Date, Date Peste Tot – Dar Cum Știți Că Modelul Dvs. De Inteligență Artificială Primește Datele Corecte?

Datele pot fi create în mod egal, dar nu toate datele sunt egale. Organizațiile B2B care caută clienți pentru produsele și serviciile lor trebuie să dezvolte metode care să le permită să “discrimineze” între datele care intră în modelele lor de inteligență artificială – pentru a se asigura că aceste modele oferă informațiile și insight-urile de care au nevoie pentru a-și atinge obiectivele. Pentru a face acest lucru, ar trebui să se concentreze pe construirea unor modele care să se bazeze pe datele proprii, exclusive – datele pe care le colectează din comunicările cu clienții, rapoartele de vânzări și marketing, răspunsurile la campanii și zeci de alte metrici.

În timp ce strategiile tradiționale de outreach, marketing și vânzări funcționează bine, organizațiile care doresc să obțină un avantaj competitiv se întorc tot mai mult spre inteligența artificială. Cu un model bun de inteligență artificială al clienților și pieței, companiile pot proiecta planuri de marketing și vânzări mult mai eficiente – pentru că algoritmii de inteligență artificială pot analiza mult mai rapid și eficient mii de puncte de date care vor ajuta organizațiile să dezvolte strategii mai eficiente.

Calitatea datelor – date care reflectă cu adevărat piețele și baza de clienți potențială a unei organizații – este ingredientul cheie aici. Cu datele corecte, companiile pot dezvolta strategii de marketing eficiente, pot determina care piețe să se concentreze și pot construi strategii puternice pentru a ajunge la clienții cei mai calificați. Datele “proaste”, pe de altă parte, nu vor ajuta organizațiile să atingă aceste obiective – și, în fapt, pot fi responsabile pentru pierderi uriașe.

În timp ce asigurarea calității datelor este crucială pentru orice organizație care utilizează modele de inteligență artificială, este mai importantă pentru companiile care sunt noi în domeniul inteligenței artificiale – companiile care se luptă să implementeze modele de inteligență artificială, colectând date din surse publice și exclusive. Care surse ar trebui să utilizeze? Cum pot determina că datele pe care le obțin vor ajuta la dezvoltarea celui mai eficient model? Cum pot separa datele utile de cele inutile? Având în vedere că până la 85% din proiectele de inteligență artificială eșuează – multe dintre ele din cauza datelor proaste – acestea sunt întrebări pe care organizațiile trebuie să le ia foarte în serios înainte de a începe călătoria lor în domeniul inteligenței artificiale.

Există mai multe căi pe care o organizație le poate urma pentru a popula modelul său de inteligență artificială cu date, printre care contractarea cu o firmă care va furniza date din baze de date publice și exclusive despre industrie, clienți potențiali, concurenți, tendințe și multe altele; practic, umplerea modelului cu date furnizate de aceste firme, permițând organizațiilor să progreseze rapid cu inteligența artificială. Este tentant, dar pentru multe organizații este probabil o greșeală; în timp ce multe dintre datele furnizate de aceste firme sunt probabil utile, va exista suficient de multe date inexacte pentru a distorsiona modelul de inteligență artificială cu date care sunt irelevante sau, și mai rău, dăunătoare pentru obiectivele organizației. În plus, partajarea unui model de inteligență artificială cu o terță parte poate constitui un risc de securitate.

O cale mai bună pentru organizații ar fi să se bazeze pe surse externe pentru date “de ansamblu” despre industrie și economie – dar să utilizeze datele interne, exclusive, pentru detalii despre clienți, piețele lor specifice, concurenți și multe altele. Astfel de date reflectă exact piața și baza de clienți pe care o organizație își propune să o atingă – pentru că sunt bazate pe date colectate din interacțiunile cu exact acei clienți. Chiar și organizațiile tinere au mai multe date decât realizează; mesaje de e-mail, apeluri telefonice, date de mesagerie instantanee și alte comunicări pot fi extrase pentru informații despre piețe, clienți, tendințe, starea financiară a clienților, modele de cumpărare, preferințe și multe altele. Prin bazarea modelelor pe aceste date, organizațiile pot ajuta la creșterea acurateței algoritmilor de inteligență artificială.

Sistemele de gestionare a relațiilor cu clienții (CRM) ale organizației pot oferi date valoroase, cu fiecare tranzacție, reușită sau nu, evaluată pentru indicii despre cum clienții se raportează la produse și servicii, care abordări (mesaje, e-mail, telefon etc.) sunt cele mai probabil să reușească, ce au plăcut sau nu le-a plăcut clienților despre produsele, marketingul sau abordarea organizației și multe altele. Aceste date sunt analizate de algoritmi avansați pentru a determina cea mai bună modalitate de a ajunge la clienții potențiali și piețe; ce sunt cei mai probabil să răspundă, cum ar fi mesaje despre calitate sau reducerea costurilor; ce metodă de outreach (e-mail, apel telefonic) sunt cei mai probabil să răspundă; care decidenți sunt cei mai probabil să răspundă pozitiv și multe altele.

De exemplu, apelurile telefonice pot fi analizate pentru lucruri cum ar fi sentimentul clienților, cuvinte cheie, indicii despre planurile viitoare ale clienților, reacții la propuneri, entuziasm legat de idei sau propuneri specifice, interesul general (bazat, printre altele, pe durata apelului) și multe altele. Mesajele de e-mail, mesajele de pe rețelele sociale, interacțiunile pe site-urile web, întâlnirile de la târguri și evenimente și orice altă metodă pe care o utilizează organizația pentru a ajunge la clienți pot fi analizate în mod similar. Rezultatul este un tezaur de date cel mai precis și relevant posibil – deoarece provine de la clienții și piețele organizației.

După construirea acestei baze extrem de precise, organizația poate extinde sfera modelului său utilizând surse de date externe, pe care algoritmii și agenții sistemului de inteligență artificială îi vor verifica împotriva datelor de bază. Dacă datele de la terți sunt compatibile cu datele incluse despre clienții și piețele organizației, aceste date pot fi incluse în model, sporind și mai mult eficacitatea sa. Dacă aceste date nu se potrivesc sau nu susțin datele derivate din CRM, care sunt deja în posesia organizației – datele despre clienții și piețele sale reale – atunci acestea sunt respinse, iar modelul de inteligență artificială își păstrează integritatea.

Această strategie este eficientă pentru toate organizațiile – și poate chiar mai mult pentru organizațiile mici sau noi, care pot utiliza CRM-ul și datele despre clienți pentru a construi un model de inteligență artificială eficient de la început, fără a trebui să elimine datele moștenite care nu mai sunt relevante pentru obiectivele organizației. Și cu acest model mai mic, dar mai agil, organizațiile pot determina mult mai rapid și eficient cât de eficiente sunt eforturile lor de inteligență artificială; dacă rata de răspuns la campaniile și eforturile lor nu este la fel de robustă cum se așteptau, pot utiliza sistemul de inteligență artificială pentru a determina rapid ajustările pe care ar trebui să le facă.

Dacă se face corect, sistemele de inteligență artificială pot economisi timp, bani și efort pentru organizații – ajutându-le să proiecteze și să dezvolte campanii, abordări, prezentări, cercetări și outreach care le vor permite să comunice clar ce fac și de ce clienții ar trebui să facă afaceri cu ei. Inteligența artificială poate ajuta organizațiile să își direcționeze mesajele direct către clienții potențiali de valoare ridicată care sunt cei mai probabil să fie interesați de ceea ce oferă. Și, inteligența artificială poate ajuta o organizație să pivoteze sau să se extindă în noi piețe, asigurându-se că își exploatează pe deplin potențialul. Dar magia inteligenței artificiale se bazează pe calitatea datelor pe care le utilizează algoritmii – și, prin a se ține cât mai aproape de datele “autohtone”, organizațiile vor putea construi cel mai eficient model de date de inteligență artificială posibil.