נתונים, נתונים בכל מקום – אבל איך אתם יודעים שדגם ה-AI שלכם מקבל את הנתונים הנכונים?

נתונים עשויים להיות נוצרים באופן שווה, אבל לא כל הנתונים שווים. ארגונים B2B שמחפשים לקוחות למוצרים ושירותים שלהם צריכים לפתח שיטות שיאפשרו להם “להבדיל” בין הנתונים שנכנסים למודלי ה-AI שלהם – על מנת לוודא שהמודלים האלה מספקים את התובנות והמידע שהם צריכים כדי להשיג את יעדיהם. כדי לעשות זאת, הם צריכים להתרכז בבניית מודלים שמשתמשים ככל האפשר בנתונים הפרופריאטוריים שלהם – הנתונים שהם אוספים מתקשורת עם לקוחות, דוחות מכירות ושיווק, תגובות לקמפיינים, ועשרות מדדים אחרים.

בעוד שאסטרטגיות ההישרדות, השיווק והמכירות המסורתיות עובדות היטב, ארגונים שמחפשים להשיג יתרון על פני המתחרים מסתמכים בהדרגה על AI. עם מודל AI טוב של לקוחותיהם ושוק, חברות יכולות לעצב תוכניות שיווק ומכירות יעילות הרבה יותר – מכיוון שאלגוריתמי AI יכולים לנתח ביעילות ובמהירות את אלפי נקודות הנתונים שיעזרו לארגונים לפתח אסטרטגיות יעילות יותר.

איכות הנתונים – נתונים שאכן משקפים את השווקים ובסיס הלקוחות הפוטנציאליים של הארגון – היא המרכיב העיקרי כאן. עם הנתונים הנכונים, חברות יכולות לפתח במהירות וביעילות אסטרטגיות שיווק יעילות, לקבוע אילו שווקים להתרכז בהם, ולבנות אסטרטגיות חזקות להגיע ללקוחות המוכשרים ביותר. “נתונים גרועים”, לעומת זאת, לא יעזרו לארגונים להשיג את יעדיהם – ובעצם עלולים להיות אחראים להפסדים עצומים.

בעוד שהבטחת איכות הנתונים היא חיונית עבור כל ארגון המשתמש במודלי AI, היא במיוחד חשובה עבור חברות שהן חדשות ל-AI – חברות שמתקשות ליישם מודלי AI, אוספות נתונים ממקורות ציבוריים ופרופריאטוריים. מהם המקורות שהן צריכות להשתמש? כיצד הן קובעות שהנתונים שהן מקבלות יעזרו להן לפתח את המודל היעיל ביותר? כיצד הן מזהות את הנתונים המועילים מהנתונים הלא מועילים? נוכח העובדה שעד 85% מהפרויקטים של AI נכשלים – רבים מהם בגלל נתונים גרועים – אלו הן שאלות שארגונים צריכים לקחת ברצינות רבה לפני שהם יוצאים למסע ה-AI שלהם.

ישנם מסלולים רבים שארגון יכול לנקוט כדי לאכלס את מודל ה-AI שלו בנתונים, ביניהם חתימה על חוזה עם חברה שתספק נתונים מבסיסי נתונים ציבוריים ופרופריאטוריים גדולים על התעשייה, לקוחות פוטנציאליים, מתחרים, מגמות ועוד; בעצם ממלאים את המודל עם נתונים שמספקות חברות אלה, מאפשרות לארגונים להתקדם במהירות עם AI. זה מפתה, אבל עבור רבים מהארגונים זה בעל סיכויים גבוהים להיות טעות; בעוד שחלק ניכר מהנתונים שמספקות חברות אלה כנראה יהיה מועיל, יהיה כנראה מספיק נתונים לא מדויקים להטות את מודל ה-AI עם נתונים שהם לא רלוונטיים, או גרוע מכך, מזיקים ליעדים הארגוניים. בנוסף, שיתוף מודל AI עם צד שלישי עלול להוות סיכון ביטחוני.

מסלול טוב יותר עבור ארגונים עשוי להיות לסמוך על מקורות חיצוניים עבור “תמונת מצב כללית” של נתונים על התעשייה והכלכלה – אבל להשתמש בנתונים הפנימיים, הראשוניים שלהם עבור פרטים על לקוחות, שווקים ספציפיים, מתחרים ועוד. נתונים כאלה משקפים את השוק המדויק ואת בסיס הלקוחות שארגון מחפש להגיע אליו – מכיוון שהם מבוססים על נתונים שמקורם באינטראקציות עם לקוחות אלה. אפילו ארגונים צעירים יותר הם בעלי יותר נתונים ממה שהם מודעים; הודעות דוא”ל, שיחות טלפון, נתוני מסרים מיידיים ותקשורת אחרת יכולים להיחקר למידע על שווקים, לקוחות, מגמות, מצב כלכלי של לקוחות, דפוסי קנייה, העדפות ועוד. על ידי בסיס מודלים שלהם על נתונים אלה, ארגונים יכולים לעזור להגביר את דיוקם של אלגוריתמי ה-AI.

מערכות CRM של הארגון יכולות לספק נתונים בעלי ערך, עם כל עסקה, מוצלחת או לא, שנבחנת לסימנים על האופן שבו לקוחות מתייחסים למוצרים ושירותים, אילו גישות (מסרים, דוא”ל, טלפון וכו’) ברוב הסיכויים להצליח, מה לקוחות אהבו או לא אהבו במוצרים/שיווק/גישת הארגון, ועוד. נתונים אלה נבחנים על ידי אלגוריתמים מתקדמים כדי לקבוע את הדרך הטובה ביותר להגיע ללקוחות פוטנציאליים ושווקים; מה הם ברוב הסיכויים להגיב, כגון הודעות על איכות או הפחתת עלות; מהי שיטת ההתקשרות (דוא”ל, שיחת טלפון) שהם ברוב הסיכויים להגיב; אילו קובעי החלטות ברוב הסיכויים להגיב בחיוב; ועוד.

שיחות טלפון, למשל, יכולות להיבחן לדברים כמו רגשות לקוח, מילות מפתח, סימנים לתוכניות לקוחות עתידיות, תגובות להצעות, התלהבות הקשורה לרעיונות או הצעות ספציפיות, עניין כללי (על בסיס, בין היתר, אורך שיחת טלפון), ועוד. דוא”ל, הודעות ברשתות חברתיות, אינטראקציות באתר, פגישות בתערוכות ואירועים, וכל שיטה אחרת שהארגון משתמש בה כדי ליצור קשר עם לקוחות יכולים להיבחן באופן דומה. התוצאה היא אוצר של נתונים המדויקים והרלוונטיים ביותר – מכיוון שהם מגיעים מלקוחות ושווקים של הארגון.

לאחר בניית בסיס מדויק כל כך, הארגון יכול לחזק את טווח המודל שלו באמצעות מקורות נתונים חיצוניים, שאלגוריתמים וסוכנים של מערכת ה-AI יבדקו מול הנתונים הבסיסיים. אם הנתונים ממקור שלישי תואמים את הנתונים הכלולים על לקוחות, שווקים, יעדים, תנאים כלכליים ואסטרטגיה כללית של הארגון – ניתן לכלול אותם במודל, מה שמשפר את יעילותו. אם הנתונים הללו לא תואמים או תומכים בנתונים שכבר קיימים ברשות הארגון – הנתונים על לקוחותיהם ושווקיהם – הם מתועדים, ומודל ה-AI שומר על שלמותו.

זוהי אסטרטגיה יעילה עבור כל הארגונים – ואולי אפילו יותר עבור ארגונים קטנים או חדשים, שיכולים להשתמש בנתוני CRM ולקוחות כדי לבנות מודל AI יעיל מלכתחילה, בלי להיאלץ לסנן נתונים ישנים שאולי אינם רלוונטיים יותר ליעדי הארגון. ועם מודל קטן יותר אך גמיש יותר, ארגונים יכולים לקבוע במהירות וביעילות כמה יעילים מאמצי ה-AI שלהם; אם שיעור התגובה לקמפיינים ומאמציהם אינו חזק כפי שציפו, הם יכולים להשתמש במערכת ה-AI שלהם כדי לקבוע במהירות את השינויים שהם עשויים לצורך.

בוצעו נכון, מערכות AI יכולות לחסוך לארגונים זמן, כסף ומאמץ – ולעזור להם לעצב ולפתח קמפיינים, גישות, הצעות, מחקר ופניות שיאפשרו להם לתקשר בבירור מה הם עושים ולמה לקוחות צריכים לעשות עסקים איתם. AI יכול לעזור לארגונים לוודא שהודעותיהם מיועדות ישירות ללקוחות הפוטנציאליים בעלי הערך הגבוה ביותר שכנראה יהיו מעוניינים במה שהם מציעים. ו-AI יכול לעזור לארגון להסתובב במהירות או להתרחב לשווקים חדשים, ולוודא שהם נוצלים את הפוטנציאל שלהם. אבל הקסם של AI בנוי על איכות הנתונים שאלגוריתמים משתמשים בה – ובכך שהם מחזיקים קרוב ככל האפשר ל”נתונים הביתיים” שלהם, ארגונים יוכלו לבנות את מודל הנתונים ה-AI היעיל ביותר.