- जहाँ अधिकांश मार्केटिंग संगठन अभी भी ChatGPT-केंद्रित एकल टूल उपयोग तक सीमित हैं, वहीं SafetyCulture ने GTM के पूरे दायरे में AI एजेंट्स लागू करके लीड क्वालिटी में सुधार, अवसर निर्माण और फीचर अपनाने में वृद्धि हासिल की
- वैश्विक स्तर पर मुफ्त साइन-अप तेज़ी से बढ़ने वाले माहौल में लीड जानकारी समृद्ध करने और प्राथमिकता तय करने की समस्या हल करने के लिए, AI-आधारित पैरेलल लीड एन्हांसमेंट workflow बनाया गया, जिससे डेटा completeness लगभग 100% तक पहुँची
- AI को कस्टमाइज़्ड आउटबाउंड (ऑटोमेटेड BDR) चलाने के लिए कॉन्फ़िगर किया गया, ताकि Salesforce, HubSpot, ZoomInfo जैसे कई सिस्टमों के डेटा को मिलाकर पर्सनलाइज़्ड मैसेज बनाए जा सकें, और मीटिंग बुकिंग व अवसर निर्माण में बड़ी वृद्धि हो
- ग्राहकों के उपयोग पैटर्न, इंडस्ट्री और समान ग्राहकों के व्यवहार को मिलाकर पर्सनलाइज़्ड फीचर रिकमेंडेशन और 2,500 से अधिक मैसेज वैरिएंट्स बनाने वाला AI lifecycle engine तैयार किया गया, जिससे फीचर adoption बढ़ा
- कई GTM सिस्टमों को एक साथ जोड़ने के लिए AI-आधारित कस्टम ऐप लेयर बनाई गई, जिससे सेल्स और मार्केटिंग टीमें एक ही स्क्रीन पर सारी जानकारी और ‘अगला कदम’ देख सकें, और लीड→ऑपर्च्युनिटी कन्वर्ज़न 25% से अधिक बढ़ा
- AI एजेंट्स ने शुरुआती ऑटो-रन मोड से copilot mixed model की ओर शिफ्ट किया, और हर नया workflow copilot mode में शुरू होकर धीरे-धीरे अधिक automation तक बढ़ाया गया
AI एजेंट 1: AI-आधारित लीड एन्हांसमेंट
- SafetyCulture के ग्राहक दुनिया भर से मैन्युफैक्चरिंग, रिटेल, ट्रांसपोर्ट, कंस्ट्रक्शन, माइनिंग जैसे ऐसे सेक्टर्स से आते हैं, जिन्हें पारंपरिक tech buyers नहीं माना जाता
- केवल एक लीड एन्हांसमेंट प्लेटफ़ॉर्म इस्तेमाल करने पर डेटा अधूरा रहता था या जल्दी पुराना हो जाता था
- इसके लिए 5 डेटा प्रोवाइडर्स को पैरेलल में कॉल करने वाला प्लेटफ़ॉर्म-स्वतंत्र AI लीड एन्हांसमेंट सिस्टम बनाया गया (संरचना Clay जैसी, लेकिन इन-हाउस विकसित)
- workflow, प्रोवाइडर्स को क्रमवार कॉल करने वाले waterfall तरीके का उपयोग करता है, हर attribute के लिए सबसे भरोसेमंद value चुनता है, और एक अलग एजेंट वेबसाइट व LinkedIn जैसी सार्वजनिक जानकारी से उसका fact-check करता है
- अमेरिकी लीड्स के लिए OSHA API को क्वेरी करके हालिया violation रिकॉर्ड खोजे जाते हैं, ताकि workplace risk context मिल सके, और इसे लीड जानकारी के साथ Slack में सारांश रूप में भेजा जाता है
- नतीजतन, एन्हांसमेंट रेट लगभग 100% तक पहुँच गई, और GTM टीम व AI BDR अब तेज़ी से ‘सही ग्राहक’ पहचानकर तुरंत प्रतिक्रिया दे सकते हैं
- डेटा क्वालिटी सभी AI workflows की नींव है, और कई data sources का cross-validation करने पर ही सटीक personalization संभव होता है
AI एजेंट 2: AI Auto BDR
- सालाना 5 लाख मुफ्त टीम साइन-अप का पैमाना सेल्स टीम के लिए संभालना कठिन था, और कौन-सा ग्राहक high-fit है, यह वर्गीकृत करना मुश्किल था
- पहले सेल्स टीम हर लीड को मैन्युअली रिव्यू और रिसर्च करके कस्टम मैसेज लिखती थी, लेकिन यह प्रक्रिया धीमी थी, जिससे response rate गिरती थी
- कंपनी ने AI का उपयोग करके personalized outreach, knowledge base-आधारित responses और meeting booking संभालने वाला AI inbound BDR लागू किया
- Salesforce, HubSpot, ZoomInfo और Redshift के डेटा को मिलाकर लीड की स्थिति, intent और पिछले उपयोग का विश्लेषण किया जाता है, फिर दो संबंधित customer cases चुने जाते हैं, personalized email बनाई जाती है, और उसे Gong Engage sequence में अपने-आप दर्ज कर दिया जाता है
- परिणामस्वरूप meeting booking rate 3 गुना और sales opportunities 2 गुना बढ़ीं, और लागत घटाने के लिए AI calls को high-fit leads पर प्राथमिकता से लागू किया गया
- AI BDR का उद्देश्य सेल्स को बदलना नहीं, बल्कि AE को तेज़ी से deals पर फोकस करने लायक warm-up देना है
- multilingual support यूरोप और लैटिन अमेरिका में विशेष रूप से प्रभावी रही
AI एजेंट 3: AI lifecycle personalization
- ग्राहक SafetyCulture का उपयोग audit, checklist, inspection, safety compliance आदि बहुत अलग-अलग कारणों से करते हैं, इसलिए एक ही मैसेज से सभी ग्राहकों को संतुष्ट करना मुश्किल था
- इसे हल करने के लिए, समान ग्राहकों के व्यवहार के आधार पर संबंधित फीचर्स सुझाने वाला AI-आधारित recommendation engine बनाया गया
- Databricks में RAG और agent workflows का उपयोग करके product usage data का गहरा विश्लेषण किया गया, और 300 से अधिक core use cases स्वतः जनरेट किए गए
- use cases के अनुसार ग्राहकों के लिए उपयुक्त feature sets मैप किए गए, और 2,500 से अधिक copy versions AI से बनाकर Redshift और Braze में स्टोर किए गए, ताकि personalized messaging में उनका उपयोग हो सके
- इससे नए फीचर्स की adoption rate 10% बढ़ी और product usage अधिक गहरा हुआ, जिससे retention में सुधार दिखा
- real-time AI calls में कभी-कभी latency आती थी, इसलिए इन्हें निर्धारित अंतराल पर चलाकर cache किया गया, ताकि मार्केटिंग प्लेटफ़ॉर्म तुरंत उनका संदर्भ ले सकें
- बड़े LLMs की तुलना में छोटे models कई बार speed और cost के संतुलन में अधिक व्यावहारिक साबित हुए
AI एजेंट 4: मार्केटिंग/सेल्स के लिए कस्टम AI ऐप लेयर
- हर GTM सिस्टम में अपनी AI capabilities थीं, लेकिन वे SafetyCulture प्रोडक्ट के हिसाब से डिज़ाइन नहीं की गई थीं, और सेल्स/मार्केटिंग टीमों को जानकारी मिलाने के लिए कई टूल्स के बीच आना-जाना पड़ता था
- कंपनी ने Retool का उपयोग करके एक AI-केंद्रित ऐप लेयर बनाई, जिसमें सारी ग्राहक जानकारी और ‘अगला कदम’ एक ही स्क्रीन पर देखा जा सके
- इसमें lead console और company viewer, दो तरह की स्क्रीन दी गईं
- यह लेयर lead/customer data, AI एन्हांसमेंट जानकारी, Gong call records, Amplitude usage data, churn prediction और lead routing सब कुछ एक जगह दिखाती है
- Gong call records का विश्लेषण करके अपने-आप SPICED summaries बनाई जाती हैं और Salesforce में सेव की जाती हैं, जिससे BDR→AE handoff ऑटोमेट हो जाता है
- AE, “account के बारे में कुछ भी पूछें” फीचर से usage, paid teams की संख्या और recommended outreach approach जैसी जानकारी तुरंत देख सकते हैं
- lead→sales opportunity conversion rate 25% से अधिक बढ़ी, और automation की वजह से BDR प्रति opportunity लगभग 30 मिनट बचाते हैं
- टीम के 80% से अधिक सदस्य इस ऐप लेयर का सक्रिय उपयोग कर रहे हैं, और productivity gains ने तेज़ प्रतिक्रिया व बेहतर customer engagement को बढ़ावा दिया
- AI का मूल्य केवल तभी नहीं होता जब वह autopilot पर हो; copilot रूप भी काफ़ी शक्तिशाली हो सकता है
AI-first GTM संगठन से सीख
- SafetyCulture पहले ग्राहक यात्रा के आधार पर यह पहचानता है कि AI पहचान, personalization, prediction, सलाह और automation में कहाँ सबसे प्रभावी हो सकता है
- शुरुआत में ज़ोर automation पर था, लेकिन अब कंपनी copilot और automation के मिश्रित मॉडल को अपनाती है, और हर नया workflow copilot mode में शुरू होता है
- सबसे कठिन हिस्से थे डेटा एक्सेस, सुरक्षा, brand tone बनाए रखना, और शुरुआती AI hallucination समस्याएँ
- क्योंकि कई ग्राहक मैदान में SafetyCulture पर निर्भर करते हैं, इसलिए विश्वसनीयता और consistency बेहद महत्वपूर्ण हैं
- यह बात रेखांकित की गई कि केवल टीम को ChatGPT देना पर्याप्त नहीं; असली परिणाम तब आते हैं जब वास्तविक workflows के आधार पर AI के उपयोग बिंदु खोजे जाते हैं
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