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Don’t Call It a Failure: A Business-Agility Reading of the “95% of AI Pilots” Story

If you have ever worked in PR or social, you know the feeling. We spent years debating ROI for activities that clearly mattered but did not fit neatly into last-click spreadsheets. Now we have a once-in-a-generation capability, and some are ready to declare defeat because the P&L did not move in six months. That is not how transformation is measured. It is how halftime is misread.

To be clear: the State of AI in Business 2025 report from MIT’s Project NANDA is worth your time. It’s made waves with a striking figure—95% of enterprise GenAI pilots haven’t delivered measurable P&L impact. The authors also label this work as an early snapshot (January–June 2025), which is important context. Early data, transparent limitations, and a conversation worth having. From a business-agility perspective, the conversation is not “Is AI failing?” The conversation is “Are we running the work in a way that creates measurable flow, safe learning, and compounding value?”

Below is the same storyline, retold with business-agility lenses.

What an Agile Organization Asks First

  1. Who is the customer of this pilot, and what problem are we solving for them today? Define the user, the job to be done, and the pain you are trying to remove this quarter.
  2. What is our hypothesis and what would disprove it? Write it down. Choose the smallest slice that can test it in production-like conditions.
  3. What evidence will we accept before P&L shows up? Flow and quality are the leading indicators. Finance is the lagging proof.

When those three questions are explicit, pilots stop being demos and start being experiments.

Six Months Is Not a Verdict, It Is a Cadence

Six months equals a handful of sprints with room for two or three inspect-and-adapt cycles. That is enough time to learn about permissions, routing, data quality, latency, handoffs, exception paths, and human-in-the-loop. It is not enough time to rewire multiple core workflows, retrain large teams, harden guardrails, and push improvements all the way to audited P&L. In agility we timebox to learn, then decide to scale or stop based on evidence, not on optimism.

Measure Flow First, Finance Next

Direct profit is the destination. Flow tells you whether you are moving toward that destination. Treat these as agility leading indicators that should move in months 1 to 6:

  • Lead time from request to result
  • प्रवाह per week for the target workflow
  • Rework rate और exception rate
  • Escaped error rate और defect containment
  • Adoption: assisted tasks per user per day, active minutes in the workflow
  • Risk posture: flagged issues reduced, review time reduced
  • Customer outcomes: response time, first-contact resolution, CSAT or NPS deltas

If these signals improve and remain stable, the P&L generally moves between months 9 and 18, which is when scale begins and setup ends.

From Demo Theater to Workflow Reality

Agility favors working solutions in real paths over polished demos. Three practical shifts turn pilots into value delivery:

  1. Value slicing: release a narrow, end-to-end slice that touches the system of record and the approval path.
  2. Definition of Ready and Definition of Done: no work enters a sprint unless data access, privacy constraints, and success metrics are clear; no work is done until telemetry, audit trails, and rollback are live.
  3. Guardrails, not gates: security, risk, legal, and compliance sit in weekly reviews with product and operations. The objective is to design safe defaults that enable flow, not to pause work until the quarter ends.

Organize for Learning, Not Heroics

  • One owner, one workflow, one data source for the first slice. Reduce coordination drag.
  • Cross-functional team: product, operations, data, engineering, risk, and finance see the same board and the same metrics.
  • Limit WIP: stop starting and start finishing. Too many pilots create false positives and thin learning.
  • Weekly retros: surface blockers early, adjust scope, and rotate one small improvement per week into the Definition of Done.

The Right Scoreboard for Month Six

Executives should expect a two-line scorecard at the six-month mark:

  1. Flow and quality: the leading metrics listed above with before-and-after deltas and stability bands.
  2. Finance translation: hours avoided, error costs avoided, cycle time value released, revenue capture unlocked, risk reduction quantified. These are not GAAP yet. They are the audited trail that justifies scale.

If the flow line is up and stable, and the finance translation is credible, scale. If not, stop or rescope. Either outcome is success because you learned at low cost.

Why the “95%” Headline Can Be True and Misleading

It can be true that most pilots did not show direct P&L in six months. It can also be misleading if those pilots were not designed as agile experiments with explicit leading indicators, working slices, and weekly inspection. Agility does not promise instant profit. It promises faster truth. That is exactly what leaders need.

A Friendly Challenge to Colleagues

Before we declare the technology a failure, let us adopt an agility scoreboard and cadence. Write the hypothesis. Slice the value. Measure the flow. Invite Finance and Risk into the retro. Decide based on evidence. Then repeat.

Your turn: What is one flow metric you trust and one cadence habit that kept your pilot honest? Please comment on our LinkedIn Article!

#StateofAI2025 #BusinessAgility #ContinuousImprovement #AIROI #ChangeManagement

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केवल ग्रेड से परे शिक्षण और सीखना

सिर्फ ग्रेड से आगे शिक्षण और सीखने की यात्रा: एजाइल, एआई और गेमिफिकेशन के साथ शिक्षा की पुनर्कल्पना

हर महाकाव्य यात्रा, चाहे फ्रोडो की माउंट डूम की खोज हो अंगूठियों का मालिकल्यूक स्काईवॉकर का जेडी बनने का रास्ता स्टार वार्स, या की यात्राएँ उद्यम में स्टार ट्रेकये यात्राएँ किसी ग्रेड से शुरू नहीं होतीं। कोई भी नायक अपने साहसिक कार्य की शुरुआत ए, बी या फेल होने वाले अंक के साथ नहीं करता। इसके बजाय, वे एक सम्मोहक मिशन, एक चुनौती से शुरू करते हैं जिसे पार करना होता है। उनकी यात्रा मील के पत्थर, बाधाओं, संदेह के क्षणों और जीत से भरी होती है। इसे कभी भी प्रतिशत स्कोर तक सीमित नहीं किया जाता है।

फिर भी, शिक्षा में, हम अक्सर सीखने को इस तरह से देखते हैं मानो विद्यार्थी ज्ञान के विशाल परिदृश्य में भ्रमण करने वाले खोजकर्ता न होकर, तराजू पर मात्र बिंदु मात्र हों।

जैसा कि डैनियल पिंक (2025) ने चर्चा की है वाशिंगटन पोस्ट, अपने विचार लेख में ग्रेड से छुटकारा क्यों न पाएं?ग्रेड मुद्रास्फीति का प्रभाव इस दृष्टिकोण के अनपेक्षित परिणामों को उजागर करता है, जिससे महत्वपूर्ण चिंतन को बढ़ावा मिलता है: हम ग्रेड को गतिशील जांच बिंदुओं के बजाय बाधाओं के रूप में क्यों देखते हैं?

इसके बजाय, क्यों न शिक्षा को गेमीकृत कर दिया जाए, मूल्यांकन को मील के पत्थर में बदल दिया जाए, तथा इसे आगे बढ़ने से पहले आवश्यक कौशल में निपुणता की पुष्टि करने वाला एक मानक बना दिया जाए, ठीक वैसे ही जैसे किसी खेल या व्यवसाय सिमुलेशन में चेकप्वाइंट होते हैं?

व्यावसायिक शिक्षा में, जहाँ लक्ष्य छात्रों को वास्तविक दुनिया की अप्रत्याशितता के लिए तैयार करना है, वहाँ ज़ोर सिर्फ़ परीक्षाओं में अच्छे अंक प्राप्त करने से हटकर महारत, अनुकूलनशीलता और व्यावहारिक क्षमता की ओर होना चाहिए। यह लेख मानव-एआई पूरकता, व्यावसायिक चपलता सिद्धांतों और गेमिफिकेशन मॉडल से प्रेरित पारंपरिक ग्रेडिंग सिस्टम से आगे बढ़ने की संभावनाओं का पता लगाता है, ताकि एक आकर्षक, पुनरावृत्त और कौशल-केंद्रित सीखने का अनुभव बनाया जा सके। ये विचार बारीकी से मेल खाते हैं शिक्षण और सीखने के लिए घोषणापत्र, जो निर्धारित शिक्षण विधियों की तुलना में अनुकूलनशीलता, व्यक्तिगत उपलब्धि की तुलना में सहयोग, छात्र परीक्षण की तुलना में सीखने के परिणामों की उपलब्धि, कक्षा व्याख्यान की तुलना में छात्र-संचालित जांच, सूचना के संचयन की तुलना में प्रदर्शन और अनुप्रयोग, और वर्तमान प्रथाओं के रखरखाव की तुलना में निरंतर सुधार पर जोर देता है (क्रेहबिएल एट अल., 2017)।

1. मानव-एआई संपूरकता: सीखने का एक बेहतर तरीका

एक अनुकूली शिक्षण सहायक के रूप में AI

AI-संचालित प्लेटफ़ॉर्म प्रत्येक छात्र की अद्वितीय गति और सीखने की शैली के अनुसार शैक्षिक सामग्री तैयार कर सकते हैं, जिससे कठोर ग्रेडिंग संरचनाओं की आवश्यकता कम हो जाती है। सभी छात्रों को एक ही गति से एक ही पाठ्यक्रम के माध्यम से मजबूर करने के बजाय, AI यह कर सकता है:

  • सीखने के रास्तों को निजीकृत करेंअनुकूली एआई प्रणालियाँ, जैसे कि कोर्सेरा, डुओलिंगो और खान अकादमी द्वारा उपयोग की जाने वाली प्रणालियाँ, कमजोर क्षेत्रों को मजबूत करने के लिए वास्तविक समय पर फीडबैक और अनुकूलित अभ्यास प्रदान करती हैं (डेसी और रयान, 1985)।
  • समय के साथ योग्यता वृद्धि पर नज़र रखेंएक बार के ग्रेड पर निर्भर रहने के बजाय, एआई प्रमुख कौशल क्षेत्रों में प्रगति को ट्रैक कर सकता है और छात्र के विकास में डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है।
  • मूल्यांकन में व्यक्तिपरक पूर्वाग्रह को कम करेंपारंपरिक ग्रेडिंग के विपरीत, जो प्रशिक्षक के अनुसार अलग-अलग होती है, एआई-संचालित मूल्यांकन उपकरण (जैसे, एआई-संचालित निबंध स्कोरिंग और स्वचालित कौशल मूल्यांकन) अधिक स्थिरता और निष्पक्षता प्रदान करते हैं (ड्वेक, 2006)।

एक शिक्षक और मार्गदर्शक के रूप में एआई

  • संवादात्मक एआई उपकरण (जैसे चैटजीपीटी, क्लाउड या डीपसीक) ऑन-डिमांड ट्यूटर के रूप में कार्य कर सकते हैं, प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं, अवधारणाओं को समझा सकते हैं, और एक प्रोफेसर द्वारा प्रबंधित की जा सकने वाली क्षमता से परे व्यक्तिगत प्रतिक्रिया प्रदान कर सकते हैं।
  • एआई-संचालित सिमुलेशन और वीआर उपकरण छात्रों को वास्तविक दुनिया के व्यावसायिक परिदृश्यों का अभ्यास करने, जोखिम-मुक्त वातावरण में उनकी आलोचनात्मक सोच और समस्या-समाधान क्षमताओं को परिष्कृत करने की अनुमति देते हैं।

यह बदलाव ग्रेड के पारंपरिक अधिकार को विकेन्द्रित करता है और इसके बजाय कौशल की सिद्ध महारत पर ध्यान केंद्रित करता है, जो कि पिंक (2025) के अधिक सार्थक और व्यक्तिगत मूल्यांकन प्रणाली के आह्वान के साथ अच्छी तरह से संरेखित है।

2. व्यावसायिक चपलता शिक्षा: ग्रेड में नहीं, बल्कि पुनरावृत्तियों में सीखना

शिक्षा में एजाइल सिद्धांतों को लागू करना

व्यावसायिक चपलता पुनरावृत्ति, फीडबैक लूप, अनुकूलनशीलता और निरंतर सीखने पर जोर देती है - ऐसे गुण जो स्वाभाविक रूप से ग्रेड के बिना शिक्षा का समर्थन करते हैं। पारंपरिक ग्रेडिंग के बजाय, छात्रों का मूल्यांकन योग्यता-आधारित प्रगति, वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं और पुनरावृत्त फीडबैक चक्रों (गुडहार्ट, 1975) के आधार पर किया जा सकता है। शिक्षण और सीखने के लिए घोषणापत्र इस आवश्यकता को और मजबूत करते हुए, निष्क्रिय कक्षा व्याख्यान की तुलना में छात्र-संचालित जांच और जानकारी के रटने वाले संचय की तुलना में प्रदर्शन की वकालत की गई है (क्रेहबिएल एट अल., 2017)।

  • सीखने के लिए स्क्रम: पाठ्यक्रमों को स्क्रम स्प्रिंट की तरह संरचित किया जा सकता है, जहाँ छात्र छोटे, पुनरावृत्त चक्रों में वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं पर काम करते हैं। संकाय और एआई ट्यूटर फीडबैक प्रदान करते हैं, जिससे एक बार के ग्रेड के बजाय निरंतर सुधार सुनिश्चित होता है।
  • स्व-गति निपुणता के लिए कानबन15-सप्ताह के निश्चित पाठ्यक्रमों के बजाय, छात्र कानबन-शैली के शिक्षण बोर्ड के माध्यम से प्रगति करते हैं, तथा अपनी गति से आधारभूत ज्ञान से विशेषज्ञ-स्तर के अनुप्रयोग तक आगे बढ़ते हैं।
  • OKRs (उद्देश्य और मुख्य परिणाम) अक्षर ग्रेड परछात्र अपने स्वयं के शिक्षण उद्देश्य निर्धारित करते हैं और प्रमुख परिणामों के साथ प्रगति को ट्रैक करते हैं, ठीक उसी तरह जैसे आधुनिक व्यवसाय सफलता को मापने के लिए करते हैं।

मूल्यांकन को मील के पत्थर के रूप में गेमीकृत करना

टेस्ट, परीक्षा और अभ्यास को खत्म करने के बजाय, उन्हें खेल-जैसे मील के पत्थर के रूप में फिर से परिभाषित किया जा सकता है। छात्र ये कर सकते हैं:

  • जब तक महारत हासिल न हो जाए, चुनौतियों का कई बार प्रयास करें, बिल्कुल वैसे ही जैसे बिजनेस सिमुलेशन या प्रमाणन परीक्षाओं में किया जाता है।
  • अक्षर ग्रेड के बजाय कौशल बैज अर्जित करें, जिससे व्यावसायिक माइक्रो-क्रेडेंशियल के समान दृश्यमान उपलब्धि चिह्न निर्मित होंगे (कोहन, 1999)।
  • योग्यता स्तरों के माध्यम से प्रगति, कॉर्पोरेट वातावरण में संरचित ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया की तरह।
  • वास्तविक दुनिया की व्यावसायिक दक्षताओं को प्रमाणित करने के लिए एआई-संचालित चुनौतियों का उपयोग करें, जिससे छात्रों को नकली व्यावसायिक समस्याओं में कौशल लागू करने की अनुमति मिले।

इस मॉडल में, असफलता अंतिम नहीं बल्कि पुनरावृत्ति का अवसर है - यह सुनिश्चित करना कि विद्यार्थी केवल उत्तीर्णता ग्रेड प्राप्त करने का लक्ष्य रखने के बजाय विषय को गहराई से आत्मसात करें।

3. व्यावसायिक शिक्षा का भविष्य: कौशल-आधारित, एआई-सहायता प्राप्त और चुस्त

भावी कार्यबल के अनुकरण के रूप में शिक्षा

शिक्षा में सहायक और चुस्त कार्यप्रणाली के रूप में एआई को एकीकृत करके, छात्र कार्यबल की वास्तविक मांगों के लिए बेहतर तरीके से तैयार होंगे। काम का भविष्य तेजी से परियोजना-आधारित, अंतःविषय और अनुकूली है - हमारी शिक्षा प्रणाली को इसका प्रतिरूप बनाना चाहिए।

  • नियुक्ति के लिए AI-संचालित कौशल मूल्यांकनगूगल और टेस्ला जैसे नियोक्ता जीपीए-आधारित नियुक्ति से हटकर कौशल-आधारित मूल्यांकन को प्राथमिकता दे रहे हैं। एआई-संचालित साक्षात्कार, कोडिंग चुनौतियों या केस स्टडी मूल्यांकन के माध्यम से योग्यता सत्यापन की सुविधा प्रदान कर सकता है, जो पुराने ट्रांसक्रिप्ट और जीपीए की जगह ले सकता है।
  • एआई और सॉफ्ट स्किल्स विकासतकनीकी शिक्षा के अलावा, वीआर सहानुभूति प्रशिक्षण और संवादात्मक एआई रोल-प्ले जैसे एआई-संचालित उपकरण छात्रों को भावनात्मक बुद्धिमत्ता, नेतृत्व और बातचीत कौशल विकसित करने में मदद करते हैं - जो व्यवसाय की सफलता के लिए महत्वपूर्ण हैं।

कठोर समयसीमाओं को निरंतर विकास से बदलना

तीन या चार साल की निश्चित डिग्री के बजाय, छात्रों को निम्नलिखित की लचीलापन होना चाहिए:

  • सीखने के मॉड्यूल के माध्यम से अपनी गति से आगे बढ़ें, और इस दौरान कौशल बैज अर्जित करें।
  • अंतःविषयक टीमों में सीखें, क्रॉस-फ़ंक्शनल परियोजनाओं में मार्केटिंग, बिक्री, वित्त और एआई-संचालित एनालिटिक्स में समस्याओं का समाधान करें।
  • वास्तविक दुनिया में सीखी गई बातों को तुरंत लागू करें, ठीक उसी तरह जैसे कि सक्रिय व्यवसाय वर्ष के अंत में होने वाली प्रदर्शन समीक्षा की प्रतीक्षा करने के बजाय निरंतर फीडबैक और पुनरावृत्ति को लागू करते हैं।

ग्रेड से लेकर विकास तक, AI-सहायता प्राप्त और चुस्त

डैनियल पिंक (2025) का ग्रेड को खत्म करने का तर्क शिक्षा सुधार के लिए एक सम्मोहक आह्वान है - जो स्वाभाविक रूप से एआई-संचालित वैयक्तिकरण और व्यावसायिक चपलता सिद्धांतों के साथ संरेखित होता है।

कठोर ग्रेडिंग प्रणालियों से दूर हटकर हम यह कर सकते हैं:

  • प्रदर्शन लक्ष्यों (A ग्रेड प्राप्त करना) से हटकर सीखने के लक्ष्यों (वास्तविक दुनिया में निपुणता प्राप्त करना) की ओर बढ़ें।
  • पुराने ट्रांस्क्रिप्ट को योग्यता-आधारित मूल्यांकन से बदलें, जो एआई-संचालित कौशल ट्रैकिंग और वर्णनात्मक फीडबैक से समृद्ध हो।
  • स्थिर, समयबद्ध डिग्री मॉडल से गतिशील, परियोजना-आधारित और एआई-सहायता प्राप्त शिक्षण पारिस्थितिकी तंत्र में परिवर्तन।

यह दृष्टिकोण न केवल शिक्षा को बेहतर बनाता है - यह छात्रों को भविष्य की व्यावसायिक दुनिया के लिए तैयार करता है, जहां अनुकूलनशीलता, आलोचनात्मक सोच और एआई प्रवाह सफलता को परिभाषित करेंगे।

संदर्भ

डेसी, ई.एल., एवं रयान, आर.एम. (1985). मानव व्यवहार में आंतरिक प्रेरणा और आत्मनिर्णय। प्लेनम प्रेस.

ड्वेक, सी.एस. (2006). मानसिकता: सफलता का नया मनोविज्ञान. आकस्मिक घर।

गुडहार्ट, सीएई (1975)। "मौद्रिक प्रबंधन की समस्याएं: यूके का अनुभव।" मौद्रिक अर्थशास्त्र में शोधपत्र, खंड I, रिज़र्व बैंक ऑफ़ ऑस्ट्रेलिया.

कोह्न, ए. (1999). हमारे बच्चों को जिस स्कूल की जरूरत है: पारंपरिक कक्षाओं और "कठोर मानकों" से आगे बढ़ना। ह्यूटन मिफ्लिन.

क्रेहबिएल, टी.सी., एट अल. (2017). शिक्षण और सीखने के लिए एजाइल घोषणापत्र। जर्नल ऑफ इफेक्टिव टीचिंग, 17(2), 90-111.

पिंक, डी. (2025). ग्रेड से छुटकारा क्यों न पाएं? वाशिंगटन पोस्ट. https://www.washingtonpost.com/opinions/2025/03/03/grade-inflation-why-not/

द्वारा तसवीर एलिमेंट5 डिजिटल

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बिक्री विपणन एआई चपलता

एआई और व्यावसायिक चपलता के युग में बिक्री और विपणन सहयोग

बिक्री बनाम विपणन तनाव की वास्तविकता

व्यापार जगत में सबसे बड़ी गलतफ़हमियों में से एक यह है कि बिक्री और विपणन संरेखण का मतलब है कि उन्हें पूरी तरह से समन्वयित होना चाहिए, बिना किसी तनाव के सहजता से काम करना चाहिए और हर चीज़ पर पूरी तरह से सहमत होना चाहिए। वास्तव में, यह अव्यावहारिक है। इन दोनों टीमों के अलग-अलग उद्देश्य, प्रोत्साहन और परिचालन दृष्टिकोण हैं। हालाँकि, इसका मतलब यह नहीं है कि वे प्रभावी रूप से सहयोग नहीं कर सकते।

सामंजस्य स्थापित करने के बजाय, कंपनियों को ऐसी संरचित प्रणालियाँ बनानी चाहिए जो दोनों टीमों को विरोधियों के बजाय पूरक शक्तियों के रूप में कार्य करने में सक्षम बनाती हैं। इसकी कुंजी टीम-निर्माण अभ्यास या कृत्रिम सहयोग नहीं है - यह एआई का लाभ उठाने, व्यावसायिक चपलता सिद्धांतों को अपनाने और मापने योग्य परिणाम प्राप्त करने के लिए डेटा-संचालित संस्कृति को बढ़ावा देने के बारे में है।

बिक्री और विपणन स्वाभाविक रूप से विरोधाभासी क्यों हैं?

• बिक्री अल्पकालिक राजस्व पर केंद्रित होती है → उन्हें तत्काल परिणाम चाहिए, उच्च गुणवत्ता वाले लीड चाहिए जो तेजी से बंद हो जाएं, और अक्सर अप्रत्याशित ग्राहक व्यवहार से निपटना पड़ता है।
• विपणन दीर्घकालिक ब्रांड विकास पर केंद्रित है → वे बाजार की स्थिति, जागरूकता, मांग निर्माण और रणनीतियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जिनसे लाभ मिलने में महीनों लग सकते हैं।
• विक्रय, विपणन को वास्तविकता से अलग मानता है → विक्रय प्रतिनिधि अक्सर शिकायत करते हैं कि विपणन के प्रयास निम्न-गुणवत्ता वाले लीड उत्पन्न करते हैं या वास्तविक खरीदार की समस्या बिंदुओं के बजाय अमूर्त ब्रांड संदेश पर बहुत अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं।
• विपणन, बिक्री को सामरिक और अदूरदर्शी मानता है → विपणनकर्ता अक्सर निराश महसूस करते हैं कि बिक्री, लीड्स का तेजी से अनुसरण नहीं करती है या उन्हें पोषित किए बिना ही उन्हें तुरंत खारिज कर देती है।

एआई और बिजनेस एजिलिटी इस मुद्दे को कैसे संबोधित करते हैं

1. लीड स्कोरिंग और पूर्वानुमान विश्लेषण के लिए एआई → एआई-संचालित लीड स्कोरिंग यह निर्धारित करने में मदद कर सकती है कि कौन सी लीड का पीछा करना उचित है, जिससे बिक्री और विपणन के बीच घर्षण कम हो जाता है।
2. बिक्री और विपणन के लिए चुस्त रूपरेखा → व्यावसायिक चपलता सिद्धांत पुनरावृत्त सहयोग, लगातार फीडबैक लूप और साझा जवाबदेही को प्रोत्साहित करते हैं।
3. सामग्री वैयक्तिकरण और लक्ष्यीकरण के लिए एआई → एआई ग्राहक व्यवहारों के बारे में वास्तविक समय की जानकारी प्रदान कर सकता है, जिससे विपणन को अधिक प्रासंगिक संदेश और बिक्री पिच बनाने की अनुमति मिलती है।
4. एआई-संचालित बिक्री सक्षमता → स्वचालित कोचिंग टूल, चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट बिक्री प्रतिनिधियों को केवल मार्केटिंग पर निर्भर हुए बिना वास्तविक समय में लीड के साथ जुड़ने में मदद करते हैं।

बिक्री और विपणन के बीच खराब रिश्ते के नुकसान

1. खराब लीड प्रबंधन और रूपांतरण दर
• एआई समाधान: पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि केवल उच्चतम इरादे वाले लीड ही बिक्री के लिए भेजे जाएं।
• चुस्त समाधान: बिक्री और विपणन के बीच दैनिक स्टैंडअप लीड गुणवत्ता में निरंतर सुधार सुनिश्चित करता है।
2. मिश्रित संदेश और ग्राहक भ्रम
• एआई समाधान: एआई-संचालित सीआरएम उपकरण प्रत्येक ग्राहक इंटरैक्शन को ट्रैक करके सुसंगत संदेश सुनिश्चित करते हैं।
• चुस्त समाधान: संदेश और रणनीति को संरेखित करने के लिए विपणन और बिक्री के बीच नियमित स्प्रिंट समीक्षा।
3. बर्बाद हुआ बजट और संसाधन
• AI समाधान: AI वास्तविक समय में अभियान ROI का विश्लेषण कर सकता है, जिससे मार्केटिंग को तेज़ी से आगे बढ़ाया जा सकता है।
• चुस्त समाधान: पूर्वव्यापी विश्लेषण से व्यर्थ प्रयासों की पहचान होती है, तथा भविष्य के विपणन निवेश में सुधार होता है।
4. जवाबदेही का अभाव और उँगली उठाना
• एआई समाधान: एआई-संचालित प्रदर्शन डैशबोर्ड यह उजागर करते हैं कि फ़नल में लीड कहाँ गिरती है, जिससे जवाबदेही पारदर्शी हो जाती है।
• चुस्त समाधान: बिक्री और विपणन के लिए साझा OKR (उद्देश्य और मुख्य परिणाम) साइलो को रोकते हैं।

एआई और एजाइल युग में वास्तविक संरेखण कैसा दिखता है

1. सफलता के लिए साझा परिभाषाएँ और स्पष्ट मानदंड
• एआई-संचालित लीड योग्यता → एआई स्कोरिंग मॉडल यह सुनिश्चित करते हैं कि केवल उच्च रूपांतरण क्षमता वाले लीड ही बिक्री तक पहुंचें।
• चुस्त क्रॉस-फ़ंक्शनल सहयोग → विपणन और बिक्री टीमें संयुक्त स्प्रिंट योजना सत्रों में भाग लेती हैं।
2. बिक्री और विपणन संदेश पर सहयोग
• भावना विश्लेषण के लिए एआई → एआई बिक्री पिचों और विपणन अभियानों को परिष्कृत करने के लिए ग्राहक प्रतिक्रिया का विश्लेषण कर सकता है।
• एजाइल मैसेजिंग कार्यशालाएं → संयुक्त कार्यशालाएं दोनों टीमों को पुनरावृत्त फीडबैक के आधार पर संदेश को परिष्कृत करने की अनुमति देती हैं।
3. बिक्री पिच परीक्षण ढांचा
• एआई-संवर्धित परीक्षण → एआई-संचालित एनालिटिक्स ट्रैक करता है कि कौन सी बिक्री पिच संभावनाओं के साथ सबसे अधिक प्रतिध्वनित होती है।
• एजाइल फीडबैक लूप्स → बिक्री प्रतिनिधि वास्तविक समय में नए संदेशों का परीक्षण करते हैं और तत्काल फीडबैक प्रदान करते हैं।
4. डेटा-संचालित निर्णय लेना
• एआई पूर्वानुमानित अंतर्दृष्टि → एआई उपकरण पूर्वानुमान लगाते हैं कि कौन सी मार्केटिंग रणनीतियाँ सर्वोत्तम लीड उत्पन्न करेंगी।
• गतिशील पुनरावृत्ति चक्र → निरंतर सुधार चक्र डेटा-संचालित निर्णय लेने को सुनिश्चित करते हैं।
5. कार्यकारी स्तर की जवाबदेही
• एआई-संचालित प्रदर्शन ट्रैकिंग → डैशबोर्ड वास्तविक समय में यह जानकारी प्रदान करते हैं कि बिक्री और विपणन कितना अच्छा प्रदर्शन कर रहे हैं।
• एजाइल साझा KPIs → दोनों टीमें राजस्व वृद्धि और ग्राहक सफलता के लिए जिम्मेदारी साझा करती हैं।

शिथिलता से सहयोग की ओर बढ़ना

सर्वश्रेष्ठ कंपनियाँ किसी भी टीम के लिए दूसरे के बिना सफल होना असंभव बनाकर संरेखण सुनिश्चित करती हैं। एआई और व्यावसायिक चपलता एक आत्म-सुदृढ़ीकरण प्रणाली बनाती है जहाँ बिक्री और विपणन स्वाभाविक रूप से संरेखित होते हैं।

एआई-संचालित और चुस्त बिक्री-विपणन संरेखण की ओर बढ़ने के लिए कदम

चरण 1: बिक्री को प्रारंभिक स्थिति निर्धारण में शामिल करें
• एआई पिछले सौदों का विश्लेषण करके यह जानकारी प्रदान करता है कि कौन से ग्राहक खंड सबसे अधिक लाभदायक हैं।
• चुस्त सहयोग, स्थिति निर्धारण को परिष्कृत करने के लिए दोनों टीमों से वास्तविक समय पर इनपुट सुनिश्चित करता है।

चरण 2: AI इनसाइट्स का उपयोग करके बिक्री पिच का सह-निर्माण करें
• एआई-संचालित सामग्री अनुकूलन उपकरण सबसे प्रभावी संदेश को परिष्कृत करने में मदद करते हैं।
• तीव्र पुनरावृत्ति सुनिश्चित करती है कि विपणन और बिक्री लगातार बिक्री पिच का परीक्षण और परिशोधन करते रहें।

चरण 3: एक सतत फीडबैक लूप स्थापित करें
• AI CRM, सोशल मीडिया और ग्राहक प्रतिक्रिया से स्वचालित प्रदर्शन अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
• तीव्र फीडबैक चक्र सुनिश्चित करते हैं कि बिक्री और विपणन प्रभावशीलता को अधिकतम करने के लिए शीघ्रता से पुनरावृति करें।

चरण 4: AI और एजाइल मेट्रिक्स के माध्यम से दोनों टीमों को जवाबदेह बनाए रखें
• एआई एट्रिब्यूशन मॉडल प्रदान करता है जो यह दर्शाता है कि कौन से प्रयास राजस्व को बढ़ाते हैं।
• त्वरित साझा KPI पारस्परिक जवाबदेही और सफलता सुनिश्चित करते हैं।

निष्कर्ष: बिक्री और विपणन सहयोग का भविष्य

बिक्री और विपणन संरेखण उन्हें सबसे अच्छे दोस्त बनाने के बारे में नहीं है, यह एक ऐसी प्रणाली बनाने के बारे में है जहाँ दोनों टीमें एक दूसरे पर निर्भर होकर काम करती हैं। AI का लाभ उठाकर, व्यावसायिक चपलता को एकीकृत करके, और निरंतर सहयोग की संस्कृति को बढ़ावा देकर, कंपनियाँ साइलो को तोड़ सकती हैं, अक्षमताओं को खत्म कर सकती हैं, और राजस्व क्षमता को अधिकतम कर सकती हैं।

द्वारा तसवीर वरदान पापिक्यान

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जॉब्स-टू-बी-डन JTBD

जॉब्स-टू-बी-डन (JTBD) + AI चपलता

परिचय

आज व्यवसाय पहले की तुलना में अधिक ग्राहक डेटा एकत्र करते हैं, फिर भी अधिकांश नवाचार विफल हो जाते हैंमैकिन्से (2023) के अनुसार, 94% अधिकारियों की अपनी कंपनी के नवाचार प्रदर्शन से असंतोष की रिपोर्ट करें, और हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू (2019) नोट करता है कि 85% नये उपभोक्ता उत्पाद दो वर्षों के भीतर खराब हो जाते हैं.

प्राथमिक कारण? व्यवसाय इस बात पर अधिक ध्यान देते हैं कि उनके ग्राहक कौन हैं, बजाय इसके कि वे क्यों खरीदते हैं। पारंपरिक विपणन पर जोर देता है जनसांख्यिकी, मनोविज्ञान और सर्वेक्षण-आधारित ग्राहक अंतर्दृष्टि, लेकिन ये उपभोक्ता व्यवहार के पीछे की गहरी प्रेरणाओं को पकड़ने में विफल रहते हैं।

The जॉब्स-टू-बी-डन (जेटीबीडी) ढांचा, द्वारा अग्रणी क्लेटन क्रिस्टेंसन, प्रदान करता है करणीय ग्राहक व्यवहार को समझना, व्यवसायों को बेहतर सेवाएँ प्रदान करना बेहतर उत्पाद, सेवाएँ और विपणन रणनीतियाँ लोगों द्वारा खरीदारी के निर्णय लेने के वास्तविक कारणों पर ध्यान केंद्रित करके।

इस लेख में हम निम्नलिखित का पता लगाएंगे:
जे.टी.बी.डी. की उत्पत्ति और यह असफल नवाचारों के अध्ययन से कैसे उभरा।
ग्राहक किस तरह से उत्पादों को “किराए पर लेते हैं” और “निकालते हैं” उनकी आवश्यकताओं के आधार पर।
प्रमुख JTBD सिद्धांत और व्यापार रणनीति पर उनका प्रभाव।
वास्तविक दुनिया के मामले अध्ययन सफल JTBD-संचालित नवाचारों का प्रदर्शन।
प्रतिस्पर्धात्मक लाभ के लिए व्यवसाय JTBD को कैसे कार्यान्वित कर सकते हैं।


जॉब्स-टू-बी-डन (जेटीबीडी) की उत्पत्ति

पारंपरिक नवाचार क्यों विफल हो जाते हैं?

दशकों से, व्यवसाय इस पर निर्भर रहे हैं ग्राहक व्यक्तित्व, फोकस समूह और सर्वेक्षण उत्पाद विकास और विपणन का मार्गदर्शन करना। फिर भी, इन प्रयासों के बावजूद, कई कंपनियाँ वास्तविक उपभोक्ता ज़रूरतों का अनुमान लगाने में विफल रहती हैं।

💡 असफल नवाचार के प्रमुख उदाहरण:

  • सेगवे (2001) - इसे भविष्योन्मुखी परिवहन के साधन के रूप में विपणन किया गया, लेकिन इसमें कोई व्यावहारिक "नौकरी" पहचानने में असफलता मिली, जिसे हल करने की आवश्यकता थी।
  • न्यू कोक (1985) - भावनात्मक और ब्रांड निष्ठा कारकों को नजरअंदाज करते हुए, स्वाद को शीतल पेय की खरीद के लिए मुख्य चालक माना गया।
  • गूगल ग्लास (2014) – वास्तविक ग्राहक समस्या को हल करने के बजाय तकनीकी प्रगति पर ध्यान केंद्रित किया।

क्लेटन क्रिस्टेंसन और विघटनकारी नवाचार

The JTBD ढांचा के काम से उत्पन्न होता है क्लेटन क्रिस्टेंसन, हार्वर्ड बिजनेस स्कूल के प्रोफेसर और लेखक नवप्रवर्तक की दुविधा (1997). क्रिस्टेंसन विघटनकारी नवाचार सिद्धांत बताते हैं कि कैसे बाजार के नेता अक्सर ध्यान केंद्रित करके विफल हो जाते हैं वृद्धिशील सुधार वास्तविक ग्राहक समस्याओं को हल करने के बजाय।

क्रिस्टेंसन और उनकी शोध टीम ने पाया कि ग्राहक उत्पादों को उनकी विशेषताओं के लिए नहीं खरीदते हैं - वे उन्हें विशिष्ट कार्यों को पूरा करने के लिए "किराए पर" लेते हैंइस अहसास के कारण किए जाने वाले कार्य दृष्टिकोण, एक कार्यप्रणाली जो पर केंद्रित है ग्राहक कौन हैं, इसके बजाय वे उत्पाद क्यों बदलते हैं.


ग्राहक उत्पादों को कैसे “किराए पर” लेते हैं और “निकालते” हैं

JTBD का मूल सिद्धांत

🔹 ग्राहक उत्पाद नहीं खरीदते; वे किसी विशेष परिस्थिति में प्रगति करने के लिए उन्हें किराये पर लेते हैं।
🔹 यदि उत्पाद अच्छा काम करता है, तो वे उसे पुनः "नौकरी पर" रख लेते हैं। यदि नहीं, तो वे उसे "निकाल" देते हैं और दूसरा विकल्प तलाशते हैं।

💡 उदाहरण: मैकडॉनल्ड्स मिल्कशेक केस स्टडी
क्लेटन क्रिस्टेंसन की टीम ने एक प्रसिद्ध जेटीबीडी अध्ययन साथ मैकडॉनल्ड्स यह समझने के लिए कि लोग मिल्कशेक क्यों खरीदते हैं।

📌 पारंपरिक दृष्टिकोण:
मैकडॉनल्ड्स ने शुरू में ध्यान केंद्रित किया ग्राहक जनसांख्यिकी और स्वाद वरीयताएँउन्होंने अपने मिल्कशेक के स्वाद और गाढ़ेपन में सुधार लाने के लिए फोकस समूह बनाए, फिर भी बिक्री स्थिर रही.

📌 जेटीबीडी दृष्टिकोण:
शोधकर्ताओं ने पाया कि मिल्कशेक की ज़्यादातर बिक्री सुबह-सुबह होती थीग्राहक इन्हें सिर्फ पेय के तौर पर नहीं खरीद रहे थे—वे लंबी यात्राओं के लिए सुविधाजनक, गंदगी-मुक्त, लंबे समय तक चलने वाले नाश्ते के रूप में मिल्कशेक का उपयोग करना.

📌 नतीजा:
मैकडॉनल्ड्स मिल्कशेक को अधिक गाढ़ा और अधिक पेट भरने वाला बनाने के लिए पुनः डिज़ाइन किया गयाजिससे वे सुबह की यात्रा में अधिक समय तक टिके रहते हैं—स्वाद या ब्रांडिंग में बदलाव किए बिना बिक्री में उल्लेखनीय वृद्धि हुई.

कुंजी ले जाएं: ग्राहक केवल सुविधाओं के आधार पर उत्पाद नहीं खरीदते। वे ऐसे उत्पाद चुनते हैं जो उन्हें अपने दैनिक जीवन में एक विशिष्ट लक्ष्य प्राप्त करने में मदद करते हैं।


ग्राहक नौकरियों के तीन आयाम

पूरी तरह से समझने के लिए ग्राहक उत्पाद क्यों किराए पर लेते हैं, व्यवसायों को विचार करना चाहिए तीन प्रकार के कार्य किए जाने हैं:

1️⃣ कार्यात्मक नौकरियां – खरीदारी के पीछे व्यावहारिक कारण।
उदाहरण: एक ग्राहक खरीदता है एक वाटरप्रूफ जैकेट बारिश में सूखे रहने के लिए।

2️⃣ भावनात्मक नौकरियां - उत्पाद से जुड़ी भावना।
उदाहरण: Someone buys a premium raincoat to feel confident and stylish.

3️⃣ Social Jobs – How the purchase affects social perception.
उदाहरण: A customer chooses an eco-friendly raincoat to appear environmentally conscious.

💡 Example: Tesla’s JTBD Strategy
Tesla doesn’t just sell electric cars; it sells a vision of technological innovation and sustainability.
✔️ Functional Job: A high-performance, fuel-efficient car.
✔️ Emotional Job: A feeling of being a pioneer in sustainability.
✔️ Social Job: Status and prestige from driving an advanced vehicle.


Applying JTBD to Business Strategy

Traditional Marketing vs. JTBD

Traditional MarketingJobs-to-Be-Done Approach
Focuses on customer demographicsFocuses on customer intent and needs
Uses focus groups & surveysUses deep interviews & observational research
Compares product featuresIdentifies customer pain points
Competes with direct market rivalsConsiders all competing solutions to the same job

💡 Example: Netflix vs. Blockbuster

Blockbuster (Traditional Approach)Netflix (JTBD Approach)
Focused on DVD rentals and late feesFocused on removing rental inconvenience
Assumed customers wanted varietyUnderstood customers wanted instant access
Competed with video rental storesCompeted with cable, DVDs, and even video games
Ignored the job of convenienceMade entertainment on-demand & frictionless

Result: Blockbuster filed for bankruptcy in 2010, while Netflix became a $250B company by focusing on the customer’s job-to-be-done.


Intersection of JTBD, AI, and Business Agility

Businesses today are experiencing rapid shifts due to digital transformation, artificial intelligence (AI), and evolving consumer expectations. Yet, despite these advancements, many companies still struggle with innovation and customer engagement.

The जॉब्स-टू-बी-डन (जेटीबीडी) ढांचा, originally pioneered by क्लेटन क्रिस्टेंसन, provides a करणीय understanding of why customers make purchasing decisions. It helps businesses design AI-driven solutions and agile business models that align with real customer needs rather than relying on outdated market segmentation techniques.

With the rise of AI-driven decision-making और business agility, companies must integrate JTBD thinking into their strategies to remain competitive. In this article, we’ll explore:

How AI enhances JTBD analysis for better customer insights
How JTBD principles align with Business Agility and adaptive business models
Real-world case studies where AI-driven JTBD strategies have led to success
How businesses can leverage AI-powered JTBD insights for competitive advantage


Why Do Most AI-Driven Innovations Fail?

Despite AI’s potential, many AI-driven business initiatives fail because they lack a deep understanding of customer needs.

🔹 McKinsey (2023) reports that 94% of executives are dissatisfied with their company’s innovation performance.
🔹 Harvard Business Review (2019) states that 85% of AI-driven products fail due to misalignment with actual customer needs.
🔹 AI models are often trained on correlation-based data, rather than causal customer behavior insights.

Where AI Falls Short Without JTBD Thinking

1️⃣ AI Predictive Analytics Overemphasize Correlation:

  • AI can identify patterns (e.g., “People who buy luxury cars also buy premium coffee”).
  • However, correlation does not explain why customers buy (e.g., “Customers buy luxury cars for social status, but premium coffee for sensory experience and convenience”).

2️⃣ AI Chatbots and Virtual Assistants Lack Contextual Awareness:

  • Many AI chatbots fail to provide meaningful customer support because they don’t recognize the true “job” the customer needs done.
  • Instead of repeating scripted responses, AI systems must be trained to recognize customer struggles and emotional needs.

3️⃣ AI-Powered Marketing Misses Emotional and Social Jobs:

  • AI-driven ad targeting focuses on demographic similarities, लेकिन fails to capture customers’ deeper motivations.
  • उदाहरण: Recommending a fitness app based on age and gender ignores the emotional and social reasons behind fitness motivation (e.g., health concerns, self-esteem, community belonging).

📌 Solution: AI must be paired with JTBD analysis to move from correlation-based prediction to causation-driven insights.


AI-Driven JTBD: The Future of Customer-Centric Business Strategy

How AI Enhances JTBD Insights

AI-Powered Behavioural Analytics → Helps businesses analyse customer struggles and uncover hidden Jobs-to-Be-Done.
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) → Extracts deep emotional and social motivations behind customer purchases.
Machine Learning for Customer Segmentation → Moves beyond demographics to segment customers based on jobs and pain points.
Conversational AI & Sentiment Analysis → Helps companies understand why customers “fire” products and what causes dissatisfaction.

Real-World Example: AI-Powered JTBD in Action

📌 Netflix’s AI-Powered Personalization (JTBD Success)

  • Traditional recommendation systems categorized viewers by demographics.
  • Netflix shifted to a JTBD-based model, recognizing that:
    • Some customers “hire” Netflix to relax after work.
    • Others “hire” Netflix to bond with family या learn something new.
  • AI-driven personalization now tailors recommendations based on viewing behaviours and inferred customer jobs.

📌 Spotify’s AI and JTBD Strategy

  • Spotify’s AI doesn’t just recommend music—it recommends based on customer “jobs.”
  • Recognizing that music is often hired to manage emotions, Spotify introduced mood-based playlists and AI-curated daily mixes.

AI-Powered JTBD in B2B Contexts

📌 Salesforce’s AI-Driven Customer Relationship Management (CRM)

  • AI-powered Salesforce Einstein analyses customer interactions to determine:
    • Why certain customers are at risk of churn.
    • What “job” the customer is trying to accomplish.
  • Instead of relying on static customer profiles, Salesforce uses real-time AI insights to adjust strategies dynamically.

💡 Key Insight: AI alone cannot replace human intuition and strategy—but when combined with JTBD thinking, it becomes a powerful tool for predicting and fulfilling customer needs.


JTBD + AI Business Agility: Perfect Match in Digital Age

Why Business Agility Needs JTBD Thinking

Agile businesses thrive by adapting to customer needs and iterating quickly. JTBD helps agile teams by:
✔️ Clarifying customer priorities → Teams focus on what truly matters to customers.
✔️ Avoiding feature creep → Prevents businesses from adding unnecessary AI features that don’t solve real jobs.
✔️ Supporting rapid prototyping → Businesses test whether a product actually fulfils a job before scaling.

Case Study: How Agile Businesses Use JTBD

📌 Amazon’s AI-Powered JTBD Approach

  • Amazon doesn’t just sell products—it optimizes for different customer jobs.
    • Prime members “hire” Amazon for ultra-fast, convenient delivery.
    • Kindle users “hire” Amazon for access to instant digital reading.
  • Amazon’s AI identifies changing customer jobs and adapts product offerings dynamically.

📌 Tesla’s AI and JTBD Strategy

  • Tesla’s autonomous driving AI isn’t just about self-driving—it’s about solving the job of reducing driver fatigue and increasing convenience.
  • Instead of competing with traditional car brands, Tesla focuses on software-based agility, continuously updating features based on evolving customer jobs.

How Businesses Can Implement AI-Powered JTBD for Competitive Advantage

Step 1: Identify Customer Jobs with AI-Powered Behavioural Data

📌 Use AI-driven customer journey mapping to analyse how people interact with products and services.

Step 2: Align AI and Business Agility with JTBD Insights

📌 Design agile business models that adapt to customer job changes dynamically.

Step 3: Integrate AI-Driven Personalization Based on Customer Jobs

📌 Use AI-powered recommendation engines to match products/services to real customer jobs.

Step 4: Leverage Conversational AI & Sentiment Analysis for Customer Feedback

📌 Monitor AI chatbots and support interactions to detect customer struggles and pivot business strategy accordingly.


Future of JTBD, AI, and Business Agility

AI is a powerful tool, but it must be guided by Jobs-to-Be-Done insights.
Business agility is essential for adapting to evolving customer needs.
JTBD thinking transforms AI-driven business models from feature-driven to truly customer-centric.


Citations & References

  • CB Insights. (2023). The Top Reasons Startups Fail.
  • Christensen, C. M., Hall, T., Dillon, K., & Duncan, D. S. (2016). Competing Against Luck: The Story of Innovation and Customer Choice. Harper Business.
  • McKinsey & Company. (2023). The State of Innovation in Global Business.
  • Harvard Business Review. (2019). Why Most New Products Fail: Lessons from 40,000 Launches.
  • Netflix AI Personalization Case Study, MIT Technology Review (2022).
  • Tesla AI Strategy Report, Forbes (2023).
  • The Innovator’s Dilemma. Christensen, C. (1997). Harvard Business School Press.

JTBD PDF Explanation

द्वारा तसवीर Evangeline Shaw

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चुस्त विपणन

एजाइल + एआई मार्केटिंग?

क्यों एजाइल + एआई मार्केटिंग ही एकमात्र ऐसी चीज़ है जो मार्केटिंग को पूरी तरह अराजकता से बचाती है

विपणन की अनियमित, असंरचित और गैरजिम्मेदार दुनिया

विपणन सबसे अधिक में से एक है महत्वपूर्ण कार्य किसी भी व्यवसाय में। फिर भी, यह बना हुआ है सबसे कम विनियमित, सबसे कम संरचित और सबसे कम जवाबदेह व्यवसायों में से एक कॉर्पोरेट जगत में.

भिन्न लेखांकन, मानव संसाधन, या व्यवसाय कानून, जहां पेशेवरों को पालन करना चाहिए सख्त नियम, उद्योग-व्यापी सर्वोत्तम प्रथाएँ और लाइसेंसिंग आवश्यकताएँ, विपणन लगभग संचालित होता है शून्य बाह्य निरीक्षण:

✅ कोई लाइसेंसिंग आवश्यकता नहीं।
✅ कोई सार्वभौमिक रूप से स्वीकृत उद्योग मानक नहीं।
✅ मार्केटिंग टीम का नेतृत्व करने के लिए किसी प्रमाणीकरण की आवश्यकता नहीं है।

विपणन पेशेवर किसी भी औपचारिक नियम का पालन करने की आवश्यकता नहीं है, और इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि, कोई भी व्यक्ति मार्केटिंग का “अभ्यास” करने का अपना अधिकार नहीं खोता चाहे उसका निर्णय कितना भी विनाशकारी क्यों न हो.

  • यदि कोई लेखाकार वित्तीय मामलों का कुप्रबंधन करता है, तो वे अपना सीपीए लाइसेंस खो सकते हैं।
  • यदि कोई वकील कोई बड़ी गलती कर दे, उन्हें निष्कासित किया जा सकता है।
  • यदि मानव संसाधन विभाग श्रम कानूनों का उल्लंघन करता है, कंपनी पर मुकदमा चलाया जा सकता है, और पेशेवरों को जवाबदेह ठहराया जा सकता है।
  • यदि कोई विपणक $10 मिलियन का बजट खर्च कर दे और उसे ROI शून्य मिले तो? …वे बस अपना लिंक्डइन अपडेट करते हैं और कहीं और नौकरी पा लेते हैं।

ऐसा इसलिए है, क्योंकि हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू के अनुसार, 801T3T सीईओ अपने मुख्य विपणन अधिकारी (सीएमओ) पर भरोसा नहीं करते या उनसे प्रभावित नहीं हैं।

विपणन को इस रूप में देखा जाता है एक लागत केंद्र, न कि एक रणनीतिक परिसंपत्ति, क्योंकि इसमें कमी है उद्योग-व्यापी सिद्धांत, मापनीय जवाबदेही और सफलता के लिए एक स्वीकृत ढांचा.

तो फिर हम इस गड़बड़ी को कैसे ठीक करें? और विपणक यह कैसे सुनिश्चित कर सकते हैं कि वे बने रहें क्या यह एआई-संचालित भविष्य में प्रासंगिक होगा?

जवाब है एजाइल मार्केटिंग - एआई द्वारा उन्नत।


1. मार्केटिंग एकमात्र ऐसा पेशा है जिसके लिए लाइसेंस या उद्योग की निरंतर निगरानी की आवश्यकता नहीं होती

आइये स्पष्ट कर दें: आपके मार्केटिंग लाइसेंस को खोने जैसी कोई बात नहीं है, क्योंकि शुरू से ही कोई लाइसेंस नहीं होता।

अधिकांश व्यावसायिक कार्यों में, भयावह गलतियों के परिणाम होते हैं:

  • लेखांकन: वित्तीय कुप्रबंधन के लिए सीपीए को अपना लाइसेंस रद्द करना पड़ सकता है या कानूनी कार्रवाई का सामना करना पड़ सकता है।
  • एचआर: यदि मानव संसाधन पेशेवर रोजगार नियमों का उल्लंघन करते हैं तो उन्हें मुकदमों का सामना करना पड़ सकता है।
  • कानूनी: वकील हो सकते हैं निष्कासित नैतिक उल्लंघन के लिए।

लेकिन विपणन में? असफलता का एकमात्र परिणाम शायद किसी अन्य कंपनी में नई नौकरी मिलना है।

संरचना की इस कमी के कारण बर्बादी, अकुशलता और विश्वास की कमी उन अधिकारियों से जो मार्केटिंग को महज एक मुद्दा नहीं बल्कि उससे कहीं अधिक मानते हैं। बजट ब्लैक होल.


2. मार्केटिंग में कोई आम तौर पर स्वीकृत सिद्धांत या मानकीकृत सर्वोत्तम प्रथाएँ नहीं हैं

कल्पना कीजिए अगर लेखांकन में GAAP (सामान्यतः स्वीकृत लेखांकन सिद्धांत) नहीं था या यदि कानूनी तौर पर व्यावसायिक और नैतिक मानक नहीं थे।

यही बिल्कुल मार्केटिंग में क्या होता है:

❌ निष्पादन के लिए कोई वैश्विक मानक नहीं.
❌ कोई सार्वभौमिक रूप से स्वीकृत मापन ढांचा नहीं।
❌ सफलता की कोई स्पष्ट परिभाषा नहीं व्यक्तिपरक व्याख्याएँ.

विपणन लगातार बदलता रहता है, मतलब है कि एक रणनीति जो एक साल पहले कारगर थी, आज बेकार हो सकती है.

इससे ये होता है यादृच्छिक निर्णय लेना पर आधारित:

  • आंकड़ों के बजाय रुझान।
  • मापनीय व्यावसायिक प्रभाव के बजाय व्यक्तिगत राय।
  • संसाधनों के रणनीतिक आवंटन के बजाय प्रचार-प्रेरित व्यय।

नतीजा? कंपनियाँ बिना जाने मार्केटिंग में लाखों डाल देती हैं कौन से भाग वास्तव में व्यावसायिक परिणामों को संचालित करते हैं।


3. मार्केटिंग बजट बहुत बड़ा है, फिर भी जवाबदेही कम है

विपणन नियंत्रण कुछ सबसे बड़े बजट एक संगठन में, फिर भी यह एक है सबसे कम जवाबदेह जब ROI की बात आती है तो विभाग।

  • अध्ययन दर्शाते हैं कि 50% का समस्त विपणन व्यय व्यर्थ हो जाता है, लेकिन अधिकांश कम्पनियों को यह नहीं पता कि वे कौन सी हैं।
  • विपणन टीमें अक्सर वे अपने प्रयासों को सीधे राजस्व से नहीं जोड़ सकते.
  • सीईओ और सीएफओ अक्सर सवाल यह है कि क्या विपणन वास्तव में व्यवसाय की सफलता में योगदान देता है.

अगर लेखांकन यदि इस तरह काम किया गया तो कम्पनियां ध्वस्त हो जाएंगी।

लेकिन विपणन में, इसे मानक अभ्यास माना जाता है।


4. साइलो समस्या: मार्केटिंग टीमें एक दूसरे से बात नहीं करतीं

विपणन साइलो को प्यार करता है:

  • The सोशल मीडिया टीम से बात नहीं करता एसईओ टीम.
  • The सामग्री टीम से बात नहीं करता विक्रय टीम.
  • The ब्रांड टीम से बात नहीं करता डेटा टीम.

इससे ये होता है:

असंगत संदेश विपणन चैनलों में.
निरर्थक अभियान जो बजट बर्बाद करते हैं।
समग्र व्यावसायिक लक्ष्यों के साथ संरेखण का अभाव।

अधिकांश विपणन टीमें कंपनी की पूरी रणनीति भी नहीं पता- वे अपने सिलो में फंस गए हैं, केवल पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं पहेली का उनका छोटा सा टुकड़ा।

चुस्त विपणन इन साइलो को तोड़ता है और सहयोग को बल देता है।


5. मार्केटिंग का नैतिक पतन: हर कीमत पर गोपनीयता का उल्लंघन

निम्न में से एक सबसे बदसूरत सच आधुनिक विपणन के बारे में यह है कि उपभोक्ता की गोपनीयता को असुविधा के रूप में माना जाता है यह एक मौलिक अधिकार के बजाय एक मौलिक अधिकार है।

  • ऑनलाइन गतिविधि की निरंतर ट्रैकिंग- तब भी जब उपभोक्ता स्पष्ट रूप से इससे बाहर निकलने का निर्णय लेते हैं।
  • अत्यधिक पुनःलक्ष्यीकरण विज्ञापन जो लोगों को उनके द्वारा देखी जाने वाली प्रत्येक वेबसाइट पर फॉलो करते हैं।
  • हेरफेर करने वाली निजीकरण रणनीति जो उपभोक्ता के विश्वास पर आक्रमण करते हैं।

मार्केटिंग का जुनून किसी भी कीमत पर धर्मांतरण के लिए प्रेरित किया है व्यापक नैतिक चिंताएँ, और विपणक अपनी नैतिक दिशा खो चुके हैं।

यह किस प्रकार से अच्छा हो सकता है? विपणन पेशे की प्रतिष्ठा? कोई आश्चर्य नहीं लोग अब मार्केटिंग पर भरोसा नहीं करते।

चुस्त विपणन विपणक को ग्राहक संबंधों, पारदर्शिता और नैतिक डेटा प्रथाओं पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मजबूर करता है।


6. “9 महीने में विशेषज्ञ” समस्या

मार्केटिंग एकमात्र ऐसा पेशा है जहाँ आप केवल 9 महीनों में पूर्णतया शुरुआती से “विशेषज्ञ” बन सकते हैं।

  • किसी डिग्री की आवश्यकता नहीं है.
  • किसी प्रमाणीकरण की आवश्यकता नहीं है।
  • बस कुछ ऑनलाइन पाठ्यक्रम और अचानक, आप विपणन रणनीति के उपाध्यक्ष.

इस बीच, अन्य क्षेत्रों में:

  • डॉक्टरों को 10+ वर्ष की शिक्षा की आवश्यकता होती है।
  • वकीलों को 7+ वर्ष के प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है।
  • लेखाकारों को व्यापक प्रमाणपत्रों और परीक्षाओं की आवश्यकता होती है।

फिर भी, कोई है जो पिछले साल यूट्यूब से ब्रांडिंग के बारे में सीखा अब चल रहा होगा किसी कंपनी की सम्पूर्ण विपणन रणनीति।

इससे ये होता है एकाकी, बिना जानकारी के निर्णय लेना जो व्यवसाय विकास के अनुरूप नहीं है।


7. विशेषज्ञता का भ्रम: मार्केटिंग प्लेटफॉर्म मार्केटिंग शिक्षा नहीं हैं

कई नए विपणक ग़लती से विश्वास करना कुछ वर्षों के अनुभव से Google Ads, Meta Ads और TikTok Ads जैसे विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म उन्हें विपणन विशेषज्ञ बनाता है.

लेकिन विज्ञापन अभियान चलाना विपणन रणनीति को समझने के समान नहीं है।

  • पीपीसी (प्रति-क्लिक भुगतान) और विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म आपको प्रदर्शन विपणन सिखाते हैं, ब्रांड रणनीति नहीं।
  • किसी अभियान को अनुकूलित करने का तरीका जानने का अर्थ यह नहीं है कि आप बाज़ार की स्थिति को समझते हैं।
  • एल्गोरिदम-संचालित सफलता दीर्घकालिक व्यावसायिक विकास ज्ञान के बराबर नहीं है।

नये विपणकों को यह समझने की जरूरत है कि प्लेटफ़ॉर्म ज्ञान उपयोगी है - लेकिन यह वास्तविक विपणन विशेषज्ञता का केवल एक छोटा सा अंश है।


8. एजाइल मार्केटिंग किस तरह अव्यवस्था में संरचना लाती है

चुस्त विपणन इन समस्याओं को ठीक करता है द्वारा:

विपणन टीमों में संरचना और जवाबदेही लाना।
यह सुनिश्चित करना कि विपणन प्रयास वास्तविक व्यावसायिक उद्देश्यों के अनुरूप हों।
निरंतर परीक्षण और पुनरावृत्ति के माध्यम से बजट की बर्बादी को खत्म करना।

एजाइल मार्केटिंग इस प्रकार काम करती है:

🔥 लघु, पुनरावृत्त चक्र (स्प्रिंट)

विपणन टीमें 2-4 सप्ताह तक लगातार काम करें, लगातार परीक्षण, मापन और रणनीतियों को समायोजित करना वास्तविक डेटा पर आधारित.

🔥 क्रॉस - फ़ंक्शनल टीम

चुस्त विपणन साइलो को समाप्त करता हैयह सुनिश्चित करना कि टीमें सहयोग करें - सोशल मीडिया, एसईओ, सामग्री, सशुल्क विज्ञापन और एनालिटिक्स सभी एक साथ काम करें।

🔥 डेटा-संचालित निर्णय लेना

अब और नहीं सहज-अनुभव विपणन—हर निर्णय व्यावसायिक प्रभाव के विरुद्ध मापा गया (रूपांतरण दर, ग्राहक अधिग्रहण और राजस्व)।

🔥 ग्राहक-केंद्रित दृष्टिकोण

इस पर ध्यान केन्द्रित करने के बजाय आंतरिक राय, एजाइल मार्केटिंग टीमों को मजबूर करती है ग्राहकों की आवश्यकताओं और मापनीय व्यावसायिक सफलता के साथ संरेखित करें।

🔥 निरंतर परीक्षण और अनुकूलन

अगर कोई चीज़ काम नहीं कर रही है, इसे तुरंत बदल दिया गया है- गलती का एहसास होने से पहले लाखों रुपये बर्बाद करने के बजाय।


9. क्यों एआई एजाइल मार्केटिंग के लिए स्वाभाविक भागीदार है

विपणन विकसित हो रहा है—तेज़। और जो विपणक अनुकूलन करने में असफल रहेंगे, वे पीछे छूट जायेंगे।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एजाइल मार्केटिंग के लिए अंतिम उपकरण इसकी वजह यह:

🤖 दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करता है (ईमेल विपणन, सामग्री निर्माण, विज्ञापन लक्ष्यीकरण)।
📊 भारी मात्रा में डेटा संसाधित करता है वास्तविक समय अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए।
🔍 निर्णय लेने की क्षमता को बढ़ाता है ग्राहक व्यवहार का अधिक सटीकता से पूर्वानुमान लगाकर।
🎯 विपणन व्यय को अनुकूलित करता है यह पहचान कर कि वास्तव में क्या काम करता है।

अगर एजाइल मार्केटिंग संरचना लाती है, एआई बुद्धिमत्ता और दक्षता लाता है—मार्केटिंग टीमों को मदद करना तेज़, स्मार्ट और अधिक लाभदायक निर्णय।


10. मार्केटिंग का भविष्य: एजाइल + एआई या बेरोजगारी

विपणन, अपने वर्तमान स्वरूप में, अरक्षणीय.

व्यवसाय मांग कर रहे हैं जवाबदेही, दक्षता और डेटा-आधारित निर्णय लेने की क्षमता।

जो विपणक असफल होते हैं एजाइल सिद्धांतों को अपनाएं और एआई को अपने वर्कफ़्लो में एकीकृत करें खुद को पा लेंगे अप्रचलित।

The भविष्य उन विपणक का है जो:

  • शीघ्रता से परीक्षण करें और अनुकूलन करें।
  • कार्यकुशलता बढ़ाने के लिए एआई का उपयोग करें।
  • ROI को मापें और सिद्ध करें.

यदि आप अभी भी इस तरह से मार्केटिंग कर रहे हैं 2010, आपके करियर की समाप्ति तिथि है।

मार्केटिंग का भविष्य सिर्फ एजाइल नहीं है। यह एजाइल + एआई है। 🚀

द्वारा तसवीर जस्टिन ल्युबके

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एआई फैक्ट्री

चंचल कृत्रिम बुद्धिमत्ता

लचीली, उपयोगकर्ता-केंद्रित AI प्रणालियाँ बनाने के लिए एक व्यापक मार्गदर्शिका

चूंकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) उद्योगों में क्रांति ला रहा है, इसलिए संगठनों को AI मॉडल को अनुकूलनीय, उपयोगकर्ता-केंद्रित और उभरती व्यावसायिक आवश्यकताओं के साथ संरेखित रखने में चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है। पारंपरिक विकास पद्धतियां अक्सर AI की अंतर्निहित जटिलता से जूझती हैं, जिसके लिए अधिक गतिशील, पुनरावृत्त और प्रतिक्रिया-संचालित दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।

प्रवेश करना चंचल कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एजाइल एआई)—का एक संलयन चुस्त कार्यप्रणाली और एआई विकास सिद्धांत जो लचीलेपन, निरंतर सुधार और तेजी से पुनरावृत्ति को बढ़ावा देकर AI परियोजनाओं को बढ़ाता है। यह गाइड बताता है कि कैसे Agile AI व्यवसायों को ऐसे AI सिस्टम बनाने में सक्षम बनाता है जो न केवल तकनीकी रूप से मजबूत हैं बल्कि वास्तविक दुनिया की चुनौतियों के प्रति भी उत्तरदायी हैं।


एजाइल एआई क्या है?

Agile AI लागू होता है एजाइल फ्रेमवर्क-जैसे कि स्क्रम, कानबन और लीन— एआई मॉडल के विकास, परिनियोजन और रखरखाव के लिए। पारंपरिक सॉफ़्टवेयर विकास के विपरीत, जो एक संरचित, रैखिक प्रक्रिया का पालन करता है, एआई विकास स्वाभाविक रूप से है प्रयोगात्मक और अप्रत्याशित, एजाइल का निर्माण पुनरावृत्तीय चक्र और फीडबैक लूप एक प्राकृतिक फिट.

एजाइल एआई के साथ, संगठन निम्न कार्य कर सकते हैं:

  • एआई मॉडल विकसित करें लघु, पुनरावृत्तीय स्प्रिंट लंबे, कठोर विकास चक्रों के बजाय।
  • AI समाधानों को मान्य करें वास्तविक दुनिया डेटा और उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया पूर्ण पैमाने पर तैनाती से पहले।
  • जल्दी से मॉडल समायोजित करें नए डेटा रुझानों और व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए।
  • सहयोग बढ़ाएँ विभिन्न क्रॉस-फ़ंक्शनल टीमों में एआई को व्यावसायिक उद्देश्यों के साथ संरेखित करना सुनिश्चित करना।

एजाइल एआई के मूल सिद्धांत

1. पुनरावृत्तीय विकास

एआई मॉडल का निर्माण, परीक्षण और परिशोधन किया जाता है वृद्धिशील कदमजिससे टीमों को प्रारंभिक संस्करण जारी करने, फीडबैक एकत्र करने और लगातार सुधार करने की सुविधा मिलती है।

2. ग्राहक-केंद्रित सत्यापन

केवल तकनीकी मानदंडों पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, एजाइल एआई प्राथमिकता देता है अंतिम उपयोगकर्ता की ज़रूरतें और व्यावसायिक प्रभावलगातार परीक्षण और फीडबैक लूप यह सुनिश्चित करते हैं कि एआई समाधान ठोस मूल्य प्रदान करें।

3. क्रॉस-फ़ंक्शनल सहयोग

एआई विकास के लिए डेटा वैज्ञानिकों, सॉफ्टवेयर इंजीनियरों, डोमेन विशेषज्ञों और व्यवसाय के नेताओं से इनपुट की आवश्यकता होती है। स्व-संगठित, स्वायत्त टीमें जो तेजी से निर्णय लेते हैं और शीघ्रता से अनुकूलन करते हैं।

4. सतत एकीकरण और वितरण (सीआई/सीडी)

एआई मॉडल हैं लगातार एकीकृत, परीक्षण और तैनात बाधाओं को रोकने और निर्बाध अद्यतन सुनिश्चित करने के लिए।

5. परिकल्पना-संचालित विकास

एआई मॉडल को पहले से बेहतर बनाने में महीनों का निवेश करने के बजाय, एजाइल एआई तेजी से प्रोटोटाइपिंग को बढ़ावा देता है और छोटे पैमाने पर परीक्षण स्केलिंग से पहले मान्यताओं को मान्य करना।


एजाइल एआई के प्रमुख क्षेत्र

1. एआई विकास के लिए एजाइल सिद्धांत

अति-योजना से बचें

पारंपरिक सॉफ्टवेयर परियोजनाओं के विपरीत, जिनमें विस्तृत योजना की आवश्यकता होती है, एआई विकास फलता-फूलता है प्रारंभिक प्रयोग. Agile AI टीमों को ध्यान केंद्रित करने के लिए प्रोत्साहित करता है परिकल्पना सत्यापन कठोर, दीर्घकालिक योजनाओं के बजाय।

हाइब्रिड एजाइल दृष्टिकोण

क्योंकि AI विकास दोनों है अनुसंधान-गहन और इंजीनियरिंग-संचालित, ए स्क्रम और कानबन का मिश्रण अक्सर एकल ढांचे की तुलना में अधिक प्रभावी होता है।


2. डेटा-केंद्रित एजाइल एआई

चूंकि AI मॉडल डेटा पर निर्भर करते हैं, इसलिए Agile सिद्धांत आगे बढ़ते हैं डेटा संग्रह, सफाई और प्रसंस्करण विश्वसनीयता और नैतिक अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए।

शिफ्ट-लेफ्ट डेटा एथिक्स

नैतिक विचार—जिनमें शामिल हैं पूर्वाग्रह का पता लगाना, गोपनीयता जांच और निष्पक्षता मूल्यांकन—में अंतर्निहित हैं डेटा संग्रह के प्रारंभिक चरण, बजाय अंतिम क्षण में समाधान के रूप में संबोधित करने के।

डोमेन-संचालित डेटा परिशोधन

विषय-वस्तु विशेषज्ञों (जैसे, डॉक्टर, वित्तीय विश्लेषक) को शामिल किया जाना चाहिए डेटा सत्यापन में प्रत्यक्ष रूप से शामिल सुनिश्चित करने के लिए प्रासंगिक सटीकता, जिससे वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में खराब मॉडल प्रदर्शन का जोखिम कम हो जाता है।


3. मॉडल इंजीनियरिंग और सत्यापन

हल्का दस्तावेज़ीकरण

लंबे दस्तावेज़ीकरण पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, एजाइल एआई टीमें इस तरह के उपकरणों का उपयोग करती हैं एम.एल.फ्लो और भार एवं पूर्वाग्रह मॉडल परिवर्तनों को स्वचालित रूप से ट्रैक करने के लिए, यह सुनिश्चित करना पारदर्शिता और पुनरुत्पादकता.

असफल-तेज़ सत्यापन

एजाइल एआई अपनाता है अराजकता इंजीनियरिंग सिद्धांतकमजोरियों की शीघ्र पहचान करने के लिए जानबूझकर चरम स्थितियों में मॉडल का परीक्षण करना (जैसे, शोर या प्रतिकूल डेटा को इंजेक्ट करना)।


4. एआई ऑपरेशन (AIOps)

एआई सिस्टम की आवश्यकता निरंतर निगरानी और रखरखाव तैनाती के बाद। Agile AI का विस्तार DevOps अभ्यास AIOps के माध्यम से AI तक।

एआई अवसंरचना के लिए साझा जिम्मेदारी

AI और DevOps टीमें सहयोग करती हैं क्लाउड लागत अनुकूलन, मॉडल मापनीयता और संस्करण नियंत्रणयह सुनिश्चित करना कि एआई मॉडल कुशल और लागत प्रभावी बने रहें।

लचीलापन इंजीनियरिंग

रोकने के लिए मॉडल गिरावट समय के साथ, एजाइल एआई टीमें लागू करती हैं स्वचालित रोलबैक, विसंगति का पता लगाना और प्रदर्शन निगरानीउत्पादन में विश्वसनीयता सुनिश्चित करना।


5. व्याख्या योग्य एआई (एक्सएआई) और नैतिक विचार

एआई सिस्टम होना चाहिए पारदर्शी और जवाबदेहविशेषकर स्वास्थ्य सेवा और वित्त जैसे उच्च-दांव वाले उद्योगों में।

दैनिक अभ्यास के रूप में नैतिकता

Agile AI एकीकृत करता है स्प्रिंट पूर्वव्यापी में नैतिक समीक्षा, टीमों को यह आकलन करने के लिए प्रेरित करता है कि क्या मॉडल जनसांख्यिकी को अनुचित तरीके से बहिष्कृत करना या पक्षपातपूर्ण आउटपुट उत्पन्न करें.

डिफ़ॉल्ट रूप से स्पष्टीकरण

एआई मॉडल उत्पन्न करना चाहिए अनिश्चितता अनुमान, विश्वास स्कोर, और भविष्यवाणियों के लिए तर्क व्याख्या और विश्वसनीयता में सुधार करना।


6. मानव-एआई सहयोग

काम करने वाली AI का निर्माण मनुष्यों के साथ-साथउन्हें प्रतिस्थापित करने के बजाय, उनका उपयोग करना प्रयोज्यता के लिए महत्वपूर्ण है।

सह-निर्माण स्प्रिंट

Agile AI को बढ़ावा देता है उपयोगकर्ता-केंद्रित डिज़ाइन स्प्रिंट, जहां हितधारक (जैसे, डॉक्टर, ग्राहक सेवा प्रतिनिधि) प्रोटोटाइपिंग में भाग लेते हैं एआई-संचालित इंटरफेस (उदाहरणार्थ, डैशबोर्ड, चैटबॉट)।

एआई डिज़ाइन में मनोवैज्ञानिक सुरक्षा

गैर-तकनीकी हितधारकों को सशक्त महसूस करना चाहिए चुनौती एआई सिफारिशें, को बढ़ावा देना आलोचनात्मक मूल्यांकन की संस्कृति और भरोसा.


एजाइल एआई परियोजना प्रबंधन: परिणामों पर ध्यान केंद्रित करना

सफलता को मापने के बजाय स्टोरी पॉइंट या स्प्रिंट वेग, Agile AI प्राथमिकता देता है व्यवसाय और उपयोगकर्ता परिणाम:

  • उपयोगकर्ता अपनाने की दरकितने लोग सक्रिय रूप से एआई समाधान का उपयोग करते हैं?
  • व्यवसाय प्रभाव: में मापा गया लागत बचत, राजस्व वृद्धि, या दक्षता में सुधार.
  • तकनीकी ऋण अनुपात: का अनुपात एआई मॉडल के नवप्रवर्तन बनाम रखरखाव में बिताया गया समय.

समयबद्ध अन्वेषण

चंचल एआई की अनुमति देता है समर्पित अनुसंधान स्प्रिंट जहां टीमें नई एआई तकनीकों का पता लगा सकती हैं तत्काल कोई दबाव डाले बिना.


एजाइल एआई में व्यावसायिक भूमिकाएँ

जैसे-जैसे एजाइल एआई का प्रचलन बढ़ रहा है, वैसे-वैसे इस चुनौती से निपटने के लिए विशेष भूमिकाएं उभर रही हैं। प्रौद्योगिकी, व्यवसाय और नैतिकता.

  • एजाइल एआई कोच: संतुलन पर टीमों का मार्गदर्शन करता है गति और जटिलता एआई विकास में।
  • एआई उत्पाद स्वामी: एआई परियोजनाओं को संरेखित करता है व्यावसायिक लक्ष्य और तकनीकी बाधाएँ.
  • नैतिक एआई विशेषज्ञ: निष्पक्षता, पारदर्शिता और विनियामक अनुपालन एआई समाधान में।

परिवर्तन के अनुकूल होना और स्थायी AI प्रदान करना

एजाइल एआई संगठनों को सक्षम बनाता है:

  • जल्दी से घूमें नये डेटा या व्यवसाय में बदलाव के जवाब में।
  • जोखिम कम करें छोटे, नियंत्रित प्रयोगों में पुनरावृत्ति करके।
  • नैतिकता और निष्पक्षता को शामिल करें एआई डिज़ाइन में जवाबदेही सुनिश्चित करना।

प्राथमिकता देकर लचीलापन और ग्राहक प्रतिक्रिया, Agile AI व्यवसायों को AI सिस्टम बनाने में मदद करता है लगातार विकसित होना, तैनाती के बाद अप्रचलित हो जाने के बजाय।


एजाइल एआई का भविष्य

जैसे-जैसे AI परिपक्व होता जाएगा, Agile AI प्रमुख क्षेत्रों में विकसित होता रहेगा:

  1. छोटे डेटा के लिए एआई – सीमित डेटा के बावजूद मजबूत मॉडल विकसित करना।
  2. मितव्ययी ए.आई. – निर्माण हल्का, ऊर्जा-कुशल AI संसाधन-सीमित वातावरण के लिए समाधान।
  3. एआई लोकतंत्रीकरण – एआई विकास को और अधिक बेहतर बनाना ओपन-सोर्स सहयोग के माध्यम से सुलभ.
  4. मानव-एआई तालमेल – यह सुनिश्चित करना कि AI में वृद्धि हो मानवीय रचनात्मकता और निर्णय लेने की क्षमता.
  5. अंतःविषयक एआई विकास – के बीच सहयोग बढ़ाना नैतिकतावादी, मनोवैज्ञानिक और एआई इंजीनियर.

व्यावसायिक पेशेवर और छात्र एजाइल एआई का लाभ कैसे उठा सकते हैं

व्यावसायिक पेशेवरों के लिए

  • क्रॉस-फ़ंक्शनल AI टीमों को लागू करें जो तकनीकी और व्यावसायिक विशेषज्ञता का मिश्रण है।
  • एजाइल एआई फ्रेमवर्क अपनाएं निरंतर सुधार को बढ़ावा देना।
  • एआई की सफलता को मापें पर आधारित व्यावसायिक प्रभाव, न कि केवल तकनीकी प्रदर्शन.

कॉलेज के छात्रों के लिए

  • विकास करना एआई तकनीकी कौशल और एजाइल परियोजना प्रबंधन दोनों विशेषज्ञता.
  • में संलग्न व्यावहारिक परियोजनाएं जिसमें पुनरावृत्त एआई मॉडल विकास शामिल है।
  • सीखना एआई नैतिकता और एक्सएआई सिद्धांत जिम्मेदार एआई समाधान बनाने के लिए।

निष्कर्ष: चुस्त एआई मानसिकता को अपनाना

एजाइल एआई एक कार्यप्रणाली से कहीं अधिक है, यह एक सांस्कृतिक बदलाव जो बढ़ावा देता है तीव्र नवाचार, नैतिक एआई विकास और मानव-केंद्रित डिजाइन.

एकीकृत करके चुस्त कार्यप्रवाह, नैतिक एआई सिद्धांत और निरंतर पुनरावृत्तिव्यवसाय और व्यक्ति एआई की क्षमता का दोहन कर सकते हैं जिम्मेदारी से और प्रभावी ढंग से.

जैसे-जैसे AI हमारी दुनिया को आकार देना जारी रखता है, चंचल ए.आई. यह सुनिश्चित करता है कि हम ऐसी प्रणालियाँ बनाएँ जो अनुकूली, टिकाऊ और मानवीय आवश्यकताओं के अनुरूप, एआई को वास्तव में बनाना उन लोगों के लिए काम करें जिनकी यह सेवा करता है.

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एजाइल शिक्षा

बेहतर संचार के लिए 28 रणनीतियाँ

उत्कृष्ट प्रस्तुति कौशल के माध्यम से व्यावसायिक सफलता प्राप्त करना

लेखक: प्रोफेसर थॉमस होर्माज़ा डॉव

आज के तेज़-तर्रार कारोबारी माहौल में, आकर्षक प्रस्तुतियाँ देने की क्षमता अब वैकल्पिक नहीं रह गई है - यह ज़रूरी है। चाहे आप कोई विचार प्रस्तुत कर रहे हों, किसी टीम का नेतृत्व कर रहे हों, या निवेशकों को सुरक्षित कर रहे हों, प्रस्तुति कौशल में महारत हासिल करना आपको एक आत्मविश्वासी और प्रेरक संचारक के रूप में अलग पहचान दिला सकता है। यह ब्लॉग पोस्ट इस ब्लॉग पोस्ट से मुख्य बातों पर प्रकाश डालता है “व्यावसायिक सफलता के लिए प्रस्तुति कौशल पर पुस्तिका” कॉलेज के छात्रों को उनके व्यावसायिक करियर में उत्कृष्टता प्राप्त करने में सहायता करना।


1. एलीवेटर पिच: आपकी 30 सेकंड की महाशक्ति

एलेवेटर पिच आपका संक्षिप्त, प्रेरक परिचय है। यह आपके चमकने और अपने दर्शकों को आकर्षित करने का क्षण है।

बख्शीश: अपने अद्वितीय मूल्य प्रस्ताव को हाइलाइट करें। उदाहरण के लिए:
"हमारा प्लेटफ़ॉर्म छात्रों को मांग के अनुसार विशेषज्ञ ट्यूटर्स से जोड़ता है, जिससे 20% तक परिणामों में सुधार होता है।"


2. स्पष्ट संचार: सरलता जीतती है

स्पष्ट भाषा ही सुलभ भाषा होती है। अपने श्रोताओं को आपका संदेश समझाने के लिए शब्दजाल से बचें।

पहले: "हम अनुकूलित मार्गों के साथ स्केलेबल समाधान प्रदान करते हैं।"
बाद में: “हम छात्रों को शीघ्रता से विशेषज्ञ ट्यूटर ढूंढने में मदद करते हैं।”


3. प्रभावी वास्तविक दुनिया पिचों का विश्लेषण

Airbnb जैसी बेहतरीन पिचों का अध्ययन करें:
“स्थानीय लोगों के साथ कमरे बुक करें, पैसे बचाएं और प्रामाणिक यात्रा का अनुभव करें।”
यह उदाहरण संक्षिप्त, स्पष्ट और दर्शकों की आवश्यकताओं पर केंद्रित है।


4. तत्काल बोलने में निपुणता

अप्रत्याशित अवसर त्वरित सोच की मांग करते हैं। दबाव में अपने मूल्य प्रस्ताव को स्पष्ट रूप से व्यक्त करने का अभ्यास करें।


5. नेतृत्व में त्वरित सोच

कठिन प्रश्नों का सामना करते समय, एक सुविचारित उत्तर आपकी विश्वसनीयता को मजबूत करता है।
"हमारा AI प्रत्येक छात्र की सीखने की शैली के अनुरूप ट्यूशन सेवाएं प्रदान करता है, जो एक प्रमुख अंतर है।"


6. शारीरिक भाषा: बिना शब्दों के बोलें

आत्मविश्वास प्रदर्शित करने और अपने श्रोताओं को आकर्षित करने के लिए सीधे खड़े रहें, उद्देश्यपूर्ण हाव-भाव का प्रयोग करें और खुली मुद्रा बनाए रखें।


7. पावर पोज़ वार्म-अप

अपने प्रेजेंटेशन से पहले पावर पोज़ से आत्मविश्वास बढ़ाएँ - पैर अलग रखें, हाथ कमर पर रखें। विज्ञान कहता है कि यह कारगर है!


8. व्यावसायिक वार्ता में स्पष्टता

स्पष्ट अभिव्यक्ति सुनिश्चित करती है कि आपका संदेश प्रभावशाली हो, विशेषकर जटिल विषयों पर चर्चा करते समय।
"हमारा प्लेटफ़ॉर्म वैयक्तिकृत शिक्षण को बढ़ाते हुए लागत को 30% तक कम करता है।"


9. कहानी कहने की शक्ति

कहानियाँ भावनात्मक संबंध बनाती हैं। अपनी प्रस्तुति को अविस्मरणीय बनाने के लिए प्रासंगिक उदाहरण साझा करें।
"एलेक्स को गणित में तब तक संघर्ष करना पड़ा जब तक कि हमारे प्लेटफ़ॉर्म ने उसके ग्रेड और आत्मविश्वास को नहीं बदल दिया।"


10. अपने दर्शकों को समझना

अपने दर्शकों की प्राथमिकताओं के अनुसार अपनी पिच तैयार करें। निवेशकों के लिए, ROI और बाज़ार की संभावनाओं पर ध्यान दें।


11. चुनौतीपूर्ण प्रश्नों से निपटना

कठिन सवालों का पूर्वानुमान लगाकर उनके लिए तैयारी करें। संयमित रहें, डेटा का उपयोग करें और अपने दावों को सबूतों के साथ पुष्ट करें।


12. अशाब्दिक संचार

आँखों से संपर्क बनाए रखें, बातों पर जोर देने के लिए हाव-भाव का प्रयोग करें, तथा स्वागतपूर्ण वातावरण बनाने के लिए मुस्कुराएँ।


13. बिक्री में भूमिका उलटना

अपने दर्शकों की भावनाओं को समझें। उनकी समस्याओं को समझकर और उनका समाधान बताकर सहानुभूति दिखाएँ।


14. गति का महत्व

स्पष्टता सुनिश्चित करने के लिए नियंत्रित गति से बोलें। मुख्य बिंदुओं पर ज़ोर देने और अपने संदेश को लोगों तक पहुँचाने के लिए रणनीतिक रूप से रुकें।


15. जुड़ाव के लिए आँख से संपर्क

विश्वास बनाने और ईमानदारी दिखाने के लिए आँख से आँख मिलाएँ। यह संपर्क आपके दर्शकों को चौकन्ना और व्यस्त रखता है।


16. 'हां, और' तकनीक

दूसरों के विचारों पर काम करके सहयोग को बढ़ावा दें। उदाहरण के लिए:
“हाँ, और हम पाठ्यक्रम में इंटरैक्टिव क्विज़ भी जोड़ सकते हैं।”


17. हाव-भाव तकनीक

अपने संदेश को दृश्यात्मक रूप से बेहतर बनाने के लिए इशारों का उपयोग करें। उदाहरण के लिए, विकास या समावेशिता को दर्शाने के लिए अपनी बाहें फैलाएँ।


18. विराम का रणनीतिक उपयोग

विराम महत्वपूर्ण क्षणों को उजागर करते हैं और प्रत्याशा का निर्माण करते हैं।
“हमने 10,000 छात्रों की मदद की है। [विराम] और हम अभी शुरुआत कर रहे हैं।”


19. स्पष्टता के लिए स्पीड रन

अनावश्यक विवरणों को पहचानने और हटाने के लिए 30 सेकंड में अपनी बात कहने का अभ्यास करें, तथा सुनिश्चित करें कि प्रत्येक शब्द महत्वपूर्ण है।


20. जटिल विचारों को सरल बनाना

जटिल अवधारणाओं को समझाने के लिए उपमाओं या विषयों का उपयोग करें।
"हमारे प्लेटफ़ॉर्म को शिक्षा के लिए स्विस आर्मी चाकू के रूप में सोचें - ट्यूशन, टेस्ट की तैयारी और अध्ययन उपकरण प्रदान करना।"


21. विकास के लिए आत्म-मूल्यांकन

अपनी प्रस्तुति का स्वर, गति और प्रस्तुति का विश्लेषण करने के लिए उसे रिकॉर्ड करें। अपने कौशल को निखारने के लिए साथियों से फीडबैक लें।


22. आवाज़ में उतार-चढ़ाव की शक्ति

रुचि बनाए रखने के लिए अपनी आवाज़ में बदलाव करें। गंभीर मुद्दों पर अपनी आवाज़ कम रखें और उत्साह या सफलता की कहानियों पर अपनी आवाज़ बढ़ाएँ।


23. पिछड़ी योजना रणनीतियाँ

अपने इच्छित परिणाम से शुरुआत करें और अपनी प्रस्तुति को तार्किक रूप से संरचित करने के लिए पीछे की ओर काम करें।
उदाहरण के लिए: ROI से शुरुआत करें, फिर बाज़ार सत्यापन और अपनी कार्यान्वयन योजना दिखाएं।


24. सहयोगात्मक प्रस्तुतियाँ

टीम प्रेजेंटेशन के लिए स्पष्ट भूमिकाएँ और बदलाव परिभाषित करें। इससे व्यावसायिकता सुनिश्चित होती है और आपके दर्शक जुड़े रहते हैं।


25. वोकल वार्म-अप तकनीक

अपनी आवाज़ को टंग ट्विस्टर या गुनगुनाकर गर्म करें। नियंत्रित साँस लेने से प्रक्षेपण और स्पष्टता में सहायता मिलती है।


26. रचनात्मक समस्या-समाधान

अपनी प्रस्तुति में नवीनता प्रदर्शित करें।
"हमारा AI प्लेटफ़ॉर्म सीखने के अनुभव को अनुकूलित करता है, जिससे छात्रों की सफलता दर 40% तक बढ़ जाती है।"


27. आत्मविश्वास की शक्ति

आत्मविश्वास भरोसा जगाता है। अपनी आवाज़, मुद्रा और तैयारी के ज़रिए भरोसा जताएँ।


28. संक्षिप्तता का महत्व

संक्षिप्त प्रस्तुति स्थायी प्रभाव छोड़ती है।
“सस्ती, व्यक्तिगत ट्यूशन - कभी भी, कहीं भी।”


निष्कर्ष

व्यावसायिक सफलता के लिए प्रस्तुति कौशल महत्वपूर्ण हैं। इन 28 रणनीतियों में महारत हासिल करके, आप किसी भी दर्शक को आकर्षित करने, मनाने और प्रेरित करने के लिए बेहतर ढंग से सुसज्जित होंगे। याद रखें: अभ्यास के साथ आत्मविश्वास बढ़ता है, और हर प्रस्तुति एक अधिक प्रभावशाली संचारक बनने की दिशा में एक कदम है।

आज से ही अपने कौशल को निखारना शुरू करें - सफलता आपका इंतजार कर रही है!

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चुस्त बिक्री और विपणन के लिए 100 एआई उपकरण

एआई उपकरण प्रदर्शन विज्ञापन विपणन

बिक्री और विपणन पेशेवरों को एक ऐसे निरंतर विकसित परिदृश्य का सामना करना पड़ता है जहाँ सही दर्शकों से जुड़ना सर्वोपरि है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के उदय ने ऐसे उपकरणों का एक सेट पेश किया है जो व्यवसायों के ऑनलाइन और डिस्प्ले विज्ञापन के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव लाते हैं। ये उपकरण रचनात्मकता को बढ़ाते हैं, अभियानों को अनुकूलित करते हैं, और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं, जिससे विपणक अपने लक्षित दर्शकों को वैयक्तिकृत, उच्च प्रदर्शन वाली सामग्री देने में सक्षम होते हैं।

इस ब्लॉग पोस्ट में 11 अत्याधुनिक AI टूल पर प्रकाश डाला गया है जो बिक्री और मार्केटिंग परिदृश्य को नया आकार दे रहे हैं। ये टूल प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करते हैं, दक्षता बढ़ाते हैं और डिस्प्ले और ऑनलाइन विज्ञापनों के प्रभाव को अधिकतम करते हैं।


1. एडोब फायरफ्लाई बल्क क्रिएट

एडोब फायरफ्लाई बड़े पैमाने पर छवियों को बनाने और संपादित करने की प्रक्रिया को स्वचालित करके रचनात्मक टीमों को एआई की शक्ति प्रदान करता है। यह टूल कई अभियानों का प्रबंधन करने वाले विपणक के लिए एक गेम-चेंजर है, जो बैच प्रोसेसिंग, बैकग्राउंड रिमूवल और आकार बदलने जैसी सुविधाएँ प्रदान करता है, जिससे विज्ञापन क्रिएटिव में एकरूपता सुनिश्चित होती है।
यूआरएल: https://www.theverge.com/2025/1/13/24342622/adobe-firefly-bulk-create-api-announcement-availability


2. गूगल डिस्प्ले और वीडियो 360

Google का डिस्प्ले और वीडियो 360 प्रोग्रामेटिक विज्ञापन प्रबंधन के लिए एक व्यापक AI-संचालित प्लेटफ़ॉर्म है। यह मार्केटर्स को ऑडियंस टारगेटिंग को ऑप्टिमाइज़ करने, रीयल-टाइम बिडिंग को मैनेज करने और प्रभावशाली डिस्प्ले विज्ञापन देने के लिए अभियान प्रदर्शन का विश्लेषण करने में मदद करता है।
यूआरएल: https://www.google.com/intl/en_us/display-video/


3. मेटा के AI वीडियो और डिस्प्ले टूल

मेटा फेसबुक और इंस्टाग्राम पर वीडियो और डिस्प्ले विज्ञापनों को बेहतर बनाने के लिए अभिनव एआई-संचालित उपकरण प्रदान करता है। ये उपकरण विपणक को स्थिर छवियों को एनिमेट करने, क्रिएटिव का आकार बदलने और मेटा पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर बेहतर जुड़ाव के लिए विज्ञापन प्लेसमेंट को अनुकूलित करने में सक्षम बनाते हैं।
यूआरएल: https://www.theverge.com/2024/10/8/24265065/meta-ai-edited-video-ads-facebook-instagram


4. क्रिटियो एआई इंजन

क्रिटियो का AI इंजन रीटारगेटिंग और डिस्प्ले विज्ञापनों को निजीकृत करने में माहिर है। यह सही समय पर सही व्यक्ति को सही विज्ञापन दिखाने, रूपांतरण बढ़ाने और ROI में सुधार करने के लिए पूर्वानुमानित लक्ष्यीकरण का उपयोग करता है।
यूआरएल: https://www.criteo.com/


5. अमेज़न डीएसपी (डिमांड-साइड प्लेटफ़ॉर्म)

Amazon DSP व्यवसायों को Amazon के इकोसिस्टम और थर्ड-पार्टी प्लेटफ़ॉर्म दोनों पर प्रोग्रामेटिक रूप से डिस्प्ले और वीडियो विज्ञापन खरीदने में मदद करने के लिए AI का लाभ उठाता है। यह क्रॉस-डिवाइस पहुंच, विस्तृत ऑडियंस अंतर्दृष्टि और वास्तविक समय प्रदर्शन मीट्रिक प्रदान करता है।
यूआरएल: https://advertising.amazon.com/solutions/programmatic/amazon-dsp


6. एपियर ऐक्वा

एपियर का AIQUA प्लैटफ़ॉर्म AI-संचालित मैसेजिंग के ज़रिए सभी डिवाइस पर ग्राहकों को जोड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह मार्केटिंग प्रयासों को बढ़ाने के लिए उन्नत ऑडियंस टारगेटिंग, वैयक्तिकृत सामग्री वितरण और अभियान प्रदर्शन विश्लेषण प्रदान करता है।
यूआरएल: https://www.appier.com/en/aiqua/


7. व्यापार डेस्क

ट्रेड डेस्क प्रोग्रामेटिक विज्ञापन के लिए AI-आधारित टूल के साथ मार्केटर्स को सशक्त बनाता है। यह वास्तविक समय की बोली, ऑडियंस सेगमेंटेशन और प्लेटफ़ॉर्म पर अधिकतम प्रभाव के लिए क्रिएटिव एसेट को ऑप्टिमाइज़ करने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है।
यूआरएल: https://www.thetradedesk.com/


8. क्वांटकास्ट प्लेटफॉर्म

क्वांटकास्ट पूर्वानुमानित ऑडियंस अंतर्दृष्टि प्रदान करने और अभियान प्रबंधन को सुव्यवस्थित करने के लिए एआई का उपयोग करता है। इसका प्लेटफ़ॉर्म मार्केटर्स को प्रभावी रूप से ऑडियंस को लक्षित करने, विज्ञापन प्लेसमेंट को अनुकूलित करने और सटीकता के साथ अभियान की सफलता को मापने में मदद करता है।
यूआरएल: https://www.quantcast.com/


9. एडरोल

AdRoll मार्केटर्स को रीटार्गेटिंग और मल्टी-चैनल डिस्प्ले विज्ञापन अभियानों के लिए एक मजबूत प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है। इसकी AI विशेषताओं में डायनेमिक क्रिएटिव ऑप्टिमाइज़ेशन, ऑडियंस इनसाइट्स और सहज विज्ञापन डिलीवरी के लिए क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म एकीकरण शामिल हैं।
यूआरएल: https://www.adroll.com/


10. नेटिव डिस्प्ले विज्ञापनों के लिए Taboola AI

टैबूला नेटिव विज्ञापन देने के लिए एआई का उपयोग किया है जो उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं और ब्राउज़िंग व्यवहारों के साथ संरेखित होते हैं। इसका पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण यह सुनिश्चित करता है कि अनुशंसित सामग्री दर्शकों के साथ प्रतिध्वनित हो, जिससे जुड़ाव बढ़े और परिणाम मिलें।
यूआरएल: https://www.taboola.com/


11. डायनेमिक क्रिएटिव ऑप्टिमाइज़ेशन (DCO) प्लेटफ़ॉर्म

सेल्ट्रा और मीडियाओशन द्वारा फ्लैशटॉकिंग जैसे DCO प्लेटफ़ॉर्म, गतिशील प्रदर्शन विज्ञापनों के निर्माण और अनुकूलन को स्वचालित करते हैं। वे विपणक को वास्तविक समय में विविधताओं का परीक्षण करने, चैनलों में अभियानों को एकीकृत करने और विज्ञापन प्रभावशीलता को अधिकतम करने में सक्षम बनाते हैं।


स्मार्ट विज्ञापन के लिए AI को अपनाना

जैसे-जैसे AI विकसित होता जा रहा है, बिक्री और मार्केटिंग पर इसका प्रभाव तेजी से बढ़ रहा है। ये उपकरण न केवल ऑनलाइन और डिस्प्ले विज्ञापन की दक्षता को बढ़ाते हैं, बल्कि व्यवसायों को अपने दर्शकों से अधिक सार्थक तरीकों से जुड़ने में भी सक्षम बनाते हैं। इन AI-संचालित समाधानों को एकीकृत करके, बिक्री और मार्केटिंग टीमें वक्र से आगे रह सकती हैं, ऐसे अभियान चला सकती हैं जो प्रतिध्वनित हों और परिणाम दें।

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नेविगेशन AI उपकरण

नेविगेशन एआई: गोपनीयता उल्लंघन के जोखिम को कम करते हुए एआई अनुकूलन लाभ प्राप्त करना

डिजिटल परिवर्तन में, जहाँ उपयोगकर्ता-केंद्रित अनुभव व्यवसाय की सफलता को आगे बढ़ाते हैं, नेविगेशन AI एक महत्वपूर्ण तकनीक के रूप में उभरा है। पूर्वानुमानित नेविगेशन से लेकर सत्र रीप्ले तक, यह संगठनों को उपयोगकर्ता की यात्रा को अनुकूलित करने, प्रदर्शन को बढ़ाने और व्यवहार का विश्लेषण करने में मदद करता है। हालाँकि, बड़ी शक्ति के साथ बड़ी ज़िम्मेदारी भी आती है। व्यापक उपयोगकर्ता डेटा पर नेविगेशन AI की निर्भरता महत्वपूर्ण गोपनीयता चिंताओं को जन्म देती है, जिससे व्यवसायों के लिए मजबूत गोपनीयता उपायों को लागू करना अनिवार्य हो जाता है। यह ब्लॉग नेविगेशन AI में क्या शामिल है, इसके उप-डोमेन को वर्गीकृत करता है, लोकप्रिय टूल को हाइलाइट करता है, और गोपनीयता जोखिमों को कम करने के लिए कार्रवाई योग्य कदम प्रदान करता है।


नेविगेशन एआई क्या है?


नेविगेशन AI में डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म पर उपयोगकर्ता की यात्रा और इंटरैक्शन को अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन की गई तकनीकें और उपकरण शामिल हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लाभ उठाकर, ये सिस्टम उपयोगकर्ता के व्यवहार की भविष्यवाणी करते हैं, सामग्री वितरण को सुव्यवस्थित करते हैं और उपयोगकर्ता के अनुभवों को बेहतर बनाते हैं। मुख्य अनुप्रयोगों में शामिल हैं:


• पूर्वानुमानित नेविगेशन अनुकूलन: घर्षण और लोड समय को कम करने के लिए उपयोगकर्ता क्रियाओं का पूर्वानुमान लगाना।
• सामग्री वितरण और प्रदर्शन: उन्नत कैशिंग और एज कंप्यूटिंग के माध्यम से तेज और कुशल सामग्री वितरण सुनिश्चित करना।
• व्यवहार विश्लेषण और निगरानी: समस्याओं का निदान करने और प्रयोज्यता में सुधार करने के लिए उपयोगकर्ता इंटरैक्शन को ट्रैक करना।
• डिजिटल अपनाना और उपयोगकर्ता मार्गदर्शन: उपयोगकर्ता ऑनबोर्डिंग और सुविधा अपनाने को बढ़ाने के लिए इन-ऐप मार्गदर्शन प्रदान करना।
• सत्र रिप्ले और उपयोगकर्ता यात्रा: नेविगेशन बाधाओं की पहचान करने के लिए उपयोगकर्ता सत्रों को कैप्चर करना और उनका विश्लेषण करना।


नेविगेशन AI क्षेत्र में ऐसे उत्पादों की सूची यहाँ दी गई है जो पूर्वानुमानित और वास्तविक समय नेविगेशन अनुकूलन के माध्यम से उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। ये उपकरण उपयोगकर्ता इंटरैक्शन और वेबसाइट प्रदर्शन के विभिन्न पहलुओं को संबोधित करते हुए दायरे और कार्यक्षमता में भिन्न होते हैं।


उपकरण चुनते समय निम्न बातों पर विचार करें:
• आपकी वेबसाइट का ट्रैफ़िक वॉल्यूम और व्यवहार पैटर्न.
• तकनीकी जटिलता का वह स्तर जिसे आप प्रबंधित कर सकते हैं।
• गोपनीयता और अनुपालन की आवश्यकताएं, क्योंकि एआई-संचालित समाधान तेजी से उपयोगकर्ता डेटा पर निर्भर होते जा रहे हैं।

प्रत्येक उपकरण की ताकत को समझकर, व्यवसाय नेविगेशन को बेहतर बनाने और उत्कृष्ट उपयोगकर्ता अनुभव बनाने के लिए सूचित निर्णय ले सकते हैं।


  1. यूक्सीफाई
    • फोकस: AI-विश्लेषित उपयोगकर्ता व्यवहार के आधार पर संसाधनों को प्रीलोड करके पूर्वानुमानित नेविगेशन अनुकूलन।
    • प्रमुख विशेषताऐं:
    o वास्तविक समय उपयोगकर्ता व्यवहार विश्लेषण।
    o तेज़ नेविगेशन के लिए सक्रिय प्रीलोडिंग।
    o शॉपिफ़ाई और वर्डप्रेस जैसे लोकप्रिय प्लेटफार्मों के साथ सहज एकीकरण।

  1. फास्टली एज कंप्यूट और नेक्स्ट-जेन CDN
    • फोकस: एज कंप्यूटिंग और इंटेलिजेंट कैशिंग के माध्यम से वेब सामग्री का त्वरित वितरण।
    • प्रमुख विशेषताऐं:
    o विलंबता को कम करने के लिए AI-संवर्धित CDN.
    o वैश्विक दर्शकों के लिए अनुकूलित गतिशील सामग्री वितरण।
    o स्थिर एवं बार-बार उपयोग की जाने वाली सामग्री के लिए आदर्श।

  1. माइक्रोसॉफ्ट स्पष्टता
    • फोकस: हीटमैप और सत्र रिकॉर्डिंग के माध्यम से व्यवहार विश्लेषण।
    • प्रमुख विशेषताऐं:
    o उपयोगकर्ता इंटरैक्शन का दृश्य प्रतिनिधित्व.
    o उपयोगकर्ता अनुभव संबंधी समस्याओं के निदान के लिए उपकरण।
    o उपयोगकर्ता ड्रॉप-ऑफ बिंदुओं की जानकारी।

  1. इंस्टाना (आईबीएम)
    • फोकस: उपयोगकर्ता नेविगेशन पथों पर ध्यान देने के साथ एआई-संचालित एप्लिकेशन प्रदर्शन निगरानी (एपीएम)।
    • प्रमुख विशेषताऐं:
    o उपयोगकर्ता की यात्रा की वास्तविक समय निगरानी।
    o नेविगेशन बाधाओं के लिए स्वचालित मूल कारण विश्लेषण।
    o उपयोगकर्ता अनुभव को अनुकूलित करने के लिए पूर्वानुमानित अंतर्दृष्टि।

  1. नया अवशेष एक
    • फोकस: पूर्ण-स्टैक अवलोकनीयता, जिसमें उपयोगकर्ता व्यवहार ट्रैकिंग और नेविगेशन प्रदर्शन शामिल है।
    • प्रमुख विशेषताऐं:
    o पृष्ठ लोड और उपयोगकर्ता प्रवाह के लिए प्रदर्शन विश्लेषण।
    o महत्वपूर्ण नेविगेशन पथों के अनुकूलन के लिए एआई अंतर्दृष्टि।
    o धीमी गति से लोड होने वाले या कम प्रदर्शन करने वाले पृष्ठों की पहचान करने के लिए उपकरण।

  1. हाइपरसजेस्ट
    • फोकस: ई-कॉमर्स और सामग्री-भारी वेबसाइटों के लिए पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण और उपयोगकर्ता व्यवहार अंतर्दृष्टि।
    • प्रमुख विशेषताऐं:
    o ऐतिहासिक व्यवहार के आधार पर उपयोगकर्ता की क्रियाओं का पूर्वानुमान लगाता है।
    o बेहतर उपयोगकर्ता प्रतिधारण के लिए अनुकूलित खोज और नेविगेशन।
    o ई-कॉमर्स अनुशंसा इंजन के लिए विशिष्ट।

  1. कंटेंटस्क्वेयर
    • फोकस: एआई-संचालित डिजिटल अनुभव विश्लेषण।
    • प्रमुख विशेषताऐं:
    o उपयोगकर्ता की निराशा बिंदुओं और नेविगेशन समस्याओं का पूर्वानुमान करता है।
    o उपयोगकर्ता यात्रा को अनुकूलित करने के लिए अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
    o हीटमैप्स, क्षेत्र-आधारित व्यवहार ट्रैकिंग और यात्रा विश्लेषण।

  1. मुझे टहलाओ
    • फोकस: वेब अनुप्रयोगों के लिए डिजिटल अपनाना और नेविगेशन मार्गदर्शन।
    • प्रमुख विशेषताऐं:
    o एआई-संचालित चरण-दर-चरण नेविगेशन मार्गदर्शन।
    o उपयोगकर्ता ऑनबोर्डिंग और सहभागिता के लिए पूर्वानुमानित सहायता।
    o उद्यम उपकरणों और SaaS अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित किया गया।

  1. गतिशील उपज
    • फोकस: नेविगेशन अनुकूलन के साथ निजीकरण प्लेटफ़ॉर्म।
    • प्रमुख विशेषताऐं:
    o पूर्वानुमानित उपयोगकर्ता विभाजन और सामग्री वैयक्तिकरण।
    o उपयोगकर्ता सहभागिता बढ़ाने के लिए नेविगेशन को अनुकूलित करता है।
    o ई-कॉमर्स और सामग्री प्लेटफार्मों के लिए अनुकूलित अनुभव।

  1. एडोब एक्सपीरियंस क्लाउड
    • फोकस: व्यापक डिजिटल मार्केटिंग और अनुकूलन सूट।
    • प्रमुख विशेषताऐं:
    o नेविगेशन और सामग्री के लिए AI-संचालित अनुशंसाएँ।
    o व्यवहार विश्लेषण और भविष्यसूचक अंतर्दृष्टि।
    o ए/बी परीक्षण और निजीकरण के लिए एकीकृत उपकरण।

  1. स्मार्टलुक
    • फोकस: सत्र पुनरावृत्ति और उपयोगकर्ता प्रवाह अनुकूलन।
    • प्रमुख विशेषताऐं:
    o नेविगेशन का विश्लेषण करने के लिए उपयोगकर्ता सत्रों को ट्रैक और रिप्ले करता है।
    o नेविगेशन बाधाओं की एआई-संचालित पहचान।
    o मोबाइल और वेब अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करता है।

  1. पेंडो
    • फोकस: SaaS अनुप्रयोगों के लिए उपयोगकर्ता ऑनबोर्डिंग और नेविगेशन मार्गदर्शन।
    • प्रमुख विशेषताऐं:
    o उपयोगकर्ता प्रवाह को ट्रैक करता है और घर्षण बिंदुओं की पहचान करता है।
    o सहज नेविगेशन के लिए इन-ऐप मार्गदर्शन।
    o फीचर अपनाने में सुधार के लिए पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण।

  1. पागल अंडा
    • फोकस: नेविगेशन सुधार के लिए हीटमैप और उपयोगकर्ता व्यवहार ट्रैकिंग।
    • प्रमुख विशेषताऐं:
    o नेविगेशन के लोकप्रिय और उपेक्षित क्षेत्रों की पहचान करने के लिए दृश्य हीटमैप।
    o स्क्रॉलमैप्स और क्लिक ट्रैकिंग.
    o छोटे से मध्यम आकार की वेबसाइटों के लिए सरल सेटअप।

  1. डेसिबल (मेडालिया)
    • फोकस: नेविगेशन घर्षण पर ध्यान देने के साथ डिजिटल अनुभव विश्लेषण।
    • प्रमुख विशेषताऐं:
    o नेविगेशन में “निराशाजनक घटनाओं” की पहचान करता है, जैसे बार-बार क्लिक करना।
    o नेविगेशन पथों को अनुकूलित करने के लिए AI-संचालित अंतर्दृष्टि।
    o उद्यम स्तर की वेबसाइटों पर ध्यान केंद्रित किया गया।

  1. क्वांटम मीट्रिक
    • फोकस: एआई-संचालित अंतर्दृष्टि का उपयोग करके निरंतर उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार।
    • प्रमुख विशेषताऐं:
    o उपयोगकर्ता की हताशा और परित्याग ट्रिगर्स की भविष्यवाणी करता है।
    o अनुकूलन के लिए नेविगेशन पथ विश्लेषण प्रदान करता है।
    o वास्तविक समय उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार के लिए उपकरण।

  1. होटजर
    • फोकस: नेविगेशन और डिज़ाइन में सुधार के लिए उपयोगकर्ता व्यवहार विश्लेषण।
    • प्रमुख विशेषताऐं:
    o हीटमैप और सत्र रिकॉर्डिंग.
    o नेविगेशन पैटर्न का AI-संचालित विश्लेषण।
    o एस.एम.बी. के लिए सरल एकीकरण।

  1. पूरी कहानी
    • फोकस: सत्र पुनरावृत्ति और उपयोगकर्ता यात्रा विश्लेषण।
    • प्रमुख विशेषताऐं:
    o नेविगेशन पथों पर उपयोगकर्ता के व्यवहार को ट्रैक करता है।
    o घर्षण बिंदुओं में एआई-संचालित अंतर्दृष्टि।
    o नेविगेशन प्रवाह पर व्यापक रिपोर्टिंग।

नेविगेशन एआई उप-श्रेणियों का वर्गीकरण

  1. पूर्वानुमानित नेविगेशन अनुकूलन
    इस श्रेणी के उपकरण उपयोगकर्ता के व्यवहार का पूर्वानुमान लगाते हैं और निर्बाध नेविगेशन सुनिश्चित करने के लिए संसाधनों को प्रीलोड करते हैं।
  2. सामग्री वितरण और प्रदर्शन
    यह श्रेणी एज कंप्यूटिंग और इंटेलिजेंट कैशिंग के माध्यम से वेब सामग्री वितरण में तेजी लाने पर केंद्रित है।
  3. व्यवहार विश्लेषण और निगरानी
    ये उपकरण उपयोगिता बढ़ाने के लिए हीटमैप, सत्र रिकॉर्डिंग और अन्य विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से उपयोगकर्ता व्यवहार का विश्लेषण करते हैं।
  4. डिजिटल अपनाना और उपयोगकर्ता मार्गदर्शन
    ये समाधान अनुप्रयोगों के भीतर उपयोगकर्ताओं का मार्गदर्शन करते हैं, ऑनबोर्डिंग और सुविधा अपनाने की दरों में सुधार करते हैं।
  5. सत्र रिप्ले और उपयोगकर्ता यात्रा
    इस डोमेन के उपकरण उपयोगकर्ता सत्रों को रिकॉर्ड करते हैं, उनके नेविगेशन पथों में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं और घर्षण बिंदुओं की पहचान करते हैं।

उपकरणों की सूची


नेविगेशन AI उप-डोमेन द्वारा वर्गीकृत कुछ प्रमुख उपकरण यहां दिए गए हैं:


पूर्वानुमानित नेविगेशन अनुकूलन
• Uxify: AI-विश्लेषित उपयोगकर्ता व्यवहार के आधार पर संसाधनों को प्रीलोड करता है।
• हाइपरसजेस्ट: ई-कॉमर्स के लिए पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण।
• डायनेमिक यील्ड: नेविगेशन अनुकूलन के लिए निजीकरण प्लेटफ़ॉर्म।
• एडोब एक्सपीरियंस क्लाउड: व्यवहार विश्लेषण और अनुकूलन के लिए व्यापक सूट।


सामग्री वितरण और प्रदर्शन
• फास्टली एज कंप्यूट और नेक्स्ट-जेन सीडीएन: गतिशील सामग्री वितरण के लिए एआई-संवर्धित सीडीएन।
• न्यू रेलिक वन: नेविगेशन प्रदर्शन के लिए पूर्ण-स्टैक अवलोकनीयता प्लेटफ़ॉर्म।
• क्वांटम मीट्रिक: एआई-संचालित अंतर्दृष्टि के माध्यम से निरंतर उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार।


व्यवहार विश्लेषण और निगरानी
• माइक्रोसॉफ्ट क्लैरिटी: हीटमैप और सत्र रिकॉर्डिंग के माध्यम से व्यवहार विश्लेषण।
• कंटेंटस्क्वेयर: डिजिटल अनुभव विश्लेषण प्लेटफॉर्म।
• इंस्टाना (आईबीएम): एआई-संचालित अनुप्रयोग प्रदर्शन निगरानी।
• डेसिबल (मेडालिया): नेविगेशन घर्षण के लिए एनालिटिक्स।


डिजिटल अपनाना और उपयोगकर्ता मार्गदर्शन
• वॉकमी: ऑनबोर्डिंग के लिए एआई-संचालित चरण-दर-चरण मार्गदर्शन।
• पेंडो: उपयोगकर्ता प्रवाह को ट्रैक करता है और इन-ऐप नेविगेशन मार्गदर्शन प्रदान करता है।

सत्र रिप्ले और उपयोगकर्ता यात्रा
• स्मार्टलुक: उपयोगकर्ता सत्रों को ट्रैक और रिप्ले करता है।
• फुलस्टोरी: व्यापक सत्र पुनरावृत्ति और उपयोगकर्ता यात्रा विश्लेषण।
• क्रेजी एग: नेविगेशन अंतर्दृष्टि के लिए हीटमैप और क्लिक-ट्रैकिंग।
• हॉटजार: हीटमैप और सत्र रिकॉर्डिंग के माध्यम से उपयोगकर्ता व्यवहार विश्लेषण।

गोपनीयता संबंधी चिंताएं और जोखिम कम करने के उपाय


गोपनीयता जोखिम को न्यूनतम करने के लिए कार्रवाई योग्य कदमों का विवरण यहां दिया गया है।

पूर्वानुमानित नेविगेशन अनुकूलन
• गोपनीयता मुद्दे: व्यापक डेटा संग्रह, उपयोगकर्ता की सहमति।
• गोपनीयता संबंधी समझौता कम करने के लिए कदम:
o डेटा न्यूनीकरण: डेटा संग्रहण को केवल उसी तक सीमित रखें जो पूर्वानुमान के लिए आवश्यक है (उदाहरण के लिए, गैर-पहचान योग्य व्यवहार पैटर्न)।
o सहमति तंत्र: उपयोगकर्ताओं के लिए स्पष्ट ऑप्ट-इन/ऑप्ट-आउट विकल्प लागू करें, जिसमें यह विवरण हो कि कौन सा डेटा एकत्र किया जाता है और उसका उपयोग कैसे किया जाता है।
o फेडरेटेड लर्निंग: बाहरी सर्वर पर उपयोगकर्ता का कच्चा डेटा भेजने को कम करने के लिए ऑन-डिवाइस डेटा प्रोसेसिंग तकनीकों को अपनाएं।
o डेटा गुमनामीकरण: व्यक्तिगत उपयोगकर्ता पहचान को छिपाने के लिए विभेदक गोपनीयता जैसी तकनीकों का उपयोग करें।

सामग्री वितरण और प्रदर्शन
• गोपनीयता मुद्दे: डेटा रूटिंग, गुमनामीकरण।
• गोपनीयता संबंधी समझौता कम करने के लिए कदम:
o सुरक्षित डेटा ट्रांसमिशन: ट्रांजिट में डेटा को सुरक्षित करने के लिए एन्क्रिप्शन प्रोटोकॉल (जैसे, HTTPS और TLS) का उपयोग करें।
o क्षेत्रीय डेटा केंद्र: गोपनीयता कानूनों (जैसे, GDPR, CCPA) का अनुपालन करने के लिए उपयोगकर्ता के क्षेत्र के भीतर सर्वर पर डेटा रूट करें।
o अनामीकरण परतें: वैश्विक सर्वरों के माध्यम से डेटा को रूट करने से पहले व्यक्तिगत पहचानकर्ताओं को हटा दें।
o डेटा प्रोसेसिंग पारदर्शिता: डेटा-हैंडलिंग प्रक्रियाओं का विस्तृत दस्तावेज़ीकरण प्रदान करें।

व्यवहार विश्लेषण और निगरानी
• गोपनीयता मुद्दे: सत्र रिकॉर्डिंग, डेटा भंडारण।
• गोपनीयता संबंधी समझौता कम करने के लिए कदम:
o संवेदनशील डेटा संपादन: सत्र रिकॉर्डिंग के दौरान संवेदनशील जानकारी (जैसे, क्रेडिट कार्ड फ़ील्ड, पासवर्ड) को छिपाएं।
o विस्तृत सहमति विकल्प: उपयोगकर्ताओं को हीटमैप या सत्र रिकॉर्डिंग जैसी विशिष्ट सुविधाओं को अक्षम करने की अनुमति दें।
o एन्क्रिप्टेड स्टोरेज: संग्रहीत डेटा का सुरक्षित एन्क्रिप्शन सुनिश्चित करें, चाहे वह विश्राम अवस्था में हो या पारगमन में।
o अवधारण नीतियाँ: छोटी अवधारण अवधि निर्धारित करें और डेटा शुद्धिकरण को स्वचालित करें।

डिजिटल अपनाना और उपयोगकर्ता मार्गदर्शन
• गोपनीयता संबंधी मुद्दे: इन-ऐप ट्रैकिंग, व्यक्तिगत डेटा।
• गोपनीयता संबंधी समझौता कम करने के लिए कदम:
o छद्मनाम डेटा ट्रैकिंग: गोपनीयता को संरक्षित करते हुए कार्यक्षमता बनाए रखने के लिए उपयोगकर्ता-विशिष्ट पहचानकर्ताओं को छद्मनामों से प्रतिस्थापित करें।
o भूमिका-आधारित पहुँच नियंत्रण (आरबीएसी): संगठन के भीतर व्यक्तिगत डेटा तक पहुँच को प्रतिबंधित करें।
o उपयोगकर्ता नियंत्रण: उपयोगकर्ताओं को इन-ऐप ट्रैकिंग या वैयक्तिकरण के स्तर को नियंत्रित करने में सक्षम करें।
o डेटा जीवनचक्र प्रबंधन: ऑनबोर्डिंग पूर्ण होने के बाद डेटा उपयोग और स्वचालित विलोपन के लिए स्पष्ट नियम परिभाषित करें।

सत्र रिप्ले और उपयोगकर्ता यात्रा
• गोपनीयता मुद्दे: निजी डेटा का पुन:प्रसारण, अवधारण नीतियां।
• गोपनीयता संबंधी समझौता कम करने के लिए कदम:
o चयनात्मक कैप्चर: संवेदनशील इनपुट फ़ील्ड (जैसे, फ़ॉर्म डेटा) को रिकॉर्ड करने से बचें।
o वास्तविक समय संपादन: ऐसे उपकरणों को लागू करें जो रिकॉर्डिंग के दौरान संवेदनशील जानकारी को संपादित कर दें (उदाहरण के लिए, स्मार्टलुक या हॉटजार के गोपनीयता फिल्टर)।
o सख्त अवधारण नीतियां: सत्र पुनरावृत्ति डेटा अवधारण को न्यूनतम अवधि तक सीमित करें।
o उपयोगकर्ता अधिसूचना: सत्र रीप्ले टूल सक्रिय होने पर उपयोगकर्ताओं को सूचित करें और उन्हें ऑप्ट आउट करने की अनुमति दें।


सभी श्रेणियों के लिए सामान्य रणनीतियाँ
• विनियमों का अनुपालन: जहां लागू हो, वहां GDPR, CCPA और HIPAA जैसे गोपनीयता मानकों का पालन सुनिश्चित करें।
• गोपनीयता बढ़ाने वाली प्रौद्योगिकियाँ: डेटा को उजागर किए बिना उसका विश्लेषण करने के लिए होमोमॉर्फिक एन्क्रिप्शन और सुरक्षित बहुपक्षीय संगणन जैसी तकनीकों को शामिल करें।
• पारदर्शी नीतियाँ: उपयोगकर्ताओं को गोपनीयता नीतियों के बारे में स्पष्ट रूप से बताएं, तथा बताएं कि उनके डेटा की सुरक्षा और उपयोग कैसे किया जाता है।
• तृतीय-पक्ष विक्रेता मूल्यांकन: यह सुनिश्चित करने के लिए कि वे आपके संगठन की गोपनीयता आवश्यकताओं को पूरा करते हैं, नियमित रूप से तृतीय-पक्ष टूल का ऑडिट करें।


गोपनीयता और नेविगेशन AI को एकीकृत करना
इन चरणों को लागू करके, संगठन निम्न कार्य कर सकते हैं:

  1. विश्वास का निर्माण करें: नेविगेशन AI उपकरणों का लाभ उठाते हुए उपयोगकर्ता की गोपनीयता के प्रति प्रतिबद्धता प्रदर्शित करें।
  2. अनुपालन बढ़ाएँ: विकसित होते गोपनीयता नियमों से आगे रहें।
  3. प्रभावी ढंग से अनुकूलन करें: गोपनीयता से समझौता किए बिना उच्च गुणवत्ता वाले उपयोगकर्ता अनुभव बनाए रखें।

निष्कर्ष
नेविगेशन एआई उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने की जबरदस्त क्षमता प्रदान करता है, लेकिन उपयोगकर्ता डेटा पर इसकी निर्भरता गोपनीयता के लिए एक संतुलित दृष्टिकोण की मांग करती है। गोपनीयता जोखिमों को समझकर और शमन रणनीतियों को लागू करके, व्यवसाय अपने उपयोगकर्ताओं के साथ विश्वास का निर्माण करते हुए नेविगेशन एआई के लाभों का दोहन कर सकते हैं। नेविगेशन एआई का भविष्य ऐसे अभिनव समाधानों में निहित है जो उपयोगकर्ता की गोपनीयता का सम्मान करते हैं और अनुपालन सुनिश्चित करते हैं, जिससे टिकाऊ डिजिटल विकास का मार्ग प्रशस्त होता है।

श्रेणियाँ
एजाइल एआई सेल्स बुक

एजाइल सेल्स एआई वीडियो 2024

प्रोफेसर थॉमस होर्माज़ा डॉव के लिए Q4 2024 YouTube चैनल अवलोकन

2024 की अंतिम तिमाही में आपके YouTube चैनल के लिए महत्वपूर्ण उपलब्धियाँ प्रदर्शित हुईं, जिससे आपकी विशेषज्ञता पर ज़ोर पड़ा चुस्त बिक्री और एआई-सहायता प्राप्त बिक्री। साथ कुल 802 घंटे देखने का समय और 45,100 संचयी दृश्य, आपकी सामग्री ने अत्याधुनिक बिक्री पद्धतियों और एआई एकीकरण में गहन अंतर्दृष्टि प्रदान करना जारी रखा। यहाँ आपकी Q4 हाइलाइट्स पर एक नज़दीकी नज़र है:

शीर्ष प्रदर्शन करने वाला वीडियो

  • “मैंने ‘एजाइल सेल्स एंड एआई-असिस्टेड सेलिंग’ पुस्तक क्यों लिखी” आपकी सामग्री रणनीति का आधार बना रहा, Q4 में अग्रणी रहा 38,152 बार देखा गया और एक असाधारण 84.7% औसत देखे जाने का प्रतिशत. इसकी व्यक्तिगत, मूल्य-संचालित कहानी गहराई से प्रतिध्वनित हुई, जिसने बिक्री नवाचार में एक विचार नेता के रूप में आपकी स्थिति को मजबूत किया।

सामग्री प्रदर्शन हाइलाइट्स

  1. शैक्षिक गहराई:
    • अध्याय-केंद्रित वीडियो ने दर्शकों की मजबूत सहभागिता बनाए रखी, विशेष रूप से:
      • “एजाइल सेल्स और एआई-असिस्टेड सेलिंग बुक अध्याय 1: पारंपरिक बिक्री चुनौतियाँ” (2,222 बार देखा गया).
      • “एजाइल सेल्स, एबीएम और एआई-असिस्टेड सेलिंग प्रैक्टिसेज” (1,246 बार देखा गया).
    • इन वीडियो ने व्यावहारिक, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में निरंतर रुचि प्रदर्शित की, जो जटिल विषयों को व्यावसायिक पेशेवरों के लिए सुलभ बनाने के आपके लक्ष्य के साथ संरेखित है।
  2. जुड़ाव मेट्रिक्स:
    • दर्शक प्रतिधारण मीट्रिक्स ने प्रमुख वीडियो में दर्शकों की निरंतर रुचि को दर्शाया:
      • “बिक्री में एआई मॉडल: व्यावहारिक अनुप्रयोगों की व्याख्या” एक उल्लेखनीय उपलब्धि हासिल की 86.9% वॉच-थ्रू दर.
      • “बिक्री में चपलता और एआई उपकरणों के साथ त्वरित जीत के लिए 12 कदम” बनाए रखा 83.9% दर्शकों की संख्या.
      • “बिक्री के लिए शीर्ष AI उपकरण: अध्याय 12 भाग 6” एक उत्कृष्ट देखा 98.6% वॉच-थ्रू.

चौथी तिमाही में उभरते विषय

  • एआई-संचालित बिक्री अंतर्दृष्टिबिक्री प्रक्रियाओं में एआई की परिवर्तनकारी भूमिका की खोज करने वाली सामग्री ने जोरदार प्रतिक्रिया दी, विशेष रूप से व्यावहारिक उपकरणों और नैतिक विचारों पर जोर देने वाले वीडियो।
  • कार्यान्वयन योग्य रणनीतियाँआपने अपने पेशेवर दर्शकों की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका और कार्यान्वयन योग्य रूपरेखा प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित किया।
  • व्यक्तिगत संबंध: कहानी-आधारित वीडियो, जैसे कि कहानी लिखने पर आपके विचार चुस्त बिक्री और एआई-सहायता प्राप्त बिक्री पुस्तक में, दर्शकों को आकर्षित करने के लिए व्यक्तिगत कथाओं की शक्ति पर प्रकाश डाला गया है।

चौथी तिमाही से मुख्य सीखें

  • व्यक्तिगत अंतर्दृष्टि को व्यावसायिक विशेषज्ञता के साथ संयोजित करने वाले वीडियो से उच्च सहभागिता प्राप्त हुई।
  • विशिष्ट चुनौतियों या उपकरणों को संबोधित करने वाली लघु, केन्द्रित विषय-वस्तु ने असाधारण रूप से अच्छा प्रदर्शन किया।
  • शैक्षिक सामग्री एक महत्वपूर्ण आकर्षण बनी रही, तथा दर्शक विस्तृत, व्यावहारिक मार्गदर्शन चाहते थे।

2025 के लिए आउटलुक

चौथी तिमाही की गति 2025 के लिए आपके चैनल के प्रभाव को और बढ़ाने के लिए मंच तैयार करती है। एनालिटिक्स का लाभ उठाना, वीडियो प्रारूपों को परिष्कृत करना, और शैक्षिक गहराई और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि पर ध्यान केंद्रित करना आपके दर्शकों के साथ निरंतर विकास और जुड़ाव सुनिश्चित करेगा।

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