വിൽപ്പനയിലും നൈതിക ചട്ടക്കൂടിലും AI-യുടെ ആമുഖം

നേട്ടങ്ങൾ:

• സെയിൽസ് ഫണലിൻ്റെ ഏത് ഘട്ടങ്ങളിലാണ് AI മൂല്യം കൂട്ടുന്നതെന്നും ഏതൊക്കെ തീരുമാനങ്ങൾ മാനുഷികമായി തുടരണമെന്നും വേർതിരിച്ചറിയാനുള്ള കഴിവ്
• അതിശയോക്തിപരവും തെറ്റായ വാഗ്ദാനങ്ങളില്ലാത്തതും പരിശോധിക്കാവുന്നതുമായ വിൽപ്പന ഉള്ളടക്കം നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള തത്വങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റയുടെ സ്വകാര്യതയുടെയും AI ഉപയോഗത്തിലെ സത്യസന്ധതയുടെയും അതിരുകൾ നിർവചിക്കാനുള്ള കഴിവ്

നിങ്ങൾ ഒരു സെയിൽസ് പ്രതിനിധിയുടെ പ്രതിവാര സമയം രേഖപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, മിക്ക ടീമുകളിലും പുറത്തുവരുന്ന ചിത്രം സമാനമാണ്: ഗവേഷണം, ഡാറ്റ എൻട്രി, ഇമെയിൽ ഡ്രാഫ്റ്റ്, മീറ്റിംഗ് കുറിപ്പ്, CRM അപ്‌ഡേറ്റ്... അതിനാൽ യഥാർത്ഥ "വിൽപ്പന" ഭാഗത്തിനായി നീക്കിവച്ചിരിക്കുന്ന സമയം, അതായത് ആളുകളുമായുള്ള വിശ്വാസ ബന്ധം, അതിശയകരമാംവിധം വളരെ കുറവാണ്. ഇവിടെയാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ പ്രസക്തി. AI നിങ്ങൾക്കായി വിൽപ്പന നടത്തുന്നില്ല; ഇത് നിങ്ങളെ വിൽപ്പനയ്‌ക്കായി സജ്ജമാക്കുന്നു, ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികൾ വേഗത്തിലാക്കുന്നു, മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾക്കായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്‌ത വിവരങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ മുന്നിൽ വയ്ക്കുന്നു. ഈ യൂണിറ്റിൽ, സെയിൽസ് ഫണലിൻ്റെ ഏതൊക്കെ ഘട്ടങ്ങളിലാണ് AI യഥാർത്ഥ മൂല്യം ചേർക്കുന്നത്, ഏതൊക്കെ തീരുമാനങ്ങൾ മനുഷ്യരുടെ കൈകളിൽ കർശനമായി തുടരണം, ഇതെല്ലാം ചെയ്യുമ്പോൾ നിങ്ങൾ പാലിക്കേണ്ട ധാർമ്മികവും നിയമപരവുമായ ചട്ടക്കൂട് എന്നിവ ഞങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കും. ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം വ്യക്തമാണ്: "മാജിക് ക്ലോസിംഗ് മെഷീൻ" എന്നല്ല, അച്ചടക്കമുള്ള ഒരു സഹായിയായി AI-യെ സ്ഥാപിക്കുക.

സെയിൽസ് ഫണലിൽ AI മൂല്യം ചേർക്കുന്നത് എവിടെയാണ്?

സെയിൽസ് ഫണലിനെ അതിൻ്റെ ക്ലാസിക് ഘട്ടങ്ങളോടെ നമുക്ക് ചിന്തിക്കാം: പ്രോസ്പെക്റ്റിംഗ്, ഔട്ട്റീച്ച് (ആദ്യ കോൺടാക്റ്റ്), കണ്ടെത്തൽ, ഓഫർ, ക്ലോസിംഗ്, ഫോളോ-അപ്പ്. AI ഓരോ ഘട്ടത്തിലും വ്യത്യസ്‌തമായ പങ്ക് വഹിക്കുന്നു, എന്നാൽ അവയിലൊന്നിലും ഇത് ഏക തീരുമാനമെടുക്കുന്നവനല്ല.

ഫണൽ ഘട്ടം

AI സംഭാവന

മനുഷ്യൻ്റെ പങ്ക്

പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു

കമ്പനി/കോൺടാക്റ്റ് ലിസ്റ്റ് സ്കാനിംഗ്, ICP സിഗ്നലുകൾ സംഗ്രഹിക്കുക

പട്ടിക സാധൂകരിക്കുന്നു, മുൻഗണന നൽകുന്നു

ഔട്ട്റീച്ച്

വ്യക്തിപരമാക്കിയ ഇമെയിൽ ഡ്രാഫ്റ്റ്, സബ്ജക്ട് ലൈൻ വ്യതിയാനങ്ങൾ

ടോൺ, ബന്ധം, ഡെലിവറി തീരുമാനം

കണ്ടെത്തൽ

ചോദ്യ സെറ്റ് തയ്യാറാക്കൽ, മീറ്റിംഗിന് മുമ്പുള്ള ബ്രീഫിംഗ്

യഥാർത്ഥ ആവശ്യം കേൾക്കൽ, സഹാനുഭൂതി, വായന

ഓഫർ

ഡ്രാഫ്റ്റ് ടെക്സ്റ്റ്, മുമ്പത്തെ നിർദ്ദേശങ്ങളിൽ നിന്ന് പാറ്റേണുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു

വില, വ്യാപ്തി, പ്രതിബദ്ധത

അടയ്ക്കുന്നു

എതിർപ്പിൻ്റെ പ്രതികരണ സാഹചര്യങ്ങൾ, സംഗ്രഹ കുറിപ്പുകൾ

ചർച്ച, ഉറപ്പുള്ള വാഗ്ദാനം

ഫോളോ-അപ്പ്

ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്ത സീരീസ് ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ, ഓർമ്മപ്പെടുത്തൽ

സമയബോധം, ബന്ധ മാനേജ്മെൻ്റ്

നിങ്ങൾക്ക് കാണാനാകുന്നതുപോലെ, AI ഏറ്റവും ശക്തമായ സ്ഥലങ്ങൾ ഇവയാണ്; വേഗതയും അളവും തയ്യാറെടുപ്പും ആവശ്യമുള്ള ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികളാണ് അവ. ആളുകൾ ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്ത സ്ഥലങ്ങൾ വിധിയും ബന്ധങ്ങളും പ്രതിബദ്ധതയും ആവശ്യമായ നിമിഷങ്ങളാണ്.

ജനങ്ങൾക്കൊപ്പം നിൽക്കേണ്ട തീരുമാനങ്ങൾ

ചില തീരുമാനങ്ങൾ ഒരിക്കലും പൂർണ്ണമായും യാന്ത്രികമാകരുത്. ഇവ ധാർമ്മികവും വാണിജ്യപരവും നിയമപരവുമായ അപകടസാധ്യതകൾ വഹിക്കുന്നു:

• വില പ്രതിബദ്ധതയും കിഴിവ് അധികാരവും: AI ഒരു ശ്രേണി നിർദ്ദേശിച്ചേക്കാം, എന്നാൽ മനുഷ്യൻ ബൈൻഡിംഗ് വില നൽകുന്നു.
• കരാറും നിയമപരമായ ഭാഷയും: നിർബന്ധിത നിബന്ധനകൾ നിയമപരമായ/മാനുഷിക അംഗീകാരത്തിന് വിധേയമായിരിക്കണം.
• ബൈൻഡിംഗ് വാഗ്ദാനങ്ങൾ: ഡെലിവറി തീയതി, പെർഫോമൻസ് ഗ്യാരണ്ടി, SLA തുടങ്ങിയ വാഗ്ദാനങ്ങൾ മനുഷ്യൻ്റെ നിയന്ത്രണത്തിലായിരിക്കണം.
• സെൻസിറ്റീവ് ചർച്ചാ നിമിഷങ്ങൾ: ഉപഭോക്തൃ നഷ്ടം, പ്രതിസന്ധി ആശയവിനിമയം എന്നിവയുടെ പ്രധാന അപകടസാധ്യത.

മുന്നറിയിപ്പ്: AI- സൃഷ്‌ടിച്ച ഇമെയിലിൽ “ഞങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് 100% ROI ഉറപ്പുനൽകുന്നു” എന്നതുപോലുള്ള ഒരു വാചകം ഉൾക്കൊള്ളുന്നുവെങ്കിൽ, അത് അയയ്ക്കുന്നത് കമ്പനിയെ നിയമപരവും പ്രശസ്തവുമായ അപകടസാധ്യതയിലാക്കുന്നു. ബൈൻഡിംഗ് വാഗ്ദാനങ്ങൾ നൽകുന്ന ഏതൊരു ഔട്ട്‌പുട്ടും അയയ്‌ക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അത് മനുഷ്യൻ അംഗീകരിച്ചിരിക്കണം.

സത്യസന്ധവും പരിശോധിക്കാവുന്നതുമായ ഉള്ളടക്ക മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ

AI ഭാഷാ മോഡലുകൾ ഒഴുക്കുള്ളതും ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്നതുമായ വാചകം നിർമ്മിക്കുന്നു; പ്രശ്നം ഇവിടെയാണ്. ഒഴുക്ക് കൃത്യതയ്ക്ക് യാതൊരു ഉറപ്പുമില്ല. മോഡലിന് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഇല്ലെങ്കിൽപ്പോലും ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്ന കണക്കുകൾ, സാക്ഷ്യപത്രങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ കേസ് പഠനങ്ങൾ "കൺകോക്ട്" ചെയ്യാൻ കഴിയും. വിൽപ്പനയിൽ, ഇത് നേരിട്ട് വിശ്വാസ നഷ്‌ടത്തിലേക്കും നിയമപരമായ പ്രശ്‌നങ്ങളിലേക്കും വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു.

മൂന്ന് അടിസ്ഥാന തത്വങ്ങൾ:

1. തെറ്റായ വാഗ്ദാനങ്ങൾ നൽകൽ: "തികച്ചും", "ഉറപ്പ്", "എക്സ്% വർദ്ധനവ് ഉറപ്പ്" തുടങ്ങിയ പദപ്രയോഗങ്ങൾ രേഖാമൂലമുള്ളതും പരിശോധിക്കാവുന്നതുമായ അടിസ്ഥാനമുണ്ടെങ്കിൽ മാത്രമേ ഉപയോഗിക്കൂ.
2. നിർമ്മിച്ച റഫറൻസ്/നമ്പറിൻ്റെ അപകടസാധ്യത: AI നിർദ്ദേശിച്ച ഉപഭോക്താവിൻ്റെ പേര്, കേസ്, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് അല്ലെങ്കിൽ ഉറവിടം എന്നിവ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് സ്ഥിരീകരിക്കാതെ ഒരിക്കലും ഉപയോഗിക്കില്ല.
3. അതിശയോക്തി ഒഴിവാക്കുക: ഉൽപ്പന്നം എന്താണ് ചെയ്യുന്നതെന്ന് പറയാതെ തന്നെ അത് എന്താണ് ചെയ്യുന്നതെന്ന് വിശദീകരിക്കുക. അതിശയോക്തി ഹ്രസ്വകാലത്തേക്ക് മീറ്റിംഗുകൾ തുറക്കുന്നു, എന്നാൽ ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ പ്രശസ്തി നശിപ്പിക്കുന്നു.

സ്ഥിരീകരണ പരിശോധനാ നിർദ്ദേശം: "എല്ലാ സംഖ്യാ ക്ലെയിമുകളും ഉപഭോക്തൃ സാക്ഷ്യപത്രങ്ങളും വാറൻ്റി പ്രസ്താവനകളും ഇനിപ്പറയുന്ന വിൽപ്പന ഇമെയിൽ ഡ്രാഫ്റ്റിൽ ലിസ്റ്റുചെയ്യുക. ഓരോന്നിനും 'ഉറവിടം ആവശ്യമാണ്' ടാഗ് ചേർക്കുക. ഉറവിടമില്ലാതെ ക്ലെയിമുകളൊന്നും അയക്കരുത്. ഡ്രാഫ്റ്റ്:{{email_draft}}"

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായത്: "ഞങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നത്തെ പ്രകീർത്തിച്ചുകൊണ്ട് ഒരു ഹാർഡ്-ഹിറ്റ് സെയിൽസ് ഇമെയിൽ എഴുതുക." (ഫലം: അതിശയോക്തിപരവും നിർമ്മിതവുമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുള്ള പൊതു വാചകം.) STRONG: "ഞങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നത്തിൻ്റെ ഇനിപ്പറയുന്ന പരിശോധിച്ചുറപ്പിച്ച നേട്ടങ്ങൾ മാത്രം വിവരിച്ചുകൊണ്ട് {{sector}} വ്യവസായത്തിലെ ഒരു ഓപ്പറേഷൻസ് മാനേജർക്ക് ഒരു ചെറിയ ഇമെയിൽ എഴുതുക:- പരിശോധിച്ച പ്രയോജനം 1: {{benefit_1}}- പരിശോധിച്ചുറപ്പിച്ച ആനുകൂല്യം 2: {2}കസ്റ്റംസ് Nt_O നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പില്ലാത്ത ഒരു ക്ലെയിമും ചേർക്കരുത്: പ്രൊഫഷണൽ, എളിമയുള്ളത്, കുറച്ചുകാണുന്നത്."

ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ് മോഡലിന് രണ്ട് അതിരുകളും (ഫിറ്റഡ്) യഥാർത്ഥ ഇൻപുട്ടും (പരിശോധിച്ച ആനുകൂല്യങ്ങൾ) നൽകുന്നു എന്നതാണ് വ്യത്യാസം.

ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ സ്വകാര്യതയും കെ.വി.കെ.കെ

വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് വിൽപ്പന പ്രവർത്തിക്കുന്നു: പേര്, ഫോൺ, ഇമെയിൽ, കമ്പനി വിവരങ്ങൾ, മീറ്റിംഗ് കുറിപ്പുകൾ. ഈ ഡാറ്റ ഒരു ബാഹ്യ AI സേവനത്തിലേക്ക് അയയ്ക്കുന്നത് KVKK (വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ സംരക്ഷണ നിയമം) പ്രകാരം ബാധ്യത സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

മുന്നറിയിപ്പ്: ഒരു പൊതു AI ടൂളിൽ ഒരു ഉപഭോക്താവിൻ്റെ പേര്, ബന്ധപ്പെടാനുള്ള വിവരങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ സ്വകാര്യ സംഭാഷണ വിശദാംശങ്ങൾ എന്നിവ ഒട്ടിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയുടെ ഡാറ്റ നയം പരിശോധിക്കുക. സാധ്യമെങ്കിൽ ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കുക; യഥാർത്ഥ പേരിന് പകരം "{{കസ്റ്റമർ}}" പോലുള്ള പ്ലെയ്‌സ്‌ഹോൾഡറുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.

നിയമങ്ങൾ:

• ബാഹ്യ സേവനങ്ങളിലേക്ക് സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ (തിരിച്ചറിയൽ നമ്പർ, സാമ്പത്തിക വിശദാംശങ്ങൾ, ആരോഗ്യ ഡാറ്റ) അയയ്‌ക്കരുത്.
• ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് കരാറുള്ള കോർപ്പറേറ്റ്-അംഗീകൃത ടൂളുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
• യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയ്‌ക്ക് പകരം പ്രോംപ്റ്റിൽ ഒരു പ്ലെയ്‌സ്‌ഹോൾഡർ ഇടുക, പിന്നീട് ഔട്ട്‌പുട്ട് പൂരിപ്പിക്കുക.

AI-യെ ഒരു സഹായിയായി സ്ഥാപിക്കുന്നു: ഹ്യൂമൻ + AI തൊഴിൽ വിഭാഗം

ഒരു "ട്രെയിനി അനലിസ്റ്റ്" പോലെ AI-യെ വീക്ഷിക്കുന്നതാണ് ആരോഗ്യകരമായ മാതൃക: വേഗതയേറിയ, ക്ഷീണമില്ലാത്ത, ധാരാളം വായിക്കുന്നു; എന്നാൽ അവൻ അനുഭവപരിചയമില്ലാത്തവനാണ്, മുഴുവൻ സന്ദർഭവും അറിയില്ല, ഓരോ ഔട്ട്പുട്ടും പരിശോധിക്കേണ്ടതാണ്.

അന്വേഷണം

AI ചെയ്യുന്നു

മനുഷ്യൻ ഉണ്ടാക്കുന്നു/അംഗീകരിക്കുന്നു

ഗവേഷണ സംഗ്രഹം

ഡ്രാഫ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു

സത്യങ്ങൾ

ഇമെയിൽ ഡ്രാഫ്റ്റ്

രചയിതാവ്

ടോൺ സജ്ജമാക്കുന്നു, അയയ്ക്കുന്നു

എതിർപ്പിൻ്റെ രംഗം

ഓപ്ഷനുകൾ നൽകുന്നു

ചർച്ചയിൽ പ്രയോഗിക്കുന്നു

വില/കരാർ

നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുന്നു

തീരുമാനിക്കുകയും അടയാളപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു

മിനി കേസ്

B2B SaaS വിൽപ്പന പ്രതിനിധി എലിഫ് ഒരു ലോജിസ്റ്റിക്സ് കമ്പനിയിലേക്ക് ഒരു ഔട്ട്റീച്ച് തയ്യാറാക്കുകയാണ്. കമ്പനിയെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു സംഗ്രഹവും ഇമെയിൽ ഡ്രാഫ്റ്റും അദ്ദേഹം AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടുന്നു. AI സംഗ്രഹത്തിൽ ഒരു വാചകം നിർമ്മിക്കുന്നു: "കഴിഞ്ഞ വർഷം അവർ 40% വളർന്നു." ലിങ്ക്ഡ്ഇന്നിലും കമ്പനിയുടെ പത്രക്കുറിപ്പുകളിലും എലിഫ് ഈ കണക്കിനായി തിരയുന്നു; അത്തരം ഡാറ്റകളൊന്നുമില്ല. അവൻ നമ്പർ ഇല്ലാതാക്കുകയും "അവർ ഒരു പുതിയ വെയർഹൗസ് തുറന്നു" എന്ന വിവരം ഉപയോഗിച്ച് പകരം വയ്ക്കുകയും ചെയ്തു, അത് അദ്ദേഹം സ്ഥിരീകരിച്ചു. ഇ-മെയിൽ AI ട്രാൻസ്‌ക്രൈബ് ചെയ്യുകയും സ്വന്തം ശബ്ദത്തിനനുസരിച്ച് അതിൻ്റെ ടോൺ മയപ്പെടുത്തി അയയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഫലം: യഥാർത്ഥവും പരിശോധിച്ചുറപ്പിച്ചതും വ്യക്തിഗതവുമായ കോൺടാക്റ്റ്. AI വേഗത ചേർത്തു, എലിഫ് കൃത്യതയും പ്രസക്തിയും ചേർത്തു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• AI ഔട്ട്‌പുട്ട് വായിക്കാതെയും പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കാതെയും അയയ്ക്കുന്നു.
• ഉണ്ടാക്കിയ കണക്കുകളും റഫറൻസുകളും ശ്രദ്ധിക്കുന്നില്ല.
• അനിയന്ത്രിതമായ ബാഹ്യ സേവനത്തിലേക്ക് യഥാർത്ഥ ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ ഒട്ടിക്കുന്നു.
• AI-ക്ക് ബൈൻഡിംഗ് വാഗ്ദാനങ്ങൾ (വില, ഗ്യാരണ്ടി) വിടുന്നു.
• എല്ലാവർക്കുമായി ഒരേ, വ്യക്തിഗതമാക്കാത്ത "AI മണക്കുന്ന" ഇമെയിൽ അയയ്ക്കുന്നു.
• "വേഗത"ക്ക് വേണ്ടി ധാർമ്മിക അതിരുകൾ അവഗണിക്കുന്നു.

നുറുങ്ങ്: ഓരോ AI ഔട്ട്‌പുട്ടിനോടും ഈ മൂന്ന് ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുക: (1) ഈ ക്ലെയിം ശരിയാണോ കൂടാതെ ഉറവിടമുണ്ടോ? (2) ഇതൊരു നിർബന്ധിത വാഗ്ദാനമാണോ, അങ്ങനെയാണെങ്കിൽ, എനിക്ക് മനുഷ്യ സമ്മതം ലഭിച്ചിട്ടുണ്ടോ? (3) ഞാൻ ഇവിടെ ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ സ്വകാര്യത ലംഘിക്കുകയാണോ? മൂന്നും വ്യക്തമാണെങ്കിൽ അയച്ചുതരിക.

ചുരുക്കത്തിൽ

• സെയിൽസ് ഫണലിൻ്റെ ഓരോ ഘട്ടത്തിലും AI സന്നദ്ധതയും വേഗതയും സ്കെയിലും ചേർക്കുന്നു; പക്ഷേ, അവൻ തീരുമാനമെടുക്കുന്നവനല്ല.
• വിലയും കരാറും ബൈൻഡിംഗ് വാഗ്ദാനങ്ങളും വ്യക്തിയിൽ നിലനിൽക്കണം.
• ദ്രാവക വാചകം ശരിയായ വാചകമല്ല; ഓരോ ചിത്രവും റഫറൻസും പരിശോധിച്ചുറപ്പിച്ചിരിക്കണം.
• തെറ്റായ വാഗ്ദാനങ്ങളും വാറൻ്റി ഭാഷയും ധാർമ്മികവും നിയമപരവുമായ അപകടസാധ്യതകളാണ്.
• KVKK അനുസരിച്ച്, സെൻസിറ്റീവ് ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ നിയന്ത്രണമില്ലാതെ ബാഹ്യ സേവനങ്ങളിലേക്ക് അയയ്ക്കില്ല.
• AI-യെ "നിയന്ത്രിക്കേണ്ട ഫാസ്റ്റ് അസിസ്റ്റൻ്റ്" ആയി സ്ഥാപിക്കുക.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

AI നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഉൽപ്പന്നത്തിനായി ഒരു ഔട്ട്റീച്ച് ഇമെയിൽ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യൂ. തുടർന്ന് ഔട്ട്‌പുട്ടിലെ ഓരോ സംഖ്യാ ക്ലെയിം, ഉപഭോക്തൃ റഫറൻസ്, വാറൻ്റി പ്രസ്താവന എന്നിവ ഒരു ലിസ്റ്റിലേക്ക് എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റ് ചെയ്യുക. ഓരോന്നിനും "പരിശോധിച്ച / ഉറവിടം ആവശ്യമാണ് / ഇല്ലാതാക്കുക" എന്ന് തീരുമാനിക്കുക. നിങ്ങൾക്ക് സ്ഥിരീകരിക്കാൻ കഴിയാത്ത ക്ലെയിമുകൾ ടെക്‌സ്‌റ്റിൽ നിന്ന് നീക്കം ചെയ്‌ത് ഇമെയിൽ വീണ്ടും ലളിതമാക്കുക. ഈ വ്യായാമം നിങ്ങളെ അന്ധമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുപകരം എഡിറ്ററുടെ കണ്ണ് ഉപയോഗിച്ച് AI ഔട്ട്പുട്ട് ഉപയോഗിക്കുന്ന ശീലത്തിലേക്ക് നിങ്ങളെ എത്തിക്കുന്നു.