06 जन॰ 2026·8 मिनट
ऐड-ऑन सुझाव ट्रैकर: दुकानों में असल में क्या बिकता है?
सर्विस शॉप्स के लिए एक ऐड-ऑन सुझाव ट्रैकर स्थापित करें ताकि सुझाव और खरीद दोनों लॉग हों, स्टाफ के नतीजों की तुलना हो और असल में बिकने वाले ऐड-ऑन पर ध्यान केंद्रित किया जा सके।
सर्विस शॉप्स के लिए एक ऐड-ऑन सुझाव ट्रैकर स्थापित करें ताकि सुझाव और खरीद दोनों लॉग हों, स्टाफ के नतीजों की तुलना हो और असल में बिकने वाले ऐड-ऑन पर ध्यान केंद्रित किया जा सके।
ऐड-ऑन अक्सर इस तरह महसूस होते हैं कि बिक रहे हैं क्योंकि आप रोज़ कुछ “हाँ” सुनते हैं, टिकटों पर अतिरिक्त आइटम देखते हैं और जीतों को याद रखते हैं। लेकिन याददाश्त चुनिंदा होती है। एक व्यस्त हफ्ता जिसमें कुछ मजबूत बिक्री हो जाएँ, यह छिपा सकता है कि ज्यादातर सुझाव कभी खरीद में नहीं बदले।
सबसे बड़ी कमी सरल है: कई दुकानें केवल वही रिकॉर्ड करती हैं जो खरीदा गया, न कि जो ऑफर किया गया। अगर टेक्नीशियन ने प्रीमियम फ़िल्टर, स्क्रीन प्रोटेक्टर, टायर सीलेंट या एक्सटेंडेड वारंटी सुझाई और ग्राहक ने मना कर दिया, तो वह पल अक्सर गायब हो जाता है। बाद में जब आप बिक्री की समीक्षा करते हैं, तो आप नहीं बता पाते कि किसी ऐड-ऑन का प्रदर्शन अच्छा नहीं था क्योंकि उसे कम बार सुझाया गया, असंगत तरीके से सुझाया गया, खराब तरीके से समझाया गया, या बस ग्राहक को जरूरत नहीं थी।
इसीलिए सुझाव बनाम खरीदी को ट्रैक करने से बातचीत बदल जाती है। यह दो अलग सवाल अलग कर देता है जो अक्सर एक साथ मिल जाते हैं:
बिना इस विभाजन के, आप गलत व्यवहार को पुरस्कृत कर सकते हैं या गलत प्रोडक्ट को दोष दे सकते हैं।
जब सुझाव रिकॉर्ड नहीं होते, तो कुछ अनुमानित समस्याएँ सामने आती हैं। पिच रेट “अधिक” महसूस होता है, पर अटैच रेट कम रहता है। हर किसी की अलग राय होती है कि क्या बिकता है। प्रचार चलते हैं, पर नतीजे विवादास्पद होते हैं। ट्रेनिंग होती है, पर आप नहीं देख पाते कि व्यवहार बदला कि नहीं। कोई व्यक्ति “अपसेल में बढ़िया लगता है,” पर नंबर्स कभी उसका समर्थन नहीं करते।
जब आप सुझाव बनाम खरीदी ट्रैक करते हैं, तो आपको साफ जवाब मिलते हैं। आप देख सकते हैं कौन से ऐड-ऑन लगातार बताए जा रहे हैं, कौन से बताने पर कन्वर्ट करते हैं, और कौन से कई पिचों के बावजूद मृत बने रहते हैं। आप जल्दी जीत भी पाते हैं: एक ऐसा ऐड-ऑन जो अच्छी तरह कन्वर्ट करता है पर केवल छोटे हिस्से के टिकटों पर ही सुझाया जाता है।
सरल उदाहरण:
यह स्पष्टता वही है जो “मुझे लगता है यह बिकता है” को बदलकर “मुझे पता है क्या बिकता है और क्यों” बना देती है।
एक ऐड-ऑन सुझाव ट्रैकर तभी काम करता है जब दुकान का हर कोई एक ही परिभाषाएँ उपयोग करे। इसे सरल रखें और आप नंबर्स पर भरोसा करेंगे। यदि यह धुंधला हो गया, तो आप मीटिंग्स में डेटा पर बहस करेंगे बजाय उसे उपयोग करने के।
शुरू करें यह परिभाषित करके कि क्या गिना जाएगा। एक सुझाव वह है जो स्पष्ट, ग्राहक-समक्ष ऑफर हो, किसी के दिमाग का विचार नहीं और न ही बाद में चुपके से जोड़ी गई लाइन आइटम। “क्या आप आज टायर शाइन लेना चाहेंगे, ₹8 में?” गिना जाएगा। इसके बारे में सोचना, बिना ऑफर के संयोग से ज़िक्र करना, या काउंटर पर फ्लायर पर भरोसा करना सुझाव नहीं माना जाएगा।
इसके बाद, तय करें कि खरीदी क्या है। सबसे साफ नियम: खरीदी मतलब वही जो उसी टिकट पर (या यदि आपका सिस्टम टिकट विभाजित करता है तो उसी विजिट के दौरान) भुगतान हुई। “वो अगले हफ्ते वापस आकर खरीद गए” को उस सुझाव के लिए जीत मत गिनिए, वरना आपकी अटैच रेट असल से बेहतर दिखेगी।
टीम को जुड़े रखने के लिए, एक सरल यूनिट इस्तेमाल करें: एक ऐड-ऑन, एक सुझाव, एक परिणाम। यदि वही ऐड-ऑन एक ही विजिट पर दो बार सुझाया गया, तो पहले से नियम तय कर लें (अधिकांश दुकानों में इसे एक बार लॉग किया जाता है)। यदि दो अलग ऐड-ऑन सुझाए गए, तो उन्हें अलग–अलग लॉग करें।
इन परिभाषाओं से तीन दुकान-मित्रवत मैट्रिक्स निस्वाभाविक रूप से निकलते हैं:
उदाहरण: एक डिटेल शॉप एक हफ्ते में 100 टिकट चलाती है। स्टाफ ने “इंटीरियर प्रोटेक्टेंट” 40 टिकटों पर सुझाया, और उसमें से 10 पर खरीदा गया। सुझाव दर 40% है। अटैच दर 25% है। ऐड-ऑन राजस्व प्रति टिकट बिना अनुमान के आसानी से निकाला जा सकता है।
अगर आप अपनी परिभाषाएँ एक नए हायर को एक मिनट में समझा नहीं पा रहे, तो वे बहुत जटिल हैं।
छोटा शुरू करें जितना आप सोचते हैं उससे कम। ट्रैकिंग तब सबसे अच्छा काम करती है जब स्टाफ मौके पर तेज़ी से चुन सके। अगर आप हर उस आइटम को ट्रैक करने की कोशिश करेंगे जो आप बेच सकते हैं, तो लोग लॉग छोड़ देंगे, यादृच्छिक नाम चुनेंगे, या सब कुछ “अन्य” में डाल देंगे। डेटा शोर बन जाएगा।
एक अच्छा आरंभिक रेंज 10 से 30 ऐड-ऑन है जो अक्सर ऑफर होते हैं, स्वीकार करना आसान हो और स्पष्ट ग्राहक समस्या से जुड़े हों। “शायद कभी” आइटम तब तक बाहर रखें जब तक लॉगिंग सुसंगत न हो जाए।
जब सूची चुनें, तो उन ऐड-ऑन को देखें जो:
नामकरण वह जगह है जहाँ कई ट्रैकर टूटते हैं। यदि एक व्यक्ति “Protector” लॉग करता है, दूसरा “Screen guard” और तीसरा “iPhone 14 protector”, तो आपकी रिपोर्ट तीन अलग बकेट में अलग हो जाएगी।
एक नामकरण पैटर्न चुनें और उस पर कायम रहें। एक व्यावहारिक नियम है Category + Variant + Key detail। समान आइटमों को समूहित करें ताकि आप समान तुलना कर सकें, फिर अंतर को वेरिएंट के रूप में कैप्चर करें बजाय हर बार नया ऐड-ऑन बनाने के।
उदाहरण (फोन रिपेयर काउंटर): “Screen Protector” को कैटेगरी रखें, और साइज या मॉडल को वेरिएंट के रूप में लॉग करें। आप सवाल का जवाब दे पाएँगे “क्या स्क्रीन प्रोटेक्टर्स सुझाए जाने पर बिकते हैं?” बिना सैकड़ों डिवाइस नामों के बीच डूबे।
सीज़नल आइटमों को फ़्लैग करें। “हॉलिडे गिफ्ट रैप” या समर-ओनली चेक कुछ हफ्तों के लिए उछाल ला सकते हैं और आपकी लंबी अवधि की तस्वीर को विकृत कर सकते हैं। उन्हें Seasonal टैग दें ताकि आप साल-भर के प्रदर्शन का आकलन करते समय उन्हें फ़िल्टर कर सकें।
अंत में, केवल जो बिक गया उसे ट्रैक मत करें। एक सरल कीमत और मार्जिन फ़ील्ड जोड़ें (यहाँ तक कि अनुमानित भी)। लोकप्रियता लाभ नहीं है।
ट्रैकर तभी काम करता है जब लोग इसे हर बार तेज़ी से भर सकें। एक छोटे सेट फ़ील्ड्स का लक्ष्य रखें जो एक सवाल का जवाब दे: क्या सुझाया गया और क्या बिका?
न्यूनतम से शुरू करें:
यह देखने के लिए पर्याप्त है कि कौन क्या सुझाता है और क्या कन्वर्ट करता है।
यदि आप थोड़ी और जानकारी जोड़ सकते हैं बिना लोगों को धीमा किए, तो कुछ अतिरिक्त चीज़ें डेटा को अधिक उपयोगी बनाती हैं: मात्रा (जब मल्टीपल बेचे जा सकें), डिस्काउंट (ताकि आप देख सकें क्या यह केवल छूट पर बिकता है), और एक वैकल्पिक “कारण अस्वीकार” फ़ील्ड। अस्वीकार कारण छोटे और मानकीकृत रखें: कीमत, जरूरत नहीं, पहले से है, सोचना चाहता है।
रफ़्तार विवरणों से बेहतर है। स्टाफ, सर्विस प्रकार और ऐड-ऑन नामों के लिए ड्रॉपडाउन उपयोग करें। “खरीदा?” को एक टैप बनाएं। यदि आप नोट्स की अनुमति देते हैं, तो उन्हें कुछ शब्दों तक सीमित रखें।
यदि फ़ॉर्म भरने में 10–15 सेकंड से अधिक लगता है, लोग इसे छोड़ देंगे या जल्दी में गलत भर देंगे।
कस्टमर नाम, फ़ोन नंबर, लाइसेंस प्लेट या पूरा पता इस ट्रैकर में स्टोर न करें। आपको अपसेल मापने के लिए उनकी ज़रूरत नहीं है और वे रिस्क बढ़ाते हैं। अगर आपको एंट्री को टिकट से जोड़ना ही है, तो केवल रसीद या ऑर्डर नंबर का उपयोग करें।
ट्रैकिंग को काम कराने का सबसे तेज़ तरीका इसे उबाऊ रखना है: वही ऐड-ऑन नाम, वही लॉगिंग मौक़ा, वही नियम कि क्या “सुझाव” माना जाता है। ऐसा करें और नंबर्स साफ़ रहेंगे।
एक रोलआउट जो ज़्यादातर फ्लो के लिए फिट बैठेगा:
लॉगिंग स्थान जितना ज़्यादा मायने रखता है उतना लगता नहीं। अगर आप केवल चेकआउट पर लॉग करते हैं, तो आप सर्विस के दौरान किए गए सुझावों को मिस कर सकते हैं। अगर आप सर्विस के बाद लॉग करते हैं, तो आप विवरण भूल सकते हैं। कई दुकानें सबसे अच्छा करती हैं जब ग्राहक के निर्णय के मौके पर ही लॉग किया जाता है।
ट्रेनिंग के लिए वे टिकट चुनें जो स्पष्ट विकल्प मजबूर करें:
बेसलाइन के बाद, एक बार में एक ही चीज़ बदलें। यदि आप एक साथ सब कुछ बदल देंगे तो आपको पता नहीं चलेगा कि बदलाव किस वजह से आया।
ट्रैकर तभी मदद करता है जब आप उसे शेड्यूल पर रिव्यू करें। लक्ष्य सरल है: लॉगिंग समस्याओं को जल्दी पकड़ना, फिर नंबर्स को कोचिंग और मर्चेंडाइज़िंग फैसलों में बदलना।
दो मिनट का दैनिक स्पॉट-चेक से शुरू करें:
सप्ताह में एक बार वही छोटे सेट की रिपोर्ट्स चलाएँ ताकि ट्रेंड्स स्पष्ट हों:
ऐड-ऑन अलग सर्विस में अलग तरह बिकते हैं। परिणामों को सर्विस प्रकार से तोड़ें ताकि आप साफ़ मेल देख सकें, जैसे “स्क्रीन प्रोटेक्टर” का “फोन रिपेयर” के साथ मेल या “डीप कंडीशनिंग” का “हेयर कलर” के साथ मेल। जब एक ऐड-ऑन एक सर्विस में जीते और दूसरी में हारे, तो वह सामान्य और उपयोगी है।
एक वास्तविक साप्ताहिक रीड कुछ यूँ लग सकती है: “प्रोटेक्टिव केस 90 बार सुझाया गया और 18 बार खरीदा गया (20% अटैच), पर मुनाफा कम है। एक्सप्रेस डायग्नोस्टिक केवल 25 बार सुझाया गया और 15 बार खरीदा गया (60% अटैच), और यह शीर्ष मुनाफा ड्राइवर है।” यह बताता है कि आपको किसे ज़्यादा पुश करना चाहिए और किसे हेडलाइन आइटम के रूप में न रखने का।
एक छोटे फोन रिपेयर शॉप की कल्पना करें जो यह जानना चाहती है कि कौन से ऐड-ऑन असल में बिकते हैं। वे हर रिपेयर टिकट पर तीन ऐड-ऑन ट्रैक करते हैं: फोन केस, स्क्रीन प्रोटेक्टर और “सेटअप हेल्प” (डेटा मूव करना, ईमेल सेटअप और बेसिक सेटिंग्स)।
दो हफ्तों के लिए, काउंटर स्टाफ हर ऐड-ऑन के लिए दो चीजें लॉग करता है: क्या यह सुझाया गया और क्या खरीदा गया। वे रिपेयर प्रकार भी नोट करते हैं, क्योंकि क्रैक्ड-स्क्रीन ग्राहक का व्यवहार बैटरी-स्वैप ग्राहक से अलग होता है।
2 हफ्ते (84 रिपेयर टिकट) के बाद इसका सरल रोल-अप कुछ इस तरह दिख सकता है:
| Add-on | Times suggested | Times bought | Buy rate when suggested |
|---|---|---|---|
| Screen protector | 78 | 29 | 37% |
| Phone case | 80 | 12 | 15% |
| Setup help | 40 | 18 | 45% |
कुछ बातें स्पष्ट हैं। टीम प्रोटेक्टर्स लगभग उतनी बार सुझाती है जितनी केस, पर केस का कन्वर्ज़न काफी कम है। सेटअप हेल्प सबसे अच्छा कन्वर्ट करता है, पर इसे केवल लगभग आधी बार ही सुझाया गया, आमतौर पर जब ग्राहक पहले ही सवाल पूछता है।
वे सेटअप हेल्प के लिए एक छोटा स्क्रिप्ट बदलते हैं। “क्या आप सेटअप हेल्प चाहेंगे?” की जगह वे कहते हैं: “क्या आप चाहेंगे कि हम आपका डेटा मूव कर दें और ऐप्स सेट कर दें जबकि हम फोन ठीक कर रहे हैं? इससे आमतौर पर घर पर 30 मिनट बचते हैं।” वही ऑफर, पर परिणाम स्पष्ट।
अगले कुछ दिनों में, सुझाव बढ़ते हैं क्योंकि शब्द सहज लगता है कहने में। बाय रेट मजबूत रहता है क्योंकि ग्राहक समझते हैं उन्हें क्या मिलेगा। औसत टिकट बिना स्टाफ ज्यादा aggressive हुए बढ़ जाता है।
अब कठिन फैसला: क्या उन्हें केस देना बंद करना चाहिए? वे तुरंत केस हटाते नहीं। वे परिणाम को रिपेयर प्रकार के अनुसार विभाजित करते हैं और देखते हैं कि केस मुख्यतः “नए फोन सेटअप” ग्राहकों को बिकते हैं, न कि रिपेयर ग्राहकों को। इसलिए वे नियम बदलते हैं: केस केवल एक्टिवेशन और सेटअप जॉब्स पर सुझाएँ। रिपेयर टिकट्स के लिए वे प्रोटेक्टर सुझाव रखना जारी रखते हैं (ऊंची वॉल्यूम, अच्छा कन्वर्ज़न) और सेटअप हेल्प उन ग्राहकों के लिए रखते हैं जो जल्दबाज़ी में दिखते हैं या समय के बारे में प्रश्न पूछते हैं।
यही है एक सेल्स सुझाव लॉग का उद्देश्य: यह रायों को पैटर्न में बदल देता है जिन पर आप कार्रवाई कर सकते हैं।
ट्रैकिंग केवल तभी मदद करती है जब डेटा सुसंगत हो। अधिकांश दुकानें इसलिए नहीं फेल होतीं कि आइडिया खराब है—वे इसलिए फेल होती हैं क्योंकि लॉगिंग आदतें बिखर जाती हैं और रिपोर्ट्स झूठी हो जाती हैं।
निम्न पाँच गलतियाँ ट्रैकर को नष्ट कर देती हैं:
एक आम उदाहरण: एक शॉप “वाइपर ब्लेड” ट्रैक करती है। एक व्यक्ति इसे “wipers” लॉग करता है, दूसरा “front wipers” और तीसरा “wiper install”। रिपोर्ट दिखाती है कि हर आइटम कम बिकता है, इसलिए मैनेजर इसे स्क्रिप्ट से हटा देता है। असल में, वाइपर ठीक बिके थे, पर डेटा नामों के बीच बंट गया था।
सरल ठीकियाँ काम करती हैं: ऐड-ऑन को एक छोटी, फिक्स्ड मेन्यू तक सीमित करें और नाम लॉक करें। यदि आप कीमत या बंडल बदलते हैं, तो प्रभावी तारीख रिकॉर्ड करें। स्टाफ की तुलना करते समय अटैच रेट का उपयोग करें और असामान्य हफ्तों के लिए कॉन्टेक्स्ट नोट जोड़ें (नया ट्रेनी, प्रोमोशन, मौसम का उछाल)।
स्क्रिप्ट बदलने, डिस्प्ले फिर से लगाने, या नए स्पिफ़ सेट करने से पहले सुनिश्चित करें कि आपका डेटा भरोसेमंद है। छोटे लॉगिंग गैप रैंकिंग पलट सकते हैं।
निम्न बेसिक्स चेक करें (पिछले सप्ताह के टिकट, या कम वॉल्यूम होने पर पिछले 2–4 सप्ताह):
यदि कोई आइटम असफल होता है, तो अपने नंबर्स को ड्राफ्ट मानें। नियम कसेँ, टीम को तेज़ स्मरण दें, और डेटा इकट्ठा करते रहें।
कुछ हफ्तों के डेटा के बाद तेज़ सुधार पाने के लिए अपना ध्यान संकुचित करें। अगले महीने के लिए 1–2 ऐड-ऑन चुनें जिन पर काम करना है। अगर आप एक साथ दस को ठीक करने की कोशिश करेंगे तो संदेश फैल जाएगा और नतीजे उछलते रहेंगे।
ऐसे ऐड-ऑन चुनें जो सामान्य ग्राहक समस्या हल करते हों और एक वाक्य में आसान से समझ आएँ। हर एक के लिए टीम के लिए एक दोहराने वाला वाक्य लिखें जिसे वे हर बार एक ही तरह कह सकें। सुसंगतता मायने रखती है क्योंकि आपका ट्रैकर ऑफर को प्रतिबिंबित करना चाहिए, न कि यादृच्छिक शब्दजाल को।
एक सरल लक्ष्य सेट करें और साप्ताहिक रूप से उसकी समीक्षा करें। अटैच रेट एक अच्छा शुरुआती लक्ष्य है: 100 पात्र टिकटों में से कितने ने ऐड-ऑन खरीदा? लक्ष्य यथार्थवादी रखें और धीरे-धीरे सुधार पर ध्यान दें।
एक हल्का वेट रूटीन:
अगर आप स्प्रेडशीट से आगे बढ़ते हैं तो एक छोटा आंतरिक ऐप नामों को लागू कर सकता है, अनिवार्य फ़ील्ड और साप्ताहिक रिपोर्टिंग सुनिश्चित कर सकता है। अगर आपकी टीम चैट इंटरफ़ेस से टूल बनाना पसंद करती है तो Koder.ai एक विकल्प है जो समान फ़ील्ड से एक सरल ट्रैकर ऐप जल्दी बना देता है, स्रोत कोड एक्सपोर्ट और डिप्लॉय करने की क्षमता के साथ।
स्टाफ के लिए वादा सरल रखें: कम ऐड-ऑन, स्पष्ट स्क्रिप्ट, और एक साप्ताहिक चेक-इन। इस तरह नंबर्स आदत बनते हैं, और आदत सच साबित होने वाली अतिरिक्त बिक्री में बदलती है।
सेल रिपोर्ट केवल खरीदी हुई चीज़ें दिखाती हैं, वो ऑफ़र नहीं जो अस्वीकार हो गए। जब आप “सुझाव” और “खरीदी” अलग-अलग लॉग करते हैं, तो आप यह बता सकते हैं कि किसी ऐड-ऑन का प्रदर्शन इसलिए खराब है क्योंकि उसे कोई नहीं बता रहा, या क्योंकि ग्राहक सुनने के बाद इनकार कर रहे हैं।
एक आसान नियम अपनाएँ: केवल तब सुझाव गिना जाए जब स्टाफ़ मेंबर स्पष्ट रूप से ग्राहक को ऑफर करे और ग्राहक हाँ या नहीं कह सके। अस्पष्ट ज़िक्र, काउंटर पर पोस्टर, या चुपके से लाइन आइटम जोड़ना सुझाव नहीं माना जाना चाहिए।
इसे सिर्फ उसी समय खरीदी गिनी जाए जब वह उसी टिकट पर या उसी विजिट के दौरान भुगतान की गई हो। ऐसा करने से अटैच रेट बढ़ा-चढ़ाकर दिखाई नहीं देगा और सप्ताह दर सप्ताह तुलना भरोसेमंद रहेगी।
शुरू में छोटी मेन्यू रखें—आम तौर पर 10 से 30 ऐड-ऑन जो आप अक्सर ऑफर करते हैं और जिन्हें आसानी से डिलीवर किया जा सके। सूची बहुत लंबी होने पर स्टाफ लॉग करना छोड़ देगा या असंगत नाम चुन लेगा।
एक मानकीकृत नामकरण पैटर्न अपनाएँ और उसे लॉक कर दें ताकि हर कोई एक ही तरीके से लॉग करे। एक व्यावहारिक फ़ॉर्मेट है: Category + Variant + एक मुख्य विवरण। इससे आप एक ही तरह की आइटमों को समूहित कर पाएँगे बिना हर छोटे फर्क के लिए नया नाम बनाए।
न्यूनतम रखें: तारीख या शिफ्ट, स्टाफ मेम्बर, सर्विस प्रकार, सुझाया गया ऐड-ऑन और क्या खरीदा (हाँ/नहीं)। यह सेट सुझाव दर, अटैच दर और कौन क्या ऑफर कर रहा है दिखाने के लिए पर्याप्त है।
ड्रॉपडाउन और “खरीदा?” के लिए एक‑टैप विकल्प रखें। यदि लॉगिंग में 10–15 सेकंड से ज्यादा लगने लगे तो लोग इसे टालेंगे या जल्दी में गलत भर देंगे।
शुरू में सुझाव दर, अटैच दर और ऐड-ऑन राजस्व प्रति टिकट पर ध्यान दें। सुझाव दर दिखाती है कि टीम इसे उठा रही है या नहीं, अटैच दर बताती है कि ऑफर करने पर यह कितना कन्वर्ट होता है, और राजस्व प्रति टिकट कुल प्रभाव दिखाता है।
एक्शन लेने से पहले कवरेज और कंसिस्टेंसी चेक करें। यदि कई टिकटों पर कोई लॉग नहीं है, नाम असंगत हैं, या ऐड-ऑन के पास बहुत कम कुल सुझाव हैं, तो परिणाम ड्राफ्ट मानें और प्रक्रिया को कसा जाए।
हां—यदि आपको नामों को लागू करना, आवश्यक फ़ील्ड रखना और साप्ताहिक रिपोर्ट चाहिए तो एक छोटा ऐप मददगार है। टीम अक्सर स्प्रेडशीट से शुरू करती है और जब आदतें बैठ जाएँ तो छोटे आंतरिक ऐप पर चली जाती है; Koder.ai जैसी टूल्स वही फ़ील्ड और वर्कफ़्लो लेकर तेज़ी से बेसिक ट्रैकर ऐप बना देती हैं।