Kaj je obogatitev svinca? Kako to avtomatizirati?

Kaj je obogatitev svinca? Kako to avtomatizirati?

Časovni žig: 16. november 2023 3:45
Izvorno vozlišče: 2983141

Uvod v obogatitev svinca

V dinamičnem svetu trženja in prodaje je razumevanje vaših potencialnih strank ključnega pomena. Tu igra obogatitev s svincem ključno vlogo. Torej, kaj točno je obogatitev s svincem?

Preprosto povedano, obogatitev potencialnih strank je proces izboljšanja osnovnih informacij, ki jih imate o svojih potencialnih strankah. Vključuje dodajanje več podrobnosti vašim evidencam možnih strank, kot so velikost podjetja, panoga, naziv delovnega mesta in kontaktni podatki. Zamislite si to kot zapolnjevanje praznin v profilu stranke, da dobite jasnejšo in popolnejšo sliko.

Toda zakaj je obogatitev s svincem tako pomembna? Tukaj je nekaj ključnih razlogov, ponazorjenih s primeri:

  1. Boljše razumevanje možnih strank: Če veste več o svojih potencialnih strankah, lahko učinkoviteje prilagodite svoje marketinške in prodajne strategije. Na primer, če poznate panogo potencialne stranke in velikost podjetja, lahko prilagodite svoj nastop tako, da bo obravnaval posebne izzive in potrebe tega sektorja.
  2. Izboljšana kvalifikacija vodilnega: z obogatenimi podatki je lažje ugotoviti, katere potencialne stranke bodo najverjetneje izvedle konverzijo. Na primer, če prodajate vrhunsko programsko rešitev B2B, vam lahko poznavanje vloge potencialne stranke in prihodkov podjetja pomaga ugotoviti, ali ima moč odločanja in proračun za vaš izdelek.
  3. Izboljšana personalizacija: Obogateni podatki omogočajo bolj prilagojeno trženje in prodajo. Predstavljajte si, da pošljete e-poštno kampanjo, ki govori neposredno o izzivih možne stranke, specifičnih za panogo, namesto splošnega sporočila. Ta ciljni pristop bo verjetno bolj odmeval pri vodilni osebi.
  4. Učinkovita segmentacija možnih strank: Če potencialne stranke obogatite z določenimi podatkovnimi točkami, jih lahko segmentirate v različne skupine na podlagi meril, kot so lokacija, panoga ali velikost podjetja. Ta segmentacija pomaga pri ustvarjanju bolj osredotočenih in učinkovitih marketinških kampanj.
  5. Povišane stopnje konverzije: Končno vse te prednosti vodijo k večji verjetnosti pretvorbe potencialnih strank v stranke. Ko bolje razumete svoje potencialne stranke in z njimi učinkoviteje sodelujete, je večja verjetnost, da bodo zaupali vašim rešitvam in poslovali z vami.

Obogatitev potencialnih strank ne pomeni le zbiranja več podatkov; gre za to, da vaše interakcije s potencialnimi strankami postanejo bolj smiselne in uspešne. Z jasnejšo sliko o tem, kdo so vaši potencialni kupci, lahko oblikujete strategije, ki niso le učinkovitejše, temveč tudi bolj vplivne.

Danes je omogočanje obogatitve potencialnih strank za prodajne/ekipe strank postalo bistveni del delovne obremenitve –

  • Slabi podatki o potencialnih strankah so lahko dragi za prodajne ekipe, raziskave pa kažejo, da lahko povzročijo 550 ur in 32,000 USD izgube na prodajnega predstavnika na leto. Nasprotno pa lahko obogatitev potencialnih strank pomaga pri izogibanju tem stroškom in velja za pomemben del procesa prodajne ekipe. vir
  • Podjetje z imenom QA je uporabilo Cognism za obogatitev potencialnih strank in ustvarilo 81 $ priložnosti v samo dveh tednih marca 2022. Poročali so o znatnih izboljšavah v kakovosti stikov in pridobili nazaj izgubljene stranke, pri čemer so med letom doživeli dokazano donosnost naložbe. vir

API-ji za obogatitev možnih strank

API-ji za obogatitev potencialnih strank so ključna orodja za podjetja, ki želijo izboljšati svoje prodajne in trženjske strategije z zagotavljanjem podrobnih vpogledov v potencialne potencialne stranke in stranke.

Običajno kot vhod vzamejo e-poštno sporočilo potencialne stranke in osnovne informacije, kot izhod pa zagotovijo obogatene podatke za vnesene potencialne stranke.

Tukaj je seznam podjetij, ki ponujajo API-je za obogatitev potencialnih strank –

  1. Apollo: Apollo je vodilni ponudnik storitev obogatitve potencialnih strank in obveščanja o prodaji. Ponuja obsežno bazo podatkov in orodja za učinkovito točkovanje možnih strank, sledenje e-pošti in sodelovanje pri prodaji. Apollo je znan po robustnem naboru funkcij, vključno z različnimi filtri za ciljana iskanja možnih strank in integracijah s priljubljenimi sistemi CRM.
  2. Lead411: Lead411 je rešitev za obveščanje o prodaji, ki ponuja potencialne stranke na podlagi novic, obveščanje IT in neomejene stike s podjetjem. Ključne funkcije vključujejo neomejene prenose, sveže dnevne potencialne stranke glede na ozemlje in mesečno ponudbo brez obveznosti.
  3. LeadFuze: LeadFuze vam omogoča, da najdete kontaktne podatke katerega koli poslovnega strokovnjaka. Uporabljajo ga prodajalci, kadrovniki in tržniki, da sestavijo svoj idealen seznam možnih strank in kandidatov, pri čemer združujejo svetovne profesionalne podatke za zagotavljanje novih potencialnih strank. Avtomatizira iskanje.
  4. Hub Spot Sales Hub: Cilj te rešitve je odpraviti trenja z integracijo orodij in podatkov na eni platformi. Funkcije vključujejo sledenje e-pošti in predloge ter sledenje in snemanje klicev.
  5. Vodilni podajalnik: B2B prodajno orodje, ki identificira podjetja, ki obiščejo vašo spletno stran. Integrira se s CRM-ji za prikaz podatkov o obiskih potencialnih strank v realnem času in je združljiv s Salesforce, Pipedrive in drugimi CRM-ji.
  6. LinkedIn prodajni navigator: Ponudnik LinkedIn je programska rešitev za obveščanje o prodaji, zasnovana za izkoriščanje obsežnega omrežja in podatkov, ki so na voljo prek LinkedIna.
  7. Abstraktni API: Ta API obogati e-pošto ali domene z natančnimi podatki o podjetju, vključno z lokacijo, panogo in številom zaposlenih. Ponuja izjemno hiter REST API in podpira podatke iz več kot 175 držav.
  8. ZoomInfo: API ZoomInfo pomaga zajeti celovit pogled na trg v realnem času. Ponuja obogatitev podatkov iz več virov, s čimer ohranja točnost in posodobljenost sistemov CRM in avtomatizacije trženja.
  9. Podatkovni laboratoriji za ljudi: Ta API omogoča dostop do obsežnega nabora podatkov podjetja, kar podjetjem omogoča obogatitev podatkov o podjetju. Ponuja ustvarjanje podatkov na zahtevo in ciljne potencialne stranke, podpira strateško odločanje in konkurenčno obveščanje.
  10. Clearbit: Clearbitov API se osredotoča na obogatitev podatkov v realnem času in ponuja več kot 100 atributov B2B iz več kot 250 virov podatkov. Zapise posodablja takoj ob spremembi podatkov in se brezhibno integrira v obstoječa poslovna orodja.
  11. Lusha: Lushin obogatitveni API omogoča preprosto povezavo s sistemi, aplikacijami ali bazami podatkov ter zagotavlja podrobne podatke o stiku in podjetju. Ponuja preprosto nastavitev in varuje prenos podatkov s šifriranjem SSL.

Za podrobnejše informacije o ponudbi posameznega podjetja lahko obiščete njihova spletna mesta.

Potek dela obogatitve možnih strank

Obogatitev svinca je bila običajno opravljena ročno. To je bilo nekoliko avtomatizirano s pojavom API-jev za obogatitev potencialnih strank, vendar je bil preostali del delovnega toka, razen dela za pridobivanje podatkov, še vedno ročni. Zdaj, s prihodom platform za avtomatizacijo poteka dela, ki integrirajo API-je za obogatitev potencialnih strank v svoj avtomatiziran potek dela, je ta postopek postal brez dotika in popolnoma avtomatiziran.

1. Ročni potek dela

1. korak: Zbiranje začetnih podatkov o potencialnih strankah

Prodajni predstavnik se udeleži sejma in zbira vizitke, zbira imena, podjetja in kontaktne podatke.

2. korak: Raziščite dodatne informacije

Predstavnik ročno razišče vsako potencialno stranko na LinkedInu in spletnih mestih podjetij, da poišče nazive delovnih mest, velikost podjetja in panoge.

3. korak: Vnos podatkov v CRM

Predstavnik vnese zbrane podatke v sistem CRM, kot sta Salesforce ali HubSpot, proces, ki je nagnjen k človeškim napakam in je zamuden.

4. korak: Točkovanje vodilnih strank

Z uporabo kriterijev, kot sta velikost podjetja in morebitna ustreznost izdelka, predstavnik ročno oceni vsako potencialno stranko v sistemu CRM.

5. korak: Segmentiranje možnih strank

Predstavnik ročno segmentira možne stranke v sistemu CRM na podlagi točkovanja za ciljno usmerjeno spremljanje.

6. korak: Prilagajanje ozaveščanja

Predstavnik oblikuje prilagojena e-poštna sporočila ali klice za vsak potencialni segment z orodji, kot sta Microsoft Outlook ali Gmail.

2. Polavtomatiziran potek dela z API-ji za obogatitev možnih strank

1. korak: Zbiranje začetnih podatkov o potencialnih strankah

Osnovne informacije o potencialnih strankah se zbirajo z dogodkov, kot so sejmi.

2. korak: Obogatitev z uporabo podatkovnih platform

Predstavnik uporablja podatkovne platforme, kot sta Apollo ali Cognism, za samodejno zbiranje dodatnih informacij o potencialnih strankah, integriranih s CRM, kot je HubSpot.

3. korak: Integracija podatkov v CRM

Obogateni podatki se ročno vnesejo ali samodejno sinhronizirajo s sistemom CRM.

4. korak: Točkovanje vodilnih strank

Potencialne stranke se ročno točkujejo v sistemu CRM na podlagi pridobljenih celovitih podatkov.

5. korak: Segmentiranje možnih strank

Predstavnik uporablja CRM za segmentacijo možnih strank za ciljana tržna prizadevanja.

6. korak: Prilagajanje ozaveščanja

Prilagojeno ozaveščanje je oblikovano na podlagi podrobnih informacij z uporabo e-poštnih platform, kot sta Mailchimp ali ActiveCampaign.

3. Popolnoma avtomatiziran potek dela

Platforma za avtomatizacijo poteka dela, kot je Nanonets, lahko tukaj avtomatizira celoten proces. Poglejmo, kako.

1. korak: Samodejni zajem podatkov o potencialnih strankah

Potencialne stranke se samodejno zajamejo na kontaktni točki z uporabo digitalnih orodij, kot je aplikacija za optično branje vizitk, ki se posredujejo neposredno v CRM, kot je Salesforce.

2. korak: Samodejna obogatitev z zunanjimi podatki

Orodje za avtomatizacijo poteka dela, kot je Nanonets, samodejno pridobi obogatene podatke o možnih strankah iz zunanjih API-jev za obogatitev potencialnih strank, kadar koli je ustvarjena nova potencialna stranka.

3. korak: Samodejni vnos podatkov v CRM

Obogateni podatki se samodejno sinhronizirajo s CRM-jem, kot je HubSpot, kar odpravlja ročni vnos podatkov.

4. korak: Samodejno ocenjevanje možnih strank

Sistem CRM samodejno točkuje potencialne stranke na podlagi vnaprej določenih meril in pravil ali z uporabo aplikacije za neposredno točkovanje potencialnih strank.

5. korak: Samodejna segmentacija možnih strank

Potencialne stranke so samodejno razvrščene v CRM na podlagi rezultatov in obogatenih podatkov. Potek dela Nanonets obravnava naloge analize podatkov in segmentacije neposredno v CRM

6. korak: Avtomatsko prilagojeno ozaveščanje

Prilagojene e-poštne kampanje se samodejno sprožijo z orodjem za avtomatizacijo trženja, kot je Marketo, prilagojeno značilnostim in potrebam posameznega potencialnega segmenta.

Kot lahko vidimo, je v popolnoma avtomatiziranem delovnem procesu učinkovitost znatno izboljšana, kar zmanjšuje ročni napor in omogoča prodajnim ekipam, da se bolj osredotočijo na smiselno sodelovanje s potencialnimi strankami.

Avtomatizirajte ročna opravila in poteke dela z našim graditeljem potekov dela, ki ga poganja AI, ki ga je Nanonets zasnoval za vas in vaše ekipe.

[Vgrajeni vsebina]

Obogatitev svinca z nanoneti

Obogatitev možnih strank, ki je bistven proces v sodobni prodaji in trženju, vključuje izboljšanje osnovnih informacij o potencialnih strankah z dodatnimi podrobnostmi, kot so velikost podjetja, panoga, naziv delovnega mesta in kontaktni podatki. Ta obogatitev pomaga pri boljšem razumevanju možnih strank, izboljšanju kvalifikacij potencialnih strank, izboljšanju personalizacije, učinkoviti segmentaciji potencialnih strank in na koncu povečanju stopnje konverzije. Z napredkom v tehnologiji so se ročni procesi obogatitve razvili v bolj izpopolnjene, avtomatizirane poteke dela.

Nanonets s svojo zmožnostjo integracije s katero koli aplikacijo, bazo podatkov ali sistemom CRM za ustvarjanje avtomatiziranih delovnih tokov spremeni obogatitev potencialnih strank v avtomatiziran in učinkovit postopek.

Nanoneti lahko avtomatizirajo vsak korak delovnega procesa obogatitve vodilnih strank, s čimer postanejo brez dotika za vas in vaše ekipe –

  1. Samodejni zajem podatkov o potencialnih strankah: Integracija z orodji za pridobivanje podatkov, kot sta Nanonets OCR in ABBYY.
  2. Samodejna obogatitev z zunanjimi podatki: Integracija z API-ji za obogatitev možnih strank podjetij, kot so Apollo, ZoomInfo ali LinkedIn Sales Navigator, za samodejno obogatitev podatkov ob ustvarjanju novih potencialnih strank.
  3. Samodejni vnos podatkov v CRM: Integracija za samodejno obogatitev podatkov s sistemi CRM, ki odpravlja ročni vnos. Ta integracija vključuje platforme CRM, kot so Salesforce, HubSpot, Zoho CRM ali Microsoft Dynamics, ki zagotavljajo, da so vsi obogateni podatki natančno in takoj posodobljeni v bazi podatkov CRM.
  4. Avtomatizirano točkovanje možnih strank: Integracija z orodji za ocenjevanje potencialnih strank CRM, kot je vgrajeno ocenjevanje potencialnih strank Zoho CRM, Salesforce Einstein Lead Scoring ali HubSpotova funkcija predvidevanja potencialnih strank. Ta orodja samodejno ocenijo možne stranke na podlagi obogatenih podatkov, pri čemer jim dodelijo ocene za učinkovito razvrščanje po prednosti in kvalificiranje potencialnih strank.
  5. Samodejna segmentacija možnih strank: Integracija za izkoriščanje delovnih tokov Nanonets v povezavi s funkcijami CRM. Ta postopek uporablja točkovanje in obogatene podatke iz sistemov, kot so Salesforce, HubSpot ali Marketo, za neposredno kategorizacijo možnih strank v različne segmente v ustreznih sistemih CRM.
  6. Avtomatsko prilagojeno ozaveščanje: Integracija z orodji za avtomatizacijo trženja, kot so Marketo, Lemlist, HubSpot Marketing Hub, Mailchimp itd. Te platforme uporabljajo segmentirane in obogatene podatke o potencialnih strankah iz Nanonets za sprožitev prilagojenih e-poštnih kampanj, s čimer zagotovijo, da vsaka potencialna stranka prejme vsebino, prilagojeno njihovemu posebnemu profilu in interesom. .

Nanonets revolucionira vodenje potencialnih strank z občutnim povečanjem učinkovitosti in natančnosti. Z avtomatizacijo celotnega procesa omogoča prodajnim ekipam, da se osredotočijo na tisto, kar je resnično pomembno – smiselno sodelovanje s potencialnimi strankami. Zmožnosti obdelave podatkov v realnem času in integracije Nanonetov zagotavljajo, da imajo prodajni predstavniki na dosegu roke najbolj aktualne in izčrpne informacije. To vodi do bolj ciljno usmerjenih in učinkovitih tržnih strategij, učinkovite segmentacije možnih strank in višjih stopenj konverzije. Poleg tega Nanonets z zmanjšanjem ročnega vnosa in segmentacije podatkov zmanjša tveganje človeške napake in prihrani dragoceni čas. Prodajne ekipe se lahko zdaj osredotočijo na razvijanje odnosov in sklepanje poslov, namesto da bi jih obremenjevale administrativne naloge.

Skratka, Nanonets ne poenostavlja le obogatitve svinca; prodajnim ekipam omogoča, da delujejo z največjo učinkovitostjo. Z izkoriščanjem moči avtomatizacije in podatkov v realnem času Nanonets zagotavlja, da so prodajne strategije zasnovane na podatkih, prilagojene in zelo učinkovite, kar na koncu vodi do povečane prodaje in zadovoljstva strank. V hitro razvijajočem se svetu prodaje in trženja Nanonets izstopa kot sprememba igre, ki podjetja vodi k večjemu uspehu.

Avtomatizirajte ročna opravila in poteke dela z našim graditeljem potekov dela, ki ga poganja AI, ki ga je Nanonets zasnoval za vas in vaše ekipe.

[Vgrajeni vsebina]

Preizkusite Nanonets Workflow Automation

Poteke dela Nanonets je mogoče razširiti na naloge, ki presegajo obogatitev svinca.

Izkoriščanje moči avtomatizacije poteka dela: novost za sodobna podjetja

V današnjem hitrem poslovnem okolju avtomatizacija poteka dela izstopa kot ključna inovacija, ki ponuja konkurenčno prednost podjetjem vseh velikosti. Integracija avtomatiziranih delovnih tokov v vsakodnevno poslovanje ni samo trend; to je strateška nuja. Poleg tega je pojav LLM odprl še več možnosti za avtomatizacijo ročnih opravil in procesov.

Dobrodošli v Nanonets Workflow Automation, kjer tehnologija, ki jo poganja AI, vam in vaši ekipi omogoča avtomatizacijo ročnih opravil in ustvarjanje učinkovitih delovnih tokov v nekaj minutah. Uporabite naravni jezik za preprosto ustvarjanje in upravljanje potekov dela, ki se neopazno integrirajo z vsemi vašimi dokumenti, aplikacijami in bazami podatkov.

[Vgrajeni vsebina]

Naša platforma ne ponuja le brezhibnih integracij aplikacij za poenotene poteke dela, temveč tudi možnost gradnje in uporabe aplikacij velikih jezikovnih modelov po meri za prefinjeno pisanje besedil in objavo odgovorov v vaših aplikacijah. Obenem zagotavljanje varnosti podatkov ostaja naša glavna prednostna naloga s strogim upoštevanjem standardov skladnosti GDPR, SOC 2 in HIPAA.

Da bi bolje razumeli praktične uporabe avtomatizacije poteka dela Nanonets, se poglobimo v nekaj primerov iz resničnega sveta.

Avtomatizirana podpora strankam in postopek vključevanja

[Vgrajeni vsebina]

Ustvarjanje vstopnic – Zendesk: Potek dela se sproži, ko stranka odda novo prijavo za podporo v Zendesku, kar pomeni, da potrebuje pomoč pri izdelku ali storitvi.Posodobitev vstopnic – Zendesk: Ko je vstopnica ustvarjena, se v Zendesk nemudoma zabeleži avtomatizirana posodobitev, ki nakazuje, da je bila vstopnica prejeta in je v obdelavi, pri čemer stranka dobi številko vstopnice za referenco.Pridobivanje informacij – brskanje po nanonetih: Hkrati funkcija Nanonets Browsing išče po vseh straneh baze znanja, da bi našla ustrezne informacije in možne rešitve, povezane s težavo stranke.Dostop do zgodovine strank – HubSpot: Hkrati je HubSpot poizveden, da pridobi strankine prejšnje zapise o interakciji, zgodovino nakupov in morebitne pretekle vstopnice, da zagotovi kontekst skupini za podporo.Obdelava vstopnic – Nanonets AI: Z ustreznimi informacijami in zgodovino stranke pri roki Nanonets AI obdela prijavo, kategorizira težavo in predlaga možne rešitve na podlagi podobnih preteklih primerov.Obvestilo – Slack: Nazadnje je odgovorna skupina za podporo ali posameznik obveščen prek Slacka s sporočilom, ki vsebuje podrobnosti vstopnice, zgodovino strank in predlagane rešitve, kar spodbudi hiter in informiran odgovor.Samodejni postopek reševanja težav

Začetni sprožilec – Slack Message: Potek dela se začne, ko predstavnik službe za stranke prejme novo sporočilo v namenskem kanalu na Slacku, ki nakazuje težavo stranke, ki jo je treba obravnavati.Razvrstitev – Nanonets AI: Ko je sporočilo zaznano, se vključi Nanonets AI, ki razvrsti sporočilo na podlagi njegove vsebine in preteklih podatkov o razvrščanju (iz zapisov Airtable). Z uporabo LLM-jev ga razvrsti kot napako skupaj z določitvijo nujnosti.Ustvarjanje zapisa – Airtable: Po razvrstitvi potek dela samodejno ustvari nov zapis v Airtable, storitvi za sodelovanje v oblaku. Ta zapis vključuje vse pomembne podrobnosti iz sporočila stranke, kot so ID stranke, kategorija težave in stopnja nujnosti.Naloga ekipe – Airtable: Ko je zapis ustvarjen, sistem Airtable nato dodeli ekipo za obravnavo težave. Na podlagi razvrstitve, ki jo opravi Nanonets AI, sistem izbere najprimernejšo ekipo – tehnična podpora, obračunavanje, uspeh strank itd. – ki prevzame zadevo.Obvestilo – Slack: Nazadnje je dodeljena ekipa obveščena prek Slacka. Samodejno sporočilo je poslano na kanal ekipe, ki jih opozori na novo težavo, zagotovi neposredno povezavo do zapisa Airtable in zahteva pravočasen odgovor.Samodejni postopek načrtovanja sestankov

Začetni stik – LinkedIn: Potek dela se začne, ko poklicna povezava pošlje novo sporočilo na LinkedIn, v katerem izraža zanimanje za načrtovanje sestanka. LLM razčleni dohodna sporočila in sproži potek dela, če meni, da je sporočilo prošnja za sestanek potencialnega kandidata za zaposlitev.Pridobivanje dokumentov – Google Drive: Po začetnem stiku sistem za avtomatizacijo poteka dela pridobi vnaprej pripravljen dokument iz Google Drive, ki vsebuje informacije o dnevnem redu sestanka, pregled podjetja ali kakršno koli ustrezno informativno gradivo.Načrtovanje – Google Koledar: Nato sistem komunicira z Google Koledarjem, da pridobi razpoložljive ure za sestanek. Preveri koledar za odprte termine, ki so usklajeni z delovnim časom (glede na lokacijo, razčlenjeno iz profila LinkedIn), in predhodno nastavljene nastavitve za sestanke.Potrditveno sporočilo kot odgovor – LinkedIn: Ko je najden ustrezen časovni okvir, sistem za avtomatizacijo poteka dela pošlje sporočilo nazaj prek LinkedIna. To sporočilo vključuje predlagani čas za sestanek, dostop do dokumenta, pridobljenega iz Google Drive, in zahtevo za potrditev ali alternativne predloge.Obdelava računov v obveznostih

[Vgrajeni vsebina]

Prejem računa – Gmail: Račun je prejet po elektronski pošti ali naložen v sistem.Pridobivanje podatkov – Nanonets OCR: Sistem samodejno izvleče ustrezne podatke (kot so podatki o prodajalcu, zneski, datumi zapadlosti).Preverjanje podatkov – Quickbooks: Potek dela Nanonets preveri ekstrahirane podatke glede na naročila in potrdila.Usmerjanje odobritve – Slack: Račun je usmerjen k ustreznemu upravitelju v odobritev na podlagi vnaprej določenih pragov in pravil.Obdelava plačil – Brex: Ko je odobren, sistem razporedi plačilo v skladu s pogoji prodajalca in posodobi finančne evidence.Arhiviranje – Quickbooks: Dokončana transakcija se arhivira za prihodnje reference in revizijske sledi.Pomoč interne baze znanja

Začetno povpraševanje – Slack: Član skupine, Smith, v kanalu #chat-with-data Slack sprašuje o strankah, ki imajo težave z integracijo QuickBooks.Avtomatizirano združevanje podatkov – zbirka znanja o nanonetih:Iskanje vstopnic – Zendesk: Aplikacija Zendesk v Slacku samodejno zagotovi povzetek današnjih vstopnic, kar nakazuje, da obstajajo težave z izvozom podatkov o računih v QuickBooks za nekatere stranke.Slack Search – Slack: hkrati aplikacija Slack obvesti kanal, da člana ekipe Patrick in Rachel aktivno razpravljata o rešitvi izvozne napake QuickBooks v drugem kanalu, popravek pa naj bi bil objavljen ob 4.Sledenje vstopnicam – JIRA: Aplikacija JIRA posodobi kanal o vstopnici, ki jo je ustvarila Emily z naslovom »Izvoz QuickBooks ni uspel za integracije namizja QB«, kar pomaga spremljati stanje in napredek pri reševanju težave.Referenčna dokumentacija – Google Drive: Aplikacija Drive omenja obstoj runbooka za odpravljanje napak, povezanih z integracijami QuickBooks, na katerega se lahko sklicujete, da razumete korake za odpravljanje težav in reševanje.Stalna komunikacija in potrditev rešitve – Slack: Ko pogovor napreduje, kanal Slack služi kot forum v realnem času za razpravo o posodobitvah, skupno rabo ugotovitev iz runbooka in potrditev uvedbe popravka napak. Člani skupine uporabljajo kanal za sodelovanje, izmenjavo vpogledov in zastavljanje dodatnih vprašanj, da zagotovijo celovito razumevanje težave in njene rešitve.Dokumentacija o reševanju in izmenjava znanja: Ko je popravek implementiran, člani skupine posodobijo notranjo dokumentacijo v storitvi Google Drive z novimi ugotovitvami in morebitnimi dodatnimi koraki za rešitev težave. Povzetek incidenta, rešitev in vse pridobljene izkušnje so že v skupni rabi v kanalu Slack. Tako se notranja baza znanja ekipe samodejno izboljša za prihodnjo uporabo.

Prihodnost poslovne učinkovitosti

Nanonets Workflows je varna, večnamenska platforma za avtomatizacijo delovnega toka, ki avtomatizira vaša ročna opravila in delovne tokove. Ponuja uporabniški vmesnik, ki je enostaven za uporabo, zaradi česar je dostopen tako posameznikom kot organizacijam.

Za začetek lahko načrtujete klic z enim od naših strokovnjakov za umetno inteligenco, ki vam lahko zagotovi prilagojeno predstavitev in preizkus delovnih tokov Nanonets, prilagojenih vašemu posebnemu primeru uporabe. 

Ko je nastavljen, lahko uporabite naravni jezik za načrtovanje in izvajanje zapletenih aplikacij in delovnih tokov, ki jih poganjajo LLM-ji, ki se brezhibno integrirajo z vašimi aplikacijami in podatki.

Napolnite svoje ekipe z delovnimi tokovi Nanonets, ki jim omogočajo, da se osredotočijo na tisto, kar je resnično pomembno.

Avtomatizirajte ročna opravila in poteke dela z našim graditeljem potekov dela, ki ga poganja AI, ki ga je Nanonets zasnoval za vas in vaše ekipe.

[Vgrajeni vsebina]

Časovni žig:

Več od AI in strojno učenje