OpenAI o3 , GPT-4.1 और CUA के माध्यम से स्केलेबल विकास को बढ़ावा देना

बिक्री आउटरीच को स्वचालित करने के लिए OpenAI का o3, GPT-4.1 और CUA का उपयोग करता है

मेटा विवरण: जीटीएम टीमों के लिए खोज, अनुसंधान और व्यक्तिगत आउटरीच को स्वचालित करने के लिए यूनिफाइ OpenAI मॉडल जैसे o3, GPT-4.1 और CUA का मिश्रण कैसे करता है।

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विशेष रुप से प्रदर्शित छवि: एक-दूसरे से जुड़े चमकते नोड्स और लिफाफों का सौहार्दपूर्ण अमूर्त चित्रण, जो नरम नीले रंग और गर्म नारंगी में फ़नल के माध्यम से बह रहा है।

बिक्री और गो-टू-मार्केट टीमें काम पर भारी मात्रा में समय बिताती हैं जिसमें वास्तव में ग्राहकों से बात करना शामिल नहीं होता है: सही संभावनाओं के लिए शिकार, कंपनी की वेबसाइटों के माध्यम से खुदाई, और एक बार का ईमेल लिखना। यूनिफाई एआई संचालित जीटीएम प्लेटफॉर्म है जो आपकी प्लेट से अधिकांश को लेने के लिए बनाया गया है। OpenAI के o3, GPT-4.1 और CUA मॉडल को मिलाकर, यह प्रॉस्पेक्टिंग, रिसर्च और आउटरीच को स्वचालित करता है ताकि आपकी टीम उन वार्तालापों पर ध्यान केंद्रित कर सके जो वास्तव में सौदे बंद करते हैं। इस सिंहावलोकन में, आप सीखेंगे कि यूनिफाइ क्या करती है, इसके AI मॉडल कार्यप्रवाह में कैसे फिट होते हैं, और क्या यह आपकी टीम के लिए समझ में आता है।

यूनिफाइड वास्तव में क्या करता है

इसके मूल में, यूनिफाइ को टीमों को पैमाने पर पाइपलाइन उत्पन्न करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एक बिक्री विकास प्रतिनिधि मैन्युअल रूप से खातों की सूचियों का निर्माण और व्यक्तिगत संदेशों का मसौदा बनाने के बजाय, यूनिफाय एक निरंतर, हमेशा-ऑन वर्कफ़्लो चलाता है जो इन चरणों को पृष्ठभूमि में संभालता है।

मंच तीन मुख्य क्षेत्रों को कवर करता हैः

1. उत्खनन सही कंपनियों और संपर्कों की पहचान करना जो आपके आदर्श ग्राहक प्रोफ़ाइल से मेल खाते हैं।
2. अनुसंधान प्रत्येक संभावना के बारे में संदर्भ एकत्र करना ताकि आउटरीच सामान्य न हो।
3. आउटरीच ऐसे संदेश देना जो बड़े पैमाने पर उत्पादित होने के बजाय व्यक्तिगत रूप से लिखे गए हों।

नतीजा एक ऐसी प्रणाली है जो तब भी काम करती रहती है जब आपकी टीम मीटिंग या डेमो में हेड-डाउन होती है। गतिविधि के फटने के बाद मृत समय की बजाय, यूनिफाई स्थिर, स्वचालित पाइपलाइन पीढ़ी को बनाए रखता है।

OpenAI मॉडल कैसे फिट होते हैं

यूनिफाइ का दृष्टिकोण उल्लेखनीय है क्योंकि यह एक एकल AI मॉडल पर निर्भर नहीं करता है। इसके बजाय, यह तीन OpenAI मॉडलों को जोड़ता है, प्रत्येक नौकरी के अलग-अलग हिस्से के लिए उपयुक्त हैः

• ओ3 OpenAI का तर्क-केंद्रित मॉडल है. एक जीटीएम संदर्भ में, यह उन कार्यों के लिए उपयोगी है जिन्हें गहन विश्लेषण की आवश्यकता होती है, जैसे कि मूल्यांकन करना कि क्या कोई कंपनी वास्तव में आपके लक्षित प्रोफ़ाइल को फिट करती है या किसी संदेश के लिए सबसे मजबूत कोण का पता लगाना।
• जीपीटी-4.1 यह मॉडल आउटरीच कॉपी तैयार करने और परिष्कृत करने के लिए उपयुक्त है, जो स्वाभाविक रूप से पढ़ने वाले संदेशों का उत्पादन करने में मदद करता है और प्रत्येक संभावना के विशिष्ट संदर्भ को दर्शाता है।
• सीयूए (कंप्यूटर-उपयोग करने वाला एजेंट) स्वचालन परत का प्रतिनिधित्व करता है, जो बहु-चरण कार्यों को पूरा करने के लिए software इंटरफेस संचालित करने में सक्षम है।

इस तरह से मॉडल के बीच कार्यभार को विभाजित करके, यूनिफाइ का उद्देश्य प्रत्येक की ताकत प्राप्त करना हैः निर्णय कॉल के लिए तर्क, संदेश भेजने के लिए मजबूत लेखन और निष्पादन के लिए एजेंटिक क्षमता।

मैन्युअल प्रयास के बिना अति-व्यक्तिगत संदेश

बिक्री में AI का सबसे बड़ा वादा पैमाने पर वैयक्तिकरण है, और यह ऐतिहासिक रूप से वितरित करने के लिए मुश्किल रहा है। सामान्य टेम्पलेट्स को नजरअंदाज कर दिया जाता है, लेकिन वास्तव में व्यक्तिगत आउटरीच स्केल नहीं करता जब एक इंसान हर संभावना की जांच करना पड़ता है.

Unify अपने AI को एक साथ शोध और लेखन करने देकर इस समस्या से निपटता है। चूंकि मंच संदेश तैयार करने से पहले प्रत्येक संभावना पर संदर्भ एकत्र करता है, इसलिए यह आउटरीच किसी टेम्पलेट में नाम छोड़ने के बजाय वास्तविक, प्रासंगिक विवरण का उत्पादन करता है। प्लेटफ़ॉर्म इसे हाइपर-पर्सनलाइज्ड मैसेजिंग के रूप में वर्णित करता है.

टीमों के लिए, यह आउटबाउंड का कैलकुलस बदलता है. आप सामान्य व्यापार-बंद के बिना कई और संभावनाओं तक पहुंच सकते हैं जहां मात्रा गुणवत्ता को पतला करती है। और क्योंकि सिस्टम लगातार चलता है, संभावनाएं आपसे सुनती हैं जब समय उनके लिए सही होता है, न कि JUST जब आपके प्रतिनिधि के पास एक खाली दोपहर होती है।

पाइपलाइन उत्पादन के लिए एक हमेशा-ऑन कार्यप्रवाह

"हमेशा-ऑन" वाक्यांश यहां मायने रखता है। पारंपरिक आउटबाउंड चक्रों में काम करने की प्रवृत्ति रखती हैः एक प्रतिनिधि सूची बनाता है, ईमेल का एक बैच भेजता है, अनुसरण करता है, फिर शुरू होता है। यह लय अंतराल छोड़ देती है और व्यक्तिगत प्रयास पर बहुत निर्भर करती है।

इसके विपरीत, यूनिफाइ का वर्कफ़्लो बैकग्राउंड में लगातार चलता है। प्लेटफॉर्म संभावनाओं की पहचान करता रहता है, उन्हें शोधता रहता है और हर बार किसी को प्रेस करने की आवश्यकता के बिना आउटरीच भेजता रहा है। आपकी टीम का ध्यान निष्पादन से पर्यवेक्षण तक और उच्च-प्रभाव वाले क्षणों पर शिफ्ट हो जाता है, जैसे गर्मजोशी से जवाब देना या एक इच्छुक संभावना के साथ कॉल पर कूदना।

यह मॉडल भी बदलता है कि आप क्या किराया और प्रशिक्षण के लिए. बजाय कच्चे गतिविधि मात्रा पर प्रतिनिधि को मापने की, यूनिफाइ जैसे स्वचालन का उपयोग करने वाली टीमों निर्णय, संबंध-निर्माण, और बंद कौशल पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

इसे अपनाने से पहले विचार करने की बातें

कुछ ईमानदार सावधानियां ध्यान में रखने योग्य हैं। स्वचालित आउटरीच को अभी भी मानव पर्यवेक्षण की आवश्यकता हैः एआई-जनित संदेश कभी-कभी निशान से चूक सकते हैं, और आपकी टीम को पोजिशनिंग, दावों और टोन की समीक्षा करनी चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे आपके ब्रांड के अनुरूप हों। डेटा गुणवत्ता भी मायने रखती है; स्वचालित संभावना केवल सिग्नल और फ़िल्टर के रूप में अच्छी होती है जो इसे खिलाते हैं। अंत में, खरीदारों AI आउटरिच के बारे में अधिक जागरूक होते जा रहे हैं, इसलिए ऐसी टीमें जो संदेश में वास्तविक मूल्य के बिना ऑटोमेशन के शीर्ष पर वॉल्यूम का ढेर लगाती हैं, फिर भी कम रिटर्न देख सकती हैं। उपकरण व्यस्त काम संभालते हैं, लेकिन रणनीति आपका काम बनी रहती है।

किसको इसका उपयोग करना चाहिए/कौन इसे छोड़ना चाहिए

किसको इसका उपयोग करना चाहिए: - (डब्ल्यू.एच.ओ.) । . . Unify बिक्री और गो-टू-मार्केट टीमों के लिए एक मजबूत फिट है जो कर्मचारियों की संख्या को बढ़ाए बिना आउटबाउंड स्केल करना चाहते हैं, विशेष रूप से वर्तमान में मैन्युअल सूची निर्माण और email ड्राफ्टिंग पर घंटों जलने वाली टीमें। यह स्पष्ट रूप से परिभाषित आदर्श ग्राहक प्रोफ़ाइल वाले संगठनों के साथ विशेष रूप سے अच्छी तरह से अनुकूल है, क्योंकि AI सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है जब यह जानता है कि एक अच्छी संभावना कैसी दिखती है।

इसे किसको छोड़ना चाहिए: - (अंग्रेज़ी में) - (ब्रिटिश में) यदि आपकी बिक्री गति गहरी, रिश्ते-भारी उद्यम की बिक्री पर निर्भर करती है जहां प्रत्येक खाते को व्यक्तिगत ध्यान के हफ्तों मिलते हैं, तो एक स्वचालित पाइपलाइन इंजन बहुत लाभ के बिना जटिलता जोड़ सकता है। ICP साबित किए बिना बहुत शुरुआती चरण टीम भी इसे स्वचालित करने से पहले अपने संदेश को मैन्युअल रूप से मान्य करना चाह सकती हैं। और अगर आपके उत्पाद को अत्यधिक विनियमित या सावधानीपूर्वक नियंत्रित संचार दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है, तो आप पर्यवेक्षण आवश्यकताओं का सावधानीपूर्वक वजन करना चाहेंगे।

व्यस्त कार्य की खोज में डूबने वाली टीमों के लिए, o3 तर्क, GPT-4.1 लेखन और CUA स्वचालन का Unify मिश्रण पाइपलाइन को पूरा रखने का एक सम्मोहक तरीका प्रदान करता है जबकि लोगों को वह करने के लिए मुक्त करता है जो AI नहीं कर सकताः वास्तविक संबंध बनाना।