Segment, yapay zeka ile öne çıkıyor Uzantıdan dışa aktarın, sonra devam edin ChatGPT ve Claude Code her satırı sıralar

Yapay zekânızı gerçek iş verileriyle besleyin

800 işletmeden oluşan ham bir liste bir strateji değildir. Sıra sıra dizilmiş bir duvardır. Değer, bu duvarı gerçekten çalışabileceğiniz bölümlere ayırdığınız anda ortaya çıkar: bir grupta 20'den az yorumu olan diş hekimleri, diğerinde web sitesi olmayan dört yıldızlı restoranlar, üçüncüsünde ise yüksek hacimli spor salonları.

Bu ayrım tam olarak bir dil modelinin iyi yaptığı şeydir. Sorun şu ki, yapay zeka temiz, yapılandırılmış girdiye ihtiyaç duyar. İşte burada devreye giriyor Vonsel Chrome uzantısı İşte burada devreye giriyor: İşletmeleri doğrudan Google Haritalar'dan alıyor ve bunları düzenli bir CSV, Excel veya JSON dosyası olarak dışa aktarıyor. Uzantısı ise şu şekildedir araç. Verilerin segmentlere ayrılması, çalışmanın başlangıç noktasıdır.

Bir modele tahmin etmesini istemek yerine kendi verilerinizi vermenin ne anlama geldiğine dair daha geniş bir bakış açısı edinmek istiyorsanız, okuyun Yapay zekânızı iş verileriyle besleyin. Bu gönderi pratik bir versiyon: dosya girilir, bölümler çıkarılır.

Yapay zekanın okuyabileceği bir dosyayı dışa aktarın

Google Haritalar'ı açın, nişinizi ve bölgenizi arayın ve eklentinin sonuçları yakalamasına izin verin. Dışa aktarırken formatı siz seçersiniz. Her format farklı bir alt akış aracına uygundur ve eklenti üçünü de aynı yakalamadan yazar. Bkz CSV, XLSX ve JSON dışa aktarma seçenekleri Ayrıntılar için.

CSV, düz metin dosyalarının en çok kullanılan ve en çok tercih edilen biçimidir RFC 4180, Bu nedenle her yapay zeka aracı onu sorunsuz bir şekilde kullanır. Belirli bir iş için hangisini seçeceğinizden emin değil misiniz? Notumuzda bu konuya değinilmiştir Yapay zeka analizi için JSON ve CSV karşılaştırması Bunu ayrıntılı olarak açıklıyor. Genel kural olarak: ChatGPT için CSV, Claude Code için JSON..

ChatGPT ile segmentasyon: yükleme ve istem

ChatGPT, tek bir dosya için en hızlı yoldur. Bir sohbet açın, ek simgesine tıklayın ve uzantının size verdiği CSV dosyasını yükleyin. Yüklendikten sonra, istediğiniz bölümleri sade bir dille tanımlayın ve model sıralamayı yapsın. Bu, kılavuzumuzdaki akışı yansıtır ChatGPT'ye potansiyel müşteri CSV dosyasını yükleme..

Google Haritalar'dan dışa aktarma işleminde iyi çalışan bir komut istemi şöyle görünür:

"İşte Google Haritalar'dan aldığım işletmelerin CSV dosyası. Satırları (1) puan aralığına (4.0'ın altında, 4.0 ile 4.5 arası, 4.5'in üzerinde), (2) yorum sayısına (20'nin altında, 20 ile 100 arası, 100'ün üzerinde) ve (3) web sitesinin olup olmamasına göre gruplara ayırın. Her bir bölüme kısa bir etiket, bir sayı ve nasıl yaklaşmam gerektiği hakkında bir cümle ekleyin. Bir tablo döndürün."

ChatGPT her satırı okur, kurallarınızı uygular ve düzenli sonuçlar sunar. Buradan daha derine inebilirsiniz: düşük puanlı ve yüksek yorum sayısına sahip işletmeleri işaretlemesini (itibar yönetimi açısından) veya web sitesi olmayan tüm işletmeleri ayrı bir listeye çekmesini isteyebilirsiniz. Sadece gruplandırmak yerine bir segment içinde sıralama elde etmek istiyorsanız, bunu şunlarla birleştirin ChatGPT ile puanlama liderliği..

Saklanması gereken bir alışkanlık: ChatGPT'den her bir bölümü ayrı bir indirilebilir CSV dosyası olarak çıktı vermesini isteyin. Bu sayede her bir kategori, üzerinde tek tek kampanyalar yürütebileceğiniz kendi çalışma listesi haline gelir.

Claude Code ile segment: betiklenebilir ve tekrarlanabilir

Liste büyük olduğunda, birden fazla dışa aktarıma yayılmış olduğunda veya her hafta yenileyeceğiniz bir şey olduğunda, sohbet penceresi sıkıcı hale gelir. Claude Kodu Burada daha uygun olan yöntem bu. Terminalinizde çalışır, dosyaları doğrudan diskten okur ve gerçek kod yazar, böylece binlerce potansiyel müşteriyi segmentlere ayırabilir ve sonuçları hiçbir şeyi elle kopyalamanıza gerek kalmadan kaydedebilir.

Dışa aktardığınız JSON veya CSV dosyasını bir klasöre bırakın, orada Claude Code'u açın ve işi tanımlayın:

"Bu klasördeki leads.json dosyasını okuyun. İşletmeleri kategoriye ve değerlendirme sayısı kademesine göre segmentlere ayırın. Her segment için, dosya adı category_tier.csv gibi olan ayrı bir CSV dosyasını /out klasörüne yazın ve segment başına sayıyı içeren bir özet tablo yazdırın."

Claude Code, betiği yazıyor, çalıştırıyor, çıktıyı kontrol ediyor ve bir sütun eksikse veya bir değer boşsa kendi hatalarını düzeltiyor. Uzantıdan yeni bir grup dışa aktardığınızda, aynı betiği yeniden çalıştırırsınız ve anında aynı segmentasyonu elde edersiniz. Bu konuda adım adım kılavuzumuz mevcuttur Claude Code ile potansiyel müşterileri analiz etmek Bu döngü daha da derinleşiyor.

İki araç arasındaki gerçek fark işte burada: ChatGPT segmentleri Bu Dosyayı bir kez açın. Claude Code, çalıştırabileceğiniz bir segmentasyon oluşturur gelecekteki her ihracatta Yönergeyi yeniden düşünmeden.

Özel listeler için Codex ve yerel LLM'ler

ChatGPT ve Claude Code çoğu ihtiyacı karşılıyor, ancak diğer iki seçenek belirli durumlara daha uygun.

Codex tarzı kodlama yardımcıları Claude Code'a çok benzer şekilde çalışır: onlara dışa aktardığınız dosyayı gösterin ve bir segmentasyon komut dosyası isteyin. Ekibiniz zaten belirli bir kodlama asistanı kullanıyorsa, geçiş yapmanıza gerek yok. Uzantının çıktısı düz CSV ve JSON formatındadır, bu nedenle herhangi birinde sorunsuz bir şekilde okunabilir.

Yerel LLM'ler Liste bilgisayarınızdan ayrılamıyorsa bu durum önem kazanır. Bir müşteri veritabanıyla çalışıyorsanız ve hiçbir şeyin bulut hizmetine yüklenmesini istemiyorsanız, yerel olarak bir model çalıştırın ve aynı CSV dosyasını ona besleyin. Hassas B2B verileri için genellikle doğru karar olan tam gizlilik karşılığında bazı mantıksal çıkarım kalitesinden ödün verirsiniz. Dosya küçük ve yapılandırılmış olduğundan, mütevazı bir yerel model bile satırları kategori ve derecelendirmeye göre sorunsuz bir şekilde gruplandırabilir.

Motor ne olursa olsun, yöntem aynıdır: Uzantıdan dışa aktar, dosyayı teslim et, segmentler için istemde bulun..

Parçalardan işlevsel bir boru hattına

Dosyayı yapay zeka ile bölümlere ayırmak güçlü bir ilk adım olsa da, CSV dosyalarıyla dolu bir klasör yine de bir satış operasyonu değildir. Bölümler indirme klasörünüzde bulunur ve asıl iletişimin gerçekleştiği yerden ayrıdır.

Bu, onun rolüdür Vonsel kontrol paneli. Aynı işletmeleri alıp haritalandırılmış bir CRM'ye dönüştürüyor; böylece her segment, haritada görebileceğiniz bir bölge, işletme başına yapay zeka tarafından yazılmış bir e-posta ve her listelemenin arkasındaki sorun noktaları ve inceleme bağlamıyla zenginleştirilmiş bir veritabanı haline geliyor. Eklenti verileri besliyor. Kontrol paneli, segmentlerin anlaşmalara dönüştüğü yerdir.

Eğer ihtiyacınız olan tek şey hafif bir döngü ise, ChatGPT ve Claude Code ile çalışmaya devam edebilirsiniz. Segmentlerin gerçek takip sağlayan bir yerde yer almasını istediğinizde, tüm iş akışının işaret ettiği son nokta gösterge paneli olacaktır. Geri kalanına göz atın Yapay Zeka İş Akışları Dışa aktardığınız verileri kullanmanın daha fazla yolu için seriyi inceleyin.