SaaS विक्रेताएं अपने कृत्रिम बुद्धिमत्ता और बिक्री स्वचालन का उपयोग करने की प्रशंसा कर रही हैं। लेकिन आप समझते हैं कि AI कितने सही मूल्य को आपकी बिक्री टीम में ला सकता है?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता। मशीन लर्निंग। 2016 में, विक्रेताओं द्वारा इन प्रमुख शब्दों का अक्सर प्रयोग किया जाता था, परंतु खरीदारों द्वारा गलतफहमी की गई थी। तो ये शब्द वास्तव में क्या मतलब रखते हैं? हालांकि कई लोग इन दो शब्दों का प्रयोग परिवर्तनशीलता से करते हैं, इसमें महत्वपूर्ण भिन्नताएं हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
इसके मूल में, ए.आई. मनुष्यों की तरह सोचने वाली मशीनें बनाने के बारे में है। आज, यह प्रमुख रूप से कंप्यूटर सॉफ़्टवेयर में प्रकट हो रहा है जो मानव के अच्छे हैं पर साधारित कामों को स्वचालित करने में सक्षम है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक व्यापक शब्द है जिससे जैसे मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे चर्चित शब्दों का तकनीक का नामकरण किया जाता है।
मशीन लर्निंग
मशीन लर्निंग ए.आई. का एक उपसमूह है। इसके सबसे साधारण रूप में, मशीन लर्निंग डेटा को विश्लेषित करने, सीखने, और फिर किसी चीज़ के बारे में निर्णय या पूर्वानुमान करने की प्रैक्टिस है। यहाँ की कुंजित क्षमता का की बात है जो एल्गोरिदम को बिना अतिरिक्त प्रोग्रामिंग के स्वयं सीखने और परिवर्तित करने की क्षमता होती है।
हर साल, गार्टनर ने नए, उभरती हुई तकनीकों के लिए अपना हाइप साइकिल जारी किया है। कर्व के पीछे या "उत्कृष्ट अपेक्षाओं का शीर्ष" पर मशीन लर्निंग है। इसका मतलब है कि 2017 में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग "तिरस्कार की गड्ढे" में प्रवेश कर सकते हैं, जहां लोग जल्दी से महसूस करेंगे कि बहुत सारी कंपनियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में बात कर रही हैं, पर कुछ वादे पूरा करने में सक्षम नहीं हैं।
हमने भी अपने साहूलत निर्माताओं की कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का प्रयोग करने की कई उनांसें देखी है। तो, सभी हाइप प्राप्ति के बीच क्या सच है कैसे समझें? और 2017 में आपकी बिक्री टीम के लिए AI-सक्षम प्रौद्योगिकियां किस पे औरती मानक योगिता ला सकती हैं?
उपयोग मामूली उपकार देने वाले मामलों का उदाहरण
इसकी पूर्ण क्षमता पर, एआई को आपकी बिक्री प्रतिनिधि कैसे काम करता है और उनकी क्षमता बढ़ाते हैं। और तथ्य दिखाते हैं कि उत्पादकता से लाभ होने की संभावनाएं हैं। ऐक्सेंचरे द्वारा किया गया एक अध्ययन के अनुसार, आपके प्रतिनिधि समय का केवल 34% बिक्री और 57% के कार्यकारी लोग अगले वर्ष में बिक्री की प्रभावकारीता बढ़ाने के तीन मुख्य उद्देश्यों में एक के रूप में सूची सिर्फ कर रहे हैं।
ए.आई-सक्षम प्रौद्योगिकियां आपके प्रतिनिधि को उन्हें जिनकी वे अच्छे हैं, सर्वोत्तम वार्ताएँ करने में समर्थन करने की अनुमति देती हैं। जांचा गया है कि कोई संदि किस पर काम कर सकती है
हालांकि एक अधूरी प्रौद्योगिकी है, ए.आई सहूलक सॉफ्टवेयर में शामिल हो गई है और बिक्री में पहले सफलता देखी गई है। AI-सक्षम तकनीक संभावित रूप से आपकी बिक्री टीम को मूल्य जोड़ सकते हैं अगर वे इन मापदंडों को पूरा करते हैं:
संकीर्ण डोमेन: ए.आई. का उपयोग करने वाले सर्वश्रेष्ठ उत्पाद एक विशिष्ट व्यावसायिक समस्या को स्वचालित करने के लिए कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, 6संसे ए.आई. का उपयोग करता है ताकि वह नए लीड्स और अवसरों को सर्फेस कर सके जो सबसे अधिक बंद होने की संभावना हैं। वे एक विशिष्ट समस्या का समाधान कर रहे हैं जिससे आपके प्रतिनिधियों को नई संभावनाओं को खोजने में लंबित होने वाला समय कम हो रहा है।
प्रोप्राइटरी, अद्वितीय डेटा: बिना अद्वितीय डेटा के, भले ही सबसे विकसित मशीन लर्निंग एल्गोरिथम बेकार हों। Gong.io नैसर्गिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करता है आपके सेल्स रिप्रेजेंटेटिव की फोन बातचीतों का विश्लेषण करने और मशीन लर्निंग का उपयोग करके प्रोस्पेक्ट के साथ बिक्री टीम की आपसी संवाद को सुधारने के लिए। निःशुल्क फोन बातचीतों के संभावित सैकड़ों घंटे तक पहुंच के साथ, गोंग के मशीन लर्निंग एल्गोरिथम आपके व्यवसाय को पहुंचाई जाने वाली बुनियादी जानकारियाँ लगातार सुधारने में सक्षम हो सकते हैं।
आपकी टीम के कार्यप्रवाह में रहता है: हाल की ए.आई-सक्षम सॉफ्टवेयर से लाभ उठाने के लिए, उसे आपकी सेल्स टीम द्वारा स्वीकार किया जाना चाहिए। विभाजन करने का सबसे आसान तरीका ऐसा सॉफ्टवेयर खरीदना है जो आपकी टीम के कार्यप्रवाह में सहजता से समेटता है। X.ai एक व्यक्तिगत सहायक है जिसे ए.आई. द्वारा सशक्त किया गया है। कोई ऐप या लॉग-इन जानकारी की आवश्यकता नहीं है, सभी उपयोगकर्ताओं को बस यह करना है कि आप बस बोट को बैठाएं मीटिंग आयोजित करने के लिए amy@x.ai को सीसी करें।
डेटा, न की एल्गोरिथम, ए.आई-सक्षम प्रौद्योगिकियों के लिए वास्तविक आईपी हैं
ए.ई के ह्रदय में डेटा है। यह उस इंजन है जो मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्मों में सुधार करती है। रोचक तौर पर, एल्गोरिथम अपनेआप शायद ही कुछ अलग-अलग मूल्य रखते हों। दुनिया की श्रेष्ठ कंपनियों में से कुछ जैसे Google, Microsoft, IBM, और Amazon को इस बात का अंदाजा है और अपने मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म्स को ओपन सोर्स किया है। तो, जैसा कि हमने पहले कहा, ए.आई-सक्षम प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने वाली कंपनियों को एक प्रतिस्पर्धी फायदा कैसे मिलेगा, वह अद्वितीय, प्रोप्राइटरी डेटा तक पहुंच के साथ है।
तो Google, Facebook, या Salesforce जैसे प्लेटफ़ॉर्मों के लिए डेटा जुटाना आसान है। तो छोटे स्टार्टअप कैसे डेटा प्राप्ति रणनीतियों का उपयोग कर सकते हैं? एक अवसर जिसके बारे में अक्सर बात नहीं होती, डेटा संग्रह को अपने मूल ऐप के बाहर डेटा संग्रह करने के लिए ब्राउज़र एक्सटेंशन या चैटबॉट्स जैसी तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं। स्वतंत्र ऐप्स वाली कंपनियों की डेटा संग्रह क्षमताओं को सीमित करती है क्योंकि वे केवल तब डेटा प्राप्त कर सकती हैं जब उपयोगकर्ताओं का उनके उत्पाद के साथ इंटरैक्ट करने से होता है। चूंकि एक्सटेंशन आपके ब्राउज़र के ऊपर होते हैं, इसलिए उनके पास डेटा का पहुंच है (उचित अनुमतियों के साथ सक्रिय किया गया) एक उपयोगकर्ता की पूरी यात्रा पर विशेषज्ञता।
वेंडर बीएस के माध्यम से तोड़ना
चूंकि हर कोई ए.आई. के बारे में बात कर रहा है, इसलिए आप कैसे बिजनेस पर ए.आई की क्षमताएँ सच्ची हैं यह कैसे जानें?
हमने एक सूची तैयार की है उन प्रश्नों की जो आप प्रमाणित करने के लिए उपयोग कर सकते हैं कि वेंडर जो आप मूल्यांकन कर रहे हैं, क्या धूम्र बिखेर रहे हैं या वास्तव में समझ रहे हैं कि ए.आई. आपके व्यापार पर कैसे प्रभाव डालेगा:
आपके प्रशिक्षण डेटा कहां से आता है और आप इसे कैसे उपयोग करते हैं?
जब तक विक्रेताओं से उनके सभी रहस्यों को छोड़ने की उम्मीद न करें, यह एक रेड फ्लैग होता है अगर एक विक्रेता अपने प्रशिक्षण डेटा को कहां से एकत्र करते हैं, इसे शेयर करने से मना करता है। एक विक्रेता को अपने एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने में मदद के लिए उपयोग किये गए आंतरिक और बाह्य संकेतों को साझा करने के लिए इच्छुक होना चाहिए, उन्होंने उन्हें दूसरों पर क्यों चुना, और इन संकेतों का उपयोग करने से आपके व्यावसायिक को मूल्य कैसे जोड़ता है।
आपके एल्गोरिदम को विश्वसनीय परिणाम पैदा करने के लिए कितने प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता है?
उन विक्रेताओं से सतर्क रहें जो इस सवाल को नजरअंदाज करते हैं या पर्याप्त डेटा होने की महत्ता को खारिज करते हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम केवल विश्वसनीय परिणाम पैदा कर सकते हैं जब उनके पास प्रशिक्षण डेटा की पर्याप्त मात्रा हो। उदाहरण के लिए, भविष्यवाणी लीड स्कोरिंग टूल्स के लिए जो जीत/हार डेटा पर निर्भर करते हैं, उसका मतलब हो सकता है कि एल्गोरिदम के लिए सही रूप से काम करने के लिए आपको कम से कम एक वर्ष की डेटा की आवश्यकता है। आपकी टीम के रुचि में सर्वोत्तम होगा कि आप एक AI-सक्षम समाधान को लागू करने में विलंब करें जब तक आपके पास पर्याप्त डेटा न हो।
आपके उत्पाद को हमारे विकास के साथ कैसे स्केल किया जाएगा और जितना अधिक प्रशिक्षण डेटा जुटता है उसके रूप में कैसे सुधार होगा?
जैसे ही आप अधिक डेटा एकत्र करना और बढ़ना शुरू करते हैं, यह महत्वपूर्ण हो जाता है कि समझें कि विक्रेता के मशीन लर्निंग एल्गोरिदम आपके विकास के साथ कैसे स्केल करेंगे। इसका अर्थ है कि सीखने के बारे में कैसे मॉडल अपडेट किए जाते हैं और उन्हें कितनी बार अपडेट किया जाता है। आत्मनिर्भरता यही है कि ये मॉडल कम्पनी की विशेष आवश्यकताओं के लिए व्यक्तिगत हों और आवश्यकता होने पर पुनर्शिक्षित हों। इस सवाल से यह भी आपको एक अच्छी गेज मिलनी चाहिए कि क्या विक्रेता ने अन्य कंपनियों के साथ काम किया है जो आपके उदार में हैं।
AI का उपयोग करने वाले विक्रेताओं के बीच अंतर करना जो असल में मूल्य जोड़ सकते हैं और वेंडर्स को जो कठिन है। इस चेकलिस्ट के साथ, हम आशा करते हैं कि आप सही से विक्रेताओं का मूल्यांकन करने के लिए तैयार महसूस करेंगे जो अपनी AI क्षमताओं की प्रशंसा करने वाले और आपके बिक्री टीम में AI-सक्षम प्रौद्योगिकियों के मूल्य को बेहतर समझेंगे।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता। मशीन लर्निंग। 2016 में, विक्रेताओं द्वारा इन प्रमुख शब्दों का अक्सर प्रयोग किया जाता था, परंतु खरीदारों द्वारा गलतफहमी की गई थी। तो ये शब्द वास्तव में क्या मतलब रखते हैं? हालांकि कई लोग इन दो शब्दों का प्रयोग परिवर्तनशीलता से करते हैं, इसमें महत्वपूर्ण भिन्नताएं हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
इसके मूल में, ए.आई. मनुष्यों की तरह सोचने वाली मशीनें बनाने के बारे में है। आज, यह प्रमुख रूप से कंप्यूटर सॉफ़्टवेयर में प्रकट हो रहा है जो मानव के अच्छे हैं पर साधारित कामों को स्वचालित करने में सक्षम है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक व्यापक शब्द है जिससे जैसे मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे चर्चित शब्दों का तकनीक का नामकरण किया जाता है।
मशीन लर्निंग
मशीन लर्निंग ए.आई. का एक उपसमूह है। इसके सबसे साधारण रूप में, मशीन लर्निंग डेटा को विश्लेषित करने, सीखने, और फिर किसी चीज़ के बारे में निर्णय या पूर्वानुमान करने की प्रैक्टिस है। यहाँ की कुंजित क्षमता का की बात है जो एल्गोरिदम को बिना अतिरिक्त प्रोग्रामिंग के स्वयं सीखने और परिवर्तित करने की क्षमता होती है।
हर साल, गार्टनर ने नए, उभरती हुई तकनीकों के लिए अपना हाइप साइकिल जारी किया है। कर्व के पीछे या "उत्कृष्ट अपेक्षाओं का शीर्ष" पर मशीन लर्निंग है। इसका मतलब है कि 2017 में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग "तिरस्कार की गड्ढे" में प्रवेश कर सकते हैं, जहां लोग जल्दी से महसूस करेंगे कि बहुत सारी कंपनियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में बात कर रही हैं, पर कुछ वादे पूरा करने में सक्षम नहीं हैं।
हमने भी अपने साहूलत निर्माताओं की कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का प्रयोग करने की कई उनांसें देखी है। तो, सभी हाइप प्राप्ति के बीच क्या सच है कैसे समझें? और 2017 में आपकी बिक्री टीम के लिए AI-सक्षम प्रौद्योगिकियां किस पे औरती मानक योगिता ला सकती हैं?
उपयोग मामूली उपकार देने वाले मामलों का उदाहरण
इसकी पूर्ण क्षमता पर, एआई को आपकी बिक्री प्रतिनिधि कैसे काम करता है और उनकी क्षमता बढ़ाते हैं। और तथ्य दिखाते हैं कि उत्पादकता से लाभ होने की संभावनाएं हैं। ऐक्सेंचरे द्वारा किया गया एक अध्ययन के अनुसार, आपके प्रतिनिधि समय का केवल 34% बिक्री और 57% के कार्यकारी लोग अगले वर्ष में बिक्री की प्रभावकारीता बढ़ाने के तीन मुख्य उद्देश्यों में एक के रूप में सूची सिर्फ कर रहे हैं।
ए.आई-सक्षम प्रौद्योगिकियां आपके प्रतिनिधि को उन्हें जिनकी वे अच्छे हैं, सर्वोत्तम वार्ताएँ करने में समर्थन करने की अनुमति देती हैं। जांचा गया है कि कोई संदि किस पर काम कर सकती है
हालांकि एक अधूरी प्रौद्योगिकी है, ए.आई सहूलक सॉफ्टवेयर में शामिल हो गई है और बिक्री में पहले सफलता देखी गई है। AI-सक्षम तकनीक संभावित रूप से आपकी बिक्री टीम को मूल्य जोड़ सकते हैं अगर वे इन मापदंडों को पूरा करते हैं:
संकीर्ण डोमेन: ए.आई. का उपयोग करने वाले सर्वश्रेष्ठ उत्पाद एक विशिष्ट व्यावसायिक समस्या को स्वचालित करने के लिए कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, 6संसे ए.आई. का उपयोग करता है ताकि वह नए लीड्स और अवसरों को सर्फेस कर सके जो सबसे अधिक बंद होने की संभावना हैं। वे एक विशिष्ट समस्या का समाधान कर रहे हैं जिससे आपके प्रतिनिधियों को नई संभावनाओं को खोजने में लंबित होने वाला समय कम हो रहा है।
प्रोप्राइटरी, अद्वितीय डेटा: बिना अद्वितीय डेटा के, भले ही सबसे विकसित मशीन लर्निंग एल्गोरिथम बेकार हों। Gong.io नैसर्गिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करता है आपके सेल्स रिप्रेजेंटेटिव की फोन बातचीतों का विश्लेषण करने और मशीन लर्निंग का उपयोग करके प्रोस्पेक्ट के साथ बिक्री टीम की आपसी संवाद को सुधारने के लिए। निःशुल्क फोन बातचीतों के संभावित सैकड़ों घंटे तक पहुंच के साथ, गोंग के मशीन लर्निंग एल्गोरिथम आपके व्यवसाय को पहुंचाई जाने वाली बुनियादी जानकारियाँ लगातार सुधारने में सक्षम हो सकते हैं।
आपकी टीम के कार्यप्रवाह में रहता है: हाल की ए.आई-सक्षम सॉफ्टवेयर से लाभ उठाने के लिए, उसे आपकी सेल्स टीम द्वारा स्वीकार किया जाना चाहिए। विभाजन करने का सबसे आसान तरीका ऐसा सॉफ्टवेयर खरीदना है जो आपकी टीम के कार्यप्रवाह में सहजता से समेटता है। X.ai एक व्यक्तिगत सहायक है जिसे ए.आई. द्वारा सशक्त किया गया है। कोई ऐप या लॉग-इन जानकारी की आवश्यकता नहीं है, सभी उपयोगकर्ताओं को बस यह करना है कि आप बस बोट को बैठाएं मीटिंग आयोजित करने के लिए amy@x.ai को सीसी करें।
डेटा, न की एल्गोरिथम, ए.आई-सक्षम प्रौद्योगिकियों के लिए वास्तविक आईपी हैं
ए.ई के ह्रदय में डेटा है। यह उस इंजन है जो मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्मों में सुधार करती है। रोचक तौर पर, एल्गोरिथम अपनेआप शायद ही कुछ अलग-अलग मूल्य रखते हों। दुनिया की श्रेष्ठ कंपनियों में से कुछ जैसे Google, Microsoft, IBM, और Amazon को इस बात का अंदाजा है और अपने मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म्स को ओपन सोर्स किया है। तो, जैसा कि हमने पहले कहा, ए.आई-सक्षम प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने वाली कंपनियों को एक प्रतिस्पर्धी फायदा कैसे मिलेगा, वह अद्वितीय, प्रोप्राइटरी डेटा तक पहुंच के साथ है।
तो Google, Facebook, या Salesforce जैसे प्लेटफ़ॉर्मों के लिए डेटा जुटाना आसान है। तो छोटे स्टार्टअप कैसे डेटा प्राप्ति रणनीतियों का उपयोग कर सकते हैं? एक अवसर जिसके बारे में अक्सर बात नहीं होती, डेटा संग्रह को अपने मूल ऐप के बाहर डेटा संग्रह करने के लिए ब्राउज़र एक्सटेंशन या चैटबॉट्स जैसी तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं। स्वतंत्र ऐप्स वाली कंपनियों की डेटा संग्रह क्षमताओं को सीमित करती है क्योंकि वे केवल तब डेटा प्राप्त कर सकती हैं जब उपयोगकर्ताओं का उनके उत्पाद के साथ इंटरैक्ट करने से होता है। चूंकि एक्सटेंशन आपके ब्राउज़र के ऊपर होते हैं, इसलिए उनके पास डेटा का पहुंच है (उचित अनुमतियों के साथ सक्रिय किया गया) एक उपयोगकर्ता की पूरी यात्रा पर विशेषज्ञता।
वेंडर बीएस के माध्यम से तोड़ना
चूंकि हर कोई ए.आई. के बारे में बात कर रहा है, इसलिए आप कैसे बिजनेस पर ए.आई की क्षमताएँ सच्ची हैं यह कैसे जानें?
हमने एक सूची तैयार की है उन प्रश्नों की जो आप प्रमाणित करने के लिए उपयोग कर सकते हैं कि वेंडर जो आप मूल्यांकन कर रहे हैं, क्या धूम्र बिखेर रहे हैं या वास्तव में समझ रहे हैं कि ए.आई. आपके व्यापार पर कैसे प्रभाव डालेगा:
आपके प्रशिक्षण डेटा कहां से आता है और आप इसे कैसे उपयोग करते हैं?
जब तक विक्रेताओं से उनके सभी रहस्यों को छोड़ने की उम्मीद न करें, यह एक रेड फ्लैग होता है अगर एक विक्रेता अपने प्रशिक्षण डेटा को कहां से एकत्र करते हैं, इसे शेयर करने से मना करता है। एक विक्रेता को अपने एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने में मदद के लिए उपयोग किये गए आंतरिक और बाह्य संकेतों को साझा करने के लिए इच्छुक होना चाहिए, उन्होंने उन्हें दूसरों पर क्यों चुना, और इन संकेतों का उपयोग करने से आपके व्यावसायिक को मूल्य कैसे जोड़ता है।
आपके एल्गोरिदम को विश्वसनीय परिणाम पैदा करने के लिए कितने प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता है?
उन विक्रेताओं से सतर्क रहें जो इस सवाल को नजरअंदाज करते हैं या पर्याप्त डेटा होने की महत्ता को खारिज करते हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम केवल विश्वसनीय परिणाम पैदा कर सकते हैं जब उनके पास प्रशिक्षण डेटा की पर्याप्त मात्रा हो। उदाहरण के लिए, भविष्यवाणी लीड स्कोरिंग टूल्स के लिए जो जीत/हार डेटा पर निर्भर करते हैं, उसका मतलब हो सकता है कि एल्गोरिदम के लिए सही रूप से काम करने के लिए आपको कम से कम एक वर्ष की डेटा की आवश्यकता है। आपकी टीम के रुचि में सर्वोत्तम होगा कि आप एक AI-सक्षम समाधान को लागू करने में विलंब करें जब तक आपके पास पर्याप्त डेटा न हो।
आपके उत्पाद को हमारे विकास के साथ कैसे स्केल किया जाएगा और जितना अधिक प्रशिक्षण डेटा जुटता है उसके रूप में कैसे सुधार होगा?
जैसे ही आप अधिक डेटा एकत्र करना और बढ़ना शुरू करते हैं, यह महत्वपूर्ण हो जाता है कि समझें कि विक्रेता के मशीन लर्निंग एल्गोरिदम आपके विकास के साथ कैसे स्केल करेंगे। इसका अर्थ है कि सीखने के बारे में कैसे मॉडल अपडेट किए जाते हैं और उन्हें कितनी बार अपडेट किया जाता है। आत्मनिर्भरता यही है कि ये मॉडल कम्पनी की विशेष आवश्यकताओं के लिए व्यक्तिगत हों और आवश्यकता होने पर पुनर्शिक्षित हों। इस सवाल से यह भी आपको एक अच्छी गेज मिलनी चाहिए कि क्या विक्रेता ने अन्य कंपनियों के साथ काम किया है जो आपके उदार में हैं।
AI का उपयोग करने वाले विक्रेताओं के बीच अंतर करना जो असल में मूल्य जोड़ सकते हैं और वेंडर्स को जो कठिन है। इस चेकलिस्ट के साथ, हम आशा करते हैं कि आप सही से विक्रेताओं का मूल्यांकन करने के लिए तैयार महसूस करेंगे जो अपनी AI क्षमताओं की प्रशंसा करने वाले और आपके बिक्री टीम में AI-सक्षम प्रौद्योगिकियों के मूल्य को बेहतर समझेंगे।
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