पूर्वानुमानित एआई को समझना: 2024 के लिए सीआरएम रणनीतियों का रूपांतरण

जैसे-जैसे हम तकनीकी उन्नति के एक नए युग में प्रवेश कर रहे हैं, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) उद्योगों में क्रांति ला रहा है और व्यावसायिक रणनीतियों को फिर से परिभाषित कर रहा है। एआई बाजार 2027 तक $407 बिलियन तक बढ़ने की उम्मीद है, जो 2022 में $86.9 बिलियन से एक महत्वपूर्ण वृद्धि है। यह वृद्धि एआई की दक्षता बढ़ाने और नवाचार को बढ़ावा देने में महत्वपूर्ण भूमिका को रेखांकित करती है।

पूर्वानुमानित एआई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की एक शाखा है जो ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करके भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करती है। यह मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके डेटा सेट के भीतर पैटर्न और प्रवृत्तियों की पहचान करती है, जिससे कंपनियों को अपेक्षित व्यवहार के आधार पर सूचित निर्णय लेने में मदद मिलती है। सीआरएम के संदर्भ में, पूर्वानुमानित एआई ग्राहक इंटरैक्शन, खरीद इतिहास और जनसांख्यिकीय जानकारी का विश्लेषण करता है ताकि ऐसे अंतर्दृष्टि उत्पन्न की जा सकें जो विपणन रणनीतियों, बिक्री तकनीकों और ग्राहक सेवा दृष्टिकोणों को सूचित करें।

पूर्वानुमानित एआई कई प्रमुख प्रक्रियाओं के माध्यम से कार्य करता है: 1. **डेटा संग्रह**: यह विभिन्न स्रोतों से ऐतिहासिक डेटा एकत्र करता है, जिसमें सीआरएम सिस्टम, सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म, वेबसाइट एनालिटिक्स और ग्राहक फीडबैक शामिल हैं। 2. **डेटा प्रोसेसिंग**: एकत्रित डेटा का पूर्व-प्रसंस्करण किया जाता है ताकि इसे विश्लेषण के लिए साफ और व्यवस्थित किया जा सके, जिसमें डुप्लिकेट हटाना, त्रुटियों को सुधारना और प्रारूपों को मानकीकरण करना शामिल हो सकता है। 3. **मॉडल प्रशिक्षण**: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रोसेस किए गए डेटा पर लागू किया जाता है, ऐतिहासिक डेटा पर प्रशिक्षण देकर पैटर्न की पहचान की जाती है जो विशिष्ट परिणामों (जैसे, ग्राहक खरीद या चर्न) के साथ सहसंबंधित होते हैं। 4. **पूर्वानुमान उत्पन्न करना**: प्रशिक्षण के बाद, मॉडल नए डेटा के आधार पर भविष्यवाणियाँ उत्पन्न करता है। उदाहरण के लिए, यह भविष्यवाणी कर सकता है कि कौन से ग्राहक किसी उत्पाद को खरीदने की संभावना रखते हैं या कौन से लीड रूपांतरित होने की संभावना रखते हैं। 5. **निरंतर सीखना**: पूर्वानुमानित मॉडल को और अधिक डेटा एकत्रित करने के साथ परिष्कृत और सुधारा जा सकता है, जिससे इसकी सटीकता और भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी में प्रासंगिकता बढ़ती है।

हालांकि पूर्वानुमानित और जनरेटिव एआई दोनों आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के दायरे में आते हैं, वे विभिन्न उद्देश्यों की सेवा करते हैं: - **पूर्वानुमानित एआई** ऐतिहासिक डेटा के आधार पर भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने पर केंद्रित है, मौजूदा जानकारी का विश्लेषण करके ग्राहक व्यवहार या बाजार प्रवृत्तियों की भविष्यवाणी करता है। - **जनरेटिव एआई**, दूसरी ओर, मौजूदा डेटा सेट से सीखे गए पैटर्न के आधार पर नई सामग्री या डेटा बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसमें टेक्स्ट (जैसे, चैटबॉट), चित्र, संगीत, या यहां तक कि पूरे लेखों का निर्माण शामिल है। जनरेटिव एआई अक्सर रचनात्मक अनुप्रयोगों के लिए उपयोग किया जाता है न कि पूर्वानुमानित कार्यों के लिए। इस भेद को समझना उन कंपनियों के लिए महत्वपूर्ण है जो एआई समाधानों को प्रभावी ढंग से लागू करना चाहती हैं। जबकि जनरेटिव एआई रचनात्मकता और सामग्री निर्माण को बढ़ा सकता है, पूर्वानुमानित एआई सीआरएम में रणनीतिक निर्णय लेने के लिए आवश्यक है।

अमेज़न की सिफारिश इंजन इसके ई-कॉमर्स सफलता में एक महत्वपूर्ण कारक है, जो कुल बिक्री का लगभग 35% है। यह उन्नत प्रणाली पूर्वानुमानित एआई का उपयोग करके व्यापक डेटा को स्कैन करती है ताकि व्यक्तिगत उत्पाद सुझाव प्रदान किए जा सकें, खरीदारी के अनुभव को बढ़ाया जा सके, और रूपांतरण दरों में सुधार किया जा सके। यह इंजन मुख्य रूप से आइटम-से-आइटम सहयोगात्मक फ़िल्टरिंग का उपयोग करता है। यह विधि उपयोगकर्ता डेटा का विश्लेषण करती है, जैसे ब्राउज़िंग इतिहास, पिछले खरीदारी, और उत्पाद रेटिंग, ताकि वास्तविक समय में सिफारिशें उत्पन्न की जा सकें। यह केवल उपयोगकर्ता समानताओं पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय उत्पाद संबंधों पर विचार करता है। उदाहरण के लिए, यदि एक ग्राहक एक बागवानी पुस्तक खरीदता है, तो प्रणाली संबंधित बागवानी उपकरण या अन्य पुस्तकों की सिफारिश कर सकती है जो आमतौर पर इसके साथ खरीदी जाती हैं। अमेज़न इस इंजन को A/B परीक्षण और डेटा विश्लेषण के माध्यम से लगातार परिष्कृत करता है, जिससे उन्हें उपयोगकर्ता सहभागिता मैट्रिक्स जैसे क्लिक-थ्रू दरों और रूपांतरणों के आधार पर अपने एल्गोरिदम को सुधारने की अनुमति मिलती है। नतीजतन, सिफारिश इंजन उत्पाद खोज को सरल बनाकर ग्राहक संतोष को बढ़ाता है और बिक्री में महत्वपूर्ण वृद्धि करता है।

सीआरएम सिस्टम में पूर्वानुमानित एआई का एकीकरण कई महत्वपूर्ण व्यावसायिक चुनौतियों का समाधान करता है: - **बढ़ी हुई ग्राहक अंतर्दृष्टि**: पूर्वानुमानित एआई कंपनियों को व्यापक ग्राहक डेटा का विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है ताकि प्राथमिकताओं और व्यवहारों की गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सके। संगठनों को यह समझकर अपने विपणन और बिक्री प्रयासों को अधिक प्रभावी ढंग से अनुकूलित करने में मदद मिलती है कि ग्राहक निर्णयों को क्या प्रेरित करता है और व्यक्तिगत अनुभव बनाते हैं। - **सुधारित बिक्री पूर्वानुमान**: सटीक बिक्री पूर्वानुमान व्यावसायिक सफलता के लिए महत्वपूर्ण है। पूर्वानुमानित विश्लेषण ऐतिहासिक बिक्री डेटा का विश्लेषण करके और वर्तमान बाजार प्रवृत्तियों के साथ मिलाकर पूर्वानुमान की सटीकता को बढ़ाता है, जिससे बिक्री टीमों को संसाधनों को प्रभावी ढंग से आवंटित करने और संभावित लीड पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है। - **सक्रिय ग्राहक संरक्षण**: ग्राहक चर्न कई संगठनों के लिए एक महत्वपूर्ण चिंता है। पूर्वानुमानित एआई ग्राहक की संलग्नता स्तर और खरीद इतिहास का विश्लेषण करके छोड़ने के जोखिम वाले ग्राहकों की पहचान कर सकता है। इन संकेतों का जल्दी पता लगाकर, लक्षित संरक्षण रणनीतियाँ—जैसे व्यक्तिगत ऑफ़र या सक्रिय संपर्क—को लागू किया जा सकता है ताकि मूल्यवान ग्राहकों के साथ संलग्नता बनाए रखी जा सके। - **अनुकूलित विपणन अभियान**: पूर्वानुमानित विश्लेषण के साथ, विशिष्ट ग्राहक खंडों को लक्षित करने वाले प्रभावी विपणन अभियान विकसित किए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि पूर्वानुमानित मॉडल यह संकेत करते हैं कि एक विशेष जनसांख्यिकीय समूह एक विशिष्ट उत्पाद प्रस्ताव पर सकारात्मक प्रतिक्रिया देगा, तो विपणन टीमें अपने अभियानों को तदनुसार अनुकूलित कर सकती हैं। - **सरल लीड स्कोरिंग**: सीआरएम सिस्टम में, लीड स्कोरिंग संभावित ग्राहकों को उनके रूपांतरण की संभावना के आधार पर प्राथमिकता देने में मदद करती है। पूर्वानुमानित विश्लेषण पिछले इंटरैक्शन और जनसांख्यिकीय जानकारी का विश्लेषण करके लीड स्कोरिंग को बढ़ाता है। उच्च रूपांतरण संभावनाओं वाले लीड पर ध्यान केंद्रित करके, बिक्री टीमें दक्षता और समग्र रूपांतरण दरों में सुधार कर सकती हैं।

Vtiger CRM प्लेटफ़ॉर्म में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का एकीकरण Calculus AI फ़ीचर के माध्यम से कंपनियों के अपने ग्राहकों के साथ बातचीत करने के तरीके को बदलने वाला एक समग्र समाधान प्रदान करता है। Calculus AI पूर्वानुमानित एआई का उपयोग करके निर्णय लेने और ग्राहक इंटरैक्शन को विभिन्न क्षमताओं के माध्यम से बढ़ाता है: - **संपर्क करने का सबसे अच्छा समय**: लीड और ग्राहकों के साथ प्रभावी संलग्नता के लिए समय महत्वपूर्ण है। 'संपर्क करने का सबसे अच्छा समय' फ़ीचर एआई का उपयोग करके पिछले संचार पैटर्न का विश्लेषण करके बातचीत के लिए आदर्श क्षणों की सिफारिश करता है। इस आदर्श समय पर संपर्क करना संलग्नता दरों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है। - **डील स्कोरिंग**: कई डील का प्रबंधन करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, विशेष रूप से जब एक साथ ग्राहकों के साथ संवाद कर रहे हों। डील स्कोरिंग फ़ीचर प्रत्येक डील को बंद करने की संभावना का आकलन करता है, विभिन्न कारकों के आधार पर एक स्कोर सौंपता है, जिसमें बातचीत की गुणवत्ता और ग्राहक व्यवहार शामिल हैं। यह आपको रणनीतिक रूप से प्रयासों को प्राथमिकता देने की अनुमति देता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि उच्च-पोटेंशियल अवसरों पर ध्यान केंद्रित किया जाए ताकि रूपांतरण को अधिकतम किया जा सके। - **अगली सबसे अच्छी कार्रवाई**: अगली सबसे अच्छी कार्रवाई फ़ीचर बिक्री प्रक्रिया को अनुकूलित करने और आपकी टीम को सफलता की ओर मार्गदर्शन करने के लिए बुद्धिमान सिफारिशें प्रदान करता है। जब एक बिक्री प्रतिनिधि संभावित ग्राहक के साथ अगले कदमों के बारे में अनिश्चित होता है, तो यह फ़ीचर पिछले इंटरैक्शन के अनुसार कार्यों का सुझाव देता है, जैसे कि फॉलो-अप ईमेल भेजना, डेमो शेड्यूल करना, या अतिरिक्त जानकारी प्रदान करना, जिससे बिक्री चक्र में गति बनाए रखने में मदद मिलती है। इन सुविधाओं के साथ, संगठन प्रभावी ढंग से पूर्वानुमानित विश्लेषण का लाभ उठा सकते हैं, प्रतिस्पर्धात्मक परिदृश्य में विकास को बढ़ावा देते हुए मजबूत ग्राहक संबंधों को बढ़ावा दे सकते हैं।

पूर्वानुमानित एआई कंपनियों के ग्राहक संबंध प्रबंधन के दृष्टिकोण को बदल रहा है, मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करके जो रणनीतिक निर्णय लेने को सूचित करती है। ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करने और भविष्य के व्यवहार की भविष्यवाणी करने की इसकी क्षमता संगठनों को इंटरैक्शन को व्यक्तिगत बनाने, विपणन प्रयासों को अनुकूलित करने, बिक्री पूर्वानुमान की सटीकता को बढ़ाने और ग्राहक संरक्षण चुनौतियों का सक्रिय रूप से समाधान करने की अनुमति देती है।