Az adatstratégia újragondolása a mesterséges intelligencia lehetőségeinek feltárására – DATAVERSITY

Adatok: A modern digitális gazdaságot mozgató valuta. Egy generáló világban 3.5 billió bájt adat minden nap egy valóság világos – információtenger vesz körül bennünket. Noha ez a rengeteg adat óriási lehetőségeket rejt magában, a vállalkozások gyakran küzdenek azért, hogy teljes mértékben kihasználják a benne rejlő lehetőségeket a tájékozott döntéshozatal és a stratégiai betekintés terén.

Ezt fontold meg. Bár az adatok talán minden vállalat legértékesebb eszközei a növekedést ösztönző ügyfélélmény biztosításához, a vállalatok jellemzően kevesebb mint fél strukturált adataikból, hogy tájékoztassák a döntéshozatalt. Értékes strukturálatlan adataikból még kevesebbet – még 1%-ot sem – hasznosítják. 

kevesebb, mint 15% A szervezetek többsége biztos abban, hogy megfelelően maximalizálja adatait. Ennek talán az az oka, hogy jelentős kihívások akadályozták a szervezetek közötti adatgyűjtést, egységesítést és aktiválást. Az informatikai és elemzőcsapatok kapuőrként működtek, a részlegek silókban működtek, a stratégiák pedig továbbra is szétziláltak és tisztázatlanok. 

Ez nem új keletű jelenség – a vállalkozások tisztában vannak azokkal a kihívásokkal, amelyekkel adatstratégiáik során szembe kell nézniük. Tisztában vannak azzal is, hogy kihívásaik megoldása sokkal nehezebb, mint sokaknak a sávszélességük vagy az erőforrásaik vannak, és ennek eredményeként sok szervezet megelégedett azzal, hogy olyan stratégiákat állítson össze, amelyek valahol a „megfelelően jó” és a „legjobb, amit jól tehetünk” közé esik. Most."

Ez elég lehetett az elmúlt években. Napjainkban azonban újra sürgős az adatok felhasználása és kezelése – ez arra szólítja fel a vállalkozásokat, hogy szervezzék, központosítsák és használják fel az adatokat minden osztályon. Ennek az az oka, hogy az AI új korszakában az adatok minden eddiginél fontosabb szerepet fognak játszani.

Az AI és az adatok konvergenciája

A mesterséges intelligencia csak annyira jó, mint az adatok, amelyekre betanították. És bár az AI által az internetről legyűjthető kollektív tudás sokkal intelligensebbé teszi, mint bármely korábban tapasztalt technológia, az egyes vállalkozásokra és iparágakra jellemző adatokhoz való hozzájutás kritikus fontosságú, ha a mesterséges intelligencia célzottabb felhasználási eseteit használja.

Például online vásárolhat a ChatGPT használatával a keresés elősegítésére. De a modell nem tud elmondja, hogy a termék:

• Most elfogyott.
• Különböző méretű, nagy vagy kicsi.
• Valami, amit már birtokol.
• Gyakran egy adott tartozékkal vásárolt.

Ezek az adatok egyediek a kiskereskedők számára, és segítenek a mesterséges intelligencia képzésében, hogy hatékonyabban irányítsák az ügyfelek vásárlási útját. A kiskereskedelmi ágazat sincs egyedül ezzel az adatspecifikussággal. Minden iparágnak megvannak a saját egyedi adatpontjai, amelyek kulcsfontosságúak a mesterséges intelligencia képzésében, hogy jobban kiszolgálják ügyfeleit. A kulcs? Annak meghatározása, hogy mely adatpontok számítanak.

A megfelelő adatok gyűjtése

Ahhoz, hogy jobban megértsük az ügyfeleket, fontos, hogy az esztelen adatgyűjtésről a stratégiai gyűjtésre térjünk át az ügyfélélmény kulcsfontosságú érintkezési pontjain. Például fontos adat lehet az ügyfél átlagos vásárlási mérete, vagy azok a csatornák, ahol a legnagyobb valószínűséggel kötődnek hozzá. Innen a vállalkozások egyesíthetik az adatokat egy egységes ügyféladat-platformba (CDP) vagy más adatinfrastruktúrába, és átfogó képet kaphatnak az egyes ügyfelekről. 

Amikor aztán egy ügyfél megérkezik egy vállalkozás webhelyére vagy alkalmazására, az AI aktiválja az adatait, hogy a preferenciákon, az előzményeken és a valós idejű vásárlói viselkedésen alapuló személyre szabott élményt nyújtson, így jobban összekapcsolja őket azzal, amit keres. Ez elmélyíti a B2B és B2C kapcsolatokat, mivel a vásárlók megbízhatnak a vállalatokban, hogy hatékonyabb, minőségibb élményt nyújtanak. Például egy D2C e-kereskedelmi vállalat biztosíthatja, hogy az ügyfelek ne kapjanak promóciókat a nem elérhető termékekre, a gyártó pedig csak azokat a termékeket ajánlhatja, amelyeket egy adott vállalkozás használ. Ez az egyszerűsített megközelítés javítja az ügyfelek elégedettségét, és lehetővé teszi a célzott marketinget, miközben csökkenti a több adatforrás összetettségét. 

Adatsilók lebontása együttműködésen keresztül

Bár az egységes ügyfélnézetre való áttérés fontos, ez csak az első lépés. Az erősebb együttműködés előmozdítása ugyanilyen fontos az adatvezérelt döntéshozatal teljes körű aktiválásához.

A történelem során a vállalkozások nagyrészt informatikai problémaként tekintettek az adatokra. Sokan azonban ma már a minőségi adatokat kritikus eszköznek tekintik, amely minden ügyfélszolgálati szerepet feljogosít arra, hogy jobb, személyre szabottabb élményt nyújtson. Az elavult gondolkodásmód, amely az osztályokat adatsilókra korlátozza, megváltozni kezdett, és a csapatoknak továbbra is egységesíteni kell egy ügyfélközpontú adatstratégiát, és előre kell lépniük a többfunkciós együttműködés irányába. 

Az IT-vezetőknek kulcsfontosságú adattanácsadóként, építészként és stewardként kell működniük, amikor üzleti egységekkel dolgoznak. Eközben az ügyfelekkel foglalkozó csapatoknak ki kell küzdeniük az informatikai partnerségekért, hogy átadják egyedi betekintéseiket, és egyúttal azonosítsák azokat a lehetőségeket, amelyekkel jobban ellenőrizhetik, milyen adatokhoz kell időben hozzáférniük. Ezek a változások elősegítik a kölcsönös megértés és elszámoltathatóság szervezeti kultúráját.

Az adatok megoldása mindenki számára

Az adatstratégia megfelelő kialakításához széles körű szervezeti változtatásra van szükség és a elkötelezettség: 

• Továbbképzés annak érdekében, hogy minden részleg hozzáértő legyen az adatokhoz
• A stratégia rendszeres felülvizsgálata a folyamatos hatékonyság biztosítása érdekében az igények változása esetén
• Következetesség – visszajelzések gyűjtése, mérőszámok figyelése és hatásalapú megközelítések finomítása

Minden vállalatnak vissza kell lépnie, és el kell köteleznie magát egy holisztikus, központosított adatstratégia megvalósítása mellett – többfunkciós csapatok összefogásával, hogy összegyűjtsék a megfelelő adatokat, lebontsák a silókat, és gazdag, valós idejű betekintést kapjanak minden ügyfél érintkezési pontján. Csak az adatstratégiák újragondolásával tudjuk felszabadítani az AI átalakító erejét, ami viszont átalakítja a vásárlói élményt és fenntartható versenyelőnyt teremt.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.dataversity.net/reimagining-data-strategy-to-unlock-ais-potential/