Hình dung lại chiến lược dữ liệu để khai thác tiềm năng của AI - DATAVERSITY

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Dữ liệu: Đồng tiền cung cấp năng lượng cho nền kinh tế kỹ thuật số hiện đại. Trong một thế giới tạo ra 3.5 nghìn tỷ byte dữ liệu Mỗi ngày, có một thực tế rõ ràng – chúng ta được bao quanh bởi một biển thông tin. Mặc dù lượng dữ liệu dồi dào này mang đến những cơ hội to lớn nhưng các doanh nghiệp thường gặp khó khăn trong việc tận dụng tối đa tiềm năng của nó để đưa ra quyết định sáng suốt và hiểu biết sâu sắc về chiến lược.

Xem xét điều này. Mặc dù dữ liệu có lẽ là tài sản quý giá nhất của mọi công ty để mang lại trải nghiệm thúc đẩy tăng trưởng cho khách hàng, nhưng các công ty thường sử dụng ít hơn một nửa dữ liệu có cấu trúc của họ để cung cấp thông tin cho việc ra quyết định. Họ thậm chí còn tận dụng ít hơn dữ liệu phi cấu trúc có giá trị của mình - thậm chí không đến 1%.

Dưới 15% các tổ chức tin tưởng rằng họ đang tối đa hóa dữ liệu của mình một cách thỏa đáng. Có lẽ điều này là do những thách thức đáng kể đã cản trở việc thu thập, thống nhất và kích hoạt dữ liệu giữa các tổ chức. Các nhóm phân tích và CNTT đã đóng vai trò là người gác cổng, các phòng ban hoạt động riêng lẻ và các chiến lược vẫn còn rời rạc và không rõ ràng.

Đây không phải là một hiện tượng mới – các doanh nghiệp nhận thức rõ những thách thức họ gặp phải trong chiến lược dữ liệu của mình. Họ cũng nhận thức được rằng việc giải quyết các thách thức của họ khó khăn hơn nhiều so với khả năng và nguồn lực của nhiều tổ chức, và do đó, nhiều tổ chức đã bằng lòng ghép các chiến lược lại với nhau giữa mức “đủ tốt” và “điều tốt nhất chúng tôi có thể làm đúng”. Hiện nay."

Điều đó có thể đã đủ trong những năm qua. Tuy nhiên, ngày nay, có một cảm giác cấp bách mới xung quanh việc sử dụng và quản lý dữ liệu – lời kêu gọi các doanh nghiệp tổ chức, tập trung và sử dụng dữ liệu trên mọi bộ phận. Đó là bởi vì trong thời đại AI mới này, dữ liệu sẽ đóng vai trò quan trọng hơn bao giờ hết.

Sự hội tụ của AI và dữ liệu

AI chỉ hoạt động tốt khi có dữ liệu mà nó được đào tạo. Và mặc dù kiến thức chung mà AI có thể thu thập từ Internet khiến nó trở nên thông minh hơn nhiều so với bất kỳ công nghệ nào chúng ta từng trải nghiệm trước đây, việc tập trung vào dữ liệu cụ thể hơn cho từng doanh nghiệp và ngành là rất quan trọng khi sử dụng AI cho các trường hợp sử dụng tập trung hơn.

Ví dụ: bạn có thể mua sắm trực tuyến bằng ChatGPT để hỗ trợ tìm kiếm của mình. Nhưng mô hình không thể cho bạn biết rằng sản phẩm là:

Bây giờ hết hàng.
Có kích thước khác nhau và chạy lớn hay nhỏ.
Một cái gì đó bạn đã sở hữu.
Thường được mua cùng với một phụ kiện cụ thể.

Dữ liệu này chỉ dành riêng cho một nhà bán lẻ và giúp đào tạo AI để hướng dẫn hành trình mua sắm của khách hàng hiệu quả hơn. Ngành bán lẻ cũng không đơn độc về tính đặc thù của dữ liệu này. Mỗi ngành đều có các điểm dữ liệu riêng, đóng vai trò then chốt trong việc đào tạo AI để phục vụ khách hàng tốt hơn. Chìa khóa? Xác định những điểm dữ liệu quan trọng.

Thu thập dữ liệu phù hợp

Để nâng cao sự hiểu biết của chúng ta về khách hàng, điều quan trọng là phải chuyển từ tích lũy dữ liệu không cần suy nghĩ sang thu thập chiến lược tại các điểm tiếp xúc quan trọng trong trải nghiệm của khách hàng. Ví dụ: dữ liệu quan trọng có thể là quy mô mua hàng trung bình của khách hàng hoặc các kênh mà họ có nhiều khả năng tương tác nhất. Từ đó, doanh nghiệp có thể hợp nhất dữ liệu thành Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) thống nhất hoặc cơ sở hạ tầng dữ liệu khác và có được cái nhìn toàn diện về từng khách hàng.

Sau đó, khi khách hàng truy cập trang web hoặc ứng dụng của doanh nghiệp, dữ liệu của họ sẽ được AI kích hoạt để mang lại trải nghiệm phù hợp dựa trên sở thích, lịch sử và hành vi của khách hàng trong thời gian thực, kết nối họ tốt hơn với những gì họ đang tìm kiếm. Điều này làm sâu sắc thêm mối quan hệ B2B và B2C vì người mua có thể tin tưởng các công ty sẽ cung cấp trải nghiệm chất lượng, hiệu quả hơn. Ví dụ: một công ty thương mại điện tử D2C có thể đảm bảo rằng khách hàng không nhận được khuyến mãi cho các mặt hàng không có sẵn và nhà sản xuất chỉ có thể đề xuất những sản phẩm mà một doanh nghiệp cụ thể sử dụng. Cách tiếp cận hợp lý này cải thiện sự hài lòng của khách hàng và cho phép tiếp thị có mục tiêu, đồng thời giảm độ phức tạp của nhiều nguồn dữ liệu.

Phá vỡ các silo dữ liệu thông qua cộng tác

Mặc dù việc chuyển đổi sang chế độ xem khách hàng thống nhất là công cụ hữu ích nhưng đó chỉ là bước đầu tiên. Thúc đẩy sự hợp tác mạnh mẽ hơn cũng quan trọng không kém để kích hoạt đầy đủ việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Trong lịch sử, các doanh nghiệp phần lớn coi dữ liệu là một vấn đề CNTT. Tuy nhiên, nhiều người hiện nhận ra dữ liệu chất lượng là tài sản quan trọng, trao quyền cho tất cả các vai trò của khách hàng để mang lại trải nghiệm tốt hơn, cá nhân hóa hơn. Tư duy lỗi thời giới hạn các phòng ban trong kho dữ liệu đã bắt đầu thay đổi và các nhóm phải tiếp tục thống nhất xung quanh Chiến lược dữ liệu lấy khách hàng làm trung tâm, thúc đẩy hợp tác giữa các chức năng.

Các nhà lãnh đạo CNTT nên đóng vai trò là cố vấn dữ liệu, kiến trúc sư và người quản lý quan trọng khi làm việc với các đơn vị kinh doanh. Trong khi đó, các nhóm làm việc trực tiếp với khách hàng phải ủng hộ quan hệ đối tác CNTT để truyền đạt những hiểu biết độc đáo của họ, đồng thời xác định các cơ hội để giành quyền kiểm soát tốt hơn đối với dữ liệu họ cần truy cập kịp thời. Những thay đổi này sẽ thúc đẩy văn hóa tổ chức hiểu biết lẫn nhau và trách nhiệm giải trình.

Biến dữ liệu thành giải pháp cho mọi người

Để có được chiến lược dữ liệu đúng đắn đòi hỏi phải thay đổi tổ chức trên diện rộng và cam kết với:

Giáo dục thường xuyên để giúp mọi bộ phận hiểu biết về dữ liệu
Đánh giá chiến lược thường xuyên để đảm bảo hiệu quả liên tục khi nhu cầu thay đổi
Tính nhất quán - thu thập phản hồi, giám sát số liệu và tinh chỉnh các phương pháp tiếp cận dựa trên tác động

Mọi công ty phải lùi lại một bước và cam kết thực hiện Chiến lược dữ liệu tập trung, toàn diện – tập hợp các nhóm chức năng chéo lại với nhau để thu thập dữ liệu phù hợp, phá vỡ các rào cản và kích hoạt những hiểu biết phong phú theo thời gian thực trên mọi điểm tiếp xúc của khách hàng. Chỉ bằng cách hình dung lại các chiến lược dữ liệu, chúng ta mới có thể mở khóa sức mạnh biến đổi của AI, từ đó thay đổi trải nghiệm của khách hàng và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững.