人工智能在销售与客户服务中的应用：2025年个性化与效率的新引擎

बिक्री और ग्राहक सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा प्रचारित परिवर्तन एक भविष्य के वादे से कम और एक परिचालन वास्तविकता से अधिक है जो कंपनियों के भीतर कार्यों, मीट्रिक और अपेक्षाओं को फिर से स्थापित कर रहा है। जनरेटिव मॉडल और संवादी समाधानों को तेजी से अपनाने से नियमित कार्यों को स्वचालित करने, जटिल मामलों को हल करने के लिए मानव टीमों के लिए खाली समय और साथ ही, बड़े पैमाने पर बातचीत के वैयक्तिकरण में वृद्धि हुई है, एक ऐसी घटना जो पहले से ही बिक्री और सेवा डेस्क क्षेत्रों द्वारा एआई के बड़े पैमाने पर उपयोग में तब्दील हो गई है।. 

व्यवहार में, रुझान कुछ स्पष्ट वैक्टरों के आसपास परिवर्तित होते हैं: नई पीढ़ी के आभासी सहायक, एआई-एन्हांस्ड एजेंट वर्कफ़्लो, भविष्य कहनेवाला अनुकूलन, और ज्ञान मॉडल जो प्रतिक्रिया पीढ़ी के साथ खोज को जोड़ते हैं। पारंपरिक चैटबॉट को रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) तकनीकों के माध्यम से कॉर्पोरेट ज्ञान के आधारों के साथ एकीकृत जेनरेटिव मॉडल के आधार पर एजेंटों द्वारा प्रतिस्थापित किया गया है, जो प्रासंगिक दस्तावेजों को पुनः प्राप्त करते हैं और इन स्निपेट्स का उपयोग अधिक सटीक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने और मतिभ्रम के लिए कम प्रवण करने के लिए करते हैं।. 

व्यावसायिक दृष्टिकोण से, एआई स्वचालित पूर्वेक्षण, लीड प्राथमिकता, प्रस्ताव निर्माण और प्रत्येक ग्राहक के लिए अनुरूप तर्कों की तैयारी का समर्थन करके बिक्री फ़नल को फिर से तैयार कर रहा है। उपकरण जो वास्तविक समय के संकेतों का विश्लेषण करते हैं नेविगेशन व्यवहार, खरीद इतिहास, डिजिटल चैनल इंटरैक्शन, सेल्सपर्सन के लिए दृष्टिकोण और यहां तक कि बातचीत की स्क्रिप्ट का सुझाव देना शुरू करते हैं, जिससे व्यापार चक्र की दक्षता में वृद्धि होती है।. 

क्रय व्यवहार पर एआई का प्रत्यक्ष प्रभाव भी ध्यान देने योग्य है: प्रचार अवधि और मौसमी के दौरान, डिजिटल उपकरण और सहायकों ने ऑनलाइन बिक्री को बढ़ावा दिया और रूपांतरण और वापसी पैटर्न बदल दिया सेल्सफोर्स डेटा ने उपभोक्ताओं द्वारा चैटबॉट उपयोग दरों में वृद्धि और एआई-जनित सिफारिशों से प्रभावित खरीद निर्णयों की बढ़ती हिस्सेदारी की ओर इशारा किया, जो मूल्य श्रृंखला को बंद करने के लिए ई-कॉमर्स और सीआरएम परतों के साथ सेवा और बिक्री मॉडल को एकीकृत करने की आवश्यकता को मजबूत करता है। साथ ही, ये लाभ परिचालन संबंधी चुनौतियाँ लाते हैं, जैसे कुछ खंडों में बढ़ा हुआ रिटर्न और उच्च मात्रा और एआई-सुविधा वाले क्रय व्यवहार के सामने लॉजिस्टिक्स और बिक्री के बाद की नीतियों को समायोजित करने की आवश्यकता।. 

हालांकि, कई संगठनों ने Genai पायलटों पर भारी खर्च किया है और अभी भी परियोजनाओं को स्थायी मूल्य में बदलने में कठिनाइयों की रिपोर्ट करते हैं, या तो डेटा गुणवत्ता की समस्याओं के कारण, इसके साथ एकीकरण की कमी के कारण, या शासन अंतराल और आंतरिक कौशल के कारण।. 

आगे देखते हुए, जो कंपनियां फलती-फूलती हैं, वे वे होंगी जो अधिक संवेदनशीलता के क्षणों में मानव देखभाल को छोड़े बिना, दोहराए जाने वाले और पैमाने के काम को एआई को सौंपना जानते हैं। जीतने की रणनीतियाँ उत्तर सटीकता के लिए आरएजी मॉडल, सेल्सपर्सन और एजेंटों के लिए अनुकूलन और अपस्किलिंग कार्यक्रमों को शक्ति देने के लिए मजबूत डेटा पाइपलाइनों को जोड़ती हैं, ताकि लोग और मशीन एक एकजुट टीम के रूप में कार्य करें। 2025 में, बिक्री और सेवा अब केवल संगठनात्मक वास्तुकला में एक रणनीतिक अभ्यास बनने के लिए प्रौद्योगिकी पर एक बहस नहीं थी, जहां एआई दक्षता, नवाचार और, जब अच्छी तरह से शासित, एक स्थायी प्रतिस्पर्धात्मक लाभ के लिए एक लीवर के रूप में काम करता है।.

Thiago Hortolan 是 Tech Rocket 公司的首席执行官，该公司是 Sales Rocket 的衍生公司，致力于创建 Revenue Tech 解决方案，结合人工智能、自动化和数据智能来扩展从潜在客户开发到客户忠诚度的整个销售旅程。其人工智能代理、预测模型和自动化集成将商业运营转变为持续、智能且可衡量的增长引擎。.