Sarah, una ejecutiva de ventas, observa montañas de datos: recuento de ventas, productos vendidos y muchos otros datos. A pesar de tener todo disponible, se siente abrumada por la cantidad de información. Su gerente quiere análisis de los principales productos vendidos en una semana. De repente, recuerda acerca de Natural Language Query (NLQ) en su sistema CRM y escribe una pregunta simple: "Dame el informe de los principales productos vendidos entre el 19 y el 23 de febrero en formato tabular". Rápidamente obtiene el resultado y se lo informa a su gerente.
Esta no es una historia de ciencia ficción sino la realidad de NLQ.
La demanda de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML) ha facilitado que las empresas crezcan de manera efectiva. Utilizamos diferentes mecanismos para ejecutar actividades específicas y NLQ es uno de ellos. Permite a los usuarios interactuar con diferentes aplicaciones utilizando el lenguaje cotidiano y tomar mejores decisiones comerciales. Profundicemos en ello.
Definición de consulta en lenguaje natural
NLQ es uno de los aspectos de la IA que hace que las interacciones entre humanos y computadoras sean más fáciles y accesibles utilizando el lenguaje natural. En lugar de utilizar lenguajes de programación, los usuarios pueden hacer preguntas relacionadas con datos o realizar solicitudes en un inglés sencillo. El sistema responderá rápidamente y le proporcionará información precisa. Por favor mire las dos consultas a continuación:
- SELECCIONAR Nombre Apellido, DESDE Empleados ¿Dónde? Departamento='Marketing';
- Muéstrame los nombres y apellidos de los empleados del equipo de Marketing.
El primer ejemplo muestra un lenguaje de consulta tradicional que puede no resultar familiar para todos. Por lo general, se requieren conocimientos técnicos para formular este tipo de preguntas utilizando esta sintaxis. Por el contrario, el segundo ejemplo es una consulta natural que ofrece un enfoque más fácil de usar que permite a todos interactuar con la base de datos en un lenguaje humano natural.
Uno de los mejores ejemplos de NLQ es un chatterbot que toda empresa utiliza para mejorar la experiencia del cliente. Interactúa con el bot en un lenguaje común y obtiene respuestas a sus consultas. Incluso la Búsqueda de Google es otro ejemplo que no requiere un lenguaje de consulta complejo para extraer información.
Qué NLQ en un sistema CRM puede ofrecerle a su negocio
Vtiger CRM, como muchos otros CRM habilitado para IAs posee capacidades NLQ y en Vtiger es una parte integral de Calculus AI.
Exploramos Calculus AI impulsado por funciones GPT el año anterior. Destacamos sus sólidas capacidades, incluida la generación de borradores de correo electrónico, la sugerencia de líneas de asunto y el perfeccionamiento de las respuestas del chat.
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Ahora, comprendamos rápidamente las consultas que puede utilizar para obtener información de la base de datos de CRM utilizando lenguaje natural. Hay una función Ask Calculus AI en Vtiger CRM.
Escriba su pregunta en la ventana de Cálculo para recuperar la siguiente información:
Obtener un resumen de un registro
Si desea obtener información sobre un contacto llamado Peter Smith, puede escribir "Resumen del contacto Peter Smith” en el cuadro de búsqueda de Ask Calculus.
Luego, el sistema presentará los detalles relacionados con Peter, como la fecha de creación del registro, los casos abiertos relacionados con el contacto, la puntuación de participación, etc. Si hay varios contactos con el mismo nombre, mostrará información sobre cada uno de ellos. Simplemente haga clic en la información relevante que necesita. Esta funcionalidad se extiende a otros módulos, proporcionando resúmenes de organización, casos, etc.
Creando un registro
Suponga que desea ofrecerle una demostración de un producto lanzado recientemente a Peter Smith el 15 de marzo. En lugar de crear un evento desde el módulo Vtiger Events, puede programar la reunión escribiendo su solicitud..
Mention “Cree una reunión de demostración con Peter Smith el 15 de marzo de 2024. El CRM creará rápidamente un evento de reunión agregando toda la información relevante.
Generando un informe
De manera similar a las consultas anteriores, puede generar informes sólidos de información importante que le gustaría conocer. Puede extraer información relacionada con las tareas/reuniones que se le asignaron para un día, semana o mes en particular; abrir negocios o casos; y contactos creados entre una fecha particular.
Aquí puedes poner Muéstrame el reporte de mis negocios abiertos por etapa in la barra de búsqueda. El resultado se mostrará en diferentes formatos como gráficos, tablas dinámicas, etc. Puede elegir el formato que prefiera para ver los detalles.
Navegue por esta sección si está interesado en explorar otros tipos de consultas puedes usar.
También puede escribir una consulta general en la ventana de cálculo como redacte un correo electrónico destacando la oferta que se enviará a un cliente potencial, redacte un blog de 500 palabras sobre las últimas tendencias de CRM o reformule la respuesta del chat.
Principales ventajas de usar NLQ en Vtiger CRM
Al incorporar NLQ a tu rutina diaria podrás:
- Interactúe con CRM usando un lenguaje común: Puede interactuar con su CRM utilizando lenguaje natural, haciéndolo más fácil de usar para aquellos que no están familiarizados con lenguajes de consulta complejos. Consultas como "Dame un resumen" o "Crear un registro" pueden hacer tu trabajo a la velocidad del rayo.
- Mejorar la accesibilidad de los datos: Puede acceder a los datos de CRM sin problemas, como los detalles de las tareas que se le asignaron, el estado de las ofertas, los contactos creados en una fecha determinada o entre ella, y más. Todo esto es posible permaneciendo dentro de una única ventana: Ask Calculus AI sin alternar entre diferentes pantallas.
- Minimiza el tiempo dedicado a las tareas diarias: Es una tarea tediosa hacer clic en cada módulo y programar reuniones todos los días, realizar análisis de datos profundizando en volúmenes de datos y preparar un gráfico. Con NLQ en Calculus AI, puede ejecutar sus tareas de manera efectiva en segundos, allanando el camino para concentrarse en otras actividades prioritarias y elevar la productividad.
