प्रत्येक चरण जटिलता के एक विशिष्ट आयाम को संभालता है।

2. चरण 1 - इनपुट सिग्नल अधिग्रहण

सिस्टम मल्टी-फॉर्मेट इनपुट से डेटा एकत्र करता है।

2.1 वेब-आधारित स्रोत

ब्राउज़र ऑटोमेशन एजेंट के माध्यम से कैप्चर किया गया:

• संपर्क पृष्ठ

• उत्पाद पृष्ठ

• वितरक सूचियाँ

• मार्केटप्लेस प्रोफ़ाइल

• पूछताछ पैनल

• निर्देशिका सूची

एजेंट मानवीय क्रियाओं का अनुकरण करता है: स्क्रॉल करना, क्लिक करना, फॉर्म का विस्तार करना, जेएस इंटरैक्शन।

2.2 दस्तावेज़-आधारित स्रोत

पीडीएफ, स्प्रेडशीट और वर्ड फाइलों में अक्सर ये शामिल होते हैं:

• खरीदार संपर्क विवरण

• तकनीकी आवश्यकताएँ

• खरीद विशिष्टताएँ

ओसीआर और टेक्स्ट निष्कर्षण के साथ दस्तावेज़ पार्सिंग एजेंटों द्वारा नियंत्रित।

2.3 संचार स्रोत

से प्राप्त संदेश:

• ईमेल थ्रेड्स

• व्हाट्सएप वार्तालाप

• वेबसाइट चैट विजेट

• प्लेटफ़ॉर्म संदेश

AI सामग्री, मेटाडेटा, हस्ताक्षर, प्रेषक की पहचान और टाइमस्टैम्प निकालता है।

2.4 अप्रत्यक्ष सिग्नल

उदाहरण:

• ईमेल फ़ुटर जानकारी

• एम्बेडेड संपर्क ब्लॉक

• कंपनी डोमेन संकेत

• अटैचमेंट के अंदर मेटाडेटा

एक्सट्रैक्टर अतिरिक्त अनुमान के लिए इन संकेतों को एकत्रित करता है।

<मजबूत डेटा-स्टार्ट = "3337" डेटा-एंड = "3389">3. चरण 2 - निष्कर्षण परत (कच्चा डेटा कैप्चर)

यह परत असंरचित टुकड़े एकत्र करती है:

3.1 टेक्स्ट एक्सट्रैक्शन

• DOM पार्सिंग

• HTML सफ़ाई

• बॉडी टेक्स्ट सेगमेंटेशन

• हस्ताक्षर अलगाव

• स्टाइलिंग शोर को हटाना

3.2 विशेषता निष्कर्षण

इस तरह के पैटर्न की पहचान करता है:

• फ़ोन नंबर

• ईमेल पते

• कंपनी के नाम

• उत्पाद SKU

• मात्रा / MOQ संकेतक

3.3 स्ट्रक्चरल डिटेक्शन

यह निर्धारित करता है कि डेटा कहां से आता है:

• टेबल

• सूची

• पैराग्राफ

• मेटाडेटा तत्व

• फॉर्म फ़ील्ड

यह उच्च-सटीकता व्याख्या को सक्षम बनाता है।

4. चरण 3 - व्याख्या परत (शब्दार्थ समझ)

यह मुख्य खुफिया चरण है जहां सिस्टम समझता है कि निकाले गए डेटा का क्या मतलब है।

4.1 एंटिटी रिकॉग्निशन (एनईआर)

एलएलएम-आधारित मॉडल पता लगाते हैं:

• व्यक्ति

• कंपनी

• उत्पाद

• स्थान

• नौकरी का शीर्षक

• विनिर्देश मान

एंटिटी लिंकिंग यह सुनिश्चित करती है कि नाम और कंपनियां अद्वितीय ऑब्जेक्ट का समाधान करें।

4.2 लीड इंटेंट वर्गीकरण

AI जांच को इसमें वर्गीकृत करता है:

• उत्पाद रुचि

• मूल्य अनुरोध

• साझेदारी पूछताछ

• तकनीकी प्रश्न

• नमूना अनुरोध

• उद्धरण अनुरोध

• बातचीत का इरादा

4.3 संदर्भ व्याख्या

सिस्टम अनुमान लगाने के लिए आसपास के टेक्स्ट को पढ़ता है:

• अत्यावश्यकता

• प्रासंगिक उत्पाद लाइन

• खरीदार खंड

• खरीदारी परिदृश्य

• आवश्यक प्रमाणन

• ड्रॉप-ऑफ़ जोखिम

यह प्रासंगिक परत कुछ ऐसी चीज़ है जिसे नियम-आधारित स्क्रेपर्स हासिल नहीं कर सकते।

5. चरण 4 - संरचना परत (डेटा सामान्यीकरण और स्वरूपण)

एक बार व्याख्या करने के बाद, जानकारी संरचित सीआरएम-तैयार प्रारूपों में बदल जाती है।

5.1 फील्ड मैपिंग

कच्ची जानकारी को इसमें परिवर्तित करता है:

• पूरा नाम

• कंपनी का नाम

• ईमेल

• फ़ोन

• देश

• उत्पाद

• मात्रा

• संदेश सारांश

• लीड स्रोत

• टाइमस्टैम्प

5.2 डेटा सामान्यीकरण

मानकीकरण:

• फ़ोन प्रारूप (ई.164)

• ईमेल डोमेन वर्गीकरण

• देश/क्षेत्र कोड

• उत्पाद श्रेणी मैपिंग

• संख्यात्मक सामान्यीकरण

5.3 इकाई संकल्प

एआई विलय:

• डुप्लिकेट लीड

• बार-बार पूछताछ

• एक ही खरीदार से अनेक संदेश

• मौजूदा सीआरएम संपर्क

यह एकल एकीकृत लीड रिकॉर्ड बनाता है।

6. चरण 5 - संवर्धन परत (पूर्णता और सत्यापन)

एक्सट्रैक्टर अतिरिक्त इंटेलिजेंस को एकीकृत करता है।

6.1 ईमेल संवर्धन

• प्रारूप सत्यापन

• एमएक्स जाँच

• कंपनी डोमेन मैपिंग

6.2 फ़ोन संवर्धन

• क्षेत्र का पता लगाना

• व्हाट्सएप उपलब्धता

• वैधता स्कोरिंग

6.3 कंपनी इंटेलिजेंस

इनसाइटस्कैन एजेंट का उपयोग करना:

• उद्योग वर्गीकरण

• कंपनी का आकार

• खरीद पैटर्न

• डिजिटल उपस्थिति

6.4 संपर्क भूमिका अनुमान

एलएलएम इसके आधार पर संभावित खरीदार भूमिकाएं निर्धारित करता है:

• प्रयुक्त भाषा

• पूछताछ का प्रकार

• खरीद शब्दावली

यह कच्चे निकाले गए टुकड़ों को पूरी तरह से समृद्ध खरीदार रिकॉर्ड में बदल देता है।

7. चरण 6 - CRM एकीकरण परत

अंतिम पाइपलाइन चरण संरचित लीड को डाउनस्ट्रीम सिस्टम में सिंक्रनाइज़ करता है।

7.1 लीड निर्माण या अद्यतन

CRM एजेंट निर्धारित करता है कि क्या करना है:

• एक नया रिकॉर्ड बनाएं

• मौजूदा संपर्कों को अपडेट करें

• चल रही बातचीत को समृद्ध करें

7.2 पाइपलाइन असाइनमेंट

इसके आधार पर:

• आशय

• उत्पाद श्रृंखला

• क्षेत्र

• अत्यावश्यकता

7.3 स्वचालित फॉलो-अप ट्रिगरिंग

ट्रिगर:

• व्हाट्सएप अनुक्रम

• ईमेल स्वचालन

• सेल्स टीम सूचनाएं

• कार्य निर्माण

7.4 लीड ट्रैकिंग और एनालिटिक्स

सुनिश्चित करता है:

• स्रोत एट्रिब्यूशन

• रूपांतरण ट्रैकिंग

• डेटा पूर्णता की निगरानी

यह कच्चे संकेतों को परिवर्तित करता है → कार्रवाई योग्य बिक्री के अवसर।

<मजबूत डेटा-स्टार्ट = "6975" डेटा-एंड = "7026">8. पारंपरिक स्क्रैपर्स इसे क्यों हासिल नहीं कर सकते

8.1 वे संदर्भ की व्याख्या नहीं कर सकते

नियम-आधारित उपकरण केवल पैटर्न पढ़ते हैं, अर्थ नहीं।

8.2 वे गतिशील वेबसाइटों पर विफल हो जाते हैं

आधुनिक वेब ऐप्स को मानव-जैसे नेविगेशन की आवश्यकता होती है।

8.3 वे मल्टी-सोर्स सिग्नल को मर्ज नहीं कर सकते

एक ईमेल + एक व्हाट्सएप संदेश + एक वेबसाइट फॉर्म → एक ही लीड?
स्क्रेपर्स इसका पता नहीं लगा सकते।

8.4 वे समृद्ध या वर्गीकृत नहीं करते हैं

आउटपुट कच्चा डेटा है, सीआरएम-तैयार इंटेलिजेंस नहीं।

8.5 वे स्वायत्त वर्कफ़्लो नहीं चला सकते

एआई एजेंट 24/7 काम कर सकते हैं, ट्रिगर्स पर प्रतिक्रिया कर सकते हैं और पूरे सिस्टम में कार्य कर सकते हैं।

एआई लीड एक्सट्रैक्टर पूरी तरह से प्रौद्योगिकी का एक अलग वर्ग है।

<मजबूत डेटा-स्टार्ट = "7645" डेटा-एंड = "7692">9. SaleAI AI लीड निष्कर्षण को कैसे कार्यान्वित करता है

SaleAI एक समन्वित मल्टी-एजेंट आर्किटेक्चर का उपयोग करता है:

ब्राउज़र एजेंट

वेबसाइटों, डैशबोर्ड, प्लेटफ़ॉर्म से लीड कैप्चर करता है।

ईमेल इंटेलिजेंस एजेंट

पूछताछ सामग्री, हस्ताक्षर, मेटाडेटा पढ़ता है।

व्हाट्सएप कैप्चर एजेंट

चैट-आधारित खरीदार का इरादा निकालता है।

दस्तावेज़ पार्सिंग एजेंट

अटैचमेंट और पीडीएफ को प्रोसेस करता है।

इनसाइटस्कैन एजेंट

वर्गीकरण, इकाई निष्कर्षण और व्यावसायिक खुफिया जानकारी निष्पादित करता है।

सीआरएम एजेंट

रिकॉर्ड को संरचित, समृद्ध और सिंक करता है।

सुपर एजेंट

ऑर्केस्ट्रेट्स एंड-टू-एंड वर्कफ़्लोज़।

परिणाम एक पूरी तरह से स्वायत्त, लगातार सीखने वाला लीड निष्कर्षण बुनियादी ढांचा है।

निष्कर्ष

एआई लीड एक्सट्रैक्टर्स आधुनिक खरीदार इंटरैक्शन की अराजक, बहु-स्रोत प्रकृति को एक संरचित और समृद्ध डेटा पाइपलाइन में बदल देते हैं।
निष्कर्षण, अर्थ व्याख्या, सामान्यीकरण, संवर्धन और सीआरएम सिंक्रनाइज़ेशन को एकीकृत करके, सिस्टम सक्षम बनाता है:

• तेज़ प्रतिक्रिया समय

• उच्च डेटा सटीकता

• बेहतर पाइपलाइन दृश्यता

• अधिक स्वचालित वर्कफ़्लो

• बेहतर रूपांतरण परिणाम

लीड कैप्चर का भविष्य स्क्रैपिंग नहीं है - यह स्वायत्त समझ और संरचना है।