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

Дані можуть створюватися однаково, але не всі дані рівні. Організації B2B, які шукають клієнтів для своїх товарів і послуг, повинні розробити методи, які дозволять їм «розрізняти» дані, що надходять до їхніх моделей штучного інтелекту, щоб забезпечити, що ці моделі надають інформацію та дані, необхідні для досягнення їхніх цілей. Для цього їм слід зосередитися на будівництві моделей, які використовують якомога більше власних, пропріетарних даних – даних, зібраних із спілкування з клієнтами, звітів про продажі та маркетинг, відповідей на кампанії та десятків інших метрик.

Хоча традиційні стратегії виходу на ринок, маркетингу та продажів працюють досить добре, організації, які хочуть випередити конкурентів, все частіше переходять на застосування штучного інтелекту. З доброю моделлю клієнтів та ринку компанії можуть розробити набагато більш ефективні маркетингові та продажні плани та зусилля – оскільки алгоритми штучного інтелекту можуть набагато більш ефективно та швидко аналізувати тисячі даних, які допоможуть організаціям розробити більш ефективні стратегії.

Якість даних – дані, які真正но відображають ринки та потенційну клієнтську базу організації, – є ключовим інгредієнтом тут. З правильними даними компанії можуть швидко та ефективно розробити ефективні маркетингові стратегії, визначити, на які ринки вони повинні зосередити свої зусилля, та розробити потужні стратегії для досягнення найбільш кваліфікованих клієнтів. «Погані» дані, з іншого боку, не допоможуть організаціям досягти цих цілей – і можуть навіть бути причиною великих втрат.

Хоча забезпечення якості даних є важливим для будь-якої організації, яка використовує моделі штучного інтелекту, це особливо важливо для компаній, які нові в сфері штучного інтелекту – компаній, які борються з впровадженням моделей штучного інтелекту, збираючи дані з публічних та пропріетарних джерел. Які джерела вони повинні використовувати? Як вони можуть визначити, що дані, які вони отримують, допоможуть їм розробити найбільш ефективну модель? Як вони можуть відокремити корисні дані від некорисних? Враховуючи, що до 85% проектів штучного інтелекту закінчуються невдачею – багато з них через погані дані – це питання, які організації повинні дуже серйозно розглянути перед початком свого шляху в сфері штучного інтелекту.

Є кілька шляхів, які організація може вибрати для заповнення своєї моделі штучного інтелекту даними, серед них укладення договору з компанією, яка надає дані з великих публічних та пропріетарних баз даних про галузь, потенційних клієнтів, конкурентів, тенденції та іншу інформацію; фактично заповнення моделі даними, наданими цією компанією, що дозволяє організаціям швидко рухатися вперед з застосуванням штучного інтелекту. Це спокушає, але для багатьох організацій це, ймовірно, буде помилкою; хоча багато даних, наданих цією компанією, ймовірно, буде корисним, там, ймовірно, буде достатньо неточних даних, щоб нахилити модель штучного інтелекту даними, які є неважливими або, що ще гірше, шкідливими для цілей організації. Крім того, спільне використання моделі штучного інтелекту з третьою стороною може становити ризик для безпеки.

Кращий шлях для організацій може полягати в тому, щоб спиратися на зовнішні джерела для «великої картини» даних про галузь та економіку, але використовувати свої власні внутрішні, першоджерельні дані для конкретної інформації про клієнтів, їхніх конкретних ринків, конкурентів та іншу інформацію. Такі дані відображають саме ринок та клієнтську базу, до якої організація хоче звернутися – оскільки вони засновані на даних, отриманих із спілкування з цими клієнтами. Навіть молоді організації мають більше даних, ніж вони думають; електронні повідомлення, телефонні дзвінки, дані про миттєві повідомлення та інші засоби спілкування можна використати для отримання інформації про ринки, клієнтів, тенденції, фінансовий стан клієнтів, покупні вподобання, переваги та іншу інформацію. Будуючи свої моделі на цих даних, організації можуть допомогти підвищити точність своїх алгоритмів штучного інтелекту.

Системи управління відносинами з клієнтами (CRM) організації можуть надати цінні дані, з кожною транзакцією, успішною чи ні, оцінюваною за ознаками того, як клієнти взаємодіють з продуктами та послугами, які підходи (повідомлення, електронна пошта, телефон тощо) найбільш ймовірно призведуть до успіху, що клієнти подобалося або не подобалося в продуктах/маркетингових заходах/підході організації, та іншу інформацію. Ці дані аналізуються просунутими алгоритмами для визначення найкращого способу звернення до потенційних клієнтів та ринків; що вони найбільш ймовірно відповідають, наприклад, повідомленням про якість або зниження витрат; який метод звернення (електронна пошта, телефонний дзвінок) вони найбільш ймовірно відповідають; які рішенняmakers найбільш ймовірно відповідають позитивно; та іншу інформацію.

Телефонні дзвінки, наприклад, можна проаналізувати за такими ознаками, як настрій клієнта, ключові слова, ознаки майбутніх планів клієнта, реакції на пропозиції, ентузіазм щодо конкретних ідей чи пропозицій, загальний інтерес (на основі, серед іншого, тривалості дзвінка) та іншу інформацію. Електронна пошта, повідомлення в соціальних мережах, взаємодія на сайті, зустрічі на виставках та заходах та будь-який інший метод, який організація використовує для звернення до клієнтів, можна аналогічно проаналізувати. Результатом є скарбниця найбільш точних та актуальних даних – оскільки вони походять від клієнтів та ринків організації.

Після будівництва цієї високоточної основи організація може розширити сферу своєї моделі, використовуючи зовнішні джерела даних, які алгоритми системи штучного інтелекту та агенти перевірять проти базових даних. Якщо дані третьої сторони сумісні з даними про клієнтів, ринки, цілі, економічні умови та загальну стратегію організації, ці дані можна включити до моделі, підвищуючи її ефективність. Якщо ці дані не збігаються чи не підтримують дані, отримані з CRM, які вже перебувають у розпорядженні організації – дані про справжніх клієнтів та ринки – їх відхиляють, і модель штучного інтелекту зберігає свою цілісність.

Це ефективна стратегія для всіх організацій – і, можливо, навіть більше для малих чи нових організацій, які можуть використовувати свої CRM-дані та дані про клієнтів для будівництва ефективної моделі штучного інтелекту з самого початку, без необхідності видалення застарілих даних, які більше не актуальні для цілей організації. І з цією меншою, але більш гнучкою моделлю організації можуть набагато швидше та ефективніше визначити, наскільки ефективні їхні зусилля в сфері штучного інтелекту; якщо реакція на їхні кампанії та зусилля не така сильна, як вони очікували, вони можуть використовувати свою систему штучного інтелекту для швидкого визначення необхідних коректив.

Якщо все зроблено правильно, системи штучного інтелекту можуть зберегти організації час, гроші та зусилля – допомагаючи їм розробляти кампанії, підходи, презентації, дослідження та звернення, які дозволять їм чітко висловити, що вони роблять, і чому клієнти повинні працювати з ними. Штучний інтелект може допомогти організаціям забезпечити, щоб їхні повідомлення були адресовані безпосередньо найбільш цінним потенційним клієнтам, які найбільш ймовірно зацікавлені в тому, що вони пропонують. І штучний інтелект може допомогти організації швидко перейти або розширити свою діяльність на нові ринки, забезпечуючи, що вони повністю використовують свій потенціал. Але магія штучного інтелекту побудована на якості даних, які використовуються алгоритмами – і, дотримуючись якомога ближче до своїх «внутрішніх» даних, організації зможуть побудувати найбільш ефективну модель даних штучного інтелекту.