تقييم العملاء المحتملين بالذكاء الاصطناعي مع أسباب يستطيع فريقك قراءتها — بالعربية والإنجليزية.
كل درجة تقييم في سُومَا AI تأتي مع خمسة أسباب واضحة مترجمة إلى العربية والإنجليزية معًا. المندوبون يعرفون لماذا الدرجة هي ما هي عليه. المديرون يدرّبون بأدلة. لا أحد يثق بصندوق أسود — لذا بنينا واحدًا يتكلم.
المشكلة في معظم أنظمة التقييم بالذكاء الاصطناعي
أنظمة CRM التي قيّمتها (Salesforce Einstein، HubSpot، Zoho ZIA، Freshworks Freddy) كلها تُقيّم العملاء المحتملين بنماذج صندوق أسود. تعطيك رقمًا؛ لا تخبرك لماذا. في واجهات منتجات إنجليزية فقط، هذه مشكلة تدريب أصلًا. في سياق مبيعات ميدانية إماراتية — حيث تعود الدرجة بالإنجليزية والمندوب يتكلم العربية — إنها طريق مسدود تمامًا.
كيف يعمل التقييم في سُومَا
كل عميل محتمل يحصل على درجة من 0 إلى 100 تُحدَّث خلال أجزاء من الثانية. إلى جانب الدرجة، نُبرز أهم خمسة عوامل مساهمة باستخدام نموذج إسناد على غرار SHAP — نفس تقنية القابلية للتفسير المستخدمة في الإنتاج لدى Microsoft و Uber و Airbnb — مترجمة إلى عربية واضحة وإنجليزية واضحة.
الأسباب النموذجية التي سيراها فريقك:
- +15 وصل لمرحلة العرض
- +12 قيمة الصفقة أعلى من متوسط المؤسسة
- +8 حضور رقمي قوي
- +6 نشط خلال 7 أيام
- -2 قطاع أقل من معدل الفوز
لماذا SHAP العربي مهمة
درجة بأسباب إنجليزية فقط غير مرئية للمندوب الذي يحتاج للتصرف بناءً عليها. نحن نترجم كل عامل إلى لغة المندوب المفضلة وقت العرض — ليست ترجمات جاهزة من جدول ثابت، بل عربية مدركة للسياق تطابق حجم العامل واتجاهه فعلًا.
الثقة والامتثال
يعمل نموذج التقييم في بيئتنا المستضافة في الإمارات. لا تغادر بيانات العملاء المحتملين المنطقة. تلتقط سجلات التدقيق المتوافقة مع PDPL كل تغيير في الدرجة والمدخلات التي قادته. شاهد صفحة الثقة للقائمة الكاملة للضوابط وCRM متوافق مع PDPL للسياق القانوني.