Data, Data Overalt – Men Hvordan Ved Du, At Dit AI-Model Får Den Rette Data?

Data kan være skabt lige, men ikke al data er lige. B2B-organisationer, der søger kunder til deres varer og tjenester, skal udvikle metoder, der kan “diskriminere” blandt de data, der kommer ind i deres AI-modeller – for at sikre, at disse modeller giver de indsigt og information, de har brug for for at opnå deres mål. For at gøre det, skal de koncentrere sig om at bygge modeller, der trækker så meget som muligt på deres egen, proprietære data – de data, de indsamler fra kommunikation med kunder, salgs- og marketingrapporter, svar på kampagner og dusinvis af andre målinger.

Mens traditionel udstrækning, marketing og salgsstrategier fungerer fint, søger organisationer, der vil få et forspring på konkurrenterne, i stigende grad at bruge AI. Med et godt AI-model af deres kunder og marked, kan virksomhederne designe langt mere effektive marketing- og salgsplaner og -indsats – fordi AI-algoritmer kan analyserer tusindvis af datapunkter langt mere effektivt og hurtigere, hvilket hjælper organisationerne med at udvikle mere effektive strategier.

Datakvalitet – data, der virkelig afspejler en organisations markeder og potentiale kundebase – er den vigtigste ingrediens her. Med de rigtige data kan virksomhederne hurtigt og effektivt udvikle effektive marketingstrategier, bestemme, hvilke markeder de skal koncentrere sig om, og bygge potente strategier for at nå de mest kvalificerede kunder. “Dårlig” data, på den anden side, vil ikke hjælpe organisationerne med at opnå disse mål – og kan faktisk være ansvarlig for enorme tab.

Mens sikring af datakvalitet er afgørende for enhver organisation, der bruger AI-modeller, er det særligt vigtigt for virksomheder, der er nye til AI – virksomheder, der kæmper med at implementere AI-modeller, og indsamle data fra offentlige og proprietære kilder. Hvilke kilder skal de bruge? Hvordan kan de afgøre, om de data, de får, vil hjælpe dem med at udvikle den mest effektive model? Hvordan kan de skille det nyttige data fra det unyttige? Givet, at op til 85% af AI-projekter fejler – mange af dem på grund af dårlig data – er disse spørgsmål, som organisationerne skal tage meget alvorligt, inden de påbegynder deres AI-rejse.

Der er flere veje, en organisation kan tage for at populere deres AI-model med data, blandt andet at indgå en kontrakt med en virksomhed, der kan leverer data fra store offentlige og proprietære databaser om branchen, potentielle kunder, konkurrenter, tendenser og mere; grundlæggende at fylde modellen op med data leveret af disse virksomheder, så organisationerne kan hurtigt gå videre med AI. Det er fristende, men for mange organisationer er det sandsynligvis en fejl; selvom meget af de data, der leveres af disse virksomheder, sandsynligvis vil være nyttige, vil der sandsynligvis være nok ukorrekte data til at forvrænge AI-modellen med data, der er irrelevant eller endda skadelig for organisationens mål. Derudover kan deling af en AI-model med en tredjepart udgøre en sikkerhedsrisiko.

En bedre vej for organisationerne kan være at afhænge af eksterne kilder til “stort billede” om branchen og økonomien – men at bruge deres egen interne, first-party data til specifikke oplysninger om kunder, deres specifikke markeder, konkurrenter og mere. Sådanne data afspejler det præcise marked og kundebase, en organisation søger at nå – fordi det er baseret på data indsamlet fra interaktioner med netop disse kunder. Selv unge organisationer har mere data, end de selv er klar over; e-mail-besked, telefonopkald, instant messaging-data og andre kommunikationer kan udvindes for oplysninger om markeder, kunder, tendenser, kundernes økonomiske tilstand, købsmønstre, præferencer og meget mere. Ved at basere deres modeller på disse data kan organisationerne hjælpe med at øge nøjagtigheden af deres AI-algoritmer.

Organisationernes CRM-systemer kan give værdifulde data, hvor hver transaktion, succesfuld eller ej, vurderes for tegn på, hvordan kunderne relaterer til produkter og tjenester, hvilke tilgange (messaging, e-mail, telefon osv.) er mest sandsynligt at lykkes, hvad kunderne kunne lide eller ikke kunne lide om organisationens produkter/markedsføring/tilgang, og meget mere. Disse data analyseres af avancerede algoritmer for at bestemme den bedste måde at nå potentielle kunder og markeder på; hvad de er mest sandsynligt at reagere på, såsom beskeder om kvalitet eller omkostningsreduktion; hvilken udstrækning (e-mail, telefonopkald) de er mest sandsynligt at reagere på; hvilke beslutningstagerne er mest sandsynligt at reagere positivt; og meget mere.

Telefonopkald, for eksempel, kan analyseres for ting som kundesentiment, nøgleord, tegn på fremtidige kundeplaner, reaktioner på forslag, begejstring i forhold til bestemte ideer eller forslag, generel interesse (baseret på, blandt andet, opkaldets længde), og meget mere. E-mail, sociale meddelelser, websideinteraktioner, messer og begivenheds møder og enhver anden metode, organisationen bruger til at nå kunder, kan på samme måde analyseres. Resultatet er en skat af de mest nøjagtige og relevante data muligt – da det kommer fra organisationens kunder og markeder.

Efter at have bygget denne højtydende basis, kan organisationen udvide omfanget af deres model ved hjælp af eksterne datakilder, som AI-systemets algoritmer og agenter vil kontrollere mod basisdataene. Hvis tredjepartsdataen er kompatibel med de inkluderede data om organisationens kunder, markeder, mål, økonomiske forhold og samlede strategi, kan disse data inkluderes i modellen, hvilket yderligere forbedrer dens effektivitet. Hvis disse data ikke matcher eller understøtter de CRM-afledte data, organisationen allerede er i besiddelse af – data om deres faktiske kunder og markeder – afvises det, og AI-modellen bevares sin integritet.

Det er en effektiv strategi for alle organisationer – og måske endda mere for små eller nye organisationer, der kan bruge deres CRM- og kundedata til at bygge en effektiv AI-model fra starten, uden at skulle rydde legacy-data, der måske ikke længere er relevante for organisationens mål. Og med denne mindre, men mere agile model, kan organisationerne meget hurtigere og mere effektivt bestemme, hvor effektive deres AI-bestræbelser er; hvis responsraten til deres kampagner og indsats ikke er så robust, som de havde forventet, kan de bruge deres AI-system til hurtigt at bestemme, hvilke justeringer de måske skal lave.

Gjort rigtigt, kan AI-systemer spare organisationer tid, penge og indsats – og hjælpe dem med at designe og udvikle kampagner, tilgange, præsentationer, forskning og udstrækning, der kan hjælpe dem med at kommunikere tydeligt, hvad de laver, og hvorfor kunder skal gøre forretning med dem. AI kan hjælpe organisationer med at sikre, at deres beskeder er rettet direkte mod de højeste-værdi potentielle kunder, der er mest sandsynligt at være interesseret i, hvad de tilbyder. Og AI kan hjælpe en organisation med at hurtigt skifte eller udvide til nye markeder, så de kan udnytte deres fulde potentiale. Men AI’s magi er bygget på kvaliteten af de data, algoritmerne bruger – og ved at holde sig så tæt som muligt på deres “hjemmedyrkede” data, kan organisationerne bygge den mest effektive AI-data-model mulig.