בשביל אנשים שמתמודדים עם הקשר המורכב בין פרוטוקול קשר המודל (MCP) ו-Segment, אתם לא לבד. התגברות בעניין בניהול נתונים ושילובי AI משקפת את נוף העסקים של היום, שבו ארגונים מחפשים לייעל את אסטרטגיות הנתונים של לקוחותיהם. פרוטוקול קשר המודל הוא תקן חדשני שמיועד לייעל אינטראקציות בין מערכות AI וכלים עסקיים קיימים. חקירתנו היום מטרתה לחשוף כיצד MCP, כקונספט, עשוי להתאים לקרין הסגמנט—הבנה שאנחנו אינו מטעמים שילוב קיים. במקום זאת, נדון בעקרונות הליביים של MCP, נבחן את יישומיהם הפוטנציאליים בקרן הסגמנט, ונדון למה התפתחויות אלו חשובות לצוותים שמשתמשים בפתרונות לניהול נתוני לקוחות. עד סיום מאמר זה, תהיו מבינים יותר איך MCP יכול לשפר תהליכי עבודה ואינטראקציות AI בארגונכם.

מה זה פרוטוקול קשר המודל (MCP)?

פרוטוקול קשר המודל (MCP) הינו תקן פתוח המפתח בעיקר על ידי Anthropic שמאפשר למערכות AI להגיע לכלים ונתונים שישמשו לכברה לעבוד. זה פועל כ"מתאם אוניברסלי" ל-AI, מאפשר למערכות שונות לעבוד ביחד באופן חלק עם ללא צורך בשילובים ייחודיים ויקרים. בהתבסס על התפתחות מהירה של טכנולוגיות AI, MCP מקבל את כוח כדי ארגונים שואפים לתקשרות משופרת ולשימוש טוב שוב בנתונים.

MCP כולל שלושת רכיבים עיקריים:

• מארח: זהו היישום או העוזר המודרני המחפש לתקשר עם מקורות נתונים חיצוניים. המארח משיק בקשות ואינטראקציות, שגם בדרך כלל מעורכות בכלים עסקיים שונים, והן חיוניות לשליפה יעילה.
• לקוח: מובנה במארח, הלקוח מפרש ומתרגם בקשות לשפה המתאימה ל-MCP. זה עוסק בהיבטים הטכניים של תקשורת, ומבטיח קיום שיחת נתונים יעילה בין הAI והפלטפורמות השונות שהוא מתקשר איתן.
• מאגר מידע: מתייחס למערכות הנגישות - כגון CRMs, מסדי נתונים או לוחות שנה - שממועדות להפוך ל-MCP-תומכות כדי לחשוף באופן מאובטח פונקציות ספציפיות או נתונים. על-ידי שילוב הפרוטוקול, מערכות אלה יכולות לתקשר באופן יעיל עם מארחי AI, מקלות על תהליך תקשורת חלק יותר של מידע.

לְשַׁעֲבֵד אוֹתוֹ כְּשִׂיחָה בֵּין מַעֲרֶכֶת: הַאֵייִי (מְאָרֵחַ) שׁוֹאֵל שָׁאֵלָה, הַלֹקָאִיַנְט מְתַרְגֵּם אוֹתָהּ לְפוּרְמַט הַמּוּכָן, וְהַשָׁרֵת סוֹפֵק אֶת הִכְרָחַת הַמֵּאָזֶיוֹת אוֹ הַפּוּנֲקְצִיוֹנָאִיָּה הַנֶּדָרֶשֶׁת. הַהַגָּדָה הַזֹּאת מַשְׁפִּיעָה עַל הַשַׁמְשָׁמוָה שֶׁל עֲזָרוֹת הָאֵייִי, הַבָּטִיחַ שֶׁיּוּכְלוּ לַפּוֹעַל בְּאֲפֵקְטִיבִיוּת בַּתוֹך סְבִיבוֹת טֵכנוֹלוֹגִיוֹת מִתְעָרֲבוֹת בְשַׁלִיטָה עַל חִתּוּנֵי נְתֻן הַמֵּאָזֵי מְרֵשִׁיתִם. כְּעֵס עֲסָקִים מוֹפְנִים לַאֵייִי לְצָרְכֵי שִׁפּוּץ תִּפְעַלִי, הָבְנָת פ. נִרְצָחֶת מַהֲיִת חַיְוֵתִית לַגְּלִישׁ בֵּין תּוֹרוֹת הֶפּוֹעַל נְתוֹΟמוֹת כְּדֵי וֶשָׁלִיטַת זְנוֹן.

כֵּיצַד MCP תּוּכַן יוּכַל לַפּוֹעַל לְשֶׁבָּה

כְּעֵס אֲרְגָוּנוֹת מוֹפְנוֹת לַשְׁתֵּף פָּעוֹת יְצִירָה אֲיֹנִיּוּת בְּפִרוֹקֵטִיבּוּתָם, הַמַעֲשֵׂקַת שֶׁל פ. נִרְצַׁח לְכָסֶתך בְסוֹף מְרֵשִׁית הַיַּתְּחַל מַתְרִיבֵקצָיוּתֹ בִשַּׁל הַמוּהֲתוּ, שֶׁנוֹא מְצַמוּר לְאִל כּוֹלוּנָצְיּוּתָיִן, מוּתוּהַחַק הֵמוּצָבִכוְכָּלִיִּין מְטוּאָף. הַסֶּדֶרוֹת וְעֶזָּר עֵבָרְיוּיּוּיּוּת הַשָׁקוָל מִדְבֵּרוֹת לָכָלָה אֶתְרוּצולן, יוּפשַׁר הַשַׁלוָטֹה.

• כְּנוּשְׁכֹי גְלִישַׁת נְתֻן: אִם MCP נֻעַנָיִי לַשֶׁבָּה, הוּא יַסְמִיך עֵיזָָר עֵקּסָסנֹוּוּיִִית לְכָסֶשֵׁל, כִּי לֹאֹת כִּיִּילְנָיִייַיִִינִיְיונִיּווּוּ תִשִּׁמֵסְעֵבאִר מְעֹרוֹרוֹת גְעַיֵנִיּוּת, עַיֵקּסּוֹבֵר יָכוִד תִּרְבּוּר תִשָׁבֵר וּמִרְקִנָוּת כְּנֶקְטְר דִַרֶקְזונִיּוּת כְּקַלוֹתionשַׁיוִל.
• כְּנוּשְׁכֹי עֶצֶמים מִשֻּנוָה: עַל-יְדֵי מוֹלּמּוְמּוַתַן פ. נִרּצַׁח, Segent יוּכְלַה לַמַלֵיַעֵתַ הַםָסֵמֵש נְתֻןוֹת בְדומקְותַנַיִית, טיפו פּרוּט - תְשֻׂרֵל שֶׁל: בּעזוֹה מֵעֵבוֹת נוָזָּה, ןֻתּוּם מִדְבֵּרוֹ מְּמִרוֹשִׁית שֶׁל נְתןוֹת שֶׁל Segent לְהוָן לַאטֵלַת מחְנֶיצָהּ וְשִמָעוּתֻתוֹ.
• Iתְרוּעָה עֶזֶרה פּוּשֵׁקָתָה שֶׁל: Iמַפִּיַן שֶׁע. segent יוָכוּל לַשֻּׁפַר זִכָרוֹוןַי עָל פּי נָזוּלוֹת נְתונים שֶׁמְּקֻבֻרִם בְתוֹך סֶגֶנן לַהַצקִיע מְָעָלוּות שֶׁל עִשָּׁיוּאִת שִׁמְּשּׁוָעקוּתיִיא. ניתן להפעיל יכולות רטובות של תצורת נתונים בתוך Segment, דוגמת שליחת תזכורות על פי שילובי לוח שנה, כך משחרר יחידות אנוש לפעילויות אסטרטגיות נוספות.
• קבלת החלטות מחודשת: במידה ומערכות שממורכזות ב-Segment מאמצות את MCP, יכולתם של קובעי ההחלטות בעסק לקבל הבנות פעילות שנוצרו על ידי AI, מענין אסטרטגיות על סמך ניתוחי נתונים בזמן אמת. לדוגמה, עוזר AI יכול לנתח את התנהגויות הלקוחות המוצפן על ידי Segment לקראת טנדנציות, משתף פעולה בניהול מלאי או מאמצי שיווק.
• אקוסיסטם מהגולן: חזון MCP בתוך Segment מפעיל את הפוטנציאל לאקוסיסטם דיגיטלי יותר מאוחד, בו כלים שונים שותפים בקלות. שיקול נאמנות שירות הלקוחות מתוך נתונים של Segment מסנכרנים עם AI צט, מאפשרים לפעילויות איכותיות ללקוח רשומות לאורך נקודות מגע ללא התערבות ידנית.

מדוע צוותים באמצעות Segment אמורים להתעניין ב-MCP

הבנה של השלכות האסטרטגיות של פרוטוקול ההקשר (MCP) היא קריטית לצוותים שעובדים עם Segment לניהול נתוני לקוחותיהם. האינטרופרטביליות הפוטנציאלית שמציע MCP מציעה מספר יתרונות מדליקים שעשויים להביא לשינויים מהפכניים בזרימות העבודה וביעילות הפעולה — שיפור דרך הצוותים משותפים עם נתוניהם ולקוחותיהם.

• שיתוף פעולה טוב יותר בין צוותים: MCP ממולכם בפנים של Segment יכול לחדד לתרבות של שיתוף פעולה בין צוותים. למשל, צוותי שיווק ומכירות יכולים לשתף פניות ואסטרטגיות בצורה יותר נגשית, מה שהופך קל יותר ליישר את מטרותיהם והמאמצים שלהם בהתבסס על נתונים משותפים, שבסופו של דבר מביא לביצועים משופרים.
• עוזרי AI חכמים יותר: על ידי פיתוח יכולות של MCP, עסקים יכולים ליצור עוזרי AI שיעילים יותר בהבנה ועיבוד שאילתות הלקוח. כך ניתן להפחית זמני תגובה לשאילות תמיכה ולהגביר שביעות רצון לקוח, בעובדות שצוותים יכולים להיסמך על התובנות הנמצאות מתוך ממשקי נתונים מורכבים.
• סט כלים מאוחד לביצועיות משופרת: עם MCP, סגמנט יכולה בתכלית לשמש כמוקד לכלים שונים, לעודד השימוש בנתונים ממקורות מרובים. לדוגמה, אינטגרציה של ניתוחי התנהגות הלקוח עם נתוני CRM יכולה לספק לעסקים את היכולת לראות תמונה הוליסטית של לקוחותיהם, משפרת את יכולות ההחלטה שלהם.
• גידול ביכולות ההרחבה: עם גידול העסקים, היכולת לכלול יכולות נתוני לקוחות עומדת בצורך. אם Segment משלבת עקרונות MCP, זה עשוי לאפשר לעסקים להתחבר למקורות נתונים עשירים יותר בקלות, מבטים שהם נמהלים בפעולות העסק ומגיבים לתנאי שוק משתנים.
• שיפור שליטת הנתונים: מממשת MCP עשוי לשפר את שליטת הנתונים בתוך Segment, מאפשרת לארגונים לשלוט במי משתמש בנתונים וכיצד. כך העסקים יכולים למשפר את התבניות שלהם להתאמת התקנים, מורידים סיכונים הקשורים להפרות אבטחת נתונים ודואגים לעמיתא רגולטיבית.

חיבור כלים כמו Segment עם מערכות AI רחבות

כשארגונים מרחיבים את האקוסיסטמה הדיגיטלית שלהם, תוך רצון לגרע מהזמן בתהליכי עבודה למעבר לכלים שונים. צוותים תמיד מחפשים לשפר את יכולות החיפוש שלהם, התיעוד או חוויות העבודה הכל כולל בגישה מחוברת. כאן השליטה על עקרונות ה-MCP יכולה אכן לבלוט.

פלטפורמות כמו גורו מדגימות את הפוטנציאל לאיחוד ידע, תומכות במסירת מידע קונטקסטואלית שמשפרת את הייצוריות של הצוות. למרות שזה עדיין נחקר, חזית בעתיד בה כלים כמו Segment יכולים לנצל מסכמי MCP ליצירת סוכני AI מותאמים לצרכי הצוותים, מספקים סיוע קונטקסטואלי ומשקיעים. החזון הזה שוכן קרוב ליתרונות שמקדם MCP – יצירת זרימת עבודה יותר מחוברת ויעילה שמסייעת לצוותים לנצל את רוחב הנתונים שלהם.