Data, data overalt – men hvordan vet du at AI-modellen din henter de riktige dataene?

Data kan skapes likt, men ikke all data er like. B2B-organisasjoner som søker kunder for sine varer og tjenester må utvikle metoder som gjør det mulig for dem å «skille» mellom dataene som kommer inn i deres AI-modeller – for å sikre at disse modellene gir innsikten og informasjonen de trenger for å nå sine mål. For å gjøre det, bør de konsentrere seg om å bygge modeller som trekker så mye som mulig på deres egne, proprietære data – dataene de samler inn fra kommunikasjon med kunder, salgs- og markedsføringsrapporter, svar på kampanjer og dusinvis av andre målinger.

Mens tradisjonelle strategier for oppsøkende arbeid, markedsføring og salg fungerer helt fint, er organisasjoner som ønsker å få et forsprang på konkurrentene i økende grad vender seg mot AIMed en god AI-modell av kundene og markedet kan bedrifter utforme langt mer effektive markedsførings- og salgsplaner og -innsatser – fordi AI-algoritmer kan analysere de tusenvis av datapunktene som vil hjelpe organisasjoner med å utvikle mer effektive strategier, langt mer effektivt og raskt.

Datakvalitet – data som virkelig gjenspeiler en organisasjons markeder og potensielle kundebase – er nøkkelingrediensen her. Med riktige data kan bedrifter raskt og effektivt utvikle effektive markedsføringsstrategier, bestemme hvilke markeder de skal konsentrere innsatsen sin på, og bygge sterke strategier for å nå de mest kvalifiserte kundene. «Dårlige» data, derimot, vil ikke hjelpe organisasjoner med å nå disse målene – og kan faktisk være det. ansvarlig for store tap.

Selv om det er avgjørende for enhver organisasjon som bruker AI-modeller å sikre datakvalitet, er det spesielt viktig for selskaper som er nye innen AI – selskaper som sliter med å implementere AI-modeller og samler inn data fra offentlige og proprietære kilder. Hvilke kilder bør de bruke? Hvordan avgjør de at dataene de får vil hjelpe dem med å utvikle den mest effektive modellen? Hvordan skiller de ut nyttige data fra unyttige? Gitt at så mange som 85% av AI-prosjekter mislykkes – mange av dem på grunn av dårlige data – dette er spørsmål organisasjoner må ta svært alvorlig før de legger ut på sin AI-reise.

Det finnes flere måter en organisasjon kan gå for å fylle sin AI-modell med data, blant annet å inngå kontrakt med et firma som leverer data fra store offentlige og proprietære databaser om bransjen, potensielle kunder, konkurrenter, trender og mer. I bunn og grunn fyller man opp modellen med data levert av disse firmaene, slik at organisasjoner raskt kan gå videre med AI. Det er fristende, men for mange organisasjoner er det sannsynligvis en feil. Selv om mye av dataene levert av disse firmaene sannsynligvis vil være nyttige, vil det sannsynligvis være nok unøyaktige data til å... skjevvrid AI-modellen med data som er irrelevante, eller enda verre, skadelige for organisasjonens mål. I tillegg kan det å dele en AI-modell med en tredjepart utgjøre en sikkerhetsrisiko.

En bedre løsning for organisasjoner kan være å stole på eksterne kilder for «stort bilde» av bransjen og økonomien – men å bruke sine egne interne data fra førsteparten for spesifikke detaljer om kunder, deres spesifikke markeder, deres konkurrenter og mer. Slike data gjenspeiler det nøyaktige markedet og kundebasen en organisasjon ønsker å nå – fordi de er basert på data hentet fra interaksjoner med nettopp disse kundene. Selv unge organisasjoner har mer data enn de er klar over; e-postmeldinger, telefonsamtaler, direktemeldingsdata og annen kommunikasjon kan utvinnes for informasjon om markeder, kunder, trender, kundenes økonomiske tilstand, kjøpsmønstre, preferanser og mye mer. Ved å basere modellene sine på disse dataene kan organisasjoner bidra til å øke nøyaktigheten til sine AI-algoritmer.

CRM-systemer i organisasjoner kan gi verdifulle data. Hver transaksjon, vellykket eller ikke, evalueres for å finne indikasjoner på hvordan kunder forholder seg til produkter og tjenester, hvilke tilnærminger (meldinger, e-post, telefon osv.) som mest sannsynlig vil lykkes, hva kundene likte eller ikke likte med organisasjonens produkter/markedsføring/tilnærming, og mye mer. Disse dataene analyseres av avanserte algoritmer for å bestemme den beste måten å nå potensielle kunder og markeder på; hva de mest sannsynlig vil reagere på, for eksempel meldinger om kvalitet eller kostnadsreduksjon; hvilken oppsøkende metode (e-post, telefonsamtale) de mest sannsynlig vil reagere på; hvilke beslutningstakere som mest sannsynlig vil reagere positivt; og mye mer.

Telefonsamtaler kan for eksempel analyseres for ting som kundesentiment, nøkkelord, indikasjoner på fremtidige kundeplaner, reaksjoner på forslag, begeistring knyttet til spesifikke ideer eller forslag, generell interesse (basert på blant annet samtalens lengde) og mer. E-post, meldinger på sosiale medier, nettstedsinteraksjoner, møter på messer og arrangementer, og alle andre metoder organisasjonen bruker for å nå ut til kunder, kan analyseres på lignende måte. Resultatet er en mengde av de mest nøyaktige og relevante dataene som er mulig – siden de kommer fra organisasjonens kunder og markeder.

Etter å ha bygget dette svært nøyaktige grunnlaget, kan organisasjonen øke omfanget av modellen sin ved å bruke eksterne datakilder, som AI-systemets algoritmer og agenter vil sjekke mot basisdataene. Hvis tredjepartsdataene er kompatible med de inkluderte dataene om organisasjonens kunder, markeder, mål, økonomiske forhold og overordnede strategi, kan disse dataene inkluderes i modellen, noe som ytterligere forbedrer dens effektivitet. Hvis disse dataene ikke samsvarer med eller støtter CRM-avledede data som allerede er i organisasjonens besittelse – dataene om dens faktiske kunder og markeder – blir de avvist, og AI-modellen beholder sin integritet.

Det er en effektiv strategi for alle organisasjoner – og kanskje enda mer for små eller nye organisasjoner, som kan bruke CRM- og kundedataene sine til å bygge en effektiv AI-modell fra starten av, uten å måtte luke ut eldre data som kanskje ikke lenger er relevante for organisasjonens mål. Og med den mindre, men mer smidige modellen, kan organisasjoner mye raskere og mer effektivt avgjøre hvor effektive AI-innsatsene deres er. Hvis responsraten på kampanjene og innsatsen deres ikke er så robust som forventet, kan de bruke AI-systemet sitt til raskt å bestemme hvilke justeringer de må gjøre.

Gjør riktig, kan AI-systemer spare organisasjoner tid, penger og krefter – og hjelpe dem med å designe og utvikle kampanjer, tilnærminger, presentasjoner, research og oppsøkende virksomhet som gjør dem i stand til å kommunisere tydelig hva de gjør og hvorfor kunder bør gjøre forretninger med dem. AI kan hjelpe organisasjoner med å sikre at budskapene deres er rettet direkte mot de potensielle kundene med høyest verdi, som mest sannsynlig er interessert i det de tilbyr. Og AI kan hjelpe en organisasjon med å raskt omstille seg eller ekspandere til nye markeder, og sikre at de utnytter potensialet sitt fullt ut. Men magien med AI er bygget på kvaliteten på dataene algoritmene bruker – og ved å holde seg så tett som mulig til sine «hjemmelagde» data, vil organisasjoner kunne bygge den mest effektive AI-datamodellen som mulig.