ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖ - ਨੇਸਟਡ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਗੈਰ-ਵਾਜਬ ਸ਼ਕਤੀ

ਕਮਰੇ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਜੇ ਵੀ ਤੁਹਾਡੀ ਸੂਝ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਕਿਉਂ ਹੈ

ਹਰ ਰੋਜ਼, ਤੁਹਾਡਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਸੂਖਮ-ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਇਸ ਲੀਡ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਲੋ-ਅੱਪ ਕਾਲ ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਈਮੇਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ? ਕੀ ਇਸ ਇਨਵੌਇਸ ਨੂੰ ਦਸਤੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਾਂ ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਇਹ ਕਰਮਚਾਰੀ ਮੌਜੂਦਾ ਨੀਤੀ ਦੇ ਤਹਿਤ ਓਵਰਟਾਈਮ ਤਨਖਾਹ ਲਈ ਯੋਗ ਹੈ? ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਂਚਿੰਗ ਮਾਰਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ — ਜੇਕਰ-ਤਾਂ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ, ਜੋ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਟੈਕ ਕੀਤੇ ਜਾਣ 'ਤੇ, ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇਹ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਾਜਬ ਉਪਾਅ ਦੁਆਰਾ, ਗੈਰ-ਵਾਜਬ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਅੱਜ ਦੀਆਂ AI ਸੁਰਖੀਆਂ 'ਤੇ ਹਾਵੀ ਹਨ, ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖ ਬੈਂਕਾਂ 'ਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ, ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਈਜ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਅਤੇ ਫਾਰਚਿਊਨ 500 ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤ ਦੇ ਇੰਜਣਾਂ ਨੂੰ ਚੁੱਪਚਾਪ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵਰਕ ਹਾਰਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਕਿਉਂ — ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਉਸ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਵਰਤਣਾ ਸਿੱਖਣਾ — 2026 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਓਪਰੇਟਰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਹੁਨਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਫੈਸਲੇ ਵਾਲੇ ਰੁੱਖ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕੰਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ

ਇੱਕ ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਇਹ ਸੁਣਦਾ ਹੈ: ਹਾਂ-ਜਾਂ-ਨਹੀਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਫਲੋਚਾਰਟ ਜੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਧਦੇ ਖਾਸ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਕਿਸੇ ਸਿੱਟੇ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚਦਾ। ਇਹ ਪੁੱਛ ਕੇ ਆਪਣੀ ਗਾਹਕ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ: "ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪਿਛਲੇ 30 ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਖਰੀਦੀ ਹੈ?" ਜਿਹੜੇ ਚਲੇ ਗਏ ਉਹ ਚਲੇ ਗਏ। ਜੋ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੋਏ। ਫਿਰ ਹਰੇਕ ਸਮੂਹ ਲਈ, ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ: "ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇਸ ਤਿਮਾਹੀ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਈਮੇਲਾਂ ਖੋਲ੍ਹੀਆਂ ਹਨ?" ਦੁਬਾਰਾ ਵੰਡੋ. ਜਾਰੀ ਰੱਖੋ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਹਰੇਕ ਸ਼ਾਖਾ ਇੱਕ ਲੀਫ ਨੋਡ 'ਤੇ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦੀ - ਇੱਕ ਅੰਤਮ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ।

ਜਾਦੂ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਮਲਟੀਪਲ, ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਸਪਲਿਟਸ ਦੇ ਮਿਸ਼ਰਿਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਸਵਾਲ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨਿਯਮ ਜਿਵੇਂ "$500 ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਰਚ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਨਵੀਨੀਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ" 60% ਸਹੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਆਲ੍ਹਣਾ ਪੰਜ ਜਾਂ ਛੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਚੁਣੇ ਗਏ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 85% ਜਾਂ ਵੱਧ ਤੱਕ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ - ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਨਿਯਮ ਦੇ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੂਝਵਾਨ ਹੋਣ ਦੇ। ਇਹ ਗੈਰ-ਵਾਜਬ ਸ਼ਕਤੀ ਹੈ: ਸਧਾਰਨ ਤਰਕ, ਰਣਨੀਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਟੈਕਡ, ਅਜਿਹੇ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਵਪਾਰਕ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਮਤੀ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਉਲਟ ਜੋ ਲੱਖਾਂ ਧੁੰਦਲੇ ਵਜ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਪਣੇ ਸਿੱਟੇ 'ਤੇ ਕਿਉਂ ਪਹੁੰਚਿਆ। ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਬ੍ਰਾਂਚ ਰਾਹੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਹਰ ਸਪਲਿਟ ਦਾ ਆਡਿਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਨੂੰ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਸਨੇ ਕਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਸੁਣਿਆ ਹੈ। ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਰਗੇ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਵਿਆਖਿਆ ਸਿਰਫ਼ ਵਧੀਆ ਨਹੀਂ ਹੈ — ਇਹ ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ।

ਪੰਜ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਰੁੱਖ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ

ਹਰੇਕ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਪਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੇਸਟਡ ਫੈਸਲੇ ਨਿਯਮਾਂ ਲਈ ਲਗਭਗ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੱਲਾਂ 'ਤੇ ਕਈ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਬਰਬਾਦ ਕੀਤੀ ਮਿਹਨਤ ਨੂੰ ਬਚਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।

• ਲੀਡ ਸਕੋਰਿੰਗ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ: ਫਰੀਮੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਡੇਟਾ, ਰੁਝੇਵਿਆਂ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ, ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਚੈਨਲ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਰੂਪਾਂਤਰਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੁਆਰਾ ਰੈਂਕ ਇਨਬਾਉਂਡ ਲੀਡਸ। 8-10 ਸਪਲਿਟਸ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਰੁੱਖ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦਰ ਲਿਫਟ ਵਿੱਚ 3-4 ਗੁਣਾ ਗਟ-ਫੀਲ ਸਕੋਰਿੰਗ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ।
• ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਵਰਕਫਲੋ: ਇਨਵੌਇਸ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ, ਖਰਚੇ ਦਾਅਵਿਆਂ, ਜਾਂ ਨੀਤੀ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਦੀਆਂ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਏਨਕੋਡ ਕਰਕੇ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਛੱਡੋ। ਜੇਕਰ ਰਕਮ $500 ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਵੈ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਕਰੋ। ਨਹੀਂ ਤਾਂ, ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਨੂੰ ਰੂਟ ਕਰੋ।
• ਗਾਹਕ ਵੰਡ: ਆਪਹੁਦਰੇ ਜਨ-ਅੰਕੜਿਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਧਾਰ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹ ਕਰੋ। ਰੁੱਖ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵੰਡਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ - ਅਕਸਰ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਉਪਭੋਗਤਾ ਜੋ 48 ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਦੋ ਏਕੀਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਦੀ 74% ਬਾਰਾਂ-ਮਹੀਨੇ ਦੀ ਧਾਰਨ ਦਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।"
• ਚਰਨ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ: ਪਛਾਣ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਗਾਹਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਹਾਰਵਰਡ ਬਿਜ਼ਨਸ ਰਿਵਿਊ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਕਿ ਸਿਰਫ 5% ਦੀ ਕਮੀ ਕਰਨ ਨਾਲ ਮੁਨਾਫੇ ਵਿੱਚ 25-95% ਵਾਧਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਮੱਧਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਰੁੱਖ ਵੀ ਅਸਾਧਾਰਨ ਕੀਮਤੀ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਸਰੋਤ ਵੰਡ: ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਸੀਮਤ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨਾ ਹੈ — ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਵਿਕਰੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ, ਸਹਾਇਤਾ ਏਜੰਟ, ਜਾਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਬਜਟ ਹੋਵੇ — ਇਸ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰਜ ਦੀਆਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਯੂਨਿਟ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਰਿਟਰਨ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਤੁਹਾਡਾ ਪਹਿਲਾ ਸੰਚਾਲਨ ਫੈਸਲਾ ਟ੍ਰੀ ਬਣਾਉਣਾ (ਬਿਨਾਂ ਲਿਖਤ ਕੋਡ)

ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਟੀਮ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਰੁੱਖ ਅਕਸਰ ਵ੍ਹਾਈਟਬੋਰਡਾਂ 'ਤੇ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਪਾਈਥਨ ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਇੱਕਲੇ ਆਵਰਤੀ ਫੈਸਲੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜਿਸ ਲਈ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਸ ਤਰਕ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਓ ਜੋ ਤੁਹਾਡਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਰਮਚਾਰੀ ਉਸ ਕਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਲਗਭਗ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇਹ ਨੈਸਟਡ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਦੇਖੋਗੇ।

ਇਨਵੌਇਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਲਓ। ਇੱਕ 50-ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੀਨੀਅਰ ਅਕਾਊਂਟਸ ਭੁਗਤਾਨਯੋਗ ਕਲਰਕ ਪ੍ਰਤੀ ਮਹੀਨਾ 200 ਇਨਵੌਇਸਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਤਰਕ ਅਕਸਰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਕੀ ਕਿਸੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੋਂ ਇਨਵੌਇਸ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਕੀ ਰਕਮ 5% ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਖਰੀਦ ਆਰਡਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਕੀ ਪੀ.ਓ. ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਸਵੈ-ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ। ਹਰੇਕ ਅਪਵਾਦ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਮਾਰਗ ਵੱਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਏਨਕੋਡ ਕਰਨਾ — ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੇ ਸਿਰ ਵਿੱਚ ਬੰਦ ਰੱਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ — ਤੁਰੰਤ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Mewayz ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਰਕਫਲੋ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਇਸ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਵਿਹਾਰਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। CRM, ਇਨਵੌਇਸਿੰਗ, HR, ਪੇਰੋਲ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਫੈਲੇ 207 ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਮਾਡਿਊਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਡੇ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਇਨਵੌਇਸਿੰਗ ਮੋਡਿਊਲ ਤੁਹਾਡੇ CRM ਤੋਂ ਵਿਕਰੇਤਾ ਇਤਿਹਾਸ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਖਰੀਦ ਮੋਡੀਊਲ ਤੋਂ ਖਰੀਦ ਆਰਡਰਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖ ਵਿੱਚ ਉਹ ਸਭ ਕੁਝ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ — ਕੋਈ CSV ਨਿਰਯਾਤ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਮੈਨੂਅਲ ਲੁਕਅੱਪ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਮਿਡਲਵੇਅਰ ਨਹੀਂ।

ਕਿਉਂ ਐਨਸੇਮਬਲਜ਼ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਬੇਤਰਤੀਬ ਜੰਗਲ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਰੁੱਖਾਂ ਦੀ ਬੁੱਧੀ

ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਜੰਗਲ ਭਿਆਨਕ ਹੈ। ਰੈਂਡਮ ਫੋਰੈਸਟ - ਇੱਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਤਕਨੀਕ ਜੋ ਸੈਂਕੜੇ ਥੋੜ੍ਹੇ ਵੱਖਰੇ ਫੈਸਲੇ ਵਾਲੇ ਰੁੱਖ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵੋਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੀ ਹੈ - ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਰੈਂਕ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਕਾਗਲ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਰੁੱਖ-ਆਧਾਰਿਤ ਵਿਧੀਆਂ (ਬੇਤਰਤੀਬ ਜੰਗਲ ਅਤੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ-ਬੂਸਟਡ ਟ੍ਰੀ) ਨੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੇਤ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹੋਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪਰਿਵਾਰ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਟੇਬਲਯੂਲਰ ਡਾਟਾ ਮੁਕਾਬਲੇ ਜਿੱਤੇ ਹਨ।

ਸਿਧਾਂਤ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਵਰਤਾਰੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਢੁਕਵੇਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੇ ਵਿਭਿੰਨ ਸਮੂਹ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਜੰਗਲ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਰੁੱਖ ਡੇਟਾ ਦਾ ਥੋੜ੍ਹਾ ਵੱਖਰਾ ਨਮੂਨਾ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਸਪਲਿਟ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਉਪ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਰੁੱਖ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਔਸਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਿਗਨਲ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਗਲਤੀਆਂ ਰੱਦ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।

"ਫੈਸਲੇ ਵਾਲੇ ਰੁੱਖਾਂ ਬਾਰੇ ਮੁੱਖ ਸੂਝ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਇੱਕ ਰੁੱਖ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ — ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਨੇਸਟਡ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਬਣਤਰ ਆਮ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਮਿਸ਼ਰਿਤ ਮੁੱਲ ਕੱਢਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਵੰਡ ਨੂੰ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਾਲੋਂ ਥੋੜ੍ਹਾ ਬਿਹਤਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਬਾਕੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।"

ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਸੰਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਸੰਪੂਰਨ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਉਡੀਕ ਨਾ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਵਾਜਬ ਫਸਟ-ਪਾਸ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਰੁੱਖ ਬਣਾਓ, ਇਸਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਓ। ਦਸ ਅਪੂਰਣ ਪਰ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਸਹੀ ਸਪਲਿਟ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਰੁੱਖ ਨਾਟਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਰੁੱਖ ਨੂੰ ਪਿੱਛੇ ਨਹੀਂ ਛੱਡੇਗਾ। ਅਤੇ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਉਲਟ ਜਿਸ ਲਈ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨ ਜਾਂ ਨਵੀਂ ਸ਼ਾਖਾ ਜੋੜਨ ਜਿੰਨਾ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਹੈ।

ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਵਾਲੀਆਂ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ

ਫੈਸਲੇ ਵਾਲੇ ਰੁੱਖ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਬੇਵਕੂਫ਼ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਹੈ - ਇੱਕ ਰੁੱਖ ਨੂੰ ਇੰਨਾ ਡੂੰਘਾ ਅਤੇ ਖਾਸ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਤੁਹਾਡੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਰੁੱਖ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਬੇਕਾਰ ਨਾਲੋਂ ਵੀ ਮਾੜਾ ਹੈ; ਇਹ ਗਲਤ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਦਾ ਉਪਾਅ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਕੀਤੀ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਰੁੱਖ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨੂੰ 5-8 ਪੱਧਰਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰੋ। ਵੰਡ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ 20-50)। ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਨੂੰ ਛਾਂਗੋ ਜੋ ਅਰਥਪੂਰਨ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਵਿਰੋਧੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ — ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸਟੀਕ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ — ਪਰ ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ: ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਫੈਸਲੇ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਚੋਣ ਪੱਖਪਾਤ ਹੈ। ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖ ਜੋ ਵੀ ਵੇਰੀਏਬਲ ਸਭ ਤੋਂ ਸਾਫ਼ ਵਿਭਾਜਨ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਸ 'ਤੇ ਖੁਸ਼ੀ ਨਾਲ ਵੰਡਿਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਹੋਵੇ ਜਿਸ ਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ। ਜ਼ਿਪ ਕੋਡ 'ਤੇ ਵੰਡਣ ਵਾਲੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਰੁੱਖ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਭੂਗੋਲਿਕ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਅਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਕਾਨੂੰਨੀ ਦੋਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਣਇੱਛਤ ਪ੍ਰੌਕਸੀਜ਼ ਲਈ ਹਮੇਸ਼ਾ ਆਪਣੇ ਟ੍ਰੀ ਦੇ ਸਿਖਰ ਦੇ ਸਪਲਿਟਸ ਦਾ ਆਡਿਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਇਨਪੁਟ ਸੈੱਟ ਤੋਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।

ਫੈਸਲੇ ਵਾਲੇ ਰੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ

ਫੈਸਲੇ ਵਾਲੇ ਰੁੱਖਾਂ ਦਾ ਅਸਲ ROI ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ — ਤਰਕ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਤੁਹਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਤਾਂ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਆਪਣੇ ਆਪ, ਨਿਰੰਤਰ ਅਤੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੋਣ। ਇੱਕ ਸਲਾਈਡ ਡੇਕ ਵਿੱਚ ਬੈਠਾ ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਰੁੱਖ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੈ. ਤੁਹਾਡੇ CRM, ਇਨਵੌਇਸਿੰਗ, ਅਤੇ HR ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਰੁੱਖ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲਾ ਫਾਇਦਾ ਹੈ।

ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਟਿਕਟ ਦੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਰੁੱਖ ਤੀਬਰਤਾ (ਕੀਵਰਡ ਮੈਚਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ), ਗਾਹਕ ਟੀਅਰ (ਸੀਆਰਐਮ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਖਿੱਚਿਆ ਗਿਆ), ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਏਜੰਟ ਵਰਕਲੋਡ (ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਟਰੈਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ) ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਰੂਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗਾਹਕਾਂ ਤੋਂ ਉੱਚ-ਤੀਬਰਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਟਿਕਟਾਂ ਤੁਰੰਤ ਸੀਨੀਅਰ ਏਜੰਟਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੀਆਂ ਹਨ। ਫ੍ਰੀ-ਟੀਅਰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਘੱਟ-ਤੀਬਰਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਸਵੈਚਲਿਤ ਗਿਆਨ-ਆਧਾਰ ਸੁਝਾਅ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਸੁਝਾਅ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਵਾਧਾ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਇਹ ਸਿੰਗਲ ਟ੍ਰੀ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਦਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਔਸਤ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਸਮੇਂ ਨੂੰ 40-60% ਤੱਕ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ — ਉਹ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਜੋ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਸਾਰਥਕ ਮਾਲੀਆ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲਾਭਅੰਸ਼ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ CRM, ਹੈਲਪਡੈਸਕ, ਇਨਵੌਇਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮੋਡੀਊਲ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾ ਲੇਅਰ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਮੇਵੇਜ਼ ਦੇ 207-ਮੋਡਿਊਲ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਇਹਨਾਂ ਕਰਾਸ-ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਫੈਸਲੇ ਵਾਲੇ ਰੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਏਕੀਕਰਣ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸੰਰਚਨਾ ਅਭਿਆਸ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਗਾਹਕ ਟੀਅਰ ਡੇਟਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਟਿਕਟ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਏਜੰਟ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ; ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਖਿੱਚ ਰਹੇ ਹੋ।

ਰੁੱਖਾਂ ਵਿੱਚ ਸੋਚਣ ਲਈ ਰਣਨੀਤਕ ਕੇਸ

ਤਕਨੀਕੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਇੱਕ ਆਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ-ਰੁੱਖ ਦੀ ਸੋਚ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਦਲੀਲ ਹੈ। ਹਰ ਵਪਾਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਭਾਵੇਂ ਕਿੰਨੀ ਵੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋਵੇ, ਸ਼ਰਤੀਆ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਕੰਪੋਜ਼ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਸ ਸੜਨ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਬਣਾਉਣਾ — ਇਸਨੂੰ ਲਿਖਣਾ, ਇਸਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਕਰਨਾ, ਹਰੇਕ ਸ਼ਾਖਾ ਨੂੰ ਤਣਾਅ-ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ — ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦੇ ਇੱਕ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਬਹੁਤੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਉਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਜੋ ਆਪਣੇ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਦਰਖਤ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਿੰਨ ਤਤਕਾਲ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਪਹਿਲਾਂ, ਉਹ ਨਵੇਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਭਰਤੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਤਰਕ ਕਬਾਇਲੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ। ਦੂਜਾ, ਉਹ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਅਤੇ ਅਯੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਅਪਵਾਦ ਕਲੱਸਟਰ ਹਨ। ਤੀਜਾ, ਉਹ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਵੈਚਲਿਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ — ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ-ਆਵਾਜ਼ ਵਾਲੀਆਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੀਆਂ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਵਿਸਤਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਉਹ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਜੋ ਅਗਲੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਵਧਣ-ਫੁੱਲਣਗੀਆਂ, ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਕਿ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ AI ਹੋਣਗੀਆਂ। ਉਹ ਉਹ ਹੋਣਗੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਤਰਕ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬੇਲੋੜੀ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖ — ਭਾਵੇਂ ਕੋਡ, ਵਰਕਫਲੋ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵ੍ਹਾਈਟਬੋਰਡ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੋਵੇ — ਉਸ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਾਧਨ ਹਨ। ਨੇਸਟਡ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਕੋਈ ਤਕਨੀਕੀ ਉਤਸੁਕਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਦੀ ਨਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਛੁਪਾਉਣਾ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।