Slik tolker du statistikken med hjelp fra AI

📈 Leksjon 2: Slik tolker du statistikken med hjelp fra AI

🕒 Estimert lesetid: 8–10 minutter

Statistikk fra nettsider, annonser og sosiale medier kan virke tung og teknisk. Med ChatGPT får du raskt oversatte nøkkeltall, innsikt og forslag til tiltak – uten å grave manuelt i tall. I denne leksjonen lærer du:

1. Hvorfor AI er nyttig for data­tolkning

2. Hvordan forberede dataene dine

3. Hvordan be AI om oversikt og forklaringer

4. Hvordan hente ut anbefalinger og tiltak

5. Eksempel‑prompter du kan bruke

6. Øvelse: Tolk egne data

7. Beste vaner for løpende analyse

8. Oppsummering

1. Hvorfor bruke AI til data­tolkning?

• Rask oppsummering: Få de viktigste funnene på sekunder.

• Lav terskel: Du trenger ingen avansert Excel‑ eller BI‑kompetanse.

• Kontekst: AI forklarer tallene i forretningsspråk, ikke bare prosent og grafer.

• Tiltak: Få konkrete anbefalinger basert på dataene dine.

2. Forbered dataene dine

1. Eksporter tall: Last ned rapport fra Google Analytics, Facebook Ads, e‑postplattform eller lignende.

2. Rydd i dataene:

   • Fjern kolonner du ikke trenger.

   • Behold 4–6 nøkkeltall (f.eks. sidevisninger, konverteringsrate, CTR, bounce rate).

3. Lag et kort sammendrag: Kopiér overskriften og tallene inn i et tekst­dokument som AI kan lese.

3. Be AI om oversikt og forklaring

Prompt‑eksempel:

“Her er fire nøkkeltall fra Google Analytics for april:
– Økte sidevisninger: 12 000 (‑5 % vs. mars)
– Gjennomsnittlig tid på siden: 1 min 45 sek (‑10 %)
– Konverteringsrate: 2,4 % (+0,4 %)
– Bounce rate: 58 % (+3 %)
Oppsummer utviklingen i to korte avsnitt og forklar hva tallene kan bety for oss.”

AI gir deg en kort, tydelig tolkning og peker på mulige årsaker.

4. Hent anbefalinger og tiltak

Når du forstår tallene, be om konkrete forslag:

“Basert på oppsummeringen, hvilke tre tiltak bør vi gjøre i mai for å øke tid på siden og senke bounce rate? Gi én setning per tiltak.”

Du får handlingsorienterte råd, som f.eks. “Forbedre interne lenker” eller “Teste mer engasjerende overskrifter”.

5. Eksempel‑prompter

• A) Kampanje­rapport:

  “Her er nøkkeltall fra Facebook‑annonsene våre for uke 17: kostnad per lead, klikkrate, interaksjonsrate. Oppsummer styrker og svakheter i ett avsnitt.”

• B) A/B‑test:

  “Vi testet to overskrifter på landingssiden: A ga 3 % konvertering, B ga 4,2 %. Hva kan vi lære av dette, og hvilken overskrift bør vi velge videre?”

• C) E‑post­analyse:

  “Emnefeltet mitt hadde 22 % åpningsrate og 3,5 % klikkrate. Vurder resultatene, og foreslå to forbedringer på emnefeltet.”

6. Øvelse

1. Velg én rapport (Google Analytics, Facebook Ads, e‑post).

2. Eksporter 4–6 nøkkeltall og lim dem inn i ChatGPT.

3. Be om oppsummering som i steg 3.

4. Be om tiltak som i steg 4.

5. Noter tre tiltak du vil teste denne måneden.

7. Beste vaner for løpende analyse

• Rutinemessig sjekk: Sett av én gang i uken til AI‑tolkning av dine tall.

• Dokumentér innsikt: Skriv resultatene i en enkel logg i Notion eller Excel.

• Følg opp tiltak: Marker dato for når du implementerer endringene og evaluer effekten.

• Iterér: Bruk AI igjen etter én uke for å se om tiltakene ga ønsket effekt.

8. Oppsummering

1. Eksporter og rydd dataene dine (4–6 nøkkeltall).

2. Be AI om kort oppsummering og forklaring.

3. Spør AI om konkrete tiltak.

4. Implementér, dokumentér og følg opp.

Nå kan du raskt omsette statistikk til reell handling – med hjelp fra AI!

Neste leksjon:
👉 “Testing: La AI foreslå A/B‑varianter”