AI এর সম্ভাব্যতা আনলক করার জন্য ডেটা কৌশল পুনর্নির্মাণ করা - ডেটাভারসিটি

প্লেটো দ্বারা প্রকাশিত

অনুসরণকারী: 0

ডেটা: মুদ্রা আধুনিক ডিজিটাল অর্থনীতিকে শক্তিশালী করে। উৎপন্ন একটি পৃথিবীতে তথ্য 3.5 কুইন্টিলিয়ন বাইট প্রতিদিন, একটি বাস্তবতা পরিষ্কার - আমরা তথ্যের সমুদ্র দ্বারা বেষ্টিত। যদিও ডেটার এই প্রাচুর্য প্রচুর সুযোগ উপস্থাপন করে, ব্যবসাগুলি প্রায়শই জ্ঞাত সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং কৌশলগত অন্তর্দৃষ্টির জন্য এর সম্ভাব্যতাকে পুরোপুরি পুঁজি করতে লড়াই করে।

এই বিবেচনা. যদিও ডেটা সম্ভবত প্রতিটি কোম্পানির সবচেয়ে মূল্যবান সম্পদ একটি বৃদ্ধি-ড্রাইভিং গ্রাহক অভিজ্ঞতা সক্ষম করার জন্য, কোম্পানিগুলি সাধারণত ব্যবহার করে অর্ধেকেরও কম সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য তাদের কাঠামোগত ডেটা। তারা তাদের মূল্যবান অসংগঠিত ডেটার থেকেও কম লাভ করে – এমনকি 1%ও নয়।

15% এর কম সংস্থাগুলির আস্থা আছে যে তারা পর্যাপ্তভাবে তাদের ডেটা সর্বাধিক করছে৷ সম্ভবত এটি কারণ গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জগুলি সংস্থাগুলি জুড়ে ডেটা সংগ্রহ, একীকরণ এবং সক্রিয়করণকে বাধাগ্রস্ত করেছে। আইটি এবং বিশ্লেষণ দলগুলি দারোয়ান হিসাবে কাজ করেছে, বিভাগগুলি সাইলোতে কাজ করেছে এবং কৌশলগুলি বিচ্ছিন্ন এবং অস্পষ্ট রয়ে গেছে।

এটি একটি নতুন ঘটনা নয় - ব্যবসাগুলি তাদের ডেটা কৌশলগুলির মুখোমুখি হওয়া চ্যালেঞ্জগুলি সম্পর্কে ভালভাবে সচেতন। তারা আরও সচেতন যে তাদের চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করা অনেকের কাছে ব্যান্ডউইথ বা সংস্থানগুলির চেয়ে অনেক বেশি কঠিন, এবং ফলস্বরূপ অনেক সংস্থা কৌশলগুলিকে একত্রিত করতে সন্তুষ্ট হয়েছে যেগুলি "যথেষ্ট ভাল" এবং "আমরা সঠিকভাবে করতে পারি সেরাটি" এর মধ্যে কোথাও পড়ে। এখন।"

এটি বিগত বছরগুলিতে যথেষ্ট হতে পারে। আজ, যদিও, ডেটার ব্যবহার এবং পরিচালনার চারপাশে নতুন করে জরুরী বোধ রয়েছে - ব্যবসার জন্য প্রতিটি বিভাগে ডেটা সংগঠিত, কেন্দ্রীয়করণ এবং ব্যবহার করার আহ্বান৷ কারণ এআই-এর এই নতুন যুগে ডেটা আগের থেকে বেশি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে।

এআই এবং ডেটার কনভারজেন্স

AI শুধুমাত্র সেই ডেটার মতোই ভাল যা এটিতে প্রশিক্ষিত। এবং যখন সম্মিলিত জ্ঞান AI ইন্টারনেট থেকে স্ক্র্যাপ করতে পারে তা আমাদের আগে যে কোনও প্রযুক্তির তুলনায় এটিকে অনেক বেশি বুদ্ধিমান করে তোলে, আরও বেশি ফোকাসড ব্যবহারের ক্ষেত্রে AI ব্যবহার করার সময় ব্যক্তিগত ব্যবসা এবং শিল্পের জন্য আরও নির্দিষ্ট ডেটাতে হোমিং করা গুরুত্বপূর্ণ।

উদাহরণস্বরূপ, আপনি আপনার অনুসন্ধানে সহায়তা করার জন্য ChatGPT ব্যবহার করে অনলাইনে কেনাকাটা করতে পারেন। কিন্তু মডেল নারা আপনাকে বলুন যে পণ্যটি হল:

এখন স্টক শেষ।
আকার ভিন্নভাবে এবং বড় বা ছোট চলে।
আপনি ইতিমধ্যে মালিকানাধীন কিছু.
প্রায়শই একটি নির্দিষ্ট আনুষঙ্গিক সঙ্গে ক্রয়.

এই ডেটা একজন খুচরা বিক্রেতার জন্য অনন্য এবং AI কে প্রশিক্ষণ দিতে সাহায্য করে যাতে গ্রাহকের কেনাকাটা যাত্রা আরও কার্যকরভাবে নির্দেশিত হয়। খুচরা শিল্প এই ডেটা নির্দিষ্টতার ক্ষেত্রে একা নয়। প্রতিটি শিল্পের নিজস্ব অনন্য ডেটা পয়েন্ট রয়েছে যা তাদের গ্রাহকদের আরও ভালভাবে পরিষেবা দেওয়ার জন্য AI প্রশিক্ষণে গুরুত্বপূর্ণ। চাবি? কোন ডেটা পয়েন্ট গুরুত্বপূর্ণ তা চিহ্নিত করা।

সঠিক তথ্য সংগ্রহ

গ্রাহকদের সম্পর্কে আমাদের বোঝাপড়া বাড়ানোর জন্য, গ্রাহকের অভিজ্ঞতার মূল টাচপয়েন্টের সময় বুদ্ধিহীন ডেটা সংগ্রহ থেকে কৌশলগত সংগ্রহে স্থানান্তর করা গুরুত্বপূর্ণ। উদাহরণ স্বরূপ, গুরুত্বপূর্ণ ডেটা হতে পারে একজন গ্রাহকের গড় ক্রয়ের আকার, অথবা চ্যানেল যেখানে তাদের জড়িত থাকার সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি। সেখান থেকে, ব্যবসাগুলি একটি ইউনিফাইড কাস্টমার ডেটা প্ল্যাটফর্ম (CDP) বা অন্যান্য ডেটা অবকাঠামোতে ডেটা একত্রিত করতে পারে এবং প্রতিটি গ্রাহকের একটি ব্যাপক দৃষ্টিভঙ্গি অর্জন করতে পারে।

তারপরে, যখন কোনও গ্রাহক কোনও ব্যবসার সাইট বা অ্যাপে আসেন, তখন তাদের ডেটা পছন্দ, ইতিহাস এবং রিয়েল-টাইম গ্রাহক আচরণের উপর ভিত্তি করে একটি উপযোগী অভিজ্ঞতা অফার করতে AI দ্বারা সক্রিয় করা হয়, তারা যা খুঁজছেন তার সাথে তাদের আরও ভালভাবে সংযুক্ত করে। এটি B2B এবং B2C সম্পর্ককে আরও গভীর করে, কারণ ক্রেতারা আরও দক্ষ, গুণমানের অভিজ্ঞতা প্রদানের জন্য কোম্পানিগুলিকে বিশ্বাস করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি D2C ই-কমার্স কোম্পানি নিশ্চিত করতে পারে যে গ্রাহকরা অনুপলব্ধ আইটেমগুলির জন্য প্রচারগুলি পাবেন না এবং একটি প্রস্তুতকারক শুধুমাত্র একটি নির্দিষ্ট ব্যবসা ব্যবহার করে এমন পণ্যগুলির সুপারিশ করতে পারে। এই সুবিন্যস্ত পদ্ধতি গ্রাহকের সন্তুষ্টিকে উন্নত করে এবং একাধিক ডেটা উৎসের জটিলতা কমিয়ে টার্গেটেড মার্কেটিং সক্ষম করে।

সহযোগিতার মাধ্যমে ডাটা সাইলোস ভাঙা

একটি ইউনিফাইড কাস্টমার ভিউতে রূপান্তর করার সময় এটি গুরুত্বপূর্ণ, এটি শুধুমাত্র প্রথম ধাপ। ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণকে সম্পূর্ণরূপে সক্রিয় করার জন্য শক্তিশালী সহযোগিতা বৃদ্ধি করা সমান গুরুত্বপূর্ণ।

ঐতিহাসিকভাবে, ব্যবসাগুলি মূলত ডেটাকে একটি আইটি সমস্যা হিসাবে দেখেছে। যাইহোক, অনেকেই এখন মানসম্পন্ন ডেটাকে একটি গুরুত্বপূর্ণ সম্পদ হিসাবে স্বীকৃতি দেয়, যা আরও ভাল, আরও ব্যক্তিগতকৃত অভিজ্ঞতা প্রদানের জন্য সমস্ত গ্রাহক-মুখী ভূমিকাকে ক্ষমতায়ন করে। বিভাগগুলিকে ডেটা সাইলোতে সীমাবদ্ধ করার সেকেলে চিন্তাভাবনা পরিবর্তন হতে শুরু করেছে, এবং দলগুলিকে ক্রস-ফাংশনাল সহযোগিতার দিকে এগিয়ে যেতে একটি গ্রাহক-কেন্দ্রিক ডেটা কৌশলের চারপাশে একত্রিত হতে হবে।

আইটি নেতাদের ব্যবসায়িক ইউনিটগুলির সাথে কাজ করার সময় মূল ডেটা উপদেষ্টা, স্থপতি এবং স্টুয়ার্ড হিসাবে কাজ করা উচিত। ইতিমধ্যে, গ্রাহক-মুখী দলগুলিকে অবশ্যই তাদের অনন্য অন্তর্দৃষ্টি প্রকাশ করতে আইটি অংশীদারিত্বকে চ্যাম্পিয়ন করতে হবে, একই সাথে সময়মত ভিত্তিতে তাদের অ্যাক্সেস করার জন্য প্রয়োজনীয় ডেটার উপর আরও ভাল নিয়ন্ত্রণ অর্জনের সুযোগগুলি চিহ্নিত করতে হবে। এই পরিবর্তনগুলি পারস্পরিক বোঝাপড়া এবং জবাবদিহিতার একটি সাংগঠনিক সংস্কৃতিকে উত্সাহিত করবে।

ডেটা তৈরি করা সবার সমাধান

ডেটা কৌশল সঠিকভাবে পাওয়ার জন্য ব্যাপক সাংগঠনিক পরিবর্তন প্রয়োজন এবং প্রতিশ্রুতি:

প্রতিটি বিভাগকে ডেটা-স্যাভি করে তোলার জন্য অবিরত শিক্ষা
প্রয়োজনের পরিবর্তনের সাথে সাথে অব্যাহত কার্যকারিতা নিশ্চিত করতে নিয়মিত কৌশল পর্যালোচনা
ধারাবাহিকতা - প্রতিক্রিয়া সংগ্রহ করা, মেট্রিক্স পর্যবেক্ষণ করা এবং প্রভাব-ভিত্তিক পদ্ধতির পরিমার্জন করা

প্রতিটি কোম্পানিকে অবশ্যই একধাপ পিছিয়ে যেতে হবে এবং একটি সামগ্রিক, কেন্দ্রীভূত ডেটা কৌশল বাস্তবায়নের জন্য প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হতে হবে – সঠিক ডেটা সংগ্রহ করতে ক্রস-ফাংশনাল টিমগুলিকে একত্রিত করতে, সাইলোগুলিকে ভেঙে ফেলতে এবং প্রতিটি গ্রাহকের টাচপয়েন্ট জুড়ে সমৃদ্ধ রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টি সক্রিয় করতে। কেবলমাত্র ডেটা কৌশলগুলিকে পুনরায় কল্পনা করার মাধ্যমে আমরা AI এর রূপান্তরকারী শক্তিকে আনলক করব, এর ফলে গ্রাহকের অভিজ্ঞতাকে রূপান্তরিত করব এবং একটি টেকসই প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা তৈরি করব।