सीमा समस्या 1: अपरिभाषित डेटा स्वामित्व
कई सीआरएम सिस्टम कई टूल से डेटा एकत्र करते हैं।
स्वामित्व स्पष्ट न होने पर टीमें यह नहीं बता सकतीं:
कौन सी प्रणाली सत्य का स्रोत है?
डेटा को कब अपडेट किया जाना चाहिए
किन फ़ील्ड्स को ओवरराइट किया जा सकता है
यह अस्पष्टता एक सामान्य कारण है जिसके चलते सीआरएम डेटा संवर्धन एआई असंगत परिणाम देता है।
सीमा समस्या 2: संवर्धन और निष्पादन का मिश्रण
डेटा संवर्धन और निष्पादन अलग-अलग उद्देश्यों की पूर्ति करते हैं।
जब संवर्धन तर्क सीधे क्रियाओं को ट्रिगर करता है:
डेटा त्रुटियाँ फैलती हैं
कार्यप्रवाह विफल हो जाते हैं
स्वचालन पर भरोसा कम होता है
एक उपयुक्त सीआरएम डेटा संवर्धन एआई, संवर्धन परतों को निष्पादन परतों से अलग करता है।
सीमा संबंधी समस्या 3: रीफ्रेश करने की कोई जिम्मेदारी नहीं
समय बीतने के साथ समृद्ध डेटा क्षीण हो जाता है।
रिफ्रेश करने की स्पष्ट जिम्मेदारी के बिना:
भूमिकाएँ बदलती हैं
कंपनियों का अपडेट
संपर्क जानकारी पुरानी हो जाती है
एक सुव्यवस्थित सीआरएम डेटा संवर्धन एआई स्पष्ट रूप से रिफ्रेश चक्रों को परिभाषित करता है।
डेटा संवर्धन किन चीजों को नियंत्रित नहीं करता है
डेटा संवर्धन से ये नहीं होता:
बिक्री रणनीति का प्रबंधन करें
प्रतिक्रिया दरों की गारंटी
अपस्ट्रीम डेटा त्रुटियों को स्वचालित रूप से ठीक करें
इससे डेटा की पूर्णता में सुधार होता है, निर्णय की गुणवत्ता में नहीं।
SaleAI संवर्धन सीमाओं को कैसे डिज़ाइन करता है
SaleAI ऐसे AI एजेंट प्रदान करता है जो सख्त सिस्टम सीमाओं को बनाए रखते हुए CRM डेटा को समृद्ध करते हैं, जिससे टीमों को निष्पादन वर्कफ़्लो को बाधित किए बिना डेटा को विश्वसनीय बनाए रखने में मदद मिलती है।
सारांश
सीमाओं का सम्मान करते हुए ही डेटा संवर्धन सफल होता है।
स्रोतों, संवर्धन और कार्यों के बीच स्पष्ट पृथक्करण बड़े पैमाने पर विश्वसनीयता बनाए रखता है।
