yapay zeka sadece onun kadar akıllıdır veri görüyor. Yapay zekanın etkili bir şekilde kişiselleştirilebilmesi, tahmin edilebilmesi ve otomatikleştirilebilmesi için temiz müşteri kimliğine ve müşterinin gerçekte kim olduğuna dair tek, güvenilir bir kayda ihtiyacı var.
Çoğu şirket hâlâ tek bir kişiyi müşteri ilişkileri yönetimine (CRM) dağılmış beş veya daha fazla ayrı profil olarak ele alıyor. e-ticaretücretli medya ve hizmet sistemleri. Bu parçalanma, hedef dışı çıktılara, boşa harcanan reklam harcamalarına ve gereksiz gizlilik risklerine neden olur.
Amperity’nin kurucu ortağı ve CTO’su.
İşletmeler bunu nasıl düzeltebilir? merkezli sağlam, birleşik bir veri temeli oluşturarak kimlik çözünürlük. Müşteri kimliklerinin çözülmesi ve profillerin birleştirilmesiyle işletmeler, yapay zekayı geniş ölçekte doğru kişiselleştirme ve eyleme dönüştürülebilir bilgiler sunmak için ihtiyaç duyduğu temiz, tek gerçek kaynakla besleyebilir.
Müşteri veri platformlarındaki eski “yapmak mı satın almak mı” tartışması artık günümüzün yapay zeka odaklı dünyasına uymuyor. Asıl soru, güvenilir bir kimlik çözümleme katmanından başlayarak daha hızlı hareket etmek, doğruluğu korumak ve etkili bir şekilde ölçeklendirmek için araçların ve uygulamaların nasıl birleştirileceğidir.
Tek bir müşteri veri aracı her ihtiyacı karşılamaz; bu nedenle, ister yerel ister ticari ister hibrit bir yaklaşım kullanılsın, temel prensipler aynıdır: veri kalitesine öncelik verin, sağlam bir kimlik çözümleme çekirdeği ekleyin, hızlı hareket etmek için doğru araç karışımını seçin ve yapay zeka ve iş gereksinimleri geliştikçe büyüyüp uyum sağlayabilecek bir temeli koruyun.
Yapay zeka sonuçlarını destekleyen daha güçlü bir veri temeli oluşturmaya yönelik beş strateji:
1. Yapay zekanın tahmin etmeyi bırakması için kimlikleri birleştirin
Sistemleriniz kim olduğu konusunda anlaşamıyorsa müşteri yani her alt karar kötüleşir. Birincil kaynaklarınızı (e-posta, web, satış noktası ve hizmet) birbirine bağlayarak ve bir müşterinin öncelikli kaydının ne olduğu konusunda anlaşarak başlayın.
Kimliği yaşayan, gelişen bir ürün olarak ele almak, eşleşmeleri sürekli olarak geliştiren makine öğrenimi modellerinin uygulanmasına olanak tanır ve tek müşteri görünümünün zaman içinde doğru kalmasını sağlar.
Bağlılık kimliği gibi güçlü eşleşmeleri elinizde bulundurun ve zorlu durumlar için net kurallar (takma adlar veya geri dönüştürülmüş e-postalar) kullanın. Kimliği tek seferlik bir temizlik olarak değil, yaşayan bir ürün olarak ele alın.
Kimliğin birleştirilmesi, iş sonuçlarına yön veren anlamlı yapay zekanın ön koşuludur.
2. Karmaşayı değil, yapay zeka temiz verilerini besleyin
Yapay zeka hatalarının çoğu kötü algoritmalardan değil, kötü girdilerden kaynaklanıyor. Bozuk verilerin içeri girmesine izin vermeyin. Eksik geçmişler, yinelenen alanlar ve güncel olmayan girişlerin tümü, AI çıktılarını daha başlamadan yanıltıcı hale getirir.
Yinelenen bir profil, sadık bir müşteriye ilk kez alıcı muamelesi yapılmasına neden olabilir ve güncel olmayan iletişim bilgileri, maliyetli kampanyaların ölü gelen kutularına gönderilmesine neden olabilir.
Gartner, yapay zeka vakalarını hazır bir veri uygulaması aracılığıyla etkinleştirmede ve desteklemede başarısız olan kuruluşların, yapay zeka projelerinin %60’ından fazlasının teslim edilemeyeceğini keşfetti. Temiz, güvenilir ve güncel müşteri verileri, bir sonraki en iyi adımı tahmin eden bir yapay zeka temsilcisi ile ölçülebilir gelir ve sadakati artırabilen bir temsilci arasındaki farktır.
3. Hız için satın alın, ardından farklılaşmak için geliştirin
Sıfırdan bir müşteri veri platformu oluşturmak başlangıçta cazip görünebilir, ancak kimlik çözümlemesi basit bir sorgu sorunu değildir. Ölçeklendirmek için makine öğrenimi, deneme ve sürekli ayarlama gerekir. Kimlik çözünürlüğü söz konusu olduğunda (her aşağı yönlü yeteneğin temeli) hız ve hassasiyet kritik öneme sahiptir.
Hibrit yaklaşımın güçlü olabileceği yer burasıdır. Kanıtlanmış araçları satın almak, temel oluştururken zaman-değer oranlarını hızlandırabilir ve özel araçlar oluşturabilir. uygulamalar üstte en önemli yeri ayırt etmenizi sağlar.
Bu, profillerin birleştirilmesi için özel iş kurallarının katmanlandırılması veya yazılımın sadakat uygulamalarına genişletilmesi anlamına gelebilir.
“Birlikte oluşturma”, işletmelerin gelecekteki inovasyona yönelik yetenekleri geliştirmelerini sağlayacak hangi araçlara yatırım yapacaklarını belirlemelerine olanak tanır.
Hibrit yaklaşıma genel bir geçiş, platform geliştirmek için harcanan süreyi azaltacak ve mühendislik ekiplerinin daha stratejik görevlere odaklanmasını sağlayacak.
4. Şekillendirilebilir bir yığın benimseyin
Hiçbir platform, kimlik, kişiselleştirme, aktivasyon, analitik ve yönetişim gibi tüm temel yeteneklerde üstün değildir ve hepsi bir arada çözümü zorlamak genellikle uzlaşmaya yol açar.
Şekillendirilebilir bir yaklaşımı bir araya getirmek ve her işlev için sınıfının en iyisi araçları seçmek, şirketlere kendi ihtiyaçları hakkında düşünme ve buna göre öncelik verme esnekliği sağlar.
Farklı modüller tarafından oluşturulan ve birbirine bağlanan şekillendirilebilir bir kurulum, düzenlemeler değiştiğinde veya yeni yapay zeka fırsatları ortaya çıktığında markaların tüm sistemlerini aksatmadan bireysel araçları değiştirmesine olanak tanır.
Özel araçların geniş tabanlı veri ambarlarıyla birleştirilmesi, kişiselleştirme, izin ve yapay zeka yönetimi için gereken hassasiyeti sağlar.
5. Yönetişimi temele oturtun
Yapay zeka müşteri güvenini artırdıkça, yanlış veya kötüye kullanılan veriler uyumluluk ihlalleri ve itibar kaybı riski oluşturur. Son tüketiciler, markaların gizliliği ön planda tutan bir yaklaşım benimsemesini giderek daha fazla bekliyor; bu, her müşteri profilinin tek, denetlenebilir bir kayıt olduğu durumlarda karşılanması en kolay beklentidir.
Tek bir çözümlenmiş müşteri kaydı, izin yönetimini, denetim günlüklerini ve veri kalitesi kontrollerini basitleştirir. Aynı zamanda “rıza sapması” (müşterinin tercihlerinin değişmesi ancak sistemin bu değişikliği yansıtamaması) riskini de azaltır.
Önce kimlikleri çözerek, tüm yığını yeniden tasarlamadan GDPR ve CCPA ile gelişebilecek bir yönetim çerçevesi oluşturursunuz.
Yönetişim, veriler de dahil olmak üzere müşterinin verilerinin sorumlu bir şekilde işlenmesini sağlar mahremiyetgüvenlik, izin yönetimi ve küresel düzenlemelere uyumluluk. Üçüncü taraf çerezleri üzerinden birinci taraf verilerini kullanan platformlar, bu konuda öncülük ediyor ve değişen müşteri ihtiyaçlarına ayak uyduruyor.
Yön tartışması
Asırlık “yapmak mı satın almak mı” tartışması, yapay zeka çağında müşteri verileriyle çalışmanın gerçekte neleri gerektirdiğini aşırı basitleştiriyor. Markalar, “inşa etmek ya da inşa etmemek” yerine, (güvenilir bir kimlik çözümleme temeline dayanan) özel araç kombinasyonunun onlara daha hızlı, daha doğru hareket etmelerini ve güvenle ölçeklenmelerini sağlayacağını düşünmelidir.
Yapay zeka hızla işletmenin çekirdeği haline geliyor işletim sistemi. Yine de en gelişmiş modeller bile, tam potansiyelini ortaya çıkarmak, daha akıllı ve anlamlı kararlar almak için kimlik çözümleme merkezli sağlam bir veri temeline ihtiyaç duyar. müşteri deneyimleri.
En iyi AI web sitesi oluşturucusunu sunduk.
Bu makale, günümüz teknoloji endüstrisindeki en iyi ve en parlak beyinleri öne çıkardığımız TechRadarPro’nun Expert Insights kanalının bir parçası olarak üretildi. Burada ifade edilen görüşler yazara aittir ve mutlaka TechRadarPro veya Future plc’ye ait değildir. Katkıda bulunmak istiyorsanız buradan daha fazla bilgi edinin: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro