Dane, Dane wszędzie – ale jak możesz być pewien, że Twój model AI otrzymuje właściwe dane?

Dane mogą być tworzone równo, ale nie wszystkie dane są równe. Organizacje B2B, które poszukują klientów dla swoich towarów i usług, muszą opracować metody, które pozwolą im “rozróżniać” dane, które wpływają do ich modeli AI, aby upewnić się, że te modele dostarczają informacje i wglądy, których potrzebują, aby osiągnąć swoje cele. Aby to zrobić, powinny skoncentrować się na budowaniu modeli, które czerpią jak najwięcej z własnych, własnych danych – danych, które gromadzą z komunikacji z klientami, raportów sprzedaży i marketingu, odpowiedzi na kampanie i dziesiątek innych wskaźników.

Podczas gdy tradycyjne strategie zasięgu, marketingu i sprzedaży działają całkiem dobrze, organizacje, które chcą uzyskać przewagę nad konkurencją, coraz częściej zwracają się ku AI. Z dobrym modelem AI klientów i rynku, firmy mogą opracować znacznie bardziej skuteczne plany marketingu i sprzedaży – ponieważ algorytmy AI mogą znacznie bardziej efektywnie i szybko analizować tysiące punktów danych, które pomogą organizacjom opracować bardziej skuteczne strategie.

Jakość danych – dane, które prawdziwie odzwierciedlają rynek i potencjalną bazę klientów organizacji – jest tu kluczowym składnikiem. Z odpowiednimi danymi, firmy mogą szybko i efektywnie opracować skuteczne strategie marketingu, określić, na które rynki powinny się skoncentrować, i zbudować potężne strategie, aby dotrzeć do najbardziej wykwalifikowanych klientów. “Złe” dane, z drugiej strony, nie pomogą organizacjom osiągnąć tych celów – i w rzeczywistości mogą być przyczyną ogromnych strat.

Pewność jakości danych jest kluczowa dla każdej organizacji, która korzysta z modeli AI, ale jest szczególnie ważna dla firm, które są nowe w AI – firm, które mają trudności z wdrożeniem modeli AI, gromadząc dane z publicznych i własnych źródeł. Jakie źródła powinny one wykorzystywać? Jak mogą stwierdzić, że dane, które otrzymują, pomogą im opracować najbardziej skuteczny model? Jak mogą wyselekcjonować użyteczne dane z nieużytecznych? Biorąc pod uwagę, że aż 85% projektów AI kończy się niepowodzeniem – wiele z nich z powodu złych danych – są to pytania, które organizacje muszą traktować bardzo poważnie, zanim wyruszą w swoją podróż AI.

Istnieje kilka dróg, którymi organizacja może pójść, aby zaludnić swój model AI danymi, wśród nich kontraktowanie z firmą, która dostarczy dane z dużych publicznych i własnych baz danych o branży, potencjalnych klientach, konkurentach, trendach i więcej; podstawowe wypełnienie modelu danymi dostarczonymi przez te firmy, umożliwiając organizacjom szybkie rozpoczęcie pracy z AI. Jest to kuszące, ale dla wielu organizacji może to być błąd; chociaż wiele danych dostarczonych przez te firmy jest prawdopodobnie użyteczne, będzie prawdopodobnie wystarczająco nieprecyzyjnych danych, aby zniekształcić model AI danymi, które są nieistotne lub gorsze, szkodliwe dla celów organizacji. Ponadto, udostępnienie modelu AI stronie trzeciej może stanowić ryzyko bezpieczeństwa.

Lepszą drogą dla organizacji może być poleganie na zewnętrznych źródłach dla “dużego obrazu” danych branżowych i ekonomicznych – ale wykorzystywanie własnych wewnętrznych, pierwszorzędnych danych dla szczegółów na temat klientów, ich konkretnych rynków, konkurentów i więcej. Takie dane odzwierciedlają dokładnie rynek i bazę klientów, które organizacja stara się osiągnąć – ponieważ są one oparte na danych pochodzących z interakcji z tymi samymi klientami. Nawet młode organizacje mają więcej danych, niż sobie uświadamiają; e-mail, połączenia telefoniczne, dane z komunikatorów internetowych i inne komunikacje mogą być wykorzystywane do informacji o rynkach, klientach, trendach, stanie finansowym klientów, wzorach zakupów, preferencjach i wiele więcej. Poprzez oparcie się na tych danych, organizacje mogą pomóc zwiększyć dokładność swoich algorytmów AI.

Systemy CRM organizacji mogą dostarczyć cenne dane, z każdą transakcją, udaną lub nie, ocenianą pod kątem wskazówek, jak klienci odnoszą się do produktów i usług, które podejścia (komunikacja, e-mail, telefon itp.) są najbardziej prawdopodobne, aby odnieść sukces, co klienci lubili lub nie lubili w produktach/marketingu/podejściu organizacji, i wiele więcej. Te dane są analizowane przez zaawansowane algorytmy, aby określić najlepszy sposób, aby dotrzeć do potencjalnych klientów i rynków; co są one najbardziej prawdopodobne, aby odpowiedzieć, takie jak wiadomości o jakości lub redukcji kosztów; jaki sposób zasięgu (e-mail, telefon) są one najbardziej prawdopodobne, aby odpowiedzieć; które decydenci są najbardziej prawdopodobne, aby odpowiedzieć pozytywnie; i wiele więcej.

Na przykład, połączenia telefoniczne mogą być analizowane pod kątem takich rzeczy, jak nastawienie klienta, słowa kluczowe, wskazówki dotyczące planów klienta, reakcje na propozycje, entuzjazm związany z konkretnymi pomysłami lub propozycjami, ogólne zainteresowanie (oparte na długości połączenia i innych czynnikach) i wiele więcej. E-mail, wiadomości z mediów społecznościowych, interakcje na stronie internetowej, spotkania na targach i wydarzeniach, i każdy inny sposób, w jaki organizacja próbuje dotrzeć do klientów, mogą być podobnie analizowane. Rezultatem jest skarbnica najbardziej dokładnych i istotnych danych możliwych – ponieważ pochodzą one z klientów i rynków organizacji.

Po zbudowaniu tej bardzo dokładnej podstawy, organizacja może rozszerzyć zakres swojego modelu, wykorzystując zewnętrzne źródła danych, które algorytmy i agenci systemu AI sprawdzą w stosunku do danych podstawowych. Jeśli dane zewnętrzne są zgodne z danymi podstawowymi na temat klientów, rynków, celów, warunków ekonomicznych i ogólnej strategii organizacji, te dane mogą być uwzględnione w modelu, co jeszcze bardziej zwiększy jego skuteczność. Jeśli te dane nie odpowiadają lub nie wspierają danych CRM, które organizacja już posiada – danych o ich rzeczywistych klientach i rynkach – są one odrzucane, a model AI zachowuje swoją integralność.

Jest to skuteczna strategia dla wszystkich organizacji – i może nawet bardziej dla małych lub nowych organizacji, które mogą wykorzystać swoje systemy CRM i dane klientów, aby zbudować skuteczny model AI od samego początku, bez potrzeby usuwania danych dziedzicznych, które mogą nie być już istotne dla celów organizacji. I z tym mniejszym, ale bardziej zwinym modelem, organizacje mogą znacznie szybciej i efektywniej określić, jak skuteczne są ich wysiłki AI; jeśli odpowiedź na ich kampanie i wysiłki nie jest tak silna, jak oczekiwano, mogą one wykorzystać swój system AI, aby szybko określić, jakie modyfikacje mogą być potrzebne.

Wydane prawidłowo, systemy AI mogą zaoszczędzić organizacjom czas, pieniądze i wysiłek – pomagając im opracować i rozwijać kampanie, podejścia, prezentacje, badania i zasięgi, które pozwolą im wyraźnie komunikować, co robią i dlaczego klienci powinni z nimi robić interesy. AI może pomóc organizacjom upewnić się, że ich wiadomości są skierowane bezpośrednio do najbardziej wartościowych potencjalnych klientów, którzy są najbardziej prawdopodobne, aby być zainteresowanymi tym, co oferują. I AI może pomóc organizacji szybko zmienić się lub rozwinąć na nowe rynki, zapewniając, że korzystają w pełni ze swojego potencjału. Ale magia AI opiera się na jakości danych, które algorytmy wykorzystują – i poprzez trzymanie się jak najbliżej swoich “własnych” danych, organizacje będą mogły zbudować najbardziej skuteczny model danych AI.