Datastrategie opnieuw vormgeven om het potentieel van AI te ontsluiten - DATAVERSITY

Heruitgegeven door Plato

volgers: 0

Data: de munteenheid die de moderne digitale economie aandrijft. In een wereld die genereert 3.5 triljoen bytes aan gegevens elke dag is één realiteit duidelijk: we worden omringd door een zee van informatie. Hoewel deze overvloed aan gegevens enorme kansen biedt, hebben bedrijven vaak moeite om het potentieel ervan voor geïnformeerde besluitvorming en strategische inzichten volledig te benutten.

Overweeg dit. Hoewel data misschien wel het meest waardevolle bezit van elk bedrijf is voor het mogelijk maken van een groeibevorderende klantervaring, maken bedrijven hier doorgaans gebruik van minder dan de helft van hun gestructureerde gegevens om de besluitvorming te informeren. Ze maken nog minder gebruik van hun waardevolle ongestructureerde data – nog geen 1%.

Minder dan 15% van de organisaties heeft er vertrouwen in dat ze hun data adequaat maximaliseren. Misschien komt dit omdat aanzienlijke uitdagingen de verzameling, unificatie en activering van gegevens binnen organisaties hebben belemmerd. IT- en analyseteams hebben als poortwachters gefungeerd, afdelingen hebben in silo's geopereerd en strategieën blijven onsamenhangend en onduidelijk.

Dit is geen nieuw fenomeen: bedrijven zijn zich terdege bewust van de uitdagingen waarmee ze worden geconfronteerd in hun datastrategieën. Ze zijn zich er ook van bewust dat het oplossen van hun uitdagingen veel moeilijker is dan waar velen de bandbreedte of middelen voor hebben, en als gevolg daarvan zijn veel organisaties tevreden met het samenstellen van strategieën die ergens tussen ‘goed genoeg’ en ‘het beste wat we goed kunnen doen’ vallen. nu."

Dat was de afgelopen jaren wellicht voldoende. Tegenwoordig heerst er echter een hernieuwd gevoel van urgentie rond het gebruik en beheer van data – een roep aan bedrijven om data op elke afdeling te organiseren, centraliseren en gebruiken. Dat komt omdat data in dit nieuwe tijdperk van AI een belangrijkere rol zullen spelen dan ooit tevoren.

De convergentie van AI en data

AI is slechts zo goed als de gegevens waarop het is getraind. En hoewel de collectieve kennis die AI van het internet kan halen, deze veel intelligenter maakt dan welke technologie dan ook die we eerder hebben meegemaakt, is het van cruciaal belang om gebruik te maken van gegevens die specifieker zijn voor individuele bedrijven en sectoren bij het gebruik van AI voor meer gerichte gebruiksscenario's.

U kunt bijvoorbeeld online winkelen met ChatGPT om uw zoekopdracht te vergemakkelijken. Maar het model kan niet vertellen u dat het product:

Nu niet op voorraad.
Maat verschillend en valt groot of klein.
Iets dat je al bezit.
Vaak gekocht met een specifiek accessoire.

Deze gegevens zijn uniek voor een detailhandelaar en helpen AI te trainen om het winkeltraject van een klant effectiever te begeleiden. De detailhandel staat ook niet alleen met deze dataspecificiteit. Elke branche heeft zijn eigen unieke datapunten die cruciaal zijn bij het trainen van AI om zijn klanten beter van dienst te kunnen zijn. De sleutel? Identificeren welke datapunten ertoe doen.

De juiste gegevens verzamelen

Om ons inzicht in klanten te vergroten, is het belangrijk om tijdens belangrijke contactmomenten in de klantervaring over te schakelen van gedachteloze gegevensverzameling naar strategische verzameling. Belangrijke gegevens kunnen bijvoorbeeld de gemiddelde aankoopgrootte van een klant zijn, of de kanalen waar de kans het grootst is dat de klant interactie heeft. Van daaruit kunnen bedrijven gegevens consolideren in een uniform Customer Data Platform (CDP) of een andere data-infrastructuur en een uitgebreid beeld krijgen van elke klant.

Wanneer een klant vervolgens op de site of app van een bedrijf arriveert, worden zijn gegevens geactiveerd door AI om een op maat gemaakte ervaring te bieden op basis van voorkeuren, geschiedenis en realtime klantgedrag, waardoor hij of zij beter in contact komt met wat hij zoekt. Dit verdiept de B2B- en B2C-relaties, omdat kopers erop kunnen vertrouwen dat bedrijven een efficiëntere, kwaliteitsvolle ervaring bieden. Een D2C e-commercebedrijf zou er bijvoorbeeld voor kunnen zorgen dat klanten geen promoties ontvangen voor niet-beschikbare artikelen, en een fabrikant zou alleen de producten kunnen aanbevelen die een specifiek bedrijf gebruikt. Deze gestroomlijnde aanpak verbetert de klanttevredenheid en maakt gerichte marketing mogelijk, terwijl de complexiteit van meerdere gegevensbronnen wordt verminderd.

Gegevenssilo’s afbreken door samenwerking

Hoewel de transitie naar een uniform klantbeeld cruciaal is, is dit slechts de eerste stap. Het bevorderen van een sterkere samenwerking is net zo belangrijk als het volledig activeren van datagestuurde besluitvorming.

Historisch gezien hebben bedrijven data grotendeels als een IT-probleem gezien. Velen zien kwaliteitsdata nu echter als een cruciaal bezit, waardoor alle klantgerichte rollen betere, meer gepersonaliseerde ervaringen kunnen bieden. Het verouderde denken dat afdelingen beperkt tot datasilo's begint te veranderen, en teams moeten zich blijven verenigen rond een klantgerichte datastrategie, waarbij ze vooruitgang boeken in de richting van cross-functionele samenwerking.

IT-leiders moeten optreden als belangrijke data-adviseurs, architecten en rentmeesters bij het werken met bedrijfseenheden. Ondertussen moeten klantgerichte teams pleiten voor IT-partnerschappen om hun unieke inzichten over te brengen en tegelijkertijd kansen te identificeren om betere controle te krijgen over de gegevens waartoe ze tijdig toegang moeten hebben. Deze verschuivingen zullen een organisatiecultuur van wederzijds begrip en verantwoordelijkheid bevorderen.

Data tot de oplossing van iedereen maken

Om de datastrategie goed te krijgen, zijn wijdverbreide organisatorische veranderingen nodig en inzet voor:

Continue educatie om elke afdeling data-savvy te maken
Regelmatige evaluatie van de strategie om blijvende effectiviteit te garanderen als de behoeften veranderen
Consistentie – het verzamelen van feedback, het monitoren van meetgegevens en het verfijnen van op impact gebaseerde benaderingen

Elk bedrijf moet een stapje terug doen en zich inzetten voor de implementatie van een holistische, gecentraliseerde datastrategie, waarbij cross-functionele teams bij elkaar worden gebracht om de juiste data te verzamelen, silo’s af te breken en rijke realtime inzichten te activeren op elk klantcontactpunt. Alleen door datastrategieën opnieuw uit te vinden, kunnen we de transformatieve kracht van AI ontsluiten, waardoor de klantervaring wordt getransformeerd en een duurzaam concurrentievoordeel wordt gecreëerd.