Data, data överallt – men hur vet du att din AI-modell hämtar rätt data?

Data kan skapas lika, men all data är inte lika. B2B-organisationer som söker kunder för sina varor och tjänster behöver utveckla metoder som gör det möjligt för dem att "särskilja" mellan de data som kommer in i deras AI-modeller – för att säkerställa att dessa modeller ger de insikter och den information de behöver för att uppnå sina mål. För att göra det bör de koncentrera sig på att bygga modeller som bygger så mycket som möjligt på deras egna, proprietära data – de data de samlar in från kommunikation med kunder, försäljnings- och marknadsföringsrapporter, svar på kampanjer och dussintals andra mätvärden.

Medan traditionella strategier för uppsökande verksamhet, marknadsföring och försäljning fungerar utmärkt, är organisationer som försöker få ett försprång gentemot konkurrenterna i allt högre grad riktar sig mot AIMed en bra AI-modell av sina kunder och marknad kan företag utforma betydligt mer effektiva marknadsförings- och försäljningsplaner och insatser – eftersom AI-algoritmer kan analysera de tusentals datapunkter som hjälper organisationer att utveckla mer effektiva strategier betydligt mer effektivt och snabbt.

Datakvalitet – data som verkligen återspeglar en organisations marknader och potentiella kundbas – är den viktigaste ingrediensen här. Med rätt data kan företag snabbt och effektivt utveckla effektiva marknadsföringsstrategier, bestämma vilka marknader de ska koncentrera sina ansträngningar på och bygga kraftfulla strategier för att nå de mest kvalificerade kunderna. ”Dålig” data, å andra sidan, kommer inte att hjälpa organisationer att uppnå dessa mål – och kan faktiskt vara det. ansvarig för stora förluster.

Att säkerställa datakvalitet är avgörande för alla organisationer som använder AI-modeller, men det är särskilt viktigt för företag som är nya inom AI – företag som kämpar med att implementera AI-modeller och samlar in data från offentliga och proprietära källor. Vilka källor bör de använda? Hur avgör de att den data de får kommer att hjälpa dem att utveckla den mest effektiva modellen? Hur kan de skilja ut användbar data från onödig? Med tanke på att så många som 85% av AI-projekt misslyckas – många av dem på grund av bristfällig data – är det här frågor som organisationer måste ta på största allvar innan de påbörjar sin AI-resa.

Det finns flera vägar en organisation kan ta för att fylla sin AI-modell med data, bland annat att anlita ett företag som levererar data från stora offentliga och proprietära databaser om branschen, potentiella kunder, konkurrenter, trender med mera; i princip fyller man modellen med data från dessa företag, vilket gör det möjligt för organisationer att snabbt gå vidare med AI. Det är frestande, men för många organisationer är det sannolikt ett misstag; även om mycket av den data som tillhandahålls av dessa företag sannolikt kommer att vara användbar, kommer det förmodligen att finnas tillräckligt med felaktiga data för att snedvrida AI-modellen med data som är irrelevanta, eller ännu värre, skadliga för organisationens mål. Dessutom kan det vara möjligt att dela en AI-modell med en tredje part utgör en säkerhetsrisk.

En bättre väg för organisationer kan vara att förlita sig på externa källor för övergripande bransch- och ekonomidata – men att använda sina egna interna data från första part för specifika detaljer om kunder, deras specifika marknader, deras konkurrenter med mera. Sådan data återspeglar exakt den marknad och kundbas som en organisation försöker nå – eftersom den är baserad på data som kommer från interaktioner med just dessa kunder. Även unga organisationer har mer data än de inser; e-postmeddelanden, telefonsamtal, snabbmeddelandedata och annan kommunikation kan utvinnas för information om marknader, kunder, trender, kundernas ekonomiska situation, köpmönster, preferenser och mycket mer. Genom att basera sina modeller på den informationen kan organisationer bidra till att öka noggrannheten i sina AI-algoritmer.

Organisatoriska CRM-system kan ge värdefull data, där varje transaktion, framgångsrik eller inte, utvärderas för att hitta indikationer på hur kunder relaterar till produkter och tjänster, vilka metoder (meddelanden, e-post, telefon etc.) som har störst chans att lyckas, vad kunderna gillade eller inte gillade med organisationens produkter/marknadsföring/metod, och mycket mer. Denna data analyseras av avancerade algoritmer för att fastställa det bästa sättet att nå potentiella kunder och marknader; vad de är mest benägna att reagera på, såsom meddelanden om kvalitet eller kostnadsminskning; vilken kontaktmetod (e-post, telefonsamtal) de är mest benägna att reagera på; vilka beslutsfattare som är mest benägna att reagera positivt; och mycket mer.

Telefonsamtal kan till exempel analyseras med avseende på saker som kundsentiment, nyckelord, indikationer på kundens framtida planer, reaktioner på förslag, entusiasm kring specifika idéer eller förslag, övergripande intresse (baserat på bland annat samtalets längd) och mer. E-post, meddelanden i sociala medier, interaktioner på webbplatser, mässor och evenemangsmöten och alla andra metoder som organisationen använder för att nå ut till kunder kan analyseras på liknande sätt. Resultatet är en mängd så exakta och relevanta data som möjligt – eftersom de kommer från organisationens kunder och marknader.

Efter att ha byggt denna mycket exakta grund kan organisationen utöka modellens omfattning med hjälp av externa datakällor, som AI-systemets algoritmer och agenter kommer att kontrollera mot baslinjedata. Om tredjepartsdata är kompatibel med inkluderad data om organisationens kunder, marknader, mål, ekonomiska förhållanden och övergripande strategi, kan dessa data inkluderas i modellen, vilket ytterligare förbättrar dess effektivitet. Om dessa data inte matchar eller stöder de CRM-härledda data som organisationen redan har i sin besittning – data om dess faktiska kunder och marknader – avvisas de, och AI-modellen behåller sin integritet.

Det är en effektiv strategi för alla organisationer – och kanske ännu mer för små eller nya organisationer, som kan använda sina CRM- och kunddata för att bygga en effektiv AI-modell från början, utan att behöva rensa bort äldre data som kanske inte längre är relevant för organisationens mål. Och med den mindre men mer flexibla modellen kan organisationer mycket snabbare och mer effektivt avgöra hur effektiva deras AI-insatser är. Om svarsfrekvensen på deras kampanjer och insatser inte är så robust som de förväntade sig kan de använda sitt AI-system för att snabbt avgöra vilka justeringar de kan behöva göra.

Om de görs på rätt sätt kan AI-system spara organisationer tid, pengar och ansträngning – och hjälpa dem att utforma och utveckla kampanjer, tillvägagångssätt, pitches, research och uppsökande verksamhet som gör det möjligt för dem att tydligt kommunicera vad de gör och varför kunder bör göra affärer med dem. AI kan hjälpa organisationer att säkerställa att deras budskap riktar sig direkt till de mest värdefulla potentiella kunderna som mest sannolikt är intresserade av vad de erbjuder. Och AI kan hjälpa en organisation att snabbt ställa om eller expandera till nya marknader, vilket säkerställer att de drar full nytta av sin potential. Men magin med AI bygger på kvaliteten på den data som algoritmerna använder – och genom att hålla sig så nära som möjligt till sin "hemodlade" data kommer organisationer att kunna bygga den mest effektiva AI-datamodellen som möjligt.