Dati, Dati Ovunque – Ma Come Fai a Sapere se il Tuo Modello di Intelligenza Artificiale Sta Ricevendo i Dati Giusti?

I dati possono essere creati in modo uguale, 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 quei modelli forniscono le informazioni e le informazioni che necessitano per raggiungere i loro obiettivi. Per farlo, dovrebbero concentrarsi sulla costruzione di modelli che attingono il più possibile ai propri dati proprietari – i dati che raccolgono dalle comunicazioni con i clienti, dai rapporti di vendita e marketing, dalle risposte alle campagne e da decine di altre metriche.

Mentre le strategie di outreach, marketing e vendita tradizionali funzionano bene, le organizzazioni che cercano di ottenere un vantaggio sulla concorrenza stanno increasingly turning to AI. Con un buon modello di intelligenza artificiale dei clienti e del mercato, le aziende possono progettare piani di marketing e vendita molto più efficaci – perché gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare in modo molto più efficiente e veloce i migliaia di punti di dati che aiuteranno le organizzazioni a sviluppare strategie più efficaci.

La qualità dei dati – i dati che riflettono veramente i mercati e la base di clienti potenziali di un’organizzazione – è l’ingrediente chiave qui. Con i dati giusti, le aziende possono sviluppare in modo agile e efficiente strategie di marketing efficaci, determinare quali mercati concentrare gli sforzi e costruire strategie potenti per raggiungere i clienti più qualificati. I “cattivi” dati, d’altra parte, non aiuteranno le organizzazioni a raggiungere quegli obiettivi – e potrebbero essere responsabili di enormi perdite.

Mentre garantire la qualità dei dati è cruciale per qualsiasi organizzazione che utilizza modelli di intelligenza artificiale, è ancora più importante per le aziende che sono nuove all’intelligenza artificiale – le aziende che lottano per implementare modelli di intelligenza artificiale, raccogliendo dati da fonti pubbliche e proprietarie. Quali fonti dovrebbero utilizzare? Come fanno a determinare che i dati che stanno ottenendo li aiuteranno a sviluppare il modello più efficace? Come fanno a distinguere i dati utili da quelli non utili? Considerando che fino all’85% dei progetti di intelligenza artificiale falliscono – molti di loro a causa di dati scadenti – queste sono domande che le organizzazioni devono prendere molto seriamente prima di intraprendere il loro viaggio nell’intelligenza artificiale.

Ci sono diversi percorsi che un’organizzazione può intraprendere per popolare il proprio modello di intelligenza artificiale con dati, tra cui contrattare con un’azienda che fornirà dati da grandi banche dati pubbliche e proprietarie sull’industria, i clienti potenziali, i concorrenti, le tendenze e molto altro; fondamentalmente riempiendo il modello con dati forniti da queste aziende, consentendo alle organizzazioni di procedere rapidamente con l’intelligenza artificiale. È allettante, ma per molte organizzazioni è probabilmente un errore; mentre molti dei dati forniti da queste aziende saranno probabilmente utili, ci sarà abbastanza dati inaccurati per inclinare il modello di intelligenza artificiale con dati che sono irrilevanti o, peggio, dannosi per gli obiettivi dell’organizzazione. Inoltre, condividere un modello di intelligenza artificiale con un terzo potrebbe costituire un rischio per la sicurezza.

Un percorso migliore per le organizzazioni potrebbe essere quello di affidarsi a fonti esterne per dati “a larga scala” sull’industria e l’economia – ma di utilizzare i propri dati interni, di prima parte, per informazioni specifiche sui clienti, i loro mercati specifici, i concorrenti e molto altro. Tali dati riflettono esattamente il mercato e la base di clienti che un’organizzazione cerca di raggiungere – perché sono basati su dati raccolti da interazioni con quei clienti esatti. Anche le giovani organizzazioni hanno più dati di quanto non si rendano conto; messaggi di posta elettronica, chiamate telefoniche, dati di messaggistica istantanea e altre comunicazioni possono essere estratti per informazioni sui mercati, i clienti, le tendenze, lo stato finanziario dei clienti, i modelli di acquisto, le preferenze e molto altro. Basando i loro modelli su quei dati, le organizzazioni possono aiutare a aumentare l’accuratezza dei loro algoritmi di intelligenza artificiale.

I sistemi CRM delle organizzazioni possono produrre dati preziosi, con ogni transazione, di successo o meno, valutata per indicazioni su come i clienti si relazionano con i prodotti e i servizi, quali approcci (messaggistica, posta elettronica, telefono, ecc.) sono più probabili di avere successo, cosa ai clienti è piaciuto o non è piaciuto dei prodotti/marketing/approccio dell’organizzazione e molto altro. Quei dati vengono analizzati da algoritmi avanzati per determinare il modo migliore per raggiungere potenziali clienti e mercati; cosa sono più probabili di rispondere, come messaggi sulla qualità o sulla riduzione dei costi; quale metodo di outreach (posta elettronica, chiamata telefonica) sono più probabili di rispondere; quali decision-maker sono più probabili di rispondere positivamente; e molto altro.

Le chiamate telefoniche, ad esempio, possono essere analizzate per cose come il sentimento del cliente, le parole chiave, le indicazioni dei piani del cliente futuro, le reazioni alle proposte, l’entusiasmo relativo a specifiche idee o proposte, l’interesse generale (basato, tra le altre cose, sulla lunghezza di una chiamata) e molto altro. La posta elettronica, i messaggi dei social media, le interazioni con il sito web, gli incontri alle fiere e agli eventi e qualsiasi altro metodo che l’organizzazione utilizzi per raggiungere i clienti possono essere analizzati in modo simile. Il risultato è un tesoro di dati più precisi e rilevanti possibili – poiché provengono dai clienti e dai mercati dell’organizzazione.

Dopo aver costruito questa base altamente precisa, l’organizzazione può ampliare l’ambito del proprio modello utilizzando fonti di dati esterne, che gli algoritmi e gli agenti del sistema di intelligenza artificiale verificheranno contro i dati di base. Se i dati di terze parti sono compatibili con i dati inclusi sui clienti dell’organizzazione, mercati, obiettivi, condizioni economiche e strategia generale, quei dati possono essere inclusi nel modello, migliorandone ulteriormente l’efficacia. Se quei dati non corrispondono o non supportano i dati CRM derivati già in possesso dell’organizzazione – i dati sui clienti e sui mercati reali – 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 le piccole o nuove organizzazioni, che possono utilizzare i propri sistemi 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 dell’organizzazione. E con quel modello più piccolo ma più agile, le organizzazioni possono determinare molto più rapidamente e efficientemente quanto siano efficaci i loro sforzi di intelligenza artificiale; se il tasso di risposta alle loro campagne e sforzi non è così robusto come ci si aspettava, possono utilizzare il loro sistema di intelligenza artificiale per determinare rapidamente gli aggiustamenti che potrebbero essere necessari.

Fatto nel modo giusto, i sistemi di intelligenza artificiale possono aiutare le organizzazioni a risparmiare tempo, denaro e sforzi – aiutandole a progettare e sviluppare campagne, approcci, presentazioni, ricerche e outreach che consentano loro di comunicare chiaramente cosa fanno e perché i clienti dovrebbero fare affari con loro. L’intelligenza artificiale può aiutare le organizzazioni a garantire che i loro messaggi siano rivolti direttamente ai clienti potenziali di alto valore che sono più probabili di essere interessati a ciò che offrono. E l’intelligenza artificiale può aiutare un’organizzazione a pivotare o espandersi rapidamente in nuovi mercati, assicurandosi di sfruttare appieno il loro potenziale. Ma la magia dei sistemi di intelligenza artificiale si basa sulla qualità dei dati che gli algoritmi utilizzano – e attenendosi il più possibile ai propri “dati di casa”, le organizzazioni saranno in grado di costruire il modello di dati di intelligenza artificiale più efficace possibile.