نقدم لكم ذكاء نمو الضغط

لطالما نظرت إلى Squeeze Growth على أنها أكثر من مجرد مكان ننشر فيه مراجعات البرامج ومقالات التسويق.

كانت الفكرة الأصلية بسيطة: مساعدة رواد الأعمال والشركات على اتخاذ قرارات أفضل. كان ذلك يعني أحيانًا إيجاد نظام إدارة علاقات عملاء أفضل، وأحيانًا فهم استراتيجية تسويقية، وأحيانًا التعلم من شخص سبق له بناء ما كنت تحاول بناءه.

على مر السنين، جمعنا كمية هائلة من الأبحاث في هذا المجال. لقد اختبرنا البرامج، وقارنا المنتجات، ونظرنا في الأسعار، وكتبنا أدلة، والتقطنا لقطات شاشة، وتحدثنا إلى الشركات، وغطينا كل شيء بدءًا من منصات التسويق عبر البريد الإلكتروني وحتى أدوات إدارة المشاريع.

اليوم، سنبدأ بفعل شيء جديد بكل ذلك.

أطلقنا منصة Squeeze Growth Intelligence.

وأول شيء قمنا ببنائه هو Ask Squeeze.

يمكنك الآن زيارة موقع Squeeze Growth، ووصف ما تحاول القيام به، وطرح سؤالك. يقوم قسم "اسأل Squeeze" بمراجعة مقالاتنا المنشورة، والعثور على الأبحاث ذات الصلة بسؤالك، ثم يُنشئ إجابةً من تلك المقالات، ويعرض لك المقالات التي استخدمها.

كنت أرغب في أن تعمل ميزة "Squeeze Growth" بهذه الطريقة منذ فترة.

لأنه بمجرد وجود آلاف المعلومات موزعة على موقع إلكتروني، فإن التحدي التالي لا يكمن دائماً في إنتاج المزيد من المعلومات، بل في جعل كل تلك المعلومات مفيدة بطرق لم تكن ممكنة من قبل.

لقد قمنا بتنظيم المعلومات حول المقالات

فكر في الطريقة التي تبحث بها عادةً عن البرامج.

لنفترض أنك تدير وكالة تسويق صغيرة وتفكر في استخدام Pipedrive وGoHighLevel. على الأرجح ستبحث عن مقارنة بينهما، وتقرأ بعض التقييمات، وتفتح صفحات الأسعار، وتتصفح موقع Reddit، ثم تبدأ بالبحث عن إجابات للأسئلة التي تهم عملك فعلاً.

المشكلة هي أن هذه الأسئلة يمكن أن تصبح محددة للغاية.

ربما لا يهمك أي منتج يحتوي على مزايا أكثر. ما يهمك هو معرفة أي منتج سيكون أسهل استخداماً لخمسة أشخاص عندما يكون كل ما تحتاجه هو مسار مبيعات واضح ومتابعات أساسية.

لم يعد هذا سؤالاً يتعلق بـ "Pipedrive مقابل GoHighLevel".

هذا سؤالك.

تقليديًا، كنا نحاول توقع ذلك أثناء كتابة المقال. كنا نغطي الميزات والأسعار والمزايا والعيوب والمستخدمين المثاليين وأكبر عدد ممكن من السيناريوهات المفيدة.

لكن لهذا النموذج قيد واضح. يجب كتابة المقال بترتيب معين، بينما لا تصل أسئلتك بترتيب معين.

هذا ما جعل الذكاء الاصطناعي مثيراً للاهتمام بشكل خاص بالنسبة لي.

ما أجده مثيراً للاهتمام في الذكاء الاصطناعي

أنا شخصياً أستخدم الذكاء الاصطناعي كثيراً.

أحد الأمور التي تغيرت تماماً بالنسبة لي هو طريقة طلبي للمعلومات. لم أعد مضطراً لتحويل كل ما يدور في ذهني إلى استعلام بحث بسيط ومنظم.

أستطيع أن أشرح الوضع كما هو بالضبط.

أستطيع أن أقول إنني أدير هذا النوع من الأعمال، وأستخدم هذه الأدوات بالفعل، ولدي هذه المشكلة بالتحديد، ولا أهتم بهذه الميزات، وأحتاج بشدة إلى هذه الميزة الأخرى.

هذا أقرب بكثير إلى الطريقة التي نتخذ بها القرارات فعلياً.

وبدأت أفكر: لماذا لا يعمل برنامج Squeeze Growth بنفس الطريقة؟

لدينا البحث بالفعل. لماذا يجب على أي شخص أن يفهم بنية موقعنا الإلكتروني قبل أن يتمكن من استخدامه؟

إذا كنا قد بحثنا بالفعل عن شيء ذي صلة بك، فيجب أن تكون قادراً على طلبه.

هذا هو ما يفعله تطبيق Ask Squeeze بشكل أساسي.

كيف يعمل تطبيق Ask Squeeze؟

لا يوجد أي غموض وراء ذلك.

تطرح سؤالاً، فنبحث عن فقرات ذات صلة في مقالات Squeeze Growth المنشورة. تُرسل هذه الفقرات، بالإضافة إلى سؤالك، إلى نظام الذكاء الاصطناعي ليُعدّ إجابةً بناءً على المواد المنشورة. تُعرض المقالات الأصلية بجانب الإجابة لتتمكن من الاطلاع عليها بنفسك.

يبدو التدفق الأساسي كالتالي:

اطرح سؤالاً ← ابحث عن أبحاث ذات صلة بنمو الضغط ← احصل على الإجابة ← اعرض المصادر ← القرار لك

هذا الجزء الأخير مهم.

لست مهتمًا بشكل خاص ببناء روبوت محادثة آخر يقدم لك إجابة ويتوقع منك أن تثق بها لأن النص يبدو مقنعًا.

يوجد بالفعل الكثير من منتجات الذكاء الاصطناعي العامة المذهلة لهذا الغرض.

ما يثير اهتمامي هو الجمع بين الذكاء الاصطناعي ومجموعة من الأعمال التي نتحكم بها فعلياً ونواصل تحسينها.

إذا ذكر موقع Ask Squeeze معلومةً عن منتجٍ ما استنادًا إلى إحدى مقالاتنا، يمكنك فتح المقالة والاطلاع على مصدرها. وإذا لم تكن أبحاثنا الحالية كافيةً لدعم الإجابة، فإن النظام مصممٌ لإعلامك بذلك بدلًا من تقديم معلوماتٍ إضافيةٍ بشكلٍ قاطع.

هذه علاقة أكثر إثارة للاهتمام بين النشر والذكاء الاصطناعي، على الأقل بالنسبة لي.

يصبح البحث أكثر قيمة، وليس أقل.

هناك افتراض غريب حول الذكاء الاصطناعي والنشر مفاده أنه في نهاية المطاف يجب أن يقوم الذكاء الاصطناعي بكتابة كل شيء.

أعتقد أن هذا تفكير معكوس.

أصبح كتابة النصوص الآن في غاية السهولة. أعطِ أي نموذج جيد موضوعًا، وستحصل على مقال منظم بشكل معقول في ثوانٍ.

لكن إذا كان بإمكان الجميع توليد الكلمات، فإن العمل الذي يقف وراء الكلمات يصبح أكثر أهمية.

هل استخدم أحدٌ البرنامج فعلاً؟ هل قارنه بالبدائل المتاحة؟ هل لاحظ ما يحدث بعد انتهاء الفترة التجريبية المجانية؟ هل فهم التسعير جيداً؟ هل اكتشف القيود المخفية في القوائم الفرعية؟ هل لديه الخبرة الكافية لشرح أي نوع من الأعمال لا يُنصح باستخدامه؟

هذا ما يهمني.

بالنسبة لشركة Squeeze Growth، لا أرى الذكاء الاصطناعي سبباً للتوقف عن الاستثمار في هذا العمل، بل أراه سبباً لتحسينه بشكل كبير.

لأنّ البحث المفصّل الآن لا يقتصر على الإجابة عن سؤال بحثي واحد مُحدّد مسبقاً، بل يمكنه المساعدة في الإجابة عن مئات الأسئلة المختلفة.

يمكن أن تصبح المقالة مصدراً للمعرفة

ربما يكون هذا هو التغيير الذي أشعر بالحماس تجاهه أكثر من غيره.

لنفترض أننا نقضي أيامًا في البحث عن منتج ما وننشر مراجعة مكونة من 5,000 كلمة.

تقليدياً، تُعتبر المراجعة هي المنتج النهائي. يعثر عليها شخص ما، ويقرأ الجزء الذي يثير اهتمامه، ونأمل أن يحصل على ما جاء من أجله.

مع برنامج Squeeze Growth Intelligence، أنظر إلى نفس المراجعة بشكل مختلف.

لا يزال هذا المقال قابلاً للقراءة، ولكنه أيضاً عبارة عن مجموعة من المعلومات حول الأسعار والميزات وحالات الاستخدام والقيود وسير العمل والمنافسين وخبرة الكاتب.

والآن تخيل ربط هذه المعلومات بمئات المقالات الأخرى التي نشرناها.

لم تعد صفحة الويب الفردية هي الطريقة الوحيدة التي يمكنك من خلالها الوصول إلى ما نعرفه.

يمكنك البدء بطرح الأسئلة في جميع أنحاء المكتبة.

وهنا يصبح الأمر أكبر بكثير من مجرد وضع صندوق دردشة على موقع ويب.

توصيات البرامج تحتاج إلى سياق

لقد كتبتُ وطلبتُ ما يكفي من المحتوى المتعلق بـ "أفضل البرامج" على مر السنين لأعرف أن كلمة " أفضل " تسبب مشاكل.

ما هو أفضل نظام لإدارة علاقات العملاء (CRM)؟

لا أعرف. أخبرني من أنت أولاً.

يمكن لوكالة مكونة من خمسة أشخاص ومنظمة مبيعات مكونة من 500 شخص البحث عن "أفضل نظام لإدارة علاقات العملاء" بينما تحتاج إلى منتجات مختلفة تمامًا.

قد تهتم إحدى الشركات بالأتمتة بشكل كامل تقريبًا، بينما ترغب أخرى في نظام يفهمه الموظفون دون الحاجة إلى حضور دورة تدريبية لمدة ثلاثة أيام. قد يدفع أحدهم بسخاء 1,000 دولار شهريًا إذا استبدلت أداة ما ثلاثة أنظمة أخرى، بينما تحتاج شركة أخرى إلى إبقاء جميع برامجها دون هذا المبلغ.

ومع ذلك، لا يزال اكتشاف البرامج يجبر الجميع على المرور عبر نفس الصفحات تقريبًا.

أعتقد أننا نستطيع جعل تلك التجربة أكثر ذكاءً بكثير.

في النهاية، بدلاً من البدء بصفحة تصنيف، قد تبدأ بإخبار Squeeze Growth عن عملك.

فمثلا:

أدير وكالة محتوى تضم 12 موظفًا. نستخدم منصتي Notion وSlack، لكنّ رؤية المشاريع أصبحت صعبة. يحتاج العملاء إلى صلاحيات محدودة، ولا أرغب في استخدام برامج مخصصة للمؤسسات، وأودّ أن تبقى التكلفة الإجمالية أقل من 200 دولار شهريًا.

الآن لدينا شيء مفيد للعمل به.

بدلاً من عرض 15 منصة لإدارة المشاريع وتركك لتكتشفها بنفسك، يمكن لـ Intelligence أن تبدأ في تضييق نطاق السوق وفقًا للأشياء التي تهمك بالفعل.

ما هي المنتجات المناسبة؟ وما هي المنتجات التي يمكن استبعادها فوراً؟ ما هي المفاضلات؟ ما هو السعر المتوقع؟ ما الذي توصلنا إليه خلال بحثنا؟

والأهم من ذلك كله، ما هي الأدلة التي تستند إليها تلك الإجابات؟

هذا أقرب بكثير إلى الطريقة التي أعتقد أن أبحاث البرمجيات يجب أن تعمل بها.

بناء طبقة ذكاء لنمو الضغط

Ask Squeeze هي النسخة الأولى، وليست الرؤية النهائية.

في الوقت الحالي، أحرص على تبسيط الأمور قدر الإمكان. اسأل سؤالاً، ودع النظام يعثر على بحثك، واقرأ الإجابة، وافتح المصادر إذا كنت ترغب في التعمق أكثر.

لكن بمجرد أن تبدأ في التفكير في Squeeze Growth كطبقة ذكاء بدلاً من مجرد مجموعة من صفحات الويب، فهناك الكثير من الأشياء التي يمكننا بناؤها.

يمكن أن يحتوي المنتج على معلومات منظمة حول من هو الشخص المناسب له بالفعل، وما الذي يتكامل معه، وكيف تتغير أسعاره مع نمو الشركة، وما الذي يجب على المستخدمين معرفته قبل التحول إليه، وكيف تتم مقارنته في ظل ظروف محددة للغاية.

يمكن أن تصبح تصنيفات البرامج تفاعلية بدلاً من أن تكون ثابتة. ويمكن أن تتغير المقارنات وفقًا لما يهم الشخص الذي يُجري المقارنة. ويمكن أن تصبح التوصيات أكثر تحديدًا بكثير من مجرد وضع عشر أدوات في مقال وترتيبها من واحد إلى عشرة.

لا أريد بناء كل ذلك دفعة واحدة.

لكن هذا هو الاتجاه.

هناك جانب آخر للمعادلة

أثناء العمل على هذا المشروع، بدأت أيضًا بالتفكير في شركات البرمجيات نفسها.

لقد أمضينا سنوات في التواجد بين شركات البرمجيات والأشخاص الذين يقومون بتقييم البرمجيات. وهذا يمنحنا رؤية مفيدة لكلا الجانبين.

يرغب المشتري في فهم أي منتج هو الأنسب له. وترغب الشركة المصنعة للمنتج في فهم سبب اختيار هذا المشتري لها، أو عدم اختياره لها.

يجعل الذكاء الاصطناعي ذلك الجانب الثاني مثيراً للاهتمام بشكل خاص.

فكر في الأسئلة التي ستبدأ شركات البرمجيات بطرحها مع تزايد تأثير أنظمة الذكاء الاصطناعي على قرارات الشراء.

متى يُوصى بمنتجنا؟ ولماذا تتم مقارنتنا بهذا المنافس؟ ما هي حالات الاستخدام المرتبطة بنا ارتباطًا وثيقًا؟ ما هي المعلومات غير الواضحة حول منتجنا؟ ما هي الاعتراضات التي تتكرر عند تقييمنا؟

هناك مشكلة استخباراتية ضخمة تتشكل هناك.

وهي مرتبطة ارتباطاً وثيقاً بالمشكلة التي أمضينا سنوات في العمل عليها.

يحاول المشتري فهم شركة البرمجيات. وتحاول شركة البرمجيات فهم المشتري.

يقع برنامج Squeeze Growth في المنتصف.

أعتقد أن هذا مكان مثير للاهتمام للبناء عليه.

تصبح الأسئلة نفسها ذات قيمة

هناك شيء آخر يقدمه لنا تطبيق Ask Squeeze وأنا متحمس له بشكل خاص.

الأسئلة.

لسنوات، انصب جزء كبير من النشر على محاولة فهم ما يريد الناس معرفته قبل أن يخبروك به.

نحن ننظر إلى استعلامات البحث، وحجم الكلمات الرئيسية، وصفحات المنافسين، والاتجاهات، وعشرات الإشارات الأخرى.

الآن يمكن لأي شخص أن يسأل ببساطة.

لنفترض أن الكثير من الأشخاص الذين يقيمون نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) معين يستمرون في السؤال عما إذا كان يعمل مع نوع معين من الأعمال.

ولنفترض أن بحثنا لا يجيب على ذلك بشكل كافٍ.

هذا مفيد .

يخبرنا ذلك بالضبط بما يجب أن نذهب ونتحقق منه.

ربما نحتاج إلى تحديث المراجعة. ربما نحتاج إلى اختبار سير عمل تجاهلناه. ربما هناك مقارنة كاملة لم يرَ أحد في الفريق أنها مهمة.

يمكن لسؤال القارئ أن يحسن البحث، ويمكن للبحث المحسن بدوره أن يحسن الإجابات المستقبلية.

أسئلة أفضل ← بحث أفضل ← إجابات أفضل.

هذا مسار دائري أنا مهتم جدًا ببنائه.

أين أريد أن أحقق نمو الضغط

عندما بدأت مشروع Squeeze Growth، كان الموقع الإلكتروني نفسه هو المنتج.

لقد نشرنا معلومات مفيدة، وجاء الناس لقراءتها.

ما زلت أؤمن بذلك. لن تختفي المقالات، وأريد أن تتحسن جودة أبحاثنا الأصلية بشكل ملحوظ خلال السنوات القليلة القادمة.

لكنني أعتقد الآن أن المعلومات يمكن أن تفعل أكثر من ذلك بكثير.

يمكن الاستعلام عنه. ويمكن أن يصبح سياقيًا. ويمكنه ربط المعلومات الموجودة حاليًا في مقالات مختلفة تمامًا. ويمكنه مساعدة المستخدم على تضييق نطاق السوق وفقًا لمتطلباته الفعلية بدلًا من تصنيف عام.

وفي نهاية المطاف، يمكن أن يساعد ذلك أيضًا شركات البرمجيات على فهم كيفية تقييمها.

هذا ما تعنيه لي تقنية "الضغط من أجل النمو الذكي" .

ليس الهدف هو نشر الذكاء الاصطناعي في كل مكان لمجرد أنه شائع.

أخذ كل ما تعلمناه ونشرناه على مر السنين، وبناء طبقة جديدة فوقها لم تكن ممكنة بشكل واقعي من قبل.

جرب تطبيق Ask Squeeze

خدمة Ask Squeeze متاحة الآن على الصفحة الرئيسية لـ Squeeze Growth.

إذا كنت تريد اختباره، فلا تجعل السؤال سهلاً.

أخبره بما تحاول تحقيقه فعلاً. عرّفه بالمنتجات التي تفكر فيها، واشرح طبيعة عملك، واذكر الميزات التي تهمك، وأخبره بما لا تريده.

ثم انظر إلى المقالات التي تدعم الإجابة.

هناك الكثير مما أريد بناءه، والنسخة التي ترونها اليوم ليست سوى الأساس.

على مدى سنوات، كنا نعمل على بناء مكتبة أبحاث Squeeze Growth.

والآن نعمل على بناء طريقة للتفكير باستخدامها.

ملاحظة: نحن نعمل على تطويره بشكل مستمر، لذا إذا وجدت خطأً أو أردت إضافة شيء ما إلى خطة التطوير، تواصل معي على البريد الإلكتروني [email protected]