Données, données partout – mais comment savoir si votre modèle d’IA reçoit les bonnes données ?

Les données peuvent être créées de manière égale, mais toutes les données ne sont pas égales. Les organisations B2B qui cherchent des clients pour leurs biens et services doivent développer des méthodes qui leur permettront de « discerner » parmi les données qui entrent dans leurs modèles d’IA – afin de s’assurer que ces modèles fournissent les informations et les connaissances dont elles ont besoin pour atteindre leurs objectifs. Pour ce faire, elles devraient se concentrer sur la construction de modèles qui s’appuient autant que possible sur leurs propres données propriétaires – les données qu’elles recueillent à partir des communications avec les clients, des rapports de vente et de marketing, des réponses aux campagnes, et des dizaines d’autres métriques.

Alors que les stratégies traditionnelles de prospection, de marketing et de vente fonctionnent très bien, les organisations qui cherchent à prendre une longueur d’avance sur la concurrence sont de plus en plus tournées vers l’IA. Avec un bon modèle d’IA de leurs clients et de leur marché, les entreprises peuvent concevoir des plans et des efforts de marketing et de vente beaucoup plus efficaces – car les algorithmes d’IA peuvent analyser de manière beaucoup plus efficace et rapide les milliers de points de données qui aideront les organisations à développer des stratégies plus efficaces.

La qualité des données – des données qui reflètent vraiment les marchés et la base de clients potentiels d’une organisation – est l’ingrédient clé ici. Avec les bonnes données, les entreprises peuvent développer avec agilité et efficacité des stratégies de marketing efficaces, déterminer quels marchés se concentrer, et construire des stratégies puissantes pour atteindre les clients les plus qualifiés. Les « mauvaises » données, en revanche, n’aideront pas les organisations à atteindre ces objectifs – et pourraient même être responsables de pertes importantes.

Alors que l’assurance de la qualité des données est cruciale pour toute organisation utilisant des modèles d’IA, c’est particulièrement important pour les entreprises qui sont nouvelles dans l’IA – les entreprises qui luttent pour mettre en œuvre des modèles d’IA, en recueillant des données à partir de sources publiques et propriétaires. Quelles sources devraient-elles utiliser ? Comment déterminent-elles que les données qu’elles obtiennent les aideront à développer le modèle le plus efficace ? Comment font-elles la distinction entre les données utiles et les données inutiles ? Étant donné que jusqu’à 85% des projets d’IA échouent – beaucoup d’entre eux en raison de mauvaises données – ce sont des questions que les organisations doivent prendre très au sérieux avant de commencer leur parcours d’IA.

Il existe plusieurs voies que peut prendre une organisation pour alimenter son modèle d’IA en données, parmi lesquelles contracter avec une entreprise qui fournira des données à partir de grandes bases de données publiques et propriétaires sur l’industrie, les clients potentiels, les concurrents, les tendances, et plus encore ; en remplissant essentiellement le modèle avec des données fournies par ces entreprises, permettant aux organisations de progresser rapidement avec l’IA. C’est tentant, mais pour de nombreuses organisations, cela risque d’être une erreur ; même si une grande partie des données fournies par ces entreprises est susceptible d’être utile, il y aura probablement suffisamment de données inexactes pour fausser le modèle d’IA avec des données qui sont non pertinentes, ou pire, nuisibles aux objectifs de l’organisation. De plus, le partage d’un modèle d’IA avec un tiers pourrait constituer un risque pour la sécurité.

Une meilleure voie pour les organisations pourrait être de s’appuyer sur des sources externes pour des données « à grande échelle » sur l’industrie et l’économie – mais d’utiliser leurs propres données internes, de première partie, pour des informations spécifiques sur les clients, leurs marchés spécifiques, leurs concurrents, et plus encore. De telles données reflètent exactement le marché et la base de clients que l’organisation cherche à atteindre – car elles sont basées sur des données provenant d’interactions avec ces clients exacts. Même les jeunes organisations ont plus de données qu’elles ne le réalisent ; les messages électroniques, les appels téléphoniques, les données de messagerie instantanée, et d’autres communications peuvent être exploités pour obtenir des informations sur les marchés, les clients, les tendances, l’état financier des clients, les modèles d’achat, les préférences, et bien plus encore. En basant leurs modèles sur ces données, les organisations peuvent aider à augmenter la précision de leurs algorithmes d’IA.

Les systèmes de gestion de la relation client (CRM) d’une organisation peuvent fournir des données précieuses, avec chaque transaction, réussie ou non, évaluée pour obtenir des indications sur la façon dont les clients interagissent avec les produits et les services, quels sont les approches (messagerie, e-mail, téléphone, etc.) les plus susceptibles de réussir, ce que les clients ont aimé ou n’ont pas aimé des produits/marketing/approche de l’organisation, et bien plus encore. Ces données sont analysées par des algorithmes avancés pour déterminer la meilleure façon d’atteindre les clients et les marchés potentiels ; ce à quoi ils sont les plus susceptibles de répondre, comme des messages sur la qualité ou la réduction des coûts ; quelle méthode de prospection (e-mail, appel téléphonique) ils sont les plus susceptibles de répondre ; quels décideurs sont les plus susceptibles de répondre positivement ; et bien plus encore.

Les appels téléphoniques, par exemple, peuvent être analysés pour des choses comme le sentiment des clients, les mots clés, les indications des plans futurs des clients, les réactions aux propositions, l’enthousiasme lié à des idées ou des propositions spécifiques, l’intérêt global (basé, entre autres, sur la durée d’un appel), et bien plus encore. Les e-mails, les messages de médias sociaux, les interactions sur les sites Web, les réunions de salons et d’événements, et toute autre méthode que l’organisation utilise pour atteindre les clients peuvent être analysés de la même manière. Le résultat est un trésor de données les plus précises et les plus pertinentes possibles – puisqu’elles proviennent des clients et des marchés de l’organisation.

Après avoir construit cette base très précise, l’organisation peut élargir la portée de son modèle en utilisant des sources de données externes, que les algorithmes et les agents du système d’IA vérifieront par rapport aux données de base. Si les données de tiers sont compatibles avec les données incluses sur les clients, les marchés, les objectifs, les conditions économiques et la stratégie globale de l’organisation, ces données peuvent être incluses dans le modèle, renforçant ainsi son efficacité. Si ces données ne correspondent pas ou ne soutiennent pas les données dérivées du CRM déjà en possession de l’organisation – les données sur ses clients et marchés réels – elles sont rejetées, et le modèle d’IA conserve son intégrité.

C’est une stratégie efficace pour toutes les organisations – et peut-être même plus pour les petites ou nouvelles organisations, qui peuvent utiliser leurs données de CRM et de client pour construire un modèle d’IA efficace dès le départ, sans avoir à éliminer les données héritées qui ne sont plus pertinentes pour les objectifs de l’organisation. Et avec ce modèle plus petit mais plus agile, les organisations peuvent beaucoup plus rapidement et efficacement déterminer combien leurs efforts d’IA sont efficaces ; si le taux de réponse à leurs campagnes et efforts n’est pas aussi robuste qu’ils l’espéraient, ils peuvent utiliser leur système d’IA pour déterminer rapidement les ajustements qu’ils pourraient devoir apporter.

Lorsqu’elle est bien faite, l’IA peut aider les organisations à gagner du temps, de l’argent et des efforts – en les aidant à concevoir et à développer des campagnes, des approches, des présentations, des recherches et des efforts de prospection qui leur permettront de communiquer clairement ce qu’elles font et pourquoi les clients devraient faire des affaires avec elles. L’IA peut aider les organisations à s’assurer que leurs messages sont ciblés directement sur les clients potentiels les plus précieux qui sont les plus susceptibles d’être intéressés par ce qu’elles offrent. Et l’IA peut aider une organisation à pivoter ou à s’étendre rapidement dans de nouveaux marchés, en s’assurant qu’elle tire pleinement parti de son potentiel. Mais la magie de l’IA est basée sur la qualité des données que les algorithmes utilisent – et en s’en tenant autant que possible à leurs données « maison », les organisations seront en mesure de construire le modèle de données d’IA le plus efficace possible.