AI նորությունները կարող են լինել ոգեշնչող, բայց իրական արժեքը սկսվում է այնտեղ, որտեղ դրանք վերածվում են չափելի գործընթացների: Այս հոդվածը ներկայացնում է ընթացիկ միտումները և տալիս է կիրառելի «պլաններ» հաղորդագրությունների, լիդերի հավաքման, ամրագրումների և վաճառքի համար, որոնք կարելի է ներդնել շաբաթների ընթացքում:
AI տեխնոլոգիան արագ է զարգանում, և թվում է, թե ամեն օր կա նոր մոդել, նոր գործիք կամ նոր «գործակալ»։ Բայց բիզնեսի մեծ մասի համար հիմնական հարցը նույնն է մնում. ինչ կառուցել հաջորդը, և ինչպես անել, որ դա աշխատի կանխատեսելի, անվտանգ և եկամտաբեր ձևով:
Այս հոդվածը չի փորձում կրկնել բոլոր նորությունները։ Փոխարենը, այն առանձնացնում է այն փոփոխությունները, որոնք իրականում ազդում են գործնական կիրառությունների վրա, և առաջարկում է կիրառելի կառուցվածքներ, հատկապես այն թիմերի համար, որոնք վաճառք ու սպասարկում են անում հաղորդագրություններով` WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger և web chat:
AI համակարգերը ավելի հաճախ են հասկանում ոչ միայն տեքստ, այլ նաև պատկերներ, ձայնագրություններ և երբեմն վիդեո։ Բիզնեսի համար դա նշանակում է, որ հաճախորդը կարող է ուղարկել սքրինշոթ, ապրանքի լուսանկար կամ voice note, և ավտոմատացումը պետք է դա ճիշտ մեկնաբանի:
Օրինակ` հաճախորդը Instagram-ում ուղարկում է ապրանքի պիտակի լուսանկար և հարցնում. «Սա կա՞ ձեր մոտ»։ Մուլտիմոդալ կարողություններով workflow-ը կարող է ճանաչել անվանումը, համադրել պահեստի տվյալների հետ և պատասխանել առկայությամբ ու պատվերի քայլերով:
Ամեն խնդիր ամենամեծ մոդելի կարիքը չունի։ Շատ թիմեր անցնում են «ճիշտ չափի» մոտեցման` պարզ դասակարգումների ու դաշտերի դուրսբերման համար օգտագործում են արագ և էժան մոդելներ, իսկ բարդ բանակցությունների կամ բարձր ռիսկի դեպքերի համար` ավելի հզոր տարբերակներ։
Սա կարևոր է, որովհետև արագությունն ու արժեքը հաճախ անմիջականորեն ազդում են կոնվերսիայի վրա։ Եթե lead-ը հարց է տալիս WhatsApp-ում, 2 վայրկյանում ստացած պատասխանը կարող է որոշել` նա կմնա՞ ձեզ հետ, թե՞ կգնա մրցակցի մոտ:
«Agent» բառը շատ է օգտագործվում, բայց ամենակարևոր գաղափարը գործիքների օգտագործումն է` երբ մոդելը կարող է իրական գործողություններ անել բիզնես համակարգերում, օրինակ` օրացույցում ամրագրել, CRM-ում ստեղծել lead, պատվերի կարգավիճակ ստուգել, կամ ճիշտ մասնագետին փոխանցել:
Երբ AI-ը դուրս է գալիս դեպի հաճախորդ, անհրաժեշտ է պատասխանել պարզ հարցերի. որքանո՞վ է ճիշտ աշխատում, ինչպե՞ս է վարվում անորոշության դեպքում, կարո՞ղ ենք հասկանալ ինչու այդպես պատասխանեց։ Այսօր «eval»-ները և դիտարկելիությունը (observability) դառնում են ոչ թե լրացուցիչ շքեղություն, այլ վստահության հիմք:
Ամեն նորություն փորձեք դասավորել երեք կատեգորիայի մեջ` կարողություն, արժեք, վերահսկելիություն:
Եթե օրինակ նոր մուլտիմոդալ հնարավորություն է հայտարարվում, գործնական հարցը սա է. «Մեր inbound խոսակցությունների քանի՞ տոկոսն է նկարներով կամ voice note-երով, և հիմա մենք դա ինչպե՞ս ենք մշակում»։ Սա անմիջապես տալիս է կառուցելու հստակ ուղղություն:
Նպատակը` պատասխանել մինչև 60 վայրկյանում, հասկանալ մտադրությունը և առաջարկել ճիշտ հաջորդ քայլը:
Օրինակ` գեղեցկության սրահը ստանում է WhatsApp հաղորդագրություն. «Գինն ի՞նչ է մազերի ներկման համար»։ Համակարգը տալիս է գների միջակայք, հարցնում է «Կարճ, թե երկար մազեր ունե՞ք», առաջարկում է մոտակա ժամերը և ամրագրում:
Որտեղ կարող է օգնել Staffono.ai-ը. Staffono.ai-ը (https://staffono.ai) կարող է աշխատել որպես 24/7 AI աշխատակից ձեր հիմնական մեսենջերներում, արագ պատասխանել, հավաքել տվյալներ, և տեղափոխել զրույցը դեպի ամրագրում կամ վաճառք: Սա հատկապես արժեքավոր է, երբ թիմը չի կարող մշտապես առցանց լինել:
Նպատակը` կրճատել no-show-երը և վերացնել «գնա-արի» հաղորդագրությունները ժամերի շուրջ:
Օրինակ` ատամնաբուժարանը Messenger-ում ստանում է. «Կարո՞ղ եմ վաղը գալ»։ Համակարգը առաջարկում է երեք տարբերակ, հաստատում ընտրվածը, և ուղարկում է հասցեն ու պատրաստվելու խորհուրդները։ Եթե հիվանդը ուղարկում է voice note, համակարգը կարող է ճանաչել հիմնական մտադրությունը և շարունակել նույն հոսքը:
Որտեղ կարող է օգնել Staffono.ai-ը. Staffono.ai-ը կառուցված է հենց հաղորդագրություններով ամրագրումներ վարելու համար, այնպես որ ձեր ադմինները չեն ծանրաբեռնվում անընդհատ ժամեր համաձայնեցնելով:
Նպատակը` վաճառքի թիմը կենտրոնանա ամենահեռանկարային lead-երի վրա:
Օրինակ` B2B ծառայություն առաջարկող ընկերությունը Instagram DM-երով ստանում է հարցումներ։ Համակարգը հարցնում է թիմի չափը և մեկնարկի ժամկետը, առաջարկում է discovery call, ամրագրում է, իսկ վաճառողին ուղարկում է ամփոփում. «Հետաքրքրված է X-ով, պետք է մեկնարկ 6 շաբաթում, բյուջե Y, հիմնական հարցը Z ինտեգրացիան է»։
Վերլուծեք իրական չաթերը, նշեք հաճախակի intent-երը, հարցերը և «վտանգավոր» արտահայտությունները (չեղարկում, բողոք, վերադարձ)։ Հետո կիրառեք հիբրիդ մոտեցում` խիստ կանոններ կարևոր դեպքերի համար և AI ճկուն լեզվական աշխատանքի համար:
Ընտրեք 50-ից 200 իրական օրինակ, և յուրաքանչյուրի համար սահմանեք ճիշտ արդյունքը` ճիշտ intent, ճիշտ պատասխան, ճիշտ գործողություն կամ էսկալացիա։ Ամեն փոփոխությունից հետո վերաթեստավորեք, որպեսզի որակը չընկնի աննկատ:
Երբ AI-ը անորոշ է, թող ունենա հստակ վարքագիծ` հստակեցնող հարց, մարդկային աջակցություն առաջարկ, տարբերակների ցուցադրում մեկ «հաստատ» պատասխանի փոխարեն, և լոգավորում հետագա վերանայման համար:
Մոտ ապագայում կտեսնենք ավելի վստահելի tool use, ավելի շատ մասնավոր կամ on-prem մոտեցումներ զգայուն տվյալների համար, և ավելի ստանդարտացված գնահատումներ։ Լավագույն պատրաստությունը մոդելի հետևից վազելը չէ, այլ մոդուլային workflow-երի կառուցումը հստակ մուտքերով ու ելքերով, լավ լոգավորմամբ և մարդու փոխանցման պարզ ճանապարհով:
Եթե ցանկանում եք այս պլանները արագ վերածել իրական աշխատանքի, առանց զրոյից կառուցելու ամբողջ ենթակառուցվածքը, կարող եք սկսել հաղորդագրությունների ավտոմատացման համար ստեղծված հարթակից։ Staffono.ai-ը (https://staffono.ai) առաջարկում է 24/7 AI աշխատակիցներ, որոնք վարում են հաճախորդների հաղորդակցություն, ամրագրումներ և վաճառք WhatsApp-ում, Instagram-ում, Telegram-ում, Facebook Messenger-ում և web chat-ում։ Սկսեք մեկ ալիքից և մեկ բարձրարժեք հոսքից, չափեք արդյունքը երկու շաբաթ, և հետո ընդլայնեք վստահությամբ:
