Andmestrateegia ümberkujundamine AI potentsiaali avamiseks – DATAVERSITY

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

Andmed: valuuta, mis toetab kaasaegset digitaalmajandust. Maailmas, mis genereerib 3.5 kvintiljonit baiti andmeid iga päev on üks reaalsus selge – meid ümbritseb infomeri. Kuigi see andmete rohkus pakub tohutuid võimalusi, on ettevõtetel sageli raskusi, et täielikult ära kasutada selle potentsiaali teadlike otsuste tegemiseks ja strateegiliseks arusaamiseks.

Kaaluge seda. Kuigi andmed on võib-olla iga ettevõtte kõige väärtuslikum vara kasvu soodustava kliendikogemuse võimaldamiseks, kasutavad ettevõtted tavaliselt vähem kui pool oma struktureeritud andmete põhjal otsustamisel. Nad kasutavad oma väärtuslikke struktureerimata andmeid veelgi vähem – isegi mitte 1%.

vähem kui 15% organisatsioonidest on kindlad, et nad maksimeerivad oma andmeid piisavalt. Võib-olla on see sellepärast, et olulised väljakutsed on takistanud andmete kogumist, ühendamist ja aktiveerimist organisatsioonide lõikes. IT- ja analüütikameeskonnad on tegutsenud väravavahtidena, osakonnad on tegutsenud silohoidlates ning strateegiad on endiselt haakunud ja ebaselged.

See ei ole uus nähtus – ettevõtted on hästi teadlikud väljakutsetest, millega nad oma andmestrateegiates kokku puutuvad. Samuti on nad teadlikud, et nende väljakutsete lahendamine on palju keerulisem, kui paljudel on ribalaiust või ressursse, ning selle tulemusena on paljud organisatsioonid olnud rahul strateegiate kokkupanemisega, mis jäävad kuhugi "piisavalt hea" ja "parima, mida saame õigesti teha" vahele. nüüd."

Sellest võib-olla viimastel aastatel piisas. Tänapäeval valitseb aga andmete kasutamise ja haldamise osas taas kiireloomulisuse tunne – see kutsub ettevõtteid üles korraldama, tsentraliseerima ja kasutama andmeid igas osakonnas. Selle põhjuseks on asjaolu, et AI uuel ajastul on andmetel olulisem roll kui kunagi varem.

AI ja andmete lähenemine

AI on täpselt nii hea kui andmed, mille põhjal see on koolitatud. Ja kuigi kollektiivsed teadmised, mida AI saab Internetist välja tõmmata, muudavad selle palju intelligentsemaks kui mis tahes varem kogetud tehnoloogia, on üksikute ettevõtete ja tööstusharude jaoks spetsiifilisemate andmete leidmine AI kasutamisel sihipärasematel kasutusjuhtudel ülioluline.

Näiteks saate veebis sisseoste teha, kasutades otsingu hõlbustamiseks ChatGPT-d. Aga mudel ei saa ütlen teile, et toode on:

Nüüd otsas.
Erinevad suurused ja jookseb suurelt või väikeselt.
Midagi, mis teile juba kuulub.
Tihti ostetakse koos konkreetse tarvikuga.

Need andmed on jaemüüja jaoks ainulaadsed ja aitavad treenida tehisintellekti kliendi ostuteekonda tõhusamalt juhendama. Ka jaemüügitööstus ei ole selle andmete spetsiifilisusega üksi. Igal tööstusharul on oma ainulaadsed andmepunktid, mis on tehisintellekti koolitamisel otsustava tähtsusega, et kliente paremini teenindada. Võti? Oluliste andmepunktide tuvastamine.

Õigete andmete kogumine

Klientide mõistmise parandamiseks on oluline minna üle mõttetult andmete kogumiselt strateegilisele kogumisele kliendikogemuse peamiste kontaktpunktide ajal. Näiteks võivad olulised andmed olla kliendi keskmine ostusuurus või kanalid, kus nad kõige tõenäolisemalt suhtlevad. Sealt saavad ettevõtted koondada andmed ühtsesse kliendiandmete platvormi (CDP) või muusse andmeinfrastruktuuri ja saada igast kliendist terviklik ülevaade.

Seejärel, kui klient saabub ettevõtte saidile või rakendusse, aktiveerib tehisintellekt tema andmed, et pakkuda eelistustel, ajalool ja reaalajas kliendikäitumisel põhinevat kohandatud kogemust, mis ühendab neid paremini otsitavaga. See süvendab B2B ja B2C suhteid, kuna ostjad saavad usaldada ettevõtetele tõhusama ja kvaliteetsema kogemuse. Näiteks võib D2C e-kaubandusega tegelev ettevõte tagada, et kliendid ei saaks saadaolevate kaupade kohta soodustusi, ja tootja võiks soovitada ainult tooteid, mida konkreetne ettevõte kasutab. See täiustatud lähenemisviis parandab klientide rahulolu ja võimaldab sihipärast turundust, vähendades samal ajal mitme andmeallika keerukust.

Andmesiilude jaotamine koostöö kaudu

Kuigi ühtsele kliendivaatele üleminek on oluline, on see vaid esimene samm. Tugevama koostöö edendamine on sama oluline andmepõhise otsustusprotsessi täielikuks aktiveerimiseks.

Ajalooliselt on ettevõtted pidanud andmeid suures osas IT-probleemiks. Siiski peavad paljud nüüd kvaliteetseid andmeid oluliseks varaks, mis annab kõigile klientidega seotud rollidele parema ja isikupärasema kasutuskogemuse. Aegunud mõtlemine, mis piirab osakonnad andmehoidlatega, on hakanud muutuma ja meeskonnad peavad jätkama ühtlustamist kliendikeskse andmestrateegia ümber, liikudes edasi funktsionaalsete valdkondadevahelise koostöö suunas.

IT-juhid peaksid äriüksustega töötades tegutsema peamiste andmenõustajate, arhitektide ja korrapidajatena. Samal ajal peavad klientidega seotud meeskonnad toetama IT-partnerlusi, et edastada oma ainulaadseid teadmisi, tuvastades samal ajal võimalusi, kuidas saada parem kontroll andmete üle, millele nad peavad õigeaegselt juurde pääsema. Need nihked edendavad vastastikuse mõistmise ja vastutuse organisatsioonikultuuri.

Andmete muutmine kõigile mõeldud lahenduseks

Andmestrateegia õigeks muutmiseks on vaja ulatuslikke organisatsioonilisi muudatusi ja pühendumus:

Täiendõpe, et muuta iga osakond andmetundlikuks
Regulaarsed strateegiaülevaatused, et tagada jätkuv tõhusus vajaduste muutumisel
Järjepidevus – tagasiside kogumine, mõõdikute jälgimine ja mõjupõhiste lähenemisviiside viimistlemine

Iga ettevõte peab astuma sammu tagasi ja võtma endale kohustuse rakendada terviklikku, tsentraliseeritud andmestrateegiat – tuues kokku funktsionaalseid meeskondi, et koguda õigeid andmeid, jaotada silosid ja aktiveerida rikkalik reaalajas ülevaade igas kliendi kontaktpunktis. Ainult andmestrateegiate ümberkujundamisega vabastame tehisintellekti muutva jõu, muutes omakorda kliendikogemust ja luues jätkusuutliku konkurentsieelise.