W erze sztucznej inteligencji dane są paliwem cenniejszym niż kiedykolwiek wcześniej. Ale co, jeśli zamiast czystego paliwa dostarczasz swojej AI mieszankę bałaganu, skrawki informacji, nieustrukturyzowane informacje? Choć brzmi to jak żart, jakość danych, z jakich korzystają firmy, często przypomina właśnie taki chaos. A przecież bez właściwych danych, nawet najinteligentniejsze algorytmy są bezradne.
Gdy dane są problemem, a nie zasobem
Prowadząc wdrożenia CRM, niejednokrotnie spotykamy się z tym samym zestawem problemów, który sprawia, że korzystanie z AI nie daje pożądanych przez marketingowców, sprzedawców, managerów efektów. To jednak niekoniecznie wina algorytmów, a tego, czym je karmimy. Do najistotniejszych z naszego punktu widzenia problemów należy:
- gromadzenie danych "na wszelki wypadek" i brak świadomości, które dane są naprawdę istotne dla rozwoju biznesu.
- rozdrobnienie informacji, bo dane przechowywane w różnych systemach, bez przypisanej odpowiedzialności za ich jakość i spójność.
- bałagan w strukturze danych, czyli pomieszane formaty, niejednolite oznaczenia, brak porządku w polach formularzy.
- dane nieużywane, nawet poprawne zbiory danych potrafią leżeć odłogiem, nieprzetwarzane, nieanalizowane, nieprzydatne.
Można to jednak robić zupełnie inaczej i czerpać realne korzyści z pracy z AI.
Przykład z życia (i z AI)
W jednym z projektów połączyliśmy CRM z ChatGPT (w wersji Team), wykorzystując platformę n8n, by przetestować automatyczne wykrywanie utraconych szans sprzedażowych. Kluczem do sukcesu była właściwa definicja takiej szansy oraz nauczenie modelu AI, jak ją rozpoznawać na podstawie danych firmy.
Wnioski? Największe znaczenie miały:
- notatki handlowców w CRM, ale tylko wtedy, gdy były rzetelnie przygotowywane, miały uporządkowaną strukturę i zawierały konkretne informacje.
- dane z interakcji użytkowników z treściami firmy, m.in. kto odwiedza stronę www, kto zostawia dane kontaktowe, jak użytkownicy przemieszczają się w lejku zakupowym.
Czy w Twojej firmie notatki handlowców to standard czy wyjątek? Czy wiesz, co powinno się w nich znaleźć? Czy są ustrukturyzowane i dostępne w CRM? Sprawdź to, a przekonasz się, jaką różnicę robi taka mała zmiana.
Dane, które robią różnicę – model 6C
W świecie AI liczy się nie tylko ilość danych, ale przede wszystkim ich jakość. Warto sięgnąć po model 6C Data Quality, który definiuje dobre dane jako:
- czyste (clean), bez literówek, błędów, duplikatów.
- kompletne (complete), zawierające wszystkie kluczowe informacje.
- wyczerpujące (comprehensive), obejmujące różne perspektywy i konteksty.
- użyteczne biznesowo (calculable), możliwe do analizy przez osoby nietechniczne.
- trafnie wybrane (chosen), pozbawione zbędnych, przypadkowych informacji.
- wiarygodne (credible), zebrane w metodyczny, powtarzalny sposób.
To nie tylko teoria – to konkretna podstawa do podejmowania mądrych decyzji i automatyzacji działań.
Marketing automation to Twój sprzymierzeniec
W uzyskaniu pełniejszego obrazu klienta (tzw. 360 degree view) i stworzeniu spójnego punktu odniesienia (single point of truth) pomagają platformy marketing automation. Zwłaszcza te, które integrują dane z różnych źródeł i pozwalają analizować zachowania klientów w czasie rzeczywistym. Warto skorzystać z rozwiązań oferowanych między innymi przez HubSpot, ponieważ dzisiaj pozwalają one uzyskiwać realną przewagę konkurencyjną. Jeśli nie wiesz, jak się zmierzyć z tym wyzwaniem, a chciałbyś zawalczyć o tę zmianę w swojej organizacji, skontaktuj się z ekspertami Grow Poland. Podpowiemy Ci, z czego naprawdę warto korzystać.
Zanim uruchomisz AI...
Czy Twoje dane nadają się do użycia? Nie chodzi o ich ilość, ale o jakość i przygotowanie pod kątem procesów biznesowych. AI nie „naprawi” bałaganu w danych. Przeciwnie – będzie go powielać i wzmacniać.
Jeśli chcesz sprawdzić, czy Twoje dane są gotowe do współpracy z AI – odezwij się do nas. Pomagamy uporządkować, połączyć i wykorzystać dane tak, by wspierały sprzedaż, marketing i rozwój firmy. AI działa tylko wtedy, gdy ma z czym działać. Zadbajmy o to razem.
