Reimaginando a estratégia de dados para desbloquear o potencial da IA - DATAVERSITY

Republicado por Platão

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Dados: a moeda que impulsiona a economia digital moderna. Num mundo que gera 3.5 quintilhões de bytes de dados todos os dias, uma realidade é clara: estamos rodeados por um mar de informações. Embora esta abundância de dados apresente imensas oportunidades, as empresas muitas vezes lutam para capitalizar totalmente o seu potencial para uma tomada de decisão informada e insights estratégicos.

Considere isto. Embora os dados sejam talvez o ativo mais valioso de todas as empresas para permitir uma experiência do cliente que impulsiona o crescimento, as empresas normalmente usam menos de metade de seus dados estruturados para informar a tomada de decisões. Eles aproveitam ainda menos seus valiosos dados não estruturados – nem mesmo 1%.

Menos de 15% das organizações confiam que estão maximizando adequadamente seus dados. Talvez isto se deva ao facto de desafios significativos terem dificultado a recolha, a unificação e a activação de dados entre as organizações. As equipes de TI e análise atuaram como guardiões, os departamentos operaram em silos e as estratégias permanecem desarticuladas e pouco claras.

Este não é um fenómeno novo – as empresas estão bem conscientes dos desafios que enfrentam nas suas estratégias de dados. Eles também estão cientes de que resolver seus desafios é muito mais difícil do que muitos têm largura de banda ou recursos para isso e, como resultado, muitas organizações se contentaram em reunir estratégias que ficam em algum lugar entre “bom o suficiente” e “o melhor que podemos fazer da maneira certa”. agora."

Isso pode ter sido suficiente nos últimos anos. Hoje, porém, existe um renovado sentido de urgência em torno da utilização e gestão de dados – um apelo às empresas para organizarem, centralizarem e utilizarem dados em todos os departamentos. Isto porque nesta nova era da IA, os dados desempenharão um papel mais importante do que nunca.

A convergência de IA e dados

A IA é tão boa quanto os dados nos quais é treinada. E embora o conhecimento coletivo que a IA pode extrair da Internet a torne muito mais inteligente do que qualquer tecnologia que já experimentamos antes, concentrar-se em dados mais específicos de empresas e setores individuais é fundamental ao usar a IA para casos de uso mais específicos.

Por exemplo, você pode fazer compras online usando ChatGPT para ajudar em sua pesquisa. Mas o modelo não pode dizer que o produto é:

Agora fora de estoque.
Dimensionado de forma diferente e executado grande ou pequeno.
Algo que você já possui.
Frequentemente adquirido com um acessório específico.

Esses dados são exclusivos de um varejista e ajudam a treinar a IA para orientar de forma mais eficaz a jornada de compra do cliente. O setor varejista também não está sozinho nessa especificidade de dados. Cada setor tem seus próprios pontos de dados exclusivos que são essenciais no treinamento de IA para melhor atender seus clientes. A chave? Identificar quais pontos de dados são importantes.

Coletando os dados corretos

Para melhorar a nossa compreensão dos clientes, é importante passar da acumulação estúpida de dados para a recolha estratégica durante os principais pontos de contacto na experiência do cliente. Por exemplo, dados importantes podem ser o tamanho médio da compra de um cliente ou os canais onde ele tem maior probabilidade de interagir. A partir daí, as empresas podem consolidar dados em uma Plataforma de Dados do Cliente (CDP) unificada ou em outra infraestrutura de dados e obter uma visão abrangente de cada cliente.

Então, quando um cliente chega ao site ou aplicativo de uma empresa, seus dados são ativados pela IA para oferecer uma experiência personalizada com base nas preferências, histórico e comportamento do cliente em tempo real, conectando-os melhor com o que procuram. Isto aprofunda os relacionamentos B2B e B2C, pois os compradores podem confiar nas empresas para fornecer uma experiência mais eficiente e de qualidade. Por exemplo, uma empresa de comércio eletrônico D2C poderia garantir que os clientes não recebessem promoções de itens indisponíveis, e um fabricante poderia recomendar apenas os produtos que uma empresa específica usa. Essa abordagem simplificada melhora a satisfação do cliente e permite marketing direcionado, ao mesmo tempo que reduz a complexidade de múltiplas fontes de dados.

Quebrando silos de dados por meio da colaboração

Embora a transição para uma visão unificada do cliente seja fundamental, esse é apenas o primeiro passo. Promover uma colaboração mais forte é igualmente importante para ativar totalmente a tomada de decisões baseada em dados.

Historicamente, as empresas têm visto os dados como um problema de TI. No entanto, muitos agora reconhecem os dados de qualidade como um ativo crítico, capacitando todas as funções voltadas para o cliente a proporcionar experiências melhores e mais personalizadas. O pensamento ultrapassado que confina os departamentos a silos de dados começou a mudar e as equipas devem continuar a unificar-se em torno de uma Estratégia de Dados centrada no cliente, avançando na direção da colaboração multifuncional.

Os líderes de TI devem atuar como consultores, arquitetos e administradores de dados importantes ao trabalhar com unidades de negócios. Enquanto isso, as equipes voltadas para o cliente devem defender parcerias de TI para transmitir seus insights exclusivos, identificando simultaneamente oportunidades para obter melhor controle sobre os dados que precisam acessar em tempo hábil. Estas mudanças promoverão uma cultura organizacional de compreensão mútua e responsabilização.

Tornando os dados a solução para todos

Acertar na estratégia de dados requer mudanças organizacionais generalizadas e compromisso com:

Educação continuada para tornar cada departamento conhecedor de dados
Revisões regulares da estratégia para garantir a eficácia contínua à medida que as necessidades mudam
Consistência – coletando feedback, monitorando métricas e refinando abordagens baseadas em impacto

Cada empresa deve dar um passo atrás e comprometer-se a implementar uma Estratégia de Dados holística e centralizada – reunindo equipas multifuncionais para recolher os dados certos, quebrar silos e ativar insights ricos em tempo real em todos os pontos de contacto com o cliente. Somente reimaginando as estratégias de dados poderemos desbloquear o poder transformador da IA, transformando, por sua vez, a experiência do cliente e criando uma vantagem competitiva sustentável.