ਲਾਭ:
- ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਕਿ ਵਿਕਰੀ ਫਨਲ AI ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਪੜਾਵਾਂ 'ਤੇ ਮੁੱਲ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
- ਵਿਕਰੀ ਸਮਗਰੀ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਅਤਿਕਥਨੀ, ਝੂਠੇ ਵਾਅਦਿਆਂ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੈ
- ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵਿਕਰੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਦੇ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਜੋ ਤਸਵੀਰ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਉਹ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਖੋਜ, ਡੇਟਾ ਐਂਟਰੀ, ਈਮੇਲ ਡਰਾਫਟ, ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟ, CRM ਅੱਪਡੇਟ... ਇਸ ਲਈ ਅਸਲ "ਵੇਚਣ" ਵਾਲੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ ਸਮਾਂ, ਯਾਨੀ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਭਰੋਸੇ ਦਾ ਰਿਸ਼ਤਾ, ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ. AI ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਵਿਕਰੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਕਰੀ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਹਮਣੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਡ ਜਾਣਕਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਵਿਕਰੀ ਫਨਲ AI ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਪੜਾਵਾਂ 'ਤੇ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜੇ ਫੈਸਲੇ ਸਖਤੀ ਨਾਲ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੇ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਭ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਟੀਚਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ: AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਸਹਾਇਕ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ, ਨਾ ਕਿ "ਜਾਦੂ ਬੰਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ"।
ਸੇਲਜ਼ ਫਨਲ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਕਿੱਥੇ ਮੁੱਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ?
ਆਉ ਇਸਦੇ ਕਲਾਸਿਕ ਪੜਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਕਰੀ ਫਨਲ ਬਾਰੇ ਸੋਚੀਏ: ਸੰਭਾਵਨਾ, ਆਊਟਰੀਚ (ਪਹਿਲਾ ਸੰਪਰਕ), ਖੋਜ, ਪੇਸ਼ਕਸ਼, ਸਮਾਪਤੀ ਅਤੇ ਫਾਲੋ-ਅਪ। AI ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿੱਚ ਵੀ ਨਿਰਣਾਇਕ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਫਨਲ ਪੜਾਅ
AI ਯੋਗਦਾਨ
ਆਦਮੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ
ਸੰਭਾਵਨਾ
ਕੰਪਨੀ/ਸੰਪਰਕ ਸੂਚੀ ਸਕੈਨਿੰਗ, ICP ਸਿਗਨਲਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ
ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ, ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ
ਆਊਟਰੀਚ
ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਈਮੇਲ ਡਰਾਫਟ, ਵਿਸ਼ਾ ਲਾਈਨ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ
ਟੋਨ, ਰਿਸ਼ਤਾ, ਸਪੁਰਦਗੀ ਦਾ ਫੈਸਲਾ
ਖੋਜ
ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਸੈੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰੀ-ਮੀਟਿੰਗ ਬ੍ਰੀਫਿੰਗ
ਸੁਣਨਾ, ਹਮਦਰਦੀ, ਪੜ੍ਹਨਾ ਅਸਲ ਲੋੜ ਹੈ
ਪੇਸ਼ਕਸ਼
ਡਰਾਫਟ ਟੈਕਸਟ, ਪਿਛਲੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ
ਕੀਮਤ, ਸਕੋਪ, ਵਚਨਬੱਧਤਾ
ਬੰਦ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ
ਇਤਰਾਜ਼ ਜਵਾਬ ਦ੍ਰਿਸ਼, ਸੰਖੇਪ ਨੋਟਸ
ਗੱਲਬਾਤ, ਬੰਧਨ ਵਾਅਦਾ
ਫਾਲੋ-ਅੱਪ
ਅਨੁਸੂਚਿਤ ਲੜੀ ਦੇ ਡਰਾਫਟ, ਰੀਮਾਈਂਡਰ
ਸਮੇਂ ਦੀ ਭਾਵਨਾ, ਰਿਸ਼ਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਸਥਾਨ ਜਿੱਥੇ AI ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ; ਉਹ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਗਤੀ, ਪੈਮਾਨੇ ਅਤੇ ਤਿਆਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਸਥਾਨ ਜਿੱਥੇ ਲੋਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹਨ ਉਹ ਪਲ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਨਿਰਣੇ, ਰਿਸ਼ਤੇ ਅਤੇ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ.
ਫੈਸਲੇ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਰਹਿਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ
ਕੁਝ ਫੈਸਲੇ ਕਦੇ ਵੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਵੈਚਲਿਤ ਨਹੀਂ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ। ਇਹ ਨੈਤਿਕ, ਵਪਾਰਕ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਦੋਵੇਂ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਹਨ:
- ਕੀਮਤ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧਤਾ ਅਤੇ ਛੂਟ ਅਥਾਰਟੀ: AI ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਮਨੁੱਖ ਬਾਈਡਿੰਗ ਕੀਮਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਭਾਸ਼ਾ: ਬੰਧਨ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਕਾਨੂੰਨੀ/ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਤੋਂ ਗੁਜ਼ਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਬਾਈਡਿੰਗ ਵਾਅਦੇ: ਡਿਲੀਵਰੀ ਦੀ ਮਿਤੀ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ, SLA ਵਰਗੇ ਵਾਅਦੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਧੀਨ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
- ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਪਲ: ਗਾਹਕ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਵੱਡਾ ਜੋਖਮ, ਸੰਕਟ ਸੰਚਾਰ।
ਚੇਤਾਵਨੀ: ਜੇਕਰ ਇੱਕ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਈਮੇਲ ਵਿੱਚ "ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ 100% ROI ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ" ਵਰਗਾ ਵਾਕ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਭੇਜਣਾ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾਤਮਕ ਜੋਖਮ ਵਿੱਚ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕੋਈ ਵੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜੋ ਬਾਈਡਿੰਗ ਵਾਅਦਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਨੁੱਖੀ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਮਾਨਦਾਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼
AI ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰੇਰਕ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਸਮੱਸਿਆ ਇੱਥੇ ਹੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਵਾਹ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਕੋਈ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮਾਡਲ "ਮੰਚ" (ਭ੍ਰਮ) ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਇਸ ਕੋਲ ਕੋਈ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਅਸਲ ਅੰਕੜੇ, ਪ੍ਰਸੰਸਾ ਪੱਤਰ, ਜਾਂ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ ਹਨ। ਵਿਕਰੀ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਮੁਸੀਬਤ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅਸੂਲ:
- ਝੂਠੇ ਵਾਅਦੇ ਕਰਨਾ: ਵਾਕਾਂਸ਼ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਬਿਲਕੁਲ", "ਗਾਰੰਟੀਸ਼ੁਦਾ", "X% ਵਾਧੇ ਦੀ ਗਰੰਟੀਸ਼ੁਦਾ" ਤਾਂ ਹੀ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਲਿਖਤੀ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਧਾਰ ਹੋਵੇ।
- ਬਣਾਏ ਗਏ ਸੰਦਰਭ/ਨੰਬਰ ਦਾ ਜੋਖਮ: AI ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਗਾਹਕ ਦਾ ਨਾਮ, ਕੇਸ, ਅੰਕੜੇ ਜਾਂ ਸਰੋਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ।
- ਅਤਿਕਥਨੀ ਤੋਂ ਬਚੋ: ਇਹ ਦੱਸੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਹ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਅਤਿਕਥਨੀ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸਾਖ ਨੂੰ ਨਸ਼ਟ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਜਾਂਚ ਪ੍ਰੋਂਪਟ: "ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਵਿਕਰੀ ਈਮੇਲ ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਦਾਅਵਿਆਂ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਸੰਸਾ ਪੱਤਰਾਂ, ਅਤੇ ਵਾਰੰਟੀ ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। ਹਰੇਕ ਲਈ ਇੱਕ 'ਸਰੋਤ ਲੋੜੀਂਦਾ' ਟੈਗ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਬਿਨਾਂ ਸਰੋਤ ਦੇ ਕੋਈ ਵੀ ਦਾਅਵੇ ਨਾ ਭੇਜੋ। ਡਰਾਫਟ:{{email_draft}}"
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਸਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ-ਹਿੱਟਿੰਗ ਵਿਕਰੀ ਈਮੇਲ ਲਿਖੋ।" (ਨਤੀਜਾ: ਅਤਿਕਥਨੀ ਵਾਲੇ, ਬਣਾਏ ਗਏ ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਾਲਾ ਆਮ ਪਾਠ।) STRONG: "ਸਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਸਿਰਫ਼ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਲਾਭਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, {{sector}} ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਈਮੇਲ ਲਿਖੋ:- ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਲਾਭ 1: {{benefit_1}}- ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਲਾਭ 2: {{benefit_2}} ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਕੋਈ ਵੀ ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਨਾ ਕਰੋ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਹੋ: ਪੇਸ਼ੇਵਰ, ਮਾਮੂਲੀ, ਘਟੀਆ।"
ਫਰਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੀਮਾਵਾਂ (ਫਿੱਟ) ਅਤੇ ਅਸਲ ਇਨਪੁਟ (ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਲਾਭ) ਦੋਵੇਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਗਾਹਕ ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ KVKK
ਵਿਕਰੀ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਨਾਮ, ਫ਼ੋਨ, ਈਮੇਲ, ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟਸ। ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਬਾਹਰੀ AI ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਭੇਜਣਾ KVKK (ਪਰਸਨਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਲਾਅ) ਦੇ ਤਹਿਤ ਦੇਣਦਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਾਵਧਾਨ: ਕਿਸੇ ਜਨਤਕ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਦਾ ਨਾਮ, ਸੰਪਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਾਂ ਨਿੱਜੀ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਨੂੰ ਪੇਸਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਡੇਟਾ ਨੀਤੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰੋ; ਅਸਲੀ ਨਾਮ ਦੀ ਬਜਾਏ "{{customer}}" ਵਰਗੇ ਪਲੇਸਹੋਲਡਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਅੰਗੂਠੇ ਦੇ ਨਿਯਮ:
- ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ (ਪਛਾਣ ਨੰਬਰ, ਵਿੱਤੀ ਵੇਰਵੇ, ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ) ਬਾਹਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਭੇਜੋ।
- ਕਾਰਪੋਰੇਟ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ ਚੁਣੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤਾ ਹੈ।
- ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਲੇਸਹੋਲਡਰ ਪਾਓ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਭਰੋ।
ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ AI ਦੀ ਸਥਿਤੀ: ਮਨੁੱਖੀ + AI ਡਿਵੀਜ਼ਨ ਆਫ਼ ਲੇਬਰ
ਸਭ ਤੋਂ ਸਿਹਤਮੰਦ ਮਾਡਲ ਏਆਈ ਨੂੰ "ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ" ਵਾਂਗ ਦੇਖਣਾ ਹੈ: ਤੇਜ਼, ਅਣਥੱਕ, ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਉਹ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਹੈ, ਪੂਰੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ, ਅਤੇ ਹਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਖੋਜ
AI ਕਰਦਾ ਹੈ
ਆਦਮੀ ਬਣਾਉਂਦਾ/ਪ੍ਰਵਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਖੋਜ ਸੰਖੇਪ
ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਸੱਚਾਈ
ਈਮੇਲ ਡਰਾਫਟ
ਲੇਖਕ
ਧੁਨ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਭੇਜਦਾ ਹੈ
ਇਤਰਾਜ਼ ਦ੍ਰਿਸ਼
ਵਿਕਲਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
ਕੀਮਤ/ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ
ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ
B2B SaaS ਸੇਲਜ਼ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਐਲੀਫ ਇੱਕ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਕੰਪਨੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਏਆਈ ਤੋਂ ਕੰਪਨੀ ਬਾਰੇ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਈਮੇਲ ਡਰਾਫਟ ਮੰਗਦਾ ਹੈ। AI ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਕ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ: "ਉਹ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ 40% ਵਧੇ ਹਨ।" ਐਲੀਫ ਲਿੰਕਡਇਨ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰੈਸ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਇਸ ਅੰਕੜੇ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਅਜਿਹਾ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਹ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਮਿਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਗੋਦਾਮ ਖੋਲ੍ਹਿਆ", ਜਿਸਦੀ ਉਸਨੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ। ਈ-ਮੇਲ ਨੂੰ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸਦੀ ਆਪਣੀ ਆਵਾਜ਼ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇਸਦੀ ਸੁਰ ਨੂੰ ਨਰਮ ਕਰਕੇ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ: ਇੱਕ ਅਸਲੀ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਸੰਪਰਕ। ਏਆਈ ਨੇ ਗਤੀ ਜੋੜੀ, ਏਲੀਫ ਨੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਜੋੜੀ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੇ ਜਾਂ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਭੇਜਣਾ।
- ਬਣਾਏ ਗਏ ਅੰਕੜਿਆਂ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਦੇਣਾ.
- ਅਸਲ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬੇਕਾਬੂ ਬਾਹਰੀ ਸੇਵਾ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ.
- ਬਾਈਡਿੰਗ ਵਾਅਦੇ (ਕੀਮਤ, ਗਾਰੰਟੀ) ਨੂੰ AI 'ਤੇ ਛੱਡਣਾ।
- ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਉਹੀ, ਗੈਰ-ਵਿਅਕਤੀਗਤ "AI ਸੁਗੰਧਿਤ" ਈਮੇਲ ਭੇਜ ਰਿਹਾ ਹੈ।
- "ਗਤੀ" ਦੀ ਖ਼ਾਤਰ ਨੈਤਿਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ।
ਸੁਝਾਅ: ਹਰੇਕ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇਹ ਤਿੰਨ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ: (1) ਕੀ ਇਹ ਦਾਅਵਾ ਸੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਕੋਈ ਸਰੋਤ ਹੈ? (2) ਕੀ ਇਹ ਇੱਕ ਬੰਧਨ ਵਾਲਾ ਵਾਅਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਕੀ ਮੈਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਹਿਮਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ? (3) ਕੀ ਮੈਂ ਇੱਥੇ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ? ਜੇਕਰ ਤਿੰਨੋਂ ਸਪਸ਼ਟ ਹਨ, ਤਾਂ ਭੇਜੋ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
- AI ਵਿਕਰੀ ਫਨਲ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਤਿਆਰੀ, ਗਤੀ ਅਤੇ ਪੈਮਾਨੇ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਉਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।
- ਕੀਮਤ, ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਅਤੇ ਬੰਧਨ ਵਾਲੇ ਵਾਅਦੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਰਹਿਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
- ਤਰਲ ਪਾਠ ਸਹੀ ਪਾਠ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਹਰ ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
- ਝੂਠੇ ਵਾਅਦੇ ਅਤੇ ਵਾਰੰਟੀ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਖਤਰੇ ਹਨ।
- KVKK ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਬਿਨਾਂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਬਾਹਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- AI ਨੂੰ "ਤੇਜ਼ ਸਹਾਇਕ ਜਿਸਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ" ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤੀ ਦਿਓ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਉਤਪਾਦ ਲਈ AI ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਦਾਅਵੇ, ਗਾਹਕ ਸੰਦਰਭ, ਅਤੇ ਵਾਰੰਟੀ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਲਈ "ਤਸਦੀਕ / ਸਰੋਤ ਦੀ ਲੋੜ / ਮਿਟਾਓ" ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ। ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਹਟਾ ਕੇ ਈਮੇਲ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਸਰਲ ਬਣਾਓ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੱਖਾਂ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸੰਪਾਦਕ ਦੀ ਅੱਖ ਨਾਲ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਦਤ ਪਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।