AI forstyrrer søk og digital markedsføring - er du klar for å tilpasse deg?

Bedrifter som bruker generativ AI trenger rene, pålitelige og anvendelige data

I mange tilfeller bruker ikke bedrifter data for å oppnå det beste resultatet. 

Generativ kunstig intelligens (AI) har vekket folks eksperimenteringslyst verden over. Nesten alle bedrifter, uansett bransje og marked, bruker teknologien som kommer til å revolusjonere våre forretningsmodeller og skape verdi. AI-bruken kommer bare til å øke i takt med at bedrifter utvikler strategier for å dra nytte av alle ulike bruksområder. 

Konsulentfirmaet McKinsey & Company setter prisen på de potensielle økonomiske fordelene med generativ AI til 7 billoner dollar, og at produktiviteten kan øke – fremfor alt innen fire spesifikke sektorer: "Rundt 75 prosent av verdien som AI kan generere, finner vi innen kundebehandling, markedsføring og salg, softwareutvikling og forskning og utvikling." 

AI-programvare ser mønster i store mengder data – med rask, iterativ bearbeiding og intelligente algoritmer – og kan på den måten forutsi fremtiden, fatte beslutninger og utføre en mengde ulike oppgaver. For at AI skal fungere riktig, trenger bedrifter å ha rene data som man kan agere på, ellers løper man risiko for feilaktig output og da kan man miste potensialet i AI. 

Nivået på data varierer kraftig fra bedrift til bedrift, men det er ikke uvanlig at man sitter med foreldet, ustrukturert og upålitelig data. Eksempel på feil i en database er stavefeil eller feilaktige skilletegn, at den inneholder gamle og ufullstendige data, feilaktige dataassosiasjoner og dubletter. Data av dålig kvalitet resulterer ofte i feilaktige og såkalte hallusinatoriske AI-resultat – "søppel inn, søppel ut”. 

Konsulentselskapet Deloitte advarte nylig i en rapport om at AI er avhengig av en solid datastruktur for å nå sitt potensial. "For å lykkes med AI bør organisasjoner ta tak i datautfordringer og unngå dårlige data ved å tilpasse prinsipper for datahåndtering og databerikelse. De fleste har ikke høyt nok nivå på sin datahåndtering og derfor kommer rundt en tredjedel av AI-innsatsene til å misslykkes." 

Bedrifter har tilgang til store mengder data, men i mange tilfeller håndterer de ikke den på beste måte. Data som strategisk tilgang har vært en selvfølge når bedrifter har fokusert på datasentrerte strategier og datadrevet vekst, men med en økende mengde data fra ulike kilder og av varierende kvalitet blir datahåndteringen stadig mer utfordrende. 

 "Til tross for at organisasjoner har tilgang til enorme mengder data, er den sjelden sammenkoblet eller integrert," la Deloitte til i rapporten. "Dette hinderet gjør det vanskeligere for organisasjoner å utnytte sin interne data og data fra eksterne kilder. Dessuten kan man gå glipp av viktig innsikt på grunn av mangel på komplette eller standardiserte data, noe som kan føre til feilaktige analyser og rapporter." 

Data er grunnlaget for modeller som brukes innen salg og markedsføring 

Faktum er at korrekte, kontrollerte og validerte data er grunnleggende for å kunne gjennomføre effektive kampanjer og jobbe med AI-drevet teknologi. Data er grunnlaget for de modellene som brukes innen salg og markedsføring. 

En strategi for datastyring er nødvendig for å kunne innføre retningslinjer og følge datakvalitetsstandarder slik at innslippet av dårlige data kan reduseres. Data om kunder og leverandører kan da prioriteres og styres og samme definisjoner og egenskaper kan brukes på samtlige plattformer, noe som gjør det mulig for dem å kommunisere med hverandre. 

Dun & Bradstreets løsninger for masterdata kan hjelpe bedrifter med å skape vekst og håndtere risiko ved å levere pålitelige data som alle kommer fra én og samme oppdaterte kilde. Organisasjoner kan koble sammen datamiljøer som i dag er atskilte, for å styrke verdiskapningen og få et sannferdig bilde av forretningsforbindelser, forbedre prosesser fra begynnelse til slutt og ha mulighet for å forbedre risikohåndteringen. 

Med disse fordelene kan bedrifter: 

• Fremskynde tiden til verdi. Automatisert arbeidsflyt øker produktivitet og effektivitet, og hjelper til med å redusere kostnader i hele organisasjonen. 
• Håndtere datasiloer og få tilgang til én oppdatert datakilde alene. Pålitelige data fra Dun & Bradstreet Data Cloud, leverer data og innsikt inn i organisasjoners økosystem med hjelp av Dun & Bradstreet D-U-N-S®-nummer – en unik identifikasjon. 
• Skape et sannferdig bilde av strategiske forretningsforbindelser. Du forebygger risiko ved å få kontroll på komplekse forretningsforbindelser, hierarkier og bedriftskoblinger. 

Eksempelvis kan Dun & Bradstreets løsninger for masterdata skape pålitelig innsikt for salg- og markedsføringsteam, som hjelper til med å prioritere de beste leadsene og dermed bidrar til å øke salg og vekst.  

Eksempler på bruksområder: 

• Segmentering og målretting
• Kundeanskaffelse/kundebevaring 
• Identifisering av muligheter 
• Lead routing 

D&B Connect, Dun & Bradstreets løsning for håndtering av masterdata, tilbyr bransjeledende behandlede data, AI og eksperter på masterdata for å styrke verdiskapingen. 

Les mer om hvordan Dun & Bradstreet kan hjelpe din bedrift med å forbedre AI-strategien.