Переосмысление стратегии обработки данных для раскрытия потенциала искусственного интеллекта - DATAVERSITY

Переиздано Платоном

Читают: 0

Данные: валюта, лежащая в основе современной цифровой экономики. В мире, генерирующем 3.5 квинтиллиона байтов данных каждый день очевидна одна реальность: мы окружены морем информации. Несмотря на то, что такое изобилие данных открывает огромные возможности, предприятиям часто сложно полностью извлечь выгоду из его потенциала для принятия обоснованных решений и стратегического понимания.

Учти это. Хотя данные, пожалуй, являются самым ценным активом каждой компании, позволяющим обеспечить рост качества обслуживания клиентов, компании обычно используют меньше половины своих структурированных данных для принятия решений. Они используют еще меньше своих ценных неструктурированных данных – даже 1%.

Менее 15% организаций уверены, что они адекватно максимизируют свои данные. Возможно, это связано с тем, что серьезные проблемы препятствовали сбору, унификации и активации данных в организациях. ИТ-команды и аналитики действуют как привратники, отделы работают разрозненно, а стратегии остаются разрозненными и неясными.

Это не новое явление: предприятия хорошо осведомлены о проблемах, с которыми они сталкиваются в своих стратегиях обработки данных. Они также осознают, что решение их проблем гораздо сложнее, чем у многих есть пропускная способность или ресурсы, и в результате многие организации довольствуются объединением стратегий, которые находятся где-то между «достаточно хорошо» и «лучшее, что мы можем сделать правильно». сейчас."

Возможно, в прошлые годы этого было достаточно. Сегодня, однако, вновь возникает ощущение неотложности использования и управления данными – это призыв к предприятиям организовывать, централизовать и использовать данные в каждом отделе. Это потому, что в новую эпоху искусственного интеллекта данные будут играть более важную роль, чем когда-либо прежде.

Конвергенция искусственного интеллекта и данных

ИИ хорош настолько, насколько хороши данные, на которых он обучается. И хотя коллективные знания, которые ИИ может получить из Интернета, делают его гораздо более интеллектуальным, чем любая технология, с которой мы когда-либо сталкивались, сосредоточение внимания на данных, более специфичных для отдельных предприятий и отраслей, имеет решающее значение при использовании ИИ для более целенаправленных сценариев использования.

Например, вы можете делать покупки в Интернете, используя ChatGPT, чтобы облегчить поиск. Но модель не может сообщаю вам, что товар:

Сейчас нет в наличии.
Размер разный, большой или маленький.
Что-то, что у вас уже есть.
Часто покупаются вместе с определенным аксессуаром.

Эти данные уникальны для розничного продавца и помогают обучать ИИ более эффективному управлению покупательским путешествием. Розничная торговля не одинока в такой специфичности данных. В каждой отрасли есть свои уникальные данные, которые имеют решающее значение для обучения ИИ, чтобы лучше обслуживать своих клиентов. Ключ? Определение того, какие данные имеют значение.

Сбор правильных данных

Чтобы улучшить наше понимание клиентов, важно перейти от бессмысленного накопления данных к стратегическому сбору в ключевых точках взаимодействия с клиентами. Например, важными данными могут быть средний размер покупки клиента или каналы, по которым он с наибольшей вероятностью будет взаимодействовать. Отсюда компании могут консолидировать данные в единую платформу данных клиентов (CDP) или другую инфраструктуру данных и получить комплексное представление о каждом клиенте.

Затем, когда клиент заходит на сайт или в приложение компании, его данные активируются искусственным интеллектом, чтобы предложить индивидуальный подход, основанный на предпочтениях, истории и поведении клиентов в реальном времени, что позволяет лучше связать их с тем, что они ищут. Это углубляет отношения B2B и B2C, поскольку покупатели могут доверять компаниям в предоставлении более эффективного и качественного обслуживания. Например, компания электронной коммерции D2C может гарантировать, что клиенты не будут получать рекламные акции на недоступные товары, а производитель может рекомендовать только те продукты, которые использует конкретный бизнес. Такой оптимизированный подход повышает удовлетворенность клиентов и обеспечивает целенаправленный маркетинг, одновременно уменьшая сложность множества источников данных.

Разрушение разрозненных данных посредством совместной работы

Хотя переход к единому представлению о клиентах имеет важное значение, это лишь первый шаг. Содействие более тесному сотрудничеству не менее важно для полной активации процесса принятия решений на основе данных.

Исторически сложилось так, что предприятия в основном рассматривали данные как ИТ-проблему. Однако сейчас многие признают качественные данные важнейшим активом, позволяющим всем сотрудникам, работающим с клиентами, предоставлять более качественный и персонализированный опыт. Устаревшее мышление, ограничивающее отделы хранилищами данных, начало меняться, и команды должны продолжать объединяться вокруг стратегии обработки данных, ориентированной на клиента, продвигаясь вперед в направлении межфункционального сотрудничества.

ИТ-лидеры должны выступать в качестве ключевых консультантов по данным, архитекторов и управляющих при работе с бизнес-подразделениями. Между тем, команды, работающие с клиентами, должны поддерживать партнерские отношения в сфере ИТ, чтобы передавать свои уникальные идеи, одновременно выявляя возможности для лучшего контроля над данными, к которым им необходим своевременный доступ. Эти изменения будут способствовать формированию организационной культуры взаимопонимания и подотчетности.

Сделать данные решением для каждого

Правильная стратегия обработки данных требует масштабных организационных изменений и обязательство:

Непрерывное обучение, чтобы каждый отдел разбирался в данных
Регулярные обзоры стратегии для обеспечения постоянной эффективности по мере изменения потребностей.
Последовательность – сбор обратной связи, мониторинг показателей и совершенствование подходов, основанных на воздействии.

Каждая компания должна сделать шаг назад и взять на себя обязательство реализовать целостную, централизованную стратегию обработки данных, объединяющую межфункциональные команды для сбора нужных данных, устранения разрозненности и активации богатой аналитической информации в режиме реального времени во всех точках взаимодействия с клиентами. Только переосмыслив стратегии обработки данных, мы сможем раскрыть преобразующую силу искусственного интеллекта, что, в свою очередь, изменит качество обслуживания клиентов и создаст устойчивое конкурентное преимущество.