Δεδομένα, δεδομένα παντού – Αλλά πώς ξέρετε ότι το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης σας λαμβάνει τα σωστά δεδομένα;

Τα δεδομένα μπορεί να δημιουργούνται ισότιμα, αλλά δεν είναι όλα τα δεδομένα ίσα. Οι οργανισμοί B2B που αναζητούν πελάτες για τα προϊόντα και τις υπηρεσίες τους πρέπει να αναπτύξουν μεθόδους που θα τους επιτρέψουν να «διακρίνουν» τα δεδομένα που εισέρχονται στα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης τους - προκειμένου να διασφαλίσουν ότι αυτά τα μοντέλα παρέχουν τις γνώσεις και τις πληροφορίες που χρειάζονται για να επιτύχουν τους στόχους τους. Για να το κάνουν αυτό, θα πρέπει να επικεντρωθούν στη δημιουργία μοντέλων που βασίζονται όσο το δυνατόν περισσότερο στα δικά τους, ιδιόκτητα δεδομένα - τα δεδομένα που συλλέγουν από επικοινωνίες με πελάτες, αναφορές πωλήσεων και μάρκετινγκ, απαντήσεις σε καμπάνιες και δεκάδες άλλες μετρήσεις.

Ενώ οι παραδοσιακές στρατηγικές προσέγγισης, μάρκετινγκ και πωλήσεων λειτουργούν μια χαρά, οι οργανισμοί που επιδιώκουν να αποκτήσουν πλεονέκτημα έναντι του ανταγωνισμού είναι: στρέφονται όλο και περισσότερο στην Τεχνητή ΝοημοσύνηΜε ένα καλό μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης για τους πελάτες και την αγορά τους, οι εταιρείες μπορούν να σχεδιάσουν πολύ πιο αποτελεσματικά σχέδια και προσπάθειες μάρκετινγκ και πωλήσεων – επειδή οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αναλύσουν πολύ πιο αποτελεσματικά και γρήγορα τα χιλιάδες σημεία δεδομένων που θα βοηθήσουν τους οργανισμούς να αναπτύξουν πιο αποτελεσματικές στρατηγικές.

Η ποιότητα των δεδομένων – δεδομένα που αντικατοπτρίζουν πραγματικά τις αγορές και τη δυνητική πελατειακή βάση ενός οργανισμού – είναι το βασικό συστατικό εδώ. Με τα σωστά δεδομένα, οι εταιρείες μπορούν να αναπτύξουν με ευελιξία και αποτελεσματικότητα αποτελεσματικές στρατηγικές μάρκετινγκ, να καθορίσουν σε ποιες αγορές θα επικεντρώσουν τις προσπάθειές τους και να δημιουργήσουν ισχυρές στρατηγικές για να προσεγγίσουν τους πιο εξειδικευμένους πελάτες. Τα «κακά» δεδομένα, από την άλλη πλευρά, δεν θα βοηθήσουν τους οργανισμούς να επιτύχουν αυτούς τους στόχους – και στην πραγματικότητα μπορεί να είναι υπεύθυνος για τεράστιες απώλειες.

Ενώ η διασφάλιση της ποιότητας των δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας για κάθε οργανισμό που χρησιμοποιεί μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης, είναι ιδιαίτερα σημαντική για εταιρείες που είναι νέες στην Τεχνητή Νοημοσύνη - εταιρείες που δυσκολεύονται να εφαρμόσουν μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης, συλλέγοντας δεδομένα από δημόσιες και ιδιόκτητες πηγές. Ποιες πηγές θα πρέπει να χρησιμοποιούν; Πώς καθορίζουν ότι τα δεδομένα που λαμβάνουν θα τους βοηθήσουν να αναπτύξουν το πιο αποτελεσματικό μοντέλο; Πώς διακρίνουν τα χρήσιμα δεδομένα από τα μη χρήσιμα; Δεδομένου ότι έως και 85% των έργων Τεχνητής Νοημοσύνης αποτυγχάνουν – πολλά από αυτά λόγω ανεπαρκών δεδομένων – αυτά είναι ερωτήματα που οι οργανισμοί πρέπει να λάβουν πολύ σοβαρά υπόψη πριν ξεκινήσουν το ταξίδι τους στην Τεχνητή Νοημοσύνη.

Υπάρχουν αρκετές διαδρομές που μπορεί να ακολουθήσει ένας οργανισμός για να συμπληρώσει το μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης του με δεδομένα, μεταξύ των οποίων η σύναψη σύμβασης με μια εταιρεία που θα παρέχει δεδομένα από μεγάλες δημόσιες και ιδιόκτητες βάσεις δεδομένων σχετικά με τον κλάδο, τους πιθανούς πελάτες, τους ανταγωνιστές, τις τάσεις και άλλα. Ουσιαστικά, η συμπλήρωση του μοντέλου με δεδομένα που παρέχονται από αυτές τις εταιρείες, επιτρέποντας στους οργανισμούς να προχωρήσουν γρήγορα με την Τεχνητή Νοημοσύνη. Είναι δελεαστικό, αλλά για πολλούς οργανισμούς είναι πιθανό να είναι λάθος. Ενώ πολλά από τα δεδομένα που παρέχονται από αυτές τις εταιρείες είναι πιθανό να είναι χρήσιμα, πιθανότατα θα υπάρχουν αρκετά ανακριβή δεδομένα για να... παραμορφώστε το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης με δεδομένα που είναι άσχετα ή, χειρότερα, επιζήμια για τους στόχους του οργανισμού. Επιπλέον, η κοινοποίηση ενός μοντέλου Τεχνητής Νοημοσύνης σε τρίτους θα μπορούσε αποτελούν κίνδυνο για την ασφάλεια.

Μια καλύτερη πορεία για τους οργανισμούς θα μπορούσε να είναι να βασίζονται σε εξωτερικές πηγές για δεδομένα «μεγάλης εικόνας» για τη βιομηχανία και την οικονομία - αλλά να χρησιμοποιούν τα δικά τους εσωτερικά, δεδομένα πρώτου μέρους για λεπτομέρειες σχετικά με τους πελάτες, τις συγκεκριμένες αγορές τους, τους ανταγωνιστές τους και άλλα. Τέτοια δεδομένα αντικατοπτρίζουν την ακριβή αγορά και πελατειακή βάση που επιδιώκει να προσεγγίσει ένας οργανισμός - επειδή βασίζονται σε δεδομένα που προέρχονται από αλληλεπιδράσεις με ακριβώς αυτούς τους πελάτες. Ακόμη και οι νέοι οργανισμοί έχουν περισσότερα δεδομένα από όσα αντιλαμβάνονται. Τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, οι τηλεφωνικές κλήσεις, τα δεδομένα άμεσων μηνυμάτων και άλλες επικοινωνίες μπορούν να εξορυχθούν για πληροφορίες σχετικά με τις αγορές, τους πελάτες, τις τάσεις, την οικονομική κατάσταση των πελατών, τα πρότυπα αγοράς, τις προτιμήσεις και πολλά άλλα. Βασίζοντας τα μοντέλα τους σε αυτά τα δεδομένα, οι οργανισμοί μπορούν να βοηθήσουν στην αύξηση της ακρίβειας των αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης τους.

Τα συστήματα CRM του οργανισμού μπορούν να αποφέρουν πολύτιμα δεδομένα, με κάθε συναλλαγή, επιτυχημένη ή όχι, να αξιολογείται για ενδείξεις σχετικά με το πώς οι πελάτες σχετίζονται με τα προϊόντα και τις υπηρεσίες, ποιες προσεγγίσεις (μηνύματα, email, τηλέφωνο κ.λπ.) είναι πιο πιθανό να επιτύχουν, τι άρεσε ή δεν άρεσε στους πελάτες στα προϊόντα/μάρκετινγκ/προσέγγιση του οργανισμού και πολλά άλλα. Αυτά τα δεδομένα αναλύονται από προηγμένους αλγόριθμους για να προσδιοριστεί ο καλύτερος τρόπος προσέγγισης πιθανών πελατών και αγορών· σε τι είναι πιο πιθανό να ανταποκριθούν, όπως μηνύματα σχετικά με την ποιότητα ή τη μείωση του κόστους· σε ποια μέθοδο προσέγγισης (email, τηλεφωνική κλήση) είναι πιο πιθανό να ανταποκριθούν· ποιοι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων είναι πιο πιθανό να ανταποκριθούν θετικά· και πολλά άλλα.

Οι τηλεφωνικές κλήσεις, για παράδειγμα, μπορούν να αναλυθούν για πράγματα όπως το συναίσθημα των πελατών, οι λέξεις-κλειδιά, οι ενδείξεις για τα μελλοντικά σχέδια των πελατών, οι αντιδράσεις στις προτάσεις, ο ενθουσιασμός σχετικά με συγκεκριμένες ιδέες ή προτάσεις, το συνολικό ενδιαφέρον (με βάση, μεταξύ άλλων, τη διάρκεια μιας κλήσης) και άλλα. Το ηλεκτρονικό ταχυδρομείο, τα μηνύματα στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, οι αλληλεπιδράσεις με ιστότοπους, οι συναντήσεις σε εμπορικές εκθέσεις και εκδηλώσεις, καθώς και οποιαδήποτε άλλη μέθοδος χρησιμοποιεί ο οργανισμός για να επικοινωνήσει με πελάτες, μπορούν να αναλυθούν με παρόμοιο τρόπο. Το αποτέλεσμα είναι μια συλλογή από τα πιο ακριβή και σχετικά δεδομένα που είναι δυνατόν – καθώς προέρχονται από τους πελάτες και τις αγορές του οργανισμού.

Αφού δημιουργήσει αυτήν την εξαιρετικά ακριβή βάση, ο οργανισμός μπορεί να ενισχύσει το εύρος του μοντέλου του χρησιμοποιώντας εξωτερικές πηγές δεδομένων, τις οποίες οι αλγόριθμοι και οι πράκτορες του συστήματος Τεχνητής Νοημοσύνης θα ελέγξουν σε σχέση με τα βασικά δεδομένα. Εάν τα δεδομένα τρίτων είναι συμβατά με τα δεδομένα που περιλαμβάνονται σχετικά με τους πελάτες, τις αγορές, τους στόχους, τις οικονομικές συνθήκες και τη συνολική στρατηγική του οργανισμού, αυτά τα δεδομένα μπορούν να συμπεριληφθούν στο μοντέλο, ενισχύοντας περαιτέρω την αποτελεσματικότητά του. Εάν αυτά τα δεδομένα δεν ταιριάζουν ή δεν υποστηρίζουν τα δεδομένα που προέρχονται από το CRM που βρίσκονται ήδη στην κατοχή του οργανισμού - τα δεδομένα σχετικά με τους πραγματικούς πελάτες και τις αγορές του - απορρίπτονται και το μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης διατηρεί την ακεραιότητά του.

Είναι μια αποτελεσματική στρατηγική για όλους τους οργανισμούς – και ίσως ακόμη περισσότερο για μικρούς ή νέους οργανισμούς, οι οποίοι μπορούν να χρησιμοποιήσουν το CRM και τα δεδομένα πελατών τους για να δημιουργήσουν ένα αποτελεσματικό μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης εξαρχής, χωρίς να χρειάζεται να αφαιρέσουν παλαιότερα δεδομένα που ενδέχεται να μην είναι πλέον σχετικά με τους στόχους ενός οργανισμού. Και με αυτό το μικρότερο αλλά πιο ευέλικτο μοντέλο, οι οργανισμοί μπορούν πολύ πιο γρήγορα και αποτελεσματικά να προσδιορίσουν πόσο αποτελεσματικές είναι οι προσπάθειες Τεχνητής Νοημοσύνης τους. Εάν το ποσοστό απόκρισης στις καμπάνιες και τις προσπάθειές τους δεν είναι τόσο ισχυρό όσο αναμενόταν, μπορούν να χρησιμοποιήσουν το σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης τους για να προσδιορίσουν γρήγορα τις τροποποιήσεις που μπορεί να χρειαστεί να κάνουν.

Όταν εφαρμόζονται σωστά, τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να εξοικονομήσουν στους οργανισμούς χρόνο, χρήματα και προσπάθεια – βοηθώντας τους να σχεδιάσουν και να αναπτύξουν καμπάνιες, προσεγγίσεις, παρουσιάσεις, έρευνα και προσέγγιση που θα τους επιτρέψουν να επικοινωνήσουν με σαφήνεια τι κάνουν και γιατί οι πελάτες πρέπει να συνεργαστούν μαζί τους. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τους οργανισμούς να διασφαλίσουν ότι τα μηνύματά τους απευθύνονται απευθείας στους πιθανούς πελάτες υψηλότερης αξίας που είναι πιο πιθανό να ενδιαφέρονται για αυτό που προσφέρουν. Επιπλέον, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει έναν οργανισμό να στραφεί ή να επεκταθεί γρήγορα σε νέες αγορές, διασφαλίζοντας ότι αξιοποιεί πλήρως τις δυνατότητές του. Αλλά η μαγεία της Τεχνητής Νοημοσύνης βασίζεται στην ποιότητα των δεδομένων που χρησιμοποιούν οι αλγόριθμοι – και μένοντας όσο το δυνατόν πιο πιστά στα «εγχώρια» δεδομένα τους, οι οργανισμοί θα είναι σε θέση να δημιουργήσουν το πιο αποτελεσματικό δυνατό μοντέλο δεδομένων Τεχνητής Νοημοσύνης.