Prawie 9 na 10 organizacji regularnie korzysta obecnie z AI, jednak tylko 39% z nich dostrzega wpływ na EBIT na poziomie Enterprise. Można śmiało stwierdzić, że wdrożenie tej technologii jest powszechne, ale wyniki już niekoniecznie.
Jeśli agencje marketingowe chcą uniknąć utknięcia w tej lukie, muszą przestać traktować Claude’a jako zwykłą sztuczną inteligencję działającą w przeglądarce. Agencje, które osiągają zyski, pozwalają Claude’owi czerpać informacje z aktualnego statusu zadań, a nie z wklejonych fragmentów. Na tym polega różnica między zabawką do burzy mózgów a narzędziem, które ma wpływ na Twoją marżę.
Oto siedem cykli pracy, które określają, w jaki sposób agencje korzystają z Claude’a, a także gdzie w każdym z nich pojawiają się trudności.
W skrócie: Sprawdzanie tekstów wygenerowanych przez AI może kosztować więcej niż ręczna praca, którą zastąpiły. To właśnie „koszt korekty”, który obciąża Twoich najdroższych pracowników. Rozwiązaniem nie są lepsze podpowiedzi, ale dostarczenie modelowi materiału do analizy.
W tym artykule omówiono trzy poziomy integracji z Claude (zakładka boczna, połączony asystent, autonomiczny agent), siedem konkretnych cykli pracy w agencjach, pięciostopniową sekwencję wdrażania, zasady zarządzania AI, które należy wprowadzić przed połączeniem danych klientów, oraz pięć błędów związanych z wdrażaniem, które pojawiają się po pierwszym miesiącu.
Zacznij od raportowania wewnętrznego, nawiąż połączenie z jednym wiarygodnym źródłem danych i śledź czas poświęcony na koordynację, a nie na zautomatyzowane zadania.
Czym jest Claude i dlaczego agencje marketingowe z niego korzystają?
Agencje marketingowe wykorzystują Claude do tworzenia tekstów reklamowych, streszczania obszernych dokumentacji klientów oraz automatyzacji codziennych zadań zespołów. Działa on jako asystent oparty na sztucznej inteligencji, z którego można korzystać za pośrednictwem przeglądarki internetowej, rozszerzeń lub bezpośredniej integracji z oprogramowaniem.
Najlepsze agencje powinny zacząć traktować Claude'a nie tyle jako zwykłego chatbota, co raczej jako niezawodnego młodszego członka zespołu. Claude zazwyczaj wnosi wartość w trzech głównych obszarach:
- Zapamiętuje pełny kontekst: Przetwarza wytyczne dotyczące marki, briefy kampanii i długie wątki rozmów z klientami bez utraty kluczowych szczegółów
- Tworzy teksty w języku naturalnym: pisze wpisy na blogu w stylu konwersacyjnym, teksty reklamowe oraz strategie kampanii
- Realizuje wieloetapowe cykle pracy: Ustawia połączenie z obszarem roboczym Twojej agencji za pośrednictwem protokołu MCP ( Model Context Protocol ). Przekształca dane projektowe w wstępne opisy zakresu prac oraz aktualizacje dla klientów
Na subreddicie r/ArtificialIntelligence serwisu Reddit marketerzy dyskutujący o zastosowaniach Claude’a dla menedżerów ds. marketingu często wskazują na jego doskonałą obsługę dokumentów. Oto, co udostępnił jeden z użytkowników Reddita w odpowiedzi na pytanie, czy Claude jest opłacalny dla marketerów:
Tak, szczególnie w przypadku długich tekstów. Radzi sobie lepiej niż ChatGPT z realizacją briefu bez zbaczania z tematu. Dobrze obsługuje obszerne dokumenty, więc można mu przekazać pełną strategię kampanii i otrzymać w zamian coś przydatnego. W przypadku krótkich tekstów reklamowych i szybkich postów w mediach społecznościowych oba narzędzia sprawdzają się równie dobrze. Jednak jeśli masz do czynienia z obszernymi briefami, wytycznymi marki lub zawartością opartą na szczegółowych badaniach, Claude wygrywa.
Tak, szczególnie w przypadku długich tekstów. Radzi sobie lepiej niż ChatGPT z realizacją briefu bez zbaczania z tematu. Dobrze obsługuje obszerne dokumenty, więc można mu przekazać pełną strategię kampanii i otrzymać w zamian coś przydatnego. W przypadku krótkich tekstów reklamowych i szybkich postów w mediach społecznościowych oba narzędzia sprawdzają się równie dobrze. Jednak jeśli masz do czynienia z obszernymi briefami, wytycznymi marki lub zawartością opartą na szczegółowych badaniach, Claude ma przewagę.
Claude skraca krok tworzenia szkicu: analizuje brief i przygotowuje pierwszą wersję. To, czy skraca również krok wyszukiwania informacji, zależy wyłącznie od tego, jak go skonfigurowano – o tym mowa w dalszej części artykułu.
Przeczytaj również: Claude AI kontra ChatGPT: Który asystent AI jest najlepszy?
Nowy model operacyjny agencji w 2026 roku
W tym artykule omówiono jak; w przewodniku ClickUp „Model operacyjny agencji” wyjaśniono dlaczego właśnie teraz.
Przeanalizowaliśmy agencje, które zatrzymywały 25 centów z każdego dolara, podczas gdy średnia w branży wynosiła 13 centów. Wynikiem tej analizy jest raport zawierający pięć zmian w modelu operacyjnym, prawdziwe studia przypadków oraz dwuminutowy kalkulator, który pokazuje, gdzie tracisz czas.
Jeśli dopiero zaczynasz korzystać z Claude’a, oto przydatne wideo na temat najlepszych podpowiedzi, jakich warto używać w tej aplikacji.
Trzy poziomy wykorzystania Claude’a w agencji
W agencji istnieją trzy poziomy wykorzystania Claude’a: zakładka boczna (kopiuj-wklej do okna czatu), połączony asystent (Claude odczytujący zawartość Twojego obszaru roboczego za pośrednictwem MCP, w czacie lub poprzez Cowork) oraz agent w cyklu pracy (Claude uruchamiany na podstawie wyzwalaczy w Twoim systemie).
Oto, jak w rzeczywistości wygląda każdy z tych poziomów i dlaczego większość agencji utknęła na pierwszym poziomie.
| Poziom | Zalety | Słaby punkt | Najlepsze zastosowania |
|---|---|---|---|
| Zakładka boczna | Nie wymaga ustawień, działa od razu | Brak widoku na stan konta, terminy lub przekroczony budżet | Indywidualne tworzenie szkiców i burza mózgów |
| Asystent z połączeniem do sieci | Wersje robocze oparte na aktualnym stanie projektu, a nie wklejone fragmenty kodu. Cowork rozszerza tę funkcjonalność na wieloetapowe zadania, w wyniku których powstają gotowe pliki | Wciąż czeka, aż ktoś o to poprosi | Aktualizacje dla klientów, zakresy zadań (SOW) i kosztorysy oparte na rzeczywistych danych |
| Agent w cyklu pracy | Działa bez konieczności ręcznego wyzwalania | Potrzebuje wyznaczonego właściciela, inaczej po cichu się rozpadnie | Cykliczna koordynacja: kierowanie zleceń, zestawianie statusów, sygnalizowanie odchyleń od zakresu |
Poziom 1: Zakładka boczna
Pierwszy poziom to Claude w zakładce przeglądarki. Odczytuje on wszystko, co ktoś wpisze lub wklei do rozmowy, i nic więcej.
Oznacza to, że gromadzenie informacji kontekstowych spoczywa na pracowniku. Zanim Claude będzie mógł przygotować informację dla klienta, ktoś musi otworzyć narzędzie do projektu i sprawdzić aktualny status realizacji. Następnie osoba ta pobiera szczegóły i wkleja je do dokumentu. Claude dobrze radzi sobie z pisaniem. Pracownik zajmuje się pozyskiwaniem informacji, co zajmuje większość czasu.
Co się sprawdza:
- Brak kosztów ustawień: Wystarczy jedno logowanie, a Twój zespół już dziś może przystąpić do tworzenia treści – bez konieczności integracji czy konfiguracji dla administratorów
- Mocna strona: Długie briefy, wytyczne dotyczące marki oraz projekty oparte na obszernych badaniach to największe atuty Claude’a
Ograniczenia:
- Nie ma wglądu w Twoją pracę: Claude nie zna terminu realizacji ani zakresu zlecenia. Potrafi pisać, ale nie może sugerować ulepszeń ani sygnalizować rozbieżności
- Wartość pozostaje ograniczona do jednej osoby: Każda przydatna podpowiedź dla AI Claude'a pozostaje w historii jednego stratega i nie jest wykorzystywana przez cały zespół
Pomiń ten krok, jeśli: Wynik musi odzwierciedlać konkretne dane dotyczące danego klienta: zarejestrowany czas pracy, zadania zrealizowane w zeszłym tygodniu lub osobę odpowiedzialną za kolejny krok. Poświęcisz więcej czasu na zbieranie informacji niż na samodzielne napisanie tekstu.
Najlepsze zastosowanie: indywidualne tworzenie szkiców, streszczanie i burza mózgów – tam, gdzie treść mieści się w oknie czatu, a czytelnikiem jesteś Ty sam.
Poziom 2: Asystent z połączeniem sieciowym
Na poziomie drugim Claude jest podłączony do Twojej platformy roboczej za pośrednictwem MCP – otwartego standardu firmy Anthropic, który umożliwia modelowi odczytywanie danych z systemów zewnętrznych i działanie w ich ramach.
Zmianie ulega źródło kontekstu. Na poziomie pierwszym osoba ręcznie gromadzi informacje o stanie projektu i wkleja je do systemu. W ten sposób kompletność wyników zależy wyłącznie od dokładności ręcznego gromadzenia danych. Na poziomie drugim Claude wysyła zapytanie do źródła: statusy zadań, osoby przypisane, terminy realizacji, wpisy dotyczące czasu pracy oraz wątki komentarzy. Krok pozyskiwania danych przechodzi z rąk człowieka do modelu.
Co się sprawdza:
- Raportowanie przestaje być rekonstrukcją: Aktualizacje statusu są tworzone na podstawie informacji już dostępnych w obszarach roboczych
- Szacunki opierają się na rzeczywistych danych historycznych: Claude może odwołać się do tego, ile faktycznie zajęły podobne zadania w przeszłości, a nie do tego, ile ktoś pamięta, że zajęły.
- Odchylenia od zakresu projektu ujawniają się, gdy są jeszcze łatwe do opanowania: Porównaj napływające zlecenia z podpisaną umową i zyskaj widoczność dla ewentualnych sygnałów ostrzegawczych.
Ograniczenia:
- Nadal inicjowane przez człowieka: Ktoś musi pomyśleć, żeby o to poprosić. Praca jest zrobiona tylko w te dni, w których Twój opiekun klienta pamięta o jej istnieniu
- Skuteczność zależy od jakości danych: Jeśli zadania pozostają nieprzydzielone, a czas pracy nie jest rejestrowany, Claude tworzy aktualizację statusu na podstawie tego niekompletnego obrazu sytuacji
- Każde połączenie to przyznanie uprawnień: Połączenie może stanowić źródło podatności na zagrożenia. Ogranicz jego zakres do tego, co faktycznie jest potrzebne w danym cyklu pracy, a nie do całego obszaru roboczego.
Pomiń ten artykuł, jeśli: Twoja praca jest rozproszona między pięcioma niepowiązanymi narzędziami. Nie ma jeszcze jednego kontekstu operacyjnego, na który można by skierować Claude’a, a priorytetem jest konsolidacja.
Najlepsze rozwiązanie dla: agencji, których zadania, dokumenty i harmonogramy są już zgromadzone w jednym systemie, a wąskim gardłem jest przekształcanie tych danych w dokumenty gotowe do przekazania klientowi.
Gdzie sprawdza się Cowork
Chat zwraca odpowiedź. Cowork zwraca pliki. Firma Anthropic wprowadziła tę funkcję w styczniu 2026 roku jako oddzielny tryb w aplikacji komputerowej Claude: wystarczy wskazać folder lub zestaw połączonych narzędzi, wyznaczyć cel, a następnie wrócić do gotowej pracy w celu jej sprawdzenia.
Dla agencji różnica ta ma największe znaczenie w przypadku zadań zbyt rozległych, by zmieścić się w jednym poleceniu. Pomyśl o comiesięcznym raportowaniu dotyczącym ośmiu kont, folderze eksportów reklam przekształconym w osiem gotowych do przekazania klientom podsumowań oraz audycie marki, który musi przeczytać czterdzieści stron, zanim sam coś napisze. W czacie stają się one sekwencją podpowiedzii, którymi ktoś musi kierować. W Coworku stają się one jedną instrukcją i kolejką do przeglądu.
Do tego dochodzą wtyczki. Wtyczka łączy funkcje, łączniki i polecenia / w jednej instalacji, dzięki czemu format raportowania, wzorce językowe i połączenia z danymi są dostępne na każdym stanowisku pracy.
Czego to nie rozwiązuje: wyzwalacz. Aplikacja Cowork nadal działa, gdy ktoś ją otworzy i zada pytanie. Działa również na Twoim komputerze, więc laptop musi pozostać w stanie czuwania przez cały czas trwania zadania, a zużywa limit transferu szybciej niż czat, ponieważ pojedyncze zadanie może obejmować dziesiątki kroków. Administratorzy korporacyjni mogą ograniczać i śledzić to zużycie; w planie Team warto sprawdzić, które cykle pracy są kosztowne, zanim je rozszerzysz.
Poziom 3: Agent w cyklu pracy
Poziom trzeci to uruchamianie Claude’a na podstawie wyzwalaczy wewnątrz platformy roboczej, zamiast czekania na zgłoszenie. Zadanie przechodzące do etapu „weryfikacji przez klienta” lub nowe zgłoszenie pojawiające się w projekcie o stałej opłacie: każde z nich może samodzielnie uruchomić cykl pracy.
To eliminuje ostatni krok wykonywany przez człowieka z całego cyklu. Na poziomie drugim ktoś nadal musi pamiętać, że czwartek to dzień aktualizacji statusu. Na poziomie trzecim agenci AI do zarządzania agencją przestają być tylko demonstracją i wkraczają do akcji. Obszar roboczy zapamiętuje, a zadaniem pracownika staje się przeglądanie wyników pracy agenta i zatwierdzanie materiałów przeznaczonych do publikacji.
Współpraca z innymi pracownikami a praca z agentem w ramach cyklu pracy
Cowork to potężne narzędzie do przekazywania zadań, a nie automatyzacja. Nadal to Ty je uruchamiasz. Agent cyklu pracy uruchamia się samoczynnie.
Praktyczna wskazówka: wykorzystaj Cowork do ciężkich, sporadycznych zadań wymagających osądu. Półroczny audyt, badania przed prezentacją ofertową oraz raportowanie, które pojawia się tylko na koniec kwartału. Wykorzystaj agentów cyklu pracy do lekkich, stałych i przewidywalnych zadań, takich jak zestawianie statusów, przekazywanie zadań i sygnalizowanie odchyleń od zakresu. Jeśli odwrócisz tę kolejność, albo zautomatyzujesz pracę, która wymagała ludzkiej oceny, albo będziesz ręcznie uruchamiać coś, co powinno działać samodzielnie już od marca.
Co się sprawdza:
- Koordynacja przestaje rosnąć wraz z liczbą pracowników: kierowanie zleceń, generowanie cyklicznych raportów i zestawianie informacji o statusie przebiega tak samo przy 30 klientach, jak i przy 10
- Spójność jako standard: Każdy klient otrzymuje aktualizacje w tym samym formacie i z taką samą częstotliwością, co pozwala agencjom ujednolicić sposób raportowania dla klientów
- Czas zespołu znów poświęcany jest na strategię: mniej rutynowych zadań, więcej pracy, za którą klienci faktycznie płacą wyższą cenę
Ograniczenia:
- Niekontrolowane automatyzacje psują się: Cykl pracy, którego nikt nie weryfikuje, działa dalej długo po zmianie procedury, powodując błędy. Przypisz jedno imię i nazwisko do każdego agenta oraz datę przeglądu kwartalnego
- Można zautomatyzować tylko proces, który został udokumentowany: agenci potrzebują przewidywalnego wyzwalacza i wyniku. Jeśli dany krok za każdym razem wygląda inaczej, nie nadaje się do automatyzacji.
Pomiń ten punkt, jeśli: Nie korzystałeś z poziomu drugiego wystarczająco długo, by mieć zaufanie do danych, na których się opiera. Automatyzacja w chaotycznym obszarze roboczym tylko potęguje ten chaos.
Najlepsze zastosowanie: zadania koordynacyjne o dużej objętości, niewymagające dużej oceny sytuacji, powtarzające się zgodnie z harmonogramem lub w odpowiedzi na jasny wyzwalacz, a także wymagające zatwierdzenia przez człowieka, zanim jakakolwiek informacja trafi do klienta.
Większość agencji powinna stosować wszystkie trzy
Błędem jest traktowanie tych poziomów jako drabiny, po której się pnie, a nie jako stosu. Agencja działająca na poziomie trzecim w zakresie raportowania cyklicznego powinna nadal mieć stratega przygotowującego projekt w osobnej zakładce o godz. 9 rano. Nie chodzi o to, na którym poziomie się znajdujesz, ale o to, czy każdy rodzaj pracy jest przypisany do właściwego poziomu.
Kolejne zadanie: Podziel tydzień pracy Twojej agencji na dwie grupy: zadania wymagające osądu oraz zadania oparte na przewidywalnych wyzwalaczach i przewidywalnych wynikach. Pierwsza grupa to zadania o najwyższej wartości, które pozostają w gestii ludzi. Druga grupa to plan działania na poziomie drugim i trzecim.
„Podatek od recenzji”: ukryty koszt szkicu opartego na domysłach
AI przenosi godziny pracy wyżej w hierarchii agencji, zamiast je eliminować. Kiedyś podsumowanie pisał młodszy pracownik, a kierownik zespołu je weryfikował. Teraz Claude pisze je w ciągu minuty, a weryfikacja nadal ma miejsce, z tą różnicą, że sprawdzenie dopracowanego szkicu zajmuje więcej czasu niż sprawdzenie szkicu wstępnego. Osoba weryfikująca nie jest w stanie rozróżnić, które fragmenty model znał, a które sam uzupełnił, więc sprawdza wszystko.
W globalnym badaniu przeprowadzonym przez Optimizely bezpośrednio oszacowano związane z tym koszty. Spośród ponad 2000 liderów marketingu 76% poświęca obecnie co najmniej trzy godziny tygodniowo na edycję, weryfikację faktów lub poprawianie wyników generowanych przez sztuczną inteligencję. Tylko 4% stwierdziło, że sztuczna inteligencja pozwala zaoszczędzić czas na każdym etapie cyklu pracy. Optimizely nazywa to „kosztem weryfikacji”: za każdą godzinę zaoszczędzoną dzięki automatyzacji w fazie produkcji część tego czasu poświęcana jest na prace weryfikacyjne, które nie istniały przed wprowadzeniem narzędzia.
Ta dynamika nie dotyczy wyłącznie marketingu. Badania przeprowadzone przez Workday wykazały, że około 40% oszczędności czasu wynikających z zastosowania AI pochłaniają poprawki, co oznacza, że na każde 10 godziny zyskanego czasu prawie połowa jest tracona na korygowanie wyników.
W agencji godziny te są rozliczane na konto dyrektora kreatywnego lub kierownika ds. klienta, co sprawia, że ten sam produkt końcowy jest droższy niż w przypadku, gdy napisałby go młodszy pracownik. Prawie nikt tego nie zauważa, ponieważ osoba sporządzająca projekt odczuwa jedynie przyspieszenie pracy. Czas poświęcony na poprawki pojawia się w karcie czasu pracy innych osób, więc zysk i koszt nigdy nie pojawiają się na tym samym arkuszu karty czasu pracy.
W środowisku agencji decydującym czynnikiem jest kontekst: jakie wyniki zostały dostarczone, co klient już wie i ile godzin pozostało w ramach umowy ramowej. Model pozbawiony widoku na konto sam wypełnia te luki, a kierownik zespołu spędza dwie godziny na naprawianiu tych „wynalazków”.
Wyjaśnia to również, dlaczego agencje, które wdrażają Claude’a do swojej pracy, zgłaszają oszczędność czasu, podczas gdy agencje korzystające z niego w osobnej zakładce spierają się, czy jest to pomocne: obie grupy mówią prawdę o swoich własnych ustawieniach. Śledź liczbę minut poświęconych na przeglądanie każdego rezultatu. To jedyna liczba, która pokazuje, czy narzędzie się opłaca.
7 sposobów, w jakie agencje marketingowe faktycznie wykorzystują Claude’a
Agencje najlepiej wykorzystują Claude’a w trzech zadaniach: przekształcaniu notatek z analizy potrzeb w zakres projektu, tworzeniu aktualizacji statusu dla klientów na podstawie danych z bieżących projektów oraz wykrywaniu wniosków wykraczających poza zakres projektu, zanim zostaną one zrealizowane.
Poniżej przedstawiono cztery dodatkowe cykle pracy, które rozszerzają ten sam wzorzec na tworzenie zawartości, raportowanie i przygotowywanie rozmów. Każdy z nich wskazuje funkcję Claude’a, na której się opiera. Projekty zawierają materiały referencyjne, artefakty zapewniają obszar roboczy, umiejętności obsługują proces, a MCP łączy model z Twoim aktywnym obszarem roboczym.
1. Zamień chaotyczne notatki od klientów w jasno określony zakres projektu
Przekaż Claude’owi transkrypcję rozmowy wstępnej, wątek e-mailowy z klientem oraz trzy ostatnie podpisane umowy SOW – wszystko to załaduj do projektu Claude, aby materiały referencyjne były dostępne we wszystkich czatach. Claude analizuje te dane i zwraca wyniki, etapy oraz wstępną oś czasu w formie zgodnej z Twoim własnym szablonem, a nie w szablonie ogólnym. Wartością nie jest szybkość pisania, ale to, że żadna informacja z rozmowy nie zostanie pominięta. Zdanie, o którym klient zrobił wzmiankę raz w czterdziestej minucie, zazwyczaj zostaje zachowane; w notatkach sporządzonych przez człowieka zazwyczaj tak nie jest.
Agencja medialna Brainlabs wdrożyła to rozwiązanie na dużą skalę. Tworzenie briefów kreatywnych było jednym z powtarzających się cykli pracy, które agencja powierzyła Claude’owi – obejmowało to strategów, planistów i kierowników kreatywnych. Aplikacja Cowork została wstępnie skonfigurowana zgodnie z firmowym przewodnikiem stylistycznym oraz indywidualnym stylem pisania każdej osoby, dzięki czemu szkice są gotowe „w około 80%”, a nie trzeba zaczynać od zera. Stratedzy poświęcają swój czas na analizę sytuacji, ustalanie priorytetów i opracowywanie strategii dla klientów.
Gdzie pojawiają się problemy: Claude nie dysponuje danymi na temat tego, ile czasu faktycznie zajęły Twojemu zespołowi podobne zadania, więc generuje wiarygodne na pierwszy rzut oka liczby, które jednak nie mają żadnego uzasadnienia. Kierownik ds. klienta ustala cenę za zakres prac, zanim powstanie oferta.
2. Automatyczne generowanie aktualizacji statusu zleceń klientów na podstawie zadań w toku
MCP pozwala tworzyć aktualizacje dla klientów bez konieczności przełączania się między zadaniami. Claude sprawdza zakończone zadania, otwarte przeszkody i zarejestrowane godziny pracy, aby przygotować przejrzystą wiadomość e-mail z informacją o postępach. Menedżer ds. obsługi klienta poświęca dwie minuty na sprawdzenie tonu wiadomości i przejrzenie wrażliwych szczegółów, a następnie naciska przycisk „Wyślij”. Dzięki temu długie piątkowe zadanie zamienia się w szybki krok weryfikacji.
Plurali Studio to 2–3-osobowa agencja SEO z Barcelony, obsługująca 8–10 kont klientów z jednego środowiska pracy. Zanim podłączyli AI do danych projektowych, każdy poranek polegał na otwieraniu po jednym koncie klienta, przeglądaniu zadań, odnotowywaniu zmian, a następnie przechodzeniu do kolejnego. Zanim jeszcze zabrano się za pierwsze zadanie, mijało dwadzieścia do trzydziestu minut.
Obecnie AI analizuje dane dotyczące wszystkich klientów i przedstawia podsumowanie dnia pracy agencji w jednym, skonsolidowanym raporcie. Codzienne spotkanie zajmuje mniej niż dwie minuty. Gdy termin zmienia się w trakcie sprintu, kierownik ds. klientów może poprosić o podsumowanie statusu wszystkich klientów, których to dotyczy, i zdecydować, które opóźnienia należy potraktować priorytetowo.
Dla tak niewielkiego zespołu odzyskanie tego czasu ma nieproporcjonalnie duże znaczenie. Trzy osoby obsługujące dziesięć kont nie mają żadnego marginesu na pracę, która nie przynosi konkretnych rezultatów.
Gdzie pojawiają się problemy: Wiarygodność podsumowania zależy od tego, jak rzetelnie prowadzony jest obszar roboczy, na którym powstaje. Jeśli połowa zespołu rejestruje czas pracy w piątek po południu, poniedziałkowe podsumowanie będzie fikcją.
3. Wykryj prace, za które nie wystawiono faktur, zanim wpłynie to negatywnie na zyski
Jest to cykl pracy, do którego dołączają się najbardziej konkretne kwoty. Badanie „State of Agency Pricing” przeprowadzone przez firmę Ignition wśród 273 agencji wykazało, że 87% z nich traci co najmniej 1 000 dolarów miesięcznie z powodu niefakturowanych prac wykraczających poza zakres umowy, a tylko 1% fakturowa klientom wszystkie takie prace. Nie chodzi tu o kilka źle zarządzanych firm. To norma w branży.
Wprowadź do systemu listę rezultatów i wyłączeń zawartych w podpisanym SOW jako „wiedzę o projekcie”, a następnie skieruj MCP na przychodzące zlecenia zadań dotyczące tego konta. Claude porównuje każde nowe zlecenie z tym, co klient faktycznie wykupił, i sygnalizuje niezgodności: drugą rundę poprawek w przypadku rezultatu przewidzianego w jednej rundzie, stronę docelową, która nigdy nie była objęta umową o stałą obsługę.
Ustawienia nie są skomplikowane. Jeden z praktyków opisał, jak w niecałe dwie godziny zbudował działający system wykrywania zakresu zadań w oparciu o Claude i Zapier, który porównuje każde przychodzące zlecenie z warunkami umowy, zanim ktokolwiek wyrazi zgodę. W przypadku freelancera to projekt na weekend; w agencji ta sama logika działa w odniesieniu do przyjmowanych zadań zamiast Skrzynki odbiorczej.
Najważniejsze jest wyczucie czasu. Rozszerzenie zakresu projektu jest tanie do wprowadzenia w dniu, w którym się pojawia, a kosztowne w trzecim miesiącu, gdy zespół już zrobił część pracy.
Gdzie pojawiają się trudności: Claude sygnalizuje problemy, ale nie podejmuje decyzji. Wiele zadań wykraczających poza zakres współpracy warto uwzględnić przy przedłużaniu umowy, a to kwestia subiektywnej oceny. Nie jest też w stanie wychwycić zleceń przekazywanych ustnie podczas rozmowy telefonicznej, więc skuteczność sygnalizowania problemów zależy wyłącznie od dyscypliny w przyjmowaniu zgłoszeń.
4. Przekształć pojedynczą jednostkę zawartości w pełną kampanię w mediach społecznościowych
Wklej do Claude'a gotowy wpis na blogu, wzorzec stylu komunikacji marki klienta opracowany na podstawie zatwierdzonych tekstów oraz reguły dotyczące kanałów. Otwórz Artifacts jako okno obok. Poproś o pięć postów na LinkedIn, sekwencję trzech e-maili do pielęgnowania relacji z klientem oraz dwa warianty reklam. Artifacts pozwala edytować każdy szkic obok źródła, dzięki czemu możesz dopracować haczyk bez konieczności ponownego generowania zestawu. To dosłowne wykorzystanie zawartości w nowym kontekście. Jeden zasób, jedno przejście, zasięg wystarczający na całą kampanię.
Ten sam efekt kumulacji widać w powiązanych zadaniach produkcyjnych. RSL/A, dwuosobowa agencja, dokładnie to zaobserwowała w procesie śledzenia. Czas realizacji sekwencji pięciu e-maili marketingowych skrócił się z czterech godzin do 45 minut. Tworzenie wpisów na blogu zajęło już nie cały dzień, a jedynie dwie lub trzy godziny, a w ciągu dwóch dni udało się opublikować dwanaście postów z niestandardowymi obrazami, schematami i linkami wewnętrznymi w każdym z nich. Ta sama liczba pracowników, a miesięczna wydajność wzrosła mniej więcej trzykrotnie.
Gdzie pojawiają się problemy: Jak zauważa RSL/A, bez szczegółowego pliku CLAUDE.md i przewodnika po pisaniu zawartość brzmi jakby została wygenerowana przez AI. Ustawienia są realne i konieczne. Rozwiązaniem jest osobny wzorzec stylu dla każdego klienta, a nie akapit opisujący jego ton. Więcej na ten temat w sekcji poświęconej błędom poniżej.
5. Szybkie wyciąganie trendów z arkuszy kalkulacyjnych zawierających dane klientów
Przekaż Claude'owi plik CSV z wynikami reklam, eksport danych o ruchu oraz dane z poprzedniego okresu do porównania. Projekt w Claude'u łączy je w jedną całość; Cowork może przetwarzać cały folder eksportów, jeśli pobierasz dane z kilku kont jednocześnie.
Zadaj bezpośrednie pytania, a otrzymasz pisemną narrację do prezentacji zamiast zrzutu ekranu z podpisem. Zmiany w ujęciu miesięcznym, który kanał przyniósł największe wyniki w kwartale oraz który element w budżecie podwoił swoją wartość.
RSL/A realizuje to za pośrednictwem MCP, zamiast korzystać z przesyłania plików. Claude wysyła zapytania bezpośrednio do systemu CRM, analizuje zaangażowanie i sporządza podsumowanie. Czas potrzebny na cotygodniowe aktualizacje dla klientów skrócił się z 30 minut na przeglądanie pulpitu nawigacyjnego do zaledwie pięciu minut.
Firma Brainlabs odnotowuje tę samą zmianę; raportowanie dla klientów było jednym z powtarzających się zadań, które całkowicie zniknęły z listy obowiązków strategów. We obu przypadkach widać ten sam schemat: nikt nie jest szybszy w odczytywaniu danych z pulpitu analitycznego. Krok analizy pulpitu analitycznego przestał istnieć.
Gdzie pojawiają się problemy: Claude czasami odwraca kierunek, nazywając spadek poprawą. Wyjaśnia również, dlaczego dana wartość uległa zmianie, podczas gdy jedyne, co widzi, to fakt, że wartość ta uległa zmianie. Należy poprosić stratega o weryfikację kierunku każdego trendu i pozostawić ustalanie związków przyczynowych ludziom.
6. Stwórz bibliotekę umiejętności do powtarzalnych zadań agencyjnych
Wprowadź powtarzalne formaty swojej agencji do funkcji Claude Skills. Schemat raportu QBR, lista kontrolna audytu technicznego, reguły dotyczące słów kluczowych wykluczających oraz struktura cotygodniowego podsumowania. Każdy z nich staje się funkcją (Skill): pakietem instrukcji, który każdy członek zespołu może załadować w dowolnym momencie, dzięki czemu Claude zna Twój proces, zanim ktokolwiek wpisze choćby jedno słowo.
Market Correct, niewielka agencja korzystająca z około 30 umiejętności Claude’a, z których kilkanaście jest używanych na co dzień, dobrze wyjaśnia różnicę między podpowiedzią a umiejętnością: „Podpowiedź to prośba. Umiejętność to opis zadania. Pierwsze z nich ma zastosowanie w jednej rozmowie. Drugie – w tysiącach rozmów.” Audyt ich konta Google Ads skrócił się z pół dnia do godziny, gdy struktura została przeniesiona do umiejętności zamiast pozostawać w pamięci operatora.
Firma Brainlabs udostępniła platformę Cowork około 1000 pracownikom, którzy w ciągu czterech tygodni byli autorami około 400 umiejętności. Umiejętności są powiązane z MCP: umiejętność określa format, MCP dostarcza dane w czasie rzeczywistym, a jednym kliknięciem powstaje gotowy do przedstawienia klientowi projekt.
Gdzie pojawiają się problemy: Biblioteka bez właściciela gnije tak samo jak automatyzacja bez właściciela. Trzydzieści umiejętności, których nikt nie uruchamia, jest gorsze niż trzy, które działają codziennie. Zacznij od tego, co robisz co tydzień, i wyznacz właściciela dla każdej umiejętności.
7. Podsumuj historię współpracy przed ważnymi rozmowami z klientami
Wprowadź do Claude’a najnowsze e-maile od klientów, otwarte zgłoszenia zadań i notatki ze spotkań. Po połączeniu z MCP Claude samodzielnie pobiera informacje o zadaniach i czasie, a Ty dostarczasz jedynie dane spoza obszaru roboczego. W rezultacie otrzymujesz jednostronicowy briefing: aktualne priorytety, nierozstrzygnięte decyzje, przeszkody oraz wszystko, na co klient wciąż czeka. Starszy strateg jest na bieżąco z kontem, którym zajmuje się dwa razy w miesiącu, bez konieczności poświęcania godziny na przeglądanie archiwum.
Gdzie pojawiają się problemy: W tym miejscu może wkradnąć się błąd świeżości. Decyzja podjęta pięć miesięcy temu, która nadal reguluje obsługę konta, może całkowicie zniknąć z podsumowania. Należy wyraźnie określić zakres dat i poprosić o wyodrębnienie otwartych decyzji w osobnej sekcji, w przeciwnym razie otrzymasz podsumowanie z ostatniego tygodnia zamiast pełnej historii.
Chcesz poznać wszystkie sposoby wykorzystania AI w celu osiągnięcia rzeczywistego zwrotu z inwestycji w marketing? Obejrzyj ten film.
Chcesz wyjść poza Claude Chat i Cowork? Zobacz, jak możesz wykorzystać Claude Code w marketingu.
Jak wdrożyć Claude’a w całej agencji
Wiedza o tym, które cykle pracy należy uruchomić, to łatwiejsza część zadania. Prawdziwym wyzwaniem dla agencji jest takie ich uporządkowanie, aby zespół nie musiał ręcznie sprawdzać wszystkich siedmiu. Wdrożenie Claude’a obejmuje pięć kroków: wybierz jeden cykl pracy o niskim ryzyku, połącz go z danymi projektu, określ, w których miejscach wymagana jest akceptacja człowieka, przypisz każdemu cyklu pracy właściciela i termin weryfikacji, a następnie mierz liczbę godzin poświęconych na koordynację, a nie liczbę zautomatyzowanych zadań.
Kolejność ma większe znaczenie niż szybkość. Agencje, które wdrażają Wszystko naraz, w końcu muszą wszystko sprawdzać ręcznie, co kosztuje więcej niż sam proces ręczny.
1. Zacznij od raportowania wewnętrznego
Wybierz jeden cykl pracy, który odbywa się co tydzień i nie dociera do nikogo spoza agencji. Na przykład wewnętrzne podsumowania statusu. Twój zespół zyskuje kilka godzin już pierwszego dnia, a kiepski projekt oznacza jedynie konieczność poprawek, a nie utratę powiązań z klientami.
Oceń cykle pracy kandydatów pod kątem trzech czynników:
- Częstotliwość: Ile razy w tygodniu ktoś wykonuje tę czynność ręcznie?
- Zakres oddziaływania: Kto dostrzeże błąd, jeśli wynik będzie nieprawidłowy?
- Obciążenie związane z podejmowaniem decyzji: Czy zadanie ma jedną prawidłową odpowiedź, czy też zależy od oceny sytuacji?
Zacznij od cyklu pracy z listy, który charakteryzuje się największą częstotliwością, najmniejszym zasięgiem oddziaływania i najmniejszym udziałem decyzji.
Wskazówka dla profesjonalistów: Niech jedna osoba przez dwa tygodnie równolegle korzysta z wersji ręcznej. Porównanie wyników obu metod pozwoli wykryć, w jakich miejscach wersja oparta na AI pomija szczegóły, zanim ktokolwiek zacznie na niej budować zależności.
2. Stwórz połączenie między Claude’em a systemem, w którym przechowujesz swoje materiały
Połącz Claude’a z danymi projektowymi za pośrednictwem MCP, aby mógł bezpośrednio odczytywać status zadań, właścicieli, terminy i zarejestrowane godziny pracy. Dopóki tego nie zrobisz, każdy wynik będzie zależał od tego, co dana osoba pamiętała, by wkleić, a jakość raportowania będzie odzwierciedlać, jak bardzo ta osoba była w pośpiechu.
Zanim zaczniesz wykonywać połączenie, zadbaj o trzy rzeczy:
- Jedno miejsce na dane projektowe: zadania, czas pracy i dokumenty klientów na tej samej platformie, ponieważ Claude nie potrafi połączyć danych z czterech oddzielnych narzędzi
- Spójne statusy i pola: Te same nazwy statusów i pola obowiązkowe we wszystkich projektach klientów, dzięki czemu zapytanie ma wszędzie to samo znaczenie
- Ograniczenia dostępu: Jasno określone zasady dotyczące tego, do których klientów, folderów i danych finansowych połączenie ma dostęp
Wskazówka dla profesjonalistów: Najpierw sprawdź swoje wpisy dotyczące czasu pracy. Raporty oparte na niekompletnych danych dotyczących zarejestrowanego czasu pracy wyglądają na wiarygodne, ale dla każdego, kto zna dane konto, są oczywistą pomyłką, co niszczy zaufanie szybciej niż brak raportu.
3. Zdecyduj, na którym etapie procesu wymagana jest zgoda człowieka
Zapisz, jakie wyniki muszą zostać zatwierdzone przez człowieka, zanim opuszczą agencję, i zrób to, zanim cokolwiek uruchomisz. Każdy model LLM poda błędną datę z taką samą pewnością, jak prawidłową. Traktuj go więc raczej jako narzędzie do tworzenia szkiców, a nie jako źródło prawdy.
Podziel swoje wyniki na trzy poziomy:
- Wysyłaj bezpośrednio: wewnętrzne podsumowania i szkice, które czyta wyłącznie Twój zespół
- Sprawdź, a następnie wyślij: aktualizacje dla klientów, podsumowania oraz wszelkie treści zawierające liczby lub daty
- Decyzje podejmuje człowiek, a Claude jedynie przygotowuje szkice: ustalanie cen, negocjacje dotyczące zakresu prac, kierunek kreatywny oraz trudne rozmowy z klientami
4. Przypisz każdemu cyklu pracy właściciela i termin przeglądu
Nadaj nazwę każdemu zautomatyzowanemu cykliowi pracy i dodaj do kalendarza cykliczne przeglądy. Automatyzacje zawodzą, gdy nie ma powiadomień: proces ulega zmianie, wyzwalacz nadal działa, a wynik pozostaje na tyle wiarygodny, że przez cały kwartał nikt tego nie zauważa.
Zapisz cztery elementy dla każdego cyklu pracy:
- Właściciel: Jedna osoba, a nie zespół, odpowiedzialna za to, czy system nadal działa
- Wyzwalacze i oczekiwany wynik: Co uruchamia proces i jaki powinien być jego wynik – po jednym zdaniu na każdy element
- Częstotliwość przeglądów: Stała data, zazwyczaj co kwartał
- Warunek wyłączenia: Sygnał oznaczający konieczność wyłączenia funkcji, np. zmiana formatu raportowania przez klienta
5. Mierz liczbę godzin poświęconych na koordynację, a nie liczbę zautomatyzowanych zadań
Śledź czas, jaki Twój zespół poświęca na pisanie e-maili z informacjami o statusie, zbieranie danych dotyczących czasu pracy, formatowanie informacji dla klientów oraz rozdzielanie zadań między pracowników. Ta liczba to rzeczywisty koszt, który próbujesz obniżyć, a pulpit nawigacyjny pokazujący liczbę zautomatyzowanych zadań nie dostarcza żadnych informacji o tym, czy koszt ten uległ zmianie.
Przed rozpoczęciem pracy ustal te trzy podstawowe elementy, a następnie sprawdzaj je co kwartał:
- Liczba godzin koordynacyjnych niepodlegających rozliczeniu na klienta: Potraktuj to jako najwyraźniejszy sygnał, ponieważ liczba ta powinna maleć, podczas gdy liczba godzin rozliczeniowych pozostaje na stałym poziomie
- Liczba klientów na jednego opiekuna klienta: Podziel liczbę aktywnych kont przez liczbę pracowników mających bezpośredni kontakt z klientami. Liczba ta pozostaje na stałym poziomie, gdy koordynacja skaluje się wraz z liczbą pracowników, ale rośnie, gdy prace związane z koordynacją są przenoszone do systemu.
- Czas od zgłoszenia do przygotowania projektu gotowego dla klienta: Jak długo trwa, zanim aktualizacja lub zakres prac (SOW) trafią do weryfikacji. Skrócenie tego czasu z dni do godzin oznacza, że krok wyszukiwania informacji nie jest już wykonywany przez człowieka
- Koszt na jeden gotowy do przekazania klientowi produkt: miesięczne wydatki na AI i API podzielone przez liczbę ukończonych produktów. Jedna liczba, która pokazuje, czy godziny poświęcone na koordynację stały się tańsze, czy po prostu zostały przeniesione.
Wskazówka dla profesjonalistów: Przed połączeniem czegokolwiek ustal punkt odniesienia na podstawie zarejestrowanego czasu pracy. Bez wartości wyjściowej nie da się odróżnić rzeczywistych oszczędności od wrażenia wynikającego z posiadania nowych narzędzi.
Drugi miernik: ile kosztuje utrzymanie połączonego cyklu pracy
Liczba godzin poświęconych na koordynację to wartość, którą starasz się ograniczyć. Wydatki na tokeny to wartość, która po cichu ją zastępuje, a prawie żadna agencja nie ustala jej poziomu bazowego przed wdrożeniem zmian.
Klasyczny MCP przy każdym żądaniu ładuje definicje wszystkich narzędzi z każdego serwera w trakcie połączenia, niezależnie od tego, czy model kiedykolwiek wywołuje te narzędzia. Pojedynczy serwer GitHub udostępniający 93 narzędzia zużywa około 55 000 tokenów przed rozpoczęciem zadania, co daje od 550 do 1 400 tokenów na narzędzie. Po połączeniu trzech serwerów można zużyć 143 000 tokenów z puli 200 000 tokenów na schematy, których nikt nie używał.
Firma Anthropic opublikowała własne wytyczne dotyczące tego problemu, zalecając agentom pisanie kodu wywołującego narzędzia zamiast bezpośredniego uruchamiania każdego z nich: „Bezpośrednie wywołania narzędzi zużywają kontekst dla każdej definicji i każdego wyniku. Agenci osiągają lepszą skalowalność, pisząc zamiast tego kod wywołujący narzędzia”. Dla agencji ma to taki sam skutek jak „podatek od zmian”. Oba są rzeczywistymi kosztami, które pojawiają się po zakończeniu fazy pilotażowej, w pozycji budżetowej kogoś innego, i żadne z nich nie pojawia się w panelu kontrolnym zliczającym zautomatyzowane zadania.
Trzy rzeczy, które warto zrobić w tej sprawie:
- Łącz się w oparciu o cykle pracy, a nie zespoły. Osoba odpowiedzialna za aktualizacje dla klientów potrzebuje zadań, terminów i komentarzy. Nie potrzebuje, aby do każdego zgłoszenia były dołączane dane z Twojego systemu CRM, repozytorium i kalendarza.
- Podstawowy koszt na jeden produkt gotowy do przekazania klientowi. Należy podzielić miesięczne wydatki na AI przez liczbę ukończonych aktualizacji, zakresów prac (SOW) i raportów, które zostały wygenerowane, a następnie śledzić ten wskaźnik w zestawieniu z protokołami z przeglądów. Dwie agencje, które osiągnęły identyczną oszczędność czasu, mogą mieć bardzo różne marże
- Ustal limit planu przed rozpoczęciem ekspansji, a nie po niej. Dowiedz się, które cykle pracy są kosztowne, póki obejmują jeszcze trzy konta, a nie trzydzieści.
Wskazówka dla profesjonalistów: Uruchom jeden cykl pracy przez dwa tygodnie i sprawdź rzeczywiste zużycie zasobów przed dodaniem drugiego łącznika. Koszt rośnie proporcjonalnie do liczby załączników, a nie do tego, o co poprosiłeś, więc drugi serwer jest często droższy niż kosztował pierwszy cykl pracy.
Co musi obejmować polityka agencji dotycząca korzystania z Claude’a
Polityka agencji dotycząca korzystania z Claude’a musi przede wszystkim odpowiadać na trzy pytania: jakie dane klientów mogą trafić do modelu, kto zatwierdza nowe połączenie oraz kto zatwierdza wyniki przeznaczone dla klientów. Z tych pytań wynika siedem kolejnych. Oto pełna lista kontrolna.
- Klasyfikacja danych klientów: jasno określona granica między tym, co można umieścić w podpowiedzi, a tym, czego nie wolno
- Przegląd umów: Przejrzyj swoje obecne umowy ramowe o świadczenie usług (MSA) pod kątem klauzul dotyczących poufności i podwykonawców przetwarzających dane, ponieważ niektóre z nich już teraz ograniczają przekazywanie materiałów klientów do usług stron trzecich bez uprzedniego powiadomienia.
- Pozycja ujawnienia informacji: Jedna decyzja, stosowana konsekwentnie, dotycząca tego, czy klienci są informowani o tym, że w realizacji projektu pomaga AI, oraz czy informacja ta pojawia się w zakresie zadań (SOW), czy tylko na zapytanie
- Ustawienia dotyczące przechowywania danych i szkolenia modeli: Potwierdzenie, z jakiego planu korzystasz oraz czy Twoje dane są wykorzystywane do szkolenia modeli – wszystko to jest udokumentowane, dzięki czemu każdy może udzielić odpowiedzi klientowi bez zgadywania.
- Proces zatwierdzania narzędzi: Wyznaczona osoba, która zatwierdza nowe narzędzia AI i integracje, dzięki czemu poszczególne zespoły nie tworzą już losowych połączeń z obszarami roboczymi klientów
- Zatwierdzanie wyników według poziomu: Które wyniki są przekazywane bez weryfikacji, które wymagają weryfikacji, a które muszą być sporządzone przez człowieka – przypisane do ról, a nie do konkretnych osób
- Postępowanie w przypadku błędów: Kroki, które należy podjąć, gdy coś pójdzie nie tak i informacja o tym dotrze do klienta – w tym to, kto go o tym poinformuje i w jaki sposób zostanie to odnotowane – są uzgadniane z wyprzedzeniem, zanim sytuacja ta wystąpi.
- Określanie zakresu dostępu: Które obszary robocze, foldery i pola finansowe może odczytywać podłączony model – sprawdzaj to za każdym razem, gdy dodajesz klienta lub zmieniasz strukturę
- Właściciel polityki i data aktualizacji: Jedna nazwa i stała częstotliwość, ponieważ terminologia narzędzi i możliwości modeli zmieniają się szybciej niż dokumentacja dotycząca polityki agencji
- Weryfikacja łączników: Wyznaczony zatwierdzający dla każdego serwera MCP, z którym agencja się łączy, oraz zasada, że serwery stron trzecich są traktowane jak dostęp do produkcyjnego interfejsu API, a nie jak instalacja wtyczki. Opis złośliwego narzędzia jest zwykłym tekstem, a nie kodem, a test porównawczy MCPTox wykazał 72,8% powodzenia w kierowaniu modeli właśnie przez ten wektor. Łączniki własne od dostawców, z którymi masz już podpisaną umowę, charakteryzują się innym profilem ryzyka niż te pochodzące z repozytorium GitHub.
Jak wykorzystać Claude’a w bieżących projektach Twojej agencji w ClickUp
Rozproszony kontekst, taki jak zadania w Asanie, dokumenty w ekosystemie Google i rozmowy na Slacku, prowadzi jedynie do chaosu informacyjnego.
Powoduje to również, że pracownicy muszą przełączać się między aplikacjami aż 1200 razy dziennie. Zamiast tego zapewnij modelowi Claude pełny widok na pracę z klientami, przechowując zadania, dokumenty, dane dotyczące czasu pracy oraz rozmowy z klientami w jednym obszarze roboczym ClickUp, a następnie nawiązując połączenie z nim. Możesz albo skierować model Claude do obszaru roboczego z zewnątrz, albo korzystać z niego wewnątrz ClickUp z już dołączonym kontekstem obszaru roboczego.
Co sprawdza się szczególnie dobrze w cyklach pracy z wykorzystaniem AI w agencjach:
- Wykonuj zapytania dotyczące danych klientów na żywo z aplikacji Claude Desktop lub Claude Code. Połącz się z serwerem MCP ClickUp, który konsoliduje informacje w jednej podpowiedzi. Odczytuje dane i działa w ramach zadań, dokumentów, komentarzy i wpisów czasowych: pobiera status w celu aktualizacji, tworzy zadania na podstawie rozmowy rozpoznawczej, rejestruje czas lub przekształca wątek komentarzy w działania do wykonania. Dostępne we wszystkich planach, uwierzytelniane przez Uwierzytelnianie OA; nie posiada narzędzi do usuwania, więc nie może usunąć niczego z Twojego obszaru roboczego
- Uruchom Claude’a z już podłączonym obszarem roboczym ClickUp. Wybierz Claude’a jako swój model w ClickUp Brain, co całkowicie pomija krok wklejania, ponieważ kontekst pochodzi z bieżącej pracy z klientem. Przełączaj się na GPT lub Gemini w trakcie rozmowy bez konieczności ponownego wyjaśniania szczegółów konta i korzystaj z jednej subskrypcji zamiast płacić za każdy model i każdą licencję
- Powierz powtarzające się zadania koordynacyjne członkowi zespołu opartemu na sztucznej inteligencji. Zachowaj pełny kontekst obszaru roboczego i realizuj wieloetapowe zadania przez całą dobę dzięki ClickUp Super Agents. Tworzą oni cotygodniowe podsumowania dla klientów, sygnalizują opóźnienia w realizacji zleceń, zbierają informacje przed prezentacją oraz odpowiadają na pytania dotyczące kont w czacie ClickUp. Skonfiguruj ich instrukcje, wyzwalacze, umiejętności, wiedzę i pamięć, a także kontroluj, z jakimi narzędziami i danymi ma kontakt każdy z nich oraz kto może je uruchamiać.
- Zadawaj pytania dotyczące wszystkich narzędzi używanych przez Twoją agencję. Dzięki funkcji Enterprise Search uzyskuj odpowiedzi wraz z odniesieniami do zadań, dokumentów, czatów i połączonych aplikacji, takich jak HubSpot, Google Drive i Gmail, a także z Internetu. Przydatne podczas przygotowań do rozmowy telefonicznej, gdy historia konta znajduje się w pięciu różnych miejscach
- Dyktuj zamiast pisać. Skorzystaj z funkcji „Talk to Text” w Brain MAX, która działa w każdym polu tekstowym w aplikacji komputerowej: dodawaj notatki z rozmów do zadań bezpośrednio po spotkaniu z klientem lub przygotowuj aktualizacje, idąc między kolejnymi rozmowami.
- Sprawdź, czy liczba godzin poświęconych na koordynację faktycznie spadła. Śledź czas bezpośrednio w systemie i filtruj pulpity nawigacyjne ClickUp według klientów, co pozwala oddzielić prace przygotowawcze od prac realizacyjnych w ujęciu kwartalnym.
Ograniczenia:
- Liczba połączeń i obciążenie związane z kontekstem rosną proporcjonalnie do liczby podłączonych kont, dlatego agencje obsługujące 30 kont dziennie powinny planować dodatek Everything AI i dostosować każde połączenie do konkretnego cyklu pracy, który go wymaga
- Zespół składający się z sześciu osób, realizujący pięć projektów, czerpie największą wartość z Claude’a, korzystając z niego w zakładce przeglądarki i wspólnym dokumencie, ponieważ obciążenie związane z koordynacją, które rozwiązuje to narzędzie, rośnie wraz z liczbą klientów
Pomiń ten artykuł, jeśli: Twoja agencja obsługuje zaledwie kilku klientów, a koordynacja odbywa się raczej w ramach rozmów niż w ramach ustalonych procesów.
Najlepsze rozwiązanie dla: agencji, które przekroczyły już etap, na którym jedna osoba jest w stanie ogarnąć wszystkie obsługiwane konta, i które chcą, aby Claude analizował dane z projektów na bieżąco, a nie te, które ktoś pamiętał wkleić.
5 błędów, które uniemożliwiają wdrożenie AI w agencjach
Najczęstsze błędy związane z wykorzystaniem Claude’a w agencjach nie mają charakteru technicznego: ustalanie cen w starym stylu, ujednolicanie opinii klientów, pomijanie szkoleń, wykorzystywanie AI w sytuacjach wymagających zaufania oraz zapominanie, że klienci dysponują tymi samymi narzędziami. Każdy z nich ujawnia się miesiące po wdrożeniu AI, kiedy narzędzia działają bez zarzutu, a coś innego zaczyna szwankować.
Rozliczanie godzinowe za pracę, która teraz zajmuje zaledwie kilka minut
Twój zespół przygotowuje cotygodniowe podsumowanie dla klienta w 10 minut, podczas gdy wcześniej zajmowało to 90 minut, a czas potrzebny na wystawienie faktury skraca się z 1,5 godziny do 0,2 godziny. Albo, co gorsza, kierownik ds. klienta rejestruje stary czas, ponieważ klient oczekuje tej liczby. Rozliczanie oparte na czasie zamienia każdy wzrost wydajności w obniżkę wynagrodzenia.
Rozwiązanie: Zmieniaj cennik przed rozszerzeniem zakresu narzędzi. Przejdź na model wyceny oparty na dostarczanych wynikach lub osiągniętych rezultatach. Wartość aktualizacji dla klienta wynika z tego, ile oszczędza mu ona w zakresie uniknięcia niejasności, a nie z tego, ile kosztuje cię jej przygotowanie.
Spójny styl komunikacji dla wszystkich klientów
Po sześciu miesiącach posty na blogu Twojego klienta z branży fintech oraz sekwencje e-maili Twojego klienta z sektora DTC brzmią tak, jakby napisał je ten sam autor. Claude domyślnie stosuje kompetentny styl średniego rejestru. Gdy każde konto korzysta z tych samych podpowiedzi w tym samym kontekście firmowym, wyniki stają się coraz bardziej zbieżne, a nikt tego nie zauważa, dopóki klient nie zwróci na to uwagi.
Rozwiązanie: Stwórz osobny przewodnik po tonie komunikacji marki dla każdego klienta na podstawie zatwierdzonych przez niego tekstów, a nie jeden akapit opisujący ogólny ton. Przed wysłaniem zadaj sobie pytanie: czy ten tekst mógłby być napisany dla dowolnego innego klienta z naszej listy? Jeśli tak, to znaczy, że zboczyłeś z kursu.
Wyeliminowanie zadań, na których młodsi członkowie zespołu dotychczas się uczyli
Pracownik średniego szczebla zwraca uwagę, że szkic „nie brzmi dobrze”, ale nie potrafi wyjaśnić, co jest nie tak, ani przeredagować akapitu. Taka ocena wynikała kiedyś z pisania kiepskich pierwszych szkiców i ich poprawiania. Kiedy Claude tworzy pierwszy szkic, pętla uczenia się znika, a rola zmienia się w recenzowanie, zanim ktokolwiek zdobędzie wystarczające doświadczenie, by dokonywać trafnych korekt.
Rozwiązanie: Celowo powierzaj młodszym pracownikom zadania w innych obszarach. Niech najpierw sami opracują uzasadnienie strategii, zanim zapoznają się z wersją Claude’a, albo niech samodzielnie zajmą się jednym niewielkim kontem od początku do końca, bez korzystania z pomocy AI przy tworzeniu szkicu. Sprawdzanie wyników pracy AI to umiejętność oparta na zdolności oceny sytuacji, a nie sposób na jej rozwijanie.
Wykorzystanie AI w momentach decydujących o powiązaniu
Klient zaczyna prowadzić rozmowy dotyczące zakresu projektu przez telefon zamiast odpowiadać na Twoją starannie sformułowaną wiadomość e-mail. Dzieje się tak, ponieważ wyjaśnienie dotyczące przekroczenia terminu lub negocjacje dotyczące przedłużenia umowy to wiadomości, które klienci czytają słowo po słowie. W takich momentach dopracowana, nieco ogólnikowa wiadomość brzmi jak unikanie odpowiedzi.
Rozwiązanie: Wyraźnie nazwij sytuacje budujące zaufanie: spory dotyczące zakresu, niedotrzymane terminy, prezentacje dotyczące przedłużenia współpracy, podsumowania projektów. Domyślnie oznaczaj je jako napisane przez człowieka. Prosto sformułowany e-mail od kierownika ds. klienta ma większy wpływ na utrzymanie klienta niż dobrze skonstruowana wiadomość wygenerowana przez model.
Zakładając, że Twoi klienci również nie korzystają z Claude’a
Specjalista ds. marketingu w firmie Twojego klienta pyta, dlaczego analiza konkurencji kosztuje 2 000 dolarów, skoro on sam stworzył coś podobnego w 15 minut, korzystając z tej samej subskrypcji, z której korzystasz. Prace produkcyjne, które zautomatyzowałeś, są teraz wyraźnie widoczne, a klient to dostrzega.
Rozwiązanie: Skup się na tym, czego nie da się kupić za pomocą podpowiedzi. Na przykład na decyzji, które kanały wyeliminować, lub na koordynacji działań pięciu dostawców, którzy nie chcą ze sobą rozmawiać. Następnie podkreśl to w swojej prezentacji, ponieważ stwierdzenie „my też korzystamy z AI” to już standard, a nie czynnik wyróżniający.
Wykorzystaj Claude tam, gdzie ma wgląd w przebieg pracy
To, co odróżnia agencje, które zarabiają na AI, od tych, które za nią płacą, to nie sam model. Chodzi o to, czy ten model potrafi dostrzec potencjał danego klienta.
Schemat jest przewidywalny. Pierwszy miesiąc wygląda świetnie. Wersje robocze pojawiają się w ciągu kilku sekund, zespół pracuje szybciej i wszyscy są przekonani do rozwiązania. W trzecim miesiącu dyrektor kreatywny spędza kilka popołudni w tygodniu na przeglądaniu prac, które miały być ukończone, ale nie zostały, a nikt nie tworzy połączenia między kosztami a narzędziem, które je wygenerowało.
Agencje, które dobrze to rozumieją, nie są po prostu lepsze w formułowaniu podpowiedzi. Przenoszą Claude’a z bocznej zakładki do danych projektowych, dzięki czemu działa on w oparciu o kontekst. Następnie angażują człowieka przy każdej decyzji wymagającej osądu i prowadzą śledzenie czasu poświęconego na koordynację zamiast automatyzować zadania.
Jeśli Twoja agencja wyszła już z etapu, na którym jedna osoba pamięta wszystkie obsługiwane konta, ClickUp zapewnia Claude’owi miejsce, w którym może szukać informacji. Zadania, dokumenty, czas pracy i rozmowy z klientami znajdują się w jednym obszarze roboczym ClickUp, dzięki czemu możesz podłączyć Claude’a za pośrednictwem MCP lub uruchomić go bezpośrednio w Brain z już dołączonym kontekstem. Agenci zajmują się powtarzającą się koordynacją, a pulpity nawigacyjne pokazują, czy liczba godzin niepodlegających rozliczeniu dla poszczególnych klientów faktycznie spada z kwartału na kwartał.
Zacznij korzystać z ClickUp za darmo.
Najczęściej zadawane pytania dotyczące Claude’a dla agencji marketingowych
Czym jest Claude Code i czy agencje marketingowe go potrzebują?
Claude Code to narzędzie firmy Anthropic z komendami i agentami, służące do tworzenia niewielkich automatyzacji. Agencje wykorzystują je do tworzenia agentów do linkowania wewnętrznego, narzędzi do śledzenia wzmianek o marce oraz skryptów do aktualizacji zawartości bez konieczności zatrudniania programisty. Większość agencji nie potrzebuje go od samego początku. Zacznij od korzystania z Claude’a w czacie i połącz go ze swoim obszarem roboczym; sięgnij po Claude Code dopiero wtedy, gdy powtarzalne, techniczne zadanie uzasadnia jego ustawienia.
Ile kosztuje korzystanie z Claude’a dla zespołu agencji?
Anthropic oferuje bezpłatny pakiet z limitami użytkowania, indywidualne plany Pro oraz plany Team rozliczane miesięcznie za licencję, a także cennik API rozliczany według rzeczywistego zużycia. Plan Team Standard kosztuje około 20 USD za licencję miesięcznie przy rozliczeniu rocznym, przy czym minimalna liczba licencji to pięć. Większość agencji szybko przechodzi na płatny plan Team, ponieważ limity bezpłatnego pakietu są wyczerpywane już w trakcie normalnego dnia pracy. Należy przewidzieć osobny budżet, jeśli korzystasz z Claude’a za pośrednictwem API dla agentów lub powiązanych cykli pracy, ponieważ korzystanie z API jest rozliczane na tokeny, a nie na licencję.
Czym Claude różni się od ClickUp Brain?
Claude to rodzina modeli ogólnego przeznaczenia firmy Anthropic, którą można połączyć z własnymi danymi. ClickUp Brain to warstwa sztucznej inteligencji wbudowana bezpośrednio w obszar roboczy ClickUp, dzięki czemu ma ona już pełny kontekst zadań, dokumentów i czasu użytkownika bez konieczności oddzielnego połączenia. Wiele agencji korzysta z obu rozwiązań: z Brain do tworzenia szkiców i podsumowań w obszarze roboczym oraz z Claude’a za pośrednictwem MCP, gdy chcą, aby modele firmy Anthropic działały na tych samych danych w czasie rzeczywistym.
Czy Claude jest lepszy od ChatGPT w pracy marketingowej?
Zarówno ChatGPT, jak i Claude nadają się do zadań marketingowych, a szczera odpowiedź brzmi: ważniejsze od wyboru modelu jest jego zastosowanie. Claude jest często chwalony za umiejętność obsługi długich dokumentów i subtelnych niuansów językowych, podczas gdy ChatGPT dysponuje szerszym ekosystemem wtyczek i integracji. Dla agencji ważniejszą decyzją jest to, czy wybrany model ma połączenie z ich aktywnym obszarem roboczym, ponieważ model dowolnej z tych marek, który ma połączenie, przewyższa model działający w osobnej zakładce.
Czym jest agencja marketingowa wykorzystująca AI?
Agencja marketingowa oparta na AI wdraża AI nie tylko w to, co sprzedaje, ale także w sposób realizacji zadań. W praktyce oznacza to wykorzystywanie modeli takich jak Claude do produkcji i analizy, uruchamianie agentów do koordynacji i raportowania oraz angażowanie ekspertów do spraw strategii, oceny kreatywnej i relacji z klientami. Etykieta ma mniejsze znaczenie niż model operacyjny, który się za nią kryje.
Czy AI zastąpi agencje marketingowe?
Sztuczna inteligencja zastępuje prace produkcyjne i koordynacyjne, za które agencje kiedyś wystawiały rachunki, a nie te zadania wymagające osądu i koordynacji, za które klienci faktycznie płacą wyższą cenę. Agencje, które dostosowują ceny w oparciu o ekspercki osąd i wykorzystują AI do wykonywania rutynowych zadań, zwiększają swoje marże. Te, które traktują AI jako sposób na wytwarzanie większej ilości tych samych, standardowych produktów, są naprawdę zagrożone.