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

قد يتم إنشاء البيانات بالتساوي، ولكن ليس جميع البيانات متساوية. الشركات التي تهدف إلى العثور على عملاء لمنتجاتها وخدماتها تحتاج إلى تطوير أساليب تمكنها من “تمييز” البيانات التي تدخل نماذجها الإصطناعية – من أجل ضمان أن تلك النماذج توفر 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، والاستجابات للحملات، والعشرات من المقاييس الأخرى.

في حين أن استراتيجيات الترويج والتسويق والمبيعات التقليدية تعمل جيدًا، فإن الشركات التي تسعى للحصول على ميزة تنافسية متزايدة تنتقل بشكل متزايد إلى الإصطناعي. مع نموذج إصطناعي جيد لزبائنهم وسوقهم، يمكن للشركات تصميم خطط تسويق 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 زبائنها المحتملة – هي المكون الرئيسي هنا. مع البيانات الصحيحة، يمكن للشركات تطوير استراتيجيات تسويقية فعالة بسرعة وسهولة، وتحديد الأسواق التي يجب التركيز عليها، وبناء استراتيجيات قوية للوصول إلى الزبائن الأكثر تأهيلًا. في المقابل، لن تساعد “البيانات السيئة” الشركات على تحقيق تلك الأهداف – بل قد تكون مسؤولة عن خسائر كبيرة.

في حين أن ضمان جودة البيانات أمر بالغ الأهمية لأي منظمة تستخدم نماذج إصطناعية، فإن الأمر أكثر أهمية للشركات الجديدة في مجال الإصطناعي – الشركات التي تعاني من صعوبة تنفيذ نماذج إصطناعية، وجمع البيانات من المصادر العامة والخاصة. ما هي المصادر التي يجب أن تستخدمها؟ كيف يمكنها تحديد ما إذا كانت البيانات التي تحصل عليها ستساعد على تطوير النموذج الأكثر فعالية؟ كيف يمكنها استخراج البيانات المفيدة من البيانات غير المفيدة؟ بالنظر إلى أن ما يصل إلى 85% من مشاريع الإصطناعي فشلت – العديد منها بسبب سوء جودة البيانات – هذه هي أسئلة يجب أن تؤخذ على محمل الجد قبل أن تبدأ المنظمات رحلتها في الإصطناعي.

هناك عدة طرق يمكن للمنظمة اتباعها لتحديث نموذجها الإصطناعي بالبيانات، من بينها التعاقد مع شركة توفر بيانات من قواعد بيانات عامة وخاصة عن الصناعة والعملاء المحتملين والمنافسين والاتجاهات والمزيد؛ ببساطة ملء النموذج بالبيانات المقدمة من هذه الشركات، مما يسمح للمنظمات بالانتقال بسرعة إلى الإصطناعي. قد يكون هذا مفيدًا، ولكن من المحتمل أن يكون خطأً للعديد من المنظمات؛ في حين أن معظم البيانات المقدمة من هذه الشركات قد تكون مفيدة، فمن المحتمل أن يكون هناك ما يكفي من البيانات غير الدقيقة لتشويه نموذج الإصطناعي بالبيانات غير ذات الصلة أو حتى الضارة لأهداف المنظمة. بالإضافة إلى ذلك، قد يشكل مشاركة نموذج إصطناعي مع طرف ثالث خطرًا أمنيًا.

قد يكون هناك طريق أفضل للمنظمات للت依يز على مصادر خارجية للحصول على بيانات “الภาพ الكبير” عن الصناعة والاقتصاد – ولكن استخدام بياناتها الداخلية الخاصة لتفاصيل حول العملاء وسوقهم المحدد ومنافسيهم والمزيد. تعكس هذه البيانات بالضبط السوق والقاعدة الزبائنية التي تسعى المنظمة للوصول إليها – لأنها تستند إلى بيانات تم جمعها من التفاعلات مع تلك الزبائن بالذات. حتى المنظمات الصغيرة لديها المزيد من البيانات مما تعتقد؛ يمكن استخراج رسائل البريد الإلكتروني والمكالمات الهاتفية وبيانات المراسلة الفورية والمزيد من المعلومات حول الأسواق والعملاء والاتجاهات والحالة المالية للعملاء وأنماط الشراء والتفضيلات والمزيد. من خلال بناء نماذجها على تلك البيانات، يمكن للمنظمات المساعدة في زيادة دقة خوارزميات الإصطناعي.

يمكن أن توفر أنظمة إدارة علاقات العملاء في المنظمة بيانات قيمة، مع تقييم كل معاملة، سواء كانت ناجحة أو غير ناجحة، للاشارات حول كيفية تعامل العملاء مع المنتجات والخدمات، وأي 접근ات (الرسائل، البريد الإلكتروني، الهاتف، إلخ) هي الأكثر احتمالاً للنجاح، وما أعجب العملاء أو لم يعجبهم حول منتجات المنظمة أو تسويقها أو نهجه، والمزيد. يتم تحليل تلك البيانات بواسطة خوارزميات متقدمة لتحديد أفضل طريقة للوصول إلى العملاء والأسواق المحتملة؛ ما هي الأكثر احتمالاً للرد على الرسائل حول الجودة أو تقليل التكاليف؛ ما هي طريقة التواصل (البريد الإلكتروني، المكالمة الهاتفية) الأكثر احتمالاً للرد؛ ما هي القرارين 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، والمزيد. يمكن تحليل رسائل البريد الإلكتروني والرسائل على وسائل التواصل الاجتماعي والتفاعلات على الموقع الإلكتروني واللقاءات في المعارض والفعاليات، وأي طريقة أخرى تستخدمها المنظمة للتواصل مع العملاء. النتيجة هي كنز من البيانات الأكثر دقة والأكثر صلة – 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 من توافقها مع البيانات الأساسية. إذا كانت البيانات المقدمة من طرف ثالث متوافقة مع البيانات الموجودة في المنظمة حول عملائها وسوقها وأهدافها والظروف الاقتصادية واستراتيجيتها العامة، فيمكن إدراج تلك البيانات في النموذج، مما يزيد من فعاليتها. إذا لم تتطابق تلك البيانات أو تدعم البيانات الموجودة في المنظمة حول عملائها وسوقها – البيانات حول زبائنها وسوقها الفعليين – فسيتم رفضها، وسيحتفظ نموذج الإصطناعي بسلامته.

هذه هي الاستراتيجية الفعالة لجميع المنظمات – وربما أكثر للشركات الصغيرة أو الجديدة، التي يمكنها استخدام نظام إدارة علاقات العملاء وبيانات العملاء لإنشاء نموذج إصطناعي فعال في البداية، دون الحاجة إلى إزالة البيانات القديمة التي قد لا تكون أكثر صلة بأهداف المنظمة. ومع ذلك النموذج الأصغر والأكثر مرونة، يمكن للمنظمات تحديد مدى فعالية جهودها في الإصطناعي بسرعة وسهولة؛ إذا لم تكن نسبة الاستجابة لحملاتها وجهودها قوية كما توقعوا، فيمكنهم استخدام نظام الإصطناعي لتحديد التعديلات التي قد يحتاجون إلى إجرائها.

عندما يتم تنفيذها بشكل صحيح، يمكن لأنظمة الإصطناعي أن توفر الوقت والمال والجهد للمنظمات – مما يساعد她们 على تصميم وتطوير الحملات والمناهج والمراجعات والبحوث والتواصل التي تمكنها من التواصل بوضوح مع ما تفعله وأسباب为什么 يجب على العملاء التعامل معها. يمكن لأنظمة الإصطناعي أن تساعد المنظمات على ضمان أن رسائلها موجهة مباشرة إلى العملاء المحتملين ذوي القيمة العالية الذين هم الأكثر احتمالاً للاهتمام بما تقدمه. كما يمكن لأنظمة الإصطناعي أن تساعد المنظمة على التحرك بسرعة أو التوسع في أسواق جديدة، مما يضمن لها الاستفادة الكاملة من إمكانياتها. ولكن سحر الإصطناعي مبني على جودة البيانات التي تستخدمها الخوارزميات – ومن خلال الالتزام بأقرب ما يمكن من “بياناتها المنزلية”، ستتمكن المنظمات من بناء نموذج بيانات إصطناعي الأكثر فعالية.