Reimaginarea strategiei de date pentru a debloca potențialul AI – DATAVERSITY

Date: Moneda care alimentează economia digitală modernă. Într-o lume generatoare 3.5 trilioane de octeți de date în fiecare zi, o realitate este clară – suntem înconjurați de o mare de informații. În timp ce această abundență de date prezintă oportunități imense, companiile se luptă adesea să își valorifice pe deplin potențialul de luare a deciziilor în cunoștință de cauză și perspective strategice.

Gandeste-te la asta. În timp ce datele sunt probabil cel mai valoros activ al fiecărei companii pentru a permite o experiență de creștere a clienților, companiile folosesc de obicei mai putin de jumatate a datelor lor structurate pentru a informa procesul decizional. Ei valorifică și mai puțin din datele lor valoroase nestructurate – nici măcar 1%. 

mai putin de 15% dintre organizații au încredere că își maximizează datele în mod adecvat. Poate că acest lucru se datorează faptului că provocările semnificative au împiedicat colectarea, unificarea și activarea datelor între organizații. Echipele IT și de analiză au acționat ca gardieni, departamentele au funcționat în silozuri, iar strategiile rămân neconexe și neclare. 

Acesta nu este un fenomen nou – companiile sunt conștiente de provocările cu care se confruntă în strategiile lor de date. Ei sunt, de asemenea, conștienți că rezolvarea provocărilor lor este mult mai dificilă decât au lățimea de bandă sau resursele pentru care mulți au și, ca urmare, multe organizații s-au mulțumit să pună cap la cap strategii care se situează undeva între „destul de bine” și „ceea ce putem face mai bine”. acum."

Poate că a fost suficient în anii trecuți. Astăzi, totuși, există un sentiment reînnoit de urgență în ceea ce privește utilizarea și gestionarea datelor - un apel către companii de a organiza, centraliza și utiliza datele în fiecare departament. Asta pentru că în această nouă eră a AI, datele vor juca un rol mai important decât oricând.

Convergența IA și a datelor

AI este la fel de bun ca datele pe care este antrenat. Și, în timp ce cunoștințele colective pe care IA le poate extrage de pe internet îl face mult mai inteligent decât orice tehnologie pe care am experimentat-o ​​înainte, găzduirea datelor mai specifice afacerilor și industriilor individuale este esențială atunci când se folosește AI pentru cazuri de utilizare mai concentrate.

De exemplu, puteți face cumpărături online folosind ChatGPT pentru a vă ajuta la căutare. Dar modelul nu poate să vă spun că produsul este:

• Acum epuizat stoc.
• Dimensiuni diferite și sunt mari sau mici.
• Ceva pe care îl deții deja.
• Achizitionat frecvent cu un accesoriu anume.

Aceste date sunt unice pentru un comerciant cu amănuntul și ajută la instruirea AI pentru a ghida mai eficient călătoria de cumpărături a unui client. Nici industria de retail nu este singura în această specificitate a datelor. Fiecare industrie are propriile puncte de date unice care sunt esențiale în instruirea AI pentru a-și servi mai bine clienții. Cheia? Identificarea punctelor de date care contează.

Colectarea datelor corecte

Pentru a ne îmbunătăți înțelegerea clienților, este important să trecem de la acumularea fără minte la colectarea strategică în timpul punctelor de contact cheie din experiența clienților. De exemplu, datele importante ar putea fi dimensiunea medie de achiziție a unui client sau canalele în care este cel mai probabil să se implice. De acolo, companiile pot consolida datele într-o platformă unificată de date pentru clienți (CDP) sau altă infrastructură de date și pot obține o vedere cuprinzătoare a fiecărui client. 

Apoi, atunci când un client ajunge pe site-ul sau pe aplicația unei companii, datele sale sunt activate de AI pentru a oferi o experiență personalizată bazată pe preferințe, istoric și comportamentul în timp real al clienților, conectându-i mai bine cu ceea ce caută. Acest lucru adâncește relațiile B2B și B2C, deoarece cumpărătorii pot avea încredere în companii pentru a oferi o experiență mai eficientă și de calitate. De exemplu, o companie de comerț electronic D2C s-ar putea asigura că clienții nu primesc promoții pentru articolele indisponibile, iar un producător ar putea recomanda numai produsele pe care le folosește o anumită afacere. Această abordare simplificată îmbunătățește satisfacția clienților și permite marketingul direcționat, reducând în același timp complexitatea mai multor surse de date. 

Defalcarea silozurilor de date prin colaborare

Deși trecerea la o viziune unificată a clienților este esențială, acesta este doar primul pas. Promovarea unei colaborări mai puternice este la fel de importantă pentru a activa pe deplin procesul decizional bazat pe date.

Din punct de vedere istoric, companiile au văzut în mare măsură datele ca pe o problemă IT. Cu toate acestea, mulți recunosc acum datele de calitate ca un activ esențial, dând putere tuturor rolurilor care se confruntă cu clienții pentru a oferi experiențe mai bune și mai personalizate. Gândirea învechită care limitează departamentele la silozuri de date a început să se schimbe, iar echipele trebuie să continue să se unifice în jurul unei strategii de date centrate pe client, avansând în direcția colaborării interfuncționale. 

Liderii IT ar trebui să acționeze ca consilieri de date cheie, arhitecți și administratori atunci când lucrează cu unitățile de afaceri. Între timp, echipele orientate către clienți trebuie să susțină parteneriatele IT pentru a-și transmite cunoștințele unice, identificând simultan oportunități de a obține un control mai bun asupra datelor pe care trebuie să le acceseze în timp util. Aceste schimbări vor stimula o cultură organizațională de înțelegere reciprocă și responsabilitate.

Crearea datelor ca soluție pentru toată lumea

Obținerea corectă a strategiei de date necesită o schimbare organizațională pe scară largă și angajamentul de a: 

• Educație continuă pentru a face fiecare departament să cunoască datele
• Evaluări regulate ale strategiei pentru a asigura eficacitatea continuă pe măsură ce nevoile se schimbă
• Consecvență – colectarea feedback-ului, monitorizarea valorilor și rafinarea abordărilor bazate pe impact

Fiecare companie trebuie să facă un pas înapoi și să se angajeze să implementeze o strategie de date holistică, centralizată – reunind echipe interfuncționale pentru a colecta datele potrivite, a sparge silozurile și a activa informații bogate în timp real în fiecare punct de contact al clienților. Numai reimaginând strategiile de date vom debloca puterea transformatoare a AI, transformând, la rândul său, experiența clienților și creând un avantaj competitiv durabil.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.dataversity.net/reimagining-data-strategy-to-unlock-ais-potential/