Dataa, dataa kaikkialla – mutta miten tiedät, onko tekoälymallisi saamassa oikeat tiedot?

Dataa voidaan luoda yhtä hyvin, mutta kaikki data ei ole yhtä hyvää. B2B-organisaatiot, jotka etsivät asiakkaita tuotteilleen ja palveluilleen, tarvitsevat kehittää menetelmiä, joilla ne voivat “erottaa” datan, joka tulee tekoälymalliinsa – varmistaakseen, että mallit tarjoavat tarvittavat näkymät ja tiedot, jotta ne voivat saavuttaa tavoitteensa. Sen tekemiseksi heidän tulisi keskittyä rakentamaan malleja, jotka käyttävät mahdollisimman paljon omaa, omistamaansa dataa – dataa, jonka he keräävät asiakastiedon, myynti- ja markkinointiraporttien, kampanjavastauksien ja kymmenien muiden mittareiden kautta.

Perinteiset lähestymistavat, markkinointi- ja myyntistrategiat toimivat hyvin, mutta organisaatiot, jotka haluavat saada kilpailun etulyöntiaseman, kääntyvät yhä enenevissä määrin tekoälyyn. Hyvän tekoälymallin avulla asiakkaista ja markkinoista voidaan suunnitella paljon tehokkaampia markkinointi- ja myyntisuunnitelmia ja -pyrkimyksiä – koska tekoälyalgoritmit voivat paljon tehokkaammin ja nopeammin analysoida tuhansia datakohtia, jotka auttavat organisaatioita kehittämään tehokkaampia strategioita.

Datatarkkuus – data, joka todella heijastaa organisaation markkinoita ja potentiaalista asiakaskuntaa – on tässä avainasiana. Oikean datan avulla yritykset voivat kehittää tehokkaita markkinointistrategioita, määrittää, mihin markkinoihin keskittyä, ja luoda tehokkaita strategioita tavoittaa parhaiten pätevät asiakkaat. “Huono” data, toisaalta, ei auta organisaatioita saavuttamaan näitä tavoitteita – ja se voi jopa olla vastuussa suurista tappioista.

Vaikka datatarkkuuden varmistaminen on tärkeää kaikille organisaatioille, jotka käyttävät tekoälymalleja, se on erityisen tärkeää yrityksille, jotka ovat uusia tekoälyssä – yrityksille, jotka kamppailevat tekoälymallien toteuttamisessa, keräävät dataa julkisista ja omistamistaan lähteistä. Mitä lähteitä heidän tulisi käyttää? Miten he voivat määrittää, että heidän saamansa data auttaa heitä kehittämään tehokkaimman mallin? Miten he voivat erottaa hyödyllisen datan epähyödyllisestä? Koska jopa 85% tekoälyprojekteista epäonnistuu – monia niistä huonon datan takia – nämä ovat kysymyksiä, joita organisaatioiden on otettava hyvin vakavasti ennen tekoälymatkansa aloittamista.

On olemassa useita polkuja, joita organisaatio voi käyttää tekoälymallinsa datan täyttämiseen, muun muassa sopiminen yrityksen kanssa, joka toimittaa dataa suurista julkisista ja omistamistaan tietokannoista teollisuudesta, potentiaalisista asiakkaista, kilpailijoista, trendeistä ja muusta. Periaatteessa täyttämällä mallia datalla, jonka nämä yritykset toimittavat, organisaatiot voivat nopeasti edetä tekoälyssä. Se on houkutteleva, mutta monille organisaatioille se on todennäköisesti virhe; vaikka suurin osa näiden yritysten toimittamasta datasta on todennäköisesti hyödyllistä, siinä on luultavasti tarpeeksi epätarkkaa dataa vääristämään tekoälymallia datalla, joka on asiakirjojen tai yrityksen tavoitteiden kannalta epäolennaista tai jopa haitallista. Lisäksi tekoälymallin jakaminen kolmannen osapuolen kanssa voi muodostua tietoturvariskiksi.

Organisaatiolle parempi polku voi olla keskittyä ulkoisiin lähteisiin “isojen kuvien” teollisuus- ja taloustiedoissa – mutta käyttää omaa sisäistä, ensimmäisen osapuolen dataa asiakkaiden, markkinoiden, kilpailijoiden ja muiden yksityiskohtien osalta. Tällainen data heijastaa tarkasti markkinaa ja asiakaskuntaa, jonka organisaatio pyrkii tavoittamaan – koska se perustuu dataan, jota kerätään suoraan näiden asiakkaiden kanssa tapahtuneista vuorovaikutuksista. Jopa nuoret organisaatiot ovat enemmän dataa kuin he tajuvat; sähköpostiviestit, puhelut, pikaviestit ja muut viestintätavat voidaan kaivaa tietoa markkinoista, asiakkaista, trendeistä, asiakkaiden taloudellisesta tilanteesta, ostokäyttäytymisestä, mieltymyksistä ja paljon muusta. Perustamalla mallinsa tähän dataan organisaatiot voivat parantaa tekoälyalgoritmien tarkkuutta.

Organisaation CRM-järjestelmät voivat tuottaa arvokasta dataa, jossa jokainen transaktio, onnistunut tai epäonnistunut, arvioidaan asiakkaiden suhtautumisesta tuotteisiin ja palveluihin, mitkä lähestymistavat (viestintä, sähköposti, puhelin jne.) ovat todennäköisesti onnistuvia, mitä asiakkaat pitivät tai eivät pitäneet yrityksen tuotteista/markkinoinnista/lähestymistavasta, ja paljon muuta. Tätä dataa analysoidaan edistyneillä algoritmeilla määrittämään paras tapa tavoittaa potentiaaliset asiakkaat ja markkinat; mitä he ovat todennäköisesti vastaanottavaisia, kuten viestejä laadusta tai kustannussäästöstä; mitä lähestymistapaa (sähköposti, puhelin) he ovat todennäköisesti vastaanottavaisia; mitkä päätöksentekijät ovat todennäköisesti vastaanottavaisia myönteisesti; ja paljon muuta.

Puhelut, esimerkiksi, voidaan analysoida asiakastunteita, avainsanoja, tulevien asiakkaiden suunnitelmia, ehdotusten reaktioita, tiettyihin ideoihin tai ehdotuksiin liittyvää innostusta, yleistä kiinnostusta (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 kaikkein tarkin ja merkityksellisin data mahdollinen – koska se tulee organisaation asiakkailta ja markkinoilta.

Rakentamalla tämän erittäin tarkan perustan organisaatio voi laajentaa mallinsa ulottuvuutta käyttäen ulkoisia data lähteitä, joita tekoälyjärjestelmän algoritmit ja agentit tarkistavat perusdatan kanssa. Jos kolmannen osapuolen data on yhdenmukainen sisällytetyn datan kanssa, joka on organisaation asiakkaiden, markkinoiden, tavoitteiden, taloudellisten olosuhteiden ja yleisen strategian osalta, dataa voidaan sisällyttää malliin, mikä parantaa sen tehokkuutta. Jos data ei vastaa tai tue CRM:stä johdettua dataa, joka on jo organisaation hallussa – dataa, joka koskee heidän todellisia asiakkaitaan ja markkinoitaan – se hylätään, ja tekoälymalli säilyttää koskemattomuutensa.

Se on tehokas strategia kaikille organisaatioille – ja ehkä vielä enemmän pienille tai uusille organisaatioille, jotka voivat käyttää CRM:ää ja asiakastietoja luodakseen tehokkaan tekoälymallin alusta alkaen, ilman tarvetta poistaa vanhentunutta dataa, joka ei enää ole merkityksellistä organisaation tavoitteille. Ja pienemmän, mutta ketterämmän mallin avulla organisaatiot voivat paljon nopeammin ja tehokkaammin määrittää, kuinka tehokkaita 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.

Tekoälyjärjestelmien toteuttaminen oikein voi säästää organisaatioille aikaa, rahaa ja vaivaa – auttaa heitä suunnittelemaan ja kehittämään kampanjoita, lähestymistapoja, esittelyjä, tutkimusta ja tavoittamista, jotka mahdollistavat heidän selkeän viestinnän siitä, mitä he tekevät ja miksi asiakkaat pitäisi 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 kääntää tai laajentaa uusille markkinoille, varmistaen, että he hyödyntävät täysimääräisesti mahdollisuuksiaan. Mutta tekoälyn magia perustuu datan laatuun, jota algoritmit käyttävät – ja pysymällä mahdollisimman lähellä “kotikasvattua” dataa, organisaatiot voivat luoda tehokkaimman tekoälydatamallin mahdollisen.