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 “распознавать” данные, поступающие в их модели ИИ, чтобы обеспечить получение необходимых им информации и инсайтов для достижения своих целей. Для этого они должны сосредоточиться на построении моделей, которые используют как можно больше собственных, проприетарных данных – данных, собранных из взаимодействия с клиентами, отчетов о продажах и маркетинге, ответов на кампании и десятков других метрик.

Хотя традиционные методы продвижения, маркетинга и продаж работают вполне хорошо, организации, стремящиеся получить преимущество над конкурентами, все чаще переходят на использование ИИ. С помощью хорошей модели ИИ своих клиентов и рынка компании могут разработать более эффективные маркетинговые и продажные планы и усилия – поскольку алгоритмы ИИ могут гораздо более эффективно и быстро анализировать тысячи 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 – это вопросы, которые организации должны очень серьезно относиться к себе, прежде чем приступить к своему пути 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 приступить к работе с ИИ. Это заманчиво, но для многих организаций это, скорее всего, будет ошибкой; хотя многие данные, поставляемые этими фирмами, вероятно, будут полезными, там, скорее всего, будет достаточно неточных данных, чтобы искажать модель ИИ данными, которые не имеют отношения к целям организации или даже вредными для них. Кроме того, обмен моделью ИИ с третьей стороной может представлять риск для безопасности.

Более эффективный путь для организаций может заключаться в том, чтобы полагаться на внешние источники для “большой картины” отрасли и экономики – но использовать свои собственные внутренние, первичные данные 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 – поскольку они основаны на данных, полученных из взаимодействия с этими же клиентами. Даже молодые организации имеют больше данных, чем они думают; электронные сообщения, телефонные звонки, данные об мгновенных сообщениях и другие коммуникации можно использовать для получения информации о рынках, клиентах, тенденциях, финансовом состоянии клиентов, покупательских предпочтениях и многое другое. Основывая свои модели на этих данных, организации могут помочь повысить точность своих алгоритмов ИИ.

Системы управления отношениями с клиентами (CRM) организаций могут предоставить ценные данные, с каждой транзакцией, успешной или нет, оцениваемой на предмет указаний на то, как клиенты относятся к продуктам и услугам, какие подходы (сообщения, электронная почта, телефон и т. д.) наиболее вероятно приведут к успеху, что клиенты любят или не любят 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 на; какие лиц, принимающие решения, наиболее вероятно ответят положительно; и многое другое.

Телефонные звонки, например, могут быть проанализированы на предмет таких вещей, как настроения 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, может быть проанализирован аналогичным образом. Результатом является сокровищница наиболее точных и актуальных данных – поскольку они исходят от клиентов и рынков организации.

После построения этой высокоточной основы организация может расширить сферу действия своей модели, используя внешние источники данных, которые алгоритмы и агенты системы ИИ проверят на соответствие базовым данным. Если данные третьих сторон совместимы с данными о клиентах, рынках, целях, экономических условиях и общей стратегии организации, эти данные могут быть включены в модель, что еще больше повысит ее эффективность. Если эти данные не соответствуют или не поддерживают данные, полученные из CRM, уже находящиеся в распоряжении организации – данные о ее фактических клиентах и рынках – они отвергаются, и модель ИИ сохраняет свою целостность.

Это эффективная стратегия для всех организаций – и, возможно, даже более эффективная для небольших или новых организаций, которые могут использовать свои CRM и данные о клиентах для построения эффективной модели ИИ с самого начала, не имея необходимости удалять устаревшие данные, которые могут больше не быть актуальными для целей организации. И с этой меньшей, но более гибкой моделью организации могут гораздо быстрее и более эффективно определить, насколько эффективны их усилия по ИИ; если ответная реакция на их кампании и усилия не так сильна, как они ожидали, они могут использовать свою систему ИИ для быстрого определения необходимых корректировок.

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