Data, data všude – ale jak víte, že váš model AI dostává správná data?

Data mohou být vytvářeny stejně, ale ne všechna data jsou stejně kvalitní. Organizace B2B, které hledají zákazníky pro své zboží a služby, potřebují vyvinout metody, které jim umožní “diskriminovat” mezi daty, která vstupují do jejich modelů AI – aby zajistily, že tyto modely poskytují informace a znalosti, které potřebují k dosažení svých cílů. K tomu by se měly soustředit na budování modelů, které využívají co nejvíce svých vlastních, proprietárních dat – dat, která shromažďují z komunikace se zákazníky, prodejních a marketingových zpráv, odpovědí na kampaně a desítek dalších metrik.

Zatímco tradiční strategie oslovení, marketingu a prodeje fungují dobře, organizace, které chtějí získat výhodu nad konkurencí, se často uchylují k AI. S dobrým modelem AI zákazníků a trhu mohou společnosti navrhnout mnohem účinnější marketingové a prodejní plány a úsilí – protože algoritmy AI mohou mnohem efektivněji a rychleji analyzovat tisíce datových bodů, které pomohou organizacím vyvinout účinnější strategie.

Kvalita dat – data, která skutečně odrážejí trh a potenciální zákaznickou základnu organizace – je zde klíčovým faktorem. S správnými daty mohou společnosti rychle a efektivně vyvinout účinné marketingové strategie, určit, na které trhy se zaměřit, a vybudovat účinné strategie pro dosažení nejvíce kvalifikovaných zákazníků. “Špatná” data, na druhé straně, nepomohou organizacím dosáhnout těchto cílů – a mohou být dokonce zodpovědná za velké ztráty.

Zajištění kvality dat je zásadní pro jakoukoli organizaci, která používá modely AI, ale je especialmente důležité pro společnosti, které jsou nové v AI – společnosti, které se potýkají s implementací modelů AI, shromažďováním dat z veřejných a proprietárních zdrojů. Jaké zdroje by měly využívat? Jak mohou určit, že data, která získávají, jim pomohou vyvinout nejúčinnější model? Jak mohou oddělit užitečná data od neužitečných? Vzhledem k tomu, že až 85% projektů AI selže – mnoho z nich kvůli špatným datům – jsou to otázky, které organizace potřebují brát velmi vážně, než se pustí do své cesty AI.

Existuje několik cest, které organizace mohou využít k naplnění svých modelů AI daty, mezi nimiž je možné uzavřít smlouvu s firmou, která poskytne data z velkých veřejných a proprietárních databází o průmyslu, potenciálních zákaznících, konkurentech, trendech a více;基本ně naplnit model daty poskytovanými těmito firmami, aby organizace mohly rychle postupovat s AI. Je to lákavé, ale pro mnoho organizací to bude pravděpodobně chyba; zatímco většina dat poskytovaných těmito firmami bude pravděpodobně užitečná, bude pravděpodobně dostatečně mnoho nepřesných dat, aby ohybila model AI daty, která jsou irelevantní nebo dokonce škodlivá pro cíle organizace. Kromě toho sdílení modelu AI s třetí stranou může představovat bezpečnostní riziko.

Lepší cesta pro organizace by mohla být spoléhat se na externí zdroje pro “velký obrázek” průmyslových a ekonomických dat – ale využívat svá vlastní interní, first-party data pro specifika o zákaznících, jejich konkrétních trzích, konkurentech a více. Taková data odrážejí přesně trh a zákaznickou základnu, kterou organizace hledá – protože jsou založena na datech získaných z interakcí s přesně těmito zákazníky. I mladé organizace mají více dat, než si uvědomují; e-mailové zprávy, telefonní hovory, data z instant messagingu a další komunikace lze vytěžit pro informace o trzích, zákaznících, trendech, finančním stavu zákazníků, nákupních vzorcích, preferencích a mnohem více. Založením svých modelů na těchto datech mohou organizace pomoci zvýšit přesnost svých algoritmů AI.

Systémy CRM organizací mohou poskytnout cenná data, s každou transakcí, úspěšnou nebo neúspěšnou, vyhodnocenou pro indikace toho, jak zákazníci souvisejí s produkty a službami, které přístupy (zprávání, e-mail, telefon) jsou nejvíce pravděpodobně úspěšné, co zákazníci líbili nebo nelíbili o produktech/marketingu/přístupu organizace, a mnohem více. Tato data jsou analyzována pokročilými algoritmy pro určení nejlepšího způsobu, jak dosáhnout potenciálních zákazníků a trhů; co jsou nejvíce pravděpodobně reagovat na, jako zprávy o kvalitě nebo snížení nákladů; jaký metodou oslovení (e-mail, telefonní hovor) jsou nejvíce pravděpodobně reagovat; které rozhodující osoby jsou nejvíce pravděpodobně reagovat pozitivně; a mnohem více.

Telefonní hovory, například, mohou být analyzovány pro věci, jako je sentiment zákazníků, klíčová slova, indikace budoucích plánů zákazníků, reakce na návrhy, vzrušení související s konkrétními nápady nebo návrhy, celkový zájem (založený na délce hovoru a dalších faktorech) a mnohem více. E-mail, zprávy z sociálních médií, interakce na webu, setkání na veletrzích a akcích a jakékoli jiné metody, které organizace používá k oslovení zákazníků, lze podobně analyzovat. Výsledkem je soubor nejpreciznějších a nejrelevantnějších dat – protože pocházejí od zákazníků a trhů organizace.

Po vybudování této vysoce přesné základny může organizace rozšířit rozsah svého modelu pomocí externích zdrojů dat, které algoritmy a agenty systému AI ověří proti základním datům. Pokud jsou třetí strany kompatibilní se zahrnutými daty o zákaznících, trzích, cílech, ekonomických podmínkách a celkové strategii organizace, mohou být tato data zahrnuta do modelu, což dále zvýší jeho účinnost. Pokud tato data neodpovídají nebo nepodporují data CRM, která již organizace má – data o skutečných zákaznících a trzích – jsou tato data odmítána a model AI si zachovává svou integritu.

Je to efektivní strategie pro všechny organizace – a možná ještě více pro malé nebo nové organizace, které mohou využít svá data CRM a zákaznická data k vybudování účinného modelu AI od začátku, bez nutnosti odstraňovat zastaralá data, která již nemusí být relevantní pro cíle organizace. A s touto menší, ale agilnější modelu, mohou organizace mnohem rychleji a efektivněji určit, jak účinné jsou jejich úsilí AI; pokud reakce na jejich kampaně a úsilí nejsou tak robustní, jak očekávali, mohou použít svůj systém AI k rychlému určení úprav, které potřebují provést.

Wenn je systém AI proveden správně, může organizacím ušetřit čas, peníze a úsilí – pomáhá jim navrhnout a vyvinout kampaně, přístupy, prezentace, výzkum a oslovení, které jim umožní jasně komunikovat, co dělají a proč by zákazníci měli dělat podnikání s nimi. AI může pomoci organizacím zajistit, že jejich zprávy jsou zaměřeny přímo na nejvýznamnější potenciální zákazníky, kteří jsou nejvíce pravděpodobně zajímáni o to, co nabízí. A AI může pomoci organizacím rychle změnit nebo expandovat do nových trhů, zajišťuje, že využívají svůj plný potenciál. Ale kouzlo AI je postaveno na kvalitě dat, která algoritmy používají – a tím, že se organizace drží co nejblíže svým “domácím” datům, budou moci vybudovat nejúčinnější model dat AI.