O inițiativă de companie cu impact în proiecte
Nu există prezentare fără un slide legat de AI în pitch-uri, planuri sau ședințe. Dar ce se întâmplă când AI-ul depășește planurile și ajunge în task-urile de zi cu zi?
La Zitec, integrarea AI-ului nu s-a întâmplat izolat sau ca experiment pentru câțiva. Ținând cont de ADN-ul tehnic al companiei, AI-ul vine în sprijinul atât al dezvoltării de produse și transformare digitală, cât și zone creative și strategice, cum e marketing-ul digital.
Fiecare coleg este încurajat să exploreze și să aplice instrumentele disponibile în ritmul său, în funcție de nevoile specifice ale proiectelor pe care le gestionează. Suportul vine dintr-o inițiativă amplă a companiei, care susține aplicarea practică a AI-ului acolo unde poate aduce claritate, viteză sau eficiență.
Un exemplu recent a fost o campanie realizată pentru o instituție de învățământ. AI-ul a fost utilizat concret în livrabilele de zi cu zi, în două direcții: social media și performance.
Social media: Cum arată un proces de comunicare bazat pe date, nu pe feeling
Proiectul a pornit de la nevoia clientului de a comunica mai eficient cu un public tânăr, aflat în fața unor decizii importante legate de educație și viitorul profesional. Era important ca mesajele să fie clare, accesibile, dar și relevante din punct de vedere al tonului și formatului. Comunicarea trebuia să fie constantă, dar fără să devină rigidă sau instituțională în sensul clasic.
Campania viza un public tânăr, atent la tonul mesajelor și sensibil la modul în care o instituție comunică online. Pentru a înțelege mai bine comportamentul acestui public, a fost creat un chatbot în ChatGPT, bazat pe date socio-demografice colectate din analizele anterioare.
Chatbotul a fost folosit ca un instrument intern de validare, util pentru testarea rapidă a formulărilor, tonului și vizualurilor. A fost construit să reflecte cât mai fidel comportamentul și gândirea publicului țintă, iar echipa a interacționat cu el ca și cum ar fi stat de vorbă cu persona căreia îi comunica. Îi erau adresate direct mesaje, întrebări sau idei de conținut, iar răspunsurile simulate ofereau un punct de orientare pentru ajustări rapide înainte de publicare. Acest mod de lucru a oferit un filtru suplimentar și a permis luarea unor decizii mai rapide și mai bine fundamentate.
În paralel, o platformă AI a oferit context despre piață și competitori: frecvență de postare, tipuri de conținut preferat, niveluri de engagement și ore de publicare. Datele au fost transformate în acțiuni concrete, mai precis au stat la baza structurării calendarului editorial și a prioritizării mesajelor cu cel mai mare potențial de impact pentru audiență.
Întregul flux de lucru a fost gândit ca un sistem de decizie bazat pe date. De la înțelegerea comportamentului publicului până la alinierea comunicării cu dinamica pieței, AI-ul a fost integrat ca suport activ în procesul editorial. Rezultatul a fost o comunicare mai relevantă, structură mai clară și un ritm de execuție adaptat realității, nu presupunerilor.
Performance: analiză în Google Sheets, cu AI conversațional
Pentru campaniile Google Ads, AI-ul a fost implementat într-un flux simplu și eficient. Datele au fost importate automat în Google Sheets, folosind un add-on dedicat. Ulterior, analiza era realizată cu ajutorul Gemini sau extensii AI, direct în document.
Prin întrebări formulate în limbaj natural, se obțineau interpretări utile:
- identificarea campaniilor cu ROAS sub un anumit prag
- compararea performanței între mobile și desktop
- observarea trendurilor negative pe anumite perioade
AI-ul a ajutat la generarea de concluzii și sugestii de optimizare, fără a fi nevoie de exporturi, grafice intermediare sau rapoarte externe. Într-un exemplu concret, sistemul a semnalat o campanie cu un volum mare de click-uri, dar performanță scăzută în conversii. Pe baza acestei interpretări, au fost ajustate bid-urile și excluse segmente irelevante. Procesul a fost simplificat, iar reacția a venit rapid.
Acest mod de lucru a redus timpul petrecut pe analiză și a crescut calitatea deciziilor tactice luate zilnic în contul de client.
Ce rămâne după testare: lecții care pot fi aplicate mai departe
Implementarea AI-ului în acest proiect a adus mai multă claritate și eficiență, fără să necesite un timp îndelungat de adaptare sau schimbări majore în structura existentă. Instrumentele alese au susținut echipa în activitatea zilnică, înțelegerile au fost mai clare, iar deciziile mai rapide. Dincolo de rezultate punctuale, au rezultat câteva direcții de lucru care pot fi aplicate și în alte proiecte:
- accent pe rezultate utile, aplicabile imediat, într-un context real
- spațiu pentru experimentare, adaptat ritmului fiecărui membru din echipă
- folosire integrată împreună cu livrabilele pentru client
- colaborare mai fluidă între echipe, cu schimb de insight-uri relevante
- obicei de documentare și scalare a proceselor care funcționează
De la experiment la practică constantă
Proiectul a demonstrat că AI-ul poate fi integrat simplu, direct în activitatea zilnică, fără să schimbe complet structura de lucru. Cea mai valoroasă schimbare a fost în modul de gândire. Echipa a început să ia decizii mai clare și mai bine fundamentate, având sprijin real în procesul de planificare și analiză.
AI-ul a fost perceput ca un partener de lucru, nu ca un experiment izolat. De la testarea ideilor până la prioritizarea lor, procesul s-a clarificat. Adaptarea s-a produs natural, iar rezultatele au validat direcția.
Dacă obiectivele strategiei de AI din compania ta stau în continuare în bullet point-urile unui PowerPoint, poate e momentul să le punem în aplicare. Avem idei, exemple și un workflow care chiar funcționează. Trimite-ne un rând.
