ข้อมูลทุกที่ – แต่คุณจะรู้ได้อย่างไรว่าโมเดล AI ของคุณได้รับข้อมูลที่ถูกต้อง?

ข้อมูลอาจถูกสร้างขึ้นในลักษณะเดียวกัน แต่ไม่ใช่ทุกข้อมูลมีค่าเท่ากัน องค์กรธุรกิจที่ต้องการลูกค้าสำหรับสินค้าและบริการของตนจำเป็นต้องพัฒนาวิธีการที่จะ “แยกแยะ” ข้อมูลที่เข้ามาในโมเดล AI ของตน เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลเหล่านั้นให้ข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นในการบรรลุเป้าหมายของตน เพื่อที่จะทำเช่นนั้น พวกเขาควรเน้นไปที่การสร้างโมเดลที่ใช้ข้อมูลที่เป็นของตนเองมากที่สุด – ข้อมูลที่พวกเขาเก็บจากการสื่อสารกับลูกค้า รายงานการขายและการตลาด การตอบสนองต่อแคมเปญ และเมตริกอื่นๆ อีกหลายสิบรายการ

ในขณะที่กลยุทธ์การเข้าถึง การตลาด และการขายแบบดั้งเดิมยังคงใช้ได้ผล องค์กรที่ต้องการที่จะก้าวหน้ามากกว่าคู่แข่งกำลัง หันมาใช้ AI มากขึ้น ด้วยโมเดล AI ที่ดีของลูกค้าและตลาด บริษัทสามารถออกแบบแผนการตลาดและการขายที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น – เนื่องจากอัลกอริทึม AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลหลายพันจุดได้อย่างรวดเร็วและ hiệu quảมากขึ้น ซึ่งจะช่วยให้องค์กรพัฒนากลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

คุณภาพของข้อมูล – ข้อมูลที่สะท้อนถึงตลาดและฐานลูกค้าที่แท้จริงขององค์กร – เป็นส่วนผสมที่สำคัญที่สุดใน这里 ด้วยข้อมูลที่ถูกต้อง องค์กรสามารถพัฒนากลยุทธ์การตลาดที่มีประสิทธิภาพได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย พวกเขาสามารถกำหนดตลาดที่จะเน้นไปที่ และสร้างกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพในการเข้าถึงลูกค้าที่มีคุณสมบัติเหมาะสมที่สุด “ข้อมูลที่ไม่ดี” ในทางกลับกัน จะไม่ช่วยให้องค์กรบรรลุเป้าหมายเหล่านั้น – และอาจเป็น สาเหตุของความสูญเสียที่มาก

ในขณะที่การรับประกันคุณภาพของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรใดๆ ที่ใช้โมเดล AI แต่ก็เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับบริษัทที่ใหม่ในการใช้ AI – บริษัทที่กำลังดิ้นรนในการนำโมเดล AI มาใช้ โดยการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาของสาธารณะและของตนเอง องค์กรเหล่านี้ควรใช้แหล่งข้อมูลใดบ้าง พวกเขาจะต้องกำหนดว่าข้อมูลที่พวกเขาจะได้รับนั้นจะช่วยให้พวกเขาได้โมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพที่สุดได้อย่างไร พวกเขาจะต้องแยกแยะข้อมูลที่มีประโยชน์ออกจากข้อมูลที่ไม่มีประโยชน์ เมื่อพิจารณาว่า มากถึง 85% ของโครงการ AI ล้มเหลว – ส่วนใหญ่เนื่องจากข้อมูลที่ไม่ดี – นี่คือคำถามที่องค์กรต้องให้ความสำคัญอย่างมากก่อนที่จะเริ่มการเดินทางของ AI

มีหลายเส้นทางที่องค์กรสามารถนำไปสู่การเติมโมเดล AI ของตนเองด้วยข้อมูล ได้แก่ การทำสัญญากับบริษัทที่จะจัดหาข้อมูลจากฐานข้อมูลสาธารณะและของตนเองเกี่ยวกับอุตสาหกรรม ลูกค้าที่อาจเป็นลูกค้า คู่แข่ง รูปแบบ และอื่นๆ โดยทั่วไปแล้วการเติมโมเดล AI ด้วยข้อมูลที่จัดหามาจากบริษัทเหล่านี้จะช่วยให้องค์กรสามารถเร่งการนำ AI ไปใช้ได้อย่างรวดเร็ว แต่สำหรับหลายองค์กรแล้ว นี่อาจเป็นข้อผิดพลาด ในขณะที่ข้อมูลที่จัดหามาจากบริษัทเหล่านี้อาจมีประโยชน์ แต่ก็มีข้อมูลที่ไม่ถูกต้องที่จะ บิดเบือนโมเดล AI ด้วยข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องหรือแย่กว่านั้น ซึ่งอาจเป็นอันตรายต่อเป้าหมายขององค์กร นอกจากนี้ การแบ่งปันโมเดล AI กับบุคคลที่สามอาจ ก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัย

เส้นทางที่ดีกว่าสำหรับองค์กรอาจเป็นการพึ่งพาแหล่งข้อมูลภายนอกสำหรับข้อมูลภาพรวมของอุตสาหกรรมและเศรษฐกิจ – แต่ใช้ข้อมูลภายในของตนเองสำหรับรายละเอียดเกี่ยวกับลูกค้า ตลาด คู่แข่ง และอื่นๆ ข้อมูลนี้สะท้อนถึงตลาดและฐานลูกค้าที่องค์กรต้องการเข้าถึง – เนื่องจากข้อมูลนี้มาจากการสื่อสารกับลูกค้าเหล่านั้นโดยตรง แม้ว่าองค์กรใหม่จะมีข้อมูลมากกว่าที่พวกเขาคิด เช่น ข้อความอีเมล โทรศัพท์ ข้อความแชท และอื่นๆ ซึ่งสามารถถูกขุดค้นเพื่อหาข้อมูลเกี่ยวกับตลาด ลูกค้า รูปแบบ การเงินของลูกค้า รูปแบบการซื้อ ความชอบ และอื่นๆ โดยการสร้างโมเดลที่ใช้ข้อมูลนี้ องค์กรสามารถช่วยเพิ่มความแม่นยำของอัลกอริทึม AI ของตนได้

ระบบ CRM ขององค์กรสามารถให้ข้อมูลที่มีค่า โดยการประเมินธุรกรรมทุกอย่างทั้งที่สำเร็จและไม่สำเร็จ เพื่อหาข้อมูลเกี่ยวกับวิธีที่ลูกค้าสัมพันธ์กับสินค้าและบริการ วิธีการเข้าถึงลูกค้าที่มีประสิทธิภาพที่สุด คืออะไร ลูกค้าชอบหรือไม่ชอบสิ่งใดเกี่ยวกับสินค้า บริการ หรือวิธีการเข้าถึงขององค์กร และอื่นๆ ข้อมูลนี้ถูกวิเคราะห์โดยอัลกอริทึมที่ซับซ้อนเพื่อกำหนดวิธีที่ดีที่สุดในการเข้าถึงลูกค้าที่มีคุณสมบัติเหมาะสมที่สุด สิ่งที่ลูกค้าเหล่านั้นมีแนวโน้มที่จะตอบสนองมากที่สุด เช่น ข้อความเกี่ยวกับคุณภาพหรือการลดต้นทุน วิธีการเข้าถึงที่ลูกค้าเหล่านั้นมีแนวโน้มที่จะตอบสนองมากที่สุด คืออะไร และอื่นๆ

ตัวอย่างเช่น โทรศัพท์สามารถถูกวิเคราะห์สำหรับสิ่งต่างๆ เช่น ความรู้สึกของลูกค้า คำสำคัญ สัญญาณของแผนการในอนาคต ของลูกค้า การตอบสนองต่อข้อเสนอ ความตื่นเต้นเกี่ยวกับแนวคิดหรือข้อเสนอเฉพาะ และอื่นๆ อีเมล ข้อความโซเชียลมีเดีย การโต้ตอบเว็บไซต์ การประชุมงานแสดงสินค้าและอีเวนต์ และวิธีการอื่นๆ ที่องค์กรใช้ในการเข้าถึงลูกค้าสามารถถูกวิเคราะห์ได้เช่นเดียวกัน ผลลัพธ์คือข้อมูลที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากที่สุด – เนื่องจากมาจากลูกค้าและตลาดขององค์กรเอง

หลังจากสร้างฐานที่มีความแม่นยำสูงแล้ว องค์กรสามารถขยายขอบเขตของโมเดล AI โดยใช้แหล่งข้อมูลภายนอก ซึ่งอัลกอริทึมและเอเจนต์ของระบบ AI จะตรวจสอบกับข้อมูลฐาน หากข้อมูลจากบุคคลที่สามเข้ากันได้กับข้อมูลที่รวมอยู่ในโมเดลขององค์กรเกี่ยวกับลูกค้า ตลาด เป้าหมาย สภาพเศรษฐกิจ และกลยุทธ์โดยรวมแล้ว ข้อมูลนั้นสามารถรวมเข้ากับโมเดลได้ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลได้อีก หากข้อมูลจากบุคคลที่สามไม่เข้ากันหรือไม่สนับสนุนข้อมูลที่ได้รับจาก CRM ขององค์กร – ข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้าและตลาดที่แท้จริงขององค์กร – ข้อมูลนั้นจะถูกปฏิเสธ และโมเดล AI จะรักษาความสมบูรณ์ของมัน

นี่คือกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับองค์กรทุกประเภท – และอาจมีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับองค์กรขนาดเล็กหรือใหม่ๆ ที่สามารถใช้ CRM และข้อมูลลูกค้าเพื่อสร้างโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพตั้งแต่เริ่มต้น โดยไม่ต้องกำจัดข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องที่อาจไม่เกี่ยวข้องกับเป้าหมายขององค์กรอีกต่อไป ด้วยโมเดลที่เล็กแต่คล่องตัวกว่านี้ องค์กรสามารถกำหนดได้อย่างรวดเร็วและง่ายดายว่าความพยายามของ AI มีประสิทธิภาพแค่ไหน หากอัตราตอบสนองต่อแคมเปญและความพยายามของพวกเขาไม่ดีเท่าที่คาดหวัง พวกเขาสามารถใช้ระบบ AI เพื่อกำหนดการปรับปรุงที่พวกเขาอาจต้องทำได้อย่างรวดเร็ว

เมื่อทำได้อย่างถูกต้อง ระบบ AI สามารถช่วยให้องค์กรประหยัดเวลา เงิน และความพยายาม – โดยช่วยให้พวกเขาได้แคมเปญ การเข้าถึง การวิจัย และการตลาดที่ช่วยให้พวกเขาเข้าใจสิ่งที่พวกเขาทำและทำไมลูกค้าจึงควรทำธุรกิจกับพวกเขา AI สามารถช่วยให้องค์กรกำหนดข้อความที่มุ่งเป้าไปที่ลูกค้าที่มีค่ามากที่สุดซึ่งมีแนวโน้มที่จะสนใจในสิ่งที่พวกเขาเสนอ และ AI สามารถช่วยให้องค์กร พลิกหรือขยายไปสู่ตลาดใหม่ๆ เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขากำลังใช้ประโยชน์จากศักยภาพของตนอย่างเต็มที่ แต่เวทมนตร์ของ AI ถูกสร้างขึ้นจากคุณภาพของข้อมูลที่อัลกอริทึมใช้ – และโดยการยึดติดกับข้อมูล “ในบ้าน” ของตนเองให้มากที่สุด องค์กรจะสามารถสร้างโมเดลข้อมูล AI ที่มีประสิทธิภาพที่สุดได้