数据，数据无处不在——但你如何确认你的 AI 模型获取了正确的数据？

数据可能在产生方式上相同，但并非所有数据都具备同等价值。寻求为其商品和服务获取客户的 B2B 组织需要制定方法，以便在进入 AI 模型的数据中进行“筛选”，从而确保这些模型提供实现目标所需的洞察和信息。为此，他们应专注于构建尽可能依赖自身专有数据的模型——这些数据来源于与客户的沟通、销售和营销报告、活动响应以及其他数十项指标。

虽然传统的外联、营销和销售策略已经足够有效，但希望在竞争中占得先机的组织正日益转向 AI。拥有对客户和市场的良好 AI 模型后，公司能够设计出更具成效的营销和销售计划——因为 AI 算法能够更高效、更快速地分析成千上万的数据点，帮助组织制定更有效的策略。

数据质量——真正反映组织市场和潜在客户群的数据——是关键要素。拥有正确的数据，公司可以灵活高效地制定有效的营销策略，确定应重点投入的市场，并构建有力的方案以触达最合格的客户。相反，“劣质”数据不仅无法帮助组织实现这些目标，甚至可能是导致巨额损失的原因。

确保数据质量对任何使用 AI 模型的组织都至关重要，尤其是对刚接触 AI 的公司——这些公司在实施 AI 模型时，需要从公共和专有来源收集数据。应当利用哪些来源？如何判断获取的数据是否有助于构建最有效的模型？如何从无用数据中筛选出有价值的数据？鉴于高达 85%的 AI 项目失败——其中许多是由于数据不佳——这些问题组织必须非常认真对待，方能踏上 AI 之旅。

组织可以通过多种途径为其 AI 模型填充数据，例如与提供行业、潜在客户、竞争对手、趋势等大型公共和专有数据库的公司签约；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 项目。这看似诱人，但对许多组织而言可能是错误的选择；虽然这些公司提供的大部分数据可能有用，但其中不准确的数据可能会使 AI 模型偏差，甚至导致与组织目标不相关或有害的数据。此外，将 AI 模型与第三方共享可能构成安全风险。

对组织而言，更佳的路径可能是依赖外部来源获取“宏观”行业和经济数据——但在客户、特定市场、竞争对手等细节上仍使用自身内部的第一方数据。这类数据反映了组织希望触达的确切市场和客户群体，因为它来源于与这些客户的互动。即使是新兴组织也拥有超出想象的数据——电子邮件、电话、即时通讯以及其他沟通方式都可以挖掘出关于市场、客户、趋势、客户财务状况、购买模式、偏好等信息。基于这些数据构建模型，组织能够提升 AI 算法的准确性。

组织的 CRM 系统可以提供有价值的数据，每一次交易（无论成功与否）都可用于评估客户与产品和服务的关系、哪种方式（信息、邮件、电话等）最可能成功、客户对组织的产品/营销/方法的喜好与不满等。高级算法会分析这些数据，以确定触达潜在客户和市场的最佳方式；他们最可能响应的内容，如质量或降成本的讯息；最可能响应的外联方式（邮件、电话）；最可能积极回应的决策者；以及更多信息。

例如，电话通话可以被分析以捕捉客户情绪、关键词、未来计划的迹象、对提案的反应、对特定想法或方案的兴奋度、整体兴趣（例如通话时长）等。电子邮件、社交媒体信息、网站互动、展会和活动会议以及组织用于接触客户的任何其他方式也可以进行类似分析。其结果是一批最准确、最相关的数据——因为这些数据来源于组织的客户和市场。

在构建了这一高度准确的基础后，组织可以利用外部数据源扩大模型的范围，AI 系统的算法和代理会将这些数据与基线数据进行核对。如果第三方数据与组织在客户、市场、目标、经济环境和整体战略方面的已有数据兼容，则可以将该数据纳入模型，进一步提升模型的效能。如果这些数据与组织已拥有的 CRM 派生数据——即关于真实客户和市场的数据——不匹配或不支持，则会被拒绝，AI 模型的完整性得以保持。

这是一项适用于所有组织的有效策略——对小型或新成立的组织而言甚至更为重要，因为它们可以利用自己的 CRM 和客户数据在一开始就构建有效的 AI 模型，而无需剔除可能已不再符合组织目标的旧数据。凭借这一更小但更灵活的模型，组织能够更快速、更高效地评估 AI 工作的成效；如果其营销活动和努力的响应率未达预期，便可借助 AI 系统迅速找出需要进行的调整。

如果运用得当，AI 系统可以为组织节省时间、金钱和人力——帮助其设计和制定营销活动、方案、推介、研究以及外联工作，从而清晰传达自身业务及客户为何应与之合作的理由。AI 能帮助组织确保信息直达最有价值的潜在客户，这些客户最有可能对其产品或服务感兴趣。此外，AI 还能帮助组织快速转向或拓展新市场，充分发挥潜力。但 AI 的神奇之处取决于算法所使用数据的质量——组织越是坚持使用自有的“自产”数据，就越能构建出最有效的 AI 数据模型。