AI & Automation · AI-POWERED SERVICE

Ubah data marketing yang tersebar menjadi reporting yang benar-benar dapat digunakan.

Hubungkan data source, samakan definisi, automasi recurring reporting, lalu tampilkan exception, trend, dan decision signal tanpa membuat tim mengulang spreadsheet yang sama setiap minggu.

01 · DIAGNOSE

Kapan layanan ini menjadi prioritas?

Reporting automation yang baik dimulai dari measurement design. Kami menentukan arti setiap metric, sumbernya, kebutuhan freshness, dan action apa yang harus didukung. Automation kemudian mengurangi pekerjaan pengumpulan dan formatting sambil menjaga data quality tetap terlihat.

Weekly atau monthly reporting membutuhkan export dan copy-paste manual.

Tim berbeda menggunakan definisi KPI yang berbeda untuk hal yang sama.

Dashboard menampilkan angka tetapi tidak menjelaskan apa yang berubah atau perlu diperhatikan.

Masalah data baru diketahui ketika report harus dikirim.

02 · BUILD

Apa yang kami kerjakan

Scope disusun sesuai maturity, resource internal, platform, dan bottleneck bisnis Anda. Deliverable dibuat untuk dipakai dalam operasi nyata, bukan hanya menjadi presentation deck.

01

Measurement & source map

Tentukan KPI, owner, formula, source, dimension, freshness, dan known limitation.

02

Data pipeline & model

Hubungkan dan normalisasi GA4, GSC, ad platform, CRM, spreadsheet, atau source relevan lainnya.

03

Automated reporting layer

Bangun dashboard, scheduled summary, recurring scorecard, dan view sesuai kebutuhan stakeholder.

04

Alert & narrative insight

Tampilkan anomaly, missed target, meaningful change, dan AI-assisted summary dengan link kembali ke source data.

03 · AI OPERATING LAYER

Human strategy. AI-assisted execution.

AI dapat merangkum pattern, menjelaskan anomaly, dan membuat draft stakeholder narrative, tetapi tidak boleh diam-diam mengubah definisi metric atau mengarang causal explanation. Source data dan calculation logic tetap dapat diperiksa.

AI untuk speed & pattern recognitionHuman untuk strategy & judgementQA sebelum publish/activate
04 · OPERATE

Dari discovery sampai learning loop.

Kami tidak mulai dari tool atau automation. Kami mulai dari masalah, baseline, dan keputusan yang perlu dibuat lebih baik.

01

Discover

Pahami objective, audience, workflow, data, constraint, dan baseline.

02

Design

Tentukan strategy, system, rule, ownership, serta success signal.

03

Build

Produksi atau implementasikan layer dengan QA dan checkpoint yang jelas.

04

Optimize

Pantau hasil, dokumentasikan learning, lalu perbaiki iteration berikutnya.

05 · MEASURE

Bagaimana progres diukur

Tidak ada satu metric yang membuktikan keberhasilan. Kami menetapkan baseline dan decision signal yang sesuai dengan tujuan layanan.

Waktu reporting yang dihemat

Jam manual yang berkurang dari proses collection dan formatting berulang.

Data freshness

Seberapa up-to-date informasi ketika decision dibuat.

Visibilitas data quality

Apakah missing data, broken tracking, atau unusual change terlihat dengan cepat.

Adopsi reporting

Apakah stakeholder menggunakan reporting layer untuk mengambil dan mendokumentasikan keputusan.

06 · FAQ

Pertanyaan yang sering ditanyakan

Apakah bisa mengautomasi Looker Studio reporting?

Bisa. Looker Studio dapat menjadi presentation layer, tetapi pekerjaan yang lebih penting adalah memastikan source, join, calculation, refresh behavior, dan QA reliable sebelum dashboard dianggap source of truth.

Apakah report bisa dikirim otomatis via email atau Slack?

Bisa. Scheduled summary dan alert dapat dikirim ke channel yang digunakan tim, disertai link ke detailed dashboard atau source data bila diperlukan.

Apakah AI akan menentukan penyebab perubahan performance?

AI dapat menyarankan hypothesis berdasarkan evidence yang tersedia, tetapi causal claim tetap membutuhkan validation. Sistem harus membedakan observed fact, calculated change, dan hypothesis.

07 · CONNECT

Layanan terkait

Layanan ini bekerja lebih baik ketika terhubung dengan capability lain yang memengaruhi customer journey yang sama.

MULAI DARI BUSINESS PROBLEM

Tidak yakin layanan mana yang harus dimulai lebih dulu?

Ceritakan objective, bottleneck, channel, dan resource yang Anda miliki. Kami akan membantu memetakan first move yang paling masuk akal.

Mulai Growth Audit →
KNOWLEDGE & EVIDENCE

Pelajari sistem di balik layanan ini.

Guide berikut menjelaskan konsep, implementation logic, dan validation method yang mendukung layanan ini. Evidence case menunjukkan bagaimana prinsip yang sama diterapkan pada pekerjaan nyata.

Buka Resources Hub →