Дані, дані всюди – але як дізнатися, що ваша модель штучного інтелекту отримує правильні дані?

Дані можуть бути створені однаково, але не всі дані однакові. Організаціям B2B, які шукають клієнтів для своїх товарів та послуг, необхідно розробити методи, які дозволять їм «розрізняти» дані, що надходять до їхніх моделей штучного інтелекту, щоб гарантувати, що ці моделі надають аналітичні дані та інформацію, необхідні для досягнення їхніх цілей. Для цього їм слід зосередитися на створенні моделей, які максимально використовують їхні власні, запатентовані дані – дані, які вони збирають зі спілкування з клієнтами, звітів про продажі та маркетинг, відповідей на кампанії та десятків інших показників.

Хоча традиційні стратегії інформаційно-просвітницької роботи, маркетингу та продажів чудово працюють, організації, які прагнуть випередити конкурентів, все частіше звертаються до штучного інтелектуМаючи гарну модель своїх клієнтів та ринку на основі штучного інтелекту, компанії можуть розробляти набагато ефективніші плани та зусилля з маркетингу та продажів, оскільки алгоритми штучного інтелекту можуть набагато ефективніше та швидше аналізувати тисячі точок даних, що допоможе організаціям розробляти ефективніші стратегії.

Якість даних – дані, які дійсно відображають ринки та потенційну клієнтську базу організації – є ключовим інгредієнтом тут. Маючи правильні дані, компанії можуть швидко та ефективно розробляти ефективні маркетингові стратегії, визначати, на яких ринках зосередити свої зусилля, та створювати потужні стратегії для охоплення найбільш кваліфікованих клієнтів. «Погані» дані, з іншого боку, не допоможуть організаціям досягти цих цілей – і насправді можуть бути… відповідальний за величезні втрати.

Хоча забезпечення якості даних є критично важливим для будь-якої організації, яка використовує моделі штучного інтелекту, це особливо важливо для компаній, які є новачками у сфері штучного інтелекту – компаній, які мають труднощі з впровадженням моделей штучного інтелекту, збираючи дані з публічних та приватних джерел. Які джерела їм слід використовувати? Як вони визначають, що отримані дані допоможуть їм розробити найефективнішу модель? Як вони відрізняють корисні дані від некорисних? Враховуючи, що стільки 85% провал проектів ШІ – багато з них через неякісні дані – це питання, до яких організаціям потрібно поставитися дуже серйозно, перш ніж розпочати свою подорож у сфері ШІ.

Існує кілька шляхів, якими організація може скористатися для наповнення своєї моделі штучного інтелекту даними, серед яких укладання договору з фірмою, яка надаватиме дані з великих публічних та власних баз даних про галузь, потенційних клієнтів, конкурентів, тенденції тощо; по суті, наповнення моделі даними, наданими цими фірмами, що дозволить організаціям швидко просуватися вперед зі штучним інтелектом. Це спокусливо, але для багатьох організацій це, ймовірно, буде помилкою; хоча значна частина даних, наданих цими фірмами, ймовірно, буде корисною, ймовірно, буде достатньо неточних даних, щоб спотворити модель штучного інтелекту з даними, які нерелевантні або, що ще гірше, шкодять цілям організації. Крім того, обмін моделлю штучного інтелекту з третьою стороною може становити загрозу безпеці.

Кращим шляхом для організацій може бути використання зовнішніх джерел для отримання «загальних» даних про галузь та економіку, але використання власних внутрішніх даних першої сторони для отримання детальної інформації про клієнтів, їхні конкретні ринки, конкурентів тощо. Такі дані відображають саме той ринок і клієнтську базу, яку прагне охопити організація, оскільки вони базуються на даних, отриманих в результаті взаємодії саме з цими клієнтами. Навіть молоді організації мають більше даних, ніж вони усвідомлюють; електронні листи, телефонні дзвінки, дані миттєвих повідомлень та інші засоби комунікації можна використовувати для отримання інформації про ринки, клієнтів, тенденції, фінансовий стан клієнтів, моделі покупок, уподобання тощо. Базуючись на цих даних, організації можуть допомогти підвищити точність своїх алгоритмів штучного інтелекту.

Системи CRM організацій можуть надавати цінні дані, при цьому кожна транзакція, успішна чи ні, оцінюється на предмет того, як клієнти ставляться до продуктів і послуг, які підходи (повідомлення, електронна пошта, телефон тощо) мають найбільші шанси на успіх, що клієнтам сподобалося або не сподобалося в продуктах/маркетингу/підході організації та багато іншого. Ці дані аналізуються за допомогою передових алгоритмів, щоб визначити найкращий спосіб охоплення потенційних клієнтів і ринків; на що вони, найімовірніше, відреагують, наприклад, повідомлення про якість або зниження витрат; на який метод зв'язку (електронна пошта, телефонний дзвінок) вони, найімовірніше, відреагують; які особи, що приймають рішення, найімовірніше, відреагують позитивно; та багато іншого.

Наприклад, телефонні дзвінки можна аналізувати на такі показники, як настрої клієнтів, ключові слова, вказівки на майбутні плани клієнтів, реакції на пропозиції, ентузіазм щодо конкретних ідей чи пропозицій, загальний інтерес (на основі, серед іншого, тривалості дзвінка) тощо. Аналогічно можна аналізувати електронну пошту, повідомлення в соціальних мережах, взаємодію на веб-сайті, зустрічі на виставках та заходах, а також будь-який інший метод, який організація використовує для зв’язку з клієнтами. Результатом є скарбниця найточніших та найрелевантніших даних, оскільки вони надходять від клієнтів та ринків організації.

Після створення цієї високоточної основи організація може розширити обсяг своєї моделі, використовуючи зовнішні джерела даних, які алгоритми та агенти системи штучного інтелекту перевірятимуть на відповідність базовим даним. Якщо дані третіх сторін сумісні з включеними даними про клієнтів, ринки, цілі, економічні умови та загальну стратегію організації, ці дані можна включити до моделі, що ще більше підвищить її ефективність. Якщо ці дані не відповідають або не підтверджують дані, отримані з CRM, які вже є в розпорядженні організації – дані про її фактичних клієнтів та ринки – вони відхиляються, а модель штучного інтелекту зберігає свою цілісність.

Це ефективна стратегія для всіх організацій, і, можливо, навіть більше для малих або нових організацій, які можуть використовувати свої CRM та дані про клієнтів для побудови ефективної моделі штучного інтелекту з самого початку, без необхідності відсіювати застарілі дані, які можуть більше не відповідати цілям організації. А завдяки цій меншій, але гнучкішій моделі організації можуть набагато швидше та ефективніше визначати ефективність своїх зусиль у сфері штучного інтелекту; якщо рівень реагування на їхні кампанії та зусилля не такий високий, як вони очікували, вони можуть використовувати свою систему штучного інтелекту, щоб швидко визначити, які корективи їм, можливо, потрібно внести.

За умови правильного використання, системи штучного інтелекту можуть заощаджувати час, гроші та зусилля організацій, допомагаючи їм розробляти кампанії, підходи, презентації, дослідження та інформаційно-просвітницьку роботу, які дозволять їм чітко повідомити, чим вони займаються та чому клієнти повинні мати з ними справу. ШІ може допомогти організаціям забезпечити, щоб їхні повідомлення були спрямовані безпосередньо на найцінніших потенційних клієнтів, які, найімовірніше, будуть зацікавлені в тому, що вони пропонують. Крім того, ШІ може допомогти організації швидко переорієнтуватися або розширитися на нові ринки, гарантуючи, що вона повною мірою використовує свій потенціал. Але магія ШІ побудована на якості даних, які використовують алгоритми, і, максимально дотримуючись своїх «власних» даних, організації зможуть створити найефективнішу модель даних ШІ.