Her Yerde Veri Var – Ancak AI Modelinizin Doğru Verileri Aldığınızı Nasıl Bilirsiniz?

Veriler eşit şekilde oluşturulabilir, ancak tüm veriler eşit değildir. Müşteriler için ürün ve hizmetlerini satmak isteyen B2B organizasyonlar, AI modellerine giren verileri “ayırma” yöntemleri geliştirmelidir – böylece bu modeller, hedeflerine ulaşmak için gereken içgörüler ve bilgileri sağlayabilir. Bunu yapmak için, kendi özel verilerine dayanarak modeller oluşturmaya odaklanmalıdırlar – müşterilerle iletişimden, satış ve pazarlama raporlarından, kampanya yanıtlarından ve diğer birçok metriktan topladıkları veriler.

Geleneksel dışa açılma, pazarlama ve satış stratejileri iyi çalışıyor, ancak rekabette öne çıkmaya çalışan organizasyonlar AI’ye increasingly turning to. Müşterileri ve pazarı hakkında iyi bir AI modeliyle, şirketler daha etkili pazarlama ve satış planları ve çabaları tasarlayabilir – çünkü AI algoritmaları, organizasyonların daha etkili stratejiler geliştirmelerine yardımcı olacak binlerce veri noktasını daha verimli ve hızlı bir şekilde analiz edebilir.

Veri kalitesi – bir organizasyonun pazarlarını ve potansiyel müşteri tabanını gerçekten yansıtan veriler – burada kilit bileşendir. Doğru verilerle, şirketler etkili pazarlama stratejileri geliştirebilir, hangi pazarlara odaklanacaklarını belirleyebilir ve en nitelikli müşterilere ulaşmak için güçlü stratejiler oluşturabilir. “Kötü” veriler, organizasyonların bu hedefleri gerçekleştirmelerine yardımcı olmaz – ve aslında büyük kayıplara neden olabilir.

AI modellerini kullanan herhangi bir organizasyon için veri kalitesini đảmlemek kritiktir, ancak AI modellerini uygulamaya çalışan, kamu ve özel kaynaklardan veri toplayan şirketler için özellikle önemlidir. Hangi kaynakları kullanmalılar? Topladıkları verilerin en etkili modeli geliştirmelerine yardımcı olup olmayacağını nasıl belirleyecekler? Yararlı verileri yararsız olandan nasıl ayırt edecekler? AI projelerinin %85’inin başarısız olabileceği – birçokları kötü veri nedeniyle – bu, organizasyonların AI yolculuklarına başlamadan önce çok ciddiye alması gereken sorulardır.

Bir organizasyon, AI modelini veri ile doldurmaya yönelik birkaç yol izleyebilir; bunlar arasında, endüstri, potansiyel müşteriler, rakipler, trendler ve daha fazlası hakkında büyük kamu ve özel veritabanlarından veri sağlayan bir şirkette sözleşme yapmak yer alır; temel olarak, bu şirketler tarafından sağlanan verilerle modeli doldurarak, organizasyonların AI ile hızlı bir şekilde ilerlemesine olanak tanır. Bu çekici gelebilir, ancak birçok organizasyon için muhtemelen bir hata olacaktır; bu şirketler tarafından sağlanan verilerin çoğu muhtemelen yararlı olacaktır, ancak AI modelini zararlı veya organizasyonel hedeflere aykırı olan verilerle eğip çevirebilecek kadar yanlış veri olacaktır. Ayrıca, bir AI modelini üçüncü bir tarafa paylaşmak güvenlik riski oluşturabilir.

Organizasyonlar için daha iyi bir yol, “büyük resim” endüstri ve ekonomi verisi için dış kaynaklara güvenmek, ancak müşteriler, özel pazarlar, rakipler ve daha fazlası hakkında cụreleri için kendi iç, birinci taraf verilerini kullanmaktır. Bu veriler, organizasyonun ulaşmaya çalıştığı tam pazarı ve müşteri tabanını yansıtır – çünkü bu veriler, tam olarak bu müşterilerle yapılan iletişimlerden elde edilir. Hatta genç organizasyonlar bile gerçekleştirdiklerinden daha fazla veriye sahiptir; e-posta mesajları, telefon görüşmeleri, anlık mesajlaşma verileri ve diğer iletişimler, pazarlar, müşteriler, trendler, müşterilerin mali durumu, satın alma modelleri, tercihler ve daha fazlası hakkında bilgi için madencilik yapılabilir. Bu verilere dayanan modeller oluşturarak, organizasyonlar AI algoritmalarının doğruluğunu artırabilir.

Organizasyonel CRM sistemleri, her işlemde – başarılı veya değil – müşterilerin ürün ve hizmetlerle nasıl ilişkili olduğunu, hangi yaklaşımların (mesajlaşma, e-posta, telefon vb.) en muhtemel şekilde başarılı olacağını, müşterilerin organizasyonun ürünlerine, pazarlamasına, yaklaşımına neyi beğendiğini veya beğenmediğini ve daha fazlasını belirlemek için değerli veriler sağlayabilir. Bu veriler, potansiyel müşterilere ve pazarlara ulaşmanın en iyi yolunu, neye tepki vereceklerini (kalite veya maliyet azaltma ile ilgili mesajlar), hangi ulaşım yönteminin (e-posta, telefon araması) en muhtemel şekilde yanıt vereceğini, hangi karar vericilerin olumlu tepki verme olasılığının en yüksek olduğunu ve daha fazlasını belirlemek için gelişmiş algoritmalar tarafından analiz edilir.

Örneğin, telefon görüşmeleri, müşteri sentimenti, anahtar kelimeler, gelecekteki müşteri planları, tekliflere verilen tepkiler, belirli fikir veya tekliflere ilişkin heyecan, genel ilgi (diğer şeylerin yanı sıra, aramanın uzunluğu temelinde) ve daha fazlası için analiz edilebilir. E-posta, sosyal medya mesajları, web sitesi etkileşimleri, ticaret fuarı ve etkinlik toplantıları ve organizasyonun müşterilerle iletişime geçmek için kullandığı diğer herhangi bir yöntem benzer şekilde analiz edilebilir. Sonuç, mümkün olan en doğru ve ilgili veri hazinesidir – çünkü bu veriler organizasyonun müşterileri ve pazarlarından gelir.

Bu son derece doğru temeli oluşturduktan sonra, organizasyon, AI modelinin kapsamını dış veri kaynakları kullanarak genişletebilir; AI sisteminin algoritmaları ve ajanları, bu verileri temel veri ile karşılaştırır. Üçüncü taraf verileri, organizasyonun müşterileri, pazarları, hedefleri, ekonomik koşulları ve genel stratejisi hakkında dahil edilen verilere uyuyorsa, bu veriler modelde dahil edilebilir ve böylece modelin etkinliği artırılır. Bu veriler, organizasyonun gerçek müşterileri ve pazarları hakkında zaten sahip olduğu verilere uymaz veya desteklemezse, reddedilir ve AI modeli bütünlüğünü korur.

Bu, tüm organizasyonlar için etkili bir stratejidir – ve belki de küçük veya yeni organizasyonlar için daha da önemlidir; bu organizasyonlar, AI modelini baştan oluştururken CRM ve müşteri verilerini kullanarak, artık organizasyonel hedeflere ilgili olmayabilecek miras verilerini ayıklamadan etkili bir AI modeli oluşturabilir. Ve bu daha küçük ancak daha çevik modelle, organizasyonlar AI çabalarının ne kadar etkili olduğunu çok daha hızlı ve verimli bir şekilde belirleyebilir; kampanya ve çabalarına verilen yanıt beklenenden daha güçlü değilse, AI sistemini, yapmaları gereken ayarlamaları hızlı bir şekilde belirlemek için kullanabilirler.

Doğru yapıldığında, AI sistemleri organizasyonlara zaman, para ve çaba kazandırabilir – böylece kampanyalar, yaklaşımlar, teklifler, araştırmalar ve ulaşım için ne yaptıklarını ve müşterilerin neden onlarla iş yapması gerektiğini net bir şekilde iletebilmelerine yardımcı olur. AI, organizasyonlara mesajlarının en yüksek değerli potansiyel müşterilere, sunulan şeylere ilgi duyma olasılığı en yüksek olanlara yönelik olarak hedeflenmesine yardımcı olabilir. Ve AI, bir organizasyonun yeni pazarlara hızlı bir şekilde dönmesini veya genişlemesini sağlayabilir, böylece potansiyellerinin tam olarak yararlanmasına yardımcı olabilir. Ancak AI’nin sihirleri, algoritmaların kullandığı veri kalitesine dayanır – ve organizasyonlar “yerli” verilerine mümkün olduğunca bağlı kalarak en etkili AI veri modelini oluşturabilir.