जब सेल्स रिप्रेजेंटेटिव हर इनबाउंड लीड को एक जैसा नहीं समझते, तो पाइपलाइन को मैनेज करना आसान हो जाता है। एक उदाहरण लेते हैं: एक B2B SaaS टीम स्पीड-टू-लीड (लीड मिलने के बाद संपर्क करने में लगने वाला समय) को 2 घंटे से घटाकर 15 मिनट कर देती है और लीड की ज़रूरत और इरादे के आधार पर फ़ॉलो-अप का क्रम तय करती है। इसका नतीजा ज़्यादा सफल डील्स (रेवेन्यू) के तौर पर मिलता है, लेकिन इसके पीछे का तरीका बहुत आसान है। उन्होंने एक साझा सिस्टम बनाया। एक स्कोरिंग मॉडल जो प्राथमिकता के आधार पर कतार (priority queue) बनाता है, स्टेज के नियम जो बेकार लीड्स को आगे बढ़ने से रोकते हैं, और डैशबोर्ड जो दिखाते हैं कि डील्स कहाँ अटकी हुई हैं।
नीचे दिए गए फ़्लो का इस्तेमाल करके उस चीज़ (आर्टिफैक्ट) की कल्पना करें जिसे आप इस कोर्स के दौरान बनाएंगे और समझें कि इसमें AI कहाँ काम आता है।
इसका आउटपुट अपने आप में कोई AI मॉडल नहीं है। यह एक पाइपलाइन ऑपरेटिंग सिस्टम है जिसे आप अपने CRM में देख और बेहतर बना सकते हैं। इसके तीन हिस्से हैं।
खतरा टीमें स्कोरिंग तो जोड़ती हैं लेकिन स्टेज के नियमों को छोड़ देती हैं, जिससे स्कोर बेकार (शोर) हो जाता है क्योंकि हर स्टेज में अलग-अलग क्वालिटी वाली डील्स होती हैं।
AI तब मदद करता है जब यह डेटा पर भरोसा कम किए बिना फ़ैसला लेने में लगने वाले समय को कम करता है। यह तब नुकसान पहुँचाता है जब यह ऐसा भरोसेमंद दिखने वाला आउटपुट देता है जिसे आपका CRM समझा, ऑडिट या उस पर कार्रवाई नहीं कर सकता। इस कोर्स में, आप साफ़ गवर्नेंस सीमाएँ बनाए रखते हुए अनुमान लगाने, प्राथमिकता तय करने और टारगेटेड मैसेजिंग सपोर्ट के लिए AI का इस्तेमाल करेंगे।
इस तुलना में AI के इस्तेमाल के तरीकों (यूज़ केसेस) को वर्गीकृत करें ताकि आप देख सकें कि कौन से आपकी पाइपलाइन के लिए सही हैं और किन पर ज़्यादा कड़े कंट्रोल की ज़रूरत है।