AI の可能性を引き出すデータ戦略の再考 - DATAVERSITY

プラトン再発行

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データ: 現代のデジタル経済を支える通貨。生成する世界の中で 3.5兆バイトのデータ毎日、明らかな現実が 1 つあります。それは、私たちが情報の海に囲まれているということです。この豊富なデータは計り知れない機会をもたらしますが、企業は多くの場合、情報に基づいた意思決定と戦略的洞察を得るためにその可能性を十分に活用するのに苦労しています。

このことを考慮。データはおそらくあらゆる企業にとって、成長を促進する顧客エクスペリエンスを実現するための最も貴重な資産ですが、企業は通常、半分以下意思決定に情報を提供するために構造化データを収集します。彼らは貴重な非構造化データをさらに少なく、1% も活用していません。

15％未満の組織は、データを適切に最大限に活用していると確信しています。おそらくこれは、重大な課題により組織全体でのデータ収集、統合、活性化が妨げられているためと考えられます。 IT チームと分析チームは門番として機能し、部門はサイロで運営され、戦略はバラバラで不明確なままです。

これは新しい現象ではありません。企業はデータ戦略において直面する課題をよく認識しています。また、課題を解決することは、多くの企業が対応できる帯域幅やリソースよりもはるかに難しいことも認識しており、その結果、多くの組織は、「十分に適切」と「適切に実行できる最善のこと」の間の戦略をまとめることで満足しています。今。"

過去数年はそれで十分だったかもしれません。しかし今日では、データの使用と管理に関して新たな危機感が高まっており、企業はあらゆる部門にわたってデータを整理、一元化、活用することが求められています。それは、この AI の新時代において、データがこれまで以上に重要な役割を果たすようになるからです。

AIとデータの融合

AI の性能は、トレーニングに使用されたデータによって決まります。また、AI がインターネットから収集できる集合的な知識により、AI はこれまでに経験したどのテクノロジーよりもはるかにインテリジェントになりますが、より焦点を絞ったユースケースに AI を使用する場合は、個々のビジネスや業界に特化したデータに焦点を当てることが重要です。

たとえば、検索に役立つ ChatGPT を使用してオンラインショッピングを行うことができます。でもモデルは することはできません 製品が次のとおりであることを伝えます。

現在在庫切れです。
サイズも異なり、大きいものから小さいものまであります。
すでに所有しているもの。
特定のアクセサリと一緒に購入されることがよくあります。

このデータは小売業者に固有のものであり、AI をトレーニングして顧客のショッピングジャーニーをより効果的にガイドするのに役立ちます。このデータの特殊性に関しては、小売業界だけではありません。すべての業界には、顧客により良いサービスを提供するために AI をトレーニングする上で極めて重要な独自のデータポイントがあります。キー？どのデータポイントが重要かを特定する。

適切なデータの収集

顧客への理解を高めるには、顧客エクスペリエンスの主要なタッチポイントで、無計画なデータの蓄積から戦略的な収集に移行することが重要です。たとえば、重要なデータとしては、顧客の平均購入額や、顧客が最も関与する可能性が高いチャネルなどが考えられます。そこから、企業はデータを統合顧客データプラットフォーム (CDP) またはその他のデータインフラストラクチャに統合し、各顧客の包括的なビューを取得できます。

その後、顧客が企業のサイトやアプリにアクセスすると、そのデータが AI によって活性化され、好み、履歴、リアルタイムの顧客行動に基づいてカスタマイズされたエクスペリエンスが提供され、顧客と求めているものをより適切に結び付けることができます。これにより、買い手は企業がより効率的で質の高いエクスペリエンスを提供することを信頼できるため、B2B と B2C の関係が深まります。たとえば、D2C 電子商取引企業は、顧客が入手不可能な商品のプロモーションを受けないようにすることができ、メーカーは、特定の企業が使用する商品のみを推奨することができます。この合理化されたアプローチにより、顧客満足度が向上し、ターゲットを絞ったマーケティングが可能になると同時に、複数のデータソースの複雑さが軽減されます。

コラボレーションを通じてデータサイロを打破する

統一された顧客ビューへの移行は重要ですが、それは単なる最初のステップにすぎません。データに基づいた意思決定を完全に活性化するには、より強力なコラボレーションを促進することも同様に重要です。

これまで、企業は主にデータを IT の問題として捉えてきました。しかし、現在では多くの人が質の高いデータを重要な資産として認識しており、顧客に対応するすべての役割がより優れた、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できるようにしています。部門をデータサイロに閉じ込めるという時代遅れの考え方が変わり始めており、チームは引き続き顧客中心のデータ戦略を中心に団結し、部門を超えたコラボレーションの方向に前進する必要があります。

IT リーダーは、ビジネスユニットと協力する際に、主要なデータアドバイザー、アーキテクト、およびスチュワードとして機能する必要があります。一方、顧客対応チームは、IT パートナーシップを推進して独自の洞察を伝え、同時にアクセスする必要があるデータをタイムリーに適切に制御する機会を特定する必要があります。こうした変化により、相互理解と説明責任を重視する組織文化が醸成されることになります。

データをみんなのソリューションにする

データ戦略を正しくするには、広範な組織変革が必要です および 以下への取り組み:

すべての部門がデータに精通できるようにするための継続的な教育
ニーズの変化に応じて継続的な有効性を確保するための戦略の定期的なレビュー
一貫性 – フィードバックの収集、指標の監視、影響ベースのアプローチの改良

すべての企業は一歩下がって、総合的かつ一元化されたデータ戦略の導入に取り組む必要があります。つまり、部門を超えたチームを結集して、適切なデータを収集し、サイロを打破し、あらゆる顧客タッチポイントにわたって豊富なリアルタイムの洞察を有効化する必要があります。データ戦略を再考することによってのみ、AI の変革力を解き放ち、顧客エクスペリエンスを変革し、持続可能な競争上の優位性を生み出すことができます。