بيانات في كل مكان – لكن كيف تعرف ما إذا كان نموذجك الإصطناعي يحصل على البيانات الصحيحة؟

قد تتم إنشاء البيانات بالتساوي، ولكن ليس جميع البيانات متساوية. الشركات التي تهدف إلى جذب العملاء لمنتجاتها وخدماتها في قطاع الأعمال إلى الأعمال (B2B) تحتاج إلى تطوير طرق تمكنها من “التمييز” بين البيانات التي تدخل نماذجها الإصطناعية – من أجل ضمان أن توفر تلك النماذج الأفكار والمعلومات التي تحتاجها لتحقيق أهدافها. للقيام بذلك، يجب التركيز على بناء نماذج تعتمد على أكبر قدر ممكن من البيانات المملوكة لها – البيانات التي تجمعها من التواصل مع العملاء، وتقارير المبيعات والتسويق، وresponses إلى الحملات، وعشرات المقاييس الأخرى.

في حين أن استراتيجيات الترويج والتسويق والمبيعات التقليدية تعمل جيدًا، فإن الشركات التي تسعى إلى الحصول على ميزة تنافسية متزايدة تعتمد بشكل متزايد على الإصطناعي. مع نموذج إصطناعي جيد من العملاء والسوق، يمكن للشركات تصميم خطط تسويقية ومبيعات أكثر فعالية – لأن خوارزميات الإصطناعي يمكنها تحليل آلاف النقاط البيانية التي ستساعد الشركات على تطوير استراتيجيات أكثر فعالية.

جودة البيانات – البيانات التي تعكس بشكل حقيقي أسواق الشركة وقاعدة العملاء المحتملة – هي المكون الرئيسي هنا. مع البيانات الصحيحة، يمكن للشركات تطوير استراتيجيات تسويقية فعالة بسرعة وفعالية، وتحديد الأسواق التي يجب التركيز عليها، وبناء استراتيجيات قوية للوصول إلى العملاء الأكثر تأهيلًا. في المقابل، لن تساعد “البيانات السيئة” الشركات على تحقيق تلك الأهداف – ويمكن أن تكون مسؤولة عن خسائر كبيرة.

في حين أن ضمان جودة البيانات أمر بالغ الأهمية لأي منظمة تستخدم نماذج إصطناعية، فإنها مهمة بشكل خاص للشركات التي هي جديدة على الإصطناعي – الشركات التي تواجه صعوبات في تنفيذ نماذج إصطناعية، وجمع البيانات من مصادر عامة ومملوكة. ما هي المصادر التي يجب أن تستخدمها؟ كيف يمكنهم تحديد أن البيانات التي يحصلون عليها ستساعدهم على تطوير النموذج الأكثر فعالية؟ كيف يمكنهم استخراج البيانات المفيدة من البيانات غير المفيدة؟ بالنظر إلى أن ما يصل إلى 85% من مشاريع الإصطناعي تفشل – العديد منها بسبب سوء جودة البيانات – هذه هي أسئلة يجب أن تأخذها المنظمات على محمل الجد قبل الشروع في رحلتها الإصطناعية.

هناك العديد من الطرق التي يمكن للمنظمة اتباعها لمواصلة نموذجها الإصطناعي بالبيانات، ومن بينها التعاقد مع شركة لتزويد البيانات من قواعد بيانات عامة ومملوكة كبيرة عن الصناعة والعملاء المحتملين والمنافسين والاتجاهات والمزيد. إنه أمر مغري، ولكن من المحتمل أن يكون خطأً للعديد من المنظمات؛ في حين أن الكثير من البيانات التي توفرها هذه الشركات قد يكون مفيدًا، فمن المحتمل أن يكون هناك ما يكفي من البيانات غير الدقيقة لتحريف نموذج الإصطناعي بالبيانات التي لا علاقة لها أو أسوأ من ذلك، ضارة بالgoals المنظمة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يشكل مشاركة نموذج إصطناعي مع طرف ثالث خطرًا أمنيًا.

قد تكون مسارًا أفضل للمنظمات هو الاعتماد على مصادر خارجية لبيانات “الصور الكبيرة” للصناعة والاقتصاد – ولكن استخدام بياناتها الداخلية الخاصة، البيانات الأولى، لمعلومات حول العملاء وسوقها المحدد والمنافسين والمزيد. تعكس هذه البيانات بالضبط السوق وقاعدة العملاء التي تسعى المنظمة للوصول إليها – لأنها تستند إلى بيانات مصدرة من التفاعلات مع تلك العملاء بالضبط. حتى المنظمات الشابة لديها المزيد من البيانات مما تعتقد؛ يمكن استخراج رسائل البريد الإلكتروني والمكالمات الهاتفية وبيانات المراسلة الفورية والمزيد من المعلومات حول الأسواق والعملاء والاتجاهات وحالة العملاء المالية وأنماط الشراء والتفضيلات والمزيد. من خلال بناء نماذجها على تلك البيانات، يمكن للمنظمات المساعدة في زيادة دقة خوارزميات الإصطناعي الخاصة بها.

يمكن أن تؤتي أنظمة إدارة علاقات العملاء في المنظمة ثمارًا قيمة، مع تقييم كل معاملة، بنجاح أو بدون، للاشارات حول كيفية تعامل العملاء مع المنتجات والخدمات، وأي نهج (الرسائل، البريد الإلكتروني، الهاتف، إلخ) هو الأكثر احتمالاً للنجاح، ما الذي يعجب العملاء أو لا يعجبهم حول منتجات المنظمة وخطط التسويق والنهج، والمزيد. يتم تحليل تلك البيانات بواسطة خوارزميات متقدمة لتحديد أفضل طريقة للوصول إلى العملاء المحتملين والأسواق؛ ما هي الأكثر احتمالاً للرد، مثل الرسائل حول جودة أو تخفيض التكاليف؛ ما هو أسلوب الترويج (البريد الإلكتروني، المكالمة الهاتفية) الأكثر احتمالاً للرد؛ أي من صانعي القرار الأكثر احتمالاً للرد بشكل إيجابي؛ والمزيد.

على سبيل المثال، يمكن تحليل المكالمات الهاتفية لأشياء مثل مشاعر العملاء، الكلمات الرئيسية، إشارات خطط العملاء المستقبلية، ردود الفعل على المقترحات، الحماس المتعلق بأفكار أو مقترحات معينة، والاهتمام العام (بناءً على، من بين أشياء أخرى، طول المكالمة)، والمزيد. يمكن تحليل رسائل البريد الإلكتروني ورسائل وسائل التواصل الاجتماعي وتفاعلات الموقع الإلكتروني و الاجتماعات في المعارض والفعاليات وأي طريقة أخرى تستخدمها المنظمة للوصول إلى العملاء بشكل مماثل. النتيجة هي كنز من البيانات الأكثر دقة والأكثر صلة الممكنة – لأنها تأتي من عملاء المنظمة وسوقها.

بعد بناء هذا الأساس الدقيق للغاية، يمكن للمنظمة تعزيز نطاق نموذجها باستخدام مصادر بيانات خارجية، والتي ستتحقق خوارزميات نظام الإصطناعي ووكلائه منها مقابل البيانات الأساسية. إذا كانت البيانات الثالثة متوافقة مع البيانات المضمنة حول عملاء المنظمة وسوقها وأهدافها والظروف الاقتصادية واستراتيجيتها العامة، يمكن تضمين تلك البيانات في النموذج، مما يعزز فعالية النموذج. إذا لم تتطابق تلك البيانات أو تدعم البيانات المشتقة من نظام إدارة علاقات العملاء التي تمتلكها المنظمة بالفعل – البيانات حول عملائها وسوقها الفعليين – فسيتم رفضها، وسيحتفظ نموذج الإصطناعي بسلامته.

إنه استراتيجية فعالة لجميع المنظمات – وربما أكثر حتى بالنسبة للمنظمات الصغيرة أو الجديدة، التي يمكنها استخدام نظام إدارة علاقات العملاء وبيانات العملاء لإنشاء نموذج إصطناعي فعال من البداية، دون الحاجة إلى إزالة البيانات الموروثة التي قد لا تكون صالحة بعد الآن لأهداف المنظمة. ومع ذلك النموذج الأصغر والأكثر مرونة، يمكن للمنظمات تحديد فعالية جهودها الإصطناعية بسرعة وفعالية؛ إذا لم تكن معدلات الاستجابة لحملاتها وجهودها قوية كما توقعوا، فيمكنهم استخدام نظام الإصطناعي الخاص بهم لتحديد التعديلات التي قد يحتاجون إليها بسرعة.

عندما يتم تنفيذها بشكل صحيح، يمكن لأنظمة الإصطناعي أن توفر للمنظمات الوقت والمال والجهد – مما يساعدهم على تصميم وتطوير الحملات والنهج والمراجعات والبحوث والترويج التي تمكنهم من التواصل بوضوح بما يفعلونه ولماذا يجب على العملاء القيام بأعمال معهم. يمكن لأنظمة الإصطناعي أن تساعد المنظمات على ضمان أن رسائلهم موجهة مباشرة إلى العملاء المحتملين ذوي القيمة العالية الذين من المرجح أن يكونوا مهتمين بما يعرضونه. كما يمكن لأنظمة الإصطناعي أن تساعد المنظمة على التحرك بسرعة أو التوسع في أسواق جديدة، مما يضمن أنهم يستفيدون بالكامل من إمكانياتهم. لكن سحر الإصطناعي مبني على جودة البيانات التي تستخدمها الخوارزميات – ومن خلال الالتزام بمعاييرها “المصنعة محليًا” قدر الإمكان، يمكن للمنظمات بناء نموذج بيانات إصطناعي الأكثر فعالية.