फ़ाउंडर
शाम, मीटिंग रूम। AI ने GreenLeaf के फ़ाउंडर के लिए इस महीने की रिपोर्ट लिखी है, और वह पूरे भरोसे से लिखी गई है। तुम वह जानते हो जो डेटा नहीं जानता।
तय करो कि तुम्हारे नोट की शुरुआत किससे हो, मंज़ूर करने से पहले तुम उसमें क्या जोड़ते हो, और वह आज रात जाए या तुम्हारी जाँच तक रुके।
- AI की रिपोर्ट एक सफलता की कहानी के रूप में click-through में 15% सुधार से शुरू होती है। नीचे आगे: mobile quiz completion 45% से गिरकर 28% हो गया।
- तुम्हारे notepad पर, एक ऊपरी सीमा (निकाली हुई): अगर हर quiz start mobile पर हो और हर नया subscriber quiz से आए, तो इस गिरावट से हर महीने लगभग 630 quiz completions और लगभग 42 पहली ख़रीदारियाँ जाती हैं, यानी तिमाही के अंत तक subscription revenue में महीने के लगभग $8,900 तक।
- जो तुम जानते हो पर डेटा नहीं जानता: क्विज़ पेज मंगलवार को बदला; LinkedIn टेस्ट को दो हफ़्ते और चाहिए; फ़ाउंडर को subscriber retention की परवाह है।
- Reporting brief: फ़ाउंडर की LinkedIn को लेकर संवेदनशीलता, क्विज़ की monthly dip, पिछली एजेंसी की गलतियाँ।
- Lauren: Click-through एक optimisation संकेत है, business नतीजा नहीं। अगर हम छोड़ें तो AI उसे नतीजे की तरह सजा देगा।
- Emily: क्विज़ पेज मंगलवार को बदला था। डेटा में ऐसा कुछ नहीं जो यह जानता हो।
- Megan: फ़ाउंडर को आज रात bounce rate नहीं चाहिए। उसे यह जानना है कि क्या इससे पूरा साल बदलता है, और क्या हमें पता है कि ऐसा क्यों हुआ।
फ़ाउंडर को तुम्हारे नोट में सबसे पहले क्या आए?
- Click-through में 15% का सुधार: यह सच्चा है, मापा हुआ है, और अच्छी ख़बर पहले देने से फ़ाउंडर का भरोसा बना रहता है जब तुम बाक़ी ठीक करते हो।
- Mobile quiz में गिरावट: क्या हुआ, क्यों मायने रखता है, आगे क्या: यही गिरावट subscribers के लिए ख़तरा है; बताओ कि क्या हुआ, क्यों मायने रखता है और आगे तुम क्या करोगे।
- LinkedIn टेस्ट, जिसे फ़ाउंडर क़रीब से देखता है: Reporting brief में फ़ाउंडर की LinkedIn को लेकर संवेदनशीलता दर्ज है; जिसकी उन्हें परवाह है उसका जवाब पहले देने से बाक़ी पर भी ध्यान मिलता है।
मंज़ूर करने से पहले तुम क्या जोड़ते हो?
- कुछ नहीं: AI ने जैसा लिखा, वैसा मंज़ूर करो: डेटा डेटा है; उसमें अपनी कहानी जोड़ने से spin का जोखिम है।
- गिरावट को क्विज़ में हर महीने आने वाली सामान्य गिरावट बताओ: Reporting brief में क्विज़ की monthly dip दर्ज है; यह शायद वही दोबारा है।
- जोड़ो कि मंगलवार को क्विज़ पेज बदला था, और गिरावट को structural कहने से पहले उसकी जाँच करो: तुम्हें पता है कि क्विज़ पेज मंगलवार को बदला था; यह कहना और इसे जाँचना वह संदर्भ है जो रिपोर्ट के किसी model के पास नहीं है।
शाम हो चुकी है। क्या नोट आज रात जाए?
- आज रात भेजो, क्विज़ बदलाव को उस चीज़ के रूप में नाम देकर जिसे तुम जाँच रहे हो: फ़ाउंडर यह सबसे पहले तुमसे सुनता है, जो तुम जानते हो और जो नहीं जानते, दोनों के साथ।
- क्विज़ पेज की जाँच का नतीजा आने तक रोको: फ़ाउंडर को उस चीज़ से क्यों घबराना जो शायद पेज का bug हो और कल ठीक हो सकता है? जब पता चल जाए तब भेजो।
Click-through की जीत एक optimisation संकेत है; उससे शुरू करना गिरावट को दबा देता है। फ़ाउंडर clicks की एक सफलता की कहानी पढ़ता है। क्विज़ की गिरावट, जो subscribers के लिए ख़तरा है, नीचे पड़ी है; जब वह उसे देखता है, तो पूछता है कि यह पहले क्यों नहीं थी।
बुरी ख़बर पहले देने का मतलब है कारण जानने से पहले उसकी ज़िम्मेदारी लेना। नोट इससे खुलता है कि mobile quiz completion का क्या हुआ, यह क्यों मायने रखता है और तुम आगे क्या करोगे।
तुम्हारे संदर्भ के बिना फ़ाउंडर गिरावट को structural पढ़ता है। रिपोर्ट मंगलवार के क्विज़ बदलाव के बिना चली जाती है। फ़ाउंडर गिरावट को structural पढ़ता है और पूछता है कि क्या guidance बदलनी चाहिए।
जाँचने से पहले कारण बता देने से असली सुधार देर से हो सकता है। तुम बिना जाँचे इसे monthly dip कह देते हो। अगर मंगलवार के क्विज़ बदलाव से हुआ था, तो असली सुधार रुका रहता है जबकि सब इंतज़ार करते हैं कि dip निकल जाए।
तुम्हारा संदर्भ भी एक दावा है; उसे जाँचना तुम्हारे ज़िम्मे है। नोट कहता है कि क्विज़ पेज मंगलवार को बदला था और गिरावट को structural कहने से पहले तुम उसे जाँच रहे हो।
क्विज़ completion के insights बिना review के क्लाइंट तक गए (तुम्हारे guardrails)। तुम्हारे guardrails क्विज़ completion के AI insights को बिना review के क्लाइंट तक जाने देते हैं, इसलिए फ़ाउंडर इस गिरावट के बारे में AI के शब्दों में पहले ही पढ़ चुका होगा।
तुम्हारा measurement नहीं बता सकता कि खर्च incremental है या नहीं। जब फ़ाउंडर पूछता है कि UK का खर्च काम भी कर रहा है या नहीं, तो तुम्हारा measurement जवाब नहीं दे पाता।
LinkedIn टेस्ट को अभी परखना दो हफ़्ते जल्दी है, और यह गिरावट को नीचे धकेल देता है। नोट एक ऐसे LinkedIn टेस्ट से शुरू होता है जिसे परखने से पहले दो हफ़्ते और चाहिए, और क्विज़ की गिरावट उसके नीचे इंतज़ार करती है।
जाँच से पहले भेजने का मतलब है कि कल तुम्हें खुद को सुधारना पड़ सकता है। फ़ाउंडर यह आज रात तुमसे सुनता है, जो तुम जानते हो और जो अब भी जाँच रहे हो, उसके साथ।
नोट रोकने से जोखिम है कि फ़ाउंडर को गिरावट का पता किसी और रास्ते से लगे। नोट जाँच तक रुका है। अगर फ़ाउंडर गिरावट को पहले कहीं और देख लेता है, तो उसे चुप्पी याद रहती है।
क्विज़ ठीक होने से पहले प्लान लॉन्च हुआ (CFO के सवाल पर तुम्हारा फ़ैसला)। तुम्हारे consideration लॉन्च ने लोगों को ऐसे क्विज़ पर भेजा जिसका UX अभी बाकी था; यह इस गिरावट का हिस्सा हो सकता है, और फ़ाउंडर पूछ सकता है।
प्रस्तावित आठ हफ़्तों के परीक्षण के डिज़ाइन और विश्लेषण की जाँच अभी बाकी है। आपका पिछला चुनाव यूके के खर्च की जाँच करने का तरीका सुझाता है। प्रयोग की जाँच अभी बाकी है; इससे विज्ञापन के कारण बढ़े सब्सक्राइबर अभी साबित नहीं होते।
कोर्स की राय
- फ़ाउंडर को तुम्हारे नोट में सबसे पहले क्या आए?: Mobile quiz में गिरावट: क्या हुआ, क्यों मायने रखता है, आगे क्या. कोर्स: हर insight बताता है कि क्या हुआ, क्यों मायने रखता है और आगे क्या; click-through एक optimisation संकेत है, और LinkedIn टेस्ट को परखने से पहले दो हफ़्ते और चाहिए।
- मंज़ूर करने से पहले तुम क्या जोड़ते हो?: जोड़ो कि मंगलवार को क्विज़ पेज बदला था, और गिरावट को structural कहने से पहले उसकी जाँच करो. कोर्स: क्विज़ पेज मंगलवार को बदला था, और कोई model यह अंदाज़े से नहीं निकाल सकता। इंसान का संदर्भ ही रिपोर्ट को काम का बनाता है।
- शाम हो चुकी है। क्या नोट आज रात जाए?: आज रात भेजो, क्विज़ बदलाव को उस चीज़ के रूप में नाम देकर जिसे तुम जाँच रहे हो. कोर्स रिपोर्ट मंज़ूर करने से पहले इंसान का संदर्भ जोड़ने को कहता है; वह पक्के होने का इंतज़ार करने को नहीं कहता, क्योंकि फ़ाउंडर को दिशा और जोखिम चाहिए।
तुमने तय किया कि फ़ाउंडर क्या सुनेगा, और कब। कोर्स कहता है कि हर insight बताए कि क्या हुआ, क्यों मायने रखता है और आगे क्या; कि इंसान वह संदर्भ जोड़ता है जो कोई model अंदाज़े से नहीं निकाल सकता; और कि फ़ाउंडर को दिशा और जोखिम चाहिए। इसके ख़िलाफ़ दलील यह है कि बुरी ख़बर पहले और वह संदर्भ जो डेटा में नहीं दिखता, दोनों फ़ाउंडर से तुम्हारे judgment पर भरोसा माँगते हैं।