سيفت هاب ، شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تأسست من قبل المدير التقني السابق وشريك مؤسس لـ LogiNext ، منى ريزينغهاني ، قد جمعت 5.5 مليون دولار في تمويل بدء التشغيل لبناء مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بها ، الذي يهدف إلى مساعدة فرق المبيعات والمبيعات مسبقًا على التركيز أكثر على بناء العلاقات وأقل على العمل الروتيني.
مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بالشركة يستهدف معظم الأنشطة غير المبيعية التي يتعين على موظفي المبيعات التعامل معها ، مثل إدخال البيانات في أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) ، وتقديم طلبات للعروض (RFPs) ، والبحث في معلومات العملاء وبناء عروض العرض. يتكامل SiftHub مع مصادر المعلومات مثل Google Drive ، Slack ، Zendesk ، HubSpot و Salesforce ، ويمكن لفرق المبيعات والمبيعات المسبقة ببساطة التحدث إلى مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بها لاستكمال استبيانات أمان المعلومات ونماذج تقييم البائعين ، وتقديم الطلبات للعروض ونماذج طلب المعلومات (RFI). يتوفر المساعد عبر Slack و Microsoft Teams كروبوت ، وكوصله إضافي لمايكروسوفت ، وإضافة Chrome ، وتطبيق ويب ، ولديه دعم لـ 10 لغات ، بما في ذلك الإسبانية والألمانية.
وقالت ريزينغهاني لـ TechCrunch: \"عندما يبيع مندوبو المبيعات للشركات ، يجب أن يقضوا وقتًا أكثر على بناء العلاقات ، والأمر الذي يؤثر بشكل مباشر على الخط العلوي\". وأضافت: \"عندما لا يكون عليك توظيف الكثير من فرق المبيعات المسبقة للقيام بالأعمال التقنية العميقة بدلاً منك ، فأنت توفر الوقت وهذا يؤثر على حسابك الختامي\". عندما لا تحتاج إلى توظيف عدد كبير من موظفي بيع المسبقات للقيام بالعمل التقني العميق بدلاً منك ، فأنت توفر الوقت ويؤثر هذا على خط القاعدة \".
مساعد الذكاء الاصطناعي لـ SiftHub مبني على نماذج لغوية كبيرة مفتوحة المصدر ويدعمه تقنية الجيل المحسن بالاسترجاع (RAG) ، والتي تستخدم مصادر بيانات إضافية لتعديل جودة المحتوى الذي تولده الذكاء الاصطناعي. باستخدام RAG فوق LLMs يساعد SiftHub على تقييد الهلاوس - القضية الشائعة مع الذكاء الاصطناعي الإنتاجي ، حيث يولد النظام نتائج غير صحيحة أو مضللة. تستخدم الشركة الناشئة أيضًا المشفرات المتقاطعة لمنع منصتها من اختيار المعلومات الخاطئة من قاعدة المعرفة المعطاة. تحلل المشفرات المتقاطعة الاستعلامات الاثنين معًا ، بدلاً من النظر إلى كل منها على حدة ، لتقديم إجابات أدق.
\"نحن نفضل عدم إعطاء إجابة بدلاً من إعطاء إجابة خاطئة\" ، قال ريزينغهاني. وأضافت أن نظام SiftHub قد يعطي 5٪ أقل من الإجابات ، لكنها واثقة من أن على الأقل 75٪ من ردود الفعل التلقائي ستكون صحيحة.
يستخدم SiftHub أيضًا \"خوارزمية بحث ذكية\" التي تنظر إلى حداثة الوثائق أو مصادر المعرفة لإظهار المعلومات الحديثة ذات الصلة ، كما قالت ريزينغهاني.
بعد قضاء أكثر من 10 سنوات في LogiNext ، رأت ريزينغهاني الحاجة إلى حل مثل SiftHub عندما كانت تقدم استشارات لشركة بلوكشين Polygon Labs في عام 2022 بشأن استراتيجيتها التسويقية للشركات. أدركت أن العثور على معلومات حول بوليغون كان مهمة شاقة لأن البيانات لم تكن متاحة من خلال قناة واحدة ، حيث تم تخزينها عبر منصات متعددة. يحتاج فرق المبيعات والمبيعات المسبقة إلى الحصول على الكثير من المعلومات عن شركتهم وعملياتها التجارية عندما يتصلون بعملاءهم المحتملين. إيجاد تلك المعلومات من خلال مصادر مختلفة ، بما في ذلك قنوات شركة Slack ووثائق أخرى غير منظمة ، مهمة معقدة يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً.
ثم تحدثت مع حوالي 200 مستخدم لفهم بيان المشكلة بشكل أفضل وتصنيف ردود أفعالهم في حالات استخدام مختلفة. وكل ذلك أخيرًا جلب انتباهها إلى فرق المبيعات والمبيعات المسبقة.
\"لدى فرق المبيعات فريق ظل - فريق مبيعات مسبق أو مهندسون للحلول - وغالباً ما يكونون الأبطال غير المُحمَّلين بالمديح في المؤسسة. يقومون بكثير من العمل التقني ، بدءًا من تقديم طلبات للعروض (RFPs) إلى العثور على إجابات لأسئلة العملاء\" ، لقد شرحت. \"إذا كنت توفر الوقت لكل من المبيعات والمبيعات المسبقة ، فإن مندوبي المبيعات سيمكنهم بشكل تلقائي قضاء المزيد من الوقت على بناء العلاقات\".
سوق الشركات الناشئة التي تركز على عمليات المبيعات والمبيعات المسبقة قد اكتسبت زخمًا في العام الماضي منذ انطلاق الذكاء الاصطناعي الإنتاجي. قد بنت الشركات عبر الطيف ، من العمالقة مثل Salesforce و Zoom و Google ، إلى الشركات الناشئة مثل Quilt و People.ai و Darwin AI ، أدوات مدعومة بتقنيات GenAI للسماح للمندوبين بالمبيعات بتبسيط مجموعة واسعة من المهام مثل تقديم النماذج المعتادة ، وتوليد مسودات لرسائل البريد الإلكتروني ، وملء نظم إدارة علاقات العملاء بالمعلومات المتاحة عمومًا عن العملاء ، وتوليد نصوص مكتوبة ، والحصول على اقتراحات حول العميل المحتمل الأكثر احتمالًا للشراء أو الانتقال ، والمزيد.
ومع ذلك ، تعتقد ريزينغهاني أن لـ SiftHub حافة مميزة ، حيث تجلس بعمق في سياقات أعمال العملاء ويمكن حل مشكلة الرد على المبيعات بأكملها - عكس \"غلاف حول OpenAI أو أي نماذج لغوية كبيرة أخرى\".
وتعتمد الشركة الناشئة أيضًا على خبرة ريزينغهاني الخاصة في توسيع الشركات الناشئة وفريقها المكون من 15 شخصًا ، بما في ذلك بعض رواد الأعمال السابقين. قالت: \"عندما تنوي تخصيص ما لا يقل عن 10 سنوات من حياتك لشيء ما ، تريد التأكد من أنك ستكون متحمسًا وتعتقد حقًا فيه للعقد القادم\". تتخذ الشركة مقرها في الولايات المتحدة وتمتلك فريقًا للبحث والتطوير في مومباي ، الهند.
سيتم استخدام التمويل لتوظيف مزيد من الأشخاص في تطوير المنتج ، وتحسين المنتج ، ومساعدة الشركة في الوصول إلى السوق. وقد قاد جولة التمويل بالتعاون بين Matrix Partners India و Blume Ventures ، مع مشاركة من Neon Fund بالإضافة إلى مديرين تنفيذيين ومؤسسين من Superhuman و Cloudflare و DevRev و Razorpay و SuperOps.
تستهدف SiftHub في البداية الشركات B2B التي تبيع للعملاء في السوق المتوسط وشركات المؤسسة بإيرادات تتراوح بين 50 مليون دولار و 500 مليون دولار. يتوفر المساعد الذكي حاليًا لمجموعة صغيرة من المستخدمين للحصول على ملاحظات مبكرة ، وتخطط الشركة الناشئة لـ \"إطلاق كامل\" في وقت لاحق هذا العام.
\"أصبح المشترون أكثر ذكاءً ويشاركون في المبيعات في وقت متأخر من رحلة الشراء ، مع أسئلة أكثر تقدمًا. نتيجةً لذلك ، تغيرت التوقعات من فرق المبيعات - فإنهم بحاجة إلى معرفة المنتج والمعلومات القانونية والتقنية المتقدمة للفوز. تفتقر فرق المبيعات والمبيعات المسبقة للأدوات الضرورية لمواجهة هذا المحيط الجديد للبيع. نحن متحمسون لرؤية SiftHub لاستخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة معرفة المنتج بحيث تركز المبيعات على العلاقات \"، وقال براناي ديساي ، شريك في Matrix Partners India ، في بيان محضر.
\"SiftHub هو المشروع الثاني لريزينغهاني في مجال تكنولوجيا المعلومات كخدمة. مدعومة بأكثر من عقد من الخبرة الريادية وسجل حافل ،
