البيانات، البيانات في كل مكان - ولكن كيف تعرف أن نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك يحصل على البيانات الصحيحة؟

قد تُنشأ البيانات بالتساوي، ولكن ليست كل البيانات متساوية. تحتاج مؤسسات الأعمال بين الشركات (B2B) التي تسعى لجذب عملاء لسلعها وخدماتها إلى تطوير أساليب تُمكّنها من التمييز بين البيانات المُدخلة في نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، وذلك لضمان أن تُوفر هذه النماذج الرؤى والمعلومات اللازمة لتحقيق أهدافها. ولتحقيق ذلك، ينبغي عليها التركيز على بناء نماذج تعتمد قدر الإمكان على بياناتها الخاصة، أي البيانات التي تجمعها من التواصل مع العملاء، وتقارير المبيعات والتسويق، والردود على الحملات، وعشرات المقاييس الأخرى.

في حين أن استراتيجيات التواصل والتسويق والمبيعات التقليدية تعمل بشكل جيد، فإن المنظمات التي تسعى إلى الحصول على ميزة على المنافسة التوجه بشكل متزايد نحو الذكاء الاصطناعيبفضل نموذج ذكاء اصطناعي جيد لعملائها وسوقها، تستطيع الشركات تصميم خطط وجهود تسويقية ومبيعات أكثر فعالية، لأن خوارزميات الذكاء الاصطناعي قادرة على تحليل آلاف نقاط البيانات بكفاءة وسرعة أكبر، مما يساعد المؤسسات على تطوير استراتيجيات أكثر فعالية.

جودة البيانات - البيانات التي تعكس بدقة أسواق المؤسسة وقاعدة عملائها المحتملين - هي العنصر الأساسي هنا. باستخدام البيانات الصحيحة، تستطيع الشركات تطوير استراتيجيات تسويقية فعّالة بسرعة وكفاءة، وتحديد الأسواق التي تُركز جهودها عليها، وبناء استراتيجيات فعّالة للوصول إلى العملاء الأكثر تأهيلاً. من ناحية أخرى، لن تُساعد البيانات "الخاطئة" المؤسسات على تحقيق هذه الأهداف - بل قد تكون... المسؤول عن الخسائر الفادحة.

في حين أن ضمان جودة البيانات أمر بالغ الأهمية لأي مؤسسة تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي، فإنه مهم بشكل خاص للشركات حديثة العهد بالذكاء الاصطناعي - الشركات التي تواجه صعوبة في تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي، وجمع البيانات من مصادر عامة ومملوكة. ما المصادر التي ينبغي عليهم استخدامها؟ كيف يحددون أن البيانات التي يحصلون عليها ستساعدهم في تطوير النموذج الأكثر فعالية؟ كيف يميزون البيانات المفيدة من غير المفيدة؟ بالنظر إلى ذلك، ما يصل إلى٪ 85 من بين الأسباب التي تجعل العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي تفشل - وكثير منها بسبب ضعف البيانات - فإن هذه الأسئلة يجب على المنظمات أن تأخذها على محمل الجد قبل الشروع في رحلتها في مجال الذكاء الاصطناعي.

هناك عدة طرق يمكن للمؤسسة اتباعها لتزويد نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها بالبيانات، من بينها التعاقد مع شركة تُزوّدها ببيانات من قواعد بيانات عامة ومملوكة ضخمة حول الصناعة والعملاء المحتملين والمنافسين والاتجاهات وغيرها؛ أي ببساطة ملء النموذج بالبيانات التي تُقدّمها هذه الشركات، مما يُمكّن المؤسسات من المضي قدمًا بسرعة في مجال الذكاء الاصطناعي. قد يبدو الأمر مُغريًا، ولكنه قد يكون خطأً بالنسبة للعديد من المؤسسات؛ فبينما يُرجّح أن تكون معظم البيانات التي تُقدّمها هذه الشركات مفيدة، إلا أنه من المُرجّح أن تكون هناك بيانات غير دقيقة كافية لـ... تحريف نموذج الذكاء الاصطناعي مع بيانات غير ذات صلة، أو الأسوأ من ذلك، ضارة بأهداف المؤسسة. بالإضافة إلى ذلك، قد تؤدي مشاركة نموذج الذكاء الاصطناعي مع طرف ثالث إلى تشكل خطرا أمنيا.

قد يكون من الأفضل للمؤسسات الاعتماد على مصادر خارجية للحصول على بيانات شاملة عن الصناعة والاقتصاد، مع الاستفادة من بياناتها الداخلية الخاصة، من مصادر خارجية، للحصول على معلومات محددة عن العملاء، وأسواقهم، ومنافسيهم، وغيرها. تعكس هذه البيانات السوق وقاعدة العملاء التي تسعى المؤسسة للوصول إليها بدقة، لأنها تستند إلى بيانات مستمدة من التفاعلات مع هؤلاء العملاء تحديدًا. حتى المؤسسات الناشئة تمتلك بيانات أكثر مما تتصور؛ إذ يمكن استخراج معلومات من رسائل البريد الإلكتروني، والمكالمات الهاتفية، وبيانات الرسائل الفورية، وغيرها من وسائل الاتصال، للحصول على معلومات حول الأسواق، والعملاء، والاتجاهات، والوضع المالي للعملاء، وأنماط الشراء، والتفضيلات، وغيرها الكثير. ومن خلال بناء نماذجها على هذه البيانات، يمكن للمؤسسات المساعدة في زيادة دقة خوارزميات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.

يمكن لأنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) التنظيمية أن تُنتج بيانات قيّمة، حيث يتم تقييم كل معاملة، سواءً كانت ناجحة أم لا، للحصول على مؤشرات حول كيفية تفاعل العملاء مع المنتجات والخدمات، وأي الأساليب (المراسلة، البريد الإلكتروني، الهاتف، إلخ) هي الأكثر احتمالاً للنجاح، وما أعجب العملاء أو لم يعجبهم في منتجات/أساليب التسويق/النهج الخاص بالمؤسسة، وغير ذلك الكثير. تُحلل هذه البيانات باستخدام خوارزميات متقدمة لتحديد أفضل طريقة للوصول إلى العملاء والأسواق المحتملة؛ وما يُرجّح استجابتهم له، مثل الرسائل المتعلقة بالجودة أو خفض التكلفة؛ وطريقة التواصل (البريد الإلكتروني، المكالمات الهاتفية) التي يُرجّح استجابتهم لها؛ وأي صنّاع القرار يُرجّح استجابتهم الإيجابية؛ وغير ذلك الكثير.

على سبيل المثال، يمكن تحليل المكالمات الهاتفية بناءً على عوامل مثل مشاعر العملاء، والكلمات المفتاحية، ومؤشرات خطط العملاء المستقبلية، وردود الفعل على المقترحات، والحماس تجاه أفكار أو مقترحات محددة، والاهتمام العام (بناءً على عوامل أخرى، منها مدة المكالمة)، وغيرها. وبالمثل، يمكن تحليل رسائل البريد الإلكتروني، ورسائل وسائل التواصل الاجتماعي، والتفاعلات عبر المواقع الإلكترونية، والاجتماعات في المعارض التجارية والفعاليات، وأي وسيلة أخرى تستخدمها المؤسسة للتواصل مع العملاء. والنتيجة هي كنز من البيانات الأكثر دقةً وأهميةً، لأنها مستمدة من عملاء المؤسسة وأسواقها.

بعد بناء هذه القاعدة عالية الدقة، يُمكن للمؤسسة توسيع نطاق نموذجها باستخدام مصادر بيانات خارجية، والتي ستتحقق منها خوارزميات ووكلاء نظام الذكاء الاصطناعي مقارنةً بالبيانات الأساسية. إذا كانت بيانات الطرف الثالث متوافقة مع البيانات المُضمنة حول عملاء المؤسسة وأسواقها وأهدافها وظروفها الاقتصادية واستراتيجيتها العامة، يُمكن تضمين هذه البيانات في النموذج، مما يُعزز فعاليته بشكل أكبر. إذا لم تُطابق هذه البيانات أو تدعم بيانات إدارة علاقات العملاء (CRM) الموجودة بالفعل لدى المؤسسة - البيانات المتعلقة بعملائها وأسواقها الفعلية - فسيتم رفضها، ويحافظ نموذج الذكاء الاصطناعي على سلامته.

إنها استراتيجية فعّالة لجميع المؤسسات، وربما أكثر فعالية للمؤسسات الصغيرة أو الناشئة، التي يمكنها الاستفادة من بيانات إدارة علاقات العملاء والعملاء لبناء نموذج ذكاء اصطناعي فعّال منذ البداية، دون الحاجة إلى استبعاد البيانات القديمة التي قد لا تكون ذات صلة بأهداف المؤسسة. وبفضل هذا النموذج الأصغر حجمًا والأكثر مرونة، تستطيع المؤسسات تحديد مدى فعالية جهود الذكاء الاصطناعي لديها بسرعة وكفاءة أكبر؛ فإذا لم يكن معدل الاستجابة لحملاتها وجهودها بالقوة المتوقعة، فيمكنها استخدام نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بها لتحديد التعديلات التي قد تحتاجها بسرعة.

عند تطبيقها بشكل صحيح، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن توفر على المؤسسات الوقت والمال والجهد، مما يساعدها على تصميم وتطوير الحملات والأساليب والعروض التقديمية والبحوث والتواصل، مما يُمكّنها من إيصال خدماتها بوضوح ووضوح، وتوضيح أهمية تعامل العملاء معها. كما يُساعد الذكاء الاصطناعي المؤسسات على ضمان توجيه رسائلها مباشرةً إلى العملاء المحتملين ذوي القيمة العالية، والذين يُرجّح اهتمامهم بما تقدمه. كما يُساعد الذكاء الاصطناعي المؤسسات على التحوّل بسرعة أو التوسع في أسواق جديدة، مما يضمن الاستفادة الكاملة من إمكاناتها. يكمن سرّ الذكاء الاصطناعي في جودة البيانات التي تستخدمها الخوارزميات، وبالالتزام التام ببياناتها "المُطوّرة ذاتيًا"، ستتمكن المؤسسات من بناء نموذج بيانات ذكاء اصطناعي أكثر فعالية.