Balinder Walia
CRM ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ AI ਹੁਣ ਕਿਉਂ
ਗਾਹਕ ਸਬੰਧ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਵਿਕਰੀ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਰਹੇ ਹਨ। ਪਰ ਰਵਾਇਤੀ CRM ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਡੇਟਾਬੇਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਅਤੇ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਾਹਕ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਵਿਸਫੋਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਹੁਣ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
AI CRM ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੈਸਿਵ ਰਿਕਾਰਡ-ਕੀਪਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਰਗਰਮ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਰੁਟੀਨ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸੂਝ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਸੱਚਮੁੱਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸੇਲਸਫੋਰਸ ਦੀ ਸਟੇਟ ਆਫ ਸੇਲਜ਼ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੇਲਜ਼ ਟੀਮਾਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨਾਲੋਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ 4.9 ਗੁਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਨ। ਪਾੜਾ ਸਿਰਫ਼ ਚੌੜਾ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਪਰਿਪੱਕ LLMs, ਕਿਫਾਇਤੀ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਅਮੀਰ CRM ਡੇਟਾ ਦਾ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਹਰ ਆਕਾਰ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਗਾਹਕ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਲਈ AI ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਬੇਮਿਸਾਲ ਮੌਕਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
CRM ਲਈ ਮੁੱਖ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲੀਡ ਸਕੋਰਿੰਗ
ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਲੀਡ ਸਕੋਰਿੰਗ ਸਥਿਰ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪੁਆਇੰਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖ ਨੂੰ 10 ਪੁਆਇੰਟ, ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਆਕਾਰ 15, ਈਮੇਲ ਓਪਨ ਨੂੰ 5 ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। AI-ਕੋਰਿੰਗ ਲੀਡ ਸਕੋਰਿੰਗ ਦੇ ਸੌ-ਪਾਵਰ ਵਾਲੇ ਸਿਗਨਲ ਨਾਲ ਹੀ, ਅਜਿਹੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇਤਿਹਾਸਕ ਰੂਪਾਂਤਰਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਗੁਣਾਂ, ਵਿਵਹਾਰਾਂ, ਅਤੇ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਸੁਮੇਲ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਲਗਾਤਾਰ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਮਾਰਕੀਟ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸਕੋਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਮੁੱਖ ਲਾਭਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਉੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦਰਾਂ:ਸੇਲਜ਼ ਟੀਮਾਂ ਲੀਡਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਿੱਤ ਦਰਾਂ ਨੂੰ 20-30% ਤੱਕ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:
- ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ 25X ਗੁਣਾਤਮਕਤਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ। ਸਮੀਖਿਆ, ਲੀਡ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਦਿਨਾਂ ਤੋਂ ਸਕਿੰਟਾਂ ਤੱਕ ਘਟਾ ਕੇ
- ਘਟਾਇਆ ਗਿਆ ਪੱਖਪਾਤ:ML ਮਾਡਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਬਜਾਏ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ 'ਤੇ ਲੀਡਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਨ
- ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਅਨੁਕੂਲਨ: STAG31 XTAG3 ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਅੱਪਡੇਟ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਅੰਕੜੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਐਕਸਗੇਂਜ ਡਾਟਾ ਅੱਪਡੇਟ
ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਗਾਹਕ ਸੰਚਾਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਈਮੇਲਾਂ, ਚੈਟ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ, ਕਾਲ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ, ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ, ਅਤੇ ਸਮਰਥਨ ਟਿਕਟਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ।
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਨਿਰਾਸ਼ਾ, ਉਲਝਣ, ਤਤਕਾਲਤਾ, ਜਾਂ ਉਤਸ਼ਾਹ ਵਰਗੀਆਂ ਛੋਟੀਆਂ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿੱਧੇ CRM ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਵਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ:
- ਸੀਨੀਅਰ ਸਹਿਯੋਗੀ ਸਟਾਫ ਨੂੰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ-ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵਾਧਾ
- ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਜਦੋਂ ਮੁੱਖ ਖਾਤੇ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ
- ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਟ੍ਰੈਂਡ
- ਸਿਸਟਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ
- ਖੋਜੀ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਜਵਾਬ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ
ਚੂਰਨ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ
ਮੌਜੂਦਾ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਗੁਆਉਣਾ ਨਵੇਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ। AI ਮੰਥਨ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਮਾਡਲ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਘਟਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ, ਘੱਟ ਵਰਤੋਂ, ਸਮਰਥਨ ਸੰਪਰਕਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਦੇਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਜੋਖਿਮ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਤੋਂ ਹਫ਼ਤੇ ਜਾਂ ਮਹੀਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਪਛਾਣ ਕੇ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਨਿਜੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ, ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਸਹਾਇਤਾ ਪਹੁੰਚ, ਜਾਂ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਰੁਝੇਵੇਂ ਵਰਗੀਆਂ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਦਖਲ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। AI ਮੰਥਨ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ 15-25% ਦੁਆਰਾ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਅਟੁੱਟਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਗਾਹਕ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ
ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਵਿਭਾਜਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਜਨਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਫਰੀਮੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI-ਪਾਵਰਡ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਵਿਹਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਖਰੀਦ ਇਤਿਹਾਸ, ਰੁਝੇਵਿਆਂ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ, ਅਤੇ ਜੀਵਨ ਭਰ ਦੇ ਮੁੱਲ ਟ੍ਰੈਜੈਕਟਰੀਜ਼ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਹਿੱਸੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਪਡੇਟ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਗਾਹਕ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਅਤੇ ਵਿਕਰੀ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਸਹੀ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਸਹੀ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਸਹੀ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਪ੍ਰਮੁੱਖ CRM ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ ਏਕੀਕਰਣ ਪਹੁੰਚ
ਸੇਲਸਫੋਰਸ ਆਈਨਸਟਾਈਨ AI
ਸੈਲਸਇਨਫੋਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨੇਟਿਵ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਆਈਨਸਟਾਈਨ ਲੀਡ ਸਕੋਰਿੰਗ:ਇਤਿਹਾਸਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਸਕੋਰ ਅਤੇ ਲੀਡਜ਼ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੀ ਹੈ
- ਆਈਨਸਟਾਈਨ ਅਵਸਰਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ: XTAGX ਅਗਲੀਆਂ ਸੌਦਿਆਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਧੀਆ ਕਾਰਵਾਈਆਂ
- ਆਈਨਸਟਾਈਨ ਗਤੀਵਿਧੀ ਕੈਪਚਰ:CRM ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਲਈ ਈਮੇਲਾਂ ਅਤੇ ਕੈਲੰਡਰ ਇਵੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਲੌਗ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਆਈਨਸਟਾਈਨ GPT:ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਈਮੇਲਾਂ ਅਤੇ XTAGgen1 ਜਵਾਬਾਂ, XTAGgen1 ਸੰਖੇਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਉਤਪੰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਸੇਲਸਫੋਰਸ ਨਾਲ ਕਸਟਮ AI ਏਕੀਕਰਣ ਲਈ, ਆਇਨਸਟਾਈਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸੇਲਸਫੋਰਸ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਿੱਧੇ ਕਸਟਮ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ API ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ MuleSoft ਜਾਂ ਕਸਟਮ Apex ਏਕੀਕਰਣ ਦੁਆਰਾ ਜੁੜੀਆਂ ਬਾਹਰੀ AI ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
HubSpot AI
HubSpot ਨੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ, ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਹੱਬਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਸਤਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ:
- ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲੀਡ ਸਕੋਰਿੰਗ: XTAG18 Pro-Coring Pro-Coring & Enterprises 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।
- AI ਸਮੱਗਰੀ ਸਹਾਇਕ:ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟਾਂ, ਈਮੇਲਾਂ, ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਗੱਲਬਾਤ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ:ਕੋਚਿੰਗ ਇਨਸਾਈਟਸ ਅਤੇ XTAG58 X19TAG5X ਜੋਖਮ ਸੰਕੇਤਾਂ ਲਈ ਵਿਕਰੀ ਕਾਲਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਚੈਟਬੋਟ ਬਿਲਡਰ: ਲੀਡ ਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸਮਰਥਨ ਲਈAI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸੰਵਾਦਕ ਬੋਟਸ
HubSpot ਦਾ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਹੱਬ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਬਲ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਵੈਬਹੁੱਕ, ਅਤੇ HubSpot API ਦੁਆਰਾ ਕਸਟਮ AI ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅਗਾਊਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਏਆਈ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਾਬਕਾ AI ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
Microsoft Dynamics 365 Copilot
ਦੇ ਨਾਲ Microsoft Dynamics 365, Azure AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਕੋਪਾਇਲਟ ਦੁਆਰਾ AI ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- : ਸੇਲਜ਼ ਕੋਪਾਇਲਟ XTAG2mm, ਸੇਲਜ਼ ਕੋਪਾਇਲਟ ਮੀਟਿਂਗ 171X ਡਰਾਫਟ, ਅਤੇ ਮੌਕੇ ਦੀ ਸੂਝ
- ਗਾਹਕ ਇਨਸਾਈਟਸ:AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ
- ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਕੋਪਾਇਲਟ:ਬੇਸ ਕੇਸ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਨਾਲ ਏ.
- ਪਾਵਰ ਆਟੋਮੇਟ AI ਬਿਲਡਰ: ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ, ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈਕਸਟਮ AI ਮਾਡਲ
Azure AI ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ Microsoft 365 ਦੇ ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਏਕੀਕਰਣ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾੱਫਟ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਸੰਗਠਨਾਂ ਲਈ ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
AI ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਲਈ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ
AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਸਧਾਰਨ FAQ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਾਲਿਆਂ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋਏ ਹਨ। ਆਧੁਨਿਕ CRM-ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਗੱਲਬਾਤ ਸੰਬੰਧੀ AI ਇਹ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
- ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:ਬਹੁ-ਵਾਰੀ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਈ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ
- ਅਸਲ ਵਿੱਚ CRM-XTAG020 ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਐਕਸੈਸ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇਤਿਹਾਸ, ਆਰਡਰ ਸਥਿਤੀ, ਖਾਤੇ ਦੇ ਵੇਰਵੇ, ਅਤੇ ਪਿਛਲੀਆਂ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ
- ਐਕਜ਼ੀਕਿਊਟ ਐਕਸ਼ਨ:ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਿਟਰਨ, ਖਾਤਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ, ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ ਦਾ ਸਮਾਂ ਨਿਯਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ CRM
- ਦੇ ਅੰਦਰ ਬਣਾਉਣਾ, ਜਦੋਂ ਮਨੁੱਖੀ ਹੱਥਾਂ ਨਾਲ
- ਕੈਲੇਲੀ ਨੂੰ ਨਿਰਵਿਘਨ ਹੱਥਾਂ ਨਾਲ ਬੰਦ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਲੋੜ ਹੈ, ਗਾਹਕ ਦੁਹਰਾਓ
- ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਪੂਰੀ ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ:LLM ਅਨੁਵਾਦ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪਸੰਦੀਦਾ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸੇਵਾ ਕਰੋ
ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਤਿਆਰੀ
ਡੇਟਾ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੀ ਵਧੀਆ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਿਰਫ ਡਾਟਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ CRM ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਕੁਆਲਿਟੀ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰੋ:ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ
ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਹਟਾਓ, ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਅਸੰਗਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ, ਫੀਲਡ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰੋ। AI CRM ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਕਾਰਨ ਖਰਾਬ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਐਨਰੀਚਮੈਂਟ
ਤੁਹਾਡੇ CRM ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਪੂਰਕ ਕਰੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਫਰੀਮੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਡੇਟਾ (ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਉਦਯੋਗ, ਮਾਲੀਆ), ਟੈਕਨੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਡੇਟਾ (ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਟੈਕ), ਇਰਾਦਾ ਡੇਟਾ (ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਖਪਤ ਪੈਟਰਨ), ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਅਮੀਰ ਡੇਟਾ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ AI ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਤਿਹਾਸਕ ਡਾਟਾ ਲੋੜਾਂ
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫੀ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਲੀਡ ਸਕੋਰਿੰਗ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਕਸਾਰ ਡਾਟਾ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 1,000 ਪਰਿਵਰਤਿਤ ਲੀਡਾਂ ਅਤੇ 1,000 ਗੈਰ-ਕਨਵਰਟਡ ਲੀਡਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮੰਥਨ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ, 12-24 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਗਾਹਕ ਗਤੀਵਿਧੀ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬੁਨਿਆਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਸਖਤ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ।
GDPR ਪਾਲਣਾ
GDPR ਦੇ ਤਹਿਤ, ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ, ਸਕੋਰਿੰਗ, ਜਾਂ ਸਵੈਚਲਿਤ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:
- ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਨੂੰਨੀ ਆਧਾਰ (ਜਾਇਜ਼ ਵਿਆਜ ਜਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ XTAG32
ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਕਿਵੇਂ) AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗਾਹਕ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
- ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਵੈਚਲਿਤ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ
- ਡੇਟਾ ਮਿਨੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ AI ਸਿਰਫ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੀ AI ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਲਈ ਨਿਯਮਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮੁਲਾਂਕਣ
- ਅਗਿਆਤ ਜਾਂ ਉਪਨਾਮ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਜਿੱਥੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ
- AI ਮਾਡਲ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਲਈ ਸਖਤ ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਾਗੂ ਕਰੋ
- AI ਮਾਡਲ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਨਿਯਮਤ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਕਰੋ
ਵਧੀਆ ਪ੍ਰੈਕਟਿਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ
TAG341 ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਰੇ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੇ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖੋ ਉਚਿਤ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪਾਲਣਾ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ
ROI ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਕੇਸ ਸਟੱਡੀਜ਼
CRM ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਯੋਗ ਰਿਪੋਰਟਾਂ: XTAG351 ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ,
- TAG352Xਵਿਕਰੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ:ਸਵੈਚਲਿਤ ਡੇਟਾ ਐਂਟਰੀ, ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਤਰਜੀਹ, ਅਤੇ AI-ਉਤਪੰਨ ਸੰਚਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਰੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ 25-40% ਵਾਧਾ
- ਲੀਡ ਪਰਿਵਰਤਨ: XTAG358-258-20%-ਅਨਵਰਸਮੈਂਟ ਦਰ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਲੀਡ ਪਰਿਵਰਤਨ AI ਸਕੋਰਿੰਗ ਅਤੇ ਰੂਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ
- ਗਾਹਕ ਧਾਰਨ:15-25% ਪ੍ਰੋਐਕਟਿਵ ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੁਆਰਾ ਮੰਥਨ ਵਿੱਚ ਕਟੌਤੀ
- ਸੇਵਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ:3660% ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਹੈਂਡਲ-ਐਕਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਔਸਤਨ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ ਸਮੇਂ ਲਈ AI ਸਹਾਇਤਾ
- ਮਾਲੀਆ ਵਾਧਾ: AI ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਰਾਸ-ਸੇਲ ਅਤੇ ਅਪਸੇਲ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਤੀ ਗਾਹਕ ਆਮਦਨ ਵਿੱਚ10-20% ਵਾਧਾ