Står du redo att anpassa dig när AI stör Sökmotormarknadsföring (SEM)?

Företag som använder generativ AI behöver rena, pålitliga och användbara data

I många fall nyttjar inte företag data för bästa resultat. 

Generativ artificiell intelligens (AI) har fångat människors experimentlust över hela världen. Nästa alla företag, oavsett bransch och marknad, använder teknologin vilket kommer revolutionera våra affärsmodeller och skapa värde. Och AI-användningen kommer bara öka i takt med att företagen utvecklar strategier för att dra nytta av alla olika användningsområden. 

Managementkonsultfirman McKinsey & Company uppskattar de potentiella ekonomiska fördelarna med generativ AI till 7 biljoner dollar och att produktiviteten kan öka – framför allt inom fyra specifika sektorer: "Omkring 75 procent av värdet som generativ AI kan generera hittar vi inom kundhantering, marknadsföring och försäljning, mjukvaruutveckling och forskning och utveckling (FoU)." 

AI-programvara ser mönster i stora mängder data – med snabb, iterativ bearbetning och intelligenta algoritmer – och kan på så sätt förutspå framtiden, fatta beslut och utföra en mängd olika uppgifter. För att AI ska fungera korrekt behöver företag ha rena data som går att agera på, annars finns risk för felaktig output och då går man helt miste om potentialen i AI. 

Nivån på data varierar kraftigt från företag till företag men det är inte ovanligt att man sitter med föråldrad, ostrukturerad och opålitliga data. Exempel på fel i en databas är stavfel eller felaktiga skiljetecken, att den innehåller gamla och ofullständiga data, felaktiga dataassociationer och dubbletter. Data av dålig kvalitet resulterar ofta i felaktiga och så kallade hallucinatoriska AI-resultat – "skräp in, skräp ut”. 

Konsultföretaget Deloitte varnade nyligen i en rapport för att AI är beroende av en solid datastruktur för att nå sin potential. "För att lyckas med AI bör organisationer ta itu med datautmaningar och åtgärda dåliga data genom att tillämpa principer för datahantering och databerikning. De flesta har inte tillräckligt hög nivå på sin datahantering och därför kommer omkring en tredjedel av AI-insatserna misslyckas." 

Företag har tillgång till stora mängder data, men i många fall hanterar de inte den på bästa sätt. Data som strategisk tillgång har varit en självklarhet när företag fokuserat på datacentrerade strategier och datadriven tillväxt – men med en ökande mängd data från olika källor och av varierande sort blir datahanteringen alltmer utmanande. 

 "Trots att organisationer har tillgång till enorma mängder data är den sällan sammankopplad eller integrerad," tillade Deloitte i rapporten. "Detta hinder gör det svårare för organisationer att utnyttja sin interna data och data från externa källor. Dessutom kan viktiga insikter missas på grund av brist på kompletta eller standardiserade data vilket kan leda till felaktiga analyser och rapporter." 

Data är grunden för modeller som används inom försäljning och marknadsföring 

Faktum är att korrekta, kontrollerade och validerade data är grundläggande för att kunna genomföra effektiva kampanjer och jobba med AI-driven teknologi. Data är grunden för de modeller som används inom försäljning och marknadsföring. 

En strategi för datastyrning är nödvändig för att kunna införa policys och följa datakvalitetsstandarder så att inflödet av undermåliga data kan minimeras. Data om kunder och leverantörer kan då prioriteras och styras och samma definitioner och attribut kan användas över samtliga plattformar, vilket möjliggör för dem att kommunicera med varandra. 

Dun & Bradstreets lösningar för masterdata kan hjälpa team att driva tillväxt och hantera risker genom att leverera pålitliga data som alla kommer från en och samma uppdaterade källa. Organisationer kan koppla samman datamiljöer som i dag är skilda åt för att snabba på värdeskapandet och få en sann bild över affärsrelationer, förbättrade processer från början till slut och möjlighet att förbättra riskhanteringen. 

Med dessa fördelar kan företag: 

• Påskynda tiden till värde. Automatiserade arbetsflöden ökar produktivitet och effektivitet och hjälper till att minska kostnader i hela organisationen. 
• Hantera datasilos och få tillgång till en enda uppdaterad datakälla. Pålitliga data från Dun & Bradstreet Data Cloud levererar data och insikter in i organisationers ekosystem med hjälp av Dun & Bradstreet D-U-N-S®-nummer – en unik identifierare.
• Skapa en sann bild av strategiska affärsrelationer. Du förebygger risker genom att ha koll på komplexa affärsrelationer, hierarkier och företagskopplingar. 

Exempelvis kan Dun & Bradstreets lösningar för masterdata skapa pålitliga insikter för sälj- och marknadsföringsteam som hjälper till att prioritera de bästa leadsen och därigenom bidra till att öka försäljning och tillväxt.  

Exempel på användningsområden: 

• Segmentering och målinriktning 
• Kundförvärv
• Identifiering av möjligheter
• Lead routing 

D&B Connect, Dun & Bradstreets lösning för hantering av masterdata, tillhandahåller branschledande behandlade data, AI och experter på masterdata för att påskynda tiden till värdeskapande. 

Läs mer om hur Dun & Bradstreet kan hjälpa ditt företag att förbättra er AI-strategi.