ChatGPT কাজ যেভাবে Stampli-কে ধারণা বাজারে আনতে সাহায্য করে

Stampli একটি বুদ্ধিমান ক্রয়-থেকে-পরিশোধ প্ল্যাটফর্ম, যা প্রোকিউরমেন্ট, অ্যাকাউন্টস পেয়েবল, ভেন্ডর ম্যানেজমেন্ট, পেমেন্ট এবং কর্মীদের ব্যয়কে সংযুক্ত করে. এর Deep Finance™ পণ্য Stampli-এর ক্রয়-থেকে-পরিশোধ প্ল্যাটফর্ম দিয়ে প্রবাহিত ডেটাকে CFO, VP এবং অন্যান্য ব্যবসায়িক নেতাদের জন্য নির্বাহী ব্যয়-সংক্রান্ত বুদ্ধিমত্তায় রূপান্তর করে. এটি লঞ্চ করতে পণ্য উন্নয়ন, পজিশনিং, নকশা, যোগাযোগ, সক্ষমতা তৈরি এবং অপারেশন—সবকিছুকে একই সঙ্গে এগোতে হয়েছে, নির্দিষ্ট সময়সীমার মধ্যে, যখন নকশা-সম্পদ ও বাইরের ঠিকাদাররা ইতিমধ্যেই অন্য অগ্রাধিকার কাজে নিয়োজিত ছিল.

Stampli-এর মার্কেটিং দল Codex ব্যবহার করে পণ্য-প্রসঙ্গ, মিটিং নোট, সিদ্ধান্ত এবং মেসেজিং নির্দেশিকাকে একটি শেয়ারড সিস্টেমে যুক্ত করেছে. OpenAI টুল দিয়ে তারা আনুমানিক 243 ঘণ্টার প্রোডাকশন কাজকে প্রায় 77 ঘণ্টায় নামিয়ে আনে, আর গ্রাহকমুখী সবকিছুর ওপর পূর্ণ মানব পর্যালোচনা ও চূড়ান্ত অনুমোদন বজায় রাখে.

সেই লঞ্চটি Stampli-এর পণ্য বিপণন দলের প্রতিদিনের কাজের ধারার সবচেয়ে স্পষ্ট উদাহরণ: পণ্য-জ্ঞান হালনাগাদ রাখা, ব্যবসায়িক অন্তর্দৃষ্টি সামনে আনা এবং ধারণা দ্রুত বাজারে নিতে ChatGPT কাজ ও Codex একসঙ্গে ব্যবহার করা.

Deep Finance প্রাথমিক প্রোটোটাইপ ডেমো থেকে পাবলিক GTM লঞ্চ এবং প্রথম শিপড পণ্যে পৌঁছায় প্রায় ছয় সপ্তাহে. নকশা-সম্পদ ও বাইরের ঠিকাদাররা অন্য অগ্রাধিকার কাজে ব্যস্ত থাকায়, দলটি Codex ব্যবহার করে পরিবর্তনশীল পণ্য-সিদ্ধান্তকে পর্যালোচনার উপযোগী অ্যাসেটে রূপ দেয়—সাত পর্বের ব্লগ সিরিজ, লঞ্চ ইমেল, একটি ওয়েবিনার ও সহায়ক ডেক, সোশ্যাল ও পেইড ক্রিয়েটিভ, PR Newswire রিলিজ, Deep Finance ওয়েব পেজ এবং সেলস এনাবলমেন্ট উপকরণজুড়ে. Codex অনুসন্ধান, পুনরাবৃত্তি এবং প্যাকেজিংয়ের মাধ্যমে লঞ্চের হিরো অ্যানিমেশন তৈরিতেও সহায়তা করেছে; একজন ঠিকাদার ওপেনিং দৃশ্য ও চূড়ান্ত ফরম্যাট শেষ করার আগে পালিশ করা অ্যানিমেশন কাজের প্রায় 90% এটি সামলেছে.

নির্ধারিত Deep Finance গো-টু-মার্কেট ও কনটেন্ট প্রোডাকশন ওয়ার্কফ্লো জুড়ে, Stampli দলের অনুমান Codex ছাড়া লঞ্চে মডেল করা সক্রিয় ভূমিকা-সময়ের প্রায় 243 ঘণ্টা লাগত. Codex দিয়ে এটি লাগে আনুমানিক 77 ঘণ্টা, অর্থাৎ প্রায় 166 ঘণ্টা সাশ্রয় বা 3.16 গুণ দ্রুত প্রোডাকশন.

Deep Finance লঞ্চের পেছনের অবকাঠামোটিই Stampli-এর পণ্য বিপণন দল প্রতিদিন নির্ভর করে. পণ্য-উপকরণ হালনাগাদ রাখতে আগে পণ্য ব্যবস্থাপকদের সাক্ষাৎকার নেওয়া, Jira টিকিট পড়া, GitHub পর্যালোচনা করা এবং মিটিং নোট ঘাঁটতে হতো. তারপর দলটিকে সেই তথ্যকে হেল্প সেন্টার নিবন্ধ, উপস্থাপনা, ওয়ান-পেজার এবং অন্যান্য অ্যাসেটে রূপ দিতে হতো.

Stampli একটি GPT‑চালিত সিস্টেম দিয়ে সেই প্রক্রিয়ার বড় অংশ স্বয়ংক্রিয় করেছে. এটি পণ্য সিস্টেম ও মিটিং নোট থেকে তথ্য সংগ্রহ করে, তারপর এসব উপকরণ হালনাগাদ রাখতে সহায়তা করে.

একই অটোমেশনগুলো পণ্য বিপণন দলকে আরও বড় পরিসরে কনটেন্ট তৈরি করতে সাহায্য করে. কোম্পানির নির্ভরযোগ্য তথ্যসূত্রের সঙ্গে সংযুক্ত এজেন্টরা ওয়েবসাইট ও সোশ্যাল চ্যানেলের জন্য উপাদান তৈরি করতে পারে. পণ্য বিপণনের পরিচালক Melad Zahedi-এর মতে, “এটি ছোট একটি দলের আউটপুট দশ গুণ বাড়িয়ে দিয়েছে; আগে যেখানে মাত্র দু-একটি কনটেন্টে সীমিত ছিল, এখন সাপ্তাহিক ভিত্তিতে শত শত কনটেন্ট প্রকাশ করা হচ্ছে.”

ChatGPT কাজ কর্মীদের গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্তে প্রাসঙ্গিক ব্যবসায়িক প্রসঙ্গ আনতেও সাহায্য করে. Zahedi পরপর মিটিংয়ে ভরা সময়সূচিজুড়ে তথ্য সংগঠিত করতে GPT‑চালিত অটোমেশনকে “দ্বিতীয় মস্তিষ্ক” হিসেবে ব্যবহার করেন.

“প্রতিটি মিটিংয়ে প্রসঙ্গ জেনে প্রস্তুত হয়ে যাওয়া, সেই মিটিংয়ে আমার কাছ থেকে কী দরকার তা বোঝা এবং নিজের সময় কীভাবে কার্যকর রাখা যায় তা জানা—এটি অসাধারণ সুবিধা হয়েছে,” তিনি বলেন.

একটি নির্বাহী মিটিংয়ে HubSpot ও অন্যান্য সিস্টেমে সংরক্ষিত মেট্রিক নিয়ে প্রশ্ন ওঠে. কল চলাকালীন এক কর্মী দ্রুত Codex-কে প্রাসঙ্গিক ডেটা আনতে ও বিশ্লেষণ করতে বলতে পেরেছিলেন. “এমন একটি কাজে আমাদের FP&A দলের অর্ধেক দিন লেগে যেত—একটি রিপোর্ট তৈরি করা, আমাদের একটি মডেল দেওয়া এবং এমন উত্তর দেওয়া যাতে আমরা আস্থা রাখতে পারি. কেউ সেটি 20 সেকেন্ডের কীস্ট্রোকেই করতে পেরেছিল,” Zahedi বলেন.

সাশ্রয় হওয়া সময়ের ফলে পণ্য বিপণন দলকে প্রসঙ্গ নতুন করে গড়ে তুলতে কম সময় এবং পণ্য ও কোম্পানি কৌশল নিয়ে নেতাদের পরামর্শ দিতে বেশি সময় ব্যয় করতে পেরেছে. একই সঙ্গে, দলটি কর্পোরেট ও পণ্য কৌশল নিয়ে VP এবং সি-স্যুট নেতাদের পরামর্শ দেওয়ার কাজে আরও বেশি যুক্ত হয়েছে.

ChatGPT কাজ পণ্য বিপণনের জন্য চিন্তার সঙ্গী হিসেবেও কাজ করে. কর্মীরা এটি ব্যবহার করেন নিজেদের জ্ঞান গভীর করতে, ধারণা নিয়ে ব্রেইনস্টর্ম করতে, স্টেকহোল্ডার পারসোনা তৈরি করতে এবং নেতৃত্বের কাছে উপস্থাপনের আগে সুপারিশ পরীক্ষা করতে.

পণ্য, বিপণন, গ্রাহক সাফল্য, বিক্রয় এবং এনাবলমেন্টজুড়ে দলগুলো প্রোটোটাইপ থেকে লঞ্চে ধারণা নিয়ে যেতে ChatGPT কাজ ও Codex ব্যবহার করছে. Zahedi-এর অনুমান, OpenAI টুল দিয়ে প্রক্রিয়াটি প্রায় ছয় সপ্তাহে সম্পন্ন হয়েছে, যা আগে মাসের পর মাস, এমনকি কয়েক কোয়ার্টারও লাগতে পারত.

Deep Finance লঞ্চ Stampli-কে দেখিয়েছে, আরও সংযুক্ত ও AI-সমর্থিত পণ্যচক্র কেমন হতে পারে. এখন কোম্পানিটি আরও বেশি পণ্য, ওয়ার্কফ্লো এবং গো-টু-মার্কেট কর্মসূচিতে এই পদ্ধতি কীভাবে প্রয়োগ করা যায় তা অনুসন্ধান করছে.

Zahedi-এর কাছে বড় সুযোগটি হলো কর্মীরা নিজেদের সক্ষমতা নিয়ে কী বিশ্বাস করে তা আরও বিস্তৃত করা. ChatGPT কাজ ও Codex তাঁর দলকে নতুন শৃঙ্খলা শিখতে, নিজস্ব সিস্টেম তৈরি করতে এবং কোম্পানিকে এগিয়ে নেওয়া সিদ্ধান্তে বেশি সময় দিতে সাহায্য করেছে.