Data, Data Overal – Maar Hoe Weet U Of Uw AI-Model De Juiste Data Krijgt?

Data kan op dezelfde manier worden gecreëerd, maar niet alle data is gelijk. B2B-organisaties die klanten zoeken voor hun goederen en diensten, moeten methoden ontwikkelen om “te discrimineren” tussen de data die hun AI-modellen binnenkomen – om ervoor te zorgen dat die modellen de inzichten en informatie verschaffen die ze nodig hebben om hun doelen te bereiken. Daarvoor moeten ze zich richten op het bouwen van modellen die zo veel mogelijk gebruikmaken van hun eigen, propriëtaire data – de data die ze verzamelen uit communicatie met klanten, verkoop- en marketingrapporten, reacties op campagnes en tientallen andere metrics.

Terwijl traditionele outreach-, marketing- en verkoopstrategieën prima werken, keren organisaties die een voorsprong op de concurrentie willen krijgen, steeds vaker tot AI. Met een goed AI-model van hun klanten en markt, kunnen bedrijven veel effectievere marketing- en verkoopplannen en -inspanningen ontwikkelen – omdat AI-algoritmen veel efficiënter en sneller duizenden datapunten kunnen analyseren die organisaties helpen om effectievere strategieën te ontwikkelen.

Datakwaliteit – data die echt de markten en potentiële klantenbasis van een organisatie weerspiegelt – is hier het belangrijkste ingrediënt. Met de juiste data kunnen bedrijven snel en efficiënt effectieve marketingstrategieën ontwikkelen, bepalen op welke markten ze hun inspanningen moeten richten en krachtige strategieën ontwikkelen om de meest gekwalificeerde klanten te bereiken. “Slechte” data, aan de andere kant, zal organisaties niet helpen om die doelen te bereiken – en kan zelfs verantwoordelijk zijn voor enorme verliezen.

Terwijl het waarborgen van datakwaliteit cruciaal is voor elke organisatie die AI-modellen gebruikt, is het vooral belangrijk voor bedrijven die nieuw zijn in AI – bedrijven die worstelen met het implementeren van AI-modellen, het verzamelen van data uit openbare en propriëtaire bronnen. Welke bronnen moeten ze gebruiken? Hoe kunnen ze bepalen dat de data die ze krijgen, zal helpen om het meest effectieve model te ontwikkelen? Hoe kunnen ze de nuttige data van de niet-nuttige data scheiden? Gezien het feit dat tot 85% van AI-projecten faalt – veel van hen vanwege slechte data – zijn dit vragen die organisaties zeer serieus moeten nemen voordat ze hun AI-reis beginnen.

Er zijn verschillende paden die een organisatie kan volgen om hun AI-model met data te vullen, waaronder het aangaan van een contract met een bedrijf dat data zal leveren uit grote openbare en propriëtaire databases over de industrie, potentiële klanten, concurrenten, trends en meer; het model vullen met data die door deze bedrijven wordt geleverd, waardoor organisaties snel met AI kunnen beginnen. Het is verleidelijk, maar voor veel organisaties is het waarschijnlijk een fout; hoewel veel van de door deze bedrijven geleverde data waarschijnlijk nuttig zal zijn, zal er waarschijnlijk genoeg onnauwkeurige data zijn om het AI-model te laten afwijken met data die irrelevant of zelfs schadelijk is voor de doelen van de organisatie. Bovendien kan het delen van een AI-model met een derde partij een beveiligingsrisico vormen.

Een betere weg voor organisaties kan zijn om zich te richten op externe bronnen voor “grote beeld” industrie- en economische data – maar om hun eigen interne, first-party data te gebruiken voor specifieke informatie over klanten, hun specifieke markten, concurrenten en meer. Dergelijke data weerspiegelt de exacte markt en klantenbasis die een organisatie probeert te bereiken – omdat het gebaseerd is op data die afkomstig is van interacties met precies die klanten. Zelfs jonge organisaties hebben meer data dan ze beseffen; e-mailberichten, telefoongesprekken, instant messaging-data en andere communicatie kunnen worden gemined voor informatie over markten, klanten, trends, de financiële staat van klanten, kooppatronen, voorkeuren en veel meer. Door hun modellen op die data te baseren, kunnen organisaties helpen de nauwkeurigheid van hun AI-algoritmen te vergroten.

De CRM-systemen van organisaties kunnen waardevolle data opleveren, met elke transactie, geslaagd of niet, die wordt geëvalueerd voor indicaties over hoe klanten zich verhouden tot producten en diensten, welke benaderingen (berichtgeving, e-mail, telefoon, enz.) het meest waarschijnlijk zullen slagen, wat klanten leuk vonden of niet leuk vonden over de producten/marketing/benadering van de organisatie, en veel meer. Die data wordt geanalyseerd door geavanceerde algoritmen om te bepalen hoe de potentiële klanten en markten het beste kunnen worden bereikt; wat ze het meest waarschijnlijk zullen reageren op, zoals berichten over kwaliteit of kostenvermindering; welke outreach-methode (e-mail, telefoongesprek) ze het meest waarschijnlijk zullen reageren op; welke beslissers het meest waarschijnlijk positief zullen reageren; en veel meer.

Telefoongesprekken, bijvoorbeeld, kunnen worden geanalyseerd op dingen zoals klantensentiment, trefwoorden, indicaties van toekomstige klantplannen, reacties op voorstellen, enthousiasme met betrekking tot specifieke ideeën of voorstellen, algemene interesse (gebaseerd op, onder andere, de duur van een gesprek), en meer. E-mail, sociale media-berichten, website-interacties, beurzen en evenementenvergaderingen, en elke andere methode die de organisatie gebruikt om klanten te bereiken, kunnen op dezelfde manier worden geanalyseerd. Het resultaat is een schat aan de meest nauwkeurige en relevante data mogelijk – omdat het afkomstig is van de klanten en markten van de organisatie.

Nadat ze deze zeer nauwkeurige basis hebben gebouwd, kan de organisatie de reikwijdte van hun model uitbreiden met behulp van externe data-bronnen, die de algoritmen en agenten van het AI-systeem zullen controleren tegen de baseline-data. Als de derde-partijdata compatibel is met de opgenomen data over de klanten, markten, doelen, economische omstandigheden en algemene strategie van de organisatie, kan die data in het model worden opgenomen, waardoor het nog effectiever wordt. Als die data niet overeenkomt of de CRM-gegevens die de organisatie al in bezit heeft, ondersteunt – de gegevens over hun echte klanten en markten – wordt het afgewezen, en het AI-model behoudt zijn integriteit.

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

Als het goed wordt gedaan, kunnen AI-systemen organisaties tijd, geld en moeite besparen – door te helpen bij het ontwerpen en ontwikkelen van campagnes, benaderingen, pitches, onderzoek en outreach die het mogelijk maken om duidelijk te communiceren wat ze doen en waarom klanten zaken met hen moeten doen. AI kan organisaties helpen ervoor te zorgen dat hun boodschappen rechtstreeks zijn gericht op de hoogste-waarde potentiële klanten die het meest waarschijnlijk geïnteresseerd zijn in wat ze aanbieden. En AI kan organisaties helpen om snel om te schakelen of uit te breiden naar nieuwe markten, waardoor ze volledig profiteren van hun potentieel. Maar de magie van AI is gebaseerd op de kwaliteit van de data die de algoritmen gebruiken – en door zo dicht mogelijk bij hun “thuisgebouwde” data te blijven, kunnen organisaties het meest effectieve AI-data-model mogelijk bouwen.