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

Data kan være ligeværdig, men ikke alle data er lige gode. B2B-organisationer, der søger kunder til deres varer og tjenester, skal udvikle metoder, der kan hjælpe dem med at “diskriminere” mellem de data, der kommer ind i deres AI-modeller – for at sikre, at disse modeller giver de indsighter og oplysninger, de har brug for for at opnå deres mål. For at gøre det skal de koncentrere sig om at bygge modeller, der så meget som muligt bygger på deres egen, ejede data – de data, de indsamler fra kommunikation med kunder, salgs- og markedsføringsrapporter, svar på kampagner og dusinvis af andre målinger.

Traditionel udstrækning, markedsføring og salgsstrategier fungerer stadig fint, men organisationer, der søger at få en fordel over konkurrenterne, er i stigende grad begyndt at bruge AI. Med et godt AI-model af deres kunder og marked kan virksomheder designe langt mere effektive markedsførings- og salgsplaner og -indsats – fordi AI-algoritmer kan analysere de tusinder af datapunkter, der hjælper organisationer med at udvikle mere effektive strategier, langt mere effektivt og hurtigt.

Datakvalitet – data, der virkelig afspejler en organisations markeder og potentielle kundebase – er den vigtigste ingrediens her. Med de rigtige data kan virksomheder udvikle effektive markedsføringsstrategier, bestemme, hvilke markeder de skal koncentrere sig om, og bygge kraftfulde strategier for at nå de mest kvalificerede kunder. “Dårlige” data, på den anden side, vil ikke hjælpe organisationer med at opnå disse mål – og kan faktisk være ansvarlige for enorme tab.

Det er særlig vigtigt for virksomheder, der er nye på AI, at sikre datakvaliteten – virksomheder, der kæmper med at implementere AI-modeller, og som indsamler data fra offentlige og ejede 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? Da op til 85% af AI-projekter fejler – mange af dem på grund af dårlige data – er disse spørgsmål, som organisationer skal tage meget alvorligt, før de påbegynder deres AI-rejse.

Der er flere veje, en organisation kan tage for at udfylde deres AI-model med data, blandt andet ved at indgå en kontrakt med en virksomhed, der kan levere data fra store offentlige og ejede databaser om branchen, potentielle kunder, konkurrenter, tendenser og mere; grundlæggende ved at fylde modellen op med data leveret af disse virksomheder, så organisationer kan hurtigt gå videre med AI. Det er fristende, men for mange organisationer er det sandsynligvis en fejl; selv om 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 det at dele en AI-model med en tredjepart udgøre en sikkerhedsrisiko.

En bedre vej for organisationer kan være at afhænge af eksterne kilder til “stor billed”-data om branchen og økonomien – men at bruge deres egen interne, første-parts-data til specifikke oplysninger om kunder, deres specifikke markeder, deres konkurrenter og mere. Sådanne data afspejler præcis det marked og den 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 organisationer hjælpe med at øge nøjagtigheden af deres AI-algoritmer.

Organisationernes CRM-systemer kan give værdifulde data, hvor hver transaktion, både succesfulde og ellers, vurderes for tegn på, hvordan kunder relaterer til produkter og tjenester, hvilke tilgange (messaging, e-mail, telefon osv.) er mest sandsynligt at lykkes, hvad kunder godt kunne lide eller ikke 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 udstrækningsmetode (e-mail, telefonopkald) de er mest sandsynligt at reagere på; hvilke beslutningstagere er mest sandsynligt at reagere positivt på; 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 idéer eller forslag, samlet interesse (baseret på, blandt andet, opkaldets længde), og meget mere. E-mail, sociale mediebeskeder, websideinteraktioner, messer og begivenhedsafhold og enhver anden metode, organisationen bruger til at nå ud til kunder, kan analyseres på samme måde. 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 højt nøjagtige basis kan organisationen udvide omfanget af sin model ved hjælp af eksterne datakilder, som AI-systemets algoritmer og agenter vil kontrollere mod basisdata. Hvis tredjepartsdata er kompatibelt 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, som organisationen allerede er i besiddelse af – data om deres faktiske kunder og markeder – bliver de afvist, og AI-modellen beholder 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 op i arvede data, der ikke længere er relevante for organisationens mål. Og med denne mindre, men mere agile model kan organisationer meget hurtigere og mere effektivt bestemme, hvor effektive deres AI-bestræbelser er; hvis responsraten på 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 foretage.

Når det er 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 mest værdifulde potentielle kunder, der er mest sandsynligt at være interesseret i, hvad de tilbyder. Og AI kan hjælpe en organisation med at hurtigt ændre retning eller udvide sig ind i nye markeder, så de kan udnytte deres fulde potentiale. Men AI’s magi bygger på kvaliteten af de data, algoritmerne bruger – og ved at holde sig så tæt på deres “hjemmedata” som muligt, kan organisationer bygge den mest effektive AI-data-model mulig.