Данные, данные повсюду – но как вы знаете, что ваша модель ИИ получает правильные данные?

Данные могут создаваться одинаково, но не все данные равны. Организации B2B, которые ищут клиентов для своих товаров и услуг, должны разработать методы, которые позволят им “дискриминировать” среди данных, поступающих в их модели ИИ, чтобы обеспечить, что эти модели предоставляют информацию и данные, необходимые для достижения их целей. Для этого они должны сосредоточиться на создании моделей, которые используют как можно больше своих собственных, проприетарных данных – данных, которые они собирают из коммуникаций с клиентами, отчетов о продажах и маркетинге, ответов на кампании и десятков других метрик.

Хотя традиционные методы выхода на рынок, маркетинга и продаж работают вполне хорошо, организации, стремящиеся получить преимущество над конкурентами, все чаще переходят на ИИ. С хорошей моделью ИИ клиентов и рынка компании могут разработать гораздо более эффективные маркетинговые и продажные планы и усилия – потому что алгоритмы ИИ могут гораздо более эффективно и быстро анализировать тысячи точек данных, которые помогут организациям разработать более эффективные стратегии.

Качество данных – данные, которые действительно отражают рынки и потенциальную клиентскую базу организации, – является ключевым ингредиентом здесь. С правильными данными компании могут быстро и эффективно разработать эффективные маркетинговые стратегии, определить, на какие рынки следует сосредоточить усилия, и построить мощные стратегии для достижения наиболее квалифицированных клиентов. “Плохие” данные, с другой стороны, не помогут организациям достичь этих целей – и могут даже причинить огромные потери.

Хотя обеспечение качества данных имеет решающее значение для любой организации, использующей модели ИИ, это особенно важно для компаний, которые только начинают работать с ИИ – компаний, которые борются с реализацией моделей ИИ, собирая данные из публичных и проприетарных источников. Какие источники они должны использовать? Как они могут определить, что данные, которые они получают, помогут им разработать наиболее эффективную модель? Как они могут отделить полезные данные от бесполезных? Учитывая, что до 85% проектов ИИ терпят неудачу – многие из них из-за плохих данных, – эти вопросы, которые организации должны очень серьезно рассмотреть перед началом своего пути в ИИ.

Существует несколько путей, которые организация может пройти, чтобы заполнить свою модель ИИ данными, среди них заключение контракта с фирмой, которая будет поставлять данные из крупных публичных и проприетарных баз данных об отрасли, потенциальных клиентах, конкурентах, тенденциях и многое другое; по сути, заполняя модель данными, предоставленными этими фирмами, что позволяет организациям быстро продвигаться вперед с ИИ. Это заманчиво, но для многих организаций это, скорее всего, будет ошибкой; хотя многие данные, поставляемые этими фирмами, вероятно, будут полезными, будет достаточно неточных данных, чтобы искажать модель ИИ данными, которые являются нерелевантными или, что хуже, вредными для целей организации. Кроме того, обмен моделью ИИ с третьей стороной может представлять риск для безопасности.

Более перспективным путем для организаций может быть использование внешних источников для “большой картины” отрасли и экономики – но использование собственных внутренних, первичных данных для конкретной информации о клиентах, их конкретных рынках, конкурентах и многое другое. Такие данные отражают именно тот рынок и клиентскую базу, которую организация стремится достичь – потому что они основаны на данных, полученных из взаимодействия с этими же клиентами. Даже молодые организации имеют больше данных, чем они думают; электронные письма, телефонные звонки, данные об мгновенных сообщениях и другие коммуникации можно использовать для получения информации о рынках, клиентах, тенденциях, финансовом состоянии клиентов, моделях покупок, предпочтениях и многое другое. Основывая свои модели на этих данных, организации могут помочь увеличить точность своих алгоритмов ИИ.

Системы CRM организаций могут дать ценные данные, с каждой транзакцией, успешной или нет, оцениваемой на предмет указаний на то, как клиенты относятся к продуктам и услугам, какие подходы (обращение, электронная почта, телефон и т. д.) наиболее вероятно будут успешными, что клиенты понравилось или не понравилось в продуктах/маркетинге/подходе организации и многое другое. Эти данные анализируются продвинутыми алгоритмами для определения лучшего способа достижения потенциальных клиентов и рынков; что они наиболее вероятно ответят на, например, сообщения о качестве или снижении затрат; какой метод выхода на связь (электронная почта, телефонный звонок) они наиболее вероятно ответят; какие лица, принимающие решения, наиболее вероятно ответят положительно; и многое другое.

Телефонные звонки, например, можно проанализировать на предмет таких вещей, как настроение клиентов, ключевые слова, указания на будущие планы клиентов, реакции на предложения, энтузиазм, связанный с конкретными идеями или предложениями, общий интерес (на основе, среди прочего, продолжительности звонка) и многое другое. Электронная почта, сообщения в социальных сетях, взаимодействия на сайте, встречи на выставках и мероприятиях и любой другой метод, который организация использует для выхода на связь с клиентами, можно проанализировать аналогичным образом. Результатом является сокровищница наиболее точных и релевантных данных – поскольку они исходят от клиентов и рынков организации.

После создания этой высокоточной основы организация может расширить объем своей модели, используя внешние источники данных, которые алгоритмы и агенты системы ИИ проверят на совместимость с базовыми данными. Если данные третьих сторон совместимы с включенными данными об клиентах, рынках, целях, экономических условиях и общей стратегии организации, эти данные можно включить в модель, что еще больше повысит ее эффективность. Если эти данные не соответствуют или не поддерживают данные, полученные из CRM, которые уже находятся во владении организации – данные о ее фактических клиентах и рынках, – они будут отклонены, и модель ИИ сохранит свою целостность.

Это эффективная стратегия для всех организаций – и, возможно, даже более так для небольших или новых организаций, которые могут использовать свои системы CRM и данные о клиентах для создания эффективной модели ИИ с самого начала, не имея необходимости фильтровать устаревшие данные, которые могут больше не быть актуальными для целей организации. И с этой меньшей, но более гибкой моделью организации могут гораздо быстрее и эффективнее определить, насколько эффективны их усилия в области ИИ; если ответная реакция на их кампании и усилия не так сильна, как они ожидали, они могут использовать свою систему ИИ, чтобы быстро определить необходимые корректировки.

Если все сделано правильно, системы ИИ могут сэкономить организациям время, деньги и усилия – помогая им разработать и создать кампании, подходы, презентации, исследования и выход на связь, которые позволят им четко сообщить, что они делают и почему клиентам следует работать с ними. ИИ может помочь организациям обеспечить, чтобы их сообщения были направлены прямо на наиболее ценных потенциальных клиентов, которые наиболее вероятно будут заинтересованы в том, что они предлагают. И ИИ может помочь организации быстро изменить или расширить свою деятельность на новые рынки, обеспечивая, что они используют свой потенциал в полной мере. Но магия ИИ основана на качестве данных, которые используют алгоритмы – и, придерживаясь как можно ближе своих “домашних” данных, организации смогут создать наиболее эффективную модель данных ИИ.