AI Raporlama Asistanı
Rapordaki değişimi okumak saatler almasın
Paneller kurulu ve veri akıyor ama sayıların ne anlama geldiğini yazmak her ay birinin saatlerini alıyor. Rapor da çoğu zaman toplantıya ancak son anda yetişiyor. Panel verisini okunabilir bir özete çeviren, dikkat çeken sapmaları işaretleyen bir asistan kuruyoruz.
- Panel verisinden yazılı özet
- Sapma ve anomali uyarısı
- Dönem karşılaştırmalı okuma
- Düzenli otomatik gönderim
Birlikte çalıştığımız markalar
AI Raporlama Asistanı kimler için?
Paneli olan ama okunmayan şirketler
Raporlar kurulu, veri güncel ama kimse bakacak zamanı bulamıyor. İhtiyaç, özetin ayağa gelmesi.
Çok sayıda hesap yöneten ajanslar
Her müşteri için ayrı yorum yazmak aylık işin büyük bölümünü alıyor.
Rapor yazan pazarlama sorumluları
Sayıları toplamak ve cümleye dökmek yaratıcı işten zaman çalıyor.
Yöneticiye düzenli özet veren ekipler
Detaylı panel yerine, neyin değiştiğini anlatan kısa bir metin bekleyen yöneticiler var.
Kapsam ve teslimatlar
Veri kaynağı bağlantısı
Mevcut panel, tablo ya da veri katmanının asistana bağlanması. Yeni bir raporlama altyapısı kurulmuyor, var olan kullanılıyor.
Metrik ve eşik tanımları
Hangi metriğin izleneceği ve hangi değişimin dikkat çekmesi gerektiğinin yazılı olarak belirlenmesi.
Özet şablonu
Özetin hangi başlıklarla, hangi sırayla ve ne uzunlukta yazılacağını belirleyen kalıp.
Sapma işaretleme
Beklenen aralığın dışına çıkan değerlerin ayrıca listelendiği bölüm.
Gönderim akışı
Özetin kime, hangi gün ve hangi kanaldan gideceğinin kurulması.
Doğrulama notu
Özetteki her sayının hangi kaynaktan geldiğini gösteren, kontrol edilebilirliği koruyan ek bilgi.
Sayıyı panel hesaplar, asistan yalnız anlatır
Kurulumdaki ilk ayrım bu. Toplama, oranlama ve karşılaştırma işleri veri katmanında yapılıyor; asistan hazır sayıları alıp okunabilir bir metne çeviriyor. Modelden aritmetik beklemek, doğrulaması zor ve tekrarlandığında farklı çıkabilen bir sonuç üretiyor.
Bu ayrım denetlenebilirlik de sağlıyor. Özetteki her cümlenin arkasında panelde görülebilen bir satır oluyor. Raporu okuyan kişi bir ifadeye takıldığında kaynağa bakabiliyor, tartışma da metin üzerinde değil veri üzerinde yürüyor.
Asistanın işi anlatıda toplanıyor: hangi göstergenin ne yönde değiştiği, değişimin önceki dönemle karşılaştırıldığında dikkat çekici olup olmadığı ve hangi kırılımın bu değişimi taşıdığı. Nedenini asistan söylemiyor. Nedenini bilen kişi ekipte ve o cümleyi metne o ekliyor.
Özetin uzunluğunu da baştan sınırlıyoruz. Bir ekranı geçmeyen, birkaç maddeden oluşan metinler okunuyor. Uzun raporlar gönderildiği kanalda açılmadan geçiliyor ve otomasyonun kazandırdığı zaman burada geri gidiyor.
Eşik önceden yazılmazsa her dalgalanma haber oluyor
Otomatik özetlerde en sık karşılaşılan sorun, gerçekte anlamlı olmayan değişimlerin öne çıkarılması. Küçük hacimli bir kampanyada ikiye katlanan bir sayı, birkaç kayıt farkından ibaret olabiliyor. Metin bunu çarpıcı anlattığında rapor güven kaybediyor.
Bu yüzden her gösterge için iki şey tanımlıyoruz. Değişimin bildirime değer sayılacağı eşik ve altına düştüğünde hiç yorumlanmayacağı hacim sınırı. Mevsimsel oynayan göstergelerde karşılaştırma dönemi de sabitleniyor, bir önceki haftayla değil geçen yılın aynı dönemiyle bakılıyor.
Yayına almadan önce bir doğrulama turu yapıyoruz. Geçmiş dönemlerin verisiyle özet üretilip o dönemi bilen kişiye okutuluyor. Yanlış vurgular burada çıkıyor. Yayına alındıktan sonra da özetlerin altında geri bildirim yolu açık kalıyor, çünkü eşikler ilk seferde tam oturmuyor.
Hangi kanaldan ve hangi sıklıkta gönderileceği de bu ayarın parçası. Yönetim özeti haftalık gidebilirken kampanyayı yöneten kişinin ihtiyacı günlük olabiliyor. Sıklığı ihtiyaca göre ayırmak, özetin okunma ihtimalini belirleyen en basit karar.
Nasıl çalışıyoruz?
Mevcut raporun incelenmesi
Bugün hangi raporun yazıldığını, kimin okuduğunu ve hangi sorulara cevap aradığını çıkarıyoruz. Asistan var olan alışkanlığın üzerine kuruluyor.
Metrik ve eşiklerin belirlenmesi
Hangi değişimin anlamlı sayılacağını tanımlıyoruz. Eşik belirlenmezse asistan her küçük dalgalanmayı öne çıkarıyor ve özet gürültüye dönüşüyor.
Şablonun yazılması
Özetin yapısını kuruyoruz. Ne oldu, nerede değişti, neye bakılmalı sırası çoğu ekip için yeterli oluyor.
Kurulum ve bağlantı
Veri kaynağı ile asistan arasındaki akış kuruluyor. Sayılar rapordan alınıyor, asistan kendi hesaplama yapmıyor.
Doğrulama turu
Üretilen ilk özetleri kaynak verilerle satır satır karşılaştırıyoruz. Bu adım atlandığında güvenilmeyen bir metin üretilmiş oluyor.
Yayına alma ve ayar
Özet düzenli gönderime açılıyor. Geri bildirime göre eşikler ve şablon güncelleniyor.
Kullandığımız araçlar ve platformlar
- Looker Studio
- Google Sheets
- BigQuery
- GA4
- Google Ads
- Meta Ads Manager
- OpenAI API
- n8n
- Slack
AI Raporlama Asistanı fiyatını neler belirler?
Veri kaynağı sayısı
Tek bir panelden mi okunacak, yoksa birden çok kanalın verisi mi birleştirilecek?
Özet sayısı ve sıklığı
Haftalık ve aylık gibi farklı sıklıklarda, farklı okuyuculara giden özetler ayrı şablon gerektiriyor.
Hesap sayısı
Çok müşterili kurulumlarda şablon bir kez hazırlanıp çoğaltılıyor, ancak hesap başına doğrulama gerekiyor.
Doğrulama derinliği
Her sayının kaynağına bağlanması isteniyorsa kurulum daha ayrıntılı oluyor.
Bakım
Metrik tanımları ve eşiklerin düzenli güncellenmesi devam edecekse ayrı planlanıyor.
Sıkça sorulan sorular
Asistan sayıları kendisi mi hesaplıyor?
Hayır. Sayılar mevcut panelden ya da veri tablosundan geliyor, asistan yalnız onları okuyup yazıya çeviriyor. Hesaplama yapmasına izin verilmiyor, çünkü doğrulanamayan bir sayı bütün raporu şüpheli hale getiriyor.
Yanlış yorum yapma riski var mı?
Var, bu yüzden asistanın görevi yorum değil tarif. Neyin ne kadar değiştiğini ve hangi değerin eşiğin dışına çıktığını yazıyor. Nedene dair açıklama gerektiğinde bunu soru olarak işaretliyor, kendisi sebep uydurmuyor.
Mevcut raporlarımızın üzerine kurulabilir mi?
Evet, tercih edilen yol da bu. Kullandığınız panel ve tablolar veri kaynağı olarak bağlanıyor, yeni bir raporlama altyapısı kurmak gerekmiyor.
Özet nereye gönderiliyor?
E-posta, Slack ya da paylaşılan bir dosya olarak gönderilebiliyor. Birden fazla okuyucu varsa her biri için ayrı uzunlukta sürüm hazırlanabiliyor.
Verilerimiz dışarı çıkıyor mu?
Asistan seçilen metrikleri işliyor, ham müşteri verisini değil. Hangi alanların gönderileceğini kurulumda sınırlıyoruz. Kişisel veri işleyen akışlarda KVKK uyumunu birlikte değerlendiriyoruz.
Ajansız, müşteri raporlarımız için kullanabilir miyiz?
Evet. Şablon bir kez kurulup her hesap için çoğaltılabiliyor. Yine de her hesabın ilk özetlerini doğrulamak gerekiyor, çünkü kurulum farkları özetteki anlamı değiştirebiliyor.
Rapor yazan kişiye ihtiyaç kalmıyor mu?
Kalıyor. Asistan tarif ediyor, karar ve öneri insanda kalıyor. Kazanç, sayı toplayıp cümleye dökme işinin ortadan kalkması ve zamanın yoruma kayması.
Panelimiz yoksa da kurulabilir mi?
Önce verinin toplandığı bir katman gerekiyor. Panel yoksa raporlama kurulumu ayrı bir çalışma olarak ele alınıyor, asistan bunun üzerine ekleniyor.
AI Raporlama Asistanı için ilk adımı atalım
- 1Formu doldurun ya da bizi arayın
- 2Bir iş günü içinde ön görüşme planlayalım
- 3Size özel yol haritası ve teklif hazırlayalım