Daten, Daten überall – Aber wie wissen Sie, dass Ihr AI-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 die Daten zu “diskriminieren”, die in ihre AI-Modelle eingehen, 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 anderer Metriken sammeln.

Während traditionelle Ansprachen, Marketing- und Verkaufsstrategien gut funktionieren, wenden sich Organisationen, die einen Wettbewerbsvorteil erzielen möchten, immer mehr der KI zu. Mit einem guten AI-Modell ihrer Kunden und Märkte können Unternehmen viel effektivere Marketing- und Verkaufspläne und -bemühungen entwerfen – da KI-Algorithmen tausende Datenpunkte viel effizienter und schneller analysieren können, die Organisationen helfen, effektivere Strategien zu entwickeln.

Datenqualität – Daten, die tatsächlich die Märkte und potenzielle Kundenbasis 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 starke Strategien aufbauen, um die qualifiziertesten Kunden zu erreichen. “Schlechte” Daten hingegen werden Organisationen nicht helfen, diese Ziele zu erreichen – und können sogar verantwortlich für enorme Verluste sein.

Während die Gewährleistung der Datenqualität für jede Organisation, die AI-Modelle verwendet, von entscheidender Bedeutung ist, ist sie insbesondere für Unternehmen wichtig, die neu in der AI sind – Unternehmen, die Schwierigkeiten haben, AI-Modelle umzusetzen, 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 unnützen Daten unterscheiden? Angesichts der Tatsache, dass bis zu 85% der AI-Projekte scheitern – viele von ihnen aufgrund schlechter Daten – sind dies Fragen, die Organisationen sehr ernst nehmen sollten, bevor sie ihre AI-Reise beginnen.

Es gibt mehrere Wege, die eine Organisation einschlagen kann, um ihr AI-Modell mit Daten zu füllen, unter anderem durch 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 Daten, die von diesen Unternehmen bereitgestellt werden, sodass Organisationen schnell mit der AI vorankommen können. Es ist verlockend, aber für viele Organisationen wahrscheinlich ein Fehler; während viel von den bereitgestellten Daten nützlich sein wird, wird es wahrscheinlich genug ungenaue Daten geben, um das AI-Modell zu verzerren mit Daten, die irrelevant oder sogar schädlich für die organisatorischen Ziele sind. Darüber hinaus kann das Teilen eines AI-Modells mit einem Dritten ein Sicherheitsrisiko darstellen.

Ein besserer Weg für Organisationen könnte darin bestehen, auf externe Quellen für “große Bild”-Branchen- und Wirtschaftsdaten zurückzugreifen, aber ihre eigenen internen, ersten Partei-Daten für spezifische Informationen über Kunden, ihre spezifischen Märkte, Wettbewerber und mehr zu nutzen. Solche Daten spiegeln den genauen Markt und die Kundenbasis wider, die eine Organisation erreichen möchte – da sie auf Daten basieren, die aus Interaktionen mit genau diesen Kunden stammen. Selbst 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 von Kunden, Kaufverhaltensweisen, Vorlieben und vieles mehr ausgewertet werden. Indem Organisationen ihre Modelle auf diese Daten basieren, können sie die Genauigkeit ihrer KI-Algorithmen verbessern.

Organisatorische CRM-Systeme können wertvolle Daten liefern, wobei jede Transaktion, erfolgreich oder nicht, auf Hinweise darauf ausgewertet wird, wie Kunden auf Produkte und Dienstleistungen reagieren, 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 Kostenreduzierung reagieren; welche Ansprache-Methode (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 für bestimmte Ideen oder Vorschläge, allgemeines Interesse (basierend auf Dingen wie 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 sehr genaue Grundlage aufgebaut haben, kann die Organisation den Umfang ihres Modells mithilfe externer Datenquellen erweitern, die die Algorithmen und Agenten des KI-Systems überprüfen werden. Wenn die Daten von Drittanbietern mit den Basisdaten übereinstimmen, die die Organisation über ihre Kunden, Märkte, Ziele, wirtschaftliche Bedingungen und Gesamtbetriebsstrategie hat, können diese Daten in das Modell aufgenommen werden, um seine Wirksamkeit weiter zu verbessern. Wenn diese Daten nicht übereinstimmen oder die CRM-abgeleiteten Daten, die die Organisation bereits besitzt, nicht unterstützen – die Daten über ihre tatsächlichen Kunden und Märkte – 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 ein effektives AI-Modell von Anfang an aufzubauen, ohne dass sie sich durch veraltete Daten kämpfen müssen, die möglicherweise nicht mehr relevant für die Ziele der Organisation sind. Und mit diesem kleineren, aber agileren Modell können Organisationen viel schneller und effizienter bestimmen, wie effektiv ihre AI-Bemühungen sind; wenn die Reaktionsrate auf ihre Kampagnen und Bemühungen nicht so robust ist, wie sie erwartet haben, können sie ihr KI-System nutzen, um schnell die Anpassungen zu bestimmen, die sie vornehmen müssen.

Wenn sie richtig umgesetzt wird, kann die KI Organisationen Zeit, Geld und Mühe sparen – indem sie ihnen hilft, Kampagnen, Ansätze, Pitches, Forschung und Ansprachen zu entwerfen, die es ihnen ermöglichen, klar zu kommunizieren, was sie tun und warum Kunden mit ihnen Geschäfte machen sollten. Die KI kann Organisationen helfen, sicherzustellen, dass ihre Nachrichten direkt an die höchstwertigen potenziellen Kunden gerichtet sind, die am wahrscheinlichsten an dem interessiert sind, was sie anbieten. Und die KI kann einer Organisation helfen, schnell in neue Märkte zu wechseln oder zu expandieren, 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 Organisationen so eng wie möglich an ihren “heimischen” Daten bleiben, können sie das effektivste AI-Datenmodell aufbauen.