Data, data överallt – men hur vet du att ditt AI-modell får rätt data?

Data kan skapas lika, men inte all data är lika. B2B-organisationer som söker kunder för sina varor och tjänster behöver utveckla metoder som gör att de kan “diskriminera” bland de data som kommer in i deras AI-modeller – för att säkerställa att modellerna ger de insikter och information som de behöver för att uppnå sina mål. För att göra det bör de fokusera på att bygga modeller som drar så mycket som möjligt på deras egna, proprietära data – de data som de samlar in från kommunikation med kunder, försäljnings- och marknadsföringsrapporter, svar på kampanjer och dussintals andra mått.

Medan traditionella utreach-, marknadsförings- och försäljningsstrategier fungerar bra, så vänder sig organisationer som söker en fördel gentemot konkurrenterna allt mer till AI. Med en bra AI-modell av sina kunder och marknaden kan företagen utforma mycket mer effektiva marknadsförings- och försäljningsplaner och insatser – eftersom AI-algoritmerna kan analysera tusentals datapunkter mycket snabbare och effektivare, vilket hjälper organisationerna att utveckla mer effektiva strategier.

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

Medan det är viktigt att säkerställa datakvalitet för alla organisationer som använder AI-modeller, är det särskilt viktigt för företag som är nya på AI – företag som kämpar för att implementera AI-modeller, samla in data från offentliga och proprietära källor. Vilka källor bör de använda? Hur bestämmer de att de data de får kommer att hjälpa dem att utveckla den mest effektiva modellen? Hur kan de skilja på användbar data och icke-användbar data? Med tanke på att upp till 85% av AI-projekt misslyckas – många av dem på grund av dålig data – är detta frågor som organisationerna måste ta på allvar innan de börjar sin AI-resa.

Det finns flera vägar som en organisation kan ta för att fylla sin AI-modell med data, bland annat genom att teckna avtal med ett företag som kommer att tillhandahålla data från stora offentliga och proprietära databaser om branschen, potentiella kunder, konkurrenter, trender och mer; i princip fylla modellen med data som tillhandahålls av dessa företag, vilket gör att organisationerna kan gå vidare snabbt med AI. Det är frestande, men för många organisationer är det troligen ett misstag; medan mycket av de data som tillhandahålls av dessa företag sannolikt kommer att vara användbara, kommer det förmodligen att finnas tillräckligt med felaktig data för att snedvrida AI-modellen med data som är irrelevanta eller, värre, skadliga för organisationens mål. Dessutom kan delning av en AI-modell med en tredje part utgöra en säkerhetsrisk.

En bättre väg för organisationer kan vara att förlita sig på externa källor för “stora bild”-industri- och ekonomidata – men att använda sin egen interna, första partsdata för specifika uppgifter om kunder, deras specifika marknader, deras konkurrenter och mer. Sådan data återspeglar den exakta marknaden och kundbasen som organisationen söker nå – eftersom den baseras på data som samlats in från interaktioner med exakt dessa kunder. Även unga organisationer har mer data än de tror; e-postmeddelanden, telefonsamtal, instant messaging-data och andra kommunikationer kan utvinnas för information om marknader, kunder, trender, kundernas finansiella tillstånd, inköpsmönster, preferenser och mycket mer. Genom att basera sina modeller på den datan kan organisationerna hjälpa till att öka tillförlitligheten hos sina AI-algoritmer.

Organisationers CRM-system kan ge värdefull data, med varje transaktion, framgångsrik eller inte, utvärderad för indikationer på hur kunder relaterar till produkter och tjänster, vilka tillvägagångssätt (meddelanden, e-post, telefon etc.) som sannolikt kommer att lyckas, vad kunderna gillade eller inte gillade med organisationens produkter/marknadsföring/tillvägagångssätt och mycket mer. Den datan analyseras av avancerade algoritmer för att bestämma det bästa sättet att nå potentiella kunder och marknader; vad de sannolikt kommer att svara på, såsom meddelanden om kvalitet eller kostnadsreducering; vilken kontaktmetod (e-post, telefonsamtal) de sannolikt kommer att svara på; vilka beslutsfattare som sannolikt kommer att svara positivt och mycket mer.

Telefonsamtal, till exempel, kan analyseras för saker som kundsentiment, nyckelord, indikationer på framtida kundplaner, reaktioner på förslag, entusiasm relaterad till specifika idéer eller förslag, allmän intresse (baserat på, bland annat, samtalets längd) och mycket mer. E-post, sociala meddelanden, webbplatsinteraktioner, mäss- och evenemangsmöten och vilken metod som helst som organisationen använder för att nå kunder kan analyseras på samma sätt. Resultatet är en skatt av den mest precisa och relevanta datan möjlig – eftersom den kommer från organisationens kunder och marknader.

Efter att ha byggt denna mycket precisa grund kan organisationen utöka modellens omfattning med hjälp av externa datakällor, som AI-systemets algoritmer och agenter kommer att kontrollera mot basdatan. Om tredjepartsdatan är kompatibel med den data som redan finns i organisationens besittning – datan om deras faktiska kunder och marknader – kan den datan inkluderas i modellen, vilket ytterligare förbättrar dess effektivitet. Om den datan inte matchar eller stöder den CRM-utvunna datan som redan finns i organisationens besittning – datan om deras faktiska kunder och marknader – så avvisas den, 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 sin CRM- och kunddata för att bygga en effektiv AI-modell från början, utan att behöva rensa bort legacy-data som kanske inte längre är relevant för organisationens mål. Och med den mindre men mer agile modellen kan organisationerna mycket snabbare och effektivare bestämma hur effektiva deras AI-insatser är; om svaret på deras kampanjer och insatser inte är så robust som de förväntade sig, kan de använda sitt AI-system för att snabbt bestämma de justeringar de kan behöva göra.

När det görs rätt kan AI-system spara organisationer tid, pengar och ansträngning – hjälpa dem att utforma och utveckla kampanjer, tillvägagångssätt, presentationer, forskning och utreach som kommer att göra 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 meddelanden är riktade direkt till de högst värderade potentiella kunderna som sannolikt kommer att vara intresserade av vad de erbjuder. Och, AI kan hjälpa en organisation att snabbt kly pivot eller expandera in i nya marknader, säkerställande att de tar fullständig nytta av sin potential. Men AI:s magi bygger på kvaliteten på de data som algoritmerna använder – och genom att hålla sig så nära som möjligt till sin “hemmagjorda” data, kommer organisationerna att kunna bygga den mest effektiva AI-datamodellen möjlig.