Δεδομένα, Δεδομένα Παντού – Nhưng Πώς Να Ξέρετε Αν Το Μοντέλο AI 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 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 ανάπτυξη 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 προώθησης, μάρκετινγκ και πωλήσεων λειτουργούν καλά, οι οργανισμοί που αναζητούν να πάρουν ένα πλεονέκτημα έναντι της ανταγωνισμού γίνονται ολοένα και περισσότερο προς τη χρήση του AI. Με ένα καλό μοντέλο AI για τους πελάτες και την αγορά, οι εταιρείες μπορούν να σχεδιάσουν πολύ πιο αποτελεσματικές στρατηγικές μάρκετινγκ και πωλήσεων – γιατί οι αλγόριθμοι AI μπορούν να αναλύσουν πολύ πιο αποτελεσματικά και γρήγορα τους χιλιάδες σημεία δεδομένων που θα βοηθήσουν τις εταιρείες να αναπτύξουν πιο αποτελεσματικές στρατηγικές.

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

Ενώ η διασφάλιση της ποιότητας των δεδομένων είναι κρίσιμη για οποιαδήποτε εταιρεία 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 μπορούν να καθορίσουν ότι τα δεδομένα που λαμβάνουν θα τους βοηθήσουν να αναπτύξουν το πιο αποτελεσματικό μοντέλο; Πώς μπορούν να ξεχωρίσουν τα χρήσιμα δεδομένα από τα μη χρήσιμα; Δεδομένου ότι το 85% των προτζεκτ AI αποτυγχάνει – πολλά από αυτά λόγω κακής ποιότητας δεδομένων – αυτές είναι ερωτήσεις που οι εταιρείες πρέπει να λάβουν πολύ σοβαρά πριν ξεκινήσουν το ταξίδι τους στο AI.

Υπάρχουν πολλές οδοί που μια εταιρεία 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 άλλα. Βασικά, γεμίζοντας το μοντέλο με δεδομένα που παρέχονται από αυτές τις εταιρείες, επιτρέποντας στις εταιρείες να προχωρήσουν γρήγορα με το AI. Είναι μια πειστική επιλογή, αλλά για πολλές εταιρείες είναι πιθανό να είναι ένα λάθος. Ενώ πολλά από τα δεδομένα που παρέχονται από αυτές τις εταιρείες είναι πιθανό να είναι χρήσιμα, θα υπάρχουν αρκετά ανακριβή δεδομένα για να παραμορφώσουν το μοντέλο AI με δεδομένα που είναι άσχετα ή χειρότερα, επιζήμια για τους στόχους της εταιρείας. Επιπλέον, η κοινή χρήση ενός μοντέλου AI με einen τρίτο μέρος μπορεί να συνιστά ένα ρίσκο ασφαλείας.

Μια καλύτερη οδός για τις εταιρείες μπορεί να είναι να βασιστούν σε εξωτερικές πηγές για «μεγάλες εικόνες» 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 άλλα. Τα δεδομένα αυτά αντανακλούν ακριβώς την αγορά και τη βάση πελάτών που μια εταιρεία επιδιώκει να φτάσει – γιατί είναι βασισμένα σε δεδομένα που προέρχονται από τις συναλλαγές με ακριβώς αυτούς τους πελάτες. Ακόμη και οι νεότερες εταιρείες έχουν περισσότερα δεδομένα από ό,τι νομίζουν. Τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, οι τηλεφωνικές κλήσεις, τα δεδομένα άμεσης επικοινωνίας και άλλες επικοινωνίες μπορούν να εξορυχθούν για πληροφορίες σχετικά με τις αγορές, τους πελάτες, τις τάσεις, την οικονομική κατάσταση των πελάτών, τα πρότυπα αγορών, τις προτιμήσεις και πολλά άλλα. Βάσει αυτών των δεδομένων, οι εταιρείες μπορούν να βοηθήσουν στην αύξηση της ακρίβειας των αλγορίθμων AI.

Τα συστήματα CRM μιας εταιρείας μπορούν να παρέχουν πολύτιμα δεδομένα, με κάθε συναλλαγή, επιτυχημένη ή μη, να αξιολογείται για ενδείξεις σχετικά με το πώς οι πελάτες σχετίζονται με τα προϊόντα και τις υπηρεσίες, ποιες προσεγγίσεις (μηνύματα, ηλεκτρονικό ταχυδρομείο, τηλέφωνο, κ.λπ.) είναι πιο πιθανό να επιτύχουν, τι τους άρεσε ή δεν τους άρεσε για τα προϊόντα/μάρκετινγκ/προσέγγιση της εταιρείας, και πολλά άλλα. Τα δεδομένα αυτά 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 για την ποιότητα ή τη μείωση του κόστους. Ποια είναι η πιο πιθανή μέθοδος επικοινωνίας (ηλεκτρονικό ταχυδρομείο, τηλεφωνική κλήση) που θα 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 των πελάτών, τα κλειδιά, οι ενδείξεις για τα μελλοντικά σχέδια των πελάτων, οι αντιδράσεις στα προσχέδια, η ενθουσιασμός σχετικά με συγκεκριμένες ιδέες ή προτάσεις, το γενικό ενδιαφέρον (βασισμένο, μεταξύ άλλων, στο μήκος μιας κλήσης), και πολλά άλλα. Τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, τα μηνύματα στα κοινωνικά δίκτυα, οι互одействίες στην ιστοσελίδα, οι συναντήσεις σε εμπορικές εκθέσεις και εκδηλώσεις, και οποιαδήποτε άλλη μέθοδος που η εταιρεία χρησιμοποιεί για να επικοινωνήσει με τους πελάτες μπορεί να αναλυθεί με παρόμοιο τρόπο. Το αποτέλεσμα είναι ένας θησαυρός από τα πιο ακριβή και σχετικά δεδομένα που είναι δυνατό –既然 προέρχονται από τους πελάτες και τις αγορές της εταιρείας.

Μετά την κατασκευή αυτής της πολύ ακριβούς βάσης, η εταιρεία μπορεί να ενισχύσει το εύρος του μοντέλου της χρησιμοποιώντας εξωτερικές πηγές δεδομένων, τα οποία τα αλγόριθμοι και οι πράκτορες του συστήματος AI θα ελέγξουν ενάντια στα δεδομένα βάσης. Αν τα δεδομένα τρίτων είναι συμβατά με τα δεδομένα που ήδη περιλαμβάνονται στο μοντέλο της εταιρείας – τα δεδομένα σχετικά με τους πελάτες, τις αγορές, τους στόχους, τις οικονομικές συνθήκες και την общή στρατηγική της εταιρείας – τότε αυτά τα δεδομένα μπορούν να συμπεριληφθούν στο μοντέλο, ενισχύονταςさらに την αποτελεσματικότητά του. Αν αυτά τα δεδομένα δεν ταιριάζουν ή δεν υποστηρίζουν τα δεδομένα που προέρχονται από το σύστημα CRM της εταιρείας – 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 εταιρείες – και ίσως ακόμη περισσότερο για τις μικρές ή νέες εταιρείες, οι οποίες μπορούν να χρησιμοποιήσουν το σύστημα CRM και τα δεδομένα των πελάτών για να χτίσουν ένα αποτελεσματικό μοντέλο AI από την αρχή, χωρίς να χρειάζεται να απομακρύνουν παλιά δεδομένα που μπορεί να μην είναι πλέον σχετικά με τους στόχους της εταιρείας. Και με αυτό το μικρότερο αλλά πιο ευέλικτο μοντέλο, οι εταιρείες μπορούν να καθορίσουν πολύ γρήγορα και αποτελεσματικά πόσο αποτελεσματικές είναι οι προσπάθειές τους στο AI. Αν η ανταπόκριση στα προγράμματά τους και τις προσπάθειές τους δεν είναι τόσο δυνατή όσο περίμεναν, μπορούν να χρησιμοποιήσουν το σύστημα AI για να καθορίσουν τις μικρο調整 που πρέπει να κάνουν.

Κάντε το σωστά, τα συστήματα AI μπορούν να σώσουν τις εταιρείες χρόνο, χρήμα και προσπάθεια – βοηθώντας τις να σχεδιάσουν και να αναπτύξουν προγράμματα, 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 εταιρείες να διασφαλίσουν ότι τα μηνύματα τους είναι στόχευμένα直接 στα υψηλότερα πιθανά πελάτες που είναι πιο πιθανό να ενδιαφερθούν για αυτό που προσφέρουν. Και, το AI μπορεί να βοηθήσει μια εταιρεία να γυρίσει γρήγορα ή να επεκταθεί σε νέες αγορές, διασφαλίζοντας ότι λαμβάνουν πλήρως το πλεονέκτημα του potencial τους. Αλλά η μαγία του AI είναι χτισμένη στην ποιότητα των δεδομένων που χρησιμοποιούν οι αλγόριθμοι – και με την προσκόλληση όσο το δυνατόν περισσότερο στα «εγχώρια» δεδομένα, οι εταιρείες θα μπορέσουν να χτίσουν το πιο αποτελεσματικό μοντέλο δεδομένων AI που είναι δυνατό.