IntelHub'da Toplanan Veriyle Satış ve İş Geliştirme Görüşmesine Hazırlanın

Bir hedef kişi ya da şirket için araştırma bittiğinde elinizde onlarca kaynak olur: haberler, profil sayfaları, yazılar, röportajlar. Asıl zorluk bu bilgiyi toplantıdan önce hızlıca kullanılabilir hale getirmektir. Yüzlerce sayfayı baştan okumak mümkün değildir ve "ben şunu bir yerde görmüştüm" demek, toplantıda işinize yaramaz.

IntelHub'ın kaynaklarla sohbet özelliği bu sorunu çözer. Araştırma tamamlandıktan sonra, toplanan veriye doğal dilde soru sorarsınız. Bu yazıda sohbetin arka planda nasıl çalıştığını, hangi veriyle sınırlı olduğunu ve satış ile iş geliştirme görüşmelerine hazırlanırken nasıl kullanılacağını anlatıyoruz.

Önce veri seti: sohbet nereden bilgi alır?

Kısa cevap: her hedef için ayrı oluşturulan bir veri setinden. Bu veri seti, araştırma sürecinin doğal bir sonucudur.

1. Keşif. Hedef için çoklu platformda arama yapılır ve aday kaynaklar bulunur.
2. Tarama. Kaynakların içeriği toplanır.
3. Doğrulama. Yapay zeka her kaynağı hedefle ilgililik açısından değerlendirir ve bir güven skoru verir. Skoru yeterince yüksek olan kaynaklar "doğrulanmış" sayılır, diğerleri elenir. Sonuçları siz de inceleyip onaylayabilir ya da reddedebilirsiniz.
4. Parçalama (chunking). Doğrulanan içerik, kaynak tipine göre anlamlı parçalara bölünür. Bir sosyal medya gönderisi tek parça olabilir, uzun bir makale ise paragraf bazında birkaç parçaya ayrılır. Her parça, hangi hedefe ve hangi kaynağa ait olduğu bilgisini taşır.
5. Vektörleştirme. Her parça, anlamını temsil eden sayısal bir vektöre dönüştürülür ve vektör araması destekleyen bir veritabanında saklanır.

Sonuçta hedefe özel, kaynağı belli ve anlamsal olarak aranabilir bir veri seti oluşur. Şirketler için de aynı altyapı kullanılır: şirket araştırması da aynı hat üzerinden doğrulanmış, parçalanmış ve vektörleştirilmiş içerik üretir.

Sohbet bir soruyu nasıl yanıtlar?

Bir soru yazdığınızda arka planda şu adımlar çalışır:

1. Sorgu genişletme. Sorunuz, yapay zeka tarafından üç farklı arama ifadesine çevrilir: doğrudan hali, ilgili kavramlarla genişletilmiş hali ve hedefin adını içeren bağlamsal hali. Böylece "Bu kişi hangi konularda öne çıkıyor?" gibi genel bir soru, veri setindeki farklı ifadelerle de eşleşebilir.
2. Anlamsal arama. Üç sorgunun her biri için veri setinde en benzer parçalar aranır. Arama kelime eşleşmesine değil anlama bakar. "Bütçe" diye sorduğunuzda "yatırım turu" geçen bir parça da bulunabilir. Yalnızca yüksek benzerlik eşiğini geçen parçalar dikkate alınır.
3. Eleme ve çeşitlilik. Aynı parça birden fazla kez gelmişse tekilleştirilir. Ayrıca tek bir kaynağın yanıtı domine etmemesi için aynı kaynaktan en fazla iki parça alınır. Sonunda en alakalı beş parça seçilir.
4. Yanıt üretimi. Seçilen parçalar, konuşmanın son mesajlarıyla birlikte yapay zekaya bağlam olarak verilir. Yanıt, siz beklerken kelime kelime akarak ekrana gelir.

Seçilen parçalar arasında yeterince benzer bir içerik bulunamazsa, sistem hedef için üretilmiş analizlere (kişilik analizi, brifing) ve doğrulanmış kaynakların özetlerine başvurur. Böylece soru veri setindeki parçalarla birebir örtüşmese bile elinizdeki en iyi bilgi kullanılır.

"Yalnızca bu veriyle" ne anlama gelir?

Bu soru en çok sorulanlardan biri: sohbet, internetin geri kalanına mı bakıyor, yoksa yalnızca hedef için toplanan veriye mi?

Sohbet canlı olarak internette arama yapmaz. Yanıtlar, o hedef için toplanıp onaylanan veri setine ve ondan üretilmiş analizlere dayanır. Teknik olarak da arama hedefe ve organizasyonunuza göre sınırlandırılır: bir hedefin sohbeti başka bir hedefin verisine, başka bir organizasyonun verisine ise hiçbir koşulda erişemez. Veri seti sorguları yalnızca sunucu tarafında çalıştırılır, tarayıcıdan doğrudan erişilemez.

Yapay zeka asistanı da bu çerçevede yönlendirilir:

• Eriştiği verilere dayanarak yanıt vermesi istenir.
• Kaynaklarda çelişkili bilgi varsa bunu belirtmesi istenir.
• Yeterli bilgi yoksa "bu konuda kaynaklarımda yeterli bilgi yok" demesi, veri olmayan konuda spekülasyon yapmaması istenir.
• Kişinin özel hayatına dair tahminlerden ve etik dışı amaçlardan uzak durması istenir.

Bununla birlikte dürüst olmak gerekir: bu bir dil modelidir ve kurallar bir talimat olarak verilir, matematiksel bir garanti değildir. Kritik bir bilgiyi (örneğin bir rakamı, bir unvanı ya da bir tarihi) toplantıda kullanmadan önce asistandan kaynağını isteyip doğrulamanızı öneririz.

Satış ve iş geliştirme için nasıl kullanılır?

Sohbet genel amaçlı bir araştırma asistanıdır. Satış ya da iş geliştirme odağını, sorduğunuz sorular belirler. Veri seti hedefle ilgili ne varsa içerir. Doğru sorular sorduğunuzda aynı veri, görüşmeye hazırlık için çok değerli hale gelir.

Görüşme açılışı için:

• "Bu kişiyle konuşmaya hangi güncel konuyla başlayabilirim?"
• "Son dönemde en çok hangi konularda içerik paylaşmış?"

İhtiyaç ve acı noktası keşfi için:

• "Kaynaklarda dile getirilen zorluklar veya şikayetler neler?"
• "Hangi alanlarda büyüme ya da dönüşümden söz ediliyor?"

Karar süreci için:

• "Karar verirken hangi kriterleri öne çıkarıyor gibi görünüyor?"
• "Kimlerle birlikte çalıştığı ya da hangi ekiplerden söz ettiği kaynaklarda geçiyor mu?"

Hazırlık ve risk kontrolü için:

• "Hangi konularda kaynaklardaki bilgi yetersiz?"
• "Kaynaklar arasında çelişen noktalar var mı?"

Bu son iki soru özellikle önemlidir. Arayüzdeki önerilerden biri de zaten kaynaklardaki bilgi boşluklarını sormaktır. Bir hedef hakkında neyi bilmediğinizi öğrenmek, toplantıda yanlış varsayımla hareket etmenizi engeller.

Sohbet, rapor ve brifing birlikte nasıl çalışır?

Üç özellik birbirini tamamlar:

• Analiz raporu hedefin genel resmini verir.
• Toplantı brifingi belirli bir görüşmenin amacına göre hazırlanmış kısa bir belgedir.
• Sohbet, bu belgelerin yanıtlamadığı özel soruları sorduğunuz yerdir.

Önerdiğimiz akış şudur: önce raporu okuyun, ardından brifingi üretin, sonra aklınızda kalan sorular için sohbete geçin. Konuşma geçmişi de saklanır. Böylece bir önceki gün sorduğunuz soruların üzerine kaldığınız yerden devam edebilirsiniz.

Daha iyi yanıt almak için ipuçları

• Somut sorular sorun. "Bu kişi hakkında ne biliyorsun?" yerine "Son iki yılda hangi sektörlerle ilgili konuştu?" gibi odaklı bir soru daha iyi sonuç verir.
• Kaynakları iyi seçin. Veri setinin kalitesi, onayladığınız kaynakların kalitesine bağlıdır. Şüpheli kaynakları reddetmek, sohbetin güvenilirliğini artırır.
• Kaynak isteyin. Önemli bir bilgi için asistandan nereden geldiğini sorun.
• Boşlukları tamamlayın. Cevap "yeterli bilgi yok" ise, hedef için yeni kaynak aramak daha doğru olabilir.

Sonuç

IntelHub'da araştırma bir rapor ile bitmez. Her hedef için kaynağı belli, anlamsal olarak aranabilir bir veri seti oluşur ve kaynaklarla sohbet bu veri setini görüşme hazırlığına dönüştürür. Sohbet internette serbestçe dolaşmaz, yalnızca onayladığınız kaynaklara dayanır. Bu da hem hızı hem de güvenilirliği artırır.

Bir sonraki satış ya da iş geliştirme görüşmenizden önce hedef için bir dosya açıp kaynaklara sorular sormayı deneyebilirsiniz.

Araştırmadan içgörüye: intelhub.com.tr