Der Schlüssel zu erfolgreichen KI-Lösungen? Verhaltensdaten

In den letzten Jahren ist es kein Geheimnis, dass die Verbreitung technologischer Innovationen die Welt im Sturm erobert hat. Generative KI ist insbesondere immer beliebter geworden, mit Tools wie ChatGPT, die 100 Millionen Nutzer nur zwei Monate nach dem Start erreicht haben. Doch diese fortschrittlichen KI-Lösungen sind nichts ohne sinnvolle, qualitativ hochwertige Daten.

Leider ist der Prozess, um diese Art von Daten zu erzielen, nicht immer einfach – Unternehmen müssen Daten erfassen und verarbeiten, um Vorurteile zu entfernen und sie so zu formatieren, dass sie leicht von KI verarbeitet werden können. Insbesondere, da KI-Unternehmen wie OpenAI und Anthropic anfangen, an Daten für die Ausbildung ihrer KI-Modelle zu knapsen, wächst die Bedeutung von nutzbaren und sinnvollen Daten.

Als die Welt der KI expandiert, müssen Unternehmen verstehen, welche Auswirkungen qualitativ hochwertige Daten im Vergleich zu schlechten Daten auf KI-Lösungen haben und welche entscheidende Rolle Verhaltensdaten bei der Entwicklung, Ausbildung und Stärkung von KI-gesteuerten Tools spielen können.

Die Auswirkungen von qualitativ hochwertigen vs. schlechten Daten auf KI-Lösungen

KI-Modelle verlassen sich auf Daten, um Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Aufgaben auszuführen. Wenn die Trainingsdaten kompromittiert, ungenau oder fehlerhaft sind, kann das Modell voreingenommene und unzuverlässige Ergebnisse liefern, eine schlechte Benutzererfahrung, Sicherheitsrisiken und regulatorische Risiken. Tatsächlich schätzt Gartner, dass schlechte Datenqualität allein Unternehmen im Durchschnitt 12,9 Millionen Dollar pro Jahr kostet.

Das Training von KI-Modellen mit qualitativ hochwertigen Daten ermöglicht es Unternehmen, bessere, informiertere Entscheidungen zu treffen, zuverlässige Prozesse zu implementieren, Compliance-Probleme zu reduzieren und teure Konsequenzen zu vermeiden. Es kann auch zu besseren Kunden- und Stakeholder-Erfahrungen, erhöhten Umsatz und Marktanteil sowie reduziertem Risiko führen. Ohne umfassende, sinnvolle und genaue Daten werden Unternehmen Schwierigkeiten haben, diese zunehmend komplexen KI-Anwendungen und -Ökosysteme zu entwickeln und zu verwalten.

Der Aufstieg von Verhaltensdaten

Verhaltensdaten aus Produkt- und Dienstleistungsinteraktionen können Unternehmen tiefere Einblicke für KI-Modelle liefern. Tatsächlich schätzt McKinsey & Company, dass Unternehmen, die Kundenverhaltensdaten nutzen, ihre Verkaufszuwachse um 85 % und ihren Bruttogewinn um mehr als 25 % steigern können.

Verhaltensdaten beschreiben die Interaktionen von Benutzern mit digitalen Umgebungen und enthüllen detaillierte Präferenzen und Muster. Sie sind ein grundlegender Bestandteil für das Verständnis der Hintergründe von Benutzerklicks. Zum Beispiel können Verhaltensdaten kritische Metriken wie Sitzungsdauer, aktive Zeit auf der Website, Anzahl der Fehlermeldungen oder tote Klicks liefern, um Unternehmen ein klareres Bild von Benutzerengagement, Präferenzen und Frustationspunkten zu geben.

Während diese Daten Unternehmen helfen können, Schwachstellen zu identifizieren und die Benutzererfahrung zu verbessern, enthalten sie auch kritische Einblicke, um neue Möglichkeiten für KI-Lösungen zu nutzen, wie bessere Vorhersagen, verbesserte Sicherheitsmaßnahmen und personalisierte Erfahrungen:

Prognose

Mit Verhaltensdaten können Unternehmen wertvolle Einblicke in Benutzerverhalten, Muster, Präferenzen und Schmerzpunkte gewinnen, um zukünftiges Verhalten genauer vorherzusagen und bessere Erfahrungen zu schaffen. Zum Beispiel können Website-Besuche, Newsletter-Anmeldungen, Einkaufswagen-Aktivitäten und soziale Medien-Engagements nicht nur als digitale Brotkrumen dienen, sondern auch als Indikatoren für zukünftiges Kaufverhalten.
Mit diesen Daten können Unternehmen bessere Vorhersagen treffen und strategische Entscheidungen treffen.

Identifizierung von Bedrohungen

Unternehmen können Verhaltensdaten nutzen, um Bedrohungen zu identifizieren, wenn sie KI-Lösungen entwickeln, indem sie Muster von Benutzerinteraktionen auf Anomalien oder verdächtige Aktivitäten analysieren. Durch die Überwachung von Metriken wie Benutzersitzungsdauer oder Klickmustern können Unternehmen Abweichungen vom normalen Benutzerverhalten erkennen, die auf Bedrohungen oder potenzielle Schwachstellen hindeuten. Zum Beispiel kann ein Finanzdienstleistungsunternehmen Verhaltensdaten nutzen, um zu sehen, wie Benutzer normalerweise durch die Website navigieren, und Abweichungen analysieren, um zu bestimmen, ob ein bestimmtes Verhalten oder Muster betrügerisch ist oder nicht. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht es Unternehmen, Sicherheitsbedenken schnell zu adressieren, Risiken zu minimieren und ihre KI-Systeme zu schützen.

Personalisierung

Da die schnelle Expansion von KI unsere Welt verändert, werden hyperpersonalisierte Kunden Erfahrungen bald der Standard sein. Mit Verhaltensdaten können Ingenieur-Teams Verhaltensweisen vorhersagen und Benutzererfahrungen anpassen. Unternehmen, die Kaufhistorien von Verbrauchern verfolgen und detaillierte Kundenprofile erstellen, können eine stärkere Markenloyalität aufbauen. Mit diesen Daten können Einzelhändler Erfahrungen anbieten, die durch gezielte Angebote und relevante Cross-Selling-Möglichkeiten personalisiert sind. Zum Beispiel können Verhaltensdaten identifizieren, welche Einkäufer ihre Einkäufe wahrscheinlich abbrechen. Einzelhändler können diese Informationen nutzen, um personalisierte Rabatte für die Zielgruppe anzubieten und möglicherweise verlorene Verkäufe in Umsatz umzuwandeln.

Verhaltensdaten sind der Schlüssel zum Erfolg

In einer Ära, die von schneller technologischer Entwicklung geprägt ist, hängt der Erfolg und die Nützlichkeit von KI-Lösungen von sinnvollen und genauen Daten ab. Da die Nachfrage nach qualitativ hochwertigen Daten zunimmt, treten Verhaltensdaten als entscheidende Ressource für die KI-Entwicklung in den Vordergrund. Durch die Nutzung von Erkenntnissen aus Benutzerinteraktionen können Unternehmen bessere Vorhersagen und Prognosen über Benutzerverhalten treffen, Bedrohungen identifizieren und Systeme schützen sowie personalisierte Erfahrungen liefern, die Benutzererwartungen antizipieren und übertreffen.

Da die KI-Landschaft weiterhin evolviert, gewährleistet die Nutzung von Verhaltensdaten nicht nur die Wirksamkeit von KI-Lösungen, sondern ebnet auch den Weg für transformative und angenehme Benutzererfahrungen.