बिजनेस टू बिजनेस में सेवा लागत की समझ को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कैसे क्रांतिकारी बना रहा है

B2B परिवेश में, जहाँ प्रतिस्पर्धा बढ़ रही है और मार्जिन अक्सर कम होता है, सेवा लागतों का सटीक नियंत्रण एक अनिवार्य रणनीतिक साधन बन गया है। प्रौद्योगिकियों, विशेष रूप से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के तेज विकास से यह अवधारणा पुनर्परिभाषित हो रही है। जबकि पहले कंपनियाँ सामान्य, अक्सर अनिर्णायक, ग्राहक सेवा और लॉजिस्टिक्स से जुड़ी लागतों का अनुमान लगाती थीं, डिजिटल क्रांति अब अभूतपूर्व दृश्यता प्रदान करती है। पूर्वानुमानित विश्लेषण और बड़े डेटा के उपयोग के माध्यम से, आज प्रत्येक ग्राहक, डिलीवरी या सेवा से जुड़ी वास्तविक लागतों को सूक्ष्मता से पहचानना संभव है।

यह परिवर्तन सीधे लाभप्रदता, साथ ही परिचालन क्षमता और B2B क्षेत्र में सेवा प्रबंधन को प्रभावित करता है। एल्गोरिदमिक टूल अब केवल ऐतिहासिक डाटा का विश्लेषण नहीं करते, बल्कि मांग में उतार-चढ़ाव की भी भविष्यवाणी करते हैं ताकि आपूर्ति श्रृंखला को त्वरित रूप से अनुकूलित किया जा सके, बेकारियों को कम किया जा सके और ग्राहक संबंध के हर पहलू को बेहतर बनाया जा सके। मैनुअल संग्रहण से बुद्धिमान स्वचालन तक यह बदलाव एक नई युग की शुरुआत करता है जिसमें पारदर्शिता और प्रतिक्रियाशीलता प्रमुख फायदे हैं। कंपनियों के लिए, प्रत्येक सेवा की वास्तविक लागत को समझना महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बन गया है। यह विस्तृत विश्लेषण पारंपरिक पूर्वाग्रहों से बचाता है, संरचनात्मक अक्षमताओं को ठीक करता है और सेवा की गुणवत्ता में सुधार करता है।

B2B में सेवा लागत की समझ में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के माध्यम से डिजिटल क्रांति

B2B क्षेत्र, जिसकी परिचालन जटिलता अधिक है, सेवा से जुड़ी लागतों का सटीक ध्यान आवश्यक है। लंबे समय तक, ये लागत अनुमानित और खंडित विधियों पर आधारित थीं, जो विभिन्न पृथक प्रणालियों में बँटी हुई थीं। ERP, CRM और लॉजिस्टिक सॉफ्टवेयर गुटबद्ध काम करते थे, जिससे डेटा को संयोजित करना और गहराई से विश्लेषण करना कठिन था। यह विभाजन न केवल विश्लेषण की गति को बाधित करता था बल्कि उनकी विश्वसनीयता को भी प्रभावित करता था।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के आने से यह बाधा समाप्त हो गई है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विभिन्न चैनलों से सूचना को रीयल-टाइम में एकीकृत और समेकित करते हैं। इस प्रकार, उत्पादन, भंडारण, परिवहन और ग्राहक सहायता की पूरी श्रृंखला में उत्पन्न बड़े डेटा अब एक एकीकृत दृश्य में उपलब्ध हैं। यह केंद्रीकरण त्रुटियों को काफी कम करता है और निर्णय लेने को स्पष्ट बनाता है।

इसके अलावा, एआई सीधे उत्पादन या परिवहन जैसी प्रत्यक्ष लागतों की गणना से आगे बढ़ता है। अप्रत्यक्ष लागतें, जो अक्सर अदृश्य होती हैं—जैसे प्रशासनिक प्रबंधन या आदेश ट्रैकिंग—अब एक समग्र मॉडलिंग में शामिल की जाती हैं। एक समग्र दृष्टिकोण से संवेदनशील भिन्नताओं की पहचान संभव होती है, जो कभी-कभी दिखने में समान ग्राहकों के बीच 30% से अधिक हो सकती है, और यह बिना अत्यधिक मैनुअल प्रयास के।

इस नई विश्लेषण क्षमता के तत्काल प्रभाव हैं:

• बेहतर ग्राहक विभाजन: सबसे महंगे प्रोफ़ाइल को सटीक पहचानकर, कंपनी अपनी पेशकश और व्यावसायिक शर्तों को अनुकूलित कर सकती है।
• गतिशील प्रबंधन: कंपनी वास्तविक समय में अपनी डिलीवरी या प्रबंधन रणनीतियों को समायोजित कर सकती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि ये बदलाव लाभप्रदता बढ़ाएंगे।
• लागत पूर्वानुमान: पूर्वानुमान विश्लेषण के जरिए, मांग में उतार-चढ़ाव और लॉजिस्टिक प्रतिबंधों को ध्यान में रखकर अप्रत्याशित अतिरिक्त लागतों से बचा जाता है।

ये प्रगति B2B में सेवा लागतों की समझ और प्रबंधन में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा लाई गई असली क्रांति को दर्शाती हैं, जो सटीकता और लचीलापन की एक नई मानक स्थापित करती है।

B2B में सेवा लागत की जटिलता को समझना: दिखावे से परे

सेवा लागत की अवधारणा अक्सर दृश्य खर्चों, जैसे उत्पादन, भंडारण और परिवहन, के परिप्रेक्ष्य से देखी जाती है। फिर भी, B2B संदर्भ में यह सरल दृष्टिकोण अपर्याप्त है। सेवा संचालन में आदेश प्रबंधन, ग्राहक सहायता, प्रशासनिक प्रोसेसिंग और रिटर्न कोऑर्डिनेशन जैसी कई सहायक गतिविधियाँ शामिल होती हैं, जो महत्वपूर्ण और कभी-कभी छुपी हुई लागत उत्पन्न करती हैं।

प्रत्येक ग्राहक, उनके आदेशों की आवृत्ति, मात्रा और ऑर्डर किए गए उत्पादों की विविधता के आधार पर, लागत संरचना को अलग-अलग प्रभावित करता है। उदाहरण के लिए, बार-बार छोटे छोटे वितरण मांगने वाला ग्राहक, विभक्त भौगोलिक क्षेत्रों में, एक बार कम बार सामूहिक वितरण करने वाले ग्राहक की तुलना में बहुत अधिक लॉजिस्टिक खर्च करता है।

यह जटिलता B2B के विशिष्टताओं द्वारा और भी बढ़ जाती है, जहाँ व्यक्तिगत समझौते और सेवा अनुबंध विविधता पैदा करते हैं। मैनुअल हस्तक्षेप की मात्रा और ग्राहक संबंध प्रबंधन में लगाए गए समय में भिन्नता होती है, जो लाभप्रदता को काफी प्रभावित करती है।

इस प्रकार, कंपनियां ऐसी स्थितियों का सामना करती हैं जहाँ दो ग्राहकों की बिक्री लगभग समान हो सकती है, लेकिन सेवा लागतों में 30% से अधिक का महत्वपूर्ण अंतर हो सकता है। सटीक और विस्तृत विश्लेषण के बिना, ये अंतर छिपे रहते हैं, और असफल या गैर-लाभकारी सेगमेंट या उत्पादों को प्रोत्साहित किया जाता रहता है, जो समग्र प्रदर्शन को प्रभावित करता है।

यहाँ वे कारक हैं जिन्हें पारंपरिक गणनाओं में अक्सर कम आँका जाता है:

• ऑर्डर का विखंडन: जितने अधिक आदेश छोटे टुकड़ों में टूटे होते हैं, उतनी ही अधिक प्रशासनिक और लॉजिस्टिक लागतें उत्पन्न होती हैं।
• भौगोलिक प्रतिबंध: दूरस्थ या कठिन पहुँच वाले क्षेत्रों में डिलीवरी लागत को बढ़ा देते हैं।
• समय सीमा की अस्थिरता: आकस्मिक या अंतिम मिनट समायोजन अक्सर अतिरिक्त लागत उत्पन्न करते हैं जो शामिल नहीं होते।
• ग्राहक सहायता: कुशल प्रबंधन से परे, कुछ ग्राहकों को अधिक इंटरैक्शन की आवश्यकता होती है, जो संसाधनों पर भार डालती है।

इस जटिलता के बावजूद, बेहतर समझ अब उन टूल्स पर आधारित है जो इन डेटा को समग्रता में गुणात्मक, मात्रात्मक और दृश्य रूप से प्रस्तुत कर सकते हैं, जिसमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस महत्वपूर्ण मदद करता है।

B2B में सेवा लागत नियंत्रण में पारंपरिक तरीकों की सीमाएं

अब तक, B2B कंपनियां अपनी सेवा लागत की गणना के लिए बड़ी हद तक मैनुअल तरीकों पर निर्भर थीं। ये तकनीकें विभिन्न गैर-एकीकृत प्रणालियों जैसे ERP, CRM या लॉजिस्टिक प्रबंधन सॉफ्टवेयर से अनेकों असमान और जटिल सूचना संग्रह की विशेषता थीं। डेटा प्रोसेसिंग अक्सर देरी से होती थी, जिससे विश्लेषण अप्रासंगिक हो जाता था जब वह उपलब्ध होता था।

यह कार्यप्रणाली कई मुख्य समस्याएँ प्रस्तुत करती है:

1. खंडन और समय अंतराल: डेटा विभिन्न प्लेटफ़ॉर्म में फैला होने से, फैसलों के लिए आवश्यक सामंजस्य और समय-सीमा के अनुरूप अद्यतन करना मुश्किल होता है।
2. सीमित सटीकता: लगातार अनुमान पर निर्भरता लागत संकेतकों की गुणवत्ता को प्रभावित करती है, जो अक्सर कम या अधिक अनुमानित होते हैं।
3. अप्रत्यक्ष लागतों की अनदेखी: प्रशासनिक शुल्क, ग्राहक ट्रैकिंग या रिटर्न प्रबंधन जैसी लागतों को पर्याप्त रूप से शामिल नहीं किया जाता।
4. लचीलापन की कमी: पारंपरिक तरीके बाजार या परिचालन परिस्थितियों में तेजी से बदलावों के अनुसार विश्लेषण को अनुकूलित करने में असमर्थ होते हैं।

एक सामान्य उदाहरण एक कंपनी का है जो कुछ ग्राहकों के लिए उच्च आवृत्ति वाले विभाजित डिलीवरी लागतों को शामिल नहीं करती। ये अतिरिक्त लागतें मानक रिपोर्टों में दिखाई नहीं देतीं, लेकिन लाभ मार्जिन को भारी प्रभावित करती हैं।

इस दृश्यता की कमी भी पुराने प्रभावों या आदतों द्वारा संचालित निर्णयों के लिए प्रेरित करती है बजाए विश्वसनीय और सुलभ डेटा पर आधारित रणनीति के। नतीजतन, ये कंपनियां अपने प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने और लागत को प्रभावी ढंग से कम करने की क्षमता में सीमित रहती हैं।

इसी संदर्भ में, सेवा लागत विश्लेषण में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का परिचय इन बाधाओं को पार करने और प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल करने के लिए एक निर्णायक उत्तर के रूप में उभरता है।

स्वचालन और डेटा एकीकरण: लागत प्रबंधन में एआई की विजयी रणनीति

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की प्रमुख उपलब्धियों में से एक है डेटा एकीकरण और विश्लेषण प्रक्रिया का उच्च स्तर का स्वचालन। आजकल, एल्गोरिदम विभिन्न सूचना प्रणालियों से निरंतर और बिना मानवीय हस्तक्षेप के डेटा प्रवाहों को जोड़ सकते हैं। यह स्वचालन सेवा लागतों के प्रभावी प्रबंधन के लिए आवश्यक डेटा की लगातार और विश्वसनीय अद्यतन सुनिश्चित करता है।

व्यवहार में, एआई निम्नलिखित डेटा को संग्रहित और समेकित करता है:

• वित्तीय डेटा: कच्चे माल की लागत, लॉजिस्टिक्स खर्च, कर्मचारी लागत।
• व्यावसायिक डेटा: आयतन, आदेश की आवृत्ति, ग्राहक प्रोफाइल।
• लॉजिस्टिक डेटा: रास्ते, परिवहन, भंडारण।
• परिचालन संकेतक: प्रक्रिया समय, घटनाओं या रिटर्न प्रबंधन।

यह बहु-स्रोत एकीकरण उन्नत मॉडलों को संसाधित करता है जो प्रत्येक सेवा से जुड़ी प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष लागतों को सटीक रूप से पहचानते हैं। इस प्रकार विश्लेषण पूरा और सूक्ष्म होता है।

एक अन्य महत्वपूर्ण लाभ मॉडलों का गतिशील अद्यतन है। स्थैतिक रिपोर्टिंग के विपरीत, एआई-संचालित सिस्टम अपने पूर्वानुमान और सिफारिशों को देखे गए विचलन, मांग में बदलाव या नए बाहरी प्रतिबंधों के अनुसार समायोजित करते हैं।

इस प्रक्रिया की व्याख्या के लिए, आइए एक B2B कंपनी का उदाहरण लें जो विशेष रूप से पुर्जों के वितरण में कार्यरत है। एआई के माध्यम से, उसने पहचाना कि कुछ विभाजित डिलीवरियाँ लॉजिस्टिक लागत को 25% तक बढ़ा देती हैं। विश्लेषण के स्वचालन से, वह जल्दी से अपने वितरण अभियानों को पुनर्गठित कर सकता है और भौगोलिक तथा समय संबंधी मापदंडों के अनुसार ऑर्डर को समूहबद्ध कर सकता है। यह पुनर्गठन कुछ महीनों में लागतों में महत्वपूर्ण कमी लाता है जबकि ग्राहक सेवा की गुणवत्ता बनी रहती है।

यह प्रक्रिया दर्शाती है कि एआई द्वारा समर्थित स्वचालन कैसे लागत प्रबंधन को परिचालन दक्षता और वाणिज्यिक मूल्य संवर्द्धन के एक साधन में परिवर्तित करता है।

पूर्वानुमान विश्लेषण और लागत अनुकूलन: बेहतर निर्णय के लिए पूर्वानुमान

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस केवल पीछे की ओर विश्लेषण में ही नहीं बल्कि भविष्य की प्रवृत्तियों के प्रक्षेपण में भी सक्षम है। 2025 की अनुकूलन रणनीतियों के केंद्र में पूर्वानुमान विश्लेषण है, जो B2B कंपनियों को अपनी सेवा लागतों और लाभप्रदता पर विभिन्न निर्णयों के प्रभाव का अनुकरण करने में सक्षम करता है।

पूर्वानुमान मॉडल डाटा इतिहास और बाहरी कारकों — जैसे मौसमी प्रभाव, आर्थिक प्रतिबंध, या नियमों में बदलाव — का लाभ उठाते हैं ताकि मांग का पूर्वानुमान लगाया जा सके, लॉजिस्टिक लागतों का आकलन किया जा सके और परिचालन योजना को समायोजित किया जा सके। यह भविष्यवाणी क्षमता निष्क्रिय और प्रतिक्रियाशील प्रबंधन से बचाती है, और सक्रिय स्थिति को बढ़ावा देती है।

इस दृष्टिकोण के लाभों में शामिल हैं:

• संसाधनों का बेहतर आवंटन: अनुमानित उतार-चढ़ाव के आधार पर कर्मचारियों और साधनों का अनुकूलन।
• मार्गों का अनुकूलन: आर्थिक रूप से सबसे प्रभावी परिवहन मोड और वितरण केंद्रों का चयन।
• कचरे और पर्यावरणीय लागतों में कमी: एक परिष्कृत योजना के जरिए अनावश्यक डिलीवरी और रिटर्न को कम करना।

वास्तव में, एक बड़ी लॉजिस्टिक कंपनी ने एआई आधारित अनुकरण प्रणाली स्थापित की है। यह विभिन्न परिदृश्यों का परीक्षण करता है: डिलीवरी आवृत्ति कम करना, ऑर्डर के आकार बदलना, या मार्गों में परिवर्तन। प्रत्येक अनुकरण लागतों का सविस्तार पूर्वानुमान प्रस्तुत करता है, जो लाभप्रदता और ग्राहक संतुष्टि पर सीधे प्रभाव डालता है।

ये अनुकरण टीमों के बीच सहयोग को भी मजबूत करते हैं, विशेषकर व्यावसायिक टीमों और वित्तीय प्रबंधन के बीच। निर्णय अब छापों पर आधारित नहीं, बल्कि तथ्यात्मक और संख्यात्मक आधार पर होते हैं, जिससे सामूहिक समर्थन बढ़ता है।

DHL का ठोस उदाहरण: मानव विशेषज्ञता और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का संयोजन सेवा लागत के बेहतर प्रबंधन के लिए

DHL, परिवहन और लॉजिस्टिक्स का वैश्विक अग्रणी, यह स्पष्ट रूप से प्रदर्शित करता है कि कैसे मानवीय कौशल और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रौद्योगिकी का संयोजन B2B में सेवा लागतों को क्रांतिकारी रूप से बदलता है। कंपनी एक एकीकृत दृष्टिकोण पर आधारित है जहाँ एआई विश्लेषण व्यवसाय विशेषज्ञता को पूरा करता है और ठोस परिणाम उत्पन्न करता है।

इस रणनीति के केंद्र में है संपूर्ण मूल्य श्रृंखला में लागतों का सटीक मानचित्रण। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रत्येक चरण में उत्पन्न भारी मात्रा में डेटा को छानता है ताकि छिपी हुई अक्षमताओं की पहचान की जा सके—लागत में विभिन्न गंतव्य, डिलीवरी की आवृत्ति, आर्डर विखंडन के अनुसार भिन्नता—जो पारंपरिक टूल्स से निकलती थीं।

यह पहचान परिचालनात्मक सिफारिशों में परिवर्तित हो जाती है। टीमें विश्लेषण का उपयोग वितरण केंद्रों को समायोजित करने, डिलीवरी मार्गों का अनुकूलन करने और प्रशासनिक भार प्रबंधन की पुनःपरिकल्पना करने के लिए करती हैं। ये समायोजन व्यापक और मान्य डेटा पर आधारित होते हैं, जो लागतों में कमी लाते हैं जबकि ग्राहक सेवा की गुणवत्ता बनी रहती है या सुधरती है।

DHL का यह दृष्टिकोण उन कई B2B कंपनियों के लिए प्रेरणादायक है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की शक्ति का लाभ उठाना चाहते हैं। यह दिखाता है कि केवल तकनीक पर्याप्त नहीं है: मानवीय विशेषज्ञता के साथ संतुलित संयोजन ही लागत प्रबंधन को दीर्घकालिक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ में बदल सकता है।

पर्यावरणीय प्रभाव: सेवा लागतों के अनुकूलन में एआई के माध्यम से अतिरिक्त लाभ

केवल वित्तीय नियंत्रण से परे, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के द्वारा B2B सेवा लागतों की उन्नत समझ पर्यावरणीय प्रभाव को कम करने पर भी केंद्रित है। मार्गों का तर्कसंगत प्रबंधन, परिवहन के तरीकों का अनुकूलन और अनावश्यक डिलीवरी को कम करके, कंपनियां अपने कार्बन पदचिह्न को घटाती हैं और लाभप्रदता में सुधार करती हैं।

एआई टूल्स अब इस आर्थिक और पारिस्थितिकदोनों प्रभावों को मापने में सक्षम हैं, सटीक प्रदर्शन संकेतक प्रदान करते हुए। उदाहरण के लिए, विभिन्न लॉजिस्टिक परिदृश्यों के अनुकरण से न केवल बचत के आंकड़े बल्कि बचाए गए CO2 टन की जानकारी भी मिलती है। ये डेटा विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं क्योंकि पर्यावरणीय मानक सख्त हो रहे हैं और B2B ग्राहक स्थिरता पर स्पष्ट प्रतिबद्धता की मांग कर रहे हैं।

इन प्रथाओं को अपनाकर, कंपनियां अपनी छवि सुधारती हैं और व्यावसायिक साझेदारों का विश्वास बढ़ाती हैं। यह एक सकारात्मक चक्र बनाता है जहाँ परिचालन लागतों की कमी और पर्यावरणीय गुणवत्ता में सुधार घनिष्ठ रूप से जुड़े होते हैं।

यह दृष्टिकोण अब उद्योग की श्रेष्ठ प्रथाओं में सम्मिलित है और सेवा लागत प्रबंधन के आधुनिक क्षेत्र में सफलता के प्रमुख कारकों में से एक बन चुका है।

• बेहतर ऊर्जा संसाधन प्रबंधन बेहतर रूटिंग योजनाओं के माध्यम से।
• कचरे में कमी आदेश के आकार के अनुकूलन और रिटर्न में कमी के कारण।
• सीएसआर प्रतिबद्धताओं का सम्मान वास्तविक पर्यावरणीय प्रभाव के पारदर्शिता के माध्यम से।
• ग्राहकों के बीच मान्यता जो अपनी आपूर्तिकर्ता चुनावों में पर्यावरणीय मानदंडों को महत्व देते हैं।

भविष्य के दृष्टिकोण और चुनौतियां: B2B में सेवा लागत विश्लेषण में एआई क्रांति को स्थायी बनाना

जैसे-जैसे B2B सेवा लागत प्रबंधन में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को अपनाने की गति बढ़ रही है, कई रणनीतिक चुनौतियां और अवसर उभर रहे हैं। एक ओर, डेटा की गुणवत्ता और सुरक्षा सुनिश्चित करना एक महत्वपूर्ण मुद्दा है ताकि विश्लेषण में त्रुटियों से आर्थिक नुकसान न हो। डेटा गवर्नेंस को इन नए भारी प्रवाहों को समायोजित करने और उनकी विश्वसनीयता बनाए रखने के लिए अनुकूलित करना होगा।

दूसरी ओर, तकनीकों को व्यावसायिक टीमों के बीच सफलतापूर्वक लागू करना सफलता का एक प्रमुख कारक है। इसमें उपयोगकर्ताओं को प्रशिक्षित करना, डेटा-आधारित विश्लेषण की संस्कृति को प्रोत्साहित करना और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को मानवीय विशेषज्ञता के साथ संतुलित रूप से संयोजित करना शामिल है।

इसके अलावा, सटीक लागतों पर पारदर्शिता की सामान्यीकृत आवश्यकता ग्राहक संबंधों को अधिक ईमानदार और व्यक्तिगत बनाने, अनुबंधों और सेवाओं की बेहतर बातचीत को प्रोत्साहित करती है। यह परिष्कार विश्वास को मजबूत करता है और व्यावसायिक साझेदारी को स्थिर करता है।

वे कंपनियां जो इन चुनौतियों का समाधान कर सकेंगी और पूर्वानुमान विश्लेषण, स्वचालन और दृश्यता की क्षमता का उपयोग करेंगी, उनके लिए एक गतिशील B2B बाजार में एक महत्वपूर्ण बढ़त होगी। ये आधार रखेंगे एक कुशल, टिकाऊ और नवप्रवर्तनकारी लागत प्रबंधन की।

चुनौती	अवसर	अपेक्षित प्रभाव
डेटा की गुणवत्ता और सुरक्षा	केंद्रीकृत गवर्नेंस की स्थापना	विश्लेषणों की सटीकता में वृद्धि और त्रुटियों में कमी
टीमों द्वारा अपनाना	प्रशिक्षण और परिवर्तन समर्थन	उपकरणों की बेहतर समझ और दक्षता में सुधार
अप्रत्यक्ष लागत प्रबंधन	सभी लागतों को शामिल करते हुए पूर्वानुमान मॉडल	लाभप्रदता का समग्र अनुकूलन
पारदर्शिता और ग्राहक संबंध	अनुबंधों और सेवाओं का व्यक्तिगतकरण	मजबूत साझेदारी और दीर्घकालिक संबंध