Επαναλαμβάνοντας τη στρατηγική δεδομένων για να ξεκλειδώσετε το δυναμικό του AI - DATAVERSITY

Αναδημοσίευση από τον Πλάτωνα

Ακολουθούν: 0

Δεδομένα: Το νόμισμα που τροφοδοτεί τη σύγχρονη ψηφιακή οικονομία. Σε έναν κόσμο που δημιουργεί 3.5 quintillion byte δεδομένων Κάθε μέρα, μια πραγματικότητα είναι ξεκάθαρη – είμαστε περικυκλωμένοι από μια θάλασσα πληροφοριών. Ενώ αυτή η πληθώρα δεδομένων παρουσιάζει τεράστιες ευκαιρίες, οι επιχειρήσεις συχνά αγωνίζονται να αξιοποιήσουν πλήρως τις δυνατότητές τους για τεκμηριωμένη λήψη αποφάσεων και στρατηγικές γνώσεις.

Σκεφτείτε αυτό. Ενώ τα δεδομένα είναι ίσως το πιο πολύτιμο περιουσιακό στοιχείο κάθε εταιρείας για να επιτρέψει μια εμπειρία πελατών που οδηγεί στην ανάπτυξη, οι εταιρείες συνήθως χρησιμοποιούν λιγότερο από μισό των δομημένων δεδομένων τους για τη λήψη αποφάσεων. Αξιοποιούν ακόμη λιγότερο τα πολύτιμα μη δομημένα δεδομένα τους – ούτε καν το 1%.

Λιγότερο από 15% των οργανισμών έχουν εμπιστοσύνη ότι μεγιστοποιούν επαρκώς τα δεδομένα τους. Ίσως αυτό συμβαίνει επειδή σημαντικές προκλήσεις έχουν εμποδίσει τη συλλογή δεδομένων, την ενοποίηση και την ενεργοποίηση μεταξύ των οργανισμών. Οι ομάδες πληροφορικής και ανάλυσης έχουν ενεργήσει ως φύλακες, τα τμήματα λειτουργούν σε σιλό και οι στρατηγικές παραμένουν ασύνδετες και ασαφείς.

Αυτό δεν είναι νέο φαινόμενο – οι επιχειρήσεις γνωρίζουν καλά τις προκλήσεις που αντιμετωπίζουν στις στρατηγικές δεδομένων τους. Γνωρίζουν επίσης ότι η επίλυση των προκλήσεών τους είναι πολύ πιο δύσκολη από ό,τι πολλοί έχουν το εύρος ζώνης ή τους πόρους και ως αποτέλεσμα πολλοί οργανισμοί αρκέστηκαν στο να συνδυάσουν στρατηγικές που εμπίπτουν κάπου μεταξύ «αρκετά καλής» και «το καλύτερο που μπορούμε να κάνουμε σωστά». τώρα."

Αυτό μπορεί να ήταν αρκετό τα προηγούμενα χρόνια. Σήμερα, ωστόσο, υπάρχει μια ανανεωμένη αίσθηση επείγοντος σχετικά με τη χρήση και τη διαχείριση των δεδομένων – μια έκκληση προς τις επιχειρήσεις να οργανώσουν, να συγκεντρώσουν και να χρησιμοποιήσουν δεδομένα σε κάθε τμήμα. Αυτό συμβαίνει γιατί σε αυτή τη νέα εποχή της τεχνητής νοημοσύνης, τα δεδομένα θα διαδραματίσουν σημαντικότερο ρόλο από ποτέ.

Η Σύγκλιση ΤΝ και Δεδομένων

Το AI είναι τόσο καλό όσο και τα δεδομένα στα οποία έχει εκπαιδευτεί. Και ενώ η συλλογική γνώση που μπορεί να αφαιρέσει η τεχνητή νοημοσύνη από το Διαδίκτυο την καθιστά πολύ πιο έξυπνη από οποιαδήποτε τεχνολογία που έχουμε δοκιμάσει στο παρελθόν, η αναζήτηση δεδομένων πιο συγκεκριμένα για μεμονωμένες επιχειρήσεις και βιομηχανίες είναι κρίσιμης σημασίας όταν χρησιμοποιείται η τεχνητή νοημοσύνη για πιο εστιασμένες περιπτώσεις χρήσης.

Για παράδειγμα, μπορείτε να κάνετε αγορές στο διαδίκτυο χρησιμοποιώντας το ChatGPT για να βοηθήσετε την αναζήτησή σας. Αλλά το μοντέλο δεν μπορεί να να σας πω ότι το προϊόν είναι:

Τώρα είναι εκτός αποθέματος.
Έχει διαφορετικό μέγεθος και είναι μεγάλο ή μικρό.
Κάτι που ήδη κατέχετε.
Συχνά αγοράζεται με ένα συγκεκριμένο αξεσουάρ.

Αυτά τα δεδομένα είναι μοναδικά για έναν πωλητή λιανικής και βοηθούν στην εκπαίδευση της τεχνητής νοημοσύνης ώστε να καθοδηγεί πιο αποτελεσματικά το ταξίδι αγορών ενός πελάτη. Ούτε ο κλάδος λιανικής δεν είναι μόνος σε αυτήν την ιδιαιτερότητα δεδομένων. Κάθε κλάδος έχει τα δικά του μοναδικά σημεία δεδομένων που είναι ζωτικής σημασίας για την εκπαίδευση της τεχνητής νοημοσύνης για την καλύτερη εξυπηρέτηση των πελατών της. Το κλειδί? Προσδιορισμός των σημείων δεδομένων που έχουν σημασία.

Συλλέγοντας τα σωστά δεδομένα

Για να βελτιώσουμε την κατανόησή μας για τους πελάτες, είναι σημαντικό να μεταβούμε από την αλόγιστη συσσώρευση δεδομένων στη στρατηγική συλλογή κατά τη διάρκεια βασικών σημείων επαφής στην εμπειρία του πελάτη. Για παράδειγμα, σημαντικά δεδομένα θα μπορούσαν να είναι το μέσο μέγεθος αγοράς ενός πελάτη ή τα κανάλια στα οποία είναι πιο πιθανό να αλληλεπιδράσουν. Από εκεί, οι επιχειρήσεις μπορούν να ενοποιήσουν δεδομένα σε μια ενοποιημένη πλατφόρμα δεδομένων πελατών (CDP) ή άλλη υποδομή δεδομένων και να αποκτήσουν μια ολοκληρωμένη εικόνα για κάθε πελάτη.

Στη συνέχεια, όταν ένας πελάτης φτάνει στον ιστότοπο ή την εφαρμογή μιας επιχείρησης, τα δεδομένα του ενεργοποιούνται από την τεχνητή νοημοσύνη για να προσφέρουν μια προσαρμοσμένη εμπειρία με βάση τις προτιμήσεις, το ιστορικό και τη συμπεριφορά των πελατών σε πραγματικό χρόνο, συνδέοντάς τους καλύτερα με αυτό που αναζητούν. Αυτό εμβαθύνει τις σχέσεις B2B και B2C, καθώς οι αγοραστές μπορούν να εμπιστεύονται τις εταιρείες για να παρέχουν μια πιο αποτελεσματική, ποιοτική εμπειρία. Για παράδειγμα, μια εταιρεία ηλεκτρονικού εμπορίου D2C θα μπορούσε να διασφαλίσει ότι οι πελάτες δεν θα λαμβάνουν προσφορές για μη διαθέσιμα στοιχεία και ένας κατασκευαστής θα μπορούσε να προτείνει μόνο τα προϊόντα που χρησιμοποιεί μια συγκεκριμένη επιχείρηση. Αυτή η βελτιωμένη προσέγγιση βελτιώνει την ικανοποίηση των πελατών και επιτρέπει το στοχευμένο μάρκετινγκ, ενώ μειώνει την πολυπλοκότητα των πολλαπλών πηγών δεδομένων.

Αναλύοντας τα σιλό δεδομένων μέσω της συνεργασίας

Ενώ η μετάβαση σε μια ενοποιημένη άποψη πελατών είναι καθοριστική, αυτό είναι απλώς το πρώτο βήμα. Η προώθηση της ισχυρότερης συνεργασίας είναι εξίσου σημαντική για την πλήρη ενεργοποίηση της λήψης αποφάσεων με γνώμονα τα δεδομένα.

Ιστορικά, οι επιχειρήσεις θεωρούσαν σε μεγάλο βαθμό τα δεδομένα ως πρόβλημα πληροφορικής. Ωστόσο, πολλοί πλέον αναγνωρίζουν τα ποιοτικά δεδομένα ως κρίσιμο πλεονέκτημα, δίνοντας τη δυνατότητα σε όλους τους ρόλους που αντιμετωπίζουν οι πελάτες να προσφέρουν καλύτερες, πιο εξατομικευμένες εμπειρίες. Η απαρχαιωμένη σκέψη που περιορίζει τα τμήματα σε σιλό δεδομένων έχει αρχίσει να αλλάζει και οι ομάδες πρέπει να συνεχίσουν να ενοποιούνται γύρω από μια στρατηγική δεδομένων με επίκεντρο τον πελάτη, προωθώντας προς την κατεύθυνση της διαλειτουργικής συνεργασίας.

Οι ηγέτες πληροφορικής θα πρέπει να ενεργούν ως βασικοί σύμβουλοι δεδομένων, αρχιτέκτονες και διαχειριστές όταν εργάζονται με επιχειρηματικές μονάδες. Εν τω μεταξύ, οι ομάδες που αντιμετωπίζουν πελάτες πρέπει να υπερασπιστούν τις συνεργασίες πληροφορικής για να μεταφέρουν τις μοναδικές γνώσεις τους, εντοπίζοντας ταυτόχρονα ευκαιρίες για να αποκτήσουν καλύτερο έλεγχο στα δεδομένα που χρειάζονται να έχουν πρόσβαση σε έγκαιρη βάση. Αυτές οι αλλαγές θα ενισχύσουν μια οργανωτική κουλτούρα αμοιβαίας κατανόησης και λογοδοσίας.

Κάνοντας τα δεδομένα τη λύση για όλους

Η σωστή εφαρμογή της στρατηγικής δεδομένων απαιτεί εκτεταμένες οργανωτικές αλλαγές και δέσμευση σε:

Συνεχιζόμενη εκπαίδευση για να καταστεί κάθε τμήμα γνώστης των δεδομένων
Τακτικές αναθεωρήσεις στρατηγικής για να διασφαλιστεί η συνεχής αποτελεσματικότητα καθώς αλλάζουν οι ανάγκες
Συνέπεια – συλλογή σχολίων, παρακολούθηση μετρήσεων και βελτίωση προσεγγίσεων που βασίζονται στον αντίκτυπο

Κάθε εταιρεία πρέπει να κάνει ένα βήμα πίσω και να δεσμευτεί για την εφαρμογή μιας ολιστικής, κεντρικής στρατηγικής δεδομένων - φέρνοντας διαλειτουργικές ομάδες μαζί για τη συλλογή των σωστών δεδομένων, τη διάσπαση των σιλό και την ενεργοποίηση πλούσιων πληροφοριών σε πραγματικό χρόνο σε κάθε σημείο επαφής πελατών. Μόνο με τον επανασχεδιασμό των στρατηγικών δεδομένων θα ξεκλειδώσετε τη μεταμορφωτική δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης, μεταμορφώνοντας με τη σειρά της την εμπειρία του πελάτη και δημιουργώντας ένα βιώσιμο ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.