Dati, dati ovunque: ma come fai a sapere se il tuo modello di intelligenza artificiale sta ottenendo i dati giusti?

I dati possono essere creati in modo uniforme, ma non tutti i dati sono uguali. Le organizzazioni B2B che cercano clienti per i loro beni e servizi devono sviluppare metodi che consentano loro di "discriminare" tra i dati che entrano nei loro modelli di intelligenza artificiale, al fine di garantire che tali modelli forniscano le informazioni e gli insight necessari per raggiungere i propri obiettivi. Per fare ciò, dovrebbero concentrarsi sulla creazione di modelli che attingano il più possibile ai propri dati proprietari, ovvero quelli raccolti dalle comunicazioni con i clienti, dai report di vendita e marketing, dalle risposte alle campagne e da decine di altre metriche.

Mentre le strategie tradizionali di sensibilizzazione, marketing e vendita funzionano bene, le organizzazioni che cercano di ottenere un vantaggio sulla concorrenza sono sempre più ricorso all'intelligenza artificialeCon un buon modello di intelligenza artificiale dei propri clienti e del mercato, le aziende possono progettare piani e iniziative di marketing e vendita molto più efficaci, perché gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare in modo molto più efficiente e rapido le migliaia di punti dati che aiuteranno le organizzazioni a sviluppare strategie più efficaci.

La qualità dei dati, ovvero dati che riflettono realmente i mercati e la potenziale base clienti di un'organizzazione, è l'ingrediente chiave. Con i dati giusti, le aziende possono sviluppare con agilità ed efficienza strategie di marketing efficaci, determinare su quali mercati concentrare i propri sforzi e costruire strategie efficaci per raggiungere i clienti più qualificati. I dati "scarsi", d'altro canto, non aiutano le organizzazioni a raggiungere questi obiettivi, e anzi potrebbero esserlo. responsabile di enormi perdite.

Sebbene garantire la qualità dei dati sia fondamentale per qualsiasi organizzazione che utilizzi modelli di intelligenza artificiale, lo è particolarmente per le aziende che si avvicinano per la prima volta all'intelligenza artificiale, ovvero quelle che hanno difficoltà a implementare modelli di intelligenza artificiale e raccolgono dati da fonti pubbliche e proprietarie. Quali fonti dovrebbero utilizzare? Come fanno a determinare se i dati ottenuti li aiuteranno a sviluppare il modello più efficace? Come distinguono i dati utili da quelli inutili? Considerando che tanti quanti 85% dei progetti di intelligenza artificiale falliscono, molti dei quali a causa di dati scadenti: queste sono domande che le organizzazioni devono prendere molto seriamente prima di intraprendere il loro percorso verso l'intelligenza artificiale.

Esistono diversi percorsi che un'organizzazione può intraprendere per popolare il proprio modello di intelligenza artificiale con i dati, tra cui stipulare un contratto con un'azienda che fornirà dati provenienti da ampi database pubblici e proprietari sul settore, potenziali clienti, concorrenti, tendenze e altro ancora; in pratica, si riempie il modello con i dati forniti da queste aziende, consentendo alle organizzazioni di progredire rapidamente con l'intelligenza artificiale. È allettante, ma per molte organizzazioni è probabile che si tratti di un errore; sebbene gran parte dei dati forniti da queste aziende siano probabilmente utili, probabilmente ci saranno abbastanza dati imprecisi da... distorcere il modello di intelligenza artificiale con dati irrilevanti o, peggio, dannosi per gli obiettivi organizzativi. Inoltre, condividere un modello di intelligenza artificiale con una terza parte potrebbe costituiscono un rischio per la sicurezza.

Una strada migliore per le organizzazioni potrebbe essere quella di affidarsi a fonti esterne per dati di settore ed economia di ampio respiro, ma di utilizzare i propri dati interni di prima parte per informazioni specifiche su clienti, mercati specifici, concorrenti e altro ancora. Tali dati riflettono esattamente il mercato e la base clienti che un'organizzazione cerca di raggiungere, perché si basano su dati derivanti dalle interazioni con quei clienti. Anche le organizzazioni più giovani dispongono di più dati di quanto credano; messaggi di posta elettronica, telefonate, dati di messaggistica istantanea e altre comunicazioni possono essere analizzati per ottenere informazioni su mercati, clienti, tendenze, situazione finanziaria dei clienti, modelli di acquisto, preferenze e molto altro. Basando i propri modelli su questi dati, le organizzazioni possono contribuire ad aumentare l'accuratezza dei propri algoritmi di intelligenza artificiale.

I sistemi CRM aziendali possono generare dati preziosi: ogni transazione, andata a buon fine o meno, viene valutata per ottenere indicazioni su come i clienti si relazionano a prodotti e servizi, quali approcci (messaggistica, e-mail, telefono, ecc.) hanno maggiori probabilità di successo, cosa è piaciuto o non è piaciuto ai clienti dei prodotti/marketing/approccio dell'organizzazione e molto altro. Questi dati vengono analizzati da algoritmi avanzati per determinare il modo migliore per raggiungere potenziali clienti e mercati; a cosa è più probabile che rispondano, come messaggi sulla qualità o sulla riduzione dei costi; a quale metodo di contatto (e-mail, telefonata) è più probabile che rispondano; quali decisori hanno maggiori probabilità di rispondere positivamente; e molto altro.

Ad esempio, le telefonate possono essere analizzate per individuare elementi quali il sentiment dei clienti, le parole chiave, le indicazioni sui piani futuri del cliente, le reazioni alle proposte, l'entusiasmo per idee o proposte specifiche, l'interesse generale (in base, tra le altre cose, alla durata di una chiamata) e altro ancora. Anche e-mail, messaggi sui social media, interazioni con i siti web, fiere ed eventi e qualsiasi altro metodo utilizzato dall'organizzazione per raggiungere i clienti possono essere analizzati in modo analogo. Il risultato è una raccolta di dati il più possibile accurati e pertinenti, poiché provengono dai clienti e dai mercati dell'organizzazione.

Dopo aver costruito questa base altamente accurata, l'organizzazione può ampliare la portata del proprio modello utilizzando fonti di dati esterne, che gli algoritmi e gli agenti del sistema di intelligenza artificiale verificheranno rispetto ai dati di base. Se i dati di terze parti sono compatibili con i dati inclusi sui clienti, i mercati, gli obiettivi, le condizioni economiche e la strategia generale dell'organizzazione, tali dati possono essere inclusi nel modello, migliorandone ulteriormente l'efficacia. Se tali dati non corrispondono o non supportano i dati derivati ​​dal CRM già in possesso dell'organizzazione – i dati sui suoi clienti e mercati effettivi – vengono rifiutati e il modello di intelligenza artificiale mantiene la sua integrità.

È una strategia efficace per tutte le organizzazioni, e forse ancora di più per quelle piccole o di nuova creazione, che possono utilizzare il proprio CRM e i dati dei clienti per costruire un modello di intelligenza artificiale efficace fin dall'inizio, senza dover eliminare i dati legacy che potrebbero non essere più rilevanti per gli obiettivi aziendali. E con questo modello più piccolo ma più agile, le organizzazioni possono determinare in modo molto più rapido ed efficiente l'efficacia dei propri sforzi di intelligenza artificiale; se il tasso di risposta alle campagne e agli sforzi non è solido come previsto, possono utilizzare il proprio sistema di intelligenza artificiale per determinare rapidamente le modifiche necessarie.

Se utilizzati correttamente, i sistemi di intelligenza artificiale possono far risparmiare tempo, denaro e fatica alle organizzazioni, aiutandole a progettare e sviluppare campagne, approcci, presentazioni, ricerche e attività di sensibilizzazione che consentiranno loro di comunicare chiaramente la propria attività e il motivo per cui i clienti dovrebbero fare affari con loro. L'intelligenza artificiale può aiutare le organizzazioni a garantire che i loro messaggi siano rivolti direttamente ai potenziali clienti di maggior valore, che hanno maggiori probabilità di essere interessati a ciò che offrono. Inoltre, l'intelligenza artificiale può aiutare un'organizzazione a orientarsi rapidamente o espandersi in nuovi mercati, garantendo che sfrutti appieno il proprio potenziale. Ma la magia dell'intelligenza artificiale si basa sulla qualità dei dati utilizzati dagli algoritmi: attenendosi il più possibile ai dati "interni", le organizzazioni saranno in grado di costruire il modello di dati di intelligenza artificiale più efficace possibile.