डेटा, हर जगह डेटा – लेकिन आप कैसे जानते हैं कि आपका एआई मॉडल सही डेटा प्राप्त कर रहा है?

डेटा समान रूप से बनाया जा सकता है, लेकिन सभी डेटा समान नहीं हैं। बी2बी संगठन जो अपने सामान और सेवाओं के लिए ग्राहकों की तलाश में हैं, उन्हें तरीके विकसित करने की आवश्यकता है जो उन्हें अपने एआई मॉडल में प्रवेश करने वाले डेटा के बीच “भेदभाव” करने में सक्षम बनाएगा – ताकि वे सुनिश्चित कर सकें कि वे मॉडल उन अंतर्दृष्टि और जानकारी प्रदान करते हैं जिनकी उन्हें अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए आवश्यकता है। ऐसा करने के लिए, उन्हें अपने स्वामित्व वाले डेटा पर आधारित मॉडल बनाने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए – जो डेटा वे ग्राहकों के साथ संचार, बिक्री और विपणन रिपोर्ट, अभियानों के प्रतिक्रियाओं, और दर्जनों अन्य मेट्रिक्स से इकट्ठा करते हैं।

पारंपरिक आउटरीच, विपणन, और बिक्री रणनीतियां ठीक से काम करती हैं, लेकिन प्रतिस्पर्धा में आगे निकलने के लिए संगठन एआई का उपयोग करने के लिए बढ़ते हुए हैं। अपने ग्राहकों और बाजार के लिए एक अच्छे एआई मॉडल के साथ, कंपनियां अधिक प्रभावी विपणन और बिक्री योजनाएं और प्रयास बना सकती हैं – क्योंकि एआई एल्गोरिदम अधिक कुशलता से और तेजी से उन हजारों डेटा बिंदुओं का विश्लेषण कर सकते हैं जो संगठनों को अधिक प्रभावी रणनीतियों को विकसित करने में मदद करेंगे।

डेटा गुणवत्ता – डेटा जो वास्तव में एक संगठन के बाजारों और संभावित ग्राहक आधार को प्रतिबिंबित करता है – यहाँ कुंजी है। सही डेटा के साथ, कंपनियां नimbly और कुशलता से प्रभावी विपणन रणनीतियों को विकसित कर सकती हैं, यह निर्धारित कर सकती हैं कि वे अपने प्रयासों पर किस बाजार पर ध्यान केंद्रित करना चाहते हैं, और सबसे योग्य ग्राहकों तक पहुंचने के लिए शक्तिशाली रणनीतियों का निर्माण कर सकती हैं। “खराब” डेटा, दूसरी ओर, संगठनों को उन लक्ष्यों को प्राप्त करने में मदद नहीं करेगा – और वास्तव में भारी नुकसान के लिए जिम्मेदार हो सकता है।

एआई मॉडल का उपयोग करने वाले किसी भी संगठन के लिए डेटा गुणवत्ता को सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है, लेकिन यह विशेष रूप से उन कंपनियों के लिए महत्वपूर्ण है जो एआई के लिए नए हैं – कंपनियां जो एआई मॉडल को लागू करने के लिए संघर्ष कर रही हैं, सार्वजनिक और स्वामित्व वाले स्रोतों से डेटा एकत्र कर रही हैं। उन्हें किन स्रोतों का उपयोग करना चाहिए? वे यह कैसे निर्धारित करते हैं कि वे जो डेटा प्राप्त कर रहे हैं वह उन्हें सबसे प्रभावी मॉडल विकसित करने में मदद करेगा? वे उपयोगी डेटा को गैर-उपयोगी डेटा से कैसे अलग करते हैं? यह देखते हुए कि एआई परियोजनाओं का 85% विफल हो सकता है – उनमें से कई खराब डेटा के कारण – ये ऐसे प्रश्न हैं जिन पर संगठनों को अपनी एआई यात्रा शुरू करने से पहले बहुत गंभीरता से विचार करना चाहिए।

एक संगठन अपने एआई मॉडल को डेटा से भरने के लिए कई मार्ग अपना सकता है, उनमें से एक यह है कि वे एक ऐसी फर्म के साथ अनुबंध करते हैं जो उद्योग, संभावित क्लाइंट, प्रतिस्पर्धियों, रुझानों और अधिक के बारे में बड़े सार्वजनिक और स्वामित्व वाले डेटाबेस से डेटा प्रदान करेगी। मूल रूप से, मॉडल को इन फर्मों द्वारा प्रदान किए गए डेटा से भरना, जिससे संगठन एआई के साथ आगे बढ़ने में जल्दी हो सकता है। यह आकर्षक है, लेकिन कई संगठनों के लिए यह एक गलती होगी; जबकि इन फर्मों द्वारा प्रदान किए गए डेटा का अधिकांश उपयोगी होने की संभावना है, पर्याप्त असटीक डेटा होगा जो एआई मॉडल को प्रभावित कर सकता है जो डेटा को प्रासंगिक या हानिकारक बना सकता है। इसके अलावा, एक तीसरे पक्ष के साथ एक एआई मॉडल साझा करना एक सुरक्षा जोखिम हो सकता है।

एक संगठन के लिए एक बेहतर मार्ग यह हो सकता है कि वे बाहरी स्रोतों पर “बड़े चित्र” उद्योग और अर्थव्यवस्था डेटा के लिए निर्भर रहें – लेकिन अपने आंतरिक, प्रथम-पक्ष डेटा का उपयोग ग्राहकों, उनके विशिष्ट बाजारों, प्रतिस्पर्धियों, और अधिक के लिए विशिष्ट जानकारी के लिए करें। ऐसा डेटा सटीक रूप से उस बाजार और ग्राहक आधार को प्रतिबिंबित करता है जिसे संगठन पहुंचना चाहता है – क्योंकि यह डेटा सटीक रूप से उन ग्राहकों के साथ बातचीत से सourced है। यहां तक कि युवा संगठनों के पास भी अधिक डेटा है जितना वे महसूस करते हैं; ईमेल संदेश, फोन कॉल, इंस्टेंट मैसेजिंग डेटा और अन्य संचार को बाजारों, ग्राहकों, रुझानों, ग्राहकों की वित्तीय स्थिति, खरीद पैटर्न, पसंद और बहुत कुछ के बारे में जानकारी के लिए खनन किया जा सकता है। अपने मॉडल को उस डेटा पर आधारित करके, संगठन अपने एआई एल्गोरिदम की सटीकता बढ़ाने में मदद कर सकते हैं।

संगठनात्मक सीआरएम प्रणाली मूल्यवान डेटा प्रदान कर सकती है, जिसमें हर लेनदेन, सफल या असफल, ग्राहकों के साथ उत्पादों और सेवाओं के संबंध में संकेतों के लिए मूल्यांकित किया जाता है, कौन से दृष्टिकोण (संदेश, ईमेल, फोन, आदि) सबसे अधिक सफल होने की संभावना है, ग्राहकों को क्या पसंद आया या नहीं आया संगठन के उत्पादों / विपणन / दृष्टिकोण के बारे में, और बहुत कुछ। उस डेटा का उन्नत एल्गोरिदम द्वारा विश्लेषण किया जाता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि संभावित ग्राहकों और बाजारों तक पहुंचने का सबसे अच्छा तरीका क्या है; वे किस संदेश (गुणवत्ता या लागत में कमी) का जवाब देने की संभावना रखते हैं; कौन सा आउटरीच तरीका (ईमेल, फोन कॉल) उन्हें सबसे अधिक प्रतिक्रिया देने की संभावना है; कौन से निर्णय लेने वाले सकारात्मक रूप से प्रतिक्रिया देने की संभावना रखते हैं; और बहुत कुछ।

उदाहरण के लिए, फोन कॉल का विश्लेषण ग्राहक की भावना, कीवर्ड, भविष्य की योजनाओं के संकेत, प्रस्तावों की प्रतिक्रिया, विशिष्ट विचारों या प्रस्तावों के प्रति उत्साह, और बहुत कुछ के लिए किया जा सकता है। ईमेल, सोशल मीडिया संदेश, वेबसाइट इंटरैक्शन, ट्रेड शो और इवेंट मीटिंग, और किसी भी अन्य तरीके से संगठन ग्राहकों से संपर्क करने का उपयोग कर सकते हैं जो समान रूप से विश्लेषण किया जा सकता है। परिणाम सबसे सटीक और प्रासंगिक डेटा का खजाना है – क्योंकि यह संगठन के ग्राहकों और बाजारों से आता है।

इस अत्यधिक सटीक आधार का निर्माण करने के बाद, संगठन बाहरी डेटा स्रोतों का उपयोग करके अपने मॉडल के दायरे को बढ़ा सकता है, जिसे एआई सिस्टम के एल्गोरिदम और एजेंट बेसलाइन डेटा के खिलाफ जांचेंगे। यदि तीसरे पक्ष का डेटा संगठन के ग्राहकों, बाजारों, लक्ष्यों, आर्थिक स्थितियों और समग्र रणनीति के बारे में शामिल डेटा के साथ संगत है, तो उस डेटा को मॉडल में शामिल किया जा सकता है, जिससे इसकी प्रभावशीलता बढ़ जाती है। यदि वह डेटा मेल नहीं खाता है या संगठन के स्वामित्व वाले डेटा का समर्थन नहीं करता है – ग्राहकों और बाजारों के बारे में डेटा – तो इसे अस्वीकार कर दिया जाता है, और एआई मॉडल अपनी अखंडता बनाए रखता है।

यह सभी संगठनों के लिए एक प्रभावी रणनीति है – और शायद छोटे या नए संगठनों के लिए भी अधिक है, जो अपने सीआरएम और ग्राहक डेटा का उपयोग करके शुरू से ही एक प्रभावी एआई मॉडल बना सकते हैं, बिना किसी विरासत डेटा को हटाए जो अब संगठन के लक्ष्यों के लिए प्रासंगिक नहीं है। और उस छोटे लेकिन अधिक लचीले मॉडल के साथ, संगठन अपने एआई प्रयासों की प्रभावशीलता का निर्धारण करने में बहुत तेजी से और कुशलता से निर्धारित कर सकते हैं; यदि उनके अभियानों और प्रयासों की प्रतिक्रिया दर उनकी अपेक्षा से कमजोर है, तो वे अपने एआई सिस्टम का उपयोग करके जल्दी से यह निर्धारित कर सकते हैं कि उन्हें क्या बदलाव करने की आवश्यकता है।

सही तरीके से किए जाने पर, एआई सिस्टम संगठनों को समय, पैसा और प्रयास बचा सकते हैं – उन्हें डिजाइन और विकसित करने में मदद करके अभियान, दृष्टिकोण, पिच, अनुसंधान और आउटरीच जो उन्हें स्पष्ट रूप से संवाद करने में मदद करेंगे कि वे क्या करते हैं और क्यों ग्राहकों को उनके साथ व्यवसाय करना चाहिए। एआई संगठनों को यह सुनिश्चित करने में मदद कर सकता है कि उनके संदेश सीधे उच्च-मूल्य वाले संभावित ग्राहकों को लक्षित कर रहे हैं जो उनके द्वारा पेश की जाने वाली चीजों में सबसे अधिक रुचि रखने वाले हैं। और, एआई संगठनों को जल्दी से नए बाजारों में पिवोट या विस्तार करने में मदद कर सकता है, यह सुनिश्चित करता है कि वे अपनी क्षमता का पूरा लाभ उठा रहे हैं। लेकिन एआई का जादू एल्गोरिदम द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा की गुणवत्ता पर आधारित है – और अपने “होम-ग्रोन” डेटा के करीब रहने से संगठन सबसे प्रभावी एआई डेटा मॉडल बना सकते हैं।