CRM में AI एजेंट: वादा और वास्तविकता के बीच

ग्राहक संबंध प्रबंधन में एआई का विकास

ग्राहक संबंध प्रबंधन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का परिदृश्य एक रोमांचक परिवर्तन है। जबकि कई प्रदाता सीआरएम क्षेत्र में एआई एजेंटों की क्रांतिकारी संभावनाओं का विज्ञापन करते हैं, एक नज़दीकी नज़र में उच्च-उड़ान वाले वादों और इन प्रौद्योगिकियों के वास्तविक प्रदर्शन के बीच काफी विसंगति का पता चलता है। जेनेरिक एआई सिस्टम के लिए उत्साह के उत्साह के एक चरण के बाद, एक निश्चित मोहभंग अब हुआ है, क्योंकि कई प्रारंभिक अपेक्षाओं को पूरा नहीं किया जा सका।

जेनेरिक एआई समाधानों के लिए प्रारंभिक उत्साह ने अधिक यथार्थवादी मूल्यांकन के लिए जगह बनाई है। कई विशेषज्ञ और विश्लेषक अब मौलिक रूप से सवाल कर रहे हैं कि क्या वर्तमान जनरेटिव एआई दृष्टिकोणों में आधुनिक कंपनियों की जटिल आवश्यकताओं को पूरा करने की क्षमता है। उम्मीदें अब तेजी से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की एक नई पीढ़ी के उद्देश्य से हैं: एआई एजेंट। इन उन्नत प्रणालियों को न केवल जानकारी और प्रश्नों का उत्तर देना चाहिए, बल्कि स्वतंत्र रूप से निर्णय ले सकते हैं और जटिल कार्यों को स्वायत्त रूप से प्रबंधित करने में सक्षम हो सकते हैं।

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एआई एजेंट: विकास का अगला चरण

एआई एजेंट कृत्रिम बुद्धिमत्ता में विकास में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करते हैं। पारंपरिक एआई प्रणालियों के विपरीत, जो मुख्य रूप से डेटा विश्लेषण और पैटर्न मान्यता के लिए तैयार हैं, एआई एजेंटों में स्वतंत्र रूप से कार्य करने और निर्णय लेने की क्षमता होती है। आप मानव हस्तक्षेप के बिना जटिल कार्यों को अंजाम दे सकते हैं और अपने प्रदर्शन को लगातार बेहतर बनाने के लिए अपने अनुभवों से सीख सकते हैं।

एआई सिस्टम की यह नई पीढ़ी एक स्पष्ट पकने की प्रक्रिया से गुजरती है। वे एक नियम -आधारित सहायक के रूप में शुरू करते हैं और धीरे -धीरे ऑर्केस्ट्रेटेड स्वायत्त इकाइयों में विकसित होते हैं जो स्वतंत्र निर्णय ले सकते हैं। विकास के पहले चरण में, वे मुख्य रूप से स्वचालन सहायकों के रूप में कार्य करते हैं जो असंरचित डेटा को संसाधित करते हैं, जानकारी को वर्गीकृत करते हैं और ज्ञान निकालते हैं, लेकिन एक कठोर वर्कफ़्लो का पालन करते हैं। इसका एक विशिष्ट उदाहरण एआई-आधारित ईमेल सॉर्टिंग सिस्टम होगा जो संदेशों को वर्गीकृत करता है, लेकिन अपने स्वयं के उत्तर तैयार नहीं करता है।

अगले चरण में, एआई एजेंट संदर्भ-संबंधित निर्णय लेना शुरू करते हैं, लेकिन एक संरचित वर्कफ़्लो के भीतर जारी रहते हैं। आप जानकारी की तुलना कर सकते हैं, विसंगतियों को पहचान सकते हैं और कार्रवाई के लिए सिफारिशें दे सकते हैं। इसका एक उदाहरण वित्त में एक एआई होगा जो धोखाधड़ी के लिए खर्चों की जांच करता है और आगे की समीक्षा के लिए विसंगतियों को चिह्नित करता है।

विकास का उच्चतम स्तर उपकरण और रेलिंग के साथ स्वायत्त एजेंटों तक पहुंचता है। ये एआई एजेंट अब न केवल कार्य करते हैं, बल्कि एक लक्ष्य प्राप्त करने के लिए गतिशील रूप से सही उपकरण और वर्कफ़्लोज़ चुनते हैं। एक उदाहरण एक एआई-आधारित DevOps सहायक होगा जो बुनियादी ढांचे की समस्याओं को पहचानता है और स्वतंत्र रूप से सबसे अच्छा समाधान चुनता है और इसे लागू करता है।

ग्राहक संबंध प्रबंधन में क्षमता

ग्राहक संबंध प्रबंधन (CRM) AI एजेंटों के लिए आवेदन का एक विशेष रूप से आशाजनक क्षेत्र साबित होता है। प्रगतिशील डिजिटलीकरण, विपणन, बिक्री और ग्राहक सेवा के बावजूद अभी भी एक महत्वपूर्ण मानव कार्य की आवश्यकता है। यह वही है जहां एआई एजेंट दोहराए जाने वाले कार्यों को लेकर अपनी ताकत खेल सकते हैं जो अक्सर थका देने वाले होते हैं और मनुष्यों के लिए गलतियों से ग्रस्त होते हैं।

विपणन, बिक्री और ग्राहक सेवा में, कई आवर्ती गतिविधियाँ हैं जो एआई एजेंटों द्वारा स्वचालन के लिए आदर्श हैं। इसमें ग्राहक डेटा की प्रविष्टि और अद्यतन, ईमेल की ट्रैकिंग, नियुक्तियों के समन्वय और विपणन अभियानों के प्रबंधन शामिल हैं। एआई सिस्टम टायर नहीं करते हैं, लापरवाह गलतियाँ नहीं करते हैं और निरंतर गुणवत्ता के साथ घड़ी के आसपास इन कार्यों को कर सकते हैं।

सीआरएम क्षेत्र में एआई का एक और निर्णायक लाभ बड़ी मात्रा में डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की क्षमता है। इन निष्कर्षों का उपयोग ग्राहकों के साथ व्यक्तिगत बातचीत को डिजाइन करने और इस प्रकार ग्राहक वफादारी को मजबूत करने के लिए किया जा सकता है। उत्पादन से सेवाओं तक आर्थिक गतिविधियों की बढ़ती पारी और करीबी ग्राहक संबंधों के बढ़ते महत्व, सेवा विभागों पर दबाव, अधिक और बेहतर प्रदर्शन बढ़ने के मद्देनजर। एआई एजेंट नियमित कार्यों को लेने और मानव कर्मचारियों के लिए स्वतंत्रता पैदा करके यहां एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं, जो तब ग्राहक देखभाल के अधिक जटिल और रचनात्मक पहलुओं पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

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• यह AI प्लेटफ़ॉर्म सभी विशिष्ट डेटा स्रोतों के साथ बातचीत करता है
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चुनौतियां कि हमारे एआई प्लेटफॉर्म को हल करता है

• पारंपरिक एआई समाधानों की सटीकता की कमी
• डेटा संरक्षण और संवेदनशील डेटा का सुरक्षित प्रबंधन
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सीआरएम में एआई एजेंटों से विशिष्ट आवेदन उदाहरण

ग्राहक सेवा और समर्थन

ग्राहक सेवा में, एआई एजेंटों ने कंपनियों को अपने ग्राहकों के साथ बातचीत करने के तरीके में क्रांति ला दी। आधुनिक एआई ग्राहक सेवा एजेंट सरल चैटबॉट के कौशल से बहुत आगे निकल जाते हैं और विभिन्न प्रकार के जटिल कार्यों को ले सकते हैं। आप उपयोगकर्ताओं की ओर से कार्य कर सकते हैं, उदाहरण के लिए ग्राहक डेटा को अपडेट करना, प्रतिपूर्ति संपादित करना या यहां तक ​​कि पासवर्ड बदल सकते हैं। ग्राहक इंटरैक्शन और वरीयताओं का विश्लेषण करके, आप व्यक्तिगत उत्पाद सिफारिशें दे सकते हैं और इस प्रकार बिक्री की संभावना बढ़ा सकते हैं। जटिल तकनीकी सहायता प्रश्नों का निदान और हल करने की उनकी क्षमता विशेष रूप से प्रभावशाली है, जो मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता को कम करती है और प्रतिक्रिया समय कम हो जाता है।

ग्राहक सेवा में एआई के सफल उपयोग का एक विशिष्ट उदाहरण सनी कारों को प्रदान करता है, जो किराये की कार सेवाओं का एक प्रमुख प्रदाता है। कंपनी को कुशलता से और उच्च गुणवत्ता के साथ ग्राहक पूछताछ की बढ़ती मात्रा के साथ चुनौती का सामना करना पड़ा। एआई समाधानों का उपयोग करके, सनी कारें अपनी सेवा प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने और ग्राहक अनुभव में महत्वपूर्ण सुधार करने में सक्षम थीं। AI समर्थन कर्मचारियों को ग्राहक पूछताछ के लिए तेजी से प्रतिक्रिया करने और जटिल समस्याओं को अधिक कुशलता से हल करने में सक्षम बनाता है।

बिक्री और नेतृत्व प्रबंधन

बिक्री क्षेत्र में, एआई एजेंट पूरी बिक्री प्रक्रिया का समर्थन और अनुकूलन कर सकते हैं। वे ग्राहक डेटा का विश्लेषण करते हैं, संभावित लीड की पहचान करते हैं और निष्कर्ष पर जाने की उनकी संभावना के अनुसार उन्हें प्राथमिकता देते हैं। लीड के स्वचालित मूल्यांकन के साथ, बिक्री कर्मचारी अपने समय और संसाधनों को सबसे होनहार संपर्कों पर केंद्रित कर सकते हैं।

बिक्री में एआई के लिए आवेदन का एक विशेष रूप से मूल्यवान क्षेत्र लीड नूरिंग है। इस क्षेत्र में उत्कृष्ट सेवाएं प्रदान करने वाली कंपनियां 50% अधिक इच्छुक उत्पन्न करती हैं, जिससे 33% कम लागत होती है। एआई एजेंट संभावित ग्राहकों के साथ संचार को स्वचालित, निजीकृत और अनुकूलित कर सकते हैं और संपूर्ण ग्राहक यात्रा के साथ प्रतिबद्धता का अनुकूलन कर सकते हैं। वास्तव में, एआई के 51% विपणक पहले से ही अग्रणी में सुधार के लिए उपयोग कर रहे हैं, 63% रूपांतरण दरों में वृद्धि के साथ।

AI एजेंट जैसे कि ANCICA AI सहायक पता ईमेल और एसएमएस के बारे में व्यक्तिगत, प्राकृतिक बातचीत के माध्यम से जाता है। इन उपकरणों को आवर्ती कार्यों को स्वचालित करते हुए एक मानव नोट रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है ताकि बिक्री टीमें उच्च -गुणवत्ता वाली गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित कर सकें।

विपणन और अभियान प्रबंधन

विपणन क्षेत्र में, एआई एजेंट अभियानों की योजना, कार्यान्वयन और विश्लेषण का समर्थन कर सकते हैं। आप ग्राहक डेटा का विश्लेषण लक्ष्य समूहों को खंडित कर सकते हैं और व्यक्तिगत विपणन संदेश बना सकते हैं। अभियान प्रदर्शन की निरंतर निगरानी के लिए धन्यवाद, आप वास्तविक समय में अनुकूलन सुझाव प्रदान कर सकते हैं।

विपणन क्षेत्र में एक उन्नत AI एजेंट का एक उदाहरण Salesforce का अभियान ऑप्टिमाइज़र है। यह कंपनी के व्यावसायिक लक्ष्यों के आधार पर विपणन अभियानों का विश्लेषण, उत्पन्न करने, निजीकृत करने और अनुकूलित करने के लिए एआई के साथ पूरे अभियान जीवन चक्र को स्वचालित करता है। ग्राहक डेटा का विश्लेषण करके, एजेंट व्यक्तिगत सामग्री बना सकता है जो लक्ष्य समूह की व्यक्तिगत वरीयताओं और आवश्यकताओं के अनुरूप है।

विपणन में एआई-आधारित वैयक्तिकरण वास्तविक समय में ग्राहक डेटा का विश्लेषण करने और इस डेटा के आधार पर सामग्री खेलने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करता है। व्यवहार के आधार पर, ग्राहकों की प्राथमिकताएं और बातचीत, एआई एक व्यक्तिगत प्रोफ़ाइल बनाता है जो उत्पाद सिफारिशों, सामग्री समायोजन और लक्षित विज्ञापन अभियानों जैसे विपणन गतिविधियों का अनुकूलन करता है। प्रौद्योगिकी विभिन्न चैनलों में एक व्यक्तिगत पते को सक्षम करती है और लक्ष्य समूह के लिए सामग्री की प्रासंगिकता को बढ़ाती है।

आंकड़ा विश्लेषण और निर्णय समर्थन

एआई एजेंट बड़ी मात्रा में ग्राहक डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं और मूल्यवान ज्ञान प्राप्त कर सकते हैं। आप उन पैटर्न और रुझानों की पहचान कर सकते हैं जो मानव विश्लेषकों के लिए पहचानने योग्य नहीं हो सकते हैं। यह निष्कर्ष कंपनियों को ध्वनि निर्णय लेने और उनकी रणनीतियों का अनुकूलन करने में मदद कर सकता है।

निर्णय समर्थन के लिए एआई के उपयोग का एक उदाहरण लीड और अवसर स्कोरिंग है। AI जनसांख्यिकीय सुविधाओं को ध्यान में रखता है, वेबसाइट पर व्यवहार और बिक्री के साथ पहले की बातचीत का विश्लेषण करता है। उसी समय, वह जांचती है कि क्या लक्ष्य समूह के साथ संपर्क फिट बैठता है - उदाहरण के लिए उद्योग, कंपनी के आकार या फ़ंक्शन के आधार पर। इसके अलावा, यदि आवश्यक हो तो बाहरी स्रोत जैसे कि कंपनी डेटाबेस मूल्यांकन में बहती हैं। भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी की मदद से, एक गतिशील स्कोर बनाया जाता है जो न केवल दिखाता है कि एक लीड कितना प्रासंगिक है, बल्कि यह भी कि अवसर का निष्कर्ष कितना संभव है। मूल्यांकन स्वचालित रूप से, लगातार और वास्तविक समय में - सीआरएम में सीधे होता है।

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CRM में सफल AI एजेंटों के ठोस उदाहरण

सेल्सफोर्स एजेंटफोर्स

अपने एजेंटफोर्स प्लेटफॉर्म के साथ, सेल्सफोर्स ने सीआरएम के लिए एआई एजेंटों के क्षेत्र में एक अग्रणी स्थान लिया है। प्लेटफ़ॉर्म कंपनियों को व्यक्तिगत रूप से अनुकूलित स्वायत्त एआई एजेंट बनाने में सक्षम बनाता है जो घड़ी के आसपास कर्मचारियों और ग्राहकों का समर्थन करते हैं। ये एजेंट पूरी तरह से मौजूदा सीआरएम सिस्टम में एकीकृत हैं और इसे विभिन्न भूमिकाओं, उद्योगों और अनुप्रयोगों के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।

उपलब्ध एजेंटों में शामिल हैं:

- सेवा एजेंट: यह एजेंट एआई का उपयोग पूर्व -परिदृश्यों के बिना सेवा प्रक्रियाओं की पूरी श्रृंखला का प्रबंधन करने के लिए करता है और अधिक कुशल ग्राहक सेवा सुनिश्चित करता है।

- बिक्री विकास प्रतिनिधि (एसडीआर): यह एजेंट इच्छुक पार्टियों के साथ घड़ी के चारों ओर बातचीत करता है, सवालों का जवाब देता है, आपत्तियों को अमान्य करता है और बैठकों के लिए कार्यक्रम पर कब्जा कर लेता है। इस तरह, बिक्री कर्मचारी पूरी तरह से ग्राहक संबंधों के रखरखाव पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

- सेल्स कोच: बिक्री टीम के लिए व्यक्तिगत भूमिका -प्रदर्शन गेम प्रदान करता है। Salesforce डेटा और जनरेटिव AI के आधार पर, बिक्री कर्मचारी विशिष्ट दुकानों के लिए बिक्री वार्ता का अनुकूलन करना और अमान्य करने के लिए सीखते हैं।

-Merchandiser: ई-कॉमर्स में मर्चेंडाइज़र दैनिक कार्य को आसान बनाता है-जो कि वेबसाइटों को उद्देश्य और व्यक्तिगत विज्ञापन अभियानों को उत्पाद विवरण और डेटा-आधारित के लिए स्थापित करता है।

Salesforce Agentforce के सफल उपयोग का एक ठोस उदाहरण सोफी है, जो एक स्वायत्त AI एजेंट है, जिसका उपयोग SAKS फिफ्थ एवेन्यू में ग्राहक सेवा में किया जाता है। उदाहरण के लिए, यदि किसी ग्राहक ने गलत आकार में स्वेटर का आदेश दिया है, तो वह सोफी को कॉल कर सकता है, जो उसे पूरे रिटर्न और एक्सचेंज प्रक्रिया के माध्यम से ले जाता है। सोफी के बारे में विशेष बात यह है कि यह न केवल एक पूर्वनिर्धारित स्क्रिप्ट का अनुसरण करता है, बल्कि ग्राहक की व्यक्तिगत जरूरतों का जवाब भी दे सकता है और लचीले ढंग से प्रतिक्रिया कर सकता है।

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सेवा के लिए Microsoft Copilot

सेवा के लिए कोपिलॉट के साथ, Microsoft CRM सिस्टम में एम्बेडेड AI एजेंटों के लिए एक समाधान प्रदान करता है। ये एजेंट ग्राहक सेवा कर्मचारियों को ग्राहकों के साथ सीधे चैट करने और जनरेटिव एआई-आधारित सहायता सामग्री प्रदान करने में सक्षम बनाते हैं, जिसके साथ वे अपनी उत्पादकता, सटीकता और ग्राहकों की संतुष्टि बढ़ा सकते हैं।

एआई एजेंट बेहतर प्रदर्शन के लिए वास्तविक समय के निर्देशों के साथ सेवा कर्मचारियों का समर्थन करते हैं और इसे मौजूदा कार्य प्रक्रियाओं में मूल रूप से एकीकृत किया जा सकता है। वे समस्याओं के तेज समाधान के साथ मदद करते हैं और विभिन्न सीआरएम सिस्टम जैसे कि सेल्सफोर्स, सर्विसेनो या ज़ेंडेस्क में एम्बेडेड किया जा सकता है।

Microsoft Copilot स्वचालित वार्तालाप सारांश भी प्रदान करता है जो बिक्री कर्मचारियों को लंबे ईमेल या मीटिंग प्रोटोकॉल की खोज किए बिना ग्राहक कॉल के लिए जल्दी से तैयार करने में सक्षम बनाता है। AI एक ग्राहक को सभी प्रासंगिक जानकारी को सारांशित करता है और इसे कर्मचारी को प्रदान करता है।

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एआई एजेंट के साथ विगर सीआरएम

Viger CRM ने ग्राहक संबंध प्रबंधन के विभिन्न पहलुओं को अनुकूलित करने के लिए AI एजेंटों को अपने CRM प्लेटफॉर्म में एकीकृत किया है। ये एजेंट डेटा को संक्षेप में प्रस्तुत कर सकते हैं, सामग्री उत्पन्न कर सकते हैं और लीड और ग्राहकों के साथ बातचीत कर सकते हैं।

Viger CRM में AI एजेंट मौजूदा LLM मॉडल का विस्तार करते हैं और उन्हें विशिष्ट प्रक्रिया प्रक्रियाओं की ओर ले जाते हैं जो कंपनी के व्यक्तिगत या व्यावसायिक अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी और प्रासंगिक हैं। वे लक्ष्यों को प्राप्त करने के उपाय करते हैं और स्वायत्त रूप से जटिल कार्यों को संभाल सकते हैं।

Viger CRM में AI एजेंटों के उपयोग का एक उदाहरण लीड की स्वचालित योग्यता है। एजेंट संभावित ग्राहकों के व्यवहार का विश्लेषण करता है, खरीदने की उनकी इच्छा का मूल्यांकन करता है और उनके अनुसार प्राथमिकता देता है। इस तरह, बिक्री कर्मचारी अपने समय और संसाधनों को सबसे होनहार लीड पर केंद्रित कर सकते हैं।

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CRM में AI एजेंटों की चुनौतियां और सीमाएँ

सीआरएम क्षेत्र में एआई एजेंटों की महान क्षमता के बावजूद, अभी भी कई चुनौतियां और सीमाएं हैं जिन्हें इन प्रौद्योगिकियों को अपनी पूरी क्षमता विकसित करने से पहले दूर करना पड़ता है।

तकनीकी चुनौतियाँ

मौजूदा सीआरएम सिस्टम में एआई एजेंटों का एकीकरण तकनीकी रूप से मांग कर सकता है, खासकर अगर यह पुरानी सिस्टम है। असंगत डेटा प्रारूप, पुराने एपीआई और सीमित संचार प्रोटोकॉल जैसी समस्याएं कार्यान्वयन में देरी या बाधा डाल सकती हैं।

एआई मॉडल की जटिलता और ऊर्जा की खपत भी महान चुनौतियों का प्रतिनिधित्व करती है। अत्यधिक विकसित एआई सिस्टम को भारी कंप्यूटिंग क्षमता की आवश्यकता होती है, जो उनके आवेदन को सीमित कर सकती है। इसके अलावा, जनरेटिव सीआई कभी -कभी गलत परिणाम उत्पन्न करते हैं, जो उनकी विश्वसनीयता को प्रतिबंधित करता है।

एक और समस्या स्केलेबिलिटी है। जबकि एआई एजेंट नियंत्रित वातावरण में और विशिष्ट कार्यों के लिए अच्छी तरह से काम कर सकते हैं, अक्सर उन्हें बड़े और अधिक जटिल परिदृश्यों पर स्केल करना मुश्किल होता है। यदि उपयोगकर्ताओं की संख्या या कार्यों की जटिलता बढ़ जाती है तो सेवा कम हो सकती है।

नैतिक और डेटा संरक्षण चिंताएं

सीआरएम में एआई एजेंटों का उपयोग भी नैतिक प्रश्न उठाता है। इस बात की चिंता है कि एआई एल्गोरिदम पूर्वाग्रहों को बढ़ा सकता है और भेदभाव का कारण बन सकता है। यदि प्रशिक्षण डेटा में विकृतियां होती हैं, तो वे एआई एजेंटों के निर्णयों में प्रवाहित हो सकते हैं।

डेटा सुरक्षा भी एक महत्वपूर्ण विषय है। एआई एजेंट बड़ी मात्रा में ग्राहक डेटा की प्रक्रिया करते हैं, जो सुरक्षा के बारे में सवाल उठाता है और संवेदनशील जानकारी की रक्षा करता है। कंपनियों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि उनके एआई सिस्टम लागू डेटा संरक्षण कानूनों को पूरा करते हैं और ग्राहकों की गोपनीयता का सम्मान करते हैं।

एआई निर्णयों की पारदर्शिता और स्पष्टीकरण एक और महत्वपूर्ण बिंदु है। यदि एआई एजेंट स्वायत्त निर्णय लेते हैं, तो निर्णय लेने की प्रक्रिया को समझना और समझाना मुश्किल हो सकता है। इससे अविश्वास हो सकता है और प्रौद्योगिकी की स्वीकृति में बाधा हो सकती है।

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• एआई एजेंटों और एआई सहायकों के बीच अंतर: एक व्यापक विश्लेषण
  

  एआई एजेंटों और एआई सहायकों के बीच अंतर: एक व्यापक विश्लेषण - छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल

दावे और वास्तविकता के बीच क्लेप

सीआरएम में एआई एजेंटों के क्षेत्र में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक प्रदाताओं के वादों और प्रणालियों के वास्तविक प्रदर्शन के बीच अंतर है। कई प्रदाता अपने एआई एजेंटों को क्रांतिकारी समाधान के रूप में प्रशंसा करते हैं जो स्वायत्त रूप से जटिल कार्यों में मास्टर कर सकते हैं। वास्तव में, हालांकि, इनमें से कई प्रणालियां अभी भी इन वादों को पूरा करने से दूर हैं।

एक वास्तविकता की जांच से पता चलता है कि सीआरएम क्षेत्र में अधिकांश वर्तमान एआई एजेंट अभी भी पहले या दूसरे विकास स्तर पर हैं। आप निर्णय लेने में कुछ कार्यों को स्वचालित और समर्थन कर सकते हैं, लेकिन अभी तक पूरी तरह से स्वायत्त रूप से कार्य करने और जटिल समस्याओं को हल करने में सक्षम नहीं हैं।

अधिकांश बड़े प्रदाता वर्तमान में भविष्य कहनेवाला एआई और पूर्वनिर्मित एआई एजेंटों पर भरोसा कर रहे हैं जो विशिष्ट कार्यों के लिए अनुकूलित हैं। अपने AgentForce प्लेटफ़ॉर्म के साथ, केवल Salesforce अपने स्वयं के AI एजेंट बनाने के लिए व्यापक अवसर प्रदान करता है जिसे कंपनी की व्यक्तिगत आवश्यकताओं के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।

सीआरएम में एआई एजेंटों के लिए भविष्य की संभावनाएं

वर्तमान चुनौतियों और सीमाओं के बावजूद, एआई एजेंट सीआरएम क्षेत्र में भविष्य की संभावनाओं का आशय करते हैं। प्रौद्योगिकी के निरंतर आगे के विकास के साथ, एआई एजेंट तेजी से शक्तिशाली हो रहे हैं और तेजी से जटिल कार्यों को ले सकते हैं।

तकनीकी विकास

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में तकनीकी विकास तेजी से आगे बढ़ रहा है। नए एल्गोरिदम, बेहतर कंप्यूटिंग शक्ति और अभिनव दृष्टिकोण एआई एजेंटों के प्रदर्शन को बढ़ाने और उनके अनुप्रयोगों का विस्तार करने में मदद करेंगे।

एक आशाजनक दृष्टिकोण हर तकनीक की ताकत का उपयोग करने और उनकी कमजोरियों की भरपाई करने के लिए विभिन्न एआई प्रौद्योगिकियों का संयोजन है। मशीन लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, कंप्यूटर विजन और अन्य एआई प्रौद्योगिकियों को एकीकृत करके, अधिक शक्तिशाली और बहुमुखी एआई एजेंटों को विकसित किया जा सकता है।

एआई एजेंटों का विकास जो कम डेटा से सीख सकता है, एक और महत्वपूर्ण प्रवृत्ति है। यह एआई के लाभों से लाभान्वित होने के लिए सीमित मात्रा में डेटा वाली छोटी कंपनियों को भी सक्षम करेगा।

आवेदन के नए क्षेत्र

प्रौद्योगिकी के आगे के विकास के साथ, सीआरएम क्षेत्र में एआई एजेंटों के लिए आवेदन के नए क्षेत्र भी खुलेंगे। ग्राहक सेवा, बिक्री और विपणन जैसे पहले से स्थापित क्षेत्रों के अलावा, एआई एजेंटों का उपयोग ग्राहक संबंध प्रबंधन के अन्य क्षेत्रों में भी किया जा सकता है।

आवेदन का एक आशाजनक क्षेत्र मंथन प्रबंधन है, यानी ग्राहक प्रवास की भविष्यवाणी और रोकथाम। एआई एजेंट एक "प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली" के रूप में कार्य कर सकते हैं जो एक संभावित ग्राहक प्रवास के संकेतों को पहचानता है और ग्राहक को रखने के लिए इसी उपायों को शुरू करता है।

एआई एजेंटों का विकास जो विभिन्न चैनलों और प्लेटफार्मों का उपयोग कर सकते हैं, एक और महत्वपूर्ण प्रवृत्ति है। ये एजेंट सभी टचपॉइंट्स में एक सहज ग्राहक अनुभव प्रदान कर सकते हैं और इस तरह ग्राहक वफादारी को मजबूत कर सकते हैं।

मौजूदा प्रणालियों में एकीकरण

मौजूदा सीआरएम सिस्टम और अन्य कंपनी सॉफ्टवेयर में एआई एजेंटों का सहज एकीकरण उनके सफल उपयोग के लिए एक महत्वपूर्ण कारक होगा। प्रदाता विभिन्न सीआरएम प्लेटफार्मों के साथ अपने एआई समाधानों को संगत बनाने और सरल एकीकरण विकल्पों की पेशकश करने पर काम कर रहे हैं।

एआई एजेंटों के एकीकरण के लिए मानकों और इंटरफेस का विकास तकनीकी चुनौतियों को दूर करने और कार्यान्वयन को सुविधाजनक बनाने में मदद कर सकता है। यह छोटी कंपनियों को व्यापक तकनीकी संसाधनों का निवेश किए बिना एआई के लाभों से लाभान्वित करने में सक्षम होगा।

रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन (आरपीए) और इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) जैसी अन्य तकनीकों के साथ एआई एजेंटों का संयोजन और भी अधिक शक्तिशाली और बहुमुखी समाधान पैदा कर सकता है। ये एकीकृत सिस्टम न केवल ग्राहक डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, बल्कि भौतिक प्रक्रियाओं की निगरानी और नियंत्रण भी कर सकते हैं।

सीआरएम में एआई एजेंटों का भविष्य

एआई एजेंटों में ग्राहक संबंध प्रबंधन को मौलिक रूप से बदलने और कंपनियों को अपने ग्राहक संबंधों को मजबूत करने और उनकी दक्षता बढ़ाने में मदद करने की क्षमता है। वर्तमान चुनौतियों और दावों और वास्तविकता के बीच की खाई के बावजूद, आशाजनक घटनाक्रम हैं जो संकेत देते हैं कि एआई एजेंट भविष्य में सीआरएम क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे।

हालांकि, सीआरएम में एआई एजेंटों के सफल कार्यान्वयन के लिए एक यथार्थवादी दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। कंपनियों को प्रदाताओं के वादों पर गंभीर रूप से सवाल उठाना चाहिए और उनकी अपेक्षाओं को प्रौद्योगिकी की वास्तविक संभावनाओं के अनुकूल होना चाहिए। आपको छोटे, स्पष्ट रूप से परिभाषित परियोजनाओं के साथ शुरू करना चाहिए और अपने अनुभवों से सीखते समय धीरे -धीरे अपनी एआई रणनीति का विस्तार करना चाहिए।

अंततः, सीआरएम में एआई एजेंटों की सफलता इस बात पर निर्भर करेगी कि वे कंपनियों और उनके ग्राहकों के लिए वास्तविक अतिरिक्त मूल्य बनाने में कितनी अच्छी तरह से सक्षम हैं। यदि आप ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने, दक्षता बढ़ाने और नए व्यावसायिक अवसरों को विकसित करने में मदद कर सकते हैं, तो आप आधुनिक ग्राहक संबंध प्रबंधन का एक अपरिहार्य हिस्सा बन जाएंगे।

सीआरएम का भविष्य पूर्ण स्वचालन और मानव कर्मचारियों के प्रतिस्थापन में नहीं है, बल्कि मानव विशेषज्ञता और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बुद्धिमान संयोजन में है। एआई एजेंट नियमित कार्यों को लेकर और मूल्यवान ज्ञान प्रदान करके मानव कर्मचारियों का समर्थन और पूरक करेंगे। इस तरह, कर्मचारी ग्राहक संबंध प्रबंधन के उन पहलुओं पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जिनके लिए सहानुभूति, रचनात्मकता और रणनीतिक सोच जैसी मानवीय क्षमताओं की आवश्यकता होती है।

ऐसी दुनिया में जिसमें ग्राहक संबंध तेजी से महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं और ग्राहकों के ध्यान और वफादारी के लिए प्रतिस्पर्धा तेजी से गहन हो रही है, एआई एजेंट एक निर्णायक प्रतिस्पर्धी लाभ बन सकते हैं। ऐसी कंपनियां जो इस तकनीक की क्षमता का उपयोग करने का प्रबंधन करती हैं और उन्हें सफलतापूर्वक अपनी सीआरएम रणनीति में एकीकृत करती हैं, अपने ग्राहकों को एक बेहतर अनुभव प्रदान करने और दीर्घकालिक, लाभदायक संबंध बनाने में सक्षम होंगी।

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