Статтю можна написати за дві години – і все одно на її публікацію знадобиться три дні. Тоді питання полягає не в тому, як швидко її пишуть. Питання в тому, куди дівається решта часу.
Саме це висвітлює такий показник ефективності (KPI), який ми тут називаємо «Time-to-Content». На практиці цей термін використовується по-різному – то як проміжок часу від зародження ідеї контенту до публікації, то як суто час на створення контенту. Для цілей цієї статті ми визначаємо «Time-to-Content» як час між отриманням брифінгу щодо контенту та затвердженням його до публікації. У цій статті показано, як виміряти «Time-to-Content» та скоротити його за допомогою штучного інтелекту та робочих процесів Pimcore.
Що таке «Time-to-Content» і чому це KPI?
«Time-to-Content» вимірює, скільки часу займає створення контенту від отримання брифінгу до затвердження. Формула: час затвердження мінус час отримання брифінгу. Сам показник KPI – це середнє значення всіх часів проходження за період вимірювання. Цей показник є важливим, оскільки дає відповідь на конкретне питання: чи справді створення контенту за допомогою інструментів штучного інтелекту та структури робочих процесів відбувається швидше, чи це лише суб’єктивне враження? Без вимірювання відповісти на це питання неможливо. «Time-to-Content» – один із кількох KPI на основі штучного інтелекту, які можна виміряти для інтернет-магазину. У «Дорожній карті ефективності цифрової комерції» показник «Time-to-Content» відноситься до теми «Експансія», підтеми «Команди» – огляд інших показників наведено в нашій статті про 13 KPI на основі штучного інтелекту.
Blackbit є партнером з комерційної інженерії для середніх підприємств електронної комерції в регіоні DACH, які бажають помітно прискорити створення контенту за допомогою структурованих редакційних робочих процесів та штучного інтелекту.
«Time-to-Content» = час затвердження – час отримання брифінгу
Значення KPI = середнє значення всіх часів проходження за період вимірювання
Елементом контенту може бути, наприклад, опис товару, публікація в блозі або цільова сторінка. Важливо єдино визначити одиницю виміру протягом періоду вимірювання, щоб значення залишалися порівнянними. Для оперативного управління, окрім середнього значення, варто враховувати й медіану: окремий випадок надзвичайно тривалого затвердження може сильно спотворити середнє значення, тоді як медіана залишається стійкішою до таких відхилень.
Розбивка «Time-to-Content»: час обробки та час очікування
Показник «Time-to-Content» складається з активного часу обробки та часу очікування між етапами роботи. Такий розподіл виявляє два важелі, які губляться в загальній цифрі.
Інструменти на основі штучного інтелекту (ШІ) впливають на час обробки, а структурований редакційний робочий процес – на час очікування: він регулює передачу завдань між ролями та скорочує простої. Текст можна написати за 30 хвилин, але він все одно може пролежати на рецензії два дні. Саме ця прогалина і є різницею між твердженнями «ШІ пише швидше» та «виробництво контенту загалом стає швидшим».
Типові вузькі місця в робочому процесі створення контенту
Регулярно можна спостерігати три фактори, що забирають час. По-перше, чорновий варіант: перший проект, який без підтримки забирає найбільше часу на редагування. По-друге, цикл узгодження між фаховим підрозділом, командою з контенту та органом, що затверджує, який за відсутності структури доводиться проходити кілька разів – це суцільний час очікування. По-третє, технічна доопрацювання: форматування, метадані та внутрішні посилання.
Стандартизовані пропозиції штучного інтелекту можуть скоротити кількість непотрібних циклів виправлень – за умови, що обов’язки та критерії затвердження чітко визначені в робочому процесі.
Ці два важелі працюють разом. Хто використовує лише один із них, той лише переносить вузьке місце: чернетка готується швидше, але на рецензуванні затримується так само довго. Наскільки значним буде ефект у вашому випадку, покажуть ваші часові показники. Ми свідомо не називаємо конкретного відсотка – він залежав би від нашого процесу, а не від вашого.
Для яких команд вимірювання є доцільним, а для яких – ні?
«Time-to-Content» – це не той KPI, який має відстежувати кожна команда. Він стає надійним лише за умови дотримання трьох умов.
-
Обсяг: постійнийпотік однотипних матеріалів. Тексти про продукти в PIM – типовий приклад: кілька тисяч статей, багатомовні, що постійно оновлюються. Якщо за квартал публікується п’ять дописів у блозі, затримка з одним текстом настільки сильно змінить показник, що він втратить будь-яку інформативність.
-
Розподіл обов’язків: щонайменше три ролі з чітко визначеними етапами передачі, наприклад, профільний відділ, редакція та затвердження. Лише тоді час очікування стає характеристикою процесу, а не календарем окремої особи. . Там, де одна людина пише, перевіряє та затверджує, економія часу завдяки ШІ є реальною – але вона губиться у загальному часі проходження, оскільки цей показник насамперед відображає, коли саме ця людина взялася за роботу. Тоді більш доречним показником є чистий час обробки кожного окремого контенту.
-
Безперервна робота: створення контенту як безперервний процес, а не як кампанія. Перезапуск із одноразовим перенесенням текстів не має базового рівня, порівняно з яким можна було б довести поліпшення.
Якщо хоча б одна з цих умов відсутня, вимірювання вимагає зайвих зусиль і не дає корисної інформації. Тоді більш чесне запитання полягає не в тому, скільки часу займає виробництво вашого контенту, а в тому, чи бракує вам потужностей чи структури – дві проблеми з двома рішеннями, з яких інструменти ШІ вирішують лише одне.
Звідки береться базовий показник
Без базового значення неможливо довести покращення. Те, як воно формується, залежить від того, що ваша система фіксує сьогодні.
Якщо зміни статусу вже фіксуються з часовими мітками, базовий показник міститься в історії останніх місяців. Три–шість місяців дають надійне вихідне значення, і для цього не потрібно зупиняти процес. Якщо планується зміна системи, це також можливо: показник потребує двох часових міток, а не певного інструменту. Експорт даних із попередньої системи забезпечує базове значення для подальшого порівняння. Міграція є для цього найсприятливішим моментом – стани все одно будуть переозначені.
Якщо відсутня корисна історія, оскільки досі статус змінювався усно, порядок дій змінюється: спочатку створюється робочий процес, який генерує часові мітки, а вже потім – зміна, вплив якої ви хочете виміряти. Чотири тижні безперервної роботи достатньо для отримання першого значення.
Цільове значення залежить від вихідного процесу, типу контенту та ступеня автоматизації. Неможливо серйозно назвати загальну цифру – тому першим кроком є вимірювання, а не прогноз.
Навіщо потрібне вимірювання, якщо інструменти вже давно використовуються
Коли інструменти вже використовуються, мета зміщується з підтвердження ефективності на управління. Розподіл на час обробки та час очікування показує, які інвестиції принесуть наступну користь: більше підтримки штучного інтелекту на етапі проектування чи чіткіші критерії затвердження на етапі рецензування. Крім того, поточний місячний показник вказує на те, коли процес сповільнюється: нові цикли узгодження стають помітними в беклозі лише тоді, коли вони вже коштували кілька тижнів.
Крок за кроком: впровадження у три етапи
Впровадження доцільно здійснювати у три етапи. На першому етапі налаштовується редакційний робочий процес Pimcore: визначаються стани, активуються часові мітки, фіксується базовий стан. У підсумку отримуємо вихідне значення, визначене ретроспективно або зібране протягом чотирьох тижнів. На другому етапі змінюється саме одна річ – новий інструмент, нова функція або структуроване використання того, що вже застосовується. І спочатку – лише для одного типу контенту. На третьому етапі вимірювання продовжується, документується скорочення порівняно з базовим рівнем, а робочий процес поширюється на інші типи контенту.
Хто змінює послідовність і впроваджує інструменти до початку фіксації часових міток, не втрачає можливості вимірювати – але втрачає доказ того, що поліпшення є наслідком саме цього впровадження.
Time-to-Content: визначення, формула та важелі впливу
«Time-to-Content» вимірює середній час від отримання брифінгу щодо контенту до затвердження його до публікації. Він розраховується як час затвердження мінус час отримання брифінгу, усереднений за місяць, окремо для кожного типу контенту. Його можна скоротити за допомогою двох важелів: штучний інтелект скорочує час активної обробки, а структурований редакційний робочий процес – час очікування між етапами роботи. База даних формується скрізь, де зміни статусу реєструються з часовими мітками – у Pimcore за допомогою управління робочими процесами, у Jira або Linear – за допомогою аналізу тривалості циклу. Необхідною умовою для підтвердження є задокументоване початкове значення, яке зазвичай визначається ретроспективно на основі наявної історії статусів. Компанія Blackbit digital Commerce з Геттінгена є партнером з комерційної інженерії для середніх підприємств електронної комерції в регіоні DACH і налаштовує редакційні робочі процеси, вимірювання KPI та штучний інтелект таким чином, щоб підвищення ефективності було підтверджено фактами, а не лише заявами.
На якому етапі знаходиться ваше виробництво контенту?
Посібник DCPR «Швидкий старт» проведе вас через три кроки на найближчі 30 днів. Крок 1 – це базове вимірювання для оцінки видимості ШІ за тим самим принципом: спочатку виміряти, потім впроваджувати. «Час створення контенту» (Time-to-Content) – один із 13 показників ефективності ШІ, які класифікуються в цьому посібнику.
