Speaker A
Cześć, z tej strony Krzysiek Modrzewski. Witam was w lekcji o wykorzystaniu AI w analizie danych. Zacznijmy od tego, że chciałbym, żebyście sobie coś wyobrazili. Jest poniedziałek, 9 rano.
Lekcja o demokratyzacji analityki dzięki AI – jak ułatwić analizę danych bez specjalistycznej wiedzy i podejmować decyzje oparte na danych.
Ask about this video. Answers come from its transcript only — with the timestamp, so you can check them.
Generated from the transcript and can be wrong — check the timestamp.
Key Takeaways
- AI umożliwia dostęp do analityki danych bez konieczności posiadania specjalistycznej wiedzy.
- Tradycyjna analiza danych jest czasochłonna i często zniechęca użytkowników.
- AI działa jako osobisty, dostępny 24/7 analityk, który pomaga interpretować dane i odpowiadać na pytania.
- Ważne jest, aby użytkownik nadal aktywnie myślał i decydował na podstawie danych, a nie polegał wyłącznie na AI.
- Nauka zasad komunikacji z AI i świadomość jego ograniczeń są kluczowe do efektywnego wykorzystania narzędzi.
What the video covers
- Wprowadzenie do problemów z tradycyjną analizą danych i trudnościami użytkowników Google Analytics.
- Opis codziennych wyzwań związanych z analizą danych w firmach i brakiem czasu na naukę analityki.
- Wskazanie, że tradycyjna analityka wymagała znajomości SQL, Pythona i statystyki, co ograniczało dostępność.
- Przedstawienie AI jako rozwiązania demokratyzującego analitykę, dostępnego dla każdego bez specjalistycznej wiedzy.
- AI jako osobisty asystent analityczny dostępny 24/7, który pomaga interpretować dane i odpowiadać na pytania.
- Podkreślenie, że AI wspiera, ale nie zastępuje ludzkiego myślenia i decyzji.
- Omówienie pięciu kluczowych elementów lekcji: zmiana myślenia, zasady komunikacji z AI, pułapki AI, praktyczne zastosowania z Google Analytics 4 i arkuszami.
- Zachęta do nauki i korzystania z AI w analizie danych, aby skrócić czas od pytania do odpowiedzi.
- Przykłady zastosowań AI w analizie danych i interpretacji raportów.
- Podsumowanie i zaproszenie do kolejnych materiałów edukacyjnych.
Full Transcript — Download SRT & Markdown
Speaker A
Kawa paruje wam na biurku, tak, wyobraźcie sobie. Otwieracie zaległe maile, a potem z lekkim westchnieniem włączacie Google Analytics.
Speaker A
Patrzycie na ten ekran i nic, czujecie pustkę. Wykresy, nieznane skróty, dziesiątki filtrów to niczym deska rozdzielcza statku kosmicznego.
Speaker A
Oczywiście, gdzieś jest ten jeden guzik, którego akurat potrzebujecie, ale szczerze, nawet nie wiecie pewnie, od czego zacząć.
Speaker A
I co w takim przypadku? Zamykacie kartę w przeglądarce i obiecujecie sobie, że "tak, tak, wrócę do tego później", ale to później nigdy nie nadchodzi. Znam ten moment.
Speaker A
Niestety, widziałem go zbyt wiele razy. I właśnie dlatego tworzymy te lekcje. Ale zanim przejdziemy dalej, mam do was jedno ważne pytanie.
Speaker A
Kiedy ostatnio podjąłeś czy podjęłaś jakąś ważną albo w ogóle decyzję biznesową? Może to właśnie być coś małego, typu: którą kampanię uruchomić albo jak zmienić opis produktu.
Speaker A
I na jakiej podstawie to zrobiłeś, zrobiłaś? Czy faktycznie było to na podstawie danych? Przeprowadziłem w swojej karierze już dziesiątki szkoleń z analityki internetowej dla bardzo różnych zespołów i niestety, zazwyczaj wygląda to tak, że firma wręcz zmusza wszystkich do nauki analityki internetowej.
Speaker A
Ale przecież każdy ma jakąś swoją pracę, jakieś swoje obowiązki. Copywriter pisze treści, ktoś inny zajmuje się social mediami, ktoś jeszcze inny dba o produkty na sklepie.
Speaker A
I nagle każda z tych osób ma do tej swojej pracy dorzucić taką dodatkową cegiełkę w postaci analityki.
Speaker A
A co to znaczy? To znaczy logowanie się do nowego systemu, szukanie danych, tworzenie raportów, myślenie o tym, jak te raporty zinterpretować.
Speaker A
A pewnie jeszcze w międzyczasie szukanie odpowiedzi na pytania, które pojawią się gdzieś tam po drodze.
Speaker A
I taka praca może zająć nawet godzinę dziennie, zwłaszcza niedoświadczonej osobie. Nie wiem, wy macie tę wolną godzinę w ciągu dnia?
Speaker A
W praktyce wygląda to tak, że takie osoby po szkoleniu, jeżeli w ogóle zajrzą do narzędzia analitycznego, na przykład do Google Analytics, to najszybciej pewnie po tygodniu, a zazwyczaj i później.
Speaker A
Po takim czasie to już połowy rzeczy nie pamiętają, więc czują się jak takie dzieci we mgle.
Speaker A
Zamykają to narzędzie i obiecują sobie oczywiście, że wrócą do tego później, ale tak jak wspomniałem wcześniej, to później nigdy nie nadchodzi i porzucają na końcu to całe myślenie o analityce i, co gorsza, nie opierają swoich decyzji o żadne raporty.
Speaker A
Ale nawet jak ktoś naprawdę chce mieć te dane, to co robi w takim przypadku? Pisze maila do analityka albo do kogoś, kto się na tym zna, i czeka.
Speaker A
Czasem dzień, czasem trzy dni, czasem tydzień, bo tamta osoba, ten analityk, ma jakieś swoje zadania i niestety twój raport zazwyczaj nie jest priorytetem.
Speaker A
Nie tędy droga, nie tak to powinno wyglądać. Ale na szczęście dokładnie ten problem rozwiązuje AI.
Speaker A
Przez lata analiza danych była zarezerwowana dla wąskiej grupy ludzi. Żeby sensownie pracować z danymi, żeby wyciągać z nich wnioski, żeby zadawać pytania i dostawać odpowiedzi, trzeba było znać SQL-a, Pythona albo przynajmniej biegle poruszać się w arkuszach i rozumieć statystykę.
Speaker A
Większość z nas, marketerów, menadżerów czy specjalistów różnego stopnia, tego nie umie. I nie musi, bo to nie jest nasza praca.
Speaker A
Mamy inne obowiązki do wykonania na co dzień. Ale to powodowało ogromny problem. Problem podejmowania decyzji nieopartych na danych.
Speaker A
AI po raz pierwszy w historii sprawia, że analiza danych jest dostępna dla każdego, niezależnie od umiejętności czy doświadczenia.
Speaker A
I nazywam to demokratyzacją analityki. A co to oznacza w praktyce? Możesz mieć teraz takiego swojego osobistego pomocnika, takiego analityka, który stoi obok ciebie i jest dostępny dwadzieścia cztery godziny na siedem, który nie bierze urlopu i nie czeka z odpowiedzią na maila kilka dni.
Speaker A
I możesz go zapytać o cokolwiek. Na przykład: "Mam dane z Google Analytics 4, co one właściwie oznaczają?" I co?
Speaker A
Dostaniesz odpowiedź. "Mam tabelkę w arkuszu, pomóż mi ją zinterpretować." I AI to zrobi. "Nie wiem, od czego zacząć analizę." Sztuczna inteligencja powie ci, od czego zacząć.
Speaker A
Ale, i to jest bardzo ważne, AI nie zastąpi twojego myślenia. AI jest pomocnikiem, a nie twoim szefem. To ty decydujesz, co jest ważne, co chcesz zbadać i co zrobić z wynikami.
Speaker A
AI tylko sprawia, że droga od pytania do odpowiedzi jest teraz o wiele, wiele krótsza i o wiele bardziej dostępna. I właśnie o tym jest ta lekcja.
Speaker A
Jak z tego mądrze korzystać? Składa się na to pięć rzeczy. Po pierwsze, właśnie to, o czym teraz mówię, czyli zmiana myślenia, demokratyzacja analityki.
Speaker A
Po drugie, zasady. Bo żeby AI naprawdę ci pomagał, musisz wiedzieć, jak z nim rozmawiać o twoich danych.
Speaker A
Są konkretne rzeczy, które decydują, czy dostaniesz użyteczną odpowiedź, czy coś kompletnie nic niewartego. Po trzecie, pułapki.
Speaker A
AI potrafi się mylić, potrafi wymyślać liczby. Jeżeli nie wiesz, na co uważać, możesz podjąć złą decyzję na podstawie czegoś, co po prostu nie jest prawdą.
Speaker A
I po czwarte i piąte, praktyka. Pokażę ci, jak konkretnie wykorzystać AI podczas pracy z Google Analytics 4 i z arkuszami kalkulacyjnymi.
Speaker A
Krok po kroku z prawdziwymi promptami. To co? Mam nadzieję, że ten plan ci się podoba i możemy zaczynać, więc zapraszam do kolejnego materiału.
Topics:analityka danychAIGoogle Analytics 4demokratyzacja analitykisztuczna inteligencjaanaliza danychmarketingraportowanieszkolenie analitycznearkusze kalkulacyjne
