Data, data overal – maar hoe weet u zeker dat uw AI-model de juiste data krijgt?

Data kan op gelijke wijze worden gecreëerd, maar niet alle data is gelijk. B2B-organisaties die op zoek zijn naar klanten voor hun goederen en diensten, moeten methoden ontwikkelen waarmee ze onderscheid kunnen maken tussen de data die hun AI-modellen binnenkomen. Zo zorgen ze ervoor dat die modellen de inzichten en informatie bieden die ze nodig hebben om hun doelen te bereiken. Om dat te bereiken, moeten ze zich concentreren op het bouwen van modellen die zoveel mogelijk putten uit hun eigen, bedrijfseigen data – de data die ze verzamelen uit communicatie met klanten, verkoop- en marketingrapporten, reacties op campagnes en tientallen andere statistieken.

Hoewel traditionele outreach-, marketing- en verkoopstrategieën prima werken, proberen organisaties die een voorsprong op de concurrentie willen krijgen, steeds meer een beroep doen op AIMet een goed AI-model van hun klanten en markt kunnen bedrijven veel effectievere marketing- en verkoopplannen en -inspanningen ontwerpen. AI-algoritmen kunnen namelijk veel efficiënter en sneller de duizenden datapunten analyseren die organisaties helpen effectievere strategieën te ontwikkelen.

Datakwaliteit – data die de markten en potentiële klantenkring van een organisatie echt weerspiegelt – is hierbij de sleutelfactor. Met de juiste data kunnen bedrijven snel en efficiënt effectieve marketingstrategieën ontwikkelen, bepalen op welke markten ze zich moeten richten en krachtige strategieën ontwikkelen om de meest gekwalificeerde klanten te bereiken. "Slechte" data daarentegen helpt organisaties niet om die doelen te bereiken – en kan zelfs... verantwoordelijk voor enorme verliezen.

Hoewel het garanderen van datakwaliteit cruciaal is voor elke organisatie die AI-modellen gebruikt, is het vooral belangrijk voor bedrijven die nog niet bekend zijn met AI – bedrijven die moeite hebben met de implementatie van AI-modellen en data verzamelen uit openbare en bedrijfseigen bronnen. Welke bronnen zouden ze moeten gebruiken? Hoe bepalen ze of de data die ze verkrijgen hen zal helpen bij het ontwikkelen van het meest effectieve model? Hoe scheiden ze de bruikbare data van de niet-bruikbare? zoveel als 85% van de AI-projecten mislukt – veel daarvan vanwege gebrekkige data – dit zijn vragen die organisaties heel serieus moeten nemen voordat ze aan hun AI-reis beginnen.

Er zijn verschillende manieren waarop een organisatie haar AI-model kan vullen met data. Een daarvan is het contracteren van een bedrijf dat data levert uit grote openbare en bedrijfseigen databases over de branche, potentiële klanten, concurrenten, trends en meer. In feite vult het model zich dan met data van deze bedrijven, waardoor organisaties snel verder kunnen met AI. Het is verleidelijk, maar voor veel organisaties is het waarschijnlijk een vergissing. Hoewel veel van de data die deze bedrijven leveren waarschijnlijk nuttig is, zullen er waarschijnlijk genoeg onnauwkeurige data zijn om... het AI-model scheeftrekken met gegevens die irrelevant zijn, of erger nog, schadelijk voor de organisatiedoelen. Bovendien kan het delen van een AI-model met een derde partij een veiligheidsrisico vormen.

Organisaties zouden beter kunnen vertrouwen op externe bronnen voor data over de sector en de economie in het algemeen, en hun eigen interne, first-party data kunnen gebruiken voor specifieke informatie over klanten, hun specifieke markten, hun concurrenten en meer. Dergelijke data weerspiegelt de exacte markt en het klantenbestand dat een organisatie wil bereiken, omdat het gebaseerd is op data afkomstig van interacties met precies die klanten. Zelfs jonge organisaties beschikken over meer data dan ze zich realiseren; e-mailberichten, telefoongesprekken, instant messaging-gegevens en andere communicatie kunnen worden doorzocht op informatie over markten, klanten, trends, de financiële situatie van klanten, kooppatronen, voorkeuren en nog veel meer. Door hun modellen op die data te baseren, kunnen organisaties de nauwkeurigheid van hun AI-algoritmen vergroten.

CRM-systemen van organisaties kunnen waardevolle gegevens opleveren. Bij elke transactie, succesvol of niet, wordt gekeken naar hoe klanten omgaan met producten en diensten, welke benaderingen (berichten, e-mail, telefoon, enz.) de grootste kans van slagen hebben, wat klanten wel of niet waardeerden aan de producten/marketing/aanpak van de organisatie, en nog veel meer. Deze gegevens worden geanalyseerd door geavanceerde algoritmen om te bepalen wat de beste manier is om potentiële klanten en markten te bereiken; waar ze het meest waarschijnlijk op reageren, zoals berichten over kwaliteit of kostenbesparing; op welke communicatiemethode (e-mail, telefoon) ze het meest waarschijnlijk reageren; welke besluitvormers het meest waarschijnlijk positief zullen reageren; en nog veel meer.

Telefoongesprekken kunnen bijvoorbeeld worden geanalyseerd op zaken als klanttevredenheid, trefwoorden, indicaties van de toekomstige plannen van de klant, reacties op voorstellen, enthousiasme over specifieke ideeën of voorstellen, algemene interesse (onder andere gebaseerd op de duur van een gesprek) en meer. E-mails, berichten op sociale media, website-interacties, bijeenkomsten op beurzen en evenementen, en alle andere methoden die de organisatie gebruikt om klanten te bereiken, kunnen op dezelfde manier worden geanalyseerd. Het resultaat is een schat aan zo accuraat en relevant mogelijke gegevens, omdat deze afkomstig zijn van de klanten en markten van de organisatie.

Nadat deze zeer nauwkeurige basis is gelegd, kan de organisatie de reikwijdte van haar model uitbreiden met behulp van externe databronnen, die de algoritmen en agents van het AI-systeem zullen vergelijken met de basisgegevens. Als de data van derden compatibel is met de opgenomen data over de klanten, markten, doelen, economische omstandigheden en algemene strategie van de organisatie, kunnen die data in het model worden opgenomen, wat de effectiviteit ervan verder verbetert. Als die data niet overeenkomt met of geen ondersteuning biedt voor de CRM-data die de organisatie al bezit – de data over haar daadwerkelijke klanten en markten – worden ze afgewezen en behoudt het AI-model zijn integriteit.

Het is een effectieve strategie voor alle organisaties – en misschien nog wel meer voor kleine of nieuwe organisaties, die hun CRM- en klantgegevens kunnen gebruiken om vanaf het begin een effectief AI-model te bouwen, zonder dat ze verouderde data hoeven te verwijderen die mogelijk niet langer relevant is voor de doelen van een organisatie. En met dat kleinere, maar wendbaardere model kunnen organisaties veel sneller en efficiënter bepalen hoe effectief hun AI-inspanningen zijn. Als de respons op hun campagnes en inspanningen niet zo robuust is als verwacht, kunnen ze hun AI-systeem gebruiken om snel te bepalen welke aanpassingen ze mogelijk moeten doorvoeren.

Goed uitgevoerd kunnen AI-systemen organisaties tijd, geld en moeite besparen. Ze helpen hen bij het ontwerpen en ontwikkelen van campagnes, benaderingen, pitches, onderzoek en outreach waarmee ze duidelijk kunnen communiceren wat ze doen en waarom klanten zaken met hen zouden moeten doen. AI kan organisaties helpen ervoor te zorgen dat hun boodschappen rechtstreeks gericht zijn op de meest waardevolle potentiële klanten die waarschijnlijk het meest geïnteresseerd zijn in wat ze aanbieden. Bovendien kan AI een organisatie helpen snel te transformeren of uit te breiden naar nieuwe markten, zodat ze hun potentieel volledig benutten. Maar de magie van AI schuilt in de kwaliteit van de data die de algoritmen gebruiken. Door zo dicht mogelijk bij hun eigen data te blijven, kunnen organisaties het meest effectieve AI-datamodel bouwen.