जानकारी कॉपी की जाती है
ईमेल, CRM और फ़ाइलिंग में एक ही जानकारी अलग-अलग संस्करणों में है।
AI ऑटोमेशन · Peak Atlas
आपकी टीम को ग्राहकों का ध्यान रखना चाहिए। एक ही डेटा तीन बार ट्रांसफ़र नहीं करना।
हम सेल्स और ऑपरेशंस में बार-बार होने वाली प्रक्रियाओं के लिए ऑटोमेशन बनाते हैं। एक सीमित पायलट दिखाता है कि जाँच, दोबारा काम और संचालन के बाद आपकी टीम को सच में समय बचता है या नहीं।
- पहले मौजूदा सिस्टम जाँचें।
- एक ठोस प्रक्रिया को मापने योग्य रूप से बेहतर बनाएँ।
कोई बार-बार होने वाला काम साथ लाएँ। शुरुआती बातचीत में हम मेहनत, डेटा की स्थिति और एक सही अगला कदम स्पष्ट करते हैं।
प्रक्रिया का विश्लेषण · जाँच बिंदुओं के साथ पायलट · दर्ज हैंडओवर
सिस्टम के बीच का काम
सॉफ़्टवेयर मौजूद है। फिर भी हैंडओवर आपकी टीम करती है।
पूछताछ पढ़ना, जानकारी ट्रांसफ़र करना, ज़िम्मेदार व्यक्ति ढूँढना, नोट्स अपडेट करना: कई छोटे-छोटे काम मिलकर बार-बार होने वाली मेहनत बन जाते हैं।
टास्क असाइन होने का इंतज़ार कर रहे हैं
किसी को पहले तय करना पड़ता है कि ज़िम्मेदार कौन है और कौन-सी जानकारी नहीं है।
ड्राफ़्ट को हमेशा एक जैसी शुरुआत चाहिए
असली काम शुरू होने से पहले कर्मचारी बार-बार एक ही डेटा जुटाते हैं।
हम वह साफ़ तौर पर सीमित कदम ढूँढते हैं जिसका सुधार रोज़मर्रा के काम में महसूस और जाँचा जा सके।
अमूर्त AI वादे की जगह एक प्रक्रिया
एक पूछताछ जाँचने योग्य अगला कदम बन जाती है।
अगर कोई अहम जानकारी नहीं है या मामला अस्पष्ट है, तो वह एक नोट के साथ ज़िम्मेदार व्यक्ति के पास जाता है। प्रक्रिया को मुश्किल इनपुट भी संभालने चाहिए।
उदाहरण के तौर पर पायलट · कोई ग्राहक डेटा नहीं और समय बचत का कोई दावा नहीं
पहले
- एक व्यक्ति पूछताछ पढ़ता है और जानकारी जुटाता है।
- यह मामले को असाइन करता है और जानकारी CRM में ट्रांसफ़र करता है।
- यह एक टास्क बनाता है और जवाब तैयार करता है।
पायलट में
- ऑटोमेशन मौजूदा जानकारी को व्यवस्थित करता है और असाइनमेंट का सुझाव देता है।
- अधूरी या विरोधाभासी जानकारी चिह्नित की जाती है।
- एक व्यक्ति ड्राफ़्ट जाँचता है और सेव करने या भेजने की मंज़ूरी देता है।
आपके लिए यह फ़ायदेमंद है या नहीं, यह हम इंसानी जाँच और ज़रूरी दोबारा काम सहित मापते हैं।
हम फ़ायदे को ऐसे जाँचते हैं
पहले एक प्रक्रिया साबित करें। फिर रोलआउट पर फ़ैसला करें।
हम प्रक्रिया और डेटा से शुरू करते हैं। उसके बाद नियमों, इंटरफ़ेस और AI का सही मेल चुनते हैं।
- 01
शुरुआती स्थिति मापें
मौजूदा प्रक्रिया की आवृत्ति, प्रोसेसिंग समय और आम ग़लतियाँ दर्ज करें।
- 02
पायलट तय करें
इनपुट, अपेक्षित आउटपुट, अनुमतियाँ और मंज़ूरी बिंदु तय करें।
- 03
एज केस टेस्ट करें
अधूरा डेटा, विरोधाभास और अपवाद जाँचें और नतीजे दर्ज करें।
- 04
संचालन पर फ़ैसला करें
फ़ायदे, बचे हुए काम, चालू लागत और ज़िम्मेदारियों का साथ मिलकर आकलन करें।
आकलन: हर मामले का समय, जाँच, ग़लतियों और दोबारा काम सहित, साथ ही इस्तेमाल और रखरखाव की लागत। पूरी तस्वीर से ही राहत दिखती है।
आपको ठीक-ठीक क्या मिलता है
इस्तेमाल लायक प्रक्रिया के लिए एक सफल डेमो पल से ज़्यादा चाहिए।
दूसरे संभावित उपयोग के मामले हैं: व्यवस्थित CRM नोट्स, स्रोतों के साथ आंतरिक ज्ञान खोज और दस्तावेज़ों की पूर्व-जाँच। हम काम और डेटा की स्थिति के हिसाब से चुनते हैं।
प्रक्रिया का विश्लेषण और चयन
दर्ज की गई प्रक्रिया और उपयुक्त उपयोग के मामलों का तर्कसंगत आकलन।
पायलट और टेस्ट लॉग
तय इनपुट और आउटपुट, जाँच बिंदुओं और एज-केस टेस्ट के नतीजों वाला एक सीमित उपयोग का मामला।
हैंडओवर और संचालन योजना
ज़िम्मेदारियाँ, ग़लती से निपटना, रखरखाव और नियमित संचालन पर समझने योग्य फ़ैसला।
- 01
वर्गीकृत करें
काम और मौजूदा मेहनत को साथ मिलकर समझें।
- 02
तय करें
पायलट का दायरा, एक्सेस, लागत और जाँच के मानदंड दर्ज करें।
- 03
हैंडओवर करें
नतीजों का आकलन करें और संचालन या बदलाव पर सहमति बनाएँ।
ऑटोमेशन कब सार्थक होता है
काम दोहराया जाता है। अच्छे नतीजे का वर्णन किया जा सकता है।
- एक प्रक्रिया नियमित रूप से आती है और आपकी टीम का काफ़ी समय लेती है।
- ज़रूरी जानकारी उपलब्ध है या व्यवस्थित की जा सकती है।
- एक ज़िम्मेदार व्यक्ति नतीजे जाँच सकता है और पायलट में साथ दे सकता है।
अगर प्रक्रिया खुद लगातार अस्पष्ट है या कोई अच्छे नतीजे का वर्णन नहीं कर सकता, तो हम पहले प्रक्रिया व्यवस्थित करते हैं। वरना ऑटोमेशन को भी जाँचना मुश्किल होता है।
बताए गए पायलट उदाहरणों में मंज़ूरी एक व्यक्ति के पास रहती है। कौन-सी रूटीन बाद में अपने-आप चल सकती है, यह उद्देश्य, अनुमतियों और ग़लती के जोखिम के आधार पर तय होता है।
डेटा और हैंडओवर व्यवस्थित करें: CRM ऑप्टिमाइज़ेशन
इनमें चर्चा
आपके निर्णय से पहले
पायलट से पहले आपकी टीम को क्या पता होना चाहिए।
क्या हमें नए सिस्टम ख़रीदने होंगे?
हम पहले आपके पास पहले से मौजूद CRM, ईमेल और फ़ाइलिंग जाँचते हैं। अतिरिक्त टूल का सुझाव हम सिर्फ़ तभी देते हैं जब ठोस उपयोग के मामले को सच में उनकी ज़रूरत हो।
पायलट की लागत क्या है?
यह प्रक्रिया, इंटरफ़ेस, डेटा की स्थिति और टेस्ट के दायरे पर निर्भर करता है। हम दायरा पहले से तय करते हैं और सेटअप लागत को बाद की इस्तेमाल और रखरखाव की लागत से अलग रखते हैं।
आपको कौन-सा डेटा चाहिए?
सिर्फ़ वही डेटा जो तय प्रक्रिया के लिए ज़रूरी है। उद्देश्य, एक्सेस, प्रोसेसिंग और ज़िम्मेदारियाँ अमल से पहले आपके साथ स्पष्ट और दर्ज की जाती हैं।
ग़लतियों या अधूरी जानकारी पर क्या होता है?
पायलट में हम पहचानने योग्य अपवाद, जाँच संकेत और ज़िम्मेदार व्यक्ति को हैंडओवर तय करते हैं। टेस्ट दिखाते हैं कि प्रक्रिया कहाँ भरोसेमंद है और कहाँ ज़्यादा सुरक्षा की ज़रूरत है।
क्या AI खुद संदेश भेज सकता है?
बताए गए पायलट में भेजने से पहले ड्राफ़्ट को एक व्यक्ति जाँचता है। कोई सीमित रूटीन मामला बाद में अपने-आप चल सकता है या नहीं, यह हम उद्देश्य, अनुमतियों, ग़लती के जोखिम और दर्ज मंज़ूरी नियमों के आधार पर तय करते हैं।
ऑटोमेशन का रखरखाव कौन करता है?
यह हम नियमित संचालन से पहले तय करते हैं। हम बात करते हैं कि आपकी टीम कौन-से काम संभालेगी और क्या हमारी ओर से लगातार सहायता तय दायरे का हिस्सा है।
अगर पायलट फ़ायदेमंद न हो तो?
फिर हम नतीजे को दर्ज करते हैं और बदलाव या रोकने का फ़ैसला करते हैं। पायलट का मकसद यही फ़ैसला संभव बनाना है, इससे पहले कि आप बड़े रोलआउट में निवेश करें।
आपका अगला कदम
आप अपनी टीम से कौन-सा काम हटाना चाहेंगे?
हमें ऐसी प्रक्रिया बताएँ जो हर हफ़्ते दोहराई जाती है। हम स्पष्ट करते हैं कि मेहनत कहाँ होती है, कौन-सा डेटा उपलब्ध है और क्या इससे एक सार्थक पायलट बन सकता है।
- कौन-सा काम और कितनी बार?
- कौन-से सिस्टम और जानकारी शामिल हैं?
- आप असली राहत को कैसे पहचानेंगे?
शुरुआती बातचीत के लिए एक विवरण और एक गुमनाम उदाहरण काफ़ी है। इसके लिए गोपनीय ग्राहक डेटा की ज़रूरत नहीं।
