Dyrektor ds. sprzedaży Sarah wpatruje się w góry danych dotyczących sprzedaży, sprzedanych produktów i wielu innych danych. Mimo że wszystko ma pod ręką, jest przytłoczona ilością informacji. Jej menedżer chce uzyskać statystyki dotyczące najpopularniejszych produktów sprzedawanych w ciągu tygodnia. Nagle przypomina sobie o zapytaniu o język naturalny (NLQ) w swoim systemie CRM i zadaje proste pytanie: „Przekaż mi raport dotyczący najpopularniejszych produktów sprzedanych między 19 a 23 lutego w formacie tabelarycznym”. Szybko otrzymuje wynik i raportuje go swojemu przełożonemu.
To nie jest opowieść science fiction, ale rzeczywistość NLQ.
Zapotrzebowanie na sztuczną inteligencję (AI) i uczenie maszynowe (ML) ułatwiło firmom efektywny rozwój. Do realizacji określonych działań wykorzystujemy różne mechanizmy, a NLQ jest jednym z nich. Umożliwia użytkownikom interakcję z różnymi aplikacjami przy użyciu codziennego języka i podejmowanie lepszych decyzji biznesowych. Zanurzmy się w to głębiej.
Definiowanie zapytania w języku naturalnym
NLQ to jeden z aspektów sztucznej inteligencji, który sprawia, że interakcje człowiek-komputer są łatwiejsze i bardziej dostępne przy użyciu języka naturalnego. Zamiast używać języków programowania, użytkownicy mogą zadawać pytania związane z danymi lub składać prośby w prostym języku angielskim. System szybko zareaguje i przekaże Ci dokładne informacje. Proszę spojrzeć na dwa zapytania poniżej:
- SELECT Imię Nazwisko, OD Zatrudnienie WHERE Dział='Marketing';
- Pokaż mi imiona i nazwiska pracowników zespołu marketingu
Pierwszy przykład przedstawia tradycyjny język zapytań, który może nie być znany każdemu. Konstruowanie takich pytań przy użyciu tej składni zazwyczaj wymaga wiedzy technicznej. Wręcz przeciwnie, drugi przykład to zapytanie naturalne, które oferuje bardziej przyjazne dla użytkownika podejście, umożliwiające każdemu interakcję z bazą danych w naturalnym, ludzkim języku.
Jednym z najlepszych przykładów NLQ jest: chatbot które każda firma wykorzystuje do poprawy jakości obsługi klienta. Komunikujesz się z botem we wspólnym języku i otrzymujesz odpowiedzi na swoje pytania. Nawet wyszukiwarka Google to kolejny przykład, który nie wymaga skomplikowanego języka zapytań w celu wyodrębnienia informacji.
Co NLQ w systemie CRM może zaoferować Twojej firmie
Vtiger CRM, jak wiele innych CRM z obsługą AIs posiada możliwości NLQ, a w Vtiger jest integralną częścią Calculus AI.
W zeszłym roku poznaliśmy rozwiązanie Calculus AI z funkcjami GPT. Podkreśliliśmy jego solidne możliwości, w tym generowanie wersji roboczych wiadomości e-mail, sugerowanie tematów i udoskonalanie odpowiedzi na czacie.
Oferta specjalna: Poczuj moc Rachunek Vtiger AI łącznie przez 3 miesiące, rejestrując się już dziś!
Przyjrzyjmy się teraz szybko zapytaniom, których można użyć do pobrania informacji z bazy danych CRM przy użyciu języka naturalnego. W Vtiger CRM dostępna jest funkcja Ask Calculus AI.
Wpisz swoje pytanie w oknie Rachunek, aby uzyskać następujące informacje:
Uzyskiwanie podsumowania rekordu
Jeśli chcesz uzyskać informacje o kontakcie o imieniu Peter Smith, możesz wpisać „Podsumowanie kontaktu z Peterem Smithem” w polu wyszukiwania Zapytaj o rachunek różniczkowy.
System wyświetli wówczas szczegółowe informacje dotyczące Piotra, takie jak data utworzenia rekordu, otwarte sprawy związane z kontaktem, wynik zaangażowania itp. Jeśli istnieje wiele kontaktów o tej samej nazwie, wyświetli informacje o każdym z nich. Po prostu kliknij odpowiednie informacje, których potrzebujesz. Funkcjonalność ta rozciąga się na inne moduły, udostępniając podsumowania organizacji, spraw i tak dalej.
Tworzenie rekordu
Załóżmy, że 15 marca chcesz udostępnić Peterowi Smithowi wersję demonstracyjną niedawno wprowadzonego produktu. Zamiast tworzyć wydarzenie z modułu Wydarzenia Vtiger, możesz zaplanować spotkanie, wpisując swoją prośbę.
Wzmianka „Zorganizuj spotkanie demonstracyjne z Peterem Smithem 15 marca 2024 r. CRM szybko utworzy dla Ciebie wydarzenie spotkania, dodając wszystkie istotne informacje.
Generowanie raportu
Podobnie jak w przypadku powyższych zapytań, możesz tworzyć solidne raporty zawierające ważne informacje, które chcesz poznać. Możesz wyodrębnić informacje związane z zadaniami/spotkaniami przydzielonymi Ci na dany dzień, tydzień, miesiąc; otwarte transakcje lub sprawy; oraz kontakty utworzone pomiędzy określoną datą.
Tutaj możesz umieścić Pokaż raport z moimi otwartymi transakcjami według etapów in pasek wyszukiwania. Wynik zostanie wyświetlony w różnych formatach, takich jak wykresy, tabele przestawne itp. Możesz wybrać dowolny format, aby wyświetlić szczegóły
Przejrzyj tę sekcję, jeśli chcesz poznać inne typy zapytań możesz użyć.
Możesz także wpisać ogólne zapytanie w oknie rachunku różniczkowego, np skomponuj e-mail, podkreślając ofertę, która ma zostać wysłana do potencjalnego leada, przygotuj blog na 500 słów na temat najnowszych trendów CRM lub przeformułuj odpowiedź na czacie.
Najważniejsze zalety korzystania z NLQ w Vtiger CRM
Włączając NLQ do swojej codziennej rutyny, możesz:
- Współpracuj z CRM, używając zwykłego języka: Możesz wchodzić w interakcję z CRM przy użyciu języka naturalnego, dzięki czemu będzie on bardziej przyjazny dla użytkowników, którzy nie są zaznajomieni ze złożonymi językami zapytań. Zapytania takie jak „Prześlij mi podsumowanie” lub „Utwórz rekord” mogą przyspieszyć Twoją pracę.
- Popraw dostępność danych: Możesz bezproblemowo uzyskiwać dostęp do danych CRM, takich jak szczegóły przydzielonych Ci zadań, status transakcji, kontakty utworzone w określonej dacie lub pomiędzy określoną datą i nie tylko. Wszystko to jest możliwe, pozostając w jednym oknie - Zapytaj Rachunek AI bez przełączania pomiędzy różnymi ekranami.
- Minimalizuj czas poświęcany na codzienne zadania: Klikanie każdego modułu i codzienne umawianie spotkań, przeprowadzanie analizy danych poprzez drążenie wolumenów danych i przygotowywanie wykresu jest męczącym zadaniem. Dzięki NLQ w Calculus AI możesz skutecznie wykonywać swoje zadania w ciągu kilku sekund, umożliwiając skupienie się na innych priorytetowych działaniach i podniesienie produktywności.
