यह दस्तावेज़ AI-संचालित खरीदार इरादा स्कोरिंग मॉडल की वैचारिक और परिचालन संरचना को रेखांकित करता है, जिसे इस संभावना को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि एक B2B खरीदार खरीदारी निर्णय की ओर आगे बढ़ेगा।
ढांचा गतिशील इरादे स्कोर उत्पन्न करने के लिए व्यवहार संबंधी संकेतों, अर्थ व्याख्या, ऐतिहासिक पैटर्न मिलान और संभाव्य भार को एकीकृत करता है।

नीचे दिया गया ब्लूप्रिंट आंतरिक तकनीकी विशिष्टताओं के समान प्रारूप में मॉडल आर्किटेक्चर का वर्णन करता है।

मॉडल उद्देश्य

निरंतर संभाव्यता स्कोर (0-100) की गणना करने के लिए, जो खरीदार के वर्तमान जुड़ाव चरण से वास्तविक खरीदारी की ओर बढ़ने की संभावना को दर्शाता है।

स्कोर होना चाहिए:

• वास्तविक समय में नए संकेतों को अनुकूलित करें

• व्यवहारात्मक अर्थशास्त्र सिद्धांतों को दर्शाता है

• अनिश्चितता और अधूरी जानकारी को संभालें

• खरीदार के मूलरूप के आधार पर समायोजित करें

• उद्योगों में सामान्यीकरण

सिग्नल आर्किटेक्चर अवलोकन

खरीदार का इरादा किसी एक घटना से उत्पन्न नहीं होता है—इसे मल्टी-क्लास सिग्नल से पुनर्निर्मित किया गया है:

सिग्नल क्लास ए: व्यवहारिक आवृत्ति सिग्नल

क्रियाओं के घनत्व और निरंतरता को मापें।

• अंतराल पुनः देखें

• सत्र अवधि पैटर्न

• बार-बार पूछताछ

• समान विशिष्टता में निरंतर रुचि

सिग्नल क्लास बी: सिमेंटिक कंटेंट सिग्नल

संचार और पूछताछ पैटर्न से अर्थ निकालें।

• प्रश्नों की विशिष्टता

• बाधाओं का संदर्भ

• निर्णय-उन्मुख वाक्यांश

• निश्चितता या झिझक का संकेत देने वाली भावना

सिग्नल क्लास सी: तुलनात्मक मूल्यांकन सिग्नल

प्रतिस्पर्धी विश्लेषण व्यवहार को प्रतिबिंबित करें।

• क्रॉस-सप्लायर तुलना

• सहनशीलता सीमा की जाँच

• मूल्य निर्धारण/लीड-टाइम बेंचमार्किंग

सिग्नल क्लास डी: जोखिम मूल्यांकन सिग्नल

अनुमानित अनिश्चितता को इंगित करें।

• प्रमाणन के लिए अनुरोध

• जोखिम-संबंधी प्रश्न

• लॉजिस्टिक व्यवहार्यता संबंधी चिंताएं

सिग्नल क्लास ई: टेम्पोरल सिग्नल

टाइमिंग पैटर्न कैप्चर करें।

• संदेशों का त्वरण

• विलंब अंतराल

• प्रतिक्रियाशीलता में बदलाव

प्रत्येक वर्ग वजन अंशांकन के आधार पर अलग-अलग योगदान देता है।

फीचर वेटिंग फ्रेमवर्क

मॉडल हाइब्रिड दृष्टिकोण का उपयोग करके वजन निर्दिष्ट करता है:

आधार वजन (Wb)

उद्योगों में प्रत्येक सिग्नल वर्ग के वैश्विक प्रभाव का प्रतिनिधित्व करता है।

प्रासंगिक भार (Wc)

उत्पाद प्रकार, खरीदार खंड और उद्योग व्यवहार मानदंडों के आधार पर समायोजित होता है।

व्यवहारिक भार (Wbvr)

व्यवहारिक आर्थिक पैटर्न से व्युत्पन्न, जैसे हानि से बचने या निर्णय जड़ता।

ऐतिहासिक वजन (Wh)

खरीदार की पिछली कुल यात्राओं से गणना की गई।

व्यक्तिगत वजन (Wp)

सिस्टम द्वारा व्यक्तिगत खरीदार की प्रवृत्तियों पर नजर रखने के कारण इसे परिष्कृत किया गया।

किसी फीचर का अंतिम स्कोर योगदान है:

फ़ीचर स्कोर = Wb + Wc + Wbvr + Wh + Wp

इरादा संभाव्यता वक्र

सिस्टम इरादे को एक रैखिक प्रगति के रूप में नहीं मानता है।
इसके बजाय, यह खरीदार के व्यवहार को नॉनलाइनर संभाव्यता वक्र पर मैप करता है जो वास्तविक दुनिया के निर्णय की गतिशीलता को दर्शाता है।

तीन वक्र प्रकारों का उपयोग किया जाता है:

1. संचयी वक्र

जैसे-जैसे सिग्नल जमा होते हैं, इरादा लगातार बढ़ता जाता है।

<मजबूत डेटा-स्टार्ट = "3899" डेटा-एंड = "3921">2. दहलीज वक्र

मुख्य सिग्नल दिखाई देने तक इरादा कम रहता है, फिर तेजी से बढ़ता है।

3. दोलन वक्र

इरादे में बारी-बारी से स्पष्टता और अनिश्चितता के आधार पर उतार-चढ़ाव होता है।

खरीदारों को सिग्नल व्यवहार के आधार पर स्वचालित रूप से एक वक्र प्रकार निर्दिष्ट किया जाता है।

अंशांकन तंत्र

कैलिब्रेशन सुनिश्चित करता है कि मॉडल वर्तमान बाजार व्यवहार को दर्शाता है।

इंटर-क्रेता कैलिब्रेशन

समान खरीदारों के व्यवहार पैटर्न के साथ स्कोरिंग को संरेखित करता है।

टेम्पोरल कैलिब्रेशन

मौसमी, परियोजना चक्र, या खरीद लय के लिए समायोजन।

उद्योग अंशांकन

सभी क्षेत्रों में स्कोरिंग अंतर को सामान्य करता है (उदाहरण के लिए, इलेक्ट्रॉनिक्स बनाम पैकेजिंग)।

शोर कटौती अंशांकन

झूठी सकारात्मकता को दबाता है (उदाहरण के लिए, आकस्मिक पृष्ठ विज़िट, सतही पूछताछ)।

<मजबूत डेटा-स्टार्ट = "4697" डेटा-एंड = "4732">कॉन्फिडेंस लेयर इंटीग्रेशन

सिस्टम में एक विश्वास परत शामिल है जो स्कोर में अनिश्चितता को मापता है।

आत्मविश्वास इससे प्रभावित होता है:

• डेटा पूर्णता

• खरीदार के व्यवहार की अस्थिरता

• सिग्नल संगति

• प्रमुख संकेतकों की उपस्थिति या अनुपस्थिति

उच्च इरादा + कम आत्मविश्वास ≠ विश्वसनीय भविष्यवाणी
मध्यम इरादा + उच्च आत्मविश्वास = सार्थक भविष्यवाणी

यह अधूरे डेटा की अधिक व्याख्या को रोकता है।

व्यवहार व्याख्या इंजन

संख्यात्मक स्कोरिंग से परे, सिस्टम विश्लेषणात्मक आउटपुट उत्पन्न करता है:

स्टेज प्रोजेक्शन

अनुमान लगाएं कि निर्णय यात्रा पर खरीदार कहां बैठता है।

मोमेंटम इंडेक्स

इरादे में तेजी या मंदी का एक उपाय।

जोखिम प्रोफ़ाइल

यह दर्शाता है कि जोखिम की धारणा बढ़ रही है या गिर रही है।

तुलनात्मक अभिविन्यास

दिखाता है कि खरीदार एक आपूर्तिकर्ता को अलग कर रहा है या खोज क्षेत्र का विस्तार कर रहा है।

ये प्रासंगिक परतें स्कोर को क्रियाशील बनाती हैं।

SaleAI कार्यान्वयन (गैर-प्रचारात्मक)

SaleAI CRM और डेटा एजेंट ग्रहण करें:

• संदेश शब्दार्थ

• ब्राउज़िंग लॉग

• तुलनात्मक विश्लेषण संकेत

• जोखिम संबंधी पूछताछ

• व्यवहार अनुक्रम

एजेंट उपरोक्त ढांचे का उपयोग करके इन्हें इरादे स्कोर में मैप करते हैं।

यह विवरण केवल सिस्टम संचालन सिद्धांतों को दर्शाता है—प्रचार संबंधी दावे नहीं।

व्यावहारिक उपयोग के मामले

इंटेंट स्कोरिंग मॉडल समर्थन करता है:

• लीड योग्यता

• स्वचालित अनुवर्ती प्राथमिकता

• पूर्वानुमान

• खरीदार विभाजन

• जोखिम मूल्यांकन

• खरीद सीमा की पहचान

यह व्यक्तिपरक व्याख्या पर भरोसा किए बिना डेटा-संचालित बिक्री संचालन को सक्षम बनाता है।

निष्कर्ष

खरीदार का इरादा व्यवहार, संदर्भ, जोखिम मूल्यांकन और निर्णय स्थिरता द्वारा आकारित एक संभाव्य निर्माण है।
एक संरचित स्कोरिंग मॉडल एआई को इन कारकों को मापने योग्य सूचकांक के रूप में व्याख्या करने की अनुमति देता है, जो उन वातावरणों में स्पष्टता प्रदान करता है जहां मानव अवलोकन अक्सर अस्पष्ट होता है।

यह ब्लूप्रिंट यह समझने के लिए एक आधार प्रदान करता है कि एआई कैसे खंडित खरीदार गतिविधि को खरीद की सुसंगत संभावना में बदल देता है।