Dữ liệu, Dữ liệu ở Mọi nơi – Nhưng Làm thế nào Bạn Biết Mô hình AI của Bạn Đang Nhận Dữ liệu Đúng?

Dữ liệu có thể được tạo ra như nhau, nhưng không phải tất cả dữ liệu đều bình đẳng. 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 dữ liệu riêng, độc quyền của họ – dữ liệu họ thu thập từ giao tiếp với khách hàng, báo cáo bán hàng và tiếp thị, phản hồi từ các chiến dịch, và hàng chục chỉ số khác.

Mặc dù các chiến lược tiếp cận, tiếp thị và bán hàng truyền thống vẫn hoạt động tốt, các tổ chức muốn có lợi thế cạnh tranh đang tăng cường sử dụng 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 nhanh chóng và hiệu quả 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 quan trọng 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 vào, và xây dựng các chiến lược mạnh mẽ để tiếp cận khách hàng đủ tiêu chuẩn. Dữ liệu “kém” sẽ không giúp các tổ chức đạt được những mục tiêu đó – và trên thực tế, có thể gây ra những tổn thất lớn.

Mặc dù đảm bảo chất lượng dữ liệu là quan trọng đối với bất kỳ tổ chức nào sử dụng mô hình AI, nhưng điều đó 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 và 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 đi để cung cấp dữ liệu cho mô hình AI của mình, trong 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 nhiều hơn 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 đó rất hấp dẫn, nhưng đối với nhiều tổ chức, đó 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 thậm chí 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.

Con đường tốt hơn cho các tổ chức có thể là dựa vào các nguồn bên ngoài để có cái nhìn tổng quan về ngành và kinh tế – nhưng sử dụng dữ liệu nội bộ, độc quyền của họ cho các chi tiết về khách hàng, thị trường cụ thể của họ, đối thủ cạnh tranh của họ và nhiều hơn nữa. Dữ liệu như vậy phản ánh chính xác thị trường và cơ sở khách hàng mà một tổ chức muốn tiếp cận – vì nó dựa trên dữ liệu từ các tương tác với chính những khách hàng đó. Thậm chí 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 có 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 trên 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 hay không, được đánh giá để tìm ra cách khách hàng tương tác với sản phẩm và dịch vụ, cách tiếp cận (thư, điện thoại, v.v.) nào có khả năng thành công nhất, khách hàng thích hoặc không thích gì về sản phẩm/dịch vụ/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 nhất, chẳng hạn như thông điệp về chất lượng hoặc giảm chi phí; phương pháp tiếp cận nào (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.

Ví dụ, các cuộc gọi điện thoại có thể được phân tích về những điều như cảm xúc của khách hàng, từ khóa, chỉ dẫn về kế hoạch khách hàng trong tương lai, phản ứng với đề xuất, sự phấn khích liên quan đến ý tưởng hoặc đề xuất cụ thể, sự quan tâm tổng thể (dựa trên nhiều thứ, bao gồm cả 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 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 của mô hình bằng cách sử dụng 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 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 từ CRM đã có trong tổ chức – dữ liệu về khách hàng thực và thị trường thực của họ – nó sẽ bị từ chối, và mô hình AI sẽ giữ được tính toàn vẹn.

Đây là một chiến lược hiệu quả cho tất cả các tổ chức – và có thể hiệu quả hơn đối với các tổ chức nhỏ hoặc mới, những tổ chức có thể sử dụng CRM và dữ liệu khách hàng để xây dựng một mô hình AI hiệu quả ngay từ đầu, mà không cần phải loại bỏ dữ liệu cũ 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 từ 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 những 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, những người có khả năng quan tâm nhất đến những gì họ cung cấp. Và, AI có thể giúp một tổ chức nhanh chóng quay hoặc mở rộng vào các thị trường mới, đảm bảo họ tận dụng tối đa tiềm năng của mình. Nhưng ma thuật của AI được xây dựng trên chất lượng của 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.