Codex से प्रोएक्शन की बिक्री 60% बढ़ी, 75+ घंटे बचे

प्रोएक्शन⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) उन व्यवसायों के लिए सॉफ़्टवेयर बनाता है जो कारों और ट्रकों से लेकर निर्माण मशीनों तक के वाहन-बेड़े सँभालते हैं. हर वाहन-बेड़े का संचालन अलग तरह से होता है. इसलिए संभावित ग्राहकों को यह दिखाना बिक्री का अहम हिस्सा है कि प्रोएक्शन का मंच उनके व्यवसाय के लिए कैसे उपयोगी है.

लेकिन हर ग्राहक के मुताबिक डेमो बनाने के लिए इंजीनियरिंग टीम के पास समय नहीं था. संस्थापकों को यह समझाने के लिए बातचीत और स्लाइड प्रस्तुतियों पर निर्भर रहना पड़ता था कि इस मंच से क्या-क्या किया जा सकता है. Codex ने स्थिति बदल दी.

प्रोएक्शन के सह-संस्थापक और मुख्य परिचालन अधिकारी कॉलिन नुडसन कहते हैं, “तकनीकी पृष्ठभूमि न होने के कारण, पहले मुझे डेमो बनवाने के लिए इंजीनियरों की मदद लेनी पड़ती थी. अब मैं इसे Codex में खुद बना लेता हूँ.” कॉलिन हर महीने ग्राहकों के मुताबिक चार से छह डेमो बनाते हैं, जिन्हें वे चलाकर देख सकते हैं. हर डेमो बनाने में 30 से 45 मिनट लगते हैं. उनके अनुमान से इससे इंजीनियरिंग के 40 से 60 घंटे का काम बचता है.

बिक्री से जुड़ी कॉल के बाद कॉलिन, Codex को ग्रेनोला की रिकॉर्डिंग, संभावित ग्राहक से हुए ईमेल संवाद और उसकी साझा की गई स्प्रेडशीट इस्तेमाल करने का निर्देश देते हैं. Codex इस संदर्भ के आधार पर एचटीएमएल में एक डेमो परिवेश तैयार करता है, जो प्रोएक्शन के उत्पाद और ग्राहक के अपने वाहन-बेड़े को दर्शाता है.

जब कॉलिन अपनी स्क्रीन साझा करते हैं, तो संभावित ग्राहकों को अपनी ही कारें, ट्रक या उपकरण अपने काम के तरीके के मुताबिक व्यवस्थित दिखते हैं. वे बता सकते हैं कि कहाँ बदलाव चाहिए और समाधान बनाने में सहयोग दे सकते हैं. कॉलिन कहते हैं, “आप इंजीनियरिंग टीम को शामिल किए बिना ही मिलकर अंतिम समाधान तैयार कर लेते हैं.”

संभावित ग्राहकों को उनके अपने डेटा वाला डेमो दिखाने से उन्हें आगे बढ़ने की ठोस वजह मिलती है. कॉलिन के अनुमान से इन अनुकूलित डेमो के कारण शुरुआती संपर्क से सीधे समाधान विकसित करने के चरण तक पहुँचने वाले सौदों का प्रतिशत 50% से 60% बढ़ा है. पहले ऐसे ग्राहक लंबे समय तक संपर्क बनाए रखने के चरण में ही रहते थे.

कॉलिन के मुताबिक, अगर प्रोएक्शन के इंजीनियर ऐसे ही डेमो बनाते, तो हर डेमो में लगभग 10 घंटे लगते. प्रोएक्शन हर महीने लगभग चार से छह डेमो बनाता है, इसलिए हर महीने इंजीनियरिंग में 40 से 60 घंटे का काम बचता है.

डेमो से बाद के काम में भी समय बचता है. जब कोई संभावित ग्राहक सेवा खरीद लेता है, तो कॉलिन इंजीनियरों को संदर्भ के लिए उसका अनुकूलित डेमो देते हैं, ताकि वे देख सकें कि क्या बनाना है. इससे क्या बनाना है, इसे लेकर सवाल-जवाब और बार-बार चर्चा कम हो जाती है.

Codex से प्रोएक्शन ने एक ग्राहक समाधान केंद्र भी बनाया है. संभावित ग्राहक इसमें प्रवेश करके अपने व्यवसाय के मुताबिक तैयार कार्यप्रवाहों को आज़मा सकते हैं और बिक्री संबंधी सामग्री देख सकते हैं. इससे ग्राहक अपनी ज़रूरतें बेहतर ढंग से बता पाते हैं और इंजीनियरिंग से बाहर के सहकर्मी उन चर्चाओं के आधार पर ज़रूरतों को अधिक स्पष्ट रूप से दर्ज कर पाते हैं. जब तक इंजीनियर काम में शामिल होते हैं, तब तक उनके पास बनाने वाले समाधान की अधिक ठोस तस्वीर होती है.

कॉलिन का रोज़मर्रा का काम बिक्री, ग्राहक सहायता और उत्पाद प्रबंधन तक फैला है. ग्रेनोला, जीमेल, स्लैक, लीनियर, गिटहब और हबस्पॉट जैसे साधनों के लिए बने Codex प्लगइन से कॉलिन ग्राहकों से जुड़ी जानकारी एक जगह जुटाते हैं और Codex के भीतर ही उस पर कार्रवाई करते हैं.

वे आगे की बातचीत की तैयारी के लिए कॉल के प्रतिलेख और पुराने ईमेल जुटाते हैं, लीनियर में कार्य-मदें बनाते हैं और हबस्पॉट में बिक्री के अवसरों की जानकारी अद्यतन करते हैं. उन्होंने एक स्वचालित प्रक्रिया भी तय समय पर चलने के लिए लगाई है, जो हाल की कॉल की समीक्षा करके टीम के लिए बिक्री की ताज़ा जानकारी तैयार करती है.

पहले काम के भारी बोझ के कारण उन्हें बार-बार टैब बदलने और एक साधन से दूसरे में जानकारी कॉपी करने में समय लगाना पड़ता था. अब कॉलिन अपनी ज़रूरत बताकर Codex से संबंधित जानकारी जुटा सकते हैं और अगला कदम उठवा सकते हैं. “मेरा हर काम Codex के ज़रिए होता है. मैं शायद ही इससे बाहर जाता हूँ,” कॉलिन कहते हैं. कॉलिन का अनुमान है कि वे रोज़ 15 से 20 अलग-अलग काम करते हैं. उनके मुताबिक Codex हर महीने उनके 25–33 घंटे बचाता है.

प्रोएक्शन अपने मंच पर कई जगह OpenAI मॉडल का इस्तेमाल भी करता है. जब ग्राहक वाहन की समस्या की रिपोर्ट के साथ तस्वीरें भेजते हैं, तो ChatGPT‑5.6 Sol नुकसान पहचानने में मदद करता है. साथ ही, GPT‑Live‑1 से प्रोएक्शन ऐसे एजेंट बना रहा है जो वाहन-बेड़ा चलाने के रोज़मर्रा के ज़्यादा काम सँभालते हैं. कंपनी इसे अपनी प्रबंधित कार्य-निष्पादन परत कहती है.

ग्राहक विशेष एजेंटों से पथकर या रखरखाव जैसे काम सँभालने को कह सकते हैं, या ऐसे कार्यप्रवाह बना सकते हैं जो सही एजेंट को अपने-आप काम सौंप दें. ये एजेंट फ़ोन पर बात करने, दस्तावेज़ों और तस्वीरों की समीक्षा करने, पाठ का विश्लेषण करने और चैट में जवाब देने के लिए GPT‑Live‑1 और GPT‑6 Astra समेत OpenAI मॉडल इस्तेमाल करते हैं.

मार्टी नाम का एक एजेंट वाहनों के रखरखाव में समन्वय के लिए बनाया गया है. मार्टी चालक से समस्या पर बात करता है, मरम्मत की दुकानों पर फ़ोन करता है, रखरखाव की व्यवस्था करता है और अनुमानित खर्च की मंज़ूरी व भुगतान करवाने में मदद करता है. जब काम में इंसानी समीक्षा या हस्तक्षेप की ज़रूरत होती है, तो प्रोएक्शन की टीम आगे आती है.

GPT‑6 Astra की मदद से प्रोएक्शन ग्राहकों के लिए ये सुविधाएँ अधिक तेज़ी से बना भी पाता है. उत्पाद प्रमुख डैनी ओ’हैलोरन कहते हैं, “एस्ट्रा कंप्यूटर इस्तेमाल करते हुए कम चरणों में काम पूरा कर लेता है. GPT‑5.6 Sol में वही काम पूरा करने की प्रक्रिया कहीं ज़्यादा लंबी थी.”

Codex और GPT‑6 Astra से प्रोएक्शन को बिक्री करने, ग्राहकों की मदद करने और व्यवसाय आगे बढ़ाने के लिए ज़्यादा समय मिलता है. और GPT‑Live‑1 पर बने एजेंटों से प्रोएक्शन वाहन-बेड़ा प्रबंधकों का समय भी बचाता है.