Ставки для продуктов B2B, которые включают AI/ML, высоки, но потенциал роста может быть огромным.
Некоторые аспекты, о которых следует помнить:
🤑 Усилия и результат — быстро продемонстрируйте ценность для пользователей и бизнеса. Вероятно, на стороне клиента требуется работа. Сделайте это стоящим с правильным типом продукта AI / ML. Корпоративные клиенты платят клиентам. Это означает, что вы должны продолжать убеждать покупателя и конечного пользователя.
🔮 Хорошие и плохие данные — Сначала вы можете иметь дело только с несколькими клиентами B2B или даже с одним. Это по-прежнему может предоставить вам мгновенный доступ к огромному количеству данных. Но вам нужно собирать данные правильного типа и большие объемы, чтобы обучать и тестировать модель AI или ML.
⚖️ Риск или возможность. Клиенты B2B предоставляют конфиденциальные и проприетарные наборы данных. Надежная кибербезопасность — это не проблема. Убедитесь, что все данные собраны и обезличены. Клиенты должны быть уверены, что их данные остаются конфиденциальными и защищенными (особенно от конкурентов).
👯 Конкуренция против сотрудничества — нерешительность при предоставлении данных будет высока, особенно среди ваших первых клиентов. Но вскоре это становится беспроигрышной ситуацией. Чем больше компаний вносят вклад в модель AI/ML, тем умнее становится модель для всех. Это, в свою очередь, означает, что модель может давать более точные прогнозы и рекомендации.
Да, сработает эффект маховика. Но этим дело не ограничивается. Хотя маховик AI или ML набирает обороты медленнее, он будет продолжать ускоряться и опережать традиционные продукты. Постоянное совершенствование модели будет привлекать все больше и больше клиентов. В конце концов, конкуренты без мощной модели окажутся в значительно невыгодном положении. То же самое касается организаций, которые не собирали систематически и постоянно достоверные данные.
Это подводит меня к последствиям для бизнеса. Мы все знаем, что данные решают все. Сбор правильных данных как можно раньше важен не только для вашего бизнеса сегодня. Это имеет решающее значение для вашей будущей конкурентоспособности, даже если вы еще не используете какие-либо продвинутые алгоритмы, не говоря уже о машинном обучении или искусственном интеллекте.
В некоторых случаях вы можете использовать внешние или синтетические данные или готовые продукты. Но вы, скорее всего, будете полагаться на объемы своих собственных исторических данных для интеллектуальной автоматизации, действенных идей, прогнозов, помощи в принятии решений и персонализированных предложений для расширения знаний, специфичных для вашего бизнеса.
Если вы еще этого не сделали, представьте свои идеальные варианты использования и начните собирать данные прямо сейчас.
Дайте мне знать, если вас интересуют другие статьи, подобные этой.
