کسب درآمد از اتوماسیون هوش مصنوعی با برچسب سفید برای استقرارهای مشتری

کسب درآمد از اتوماسیون هوش مصنوعی با برند سفید زمانی اهمیت پیدا می‌کند که یک آژانس همان نوع جریان کاری هوش مصنوعی را برای چندین مشتری ایجاد کند، اما هر مشتری از آن به شکل متفاوتی استفاده کند. یک مشتری ممکن است چند بار در هفته یک جریان کاری تأیید صلاحیت سرنخ را اجرا کند. مشتری دیگر ممکن است هزاران سرنخ، تیکت، سند یا به‌روزرسانی محصول را هر ماه پردازش کند.

اگر هر دو مشتری فقط برای ساخت اولیه هزینه پرداخت کنند، آژانس ممکن است ارزش مداومی که پس از راه‌اندازی ایجاد می‌شود را از دست بدهد. مشتری همچنان از اتوماسیون استفاده می‌کند. تماس‌های هوش مصنوعی همچنان انجام می‌شوند. آژانس ممکن است همچنان از سیستم پشتیبانی، تنظیم و بهبود دهد، اما مدل درآمد اغلب به هزینه‌های پروژه یا یک قرارداد سبک بازمی‌گردد.

ShareAI Builder به آژانس‌ها مسیر دیگری می‌دهد. آژانس همچنان جریان کاری مشتری را خارج از ShareAI می‌سازد و مدیریت می‌کند. ترافیک استنتاج هوش مصنوعی از طریق ShareAI هدایت می‌شود، آژانس یک حاشیه سود یا هزینه اضافی تعیین می‌کند، مشتری برای استفاده هدایت‌شده به ShareAI پرداخت می‌کند، و آژانس پرداخت‌های ماهانه بر اساس درآمد تولیدشده دریافت می‌کند.

این درآمد تضمین‌شده نیست و درآمد غیرفعال هم نیست. این یک مدل مبتنی بر استفاده برای آژانس‌هایی است که می‌توانند اقدامات ارزشمند هوش مصنوعی را تعریف کنند، آن‌ها را به‌وضوح برای مشتریان توضیح دهند، و جریان کاری را پس از راه‌اندازی مفید نگه دارند.

چرا استقرارهای هوش مصنوعی با برند سفید به یک مدل استفاده نیاز دارند

آژانس‌های برند سفید اغلب با تبدیل یک الگوی تکرارشونده به یک استقرار خاص مشتری موفق می‌شوند. یک جریان کاری اولویت‌بندی پشتیبانی می‌تواند برای چندین برند سفارشی شود. یک عامل تأیید صلاحیت سرنخ می‌تواند برای تیم‌های فروش مختلف تطبیق داده شود. یک جریان کاری استخراج اسناد می‌تواند به مشتریان حسابداری، بیمه، حقوقی و عملیاتی با منطق مشابه خدمت کند.

الگوی ساخت ممکن است تکرارشونده باشد، اما استفاده به‌ندرت این‌گونه است. یک مشتری کوچک ممکن است چند درخواست در روز ارسال کند. یک مشتری بزرگ‌تر ممکن است جریان کاری را در میان بسیاری از کاربران، فروشگاه‌ها، فضاهای کاری یا بخش‌ها اجرا کند. اگر آژانس هر استقرار را به یک شکل قیمت‌گذاری کند، مشتریانی با استفاده بالا می‌توانند بیشترین تقاضای پشتیبانی و استنتاج مداوم را ایجاد کنند بدون اینکه مسیر درآمدی متناسبی وجود داشته باشد.

به همین دلیل قیمت‌گذاری هوش مصنوعی با بسته‌بندی نرم‌افزار کلاسیک متفاوت است. کتابچه راهنمای قیمت‌گذاری و درآمدزایی هوش مصنوعی Bessemer تأکید می‌کند که محصولات هوش مصنوعی به مدل‌های قیمت‌گذاری نیاز دارند که هزینه‌های واقعی استنتاج و ارزشی که از طریق استفاده، جریان کاری یا نتایج ارائه می‌شود را در نظر بگیرند. صفحات قیمت‌گذاری مدل‌های عمومی، از جمله قیمت‌گذاری API OpenAI, ، نیز همین نکته عملیاتی را بیان می‌کنند: استفاده از مدل اندازه‌گیری می‌شود، بنابراین محصولات مجهز به هوش مصنوعی به اقتصاد مبتنی بر استفاده نیاز دارند.

برای یک راهنمای گسترده‌تر درآمد آژانس، به درآمد مبتنی بر استفاده برای آژانس‌ها: قیمت‌گذاری هوش مصنوعی پس از راه‌اندازی. مراجعه کنید. این مقاله لنز را به استقرارهای برند سفید محدود می‌کند، جایی که همان الگوی متعلق به آژانس در میان چندین مشتری استفاده می‌شود.

چگونه ShareAI در یک استقرار مشتری جای می‌گیرد

ShareAI اتوماسیون را نمی‌سازد، برنامه مشتری را میزبانی نمی‌کند یا کار تحویلی آژانس را جایگزین نمی‌کند. آژانس همچنان سازنده باقی می‌ماند. محصول مشتری‌محور، جریان کاری، چت‌بات، پورتال، یکپارچه‌سازی یا ابزار داخلی خارج از ShareAI ساخته می‌شود.

ShareAI پشت مسیر استفاده از هوش مصنوعی قرار دارد:

1. آژانس جریان کاری مشتری را خارج از ShareAI می‌سازد یا پیکربندی می‌کند.
2. جریان کاری ترافیک استنتاج هوش مصنوعی واجد شرایط را از طریق ShareAI ارسال می‌کند.
3. آژانس یک حاشیه سود یا هزینه اضافی برای استفاده مسیریابی‌شده تنظیم می‌کند.
4. مشتری به طور مستقیم برای استفاده از هوش مصنوعی تولید شده توسط استقرار به ShareAI پرداخت می‌کند.
5. ShareAI ماهانه بر اساس درآمدهای تولید شده توسط سازنده به آژانس پرداخت می‌کند.

این مکانیزم زمانی بهترین عملکرد را دارد که آژانس بتواند استفاده را بر اساس مشتری، استقرار، فضای کاری، ویژگی یا جریان کاری برچسب‌گذاری کند. این به مشتری اجازه می‌دهد بفهمد برای چه چیزی پرداخت می‌کند و به آژانس اجازه می‌دهد ببیند کدام استقرارها ارزش مداوم ایجاد می‌کنند.

چه چیزی را در اتوماسیون هوش مصنوعی با برچسب سفید اندازه‌گیری کنیم

واحد استفاده مناسب باید شبیه جریان کاری مشتری باشد، نه زیرساخت داخلی. توکن‌ها ممکن است در داخل اهمیت داشته باشند، اما مشتریان معمولاً کار تکمیل‌شده را بهتر از واحدهای خام مدل درک می‌کنند.

نوع استقرار	واحد استفاده‌ای که باید در نظر گرفته شود	چرا کار می‌کند
اتوماسیون پشتیبانی	پاسخ‌ها، خلاصه‌های تیکت، پیشنهادات ارتقاء، جستجوهای دانش	استفاده به بار پشتیبانی و کیفیت پاسخ نقشه می‌شود
صلاحیت سرنخ	امتیازدهی سرنخ‌ها، خلاصه‌های تحقیق، سوابق غنی‌شده، پیش‌نویس‌های پیگیری	استفاده به فعالیت فروش و کیفیت خط لوله نقشه می‌شود
پردازش اسناد	فایل‌ها، صفحات، فیلدهای استخراج‌شده، مراحل بازبینی	استفاده به توان عملیاتی عملیات نقشه می‌شود
دستیار داخلی هوش مصنوعی	درخواست‌های بخش، جستجوی سیاست‌ها، گزارش‌ها، اقدامات فضای کاری	نقشه‌های استفاده برای پذیرش در تیم‌ها
جریان کاری تجارت یا CMS	توضیحات محصول، خلاصه‌های بررسی، بازنویسی محتوا، جستجوی پرسش‌ها	نقشه‌های استفاده برای فروش یا حجم محتوا

یک واحد خوب سه ویژگی دارد: مشتری آن را درک می‌کند، آژانس می‌تواند آن را اندازه‌گیری کند، و استفاده از آن به اندازه‌ای ارزشمند است که حاشیه را توجیه کند. اگر یک واحد بیش از حد فنی باشد، ممکن است مشتریان آن را نپذیرند. اگر بیش از حد گسترده باشد، آژانس ممکن است هزینه‌های متغیر زیادی را جذب کند.

یک مدل بسته‌بندی عملی برای آژانس‌ها

یک بسته سفید تمیز معمولاً چهار بخش را جدا می‌کند:

• استراتژی و تنظیمات: کشف، طراحی جریان کاری، آماده‌سازی داده‌ها، یکپارچه‌سازی‌ها، آزمایش و راه‌اندازی.
• مدیریت: نظارت، تنظیم، گزارش‌دهی، به‌روزرسانی درخواست‌ها و پشتیبانی مشتری.
• استفاده شامل: یک پایه منطقی از فعالیت هوش مصنوعی که پذیرش بسته را آسان می‌کند.
• استفاده پولی: تماس‌های اضافی هوش مصنوعی که از طریق ShareAI هدایت شده‌اند پس از سهمیه شامل شده یا برای اقدامات ویژه.

این ساختار به آژانس کمک می‌کند از دو افراط ضعیف اجتناب کند. اولی فقط دریافت هزینه برای اجرا است در حالی که جریان کاری همچنان ارزش ایجاد می‌کند. دومی پنهان کردن استفاده نامحدود از هوش مصنوعی در یک هزینه ثابت و امید به کارکرد اقتصادی در آینده است.

برای کارهای برچسب سفید، آژانس باید تصمیم بگیرد که آیا هر مشتری سهمیه استفاده خود، حاشیه خود و نمای گزارش‌دهی خود را دارد یا خیر. یک الگوی قابل تکرار همچنان ممکن است به کنترل‌های سطح مشتری نیاز داشته باشد زیرا پروفایل استفاده بر اساس صنعت، اندازه تیم، ترافیک و پیچیدگی جریان کاری تغییر می‌کند.

چگونه این مدل را بدون گیج کردن مشتریان اجرا کنیم

مشتری نباید از صورتحساب استفاده هوش مصنوعی احساس غافلگیری کند. مدل را قبل از راه‌اندازی توضیح دهید:

1. اقدامات هوش مصنوعی که در بسته شامل شده‌اند را نام ببرید.
2. سهمیه ماهانه شامل شده را تعریف کنید، اگر وجود دارد.
3. توضیح دهید چه چیزی به استفاده پولی اضافی تبدیل می‌شود.
4. از واحدهای مشتری‌محور مانند اسناد، بلیت‌ها، سرنخ‌ها، جستجوها، گزارش‌ها یا اجرای جریان کاری استفاده کنید.
5. انتظارات برای گزارش‌های استفاده و دوره‌های بررسی را تنظیم کنید.
6. از زبان تضمین صرفه‌جویی یا تضمین درآمد اجتناب کنید.
7. استفاده توافق‌شده هوش مصنوعی را از طریق ShareAI هدایت کنید و داده‌ها را پس از راه‌اندازی بررسی کنید.

بهترین مکالمه با مشتری درباره اضافه کردن هزینه غافلگیرکننده نیست. بلکه درباره تطبیق اقتصاد اتوماسیون با ارزشی است که مشتری دریافت می‌کند. اگر یک جریان کاری سرنخ‌های بیشتری پردازش کند، مسائل پشتیبانی بیشتری را حل کند یا اسناد بیشتری را مدیریت کند، مدل استفاده باید با آن فعالیت مقیاس‌پذیر باشد.

زمانی که این مدل مناسب است

کسب درآمد از اتوماسیون هوش مصنوعی با برچسب سفید زمانی بهترین عملکرد را دارد که یک آژانس الگوی تحویل قابل تکرار و مشتریانی با استفاده نامنظم داشته باشد. این موضوع به‌ویژه برای اتوماسیون پشتیبانی، جریان‌های کاری CRM و فروش، عملیات سنگین اسناد، محتوای تجارت، دستیاران داخلی هوش مصنوعی، و استقرار چت‌بات یا نماینده چندمشتری مرتبط است.

این روش برای نمونه‌های اولیه یک‌باره، جریان‌های کاری با استفاده کم، یا پروژه‌هایی که مشتری نمی‌تواند واحد پرداختی را درک کند، ضعیف‌تر است. همچنین نیاز به بررسی دقیق قانونی، حریم خصوصی، و مدیریت داده‌ها دارد زمانی که مشتری در محیطی تحت نظارت فعالیت می‌کند. ShareAI را می‌توان به‌عنوان لایه ترافیک، مسیریابی، صورتحساب، هزینه اضافی، و پرداخت هوش مصنوعی توصیف کرد. وعده‌های انطباق یا میزبانی خصوصی بدون تأیید جداگانه ارائه ندهید.

آژانس‌هایی که آماده بسته‌بندی استفاده هستند می‌توانند شروع کنند در کنسول سازنده. تیم‌هایی که نیاز به زمینه اجرایی دارند نیز می‌توانند بررسی کنند در مستندات ShareAI.

سوالات متداول

کسب درآمد از اتوماسیون هوش مصنوعی با برچسب سفید چیست؟

کسب درآمد از اتوماسیون هوش مصنوعی با برچسب سفید روشی است که آژانس‌ها از استفاده مداوم هوش مصنوعی در استقرارهای مشتری که ایجاد یا مدیریت می‌کنند، درآمد کسب کنند. آژانس یک جریان کاری را تحت مدل خدمات خود بسته‌بندی می‌کند، استفاده هوش مصنوعی را از طریق ShareAI مسیریابی می‌کند، و یک حاشیه یا هزینه اضافی برای آن استفاده تعیین می‌کند.

ShareAI چگونه به آژانس‌های اتوماسیون هوش مصنوعی کمک می‌کند؟

ShareAI بازار هوش مصنوعی، API، استفاده استنتاج مسیریابی‌شده، پرداخت مشتری برای آن استفاده، منطق هزینه اضافی، و پرداخت‌های ماهانه Builder را مدیریت می‌کند. آژانس همچنان جریان کاری مشتری را خارج از ShareAI ایجاد و مدیریت می‌کند.

آیا ShareAI یک سازنده اپلیکیشن با برچسب سفید است؟

خیر. ShareAI یک سازنده اپلیکیشن بدون کدنویسی، سازنده جریان کاری، CMS، پلتفرم میزبانی، یا چارچوب اپلیکیشن نیست. اپلیکیشن یا جریان کاری مشتری خارج از ShareAI ساخته می‌شود؛ ShareAI از لایه ترافیک و کسب درآمد هوش مصنوعی پشت آن پشتیبانی می‌کند.

چه کسی هزینه استفاده مسیریابی‌شده هوش مصنوعی را پرداخت می‌کند؟

مشتری یا کاربر نهایی هزینه استفاده مسیریابی‌شده هوش مصنوعی را مستقیماً به ShareAI پرداخت می‌کند. آژانس از حاشیه یا هزینه اضافی تنظیم‌شده Builder درآمد کسب می‌کند، با پرداخت‌های ماهانه بر اساس درآمد تولیدشده.

آژانس‌ها باید برای چه چیزی هزینه دریافت کنند؟

آژانس‌ها باید بر اساس واحدهایی که مشتریان درک می‌کنند هزینه دریافت کنند: اجرای جریان کاری، سرنخ‌های واجد شرایط، اسناد پردازش‌شده، پاسخ‌های پشتیبانی، خلاصه‌های تیکت، جستجوها، گزارش‌ها، تولید محتوا، یا وظایف نماینده. توکن‌ها می‌توانند به‌عنوان یک معیار هزینه داخلی باقی بمانند.

آیا این جایگزین قراردادهای ثابت می‌شود؟

نه لزوماً. بسیاری از آژانس‌ها باید نگهداری، پشتیبانی، گزارش‌دهی و بهینه‌سازی را با استفاده از قراردادهای نگهداری حفظ کنند. استفاده از ShareAI که بر اساس فعالیت واقعی هوش مصنوعی پس از راه‌اندازی است، یک لایه مبتنی بر استفاده اضافه می‌کند.

آیا یک آژانس می‌تواند از یک مدل برای چندین مشتری استفاده کند؟

بله، اگر الگوی کاری قابل تکرار باشد و هر استقرار به‌وضوح ردیابی شود. آژانس باید استفاده را بر اساس مشتری، فضای کاری، ویژگی یا استقرار برچسب‌گذاری کند تا استفاده و حاشیه سود در حساب‌ها مخلوط نشود.

آژانس‌ها چگونه از مصرف تمام حاشیه سود توسط یک مشتری جلوگیری می‌کنند؟

از ردیابی استفاده در سطح مشتری، تخصیص‌های شامل‌شده، هزینه‌های اضافی پرداخت‌شده، هشدارهای استفاده و دوره‌های بازبینی استفاده کنید. مشتریان با حجم بالا باید برای ترافیک اضافی هوش مصنوعی که ایجاد می‌کنند هزینه پرداخت کنند، به‌جای اینکه در یک هزینه ثابت پروژه پنهان شود.

آژانس‌ها چگونه باید این موضوع را به مشتریان توضیح دهند؟

از زبان ساده استفاده کنید: بسته شامل سطح پایه‌ای از فعالیت هوش مصنوعی است و استفاده اضافی زمانی صورتحساب می‌شود که جریان کاری کار بیشتری پردازش کند. واحد پرداختی را به نتایج مشتری مانند سرنخ‌ها، بلیت‌ها، فایل‌ها، جستجوها یا جریان‌های کاری تکمیل‌شده مرتبط کنید.

آیا این فقط برای چت‌بات‌های پشتیبانی است؟

نه. این می‌تواند برای اتوماسیون پشتیبانی، تأیید صلاحیت سرنخ‌ها، جریان‌های کاری اسناد، محتوای تجارت، دستیارهای CMS، ابزارهای دانش داخلی، جریان‌های کاری نمایندگان و سایر استقرارهای مشتری با استفاده قابل اندازه‌گیری از هوش مصنوعی مناسب باشد.

چه ادعاهای حریم خصوصی یا انطباقی می‌توانند آژانس‌ها مطرح کنند؟

آژانس‌ها باید محتاط باشند. ShareAI می‌تواند به‌عنوان لایه مسیریابی، استفاده، صورتحساب، هزینه اضافی و پرداخت توصیف شود. ادعای میزبانی خصوصی، پوشش انطباق یا تضمین داده‌ها را نکنید مگر اینکه این ادعاها به‌طور جداگانه برای استقرار مشتری تأیید شده باشند.

چگونه پرداخت‌های سازنده با پاداش‌های ارائه‌دهنده متفاوت است؟

پرداخت‌های سازنده از ترافیک هوش مصنوعی که از یک برنامه، جریان کاری یا استقراری که سازنده مالک یا مدیریت می‌کند، هدایت می‌شود، حاصل می‌شود. پاداش‌های ارائه‌دهنده برای مشارکت ظرفیت محاسباتی واجد شرایط در شبکه ShareAI است. آژانس‌هایی که از کسب درآمد سازنده استفاده می‌کنند، پاداش‌های ارائه‌دهنده را دریافت نمی‌کنند مگر اینکه به‌طور جداگانه به یک برنامه ارائه‌دهنده بپیوندند.