Lovable, twórca aplikacji opartej na AI, przekroczył 100 milionów dolarów ARR w zaledwie 8 miesięcy od momentu osiągnięcia pierwszego miliona dolarów. Stał się najlepszym przykładem strategii rozwoju opartej na AI.
Według Eleny Verny, dyrektor ds. rozwoju w Lovable, w biuletynie Lenny's Newsletter, Lovable traktuje AI jako sam motor wzrostu. Produkt nieustannie uczy się na podstawie użytkowania, szybko wprowadza nowe funkcje i co kilka miesięcy skutecznie odnajduje dopasowanie produktu do rynku.
Poniżej pokazujemy, jak stworzyć strategię rozwoju opartą na AI, która przynosi stałe rezultaty, jest mierzalna i pozwala na ciągłe doskonalenie z tygodnia na tydzień.
Czym jest rozwój oparty na AI?
Rozwój oparty na AI odnosi się do strategii biznesowej i nowego modelu wejścia na rynek (GTM), w którym AI służy jako główny czynnik napędzający pozyskiwanie klientów, wzrost przychodów i skalowanie operacyjne.
Opiera się on na poprzednich paradygmatach, takich jak wzrost oparty na sprzedaży (oparty na relacjach międzyludzkich i sprzedaży bezpośredniej) oraz wzrost oparty na produkcie (PLG, gdzie sam produkt napędza adopcję przez użytkowników i wirusowość), ale przenosi podstawową przewagę na inteligencję.
Innymi słowy, AI może być wykorzystywana do podejmowania decyzji, personalizacji doświadczeń, automatyzacji cyklu pracy i tworzenia nowych ścieżek do klientów.
W nowoczesnej strategii PLG produkt jest kanałem, a AI decyduje, które działania w ramach produktu wywołują kolejny moment olśnienia.
W swej istocie rozwój oparty na AI działa jak koło zamachowe:
- Interakcje użytkowników generują dane behawioralne.
- Modele stają się bardziej dokładne i użyteczne.
- Produkt zapewnia rosnącą wartość
- Dołącza coraz więcej użytkowników, wzmacniając ten cykl.
💟 Przeczytaj również: Jak obliczyć tempo wzrostu przychodów
Dlaczego „wzrost oparty na AI” jest nowym imperatywem
Jednym z głównych powodów, dla których rozwój oparty na AI stał się priorytetem na poziomie zarządu, jest to, że skala i tempo wdrażania oraz inwestycji przekroczyły pewien próg.
Oto dlaczego strategia rozwoju oparta na AI staje się nową koniecznością:
- Liczba pracowników nie ma już znaczenia: Wzrost był kiedyś ograniczony liczbą osób, które można było zatrudnić i zarządzać nimi. AI umożliwia pojedynczemu, silnemu zespołowi zarządzanie pracą wielu osób poprzez automatyzację badań, działań promocyjnych, działań następczych i analizy tysięcy kont. Ograniczenie nie polega już na zatrudnianiu większej liczby osób, ale na tworzeniu lepszych pętli wzrostu.
- Szybkość staje się przewagą: większość firm ma już wystarczająco dużo pomysłów do przetestowania, ale przejście od pomysłu do realizacji przebiega powoli. AI skraca ten cykl, szybko generując warianty, wcześnie sygnalizując wzorce i rekomendując kolejne działania na podstawie wyników.
- Odkrywanie produktów ulega zmianie: przed rozmową ze sprzedawcą klienci coraz częściej kierują się podsumowaniami, rekomendacjami i odpowiedziami asystentów generowanymi przez AI.
💟 Przeczytaj również: Odblokuj rozwój biznesu dzięki strategiom pozyskiwania klientów
🧠 Ciekawostka: ELIZA, stworzona na MIT przez Josepha Weizenbauma w latach 1964–1966, była jednym z pierwszych chatbotów opartych na AI i udawała terapeutkę poprzez proste dopasowywanie wzorców.
Mimo że zasadniczo polegało to na zamianie słów kluczowych na gotowe odpowiedzi, niektórzy użytkownicy mieli wrażenie, że narzędzie naprawdę ich rozumie.
Podstawowe elementy strategii
Oto siedem elementów, które stanowią podstawę Twojej strategii rozwoju opartej na AI 👇
1. Oceń gotowość do wdrożenia AI i podstawy danych
Rozwój oparty na AI szybko się załamuje, jeśli dane są rozproszone, nieaktualne lub nie mają właściciela. Przed rozpoczęciem tworzenia czegokolwiek Teams muszą zrozumieć:
- Gdzie znajdują się dane dotyczące wzrostu w różnych narzędziach
- Które zbiory danych są wiarygodne, a które zawierają zakłócenia?
- Kto odpowiada za jakość danych i ich utrzymanie?
Przed podjęciem decyzji przeanalizuj poniższe pytania i upewnij się, że Twoje dane zapewniają im wsparcie.
💡 Porada dla profesjonalistów: Użyj tablicy ClickUp Whiteboard, aby wizualnie przedstawić cykle pracy danych, takie jak:
- Określ, skąd pochodzą dane dotyczące wzrostu (wydarzenia związane z produktem, CRM, reklamy, wsparcie, rozliczenia).
- Pokaż, jak dane przepływają między narzędziami i zespołami.
- Zidentyfikuj ręczne przekazywanie zadań, opóźnienia i martwe punkty.
- Uzgodnij, co powinno być poddane automatyzacji, a co powinno pozostać w gestii ludzi.
2. Zdefiniuj cele i wskaźniki wzrostu
AI potrzebuje ograniczeń, aby była użyteczna. Bez jasnych celów optymalizuje działania zamiast wyników. Musisz zdefiniować:
- Twój główny wskaźnik wzrostu
- Wiodące wskaźniki pokazujące dynamikę rozwoju
- Wskaźniki opóźnione potwierdzające wpływ
📌 Przykład: Firma B2B SaaS definiuje swój główny wskaźnik jako „aktywne Teams”.
Wskaźnikiem początkowym jest liczba zespołów, które zakończyły podstawowe ustawienia w ciągu 7 dni.
Wiodącymi wskaźnikami są zdarzenia związane z produktem wywołane podczas wdrażania, czas do pierwszego sukcesu w cyklu pracy oraz liczba działań wspomaganych przez AI zakończonych w ciągu 7 dni.
Wskaźniki opóźnione to współczynnik konwersji z wersji próbnej na płatną oraz 30-dniowa retencja.
📚 Czytaj więcej: Najlepsze narzędzia AI dla marketingu B2B
3. Zidentyfikuj przypadki użycia o dużym wpływie
Najlepszym punktem wyjścia są obszary, w których ręczny wysiłek lub powolne podejmowanie decyzji bezpośrednio limituje rozwój. Poszukaj:
- Wąskie gardła w eksperymentowaniu
- Powtarzalne analizy lub raportowanie
- Cykl pracy o dużej objętości, który wymaga koordynacji między ludźmi
Priorytetowo traktuj przypadki użycia, w których AI skraca dystans między spostrzeżeniem a działaniem. To właśnie tam zaczyna się efekt kumulacji.
4. Twórz i wykonuj cykl pracy związany z rozwojem
Czas przełożyć przypadki użycia na powtarzalne cykle pracy. Obejmuje to:
- Koordynacja wielu agentów: zespoły wyspecjalizowanych agentów współpracują ze sobą, przy czym jeden agent monitoruje sygnały intencyjne, drugi tworzy spersonalizowane sekwencje, a trzeci ocenia odpowiedzi i przekierowuje niepowodzenia.
- Pętle samodoskonalenia: agenci rejestrują wyniki (np. wskaźniki otwarć, terminy spotkań, zapobieganie odejściom klientów), wykorzystują je do dostosowywania lub optymalizacji i samodzielnie wprowadzają ulepszenia.
- Dynamiczna eskalacja i wzorce hybrydowe: agenci AI wykrywają sytuacje o wysokiej stawce lub niejednoznaczne (np. złożone negocjacje lub skrajne przypadki) i płynnie przekazują je wraz z pełnym podsumowaniem kontekstu.
Gotowe cykle pracy wykraczają poza podstawową automatyzację marketingową, dostosowując działania na podstawie sygnałów na żywo i obliczonych wyników.
📚 Czytaj więcej: Kroki do stworzenia idealnej strategii komunikacji marketingowej
📮 ClickUp Insight: Nasze badanie dojrzałości AI wskazuje na wyraźne wyzwanie: 54% zespołów pracuje w rozproszonych systemach, 49% rzadko udostępniają kontekst między narzędziami, a 43% ma trudności ze znalezieniem potrzebnych informacji.
Gdy praca jest rozdrobniona, narzędzia AI nie mają dostępu do pełnego kontekstu, co oznacza niekompletne odpowiedzi, opóźnione reakcje oraz wyniki pozbawione głębi i dokładności. To właśnie efekt rozproszenia pracy, który kosztuje firmy miliony w postaci utraconej wydajności i straconego czasu.
ClickUp Brain rozwiązuje ten problem, działając w ramach zunifikowanej przestrzeni roboczej opartej na sztucznej inteligencji, w której zadania, dokumenty, czaty i cele są ze sobą powiązane. Funkcja Enterprise Search natychmiast wyświetla wszystkie szczegóły, a agenci AI działają na całej platformie, gromadząc kontekst, udostępniając aktualizacje i przyspieszając pracę.
W wyniku otrzymujesz AI, która jest szybsza, bardziej przejrzysta i konsekwentnie informowana, czego nie są w stanie zapewnić oddzielne narzędzia.
5. Testuj, ucz się i szybko wprowadzaj zmiany
Rozwój oparty na AI zmienia pytanie z „Czy to zadziałało?” na „Czego nauczyliśmy się wystarczająco szybko, aby podjąć działania?”, ponieważ chcesz skrócić czas między sygnałem a podjęciem decyzji.
Oznacza szybkie cykle testowania → pomiaru → udoskonalania.
📌 Przykład: Zamiast czekać na spotkanie podsumowujące, AI analizuje wyniki eksperymentu, gdy tylko dane się ustabilizują, ujawnia wzorce w różnych segmentach i wskazuje, gdzie faktycznie nastąpiła zmiana zachowań. Teams decydują, na czym należy się skupić, gdy kontekst jest jeszcze świeży.
⏭️ Karty AI w panelach ClickUp automatycznie podsumowują wyniki eksperymentów obok wykresów. Podkreślają kluczowe wyniki, ujawniają anomalie i wskazują, co wpłynęło na podstawowe wskaźniki, bez konieczności ręcznej analizy. Obejrzyj to wideo, aby dowiedzieć się więcej o połączeniu kart AI i paneli. 👇
6. Skaluj i wdrażaj silnik
Gdy testy okażą się powtarzalne, następnym krokiem będzie zrównoważona skalowalność. Oto kilka sposobów, aby to osiągnąć:
- Wdrażaj w kontrolowanych etapach: rozszerzaj zasięg z 10–20% do 50%, a następnie do 80–100% odbiorców w celu, dopiero po ustabilizowaniu się wskaźników wyprzedzających przez dwa pełne cykle.
- Zautomatyzuj monitorowanie: Skonfiguruj alerty dla kluczowych progów (np. spadek wskaźnika odpowiedzi >15%, koszt działania >X USD, wskaźnik eskalacji >10%), aby problemy pojawiały się przed wpływem na przychody.
- Budżet na ciągłe udoskonalanie: Przeznacz 10–15% czasu zespołu ds. rozwoju (lub dedykowanych pracowników) na iterację, nawet po osiągnięciu skali. Najlepsze systemy są stale udoskonalane po uruchomieniu.
7. Zarządzanie, etyka i kultura zespołu
Nowe dane IBM pokazują, że 13% organizacji doświadczyło już naruszeń bezpieczeństwa modeli lub aplikacji AI, a 8% z nich nawet nie wie, czy doszło do naruszenia.
Jakby tego było mało, aż 97% ofiar ataków nie posiadało żadnych zabezpieczeń dostępu związanych z AI.
Kiedy agenci podejmują decyzje dotyczące przychodów lub personalizują działania na dużą skalę, pojedyncze uchybienie w zakresie dostępu, stronniczości lub przejrzystości może skutkować narażeniem na ryzyko regulacyjne lub spadkiem przychodów.
Aby upewnić się, że nie znajdziesz się w tej statystyce, zrób następujące czynności 👇
- Stwórz grupę sterującą AI (składającą się z przedstawicieli działów prawnego, produktowego, inżynieryjnego i biznesowego), która co miesiąc będzie przeglądać nowe cykle pracy, wcześnie sygnalizować ryzyko i zatwierdzać zmiany.
- Sformułuj zasady dotyczące AI zgodne z Twoimi wartościami — sprawiedliwością, wyjaśnialnością, prywatnością i nadzorem ludzkim.
- Przeprowadź krótkie szkolenia oparte na scenariuszach, np. „Co się stanie, jeśli agent nadmiernie skoncentruje się na jednym segmencie użytkowników?” lub „Jak eskalować negocjacje o wysokiej wartości?”. Wykorzystaj anonimowe, prawdziwe przykłady, aby budować wspólną ocenę sytuacji.
- Przeprowadzaj kwartalne audyty wyników, koncentrując się na sprawiedliwości w poszczególnych segmentach, identyfikowalności decyzji i odchyleniach od wyników. Prowadź pełne dzienniki (podpowiedzi, źródła danych, wyniki) w celu zapewnienia wyjaśnialności w razie pytań.
🚀 Zaleta ClickUp: ClickUp Security gwarantuje, że dane w Twoim obszarze roboczym pozostają wyłącznie Twoją własnością, co oznacza, że partnerzy ClickUp zajmujący się AI mają surowy zakaz wykorzystywania Twoich danych do szkolenia swoich modeli.
📚 Czytaj więcej: Strategie marketingowe SaaS pozwalające zdobyć (i utrzymać) klientów
Jak przeprowadzić sprint wzrostu oparty na AI
AI Growth Sprint to trwający od dwóch do czterech tygodni cykl skupiający się na jednym z wąskich gardeł wzrostu. W tym czasie wdrażasz kilka eksperymentów opartych na sztucznej inteligencji i oceniasz ich wpływ, korzystając z wcześniej zdefiniowanych kryteriów powodzenia i sprawdzonych metod porównawczych (takich jak testy A/B).
Jeśli chcesz realizować sprinty wzrostu oparte na AI, postępuj zgodnie z poniższymi wskazówkami:
Krok 1: Wybierz jeden wskaźnik i jeden moment podróży
Wybierz jeden wskaźnik, który chcesz zmienić, np. aktywację, konwersję, retencję lub przychód na użytkownika. Pamiętaj, aby pominąć wskaźniki, które dobrze wyglądają na papierze, ale nie zmieniają zachowań klientów ani przychodów firmy.
Następnie wybierz jeden moment w ścieżce klienta , w którym ten wskaźnik jest osiągany lub tracony.
📌 Przykład: Może to być pierwsza sesja po rejestracji, krok ustawień, na którym użytkownicy rezygnują, lub cokolwiek związanego z zachowaniem klientów. Gdy moment jest konkretny, można obserwować, co dzieje się z poszczególnymi użytkownikami.
⭐ Bonus: Dzięki ClickUp AI Fields możesz automatycznie klasyfikować dane sprintu, takie jak wyniki eksperymentów, sygnały intencji użytkowników, poziom wpływu lub wynik pewności. Z czasem każdy sprint zamienia się w ustrukturyzowaną naukę, ułatwiając porównywanie eksperymentów, wykrywanie wzorców i podejmowanie decyzji dotyczących dalszego skalowania bez konieczności ręcznego tagowania lub analizy.
Krok 2: Sformułuj sprint jako proste pytanie
Napisz jedno pytanie, na które sprint ma odpowiedzieć. Powinno być ono mierzalne i związane z przyjęciem produktu.
Najlepiej, żeby był bezpośrednio powiązany z konkretnym wskaźnikiem, skupiał się na jednym momencie użytkownika i dał się zrealizować w ramach sprintu. Oto kilka instancji:
- Czy możemy pomóc nowym użytkownikom osiągnąć pierwsze powodzenie w ciągu 10 minut od rejestracji?
- Czy możemy zmniejszyć liczbę rezygnacji podczas ustawień, odpowiadając na pytania wewnątrz produktu?
- Czy możemy poprawić wskaźnik rezerwacji wersji demonstracyjnych, dostosowując działania następcze do intencji klientów?
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Wymień pytania dotyczące sprintu, kryteria powodzenia i źródła danych w dokumencie ClickUp. Udokumentowanie i widoczność pytań zapobiega rozszerzaniu zakresu projektu i gwarantuje, że każdy eksperyment, zadanie i zalecenie AI pozostają powiązane z tym samym wynikiem.
Krok 3: Zaprojektuj najmniejszy eksperyment, który można wprowadzić na rynek
Najlepsze eksperymenty zaczynają się od jednego lub dwóch segmentów użytkowników, aby sprawdzić, czy zmiana pomaga właściwym osobom. Oto trzy popularne rodzaje eksperymentów:
- Wskazówki: Wbudowany w produkt pomocnik, który sugeruje kolejne działania w oparciu o to, co użytkownik próbuje zrobić.
- Odpowiedzi: Pomoc techniczna, która odpowiada wyłącznie na podstawie zatwierdzonych dokumentów i zasad.
- Personalizacja: wdrażanie lub działania następcze dostosowane do działań użytkownika (wykraczające poza pobieżne wyczucie czasu).
Wszystko to prowadzi do ustalenia zakresu przed rozpoczęciem tworzenia. Oznacza to, że:
| Decyzja | Dokładny zakres |
| Cel użytkownika | Wybierz jeden lub dwa segmenty użytkowników (przykład: nowe rejestracje w tym tygodniu). |
| Surface | Wybierz jedno miejsce (na przykład ekran powitalny lub wiadomość e-mail). |
| Zadanie AI | Wybierz jedno zadanie (na przykład: zaproponuj następny krok lub odpowiedz na pytania). |
| Powodzenie | Wybierz jedną zmianę wskaźnika powiązaną z wynikami biznesowymi (przykład: wskaźnik aktywacji +5% w ciągu 7 dni). |
| Bezpieczeństwo | Dodaj rozwiązanie awaryjne (przykład: w razie wątpliwości wyświetl linki pomocy lub przekaż sprawę dalej). |
Krok 4: Stwórz zabezpieczenia i wyślij do małej grupy
Przed wprowadzeniem dalszych ulepszeń upewnij się, że AI działa bezpiecznie i przewidywalnie. W tym momencie należy zastosować zasady, takie jak „korzystaj wyłącznie z zatwierdzonych źródeł”, „nie zgaduj” i „w razie potrzeby przekaż sprawę człowiekowi”.
Następnie wprowadź go najpierw w małej grupie. Może to być jeden segment, jeden kanał lub zespoły wewnętrzne przed klientami. Małe wdrożenia pomagają szybciej się uczyć, ponieważ można przeprowadzić połączenie informacji zwrotnych z rzeczywistym zachowaniem klientów.
⚒️ Szybki trik: Wykorzystaj automatyzacje ClickUp, aby na stałe wbudować zasady bezpieczeństwa i wdrażania w swój cykl pracy.
Możesz skonfigurować automatyzacje, aby:
- Przekieruj wyniki generowane przez AI do weryfikacji przez człowieka przed publikacją zewnętrzną.
- Wstrzymaj lub oznacz zadania, jeśli wskaźniki pewności spadną poniżej określonego progu.
- Przekaż nietypowe przypadki do właściciela, gdy intencje są niejasne.
- Ogranicz działania AI wyłącznie do zatwierdzonych źródeł danych lub segmentów.
W przypadku niewielkich wdrożeń automatyzacja zapewnia ograniczony zakres eksperymentów. Gdy sygnały się ustabilizują, możesz automatycznie zwiększyć ekspozycję bez konieczności przepisywania procesów.
🎥: Obejrzyj to wideo, aby dowiedzieć się więcej o automatyzacji codziennych cykli pracy.
👀 Czy wiesz, że... 62% specjalistów IT twierdzi, że ich organizacje mają świetne pomysły związane z AI, ale mają trudności z ich realizacją i skalowaniem. Podkreśla to, że obecnie największą luką w dziedzinie AI jest realizacja, a nie wizja.
Krok 5: Mierz wyniki, ucz się i podejmuj decyzje dotyczące dalszych działań
Pod koniec sprintu powinieneś być w stanie odpowiedzieć na trzy pytania:
- Czy celowy wskaźnik zmienił się w sposób istotny statystycznie?
- Które segmenty użytkowników zareagowały inaczej i dlaczego?
- Jakie jest kolejne działanie oparte na dowodach, a nie instynkcie?
Otrzymasz jeden z trzech wyników: Skaluj, ponieważ sygnał jest silny. Dostosuj zakres, segment lub zachowanie AI i uruchom ponownie. Lub zarchiwizuj eksperyment i udokumentuj, dlaczego się nie powiódł.
⭐ Bonus: Wykorzystaj pulpity nawigacyjne ClickUp jako centrum kontroli rozwoju. Dane z eksperymentów, zadań, celów i niestandardowych raportów są zebrane w jednym wspólnym widoku.
Najlepsze jest to, że możesz stworzyć go od podstaw lub skorzystać z już istniejącego.
Jakie wskaźniki należy śledzić, aby zmierzyć powodzenie rozwoju opartego na AI?
Podczas śledzenia powodzenia w zakresie rozwoju opartego na AI zwróć uwagę na następujące wskaźniki:
| Metryka | Wyjaśnienie | Przykład |
| Rejestracje pochodzące z AI (% + liczba) | Mierzy, w jakim stopniu powierzchnie AI przyczyniają się do pozyskiwania klientów na początku lejka sprzedażowego. | „18% rejestracji (2400) pochodziło ze stron AI + chatbota”. |
| Wykwalifikowani potencjalni klienci pozyskani dzięki AI (wskaźnik SQL/MQL) | Jakość użytkowników/potencjalnych klientów pozyskanych dzięki AI | „Potencjalni klienci pozyskani dzięki AI przekształcają się w SQL w 22% przypadków, podczas gdy w przypadku innych kanałów odsetek ten wynosi 14%”. |
| Wspomagany przez AI współczynnik konwersji | Odsetek zakupów/transakcji, w których AI miała istotny wpływ na podjęcie decyzji | „32% zamkniętych transakcji wykorzystywało AI do tworzenia ofert/prezentacji w przepływie”. |
| Czas do uzyskania wartości (AI TTV) | Jak szybko użytkownicy osiągają pierwsze znaczące wyniki dzięki AI | „Średni TTV: 2 dni → 20 minut” |
| Wskaźnik aktywacji AI | Odsetek nowych użytkowników, którzy osiągnęli „moment olśnienia” związany z AI (pierwsze powodzenie w uruchomieniu/cyklu pracy) | „46% użytkowników osiągają powodzenie w uruchamianiu skutecznego cyklu pracy opartego na AI w ciągu 24 godzin”. |
| Wskaźnik powodzenia (wykonanie zadania) | Bezpośrednia ocena skuteczności AI z perspektywy użytkownika | „78% sesji AI kończy się zadaniem, które jest zakończone”. |
| Wdrożenie funkcji AI (AI WAU/MAU) | Ciągłe zaangażowanie AI, wskazujące na przywiązanie do produktu | „AI WAU/MAU = 0,62” |
| Utrzymanie użytkowników AI (D7/D30) | Utrzymanie kohorty korzystającej z AI (odpowiednia kohorta do pomiaru) | „D30: użytkownicy AI 34% vs użytkownicy bez AI 18%” |
| Rozwój pod wpływem AI (aktualizacja/wzrost ARPA) | Niezależnie od tego, czy intensywnie korzystasz ze sztucznej inteligencji, czy wydajesz więcej | „Ponad 10 uruchomień AI tygodniowo → 2,3-krotny wzrost wskaźnika aktualizacji” |
| Przychód na aktywnego użytkownika AI (RPAU-AI) | Efektywność monetyzacji powiązana konkretnie z wykorzystaniem AI | „RPAU-AI 9,20 USD w porównaniu z ogólną wartością 5,10 USD”. |
Praktyczne przykłady rozwoju opartego na AI
Dowiedzmy się, jak skalować działalność dzięki AI, tak jak robią to inne firmy.
1. Lovable
Twórca aplikacji opartej na AI Lovable demonstruje rozwój oparty na AI, czyniąc ciągłe ulepszanie produktu swoim głównym motorem wzrostu.
Oto kilka powodów, dla których jest to jedna z najszybciej rozwijających się firm wszech czasów:
- Lovable traktuje ewolucję produktu jako motor wzrostu, często na nowo dostosowując produkt do rynku, zamiast optymalizować statyczną ofertę.
- Podpowiedzi i zachowania użytkowników bezpośrednio wpływają na to, jakie funkcje zostaną wprowadzone w następnej kolejności, skracając cykl tworzenia-mierzenia-uczenia się z miesięcy do tygodni.
- W miarę jak zespoły uczą się szybciej, poprawiają dopasowanie produktu do rynku i odkrywają strategie marketingowe sprzyjające wzrostowi, które napędzają trwałe wdrażanie i ekspansję.
⚡ Archiwum szablonów: bezpłatne szablony kampanii marketingowych do wypróbowania
2. Kursor
Redaktor kodu Cursor, oparty na AI, napędza rozwój, zmniejszając dystans między intencjami programisty a realizacją.
Zamiast traktować AI jako dodatek zwiększający wydajność, Cursor wbudowuje ją bezpośrednio w podstawowy cykl pracy kodowania, zmieniając sposób, w jaki programiści tworzą, modyfikują i dostarczają oprogramowanie.
- Sugestie oparte na AI, refaktoryzacja i odpowiedzi kontekstowe pozwalają programistom zachować przepływ pracy i zmniejszyć tarcia podczas wykonywania złożonych zadań.
- Szybsza iteracja prowadzi do większej retencji, ponieważ programiści polegają na Cursorze w codziennym kodowaniu, a nie tylko w sporadycznych sytuacjach.
- Wdrażanie narzędzia następuje w sposób naturalny, ponieważ zespoły standaryzują jego użycie, zamieniając codzienne korzystanie z niego w cykliczną pętlę wzrostu.
📚 Czytaj więcej: Kompletny przewodnik po realizacji kampanii opartych na AI
3. ClickUp Brain
ClickUp wykorzystał strategię rozwoju opartą na AI oraz model PLG, aby osiągnąć 20 milionów użytkowników na całym świecie i roczny przychód powtarzalny (ARR) w wysokości 300 milionów dolarów.
To zrobienie to zagłębianie się w sedno nowoczesnych struktur i systemów pracy. Trochę kontekstu:
Zespoły toną w morzu niepowiązanych ze sobą narzędzi — aplikacji do czatu, narzędzi do śledzenia projektów, redaktorów dokumentów, pulpitów nawigacyjnych — z których każde obiecuje zwiększenie wydajności, ale powoduje niekończące się przełączanie się między kontekstami i rozrost pracy. Użytkownicy chcą prostoty: jednej platformy, która rozumie kontekst i zmniejsza tarcia.
Jednocześnie wszystkie główne produkty SaaS wykorzystują AI, mając nadzieję na zwiększenie wydajności. Jednak AI bez kontekstu jest tylko kolejną warstwą szumu.
ClickUp wypełnia tę lukę dzięki pierwszemu na świecie zintegrowanemu środowisku pracy opartemu na sztucznej inteligencji. Zintegrowaliśmy ponad 50 narzędzi w jednej platformie, wbudowując kontekstową sztuczną inteligencję, która rozumie zadania użytkowników, dokumenty, czaty i pulpity nawigacyjne, dzięki czemu nie muszą oni przełączać się między dziesiątkami narzędzi, aby wykonać swoją pracę.
To był idealny moment. Zespoły już oczekiwały AI i były sfrustrowane fragmentarycznymi systemami. Takie podejście pozwoliło nam wykorzystać te trendy i obniżyć koszty pozyskiwania klientów.
Stworzyliśmy ClickUp, aby położyć kres chaosowi związanemu z rozrostem pracy i zapewnić zespołom jedną, zintegrowaną przestrzeń roboczą opartą na AI. AI jest rewolucyjna, gdy ma pełny kontekst pracy – właśnie to zapewnia konwergencja. Przyszłość oprogramowania jest zintegrowana, a my jesteśmy pierwszymi, którzy to realizują.
Stworzyliśmy ClickUp, aby położyć kres chaosowi związanemu z rozrostem pracy i zapewnić zespołom jedną, zintegrowaną przestrzeń roboczą opartą na sztucznej inteligencji. AI jest rewolucyjna, gdy ma pełny kontekst pracy – właśnie to zapewnia integracja. Przyszłość oprogramowania jest zintegrowana, a my jesteśmy pierwszymi, którzy to realizują.
Narzędzia wspomagające rozwój oparty na AI
Następujące narzędzia wzmocnią Twoją strategię rozwoju opartą na AI:
1. ClickUp (najlepszy do prowadzenia strategii rozwoju opartej na AI w jednym hubie współpracy)
Badanie ClickUp „State of AI Maturity 2025” wykazało, że tylko 10% respondentów twierdzi, że sztuczna inteligencja pełni rolę agenta. Jest to ogromna różnica, która pokazuje, dlaczego wiele wysiłków na rzecz rozwoju opartych na sztucznej inteligencji zatrzymuje się po kilku pierwszych eksperymentach.
Rozwój oparty na AI nie powiedzie się, jeśli plan jest w jednym narzędziu, realizacja w innym, a aktualizacje ledwo przetrwają w czatach. Jest to rozrost narzędzi, którego prawie nikt nie zauważa ani o którym nie mówi.
ClickUp dla zespołów marketingowych łączy planowanie kampanii, tworzenie zawartości, zadania i komunikację zespołową w jednym wspólnym obszarze roboczym. Przyjrzyjmy się kluczowym funkcjom ClickUp:
Natychmiast generuj zasoby kampanii i kopie
Użyj ClickUp Brain + ClickUp Dokumenty + zadania ClickUp, gdy potrzebujesz szybkości we wszystkich działach bez utraty kontekstu. Oto kilka przykładów wykorzystania AI w marketingu, pokazujących, jak zespoły korzystają z ClickUp Brain:
- Twórz briefy kampanii, koncepcje reklam, treści e-maili i szkice stron docelowych bezpośrednio na podstawie notatek i szczegółów zadań.
- Podsumuj aktualizacje projektu i długie wątki komentarzy, przedstawiając jasny status, ryzyko i kolejne działania.
- Odpowiadaj na bezpośrednie pytania dotyczące bieżących wydarzeń, korzystając z zasobów dostępnych w Twoim obszarze roboczym.
Wypróbuj takie podpowiedzi jak:
- „Podsumuj aktualny status tej kampanii, co jest w bloku i co wymaga zatwierdzenia”.
- „Na podstawie tych notatek napisz jednostronicowy plan uruchomienia; uwzględnij odbiorców, przekaz, kanały i wskaźniki powodzenia”.
- „Sporządź dwa krótkie e-maile z przypomnieniem dla użytkowników, którzy zarejestrowali się, ale nie aktywowali konta w ciągu 48 godzin”.
Zintegrowana AI, która rozumie Twoją pracę
Ta zintegrowana przestrzeń robocza oparta na sztucznej inteligencji wykorzystuje AI w całym obszarze pracy. Zadania, dokumenty, czaty, cele, pulpity nawigacyjne i automatyzacje mają wspólny kontekst. Oznacza to, że ClickUp Brain pokazuje przeszkody, zależności i inne informacje kontekstowe oparte na rzeczywistej pracy.
Zautomatyzuj procesy zatwierdzania, przekazywania zadań i operacji kampanii dzięki Super Agents.
Po utworzeniu zasobów agenci ClickUp Super Agents przejmują wszystkie codzienne zadania, jak prawdziwi członkowie zespołu. Te niekodowane, oparte na wyzwalaczach agenty AI mogą być @wspominane, przypisywane do zadań, wysyłane w wiadomościach prywatnych lub planowane tak samo jak ludzcy współpracownicy.
Działają one przez całą dobę, mając do dyspozycji nieskończoną pamięć, świadomość otoczenia oraz możliwość działania w całym obszarze roboczym i połączonych narzędziach.
Skonfiguruj agentów w kilka minut za pomocą jednej podpowiedzi opisującej ich cele i zasady. Niektórzy z najważniejszych współpracowników, których mogą naśladować, to:
✅ Agent ds. zarządzania kampaniami: analizuje dane dotyczące wydajności z podłączonych narzędzi, generuje briefy dotyczące zawartości, przydziela zadania kreatywne projektantom/autorom, aktualizuje pola statusu, oznacza warianty o słabych wynikach i publikuje podsumowania w czasie rzeczywistym na czacie ClickUp.
✅ Agent ds. weryfikacji zawartości: skanuje projekty pod kątem zgodności z wytycznymi marki, sugeruje zmiany dotyczące tonu/stylu/zgodności i przekazuje je do ostatecznego zatwierdzenia dopiero wtedy, gdy są gotowe.
✅ Agent zatwierdzający i przekazujący: wyzwala powiadomienia, przypisuje kolejnych właścicieli (np. od autora → projektanta → działu prawnego) i automatycznie aktualizuje osie czasu, gdy elementy przechodzą przez kolejne etapy.
✅ Agent planowania publikacji w mediach społecznościowych: pobiera zatwierdzone posty, formatuje je zgodnie z kanałem, sugeruje optymalny czas wysyłania na podstawie danych historycznych i tworzy zaplanowane zadania do publikacji.
Najlepsze funkcje ClickUp
- Uchwyć pomysły z prędkością myśli: wypowiadaj hipotezy, podsumowania eksperymentów, burze mózgów dotyczące kampanii lub spostrzeżenia po rozmowach telefonicznych bez użycia rąk dzięki funkcji ClickUp Talk to Text. ClickUp natychmiast transkrybuje (4 razy szybciej niż pisanie na klawiaturze), konwertuje klipy głosowe na edytowalny tekst, zadania, komentarze lub dokumenty, a ClickUp Brain pozwala je udoskonalić, podsumować lub przekształcić w elementy, które można wykorzystać w praktyce.
- Nagrywaj i transkrybuj za pomocą sztucznej inteligencji: Zwiększ wydajność spotkań, korzystając z ClickUp AI Notetaker, aby automatycznie dołączać do rozmów w Zoom, Teams lub Google Meet. Ponadto nagrywaj i transkrybuj w wielu językach, twórz inteligentne podsumowania, wyodrębniaj decyzje, zaznaczaj kluczowe wnioski i identyfikuj działania, które należy podjąć.
- Natychmiastowe wyszukiwanie dowolnych elementów w obszarze roboczym ClickUp i folderach zewnętrznych: skorzystaj z funkcji ClickUp Enterprise Search, aby zadawać pytania w języku naturalnym i uzyskiwać odpowiedzi dotyczące zadań, dokumentów, komentarzy, załączników i połączonych narzędzi. Zamiast przeszukiwać foldery lub narzędzia, zespoły otrzymują odpowiedzi uwzględniające kontekst, które odzwierciedlają rzeczywisty stan prac.
- Dostęp do wielu zewnętrznych modeli AI w jednym miejscu: przełączaj się między wiodącymi modelami AI bez opuszczania ClickUp. Dzięki temu zespoły mogą korzystać z odpowiedniego modelu do badań, pisania, analizy lub wnioskowania, zachowując jednocześnie wszystkie wyniki w tym samym kontekście obszaru roboczego ClickUp.
- Zintegruj się płynnie z istniejącym zestawem technologii: połączenia ClickUp łączą się z narzędziami z zakresu marketingu, sprzedaży, produktów i inżynierii. Cykly pracy pozostają zsynchronizowane dzięki napływowi danych z systemów zewnętrznych, dzięki czemu decyzje i automatyzacje oparte na AI zawsze odzwierciedlają najbardziej aktualne informacje.
Ograniczenia ClickUp
- Przytłaczające dla początkujących użytkowników ze względu na bogactwo funkcji.
Ceny ClickUp
Oceny i recenzje ClickUp
- G2: 4,7/5 (ponad 10 800 recenzji)
- Capterra: 4,6/5 (ponad 4000 recenzji)
Co mówią prawdziwi użytkownicy?
Uważam ClickUp za niezwykle wartościowy, ponieważ konsoliduje funkcje w jednej platformie, co zapewnia, że cała praca i komunikacja są zgromadzone w jednym miejscu, zapewniając mi 100% kontekstu. Ta integracja upraszcza mi zarządzanie projektami, zwiększając wydajność i przejrzystość. Szczególnie podoba mi się funkcja ClickUp Brain, ponieważ działa ona jak agent AI, który wykonuje moje komendy, skutecznie realizując zadania w moim imieniu. Ten aspekt automatyzacji jest bardzo pomocny, ponieważ usprawnia mój cykl pracy i zmniejsza wysiłek ręczny. Ponadto początkowe ustawienia ClickUp były bardzo łatwe w nawigacji, co sprawiło, że przejście z innych narzędzi było płynne. Doceniam również to, że ClickUp integruje się z innymi narzędziami, z których korzystam, takimi jak Slack, OpenAI i GitHub, tworząc spójne środowisko pracy. Ogólnie rzecz biorąc, z tych powodów gorąco polecam ClickUp innym.
Uważam ClickUp za niezwykle wartościowy, ponieważ konsoliduje funkcje w jednej platformie, co zapewnia, że cała praca i komunikacja są zgromadzone w jednym miejscu, zapewniając mi 100% kontekstu. Ta integracja upraszcza mi zarządzanie projektami, zwiększając wydajność i przejrzystość. Szczególnie podoba mi się funkcja ClickUp Brain, ponieważ działa ona jak agent AI, który wykonuje moje komendy, skutecznie realizując zadania w moim imieniu. Ten aspekt automatyzacji jest bardzo pomocny, ponieważ usprawnia mój cykl pracy i zmniejsza wysiłek ręczny. Ponadto początkowe ustawienia ClickUp były bardzo łatwe w nawigacji, co sprawiło, że przejście z innych narzędzi było płynne. Doceniam również to, że ClickUp integruje się z innymi narzędziami, z których korzystam, takimi jak Slack, OpenAI i GitHub, tworząc spójne środowisko pracy. Ogólnie rzecz biorąc, z tych powodów gorąco polecam ClickUp innym.
2. Clay (najlepszy do wzbogacania baz danych potencjalnych klientów opartego na AI i hiperpersonalizowanych działań wychodzących)
Clay to narzędzie do zarządzania cyklem pracy GTM, które pomaga zespołom sprzedaży/marketingu w wyszukiwaniu potencjalnych klientów, wzbogacaniu danych kontaktowych/firmowych oraz generowaniu spersonalizowanych działań promocyjnych.
Jego agenci AI (zwłaszcza Claygent) są jak badacze na żądanie mieszkający w Twoich tabelach Clay. Wystarczy podać Claygent listę domen/firm oraz pytanie, a on odwiedzi strony internetowe, pobierze dokładnie te dane, które Cię interesują, i zwróci je w postaci pól, które można filtrować, oceniać i automatyzować (np. „oferuje bezpłatną wersję próbną?”, „zgodny z SOC 2?”, „posiada studia przypadków?” itp. ).
Najlepsze funkcje Clay
- Twórz cykle pracy GTM w prostym języku za pomocą Sculptor, zamieniając podpowiedzi w powtarzalne automatyzacje.
- Rozszerz możliwości Clay dzięki dodatkom, takim jak generator formuł AI, pakiet Salesforce, zabezpieczenia i wbudowany dostęp do ChatGPT.
- Centralny dostęp do ponad 150 dostawców danych, dzięki czemu możesz łatwo konsolidować dostawców i łączyć źródła danych.
Ograniczenia gliny
- Platforma ma trudności z niezawodnym generowaniem list zawierających wiele dużych i małych lokalnych firm.
- Niektóre wygenerowane adresy e-mail są niedokładne lub nie działają poprawnie.
Ceny gliny
- Free
- Pakiet startowy: 149 USD/miesiąc
- Explorer: 349 USD/miesiąc
- Pro: 800 USD/miesiąc
- Enterprise: ceny niestandardowe
Oceny i recenzje Clay
- G2: 4,8/5 (ponad 180 recenzji)
- Capterra: Zbyt mało recenzji
Co mówią prawdziwi użytkownicy?
Recenzent G2 pisze:
Jest to bardzo potężna platforma, która naprawdę pomaga organizacjom bez większego wysiłku zidentyfikować odpowiednią populację do celów. Znalezienie odpowiedniej osoby, firmy lub przedsiębiorstwa za pomocą wyszukiwania opartego na AI stało się bardzo łatwe. Możliwość syntezy potencjalnych klientów do formatów CSV zwiększa przenośność tej platformy. Platforma ta posiada również przyjazny dla użytkownika interfejs.
Jest to bardzo potężna platforma, która naprawdę pomaga organizacjom bez większego wysiłku zidentyfikować odpowiednią populację do celów. Znalezienie odpowiedniej osoby, firmy lub przedsiębiorstwa za pomocą wyszukiwania opartego na AI stało się bardzo łatwe. Możliwość syntezy potencjalnych klientów do formatów CSV zwiększa przenośność tej platformy. Platforma ta posiada również przyjazny dla użytkownika interfejs.
📚 Czytaj więcej: Najlepsze narzędzia growth hackingu dla marketerów
3. Cursor (najlepszy do edycji kodu przyspieszanej przez AI i eksperymentów związanych z szybkim rozwojem)
Cursor to redaktor kodu oparty na AI, zbudowany na VS Code, który przekształca język naturalny w gotowy do użycia kod, umożliwiając zespołom ds. rozwoju i kierownikom projektów realizację eksperymentów, stron docelowych, przepływów wdrażania nowych użytkowników i funkcji w aplikacjach.
Interfejs Composer i dedykowany model kodowania umożliwiają tworzenie agentycznych cykli pracy. Wystarczy opisać funkcje prostym językiem, a Cursor wygeneruje kod wieloplikowy, wyświetli podgląd różnic, przeprowadzi testy i zastosuje zmiany w pełnym kontekście z całej bazy kodu.
Najlepsze funkcje Cursor
- Autouzupełnianie zakładek z niestandardowym modelem zapewnia szybkie, kontekstowe sugestie wielowierszowe i inteligentne przeróbki, które zachowują intencję.
- Codebase Chat i Instant Grep do przeprowadzania zapytań dotyczących całego repozytorium, lokalizacji definicji i generowania ukierunkowanych refaktoryzacji lub poprawek błędów.
- Wizualny redaktor stron internetowych w pasku bocznym przeglądarki umożliwia zmiany układu metodą „przeciągnij i upuść”, sprawdzanie elementów oraz aktualizacje kodu sugerowane przez AI, łącząc projektowanie i programowanie.
Ograniczenia kursora
- Sugestie AI mogą być nietrafione w przypadku bardzo złożonego lub specjalistycznego kodu, co wymaga dodatkowej weryfikacji.
- Odpowiedzi modelu mogą wydawać się niespójne, czasami trafne, a czasami nieoczekiwanie odbiegające od tematu.
Ceny kursora
- Hobby: Free
- Pro: 20 USD/miesiąc
- Pro+: 60 USD/miesiąc
- Ultra: 200 USD/miesiąc
- Enterprise: Ceny niestandardowe
Oceny i recenzje Cursor
- G2: 4,7/5 (20 recenzji)
- Capterra: Zbyt mało recenzji
Co mówią prawdziwi użytkownicy?
Recenzent G2 pisze:
Podoba mi się, jak płynnie Cursor integruje AI z cyklem pracy nad oprogramowaniem. Sugestie kodu wbudowanego są niezwykle dokładne, a możliwość zadawania pytań bezpośrednio w redaktorze pozwala mi zaoszczędzić mnóstwo czasu. Czuję się, jakbym programował w parze z doświadczonym programistą, który rozumie kontekst mojego projektu.
Podoba mi się, jak płynnie Cursor integruje AI z cyklem pracy programowania. Sugestie kodu wbudowanego są niezwykle dokładne, a możliwość zadawania pytań bezpośrednio w redaktorze pozwala mi zaoszczędzić mnóstwo czasu. Czuję się, jakbym programował w parze z doświadczonym programistą, który rozumie kontekst mojego projektu.
📚 Więcej informacji: Najlepsze narzędzia growth hackingu dla marketerów
Szablony do wykorzystania w rozwoju opartym na AI
Te sprawdzone w boju szablony zapewnią Ci przewagę w rozwoju opartym na AI:
1. Szablon strategicznego planu marketingowego ClickUp
Szablon strategicznego planu marketingowego ClickUp pomaga planować, realizować i śledzić działania marketingowe w jednym miejscu, dzięki czemu Twój zespół może pozostać zgrany w zakresie celów, osi czasu i budżetu.
Dzięki konfigurowalnym statusom, polom niestandardowym i widokom możesz dostosować ten szablon do swoich kampanii i wykorzystać go do połączenia codziennych zadań z mierzalnymi celami OKR. Ten szablon planu marketingowego umożliwia realizację inicjatyw rozwojowych opartych na AI, pomagając w:
- Określ cele marketingowe i kluczowe wyniki, a następnie połącz każde zadanie bezpośrednio z odpowiednim OKR.
- Planuj i ustalaj priorytety zadań kampanii wraz z właścicielami, terminami realizacji i kamieniami milowymi statusu.
- Śledź postępy wizualnie, korzystając z widoków ClickUp, takich jak „Zaplanowane zadania według OKR” i „Tablica postępów według statusu”.
- Monitoruj kwartalne wskaźniki KPI marketingowe za pomocą wskaźników postępu (na dobrej drodze, zagrożone, osiągnięte, nieosiągnięte).
- Zarządzaj budżetami według kanałów, przez śledzenie planowanych wydatków w porównaniu z rzeczywistymi wydatkami w ramach poszczególnych inicjatyw.
2. Szablon zarządzania kampaniami marketingowymi ClickUp
Szablon zarządzania kampaniami marketingowymi ClickUp organizuje pracę według faz kampanii i dodaje strukturę dla własności zespołu, planowania kanałów, typu dostarczanych produktów, terminów i śledzenia budżetu. Jest to szczególnie przydatne dla zespołów ds. rozwoju opartego na AI, które potrzebują powtarzalnych systemów do dostarczania kreatywnych rozwiązań, szybkiego uruchamiania i przeglądania wyników.
Ten szablon pomoże Ci również:
- Zorganizuj pracę w fazach planowania, produkcji, uruchomienia, oceny i utrzymania w jednym cyklu pracy.
- Śledź kanały marketingowe według poszczególnych działań, takich jak media społecznościowe, marketing e-mailowy i inicjatywy wewnętrzne.
- Ujednolicaj wyniki za pomocą pola „Typ wyniku”, aby zadania były spójne we wszystkich kampaniach.
- Utrzymuj wydatki na odpowiednim poziomie, rejestrując przydzielony budżet wraz z zadaniami kampanii i szczegółami realizacji.
3. Szablon OKR ClickUp
Szablon OKR ClickUp został stworzony jako system folderów OKR, który prowadzi Cię przez planowanie kwartalne, a następnie przekształca cele w zadania, które można śledzić przez cały rok.
To, co wyróżnia ten szablon, to wbudowana sekwencja działań w samym folderze. Zaczynasz od dedykowanego dokumentu „Planowanie i dostosowanie”, który zawiera podpowiedź dotyczącą przeglądu poprzedniego kwartału i ustawień na następny kwartał, a następnie zarządzasz realizacją za pomocą widoków uporządkowanych według kwartału, typu elementu OKR, głównego zespołu i inicjatywy. Ten szablon OKR pomaga:
- Przeprowadzaj powtarzalne kwartalne resetowanie, korzystając z dokumentu „Planowanie i dostosowanie” zawierającego sekcje z instrukcjami.
- Oddziel cele od kluczowych wyników, korzystając z pola typu elementu OKR, aby zachować porządek w raportowaniu.
- Zaplanuj roczne cele OKR na osi czasu pogrupowanej według kwartałów, aby wykryć nakładające się zadania i niedobory zasobów.
- Śledź status i kwartał razem na Tablicy postępów, aby cele, które nie są realizowane zgodnie z planem, pojawiały się szybciej.
- Przypisuj odpowiedzialność za pomocą pola „Główny zespół” i wykonuj połączenia między pracą a inicjatywami wyższego poziomu.
4. Szablon tablicy do eksperymentów związanych z rozwojem ClickUp
Szablon tablicy ClickUp Growth Experiments, oparty na tablicach ClickUp, zapewnia Twojemu zespołowi wizualną przestrzeń do mapowania eksperymentów od pierwszego pomysłu po wnioski po zakończeniu testów.
Wykorzystuje on pięciotorowy cykl pracy na Tablicy do tworzenia pomysłów, planowania, wdrażania, testowania i analizy. Oznacza to, że możesz współpracować w czasie rzeczywistym, grupować karteczki samoprzylepne, a następnie przekształcać najlepsze pomysły w zadania do wykonania. Ten szablon pomoże Ci:
- Przeprowadzaj burzę mózgów dotyczącą rozwoju bezpośrednio w ClickUp Tablicach, korzystając z przejrzystego, opartego na etapach procesu eksperymentalnego.
- Uporządkuj notatki samoprzylepne według kategorii, aby każdy eksperyment miał jasno określony kolejny krok i właściciela.
- Przekształcaj notatki w zadania ClickUp i śledź postępy dzięki niestandardowym statusom ClickUp, takim jak „Otwarte” i „Zakończone”.
- Dodaj pola niestandardowe, aby kategoryzować eksperymenty i rejestrować kluczowe atrybuty do raportowania i porównań.
- Skorzystaj z wbudowanych widoków, takich jak Tablica eksperymentów rozwojowych i przewodnik dla początkujących, aby szybko rozpocząć realizację.
- Popraw wydajność dzięki tagowaniu, zagnieżdżonym podzadaniom, wielu osobom przypisanym i etykietom z priorytetem we wszystkich strumieniach pracy.
Typowe pułapki i sposoby ich uniknięcia
Wiedza o tym, co należy zrobić, to tylko połowa sukcesu. Równie ważne jest bowiem rozpoznanie tego, czego nie należy robić:
❌ Przeprowadzanie eksperymentów bez jasnych wskaźników powodzenia: Wprowadzanie inicjatyw opartych na AI z niejasnymi celami, takimi jak „poprawa jakości obsługi klienta”, uniemożliwia skuteczne mierzenie wpływu lub wprowadzanie zmian.
✅ Rozwiązanie: Przed wdrożeniem jakiegokolwiek rozwiązania opartego na AI należy zdefiniować konkretne, mierzalne wskaźniki KPI. W przypadku silnika rekomendacji należy śledzić współczynnik klikalności, współczynnik konwersji i średnią wartość zamówienia.
Ustal podstawowe pomiary i cele ulepszeń (np. „zwiększenie konwersji o 15%”). Co tydzień sprawdzaj wskaźniki i bądź gotowy na zmianę strategii, jeśli nie widzisz postępów w ciągu 2–4 tygodni.
❌ Optymalizacja pod kątem krótkoterminowych wskaźników kosztem długoterminowej wartości: modele AI szkolone wyłącznie pod kątem natychmiastowych konwersji mogą rekomendować agresywne rabaty lub promować produkty niskiej jakości, które dobrze się sprzedają, ale szkodzą wartości klienta w całym okresie współpracy.
✅ Rozwiązanie: Weź pod uwagę wskaźniki takie jak 90-dniowa retencja, wskaźnik powtórnych zakupów i wyniki satysfakcji klientów, a także natychmiastową konwersję. W przypadku silników rekomendacji należy penalizować sugestie, które w przeszłości prowadziły do zwrotów lub negatywnych recenzji. Przetestuj różne horyzonty czasowe, aby znaleźć odpowiednią równowagę dla swojej firmy.
❌ Ignorowanie problemu zimnego startu w przypadku nowych produktów lub klientów: systemy AI szkolone na danych historycznych działają słabo w przypadku nowych produktów bez historii zakupów lub nowych klientów bez danych behawioralnych.
✅ Rozwiązanie: Stwórz hybrydowe systemy zapewniające długoterminowy wzrost, łączące prognozy oparte na AI z rezerwowymi rozwiązaniami opartymi na regułach. W przypadku nowych produktów wykorzystaj funkcje oparte na zawartości (kategoria, cena, atrybuty), aby znaleźć podobne elementy. W przypadku nowych klientów wykorzystaj dane demograficzne lub zbiorcze dane dotyczące zachowań podobnych grup.
❌ Pomijanie przekazywania zadań między ludźmi a AI: W pełni zautomatyzowane systemy AI służące do realizacji strategii wejścia na rynek nie radzą sobie z sytuacjami skrajnymi, złożonymi potrzebami klientów ani sytuacjami wymagającymi osądu i empatii.
✅ Rozwiązanie: Zaprojektuj jasne ścieżki eskalacji od AI do wsparcia ludzkiego. Wprowadź wskaźniki pewności, które są wyzwalaczami weryfikacji ludzkiej w przypadku decyzji granicznych. Przeszkol swój zespół, kiedy i jak należy ignorować zalecenia AI. W przypadku AI mającej kontakt z klientami zawsze zapewnij łatwą ścieżkę kontaktu z człowiekiem w razie potrzeby.
Stwórz strategię rozwoju opartą na AI, z której Twój zespół faktycznie korzysta, dzięki ClickUp.
Rozwój oparty na sztucznej inteligencji działa, gdy zespoły przestają traktować sztuczną inteligencję jako zbiór narzędzi, a zaczynają traktować ją jako wspólny system operacyjny. Zespoły, które odnoszą sukcesy, są zgodne co do tego, w jaki sposób generowane są pomysły, przeprowadzane są eksperymenty oraz w jaki sposób pozyskiwana i ponownie wykorzystywana jest wiedza.
Wymaga jednego miejsca do dokumentowania strategii, podpowiedzi i eksperymentów, jednego widoku pozwalającego zrozumieć, co wpływa na zmiany w lejku, oraz systemów, które ograniczają ilość rutynowych zadań, dzięki czemu zespoły mogą skupić się na szybszym uczeniu się, a nie tylko na wykonywaniu większej ilości pracy.
Kiedy wszystko to znajduje się w jednym obszarze roboczym, AI staje się powtarzalna, mierzalna i skalowalna, a nie chaotyczna. Na tym polega różnica między eksperymentowaniem ze sztuczną inteligencją a rzeczywistym przyspieszeniem rozwoju dzięki niej.
Stwórz swój plan działania oparty na AI w ClickUp już dziś. ✅
Często zadawane pytania
Tradycyjne metody growth hackingu opierają się na szybkiej, ręcznej pracy, takiej jak błyskawiczne testy A/B, modyfikacje stron docelowych i szeroko zakrojone kampanie. Z kolei rozwój oparty na AI wykorzystuje dane i inteligentną automatyzację do podejmowania decyzji dotyczących struktury, grupy docelowej i czasu zaangażowania. Działa to szczególnie dobrze w połączeniu z rozwojem opartym na produkcie, ponieważ sam produkt staje się głównym czynnikiem napędzającym.
Firmy każdej wielkości mogą zacząć! Wiele start-upów i małych zespołów wdraża je wcześnie, aby uzyskać przewagę konkurencyjną, ale najlepiej sprawdzają się one na średnim etapie rozwoju lub na poziomie Enterprise (np. seria A+ lub ARR powyżej 10 mln USD), gdzie masz wystarczającą liczbę użytkowników, danych i operacji, aby zobaczyć efekt kumulacji wynikający z personalizacji, predykcyjnych modeli rezygnacji lub dynamicznych cen. Jednak mniejsze zespoły korzystają z narzędzi bezkodowych i szybkich korzyści, podczas gdy większe organizacje skalują je w różnych funkcjach, aby osiągnąć prawdziwą transformację.
Mniej niż myślisz. Wiele narzędzi AI zapewniających szybkie wyniki działa w oparciu o setki lub tysiące interakcji z klientami, dzienniki użytkowania lub wzbogacone dane potencjalnych klientów. Start-upy często zaczynają od danych wewnętrznych (np. wydarzeń związanych z produktem, zgłoszeń do wsparcia technicznego) lub źródeł publicznych/syntetycznych, a następnie dostosowują się w miarę wzrostu ilości danych. Nowoczesne platformy bezkodowe i uczenie transferowe sprawiają, że scenariusze z małą ilością danych są wykonalne. Ostatecznie należy skupić się na jakości, a nie na ilości.
Obejmują one między innymi: spersonalizowaną zawartość i generowanie kopii (np. warianty reklam, e-maile, posty w mediach społecznościowych), prognozowanie odejść klientów lub ocena LTV w celu priorytetyzacji użytkowników o wysokiej wartości, hiperpersonalizowane wzbogacanie i sekwencjonowanie danych wychodzących, testy A/B/podpowiedzi dla procesów onboardingu lub utrzymania klientów, kreatywne wykorzystanie i burza mózgów w celu szybszej iteracji kampanii.
Śledź zestaw twardych wskaźników (np. przyrost przychodów, wzrost współczynnika konwersji, zmniejszenie odpływu klientów, oszczędność czasu poświęcanego na prace ręczne) w odniesieniu do grupy bazowej lub kontrolnej, a także miękkie sygnały (np. wskaźniki adopcji, samooceny wydajności). Oblicz prosty zwrot z inwestycji jako (zyski – koszty) / koszty — uwzględnij opłaty za narzędzia/subskrypcje, czas potrzebny na inżynierię i koszt alternatywny. Zacznij od wiodących wskaźników, takich jak zaangażowanie lub wydajność, a następnie powiąż je z wynikami biznesowymi, takimi jak wpływ ARR lub redukcja CAC, aby uzyskać pełny obraz sytuacji.
Tak, całkowicie. Zacznij od prostych zasad i lekkich narzędzi, zanim zaczniesz tworzyć niestandardowe modele. Skoncentruj się na wdrażaniu produktu, przeprowadzaniu niewielkich testów i wprowadzaniu zmian odczuwalnych dla użytkowników. Strategia rozwoju oparta na produkcie oraz kilka narzędzi wspomagających opartych na AI mogą przynieść ogromne korzyści. Z czasem, wraz z poprawą jakości danych, można dodać więcej automatyzacji i inteligentniejsze targetowanie.