Yapay Zekanın Potansiyelini Ortaya Çıkarmak İçin Veri Stratejisini Yeniden Tasarlamak - VERİ VERİMLİLİĞİ

Plato tarafından yeniden yayınlandı

İzleyiciler: 0

Veri: Modern dijital ekonomiye güç veren para birimi. Üreten bir dünyada 3.5 kentilyon bayt veri Her gün bir gerçek açıkça görülüyor: Etrafımız bir bilgi deniziyle çevrili. Bu veri bolluğu çok büyük fırsatlar sunarken, işletmeler genellikle bu verinin bilinçli karar verme ve stratejik içgörü potansiyelinden tam olarak yararlanmakta zorluk çekiyor.

Bunu düşün. Veriler, büyümeyi teşvik eden bir müşteri deneyimi sağlamak için belki de her şirketin en değerli varlığı olsa da, şirketler genellikle yarıdan daha az Karar verme sürecini bilgilendirmek için yapılandırılmış verilerinin kullanılması. Değerli yapılandırılmamış verilerinin çok daha azından, hatta %1'inden bile yararlanıyorlar.

%15'dan az Kuruluşların oranı, verilerini yeterince en üst düzeye çıkardıklarına inanıyor. Belki de bunun nedeni, önemli zorlukların kuruluşlar arasında veri toplamayı, birleştirmeyi ve etkinleştirmeyi engellemesidir. BT ve analiz ekipleri kapı bekçisi olarak hareket ediyor, departmanlar silolar halinde çalışıyor ve stratejiler birbirinden kopuk ve belirsiz kalıyor.

Bu yeni bir olgu değil; işletmeler veri stratejilerinde karşılaştıkları zorlukların çok iyi farkındalar. Ayrıca, karşılaştıkları zorlukları çözmenin, çoğu kişinin bant genişliğine veya kaynaklara sahip olduğundan çok daha zor olduğunun farkındalar ve bunun sonucunda birçok kuruluş, "yeterince iyi" ile "doğru yapabileceğimizin en iyisi" arasında bir yere düşen stratejileri bir araya getirmekle yetiniyor. Şimdi."

Geçmiş yıllarda bu yeterli olabilirdi. Ancak bugün, verilerin kullanımı ve yönetimi konusunda yenilenmiş bir aciliyet duygusu mevcut; işletmelere verileri her departmanda organize etme, merkezileştirme ve kullanma çağrısı yapılıyor. Bunun nedeni, bu yeni yapay zeka çağında verilerin her zamankinden daha önemli bir rol oynayacak olmasıdır.

Yapay Zeka ve Verinin Yakınsaması

Yapay zeka yalnızca üzerinde eğitim aldığı veriler kadar iyidir. Yapay zekanın internetten alabileceği kolektif bilgi, onu daha önce deneyimlediğimiz tüm teknolojilerden çok daha akıllı hale getirirken, bireysel işletmelere ve sektörlere özgü verilere odaklanmak, yapay zekayı daha odaklanmış kullanım durumları için kullanırken kritik öneme sahiptir.

Örneğin, aramanıza yardımcı olması için ChatGPT'yi kullanarak çevrimiçi alışveriş yapabilirsiniz. Ama modeli yapamaz size ürünün şu olduğunu söyleyin:

Şimdi stokta yok.
Farklı boyutlara sahiptir ve büyük veya küçük çalışır.
Zaten sahip olduğun bir şey.
Sıklıkla belirli bir aksesuarla birlikte satın alınır.

Bu veriler perakendeciye özeldir ve müşterinin alışveriş yolculuğunu daha etkili bir şekilde yönlendirmek için yapay zekanın eğitilmesine yardımcı olur. Perakende sektörü de bu veri spesifikliğinde yalnız değil. Her sektörün, yapay zekanın müşterilerine daha iyi hizmet verebilmesi için eğitilmesinde hayati önem taşıyan kendine özgü veri noktaları vardır. Anahtar? Hangi veri noktalarının önemli olduğunu belirleme.

Doğru Verilerin Toplanması

Müşteri anlayışımızı geliştirmek için, müşteri deneyimindeki önemli temas noktalarında akılsız veri birikiminden stratejik toplamaya geçiş yapmak önemlidir. Örneğin, önemli veriler müşterinin ortalama satın alma boyutu veya etkileşimde bulunma olasılıklarının en yüksek olduğu kanallar olabilir. Buradan işletmeler, verileri birleşik bir Müşteri Veri Platformu (CDP) veya başka bir veri altyapısında birleştirebilir ve her müşterinin kapsamlı bir görünümünü elde edebilir.

Daha sonra, bir müşteri bir işletmenin sitesine veya uygulamasına ulaştığında verileri yapay zeka tarafından etkinleştirilerek tercihlere, geçmişe ve gerçek zamanlı müşteri davranışına dayalı özel bir deneyim sunulur ve aradıkları şeyle daha iyi bağlantı kurmaları sağlanır. Bu, alıcıların şirketlere daha verimli ve kaliteli bir deneyim sunma konusunda güvenebilmesi nedeniyle B2B ve B2C ilişkilerini derinleştirir. Örneğin, bir D2C e-ticaret şirketi, müşterilerin mevcut olmayan ürünler için promosyon almamasını sağlayabilir ve bir üretici yalnızca belirli bir işletmenin kullandığı ürünleri önerebilir. Bu kolaylaştırılmış yaklaşım, birden fazla veri kaynağının karmaşıklığını azaltırken müşteri memnuniyetini artırır ve hedefe yönelik pazarlamaya olanak tanır.

İşbirliği Yoluyla Veri Silolarını Parçalamak

Birleşik müşteri görünümüne geçiş önemli olsa da bu yalnızca ilk adımdır. Daha güçlü işbirliğini teşvik etmek, veriye dayalı karar alma sürecini tam olarak etkinleştirmek kadar önemlidir.

Geçmişte işletmeler verileri büyük ölçüde bir BT sorunu olarak görüyordu. Ancak çoğu kişi artık kaliteli verileri, müşteriye yönelik tüm rollerin daha iyi, daha kişiselleştirilmiş deneyimler sunmasını sağlayan kritik bir varlık olarak görüyor. Departmanları veri silolarına hapseden modası geçmiş düşünce değişmeye başladı ve ekiplerin müşteri odaklı bir Veri Stratejisi etrafında birleşmeye devam etmesi ve işlevler arası işbirliği yönünde ilerlemesi gerekiyor.

BT liderleri, iş birimleriyle çalışırken kilit veri danışmanları, mimarları ve yöneticileri olarak hareket etmelidir. Bu arada, müşteriyle yüz yüze olan ekipler, benzersiz içgörülerini iletmek için BT ortaklıklarını desteklemeli ve aynı zamanda zamanında erişmeleri gereken veriler üzerinde daha iyi kontrol elde etme fırsatlarını belirlemelidir. Bu değişimler, karşılıklı anlayış ve hesap verebilirliğe dayalı bir kurumsal kültürü teşvik edecektir.

Veriyi Herkesin Çözümü Haline Getirmek

Veri Stratejisini doğru bir şekilde uygulamak, yaygın bir organizasyonel değişiklik gerektirir ve bağlılık:

Her departmanın veri konusunda bilgili olmasını sağlamak için sürekli eğitim
İhtiyaçlar değiştikçe etkinliğin sürekliliğini sağlamak için düzenli strateji incelemeleri
Tutarlılık – geri bildirim toplamak, ölçümleri izlemek ve etki temelli yaklaşımları geliştirmek

Her şirket bir adım geri atmalı ve doğru verileri toplamak, siloları parçalamak ve her müşteri temas noktasında zengin, gerçek zamanlı içgörüleri etkinleştirmek için farklı işlevlerden oluşan ekipleri bir araya getiren bütünsel, merkezi bir Veri Stratejisi uygulamaya kararlı olmalıdır. Yalnızca veri stratejilerini yeniden tasarlayarak yapay zekanın dönüştürücü gücünün kilidini açabilir, dolayısıyla müşteri deneyimini dönüştürebilir ve sürdürülebilir bir rekabet avantajı yaratabiliriz.