Reinventare la strategia dei dati per sbloccare il potenziale dell'intelligenza artificiale: DATAVERSITY

Dati: la valuta che alimenta la moderna economia digitale. In un mondo che genera 3.5 quintilioni di byte di dati ogni giorno una realtà è chiara: siamo circondati da un mare di informazioni. Sebbene questa abbondanza di dati presenti immense opportunità, le aziende spesso faticano a sfruttare appieno il suo potenziale per un processo decisionale informato e approfondimenti strategici.

Considera questo. Sebbene i dati siano forse la risorsa più preziosa di ogni azienda per consentire un'esperienza cliente che favorisca la crescita, le aziende in genere utilizzano meno della metà dei loro dati strutturati per informare il processo decisionale. Sfruttano ancora meno i loro preziosi dati non strutturati, nemmeno l’1%. 

Meno del 15% delle organizzazioni ritiene di star sfruttando adeguatamente i propri dati. Forse questo è dovuto al fatto che sfide significative hanno ostacolato la raccolta, l’unificazione e l’attivazione dei dati tra le organizzazioni. I team IT e di analisi hanno agito come guardiani, i dipartimenti hanno operato in silos e le strategie rimangono sconnesse e poco chiare. 

Non si tratta di un fenomeno nuovo: le aziende sono ben consapevoli delle sfide che devono affrontare nelle loro strategie relative ai dati. Sono anche consapevoli che risolvere le proprie sfide è molto più difficile di quanto molti abbiano la larghezza di banda o le risorse per farlo, e di conseguenza molte organizzazioni si sono accontentate di mettere insieme strategie che si collocano a metà tra "abbastanza buono" e "il meglio che possiamo fare bene". Ora."

Potrebbe essere bastato negli anni passati. Oggi, tuttavia, c’è un rinnovato senso di urgenza riguardo all’uso e alla gestione dei dati: un appello alle aziende a organizzare, centralizzare e utilizzare i dati in ogni reparto. Questo perché in questa nuova era dell'intelligenza artificiale, i dati giocheranno un ruolo più importante che mai.

La convergenza di intelligenza artificiale e dati

L'intelligenza artificiale è valida tanto quanto i dati su cui è stata addestrata. E mentre la conoscenza collettiva che l’intelligenza artificiale può ricavare da Internet la rende molto più intelligente di qualsiasi tecnologia abbiamo sperimentato prima, focalizzarsi su dati più specifici per singole aziende e settori è fondamentale quando si utilizza l’intelligenza artificiale per casi d’uso più mirati.

Ad esempio, puoi fare acquisti online utilizzando ChatGPT per facilitare la tua ricerca. Ma il modello non può ti dico che il prodotto è:

• Ora esaurito.
• Di dimensioni diverse e funziona grande o piccolo.
• Qualcosa che già possiedi.
• Acquistato frequentemente con un accessorio specifico.

Questi dati sono esclusivi di un rivenditore e aiutano ad addestrare l'intelligenza artificiale a guidare in modo più efficace il percorso di acquisto di un cliente. Anche il settore della vendita al dettaglio non è il solo a presentare questa specificità dei dati. Ogni settore ha i propri dati unici che sono fondamentali nella formazione dell’intelligenza artificiale per servire meglio i propri clienti. Il tasto? Identificare quali punti dati contano.

Raccogliere i dati giusti

Per migliorare la nostra comprensione dei clienti, è importante passare dall'accumulo insensato di dati alla raccolta strategica durante i punti di contatto chiave dell'esperienza del cliente. Ad esempio, dati importanti potrebbero essere la dimensione media degli acquisti di un cliente o i canali in cui è più probabile che interagisca. Da lì, le aziende possono consolidare i dati in una Customer Data Platform (CDP) unificata o in un'altra infrastruttura dati e ottenere una visione completa di ciascun cliente. 

Quindi, quando un cliente arriva sul sito o sull'app di un'azienda, i suoi dati vengono attivati ​​dall'intelligenza artificiale per offrire un'esperienza su misura basata sulle preferenze, sulla cronologia e sul comportamento dei clienti in tempo reale, connettendoli meglio con ciò che stanno cercando. Ciò approfondisce le relazioni B2B e B2C, poiché gli acquirenti possono fidarsi delle aziende per fornire un'esperienza più efficiente e di qualità. Ad esempio, una società di e-commerce D2C potrebbe garantire che i clienti non ricevano promozioni per articoli non disponibili e un produttore potrebbe consigliare solo i prodotti utilizzati da un'azienda specifica. Questo approccio semplificato migliora la soddisfazione del cliente e consente un marketing mirato, riducendo al tempo stesso la complessità di più origini dati. 

Abbattere i silos di dati attraverso la collaborazione

Sebbene il passaggio a una visione unificata del cliente sia determinante, questo è solo il primo passo. Promuovere una collaborazione più forte è altrettanto importante per attivare pienamente il processo decisionale basato sui dati.

Storicamente, le aziende hanno sempre considerato i dati come un problema IT. Tuttavia, molti ora riconoscono i dati di qualità come una risorsa fondamentale, consentendo a tutti i ruoli a contatto con i clienti di offrire esperienze migliori e più personalizzate. La mentalità obsoleta che confina i dipartimenti in silos di dati ha iniziato a cambiare e i team devono continuare a unificarsi attorno a una strategia dei dati incentrata sul cliente, spingendosi nella direzione della collaborazione interfunzionale. 

I leader IT dovrebbero agire come consulenti, architetti e steward dei dati chiave quando lavorano con le unità aziendali. Nel frattempo, i team a contatto con i clienti devono sostenere le partnership IT per trasmettere le loro informazioni uniche, identificando contemporaneamente le opportunità per ottenere un migliore controllo sui dati a cui devono accedere in modo tempestivo. Questi cambiamenti favoriranno una cultura organizzativa basata sulla comprensione reciproca e sulla responsabilità.

Rendere i dati una soluzione per tutti

Per ottenere la giusta strategia dei dati è necessario un cambiamento organizzativo diffuso ed impegno a: 

• Formazione continua per rendere ogni dipartimento esperto di dati
• Revisioni periodiche della strategia per garantire la continua efficacia al variare delle esigenze
• Coerenza: raccolta di feedback, monitoraggio dei parametri e perfezionamento degli approcci basati sull’impatto

Ogni azienda deve fare un passo indietro e impegnarsi a implementare una strategia dei dati olistica e centralizzata, riunendo team interfunzionali per raccogliere i dati giusti, abbattere i silos e attivare insight approfonditi in tempo reale in ogni punto di contatto con il cliente. Solo reinventando le strategie relative ai dati potremo sbloccare il potere trasformativo dell’intelligenza artificiale, trasformando a sua volta l’esperienza del cliente e creando un vantaggio competitivo sostenibile.

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• Fonte: https://www.dataversity.net/reimagining-data-strategy-to-unlock-ais-potential/