डेटा, डेटा हर जगह – 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 होते हैं। बी2बी संगठन जो अपने उत्पादों और सेवाओं के लिए ग्राहकों की तलाश में हैं, उन्हें अपने एआई मॉडल में प्रवेश करने वाले डेटा के बीच “भेदभाव” करने के तरीके विकसित करने की आवश्यकता है – 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 मॉडल बनाने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए जो अपने स्वयं के स्वामित्व वाले डेटा पर अधिक से अधिक आकर्षित करते हैं – जो डेटा वे ग्राहकों के साथ संचार, बिक्री और विपणन रिपोर्ट, अभियानों के प्रतिक्रियाओं, और कई अन्य मेट्रिक्स से इकट्ठा करते हैं।

पारंपरिक आउटरीच, विपणन, और बिक्री रणनीतियां ठीक काम करती हैं, लेकिन प्रतिस्पर्धा में आगे निकलने की मांग करने वाले संगठन एआई की ओर बढ़ रहे हैं। एक अच्छे एआई मॉडल के साथ, जो उनके ग्राहकों और बाजार को दर्शाता है, कंपनियां अधिक प्रभावी विपणन और बिक्री योजनाएं बना सकती हैं – क्योंकि एआई अल्गोरिदम 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 दर्शाता है – यहाँ की मुख्य सामग्री है। सही डेटा के साथ, कंपनियां तेजी से 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 का कारण बन सकता है।

एआई मॉडल का उपयोग करने वाले किसी भी संगठन के लिए डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है, लेकिन यह विशेष रूप से उन कंपनियों के लिए महत्वपूर्ण है जो एआई में नए हैं – जो कंपनियां एआई मॉडल को लागू करने के लिए संघर्ष कर रही हैं, सार्वजनिक और स्वामित्व वाले स्रोतों से डेटा इकट्ठा कर रही हैं। वे किन स्रोतों का उपयोग करना चाहिए? वे यह कैसे निर्धारित करेंगे 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 करेंगे? यह देखते हुए कि 85% एआई परियोजनाएं विफल हो जाती हैं – 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, जिनमें से एक यह है कि वे एक ऐसी फर्म के साथ अनुबंध करते हैं जो उद्योग, संभावित ग्राहकों, प्रतिस्पर्धियों, रुझानों और अधिक के बारे में बड़े सार्वजनिक और स्वामित्व वाले डेटाबेस से डेटा प्रदान करेगी। यह आकर्षक लगता है, लेकिन कई संगठनों के लिए यह एक गलती हो सकती है; जबकि इन फर्मों द्वारा प्रदान किए गए डेटा का अधिकांश उपयोगी होने की संभावना है, इसमें पर्याप्त असटीक डेटा होगा जो एआई मॉडल को असंगत डेटा से विकृत कर सकता है जो संगठन के लक्ष्यों के लिए प्रासंगिक नहीं है या इससे भी बदतर, हानिकारक है। इसके अलावा, एक तीसरे पक्ष के साथ एक एआई मॉडल साझा करना एक सुरक्षा जोखिम हो सकता है।

संगठनों 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 स्वयं के आंतरिक, प्रथम-पक्ष डेटा का उपयोग ग्राहकों, उनके विशिष्ट बाजारों, प्रतिस्पर्धियों और अधिक के विवरण के लिए करें। ऐसा डेटा संगठन द्वारा पहुंचे जाने वाले बाजार और ग्राहक आधार को दर्शाता है – क्योंकि यह 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, खरीदारी पैटर्न, पसंद और बहुत कुछ के बारे में जानकारी के लिए खनन किया जा सकता है। अपने मॉडलों को उस डेटा पर आधारित करके, संगठन अपने एआई अल्गोरिदम की सटीकता में सुधार करने में मदद कर सकते हैं।

संगठनात्मक सीआरएम प्रणाली मूल्यवान डेटा प्रदान कर सकती है, जिसमें हर लेन-देन, सफल या अन्यथा, ग्राहकों के उत्पादों और सेवाओं के साथ संबंधों पर संकेत के लिए मूल्यांकन किया जाता है, जो दृष्टिकोण (संदेश, ईमेल, फोन, आदि) सबसे अधिक सफल होने की संभावना है, क्या ग्राहकों को संगठन के उत्पादों/विपणन/दृष्टिकोण में क्या पसंद आया या नहीं आया, और बहुत कुछ। उस डेटा का उन्नत अल्गोरिदम द्वारा विश्लेषण किया जाता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि संभावित ग्राहकों और बाजारों तक पहुंचने का सबसे अच्छा तरीका क्या है; क्या वे गुणवत्ता या लागत में कमी के बारे में संदेशों का जवाब देने की संभावना है; क्या वे ईमेल, फोन कॉल जैसे आउटरीच तरीके का जवाब देने की संभावना है; कौन से निर्णय लेने वाले सकारात्मक रूप से प्रतिक्रिया देने की संभावना है; और बहुत कुछ।

उदाहरण के लिए, फोन कॉल का विश्लेषण ग्राहक भावना, कीवर्ड, भविष्य की ग्राहक योजनाओं के संकेत, प्रस्तावों की प्रतिक्रिया, विशिष्ट विचारों या प्रस्तावों के प्रति उत्साह, समग्र रुचि (अन्य बातों के अलावा, कॉल की लंबाई के आधार पर), और बहुत कुछ के लिए किया जा सकता है। ईमेल, सोशल मीडिया संदेश, वेबसाइट इंटरैक्शन, ट्रेड शो और इवेंट मीटिंग, और कोई भी अन्य तरीका जिससे संगठन ग्राहकों से संपर्क करता है, उसी तरह 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 प्रणाली के अल्गोरिदम और एजेंट द्वारा मूल डेटा के खिलाफ जांचा जाएगा। यदि तीसरे पक्ष का डेटा संगठन के ग्राहकों, बाजारों, लक्ष्यों, आर्थिक स्थितियों और समग्र रणनीति के बारे में मूल डेटा के साथ संगत है, तो उस डेटा को मॉडल में शामिल किया जा सकता है, जिससे इसकी प्रभावशीलता और बढ़ जाएगी। 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 और भी अधिक, जो अपने सीआरएम और ग्राहक डेटा का उपयोग करके शुरू से ही एक प्रभावी एआई मॉडल बना सकते हैं, बिना यह जाने कि उन्हें विरासत में मिले डेटा को छानना होगा जो अब संगठन के लक्ष्यों के लिए प्रासंगिक नहीं हो सकता है। और उस छोटे लेकिन अधिक लचीले मॉडल के साथ, संगठन अपने एआई प्रयासों की प्रभावशीलता का पता लगाने में बहुत तेजी से और कुशलता से निर्धारित कर सकते हैं; यदि उनके अभियानों और प्रयासों की प्रतिक्रिया दर उनकी अपेक्षा के अनुसार मजबूत नहीं है, तो वे अपने एआई प्रणाली का उपयोग करके तुरंत यह निर्धारित कर सकते हैं कि उन्हें क्या समायोजन करने की आवश्यकता है।

सही तरीके से किया जाए तो, एआई प्रणाली संगठनों को समय, पैसा और प्रयास बचा सकती है – उन्हें अभियानों, दृष्टिकोणों, पिच, अनुसंधान और आउटरीच को डिज़ाइन और विकसित करने में मदद करती है जो उन्हें स्पष्ट रूप से संवाद करने में मदद करेंगी कि वे क्या करते हैं और ग्राहकों को उनके साथ व्यवसाय करने के लिए क्यों चुनना चाहिए। एआई संगठनों को यह सुनिश्चित करने में मदद कर सकता है कि उनके संदेश सीधे उन उच्च-मूल्य वाले संभावित ग्राहकों को लक्षित करें जो उनकी पेशकश में रुचि रखने की संभावना है। और, एआई संगठनों को तेजी से नए बाजारों में पिवोट या विस्तार करने में मदद कर सकता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि वे अपने संभावित क्षमता का पूरा लाभ उठा रहे हैं। लेकिन एआई का जादू उन अल्गोरिदम द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा की गुणवत्ता पर आधारित है – और अपने “घर के बने” डेटा के करीब रहने से संगठन सबसे प्रभावी एआई डेटा मॉडल बना सकते हैं।