Data, Data Overalt – Men Hvordan Vet Du At Din AI-Modell Får Riktig Data?

Data kan bli laget 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 det, bør de konsentrere seg om å bygge modeller som trekker så mye som mulig på deres egne, proprietære data – data de samler inn fra kommunikasjon med kunder, salgs- og markedsføringsrapporter, svar på kampanjer og dusinvis av andre målinger.

Tradisjonell outreach, markedsføring og salgsstrategier fungerer fortsatt bra, men organisasjoner som søker å få en føring på konkurrentene er i økende grad i ferd med å bruke AI. Med en god AI-modell av kundene og markedet, kan selskapene designe langt mer effektive markedsførings- og salgsplaner og -innsats – fordi AI-algoritmer kan mye mer effektivt og raskt analysere de tusenvis av datapunkter som vil 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 raskt og effektivt 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 kritisk for enhver organisasjon som bruker AI-modeller, er det spesielt viktig for selskaper som er nye til AI – selskaper som sliter med å implementere AI-modeller, samler 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-prosjekter feiler – mange av dem på grunn av dårlig data – er disse spørsmål som organisasjonene må ta svært alvorlig før de starter sin AI-reise.

Det finnes flere veier en organisasjon kan gå for å fylle sin AI-modell med data, blant annet å inngå kontrakt 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, slik at organisasjonene kan raskt gå videre med AI. Det er fristende, men for mange organisasjoner er det sannsynligvis en feil; mens mye av dataene levert av disse selskapene sannsynligvis vil være nyttig, vil det være nok usikre data til å forvrengle AI-modellen med data som er irrelevant eller verre, skadelig 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 basere seg på eksterne kilder for “stor bildet” industrien og økonomien – men å bruke deres egne interne, førstepartsdata for detaljer om kunder, deres spesifikke markeder, konkurrenter og mer. Slike data reflekterer den eksakte markedet og kundebasen en organisasjon søker å nå – fordi det er basert på data hentet fra interaksjoner med nettopp disse kundene. Selv unge organisasjoner har mer data enn de innser; e-postmeldinger, telefonoppring, instant-meldingsdata 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 deres AI-algoritmer.

Organisasjonens CRM-systemer kan gi verdifull data, med hver transaksjon, enten vellykket eller ikke, vurderes 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/tilnærming, og mye mer. Disse dataene analyseres av avanserte algoritmer for å bestemme den beste måten å nå potensielle kunder og markeder; hva de er mest sannsynlig å reagere på, som beskjeder om kvalitet eller kostnadsreduksjon; hvilken outreach-metode (e-post, telefonoppring) de er mest sannsynlig å reagere på; hvilke beslutningstakere som er mest sannsynlig å reagere positivt; og mye mer.

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

Etter å ha bygget denne svært nøyaktige basis, 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 disse dataene ikke matcher eller støtter opp CRM-avledede data som allerede er i organisasjonens besittelse – data om deres faktiske kunder og markeder – 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 sine CRM- og kundedata til å bygge en effektiv AI-modell fra starten av, uten å måtte rydde opp i legacy-data som kanskje ikke lenger er relevante for organisasjonens mål. Og med denne mindre, men mer agile modellen, kan organisasjonene mye raskere og mer effektivt bestemme hvor effektive deres AI-innsats er; hvis responsraten til deres kampanjer og innsats ikke er like robust som de forventet, kan de bruke sin AI-system til å raskt bestemme justeringene de må gjøre.

Gjort riktig, kan AI-systemer spare organisasjoner tid, penger og innsats – hjelpe dem med å designe og utvikle kampanjer, tilnærminger, pitches, forskning og outreach som vil gjøre det mulig for dem å kommunisere klart hva de gjør og hvorfor kunder bør gjøre forretninger med dem. AI kan hjelpe organisasjoner sikre at deres meldinger 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 endre eller utvide seg inn i nye markeder, sikre at de tar fullt utbytte av potensialet sitt. Men AI-magien er bygget på kvaliteten av dataene algoritmene bruker – og ved å holde seg så nær som mulig til deres “hjemmedyrkede” data, vil organisasjonene kunne bygge den mest effektive AI-data-modellen mulig.