Analiza danych z AI – jak mierzyć skuteczność komunikacji z pracownikami?
W dzisiejszych organizacjach intranet jest podstawowym narzędziem komunikacji wewnętrznej. Jednak sama obecność treści nie gwarantuje ich skuteczności. Kluczowa jest regularna analiza danych, która pozwala precyzyjnie ocenić, co działa, a co warto poprawić. Właśnie tu na pomoc przychodzi sztuczna inteligencja. W tym artykule omawiamy jak dzięki wsparciu AI skutecznie prowadzić analizę danych w intranecie, zamieniając liczby i statystyki w praktyczne rekomendacje.
Analiza danych z AI – kluczowy etap przygotowania
Każda efektywna analiza danych z AI zaczyna się od ich starannego przygotowania. Dane z intranetu powinny zawierać informacje dotyczące aktywności pracowników – na przykład, ile razy wyświetlano dany artykuł, jak długo użytkownicy pozostawali na stronie, oraz jak często korzystali z poszczególnych sekcji. Takie dane najłatwiej jest wyeksportować z narzędzi analitycznych, takich jak Workai Analytics, do pliku CSV lub Excela.
Przygotowując dane, upewnij się, że są one uporządkowane, np. kolumny z tytułem artykułu, liczbą odsłon, czasem czytania oraz datą publikacji. Taka struktura pozwala AI na szybkie zrozumienie kontekstu, co przekłada się na lepszą jakość uzyskanych wniosków.
Przekazywanie danych do AI krok po kroku
Gdy Twoje dane są już gotowe, możesz przekazać je bezpośrednio do narzędzia, np. ChatGPT. W praktyce będzie to wyglądać tak, że wklejasz fragment lub całość swojej tabeli i dodajesz szczegółową instrukcję. Im precyzyjniejsze pytanie, tym bardziej użyteczne odpowiedzi dostaniesz.
Przykładowo, gdy Twoim celem jest ustalenie, jakie treści warto kontynuować, możesz zadać następujące pytanie:
„Analizując poniższe dane z intranetu, wskaż 3 artykuły, które były najchętniej czytane w ostatnim kwartale. Wyjaśnij krótko, co może być przyczyną ich popularności.”
Wynikiem będzie szybkie podsumowanie tego, co szczególnie interesuje Twoich pracowników, a także wskazówki, jak przygotowywać kolejne treści.
Więcej na temat praktycznego zastosowania AI w komunikacji wewnętrzenej dowiesz się z naszego webinaru:
Zadawanie właściwych pytań
AI może pomóc w uzyskaniu bardzo konkretnych wskazówek, pod warunkiem, że odpowiednio sformułujesz pytania. Przykładowo, jeśli zauważysz spadek zaangażowania w sekcji aktualności, Twoje pytanie może brzmieć:
„Analizując poniższe dane dotyczące odsłon artykułów z ostatnich 3 miesięcy, czy zauważasz jakiekolwiek trendy? Zasugeruj, jakie działania warto podjąć, aby zwiększyć zainteresowanie publikacjami w intranecie.”
Innym wartościowym pytaniem jest:
„Które tematy poruszane na intranecie w ostatnim kwartale wygenerowały największe zaangażowanie (czas czytania oraz liczba kliknięć)? Wymień je wraz z krótkim uzasadnieniem.”
Możesz również poprosić AI o zestawienie czasowe, np.:
„Na podstawie danych, które podałem, określ, jaki dzień tygodnia i która godzina są najlepsze na publikację nowych treści w intranecie?”
Taka odpowiedź pozwala zoptymalizować harmonogram publikacji i zwiększyć ich skuteczność.
Regularne wsparcie w monitorowaniu treści
Dzięki wykorzystaniu AI analiza danych z intranetu przestaje być tylko jednorazowym działaniem. Możesz łatwo automatyzować ten proces, regularnie pytając AI o najświeższe rekomendacje. Na przykład raz w tygodniu możesz przesyłać dane dotyczące statystyk otwarć artykułów i prosić o aktualizację rekomendacji dotyczących tematów przyszłych publikacji.
Przykładowy prompt, który możesz stosować cyklicznie, to:
„Analizując najnowsze dane o czytelnictwie artykułów, zaproponuj trzy tematy, które warto poruszyć w kolejnym newsletterze lub na stronie głównej intranetu. Uwzględnij tematy, które wykazały wzrost popularności w ostatnim okresie.”
Takie podejście pozwala na szybkie wychwytywanie zmian preferencji pracowników i dynamiczne dostosowywanie komunikacji do bieżących potrzeb.
Wspiercie w interpretacji danych jakościowych
AI może nie tylko analizować liczby, ale również pomagać interpretować dane jakościowe – komentarze, opinie czy reakcje pracowników. Możesz przykładowo skopiować do ChatGPT kilka komentarzy pod artykułami lub treści ankiet feedbackowych, a następnie poprosić o analizę ich sentymentu, np.:
„Oceń sentyment komentarzy pod ostatnim artykułem dotyczącym pracy hybrydowej. Podaj wnioski, które mogą pomóc nam ulepszyć przyszłą komunikację w tym obszarze.”
Dzięki temu zyskujesz szybki dostęp do informacji, czy treści wywołały pozytywne reakcje, czy też wzbudziły obawy, co pozwoli Ci dostosować dalszą komunikację.
Przykładowe zastosowania
Analiza danych z AI jest co raz częściej wykorzystywana przez firmy do oceny skuteczności newsletterów i dostosowywania treści do realnych potrzeb pracowników. Przykładem może być organizacja, która zauważyła spadek otwieralności newsletterów i zmniejszone zaangażowanie odbiorców. Po przeanalizowaniu danych AI wykazało, że regularnie powtarzające się tematy obniżały zainteresowanie. Po wprowadzeniu bardziej zróżnicowanej treści i testowaniu nowych formatów, takich jak podsumowania wideo czy interaktywne elementy, wskaźnik otwarć wzrósł o kilkanaście procent.
Innym zastosowaniem AI w analizie newsletterów jest optymalizacja czasu wysyłki. W innej z firm sztuczna inteligencja przeanalizowała dane historyczne i wykazała, że wiadomości wysyłane w środy rano osiągały znacznie lepsze wyniki niż te publikowane w poniedziałki czy piątki. Dostosowanie harmonogramu pozwoliło na zwiększenie otwieralności i lepsze dotarcie do odbiorców.
AI może również pomóc w ocenie struktury treści. W jednym z przypadków system zauważył, że dłuższe artykuły na końcu newslettera są często pomijane. Po zmianie układu i dodaniu krótkich streszczeń na początku, liczba kliknięć w mniej popularne sekcje znacząco wzrosła. Dzięki takim analizom organizacje mogą na bieżąco optymalizować swoje newslettery, dostosowując je do oczekiwań pracowników i poprawiając skuteczność komunikacji wewnętrznej.
Podsumowanie
Analiza danych z AI pozwala na szybkie podejmowanie decyzji opartych na twardych danych, co poprawia efektywność komunikacji firmowej. Dzięki precyzyjnym pytaniom możesz łatwo przełożyć dane na praktyczne wskazówki, co przekłada się na trafniejszą i bardziej angażującą komunikację wewnętrzną. Warto pamiętać, że AI jest narzędziem, które nie zastępuje komunikatora, ale znacznie wzmacnia jego możliwości.
Dzięki odpowiedniemu wykorzystaniu AI, analiza danych w intranecie stanie się dla Ciebie regularnym, prostym i bardzo efektywnym zadaniem. Zacznij już dziś korzystać z tych możliwości i obserwuj, jak zmienia się komunikacja w Twojej firmie.