Dados, Dados Por Todos os Lados – Mas Como Você Sabe se o Seu Modelo de IA Está Obtendo os Dados Certos?

Dados podem ser criados igualmente, mas nem todos os dados são iguais. Organizações B2B que buscam clientes para seus produtos e serviços precisam desenvolver métodos que permitam que elas “discriminem” entre os dados que entram nos seus modelos de IA – a fim de garantir que esses modelos forneçam as informações e insights necessários para alcançar seus objetivos. Para fazer isso, elas devem se concentrar em construir modelos que usem o máximo possível seus próprios dados proprietários – os dados que elas coletam de comunicações com clientes, relatórios de vendas e marketing, respostas a campanhas e dezenas de outras métricas.

Enquanto as estratégias tradicionais de prospecção, marketing e vendas funcionam bem, as organizações que buscam obter uma vantagem sobre a concorrência estão cada vez mais recorrendo à IA. Com um bom modelo de IA de seus clientes e mercado, as empresas podem projetar planos e esforços de marketing e vendas muito mais eficazes – porque os algoritmos de IA podem analisar de forma muito mais eficiente e rápida os milhares de pontos de dados que ajudarão as organizações a desenvolver estratégias mais eficazes.

A qualidade dos dados – dados que realmente refletem os mercados e a base de clientes potenciais de uma organização – é o ingrediente-chave aqui. Com os dados certos, as empresas podem desenvolver estratégias de marketing eficazes de forma ágil e eficiente, determinar quais mercados concentrar seus esforços e construir estratégias potentes para alcançar os clientes mais qualificados. Dados “ruins”, por outro lado, não ajudarão as organizações a alcançar esses objetivos – e, na verdade, podem ser responsáveis por grandes perdas.

Embora garantir a qualidade dos dados seja crucial para qualquer organização que use modelos de IA, é especialmente importante para as empresas que estão começando a usar a IA – empresas que estão lutando para implementar modelos de IA, coletando dados de fontes públicas e proprietárias. Quais fontes elas devem estar utilizando? Como elas determinam que os dados que estão obtendo ajudarão a desenvolver o modelo mais eficaz? Como elas distinguem os dados úteis dos não úteis? Considerando que até 85% dos projetos de IA falham – muitos deles devido a dados de má qualidade – essas são perguntas que as organizações precisam levar muito a sério antes de embarcar em sua jornada de IA.

Existem vários caminhos que uma organização pode tomar para popular seu modelo de IA com dados, entre eles contratar uma empresa que forneça dados de grandes bases de dados públicas e proprietárias sobre a indústria, clientes potenciais, concorrentes, tendências e muito mais; basicamente preenchendo o modelo com dados fornecidos por essas empresas, permitindo que as organizações avancem rapidamente com a IA. É tentador, mas para muitas organizações, é provável que seja um erro; embora grande parte dos dados fornecidos por essas empresas seja provavelmente útil, haverá provavelmente dados suficientes para influenciar o modelo de IA com dados irrelevantes ou, pior, prejudiciais aos objetivos da organização. Além disso, compartilhar um modelo de IA com uma terceira parte pode constituir um risco de segurança.

Um caminho melhor para as organizações pode ser confiar em fontes externas para dados de “visão geral” da indústria e economia – mas usar seus próprios dados internos, de primeira mão, para informações específicas sobre clientes, mercados, concorrentes e muito mais. Tais dados refletem exatamente o mercado e a base de clientes que a organização busca alcançar – porque são baseados em dados coletados de interações com exatamente esses clientes. Mesmo as organizações jovens têm mais dados do que elas percebem; mensagens de e-mail, chamadas telefônicas, dados de mensagens instantâneas e outras comunicações podem ser minerados para obter informações sobre mercados, clientes, tendências, o estado financeiro dos clientes, padrões de compra, preferências e muito mais. Ao basear seus modelos nesses dados, as organizações podem ajudar a aumentar a precisão de seus algoritmos de IA.

Os sistemas de CRM das organizações podem produzir dados valiosos, com cada transação, bem-sucedida ou não, avaliada para obter indicações de como os clientes se relacionam com produtos e serviços, quais abordagens (mensagens, e-mail, telefone, etc.) são mais prováveis de ter sucesso, o que os clientes gostaram ou não gostaram dos produtos/marquetin/approche da organização e muito mais. Esses dados são analisados por algoritmos avançados para determinar a melhor maneira de alcançar clientes e mercados potenciais; o que eles são mais prováveis de responder, como mensagens sobre qualidade ou redução de custos; qual método de aproximação (e-mail, chamada telefônica) eles são mais prováveis de responder; quais decisores são mais prováveis de responder positivamente; e muito mais.

Chamadas telefônicas, por exemplo, podem ser analisadas para coisas como sentimento do cliente, palavras-chave, indicações de planos futuros do cliente, reações a propostas, entusiasmo relacionado a ideias ou propostas específicas, interesse geral (com base, entre outras coisas, no comprimento de uma chamada) e muito mais. E-mails, mensagens de mídia social, interações de sites, reuniões de feiras de negócios e eventos e qualquer outro método que a organização use para se comunicar com os clientes podem ser analisados de forma semelhante. O resultado é um tesouro de dados mais precisos e relevantes possíveis – desde que venham dos clientes e mercados da organização.

Depois de construir essa base altamente precisa, a organização pode aumentar a abrangência do seu modelo usando fontes de dados externas, que os algoritmos e agentes do sistema de IA verificarão contra os dados de base. Se os dados de terceiros forem compatíveis com os dados incluídos sobre os clientes, mercados, objetivos, condições econômicas e estratégia geral da organização, esses dados podem ser incluídos no modelo, aumentando ainda mais sua eficácia. Se esses dados não corresponderem ou apoiarem os dados derivados do CRM que a organização já possui – os dados sobre seus clientes e mercados reais – eles são rejeitados, e o modelo de IA mantém sua integridade.

É uma estratégia eficaz para todas as organizações – e talvez ainda mais para as organizações pequenas ou novas, que podem usar seus dados de CRM e de clientes para construir um modelo de IA eficaz desde o início, sem ter que eliminar dados legados que podem não ser mais relevantes para os objetivos da organização. E com esse modelo menor, mas mais ágil, as organizações podem determinar muito mais rapidamente e com eficiência como seus esforços de IA são eficazes; se a taxa de resposta às suas campanhas e esforços não for tão robusta quanto elas esperavam, elas podem usar seu sistema de IA para determinar rapidamente os ajustes que elas podem precisar fazer.

Feito corretamente, os sistemas de IA podem economizar tempo, dinheiro e esforço para as organizações – ajudando-as a projetar e desenvolver campanhas, abordagens, pitches, pesquisas e esforços de aproximação que permitam que elas comuniquem claramente o que elas fazem e por que os clientes devem fazer negócios com elas. A IA pode ajudar as organizações a garantir que suas mensagens sejam direcionadas diretamente aos clientes potenciais de maior valor que são mais prováveis de estar interessados no que elas estão oferecendo. E a IA pode ajudar uma organização a mudar rapidamente ou expandir para novos mercados, garantindo que elas estejam aproveitando ao máximo seu potencial. Mas a magia dos sistemas de IA é construída sobre a qualidade dos dados que os algoritmos usam – e, ao se ater o mais possível aos seus dados “caseiros”, as organizações poderão construir o modelo de dados de IA mais eficaz possível.