جدید AI پلیٹ فارمز، جدید ماڈلز، اور ہنر مند ڈیٹا سائنس ٹیلنٹ میں نمایاں سرمایہ کاری کے باوجود، بہت سے کاروباری رہنماؤں نے ابھی تک ان اقدامات کی پوری قدر کو تسلیم نہیں کیا ہے۔ AI کے تمام وعدوں کے لیے، ایک بدقسمتی کی سچائی باقی ہے: بہت سارے ماڈلز اسے کبھی بھی تصور کے ثبوت کے مرحلے سے نہیں گزرتے، خاص طور پر گو ٹو مارکیٹ (GTM) کے اہم افعال میں۔

مسئلہ خود ٹیکنالوجی کا نہیں ہے، بلکہ ماڈل کی ترقی اور کاروباری عمل درآمد کے درمیان فرق ہے۔ الیگزینڈر گروپ کی حالیہ تحقیق سے معلوم ہوا ہے کہ 83% کمپنیاں متعلقہ استعمال کے معاملات کی کمی کا حوالہ دیتی ہیں۔ سب سے بڑی وجہ یہ ہے کہ وہ AI میں مزید سرمایہ کاری نہیں کر رہے ہیں۔. اس سے پتہ چلتا ہے کہ AI کا ROI چیلنج ڈیٹا کے بارے میں نہیں ہوسکتا ہے - یہ اسٹریٹجک صف بندی کے بارے میں ہے۔

AI کو تجرباتی سے آپریشنل تک لے جانے کے لیے کاروبار کے تمام شعبوں سے تعاون کی ضرورت ہوتی ہے، جس کا آغاز ریونیو آپریشنز (RevOps) سے ہوتا ہے۔ استعمال کے معاملات کی وضاحت سے لے کر تعیناتی کی تیاری کو یقینی بنانے تک، RevOps AI کی قدر کے فرق کو ختم کرنے اور امکانات کی دنیا کو کھولنے میں مدد کر سکتے ہیں۔

RevOps + ڈیٹا سائنس = AI کامیابی

AI ماڈلز اپنے طور پر قدر نہیں بڑھاتے ہیں، اور انہیں مؤثر طریقے سے تعینات کرنے کے لیے صرف تکنیکی جانکاری سے زیادہ کی ضرورت ہوتی ہے۔ جبکہ ڈیٹا سائنس کی ٹیمیں معیاری فریم ورکس جیسے کراس انڈسٹری سٹینڈرڈ پروسیس فار ڈیٹا مائننگ (CRISP-DM) کا استعمال کرتے ہوئے ماڈلز بنانے پر توجہ مرکوز کرتی ہیں — جس میں کاروباری سمجھ بوجھ، ڈیٹا کو سمجھنا، ڈیٹا کی تیاری، ماڈلنگ، تشخیص، اور تعیناتی شامل ہیں — RevOps وہ فنکشن ہے جو یقینی بناتا ہے کہ ان ماڈلز کو حقیقی کاروباری ترجیحات کے ساتھ ہم آہنگ کیا جائے۔

حقیقت میں، RevOps ایک عام ڈیٹا سائنس ٹیم کے مقابلے میں اکثر AI تعیناتی لائف سائیکل کا زیادہ مالک ہوتا ہے۔ کاروباری حکمت عملی اور تکنیکی عمل درآمد کے درمیان ایک مترجم کے طور پر کام کرتے ہوئے، RevOps KPIs کی وضاحت کرنے، GTM مقاصد کو واضح کرنے، اور صحیح ڈیٹا ان پٹ کو درست کرنے میں مدد کرتا ہے۔ ایک بار ماڈل بن جانے کے بعد، RevOps اپنے نتائج کو حقیقی دنیا کے کاروباری منطق کے خلاف درست کرتا ہے، اسے موجودہ GTM سسٹمز میں سرایت کرتا ہے، اس کے ارد گرد سیلز اور مارکیٹنگ کے ورک فلو کو خود کار بناتا ہے، اور ریونیو ٹیموں کو تربیت دیتا ہے کہ نتیجے کی بصیرت کی تشریح اور اس پر عمل کیسے کریں۔

اس کنیکٹیو فنکشن کے بغیر، AI ماڈلز کو ہائی پوٹینشل شیلف ویئر کے طور پر کام جاری رکھنے کا خطرہ ہے۔

اسٹریٹجک الائنمنٹ ٹھوس ROI چلاتا ہے۔

AI سے حقیقی قدر حاصل کرنے کے لیے، RevOps اور ڈیٹا سائنس ٹیموں کو تین اہم شعبوں میں صف بندی کرنی چاہیے: کیسز، ڈیٹا مینجمنٹ، اور کردار کی وضاحت۔

کسٹمر لائف سائیکل کے ہر مرحلے کے لیے ایک متعلقہ AI/ML استعمال کیس موجود ہے۔ خواہ ڈیمانڈ جنریشن سے نمٹنا ہو، پیشن گوئی کی پیشن گوئی، یا کسٹمر کی توسیع، AI پورے لائف سائیکل پر اثر ڈال سکتا ہے، بنیادی مشین لرننگ ماڈلز کو جدید جنریٹو AI تک پھیلا کر۔

RevOps اور ڈیٹا سائنس ٹیموں کے درمیان AI کی صف بندی کو یقینی بنانے کے لیے ڈیٹا کا اشتراک بھی اہم ہے۔ ایک ساتھ، یہ ٹیمیں مشترکہ ڈیٹا کی تعریفوں کو سیدھ میں لا کر اور اپنی ضرورت کی معلومات تک رسائی کے لیے اپنی مشترکہ تنظیمی رسائی میں ٹیپ کر کے AI کی کامیابی کو آگے بڑھانے کے لیے مضبوط، متحد ڈیٹا سیٹ بنا سکتی ہیں۔

واضح کردار اور تیراکی کے راستے ان تحریکوں میں کلیدی حیثیت رکھتے ہیں، ہر ٹیم AI کو کاروباری نتائج سے جوڑنے میں سرگرمی سے حصہ لے رہی ہے۔ RevOps کاروباری مترجم کے طور پر استعمال کے معاملات کو سرفیس کر کے، KPIs کی شکل دے کر، اور اس بات کو یقینی بنا کر کہ ماڈل آؤٹ پٹ قابل عمل ہیں۔ دریں اثنا، ڈیٹا سائنس ٹیمیں اس بات کو یقینی بنانے کے لیے قریب سے مصروف رہتی ہیں کہ ان کا کام ترقی کو آگے بڑھانے کے لیے وسیع تر تنظیمی اہداف کے ساتھ ہم آہنگ ہو۔

کام وہاں نہیں رکتا

RevOps اور ڈیٹا سائنس کے درمیان صف بندی کو یقینی بنانا باہمی ملاقاتوں کے انعقاد اور ای میلز کے تبادلے سے ختم نہیں ہوتا۔ حقیقی ٹیم کا انضمام باہمی، مسلسل سیکھنے اور کوشش پر منحصر ہے۔

ٹاپ RevOps ٹیمیں اپنی کاروباری ترجمے کی صلاحیتوں کو بہتر بنانے کے لیے اپنے تکنیکی علم میں تیزی سے اضافہ کر رہی ہیں، کاروباری ذہانت اور ڈیٹا ویئر ہاؤسنگ، سیلف سروس آٹومیشن اور اینالیٹکس، سسٹم ایڈمن اور کنفیگریشن، اور IT سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ سپورٹ جیسے شعبوں میں گہرائی سے کام کر رہی ہیں۔ مزید تکنیکی موضوعات کی گہرائی سے معلومات کے ساتھ، RevOps AI کے ساتھ اور بھی زیادہ بصیرت حاصل کر سکتا ہے اور کامیابی کو آگے بڑھانے کے لیے ڈیٹا سائنس ٹیموں کی زبان بول سکتا ہے۔

دریں اثنا، ڈیٹا سائنس کی اعلیٰ ٹیمیں کاروباری ضروریات اور اہداف کو سمجھنے کے لیے RevOps کے ساتھ تالے میں رہتی ہیں، بشمول C-suite کس چیز کے بارے میں بات کر رہا ہے اور مارکیٹ میں تبدیلی کے ساتھ ہی اسے ترجیح دینا۔ اس کا مطلب ہے کہ ڈیٹا سائنس میدان میں زیادہ وقت صرف کر رہی ہے، سواری میں حصہ لے رہی ہے، کسٹمر کے انٹرویوز کا انعقاد کر رہی ہے، اور قدر کی تخلیق کے بارے میں گہری، جامع سمجھ حاصل کرنے کے لیے صارف کے آخری نقطہ نظر سے حل تلاش کر رہی ہے۔

یہ RevOps کے ساتھ AI کو فعال کرنے کا وقت ہے۔

AI کی مکمل صلاحیت کو غیر مقفل کرنا زیادہ ڈیٹا، بہتر ماڈلز، یا اس سے بھی بڑی سرمایہ کاری کا معاملہ نہیں ہے — یہ حقیقی اثر ڈالنے کے لیے بنیادی کاروباری افعال کو اکٹھا کرنے کے بارے میں ہے۔ تکنیکی صلاحیت اور تجارتی عمل درآمد کے درمیان پل کے طور پر کام کرتے ہوئے، RevOps—ڈیٹا سائنس ٹیموں کے ساتھ مل کر—یقینی بناتا ہے کہ AI اقدامات صرف تجرباتی نہیں ہیں۔ اعلیٰ اثرات کے استعمال کے معاملات کی وضاحت کرنے اور صحیح ڈیٹا فاؤنڈیشن کو تشکیل دینے سے لے کر GTM تنظیم میں ڈرائیونگ کی تعیناتی اور اپنانے تک، RevOps میں AI کو محض ایک خیال سے حقیقی ترقی کے ڈرائیور میں تبدیل کرنے کی صلاحیت ہے۔