Dataa kaikkialla – mutta miten tiedät, että tekoälymallisi saa oikeat tiedot?

Tiedot voidaan luoda samalla tavalla, mutta kaikki tiedot eivät ole yhtä hyviä. B2B-organisaatiot, jotka etsivät asiakkaita tuotteilleen ja palveluilleen, tarvitsevat menetelmiä, joilla ne voivat “erottaa” tiedot, jotka tulevat tekoälymalleihinsa – jotta ne voivat varmistaa, että mallit tarjoavat tarvittavat näkymät ja tiedot organisaation tavoitteiden saavuttamiseksi. Sen tekemiseksi heidän tulisi keskittyä rakentamaan malleja, jotka käyttävät mahdollisimman paljon omaa, omistettua tietoa – tietoa, jonka he keräävät asiakaspalvelun, myynti- ja markkinointiraporttien, kampanjavastauksien ja kymmenien muiden mittareiden kautta.

Perinteiset ulottuvuudet, markkinointi- ja myyntistrategiat toimivat hyvin, mutta organisaatiot, jotka haluavat saada jalansijan kilpailijoistaan, kääntyvät yhä enemmän tekoälyyn. Hyvällä tekoälymallilla asiakkaista ja markkinoista yritykset voivat suunnitella paljon tehokkaampia markkinointi- ja myyntisuunnitelmia ja -pyrkimyksiä – koska tekoälyalgoritmit voivat paljon tehokkaammin ja nopeammin analysoida tuhansia tietopisteitä, jotka auttavat organisaatioita kehittämään tehokkaampia strategioita.

Tiedon laatu – tiedot, jotka todella heijastavat organisaation markkinoita ja potentiaalista asiakaskuntaa – on tässä avain. Oikeilla tiedoilla yritykset voivat nopeasti ja tehokkaasti kehittää tehokkaita markkinointistrategioita, määrittää, mihin markkinoihin keskittyä, ja luoda tehokkaita strategioita tavoittaa arvokkaimmat asiakkaat. “Huonot” tiedot eivät auta organisaatioita saavuttamaan näitä tavoitteita – ja ne voivat jopa olla vastuussa suurista tappioista.

Varmistaa tiedon laatu on tärkeää kaikille organisaatioille, jotka käyttävät tekoälymalleja, mutta se on erityisen tärkeää yrityksille, jotka ovat uusia tekoälyyn – yrityksille, jotka kamppailevat tekoälymallien toteuttamisessa, keräämällä tietoja julkisista ja omistetuista lähteistä. Mitä lähteitä heidän tulisi käyttää? Miten he voivat määrittää, että saamansa tiedot auttavat heitä kehittämään tehokkaimman mallin? Miten he voivat erottaa hyödylliset tiedot hyödyttömistä? Koska jopa 85% tekoälyprojekteista epäonnistuu – useat niistä huonon tiedon vuoksi – nämä ovat kysymyksiä, joita organisaatioiden on otettava erittäin vakavasti ennen tekoälymatkansa aloittamista.

On useita polkuja, joita organisaatio voi kulkea tekoälymallinsa tietojen täyttämiseksi, muun muassa sopimalla yrityksen kanssa, joka toimittaa tietoja suurista julkisista ja omistetuista tietokannoista teollisuudesta, potentiaalisista asiakkaista, kilpailijoista, trendeistä ja muusta. Periaatteessa täyttämällä mallia näiden yritysten toimittamilla tiedoilla, organisaatiot voivat nopeasti edetä tekoälyyn. Se on houkutteleva, mutta useimmille organisaatioille se on todennäköisesti virhe; vaikka suurin osa näiden yritysten toimittamista tiedoista on todennäköisesti hyödyllistä, siinä on luultavasti tarpeeksi epätarkkaa tietoa vääristämään tekoälymallia tiedoilla, jotka ovat merkityksettömiä tai jopa haitallisia organisaation tavoitteille. Lisäksi tekoälymallin jakaminen kolmannen osapuolen kanssa voi muodostua turvallisuusriskiksi.

Organisaatioiden parempi polku voi olla riippuvainen ulkoisista lähteistä “suuren kuvan” teollisuus- ja taloustiedoista – mutta käyttää omia sisäisiä, ensimmäisen osapuolen tietoja asiakkaista, heidän markkinoistaan, kilpailijoistaan ja muusta. Tällaiset tiedot heijastavat tarkalleen markkinaa ja asiakaskuntaa, jonka organisaatio pyrkii tavoittamaan – koska ne perustuvat tietoihin, jotka on kerätty suoraan näiden asiakkaiden kanssa käydyn viestinnän kautta. Jopa nuoret organisaatiot ovat paljon enemmän tietoa kuin he ajattelevat; sähköpostiviestit, puhelut, pikaviestit ja muu viestintä voidaan kaivaa tietoa markkinoista, asiakkaista, trendeistä, asiakkaiden taloudellisesta tilasta, ostokäyttäytymisestä, mieltymyksistä ja paljon muusta. Perustamalla mallinsa tietoihin organisaatiot voivat auttaa parantamaan tekoälyalgoritmien tarkkuutta.

Organisaation CRM-järjestelmät voivat tuottaa arvokkaita tietoja, joissa jokainen transaktio, onnistunut tai ei, arvioidaan asiakkaiden suhteen tuotteisiin ja palveluihin, mitkä lähestymistavat (viestintä, sähköposti, puhelin jne.) ovat todennäköisesti onnistuvia, mitä asiakkaat pitivät tai eivät pitäneet organisaation tuotteista/markkinoinnista/lähestymistavasta, ja paljon muuta. Tietoja analysoidaan edistyneillä algoritmeilla määrittämään paras tapa tavoittaa potentiaaliset asiakkaat ja markkinat; mitä he ovat todennäköisesti vastaanottavaisia, kuten viestejä laadusta tai kustannusten laskusta; mitä lähestymistapaa (sähköposti, puhelin) he ovat todennäköisesti vastaanottavaisia; mitkä päättäjät ovat todennäköisesti vastaanottavaisia myönteisesti; ja paljon muuta.

Puhelut, esimerkiksi, voidaan analysoida asiakkaan mielipiteen, avainsanojen, tulevien asiakas-suunnitelmien osoitusten, ehdotusten reaktioiden, tiettyjen ideoiden tai ehdotusten innostuksen, yleisen mielenkiinnon (perustuen muun muassa puhelun kestoon) ja paljon muuta. Sähköposti, sosiaalisen median viestit, verkkosivujen vuorovaikutus, messu- ja tapahtumakokoukset ja mikä tahansa muu keino, jonka organisaatio käyttää asiakkaiden tavoittamiseen, voidaan analysoida samalla tavalla. Tuloksena on aarreaitta tarkimmista ja merkityksellisimmistä tiedoista – koska ne tulevat organisaation asiakkaista ja markkinoista.

Rakentamalla tämän erittäin tarkan perustan organisaatio voi laajentaa mallinsa ulkoisia tietolähteitä, joita tekoälyjärjestelmän algoritmit ja agentit tarkistavat perustietojen kanssa. Jos kolmannen osapuolen tiedot ovat yhdenmukaisia organisaation asiakkaiden, markkinoiden, tavoitteiden, taloudellisten olosuhteiden ja yleisen strategian kanssa, ne voidaan sisällyttää malliin, jolloin sen tehokkuus paranee. Jos ne eivät vastaa tai tue organisaation omia tietoja asiakkaista ja markkinoista, ne hylätään, ja tekoälymalli säilyttää oman eheytensä.

Se on tehokas strategia kaikille organisaatioille – ja ehkä vielä enemmän pienille tai uusille organisaatioille, jotka voivat käyttää CRM:ää ja asiakastietoja rakentamaan tehokkaan tekoälymallin alusta alkaen, ilman vanhan, enää relevantin tiedon poistamista, joka ei välttämättä ole enää olennaista organisaation tavoitteille. Ja pienemmän, mutta ketterämmän mallin avulla organisaatiot voivat paljon nopeammin ja tehokkaammin määrittää, kuinka tehokkaat heidän tekoälypyrkimyksensä ovat; jos kampanjoihin ja pyrkimyksiin reagointi ei ole yhtä vahvaa kuin he odottivat, he voivat käyttää tekoälyjärjestelmää nopeasti määrittämään, mitä säätöjä heidän on tehtävä.

Tehty oikein, tekoälyjärjestelmät voivat säästää organisaatioille aikaa, rahaa ja vaivaa – auttaa heitä suunnittelemaan ja kehittämään kampanjoita, lähestymistapoja, esittelyjä, tutkimuksia ja viestintää, joiden avulla he voivat selkeästi kommunikoida, mitä he tekevät ja miksi asiakkaat tulisi tehdä heidän kanssaan liiketoimintaa. Tekoäly voi auttaa organisaatioita varmistamaan, että heidän viestinsä on suunnattu suoraan korkeimman arvon potentiaalisille asiakkaille, jotka ovat todennäköisesti kiinnostuneita siitä, mitä he tarjoavat. Ja tekoäly voi auttaa organisaatiota nopeasti kääntymään tai laajentamaan uusiin markkinoihin, varmistaen, että he hyödyntävät täysimääräisesti heidän potentiaaliaan. Mutta tekoälyn taika perustuu tiedon laatuun, jonka algoritmit käyttävät – ja pysymällä mahdollisimman lähellä “kotoperäistä” tietoa, organisaatiot voivat rakentaa tehokkaimman tekoälydatamallin.