Yapay Zeka Hiç Alınmamış Bir Kan Tahlilini Yorumlayamaz

Hiçbir yetkin doktor, hiç alınmamış bir kan testini yorumlamaz. Önce numune gelir, sonra okuma yapılır. Ancak tüp bebek klinikleri, bu laboratuvar sonucunun ticari karşılığını hiç kaydetmeden, rutin olarak yapay zeka araçlarından hastaların nerede ayrıldığını ve gelirin nerede sızdığını teşhis etmesini istiyor.

Açık olmak gerekirse, bu gelir ve dönüşüm teşhisi üzerine ticari bir benzetmedir. Klinik teşhis, embriyoloji veya tedavi kararlarıyla hiçbir ilgisi yoktur. Buradaki konu hastalarınızın tıbbi durumu değil, satış huninizdir.

Eğer size başvuruların nerede duraksadığına dair yapay zeka destekli yanıtlar satılıyorsa, bunlara göre hareket etmeden önce bir şeyi bilmeniz gerekir: Bu yanıtlar ölçülen hasta hareketlerine mi dayanıyor, yoksa kendinden emin tahminlere mi? Bu makale, "numunenin" neleri içermesi gerektiğini, akıcı bir yanıtın neden kanıt olmadığını ve tüp bebek gelir sızıntısına dair herhangi bir yapay zeka teşhisine güvenmeden önce sorulması gereken soruları göstermektedir.

Önemli Çıkarımlar

• Önce laboratuvar sonucu gelir - Yapay zeka, hasta hareketlerini ancak bu hareket kaynaktan hizmet başlangıcına kadar olan tüm yol boyunca gerçekten kaydedilmişse analiz edebilir.
• Sızıntı geçişlerde yaşanır - Potansiyel müşteriden iletişime geçilene, randevu alandan randevuya katılana ve randevuya gelmeyenden geri kazanılana kadar olan adımlar, çoğu klinik sisteminin ölçmeyi başaramadığı adımlardır.
• Özgüven kanıt değildir - Akıcı bir yapay zeka önerisi çıktıyı tanımlar, altındaki verinin kalitesini değil.
• Geri kazanım kanıt gerektirir - Bir geri kazanım adayını belirlemek bir hipotezdir; kanıt ise kaydedilmiş bir eylem ve sonrasındaki yaşam döngüsü hareketini gerektirir.
• Sistemin neyi görebildiğini sorun - Satın alma sorusunu "hangi yapay zeka aracı?" yerine "bu sistem aslında hangi hasta hareketini gözlemleyebiliyor?" şeklinde değiştirin.

Tüp Bebek Büyümesinin Neden Bir Laboratuvar Sonucu Sorunu Var?

Çoğu tüp bebek kliniği sistemi, huninin en üstünü iyi ölçer. Trafiği, potansiyel müşterileri ve müşteri adayı başına maliyeti makul bir doğrulukla kaydederler. Görünürlük, bir ziyaretçinin başvuruya dönüştüğü anda çökme eğilimindedir.

Yaygın boşluk, bir ziyaretçinin gördüğü sayfa veya modül, kullandığı kanal ve daha sonra randevu alıp almadığı, katılıp katılmadığı veya ilerleyip ilerlemediği arasındaki eksik bağlantıdır. Birisi telefonu eline aldığında veya bir form doldurduğunda, önceki davranışlarını nihai sonuca bağlayan ipucu genellikle kopar. Bu, hasta yolculuğu ölçümünde iyi bilinen bir zayıflıktır; mağaza ziyaretleri veya telefon görüşmeleri gibi çevrimdışı etkileşimler genellikle izlenmez veya yetersiz ölçülür, bu da önemli pazarlama kanallarının değerinin düşük görünmesine neden olabilir.

Tüp bebek gelir sızıntısı geçişlerde yaşanır: potansiyel müşteriden iletişime geçilene, randevu alandan randevuya katılana, randevuya gelmeyenden geri kazanılana. Bu geçişler, çoğu tüp bebek kliniği analitiğinde tam olarak ölçülmeyen noktalardır. Yol karanlık olduğunda, "geliri nerede kaybediyorsunuz" konusundaki herhangi bir yapay zeka kararı, bulgu kılığına girmiş bir çıkarımdır. Raporlamanız potansiyel müşterilerde duruyorsa, zaten önemli olan veriler olmadan uçuyorsunuz demektir; bu konuyu tüp bebek paneliniz neden müşteri adaylarında duruyorsa yalan söylüyor yazımızda ele alıyoruz.

Ticari Laboratuvar Sonucu Neleri İçermelidir?

Yapay zekanın herhangi bir şeyi yorumlayabilmesi için, gözlemlenen hasta hareketinin eksiksiz bir numunesine ihtiyacı vardır. Bu, alınan kan tahlilinin ticari karşılığıdır ve kendi sisteminizi buna göre katman katman denetleyebilirsiniz.

Aşağıdaki tablo, tüp bebek hasta yolculuğu verilerinin gerekli her katmanını ve bu katman mevcut olduğunda yapay zekanın aslında neler yapabileceğini eşleştirmektedir.

Irresist bu katmanları tek bir iskelette birleştirerek başvuru öncesi davranışı, hasta karar bağlamını, yaşam döngüsü sonuçlarını, geri kazanım eylemlerini ve kanıt sınırlarını birbirine bağlar. Değer, aracın üzerindeki etiket değildir. Değer, her katmanın tek bir yerde gözlemlenmesidir, böylece okumanın yorumlayabileceği gerçek bir şey olur.

Özgüvenli Bir Yapay Zeka Yanıtı Neden Kanıt Değildir?

Özgüven, çıktının bir özelliğidir. Kanıt ise temel ölçümün bir özelliğidir. Bir model, onu desteklemek için asla uygun olmayan verilerden cilalı, kendinden emin bir öneri üretebilir.

Veri kalitesi sinyalleri olmadan, yapay zeka sinyali gürültüden ayırmaz. Gürültüyü ikna edici bir şekilde anlatır. Bu risk alan genelinde iyi belgelenmiştir ve veri kalitesinin düşük olması, yapay zeka girişimlerinin başarısız olmasının en yaygın nedenlerinden biridir; çünkü kusurlu veya eksik verilerle eğitilen modeller, mimari ne kadar gelişmiş olursa olsun güvenilmez çıktılar üretir.

Hasta yolu eksik olduğunda, yapay zekanın yapamayacağı somut şeyler vardır:

• Başvurulara eklenmiş ilişkilendirme bağlamı olmadan kaynak kalitesini güvenilir bir şekilde çıkaramaz.
• Bir telefon gösteriminin gerçekten bir aramaya dönüşüp dönüşmediğini bilemez.
• Randevuya gelmeyen birinin daha sonra kendi başına ilerleyip ilerlemediğini bilemez.
• Gözlemlenen sonraki yaşam döngüsü hareketi olmadan bir geri kazanım eyleminin işe yaradığını kanıtlayamaz.
• Kontrol grubu veya baz hattı karşılaştırma mantığı olmadan artış iddiasında bulunamaz.

Bunu takip eden kötü kararlar sıradan ve pahalıdır. Hiç randevuya gelmeyen ucuz müşteri adayları için harcamayı artırırsınız. Telefon ilgisi hiç izlenmeyen bir kanalı kesersiniz. Bir aday sadece belirlendiği için geri kazanımın başarılı olduğuna inanırsınız. Bir geri kazanım adayını belirlemek bir hipotezdir. Geri kazanım kanıtı, kaydedilmiş bir eylem ve belgelenmiş sonraki ilerlemeyi gerektirir.

Daha İyi Yapay Zeka Hazırlık Soruları Nasıl Sorulur?

Faydalı satın alma sorusu "hangi tüp bebek kliniği yapay zekasını seçmeliyiz?" değildir. "Bu sistem aslında hangi hasta hareketini görebiliyor?" sorusudur. Randevuya katılımı gözlemleyemeyen bir araç, paneli ne kadar etkileyici görünürse görünsün, katılım kaybını teşhis edemez.

Herhangi bir yapay zeka teşhisine güvenmeden önce, bir sonraki tedarikçi görüşmenizde bu kontrol listesini gözden geçirin:

1. Kaynak ve kampanya bağlamı her başvuruya eklenmiş mi?
2. Telefon ilgisi gerçek bir arama olarak mı onaylanıyor, yoksa sadece bir gösterim olarak mı kaydediliyor?
3. Alınan randevular katılım ve gelmeme durumuyla bağlantılı mı?
4. Geri kazanım eylemleri sonraki yaşam döngüsü hareketiyle birlikte mi kaydediliyor?
5. Herhangi bir artış iddiasının arkasında kontrol grubu veya baz hattı mantığı var mı?

Her metriğin yanında, sistemden veri güven durumunu ortaya koymasını isteyin: olay kapsamı, ilişkilendirme kapsamı, eksik UTM payı, ilişkilendirilmemiş sonuç payı, örneklem büyüklüğü, veri güncelliği ve sonraki sonuç kapsamı. Bu sinyaller, savunulabilir bir okumayı dekoratif olandan ayırır. Bu, eksik UTM etiketlemesinin veya piksel yerleşiminin sonuçları saptırabilen ve temel etkileşimlerin etkisini eksik raporlayabilen izleme boşlukları yarattığı tüp bebek dönüşüm izleme konusundaki genel fikir birliğini yansıtır. Herhangi bir büyüme veya operasyon lideri bu hafta bu soruları sorabilir.

Sırada Ne Var?

Gelir sızıntısına dair bir yapay zeka teşhisine, arkasındaki hasta hareketinin ölçüldüğünü teyit edene kadar güvenmeyin; çünkü kaynağı belirsiz bir yanıt, iyi duruşu olan bir tahmindir. Kendi sisteminizi yukarıdaki on bir veri katmanına göre denetleyerek ve numunenin nerede eksik olduğunu dürüstçe işaretleyerek başlayın.

Boşluklarınızı görmenin en hızlı yolu, halka açık yol hipotezlerini başvuru sonrası kanıt gerekliliklerinden ayıran bir hasta hareketi kontrol listesi veya Irresist'ten bir Gelir Sızıntısı Haritası talep etmektir. Önce hareketi haritalayın. Sonra yapay zekanın sonucu okumasına izin verin.

SSS

Yapay zeka bir tüp bebek kliniğinde gelir sızıntısını bulabilir mi?

Evet, ancak yalnızca gerçekten ölçülen hasta hareketleri genelinde. Kaynaktan randevuya katılım ve geri kazanıma kadar olan yolun kaydedildiği yerlerde, yapay zeka kalıpları ortaya çıkarabilir ve incelemeyi önceliklendirebilir. Bu verilerin eksik olduğu yerlerde, teşhis koymak yerine çıkarım yapar ve yanıt, ne kadar kendinden emin görünürse görünsün bir hipotezdir.

Tüp bebek pazarlamasında hasta hareketi verisi nedir?

Hasta hareketi verisi, bir kişinin trafik kaynağı ve sayfa içi davranışından başlayarak başvuru, iletişim sonucu, randevu alma, katılım, gelmeme durumu, geri kazanım eylemi ve sonraki yaşam döngüsü hareketi boyunca izlediği kayıtlı yoldur. Bu, müşteri adaylarının bir anlık görüntüsü değil, gerçekte ne olduğunun bağlantılı izidir. Bu iz, yapay zekanın herhangi bir şeyi yorumlayabilmesi için ihtiyaç duyduğu ticari numunedir.

Özgüvenli bir yapay zeka önerisi neden kanıtla aynı şey değildir?

Özgüven çıktıyı tanımlar; kanıt ise iddianın arkasında gözlemlenen hareket ve karşılaştırma mantığı gerektirir. Bir model; randevuya katılımı, aramaları veya geri kazanımı hiç kaydetmemiş verilerden akıcı ve kendinden emin bir öneri oluşturabilir. Bu gözlemler ve bir baz hattı olmadan, öneri kanıt değil, ikna edici bir anlatıdır.

Bir tüp bebek kliniği büyüme için yapay zeka kullanmadan önce neleri ölçmelidir?

Kaynak ve kampanya bağlamını, sayfa ve modül bağlamını, başvuru oluşturmayı, iletişim sonucunu, alınan ve katılım sağlanan randevuları, gelmeme veya kayıp durumunu, geri kazanım nedeni ve eylemini, sonraki yaşam döngüsü hareketini ve her metriğin arkasındaki veri güven durumunu kaydedin. Bu katmanlar birlikte ticari laboratuvar sonucunu oluşturur. Eksik katmanlar, yapay zekanın çıkarımla dolduramayacağı kör noktalar haline gelir.

bu klinik yapay zeka için geçerli mi?

Hayır. Bu kesinlikle ticari büyüme ve dönüşüm analizi ile ilgilidir. Klinik teşhis, embriyoloji, tedavi kararları veya hastanın tıbbi değerlendirmesi hakkında hiçbir şey söylemez ve klinik araçlar üzerine bir yorum olarak okunmamalıdır.

Analitiklerimin yapay zekaya hazır olup olmadığını nasıl kontrol ederim?

Sisteminizi yukarıdaki beş hazırlık sorusundan geçirin ve her veri katmanının gerçekten gözlemlenip gözlemlenmediğini teyit edin. Yapılandırılmış bir versiyon için, numunenizin nerede eksiksiz olduğunu ve nerede eksik olduğunu gösteren bir hasta hareketi kontrol listesi veya Gelir Sızıntısı Haritası talep edin.