OpenAI-де кіріс лидтерді клиенттерге айналдыру

Бұл — OpenAI өз технологиясы мен API-ларын қалай пайдаланып жатқанын көрсететін ішкі мысалдар топтамасының бір бөлігі. Бұл құралдар ішкі түрде, тек OpenAI-де қолданылады және мұнда озық AI біздің командалардағы әртүрлі қолдану жағдайларын қалай қолдайтынын көрсету үшін мысал ретінде берілген. Сондай-ақ озық AI командаларымызға жұмысты қалай тиімді орындауға көмектесетінін анығырақ көрсету үшін ішкі құрал атауларын да бөлісіп отырмыз.

ChatGPT Enterprise пен Business іске қосылғанда, кіріс сұраныс күрт өсті. Ерте кезеңдегі стартаптардан бастап көпұлтты кәсіпорындарға дейін ондаған мың компания ай сайын хабарласа бастады. Сұраныс ерекше болды. Жүйелерімізге түсетін салмақ та айқын сезілді.

Бұл лидтерді формалар мен статикалық жұмыс ағындары арқылы бағыттау сол сәттің талабына сай келмеді. Тым көп әлеуетті клиент онлайн тіркелуді ұсынатын автоматты жауап алды. Тым азы өз сұрақтарына жауап алды. Нәтижесінде жіберіп алған мүмкіндіктер мен клиенттердің бізге артқан сеніміне сай келмейтін сатып алу тәжірибесі пайда болды.

Мәселе тек ауқымда емес еді. Мәселе сапада болды. Сатып алушылар нақты жауаптар қалады:

• Бұл өнім денсаулық сақтау ортасында талаптарға сай ма?
• Жоспарларды қалай салыстырып, дұрысын таңдаймыз?
• Біздің саладағы ұқсас ұйымдар қандай нәтижелер көріп отыр?

«Біз ай сайын мыңдаған лид алып отырдық, бірақ олардың аз ғана бөлігімен сөйлесуге қауқарымыз жетті. Кейбір лидтерге тамаша сатып алу тәжірибесін жасау үшін бір-екі сұраққа жауап беру ғана керек еді, бірақ біз ондай жекелендірілген тәжірибені ұсына алмадық», — дейді Harsha Chilakamarri, Нарыққа шығу стратегиясы бойынша инновациялар бөлімінен.

Дәстүрлі автоматтандыру мұндай нәзіктікті көтере алмады. Қызметкерлер санын сызықты түрде көбейту тұрақты шешім болмады. Бізге басқа тәсіл керек болды.

Біз өкілдердің орнын басу үшін емес, олардың ауқымын кеңейту үшін арналған, AI негізіндегі кіріс сату көмекшісін жасадық; ол сату өкілдерінің кері байланысы арқылы оқытылып, жетілдірілді.

Оның негізінде біздің ішкі коннекторларымыз жатыр. Өнім құжаттамасы, саясат кітапханалары, клиент оқиғалары және playbook-тер модель пайымдай алатын контекстке енгізіледі. Көмекші болжам жасамайды. Ол әлеуетті клиенттің тілінде, дәл әрі сұрағына тікелей байланысты жауап береді.

Бұл әлеуетті клиенттер бірнеше минут ішінде өз тілінде, нақты сұрағына негізделген жекелендірілген жауап алады дегенді білдіреді.

• Токиодағы компания ағылшынша стандарт хат емес, жапон тілінде жауап алады.
• Талаптарға сәйкестік туралы сұраған аурухана жүйесі бірнеше күн күтпей-ақ, алғашқы алмасуда қажетті мәліметті алады.
• Егер әлеуетті клиент enterprise деңгейіне сай болса, әңгіме контекст жоғалмай, бірқалыпты түрде сату өкіліне беріледі.

«Бұл модель бізге әрбір клиентпен өзара әрекеттесіп, оларға аса жекелендірілген тәжірибе ұсынуға мүмкіндік береді», — дейді Chilakamarri.

Бұл жай ғана автоматтандыру үшін жасалған автоматтандыру емес. Бұл бірден құндылық беретін автоматтандыру.

Бұрылыс нүктесі көмекшінің алғашқы жауабында ғана болған жоқ. Ол оның артындағы циклде болды.

Модельді оқыту кезінде әрбір жауап жобасы түзету үшін сату өкілдеріне қайта жіберілді. Әрбір түзету оқыту дерегіне айналды. Дәлдік бірнеше апта ішінде 60 пайыздан 98 пайыздан жоғары деңгейге көтерілді. Жалпы шаблондардың орнына көмекші командамыздың ең үздік нұсқасындай сөйлей бастады, пайымды жүйелеп, оны ауқымды түрде қолжетімді етті.

Өкілдер үшін бұл өзгеріс бірден сезілді. Кіріс жәшіктері біліктілігі жоқ лидтерге толмайтын болды. Олар нақты ниеті бар және нақты сұрақтарына жауап алған әлеуетті клиенттермен, әлдеқашан басталып кеткен әңгімелерді ашатын болды.

Бағалаулар басшылыққа да сенім берді. Олар жай ғана анекдоттарды емес, өлшенетін ілгерілеуді көрсетті. Олар көмекшіні жауапкершілікпен ауқымдауға болатынын дәлелдеді.

Әсері бірден байқалды. Бұрын кезекте жоғалып кететін шағын компания сұрақтарын жіберіп, бірнеше сағат ішінде мазмұнды жауаптар алып, бірнеше күннен кейін enterprise келісімшартына қол қойды. Мұндай оқиғалар қайта-қайта қайталанды.

Бұрын тұйыққа тірелген арна біздің ең мықты өсу арналарымыздың біріне айналды. Бірнеше айдың ішінде жылдық қайталанатын табыстың бірнеше миллионы ашылды.

Біліктілігі расталған лидтерді қабылдайтын өкілдер үшін де бұл өзгеріс дәл сондай құнды болды. Жалпы лидтерді қазбалаудың орнына, олар айқын ниеті бар белсенді әңгімелерді көрді. Алғаш рет ешкім өзін шетте қалғандай сезінбеді.

Бұл тек кіріс лидтер туралы ғана емес. Бұл кеңірек мүмкіндікті көрсетеді: онбординг, ұзарту және қолдау үдерістерінің бәрі де сенімді, жекелендірілген әңгімелердің пайдасын көре алады.

Мұндағы сабақ қарапайым: ең үздік өкілдеріңіздің шеберлігін AI арқылы ауқымдағанда, бүкіл команда үшін мүмкін болатын нәрсені өзгертесіз.

Chilakamarri айтқандай: «Басшылық бұған қатты қуанып отыр. Бұл OpenAI-ды OpenAI арқылы құрып, технологиямызды клиенттерге тікелей көрсете алатынымыздың дәлелі».

Әрбір лидті жекелендіру — жай тактика емес. Бұл барлық өзара әрекеттесу үшін жақсырақ тәсілге айналып келеді.