Datos, datos en todas partes: pero ¿cómo sabes si tu modelo de IA está obteniendo los datos correctos?

Los datos pueden crearse de manera igualitaria, pero no todos los datos son iguales. Las organizaciones B2B que buscan clientes para sus bienes y servicios necesitan desarrollar métodos que les permitan “discriminar” entre los datos que entran en sus modelos de IA, para asegurarse de que esos modelos proporcionen las perspectivas y la información que necesitan para lograr sus objetivos. Para hacerlo, deben concentrarse en construir modelos que se basen tanto como sea posible en sus propios datos propietarios, los datos que recopilan de las comunicaciones con los clientes, los informes de ventas y marketing, las respuestas a las campañas y decenas de otras métricas.

Mientras que las estrategias tradicionales de alcance, marketing y ventas funcionan bien, las organizaciones que buscan obtener una ventaja sobre la competencia están cada vez más recurriendo a la IA. Con un buen modelo de IA de sus clientes y mercado, las empresas pueden diseñar planes y esfuerzos de marketing y ventas mucho más efectivos, porque los algoritmos de IA pueden analizar de manera mucho más eficiente y rápida los miles de puntos de datos que ayudarán a las organizaciones a desarrollar estrategias más efectivas.

La calidad de los datos, los datos que reflejan verdaderamente los mercados y la base de clientes potenciales de una organización, es el ingrediente clave aquí. Con los datos correctos, las empresas pueden desarrollar estrategias de marketing eficaces de manera ágil y eficiente, determinar en qué mercados concentrar sus esfuerzos y construir estrategias potentes para llegar a los clientes más calificados. Los “malos” datos, por otro lado, no ayudarán a las organizaciones a lograr esos objetivos, y de hecho pueden ser responsables de grandes pérdidas.

Aunque garantizar la calidad de los datos es crucial para cualquier organización que utilice modelos de IA, es especialmente importante para las empresas que son nuevas en la IA, las empresas que luchan por implementar modelos de IA, recopilando datos de fuentes públicas y propietarias. ¿Qué fuentes deben estar utilizando? ¿Cómo determinan que los datos que están obteniendo les ayudarán a desarrollar el modelo más efectivo? ¿Cómo pueden distinguir los datos útiles de los no útiles? Dado que hasta el 85% de los proyectos de IA fallan, muchos de ellos debido a los malos datos, estas son preguntas que las organizaciones necesitan tomar muy en serio antes de embarcarse en su viaje de IA.

Hay varios caminos que una organización puede tomar para poblar su modelo de IA con datos, entre ellos contratar con una empresa que suministre datos de grandes bases de datos públicas y propietarias sobre la industria, clientes potenciales, competidores, tendencias y más; básicamente llenar el modelo con datos proporcionados por estas empresas, lo que permite a las organizaciones avanzar rápidamente con la IA. Es tentador, pero para muchas organizaciones es probable que sea un error; si bien gran parte de los datos suministrados por estas empresas es probable que sea útil, habrá suficientes datos inexactos para sesgar el modelo de IA con datos que son irrelevantes o peor, perjudiciales para los objetivos de la organización. Además, compartir un modelo de IA con un tercero podría constituir un riesgo de seguridad.

Un camino mejor para las organizaciones podría ser confiar en fuentes externas para datos de “gran imagen” de la industria y la economía, pero utilizar sus propios datos internos de primera parte para detalles sobre clientes, sus mercados específicos, competidores y más. Dichos datos reflejan el mercado y la base de clientes exactos que una organización busca alcanzar, porque se basan en datos obtenidos de interacciones con exactamente esos clientes. Incluso las organizaciones jóvenes tienen más datos de los que se dan cuenta; los mensajes de correo electrónico, las llamadas telefónicas, los datos de mensajería instantánea y otras comunicaciones se pueden minar para obtener información sobre mercados, clientes, tendencias, el estado financiero de los clientes, patrones de compra, preferencias y mucho más. Al basar sus modelos en esos datos, las organizaciones pueden ayudar a aumentar la precisión de sus algoritmos de IA.

Los sistemas de CRM de las organizaciones pueden producir datos valiosos, con cada transacción, exitosa o no, evaluada para obtener indicaciones de cómo los clientes se relacionan con los productos y servicios, qué enfoques (mensajería, correo electrónico, teléfono, etc.) son más probable que tengan éxito, qué les gustó o no les gustó a los clientes sobre los productos/marketing/enfoque de la organización, y mucho más. Esos datos se analizan con algoritmos avanzados para determinar la mejor manera de llegar a los clientes y mercados potenciales; a qué son más probable que respondan, como mensajes sobre calidad o reducción de costos; qué método de alcance (correo electrónico, llamada telefónica) son más probable que respondan; qué decisores son más probable que respondan positivamente; y mucho más.

Las llamadas telefónicas, por ejemplo, se pueden analizar para cosas como la opinión del cliente, palabras clave, indicaciones de los planes futuros del cliente, reacciones a las propuestas, entusiasmo relacionado con ideas o propuestas específicas, interés general (basado en, entre otras cosas, la duración de una llamada), y más. El correo electrónico, los mensajes de las redes sociales, las interacciones en el sitio web, las reuniones en ferias comerciales y eventos, y cualquier otro método que la organización utilice para llegar a los clientes se pueden analizar de manera similar. El resultado es un tesoro de los datos más precisos y relevantes posibles, ya que provienen de los clientes y mercados de la organización.

Después de construir esta base muy precisa, la organización puede ampliar el alcance de su modelo utilizando fuentes de datos externas, que los algoritmos y agentes del sistema de IA verificarán contra los datos básicos. Si los datos de terceros son compatibles con los datos incluidos sobre los clientes de la organización, mercados, objetivos, condiciones económicas y estrategia general, esos datos se pueden incluir en el modelo, lo que mejora aún más su eficacia. Si esos datos no coinciden o no apoyan los datos derivados de CRM que ya están en posesión de la organización, los datos sobre sus clientes y mercados reales, se rechazan, y el modelo de IA mantiene su integridad.

Es una estrategia efectiva para todas las organizaciones, y quizás incluso más para las organizaciones pequeñas o nuevas, que pueden utilizar su CRM y datos de clientes para construir un modelo de IA efectivo desde el principio, sin tener que eliminar datos heredados que ya no son relevantes para los objetivos de la organización. Y con ese modelo más pequeño pero más ágil, las organizaciones pueden determinar mucho más rápido y de manera más eficiente qué tan efectivos son sus esfuerzos de IA; si la tasa de respuesta a sus campañas y esfuerzos no es tan robusta como esperaban, pueden utilizar su sistema de IA para determinar rápidamente los ajustes que podrían necesitar.

Hecho correctamente, los sistemas de IA pueden ahorrar a las organizaciones tiempo, dinero y esfuerzo, ayudándoles a diseñar y desarrollar campañas, enfoques, presentaciones, investigaciones y alcance que les permitan comunicar claramente qué hacen y por qué los clientes deben hacer negocios con ellos. La IA puede ayudar a las organizaciones a asegurarse de que sus mensajes estén dirigidos directamente a los clientes potenciales de mayor valor que son más probable que estén interesados en lo que ofrecen. Y la IA puede ayudar a una organización a pivotar o expandirse rápidamente en nuevos mercados, asegurándose de que estén aprovechando al máximo su potencial. Pero la magia de la IA se basa en la calidad de los datos que los algoritmos utilizan, y al adherirse lo más posible a sus “datos de origen”, las organizaciones podrán construir el modelo de datos de IA más efectivo posible.