लीड सेगमेंटेशन बी2बी राजस्व संचालन के लिए मूलभूत है।

यह सेगमेंटेशन मैट्रिक्स रिपोर्ट बताती है कि एआई कैसे बहु-आयामी संकेतों, भारित मॉडल और ट्रांज़िशन मैपिंग का उपयोग करके लीड को संरचित श्रेणियों में विभाजित करता है।

1. विभाजन अक्ष परिभाषा

एआई विभाजन दो प्राथमिक अक्षों पर संचालित होता है, जिनमें से प्रत्येक एक मापने योग्य व्यवहार आयाम का प्रतिनिधित्व करता है।

एक्सिस 1 - जुड़ाव गहराई

इंटरेक्शन की गुणवत्ता मापता है।

रेंज:
कम जुड़ाव → उच्च जुड़ाव

संकेतक में शामिल हैं:

• पूछताछ की विशिष्टता

• गहराई पर पुनः जाएँ

• तकनीकी परिशुद्धता

• तुलना व्यवहार

एक्सिस 2 — खरीद की तैयारी

निर्णय से निकटता मापता है।

रेंज:
कम तैयारी → उच्च तैयारी

संकेतक में शामिल हैं:

• अत्यावश्यकता मार्कर

• जोखिम-संबंधी प्रश्न

• उद्धरण के लिए अनुरोध

• बाधाओं का सत्यापन

दोनों अक्षों को मिलाने से एक चार-चतुर्थांश विभाजन मैट्रिक्स प्राप्त होता है।

2. एआई

द्वारा विचार की गई सिग्नल श्रेणियां

सेगमेंटेशन मल्टी-क्लास सिग्नल का उपयोग करता है:

व्यवहार संबंधी संकेत

• फ़्रीक्वेंसी पैटर्न

• खोज व्यवहार को सीमित करना

• प्रश्न की गहराई

आशय संकेत

• निर्णय-उन्मुख वाक्यांश

• आंतरिक संरेखण प्रश्न

• ऑपरेशनल विवरण की जाँच

जोखिम संकेत

• अनुपालन अनुरोध

• प्रमाणन पूछताछ

• आपूर्तिकर्ता विश्वसनीयता सत्यापन

तुलनात्मक संकेत

• आपूर्तिकर्ता बेंचमार्किंग

• सहनशीलता सीमा तुलना

सेगमेंट प्लेसमेंट निर्धारित करने के लिए एआई इन संकेतों को महत्व देता है।

3. विभाजन मैट्रिक्स (चार-चतुर्थांश मॉडल)

एआई प्रत्येक लीड को सगाई की गहराई (ऊर्ध्वाधर अक्ष) और खरीद तैयारी (क्षैतिज अक्ष) के आधार पर चार चतुर्भुजों में से एक में मैप करता है।

चतुर्थांश I - उच्च जुड़ाव / उच्च तत्परता

सेगमेंट का नाम: सक्रिय खरीदार

विशेषताएँ

• विस्तृत प्रश्न

• निर्णय मानदंड स्पष्ट करें

• टाइमलाइन चर्चा

• मजबूत तकनीकी संरेखण

निहितार्थ

ये लीड देर से मूल्यांकन चरण में हैं और तेजी से अनुवर्ती कार्रवाई की आवश्यकता है।

चतुर्थांश II - उच्च संलग्नता / कम तत्परता

सेगमेंट नाम: शोधकर्ता

विशेषताएँ

• गहन अन्वेषण

• दीर्घकालिक योजना

• विकल्प एकत्रित करना

• निर्णयों पर जानकारी को प्राथमिकता देना

निहितार्थ

इन लीडों को शैक्षिक सामग्री और समय-समय पर चेक-इन से लाभ होता है।

क्वाड्रेंट III - कम जुड़ाव / उच्च तत्परता

सेगमेंट नाम: अवसरवादी खरीदार

विशेषताएँ

• त्वरित निर्णय चक्र

• न्यूनतम अन्वेषण

• कीमत- या उपलब्धता-संवेदनशील

• अक्सर केवल तात्कालिक जरूरतों पर ही प्रतिक्रिया देते हैं

निहितार्थ

तेज, संक्षिप्त प्रस्ताव रूपांतरण की संभावना को बढ़ाते हैं।

क्वाड्रेंट IV - कम जुड़ाव / कम तैयारी

सेगमेंट नाम: कोल्ड लीड्स

विशेषताएँ

• सतही इंटरैक्शन

• अस्पष्ट इरादा

• न्यूनतम तुलना व्यवहार

निहितार्थ

अनुक्रमों और डेटा संवर्धन को पोषित करने की आवश्यकता है।

4. क्लस्टर व्याख्या सिद्धांत

चतुर्थांश असाइनमेंट के बाद, AI प्रत्येक चतुर्थांश के भीतर माइक्रो-क्लस्टर बनाता है।

क्लस्टरिंग पर विचार:

• खरीदार उद्योग

• कंपनी का आकार

• खरीद चक्र

• ऐतिहासिक व्यवहार पैटर्न

• पिछली लीड से समानता

क्लस्टर चतुर्थांश वर्गीकरण से परे विभाजन को प्रासंगिक गहराई देते हैं।

<मजबूत डेटा-स्टार्ट = "4475" डेटा-एंड = "4517">5. खंडों के बीच संक्रमण मानचित्रण

विभाजन गतिशील है; व्यवहार में परिवर्तन के आधार पर नेतृत्व चतुर्भुजों के बीच चलता है।

सामान्य बदलाव:

• IV → II: कम तत्परता वाले लीड अधिक व्यस्त हो जाते हैं

• II → I: शोधकर्ता सक्रिय खरीदारों में परिवर्तित हो गए

• III → I: अवसरवादी खरीदार खरीद मोड में चले जाते हैं

• I → II: उच्च जुड़ाव वाले खरीदार आंतरिक कारकों के कारण देरी करते हैं

संक्रमण मॉडल गति वेग की पहचान करते हैं, जिससे टीमों को पहले परिणामों की भविष्यवाणी करने में मदद मिलती है।

6. स्कोरिंग एवं भारांक तर्क

AI प्रत्येक लीड को निम्न के आधार पर एक सेगमेंटेशन स्कोर प्रदान करता है:

<मजबूत डेटा-स्टार्ट = "5060" डेटा-एंड = "5075">आधार वजन

उद्योगों में वैश्विक सिग्नल महत्व।

संदर्भ भार

सेक्टर-विशिष्ट मानदंडों के आधार पर समायोजन।

व्यवहारिक भार

निर्णय मनोविज्ञान और इरादे के संकेतों के आधार पर।

ऐतिहासिक वजन

समान लीड प्रक्षेप पथों से सीखा।

वैयक्तिकृत वजन

व्यक्तिगत लीड के अद्वितीय व्यवहार पैटर्न के आधार पर।

अंतिम विभाजन स्कोर चतुर्थांश प्लेसमेंट निर्धारित करता है।

<मजबूत डेटा-स्टार्ट = "5490" डेटा-एंड = "5529">7. SaleAI संदर्भ (गैर-प्रचारात्मक)

SaleAI इकोसिस्टम में:

• सीआरएम एजेंट जुड़ाव और तत्परता संकेतों का विश्लेषण करते हैं

• डेटा एजेंट उद्योग और कंपनी मेटाडेटा के साथ प्रोफाइल को समृद्ध करते हैं

• सेगमेंटेशन इंजन क्वाड्रेंट और क्लस्टर प्लेसमेंट की गणना करते हैं

• सुपर एजेंट वर्कफ़्लो स्वचालित अनुवर्ती तर्क के लिए विभाजन का उपयोग करते हैं

सिस्टम ऊपर वर्णित सेगमेंटेशन मैट्रिक्स और वेटिंग नियमों का पालन करता है।

निष्कर्ष

लीड सेगमेंटेशन एआई बिखरे हुए व्यवहार संकेतों को एक संरचित, मैट्रिक्स-आधारित वर्गीकरण प्रणाली में बदल देता है।
क्वाड्रेंट प्लेसमेंट, क्लस्टर मॉडलिंग और ट्रांज़िशन मैपिंग बिक्री टीमों को सक्षम बनाता है:

• कुशलतापूर्वक प्राथमिकता दें

• खरीदार के व्यवहार का अनुमान लगाएं

• दर्जी संचार

• वर्कफ़्लो स्वचालित करें

• पैमाने पर इरादे को समझें

एक सेगमेंटेशन मैट्रिक्स वर्गीकृत करने से कहीं अधिक करता है - यह कल्पना करता है कि निर्णय यात्रा के माध्यम से प्रगति कैसे होती है।