यह पोस्ट, जिसमें सिरिल ओवेली समेत Vxceed के सहयोग से लिखा गया है, उभरते हुए अर्थव्यवस्थाओं में उपभोक्ता पैक्ड गुड्स (CPG) कंपनियों के लिए एक अत्यंत आवश्यक चुनौती का समाधान प्रस्तुत करता है: प्रभावी रूप से राजस्व बनाए रखना और ग्राहक सहभागिता को बड़े पैमाने पर बढ़ाना। व्यापार प्रचारों और रिटेलर लॉयल्टी प्रोग्रामों में अपने कुल रेवेन्यू का लगभग 15–20% निवेश करने के बावजूद, इन पहलों की गोद लेने की दर अभी भी 30% से नीचे है क्योंकि ये जटिल हैं और व्यक्तिगत रिटेलर की जरूरतों को पूरा करने में कठिनाई होती है। Vxceed का लाइटहाउस प्लेटफार्म इस चुनौती का सामना अपनी नवीनतम लॉयल्टी मॉड्यूल के साथ करता है, जिसे दक्षिण-पूर्वी एशिया, अफ्रीका और मध्य पूर्व के प्रमुख वैश्विक CPG ब्रांड भरोसेमंद मानते हैं। इसमें एक AI-संचालित टूलकिट है, जो जेनरेटिव AI द्वारा समर्थित है, जो फील्ड सेल्स टीमों को व्यक्तिगत बिक्री प्रस्ताव तैयार करने में सक्षम बनाता है, जो प्रत्येक रिटेलर के आंकड़ों और प्रवृत्तियों के अनुरूप होते हैं। इस व्यक्तिगतकरण से रिटेलर की भागीदारी बढ़ती है, अवरोध दूर होते हैं, और प्रोग्राम का स्वीकृति स्तर बढ़ता है। यह लेख विस्तार से बताता है कि Vxceed ने Amazon Bedrock का उपयोग कैसे किया—जो एक पूर्ण प्रबंधित सेवा है, जो एक ही API के माध्यम से कई उच्च-प्रदर्शन फाउंडेशन मॉडल (FMs) तक पहुंच प्रदान करती है—अपनी AI-आधारित मल्टी-एजेंट समाधान बनाने के लिए, जो बड़े पैमाने पर व्यक्तिगत बिक्री प्रस्ताव जेनरेट करता है। **चुनौती: उभरते बाजारों में राजस्व संरक्षण को बढ़ाना** मुख्य रूप से उभरते हुए बाजारों में संचालन कर रही Vxceed प्रतिस्पर्धात्मक उद्योग से टकराती है, जहाँ तीव्र बदलाव, उच्च ग्राहक अपेक्षाएँ और न्यूनतम प्रवेश बाधाएँ हैं। दुनिया भर में CPG कंपनियां हर साल अपने निगमन के 15–20% हिस्से का व्यापार प्रचार और लॉयल्टी प्रोग्रामों में निवेश करती हैं, जो मुख्य रूप से फील्ड सेल्स टीमों के माध्यम से बेचे जाते हैं, जो लाखों खुदरा आउटलेट्स का प्रबंधन करती हैं। फिर भी, इन योजनाओं की गोद लेने की दर अक्सर 30% से नीचे रहती है क्योंकि ये जटिल हैं और प्रत्येक आउटलेट की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार लॉयल्टी ऑफ़रिंग को अनुकूलित करना आवश्यक है। आसान और अधिक व्यापक स्वीकार्यता के लिए, लॉयल्टी प्रोग्रामों को ऐसी व्यक्तिगत बिक्री कहानियां बनानी चाहिए जो हर रिटेलर की अनूठी जरूरतों को पूरा करें। Vxceed को ऐसी स्केलेबल समाधान की जरूरत थी जो फील्ड सेल्स टीमों को व्यक्तिगत बिक्री कथाएँ बनाने में सक्षम बनाएं और इन प्रोग्रामों का प्रभावी प्रचार कर सकें। **समाधान का अवलोकन: Lighthouse लॉयल्टी सेलिंग स्टोरी** Vxceed ने Lighthouse लॉयल्टी सेलिंग स्टोरी विकसित की, जो Amazon Bedrock, Amazon API Gateway, Amazon DynamoDB, और AWS Lambda का उपयोग करके एक सुरक्षित, स्केलेबल और सर्वरलेस सिस्टम प्रदान करता है। इसकी आर्किटेक्चर में ग्राहक के AWS वातावरण के भीतर एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क शामिल है, जो डेटा सुरक्षा और उपयोगकर्ता अनुभव को सुनिश्चित करता है। मुख्य घटक हैं: - **सेल्सपर्सन ऐप:** मोबाइल इंटरफेस जिसके माध्यम से फील्ड सेल्स टीमें व्यक्तिगत बिक्री प्रस्तावों को एक्सेस कर सकती हैं और चैट के माध्यम से संवाद कर सकती हैं। - **API Gateway और सुरक्षा:** AWS Key Management Service और Secrets Manager के साथ सुरक्षित पहुंच का प्रबंध, जबकि Amazon S3 इमेज भंडारण संभालता है। - **बुद्धिमान एजेंट (Lambda फंक्शंस):** - *ऑर्केस्ट्रेशन एजेंट:* कार्यप्रवाह का समन्वय करता है। - *स्टोरी फ्रेमवर्क एजेंट:* कथा संरचनाओं को परिभाषित करता है। - *स्टोरी जेनरेटर एजेंट:* आउटलेट प्रोफाइल, लॉयल्टी प्रोग्राम, और ऐतिहासिक डेटा का उपयोग कर व्यक्तिगत सामग्री बनाता है। - *स्टोरी रिव्यू एजेंट:* सामग्री की गुणवत्ता और अनुपालन की समीक्षा करता है। - *ब्रांड गाइडलाइन्स एजेंट:* ब्रांड की आवाज़ और मानकों का पालन सुनिश्चित करता है। - *बिज़नेस रूल्स एजेंट:* परिचालन और अनुपालन नियमों का पालन करता है। - **डेटा सर्विस लेयर:** API के माध्यम से आवश्यक डेटा प्राप्त करता है—जैसे आउटलेट प्रोफाइल, लॉयल्टी विवरण, खरीद इतिहास—और AI/ML मॉडल एवं डेटा लैक के साथ एकीकृत होता है। - **उन्नत क्षमताएँ:** प्राकृतिक भाषा प्रश्नों के लिए Q&A सेवाएँ, कॉल-टू-एक्शन सेवाओं के जरिए आसान साइनअप, Amazon Bedrock LLMs से AI-युक्त प्रतिक्रियाएँ, और अनुपालन पर केंद्रित गार्डरोल्स। **मल्टी-एजेंट AI आर्किटेक्चर** मल्टी-एजेंट सिस्टम व्यक्तिगत कहानियों के निर्माण के लिए विशिष्ट Lambda फ़ंक्शंस का समन्वय करता है, जो Amazon Bedrock LLM के साथ मिलकर काम करते हैं। प्रत्येक एजेंट अपनी विशिष्ट भूमिका निभाता है—सामग्री निर्माण, ब्रांड स्थिरता बनाए रखना, और व्यापारिक नियम लागू करना—जिससे AI-चालित संवाद स्केलेबल, लागत प्रभावी और सुरक्षित बनते हैं। **गार्डरोल्स** Amazon Bedrock के गार्डरोल्स सुनिश्चित करते हैं कि संचार पेशेवर और उपयुक्त रहे। ये अस्वीकृत विषयों और अपमानजनक भाषा को फ़िल्टर करते हैं, ऑफ़ टॉपिक या अव्यवसायिक संवाद को रोकते हैं और संवेदनशील या प्रतिस्पर्धात्मक सवालों का सावधानीपूर्वक समाधान करते हैं, जो कंपनी के मूल्यों के अनुरूप है। **क्यों Amazon Bedrock?** Vxceed ने Amazon Bedrock इसलिए चुना क्योंकि: 1. **उद्योग स्तर की सुरक्षा और गोपनीयता:** AI वर्कलोड और डेटा क्लाइंट के वर्चुअल प्राइवेट क्लाउड में ही रहते हैं, एंक्रीप्टेड और पृथक। 2. **प्रबंधित AWS सेवाओं का सहज समाकलन:** जो Vxceed के मौजूदा AWS इंफ्रास्ट्रक्चर में निर्बाध संचालन सुनिश्चित करता है। 3.

**कई AI फाउंडेशन मॉडलों तक पहुंच:** उपयोग मामलों के आधार पर अनुकूलन, जिसमें Anthropic का Claude 3. 5 Sonnet अत्याधुनिक संवाद क्षमताओं के लिए चुना गया है। 4. **मजबूत AI विकास उपकरण:** जिसमें ज्ञान आधार, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग लाइब्रेरी और एजेंट फ्रेमवर्क शामिल हैं, जो AI संचालन को सहज बनाते हैं। **व्यावसायिक प्रभाव और भविष्य की दिशा** यह समाधान निम्नलिखित सुधार लाया: - प्रतिक्रिया की सटीकता 95% तक पहुंची और लॉयल्टी प्रोग्राम सवालों का 90% तक स्वचालित उत्तर देकर ग्राहक सेवा और रिटेलर अनुभव में सुधार हुआ। - प्रोग्राम में नामांकन 5–15% तक बढ़ी, जिससे सीधे राजस्व वृद्धि हुई। - परिचालन दक्षता में भी सुधार हुआ, जैसे 20% तेज नामांकन प्रक्रिया, 10%Support समय कम होना, और प्रति क्षेत्र दो व्यक्ति-महीने सालाना की बचत। भविष्य में, Vxceed AI इनफरेंस लागत को अनुकूलित करने, मूल भाषा में प्रस्तुतियों के लिए भाषा एजेंट जोड़ने और कहानी निर्माण को बेहतर बनाने के लिए Retrieval-Augmented Generation (RAG) और GraphRAG तकनीकों को लागू करने की योजना बना रहा है। **निष्कर्ष** AWS के साथ सहयोग में, Vxceed ने सफलतापूर्वक Lighthouse लॉयल्टी सेलिंग स्टोरी विकसित की, जो एक AI-आधारित, स्केलेबल, और सुरक्षित समाधान है। यह समाधान उभरते बाजारों में CPG फील्ड टीमों के लिए बिक्री प्रस्तावों को व्यक्तिगत बनाता है, जिससे राजस्व संरक्षण, परिचालन दक्षता और ग्राहक जुड़ाव में सुधार होता है। यदि संस्थान इस तरह के AI उपकरणों को अपनाने में रुचि रखते हैं, तो वे Amazon Bedrock का उपयोग कर सुरक्षित, मल्टी-एजेंट AI समाधान बना सकते हैं। **लेखकों के बारे में** [यहां पर लेखक का विवरण दिया जाएगा।]