מאחר שחברות פונות יותר ויותר לאמצאי לשפר את היעלות ולזרוז זרימות העבודה, הבנת תקנים חדשניים כמודל ההקשר (MCP) הופכת להיות חיונית. אם אתה מכיר את SalesLoft, כלי המעורבות במכירות במרובע למחקר ולאוטומציה, יכול להיות שתתאמץ כיצד MCP עשוי לשחק תפקיד בעתידה — ללא סיורים במורכבויות האינטגרציה ב- AI. מאמר זה נועד להסביר על היחס הפוטנציאלי בין MCP ו-SalesLoft, ולחקור כיצד כזו חיבור עשי אנו נפרק את רכיבי המפתח של MCP, נספק השערות לאפשרויות היישומים האפשריים בתוך SalesLoft, ונדון מדוע צוותים צריכים להתייחס לפיתוחים אלה. עד הסיום, תהיו מבינים בצורה מובנית יותר של נושא זה המרתק ומהן ההשלכות שלו על הצלחת הצוות שלכם.

מהו פרוטוקול ההקשר של הדגם (MCP)?

פרוטוקול דגם ההקשר (MCP) הוא תקן פתוח שפותח במקור על ידי Anthropic. המסגרת החדשנית הזו מאפשרת למערכות AI שונות להתחבר בצורה מאובטחת ויעילה לכלים הקיימים ולנתונים שבהם עסקים סומכים ביום יומי. פועלת כ"מתאם אוניברסלי," MCP מאפשרת למערכות ויישומים שונים לעבוד ביחד באופן שטוח בלעדי צורך באינטגרציות יקרות וחד פעמיות - היתרון המשמעותי בנוף הדיגיטלי המהיר של היום.

MCP כוללת שלושה רכיבי לב שתורמים לפונקציונליות שלה:

• מארח: מפנה ליישום AI או לעוזר המחפשים להתגייס עם מקורות נתונים חיצוניים. בהקשר מכירות, זה עלול לכלול צ'אט-בוטים או עוזרים מובילים ב-AI שפונים לחלוץ נתונים מופתעים ממערכות כמו כלים של CRM.
• לקוח: הלקוח הוא רכיב משולב במארח, המפכח אותו ל"דבר" את שפת MCP. מבנה זה מבטיח ניהול של חיבור ומפשט את תרגום הבקשות בין המארח והשרתים הנחוצים.
• שרת: זהו המאגר או המערכת הנכנסת, כולל כלים כמו מסדי נתונים או לוחות שנה שעברו שינויים כדי להיות מוכנים ל-MCP. הם מחשיפים בצורה בטוחה פונקציות ונתונים ספציפיים, שמגיבים במהירות לבקשות מהמארח.

על מנת להמחיש כיצד רכיבים אלה פועלים בצורה יעילה, שקלול התיאוריה הבאה: ה- AI פועל כמי ששואל שאלה. הלקוח מקל על פרשת השאלה לשרת, שבסופו של דבר, מממן את המידע המבוקש. היבט זה מקדם מערכת AI האינטראקטיבית אשר איננה רק יותר פונקציונלית, אלא היא גם ביטחונית ומתקדמת שמאפשרת ביצועיות משופרת בכלים עסקיים שונים.

איך MCP יכול להשתמש ב־SalesLoft

עוד איננו מסוגלים לאשר כי MCP משולב ב-SalesLoft בימים אלה, כלום על השקיעה לחקור איך עקרונות ה-MCP יכולים לשפר את הפלטפורמה. אם נממש, הנה מספר תרחישים והטבות פוטנציאליים שעשויים להתגלות:

• גישה חלקה לנתונים: דמו כי תעסוקת המכירות מאפשרת לנציגי מכירות לגשת במהירות לחכמות לקוח מהמסדים השונים. במקום להחליף בין פלטפורמות, סוכנים יכולים לשאול כלי העסקת מכירות שלהם באופן ישיר, לשלוף היסטוריות לקוח מקיפות והעדפות בקלות.
• אישית מורחבת: באמצעות MCP, עוזרי AI יכולים לנתח נתונים בזמן אמת ממקורות שונים, שמאפשר אזכור יותר מותאם אישית ואסטרטגיות יצירת קשר מותאמות. לדוגמה, נציג מכירות עשוי לקבל המלצות להודעות שהותאמו לפי שיחות לאחרונות במהלך ערוצים שונים, מחזק קשרים עם לקוחות פוטנציאליים.
• אוטומציה חלקה של זרימות העבודה: עם הפוטנציאל של MCP להפחתת המורכבות באינטגרציה של מערכות שונות, ניתן לשלט במשימות כגון דירוג לידים או ניהול תזמונים למעקב בצורה יעילה יותר. השילוב הזה יאפשר לצוותים לאוטומציה של זרימות העבודה בצורה חלקה, לחסוך זמן יקר ולהפחית מדרג השגיאות.
• שיפור האימונים של עוזרי AI: הזמינות של נתונים שפעיים ועשירי זיקה דרך MCP עשויה לשפר את היכולת אימונים של עוזרי AI ב-SalesLoft. למשל, מערכות אלה יכולות ללמוד ממקור רחב של קשרים, שיפור התגובה והקשריות שלהם בשאילתות ממודעים בזמן אמת.
• הקמת סביבה של שיתוף: אם SalesLoft תקבל את MCP, צוותים במחלקות שונות (כמו שיווק ותמיכה בלקוחות) עשויים לגשת ולשתף מידע בצורה יותר קלה. ראיות עשירות זו עשור לאסטרטגיות מיועדות ולגישה מאוחדת לעידוד הלקוח, מעין הכוללת בסופו של דבר לתוצאות ניכרות יותר.

למה צוותים השומשים את SalesLoft צריכים להקדיש תשומת לב ל-MCP

לארגונים שעושים שימוש ב-SalesLoft, שהן שומרות על המידע על כמה שאפשרויות כמו MCP מציגות ערך אסטרטגי חיוני. האינטרואפרביליה שבאה עם MCP יכולה לאפשר לצוותים לסנכרן את פעולותיהם בצורה ניכרת, לגרום לכלים קרחנולוגי מובילים ולאחד את המערכות שלהם ליעילויות משופרות. הנה מספר סיבות מרכזיות למה הרעיון הזה צריך להיות על הרדאר שלך:

• זרימות עבודה משופרות: השילוב של MCP עשוי לעזור לצוותים להסיר מעכבות תנועה ולשפר את היעילות במהלכי עבודתם. על ידי אפשרות של כלים שונים להתקשר בצורה יעילה יותר, צוותי מכירות יכולים להתמקד במה שאכן חשוב: בניית קשרים ובסגירת עסקאות.
• עווניים יעילים יותר של AI: כשמערכות AI נכנסות לתוך מעמך MCP, הפוטנציאל לקבלת החלטות משופרות וליכולות חזויות גדל. ייצוגי מכירות יכולים ליהנות מסייע מהיר ויותר מעמיק במהלכי שיחות לקוחות בלחץ גבוה, שמשפר את הביצועים הכוללים.
• פשטה אחדות כלים: עבור צוותים הנעסקים בתהליכי מכירה מורכבים, MCP עשוי לקלר אחות יותר בין כלים שונים. היכולת למשוך ממקורות נתונים שונים תאפשר ניתוחים פשוטים יותר, ותאפשר תצוגה בסיבה של 360 מעלות של לקוחות ואסטרטגיות יותר מודעות.
• הישארות תחרותית: כדי שמתודות המכירות המופעלות על ידי AI יהיו יותר שגי, איק בבחירה מוקדמת של חידושים כמו MCP יכולה לספק יתרונות תחרותיים. ארגונים אשר ממקסמים את אינטגרציית כליהם ומקיימים זרמים עבודה גמישים צפוי יעצריכו בוודאי על עמיתיהם בשוק המתפתח.
• רואות לקוח משודרגות: על ידי האפשרות לגעת בנתוני ההקשר לנפלט ברויים, צוותי מכירות יכולים להרוויח המיונים עמיקים יותר על התנהגויות הלקוחות. תובנות אלה ניתן להניב כדי לשפר את אסטרטגיות המטרה ולהתאים אישית פעילויות פועל על

חיבור כלי דוגמת SalesLoft עם מערכות AI רחבות יותר

בעת התייחסות לקשר בין כלים דוגמת SalesLoft לטכנולוגיות חדשות, חשוב להכיר באופן מוחלט את הפוטנציאל לחיבורים למערכות AI רחבות יותר כאשר צוותים חוקרים אפשרויות לשיפור חוויות החיפוש, התיעוד, או חוויות העבודה שלהם במגוון פלטפורמות, הם עשויים לשקול איך פתרונות כמו Guru יכולים לתרום למטרותיהם באמצעות תמיכה באיחוד ידע ויצירת סוכני AI מותאמים, Guru מתאפיינת כחזון שמתאים היטב לעקרונות ה-MCP אם ארגונים יכולים לנצל יכולות כאלו, הם עשויים להציע משלוח תוכן קונטקסטואלי יותר למשתמשים שלהם, מחזקים את יעילותם התפעולית ללא הקפצת היעילות לכן, בעוד הפרטים של האינטגרציה של תוכנה נותרים לניהול, ההזדמנויות לחוויות מועשרות על מנת ברחבי כלים הם מבטיחות