Data, Data Everywhere – But How Do You Know Your AI Model is Getting the Right Data?

Data mungkin diciptakan sama, tetapi tidak semua data sama. Organisasi B2B yang mencari pelanggan untuk barang dan jasa mereka perlu mengembangkan metode yang akan memungkinkan mereka untuk “membedakan” di antara data yang memasuki model AI mereka – untuk memastikan bahwa model tersebut menyediakan wawasan dan informasi yang mereka butuhkan untuk mencapai tujuan mereka. Untuk melakukan itu, mereka harus fokus pada membangun model yang menggambar sebanyak mungkin pada data propietary mereka sendiri – data yang mereka kumpulkan dari komunikasi dengan klien, laporan penjualan dan pemasaran, respons terhadap kampanye, dan puluhan metrik lainnya.

Sementara strategi pemasaran, penjualan, dan pendekatan tradisional bekerja dengan baik, organisasi yang mencari untuk mendapatkan keunggulan atas kompetitor mereka semakin menggunakan AI. Dengan model AI yang baik dari pelanggan dan pasar, perusahaan dapat merancang rencana pemasaran dan penjualan yang jauh lebih efektif – karena algoritma AI dapat menganalisis ribuan poin data dengan lebih efisien dan cepat untuk membantu organisasi mengembangkan strategi yang lebih efektif.

Kualitas data – data yang benar-benar mencerminkan pasar dan basis pelanggan potensial organisasi – adalah bahan kunci di sini. Dengan data yang tepat, perusahaan dapat dengan cepat dan efisien mengembangkan strategi pemasaran yang efektif, menentukan pasar mana yang harus mereka fokuskan, dan membangun strategi yang kuat untuk mencapai pelanggan yang paling memenuhi syarat. “Data buruk”, di sisi lain, tidak akan membantu organisasi mencapai tujuan tersebut – dan bahkan mungkin bertanggung jawab atas kerugian besar.

Sementara memastikan kualitas data sangat penting untuk organisasi yang menggunakan model AI, hal ini terutama penting untuk perusahaan yang baru dalam AI – perusahaan yang berjuang untuk mengimplementasikan model AI, mengumpulkan data dari sumber publik dan propietary. Sumber apa yang harus mereka gunakan? Bagaimana mereka menentukan bahwa data yang mereka dapatkan akan membantu mereka mengembangkan model yang paling efektif? Bagaimana mereka memisahkan data yang berguna dari data yang tidak berguna? Mengingat bahwa hingga 85% proyek AI gagal – banyak di antaranya karena data yang buruk – ini adalah pertanyaan yang organisasi perlu ambil sangat serius sebelum memulai perjalanan AI mereka.

Ada beberapa jalur yang dapat diambil organisasi untuk memenuhi model AI mereka dengan data, di antaranya adalah mengontrak perusahaan yang akan menyediakan data dari basis data publik dan propietary yang besar tentang industri, klien potensial, kompetitor, tren, dan lain-lain; pada dasarnya mengisi model dengan data yang disediakan oleh perusahaan tersebut, memungkinkan organisasi untuk dengan cepat melanjutkan dengan AI. Ini menggoda, tetapi untuk banyak organisasi, ini kemungkinan besar akan menjadi kesalahan; sementara banyak data yang disediakan oleh perusahaan tersebut kemungkinan besar akan berguna, akan ada cukup data yang tidak akurat untuk mengacaukan model AI dengan data yang tidak relevan, atau bahkan merugikan tujuan organisasi. Selain itu, berbagi model AI dengan pihak ketiga dapat merupakan risiko keamanan.

Jalur yang lebih baik bagi organisasi mungkin adalah mengandalkan sumber eksternal untuk data “gambar besar” industri dan ekonomi – tetapi menggunakan data internal, first-party mereka sendiri untuk spesifik tentang pelanggan, pasar mereka, kompetitor, dan lain-lain. Data tersebut mencerminkan pasar dan basis pelanggan yang tepat yang organisasi cari – karena didasarkan pada data yang bersumber dari interaksi dengan pelanggan tersebut. Bahkan organisasi muda memiliki lebih banyak data daripada yang mereka sadari; pesan email, panggilan telepon, data pesan instan, dan komunikasi lainnya dapat ditambang untuk informasi tentang pasar, pelanggan, tren, keadaan keuangan pelanggan, pola pembelian, preferensi, dan banyak lagi. Dengan membangun model mereka berdasarkan data tersebut, organisasi dapat membantu meningkatkan akurasi algoritma AI mereka.

Sistem CRM organisasi dapat menghasilkan data yang berharga, dengan setiap transaksi, sukses atau tidak, dievaluasi untuk mengetahui bagaimana pelanggan berhubungan dengan produk dan jasa, pendekatan apa (messaging, email, telepon, dll.) yang paling mungkin berhasil, apa yang disukai atau tidak disukai pelanggan tentang produk/ pemasaran/pendekatan organisasi, dan banyak lagi. Data tersebut dianalisis oleh algoritma canggih untuk menentukan cara terbaik untuk mencapai pelanggan potensial dan pasar; apa yang paling mungkin mereka tanggapi, seperti pesan tentang kualitas atau pengurangan biaya; metode outreach apa (email, panggilan telepon) yang paling mungkin mereka tanggapi; siapa pembuat keputusan yang paling mungkin merespons positif; dan banyak lagi.

Panggilan telepon, misalnya, dapat dianalisis untuk hal-hal seperti sentimen pelanggan, kata kunci, indikasi rencana klien di masa depan, reaksi terhadap proposal, kegembiraan yang terkait dengan ide atau proposal tertentu, minat keseluruhan (berdasarkan, di antaranya, durasi panggilan), dan banyak lagi. Email, pesan media sosial, interaksi situs web, pertemuan pameran dagang dan acara, dan metode lain yang digunakan organisasi untuk menghubungi klien dapat dianalisis dengan cara yang sama. Hasilnya adalah harta karun data yang paling akurat dan relevan – karena berasal dari pelanggan dan pasar organisasi.

Setelah membangun dasar yang sangat akurat ini, organisasi dapat memperluas cakupan model mereka menggunakan sumber data luar, yang akan diperiksa oleh algoritma dan agen sistem AI terhadap data baseline. Jika data pihak ketiga kompatibel dengan data yang sudah termasuk dalam organisasi tentang pelanggan, pasar, tujuan, kondisi ekonomi, dan strategi keseluruhan, maka data tersebut dapat dimasukkan dalam model, lebih meningkatkan efektivitasnya. Jika data tersebut tidak cocok atau mendukung data CRM yang sudah dimiliki organisasi – data tentang pelanggan dan pasar mereka yang sebenarnya – maka data tersebut ditolak, dan model AI mempertahankan integritasnya.

Ini adalah strategi yang efektif untuk semua organisasi – dan mungkin bahkan lebih efektif untuk organisasi kecil atau baru, yang dapat menggunakan CRM dan data pelanggan mereka untuk membangun model AI yang efektif dari awal, tanpa harus membuang data warisan yang mungkin tidak lagi relevan dengan tujuan organisasi. Dan dengan model yang lebih kecil tetapi lebih gesit ini, organisasi dapat dengan lebih cepat dan efisien menentukan seberapa efektif upaya AI mereka; jika tingkat respons terhadap kampanye dan upaya mereka tidak sebaik yang diharapkan, mereka dapat menggunakan sistem AI mereka untuk dengan cepat menentukan penyesuaian yang mungkin perlu mereka buat.

Dilakukan dengan benar, sistem AI dapat menghemat waktu, uang, dan upaya organisasi – membantu mereka merancang dan mengembangkan kampanye, pendekatan, proposal, penelitian, dan outreach yang akan memungkinkan mereka untuk berkomunikasi dengan jelas apa yang mereka lakukan dan mengapa klien harus berbisnis dengan mereka. AI dapat membantu organisasi memastikan bahwa pesan mereka ditujukan langsung kepada klien potensial yang paling berharga yang paling mungkin tertarik dengan apa yang mereka tawarkan. Dan, AI dapat membantu organisasi dengan cepat berubah atau memperluas ke pasar baru, memastikan mereka mengambil keuntungan penuh dari potensi mereka. Tetapi keajaiban sistem AI dibangun di atas kualitas data yang algoritma gunakan – dan dengan tetap setia pada data “buatan sendiri” mereka, organisasi akan dapat membangun model data AI yang paling efektif.