Tekoäly muuttaa hakukonemarkkinointia - oletko valmis muutokseen?

Generatiivista tekoälyä käyttävät yritykset tarvitsevat puhdasta, luotettavaa ja käyttökelpoista dataa

Yrityksissä ei aina osata hallita dataa tavalla, joka takaisi parhaat tulokset. 

Generatiivinen tekoäly on saanut ihmisten mielikuvituksen valloilleen eri puolilla maailmaa. Sitä hyödynnetään jo nyt organisaatioissa vaihtelevassa mittakaavassa lähes alalla kuin alalla ja kaikilla markkinoilla. Generatiivinen tekoäly muuttaa liiketoimintamalleja ja luo lisäarvoa monissa yrityksissä. Tulevaisuudessa tekoälyn käyttö vain lisääntyy sitä mukaa, kun yritykset kehittävät strategioita sen etuihin tarttumiseksi. 

Liikkeenjohdon konsultointia tarjoava McKinsey & Company arvioi generatiivisen tekoälyn potentiaaliseksi taloudelliseksi hyödyksi 7 biljoonaa dollaria ja kertoo sen vaikuttavan eri sektorien tuottavuuteen: ”Noin 75 prosenttia arvosta, jota tekoälyn käyttö voisi tuoda, ohjautuu neljälle osa-alueelle: asiakastoimintaan, markkinointiin ja myyntiin, ohjelmistotuotantoon sekä tutkimukseen ja kehitykseen.” 

Suurten datamäärien, nopean ja iteroivan käsittelyn sekä älykkäiden algoritmien yhdistelmän ansiosta tekoälyohjelmistot havaitsevat syötetyn datan toisteisuudet ja ominaisuudet ja reagoivat niihin tehdäkseen ennusteita, päätöksiä ja mitä erilaisimpia tehtäviä. Jotta tekoäly toimisi oikein, yrityksillä on oltava puhdasta ja toimenpiteet mahdollistavaa dataa. Ilman oikeanlaista dataperustaa vaarana ovat virheelliset johtopäätökset ja tekoälyn mahdollistamien tietojen ja hyötyjen menettäminen. 

Yritysten datanhallinnassa on valtavia eroja. Valitettavan usein data on vanhentunutta, jäsentämätöntä ja epäluotettavaa. Huonoa dataa kutsutaan myös likaiseksi dataksi. Sen sisältämät epäpuhtaudet ovat esimerkiksi kirjoitusvirheitä, vanhentuneita tai puutteellisia tietoja, virheellisiä yhteyksiä ja päällekkäisyyksiä. Tämäntyyppinen huonolaatuinen data johtaa herkästi puolueellisiin tuloksiin, virheisiin ja niin kutsuttuihin tekoälyn hallusinaatioihin, joita kuvastaa hyvin sanonta ”roskaa sisään, roskaa ulos”. 

Asiantuntijapalveluyritys Deloitte varoitti tuoreessa raportissaan, että tekoälyn tulokset jäävät vaillinaisiksi, jos tietojen rakenteessa on puutteita. ”Jotta tekoäly toimisi, organisaatioiden on puututtava datan ongelmiin ja korjattava huono data sekä noudatettava datan paremman hallinnan, puhdistamisen ja rikastamisen periaatteita, jotka auttavat saavuttamaan laajemmat tekoälyyn liittyvät tavoitteet. Datanhallintaosaaminen ei kuitenkaan useimmissa yrityksissä ole riittävän kehittyneellä tasolla, minkä vuoksi kolmasosa tekoälyhankkeista epäonnistuu”, raportissa todetaan. 

Yrityksillä on usein käytettävissään suuret määrät dataa, mutta sitä ei aina osata hallita tavalla, joka takaisi parhaat tulokset. Datan merkitys strategisena voimavarana ymmärretään kyllä: yrityksissä keskitytään datakeskeisiin strategioihin ja datavetoiseen kasvuun. Samalla datan hallinta käy kuitenkin yhä vaikeammaksi valtavien datamäärien, yhteensopimattomien lähteiden ja erilaisten datatyyppien vuoksi. 

Yrityksillä on usein käytettävissään suuret määrät dataa, mutta sitä ei aina osata hallita tavalla, joka takaisi parhaat tulokset. 

Deloitten mukaan organisaatioilla on pääsy valtaisiin datamääriin, mutta dataa ei useinkaan ole yhdistetty tai integroitu niin, että sen hyödyt saataisiin kotiutettua: ”Puutteiden vuoksi organisaatioiden voi olla vaikea hyötyä edes omasta sisäisestä datastaan, ulkoisista lähteistä peräisin olevasta datasta puhumattakaan. Lisäksi tärkeää tietoa voi jäädä havaitsematta epätäydellisen tai epäyhtenäisen datan vuoksi, jolloin analyysien ja raporttien täsmällisyys kärsii.”

Data on myynnin ja markkinoinnin mallien perusta 

Täsmällinen, hallittu ja validoitu data on ensiarvoisen tärkeää tehokkaiden kampanjoiden toteuttamisen ja tekoälyvetoisen teknologian käytön laajentamisen kannalta. Muun muassa myynti- ja markkinointitoimissa käytetyt mallit perustuvat nimenomaan dataan. 

Yrityksissä tarvitaan tiedonhallintasuunnitelmia käytäntöjen luomiseen ja laatuvaatimusten noudattamiseen, jotta heikkolaatuinen data ei saastuta niiden datavarantoja. Asiakas- ja toimittajadataa voidaan priorisoida ja hallita, ja organisaatioissa voidaan hyödyntää yleisesti hyväksyttyjä määritelmiä ja määritteitä kaikilla alustoilla niin, että alustat keskustelevat keskenään. 

Dun & Bradstreetin master data -ratkaisut voivat auttaa tiimejä edistämään kasvua ja hallitsemaan riskejä yhteen paikkansapitävään tietolähteeseen perustuvan luotettavan dataperustan avulla. Organisaatiot voivat yhdistää yhteensopimattomat datasiilot hyödyntämällä valmista master dataa ja tekoälyä ja nopeuttaa näin aikaa arvoon. Näin ne saavat myös luotettavaa tietoa liiketoimintasuhteista, entistä parempia end-to-end -ratkaisuja ja lisää näkyvyyttä riskinhallinnan tueksi. 

Miten yritykset hyötyvät tehokkaasta master datan hallinnasta? 

• Vauhdita tuottavuutta ja vähennä kustannuksia – Tekoälyyn ja koneoppimiseen perustuva automaatio edistää työnkulkuja ja auttaa lisäämään tiimien tuottavuutta ja tehokkuutta sekä vähentämään kustannuksia kaikkialla organisaatiossa. 
• Hallitse datasiiloja ja hyödynnä yhtä paikkansapitävää tietolähdettä – Omiin ekosysteemeihin saadaan luotettavaa dataa ja tietoa Dun & Bradstreet Data Cloudista. Dun & Bradstreetin D-U-N-S®-numero toimii yksilöllisenä tunnisteena, jonka avulla tuodaan dataa eri sovelluksista ja järjestelmistä yhteen tietolähteeseen, jota voidaan käyttää kaikkialla organisaatiossa. 
• Hanki luotettavaa tietoa strategisista liikesuhteista – Kun organisaatio saa tietoa monimutkaisista liikesuhteista – hierarkioista ja yritysten yhteyksistä – saadaan kattava käsitys asiakkaista ja toimittajista vahingollisten riskitilanteiden ehkäisemiseksi. 

Dun & Bradstreetin master data -ratkaisut tuovat esimerkiksi myynti- ja markkinointitiimien ulottuville luotettavaa tietoa, joka auttaa priorisoimaan parhaat liidit ja edistämään myyntiä ja markkinointia. Esimerkkejä strategisista eduista ovat 

• segmentointi ja kohdentaminen 
• asiakkaiden hankinta ja säilyttäminen 
• Uusien mahdollisuuksien tunnistaminen 
• Nopeampi liidien käsittely 

Dun & Bradstreetin master datan hallintaratkaisu D&B Connect auttaa tiimejä hyödyntämään ensiluokkaista valmista master dataa, tekoälyä ja master datan huppuasiantuntemusta. 

Haluatko tietää, miten Dun & Bradstreet voi auttaa vahvistamaan yrityksesi tekoälyyn keskittyvää master data -strategiaa?