Datenstrategie neu denken, um das Potenzial von KI auszuschöpfen – DATAVERSITY

Neuauflage von Plato

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Daten: Die Währung, die die moderne digitale Wirtschaft antreibt. In einer Welt, die generiert 3.5 Billionen Datenbytes Jeden Tag wird uns eines klar: Wir sind von einem Meer an Informationen umgeben. Obwohl diese Fülle an Daten immense Chancen bietet, haben Unternehmen oft Schwierigkeiten, ihr Potenzial für fundierte Entscheidungen und strategische Erkenntnisse voll auszuschöpfen.

Bedenken Sie. Während Daten möglicherweise das wertvollste Gut eines jeden Unternehmens sind, um ein wachstumsförderndes Kundenerlebnis zu ermöglichen, nutzen Unternehmen diese in der Regel weniger als die Hälfte ihrer strukturierten Daten als Grundlage für die Entscheidungsfindung. Sie nutzen noch weniger ihrer wertvollen unstrukturierten Daten – nicht einmal 1 %.

Weniger als 15% der Unternehmen sind zuversichtlich, dass sie ihre Daten angemessen maximieren. Möglicherweise liegt das daran, dass erhebliche Herausforderungen die Datenerfassung, -vereinheitlichung und -aktivierung in allen Organisationen behindert haben. IT- und Analyseteams fungierten als Gatekeeper, Abteilungen agierten in Silos und Strategien blieben unzusammenhängend und unklar.

Dies ist kein neues Phänomen – Unternehmen sind sich der Herausforderungen bewusst, denen sie bei ihren Datenstrategien gegenüberstehen. Sie sind sich auch darüber im Klaren, dass die Lösung ihrer Herausforderungen weitaus schwieriger ist, als viele über die nötige Bandbreite oder Ressourcen verfügen. Aus diesem Grund begnügen sich viele Unternehmen damit, Strategien zusammenzustellen, die irgendwo zwischen „gut genug“ und „das Beste, was wir richtig machen können“ liegen Jetzt."

Das mag in den vergangenen Jahren ausgereicht haben. Heutzutage besteht jedoch ein erneutes Gefühl der Dringlichkeit in Bezug auf die Nutzung und Verwaltung von Daten – ein Aufruf an Unternehmen, Daten in allen Abteilungen zu organisieren, zu zentralisieren und zu nutzen. Denn in diesem neuen Zeitalter der KI werden Daten eine wichtigere Rolle spielen als je zuvor.

Die Konvergenz von KI und Daten

KI ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert wird. Und während das kollektive Wissen, das KI aus dem Internet schöpfen kann, es weitaus intelligenter macht als jede Technologie, die wir bisher kennengelernt haben, ist die Konzentration auf Daten, die spezifischer für einzelne Unternehmen und Branchen sind, von entscheidender Bedeutung, wenn KI für gezieltere Anwendungsfälle eingesetzt wird.

Beispielsweise können Sie mit ChatGPT online einkaufen, um Ihre Suche zu erleichtern. Aber das Modell kann nicht Ich sage Ihnen, dass es sich bei dem Produkt um Folgendes handelt:

Jetzt ausverkauft.
Verschiedene Größen und fällt groß oder klein aus.
Etwas, das Sie bereits besitzen.
Wird häufig mit einem bestimmten Zubehör gekauft.

Diese Daten sind einzigartig für einen Einzelhändler und helfen dabei, KI zu trainieren, um die Einkaufsreise eines Kunden effektiver zu steuern. Auch der Einzelhandel ist mit dieser Datenspezifität nicht allein. Jede Branche verfügt über ihre eigenen einzigartigen Datenpunkte, die für die Schulung von KI zur besseren Betreuung ihrer Kunden von entscheidender Bedeutung sind. Der Schlüssel? Identifizieren, welche Datenpunkte wichtig sind.

Sammeln der richtigen Daten

Um unser Kundenverständnis zu verbessern, ist es wichtig, von der gedankenlosen Datenakkumulation zur strategischen Erfassung an wichtigen Berührungspunkten im Kundenerlebnis überzugehen. Wichtige Daten könnten beispielsweise die durchschnittliche Einkaufsgröße eines Kunden oder die Kanäle sein, mit denen er am wahrscheinlichsten interagiert. Von dort aus können Unternehmen Daten in einer einheitlichen Customer Data Platform (CDP) oder einer anderen Dateninfrastruktur konsolidieren und sich einen umfassenden Überblick über jeden Kunden verschaffen.

Wenn ein Kunde dann auf die Website oder App eines Unternehmens gelangt, werden seine Daten durch KI aktiviert, um ein maßgeschneidertes Erlebnis basierend auf Vorlieben, Verlauf und Echtzeit-Kundenverhalten zu bieten und ihn besser mit dem zu verbinden, was er sucht. Dies vertieft die B2B- und B2C-Beziehungen, da Käufer darauf vertrauen können, dass Unternehmen ein effizienteres und qualitativ hochwertigeres Erlebnis bieten. Beispielsweise könnte ein D2C-E-Commerce-Unternehmen sicherstellen, dass Kunden keine Werbeaktionen für nicht verfügbare Artikel erhalten, und ein Hersteller könnte nur die Produkte empfehlen, die ein bestimmtes Unternehmen verwendet. Dieser optimierte Ansatz verbessert die Kundenzufriedenheit und ermöglicht gezieltes Marketing, während gleichzeitig die Komplexität mehrerer Datenquellen reduziert wird.

Datensilos durch Zusammenarbeit aufbrechen

Der Übergang zu einer einheitlichen Kundenansicht ist zwar von entscheidender Bedeutung, aber nur der erste Schritt. Die Förderung einer stärkeren Zusammenarbeit ist ebenso wichtig wie die vollständige Aktivierung der datengesteuerten Entscheidungsfindung.

In der Vergangenheit betrachteten Unternehmen Daten größtenteils als IT-Problem. Viele erkennen jedoch mittlerweile, dass Qualitätsdaten ein entscheidender Vermögenswert sind, der es allen Rollen mit Kundenkontakt ermöglicht, bessere, personalisiertere Erlebnisse zu bieten. Die veraltete Denkweise, die Abteilungen auf Datensilos beschränkt, hat begonnen, sich zu ändern, und Teams müssen sich weiterhin auf eine kundenzentrierte Datenstrategie konzentrieren und in Richtung einer funktionsübergreifenden Zusammenarbeit voranschreiten.

IT-Leiter sollten bei der Zusammenarbeit mit Geschäftsbereichen als wichtige Datenberater, Architekten und Verwalter fungieren. In der Zwischenzeit müssen sich kundenorientierte Teams für IT-Partnerschaften einsetzen, um ihre einzigartigen Erkenntnisse zu vermitteln und gleichzeitig Möglichkeiten zu identifizieren, um eine bessere Kontrolle über die Daten zu erlangen, auf die sie zeitnah zugreifen müssen. Diese Veränderungen werden eine Organisationskultur des gegenseitigen Verständnisses und der Verantwortlichkeit fördern.

Daten zur Lösung für alle machen

Die richtige Datenstrategie erfordert weitreichende organisatorische Veränderungen machen Bekenntnis zu:

Kontinuierliche Weiterbildung, um jede Abteilung datenkundig zu machen
Regelmäßige Strategieüberprüfungen, um bei sich ändernden Anforderungen eine kontinuierliche Wirksamkeit sicherzustellen
Konsistenz – Feedback sammeln, Kennzahlen überwachen und wirkungsbasierte Ansätze verfeinern

Jedes Unternehmen muss einen Schritt zurücktreten und sich zur Umsetzung einer ganzheitlichen, zentralisierten Datenstrategie verpflichten – indem es funktionsübergreifende Teams zusammenbringt, um die richtigen Daten zu sammeln, Silos aufzubrechen und umfassende Echtzeit-Einblicke über jeden Kundenkontaktpunkt hinweg zu ermöglichen. Nur durch die Neugestaltung von Datenstrategien können wir die transformative Kraft der KI freisetzen, was wiederum das Kundenerlebnis verändert und einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil schafft.