数据无处不在 – 但是您如何确保您的 AI 模型获得正确的数据？

数据可能被平等地创建，但并非所有数据都是平等的。寻求客户购买其商品和服务的 B2B 组织需要开发方法，以便在进入其 AI 模型的数据中进行“区分” – 以确保这些模型提供所需的洞察力和信息，以实现其目标。为了做到这一点，他们应该专注于构建尽可能多地利用其自身专有数据的模型 – 从客户沟通、销售和营销报告、对活动的响应以及数十个其他指标中收集的数据。

虽然传统的外联、营销和销售策略仍然有效，但寻求在竞争中占据优势的组织正在越来越多地使用 AI。拥有良好的客户和市场 AI 模型，公司可以设计出更有效的营销和销售计划和努力 – 因为 AI 算法可以更高效、更快速地分析数千个数据点，以帮助组织开发更有效的策略。

数据质量 – 真正反映组织市场和潜在客户基础的数据 – 是这里的关键成分。拥有正确的数据，公司可以敏捷、有效地开发有效的营销策略，确定哪些市场需要集中努力，并建立强大的策略以达到最合格的客户。“坏”数据，另一方面，无法帮助组织实现这些目标 – 而且实际上可能导致巨大的损失。

虽然确保数据质量对于任何使用 AI 模型的组织都至关重要，但对于新接触 AI 的公司来说，这尤为重要 – 这些公司正在努力实施 AI 模型，收集来自公共和专有来源的数据。他们应该利用哪些来源？他们如何确定收集的数据将帮助他们开发最有效的模型？他们如何从无用的数据中找出有用的数据？鉴于多达 85% 的 AI 项目失败 – 其中许多都是由于糟糕的数据 – 这些是组织在开始 AI 之旅之前需要非常认真对待的问题。

组织可以采取几条路径来为其 AI 模型填充数据，包括与一家公司签约，该公司将提供有关行业、潜在客户、竞争对手、趋势等的大型公共和专有数据库的数据；基本上是用这些公司提供的数据填充模型，使组织能够快速推进 AI。这种方法很诱人，但对于许多组织来说，这可能是一个错误；虽然这些公司提供的数据可能很有用，但可能会有足够的不准确数据来偏离 AI 模型，使其包含不相关或对组织目标有害的数据。此外，共享 AI 模型与第三方可能会构成安全风险。

对于组织来说，一个更好的方法可能是依靠外部来源来获取“大局”行业和经济数据，但使用自己的内部、第一方数据来获取有关客户、具体市场、竞争对手等的具体信息。这样的数据反映了组织试图接触的确切市场和客户基础 – 因为它是基于与这些客户的交互中收集的数据。即使是年轻的组织也拥有比他们意识到的更多的数据；电子邮件、电话、即时消息数据和其他通信可以被挖掘以获取有关市场、客户、趋势、客户的财务状况、购买模式、偏好等信息。通过将这些数据作为模型的基础，组织可以帮助提高其 AI 算法的准确性。

组织的 CRM 系统可以产生有价值的数据，每笔交易（无论成功与否）都会被评估以确定客户如何与产品和服务相关、哪种方法（消息、电子邮件、电话等）最有可能成功、客户喜欢或不喜欢组织的产品/营销/方法的哪些方面等。这些数据由高级算法分析，以确定接触潜在客户和市场的最佳方式；他们最有可能对什么做出反应，例如关于质量或成本降低的消息；他们最有可能对什么样的外联方法（电子邮件、电话）做出反应；哪些决策者最有可能做出积极的反应；等等。

例如，电话可以被分析以确定诸如客户情绪、关键词、对未来客户计划的指示、对提案的反应、对特定想法或提案的兴奋等。电子邮件、社交媒体消息、网站交互、贸易展和活动会议以及组织用来接触客户的任何其他方法都可以被类似地分析。结果是可能的最准确和最相关的数据宝库 – 因为它来自组织的客户和市场。

在建立了这个高度准确的基础之后，组织可以使用外部数据源来扩大其模型的范围，AI 系统的算法和代理将检查这些数据与基准数据。如果第三方数据与组织的客户、市场、目标、经济状况和整体战略中包含的数据兼容，则可以将这些数据纳入模型中，从而进一步提高其有效性。如果这些数据不匹配或不支持组织已经拥有的 CRM 派生的数据 – 关于其实际客户和市场的数据 – 则会被拒绝，AI 模型将保持其完整性。

这是一个适用于所有组织的有效策略 – 也许对于小型或新组织来说更为如此，他们可以利用自己的 CRM 和客户数据从一开始就构建一个有效的 AI 模型，而无需筛除可能不再相关的遗留数据。组织的目标。并且，有了这个更小但更敏捷的模型，组织可以更快速、更高效地确定其 AI 努力的有效性；如果他们的活动和努力的响应率没有他们预期的那么强，他们可以使用自己的 AI 系统快速确定需要做出的调整。

做得好，AI 系统可以为组织节省时间、金钱和精力 – 帮助他们设计和开发活动、方法、推销、研究和外联，以便他们能够清晰地传达他们所做的事情以及为什么客户应该与他们做生意。AI 可以帮助组织确保其信息直接针对最有价值的潜在客户，他们最有可能对所提供的内容感兴趣。并且，AI 可以帮助组织快速转入或扩展到新的市场，确保他们充分利用自己的潜力。但是，AI 的魔力建立在算法使用的数据质量之上 – 通过尽可能地坚持“自主培养”的数据，组织将能够构建最有效的 AI 数据模型。