AI assistants and predictive scoring are now standard asks from sales and support leaders. Most teams frame these as fea

AI ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰੈਡਿਕਟਿਵ ਸਕੋਰਿੰਗ (predictive scoring) ਹੁਣ ਸੇਲਜ਼ ਅਤੇ ਸਪੋਰਟ ਲੀਡਰਾਂ ਦੀਆਂ ਮਿਆਰੀ ਮੰਗਾਂ ਬਣ ਚੁੱਕੀਆਂ ਹਨ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਫੀਚਰ ਰਿਕੁਐਸਟਾਂ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਇੱਕ ਪਲੱਗਇਨ ਲੱਭਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਟੌਗਲ (toggle) ਨੂੰ ਐਨਬਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਜਾਦੂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਇਸਦੇ ਬਦਲੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਸ਼ੋਰ (noise)। ਮਾੜੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ। ਉਲਝਣ ਵਾਲੇ ਆਉਟਪੁੱਟ। ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਅਜਿਹੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਕੋਈ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।

ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ CRM ਵਿੱਚ AI ਕੋਈ ਫੀਚਰ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ (architecture) ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਬੁੱਧੀ (intelligence) ਉਨੀ ਹੀ ਚੰਗੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿੰਨੀ ਉਸਦੇ ਹੇਠਾਂ ਵਾਲੀ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਲੇਅਰ (operating layer) ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋ (workflows) ਅਸਪਸ਼ਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਗਵਰਨੈਂਸ (governance) ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਉਹਨਾਂ ਖਾਮੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਸਮਝ (insight) ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਤੇਜ਼ ਉਲਝਣ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।

ਕਿਸੇ ਵੀ AI ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਲੇਅਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ (processes) ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਲੋਕਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਕਨੈਕਟਿਵ ਟਿਸ਼ੂ (connective tissue) ਵਾਂਗ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕੋਈ AI ਮਾਡਲ ਕੋਈ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਰੌ ਡੇਟਾ (raw input) ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਯੂਜ਼ਰ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਤੱਕ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਰਸਤਾ ਮੌਜੂਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਲੇਅਰ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਇੱਥੇ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਐਲਗੋਰਿਦਮ (Algorithm) ਤੋਂ ਨਹੀਂ, ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ

AI ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ (context) ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਫ੍ਰੀ-ਟੈਕਸਟ (free-text) ਦੀ ਖਿਲਾਰਤ ਤੋਂ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਜਾਂ ਪੰਜ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਇਹ ਉਹੀ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਮਾੜਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੀ ਮਾੜਾ ਹੋਵੇਗਾ।

ਆਪਣੇ ਮੁੱਖ ਆਬਜੈਕਟਾਂ (core objects) ਦੀ ਆਡਿਟਿੰਗ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ। Accounts, Leads, ਅਤੇ Opportunities ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਆਪਣੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਫੀਲਡਾਂ (required fields) ਨੂੰ ਦੇਖੋ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ Opportunity ਬਿਨਾਂ 'close date' ਜਾਂ 'stage' ਦੇ ਬਣਾਈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਫੋਰਕਾਸਟ ਮਾਡਲ ਕੋਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਵੀ ਪੱਕਾ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ। ਆਪਣੀਆਂ ਪਿਕਲਿਸਟਾਂ (picklists) ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। "Industry" ਫੀਲਡ ਜਿਸ ਵਿੱਚ "Healthcare" ਦੇ ਬਾਰਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪ ਹੋਣ, ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਖਿੰਡਾ ਦੇਵੇਗੀ।

ਡੁਪਲੀਕੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ "Acme Incorporated" ਵੱਖ-ਵੱਖ ਈਮੇਲ ਡੋਮੇਨਾਂ ਅਤੇ ਗਤੀਵਿਧੀ ਇਤਿਹਾਸਾਂ ਵਾਲੇ ਤਿੰਨ ਵੱਖਰੇ Contacts ਵਜੋਂ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਵੀ AI ਜੋ ਇੰਗੇਜਮੈਂਟ (engagement) ਜਾਂ ਚਰਨ ਰਿਸਕ (churn risk) ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉਹ ਸੱਚਾਈ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਦੇਵੇਗਾ। ਇੱਕ ਮਾਸਟਰ ਰਿਕਾਰਡ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਉਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ।

ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਸਟੇਜਾਂ (lifecycle stages) ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। ਟੀਮ ਦੇ ਹਰ ਮੈਂਬਰ ਨੂੰ "Prospecting," "Qualification," ਅਤੇ "Negotiation" ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਸਟੇਜਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹਨ, ਤਾਂ ਜਿੱਤਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ (win probability) ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ AI ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ੋਰ (noise) 'ਤੇ ਹੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਵੇਗਾ।

AI ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ 'read access' ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰੋ। ਜਾਣੋ ਕਿ PII, ਵਿੱਤੀ ਵੇਰਵੇ, ਅਤੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਕਿੱਥੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ, ਤਾਂ ਅੰਡਰਲਾਈਂਗ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਉਹ ਅੰਨ੍ਹਾਪਨ (blindness) ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ

ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਨਹੀਂ ਹੋ। AI ਅਜਿਹੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਜਿਸਦਾ ਕੋਈ ਸਪਸ਼ਟ ਮਾਲਕ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕੋਈ ਨਿਰਧਾਰਤ ਐਂਟਰੀ ਪੁਆਇੰਟ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਗਲਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਕੀ ਹੋਣਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਕੋਈ ਨਿਯਮ ਨਹੀਂ ਹਨ।

ਇਹ ਤੈਅ ਕਰੋ ਕਿ ਕੰਮ ਤੁਹਾਡੇ CRM ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਇਹ ਇੱਕ ਵੈੱਬ ਫਾਰਮ ਹੈ? ਇੱਕ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਅਪਲੋਡ? ਤੁਹਾਡੇ ਬਿਲਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਇੱਕ API? ਹਰੇਕ ਐਂਟਰੀ ਪੁਆਇੰਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗੇਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪੇਡ ਕੈਂਪੇਨਾਂ ਤੋਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ Leads ਆਪਣੇ ਆਪ ਕੁਆਲੀਫਾਈ (auto-qualify) ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਨਬਾਊਂਡ ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਸੇਲਜ਼ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੂੰ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਛੂਹਣਾ ਚਾਹੀਦਾ।

ਸਟੇਟਸ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੀਸ਼ਨਾਂ (status transitions) ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। ਕੋਈ Lead ਇਸ ਲਈ Opportunity ਨਹੀਂ ਬਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਈ ਇਸਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨਾ ਭੁੱਲ ਗਿਆ ਸੀ। ਨਿਯਮ ਸੈੱਟ ਕਰੋ। ਸ਼ਾਇਦ ਇੱਕ Lead ਉਦੋਂ ਹੀ ਕਨਵਰਟ ਹੋਵੇ ਜਦੋਂ ਮੀਟਿੰਗ ਲੌਗ ਹੋ ਜਾਵੇ ਅਤੇ ਬਜਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੋ ਜਾਵੇ। ਜਦੋਂ AI ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਇਹ Lead ਤਿਆਰ ਲੱਗ ਰਹੀ ਹੈ," ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਅਸਲ ਫਨਲ (funnel) ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ।

ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਨਿਯਮ (assignment rules) ਬਣਾਓ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਦੀ ਸੰਰਚਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹੋਣ। ਛੋਟੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ Round-robin ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਭੂਗੋਲਿਕਤਾ ਜਾਂ ਖਾਤੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਨੁਸਾਰ ਸੈਗਮੈਂਟ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ Territory-based routing ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, AI ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸਦਾ