Veri, Her Yerde Veri – Ancak AI Modelinizin Doğru Verileri Aldığını Nasıl Bilirsiniz?

Veriler eşit şekilde oluşturulabilir, ancak tüm veriler eşit değildir. Malları ve hizmetleri için müşteriler arayan B2B organizasyonlar, AI modellerine giren verileri “ayırma” yöntemleri geliştirmelidir – böylece bu modeller organizasyonun hedeflerine ulaşmak için gerekli iç görüleri ve bilgileri sağlayabilir. Bunu yapmak için, kendi özel verilerine dayanarak modeller oluşturmaya odaklanmalıdırlar – müşterilerle iletişimlerden, satış ve pazarlama raporlarından, kampanya yanıtlarından ve diğer birçok metriktan topladıkları veriler.

Geleneksel dış temas, pazarlama ve satış stratejileri iyi çalışır, ancak rekabette öne çıkmaya çalışan organizasyonlar AI’ye yöneliyorlar. Müşterileri ve pazarı hakkında iyi bir AI modeli olan şirketler, çok daha etkili pazarlama ve satış planları ve çabaları tasarlayabilir – çünkü AI algoritmaları, organizasyonların daha etkili stratejiler geliştirmelerine yardımcı olacak binlerce veri noktasını çok 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 odaklanmaları gerektiğini belirleyebilir ve en nitelikli müşterilere ulaşmak için güçlü stratejiler oluşturabilir. “Kötü” veriler ise organizasyonların bu hedeflere ulaşmasına yardımcı olmaz – ve aslında büyük kayıplara neden olabilir.

Veri kalitesini sağlamak, AI modelleri kullanan herhangi bir organizasyon için çok önemlidir, ancak AI’ye yeni başlayan şirketler için daha da önemlidir – kamu ve özel kaynaklardan veri toplarken AI modellerini uygulamaya çalışan şirketler. Hangi kaynakları kullanmalılar? Topladıkları verilerin en etkili modeli geliştirmelerine yardımcı olacağını nasıl belirleyecekler? Yararlı verileri yararsız verilerden nasıl ayırt edecekler? AI projelerinin %85’inin başarısız olabileceği düşünüldüğünde – bunların birçoğu kötü veriler nedeniyle – bu sorular, organizasyonların AI yolculuklarına başlamadan önce çok ciddiye alması gereken sorulardır.

Bir organizasyonun AI modelini veri ile doldurmak için several yol vardır – büyük kamu ve özel veritabanlarından endüstri, potansiyel müşteriler, rakipler, trendler ve daha fazlası hakkında veri sağlayan bir şirkete anlaşma yapmak da dahil. Bu verilerle modeli nhanh bir şekilde doldurmak cezbedici olabilir, ancak birçok organizasyon için muhtemelen bir hata olacaktır – çünkü bu şirketler tarafından sağlanan verilerin bir kısmı yararlı olsa da, organizasyonun hedeflerine uygun olmayan veya hatta zararlı olabilecek yeterli 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 verilerini dış kaynaklardan almak, ancak müşterileri, özel pazarları, rakipleri ve daha fazlasıyla ilgili ayrıntılar için kendi iç, birinci taraf verilerini kullanmaktır. Bu veriler, organizasyonun ulaşmaya çalıştığı pazarı ve müşteri tabanını tam olarak yansıtır – çünkü bu veriler doğrudan bu müşterilerle yapılan iletişimlerden kaynaklanır. Hatta genç organizasyonlar bile gerçekleştiklerinden 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, organizasyonların AI algoritmalarının doğruluğunu artırmasına yardımcı olabilir.

Organizasyonların CRM sistemleri, her işlemde – başarılı veya değil – müşterilerin ürün ve hizmetlere nasıl tepki verdiğini, hangi yaklaşımların (mesaj, e-posta, telefon vb.) başarılı olabileceğini, müşterilerin organizasyonun ürünlerine, pazarlamasına, yaklaşımlarına neyi beğendiğini veya beğenmediğini ve daha fazlasını analiz ederek değerli veriler sağlayabilir. Bu veriler, advanced algoritmalar tarafından analiz edilir ve potansiyel müşterilere ve pazarlara ulaşmanın en iyi yolunu belirlemek için kullanılır – müşterilerin hangi mesajlara (kalite veya maliyet azaltma hakkında) cevap vereceğini, hangi ulaşım yöntemine (e-posta, telefon araması) cevap vereceğini, hangi karar vericilerin olumlu cevap vereceğini ve daha fazlasını belirlemek için.

Örneğin, telefon görüşmeleri, müşteri duyguları, anahtar kelimeler, gelecekteki müşteri planları, tekliflere tepkiler, belirli fikir veya tekliflere ilişkin heyecan, genel ilgi (arama süresine bağlı olarak) 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 çok doğru temel oluşturduktan sonra, organizasyon outside veri kaynaklarını kullanarak modelin kapsamını genişletmeye devam edebilir – AI sisteminin algoritmaları ve ajanları, bu verilerin organizasyonun müşterileri, pazarları, hedefleri, ekonomik koşulları ve genel stratejisi hakkında zaten sahip olduğu verilerle uyumlu olup olmadığını kontrol edecektir. Üçüncü taraf verisi, organizasyonun müşterileri, pazarları, hedefleri, ekonomik koşulları ve genel stratejisi hakkında zaten sahip olduğu verilerle uyumlu ise, bu veri modelde dahil edilebilir ve böylece modelin etkinliği daha da artabilir. Eğer bu veriler uyuşmaz veya organizasyonun zaten sahip olduğu müşteri ve pazar verilerini 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 – çünkü bunlar, AI modelini baştan itibaren etkili bir şekilde oluşturmak için CRM ve müşteri verilerini kullanabilir, böylece organizasyonun hedeflerine artık ilgili olmayan miras verilerini ayıklamak zorunda kalmaz. Ve bu daha küçük ancak daha çevik modelle, organizasyonlar AI çabalarının ne kadar etkili olduğunu çok daha hızlı ve verimli bir şekilde belirleyebilir – eğer kampanya ve çabalarına bekledikleri kadar güçlü bir cevap almazlarsa, AI sistemini kullanarak gerekli ayarlamaları hızlı bir şekilde belirleyebilirler.

AI sistemleri, organizasyonlara zaman, para ve çaba kazandırabilir – böylece organizasyonlar, ne yaptıklarını ve neden müşterilerin onlarla iş yapması gerektiğini net bir şekilde iletebilecek kampanyalar, yaklaşımlar, sunumlar, araştırmalar ve ulaşım stratejileri tasarlayabilir ve geliştirebilir. AI, organizasyonlara mesajlarının en değerli potansiyel müşterilere, sunulan şeylere en çok ilgi gösteren müşterilere doğrudan hitap etmesine yardımcı olabilir. Ve AI, bir organizasyonun yeni pazarlara nhanh bir şekilde pivot veya genişlemesine yardımcı olabilir, böylece potansiyellerinin tam avantajını sağlar. Ancak AI’nin büyüsü, algoritmaların kullandığı verilerin kalitesine dayanır – ve organizasyonlar kendi “yerli” verilerine mümkün olduğunca yakın kalırsa, en etkili AI veri modelini oluşturabilir.