Reimagining Data Strategy for å låse opp AIs potensial - DATAVERSITY

Publisert av Platon

Følgere: 0

Data: Valutaen som driver den moderne digitale økonomien. I en verden som genererer 3.5 kvintillioner byte data hver dag er én virkelighet klar – vi er omgitt av et hav av informasjon. Selv om denne overfloden av data gir enorme muligheter, sliter bedrifter ofte med å utnytte potensialet for informert beslutningstaking og strategisk innsikt fullt ut.

Vurder dette. Mens data kanskje er enhver bedrifts mest verdifulle ressurs for å muliggjøre en vekstdrivende kundeopplevelse, bruker bedrifter vanligvis mindre enn halvparten av deres strukturerte data for å informere beslutningstaking. De utnytter enda mindre av sine verdifulle ustrukturerte data – ikke engang 1 %.

Færre enn 15 % av organisasjoner har tillit til at de maksimerer dataene sine tilstrekkelig. Kanskje er dette fordi betydelige utfordringer har hindret datainnsamling, forening og aktivering på tvers av organisasjoner. IT- og analyseteam har fungert som portvakter, avdelinger har operert i siloer, og strategier er fortsatt usammenhengende og uklare.

Dette er ikke et nytt fenomen – bedrifter er godt klar over utfordringene de står overfor i sine datastrategier. De er også klar over at det å løse utfordringene deres er langt vanskeligere enn mange har båndbredde eller ressurser til, og som et resultat av dette har mange organisasjoner vært fornøyd med å sette sammen strategier som faller et sted mellom "godt nok" og "det beste vi kan gjøre riktig". nå."

Det kan ha vært nok i år tidligere. I dag er det imidlertid en fornyet følelse av at det haster med bruk og administrasjon av data – en oppfordring til bedrifter om å organisere, sentralisere og bruke data på tvers av hver avdeling. Det er fordi i denne nye tidsalderen for AI vil data spille en viktigere rolle enn noen gang før.

Konvergensen av AI og data

AI er bare så god som dataene den er trent på. Og selv om den kollektive kunnskapen AI kan skrape fra internett gjør den langt mer intelligent enn noen teknologi vi har opplevd før, er det avgjørende å finne data som er mer spesifikke for individuelle bedrifter og bransjer når man bruker AI for mer fokuserte brukstilfeller.

Du kan for eksempel handle online ved å bruke ChatGPT for å hjelpe søket ditt. Men modellen kan ikke fortelle deg at produktet er:

Nå utsolgt.
Ulik størrelse og går stor eller liten.
Noe du allerede eier.
Kjøpes ofte med et spesifikt tilbehør.

Disse dataene er unike for en forhandler og hjelper med å trene opp AI for å mer effektivt veilede en kundes handlereise. Detaljhandelen er heller ikke alene om denne dataspesifisiteten. Hver bransje har sine egne unike datapunkter som er sentrale i opplæringen av AI for bedre å betjene kundene sine. Nøkkelen? Identifisere hvilke datapunkter som betyr noe.

Innsamling av riktige data

For å forbedre vår forståelse av kunder, er det viktig å skifte fra tankeløs dataakkumulering til strategisk innsamling under viktige kontaktpunkter i kundeopplevelsen. Viktige data kan for eksempel være en kundes gjennomsnittlige kjøpsstørrelse, eller kanaler hvor det er mest sannsynlig at de engasjerer seg. Derfra kan bedrifter konsolidere data til en enhetlig kundedataplattform (CDP) eller annen datainfrastruktur og få en omfattende oversikt over hver kunde.

Deretter, når en kunde kommer til en bedrifts nettsted eller app, aktiveres dataene deres av AI for å tilby en skreddersydd opplevelse basert på preferanser, historikk og kundeadferd i sanntid, og koble dem bedre til det de leter etter. Dette utdyper B2B- og B2C-relasjoner, ettersom kjøpere kan stole på at selskaper gir en mer effektiv opplevelse av høy kvalitet. Et D2C e-handelsselskap kan for eksempel sikre at kunder ikke mottar kampanjer for utilgjengelige varer, og en produsent kan kun anbefale produktene som en spesifikk bedrift bruker. Denne strømlinjeformede tilnærmingen forbedrer kundetilfredsheten og muliggjør målrettet markedsføring, samtidig som den reduserer kompleksiteten til flere datakilder.

Bryte ned datasiloer gjennom samarbeid

Selv om overgangen til et enhetlig kundesyn er viktig, er det bare det første trinnet. Å fremme sterkere samarbeid er like viktig for å fullt ut aktivere datadrevet beslutningstaking.

Historisk sett har bedrifter i stor grad sett på data som et IT-problem. Imidlertid anerkjenner mange nå kvalitetsdata som en kritisk ressurs, og gir alle kundevendte roller mulighet til å levere bedre, mer personlig tilpassede opplevelser. Den utdaterte tenkningen som begrenser avdelinger til datasiloer har begynt å endre seg, og teamene må fortsette å forene seg rundt en kundesentrert datastrategi, og skyve fremover i retning av tverrfunksjonelt samarbeid.

IT-ledere bør fungere som viktige datarådgivere, arkitekter og forvaltere når de jobber med forretningsenheter. I mellomtiden må kundevendte team forkjempe IT-partnerskap for å formidle sin unike innsikt, samtidig som de identifiserer muligheter for å få bedre kontroll over dataene de trenger å få tilgang til til rett tid. Disse endringene vil fremme en organisasjonskultur med gjensidig forståelse og ansvarlighet.

Gjør data til alles løsning

Å få riktig datastrategi krever omfattende organisatoriske endringer og forpliktelse til:

Videreutdanning for å gjøre alle avdelinger datakyndige
Regelmessige strategigjennomganger for å sikre fortsatt effektivitet etter hvert som behovene endres
Konsistens – samle tilbakemeldinger, overvåke beregninger og avgrense effektbaserte tilnærminger

Hver bedrift må ta et skritt tilbake og forplikte seg til å implementere en helhetlig, sentralisert datastrategi – bringe tverrfunksjonelle team sammen for å samle inn de riktige dataene, bryte ned siloer og aktivere rik sanntidsinnsikt på tvers av hvert kundekontaktpunkt. Bare ved å tenke nytt om datastrategier vil vi låse opp den transformative kraften til AI, i sin tur transformere kundeopplevelsen og skape et bærekraftig konkurransefortrinn.