تجسم مجدد استراتژی داده برای باز کردن پتانسیل هوش مصنوعی - DATAVERSITY

داده: ارزی که اقتصاد دیجیتال مدرن را تقویت می کند. در دنیایی که تولید می کند 3.5 بیت کوینتیلیون داده هر روز، یک واقعیت واضح است - ما توسط دریایی از اطلاعات احاطه شده ایم. در حالی که این داده‌های فراوان فرصت‌های بسیار زیادی را ارائه می‌دهد، کسب‌وکارها اغلب برای سرمایه‌گذاری کامل از پتانسیل آن برای تصمیم‌گیری آگاهانه و بینش استراتژیک تلاش می‌کنند.

این را در نظر بگیرید. در حالی که داده ها شاید با ارزش ترین دارایی هر شرکتی برای ایجاد تجربه مشتری محرک رشد باشد، شرکت ها معمولا از کمتر از نصف داده های ساختار یافته آنها برای اطلاع از تصمیم گیری. آن‌ها حتی کمتر از داده‌های بدون ساختار ارزشمند خود - نه حتی 1٪ - استفاده می‌کنند. 

کمتر از 15% سازمان‌ها اطمینان دارند که داده‌های خود را به اندازه کافی به حداکثر می‌رسانند. شاید به این دلیل باشد که چالش‌های مهم مانع از جمع‌آوری، یکسان سازی و فعال‌سازی داده‌ها در سراسر سازمان‌ها شده است. تیم‌های IT و تجزیه و تحلیل به‌عنوان دروازه‌بان عمل کرده‌اند، بخش‌ها در سیلوها فعالیت می‌کنند، و استراتژی‌ها از هم گسیخته و نامشخص هستند. 

این پدیده جدیدی نیست - کسب و کارها به خوبی از چالش هایی که در استراتژی های داده خود با آن روبرو هستند آگاه هستند. آن‌ها همچنین می‌دانند که حل چالش‌هایشان بسیار دشوارتر از پهنای باند یا منابع بسیاری است و در نتیجه بسیاری از سازمان‌ها راضی بوده‌اند تا استراتژی‌هایی را کنار هم بگذارند که بین «به اندازه کافی خوب» و «بهترین کاری که می‌توانیم به درستی انجام دهیم» قرار می‌گیرند. اکنون."

شاید در سالهای گذشته همین کافی باشد. با این حال، امروزه احساس فوریت تازه‌ای در مورد استفاده و مدیریت داده‌ها وجود دارد – فراخوانی از کسب‌وکارها برای سازماندهی، متمرکز کردن و استفاده از داده‌ها در هر بخش. به این دلیل که در این عصر جدید هوش مصنوعی، داده ها نقش مهمی را بیش از هر زمان دیگری بازی خواهند کرد.

همگرایی هوش مصنوعی و داده ها

هوش مصنوعی به اندازه داده هایی است که روی آن آموزش دیده است. و در حالی که دانش جمعی که هوش مصنوعی می‌تواند از اینترنت حذف کند، آن را بسیار هوشمندتر از هر فناوری دیگری می‌کند که قبلاً تجربه کرده‌ایم، در هنگام استفاده از هوش مصنوعی برای موارد استفاده متمرکزتر، استفاده از داده‌های خاص‌تر برای مشاغل و صنایع فردی بسیار مهم است.

به عنوان مثال، می توانید با استفاده از ChatGPT برای کمک به جستجوی خود، به صورت آنلاین خرید کنید. اما مدل نمی تواند به شما بگویم که محصول این است:

• الان موجود نیست
• اندازه متفاوت است و بزرگ یا کوچک اجرا می شود.
• چیزی که قبلاً مالک آن هستید.
• اغلب با یک لوازم جانبی خاص خریداری می شود.

این داده‌ها برای یک خرده‌فروش منحصربه‌فرد است و به آموزش هوش مصنوعی کمک می‌کند تا سفر خرید مشتری را به طور مؤثرتری هدایت کند. صنعت خرده فروشی نیز در این ویژگی داده تنها نیست. هر صنعتی نقاط داده منحصر به فرد خود را دارد که در آموزش هوش مصنوعی برای ارائه خدمات بهتر به مشتریان خود نقش اساسی دارند. کلید؟ تشخیص اینکه کدام نقاط داده مهم هستند.

جمع آوری داده های مناسب

برای افزایش درک ما از مشتریان، مهم است که از انباشت داده های بی فکر به جمع آوری استراتژیک در طول نقاط تماس کلیدی در تجربه مشتری تغییر مسیر دهیم. به عنوان مثال، داده‌های مهم می‌تواند میانگین اندازه خرید مشتری یا کانال‌هایی باشد که در آن‌ها به احتمال زیاد درگیر هستند. از آنجا، کسب‌وکارها می‌توانند داده‌ها را در یک پلتفرم یکپارچه داده‌های مشتری (CDP) یا سایر زیرساخت‌های داده ادغام کنند و دید جامعی از هر مشتری به دست آورند. 

سپس، زمانی که مشتری به سایت یا اپلیکیشن یک کسب و کار می‌رسد، داده‌های او توسط هوش مصنوعی فعال می‌شود تا تجربه‌ای متناسب با اولویت‌ها، تاریخچه و رفتار مشتری در زمان واقعی ارائه دهد و آنها را بهتر با آنچه که به دنبال آن هستند مرتبط کند. این امر روابط B2B و B2C را عمیق تر می کند، زیرا خریداران می توانند به شرکت ها برای ارائه تجربه کارآمدتر و با کیفیت اعتماد کنند. به عنوان مثال، یک شرکت تجارت الکترونیک D2C می تواند اطمینان حاصل کند که مشتریان برای موارد غیرقابل دسترس تبلیغاتی دریافت نمی کنند و یک تولید کننده می تواند فقط محصولاتی را که یک تجارت خاص استفاده می کند توصیه کند. این رویکرد کارآمد رضایت مشتری را بهبود می بخشد و بازاریابی هدفمند را قادر می سازد، در حالی که پیچیدگی منابع داده های متعدد را کاهش می دهد. 

شکستن سیلوهای داده از طریق همکاری

در حالی که گذار به یک دیدگاه مشتری یکپارچه ابزاری است، این صرفا اولین قدم است. تقویت همکاری قوی تر به همان اندازه برای فعال کردن کامل تصمیم گیری مبتنی بر داده مهم است.

از لحاظ تاریخی، کسب و کارها تا حد زیادی به داده ها به عنوان یک مشکل فناوری اطلاعات نگاه می کنند. با این حال، بسیاری در حال حاضر داده های با کیفیت را به عنوان یک دارایی حیاتی می شناسند، و همه نقش های مشتری را برای ارائه تجربیات بهتر و شخصی تر توانمند می کند. تفکر قدیمی که بخش‌ها را به سیلوهای داده محدود می‌کند شروع به تغییر کرده است و تیم‌ها باید به متحد شدن حول یک استراتژی داده محور مشتری ادامه دهند و در جهت همکاری متقابل عملکردی پیش بروند. 

رهبران فناوری اطلاعات هنگام کار با واحدهای تجاری باید به عنوان مشاور داده، معمار و مباشر کلیدی عمل کنند. در همین حال، تیم‌های رو به مشتری باید از مشارکت‌های فناوری اطلاعات برای انتقال بینش منحصربه‌فرد خود حمایت کنند و همزمان فرصت‌هایی را برای به دست آوردن کنترل بهتر بر داده‌هایی که به‌موقع به آن‌ها نیاز دارند، شناسایی کنند. این تغییرات فرهنگ سازمانی درک متقابل و مسئولیت پذیری را تقویت می کند.

ساختن داده ها راه حل همه

دریافت درست استراتژی داده ها مستلزم تغییرات گسترده سازمانی است و تعهد به: 

• ادامه تحصیل برای اینکه هر بخش اطلاعات را باهوش کند
• بازنگری منظم استراتژی برای اطمینان از اثربخشی مداوم با تغییر نیازها
• سازگاری - جمع آوری بازخورد، نظارت بر معیارها و اصلاح رویکردهای مبتنی بر تأثیر

هر شرکتی باید یک گام به عقب بردارد و متعهد به اجرای یک استراتژی داده متمرکز و جامع باشد - تیم‌های متقابل کارکردی را گرد هم می‌آورد تا داده‌های مناسب را جمع‌آوری کند، سیلوها را تجزیه کند و بینش‌های بی‌درنگ غنی را در هر نقطه تماس مشتری فعال کند. تنها با بازاندیشی استراتژی‌های داده، می‌توانیم قدرت تحول‌بخش هوش مصنوعی را باز کنیم و به نوبه خود تجربه مشتری را تغییر دهیم و مزیت رقابتی پایدار ایجاد کنیم.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.dataversity.net/reimagining-data-strategy-to-unlock-ais-potential/