Data, data všude – ale jak poznáte, že váš model umělé inteligence získává správná data?

Data mohou být vytvářena stejně, ale ne všechna data jsou stejná. B2B organizace, které hledají zákazníky pro své zboží a služby, musí vyvinout metody, které jim umožní „rozlišovat“ mezi daty vstupujícími do jejich modelů umělé inteligence – aby zajistily, že tyto modely poskytují poznatky a informace, které potřebují k dosažení svých cílů. Aby toho dosáhly, měly by se soustředit na vytváření modelů, které co nejvíce čerpají z jejich vlastních, proprietárních dat – dat, která shromažďují z komunikace s klienty, prodejních a marketingových zpráv, reakcí na kampaně a desítek dalších metrik.

Zatímco tradiční strategie oslovování, marketingu a prodeje fungují dobře, organizace, které se snaží získat náskok před konkurencí, jsou... stále častěji se obrací k umělé inteligenciDíky dobrému modelu umělé inteligence pro své zákazníky a trh mohou firmy navrhovat mnohem efektivnější marketingové a prodejní plány a úsilí – protože algoritmy umělé inteligence dokáží mnohem efektivněji a rychleji analyzovat tisíce datových bodů, což organizacím pomůže vyvinout efektivnější strategie.

Klíčovou složkou je zde kvalita dat – data, která skutečně odrážejí trhy a potenciální zákaznickou základnu organizace. Se správnými daty mohou společnosti hbitě a efektivně vyvíjet účinné marketingové strategie, určit, na které trhy zaměřit své úsilí, a budovat účinné strategie k oslovení nejkvalifikovanějších zákazníků. „Špatná“ data na druhou stranu organizacím nepomohou těchto cílů dosáhnout – a ve skutečnosti mohou být… zodpovědný za obrovské ztráty.

I když je zajištění kvality dat klíčové pro každou organizaci používající modely umělé inteligence, je obzvláště důležité pro společnosti, které s umělou inteligencí teprve začínají – společnosti, které se potýkají s implementací modelů umělé inteligence a shromažďují data z veřejných i proprietárních zdrojů. Jaké zdroje by měly využívat? Jak zjistí, že jim získaná data pomohou vyvinout nejefektivnější model? Jak oddělí užitečná data od neužitečných? Vzhledem k tomu, že až 85% selhání projektů umělé inteligence – mnoho z nich kvůli nedostatečným datům – to jsou otázky, které si organizace musí velmi vážně položit, než se vydají na cestu s umělou inteligencí.

Existuje několik cest, kterými se organizace může vydat k naplnění svého modelu umělé inteligence daty, mezi něž patří uzavření smlouvy s firmou, která bude dodávat data z velkých veřejných a proprietárních databází o odvětví, potenciálních klientech, konkurenci, trendech a dalších; v podstatě se model naplní daty poskytnutými těmito firmami, což organizacím umožní rychle se posunout vpřed s umělou inteligencí. Je to lákavé, ale pro mnoho organizací to pravděpodobně bude chyba; i když velká část dat poskytnutých těmito firmami bude pravděpodobně užitečná, pravděpodobně bude dostatek nepřesných dat, aby… zkreslit model umělé inteligence s daty, která jsou irelevantní, nebo ještě hůře, škodlivá pro cíle organizace. Sdílení modelu umělé inteligence s třetí stranou by navíc mohlo představovat bezpečnostní riziko.

Lepší cestou pro organizace by mohlo být spoléhat se na externí zdroje pro „celkové“ údaje o odvětví a ekonomice – ale pro specifické informace o zákaznících, jejich specifických trzích, konkurenci a dalších subjektech by měly využívat svá vlastní interní data z první strany. Taková data odrážejí přesný trh a zákaznickou základnu, kterou se organizace snaží oslovit – protože jsou založena na datech získaných z interakcí přesně s těmito zákazníky. I mladé organizace mají více dat, než si uvědomují; e-mailové zprávy, telefonní hovory, data z rychlých zpráv a další komunikace lze využít k získání informací o trzích, zákaznících, trendech, finanční situaci zákazníků, nákupních vzorcích, preferencích a mnoha dalších věcech. Tím, že organizace založí své modely na těchto datech, mohou pomoci zvýšit přesnost svých algoritmů umělé inteligence.

Organizační CRM systémy mohou přinášet cenná data, přičemž každá transakce, ať už úspěšná či nikoliv, je vyhodnocena s cílem zjistit, jak se zákazníci vztahují k produktům a službám, které přístupy (zasílání zpráv, e-mail, telefon atd.) mají největší šanci na úspěch, co se zákazníkům na produktech/marketingu/přístupu organizace líbilo nebo nelíbilo a mnoho dalšího. Tato data jsou analyzována pokročilými algoritmy, aby se určil nejlepší způsob, jak oslovit potenciální zákazníky a trhy; na co s největší pravděpodobností reagují, například na zprávy o kvalitě nebo snížení nákladů; na jakou metodu oslovení (e-mail, telefonát) s největší pravděpodobností reagují; kteří osoby s rozhodovací pravomocí s největší pravděpodobností reagují pozitivně; a mnoho dalšího.

Například telefonní hovory lze analyzovat z hlediska věcí, jako je sentiment zákazníků, klíčová slova, náznaky budoucích plánů klientů, reakce na nabídky, nadšení z konkrétních nápadů nebo návrhů, celkový zájem (mimo jiné na základě délky hovoru) a další. Podobně lze analyzovat e-maily, zprávy na sociálních sítích, interakce na webových stránkách, schůzky na veletrzích a akcích a jakoukoli jinou metodu, kterou organizace používá k oslovení klientů. Výsledkem je spousta co nejpřesnějších a nejrelevantnějších dat – protože pocházejí od zákazníků a trhů organizace.

Po vybudování tohoto vysoce přesného základu může organizace rozšířit rozsah svého modelu s využitím externích zdrojů dat, které algoritmy a agenti systému umělé inteligence porovnají se základními daty. Pokud jsou data třetích stran kompatibilní s daty o zákaznících, trzích, cílech, ekonomických podmínkách a celkové strategii organizace, lze tato data zahrnout do modelu, čímž se dále zvýší jeho efektivita. Pokud se tato data neshodují s daty odvozenými z CRM, která organizace již má k dispozici – daty o jejích skutečných zákaznících a trzích – nebo je nepodporují – jsou odmítnuta a model umělé inteligence si zachovává svou integritu.

Je to efektivní strategie pro všechny organizace – a možná ještě více pro malé nebo nové organizace, které mohou využít svá CRM a zákaznická data k vytvoření efektivního modelu umělé inteligence hned od začátku, aniž by musely vyřazovat starší data, která již nemusí být relevantní pro cíle organizace. A s tímto menším, ale agilnějším modelem mohou organizace mnohem rychleji a efektivněji určit, jak efektivní je jejich úsilí v oblasti umělé inteligence; pokud míra odezvy na jejich kampaně a úsilí není tak robustní, jak očekávaly, mohou využít svůj systém umělé inteligence k rychlému určení úprav, které by mohly být potřeba provést.

Pokud se systémy umělé inteligence používají správně, mohou organizacím ušetřit čas, peníze a úsilí – pomáhají jim navrhovat a rozvíjet kampaně, přístupy, prezentace, výzkum a oslovování, které jim umožní jasně sdělit, co dělají a proč by s nimi klienti měli obchodovat. Umělá inteligence může organizacím pomoci zajistit, aby jejich sdělení směřovala přímo k potenciálním klientům s nejvyšší hodnotou, kteří s největší pravděpodobností budou mít zájem o to, co nabízejí. A umělá inteligence může organizaci pomoci rychle se orientovat nebo expandovat na nové trhy a zajistit, aby plně využila svůj potenciál. Kouzlo umělé inteligence však spočívá v kvalitě dat, která algoritmy používají – a pokud se organizace co nejvíce drží svých „domácích“ dat, budou schopny vytvořit nejefektivnější možný datový model umělé inteligence.