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

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

În timp ce strategiile tradiționale de outreach, marketing și vânzări funcționează bine, organizațiile care caută să obțină un avantaj competitiv sunt din ce în ce mai mult interesate de IA. Cu un model de IA bun al clienților și pieței, companiile pot proiecta planuri și eforturi de marketing și vânzări mult mai eficiente – pentru că algoritmii de IA pot analiza mult mai eficient și rapid miile de puncte de date care vor ajuta organizațiile să dezvolte strategii mai eficiente.

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

În timp ce asigurarea calității datelor este crucială pentru orice organizație care utilizează modele de IA, este mai importantă pentru companiile care sunt noi în IA – companiile care luptă să implementeze modele de IA, colectând date din surse publice și proprietare. Care surse ar trebui să utilizeze? Cum pot determina că datele pe care le primesc 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 IA 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 IA.

Există mai multe căi pe care o organizație le poate urma pentru a popula modelul de IA cu date, printre care contractarea cu o firmă care va furniza date din baze de date publice și proprietare despre industrie, clienți potențiali, concurenți, tendințe și multe altele; în esență, umplerea modelului cu date furnizate de aceste firme, permițând organizațiilor să progreseze rapid cu IA. Este o tentație, dar pentru multe organizații este probabil să fie o greșeală; în timp ce multe dintre datele furnizate de aceste firme sunt probabil să fie utile, va exista suficient de multe date inexacte pentru a distorsiona modelul de IA cu date care sunt irelevante sau, mai rău, dăunătoare pentru obiectivele organizației. În plus, partajarea unui model de IA 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, de primă parte, pentru detalii despre clienți, piețele lor specifice, concurenții și multe altele. Astfel de date reflectă exact piața și baza de clienți pe care o organizație încearcă să o atingă – pentru că sunt bazate pe date sursă din interacțiunile cu exact acei clienți. Chiar și organizațiile tinere au mai multe date decât cred; 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 IA.

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

Apelurile telefonice, de exemplu, pot fi analizate pentru lucruri precum sentimentul clienților, cuvinte cheie, indicații 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. E-mailurile, 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 foarte precise, organizația poate extinde sfera modelului său utilizând surse de date externe, pe care algoritmii și agenții sistemului de IA îi vor verifica împotriva datelor de bază. Dacă datele terțe sunt compatibile cu datele incluse despre clienții, piețele, obiectivele, condițiile economice și strategia generală a organizației, aceste date pot fi incluse în model, îmbunătățindu-i și mai mult eficacitatea. Dacă aceste date nu se potrivesc sau nu susțin datele derivate din CRM deja în posesia organizației – datele despre clienții și piețele lor reale – acestea sunt respinse, iar modelul de IA își păstrează integritatea.

Este o strategie eficientă pentru toate organizațiile – și poate chiar mai mult pentru organizațiile mici sau noi, care pot utiliza CRM-ul și datele clienților pentru a construi un model de IA eficient de la început, fără a trebui să elimine datele legacy 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 IA; dacă rata de răspuns la campaniile și eforturile lor nu este la fel de robustă cum se așteptau, pot utiliza sistemul de IA pentru a determina rapid ajustările pe care ar trebui să le facă.

Dacă este făcut corect, sistemele de IA pot salva organizațiile timp, bani și efort – ajutându-le să proiecteze și să dezvolte campanii, abordări, prezentări, cercetări și outreach care să le permită să comunice clar ce fac și de ce clienții ar trebui să facă afaceri cu ei. IA poate ajuta organizațiile să se asigure că mesajele lor sunt direcționate direct către clienții potențiali de valoare ridicată care sunt cei mai probabil să fie interesați de ceea ce oferă. Și, IA poate ajuta o organizație să se mute rapid sau să se extindă în noi piețe, asigurându-se că sunt pe deplin conștiente de potențialul lor. Dar magia sistemelor de IA se bazează pe calitatea datelor pe care algoritmii le utilizează – și prin a se baza cât mai mult posibil pe datele “de casă”, organizațiile vor putea construi cel mai eficient model de date de IA posibil.