现在您已经了解了生成式 AI 在销售中的用例，让我们来讨论如何让您的团队参与其中。
选项 1：利用开源模型，在内部构建自己的生成式 AI
第一种选择两种不同的方法是使用开源模型和内部数据构建生成式 AI。对于预算充足的 CIO 来说，这可能听起来很诱人，但实现正投资回报的道路漫长而复杂。
优点
- 完全控制：您可以构建一个具有销售专业人员 保加利亚电话号码数据 需要和想要的确切功能的生成式人工智能。
缺点
- 价值实现时间长：可能需要几个月甚至几年的时间才能拥有一个有用的基本工作原型。
- 昂贵且具有挑战性（仅适用于大型企业）：数据科学家和人工智能/机器学习专家并不便宜。除非您是大型企业或利润丰厚的 SaaS，否则您或多或少会负担不起。
- 有限的训练数据：生成式人工智能的输出仅与其输入一样好——仅使用它们能 优质原生广告的关键参数 够为来自买家数据平台的数据，它可能很难学会如何识别有意义的模式。
选项 2：利用现有的生成式 AI 销售工具
对于大多数公司和销售团队来说，第二个更现实的选择是利用生成式 AI 工具来处理现有销售。
优点
- 立即获得投资回报：由于这些工具已经发挥作用，您可以从第一天开始优化销售流程。这意味着无需等待，即可获得更好的赢单率、潜在客户优先级和大规模个性化。
- 更大的数据集用于更好的训练：通过拥有类似目标和数据集的多个客户，第三方 AI 提供商可以访问更多高质量、相关的数据来改进他们的模型。
- 适合各种规模的公司：当今大多数工具都比 CRM 更实惠，并且最好的选择都拥有良好的投资回报率记录。
缺点
- 您可能需要混合搭配才能获得所有所需的功能。
- 有限的可定制性：使用第三方工具，您永远无法获得 贝宁领先 相同级别的控制或可定制性。如果您在早期阶段加入，您可以影响 SaaS 来创建您需要的功能。
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