വിൽപ്പന പ്രവചനം, പൈപ്പ്ലൈൻ വിശകലനം, വിൽപ്പന ഉള്ളടക്ക ഉൽപ്പാദനം

നേട്ടങ്ങൾ:

• AI ഉപയോഗിച്ച് പൈപ്പ്ലൈൻ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും പ്രവചന അഭിപ്രായങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
• ഒറ്റ പേജർ, അവതരണം, കേസ് പഠനം എന്നിവ പോലുള്ള വിൽപ്പന ഉള്ളടക്കം വേഗത്തിൽ നിർമ്മിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• സംഖ്യാ പരിശോധനയും ബ്രാൻഡ് ടോണും ഉപയോഗിച്ച് AI ഔട്ട്പുട്ട് അന്തിമമാക്കാനുള്ള കഴിവ്

ക്വാർട്ടർ അവസാനത്തോട് അടുക്കുമ്പോൾ, സെയിൽസ് ലീഡറുടെ ചോദ്യം എപ്പോഴും ഒന്നുതന്നെയാണ്: "നമുക്ക് ഈ പാദം അടയ്ക്കാമോ?" ഈ ചോദ്യത്തിനുള്ള ഉത്തരം ഒരു വികാരമല്ല, അത് നിങ്ങളുടെ പൈപ്പ്ലൈനിൽ മറഞ്ഞിരിക്കുന്നു. എന്നാൽ അസംസ്‌കൃത പൈപ്പ്‌ലൈൻ ഡാറ്റ എന്നത് ഡീലുകൾ, ഘട്ടങ്ങൾ, തുകകൾ, തീയതികൾ എന്നിവയുടെ വരികളും നിരകളും ഉള്ള ഒരു കുഴപ്പമുള്ള പട്ടികയാണ്; ഉള്ളിലെ കഥ കാണാൻ സമയമെടുക്കും. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് ഈ പട്ടിക വായിക്കാനും ഘട്ടം വിതരണം, തടസ്സങ്ങൾ, വിജയ നിരക്ക് ട്രെൻഡ്, പ്രവചന വ്യാഖ്യാനം എന്നിവ മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ വേർതിരിച്ചെടുക്കാനും കഴിയും. അതേ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഒരു പേജർ, ഒരു അവതരണ രൂപരേഖ അല്ലെങ്കിൽ വിജയിച്ച ബിസിനസ്സ് വിവരിക്കുന്ന ഒരു കേസ് പഠനം എന്നിവയും വേഗത്തിൽ നിർമ്മിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഈ യൂണിറ്റിൻ്റെ പ്രധാന സന്ദേശം ഇതാണ്: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് നിർമ്മിക്കുന്ന ഒരു നമ്പറും വാക്യവും അന്ധമായി സ്വീകരിക്കരുത്. മോഡൽ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു, നിങ്ങൾ സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു.

പൈപ്പ്ലൈൻ വിശകലനം: ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഉൾക്കാഴ്ചയിലേക്ക്

പൈപ്പ് ലൈൻ വിശകലനം "എത്രത്തോളം ജോലിയുണ്ട്" എന്നതിനേക്കാൾ "ഈ ജോലി എത്രത്തോളം ആരോഗ്യകരമാണ്" എന്ന ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട പ്രധാന മെട്രിക്കുകൾ:

മെട്രിക്

അത് എന്താണ് പറയുന്നത്

മുന്നറിയിപ്പ് അടയാളം

സ്റ്റേജ് വിതരണം

ഏത് ഘട്ടത്തിലാണ് ഡീലുകൾ അടുക്കിയിരിക്കുന്നത്?

ഏറ്റവും പ്രാരംഭ ഘട്ടങ്ങൾ = മോശം പ്രവചനം

കുടുങ്ങിപ്പോയ ഡീലുകൾ

കാലങ്ങളായി പുരോഗതിയില്ലാത്ത അവസരങ്ങൾ

ഒരേ ഘട്ടത്തിൽ 60+ ദിവസം

വിജയ നിരക്ക്

വിജയങ്ങൾ / ആകെ അടച്ചു

ഡൗൺട്രെൻഡ് = പ്രക്രിയ പ്രശ്നം

അടയ്ക്കാനുള്ള സാധ്യത

ഘട്ടം അനുസരിച്ച് വെയ്റ്റഡ് പ്രവചനം

അമിതമായ ശുഭാപ്തിവിശ്വാസമുള്ള ഭാരം

ശരാശരി ഡീൽ വലുപ്പം

അവസര വലുപ്പ പ്രവണത

ചുരുങ്ങൽ = തെറ്റായ ഭാഗം

പകർത്താവുന്ന പ്രോംപ്റ്റ്: പൈപ്പ്ലൈൻ വിശകലനം

നിങ്ങൾ ഒരു സെയിൽസ് ഓപ്പറേഷൻസ് അനലിസ്റ്റാണ്. താഴെയുള്ള പൈപ്പ്ലൈൻ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുക. ഡാറ്റ: ഓരോ വരിയും ഒരു അവസരമാണ്; കോളങ്ങൾ: ഇടപാടിൻ്റെ പേര്, ഘട്ടം, തുക, സ്റ്റേജ് എൻട്രി തീയതി, ക്ലോസിംഗ് എസ്റ്റിമേറ്റ്. ഔട്ട്പുട്ട്:1. സ്റ്റേജ് ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ (ഓരോ ഘട്ടത്തിലെയും അവസരങ്ങളുടെ എണ്ണവും ആകെ തുകയും)2. തടഞ്ഞ അവസരങ്ങൾ ({{day}} ദിവസത്തിൽ കൂടുതൽ ഒരേ ഘട്ടത്തിൽ തുടരുന്നവ)3. വിജയ നിരക്ക് കണക്കുകൂട്ടൽ (ക്ലോസ്ഡ് ഡീലുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി)4. അപകടസാധ്യത സംഗ്രഹം: പ്രവചനത്തെ ഭീഷണിപ്പെടുത്തുന്ന 3 അവസരങ്ങൾ, എന്തുകൊണ്ട് നിയമം: ഡാറ്റയിലെ നമ്പറുകൾ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക. നിങ്ങൾ കണക്കാക്കുന്ന ഓരോ മെട്രിക്കിനുമുള്ള ഫോർമുല എന്നെ കാണിക്കൂ, അതുവഴി എനിക്ക് അത് പരിശോധിക്കാനാകും. ഡാറ്റയിൽ ഇല്ലാത്ത ഒരു മൂല്യം പ്രവചിക്കുന്നു; അത് നഷ്ടപ്പെട്ടാൽ, "data missing" എന്ന് എഴുതുക.Data:{{pipeline_verisi}}

പ്രവചന വ്യാഖ്യാനവും സംഖ്യാ പരിശോധനയും

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് നിങ്ങളോട് പറഞ്ഞേക്കാം "ഈ പാദം 2.4 ദശലക്ഷം TL-ൽ അവസാനിക്കും". ഈ വാചകം കൃത്യമാണെന്ന് തോന്നുന്നു, പക്ഷേ അടിസ്ഥാനപരമായ അനുമാനങ്ങളുണ്ട്: എന്ത് അടച്ചുപൂട്ടൽ സാധ്യതകളാണ് ഉപയോഗിച്ചത്? ഏതൊക്കെ ഡീലുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്? മോഡൽ ഒരു കൂട്ടിച്ചേർക്കൽ പിശക് വരുത്തിയിട്ടുണ്ടോ? സംഖ്യാ ഔട്ട്പുട്ട് പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള മാർഗം മോഡലിനോട് അതിൻ്റെ അനുമാനങ്ങളും ഫോർമുലയും വ്യക്തമായി ചോദിക്കുക എന്നതാണ്. തുടർന്ന് കുറഞ്ഞത് ഒരു മെട്രിക്കെങ്കിലും സ്വമേധയാ പരിശോധിക്കുക: ഉദാഹരണത്തിന്, മൂന്ന് ഡീലുകളുടെ വെയ്റ്റഡ് തുക സ്വയം ചേർത്ത് മോഡലിൻ്റെ ഫലവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക. ഗണിതശാസ്ത്രത്തിൽ, പ്രത്യേകിച്ച് മൾട്ടി-വരി പട്ടികകളിൽ മോഡലുകൾക്ക് പിശകുകൾ വരുത്താം.

മുകളിലുള്ള പ്രവചനത്തെ ഇനിപ്പറയുന്ന ഫോർമാറ്റിൽ ന്യായീകരിക്കുക:- നിങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച ക്ലോസിംഗ് പ്രോബബിലിറ്റി അനുമാനങ്ങൾ (ഘട്ടം അനുസരിച്ച്)- നിങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയതും ഒഴിവാക്കിയതുമായ ഡീലുകൾ + എന്തുകൊണ്ട്- നിങ്ങളുടെ വെയ്റ്റഡ് ടോട്ടൽ കണക്കുകൂട്ടലിൻ്റെ വ്യക്തമായ തകർച്ച (ഡീൽ ഡീൽ) ഫലമായുണ്ടാകുന്ന സംഖ്യയല്ല, നിങ്ങൾ എങ്ങനെയാണ് അതിൽ എത്തിയതെന്ന് എനിക്ക് പരിശോധിക്കാൻ കഴിയണം.

ശ്രദ്ധിക്കുക: AI നിർമ്മിച്ച പ്രവചന കണക്ക് ഒരു കണക്കുകൂട്ടലാണ്, ഒരു വസ്തുതയല്ല, ഇൻപുട്ടിനെയും അനുമാനങ്ങളെയും പൂർണ്ണമായും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. മോഡൽ തെറ്റായ പ്രോബബിലിറ്റി വെയ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ചേക്കാം, വരികൾ തെറ്റായി ചേർക്കുക അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഡീൽ ഇരട്ടിയായി കണക്കാക്കാം. മാനുവലിന് നമ്പർ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു മെട്രിക്കെങ്കിലും സ്വമേധയാ സാധൂകരിക്കുകയും അനുമാനങ്ങൾ ദൃശ്യമാക്കുകയും ചെയ്യുക. സ്ഥിരീകരിക്കാത്ത പ്രവചനം തെറ്റായ വിഭവ ആസൂത്രണത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.

വിൽപ്പന ഉള്ളടക്ക ഉൽപ്പാദനം: ഇൻപുട്ടുകളുടെ നല്ല സെറ്റ്

ഒരു പേജർ, ഡെക്ക് അല്ലെങ്കിൽ കേസ് സ്റ്റഡി എന്ന നിലയിൽ AI-യുടെ ഗുണനിലവാരം നിങ്ങൾ നൽകുന്ന ഇൻപുട്ടിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഒരു നല്ല ഉള്ളടക്ക സംക്ഷിപ്തത്തിൽ ഈ അഞ്ച് ഘടകങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു: വ്യക്തിത്വം (ആരോട്), പ്രശ്നം (ഞങ്ങൾ എന്ത് വേദനയാണ് പരിഹരിക്കുന്നത്), മൂല്യ നിർദ്ദേശം (എന്തുകൊണ്ട് ഞങ്ങൾ), വ്യത്യസ്തതകൾ (ഞങ്ങൾ മത്സരത്തിൽ നിന്ന് എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു), ബ്രാൻഡ് ടോൺ (ഞങ്ങൾ എങ്ങനെ സംസാരിക്കുന്നു). ഈ അഞ്ചും നഷ്‌ടപ്പെട്ടാൽ, മോഡൽ ജനറിക് മാർക്കറ്റിംഗ് ക്ലീഷേകൾ ഉപയോഗിച്ച് വിടവുകൾ നികത്തുന്നു, ഔട്ട്‌പുട്ട് മറ്റുള്ളവരുടേതിന് സമാനമാണ്.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി ഒരു പേജർ നിർമ്മാണം

1. ഇൻപുട്ട് സെറ്റ് ശേഖരിക്കുക. വ്യക്തിത്വം, പ്രശ്നം, മൂല്യനിർദ്ദേശം, വ്യത്യസ്തതകൾ, ബ്രാൻഡ് ടോൺ.
2. ഉദ്ദേശ്യം പ്രസ്താവിക്കുക. ഒരു പേജർ, ഡെക്ക് ഡ്രാഫ്റ്റ്, കേസ് പഠനം? ഫോർമാറ്റ് വ്യത്യസ്തമാണ്.
3. മോഡൽ നിർമ്മിക്കുക. ഘടനാപരമായ സംക്ഷിപ്തം നൽകുക.
4. നമ്പറുകൾ പരിശോധിക്കുക. ഉള്ളടക്കത്തിൽ സൂചിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന എല്ലാ മെട്രിക്കും (ROI, കാലാവധി, ഉപഭോക്താക്കളുടെ എണ്ണം) യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് സ്ഥിരീകരിക്കുക.
5. ഇത് ബ്രാൻഡ് ടോണിലേക്ക് ഘടിപ്പിക്കുക. നിങ്ങളുടെ കോർപ്പറേറ്റ് വോയ്‌സ് ഗൈഡിലേക്ക് മോഡലിൻ്റെ ഭാഷ വലിക്കുക.
6. മനുഷ്യ അംഗീകാരം. പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു മനുഷ്യൻ അത് അവലോകനം ചെയ്യും.

പകർത്താവുന്ന നിർദ്ദേശം: ഒരു പേജർ

ഒരു പേജർ ഡ്രാഫ്റ്റ് നിർമ്മിക്കുക. ഇൻപുട്ടുകൾ:- വ്യക്തിത്വം: {{target_persona}}- ഞങ്ങൾ പരിഹരിച്ച പ്രശ്നം: {{problem}}- മൂല്യനിർദ്ദേശം: {{value_recommendation}}- വ്യത്യസ്തതകൾ: {{differentiators}}- ബ്രാൻഡ് ടോൺ: {{brand_tone}}ഘടനാപരമായ ടോൺ: (1) ഞങ്ങളുടെ സ്ട്രക്ചർ (2) പ്രശ്നം (2) പ്രശ്നം, 2) പ്രസ്താവന ആനുകൂല്യ ഇനങ്ങൾ, (5) സോഷ്യൽ പ്രൂഫ് സ്ഥലം, (6) സിംഗിൾ നെറ്റ് CTA. നിയമം: കൃത്യമായ കണക്കുകളോ ഉപഭോക്തൃ അവകാശവാദങ്ങളോ കെട്ടിച്ചമയ്ക്കരുത്. നമ്പർ ആവശ്യമുള്ളിടത്ത് "[പരിശോധിക്കാനുള്ള മെട്രിക്]" പ്ലെയ്‌സ്‌ഹോൾഡർ സ്ഥാപിക്കുക. നിങ്ങളുടെ ബ്രാൻഡ് ടോണിൽ സത്യസന്ധത പുലർത്തുക.

പകർത്താവുന്ന നിർദ്ദേശം: കേസ് പഠന ചട്ടക്കൂട്

ഇനിപ്പറയുന്ന ഉപഭോക്തൃ വിവരങ്ങളിൽ നിന്ന് ഒരു കേസ് പഠന അസ്ഥികൂടം സൃഷ്ടിക്കുക:- ഉപഭോക്തൃ പ്രൊഫൈൽ: {{കസ്റ്റമർ}}- പ്രാരംഭ പ്രശ്നം: {{പ്രശ്നം}}- നടപ്പിലാക്കിയ പരിഹാരം: {{പരിഹാരം}}- ഫലങ്ങൾ: {{ഫലങ്ങൾ}}ഘടന: വെല്ലുവിളി -> പരിഹാരം -> ഉപസംഹാരം. ഫല വിഭാഗത്തിലെ ഓരോ നമ്പറും "[ഉറവിടം/സ്ഥിരീകരണം ആവശ്യമാണ്]" ടാഗ് ഉപയോഗിച്ച് അടയാളപ്പെടുത്തുക. ഉപഭോക്താവ് അംഗീകരിക്കാത്ത ഒരു ക്ലെയിമും ഉറപ്പാണെന്ന മട്ടിൽ എഴുതരുത്.

ദുർബലമായ ഹ്രസ്വ / ശക്തമായ സംക്ഷിപ്ത

ദുർബലമായത്: "ഞങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നത്തിനായി ഒരു പേജർ എഴുതുക." ഫലം: പൊതുവായതും ക്ലീഷേകൾ നിറഞ്ഞതും ആരെയാണ് അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതെന്ന് വ്യക്തമല്ലാത്തതുമായ ഒരു ടെക്‌സ്‌റ്റിൽ രൂപകല്പന ചെയ്‌ത രൂപങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കാം, അത് മറ്റുള്ളവരുടേത് പോലെ കാണപ്പെടുന്നു.

GÜÇLÜ:"വ്യക്തിത്വം: 500 പേരുള്ള ഒരു നിർമ്മാണ കമ്പനിയുടെ ഓപ്പറേഷൻ മാനേജർ. പ്രശ്നം: മാനുവൽ ഷിഫ്റ്റ് ആസൂത്രണം ആഴ്ചയിൽ 6 മണിക്കൂർ ചെലവ്. മൂല്യ നിർദ്ദേശം: ഞങ്ങൾ ആസൂത്രണം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുകയും പിശക് നിരക്ക് കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വ്യത്യാസം: പ്രാദേശിക നിയമനിർമ്മാണത്തിന് അനുസൃതമായി, 2 ആഴ്‌ചയ്‌ക്കുള്ളിൽ കമ്മീഷൻ ചെയ്യുന്നു. ടോൺ: ലളിതമായ, വിശ്വസനീയമായ ഒരു സ്ഥലം ഉണ്ടാക്കുക. ഫലം. "ഫലം: ടാർഗെറ്റിലുള്ള, പരിശോധിക്കാവുന്ന, ബ്രാൻഡിന് അനുയോജ്യമായ ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ്.

മിനി കേസ്: ശുഭാപ്തിവിശ്വാസമുള്ള പ്രവചനം ശരിയാക്കുന്നു

ഒരു സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ടീമിൽ, സെയിൽസ് മാനേജർ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ച് പൈപ്പ്ലൈൻ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ഈ പാദത്തിൽ മോഡൽ ഒരു ശോഭയുള്ള പ്രവചനം നൽകുന്നു. യൂണിറ്റിലെ നിയമം അനുസരിച്ച്, മോഡലിൽ നിന്ന് വെയ്റ്റഡ് ടോട്ടലിൻ്റെ ഒരു ഡീൽ-ഡീൽ ബ്രേക്ക്‌ഡൗൺ മാനേജർ അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു. ട്രാൻസ്‌ക്രിപ്റ്റ് പരിശോധിക്കുമ്പോൾ, അദ്ദേഹം രണ്ട് കാര്യങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കുന്നു: അറുപത് ദിവസമായി "കരാർ" ഘട്ടത്തിൽ കുടുങ്ങിക്കിടക്കുന്ന ഒരു പ്രധാന ഇടപാടിൻ്റെ 90 ശതമാനം സാധ്യതയാണ് മോഡൽ കണക്കാക്കുന്നത്, വാസ്തവത്തിൽ ആ ഇടപാട് അപകടത്തിലാണ്; കൂടാതെ, ഒരേ ഉപഭോക്താവിനുള്ള രണ്ട് റെക്കോർഡുകൾ ആകസ്മികമായി രണ്ടുതവണ ശേഖരിച്ചു. ക്രമീകരിച്ച പ്രവചനം ആദ്യ കണക്കിന് വളരെ താഴെയാണ്. ഈ റിയലിസ്റ്റിക് കണക്കുമായി മാനേജർ സീനിയർ മാനേജ്‌മെൻ്റിൻ്റെ അടുത്തേക്ക് പോകുകയും അനാവശ്യമായ നിയമന തീരുമാനം മാറ്റിവയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മോഡൽ മോശമായിരുന്നില്ല; അത് സ്ഥിരീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

നുറുങ്ങ്: ഉള്ളടക്കം സൃഷ്‌ടിക്കുമ്പോൾ, കണക്കുകൾ "സൃഷ്‌ടിക്കാൻ" ഒരിക്കലും മോഡലിനോട് ആവശ്യപ്പെടരുത്, പകരം ഒരു പ്ലെയ്‌സ്‌ഹോൾഡർ വിടുക. "[പരിശോധിക്കാനുള്ള മെട്രിക്]" ടാഗുകൾ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പിന്നീട് നിറയ്ക്കാൻ കാത്തിരിക്കുന്ന സുരക്ഷിത ഇടങ്ങളാണ്, ഇത് ഉപഭോക്താവിലേക്ക് എത്തുന്നതിൽ നിന്ന് നിർമ്മിച്ച സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ തടയുന്നു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• പ്രവചന കണക്ക് ചോദ്യം ചെയ്യാതെ സ്വീകരിക്കുന്നു. അനുമാനങ്ങളും ഫോർമുലയും കാണാതെ എസ്റ്റിമേറ്റുകളൊന്നും സമർപ്പിക്കരുത്.
• മോഡലിൻ്റെ ഗണിതത്തിൽ വിശ്വസിക്കുന്നു. മൾട്ടി-വരി പട്ടികകളിൽ അഗ്രഗേഷൻ പിശകുകൾ സംഭവിക്കുന്നു; കുറഞ്ഞത് ഒരു മെട്രിക് എങ്കിലും നേരിട്ട് പരിശോധിക്കുക.
• ദുർബലമായ സംക്ഷിപ്തമായ ഉള്ളടക്കം അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു. വ്യക്തിത്വവും വ്യത്യസ്തതയും ഇല്ലെങ്കിൽ, ഔട്ട്പുട്ട് ക്ലീഷേ ആയിരിക്കും.
• കെട്ടിച്ചമച്ച സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നു. പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കാതെ മോഡൽ നിർമ്മിച്ച ROI-ഉം ഉപഭോക്തൃ കണക്കുകളും ഒരു പേജറിൽ ഇടുന്നത് ബ്രാൻഡ് വിശ്വാസത്തെ നശിപ്പിക്കുന്നു.
• മനുഷ്യൻ്റെ അംഗീകാരം മറികടക്കുന്നു. മാനുഷിക അവലോകനം കൂടാതെ ഒരു വിൽപ്പന ഉള്ളടക്കവും തത്സമയമാകരുത്.

ചുരുക്കത്തിൽ

• പൈപ്പ് ലൈൻ വിശകലനം "എത്രത്തോളം ജോലിയുണ്ട്" എന്നതിനേക്കാൾ "ഈ ജോലി എത്രത്തോളം ആരോഗ്യകരമാണ്" എന്ന് ചോദിക്കുന്നു; സ്റ്റേജ് വിതരണം, ക്ലോഗ്ഗിംഗ്, വിജയ നിരക്ക് എന്നിവ നിർണായകമാണ്.
• പ്രവചനം ഒരു കണക്കുകൂട്ടലാണ്, ഒരു വസ്തുതയല്ല; മോഡലിനോട് അതിൻ്റെ അനുമാനങ്ങളും ഫോർമുലയും ചോദിച്ച് അവ നേരിട്ട് പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുക.
• ഒരു നല്ല ഉള്ളടക്ക സംക്ഷിപ്തത്തിൽ അഞ്ച് ഘടകങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു: വ്യക്തിത്വം, പ്രശ്നം, മൂല്യ നിർദ്ദേശം, വ്യത്യസ്തതകൾ, ബ്രാൻഡ് ടോൺ.
• ഒരു പേജർ, ഡെക്ക്, കേസ് സ്റ്റഡി എന്നിവയിൽ അക്കങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കരുത്; ഒരു പ്ലെയ്‌സ്‌ഹോൾഡർ ഉപേക്ഷിച്ച് അത് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പൂരിപ്പിക്കുക.
• ഇത് ബ്രാൻഡ് ടോണിലേക്ക് ഘടിപ്പിച്ച് തത്സമയമാകുന്നതിന് മുമ്പ് മനുഷ്യരുടെ അംഗീകാരം നേടിയെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം പൈപ്പ്‌ലൈൻ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് (അജ്ഞാതമാക്കിയത്) 10-15 ലൈനുകളുടെ ഒരു സാമ്പിൾ എടുത്ത് "പൈപ്പ്‌ലൈൻ വിശകലനം" പ്രോംപ്റ്റ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക. ഫോർമുല ബ്രേക്ക്‌ഡൗൺ അഭ്യർത്ഥിച്ച് മോഡൽ നൽകിയ വിജയ നിരക്കും വെയ്റ്റഡ് പ്രവചനവും സ്വമേധയാ സ്ഥിരീകരിക്കുക; കുറഞ്ഞത് ഒരു തെറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ സംശയാസ്പദമായ അനുമാനമെങ്കിലും കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുക. യഥാർത്ഥ ഉപഭോക്തൃ വിജയത്തിനായി ശക്തമായ ഇൻപുട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് "വൺ-പേജർ" പ്രോംപ്റ്റ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക. ഔട്ട്‌പുട്ടിലെ ഓരോ പ്ലെയ്‌സ്‌ഹോൾഡറും യഥാർത്ഥവും പരിശോധിച്ചുറപ്പിച്ചതുമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പൂരിപ്പിക്കുക, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ബ്രാൻഡ് ടോണിലേക്ക് ടെക്‌സ്‌റ്റ് ക്രമീകരിക്കുക. അവസാന പതിപ്പ് ഒരു സഹപ്രവർത്തകനെ കാണിക്കുമ്പോൾ, "ഇതാണ് ഞങ്ങളുടെ ശബ്ദം" എന്ന് പറയുന്ന നിലവാരമുള്ളതായിരിക്കണം.

മൊഡ്യൂൾ പരീക്ഷ

1. വിൽപ്പനയിൽ AI ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, ഇനിപ്പറയുന്ന ഏത് തീരുമാനത്തിൻ്റെ ആത്യന്തിക ഉത്തരവാദിത്തം എല്ലായ്‌പ്പോഴും മനുഷ്യ വിൽപ്പനക്കാരനിൽ തുടരണം?

• എ) ഉപഭോക്താവിനെ അറിയിക്കുന്ന വിലകളുടെയും പ്രതിബദ്ധതകളുടെയും കൃത്യത ✔
• ബി) ഒരു ഇമെയിൽ ഡ്രാഫ്റ്റിൻ്റെ ആദ്യ പതിപ്പ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു
• സി) മീറ്റിംഗ് കുറിപ്പുകൾ ഇനങ്ങളായി വേർതിരിക്കുന്നു
• ഡി) സബ്ജക്ട് ലൈനിനായി മൂന്ന് ബദലുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുക

വിവരണം: AI-ക്ക് ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ, ഗവേഷണം, സംഗ്രഹങ്ങൾ എന്നിവ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും; എന്നിരുന്നാലും, വില പ്രതിബദ്ധത, കരാർ വ്യവസ്ഥ, ഉപഭോക്താവിന് ഔപചാരികമായ വാഗ്ദാനങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള ബൈൻഡിംഗ് തീരുമാനങ്ങളുടെ കൃത്യതയ്ക്കും ധാർമ്മികതയ്ക്കും മനുഷ്യർ ഉത്തരവാദികളാണ്. ഈ തീരുമാനങ്ങൾ പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കാതെ സമർപ്പിക്കാൻ പാടില്ല.

2. ഒരു ലീഡിനെ യോഗ്യമാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന BANT ചട്ടക്കൂടിലെ 'A' എന്ന അക്ഷരം എന്തിനെയാണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്?

• എ) അനലിറ്റിക്സ്
• ബി) അതോറിറ്റി (പർച്ചേസിംഗ് അതോറിറ്റി) ✔
• സി) അക്കൗണ്ട് (അക്കൗണ്ട് വലുപ്പം)
• ഡി) ദത്തെടുക്കൽ

വിവരണം: ടേപ്പ്; ഇതിൽ ബജറ്റ് (ബജറ്റ്), അതോറിറ്റി (അതോറിറ്റി), നീഡ് (നീഡ്), ടൈംലൈൻ (ടൈംലൈൻ) എന്നീ വാക്കുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. 'എ' എന്നത് വാങ്ങൽ തീരുമാനത്തിൽ അധികാരമുള്ള (അതോറിറ്റി) വ്യക്തിയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

3. AI- ജനറേറ്റ് ചെയ്‌ത തണുത്ത ഇമെയിൽ സ്‌പാം ഫോൾഡറിൽ അവസാനിക്കാനും പരിവർത്തനം ചെയ്യാതിരിക്കാനും സാധ്യതയുള്ളത് എന്തുകൊണ്ട്?

• എ) കാരണം ഇത് വളരെ ചെറുതാണ്
• ബി) കാരണം അതിൽ ഒരു ചോദ്യചിഹ്നം അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു
• സി) കാരണം ഇത് വ്യക്തിഗതമാക്കാത്തതും പൊതുവായതും വാങ്ങുന്നയാൾക്ക് അപ്രസക്തവുമാണ് ✔
• ഡി) കാരണം അത് സ്വീകർത്താവിൻ്റെ പേരിൽ ആരംഭിക്കുന്നു

വിശദീകരണം: വ്യക്തിപരമല്ലാത്തതും പൊതുവായതും സ്വീകർത്താവിന് അപ്രസക്തവുമായ ബൾക്ക് ഇ-മെയിലുകൾ സ്പാം ഫിൽട്ടറുകൾ ട്രിഗർ ചെയ്യുകയും സ്വീകർത്താവിൽ മൂല്യത്തെക്കുറിച്ച് ഒരു ധാരണ സൃഷ്ടിക്കാതിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഫലപ്രദമായ കോൾഡ് ഇമെയിലിൽ സ്വീകർത്താവിന് പ്രത്യേകമായ ഒരു ട്രിഗർ ഇവൻ്റും വ്യക്തമായ മൂല്യ നിർദ്ദേശവും ഉൾപ്പെടുന്നു.

4. ഒരു ക്ലയൻ്റിനായി ഒരു നിർദ്ദേശം തയ്യാറാക്കുന്നതിനിടയിൽ, AI-ൽ നിന്ന് '300% ഉൽപ്പാദനക്ഷമത വർദ്ധനവ് വ്യവസായത്തിൽ ഉറപ്പുനൽകുന്നു' എന്ന വാചകം നിങ്ങൾ കണ്ടു. ഏറ്റവും ശരിയായ പെരുമാറ്റം ഏതാണ്?

• എ) ആകർഷണീയമായതിനാൽ അത് അതേപടി വിടുക
• ബി) എണ്ണം ഇനിയും കൂട്ടി 500% എഴുതുക
• സി) വലിയ ഫോണ്ടിൽ നിർദ്ദേശത്തിൻ്റെ മുകളിലേക്ക് അത് നീക്കുക
• D) ക്ലെയിമിന് പകരം സ്ഥിരീകരിക്കാവുന്നതും യാഥാർത്ഥ്യവും ഉറവിടവുമായ ഒരു പ്രസ്താവന ✔

വിശദീകരണം: പരിശോധിക്കാനാകാത്തതും അതിശയോക്തിപരവും ഉറപ്പുള്ളതുമായ ക്ലെയിമുകൾ അനീതിപരവും നിയമപരമായ അപകടസാധ്യതകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതുമാണ്. സ്‌റ്റേറ്റ്‌മെൻ്റ് ഒന്നുകിൽ മൂർച്ചയുള്ളതും ഉറവിട-നിർദ്ദിഷ്‌ടവും യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ളതുമായ പരിധിക്കുള്ളിൽ നീക്കംചെയ്യുകയോ മാറ്റി സ്ഥാപിക്കുകയോ ചെയ്യണം.

5. വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ഫോളോ-അപ്പ് സീക്വൻസ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുമ്പോൾ ഇനിപ്പറയുന്നവയിൽ ഏതാണ് മികച്ച രീതി?

• എ) ഓരോ ഫോളോ-അപ്പിലും പുതിയ മൂല്യമോ ഉൾക്കാഴ്ചയോ ഉറവിടമോ നൽകുന്നു ✔
• ബി) എല്ലാ സന്ദേശങ്ങളിലും ഒരേ 'വെറുതെ പരിശോധിക്കുന്നു' എന്ന വാചകം ആവർത്തിക്കുക
• സി) ഒരേ ഇമെയിൽ ദിവസത്തിൽ രണ്ടുതവണ അയയ്ക്കുന്നു
• ഡി) ആദ്യ പ്രതികരണം ലഭിച്ചില്ലെങ്കിൽ, മുഴുവൻ പരമ്പരയും റദ്ദാക്കുന്നു

വിശദീകരണം: ഒരു നല്ല ഫോളോ-അപ്പ് ത്രെഡ് ഓരോ സന്ദേശത്തിലും പുതിയ മൂല്യം (ഉള്ളടക്കം, ഉദാഹരണം, ഉൾക്കാഴ്ച) വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, മാത്രമല്ല 'വെറുതെ പരിശോധിക്കുന്നു' എന്ന് പറയുകയുമില്ല. ഓരോ ടച്ച് പോയിൻ്റും വാങ്ങുന്നയാൾക്ക് ഒരു കാരണം നൽകണം.

6. ഒരു ഉപഭോക്താവ് 'നിങ്ങളുടെ വില വളരെ കൂടുതലാണ്' എന്ന എതിർപ്പ് പ്രകടിപ്പിച്ചു. ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ AI- പവർ ചെയ്യുന്ന സമീപനം ഏതാണ്?

• എ) ഉടൻ ഒരു കിഴിവ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു
• B) എതിർപ്പിൻ്റെ റൂട്ട് മനസ്സിലാക്കുകയും മൂല്യത്തിൻ്റെയും ROI-ൻ്റെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ അത് പുനഃക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യുക ✔
• സി) ഉപഭോക്താവിനോട് തർക്കിക്കുകയും അയാൾ തെറ്റാണെന്ന് പറയുകയും ചെയ്യുക
• ഡി) വിഷയം അടച്ച് മറ്റൊരു ഉൽപ്പന്നത്തിലേക്ക് പോകുക

വിശദീകരണം: ഫലപ്രദമായ ഒബ്ജക്ഷൻ കൗണ്ടറിംഗിന് ആദ്യം എതിർപ്പ് മനസ്സിലാക്കേണ്ടതുണ്ട് (അത് വിലയോ മൂല്യ ധാരണയോ ആകട്ടെ) തുടർന്ന് അത് ROI/മൂല്യത്തിൻ്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഫ്രെയിം ചെയ്യുക. ഒരു കിഴിവ് ഉടൻ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നത് മൂല്യം കുറയ്ക്കുന്നു.

7. നിങ്ങൾ ഒരു സെയിൽസ് കോളിൻ്റെ ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റ് AI-ക്ക് നൽകി, ഒരു CRM കുറിപ്പ് സൃഷ്‌ടിച്ചു. കുറിപ്പിലെ ഏറ്റവും നിർണായകമായ മേഖല ഏതാണ്?

• എ) സംഭാഷണം എത്ര മിനിറ്റ് നീണ്ടുനിന്നു?
• ബി) പങ്കെടുക്കുന്നവർ ഏത് നഗരത്തിൽ നിന്നാണ് ബന്ധിപ്പിച്ചത്
• C) അറിയാവുന്ന ഉടമയും തീയതിയും ഉപയോഗിച്ച് അടുത്ത ഘട്ടം വ്യക്തമാക്കുക ✔
• ഡി) അഭിമുഖത്തിനിടെ എത്ര തവണ ചിരിച്ചു?

വിവരണം: CRM നോട്ടിൻ്റെ പ്രവർത്തന മൂല്യം നെറ്റ് ഉടമയും തീയതിയും ഉള്ള 'അടുത്ത ഘട്ടം' ഫീൽഡിലാണ്. അടുത്ത ഘട്ടം വ്യക്തമല്ലെങ്കിൽ, അവസരം പൈപ്പ്ലൈനിൽ നിശ്ചലമാവുകയും നഷ്ടപ്പെടുകയും ചെയ്യും.

8. AI ഉപയോഗിച്ച് ഒരു എതിരാളി യുദ്ധകാർഡ് തയ്യാറാക്കുമ്പോൾ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട സ്ഥിരീകരണ അച്ചടക്കം എന്താണ്?

• A) ഏറ്റവും കാലികമായ മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാൽ AI-യെ നേരിട്ട് വിശ്വസിക്കുന്നു
• ബി) എതിരാളികളുടെ വിവരങ്ങൾ പെരുപ്പിച്ചുകാട്ടി സ്വന്തം ഉൽപ്പന്നത്തെ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുക
• സി) മേശയിൽ എതിരാളിയുടെ ലോഗോ മാത്രം ചേർക്കുന്നു
• ഡി) കാലികവും വിശ്വസനീയവുമായ ഉറവിടങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് എതിരാളികളുടെ ക്ലെയിമുകൾ സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു ✔

വിശദീകരണം: കാലഹരണപ്പെട്ടതോ ഭ്രമാത്മകമായതോ ആയ വില, ഫീച്ചറുകൾ, എതിരാളികളെക്കുറിച്ചുള്ള ഉപഭോക്തൃ വിവരങ്ങൾ എന്നിവ AI-ന് നൽകാൻ കഴിയും. ബാറ്റിൽകാർഡിലെ ഓരോ എതിരാളി ക്ലെയിമും വിൽപ്പനയ്‌ക്ക് പോകുന്നതിന് മുമ്പ് കാലികവും വിശ്വസനീയവുമായ ഉറവിടം ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിച്ചുറപ്പിച്ചിരിക്കണം.

9. പൈപ്പ്‌ലൈൻ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്‌ത് 'ലക്ഷ്യത്തിൻ്റെ 120% ഈ പാദത്തിൽ കൈവരിക്കും' എന്ന് നിങ്ങൾ AI-നോട് പറഞ്ഞു. ഈ പ്രവചനം നിങ്ങൾ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യണം?

• എ) മാനേജ്മെൻ്റിന് നേരിട്ട് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു
• ബി) സംഖ്യയെ 150% ആക്കുക
• സി) യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് അനുമാനങ്ങൾ, ക്ലോസിംഗ് പ്രോബബിലിറ്റികൾ, കണക്കുകൂട്ടലുകൾ എന്നിവ സാധൂകരിക്കുന്നു ✔
• ഡി) പ്രവചനം പൂർണ്ണമായും അവഗണിക്കുന്നു.

വിവരണം: AI-യുടെ സംഖ്യാപരമായ പ്രവചനങ്ങൾ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെയും അനുമാനങ്ങളുടെയും ഗുണനിലവാരത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു; അന്ധമായി അംഗീകരിക്കാൻ പാടില്ല. കണക്കുകൂട്ടൽ ലോജിക്, ക്ലോഷർ പ്രോബബിലിറ്റികൾ, അനുമാനങ്ങൾ എന്നിവ പരിശോധിച്ച് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ക്രോസ്-വാലിഡേറ്റ് ചെയ്യണം.

10. ഒരു പേജർ നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ AI-ന് നൽകേണ്ട ഏറ്റവും മികച്ച ഇൻപുട്ടുകൾ ഏതാണ്?

• എ) ടാർഗെറ്റ് വ്യക്തിത്വം, മൂർത്തമായ പ്രശ്നം, മൂല്യ നിർദ്ദേശം, വ്യത്യസ്തതകൾ, ബ്രാൻഡ് ടോൺ ✔
• ബി) 'ഞങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നത്തിനായി ഒരു പേജർ എഴുതുക' എന്ന് പറയുക
• സി) കമ്പനി സ്ഥാപിച്ച വർഷം മാത്രം
• ഡി) എതിരാളികളുടെ വില പട്ടിക

വിവരണം: ഗുണമേന്മയുള്ള ഔട്ട്‌പുട്ട് ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്നതിന് AI-ക്ക്, ടാർഗെറ്റ് വ്യക്തിത്വം, മൂർത്തമായ പ്രശ്നം പരിഹരിച്ചു, മൂല്യനിർദ്ദേശം, വ്യത്യസ്തതകൾ, ബ്രാൻഡ് ടോൺ എന്നിവ പോലുള്ള സന്ദർഭം നൽകണം. 'ഞങ്ങൾക്ക് ഒരു പേജർ എഴുതൂ' എന്നതുപോലുള്ള സന്ദർഭരഹിതമായ അഭ്യർത്ഥന പൊതുവായ ഔട്ട്പുട്ട് ഉണ്ടാക്കുന്നു.