Data, data overalt – men hvordan vet du at ditt AI-modell får riktig data?

Data kan være likeverdig, men ikke all data er likeverdig. B2B-organisasjoner som søker kunder for sine varer og tjenester må utvikle metoder som gjør det mulig for dem å “diskriminere” blant dataene som kommer inn i deres AI-modeller – for å sikre at modellene gir de innsiktene og informasjonen de trenger for å oppnå målene sine. For å gjøre dette, bør de konsentrere seg om å bygge modeller som trekker så mye som mulig på deres eget, proprietære data – data de samler inn fra kommunikasjon med kunder, salgs- og markedsføringsrapporter, svar på kampanjer og dusinvis av andre målinger.

Mens tradisjonelle outreach-, markedsførings- og salgsstrategier fungerer helt greit, søker organisasjoner som ønsker å få en føring på konkurrentene i økende grad til AI. Med en god AI-modell av kundene og markedet, kan selskapene designe langt mer effektive markedsførings- og salgsplaner og -innsats – fordi AI-algoritmene kan analysere tusenvis av datapunkter mye raskere og mer effektivt, og hjelpe organisasjonene med å utvikle mer effektive strategier.

Datakvalitet – data som virkelig reflekterer en organisasjons markeder og potensielle kundebase – er den viktigste ingrediensen her. Med riktig data kan selskapene utvikle effektive markedsføringsstrategier, bestemme hvilke markeder de skal konsentrere seg om, og bygge potente strategier for å nå de mest kvalifiserte kundene. “Dårlig” data, på den andre siden, vil ikke hjelpe organisasjonene med å oppnå målene – og kan faktisk være ansvarlig for enorme tap.

Mens sikring av datakvalitet er viktig for alle organisasjoner som bruker AI-modeller, er det spesielt viktig for selskaper som er nye til AI – selskaper som sliter med å implementere AI-modeller, og samler inn data fra offentlige og proprietære kilder. Hvilke kilder bør de bruke? Hvordan bestemmer de at dataene de får, vil hjelpe dem med å utvikle den mest effektive modellen? Hvordan skiller de mellom nyttig og unyttig data? Gitt at opp til 85% av AI-prosjektene feiler – mange av dem på grunn av dårlig data – er disse spørsmålene som organisasjonene må ta svært alvorlig før de starter sin AI-reise.

Det finnes flere veier en organisasjon kan gå for å fylle AI-modellen sin med data, blant annet å inngå avtale med et selskap som vil levere data fra store offentlige og proprietære databaser om industrien, potensielle kunder, konkurrenter, trender og mer; i hovedsak fylle modellen med data levert av disse selskapene, og gjøre det mulig for organisasjonene å raskt gå videre med AI. Det er fristende, men for mange organisasjoner vil det sannsynligvis være en feil; mens mye av dataene levert av disse selskapene sannsynligvis vil være nyttige, vil det nok være nok usikre data til å forvrengle AI-modellen med data som er irrelevante, eller verre, skadelige for organisasjonens mål. I tillegg kan deling av en AI-modell med en tredjepart utgjøre en sikkerhetsrisiko.

En bedre vei for organisasjoner kan være å stole på eksterne kilder for “stor bildet” industrien og økonomi data – men å bruke deres eget interne, førstehånds data for spesifikke kunder, deres spesifikke markeder, deres konkurrenter og mer. Slike data reflekterer den eksakte markedet og kundebasen en organisasjon søker å nå – fordi det er basert på data fra interaksjoner med nettopp disse kundene. Selv unge organisasjoner har mer data enn de innser; e-postmeldinger, telefonoppringer, instant-meldinger og andre kommunikasjoner kan graves for informasjon om markeder, kunder, trender, kundenes økonomiske tilstand, kjøpsmønster, preferanser og mye mer. Ved å basere modellene sine på disse dataene, kan organisasjonene hjelpe med å øke nøyaktigheten av AI-algoritmene sine.

Organisasjonens CRM-systemer kan gi verdifulle data, med hver transaksjon, enten vellykket eller ikke, evaluert for indikasjoner på hvordan kundene relaterer til produkter og tjenester, hvilke tilnærminger (messaging, e-post, telefon osv.) som er mest sannsynlig å lykkes, hva kundene likte eller ikke likte om organisasjonens produkter/markedsføring/tilnærminger, og mye mer. Disse dataene analyseres av avanserte algoritmer for å bestemme den beste måten å nå potensielle kunder og markeder på; hva de er mest sannsynlig å reagere på, som beskjeder om kvalitet eller kostnadsreduksjon; hvilken tilnærming (e-post, telefonoppringer) de er mest sannsynlig å reagere på; hvilke beslutningstakere som er mest sannsynlig å reagere positivt; og mye mer.

Telefonoppringer, for eksempel, kan analyseres for ting som kundesentiment, nøkkelord, indikasjoner på fremtidige kundeplaner, reaksjoner på forslag, begeistring relatert til spesifikke ideer eller forslag, generell interesse (basert på, blant annet, lengden av et oppkall), og mye mer. E-post, sosiale medier, nettstedinteraksjoner, messer og arrangementer, og enhver annen metode organisasjonen bruker for å nå kundene, kan på samme måte analyseres. Resultatet er en skatt av de mest nøyaktige og relevante dataene mulig – siden de kommer fra organisasjonens kunder og markeder.

Efter å ha bygget denne svært nøyaktige basisen, kan organisasjonen utvide modellens omfang 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 overordnet strategi, kan disse dataene inkluderes i modellen, og ytterligere forbedre dens effektivitet. Hvis dataene ikke matcher eller støtter de CRM-avledede dataene organisasjonen allerede har, blir de avvist, og AI-modellen beholder sin integritet.

Dette er en effektiv strategi for alle organisasjoner – og kanskje enda mer for små eller nye organisasjoner, som kan bruke CRM- og kundedata til å bygge en effektiv AI-modell fra starten av, uten å måtte rydde opp i legacy-data som kan være irrelevant for organisasjonens mål. Og med denne mindre, men mer agile modellen, kan organisasjonene mye raskere og mer effektivt bestemme hvor effektive AI-innsatsene deres er; hvis responsraten på kampanjene og innsatsene ikke er like robust som forventet, kan de bruke AI-systemet sitt til å raskt bestemme hvilke justeringer de må gjøre.

Gjort riktig, kan AI-systemer spare organisasjoner tid, penger og innsats – og hjelpe dem med å designe og utvikle kampanjer, tilnærminger, forsøk, forskning og outreach som gjør det mulig for dem å kommunisere tydelig hva de gjør og hvorfor kunder bør gjøre forretninger med dem. AI kan hjelpe organisasjoner med å sikre at meldingene deres er rettet direkte mot de høyverdige potensielle kundene som er mest sannsynlig å være interessert i hva de tilbyr. Og, AI kan hjelpe en organisasjon med å raskt pivotere eller utvide inn i nye markeder, og sikre at de tar fullt utbytte av potensialet sitt. Men AI-magien bygges på kvaliteten av dataene algoritmene bruker – og ved å holde seg så nært som mulig til deres “hjemmedyrkede” data, kan organisasjonene bygge den mest effektive AI-data-modellen mulig.