데이터, 데이터 повсюду – 하지만 귀하의 AI 모델이 올바른 데이터를 얻고 있는지 어떻게 알 수 있나요?

데이터는 동등하게 생성될 수 있지만 모든 데이터는 동등하지 않습니다. 고객을 찾기 위해 제품과 서비스를 제공하는 B2B 조직은 목표를 달성하기 위해 필요한 통찰력과 정보를 제공하는 모델을 개발할 수 있도록 AI 모델에 입력되는 데이터를 구별하는 방법을 개발해야 합니다. 이를 위해 조직은 자신의 독점적 데이터를 최대한 활용하여 모델을 구축해야 합니다. 이 데이터는 고객과의 커뮤니케이션, 판매 및 마케팅 보고서, 캠페인 반응, 그리고 수십 가지 다른 지표에서 수집됩니다.

전통적인 아웃리치, 마케팅, 판매 전략이 잘 작동하지만 경쟁에서 앞서려는 조직은 점점 더 AI를 사용하고 있습니다. 좋은 고객 및 시장에 대한 AI 모델을 갖춘 회사들은 훨씬 더 효과적인 마케팅 및 판매 계획을 설계할 수 있습니다. 왜냐하면 AI 알고리즘은 조직이 더 효과적인 전략을 개발하는 데 도움이 되는 수천 개의 데이터 포인트를 훨씬 더 효율적이고 빠르게 분석할 수 있기 때문입니다.

데이터 품질, 즉 조직의 시장과 잠재 고객을真正로 반영하는 데이터가 여기서 핵심입니다. 올바른 데이터를 갖춘 회사들은 효율적으로 마케팅 전략을 개발하고, 집중할 시장과 가장 적합한 고객을 결정하며, 강력한 전략을 구축할 수 있습니다. 반면에 “나쁨” 데이터는 이러한 목표를 달성하는 데 도움이 되지 않으며, 실제로巨大한 손실을 초래할 수 있습니다.

데이터 품질을 보장하는 것은 AI 모델을 사용하는 모든 조직에게 중요하지만, 특히 AI 모델을 구현하는 데 어려움을 겪고 있는 새로운 조직에게 더욱 중요합니다. 이러한 조직은 공공 및 독점적 데이터源에서 데이터를 수집합니다. 어떤 데이터源을 사용해야 합니까? 어떻게 하면 모델을 개발하는 데 필요한 가장 효과적인 데이터를 얻을 수 있을까요? 유용한 데이터와 유용하지 않은 데이터를 어떻게 구별할 수 있을까요? 최대 85%의 AI 프로젝트가 실패한다는 사실을 고려할 때, 이러한 질문에 대한 답변은 조직이 AI 여정을 시작하기 전에 매우 심각하게 고려해야 합니다.

조직은 AI 모델에 데이터를 채우기 위해 여러 경로를 따라갈 수 있습니다. 대형 공공 및 독점적 데이터베이스에서 산업, 잠재 고객, 경쟁사, 트렌드 등에 대한 데이터를 제공하는 회사와 계약하는 것이 하나의 방법입니다. 이러한 회사에서 제공하는 데이터로 모델을 채우면 조직은 빠르게 AI를 진행할 수 있습니다. 하지만 많은 조직에게 이는 실수일 수 있습니다. 이러한 회사에서 제공하는 데이터 중 일부는 유용할 수 있지만, 조직의 목표에 부적합하거나 해로운 데이터가 충분히 포함되어 있기 때문입니다. 또한, 제3자와 AI 모델을 공유하는 것은 보안 위험을 초래할 수 있습니다.

조직에게 더好的 방법은 외부 데이터源을 사용하여 산업 및 경제에 대한 큰 그림을 얻는 데 사용하는 반면, 고객, 시장, 경쟁사 등에 대한 구체적인 정보는 자신의 독점적 데이터를 사용하는 것입니다. 이러한 데이터는 조직이 대상으로 하는 시장과 고객을 정확하게 반영하는 데이터입니다. 왜냐하면 이러한 데이터는 고객과의 상호작용에서 수집되기 때문입니다. 아직 젊은 조직이라도 더 많은 데이터를 가지고 있는 경우가 많습니다. 이메일, 전화, 인스턴트 메시지 데이터 등은 시장, 고객, 트렌드, 고객의 재정 상태, 구매 패턴, 선호도 등에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 데이터를 기반으로 모델을 구축하면 조직은 AI 알고리즘의 정확도를提高할 수 있습니다.

조직의 CRM 시스템은 귀중한 데이터를 제공할 수 있습니다. 모든 거래, 성공 또는 실패, 고객이 제품 및 서비스에 대한 접근 방식, 어떤 접근 방식(메시지, 이메일, 전화 등)이 성공할 가능성이 가장 높은지, 고객이 제품/마케팅/접근 방식에 대해 무엇을 좋아하거나 싫어하는지 등에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 데이터는 고급 알고리즘에 의해 분석되어 잠재 고객과 시장에 가장 효과적으로 접근하는 방법을 결정합니다. 고객이 반응할 가능성이 가장 높은 메시지(품질 또는 비용 절감 등)에 대한 정보, 고객이 반응할 가능성이 가장 높은 접근 방법(이메일, 전화 등), 결정권자들이 긍정적으로 반응할 가능성이 가장 높은 방법 등에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 전화 통화를 분석하여 고객의 감정, 키워드, 미래 고객 계획, 제안에 대한 반응, 특정 아이디어 또는 제안에 대한 흥분, 전체적인 관심도(통화 시간 등에 기반함) 등에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 이메일, 소셜 미디어 메시지, 웹사이트 상호작용, 무역 박람회 및 행사 회의 등 조직이 고객과 접촉하는 모든 방법을 통해 유사한 분석을 수행할 수 있습니다. 이러한 결과는 조직의 고객 및 시장에서 가장 정확하고 관련성이 높은 데이터를 제공합니다.

이러한 높은 정확도의 기반을 구축한 후, 조직은 외부 데이터源을 사용하여 모델의 범위를 확장할 수 있습니다. AI 시스템의 알고리즘과 에이전트는 이러한 데이터를 기준 데이터와 비교합니다. 제3자 데이터가 조직의 고객, 시장, 목표, 경제 조건, 전반적인 전략과 일치한다면, 이러한 데이터는 모델에 포함되어 모델의 효과성을 더욱提高할 수 있습니다. 그러나 이러한 데이터가 조직의 고객 및 시장 데이터와 일치하지 않거나 지원하지 않는 경우, 이러한 데이터는 거부되고 AI 모델은 그完整성을 유지합니다.

이전의 전략은 모든 조직에게 효과적이며, 특히 새로운 또는 작은 조직에게 더욱 효과적일 수 있습니다. 이러한 조직은 CRM 및 고객 데이터를 사용하여 처음부터 효과적인 AI 모델을 구축할 수 있습니다. 또한, 이러한 모델은 조직이 자신의 AI 노력의 효과를 빠르게 평가할 수 있도록 합니다. 만약 캠페인 및 노력에 대한 반응이 예상과 다르면, 조직은 AI 시스템을 사용하여 필요한 조정을 빠르게 결정할 수 있습니다.

올바르게 구현된 AI 시스템은 조직에게 시간, 돈, 노력을 절약할 수 있습니다. 또한, 조직은 고객에게 자신의 제품 및 서비스를 명확하게 전달하고, 왜 고객이 그들과 사업을 해야 하는지 설명할 수 있는 캠페인, 접근 방식, 피치, 연구, 아웃리치를 설계하고 개발할 수 있습니다. AI는 조직이 가장 가치 있는 잠재 고객에게 메시지를 전달하도록 도와줄 수 있습니다. 또한, 조직은 새로운 시장으로 빠르게 확장하거나 전환할 수 있습니다. 하지만 AI의 마법은 알고리즘에서 사용하는 데이터의 품질에 기반합니다. 따라서, 조직은 자신의 “홈그로운” 데이터에 càng 가깝게 머무르면, 가장 효과적인 AI 데이터 모델을 구축할 수 있습니다.