Δεδομένα, Δεδομένα Παντού – Maar Πώς Ξέρετε Αν Το Μοντέλο AI σας Λαμβάνει Τα Σωστά Δεδομένα;

Τα δεδομένα μπορεί να δημιουργούνται εξίσου, αλλά δεν είναι όλα τα δεδομένα ίσα. Οι οργανώσεις 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 AI τους – για να διασφαλίσουν ότι αυτά τα μοντέλα παρέχουν τις πληροφορίες και τις γνώσεις που χρειάζονται για να επιτύχουν τους στόχους τους. Για να το κάνουν αυτό, πρέπει να επικεντρωθούν στην κατασκευή μοντέλων που βασίζονται όσο το δυνατόν περισσότερο στα δικά τους, ιδιόκτητα δεδομένα – τα δεδομένα που συλλέγουν από τις επικοινωνίες με τους πελάτες, τις αναφορές πωλήσεων και μάρκετινγκ, τις απαντήσεις στις εκστρατείες και δεκάδες άλλους δείκτες.

Ενώ οι παραδοσιακές στρατηγικές επικοινωνίας, μάρκετινγκ και πωλήσεων λειτουργούν πολύ καλά, οι οργανώσεις που αναζητούν να πάρουν ένα προβάδισμα έναντι της ανταγωνιστικής τους είναι ολοένα και περισσότερο στρέφονται στο AI. Με ένα καλό μοντέλο AI για τους πελάτες και την αγορά, οι εταιρείες μπορούν να σχεδιάσουν πολύ πιο αποτελεσματικά σχέδια μάρκετινγκ και πωλήσεων – γιατί τα αλγόριθμοι AI μπορούν να αναλύσουν πολύ πιο αποτελεσματικά και γρήγορα τα χιλιάδες δεδομένα που θα βοηθήσουν τις οργανώσεις να αναπτύξουν πιο αποτελεσματικές στρατηγικές.

Η ποιότητα των δεδομένων – τα δεδομένα που πραγματικά αντανακλούν τις αγορές και την πιθανή βάση πελάτων μιας οργάνωσης – είναι το κλειδί εδώ. Με τα σωστά δεδομένα, οι εταιρείες μπορούν να αναπτύξουν με ευελιξία και αποτελεσματικά αποτελεσματικές στρατηγικές μάρκετινγκ, να καθορίσουν σε ποιες αγορές να επικεντρωθούν, και να κατασκευάσουν ισχυρές στρατηγικές για να φτάσουν τους πιο ποιοτικούς πελάτες. Τα «κακά» δεδομένα, από την άλλη πλευρά, δεν θα βοηθήσουν τις οργανώσεις να επιτύχουν αυτούς τους στόχους – και στην πραγματικότητα μπορεί να είναι υπεύθυνα για τεράστιες απώλειες.

Ενώ η διασφάλιση της ποιότητας των δεδομένων είναι κρίσιμη για jede οργάνωση που χρησιμοποιεί μοντέλα AI, είναι ιδιαίτερα σημαντική για τις εταιρείες που είναι νέες στο AI – εταιρείες που αγωνίζονται να υλοποιήσουν μοντέλα AI, συλλέγοντας δεδομένα από δημόσιες και ιδιόκτητες πηγές. Ποίες πηγές πρέπει να χρησιμοποιούν; Πώς θα καθορίσουν ότι τα δεδομένα που λαμβάνουν θα βοηθήσουν στην ανάπτυξη του πιο αποτελεσματικού μοντέλου; Πώς θα ξεχωρίσουν τα χρήσιμα δεδομένα από τα μη χρήσιμα; Δεδομένου ότι το 85% των έργων AI αποτυγχάνουν – πολλά από αυτά λόγω κακής ποιότητας δεδομένων – αυτές είναι ερωτήσεις που οι οργανώσεις πρέπει να λάβουν πολύ σοβαρά πριν ξεκινήσουν το ταξίδι τους στο AI.

Υπάρχουν πολλές οδοί που μια οργάνωση μπορεί να ακολουθήσει για να πληρώσει το μοντέλο AI με δεδομένα, μεταξύ των οποίων η σύναψη συμβάσεων με εταιρείες που θα παρέχουν δεδομένα από μεγάλες δημόσιες και ιδιόκτητες βάσεις δεδομένων σχετικά με την βιομηχανία, τους πιθανούς πελάτες, τους ανταγωνιστές, τις τάσεις και πολλά άλλα. Βασικά, γεμίζοντας το μοντέλο με δεδομένα που παρέχονται από αυτές τις εταιρείες, επιτρέποντας στις οργανώσεις να προχωρήσουν γρήγορα με το AI. Είναι μια ελκυστική επιλογή, αλλά για πολλές οργανώσεις είναι πιθανό να είναι ένα λάθος. Ενώ πολλά από τα δεδομένα που παρέχονται από αυτές τις εταιρείες είναι πιθανό να είναι χρήσιμα, θα υπάρχει πιθανότατα αρκετό ανακριβές δεδομένο για να παραμορφώσει το μοντέλο AI με δεδομένα που είναι άσχετα ή χειρότερα, επιζήμια για τους στόχους της οργάνωσης. Επιπλέον, η κοινή χρήση ενός μοντέλου AI με τρίτο μέρος μπορεί να συνιστά ένα ρίσκο ασφαλείας.

Μια καλύτερη οδός για τις οργανώσεις μπορεί να είναι να βασιστούν σε εξωτερικές πηγές για «μεγάλη εικόνα» βιομηχανικών και οικονομικών δεδομένων – αλλά να χρησιμοποιούν τα δικά τους εσωτερικά, πρώτης πηγής δεδομένα για συγκεκριμένα στοιχεία σχετικά με τους πελάτες, τις συγκεκριμένες αγορές, τους ανταγωνιστές και πολλά άλλα. Τα δεδομένα αυτά αντανακλούν την ακριβή αγορά και βάση πελάτων που μια οργάνωση αναζητά να φτάσει – γιατί βασίζονται σε δεδομένα που προέρχονται από τις συναλλαγές με ακριβώς αυτούς τους πελάτες. Ακόμη και οι νεότερες οργανώσεις έχουν περισσότερα δεδομένα από ό,τι νομίζουν. Τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, οι τηλεφωνικές κλήσεις, τα δεδομένα αμεσαίου μηνυματοδότησης και άλλα δεδομένα επικοινωνίας μπορούν να εξορυχθούν για πληροφορίες σχετικά με τις αγορές, τους πελάτες, τις τάσεις, την οικονομική κατάσταση των πελάτων, τα πρότυπα αγορών, τις προτιμήσεις και πολλά άλλα. Βάσει αυτών των δεδομένων, οι οργανώσεις μπορούν να βοηθήσουν στην αύξηση της ακρίβειας των αλγορίθμων AI τους.

Τα συστήματα CRM μιας οργάνωσης μπορούν να παρέχουν πολύτιμα δεδομένα, με κάθε συναλλαγή, επιτυχημένη ή όχι, να αξιολογείται για ενδείξεις σχετικά με τον τρόπο που οι πελάτες σχετίζονται με τα προϊόντα και τις υπηρεσίες, ποιες προσεγγίσεις (μηνύματα, ηλεκτρονικό ταχυδρομείο, τηλεφωνικές κλήσεις) είναι πιο πιθανό να επιτύχουν, τι τους άρεσε ή δεν τους άρεσε στα προϊόντα/μάρκετινγκ/προσέγγιση της οργάνωσης, και πολλά άλλα. Αυτά τα δεδομένα αναλύονται από προηγμένα αλγόριθμους για να καθορίσουν τον καλύτερο τρόπο να φτάσουν τους πιθανούς πελάτες και τις αγορές. Τι είναι πιο πιθανό να ανταποκριθούν, όπως μηνύματα σχετικά με την ποιότητα ή τη μείωση του κόστους. Ποια μέθοδος επικοινωνίας (ηλεκτρονικό ταχυδρομείο, τηλεφωνική κλήση) είναι πιο πιθανό να ανταποκριθούν. Ποιοι απόφασητές είναι πιο πιθανό να ανταποκριθούν θετικά. Και πολλά άλλα.

Οι τηλεφωνικές κλήσεις, για παράδειγμα, μπορούν να αναλυθούν για πράγματα όπως η στάση του πελάτη, τα κλειδιά, οι ενδείξεις για τα μελλοντικά σχέδια του πελάτη, οι αντιδράσεις στις προτάσεις, η ενθουσιασμός σχετικά με συγκεκριμένες ιδέες ή προτάσεις, το γενικό ενδιαφέρον (βασισμένο, μεταξύ άλλων, στη διάρκεια της κλήσης), και πολλά άλλα. Τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, τα μηνύματα στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, οι αλληλεπιδράσεις στην ιστοσελίδα, οι συναντήσεις σε εκθέσεις και εκδηλώσεις, και οποιαδήποτε άλλη μέθοδος που χρησιμοποιεί η οργάνωση για να φτάσει τους πελάτες μπορεί να αναλυθεί με παρόμοιο τρόπο. Το αποτέλεσμα είναι ένα θησαυρό από τα πιο ακριβή και σχετικά δεδομένα που είναι δυνατό –既然 προέρχονται από τους πελάτες και τις αγορές της οργάνωσης.

Μετά την κατασκευή αυτής της πολύ ακριβής βάσης, η οργάνωση μπορεί να ενισχύσει το πεδίο του μοντέλου της χρησιμοποιώντας εξωτερικές πηγές δεδομένων, τα οποία τα αλγόριθμοι και οι πράκτορες του συστήματος AI θα ελέγξουν ενάντια στη βάση δεδομένων. Αν τα δεδομένα τρίτων είναι συμβατά με τα δεδομένα που περιλαμβάνονται ήδη στο μοντέλο της οργάνωσης, σχετικά με τους πελάτες, τις αγορές, τους στόχους, τις οικονομικές συνθήκες και την γενική στρατηγική, τότε αυτά τα δεδομένα μπορούν να συμπεριληφθούν στο μοντέλο, ενισχύοντας περαιτέρω την αποτελεσματικότητά του. Αν αυτά τα δεδομένα δεν ταιριάζουν ή δεν υποστηρίζουν τα δεδομένα που ήδη υπάρχουν στο μοντέλο της οργάνωσης – τα δεδομένα σχετικά με τους πραγματικούς πελάτες και τις αγορές – τότε απορρίπτονται, και το μοντέλο AI διατηρεί την ακεραιότητά του.

Είναι μια αποτελεσματική στρατηγική για όλες τις οργανώσεις – και ίσως ακόμη περισσότερο για τις μικρές ή νέες οργανώσεις, οι οποίες μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα δεδομένα CRM και των πελάτων για να κατασκευάσουν ένα αποτελεσματικό μοντέλο AI από την αρχή, χωρίς να πρέπει να αφαιρέσουν παλιά δεδομένα που μπορεί να μην είναι πλέον σχετικά με τους στόχους της οργάνωσης. Και με αυτό το μικρότερο αλλά πιο ευέλικτο μοντέλο, οι οργανώσεις μπορούν να καθορίσουν πολύ πιο γρήγορα και αποτελεσματικά πόσο αποτελεσματικές είναι οι προσπάθειές τους στο AI. Αν η ανταπόκριση στις εκστρατείες και τις προσπάθειές τους δεν είναι τόσο δυνατή όσο περίμεναν, μπορούν να χρησιμοποιήσουν το σύστημα AI για να καθορίσουν γρήγορα τις điều chỉnhες που μπορεί να χρειαστούν.

Κάντε το σωστά, τα συστήματα AI μπορούν να σώσουν τις οργανώσεις χρόνο, χρήμα και προσπάθεια – βοηθώντας τις να σχεδιάσουν και να αναπτύξουν εκστρατείες, προσεγγίσεις, πίτες, έρευνες και επικοινωνίες που θα τους επιτρέψουν να επικοινωνήσουν σαφώς τι κάνουν και γιατί οι πελάτες πρέπει να κάνουν επιχειρήσεις μαζί τους. Το AI μπορεί να βοηθήσει τις οργανώσεις να διασφαλίσουν ότι τα μηνύματά τους είναι κατευθυνμένα直接 στα υψηλότερα πιθανά πελάτη που είναι πιο πιθανό να ενδιαφερθούν για αυτά που προσφέρουν. Και, το AI μπορεί να βοηθήσει μια οργάνωση να πάρει γρήγορα στροφή ή να επεκταθεί σε νέες αγορές, διασφαλίζοντας ότι λαμβάνουν πλήρως το δυναμικό τους. Αλλά η μαγεία του AI είναι χτισμένη στην ποιότητα των δεδομένων που χρησιμοποιούν οι αλγόριθμοι – και με την προσκόλληση όσο το δυνατόν περισσότερο στα «εγχώρια» δεδομένα, οι οργανώσεις θα μπορέσουν να κατασκευάσουν το πιο αποτελεσματικό μοντέλο δεδομένων AI.