Données, des 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 « faire la distinction » entre les données qui entrent dans leurs modèles d’IA – afin de garantir que ces modèles fournissent les informations et les connaissances dont ils ont besoin pour atteindre leurs objectifs. Pour ce faire, ils devraient se concentrer sur la construction de modèles qui s’appuient autant que possible sur leurs propres données propriétaires – les données qu’ils collectent à partir des communications avec les clients, des rapports de ventes 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 nombreuses à se tourner 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 de manière agile et efficace 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 peuvent en fait être responsables de pertes importantes.

Alors que la garantie de la qualité des données est cruciale pour toute organisation utilisant des modèles d’IA, elle est particulièrement importante pour les entreprises qui sont nouvelles dans l’IA – les entreprises qui luttent pour mettre en œuvre des modèles d’IA, en collectant 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 non utiles ? 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 chemins que peut prendre une organisation pour peupler son modèle d’IA de données, parmi lesquels 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, il est probable que ce soit 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.

Un meilleur chemin pour les organisations pourrait être de s’appuyer sur des sources externes pour les données « à grande échelle » sur l’industrie et l’économie – mais d’utiliser leurs propres données internes, de première partie, pour les détails 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) de l’organisation peuvent fournir des données précieuses, avec chaque transaction, réussie ou non, évaluée pour les indications sur la façon dont les clients se rapportent aux produits et services, quelles approches (messagerie, e-mail, téléphone, etc.) sont 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 plus encore. Les e-mails, les messages des 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 tierces 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, améliorant ainsi son efficacité. Si ces données ne correspondent pas ou ne soutiennent pas les données 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 CRM et leurs données client pour construire un modèle d’IA efficace dès le départ, sans avoir à éliminer les données héritées qui ne sont peut-être 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’avaient prévu, ils peuvent utiliser leur système d’IA pour déterminer rapidement les ajustements qu’ils pourraient devoir apporter.

Fait correctement, les systèmes d’IA peuvent économiser du temps, de l’argent et des efforts aux organisations – en les aidant à concevoir et développer des campagnes, des approches, des présentations, des recherches et des efforts de prospection qui leur permettront de communiquer clairement ce qu’ils font et pourquoi les clients devraient faire des affaires avec eux. L’IA peut aider les organisations à garantir que leurs messages sont ciblés directement sur les clients potentiels les plus précieux qui sont les plus susceptibles d’être intéressés par ce qu’ils offrent. Et l’IA peut aider une organisation à pivoter ou à se développer rapidement dans de nouveaux marchés, en veillant à ce qu’ils tirent pleinement parti de leur potentiel. Mais la magie des systèmes d’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.