ಲಾಭಗಳು:
- AI ನೊಂದಿಗೆ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಒಂದು-ಪೇಜರ್, ಪ್ರಸ್ತುತಿ ಮತ್ತು ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡಿ ಮುಂತಾದ ಮಾರಾಟದ ವಿಷಯವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಟೋನ್ನೊಂದಿಗೆ AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
ತ್ರೈಮಾಸಿಕ ಅಂತ್ಯದ ಸಮೀಪಿಸುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಮಾರಾಟದ ನಾಯಕನ ಪ್ರಶ್ನೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ: "ನಾವು ಈ ತ್ರೈಮಾಸಿಕವನ್ನು ಮುಚ್ಚಬಹುದೇ?" ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರವು ಭಾವನೆಯಲ್ಲ, ಅದು ನಿಮ್ಮ ಪೈಪ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಮರೆಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಕಚ್ಚಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಡೇಟಾವು ಡೀಲ್ಗಳು, ಹಂತಗಳು, ಮೊತ್ತಗಳು ಮತ್ತು ದಿನಾಂಕಗಳ ಸಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಲುಗಳೊಂದಿಗೆ ಗೊಂದಲಮಯ ಕೋಷ್ಟಕವಾಗಿದೆ; ಒಳಗಿನ ಕಥೆಯನ್ನು ನೋಡಲು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಈ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಓದಬಹುದು ಮತ್ತು ಹಂತ ವಿತರಣೆ, ಅಡೆತಡೆಗಳು, ಗೆಲುವಿನ ದರ ಪ್ರವೃತ್ತಿ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು. ಅದೇ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಒಂದು-ಪೇಜರ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರಸ್ತುತಿ ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ಅಥವಾ ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ಗೆದ್ದದ್ದನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡಿ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಘಟಕದ ಮುಖ್ಯ ಸಂದೇಶ ಹೀಗಿದೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಯಾವುದೇ ಸಂಖ್ಯೆ ಅಥವಾ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಕುರುಡಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಬೇಡಿ. ಮಾದರಿಯು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ, ನೀವು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೀರಿ.
ಪೈಪ್ಲೈನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಡೇಟಾದಿಂದ ಒಳನೋಟಕ್ಕೆ
ಪೈಪ್ಲೈನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು "ಈ ಕೆಲಸ ಎಷ್ಟು ಆರೋಗ್ಯಕರವಾಗಿದೆ" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ "ಎಷ್ಟು ಕೆಲಸವಿದೆ?" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ನೋಡಬೇಕಾದ ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು:
ಮೆಟ್ರಿಕ್
ಅದು ಏನು ಹೇಳುತ್ತದೆ
ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಚಿಹ್ನೆ
ಹಂತದ ವಿತರಣೆ
ಡೀಲ್ಗಳನ್ನು ಯಾವ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ?
ಹೆಚ್ಚಿನ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಗಳು = ಕಳಪೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ
ಅಂಟಿಕೊಂಡಿರುವ ಡೀಲ್ಗಳು
ಬಹಳ ಸಮಯದಿಂದ ಮುನ್ನಡೆಯದೇ ಇರುವ ಅವಕಾಶಗಳು
ಒಂದೇ ಹಂತದಲ್ಲಿ 60+ ದಿನಗಳು
ಗೆಲುವಿನ ದರ
ಗೆಲುವುಗಳು / ಒಟ್ಟು ಮುಚ್ಚಲಾಗಿದೆ
ಡೌನ್ಟ್ರೆಂಡ್ = ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಸ್ಯೆ
ಮುಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆ
ಹಂತದ ಮೂಲಕ ತೂಕದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ
ಅತಿಯಾದ ಆಶಾವಾದಿ ತೂಕ
ಸರಾಸರಿ ಒಪ್ಪಂದದ ಗಾತ್ರ
ಅವಕಾಶದ ಗಾತ್ರದ ಪ್ರವೃತ್ತಿ
ಕುಗ್ಗುವಿಕೆ = ತಪ್ಪಾದ ವಿಭಾಗ
ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್: ಪೈಪ್ಲೈನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ನೀವು ಮಾರಾಟ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಾಗಿದ್ದೀರಿ. ಕೆಳಗಿನ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ. ಡೇಟಾ: ಪ್ರತಿ ಸಾಲು ಒಂದು ಅವಕಾಶ; ಕಾಲಮ್ಗಳು: ಒಪ್ಪಂದದ ಹೆಸರು, ಹಂತ, ಮೊತ್ತ, ಹಂತದ ಪ್ರವೇಶ ದಿನಾಂಕ, ಮುಕ್ತಾಯದ ಅಂದಾಜು. ಔಟ್ಪುಟ್:1. ಹಂತದ ವಿತರಣೆ (ಅವಕಾಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತ)2. ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾದ ಅವಕಾಶಗಳು ({{day}} ದಿನಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕಾಲ ಒಂದೇ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುವವು)3. ಗೆಲುವಿನ ದರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ (ಮುಚ್ಚಿದ ವ್ಯವಹಾರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ)4. ಅಪಾಯದ ಸಾರಾಂಶ: ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಬೆದರಿಸುವ 3 ಅವಕಾಶಗಳು ಮತ್ತು ಏಕೆ ನಿಯಮ: ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿ. ನೀವು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವ ಪ್ರತಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ನ ಸೂತ್ರವನ್ನು ನನಗೆ ತೋರಿಸಿ ಇದರಿಂದ ನಾನು ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು. ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು; ಅದು ಕಾಣೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, "ಡೇಟಾ ಮಿಸ್ಸಿಂಗ್" ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ. ಡೇಟಾ:{{pipeline_verisi}}
ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಪರಿಶೀಲನೆ
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನಿಮಗೆ "ಈ ತ್ರೈಮಾಸಿಕವು 2.4 ಮಿಲಿಯನ್ TL ನೊಂದಿಗೆ ಮುಚ್ಚುತ್ತದೆ" ಎಂದು ಹೇಳಬಹುದು. ಈ ವಾಕ್ಯವು ನಿಖರವಾಗಿ ಧ್ವನಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಊಹೆಗಳಿವೆ: ಯಾವ ಮುಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ? ಯಾವ ಡೀಲ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ? ಮಾದರಿಯು ಸೇರ್ಪಡೆ ದೋಷವನ್ನು ಮಾಡಿದೆಯೇ? ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅದರ ಊಹೆಗಳು ಮತ್ತು ಸೂತ್ರಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕೇಳುವುದು. ನಂತರ ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೂರು ಡೀಲ್ಗಳ ತೂಕದ ಮೊತ್ತವನ್ನು ನೀವೇ ಸೇರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಮಾದರಿಯ ಫಲಿತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ. ಮಾದರಿಗಳು ಅಂಕಗಣಿತದಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬಹು-ಸಾಲು ಕೋಷ್ಟಕಗಳಲ್ಲಿ.
ಮೇಲಿನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಸಮರ್ಥಿಸಿ:- ನೀವು ಬಳಸಿದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮುಚ್ಚುವುದು (ಹಂತದ ಮೂಲಕ)- ನೀವು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಮತ್ತು ಹೊರತುಪಡಿಸಿದ ಡೀಲ್ಗಳು + ಏಕೆ- ನಿಮ್ಮ ತೂಕದ ಒಟ್ಟು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಸ್ಥಗಿತ (ಡೀಲ್ ಡೀಲ್) ನಾನು ಫಲಿತಾಂಶದ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಆದರೆ ನೀವು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ತಲುಪಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಗಮನ: AI ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಅಂಕಿ ಅಂಶವು ಒಂದು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವಾಗಿದೆ, ವಾಸ್ತವವಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಊಹೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಯು ತಪ್ಪಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ತೂಕವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಸಾಲುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಸೇರಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಎರಡು ಬಾರಿ ಎಣಿಸಬಹುದು. ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಮೊದಲು ಊಹೆಗಳನ್ನು ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಿ. ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ತಪ್ಪಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಯೋಜನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಮಾರಾಟ ವಿಷಯ ಉತ್ಪಾದನೆ: ಒಳಹರಿವಿನ ಉತ್ತಮ ಸೆಟ್
ಒಂದು-ಪೇಜರ್, ಡೆಕ್ ಅಥವಾ ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡಿಯಾಗಿ AI ಯ ಗುಣಮಟ್ಟವು ನೀವು ನೀಡುವ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ ವಿಷಯದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತತೆಯು ಈ ಐದು ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ: ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವ (ಯಾರಿಗೆ), ಸಮಸ್ಯೆ (ನಾವು ಯಾವ ನೋವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ), ಮೌಲ್ಯದ ಪ್ರತಿಪಾದನೆ (ನಾವೇಕೆ), ವಿಭಿನ್ನತೆಗಳು (ನಾವು ಸ್ಪರ್ಧೆಯಿಂದ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನರಾಗಿದ್ದೇವೆ), ಮತ್ತು ಬ್ರಾಂಡ್ ಟೋನ್ (ನಾವು ಹೇಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತೇವೆ). ಈ ಐದು ಕಾಣೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಮಾದರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಕ್ಲೀಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಂತರವನ್ನು ತುಂಬುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಎಲ್ಲರಂತೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ.
ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಒಂದು-ಪೇಜರ್ ಉತ್ಪಾದನೆ
- ಇನ್ಪುಟ್ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವ, ಸಮಸ್ಯೆ, ಮೌಲ್ಯ ಪ್ರತಿಪಾದನೆ, ವ್ಯತ್ಯಾಸಕಾರರು, ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಟೋನ್.
- ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ತಿಳಿಸಿ. ಒನ್-ಪೇಜರ್, ಡೆಕ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್, ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡಿ? ಸ್ವರೂಪವು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ.
- ಮಾದರಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ. ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತತೆಯನ್ನು ನೀಡಿ.
- ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ನೈಜ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಪ್ರತಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ (ROI, ಅವಧಿ, ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂಖ್ಯೆ) ದೃಢೀಕರಿಸಿ.
- ಅದನ್ನು ಬ್ರಾಂಡ್ ಟೋನ್ಗೆ ಹೊಂದಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಧ್ವನಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗೆ ಮಾದರಿಯ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಎಳೆಯಿರಿ.
- ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ. ಪ್ರಕಟಿಸುವ ಮೊದಲು ಮಾನವನು ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾನೆ.
ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್: ಒಂದು-ಪೇಜರ್
ಒಂದು-ಪೇಜರ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ. ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು:- ವ್ಯಕ್ತಿ: {{target_persona}}- ನಾವು ಪರಿಹರಿಸಿದ ಸಮಸ್ಯೆ: {{problem}}- ಮೌಲ್ಯದ ಪ್ರತಿಪಾದನೆ: {{value_recommendation}}- ವ್ಯತ್ಯಾಸಕಾರರು: {{differentiators}}- ಬ್ರಾಂಡ್ ಟೋನ್: {{brand_tone}}ರಚನೆ (2) ಸಮಸ್ಯೆಯ ಹೇಳಿಕೆ (2) ಸ್ಟ್ರೈಕಿಂಗ್ ಹೇಳಿಕೆ (3) ನಮ್ಮ ಹೇಳಿಕೆ (3) ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿ ವಸ್ತುಗಳು, (5) ಸಾಮಾಜಿಕ ಪುರಾವೆ ಸ್ಥಳ, (6) ಏಕ ನಿವ್ವಳ CTA. ನಿಯಮ: ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಅಥವಾ ಗ್ರಾಹಕರ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಬೇಡಿ. ಸಂಖ್ಯೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವಲ್ಲಿ "[ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮೆಟ್ರಿಕ್]" ಪ್ಲೇಸ್ಹೋಲ್ಡರ್ ಅನ್ನು ಇರಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಟೋನ್ಗೆ ನಿಜವಾಗಿರಿ.
ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್: ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡಿ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್
ಕೆಳಗಿನ ಗ್ರಾಹಕರ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡಿ ಅಸ್ಥಿಪಂಜರವನ್ನು ರಚಿಸಿ:- ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರೊಫೈಲ್: {{ಗ್ರಾಹಕ}}- ಆರಂಭಿಕ ಸಮಸ್ಯೆ: {{ಸಮಸ್ಯೆ}}- ಅಳವಡಿಸಲಾದ ಪರಿಹಾರ: {{ಪರಿಹಾರ}}- ಫಲಿತಾಂಶಗಳು: {{ಫಲಿತಾಂಶಗಳು}}ರಚನೆ: ಸವಾಲು -> ಪರಿಹಾರ -> ತೀರ್ಮಾನ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು "[ಮೂಲ/ಪರಿಶೀಲನೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ]" ಟ್ಯಾಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಗುರುತಿಸಿ. ಗ್ರಾಹಕರು ಖಚಿತವಾದಂತೆ ಅನುಮೋದಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಯಾವುದೇ ಹಕ್ಕು ಬರೆಯಬೇಡಿ.
ದುರ್ಬಲ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ / ಬಲವಾದ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ
ದುರ್ಬಲ: "ನಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕಾಗಿ ಒಂದು-ಪೇಜರ್ ಬರೆಯಿರಿ." ಫಲಿತಾಂಶ: ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ, ಕ್ಲೀಷೆಗಳಿಂದ ತುಂಬಿರುವ, ಅದನ್ನು ಯಾರಿಗೆ ತಿಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ, ರಚಿಸಲಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲರಂತೆಯೇ ಕಾಣುತ್ತದೆ.
GÜÇLÜ:"ವ್ಯಕ್ತಿ: 500 ಜನರಿರುವ ಉತ್ಪಾದನಾ ಕಂಪನಿಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕ. ಸಮಸ್ಯೆ: ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಶಿಫ್ಟ್ ಯೋಜನೆಯು ವಾರಕ್ಕೆ 6 ಗಂಟೆಗಳ ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತದೆ. ಮೌಲ್ಯದ ಪ್ರತಿಪಾದನೆ: ನಾವು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ದೋಷದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯೇಟರ್: ಸ್ಥಳೀಯ ಶಾಸನಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ, 2 ವಾರಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಾರಂಭ ಮಾಡುವುದು. ಟೋನ್: ಸರಳ, ನಂಬಲರ್ಹ ಸ್ಥಳವಾಗಿದೆ. ಅಪ್." ಫಲಿತಾಂಶ: ಗುರಿಯಲ್ಲಿರುವ, ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ, ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕರಡು.
ಮಿನಿ ಕೇಸ್: ಆಶಾವಾದಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು
ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ತಂಡದಲ್ಲಿ, ಮಾರಾಟ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಮಾದರಿಯು ತ್ರೈಮಾಸಿಕಕ್ಕೆ ಪ್ರಕಾಶಮಾನವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಘಟಕದಲ್ಲಿನ ನಿಯಮವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ, ಮಾಡೆಲ್ನಿಂದ ತೂಕದ ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತದ ಡೀಲ್-ಡೀಲ್ ಸ್ಥಗಿತವನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ವಿನಂತಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಪ್ರತಿಲಿಪಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದಾಗ, ಅವರು ಎರಡು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ: ಮಾದರಿಯು ಅರವತ್ತು ದಿನಗಳವರೆಗೆ "ಒಪ್ಪಂದ" ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸಿಲುಕಿರುವ ಪ್ರಮುಖ ಒಪ್ಪಂದದ 90 ಪ್ರತಿಶತ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಎಣಿಕೆ ಮಾಡಿದೆ, ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಆ ಒಪ್ಪಂದವು ಅಪಾಯದಲ್ಲಿದೆ; ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಒಂದೇ ಗ್ರಾಹಕನಿಗೆ ಎರಡು ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಎರಡು ಬಾರಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಮೊದಲ ಅಂಕಿ ಅಂಶಕ್ಕಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕೆಳಗಿದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಈ ನೈಜ ವ್ಯಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಹಿರಿಯ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಹೋಗುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅನಗತ್ಯ ನೇಮಕಾತಿ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮುಂದೂಡುತ್ತಾರೆ. ಮಾದರಿ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿರಲಿಲ್ಲ; ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾಗಿತ್ತು.
ಸಲಹೆ: ವಿಷಯ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ, ಅಂಕಿಗಳನ್ನು "ರಚಿಸುವಂತೆ" ಮಾದರಿಯನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಕೇಳಬೇಡಿ, ಬದಲಿಗೆ ಪ್ಲೇಸ್ಹೋಲ್ಡರ್ ಅನ್ನು ಬಿಡಲು. "[ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮೆಟ್ರಿಕ್]" ಟ್ಯಾಗ್ಗಳು ಸುರಕ್ಷಿತ ಸ್ಥಳಗಳು ನಂತರ ನೈಜ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ತುಂಬಲು ಕಾಯುತ್ತಿವೆ, ಇದು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ತಲುಪದಂತೆ ತಯಾರಿಸಿದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಅಂಕಿಅಂಶವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸದೆ ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಊಹೆಗಳು ಮತ್ತು ಸೂತ್ರವನ್ನು ನೋಡದೆ ಯಾವುದೇ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸಬೇಡಿ.
- ಮಾದರಿಯ ಅಂಕಗಣಿತವನ್ನು ನಂಬುವುದು. ಬಹು-ಸಾಲು ಕೋಷ್ಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ದೋಷಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ; ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
- ದುರ್ಬಲ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತತೆಯೊಂದಿಗೆ ವಿಷಯವನ್ನು ವಿನಂತಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಯಾವುದೇ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನತೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಔಟ್ಪುಟ್ ಕ್ಲೀಷೆ ಆಗಿರುತ್ತದೆ.
- ತಯಾರಿಸಿದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುವುದು. ROI ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆಯೇ ಒಂದು-ಪೇಜರ್ನಲ್ಲಿ ಮಾಡೆಲ್ ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ನಂಬಿಕೆಗೆ ಹಾನಿಯಾಗುತ್ತದೆ.
- ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುವುದು. ಯಾವುದೇ ಮಾರಾಟದ ವಿಷಯವು ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಯಿಲ್ಲದೆ ಲೈವ್ ಆಗಬಾರದು.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
- ಪೈಪ್ಲೈನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು "ಎಷ್ಟು ಕೆಲಸವಿದೆ" ಎನ್ನುವುದಕ್ಕಿಂತ "ಈ ಕೆಲಸ ಎಷ್ಟು ಆರೋಗ್ಯಕರವಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಕೇಳುತ್ತದೆ; ಹಂತದ ವಿತರಣೆ, ಅಡಚಣೆ ಮತ್ತು ಗೆಲುವಿನ ದರವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
- ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಒಂದು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವಾಗಿದೆ, ವಾಸ್ತವವಲ್ಲ; ಅದರ ಊಹೆಗಳು ಮತ್ತು ಸೂತ್ರಕ್ಕಾಗಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕೇಳಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
- ಉತ್ತಮ ವಿಷಯ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಐದು ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ: ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವ, ಸಮಸ್ಯೆ, ಮೌಲ್ಯ ಪ್ರತಿಪಾದನೆ, ವ್ಯತ್ಯಾಸಕಾರರು, ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಟೋನ್.
- ಒಂದು-ಪೇಜರ್, ಡೆಕ್ ಮತ್ತು ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಡಿ; ಪ್ಲೇಸ್ಹೋಲ್ಡರ್ ಅನ್ನು ಬಿಡಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನೈಜ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಭರ್ತಿ ಮಾಡಿ.
- ಅದನ್ನು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಟೋನ್ಗೆ ಹೊಂದಿಸಿ ಮತ್ತು ಲೈವ್ಗೆ ಹೋಗುವ ಮೊದಲು ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮರೆಯದಿರಿ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಡೇಟಾದಿಂದ (ಅನಾಮಧೇಯ) 10-15 ಸಾಲುಗಳ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು "ಪೈಪ್ಲೈನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ" ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ. ಫಾರ್ಮುಲಾ ಸ್ಥಗಿತವನ್ನು ವಿನಂತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿ ನೀಡಿದ ಗೆಲುವಿನ ದರ ಮತ್ತು ತೂಕದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ; ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ತಪ್ಪು ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನಾರ್ಹ ಊಹೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ. ನಂತರ ನಿಜವಾದ ಗ್ರಾಹಕರ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಬಲವಾದ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ "ಒನ್-ಪೇಜರ್" ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ. ಔಟ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಪ್ಲೇಸ್ಹೋಲ್ಡರ್ ಅನ್ನು ನೈಜ, ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಭರ್ತಿ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಟೋನ್ಗೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಹೊಂದಿಸಿ. ಅಂತಿಮ ಆವೃತ್ತಿಯು ಗುಣಮಟ್ಟದ್ದಾಗಿರಬೇಕು, ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗೆ ತೋರಿಸಿದಾಗ ಅವರು "ಇದು ನಮ್ಮ ಧ್ವನಿ" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಿದ್ದರು.
ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ
1. ಮಾರಾಟದಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಯಾವ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಅಂತಿಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಮಾನವ ಮಾರಾಟಗಾರನ ಬಳಿಯೇ ಇರಬೇಕು?
- A) ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ತಿಳಿಸಲಾದ ಬೆಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಬದ್ಧತೆಗಳ ನಿಖರತೆ ✔
- ಬಿ) ಇಮೇಲ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ನ ಮೊದಲ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದು
- ಸಿ) ಸಭೆಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಐಟಂಗಳಾಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವುದು
- ಡಿ) ವಿಷಯದ ಸಾಲಿಗೆ ಮೂರು ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ
ವಿವರಣೆ: AI ಡ್ರಾಫ್ಟ್ಗಳು, ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬೆಲೆ ಬದ್ಧತೆ, ಒಪ್ಪಂದದ ಸ್ಥಿತಿ, ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಔಪಚಾರಿಕ ಭರವಸೆಯಂತಹ ಬಂಧಿಸುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ನೈತಿಕತೆಗೆ ಮಾನವರು ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ. ಈ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲನೆ ಇಲ್ಲದೆ ಸಲ್ಲಿಸಬಾರದು.
2. BANT ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿನ 'A' ಅಕ್ಷರವು ಸೀಸದ ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ಏನನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ?
- ಎ) ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
- B) ಪ್ರಾಧಿಕಾರ (ಖರೀದಿ ಪ್ರಾಧಿಕಾರ) ✔
- ಸಿ) ಖಾತೆ (ಖಾತೆಯ ಗಾತ್ರ)
- ಡಿ) ದತ್ತು
ವಿವರಣೆ: ಟೇಪ್; ಇದು ಬಜೆಟ್ (ಬಜೆಟ್), ಪ್ರಾಧಿಕಾರ (ಅಧಿಕಾರ), ಅಗತ್ಯ (ಅಗತ್ಯ) ಮತ್ತು ಟೈಮ್ಲೈನ್ (ಟೈಮ್ಲೈನ್) ಪದಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. 'A' ಎನ್ನುವುದು ಖರೀದಿ ನಿರ್ಧಾರದಲ್ಲಿ ಅಧಿಕಾರ (ಅಧಿಕಾರ) ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
3. AI- ರಚಿತವಾದ ಕೋಲ್ಡ್ ಇಮೇಲ್ ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಫೋಲ್ಡರ್ನಲ್ಲಿ ಏಕೆ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದಿಲ್ಲ?
- ಎ) ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ತುಂಬಾ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ
- ಬಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಪ್ರಶ್ನಾರ್ಥಕ ಚಿಹ್ನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ
- ಸಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ವೈಯಕ್ತಿಕವಲ್ಲದ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಖರೀದಿದಾರರಿಗೆ ಅಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ ✔
- ಡಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರ ಹೆಸರಿನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ
ವಿವರಣೆ: ವೈಯಕ್ತಿಕವಲ್ಲದ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರಿಗೆ ಅಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿರುವ ಬೃಹತ್ ಇ-ಮೇಲ್ಗಳು ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯದ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕೋಲ್ಡ್ ಇಮೇಲ್ ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಪ್ರಚೋದಕ ಈವೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯದ ಪ್ರತಿಪಾದನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
4. ಕ್ಲೈಂಟ್ಗಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಯನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವಾಗ, AI ನಿಂದ '300% ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಹೆಚ್ಚಳವು ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ' ಎಂಬ ಪದಗುಚ್ಛವನ್ನು ನೀವು ನೋಡಿದ್ದೀರಿ. ಅತ್ಯಂತ ಸರಿಯಾದ ನಡವಳಿಕೆ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಅದು ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಅದನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಬಿಡಿ
- ಬಿ) ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ ಮತ್ತು 500% ಬರೆಯಿರಿ
- ಸಿ) ಅದನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಫಾಂಟ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಯ ಮೇಲ್ಭಾಗಕ್ಕೆ ಸರಿಸಿ
- ಡಿ) ಕ್ಲೈಮ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ, ವಾಸ್ತವಿಕ ಮತ್ತು ಮೂಲದ ಹೇಳಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ✔
ವಿವರಣೆ: ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗದ, ಉತ್ಪ್ರೇಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಖಾತರಿಪಡಿಸಿದ ಕ್ಲೈಮ್ಗಳು ಅನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ. ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಕಾಂಕ್ರೀಟ್, ಮೂಲ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕು ಅಥವಾ ಬದಲಾಯಿಸಬೇಕು.
5. ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಾಗ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ?
- ಎ) ಪ್ರತಿ ಅನುಸರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಸ ಮೌಲ್ಯ, ಒಳನೋಟ ಅಥವಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ✔
- ಬಿ) ಪ್ರತಿ ಸಂದೇಶದಲ್ಲಿ ಅದೇ 'ಜಸ್ಟ್ ಚೆಕಿಂಗ್' ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದು
- ಸಿ) ದಿನಕ್ಕೆ ಎರಡು ಬಾರಿ ಒಂದೇ ಇಮೇಲ್ ಕಳುಹಿಸುವುದು
- ಡಿ) ಮೊದಲ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸದಿದ್ದರೆ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಸರಣಿಯನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಉತ್ತಮ ಫಾಲೋ-ಅಪ್ ಥ್ರೆಡ್ ಪ್ರತಿ ಸಂದೇಶದೊಂದಿಗೆ ಹೊಸ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು (ವಿಷಯ, ಉದಾಹರಣೆ, ಒಳನೋಟ) ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೇವಲ 'ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಿದೆ' ಎಂದು ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ. ಪ್ರತಿ ಟಚ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಖರೀದಿದಾರರಿಗೆ ಒಂದು ಕಾರಣವನ್ನು ನೀಡಬೇಕು.
6. ಗ್ರಾಹಕರೊಬ್ಬರು 'ನಿಮ್ಮ ಬೆಲೆ ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ' ಎಂದು ಆಕ್ಷೇಪ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದರು. ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ AI-ಚಾಲಿತ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?
- ಎ) ತಕ್ಷಣವೇ ರಿಯಾಯಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುವುದು
- ಬಿ) ಆಕ್ಷೇಪಣೆಯ ಮೂಲವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ROI ✔ ಪ್ರಕಾರ ಅದನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸಿ
- ಸಿ) ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ವಾದ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅವನು ತಪ್ಪು ಎಂದು ಹೇಳುವುದು
- ಡಿ) ವಿಷಯವನ್ನು ಮುಚ್ಚಿ ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕೆ ತೆರಳಿ
ವಿವರಣೆ: ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಆಕ್ಷೇಪಣೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಮೊದಲು ಆಕ್ಷೇಪಣೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು (ಅದು ಬೆಲೆ ಅಥವಾ ಮೌಲ್ಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯಾಗಿರಬಹುದು) ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದನ್ನು ROI/ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ರೂಪಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ರಿಯಾಯಿತಿಯನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ನೀಡುವುದರಿಂದ ಮೌಲ್ಯವು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
7. ನೀವು AI ಗೆ ಮಾರಾಟದ ಕರೆಯ ಪ್ರತಿಲಿಪಿಯನ್ನು ನೀಡಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು CRM ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದೀರಿ. ಟಿಪ್ಪಣಿಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರದೇಶ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಸಂಭಾಷಣೆಯು ಎಷ್ಟು ನಿಮಿಷಗಳ ಕಾಲ ನಡೆಯಿತು?
- ಬಿ) ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಯಾವ ನಗರದಿಂದ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ
- ಸಿ) ತಿಳಿದಿರುವ ಮಾಲೀಕರು ಮತ್ತು ದಿನಾಂಕದೊಂದಿಗೆ ಮುಂದಿನ ಹಂತವನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಿ ✔
- ಡಿ) ಸಂದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ನಕ್ಕರು?
ವಿವರಣೆ: CRM ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಮೌಲ್ಯವು ನಿವ್ವಳ ಮಾಲೀಕರು ಮತ್ತು ದಿನಾಂಕದೊಂದಿಗೆ 'ಮುಂದಿನ ಹಂತ' ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿದೆ. ಮುಂದಿನ ಹಂತವು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅವಕಾಶವು ಪೈಪ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಸ್ಥಗಿತಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಳೆದುಹೋಗುತ್ತದೆ.
8. AI ಜೊತೆಗೆ ಎದುರಾಳಿಯ ಬ್ಯಾಟಲ್ಕಾರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವಾಗ ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾದ ಪರಿಶೀಲನಾ ಶಿಸ್ತು ಯಾವುದು?
- ಎ) AI ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ನಂಬುವುದು ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಅತ್ಯಂತ ನವೀಕೃತ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪ್ರೇಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಒಬ್ಬರ ಸ್ವಂತ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಲು
- ಸಿ) ಎದುರಾಳಿಯ ಲೋಗೋವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಟೇಬಲ್ಗೆ ಸೇರಿಸುವುದು
- ಡಿ) ಅಪ್-ಟು-ಡೇಟ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು ✔
ವಿವರಣೆ: AI ಹಳತಾದ ಅಥವಾ ಭ್ರಮೆಗೊಂಡ ಬೆಲೆ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಬ್ಯಾಟಲ್ಕಾರ್ಡ್ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ಸ್ಪರ್ಧಿ ಹಕ್ಕು ಮಾರಾಟಕ್ಕೆ ಹೋಗುವ ಮೊದಲು ನವೀಕೃತ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.
9. ನೀವು AI ಅನ್ನು ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು 'ಈ ತ್ರೈಮಾಸಿಕದಲ್ಲಿ 120% ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುವುದು' ಎಂದು ಹೇಳಿದ್ದೀರಿ. ಈ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು?
- ಎ) ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ನೇರವಾಗಿ ವರದಿ ಮಾಡುವುದು
- ಬಿ) ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು 150% ಗೆ ಸುತ್ತಿಕೊಳ್ಳಿ
- ಸಿ) ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದು, ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಮುಚ್ಚುವುದು ಮತ್ತು ನೈಜ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ✔
- ಡಿ) ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು.
ವಿವರಣೆ: AI ಯ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮುನ್ನೋಟಗಳು ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಊಹೆಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ; ಕುರುಡಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಬಾರದು. ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ತರ್ಕ, ಮುಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ನೈಜ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕ್ರಾಸ್ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕು.
10. ಒಂದು-ಪೇಜರ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಾಗ AI ಗೆ ನೀಡಲು ಉತ್ತಮವಾದ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳ ಸೆಟ್ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಟಾರ್ಗೆಟ್ ಪರ್ಸನಾ, ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಸಮಸ್ಯೆ, ಮೌಲ್ಯ ಪ್ರತಿಪಾದನೆ, ಡಿಫರೆನ್ಸಿಯೇಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಟೋನ್ ✔
- ಬಿ) 'ನಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕಾಗಿ ಒಂದು-ಪೇಜರ್ ಬರೆಯಿರಿ' ಎಂದು ಹೇಳಿ
- ಸಿ) ಕಂಪನಿಯ ಸ್ಥಾಪನೆಯ ವರ್ಷ ಮಾತ್ರ
- ಡಿ) ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳ ಬೆಲೆ ಪಟ್ಟಿ
ವಿವರಣೆ: AI ಗುಣಮಟ್ಟದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು, ಉದ್ದೇಶಿತ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವ, ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರ, ಮೌಲ್ಯ ಪ್ರತಿಪಾದನೆ, ವಿಭಿನ್ನತೆಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಟೋನ್ನಂತಹ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನೀಡಬೇಕು. 'ನಮಗೆ ಒಂದು-ಪೇಜರ್ ಬರೆಯಿರಿ' ಎಂಬಂತಹ ಸಂದರ್ಭರಹಿತ ವಿನಂತಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.