Data, Data Överallt – Men Hur Vet Du Att Din 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 möjliggör för dem att “diskriminera” bland de data som kommer in i deras AI-modeller – för att säkerställa att dessa modeller tillhandahåller de insikter och den 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 kommunikationer med kunder, försäljnings- och marknadsrapporter, svar på kampanjer och dussintals andra mått.

Medan traditionella metoder för outreach, marknadsföring och försäljning fungerar bra, vänder sig organisationer som söker att få en fördel gentemot konkurrenterna alltmer till AI. Med en bra AI-modell av deras kunder och marknad kan företagen utforma mycket effektivare marknadsförings- och försäljningsplaner och ansträngningar – eftersom AI-algoritmer kan analysera tusentals datapunkter mycket effektivare och snabbare, vilket hjälper organisationerna att utveckla mer effektiva strategier.

Datakvalitet – data som verkligen speglar 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 faktiskt 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, som samlar in data från offentliga och proprietära källor. Vilka källor bör de använda? Hur kan de avgöra 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 dessa frågor som organisationerna måste ta på allvar innan de påbörjar sin AI-resa.

Det finns flera vägar som en organisation kan ta för att fylla sin AI-modell med data, bland annat att kontraktera 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 möjliggör för organisationerna att snabbt gå vidare med AI. Det är frestande, men för många organisationer är det troligen ett misstag; medan mycket av den data som tillhandahålls av dessa företag sannolikt kommer att vara användbar, kommer det att finnas tillräckligt med felaktig data för att snedvrida AI-modellen med data som är irrelevant eller, ännu värre, skadlig 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 “stor bild” av bransch- och ekonomidata – men att använda sin egen interna, första partsdata för specifika uppgifter om kunder, deras specifika marknader, deras konkurrenter och mer. Sådan data speglar 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, direktmeddelanden och andra kommunikationer kan grävas för information om marknader, kunder, trender, kundernas ekonomiska tillstånd, inköpsmönster, preferenser och mycket mer. Genom att basera sina modeller på den datan kan organisationerna hjälpa till att öka noggrannheten i 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 är mest sannolika att lyckas, vad kunder 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 är mest sannolika att svara på, såsom meddelanden om kvalitet eller kostnadsreducering; vilken metod för uträckning (e-post, telefonsamtal) de är mest sannolika att svara på; vilka beslutsfattare som är mest sannolika 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, allmänt intresse (baserat på, bland annat, samtalets längd) och mer. E-post, sociala meddelanden, webbplatsinteraktioner, möten på mässor och evenemang och alla andra metoder som organisationen använder för att nå kunder kan analyseras på samma sätt. Resultatet är en skatt av den mest exakta och relevanta datan möjlig – eftersom den kommer från organisationens kunder och marknader.

Efter att ha byggt denna mycket exakta bas kan organisationen utöka modellens omfattning med hjälp av externa datakällor, som AI-systemets algoritmer och agenter kommer att kontrollera mot basdatan. Om den tredje partsdatan är kompatibel med den inkluderade datan om organisationens kunder, marknader, mål, ekonomiska förhållanden och övergripande strategi, kan den datan inkluderas i modellen, vilket ytterligare förbättrar dess effektivitet. Om den datan inte matchar eller stöder den CRM-deriverade datan som organisationen redan har – datan om deras faktiska kunder och marknader – kommer den att förkastas, 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 avgöra hur effektiva deras AI-ansträngningar är; om svarsfrekvensen för deras kampanjer och ansträngningar inte är så robust som de förväntade sig, kan de använda sitt AI-system för att snabbt avgöra de justeringar de kan behöva göra.

Gjort rätt, kan AI-system spara organisationer tid, pengar och ansträngningar – och hjälpa dem att utforma och utveckla kampanjer, tillvägagångssätt, presentationer, forskning och uträckning som kommer att möjliggöra 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 är mest sannolika att vara intresserade av vad de erbjuder. Och AI kan hjälpa en organisation att snabbt ändra riktning eller expandera till nya marknader, och säkerställa att de tar full 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.