Що таке збагачення свинцем? Як це автоматизувати?

Що таке збагачення свинцем? Як це автоматизувати?

Мітка часу: 16 листопада 2023 р., 3:45
Вихідний вузол: 2983141

Вступ до збагачення свинцем

У динамічному світі маркетингу та продажів розуміння ваших потенційних клієнтів є надзвичайно важливим. Саме тут збагачення свинцем відіграє життєво важливу роль. Отже, що ж таке збагачення свинцем?

Простіше кажучи, збагачення потенційних клієнтів – це процес покращення основної інформації, яку ви маєте про ваших потенційних клієнтів. Це передбачає додавання додаткової інформації до ваших записів про потенційних клієнтів, наприклад розмір компанії, галузь, посаду та контактну інформацію. Подумайте про це як про заповнення прогалин у профілі клієнта, щоб отримати чіткішу та повнішу картину.

Але чому збагачення свинцем таке важливе? Ось кілька основних причин, проілюстрованих прикладами:

  1. Краще розуміння потенційних клієнтів: більше знань про потенційних клієнтів дає змогу ефективніше адаптувати стратегії маркетингу та продажів. Наприклад, якщо ви знаєте галузь і розмір компанії потенційного клієнта, ви можете налаштувати свою презентацію відповідно до конкретних проблем і потреб цього сектора.
  2. Покращена кваліфікація лідера: за допомогою збагачених даних легше визначити, які потенційні клієнти найімовірніше здійснять конверсію. Наприклад, якщо ви продаєте високоякісне програмне рішення B2B, знання ролі провідного клієнта та доходу компанії може допомогти вам визначити, чи має він повноваження приймати рішення та має бюджет для вашого продукту.
  3. Розширена персоналізація: збагачені дані дають змогу персоналізувати маркетинг і продажі. Уявіть собі, що ви надсилаєте кампанію електронною поштою, яка безпосередньо стосується галузевих проблем потенційного клієнта, а не загальне повідомлення. Цей цілеспрямований підхід, імовірно, більше резонуватиме з лідером.
  4. Ефективна сегментація потенційних клієнтів: збагачуючи потенційних клієнтів конкретними даними, ви можете сегментувати їх у різні групи на основі таких критеріїв, як місцезнаходження, галузь чи розмір компанії. Ця сегментація допомагає створювати більш цілеспрямовані та ефективні маркетингові кампанії.
  5. Підвищений коефіцієнт конверсії: зрештою, усі ці переваги призводять до вищої ймовірності перетворення потенційних клієнтів на клієнтів. Коли ви краще розумієте своїх потенційних клієнтів і ефективніше взаємодієте з ними, вони з більшою ймовірністю довірятимуть вашим рішенням і будуть вести з вами бізнес.

Збагачення потенційних клієнтів полягає не лише в зборі додаткових даних; мова йде про те, щоб зробити вашу взаємодію з потенційними клієнтами більш змістовною та успішною. Маючи більш чітке уявлення про те, хто ваші потенційні клієнти, ви можете розробити стратегії, які будуть не тільки більш ефективними, але й більш впливовими.

Сьогодні збагачення потенційних клієнтів для відділів продажів/клієнтів стало важливою частиною робочого навантаження –

  • Погані дані про потенційних клієнтів можуть дорого обійтися відділам продажів, оскільки дослідження показують, що це може призвести до 550 годин і 32,000 XNUMX доларів США на одного торгового представника на рік збитків. І навпаки, залучення потенційних клієнтів може допомогти уникнути цих витрат і розглядається як життєво важлива частина процесу команди продажів. Source
  • Компанія під назвою QA використовувала Cognism для збагачення потенційних клієнтів і лише за два тижні в березні 81 року створила можливості на 2022 тис. доларів США. Вони повідомили про значне покращення якості контактів і повернули втрачених клієнтів, відчувши підтверджену рентабельність інвестицій протягом року. Source

API збагачення потенційних клієнтів

API збагачення потенційних клієнтів є ключовими інструментами для компаній, які прагнуть покращити свої продажі та маркетингові стратегії, надаючи детальну інформацію про потенційних потенційних клієнтів і клієнтів.

Зазвичай вони приймають електронну адресу потенційного клієнта та основну інформацію як вхідні дані та надають розширені дані для введених потенційних клієнтів як вихідні дані.

Ось список компаній, які пропонують API для збагачення потенційних клієнтів –

  1. Apollo: Apollo є провідним постачальником послуг зі збагачення потенційних клієнтів і аналізу продажів. Він пропонує повну базу даних та інструменти для ефективного оцінювання потенційних клієнтів, відстеження електронної пошти та залучення до продажів. Apollo відомий своїм надійним набором функцій, включаючи різноманітні фільтри для цільового пошуку потенційних клієнтів та інтеграцію з популярними системами CRM.
  2. Lead411: Lead411 — це рішення для аналізу продажів, яке пропонує пошук потенційних клієнтів на основі новин, ІТ-розвідку та необмежену кількість контактів з компанією. Основні функції включають необмежену кількість завантажень, свіжі щоденні потенційні клієнти залежно від території та щомісячну пропозицію без зобов’язань.
  3. LeadFuze: LeadFuze дозволяє знайти контактну інформацію будь-якого бізнес-професіонала. Він використовується продавцями, рекрутерами та маркетологами, щоб скласти свій ідеальний список потенційних клієнтів і кандидатів, агрегуючи професійні дані з усього світу, щоб забезпечити нових потенційних клієнтів. Це автоматизує розвідку.
  4. Центр продажів HubSpot: це рішення має на меті усунути тертя шляхом інтеграції інструментів і даних на одній платформі. Функції включають відстеження електронної пошти та шаблони, а також відстеження та запис дзвінків.
  5. Leadfeeder: інструмент продажу B2B, який ідентифікує компанії, які відвідують ваш веб-сайт. Він інтегрується з CRM, щоб відображати дані про відвідування потенційних клієнтів у режимі реального часу, і сумісний із Salesforce, Pipedrive та іншими CRM.
  6. LinkedIn Sales Navigator: запропоноване LinkedIn, це програмне рішення для аналізу продажів, призначене для використання величезної мережі та даних, доступних через LinkedIn.
  7. Абстрактний API: цей API збагачує електронні листи або домени точними даними про компанію, зокрема місцезнаходження, галузь і кількість персоналу. Він пропонує надшвидкий REST API і підтримує дані з понад 175 країн.
  8. ZoomInfo: API ZoomInfo допомагає отримати повне уявлення про ринок у режимі реального часу. Він пропонує збагачення даних із багатьох джерел, підтримуючи CRM та системи автоматизації маркетингу точними та актуальними.
  9. Лабораторії даних людей: цей API надає доступ до величезного набору даних компанії, що дозволяє підприємствам збагачувати дані своїх компаній. Він пропонує генерацію даних за запитом і цільові потенційні клієнти, підтримуючи прийняття стратегічних рішень і конкурентну розвідку.
  10. clearbit: API Clearbit зосереджується на збагаченні даних у реальному часі, пропонуючи понад 100 атрибутів B2B із понад 250 джерел даних. Він миттєво оновлює записи після зміни даних і легко інтегрується в існуючі бізнес-інструменти.
  11. Lusha: API для збагачення Lusha дозволяє легко підключатися до систем, програм або баз даних, надаючи детальну контактну інформацію та інформацію про компанію. Він пропонує просте налаштування та забезпечує безпеку передачі даних за допомогою шифрування SSL.

Для отримання більш детальної інформації про пропозиції кожної компанії ви можете відвідати відповідні веб-сайти.

Робочий процес збагачення потенційних клієнтів

Збагачення свинцем зазвичай проводилося вручну. Це було дещо автоматизовано з появою API для збагачення потенційних клієнтів, але решта робочого процесу, за винятком частини пошуку даних, залишалася вручну. Тепер, із появою платформ автоматизації робочого процесу, які інтегрують API для збагачення потенційних клієнтів у свій автоматизований робочий процес, цей процес став безконтактним і повністю автоматизованим.

1. Ручний робочий процес

Крок 1: Збір початкових даних про потенційного клієнта

Торговий представник відвідує виставку та збирає візитні картки, збираючи імена, компанії та контактні дані.

Крок 2: Дослідження додаткової інформації

Представник вручну досліджує кожного потенційного клієнта в LinkedIn і на веб-сайтах компаній, щоб знайти посади, розміри компаній і галузі.

Крок 3: Введення даних у CRM

Представник вводить зібрані дані в систему CRM, як-от Salesforce або HubSpot, процес, схильний до людських помилок і займає багато часу.

Крок 4: Оцінка потенційних клієнтів

Використовуючи такі критерії, як розмір компанії та потенційна придатність продукту, представник вручну оцінює кожного потенційного клієнта в CRM.

Крок 5: Сегментація потенційних клієнтів

Представник вручну сегментує потенційних клієнтів у CRM на основі балів для цільових подальших дій.

Крок 6: Персоналізація охоплення

Представник створює персоналізовані електронні листи або дзвінки для кожного потенційного сегмента за допомогою таких інструментів, як Microsoft Outlook або Gmail.

2. Напівавтоматичний робочий процес із Lead Enrichment API

Крок 1: Збір початкових даних про потенційного клієнта

Основна інформація про потенційних клієнтів збирається з таких подій, як торгові виставки.

Крок 2: Збагачення за допомогою платформ даних

Представник використовує такі платформи даних, як Apollo або Cognism, щоб автоматично збирати додаткову інформацію про потенційних клієнтів, інтегровану з CRM, як HubSpot.

Крок 3: Інтеграція даних у CRM

Збагачені дані вводяться вручну або автоматично синхронізуються з системою CRM.

Крок 4: Оцінка потенційних клієнтів

Потенційні клієнти оцінюються вручну в CRM на основі отриманих вичерпних даних.

Крок 5: Сегментація потенційних клієнтів

Представник використовує CRM для сегментації потенційних клієнтів для цілеспрямованих маркетингових заходів.

Крок 6: Персоналізація охоплення

Персоналізований охоплення створюється на основі детальної інформації за допомогою платформ електронної пошти, таких як Mailchimp або ActiveCampaign.

3. Повністю автоматизований робочий процес

Платформа автоматизації робочого процесу, як-от Nanonets, може автоматизувати весь процес тут. Давайте подивимось як.

Крок 1: автоматичний збір даних потенційних клієнтів

Потенційні клієнти автоматично фіксуються в точці контакту за допомогою цифрових інструментів, таких як програма для сканування візитних карток, безпосередньо надаючи в CRM, як-от Salesforce.

Крок 2: Автоматичне збагачення зовнішніми даними

Інструмент автоматизації робочого процесу, як-от Nanonets, автоматично отримує збагачені дані про потенційних клієнтів із зовнішніх API збагачення потенційних клієнтів щоразу, коли створюється новий потенційний клієнт.

Крок 3: Автоматизоване введення даних у CRM

Збагачені дані автоматично синхронізуються з CRM, наприклад HubSpot, усуваючи ручне введення даних.

Крок 4: Автоматизоване підрахунок потенційних клієнтів

Система CRM автоматично оцінює потенційних клієнтів на основі попередньо визначених критеріїв і правил або безпосередньо за допомогою програми для оцінки потенційних клієнтів.

Крок 5: автоматична сегментація потенційних клієнтів

Потенційні клієнти автоматично класифікуються в CRM на основі балів і збагачених даних. Робочий процес Nanonets обробляє завдання аналізу та сегментації даних безпосередньо в CRM

Крок 6: автоматизований персоналізований охоплення

Персоналізовані кампанії електронною поштою запускаються автоматично за допомогою інструменту автоматизації маркетингу, такого як Marketo, адаптованого до характеристик і потреб кожного сегмента потенційних клієнтів.

Як ми бачимо, у повністю автоматизованому робочому процесі ефективність значно покращується, зменшуючи ручні зусилля та дозволяючи командам продажів більше зосереджуватися на значущій взаємодії з потенційними клієнтами.

Автоматизуйте ручні завдання та робочі процеси за допомогою нашого конструктора робочих процесів на основі ШІ, розробленого Nanonets для вас і ваших команд.

[Вбудоване вміст]

Збагачення свинцем за допомогою наномереж

Збагачення потенційних клієнтів, важливий процес у сучасних продажах і маркетингу, передбачає доповнення основної інформації про потенційних клієнтів додатковими деталями, такими як розмір компанії, галузь, посада та контактна інформація. Це збагачення допомагає краще зрозуміти потенційних клієнтів, покращити кваліфікацію потенційних клієнтів, покращити персоналізацію, ефективну сегментацію потенційних клієнтів і, зрештою, підвищити коефіцієнт конверсії. З розвитком технологій ручні процеси збагачення перетворилися на більш складні, автоматизовані робочі процеси.

Nanonets, завдяки можливості інтеграції з будь-якою програмою, базою даних або системою CRM для створення автоматизованих робочих процесів, перетворює збагачення потенційних клієнтів на автоматизований та ефективний процес.

Наномережі можуть автоматизувати кожен крок процесу збагачення свинцю, таким чином роблячи його безконтактним для вас і ваших команд.

  1. Автоматичний збір даних потенційних клієнтів: Інтеграція з такими інструментами вилучення даних, як Nanonets OCR і ABBYY.
  2. Автоматичне збагачення зовнішніми даними: інтеграція з Lead Enrichment API від таких компаній, як Apollo, ZoomInfo або LinkedIn Sales Navigator, для автоматичного збагачення даних після створення нового потенційного клієнта.
  3. Автоматизоване введення даних в CRM: інтеграція для автоматичного збагачення даних із системами CRM, усуваючи введення вручну. Ця інтеграція включає такі платформи CRM, як Salesforce, HubSpot, Zoho CRM або Microsoft Dynamics, гарантуючи, що всі збагачені дані точно та швидко оновлюються в базі даних CRM.
  4. Автоматизований підрахунок потенційних клієнтів: інтеграція з інструментами оцінки потенційних клієнтів CRM, такими як вбудована система оцінки потенційних клієнтів Zoho CRM, оцінка потенційних клієнтів Salesforce Einstein або функція прогнозування потенційних клієнтів HubSpot. Ці інструменти автоматично оцінюють потенційних клієнтів на основі збагачених даних, призначаючи бали для ефективного визначення пріоритетів і кваліфікації потенційних клієнтів.
  5. Автоматична сегментація потенційних клієнтів: Інтеграція для використання робочих процесів Nanonets у поєднанні з функціями CRM. Цей процес використовує оцінку та збагачені дані з таких систем, як Salesforce, HubSpot або Marketo, щоб класифікувати потенційних клієнтів у окремі сегменти безпосередньо у відповідних системах CRM.
  6. Автоматизований персоналізований охоплення: Інтеграція з такими інструментами автоматизації маркетингу, як Marketo, Lemlist, HubSpot Marketing Hub, Mailchimp тощо. Ці платформи використовують сегментовані та збагачені дані потенційних клієнтів із Nanonets для запуску персоналізованих кампаній електронною поштою, гарантуючи, що кожен потенційний клієнт отримує вміст, адаптований до його конкретного профілю та інтересів. .

Наномережі революціонізують управління потенційними клієнтами, значно підвищуючи ефективність і точність. Автоматизуючи весь процес, це дозволяє командам продажів зосередитися на тому, що справді має значення – ефективному залученні потенційних клієнтів. Обробка даних у режимі реального часу та можливості інтеграції Nanonets гарантують, що торгові представники мають під рукою найактуальнішу та повну інформацію. Це призводить до більш цілеспрямованих і ефективних маркетингових стратегій, ефективної сегментації потенційних клієнтів і вищих коефіцієнтів конверсії. Крім того, завдяки зменшенню ручного введення та сегментації даних Nanonets мінімізує ризик людської помилки та економить дорогоцінний час. Команди з продажу тепер можуть зосередитися на розвитку відносин і укладенні угод, а не загрузнути в адміністративних завданнях.

Підсумовуючи, Nanonets не просто оптимізує збагачення свинцем; це дозволяє командам продажів працювати з максимальною ефективністю. Використовуючи потужність автоматизації та дані в реальному часі, Nanonets гарантує, що стратегії продажів керуються даними, персоналізовані та високоефективні, що зрештою призводить до збільшення продажів і задоволеності клієнтів. У світі продажів і маркетингу, що швидко розвивається, Nanonets виділяється як кардинальний фактор, що веде бізнес до більшого успіху.

Автоматизуйте ручні завдання та робочі процеси за допомогою нашого конструктора робочих процесів на основі ШІ, розробленого Nanonets для вас і ваших команд.

[Вбудоване вміст]

Спробуйте автоматизацію робочого процесу Nanonets

Nanonets Workflows can be extended to tasks beyond lead enrichment.

Harnessing the Power of Workflow Automation: A Game-Changer for Modern Businesses

У сучасному швидкозмінному бізнес-середовищі автоматизація робочих процесів виділяється як важлива інновація, що забезпечує конкурентну перевагу компаніям будь-якого розміру. Інтеграція автоматизованих робочих процесів у щоденні бізнес-операції — це не просто тенденція; це стратегічна необхідність. На додаток до цього, поява LLMs відкрила ще більше можливостей для автоматизації ручних завдань і процесів.

Ласкаво просимо до Nanonets Workflow Automation, де технологія на основі штучного інтелекту дає змогу вам і вашій команді автоматизувати ручні завдання та створювати ефективні робочі процеси за лічені хвилини. Використовуйте природну мову, щоб легко створювати та керувати робочими процесами, які бездоганно інтегруються з усіма вашими документами, програмами та базами даних.

[Вбудоване вміст]

Наша платформа пропонує не лише безперебійну інтеграцію додатків для уніфікованих робочих процесів, але й можливість створювати та використовувати спеціальні додатки з моделями великих мов для написання складного тексту та публікації відповідей у ​​ваших додатках. При цьому забезпечення безпеки даних залишається нашим головним пріоритетом із суворим дотриманням стандартів GDPR, SOC 2 і HIPAA​.

Щоб краще зрозуміти практичне застосування автоматизації робочого процесу Nanonets, давайте заглибимося в деякі реальні приклади.

Автоматизована підтримка клієнтів і процес залучення

[Вбудоване вміст]

Створення квитка – Zendesk: робочий процес запускається, коли клієнт надсилає нову заявку на підтримку в Zendesk, вказуючи, що йому потрібна допомога щодо продукту чи послуги.Оновлення квитка – Zendesk: Після створення квитка в Zendesk негайно реєструється автоматичне оновлення, яке вказує, що квитанцію отримано та обробляється, надаючи клієнту номер квитка для довідки.Пошук інформації – перегляд наномереж: Одночасно функція Nanonets Browsing здійснює пошук по всіх сторінках бази знань, щоб знайти відповідну інформацію та можливі рішення, пов’язані з проблемою клієнта.Доступ до історії клієнтів – HubSpot: Одночасно HubSpot запитується, щоб отримати записи про попередні взаємодії клієнта, історію покупок і будь-які попередні квитки, щоб надати контекст команді підтримки.Обробка квитків – Nanonets AI: маючи під рукою відповідну інформацію та історію клієнтів, Nanonets AI обробляє заявку, класифікуючи проблему та пропонуючи потенційні рішення на основі подібних минулих випадків.Сповіщення – Slack: Нарешті, відповідальна команда підтримки або окрема особа отримує сповіщення через Slack повідомленням із деталями квитка, історією клієнта та запропонованими рішеннями, що спонукає до швидкої та обґрунтованої відповіді.Автоматизований процес вирішення проблем

Початковий тригер – Slack Message: робочий процес починається, коли представник служби підтримки клієнтів отримує нове повідомлення у спеціальному каналі на Slack, яке сигналізує про проблему клієнта, яку потрібно вирішити.Класифікація – Nanonets AI: Коли повідомлення виявлено, Nanonets AI класифікує повідомлення на основі його вмісту та попередніх даних класифікації (із записів Airtable). Використовуючи LLM, він класифікує це як помилку разом із визначенням терміновості.Створення запису – Airtable: після класифікації робочий процес автоматично створює новий запис у Airtable, хмарній службі для співпраці. Цей запис містить усі відповідні відомості з повідомлення клієнта, наприклад ідентифікатор клієнта, категорію проблеми та рівень терміновості.Командне завдання – Airtable: Після створення запису система Airtable призначає групу для вирішення проблеми. На основі класифікації, виконаної Nanonets AI, система вибирає найбільш відповідну команду – технічна підтримка, виставлення рахунків, успіх клієнта тощо – для вирішення проблеми.Сповіщення – Slack: Нарешті, призначена команда отримує сповіщення через Slack. На канал команди надсилається автоматичне повідомлення, яке сповіщає їх про нову проблему, надаючи пряме посилання на запис Airtable і спонукаючи до своєчасної відповіді.Автоматизований процес планування нарад

Початковий контакт – LinkedIn: робочий процес ініціюється, коли професійний зв’язок надсилає нове повідомлення на LinkedIn, висловлюючи зацікавленість у плануванні зустрічі. LLM аналізує вхідні повідомлення та запускає робочий процес, якщо розцінює повідомлення як запит на зустріч від потенційного кандидата на роботу.Пошук документів – Google Drive: після першого контакту система автоматизації робочого процесу отримує заздалегідь підготовлений документ із Google Drive, який містить інформацію про порядок денний зустрічі, огляд компанії або будь-які відповідні матеріали для брифінгу.Планування – Google Calendar: Далі система взаємодіє з Календарем Google, щоб отримати доступний час для зустрічі. Він перевіряє календар на наявність відкритих проміжків, які відповідають робочому часу (на основі розташування, проаналізованого з профілю LinkedIn), і попередньо встановлених параметрів для зустрічей.Повідомлення підтвердження як відповідь – LinkedIn: Коли знайдено відповідний часовий проміжок, система автоматизації робочого процесу надсилає повідомлення назад через LinkedIn. Це повідомлення містить запропонований час зустрічі, доступ до документа, отриманого з Диска Google, і запит на підтвердження або альтернативні пропозиції.Обробка рахунків-фактур в обліковій заборгованості

[Вбудоване вміст]

Отримання рахунку – Gmail: рахунок-фактура надходить електронною поштою або завантажується в систему.Вилучення даних – Nanonets OCR: система автоматично витягує релевантні дані (наприклад, деталі постачальника, суми, терміни оплати).Перевірка даних – Quickbooks: Робочий процес Nanonets перевіряє отримані дані на відповідність замовленням і квитанціям.Маршрутизація затвердження – Slack: рахунок-фактура направляється відповідному менеджеру для затвердження на основі попередньо визначених порогів і правил.Обробка платежів – Brex: після схвалення система планує платіж відповідно до умов постачальника та оновлює фінансові записи.Архівація – Quickbooks: завершена транзакція архівується для подальших довідок і журналів аудиту.Допомога внутрішньої бази знань

Початковий запит – Slack: член команди, Сміт, запитує на каналі #chat-with-data Slack про проблеми з інтеграцією QuickBooks у клієнтів.Автоматизоване агрегування даних – База знань Nanonets:Пошук квитків – Zendesk: Програма Zendesk у Slack автоматично надає підсумок сьогоднішніх квитків, вказуючи на те, що для деяких клієнтів є проблеми з експортом даних рахунків-фактур у QuickBooks.Slack Search – Slack: одночасно програма Slack сповіщає канал про те, що члени команди Патрік і Рейчел активно обговорюють вирішення проблеми експорту QuickBooks в іншому каналі, а виправлення заплановано на 4:XNUMX.Відстеження квитків – JIRA: Додаток JIRA оновлює канал про заявку, створену Емілі під назвою «Помилка експорту QuickBooks для інтеграції QB Desktop», що допомагає відстежувати статус і хід вирішення проблеми.Довідкова документація – Google Drive: у додатку Drive згадується існування Runbook для виправлення помилок, пов’язаних з інтеграцією QuickBooks, на який можна посилатися, щоб зрозуміти кроки для усунення несправностей і вирішення.Постійний зв’язок і підтвердження вирішення – Slack: під час розмови канал Slack служить форумом у режимі реального часу для обговорення оновлень, обміну результатами Runbook і підтвердження розгортання виправлення помилок. Члени команди використовують канал, щоб співпрацювати, ділитися думками та ставити додаткові запитання, щоб забезпечити повне розуміння проблеми та її вирішення.Документація рішення та обмін знаннями: після впровадження виправлення учасники команди оновлюють внутрішню документацію на Диску Google новими висновками та всіма додатковими кроками, вжитими для вирішення проблеми. Короткий опис інциденту, рішення та будь-які отримані уроки вже опубліковано в каналі Slack. Таким чином, внутрішня база знань команди автоматично розширюється для використання в майбутньому.

Майбутнє ефективності бізнесу

Nanonets Workflows — це безпечна багатоцільова платформа автоматизації робочих процесів, яка автоматизує ваші ручні завдання та робочі процеси. Він пропонує простий у використанні інтерфейс користувача, що робить його доступним як для окремих осіб, так і для організацій.

Щоб розпочати роботу, ви можете запланувати телефонну розмову з одним із наших експертів зі штучного інтелекту, який може надати персоналізовану демонстрацію та пробну версію робочих процесів Nanonets відповідно до вашого конкретного випадку використання. 

Після налаштування ви можете використовувати природну мову для розробки та виконання складних програм і робочих процесів на базі LLM, бездоганно інтегруючись із вашими програмами та даними.

Зарядіть свої команди робочими процесами Nanonets, дозволяючи їм зосередитися на справді важливому.

Автоматизуйте ручні завдання та робочі процеси за допомогою нашого конструктора робочих процесів на основі ШІ, розробленого Nanonets для вас і ваших команд.

[Вбудоване вміст]

Часова мітка:

Більше від ШІ та машинне навчання