Menata Ulang Strategi Data Untuk Membuka Potensi AI - DATAVERSITY

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Followers: 0

Data: Mata uang yang menggerakkan perekonomian digital modern. Di dunia yang menghasilkan 3.5 triliun byte data setiap hari, ada satu kenyataan yang jelas – kita dikelilingi oleh lautan informasi. Meskipun data yang berlimpah ini memberikan peluang yang sangat besar, dunia usaha sering kali kesulitan untuk sepenuhnya memanfaatkan potensi data tersebut untuk pengambilan keputusan dan wawasan strategis.

Pertimbangkan ini. Meskipun data mungkin merupakan aset paling berharga bagi setiap perusahaan untuk memungkinkan pengalaman pelanggan yang mendorong pertumbuhan, perusahaan biasanya menggunakannya kurang dari setengah data terstruktur mereka untuk menginformasikan pengambilan keputusan. Mereka memanfaatkan lebih sedikit lagi data berharga mereka yang tidak terstruktur – bahkan tidak sampai 1%.

Kurang dari 15% organisasi memiliki keyakinan bahwa mereka telah memaksimalkan data mereka secara memadai. Hal ini mungkin terjadi karena adanya tantangan besar yang menghambat pengumpulan, penyatuan, dan aktivasi data di seluruh organisasi. Tim TI dan analitik bertindak sebagai penjaga gerbang, departemen beroperasi secara terpisah, dan strategi masih terputus-putus dan tidak jelas.

Ini bukan fenomena baru – dunia usaha sangat menyadari tantangan yang mereka hadapi dalam strategi data mereka. Mereka juga menyadari bahwa menyelesaikan tantangan mereka jauh lebih sulit dibandingkan dengan kemampuan atau sumber daya yang dimiliki oleh banyak organisasi, dan sebagai hasilnya, banyak organisasi yang puas dengan menyusun strategi yang berada di antara “cukup baik” dan “yang terbaik yang dapat kita lakukan dengan benar.” Sekarang."

Itu mungkin sudah cukup di tahun-tahun sebelumnya. Namun saat ini, ada urgensi baru dalam penggunaan dan pengelolaan data – sebuah seruan bagi dunia usaha untuk mengatur, memusatkan, dan memanfaatkan data di setiap departemen. Hal ini karena di era baru AI ini, data akan memainkan peran yang lebih penting dibandingkan sebelumnya.

Konvergensi AI dan Data

AI hanya akan sebaik data yang dilatihnya. Meskipun pengetahuan kolektif yang dapat diambil oleh AI dari internet membuatnya jauh lebih cerdas dibandingkan teknologi apa pun yang pernah kita alami sebelumnya, memanfaatkan data yang lebih spesifik untuk masing-masing bisnis dan industri sangatlah penting ketika menggunakan AI untuk kasus penggunaan yang lebih terfokus.

Misalnya saja Anda bisa berbelanja online menggunakan ChatGPT untuk membantu pencarian Anda. Tapi modelnya tidak bisa memberitahu Anda bahwa produk tersebut adalah:

Sekarang kehabisan stok.
Ukurannya berbeda dan berjalan besar atau kecil.
Sesuatu yang sudah Anda miliki.
Sering dibeli dengan aksesori tertentu.

Data ini bersifat unik bagi retailer dan membantu melatih AI untuk memandu perjalanan belanja pelanggan secara lebih efektif. Industri ritel juga tidak sendirian dalam hal kekhususan data ini. Setiap industri memiliki titik data uniknya sendiri yang penting dalam melatih AI agar dapat melayani pelanggannya dengan lebih baik. Kunci? Mengidentifikasi poin data mana yang penting.

Mengumpulkan Data yang Benar

Untuk meningkatkan pemahaman kita tentang pelanggan, penting untuk beralih dari akumulasi data yang tidak disengaja ke pengumpulan data strategis pada titik-titik kontak utama dalam pengalaman pelanggan. Misalnya, data penting dapat berupa ukuran pembelian rata-rata pelanggan, atau saluran tempat mereka paling mungkin terlibat. Dari sana, bisnis dapat mengkonsolidasikan data ke dalam Platform Data Pelanggan (CDP) terpadu atau infrastruktur data lainnya dan mendapatkan gambaran komprehensif tentang setiap pelanggan.

Kemudian, ketika pelanggan tiba di situs atau aplikasi bisnis, data mereka diaktifkan oleh AI untuk menawarkan pengalaman yang disesuaikan berdasarkan preferensi, riwayat, dan perilaku pelanggan secara real-time, sehingga lebih menghubungkan mereka dengan apa yang mereka cari. Hal ini memperdalam hubungan B2B dan B2C, karena pembeli dapat mempercayai perusahaan untuk memberikan pengalaman yang lebih efisien dan berkualitas. Misalnya, perusahaan e-commerce D2C dapat memastikan bahwa pelanggan tidak menerima promosi untuk item yang tidak tersedia, dan produsen hanya dapat merekomendasikan produk yang digunakan oleh bisnis tertentu. Pendekatan yang disederhanakan ini meningkatkan kepuasan pelanggan dan memungkinkan pemasaran bertarget, sekaligus mengurangi kompleksitas berbagai sumber data.

Menghancurkan Silo Data Melalui Kolaborasi

Meskipun transisi ke pandangan pelanggan terpadu merupakan hal yang penting, hal ini hanyalah langkah pertama. Menumbuhkan kolaborasi yang lebih kuat juga sama pentingnya dengan mengaktifkan sepenuhnya pengambilan keputusan berbasis data.

Secara historis, sebagian besar bisnis memandang data sebagai masalah TI. Namun, banyak perusahaan kini menyadari data berkualitas sebagai aset penting, sehingga memberdayakan semua peran yang berhubungan dengan pelanggan untuk memberikan pengalaman yang lebih baik dan lebih personal. Pemikiran kuno yang membatasi departemen pada silo data sudah mulai berubah, dan tim harus terus bersatu dalam Strategi Data yang berpusat pada pelanggan, mendorong ke arah kolaborasi lintas fungsi.

Pemimpin TI harus bertindak sebagai penasihat, arsitek, dan pengelola data utama ketika bekerja dengan unit bisnis. Sementara itu, tim yang berhubungan dengan pelanggan harus memperjuangkan kemitraan TI untuk menyampaikan wawasan unik mereka, sekaligus mengidentifikasi peluang untuk mendapatkan kontrol yang lebih baik atas data yang perlu mereka akses secara tepat waktu. Pergeseran ini akan menumbuhkan budaya organisasi yang saling pengertian dan akuntabilitas.

Menjadikan Data sebagai Solusi Semua Orang

Melakukan Strategi Data dengan benar memerlukan perubahan organisasi secara luas dan komitmen untuk:

Melanjutkan pendidikan agar setiap departemen melek data
Tinjauan strategi secara berkala untuk memastikan efektivitas yang berkelanjutan seiring dengan perubahan kebutuhan
Konsistensi – mengumpulkan umpan balik, memantau metrik dan menyempurnakan pendekatan berbasis dampak

Setiap perusahaan harus mengambil langkah mundur dan berkomitmen untuk menerapkan Strategi Data yang holistik dan terpusat – menyatukan tim lintas fungsi untuk mengumpulkan data yang tepat, memecah silo, dan mengaktifkan wawasan real-time yang kaya di setiap titik kontak pelanggan. Hanya dengan menata ulang strategi data kita akan membuka kekuatan transformatif AI, yang pada gilirannya mengubah pengalaman pelanggan dan menciptakan keunggulan kompetitif yang berkelanjutan.