Dữ liệu, Dữ liệu Ở Mọi Nơi – Nhưng Làm Thế Nào Để Biết Mô Hình AI Của Bạn Đang Nhận Được Dữ Liệu Đúng?

Dữ liệu có thể được tạo ra như nhau, nhưng không phải tất cả dữ liệu đều như nhau. Các tổ chức B2B tìm kiếm khách hàng cho hàng hóa và dịch vụ của họ cần phát triển các phương pháp sẽ cho phép họ “phân biệt” giữa dữ liệu nhập vào mô hình AI của họ – để đảm bảo rằng những mô hình đó cung cấp thông tin và thông tin mà họ cần để đạt được mục tiêu của mình. Để làm điều đó, họ nên tập trung vào xây dựng các mô hình dựa trên càng nhiều càng tốt trên dữ liệu độc quyền của riêng họ – dữ liệu họ thu thập từ giao tiếp với khách hàng, báo cáo bán hàng và tiếp thị, phản hồi chiến dịch, và hàng chục chỉ số khác.

Trong khi các chiến lược tiếp cận, tiếp thị và bán hàng truyền thống vẫn hoạt động tốt, các tổ chức đang tìm cách để có lợi thế cạnh tranh đang ngày càng chuyển sang AI. Với một mô hình AI tốt về khách hàng và thị trường, các công ty có thể thiết kế các kế hoạch tiếp thị và bán hàng hiệu quả hơn – vì các thuật toán AI có thể phân tích hiệu quả và nhanh chóng hơn hàng nghìn điểm dữ liệu sẽ giúp các tổ chức phát triển các chiến lược hiệu quả hơn.

Chất lượng dữ liệu – dữ liệu thực sự phản ánh thị trường và cơ sở khách hàng tiềm năng của một tổ chức – là thành phần chính ở đây. Với dữ liệu đúng, các công ty có thể nhanh chóng và hiệu quả phát triển các chiến lược tiếp thị hiệu quả, xác định thị trường nào để tập trung nỗ lực, và xây dựng các chiến lược mạnh mẽ để tiếp cận khách hàng đủ tiêu chuẩn. “Dữ liệu xấu” mặt khác, sẽ không giúp các tổ chức đạt được những mục tiêu đó – và trên thực tế có thể gây ra những tổn thất lớn.

Trong khi đảm bảo chất lượng dữ liệu là điều cần thiết cho bất kỳ tổ chức nào sử dụng mô hình AI, nó đặc biệt quan trọng đối với các công ty mới tham gia vào AI – các công ty đang vật lộn để triển khai mô hình AI, thu thập dữ liệu từ các nguồn công cộng và độc quyền. Những nguồn nào họ nên sử dụng? Làm thế nào họ xác định rằng dữ liệu họ nhận được sẽ giúp họ phát triển mô hình hiệu quả nhất? Làm thế nào họ phân biệt dữ liệu hữu ích với dữ liệu không hữu ích? Vì lên đến 85% dự án AI thất bại – nhiều trong số đó do dữ liệu kém – đây là những câu hỏi mà các tổ chức cần xem xét rất nghiêm túc trước khi bắt đầu hành trình AI của họ.

Có một số cách mà một tổ chức có thể thực hiện để cung cấp dữ liệu cho mô hình AI của họ, trong số đó có việc ký hợp đồng với một công ty sẽ cung cấp dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu công cộng và độc quyền lớn về ngành, khách hàng tiềm năng, đối thủ cạnh tranh, xu hướng và hơn thế nữa; cơ bản là điền vào mô hình với dữ liệu do các công ty này cung cấp, cho phép các tổ chức nhanh chóng tiến hành với AI. Điều này rất hấp dẫn, nhưng đối với nhiều tổ chức, nó có thể là một sai lầm; trong khi nhiều dữ liệu được cung cấp bởi các công ty này có thể hữu ích, sẽ có đủ dữ liệu không chính xác để làm sai lệch mô hình AI với dữ liệu không liên quan hoặc tồi tệ hơn, có hại cho mục tiêu của tổ chức. Ngoài ra, việc chia sẻ mô hình AI với một bên thứ ba có thể làm tăng rủi ro bảo mật.

Một con đường tốt hơn cho các tổ chức có thể là dựa vào các nguồn bên ngoài cho dữ liệu “tổng quan” về ngành và kinh tế – nhưng sử dụng dữ liệu nội bộ, độc quyền của riêng họ cho các thông tin cụ thể về khách hàng, thị trường cụ thể, đối thủ cạnh tranh và hơn thế nữa. Dữ liệu như vậy phản ánh chính xác thị trường và cơ sở khách hàng mà một tổ chức đang tìm cách tiếp cận – vì nó dựa trên dữ liệu thu thập từ giao tiếp với chính những khách hàng đó. Ngay cả các tổ chức trẻ cũng có nhiều dữ liệu hơn họ nhận ra; tin nhắn email, cuộc gọi điện thoại, dữ liệu trò chuyện tức thời và các phương tiện giao tiếp khác có thể được khai thác để thu thập thông tin về thị trường, khách hàng, xu hướng, tình trạng tài chính của khách hàng, mẫu mua hàng, sở thích và nhiều hơn nữa. Bằng cách dựa mô hình của họ vào dữ liệu đó, các tổ chức có thể giúp tăng độ chính xác của các thuật toán AI của họ.

Hệ thống CRM của tổ chức có thể cung cấp dữ liệu quý giá, với mỗi giao dịch, thành công hoặc không, được đánh giá để chỉ ra cách khách hàng liên quan đến sản phẩm và dịch vụ, cách tiếp cận (thông điệp, email, điện thoại, v.v.) có khả năng thành công nhất, khách hàng thích hoặc không thích gì về sản phẩm / tiếp thị / cách tiếp cận của tổ chức, và nhiều hơn nữa. Dữ liệu đó được phân tích bởi các thuật toán tiên tiến để xác định cách tốt nhất để tiếp cận khách hàng và thị trường tiềm năng; những gì họ có khả năng phản hồi, chẳng hạn như thông điệp về chất lượng hoặc giảm chi phí; phương pháp tiếp cận (email, cuộc gọi điện thoại) họ có khả năng phản hồi nhất; những người ra quyết định nào có khả năng phản hồi tích cực nhất; và nhiều hơn nữa.

Cuộc gọi điện thoại, ví dụ, có thể được phân tích cho các yếu tố như cảm xúc của khách hàng, từ khóa, chỉ dẫn về kế hoạch khách hàng trong tương lai, phản ứng với đề xuất, sự hào hứng liên quan đến ý tưởng hoặc đề xuất cụ thể, sự quan tâm tổng thể (dựa trên, trong số những thứ khác, thời lượng của cuộc gọi), và nhiều hơn nữa. Email, tin nhắn trên mạng xã hội, tương tác trên trang web, cuộc họp tại hội chợ thương mại và sự kiện, và bất kỳ phương pháp nào khác mà tổ chức sử dụng để tiếp cận khách hàng có thể được phân tích tương tự. Kết quả là một kho dữ liệu chính xác và liên quan nhất có thể – vì nó đến từ khách hàng và thị trường của tổ chức.

Sau khi xây dựng cơ sở chính xác này, tổ chức có thể mở rộng phạm vi mô hình của mình bằng cách sử dụng các nguồn dữ liệu bên ngoài, mà các thuật toán và tác nhân của hệ thống AI sẽ kiểm tra so với dữ liệu cơ sở. Nếu dữ liệu của bên thứ ba tương thích với dữ liệu đã bao gồm về khách hàng, thị trường, mục tiêu, điều kiện kinh tế và chiến lược tổng thể của tổ chức, dữ liệu đó có thể được bao gồm trong mô hình, giúp tăng hiệu quả của nó. Nếu dữ liệu đó không khớp hoặc hỗ trợ dữ liệu CRM đã có trong sở hữu của tổ chức – dữ liệu về khách hàng và thị trường thực tế của họ – nó sẽ bị từ chối, và mô hình AI sẽ giữ nguyên tính toàn vẹn.

Đây là một chiến lược hiệu quả cho tất cả các tổ chức – và có thể thậm chí còn hiệu quả hơn đối với các tổ chức nhỏ hoặc mới, những tổ chức có thể sử dụng CRM và dữ liệu khách hàng của mình để xây dựng một mô hình AI hiệu quả ngay từ đầu, mà không cần phải loại bỏ dữ liệu di sản có thể không còn liên quan đến mục tiêu của tổ chức. Và với mô hình nhỏ nhưng linh hoạt hơn, các tổ chức có thể nhanh chóng và hiệu quả xác định hiệu quả của nỗ lực AI của họ; nếu tỷ lệ phản hồi đối với các chiến dịch và nỗ lực của họ không mạnh như họ mong đợi, họ có thể sử dụng hệ thống AI của mình để nhanh chóng xác định các điều chỉnh họ có thể cần thực hiện.

Khi thực hiện đúng, các hệ thống AI có thể giúp các tổ chức tiết kiệm thời gian, tiền bạc và công sức – giúp họ thiết kế và phát triển các chiến dịch, cách tiếp cận, đề xuất, nghiên cứu và tiếp cận sẽ cho phép họ truyền đạt rõ ràng về những gì họ làm và tại sao khách hàng nên làm việc với họ. AI có thể giúp các tổ chức đảm bảo rằng thông điệp của họ được nhắm trực tiếp vào khách hàng tiềm năng có giá trị cao nhất có khả năng quan tâm đến những gì họ cung cấp. Và, AI có thể giúp một tổ chức nhanh chóng chuyển đổi hoặc mở rộng vào các thị trường mới, đảm bảo họ tận dụng tối đa tiềm năng của mình. Nhưng phép thuật của AI được xây dựng trên chất lượng dữ liệu mà các thuật toán sử dụng – và bằng cách gắn bó chặt chẽ với dữ liệu “trong nước” của họ, các tổ chức sẽ có thể xây dựng mô hình dữ liệu AI hiệu quả nhất có thể.