Fünf Datenprodukt-Verteilungsmodelle für Künstliche Intelligenz

Wenn wir uns auf das Herz der Unterschiede in der Vertriebslogik von Datenprodukten gegenüber Software oder Konsumgütern konzentrieren, werden wir auf die innere Natur der Daten stoßen und verstehen, wie Daten in menschliche Prozesse und Geschäftstätigkeiten integriert werden.

Datenprodukte werden nicht verkauft oder konsumiert, sondern in Entscheidungen und Systemabläufe integriert. Im Bereich der Software bezieht sich Vertrieb auf die Vertriebskanäle; im Bereich der Daten bezieht sich Vertrieb auf die Verbreitung und wie die Wahrheit innerhalb einer Organisation unverfälscht fließen kann .

5 Vertriebsmodelle für Datenprodukte zur Förderung der Unternehmensdatennutzung

Das Vertriebsframework für Datenprodukte bildet die Grundlage für die Massennutzung von Daten, insbesondere für Unternehmen, deren Kernkompetenzen nicht in Technologie, Daten oder Künstlicher Intelligenz liegen. Jedes Produkt (nicht nur Datenprodukte) kann durchschnittlich oder hervorragend sein, aber erst wenn das Produkt tatsächlich bei den Nutzern ankommt und die Nutzer kritische Rückmeldungen an das Produktentwicklungszentrum senden können, kann man am nächsten an die Kundenzufriedenheit herankommen und eine wirklich erstklassige Produktumgebung schaffen. 

Vertriebstyp 1: Interne Nutzung/Daten als Dienstleistung

Der Wert von Datenprodukten liegt in ihrer Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit. Intern "verkaufen" Teams sorgfältig zusammengestellte Datensätze, Indikatoren oder Modelle nicht, um Gewinn zu erzielen, sondern um sie anzuwenden. Ihr Wert liegt in der Abhängigkeit und Wiederholungsnutzung: Ein Datensatz oder ein Modell hat erst dann Wert, wenn er von anderen in ihre Arbeit integriert wird. Der Vertrieb beginnt mit regulierten APIs, selbstbedienbaren Katalogen mit KI-gesteuerter Suchfunktion und internen Märkten, die es ermöglichen, dass Daten in der gesamten Organisation leicht zu finden, zuverlässig und skalierbar sind. 

Vertriebstyp 2: Integration in eingebettete Arbeitsabläufe

Daten können erst dann wirklich ihren Wert entfalten, wenn sie in die Entscheidungssituation passen. Das Einbinden der Ergebnisse von Datenprodukten in bestehende Entscheidungskanäle stellt sicher, dass die Datenprodukte im tatsächlichen Arbeitsablauf genutzt werden können. Egal, ob in ein Kundenbeziehungsmanagement-System (CRM), ein Dashboard, ein Betriebssystem oder einen KI-Assistenten eingebettet, die Erkenntnisse werden in den Arbeitsablauf integriert und nicht separat gefunden. Dies kann die Prozessreibung verringern, Daten in handlungsfähige Strategien umwandeln und Datenartefakte wie Tabellen und Abfragen in Benutzererfahrungen umsetzen. 

Vertriebstyp 3: Teilen von Datenproduktmodellen

Für etablierte Organisationen geht der Datenvertrieb über interne Teams hinaus. Die gemeinsame Entwicklung von Datenprodukten bedeutet, Modelle oder ausgewählte Datensätze mit Partnern, Aufsichtsbehörden oder Branchenkollegen zu teilen. Dies erweitert nicht nur die Reichweite der Erkenntnisse, sondern schafft auch neue Wertströme, erfordert aber auch ein hohes Maß an Governance, Rechenschaftspflicht und klare Verträge. Hier geht es bei der Datenverteilung um Vertrauen über Organisationsgrenzen hinweg. 

Vertriebstyp 4: Kontrollierte Demokratisierung

Eine unkontrollierte Demokratisierung führt zu Chaos und lässt die Datenkonsumenten vor einer Fülle von Optionen ratlos stehen. Das Teilen von Teilen von Datenproduktmodellen kann für Experimente, Analysen oder KI/Maschinelles Lernen begrenzten und temporären Zugang gewähren. Dies ermöglicht es Teams, unter Wahrung von Privatsphäre, Sicherheit und Compliance zu erkunden und zu innovieren. Kontrollierter Zugang wandelt Daten von einem Engpass in ein befähigendes Werkzeug um und unterstützt so sichere Experimente im großen Stil (was für die Daten- und KI-Anwendung von entscheidender Bedeutung ist). 

Vertriebstyp 5: Empfehlungen mit viraler Verbreitung zwischen Teams

Sobald ein Datenprodukt seinen Wert bewiesen hat, treibt der Netzwerkeffekt seine Verbreitung voran. Die Empfehlungskanäle in den Daten sind sowohl ein Nebenprodukt des Einflusses von Datenprodukten als auch ein starker Beweis für diesen Einfluss. Tatsächlich ist es sogar ein Nebenprodukt bestehender effektiver Datenvertriebsmodelle. Wenn ein Team ein Modell zur Lösung eines praktischen Problems nutzt, folgen andere Teams diesem Beispiel. Geschichtenerzählung, Reproduzierbarkeit und interne Fallstudien fungieren wie ein Motor, der Vertrauen verbreitet und die Verbreitung beschleunigt. Im Wesentlichen ist die virale Verbreitung in den Daten ein soziales Vertrauen in die Wahrheit. 

Wenn es um die Erweiterung auf Datenanwendungen und KI-Anwendungen geht, entwickelt sich der Vertrieb von Wahrheit (Daten als Dienstleistung) zu Verständnis (Datenanwendung) und schließlich zu Urteil (KI-Anwendung). 

✔️ Das interne "Verkaufen" oder eher "Advokaten" (Typ 1) kann Vertrauen aufbauen, 

✔️ Das Einbetten von Ergebnissen (Typ 2) schafft Erfahrungen, 

✔️ Das Teilen von Modellen (Typ 3) erweitert die Reichweite und erhält die Integrität durch die Erhöhung der Validierungspunkte, 

✔️  Die Governance als Vertriebsmodell (Typ 4) zielt auf die richtigen Kontaktpunkte ab, und 

✔️  Empfehlungen (Typ 5) erweitern die Verbreitungsreichweite weiter. 

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account "Data-driven Intelligence" (ID: Data_0101), Autor: Xiaoxiao Xiaoxiao. Veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.