Dane, Dane Wszędzie – Ale Jak Upewnić Się, Że Twój Model AI Otrzymuje Prawidłowe Dane?

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

Podczas gdy tradycyjne strategie zewnętrzne, marketingowe i sprzedażowe działają całkiem dobrze, organizacje szukające przewagi nad konkurencją coraz częściej zwracają się ku AI. Z dobrym modelem AI klientów i rynku, firmy mogą zaprojektować o wiele bardziej skuteczne plany marketingowe i sprzedażowe – ponieważ algorytmy AI mogą o wiele bardziej wydajnie i szybko analizować tysiące punktów danych, które pomogą organizacjom opracować bardziej skuteczne strategie.

Jakość danych – dane, które prawdziwie odzwierciedlają rynki i potencjalną bazę klientów organizacji – jest kluczem tutaj. Z prawidłowymi danymi, firmy mogą zwinnie i wydajnie rozwijać skuteczne strategie marketingowe, określać, na które rynki koncentrować swoje wysiłki, i budować potężne strategie, aby dotrzeć do najbardziej wykwalifikowanych klientów. “Złe” dane, z drugiej strony, nie pomogą organizacjom osiągnąć tych celów – i w rzeczywistości mogą być odpowiedzialne za ogromne straty.

Podczas gdy zapewnienie jakości danych jest kluczowe dla każdej organizacji korzystającej z modeli AI, jest to szczególnie ważne dla firm, które są nowe w AI – firm, które mają trudności z wdrożeniem modeli AI, gromadzeniem danych z publicznych i zastrzeżonych źródeł. Jakie źródła powinny one wykorzystywać? Jak mogą stwierdzić, że dane, które otrzymują, pomogą im opracować najbardziej skuteczny model? Jak mogą wyselekcjonować przydatne dane z nieprzydatnych? 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 przed rozpoczęciem swojej podróży z AI.

Istnieje kilka ścieżek, którymi może podążać organizacja, aby zaludnić swój model AI danymi, wśród nich kontraktowanie z firmą, która dostarczy dane z dużych publicznych i zastrzeżonych baz danych o branży, potencjalnych klientach, konkurentach, trendach i więcej; podstawowe wypełnienie modelu danymi dostarczonymi przez te firmy, umożliwiając organizacjom szybkie przystąpienie do AI. Jest to kuszące, ale dla wielu organizacji może to być błąd; chociaż wiele danych dostarczonych przez te firmy jest prawdopodobnie przydatne, będzie 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 ścieżką dla organizacji może być poleganie na zewnętrznych źródłach dla “dużego obrazu” danych branżowych i gospodarczych – 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, której organizacja szuka – ponieważ są one oparte na danych pochodzących z interakcji z tymi samymi klientami. Nawet młode organizacje mają więcej danych, niż sobie zdają sprawę; wiadomości e-mail, połączenia telefoniczne, dane z komunikatorów internetowych i inne komunikacje mogą być wykorzystywane do informacji o rynkach, klientach, trendach, stanie finansowym klientów, wzorcach zakupów, preferencjach i wiele więcej. Poprzez oparcie swoich modeli 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 się powieść, 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 zastosowania (e-mail, telefon) są one najbardziej prawdopodobne, aby odpowiedzieć; które osoby decyzyjne są najbardziej prawdopodobne, aby odpowiedzieć pozytywnie i wiele więcej.

Połączenia telefoniczne, na przykład, 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, między innymi, długości połączenia) i wiele więcej. E-mail, wiadomości z mediów społecznościowych, interakcje na stronie internetowej, spotkania na targach i wydarzeniach i każda inna metoda, którą organizacja wykorzystuje do dotarcia do klientów, mogą być podobnie analizowane. Rezultatem jest skarbnica najbardziej dokładnych i istotnych danych możliwych – ponieważ pochodzą one od klientów i rynków organizacji.

Po zbudowaniu tego bardzo dokładnego podstawowego modelu, organizacja może zwiększyć zakres swojego modelu, wykorzystując zewnętrzne źródła danych, które algorytmy i agenci systemu AI sprawdzą w stosunku do danych podstawowych. Jeśli dane stron trzecich są zgodne z danymi CRM pochodzącymi od klientów, rynków, celów, warunków gospodarczych i ogólnej strategii organizacji, te dane mogą być uwzględnione w modelu, co 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 konieczności usuwania danych dziedziczonych, które mogą nie być już istotne dla celów organizacji. I z tym mniejszym, ale bardziej zwinym modelem, organizacje mogą o wiele szybciej i wydajniej określić, jak skuteczne są ich wysiłki AI; jeśli wskaźnik odpowiedzi na ich kampanie i wysiłki nie jest tak silny, jak oczekiwano, mogą one wykorzystać swój system AI, aby szybko określić, jakie dostosowania mogą być potrzebne.

Zrobione prawidłowo, systemy AI mogą zaoszczędzić organizacjom czas, pieniądze i wysiłek – pomagając im zaprojektować i opracować kampanie, podejścia, prezentacje, badania i wysiłki, które umożliwią im jasne przekazywanie, co robią i dlaczego klienci powinni robić interesy z nimi. 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 lub rozszerzyć się na nowe rynki, zapewniając, że w pełni wykorzystują swój potencjał. 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.