Rox მთლიანად OpenAI-ზე გადადის

Rox⁠(იხსნება ახალ ფანჯარაში) ცვლის იმას, თუ როგორ მართავენ და ზრდიან შემოსავალს გაყიდვების გუნდები. მათი პლატფორმა დანაწევრებულ მონაცემებს ერთიან საბაზო სისტემაში აერთიანებს და ინფორმაციას მუდმივად აქტიური, OpenAI-ზე დაფუძნებული AI აგენტების სვარმების მეშვეობით აწვდის.

Rox-ის გუნდს AI-სა და მონაცემთა ინტეგრაციაში ღრმა ექსპერტიზა აქვს. Rox-ის თანადამფუძნებელმა და AI მიმართულების ლიდერმა, ავანიკა ნარაიანმა, საფუძვლად გამოიყენა თავისი სადოქტორო კვლევა, რომელიც LLM-ების მონაცემთა დამუშავებისა და სამუშაო პროცესების ავტომატიზაციის მსგავს საწარმოო ამოცანებზე გამოყენებას ეხებოდა. 

„ჩვენ ვხედავდით მდიდარ ეკოსისტემას, სადაც ადამიანები შემოსავლების გუნდებში ურთიერთობდნენ და ერთვებოდნენ პროცესებში, მაგრამ მივხვდით, რომ ეს ყველაფერი მონაცემებზე უნდა ყოფილიყო დაფუძნებული,“ — ამბობს ის. შედეგად ჩამოყალიბდა სამდონიანი ხედვა: საბაზო სისტემა, სამუშაო პროცესების სისტემა და AI-ზე დაფუძნებული დახმარება — ყველაფერი ეს OpenAI-ის API-ის გამოყენებით განხორციელდა.

Rox-ისთვის 2024 წელს გაშვება მხოლოდ დროის საკითხი არ იყო — ეს შესაძლებლობა იყო. მოხმარებაზე დაფუძნებული შემოსავლის მოდელების ზრდამ და AI-ზე დაფუძნებული გაყიდვების ოპერაციებისკენ სვლამ ბევრი შემოსავლების გუნდის სისტემაში არსებული ხარვეზები გამოაჩინა. 

OpenAI-ის API-მ Rox-ს მისცა მოქნილობა, ემუშავა ყველაფერზე — მონაცემთა გაწმენდიდან გრძელ სამუშაო პროცესებამდე და ბაზარზე გატანის სტრატეგიებისთვის გაყიდვების დახვეწილ აუთრიჩამდეც. „OpenAI-ის API-ის გამოყენებამ საშუალება მოგვცა, რაღაც ახალი შეგვექმნა და GTM სამუშაო პროცესში კრეატიულობა შეგვეტანა,“ აღნიშნავს ამოლ სინგჰი, Rox-ის ერთ-ერთი დამფუძნებელი AI ინჟინერი.

პლატფორმის დიზაინი სამ ფენას ეყრდნობა:

• მონაცემთა ფენა: Rox იყენებს უფრო მცირე მოდელებს, როგორიცაა GPT‑4o mini, რათა სხვადასხვა საცავიდან დანაწევრებული მონაცემები გააერთიანოს, სტრუქტურირებული გახადოს და ადვილად მოსაძიებელი იყოს.
• ინტელექტის ფენა: საშუალო დონის მოდელები ასრულებენ რთულ მსჯელობას და ანიჭებენ პრიორიტეტს მოქმედებებს, გაყიდვების წარმომადგენლებთან თანამშრომლობით მათი ამოცანების გასაძლიერებლად.
• ურთიერთქმედების ფენა: მოწინავე მოდელები, როგორიცაა GPT‑4o და OpenAI-ის Realtime API, ქმნის ელწერილებს, მართავს LinkedIn აუთრიჩს და ამზადებს ხმოვანი მხარდაჭერის მქონე შეხვედრის ბრიფებს.

ბირთვშია „Rox Agent Swarm“ — მუდმივად აქტიური AI აგენტების ფლოტი, რომელიც თითოეულ ანგარიშზეა მიჩენილი. 

როდესაც წარმომადგენლები ოფლაინ არიან, აგენტები ანგარიშებს აკვირდებიან; სამუშაო საათებში კი ისინი წარმომადგენლებს 50%-ით უფრო პროდუქტიულს ხდიან, რადგან განმეორებად ამოცანებს საკუთარ თავზე იღებენ და ქმედითუნარიან ინსაითებს აჩენენ.

Rox-ის გაშვების გზა ადრეული ექსპერიმენტებითა და მომხმარებელთა უკუკავშირით ჩამოყალიბდა. თავდაპირველად, გუნდმა ღია ტიპის ჩატის ინტერფეისი გამოსცადა, მაგრამ აღმოაჩინა, რომ ის გამყიდველების საჭიროებებს არ შეესაბამებოდა; ამის ნაცვლად, „გამყიდველებს სჭირდებოდათ გადაწყვეტა, რომელიც მათ კონკრეტულ სამუშაო პროცესზე იქნებოდა მორგებული და უფრო კრეატიულ და უნიკალურ შედეგებს მისცემდა,“ ამბობს ალექს დერჰაკობიანი, Rox-ის ერთ-ერთი დამფუძნებელი AI ინჟინერი.

შემდეგ გუნდმა მიმართულება შეცვალა და შექმნა ბოლომდე კონფიგურირებადი პლატფორმა, სადაც თითოეული აგენტი კონკრეტული წარმომადგენლის ანგარიშებსა და სამუშაო პროცესებს ერგება. 

ეს მიდგომა, რომელიც Ramp-ის, Couchbase-ისა და Confluent-ის მსგავსი კომპანიებთან პარტნიორობით ჩამოყალიბდა, ასევე მასშტაბირებს საუკეთესო შედეგების მქონე გამყიდველების ექსპერტიზას გუნდებში, რადგან მათ საუკეთესო პრაქტიკებს Rox's პლატფორმაში აშენებს.

გუნდი საკუთარ წარმატებას იტერაციულ მიდგომას უკავშირებს — განახლებების ყოველდღიურ გამოშვებას — რამაც განვითარება დააჩქარა. „ტრადიციულად, ამას მონაცემთა რამდენიმე ინჟინერი და მთელი გუნდი დასჭირდებოდა. ჩვენ ეს ორმა ადამიანმა შევძელით OpenAI-ის მოდელებისა და იმის წყალობით, რომ შექმნა გაცილებით მარტივია,“ ამბობს სინგჰი.

გაყიდვების გუნდებმა, რომლებიც Rox-ს იყენებენ, მნიშვნელოვანი გაუმჯობესებები დააფიქსირეს:

• კვირაში 8+ საათის დაზოგვა: წარმომადგენლები იბრუნებენ დროს, რომელიც ადრე ადმინისტრაციულ ამოცანებზე ეხარჯებოდათ, რაც მათ საშუალებას აძლევს, უფრო მაღალი ღირებულების მქონე კლიენტურ ურთიერთობებზე კონცენტრირდნენ.
• კლიენტთა ჩართულობის 35%-იანი ზრდა: აგენტები წარმომადგენლებს ეხმარებიან, დროულად უპასუხონ საკვანძო ანგარიშებში ცვლილებებს და კრიტიკულ მომენტებში ჩაერთონ.
• გაყიდვების პაიპლაინზე 2-ჯერ მეტი ROI: ბეტა-კლიენტებმა დაინახეს გაყიდვებისთვის მიღებული პაიპლაინის 2-ჯერ ზრდა, რის შედეგადაც ბევრმა მათგანმა Rox-ის გამოყენება საკუთარ გუნდებში გააფართოვა და პლატფორმაზე სამართავი ანგარიშების რაოდენობაც გაზარდა.

Rox-მა საწარმოს კლიენტებში სწრაფად მოიპოვა მოთხოვნა და შვიდ თვეში ნულიდან 25 ანგარიშამდე გაიზარდა.

OpenAI-ის მოდელები Rox-ის მიდგომის ცენტრშია და სხვადასხვა ამოცანაზე მოქნილი AI გადაწყვეტილებების შექმნას შესაძლებელს ხდის. OpenAI-ს „მოდელების სრული ბიბლიოთეკა აქვს, საიდანაც შეგიძლიათ აირჩიოთ — განსხვავებული შესაძლებლობებითა და განსხვავებული ფასებით,“ ამბობს ნარაიანი.

ეს მოქნილობა Rox-ს საშუალებას აძლევს, მონაცემთა დამუშავებისთვის ხარჯეფექტური მოდელები გამოიყენოს, ხოლო უფრო მაღალი დონის მოდელები რთული მსჯელობის ამოცანებისთვის შეინახოს.

Rox-ის თანადამფუძნებლებმა AI-ზე დაფუძნებული ეფექტური გადაწყვეტილებების შექმნისთვის სამი მთავარი გაკვეთილი გააზიარეს:

1. დაიწყეთ ძლიერი მონაცემთა ფენით: „ყველაზე მნიშვნელოვანი ისაა, რომ თქვენი მონაცემთა ფენა კარგად იყოს გამართული და კონტექსტის მართვის პრობლემა გადაწყვეტილი,“ ამბობს დერჰაკობიანი. ნახევრად სტრუქტურირებული და არასტრუქტურირებული მონაცემების ინდექსაცია უზრუნველყოფს, რომ ინსაითები ქმედითუნარიანი იყოს.
2. კონცენტრირდით გამოყენებით AI-ზე: Rox-მა საკუთარი მოდელების აშენების ნაცვლად OpenAI-სთან მუშაობა არჩია. „ჩვენ აქ არ ვართ საბაზო მოდელების კვლევისა თუ შექმნისთვის. ჩვენ OpenAI-სთან ვმუშაობთ, რათა შესანიშნავი აპლიკაციები შევქმნათ,“ ამბობს Rox-ის თანადამფუძნებელი და CEO იშან მუხერჯი.
3. სწრაფად იმუშაოთ იტერაციებით: თანამედროვე გამოყენებითი AI უფრო სწრაფ ტემპს იძლევა. „ფაქტობრივად, რელიზს ყოველდღე ვუშვებთ,“ ამბობს დეიმონ ლინი, Rox-ის ერთ-ერთი დამფუძნებელი AI ინჟინერი, და მათ წარმატებას უწყვეტ იტერაციას უკავშირებს.

Rox ხედავს მომავალს, სადაც შემოსავლების გუნდები დღეს პლატფორმაში დაიწყებენ და იქვე დაასრულებენ, სრულად აღჭურვილები იმ ინსაითებითა და მხარდაჭერით, რომელიც კლიენტებთან ეფექტური ურთიერთობისთვის სჭირდებათ. 

გუნდი გეგმავს Rox-ის მულტიმოდალური შესაძლებლობებისა და გრძელვადიანი ამოცანების მხარდაჭერის გაფართოებას. ახალი ხმოვანი ფუნქცია, რომელიც OpenAI-ის Realtime API-ზე მუშაობს, უკვე ეხმარება გამყიდველებს შეხვედრებისთვის მომზადებაში დეტალური, რეალურ დროში განახლებადი ბრიფებით. 

OpenAI-თან ერთად, Rox გააგრძელებს ადამიანების მიერ მართულ გაყიდვების ფუნქციების გაძლიერებას, რომლებიც GTM შემოსავლის პოტენციალს მაქსიმუმამდე ზრდის.