数据无处不在——但你如何知道你的人工智能模型获取了正确的数据？

数据可能生来平等，但并非所有数据都平等。为其商品和服务寻找客户的B2B组织需要开发方法，使其能够“区分”输入其AI模型的数据，以确保这些模型能够提供实现目标所需的洞察和信息。为此，他们应该专注于构建尽可能多地利用自身专有数据的模型——这些数据来自与客户的沟通、销售和营销报告、活动反馈以及其他数十项指标。

虽然传统的推广、营销和销售策略效果很好，但寻求在竞争中占据优势的组织 越来越多地转向人工智能。通过建立良好的客户和市场人工智能模型，公司可以设计出更有效的营销和销售计划和措施——因为人工智能算法可以更高效、更快速地分析数千个数据点，帮助组织制定更有效的战略。

数据质量——真正反映组织市场和潜在客户群的数据——是关键因素。凭借正确的数据，企业可以灵活高效地制定有效的营销策略，确定重点市场，并构建有效的策略来触达最合适的客户。另一方面，“坏”数据则无助于组织实现这些目标——事实上，它可能 承担巨额损失.

确保数据质量对于任何使用人工智能模型的组织都至关重要，但对于人工智能新手——那些正在努力实施人工智能模型、从公共和专有来源收集数据的公司——来说尤其重要。他们应该利用哪些来源？他们如何确定所获取的数据能够帮助他们开发最有效的模型？他们如何从无用的数据中筛选出有用的数据？鉴于 和85％一样多 的人工智能项目失败——其中很多是由于数据不佳——这些都是组织在开始人工智能之旅之前需要认真对待的问题。

组织可以通过多种途径为其 AI 模型填充数据，其中包括与一家公司签订合同，该公司将从大型公共和专有数据库中获取行业、潜在客户、竞争对手、趋势等数据；基本上，用这些公司提供的数据填充模型，使组织能够快速推进 AI 发展。这很诱人，但对许多组织来说，这可能是一个错误；虽然这些公司提供的大部分数据可能有用，但其中可能含有足够多的不准确数据， 扭曲人工智能模型 这些数据与组织目标无关，甚至有害。此外，与第三方共享 AI 模型可能会 构成安全风险.

对于企业而言，更好的途径或许是依赖外部来源获取“宏观”行业和经济数据，同时利用自身内部的第一方数据来获取客户、特定市场、竞争对手等具体信息。这些数据反映了企业试图触达的确切市场和客户群，因为它基于与这些客户互动的数据。即使是新兴企业，其数据也远超其想象；电子邮件、电话、即时通讯数据和其他通信数据都可以用来挖掘市场、客户、趋势、客户财务状况、购买模式、偏好等诸多信息。通过基于这些数据构建模型，企业可以帮助提高其人工智能算法的准确性。

组织 CRM 系统能够提供宝贵的数据，通过评估每笔交易（无论成功与否），了解客户与产品和服务的关系、哪些方式（短信、电子邮件、电话等）最有可能成功、客户对组织产品/营销/方法的喜好程度等等。这些数据通过先进的算法进行分析，以确定接触潜在客户和市场的最佳方式；确定他们最有可能回应的信息，例如关于质量或成本降低的信息；确定他们最有可能回应的推广方式（电子邮件、电话）；确定哪些决策者最有可能做出积极回应等等。

例如，可以分析电话通话内容，例如客户情绪、关键词、未来客户计划的迹象、对提案的反应、对特定想法或提案的兴奋程度、总体兴趣（基于通话时长等因素）等等。电子邮件、社交媒体消息、网站互动、贸易展览和活动会议以及组织用于联系客户的任何其他方式都可以进行类似的分析。最终，可以获得最准确、最相关的数据宝库——因为这些数据来自组织的客户和市场。

在构建了这个高度精确的基础之后，组织可以利用外部数据源来增强其模型的适用范围，AI 系统的算法和代理会根据基线数据进行核对。如果第三方数据与组织的客户、市场、目标、经济状况和总体战略等数据兼容，则可以将其纳入模型，从而进一步提升其有效性。如果这些数据与组织现有的 CRM 数据（即有关其实际客户和市场的数据）不匹配或不相符，则会被拒绝，而 AI 模型仍能保持其完整性。

这对于所有组织来说都是一个有效的策略，对于小型或新兴组织来说可能更为有效。他们可以利用 CRM 和客户数据，从一开始就构建有效的 AI 模型，而无需剔除那些可能不再与组织目标相关的遗留数据。凭借这种规模更小但更灵活的模型，组织可以更快速、更高效地确定其 AI 工作的有效性；如果活动和工作的响应率不如预期，他们可以利用 AI 系统快速确定可能需要进行的调整。

如果运用得当，人工智能系统可以为企业节省时间、金钱和精力——帮助他们设计和制定营销活动、方法、宣传、研究和推广，从而清晰地传达他们的业务以及客户选择他们的理由。人工智能可以帮助企业确保其信息直接传达给最有可能对其产品感兴趣的、价值最高的潜在客户。此外，人工智能还能帮助企业快速转型或拓展新市场，确保其充分发挥自身潜力。但人工智能的魅力在于算法所用数据的质量——通过尽可能地使用“自主研发”的数据，企业将能够构建最有效的人工智能数据模型。