekre alkalmazva, ami miatt a negyedéves üzleti áttekintésekhez (QBR) és a pályázati anyagokhoz nem szükséges tervezőt bevonni az első vázlat elkészítéséhez.
Amit nem old meg: A számok. A Design negyedéves áttekintést készít abból, amit beillesztesz, de fogalma sincs arról, hogy az ügyfél valójában mit csinált az elmúlt negyedévben. A stratégának továbbra is ellenőriznie kell a dián szereplő minden adatot, mielőtt az eljutna az ügyfélhez.
5. Gyors trendek kinyerése az ügyféladatok táblázataiból
Töltse be a Claude-ba a hirdetési teljesítmény CSV-fájlját, a forgalmi adatokat, valamint az előző időszak adatait összehasonlítás céljából. Egy Claude-projekt ezeket egy helyen tárolja; a Cowork pedig egy egész exportmappa tartalmát feldolgozhatja, ha egyszerre több fiókot is bevon.
Tegyen fel közvetlen kérdéseket, és a prezentációhoz írásos leírást kap, ahelyett, hogy csak egy feliratozott képernyőképet kapna. Havi alapon változások, mely csatorna volt a negyedév legjobbja, és mely tétel értéke megduplázódott.
Az RSL/A ezt nem feltöltéssel, hanem az MCP-n keresztül bonyolítja le. A Claude közvetlenül lekérdezi a CRM-et, elemzi az interakciókat, és elkészíti az összefoglalót. A heti ügyfél-frissítések ideje a korábbi 30 perces irányítópult-navigációról 5 percre csökkent.
A Brainlabs is ugyanerről a változásról számol be; az ügyfeleknek szóló jelentések összeállítása volt az egyik olyan ismétlődő feladat, amely teljes mértékben kikerült a stratégák feladatköréből. Mindkét esetben az a tendencia figyelhető meg, hogy senki sem tud gyorsabban elemezni egy irányítópultot. Az irányítópulttal kapcsolatos lépés már nem szükséges.
Ahol hibázik: A Claude időnként fordítva értelmezi az irányt, és a visszaesést javulásnak nevezi. Emellett magyarázatot is ad arra, hogy miért változott egy szám, miközben csak azt látja, hogy a szám változott. Minden trend esetében kérjen meg egy stratégát, hogy ellenőrizze az irányt, és az ok-okozati összefüggések megállapítását bízza az emberre.
6. Készítsen készségkönyvtárat az ügynökségi munkák ismételhető végzéséhez
Töltse be ügynöksége ismétlődő sablonjait a Claude Skills-be. A negyedéves üzleti áttekintés (QBR) vázlatát, a technikai audit ellenőrzőlistáját, a kizáró kulcsszavakra vonatkozó szabályokat és a heti összefoglaló szerkezetét. Mindegyik egy-egy „Skill”-é válik: egy utasításcsomag, amelyet bármelyik csapattag igény szerint betölthet, így Claude már azelőtt ismeri a folyamatot, hogy bárki is beírna egy szót.
A Market Correct, egy kis ügynökség, amely körülbelül 30 Claude-készséget üzemeltet, ebből tucatnyit napi szinten használ, jól elmagyarázza a prompt és a készség közötti különbséget: „A prompt egy kérés. A készség egy munkaköri leírás. Az előbbi egy beszélgetésre szól. Az utóbbi több ezerre.” A Google Ads-fiókjuk auditja fél napról egy órára csökkent, miután a keretrendszer az operátor memóriája helyett egy készségben kapott helyet.
A Brainlabs körülbelül 1000 alkalmazottja számára elérhetővé tette a Coworkot, és négy hét alatt a munkatársak mintegy 400 készséget írtak le. A készségek az MCP-vel párosulnak: a készség határozza meg a formátumot, az MCP biztosítja az élő adatokat, és egy kattintással elkészül az ügyfélnek átadható vázlat.
Ahol elromlik: Egy felelőstelen könyvtár ugyanúgy elavul, mint egy felelőstelen automatizálás. Harminc olyan készség, amelyet senki sem nyit meg, rosszabb, mint három, amely naponta fut. Kezdje azzal, amit hetente végez, és jelöljön ki egy felelőst minden egyes készséghez.
7. Összefoglalja az ügyfélelőzményeket a fontos ügyfélbeszélgetések előtt
Töltse be a Claude-ba a legfrissebb ügyfél-e-maileket, a nyitott feladatjegyeket és az értekezletjegyzeteket. Az MCP-hez csatlakoztatva a Claude maga gyűjti össze a feladatokat és az időadatokat, Önnek pedig csak azt kell megadnia, ami a munkaterületen kívül található. Az eredmény egy egyoldalas összefoglaló: a jelenlegi prioritások, a függőben lévő döntések, az akadályok és minden, amire az ügyfél még vár. Egy vezető stratéga így azonnal naprakész lesz egy olyan ügyfélkapcsolattal kapcsolatban, amellyel havonta kétszer foglalkozik, anélkül, hogy egy órát kellene visszakeresnie a korábbi bejegyzések között.
Ahol hibás lehet: Itt felmerülhet a „legutóbbi eseményekre való torzítás” (recency bias). Előfordulhat, hogy egy öt hónappal ezelőtt meghozott döntés, amely még mindig irányadó az ügyfélkapcsolatra nézve, teljesen kimarad az összefoglalóból. Határozza meg kifejezetten a dátumtartományt, és kérje, hogy a függőben lévő döntéseket külön szakaszban mutassák be, különben a teljes előzmények helyett csak a múlt heti összefoglalót kapja meg.
Szeretné megismerni az AI valós marketing-ROI elérésére szolgáló összes felhasználási módját? Nézze meg ezt a videót.
Szeretne túllépni a Claude Chat és a Cowork határain? Nézze meg, hogyan használhatja a Claude Code-ot a marketingben.
Hogyan vezesse be a Claude-ot az ügynökségében
Az, hogy mely munkafolyamatokat kell futtatni, még a könnyebbik fele a dolognak. Az ügynökségek azonban gyakran elrontják azt a részt, hogy hogyan kell ezeket egymás után sorba állítani, hogy a csapatnak ne kelljen mind a hetet kézzel ellenőriznie. A Claude bevezetése öt lépésből áll: válasszon ki egy alacsony kockázatú munkafolyamatot, kapcsolja össze a projektadataival, döntse el, hol szükséges emberi jóváhagyás, rendeljen minden munkafolyamathoz egy felelőst és egy ellenőrzési dátumot, majd mérje a koordinációs órákat, ahelyett, hogy az automatizált feladatok számát venné figyelembe.
A sorrend fontosabb, mint a sebesség. Azok az ügynökségek, amelyek egyszerre kapcsolnak be mindent, végül mindent kézzel kell ellenőrizniük, ami többe kerül, mint a manuális folyamat.
1. Kezdje a belső jelentésekkel
Válasszon ki egy olyan munkafolyamatot, amely hetente ismétlődik, és az ügynökségen kívül senkit sem érint. Például a belső állapotösszefoglalók. A csapata már az első naptól órákat nyer vissza, és egy rossz vázlat esetén csupán egy javításba kerül, nem pedig az ügyfélkapcsolat elvesztésébe.
Értékelje a jelölt munkafolyamatait három szempont alapján:
- Gyakoriság: Hányszor végez valaki ezt kézzel egy héten?
- Hatáskör: Ki látja az eredményt, ha az hibás lesz?
- Döntési terhelés: Van-e a feladatnak egyetlen helyes megoldása, vagy a helyzet értelmezésétől függ?
Kezdje a listán szereplő leggyakrabban előforduló, legkisebb hatókörű és legkevésbé ítélkezést igénylő munkafolyamattal.
Profi tipp: Kérjen meg valakit, hogy két héten át párhuzamosan futtassa a manuális verziót is. A két eredmény összehasonlítása révén kiderül, hol hagy ki részleteket a mesterséges intelligencia, mielőtt bárki is rá lenne utalva.
2. Csatlakoztassa a Claude-ot ahhoz a rendszerhez, amelyben munkája tárolódik
Csatlakoztassa a Claude-ot a projektadataihoz az MCP-n keresztül, hogy közvetlenül olvassa ki a feladatok állapotát, a felelősöket, a határidőket és a rögzített órákat. Amíg ezt nem teszi meg, minden kimenet attól függ, hogy az illető mire emlékezett beilleszteni, és a jelentések minősége azt tükrözi, mennyire sietett az illető.
Mielőtt bármit is összekapcsolna, három dolgot rendezzen el:
- A projektadatok egyetlen tárolóhelye: Feladatok, idő és ügyfél-dokumentumok ugyanazon a platformon, mivel a Claude nem tudja összekapcsolni a négy egymástól független eszközön tárolt adatokat
- Egységes állapotok és mezők: Az ügyfélprojektekben mindenhol ugyanazok az állapotnevek és kötelező mezők, így egy lekérdezés mindenhol ugyanazt jelenti
- Hozzáférési korlátozások: Kifejezett szabályok arról, hogy a kapcsolat mely ügyfelek, mappák és pénzügyi adatokhoz férhet hozzá
Profi tipp: Először ellenőrizd az időbejegyzéseidet. A félig rögzített órákra épülő jelentések hitelesnek tűnnek, de bárki számára, aki ismeri az ügyfelet, egyértelműen hibásnak tűnnek, ami gyorsabban rombolja le a bizalmat, mint egy hiányzó jelentés.
3. Döntse el, hol legyen az emberi jóváhagyás
Írja le, hogy mit hagy jóvá egy ember, mielőtt az elhagyja az ügynökséget, és tegye ezt még mielőtt bármit is elindítana. Bármely nagy nyelvi modell (LLM) ugyanolyan magabiztosan fogja megadni a helytelen dátumot, mint a helyeset. Ezért kezelje inkább vázlatkészítő eszközként, mintsem a valóság forrásaként.
Osztja a kimeneti eredményeket három szintre:
- Közvetlen elküldés: olyan belső összefoglalók és vázlatok, amelyeket csak a csapata olvas
- Ellenőrizze, majd küldje el: ügyfélnek szóló frissítéseket, összefoglalókat és minden olyan dokumentumot, amelyben számot vagy dátumot idéznek
- Az ember dönt, Claude csak vázlatot készít: Árazás, a munka terjedelméről szóló tárgyalások, kreatív irányvonal és a nehéz ügyfélbeszélgetések
4. Minden munkafolyamatnak jelöljön ki felelős személyt és ellenőrzési dátumot
Adjon nevet minden automatizált munkafolyamatnak, és vegyen fel egy rendszeres felülvizsgálatot a naptárba. Az automatizálások értesítés nélkül meghibásodnak: a folyamat megváltozik, a kiváltó esemény továbbra is működik, és az eredmény elég hihető marad ahhoz, hogy egy negyedévig senki se vegye észre.
Minden munkafolyamat esetében jegyezzen fel négy dolgot:
- Felelős: Egy személy – nem egy csapat – felel azért, hogy a rendszer továbbra is működjön
- Kiváltó ok és várható eredmény: Mi indítja el a folyamatot, és mi a várható eredmény – mindkettőt egy-egy sorban
- A felülvizsgálat gyakorisága: Rögzített időpont, általában negyedévente
- Kikapcsolási feltétel: Az a jel, amely azt jelenti, hogy ezt ki kell kapcsolni, például ha az ügyfél megváltoztatja a jelentési formátumát
5. Mérje a koordinációs órákat, ne az automatizált feladatokat
Kövesse nyomon, hogy a csapata mennyi időt tölt állapotjelentések írásával, az időbejegyzések nyomon követésével, az ügyfeleknek szóló frissítések formázásával és a feladatok munkatársak közötti elosztásával. Ez a szám jelenti azt a tényleges költséget, amelyet csökkenteni szeretne, és egy olyan irányítópult, amely csak az automatizált feladatokat számolja, semmit sem árul el arról, hogy ez a költség valóban csökkent-e.
Mielőtt elkezdené, határozza meg e három alapértéket, majd negyedévente ellenőrizze őket:
- Ügyfelenkénti nem számlázható koordinációs órák száma: Tekintsük ezt a legegyértelműbb jelnek, mivel ennek csökkennie kell, miközben a számlázható órák száma változatlan marad.
- Ügyfelek számának és ügyfélmenedzser számának aránya: Osszuk el az aktív ügyfelek számát az ügyfelekkel közvetlenül kapcsolatot tartó munkatársak számával. Ez az arány változatlan marad, ha a koordináció a létszámmal arányosan bővül, de emelkedik, ha az összeállítási munkát a rendszer veszi át.
- Az igénytől az ügyfél számára kész vázlatig eltelő idő: Mennyi időbe telik, amíg egy frissítés vagy a munkaleírás (SOW) felülvizsgálatra kerül. Ha ez a napokról órákra csökken, az azt jelenti, hogy az adatlekérés lépése már nem az ember feladata.
- Ügyfélnek átadható eredményenkénti költség: A havi AI- és API-költségek osztva a kész eredmények számával. Az az egy szám, amelyből kiderül, hogy a koordinációs órák olcsóbbá váltak-e, vagy csak áthelyeződtek
Profi tipp: Mielőtt bármit is összekapcsolna, állapítsa meg az alapértéket a rögzített munkaidő alapján. Kiindulási érték nélkül nem tudja elkülöníteni a valódi megtakarításokat attól az érzéstől, amit az új eszközök használata kelt.
A másik mérő: mennyibe kerül egy összekapcsolt munkafolyamat működtetése
A koordinációs órák száma az, amit csökkenteni szeretne. A token-költés az a szám, amely csendben felváltja ezt, és szinte egyetlen ügynökség sem határozza meg az alapértékét, mielőtt bevezetné a rendszert.
A klasszikus MCP minden kéréskor betölti az összes csatlakoztatott szerverről az összes eszközdefiníciót a kontextusba, függetlenül attól, hogy a modell valaha is hívja-e ezeket az eszközöket. Egyetlen, 93 eszközt elérhetővé tevő GitHub-szerver körülbelül 55 000 tokent futtat le a feladat megkezdése előtt, ami eszközönként 550 és 1 400 token közötti mennyiséget jelent. Ha három szervert csatlakoztatunk, akkor egy 200 000 tokenes keretből 143 000 tokent elhasználhatunk olyan sémákra, amelyeket senki sem érintett.
Az Anthropic saját útmutatót tett közzé a problémával kapcsolatban, amelyben azt javasolja az ügynököknek, hogy inkább írjanak kódot az eszközök meghívásához, ahelyett, hogy mindegyiket közvetlenül hívnák meg: „A közvetlen eszközhívások minden egyes definíció és eredmény esetében kontextust fogyasztanak. Az ügynökök hatékonysága jobban skálázható, ha inkább kódot írnak az eszközök meghívásához.” Egy ügynökség számára ez ugyanúgy jelentkezik, mint a revíziós költség. Mindkettő valós költség, amely a kísérleti szakasz után jelentkezik, valaki más költségsorán, és egyik sem jelenik meg az automatizált feladatokat számláló irányítópulton.
Három teendő ezzel kapcsolatban:
- A munkafolyamatokhoz igazodjon, ne a csapatokhoz. Az ügyfélkapcsolati munkatársnak feladatokra, időre és megjegyzésekre van szüksége. Nincs szüksége arra, hogy minden kérésbe betöltsék a CRM-jét, a reposztóriumát és a naptárát.
- Az ügyfélnek átadható eredményenkénti alapköltség. Ossza el a havi AI-kiadást a kész frissítések, a munkaleírások (SOW-k) és a jelentések számával, majd kövesse nyomon a megbeszélések jegyzőkönyvei mellett. Két ügynökség, amely azonos időmegtakarítást ér el, nagyon eltérő árrést érhet el.
- A terjeszkedés előtt, ne utána határozza meg a terv felső határát. Tudja meg, mely munkafolyamatok költségesek, amíg még csak három ügyfélnél futnak, és nem harmincnál
Profi tipp: Futtasson egy munkafolyamatot két hétig, és nézze meg a tényleges felhasználási adatokat, mielőtt hozzáadna egy második csatlakozót. A költségek a csatlakoztatott elemekhez igazodnak, nem pedig ahhoz, amit kért, így a második szerver gyakran drágább, mint az első munkafolyamat volt.
Mit kell tartalmaznia egy ügynökség Claude-ra vonatkozó irányelveinek?
E gy ügynökség Claude-ra vonatkozó irányelveinek mindenekelőtt három kérdésre kell választ adniuk: mely ügyféladatok kerülhetnek be a modellbe, ki hagyja jóvá az új kapcsolatot, és ki hagyja jóvá az ügyfelek számára szánt kimenetet. Ezekből további hét kérdés következik. Íme a teljes ellenőrzőlista.
- Ügyféladatok osztályozása: Egy világos határvonal annak között, hogy mi kerülhet be a promptba, és mi nem
- Szerződés-áttekintés: Nézze át a meglévő MSA-it (keretszolgáltatási szerződéseit) a titoktartási és alvállalkozói záradékok szempontjából, mivel egyesek már most is korlátozzák az ügyfélanyagok előzetes értesítés nélküli továbbítását harmadik fél szolgáltatásaihoz.
- Nyilvánosságra hozandó információ: Egyetlen, következetesen alkalmazott döntés arról, hogy tájékoztatják-e az ügyfeleket arról, hogy a szolgáltatás nyújtásában mesterséges intelligencia is közreműködik, és hogy ez szerepel-e a munkaleírásban (SOW), vagy csak kérésre kerül feltüntetésre.
- Adatmegőrzés és betanítási beállítások: Az Ön által választott csomag megerősítése, valamint annak dokumentálása, hogy az Ön által megadott adatok felhasználásra kerülnek-e a modell betanításához, így bárki képes lesz az ügyfél kérdéseire válaszolni anélkül, hogy találgatnia kellene
- Eszközjóváhagyási folyamat: Kijelölt személy, aki jóváhagyja az új mesterséges intelligencia-eszközöket és integrációkat, így az egyes csapatok nem csatlakoznak véletlenszerűen az ügyfelek munkaterületeihez
- A kimeneti anyagok jóváhagyása szint szerint: Mely kimeneti anyagok kerülnek ki ellenőrzés nélkül, melyeknél szükséges az ellenőrzés, és melyeket embernek kell megírnia – a szerepkörök, nem pedig az egyének alapján
- Hibakezelés: Azokat a lépéseket, amelyeket akkor kell végrehajtani, ha valami probléma adódik és az ügyfél tudomására jut – beleértve azt is, hogy ki tájékoztatja az ügyfelet, és hogyan rögzítik az esetet –, még az eset bekövetkezte előtt egyeztetik.
- Hozzáférési kör meghatározása: Mely munkaterületeket, mappákat és pénzügyi mezőket tud egy csatlakoztatott modell olvasni – ezt minden alkalommal felül kell vizsgálni, amikor új ügyfelet vesz fel vagy módosítja a struktúráját.
- A szabályzat felelőse és felülvizsgálati dátum: Egy név és rögzített gyakoriság, mivel az eszközök feltételei és a modellek képességei gyorsabban változnak, mint az ügynökségi szabályzatok dokumentációja
- Csatlakozók ellenőrzése: Minden olyan MCP-kiszolgálóhoz, amelyhez az ügynökség csatlakozik, kijelölnek egy jóváhagyót, és szabályként érvényesül, hogy a harmadik fél szerverét termelési API-hozzáférésként kezelik, nem pedig bővítmény-telepítésként. A „mérgezett” eszközleírás egyszerű szöveg, nem kód, és az MCPTox benchmark 72,8%-os sikerarányt talált, amikor a modelleket pontosan ezen a vektoron keresztül irányította. Azok az elsődleges csatlakozók, amelyek olyan beszállítóktól származnak, akikkel már van szerződésed, más kockázati profilt hordoznak, mint a GitHub-repozitóriumból származó elemek.
Hogyan futtathatja a Claude-ot az ügynöksége aktuális munkájában a ClickUp-ban
A szétszórt kontextus – mint például az Asana-ban lévő feladatok, a Google-ökoszisztémában található dokumentumok és a Slackben folyó csevegés – csak a kontextus szétszóródását eredményezi.
Ez azt is jelenti, hogy a munkatársaknak naponta 1200-szor kell váltaniuk a felületek között. Ehelyett adjon Claude-nak teljes áttekintést az ügyfélmunkáiról úgy, hogy a feladatokat, dokumentumokat, időbeosztást és az ügyfelekkel folytatott beszélgetéseket egyetlen ClickUp Workspace-ben tárolja, majd a modellt ehhez kapcsolja. Vagy külső forrásként irányíthatja Claude-ot a Workspace-re, vagy használhatja a ClickUp-on belül, ahol a Workspace kontextusa már csatolva van.
Mi működik jól kifejezetten az ügynökségi mesterséges intelligencia-munkafolyamatokban:
- Kérdezzen le élő ügyféladatokat a Claude Desktopból vagy a Claude Code-ból. Csatlakozzon a ClickUp MCP-kiszolgálójához, amely az információkat egyetlen parancssorba egyesíti. A rendszer feladatok, dokumentumok, megjegyzések és időbejegyzések között olvas és cselekszik: frissítések állapotát lekérdezi, felderítő beszélgetések alapján feladatokat hoz létre, időt rögzít, vagy megjegyzésszálakat teendőkké alakít. Minden csomagban elérhető, OAuth-on keresztül hitelesíthető, és mivel nincs törlési eszköze, semmit sem tud eltávolítani a munkaterületéről.
- Indítsa el a Claude-ot úgy, hogy a Workspace már csatolva van. Válassza ki a Claude-ot modellként a ClickUp Brainben, így teljesen kihagyhatja a beillesztési lépést, mert a kontextus az élő ügyfélmunkájából származik. Váltson át a GPT-re vagy a Gemini-re a beszélgetés közben anélkül, hogy újra el kellene magyaráznia az ügyfelet, és tartson fenn egyetlen előfizetést ahelyett, hogy modellenként és felhasználónként fizetne.
- Bízza az ismétlődő koordinációs feladatokat egy mesterséges intelligencia csapattársra. A ClickUp Super Agents segítségével a Workspace teljes kontextusát kézben tarthatja, és éjjel-nappal több lépésből álló feladatokat hajthat végre. Ők készítik el a heti ügyfélösszefoglalót, jelzik a lemaradt fiókokat, kutatást végeznek a prezentációk előtt, és válaszolnak az ügyfelek kérdéseire a ClickUp Chatben. Konfigurálhatja az utasításaikat, kiváltó eseményeiket, készségeiket, tudásukat és memóriájukat, valamint szabályozhatja, hogy mely eszközökhöz és adatokhoz férhetnek hozzá, és ki indíthatja el őket.
- Tegyen fel kérdéseket az ügynöksége által használt összes eszközön. Az Enterprise Search segítségével idézetekkel ellátott válaszokat szerezhet feladatokból, dokumentumokból, csevegésekből és összekapcsolt alkalmazásokból – például a HubSpotból, a Google Drive-ból és a Gmailből –, valamint az internetről. Hasznos a hívás előtti tájékoztatáshoz, amikor az ügyfélelőzmények öt különböző helyen találhatók meg
- Diktáljon a gépelés helyett. Használja a Brain MAX „Talk to Text” funkcióját, amely az asztali alkalmazás bármely szövegmezőjében működik: így közvetlenül az ügyfélmegbeszélés után beillesztheti a hívásjegyzeteket egy feladatba, vagy sétálva, két hívás között megfogalmazhat egy frissítést.
- Mérje meg, valóban csökkent-e a koordinációs munkaidő. Kövesse nyomon az időt közvetlenül, és szűrje a ClickUp-dashboardokat ügyfél szerint, így negyedévről negyedévre elkülönítheti az előkészítő munkát a kivitelezési munkától.
Korlátozások:
- A hívásforgalom és a kontextuskezelés terhelése egyaránt arányosan növekszik a csatlakoztatott rendszerek számával, ezért azoknak az ügynökségeknek, amelyek naponta 30 fiókot lekérdeznek, érdemes az Everything AI kiegészítőt választaniuk, és minden egyes kapcsolatot ahhoz a munkafolyamathoz rendelniük, amelyiknek szüksége van rá.
- Egy hatfős csapat, amely öt projektet vezet, a böngészőfület és a megosztott dokumentumot használva tudja a legtöbbet kihozni a Claude-ból, mivel az ezzel megoldott koordinációs terhek az ügyfelek számával arányosan nőnek
Ugorja át, ha: Ügynöksége csak néhány ügyfelet szolgál ki, és a koordináció inkább beszélgetés formájában történik, mint folyamatként.
Legalkalmasabb: Olyan ügynökségek számára, amelyek már túlléptek azon a ponton, hogy egy személy fejben tudja tartani az összes ügyfelet, és szeretnék, ha a Claude az élő projektadatokat olvasná, ahelyett, hogy azt használná, amit valaki eszébe jutott beilleszteni.
5 hiba, amely megakadályozza a mesterséges intelligencia bevezetését az ügynökségeknél
Az ügynökségeknél a Claude használatával kapcsolatos leggyakoribb hibák nem technikai jellegűek: a régi módszer szerinti árazás, az ügyfelek véleményének elhallgatása, a képzés elhagyása, a mesterséges intelligencia használata bizalmi helyzetekben, valamint annak elfelejtése, hogy az ügyfelek is ugyanazokkal az eszközökkel rendelkeznek. Ezek mindegyike hónapokkal az AI bevezetése után jelentkezik, amikor az eszközök már jól működnek, de valami más nem.
Óradíjas számlázás olyan munkákért, amelyek ma már csak perceket vesznek igénybe
A csapata 10 perc alatt elkészíti a heti ügyfél-összefoglalót, ami korábban 90 percet vett igénybe, a számlázási idő pedig 1,5 óráról 0,2 órára csökken. Vagy ami még rosszabb: az ügyfélkapcsolati vezető a régi időt rögzíti, mert az ügyfél ezt a számot várja. Az időalapú árazás minden hatékonyságnövekedést fizetéscsökkentéssé változtat.
Megoldás: Árazza át a szolgáltatásokat, mielőtt bővítené az eszközparkot. Álljon át a teljesítményalapú vagy eredményalapú árazásra. Egy ügyfélnek nyújtott frissítés annyit ér, amennyit az ügyfélnek megtakarít a zavarodottságtól, nem pedig annyit, amennyibe önnek az elkészítése kerül.
Hogyan lehet minden ügyfél szövegét ugyanarra a hangvételre hangolni
Hat hónap elteltével a fintech ügyfeled blogbejegyzései és a DTC ügyfeled e-mail-sorozatai úgy hangzanak, mintha ugyanaz a szerző írta volna őket. A Claude alapértelmezés szerint kompetens, középszintű stílust használ. Amikor minden fiók ugyanazokat a promptokat futtatja végig ugyanazon vállalati kontextusban, a kimenet anélkül konvergál, hogy bárki is észrevenné, amíg az ügyfél rá nem mutat.
Megoldás: Készítsen minden ügyfél számára külön márkahang-referenciát a jóváhagyott szövegek alapján, ne csak egy bekezdést, amely leírja a hangnemüket. Elküldés előtt kérdezze meg magától: ezt bármelyik másik ügyfelünk számára is megírhattuk volna? Ha igen, akkor eltér a célzott hangnemtől.
A junior csapattagok korábbi tanulási feladatainak eltávolítása
Egy középvezetői pozícióba felvett munkatárs jelzi, hogy egy vázlat „nem stimmel”, de nem tudja megmagyarázni, mi a baj, és nem is tudja átírni a bekezdést. Ez a megítélés korábban abból fakadt, hogy rossz első vázlatokat írtak, és azokat kijavították. Amikor Claude írja az első vázlatot, a tanulási ciklus megszűnik, és a szerep átalakul felülvizsgálattá, mielőtt bárkinek is lenne elég gyakorlata a hatékony felülvizsgálathoz.
Megoldás: Szándékosan bízzuk más feladatokra a kezdő munkatársakat. Kérjük meg őket, hogy írják meg a stratégia indoklását, mielőtt megnéznék Claude változatát, vagy bízzunk rájuk egy kis ügyfelet a kezdetektől a végéig, anélkül, hogy az AI segítségével készítenék el a tervezetet. Az AI kimenetének áttekintése olyan készség, amely a jó ítélőképességen alapul, nem pedig annak fejlesztésére szolgáló módszer.
A mesterséges intelligencia alkalmazása a kapcsolat szempontjából fontos pillanatokban
Előfordul, hogy egy ügyfél a gondosan felépített e-mailedre való válasz helyett inkább telefonon kezdi el a megbízás kereteiről szóló tárgyalásokat. Ennek oka, hogy az ügyfelek a határidő elmulasztásának magyarázatát vagy a szerződésmegújítási tárgyalásokat szó szerint veszik. Egy ilyen helyzetben egy kifinomult, kissé általános üzenet kitérőnek tűnik.
Megoldás: Nevezze meg egyértelműen a bizalomra épülő pillanatokat: a feladatkörrel kapcsolatos vitákat, a határidők elmulasztását, a szerződésmegújítási tárgyalásokat, a projekt utólagos értékeléseit. Alapértelmezésként jelölje meg őket „ember által írt”ként. Egy ügyfélkapcsolati vezetőtől érkező, egyszerűen megfogalmazott e-mail többet segít a megtartásban, mint egy modell által írt, jól felépített levél.
Feltételezve, hogy az ügyfelei nem használják a Claude-ot
Az ügyfele házon belüli marketingese azt kérdezi, miért kerül 2000 dollárba egy versenytárselemzés, amikor ő 15 perc alatt készített valami hasonlót ugyanazon az előfizetésen, amit Ön is használ. Az Ön által automatizált termelési munka most már szemmel láthatóan olcsó, és ezt az ügyfél is észreveszi.
Megoldás: Az általad értékesített szolgáltatásokat irányítsd olyan területek felé, amelyeket egy prompt nem tud megvásárolni. Például a döntés, hogy mely csatornákat szüntessék meg, vagy az egymással nem kommunikáló öt beszállító közötti koordináció. Ezt emeld ki az értékesítési prezentációdban is, mert az, hogy „mi is használunk mesterséges intelligenciát”, ma már alapvető elvárás, nem pedig versenyelőny.
Helyezze el a Claude-ot ott, ahol láthatja a munkát
Az AI-ból profitot termelő ügynökségeket azoktól, amelyek pénzt költenek rá, nem a modell különbözteti meg. Hanem az, hogy az adott modell képes-e átlátni az ügyfelet.
A mintázat kiszámítható. Az első hónap remekül alakul. A vázlatok másodpercek alatt elkészülnek, a csapat gyorsabb, és mindenki meg van győződve a rendszerről. A harmadik hónapra azonban a kreatív igazgató hetente néhány délutánt azzal tölti, hogy átnézi azokat a munkákat, amelyeknek már késznek kellett volna lenniük, de mégsem készültek el, és senki sem hozza összefüggésbe ezt a költséget azzal az eszközzel, amely létrehozta őket.
Azok az ügynökségek, amelyek ezt jól csinálják, nem azért jobbak a promptolásban. Hanem azért, mert áthelyezik a Claude-ot az oldalsó fülről a projektadataik közé, így az a kontextusból kiindulva működik. Ezután minden döntéshozatalnál emberi beavatkozásra támaszkodnak, és a feladatok automatizálása helyett a koordinációs órákat követik nyomon.
Ha az ügynökséged már túllépett azon a ponton, ahol egy személy tartja fejben az összes ügyfelet, a ClickUp biztosít egy helyet, ahol a Claude tájékozódhat. A feladatok, dokumentumok, időbeosztás és az ügyfelekkel folytatott beszélgetések egy munkaterületen találhatók, így a Claude-ot az MCP-n keresztül csatlakoztathatod, vagy közvetlenül a Brain-ben futtathatod, ahol a kontextus már eleve rendelkezésre áll. Az ügynökök kezelik az ismétlődő koordinációs feladatokat, a műszerfalak pedig megmutatják, hogy az ügyfelekre jutó nem számlázható órák száma valóban csökken-e negyedévről negyedévre.
Kezdje el ingyenesen a ClickUp használatát.
Gyakran feltett kérdések a Claude marketingügynökségek számára történő használatáról
Mi az a Claude Code, és szükségük van-e rá a marketingügynökségeknek?
A Claude Code az Anthropic parancssori és ügynökkezelő eszköze kis léptékű automatizálások létrehozásához. Az ügynökségek ezt használják belső linkeket létrehozó ügynökök, márkaemlítések nyomon követői és tartalomfrissítő szkriptek készítéséhez anélkül, hogy fejlesztőt kellene alkalmazniuk. A legtöbb ügynökségnek nincs rá szüksége az első naptól kezdve. Kezdje a Claude-ot csevegőként, a munkaterületéhez csatlakoztatva; akkor nyúljon a Claude Code-hoz, ha egy ismétlődő, technikai feladat indokolja a beállítást.
Mennyibe kerül a Claude egy ügynökségi csapat számára?
Az Anthropic ingyenes csomagot kínál használati korlátokkal, egyéni Pro-csomagokat, valamint havi, felhasználónkénti díjazású Team-csomagokat, továbbá használat alapján számlázott API-díjakat. A Team Standard csomag ára ~20 USD/felhasználó/hónap, éves előfizetéssel, minimum öt felhasználóval. A legtöbb ügynökség gyorsan áttér egy fizetős Team-csomagra, mivel a normál munkanap során eléri az ingyenes csomag korlátait. Külön költségvetést kell szánni arra az esetre, ha az ügynökök vagy a kapcsolódó munkafolyamatok számára az API-n keresztül futtatja a Claude-ot, mivel az API-használatot tokenenként, nem pedig felhasználónként számlázzák.
Miben különbözik a Claude a ClickUp Brain-től?
A Claude az Anthropic által kifejlesztett, általános célú modellekből álló család, amelyet az adatokhoz kapcsolhatunk. A ClickUp Brain egy közvetlenül a ClickUp munkaterületbe beépített mesterséges intelligencia réteg, így külön kapcsolat nélkül is teljes képet kap a feladatokról, dokumentumokról és az időről. Sok ügynökség mindkettőt használja: a Brain-t a munkaterületen belüli vázlatok készítéséhez és összefoglalókhoz, a Claude-ot pedig az MCP-n keresztül, amikor azt szeretnék, hogy az Anthropic modelljei ugyanazokat az élő adatokat dolgozzák fel.
A Claude jobb-e a ChatGPT-nél a marketingmunkához?
Mind a ChatGPT, mind a Claude alkalmas marketingfeladatok elvégzésére, és őszintén szólva a felhasználási környezet fontosabb, mint maga a modell. A Claude-ot gyakran dicsérik azért, mert jól kezeli a hosszú dokumentumokat és a finom árnyalatokat tartalmazó szövegeket, míg a ChatGPT szélesebb körű bővítmény- és integrációs ökoszisztémával rendelkezik. Az ügynökségek számára a legfontosabb döntés az, hogy a választott modell csatlakozik-e az aktív munkakörnyezetükhöz, mert bármelyik márka csatlakoztatott modellje jobb, mint egy külön fülön futó, leválasztott változat.
Mi az a mesterséges intelligenciát alkalmazó marketingügynökség?
Egy AI-alapú marketingügynökség az AI-t nem csupán az általuk értékesített termékekbe, hanem a munkavégzés módjába is beépíti. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy olyan modelleket használnak, mint a Claude, a termeléshez és az elemzéshez, ügynököket alkalmaznak a koordinációhoz és a jelentések készítéséhez, míg az emberi szakértőket a stratégia kidolgozására, a kreatív döntések meghozatalára és az ügyfélkapcsolatok ápolására tartják meg. A címke kevésbé fontos, mint az azt alátámasztó működési modell.
Fel fogja váltani a mesterséges intelligencia a marketingügynökségeket?
A mesterséges intelligencia azokat a gyártási és koordinációs feladatokat váltja fel, amelyekért az ügynökségek korábban számláztak, nem pedig azokat a döntéseket és összehangolási feladatokat, amelyekért az ügyfelek valójában prémiumot fizetnek. Azok az ügynökségek, amelyek áraikat a szakértői döntések alapján alakítják át, és a mesterséges intelligenciát a rutinmunkák elvégzésére használják, növelik nyereségüket. Azok az ügynökségek, amelyek a mesterséges intelligenciát csupán a tömegtermékek nagyobb mennyiségű előállításának eszközeként kezelik, azok vannak valódi veszélyben.