Daten, Daten überall – Aber wie wissen Sie, dass Ihr KI-Modell die richtigen Daten erhält?

Daten können gleichwertig erstellt werden, aber nicht alle Daten sind gleich. B2B-Organisationen, die Kunden für ihre Waren und Dienstleistungen suchen, müssen Methoden entwickeln, um unter den Daten, die in ihre KI-Modelle eingehen, “zu diskriminieren” – um sicherzustellen, dass diese Modelle die Erkenntnisse und Informationen liefern, die sie benötigen, um ihre Ziele zu erreichen. Dazu sollten sie sich auf den Bau von Modellen konzentrieren, die so viel wie möglich auf ihre eigenen, proprietären Daten zurückgreifen – die Daten, die sie aus Kommunikationen mit Kunden, Verkaufs- und Marketingberichten, Reaktionen auf Kampagnen und Dutzenden von anderen Metriken sammeln.

Während traditionelle Ansprachen, Marketing- und Verkaufsstrategien noch immer gut funktionieren, wenden sich Organisationen, die einen Vorsprung vor der Konkurrenz erzielen möchten, increasingly zu KI. Mit einem guten KI-Modell ihrer Kunden und des Marktes können Unternehmen weit effektivere Marketing- und Verkaufspläne und -bemühungen entwerfen – weil KI-Algorithmen tausende von Datenpunkten weit effizienter und schneller analysieren können, die Organisationen helfen, effektivere Strategien zu entwickeln.

Die Datenqualität – Daten, die tatsächlich die Märkte und die potenzielle Kundengruppe einer Organisation widerspiegeln – ist hier der Schlüssel. Mit den richtigen Daten können Unternehmen agile und effizient wirksame Marketingstrategien entwickeln, bestimmen, auf welche Märkte sie ihre Bemühungen konzentrieren sollten, und potente Strategien aufbauen, um die qualifiziertesten Kunden zu erreichen. “Schlechte” Daten hingegen werden Organisationen nicht dabei helfen, diese Ziele zu erreichen – und können tatsächlich verantwortlich für enorme Verluste sein.

Während die Gewährleistung der Datenqualität für jede Organisation, die KI-Modelle verwendet, von entscheidender Bedeutung ist, ist sie insbesondere für Unternehmen wichtig, die neu in der KI sind – Unternehmen, die mit der Implementierung von KI-Modellen kämpfen und Daten aus öffentlichen und proprietären Quellen sammeln. Welche Quellen sollten sie nutzen? Wie bestimmen sie, dass die Daten, die sie erhalten, ihnen helfen werden, das effektivste Modell zu entwickeln? Wie können sie die nützlichen Daten von den nicht nützlichen unterscheiden? Angesichts der Tatsache, dass bis zu 85% der KI-Projekte fehlschlagen – viele von ihnen aufgrund schlechter Daten – sind dies Fragen, die Organisationen sehr ernst nehmen sollten, bevor sie ihre KI-Reise beginnen.

Es gibt mehrere Wege, die eine Organisation einschlagen kann, um ihr KI-Modell mit Daten zu füllen, darunter die Beauftragung eines Unternehmens, das Daten aus großen öffentlichen und proprietären Datenbanken über die Branche, potenzielle Kunden, Wettbewerber, Trends und mehr liefert; im Wesentlichen füllt das Unternehmen das Modell mit den von diesen Unternehmen bereitgestellten Daten, sodass Organisationen schnell mit der KI vorankommen können. Es ist verlockend, aber für viele Organisationen wahrscheinlich ein Fehler; während viel von den Daten, die von diesen Unternehmen bereitgestellt werden, wahrscheinlich nützlich sein wird, wird es wahrscheinlich genug ungenaue Daten geben, um das KI-Modell mit Daten zu verzerren, die irrelevant oder schlimmer noch für die organisatorischen Ziele sind. Darüber hinaus kann die gemeinsame Nutzung eines KI-Modells mit einem Dritten ein Sicherheitsrisiko darstellen.

Ein besserer Weg für Organisationen könnte darin bestehen, sich auf externe Quellen für “große Bild”-Daten über die Branche und die Wirtschaft zu verlassen – aber ihre eigenen internen, ersten Parteiendaten für spezifische Informationen über Kunden, ihre spezifischen Märkte, ihre Wettbewerber und mehr zu nutzen. Solche Daten spiegeln den genauen Markt und die Kundengruppe wider, die eine Organisation erreichen möchte – weil sie auf Daten basieren, die aus Interaktionen mit genau diesen Kunden stammen. Sogar junge Organisationen haben mehr Daten, als sie realisieren; E-Mails, Telefonanrufe, Instant-Messaging-Daten und andere Kommunikationen können für Informationen über Märkte, Kunden, Trends, den finanziellen Zustand der Kunden, Kaufmuster, Vorlieben und vieles mehr abgefragt werden. Indem Organisationen ihre Modelle auf diesen Daten basieren, können sie die Genauigkeit ihrer KI-Algorithmen erhöhen.

Die CRM-Systeme einer Organisation können wertvolle Daten liefern, wobei jede Transaktion, erfolgreich oder nicht, auf Hinweise darauf ausgewertet wird, wie Kunden mit Produkten und Dienstleistungen in Beziehung stehen, welche Ansätze (Messaging, E-Mail, Telefon usw.) am wahrscheinlichsten erfolgreich sein werden, was Kunden über die Produkte/Marketing/Ansatz der Organisation mochten oder nicht mochten und vieles mehr. Diese Daten werden von fortschrittlichen Algorithmen analysiert, um die beste Möglichkeit zu bestimmen, potenzielle Kunden und Märkte zu erreichen; was sie am wahrscheinlichsten auf Nachrichten über Qualität oder Kostensenkung reagieren; welche Ansprache (E-Mail, Telefonanruf) sie am wahrscheinlichsten aufgreifen; welche Entscheidungsträger am wahrscheinlichsten positiv reagieren; und vieles mehr.

Telefonanrufe beispielsweise können auf Dinge wie Kundensentiment, Schlüsselwörter, Hinweise auf zukünftige Kundenpläne, Reaktionen auf Vorschläge, Begeisterung im Zusammenhang mit bestimmten Ideen oder Vorschlägen, allgemeines Interesse (basierend auf unter anderem der Länge eines Anrufs) und vieles mehr analysiert werden. E-Mails, soziale Medien-Nachrichten, Website-Interaktionen, Messen und Veranstaltungen und jede andere Methode, die eine Organisation verwendet, um mit Kunden in Kontakt zu treten, können ähnlich analysiert werden. Das Ergebnis ist ein Schatz an den genauesten und relevantesten Daten – da sie von den Kunden und Märkten der Organisation stammen.

Nachdem sie diese hochgenaue Grundlage aufgebaut haben, kann die Organisation den Umfang ihres Modells mithilfe externer Datenquellen erweitern, die die Algorithmen und Agenten des KI-Systems überprüfen. Wenn die Daten von Drittanbietern mit den bereits im Besitz der Organisation befindlichen Daten über ihre Kunden, Märkte, Ziele, wirtschaftliche Bedingungen und Gesamtstrategie kompatibel sind, können diese Daten in das Modell aufgenommen werden, um dessen Effektivität weiter zu verbessern. Wenn diese Daten nicht übereinstimmen oder die CRM-abgeleiteten Daten, die die Organisation bereits besitzt – die Daten über ihre tatsächlichen Kunden und Märkte – unterstützen, werden sie abgelehnt, und das KI-Modell behält seine Integrität.

Es ist eine effektive Strategie für alle Organisationen – und vielleicht sogar noch mehr für kleine oder neue Organisationen, die ihre CRM- und Kundendaten nutzen können, um von Anfang an ein effektives KI-Modell aufzubauen, ohne dass sie sich durch veraltete Daten kämpfen müssen, die für die Ziele der Organisation nicht mehr relevant sind. Und mit diesem kleineren, aber agileren Modell können Organisationen viel schneller und effizienter bestimmen, wie effektiv ihre KI-Bemühungen sind; wenn die Reaktionsrate auf ihre Kampagnen und Bemühungen nicht so robust ist, wie sie erwartet haben, können sie ihr KI-System verwenden, um schnell die Anpassungen zu bestimmen, die sie vornehmen müssen.

Wenn sie richtig durchgeführt wird, kann die KI-Systeme Organisationen Zeit, Geld und Aufwand sparen – indem sie ihnen helfen, Kampagnen, Ansätze, Pitches, Forschung und Ansprachen zu entwerfen und zu entwickeln, die es ihnen ermöglichen, klar zu kommunizieren, was sie tun und warum Kunden mit ihnen Geschäfte machen sollten. KI kann Organisationen helfen, sicherzustellen, dass ihre Nachrichten direkt auf die höchstwertigen potenziellen Kunden gerichtet sind, die am wahrscheinlichsten an dem interessiert sind, was sie anbieten. Und KI kann einer Organisation helfen, schnell in neue Märkte einzutauchen oder diese zu erweitern, um sicherzustellen, dass sie ihr volles Potenzial nutzen. Aber die Magie der KI basiert auf der Qualität der Daten, die die Algorithmen verwenden – und indem sie sich so eng wie möglich an ihre “heimgewachsenen” Daten halten, können Organisationen das effektivste KI-Datenmodell aufbauen.