Hvernig gengur lífið dag frá degi? Er það í jafnvægi og allt eins og það á að vera? Er jafnvægi hvort sem litið er á veraldlega stöðu eða andlega? Lífið er eins og það er. Það er ekki alltaf sólskyn. Það koma reglulega lægðir með rok og rigningu. Við vitum að í heildar samhenginu er lægð hluti af vistkerfi að leita að jafnvægi. Stundum erum við stödd í miðju lægðarinnar. Þar er logn og gott veður, sama hvað gengur á þar sem stormurinn er mestur. Sama lögmál gildir varðandi þitt eigið líf. Ef þú ert í þinn miðju, þínum sannleik þá heldur þú alltaf jafnvægi átakalaust. Sama hvað gustar mikið frá þér þegar þú lætur til þín taka. Huldufólk hefur gefið okkur hugleiðslu sem hjálpar okkur að finna þessa miðju, finna kjarna okkar og sannleikann sem í honum býr. Þegar þú veist hver þú ert og hvers vegna þú ert hér, mun líf þitt vera í flæðandi jafnvægi. Hugleiðslan virkjar þekkinguna sem er í vitund jarðar og færir hana með lífsorkunni inn í líkama okkar. Þar skoðar hún hugsana og hegðunar munstrið og athugar hvort það myndar átakalausu flæðandi jafnvægi. Hinn möguleikinn er falskt jafnvægi sem hafa þarf fyrir að viðhalda með tilheyrandi striti, áhyggjum og ótta. Síðan leiðbeinir þessi þekking okkur að því jafnvægi sem er okkur eðlilegt. Við blómstrum átakalaust, líkt og planta sem vex átakalaut frá fræi í fullþroska plöntu sem ber ávöxt.
Lead scoring is an essential methodology in the realm of B2B sales and marketing. At its core, it involves assigning a numerical score to each lead, typically on a scale from 1 to 100, to gauge their likelihood of making a purchase.
This process is a strategic approach to understand the potential of every lead that comes into the sales funnel. It enables sales and marketing teams to prioritize leads, ensuring they focus their efforts on high scoring leads, which are those most likely to generate revenue.
Traditionally, lead scoring has been a manual process, relying on sales and marketing professionals’ intuition and experience to rank leads. However, with advancements in AI and workflow automation, manual tasks associated with lead scoring can be automated completely. We shall discuss all this is detail in our blog.
Lead Scoring Metrics
Modern lead scoring methodologies now incorporate a mix of explicit and implicit scoring metrics, and can also incorporate spá í stigagjöf to build a framework which arrives at accurate lead scores for your leads.
- Explicit scoring involves using concrete information such as job title, company size, or industry.
- Implicit scoring is based on behavioral data like website visits, email engagement, or content downloads.
- Predictive scoring acts as a layer on traditional explicit and implicit methods. Predictive scoring can –
- use AI on the data around your existing customers and your accepted & rejected leads, to give a lead score.
- use LLMs to replace the subjective decision making tasks in the lead scoring workflow.
Lead Scoring Methods
Let us now discuss popular frameworks used for lead scoring in detail. You can implement any of these frameworks and integrate them into your CRM and other apps using the Nanonets Workflow Builder, which will be covered after this section.
Explicit Lead Scoring Methods
Explicit methods focus on tangible, solid data to evaluate the potential of leads. These methods are grounded in specific, often demographic, information about a lead.
1. BANT (Budget, Authority, Need, Timeframe)
Lýsing:
BANT is a classic lead scoring method where leads are assessed based on four critical criteria: Budget, Authority, Need, and Timeframe.
- Budget: Determines if the lead has the financial resources to buy.
- Yfirvald: Assesses if the contact person can make purchasing decisions.
- Þörf: Identifies if the lead’s needs align with the product or service offered.
- Tímarammi: Checks how soon the lead intends to make a purchase.
Workflow Example:
- A lead comes in through an online form.
- The form data is enriched using a tool like Clearbit to gather more detailed information about the lead’s company and role.
- In the CRM, a scoring rule is applied where points are assigned based on how well the lead matches each BANT criterion, based on pre-set rules on the enriched data.
- For instance, if the lead has a high authority level in their company and a pressing need for the product, they score higher.
- The CRM then updates the lead’s score, prioritizing them for the sales team.
2. Firmographic Scoring
Lýsing:
This method scores leads based on firmographic data such as company size, sector, location, and revenue. It’s particularly useful in B2B scenarios where such factors significantly impact the likelihood of a sale.
Workflow Example:
- A lead is identified via LinkedIn.
- Company information is enriched using a tool like Clearbit to gather more detailed information about the lead’s company and role.
- The CRM scores the lead based on predefined firmographic criteria. For example, a large enterprise in a target sector may receive a higher score.
- This score helps in segmenting leads for tailored marketing strategies.
3. ANUM (Authority, Need, Urgency, Money)
Lýsing:
ANUM is another variant that prioritizes the authority and need of a lead, along with urgency and budget considerations.
Workflow Example:
- A potential lead interacts with a webinar hosted by the company.
- Post-webinar, their engagement and queries are analyzed for urgency and need based on the interaction.
- Their role and company are checked for authority and budget, typically done manually or via a lead enrichment tool.
- The CRM then assigns scores based on these criteria, fast-tracking leads with immediate needs and high purchasing power.
Automate lead enrichment, qualification and scoring workflows with our AI-driven workflow builder, designed by Nanonets for you and your teams.
Implicit Lead Scoring Methods
Implicit lead scoring focuses on the prospective customer’s behavior and engagement to gauge their interest and potential to convert. These methods assess how leads interact with your brand, website, or content, offering insights that aren’t always apparent through explicit data.
1. Engagement Scoring
Lýsing:
Engagement (or behavorial) scoring examines the actions leads take, like the type of content they consume, the duration of their website visits, and their responses to marketing campaigns.
Workflow Example:
- A lead regularly opens marketing emails and spends time on high-value pages like product demos or pricing.
- Each action (page visit, download, email opens) is tracked and points are assigned based on the level of engagement.
- The CRM, integrated with website analytics using workflow automation, updates the lead’s score automatically.
- High engagement leads are flagged for follow-up by the sales team.
2. Content Interaction Scoring
Lýsing:
Leads are scored based on the type and depth of content they interact with, such as blog articles, whitepapers, or videos. More in-depth interactions with technical or advanced content may indicate a higher level of interest.
Workflow Example:
- A lead spends time reading advanced technical blogs and viewing tutorial videos.
- Content management systems track these interactions, assigning higher scores for deeper engagement with complex content.
- This information is integrated into the CRM, raising the lead’s score.
- Leads engaging with advanced content are flagged as high-potential leads for the sales team.
Predictive Lead Scoring Methods
Predictive methods use AI with traditional methods to automate or increase accuracy.
1. LLM based Lead Scoring (Used with Explicit Lead Scoring)
This approach uses LLMs to gauge subjective parameters in explicit scoring such as Budget, Authority, Need, Timeframe in the BANT framework. This removes the manual task where a salesperson needs to fill the BANT form for a lead based on their personal interaction and available company information.
2. Machine Learning-Based Scoring (Used with Implicit Lead Scoring)
This approach uses machine learning algorithms to analyze past lead data, identifying patterns and characteristics of leads that successfully converted. The system then scores new leads based on how closely they match these success profiles.
We shall learn how this works in detail in the next section with the help of an example.
Automate lead enrichment, qualification and scoring workflows with our AI-driven workflow builder, designed by Nanonets for you and your teams.
Lead Scoring using Workflow Automation
Enter Nanonets Workflows!
Í hraðskreiðu viðskiptaumhverfi nútímans er sjálfvirkni verkflæðis áberandi sem mikilvæg nýjung, sem býður upp á samkeppnisforskot fyrir fyrirtæki af öllum stærðum. Samþætting sjálfvirkra verkflæðis í daglegum rekstri fyrirtækja er ekki bara stefna; það er stefnumótandi nauðsyn. Í viðbót við þetta hefur tilkoma LLMs opnað enn fleiri tækifæri til sjálfvirkni handvirkra verkefna og ferla.
Velkomin í Nanonets Workflow Automation, þar sem gervigreind-drifin tækni gerir þér og teymi þínu kleift að gera sjálfvirkan handvirk verkefni og búa til skilvirkt verkflæði á nokkrum mínútum. Notaðu náttúrulegt tungumál til að búa til og stjórna verkflæði án áreynslu sem samþættast öll skjölin þín, forritin og gagnagrunna óaðfinnanlega.
Vettvangurinn okkar býður ekki aðeins upp á óaðfinnanlega samþættingu forrita fyrir sameinað verkflæði heldur einnig möguleika á að smíða og nýta sérsniðin forrit fyrir stóra tungumálalíkön fyrir háþróaða textaskrif og svörunarfærslu í forritunum þínum. Allt á meðan að tryggja gagnaöryggi er forgangsverkefni okkar, með ströngu fylgni við GDPR, SOC 2 og HIPAA samræmisstaðla.
To better understand the practical applications of Nanonets workflow automation, let’s delve into a real-word case study of effective lead scoring implemented using Nanonets Workflows.
Automated Lead Scoring using Nanonets
Let’s take the example of a BANT workflow and automate it using Nanonets Workflows. The existing manual workflow looks like this –
- Lead slær inn eyðublað og gefur tölvupóst og hentugan tíma fyrir sölusímtal.
- Sölumaður býr til nýja skrá í Hubspot CRM.
- Sölumaður býr til símtalsviðburðinn í Google dagatali á grundvelli tilgreinds tíma sem leiðandinn gefur til kynna.
- Þegar símtalinu lýkur notar sölumaðurinn huglægt minni sitt af símtalsumræðunni og sölusímtalafritið sem er sótt í Gong til að fylla út BANT eyðublaðið með fjárhagsáætlun, heimild, þörf, tímaramma reitum.
- Leiðarstigið er þannig reiknað út af söluaðili með því að nota útfyllt BANT eyðublað og forstillta formúlu með lóðum á hvern reit.
- Forskotsstigið er uppfært handvirkt í samsvarandi Hubspot CRM færslu.
Nú skulum við skoða hvernig við getum gert þetta sjálfvirkt með því að nota Nanonets með því að búa til sjálfvirkt verkflæði sem gerir öll verkefni ofangreinds verkflæðis fyrir okkur.
Við gefum lýsingu á verkflæðinu sem við skrifuðum hér að ofan sem vísbendingu í verkflæðisgeneratornum og sjálfvirkt verkflæði snýst upp fyrir okkur byggt á lýsingu okkar.
Við höldum áfram og auðkennum Google, Hubspot og Gong reikningana okkar til að veita Nanonets verkflæði aðgang að forritunum til að auðvelda verkflæðið til að sækja gögn og framkvæma aðgerðir beint í forritunum þínum.
Verkflæðið er sem hér segir -
- Google Forms - Kemur af stað verkflæðiskeyrslu þegar Google Form sölusímtalið er sent inn.
- Hubspot - Ný Hubspot skrá er búin til með tölvupóstinum sem leiðtoginn sendi inn.
- Google Calendar - Nýr dagatalsatburður er búinn til á milli leiðandans og sölumannsins miðað við þann tíma sem tilgreindur er.
- Gong - Verkflæðið er seinkað þar til símtalið gerist. Þegar símtalinu er lokið er sölusímtalafritið sótt frá Gong
- Nanonets AI - Nanonets AI les afritið og fyllir út BANT reiti á skipulegan hátt.
- Nanonets AI – Nanonets AI notar sjálfvalið (sjálfgefið) vægi til að komast að forystuskori, úr BANT gögnunum sem dregin eru út úr símtalafritinu í fyrra skrefi. Þú getur einnig tilgreint forystustigaformúluna og lóðin handvirkt í hvetjunni.
- Hubspot - Hubspot-skráin sem búin var til í öðru skrefi er fyllt út með þessu forskoti.
Hér er sýnishorn af verkflæðinu í aðgerð.
Let’s take a look at the results of automated lead scoring compared to manual lead scoring now.
Lead Scoring Case Study
Áskorun: Söluteymi glíma oft við stigagjöf, eyða miklum tíma í handvirka ferla sem eru hætt við ófullkomnum upplýsingum og huglægni. BANT (Fjárhagsáætlun, heimild, þörf, tímalína) rammi, þótt árangursríkur, krafðist jafnan tímafreka viðleitni og gæti leitt til hlutdrægra stiga á forystu.
lausn: Búið til Nanonets vinnuflæði - samþætti gervigreind til að umbreyta leiðarhæfnisferlinu. Þetta tól gerir sjálfvirkan útdrátt og greiningu á BANT-viðmiðum úr sölusímtölum og býður upp á straumlínulagaða, skilvirka nálgun við stigagjöf.
Vinnuflæði:
Verkflæðið er sem hér segir -
- Google Forms - Kemur af stað verkflæðiskeyrslu þegar Google Form sölusímtalið er sent inn.
- Hubspot - Ný Hubspot skrá er búin til með tölvupóstinum sem leiðtoginn sendi inn.
- Google Calendar - Nýr dagatalsatburður er búinn til á milli leiðandans og sölumannsins miðað við þann tíma sem tilgreindur er.
- Gong - Verkflæðið er seinkað þar til símtalið gerist. Þegar símtalinu er lokið er sölusímtalafritið sótt frá Gong
- Nanonets AI - Nanonets AI les afritið og fyllir út BANT reiti á skipulegan hátt.
- Nanonets AI – Nanonets AI notar sjálfvalið (sjálfgefið) vægi til að komast að forystuskori, úr BANT gögnunum sem dregin eru út úr símtalafritinu í fyrra skrefi. Þú getur einnig tilgreint forystustigaformúluna og lóðin handvirkt í hvetjunni.
- Hubspot - Hubspot-skráin sem búin var til í öðru skrefi er fyllt út með þessu forskoti.
Niðurstöður og áhrif:
- Aukin nákvæmni: Í rannsókn þar sem meira en 1500 sölusímtöl voru borin saman, samsvaraði verkflæðinu eða fór fram úr aukaverkunum við að bera kennsl á leiðir sem líklegar eru til að loka. Sérstaklega var innköllunarhlutfall þess 81%, marktækt hærra en 41% handvirkrar endurskoðunar, á meðan nákvæmnishlutfallið var svipað.
- Styttur hringrásartími: Ábendingar sem fengu 80+ með gervigreindarverkfærinu sýndu 5-10% styttri lokunartíma, sem jók skilvirkni söluteymisins.
- Sveigjanleg stigagjöf: Ólíkt tvíundir AE mati, veitir gervigreind litbrigði 1-100 stigakvarða, sem gerir sérsniðnari söluaðferðir kleift.
- Hagkvæmni: Söluteymi tilkynntu um hraðari BANT-hæfni, útrýmingu ófullkominna gagnavandamála og meiri tíma fyrir þátttöku viðskiptavina og vöruþróun.
Ályktun: Sjálfvirkni verkflæðis við stigagjöf markaði verulegt stökk í söluhagkvæmni og sameinaði mannlegt innsæi og gervigreind nákvæmni fyrir skilvirkari, viðskiptavinamiðaðar aðferðir.
Nanónetur fyrir sjálfvirkni verkflæðis
Í hraðskreiðu viðskiptaumhverfi nútímans er sjálfvirkni verkflæðis áberandi sem mikilvæg nýjung, sem býður upp á samkeppnisforskot fyrir fyrirtæki af öllum stærðum. Samþætting sjálfvirkra verkflæðis í daglegum rekstri fyrirtækja er ekki bara stefna; það er stefnumótandi nauðsyn. Í viðbót við þetta hefur tilkoma LLMs opnað enn fleiri tækifæri til sjálfvirkni handvirkra verkefna og ferla.
Velkomin í Nanonets Workflow Automation, þar sem gervigreind-drifin tækni gerir þér og teymi þínu kleift að gera sjálfvirkan handvirk verkefni og búa til skilvirkt verkflæði á nokkrum mínútum. Notaðu náttúrulegt tungumál til að búa til og stjórna verkflæði án áreynslu sem samþættast öll skjölin þín, forritin og gagnagrunna óaðfinnanlega.
Vettvangurinn okkar býður ekki aðeins upp á óaðfinnanlega samþættingu forrita fyrir sameinað verkflæði heldur einnig möguleika á að smíða og nýta sérsniðin forrit fyrir stóra tungumálalíkön fyrir háþróaða textaskrif og svörunarfærslu í forritunum þínum. Allt á meðan að tryggja gagnaöryggi er forgangsverkefni okkar, með ströngu fylgni við GDPR, SOC 2 og HIPAA samræmisstaðla.
Til að skilja betur hagnýt forrit Nanonets verkflæðis sjálfvirkni, skulum við kafa ofan í nokkur raunveruleg dæmi.
- Sjálfvirk þjónustuver og þátttökuferli
- Miðasköpun – Zendesk: Verkflæðið kemur af stað þegar viðskiptavinur sendir inn nýjan stuðningsmiða í Zendesk, sem gefur til kynna að hann þurfi aðstoð við vöru eða þjónustu.
- Miðauppfærsla – Zendesk: Eftir að miðinn er búinn til er sjálfvirk uppfærsla strax skráð í Zendesk til að gefa til kynna að miðinn hafi verið móttekinn og verið er að vinna úr því, sem gefur viðskiptavinum miðanúmer til viðmiðunar.
- Upplýsingaleit – Nanóneta vafra: Samtímis leitar Nanonets vafraeiginleikinn í gegnum allar þekkingargrunnsíðurnar til að finna viðeigandi upplýsingar og mögulegar lausnir sem tengjast vandamáli viðskiptavinarins.
- Aðgangur viðskiptavinasögu – HubSpot: Samtímis er HubSpot beðið um að sækja fyrri samskipti viðskiptavinarins, kaupferil og fyrri miða til að veita samhengi til stuðningsteymis.
- Miðavinnsla - Nanonets AI: Með viðeigandi upplýsingar og sögu viðskiptavina við höndina vinnur Nanonets AI miðann, flokkar málið og leggur til hugsanlegar lausnir byggðar á svipuðum fyrri tilfellum.
- Tilkynning - Slaki: Að lokum er ábyrgt þjónustuteymi eða einstaklingur látinn vita í gegnum Slack með skilaboðum sem innihalda upplýsingar um miða, sögu viðskiptavina og tillögur að lausnum, sem hvetur til skjótt og upplýsts svars.
- Sjálfvirkt ferli úrlausnar mála
- Upphafleg kveikja - Slakk skilaboð: Verkflæðið hefst þegar þjónustufulltrúi fær ný skilaboð á sérstakri rás á Slack, sem gefur til kynna vandamál viðskiptavina sem þarf að taka á.
- Flokkun - Nanonets AI: Þegar skilaboðin hafa fundist grípur Nanonets AI inn til að flokka skilaboðin út frá innihaldi þeirra og fyrri flokkunargögnum (frá Airtable gögnum). Með því að nota LLM flokkar það það sem galla ásamt því að ákvarða brýnt.
- Upptökugerð - Airtable: Eftir flokkun býr verkflæðið sjálfkrafa til nýja skrá í Airtable, skýjasamvinnuþjónustu. Þessi skrá inniheldur allar viðeigandi upplýsingar úr skilaboðum viðskiptavinarins, svo sem auðkenni viðskiptavinar, útgáfuflokkur og neyðarstig.
- Teymisúthlutun - Airtable: Þegar skráin er búin til, skipar Airtable kerfið síðan teymi til að sjá um málið. Byggt á flokkuninni sem gerð er af Nanonets AI, velur kerfið hentugasta teymið – tækniaðstoð, innheimtu, árangur viðskiptavina osfrv. – til að taka við málinu.
- Tilkynning - Slaki: Að lokum er úthlutað teymi tilkynnt í gegnum Slack. Sjálfvirk skilaboð eru send á rás liðsins, gera þeim viðvart um nýja málið, veita beinan hlekk á Airtable skrána og hvetja til tímanlega svars.
- Sjálfvirkt fundaráætlunarferli
- Upphafleg samskipti - LinkedIn: Verkflæðið er hafið þegar fagleg tenging sendir ný skilaboð á LinkedIn þar sem hann lýsir áhuga á að skipuleggja fund. LLM greinir skilaboð sem berast og ræsir verkflæðið ef það telur skilaboðin vera beiðni um fund frá hugsanlegum umsækjanda um starf.
- Sækja skjöl - Google Drive: Eftir fyrstu snertingu sækir sjálfvirka verkflæðiskerfið fyrirfram tilbúið skjal frá Google Drive sem inniheldur upplýsingar um dagskrá fundarins, yfirlit fyrirtækisins eða hvers kyns viðeigandi kynningarefni.
- Tímasetningar – Google dagatal: Næst hefur kerfið samskipti við Google dagatal til að fá lausa tíma fyrir fundinn. Það athugar dagatalið fyrir opna afgreiðslutíma sem eru í samræmi við opnunartíma (byggt á staðsetningu flokkuð af LinkedIn prófíl) og áður stilltar kjörstillingar fyrir fundi.
- Staðfestingarskilaboð sem svar – LinkedIn: Þegar hentugur tími hefur fundist sendir sjálfvirknikerfi verkflæðis skilaboð til baka í gegnum LinkedIn. Þessi skilaboð innihalda fyrirhugaðan tíma fyrir fundinn, aðgang að skjalinu sem er sótt af Google Drive og beiðni um staðfestingu eða aðrar tillögur.
- Reikningarvinnsla í viðskiptaskuldum
- Kvittun reiknings – Gmail: Reikningur er móttekinn í tölvupósti eða hlaðið inn í kerfið.
- Gagnaútdráttur - Nanonets OCR: Kerfið dregur sjálfkrafa út viðeigandi gögn (eins og upplýsingar um söluaðila, upphæðir, gjalddaga).
- Staðfesting gagna – Quickbooks: Nanonets verkflæðið sannreynir útdrætt gögn gegn innkaupapöntunum og kvittunum.
- Samþykktarleið - slaki: Reikningurinn er fluttur til viðeigandi stjórnanda til samþykkis á grundvelli fyrirfram skilgreindra þröskulda og reglna.
- Greiðsluafgreiðsla - Brex: Þegar það hefur verið samþykkt, áætlar kerfið greiðsluna í samræmi við skilmála lánardrottins og uppfærir fjárhagsfærslur.
- Skjalavistun – Quickbooks: Lokið viðskipti eru geymd í geymslu fyrir framtíðarviðmiðun og endurskoðunarleiðir.
- Aðstoð í innri þekkingargrunni
- Upphafleg fyrirspurn - Slack: Liðsmaður, Smith, spyr í #chat-with-data Slack rásinni um viðskiptavini sem lenda í vandræðum með QuickBooks samþættingu.
- Sjálfvirk gagnasöfnun – Nanonets þekkingargrunnur:
- Miðaleit – Zendesk: Zendesk appið í Slack veitir sjálfkrafa yfirlit yfir miða dagsins, sem gefur til kynna að það séu vandamál með útflutning á reikningsgögnum til QuickBooks fyrir suma viðskiptavini.
- Slaka leit – Slack: Á sama tíma lætur Slack appið rásina vita að liðsmenn Patrick og Rachel séu virkir að ræða lausn QuickBooks útflutningsvillunnar á annarri rás, með lagfæringu sem á að fara í loftið klukkan 4:XNUMX.
- Miðamæling – JIRA: JIRA appið uppfærir rásina um miða sem Emily bjó til sem ber titilinn „QuickBooks útflutningur mistókst fyrir QB Desktop samþættingu,“ sem hjálpar til við að fylgjast með stöðu og framvindu lausnar málsins.
- Tilvísunarskjöl – Google Drive: Drive appið nefnir tilvist runbook til að laga villur sem tengjast QuickBooks samþættingum, sem hægt er að vísa til til að skilja skrefin fyrir bilanaleit og úrlausn.
- Áframhaldandi samskipti og staðfesting á upplausn – slaki: Þegar líður á samtalið þjónar Slack rásin sem rauntímavettvangur til að ræða uppfærslur, deila niðurstöðum úr runbook og staðfesta uppsetningu villuleiðréttingar. Liðsmenn nota rásina til að vinna saman, deila innsýn og spyrja framhaldsspurninga til að tryggja alhliða skilning á málinu og úrlausn þess.
- Upplausnarskjöl og þekkingarmiðlun: Eftir að lagfæringin hefur verið innleidd, uppfæra liðsmenn innri skjölin á Google Drive með nýjum niðurstöðum og öllum frekari ráðstöfunum sem teknar eru til að leysa málið. Samantekt um atvikið, upplausn og hvers kyns lærdóm sem er dregin er þegar deilt á Slack rásinni. Þannig er innri þekkingargrunnur liðsins sjálfkrafa aukinn til notkunar í framtíðinni.
Framtíð hagkvæmni fyrirtækja
Nanonets Workflows er öruggur, fjölnota sjálfvirkur verkflæðisvettvangur sem gerir handvirk verkefni þín og verkflæði sjálfvirk. Það býður upp á auðvelt í notkun notendaviðmót, sem gerir það aðgengilegt fyrir bæði einstaklinga og stofnanir.
Til að byrja, geturðu tímasett símtal við einn af gervigreindarsérfræðingum okkar, sem getur veitt persónulega kynningu og prufu á Nanonets vinnuflæði sem er sérsniðið að þínum sérstöku notkunartilvikum.
Þegar það hefur verið sett upp geturðu notað náttúrulegt tungumál til að hanna og framkvæma flókin forrit og verkflæði knúin af LLM, sem samþættast óaðfinnanlega við forritin þín og gögnin.
Hladdu liðunum þínum ofurliði með Nanonets Workflows sem gerir þeim kleift að einbeita sér að því sem raunverulega skiptir máli.
Automate lead enrichment, qualification and scoring workflows with our AI-driven workflow builder, designed by Nanonets for you and your teams.
- SEO knúið efni og PR dreifing. Fáðu magnara í dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrktu sjálfan þig. Aðgangur hér.
- PlatoAiStream. Web3 upplýsingaöflun. Þekking aukin. Aðgangur hér.
- PlatóESG. Kolefni, CleanTech, Orka, Umhverfi, Sól, Úrgangsstjórnun. Aðgangur hér.
- PlatoHealth. Líftækni og klínísk rannsóknagreind. Aðgangur hér.
- Heimild: https://nanonets.com/blog/lead-scoring/
