Το Χάσμα του Πελάτη που Κρατάει Πίσω την Επιχείρηση AI

Η Επιχείρηση AI προχωράει πιο γρήγορα από την ικανότητα των περισσότερων οργανισμών να της παρέχουν αξιόπιστο контέκστ πελατών.

Η πρόκληση δεν είναι πλέον αν το AI μπορεί να παράγει περιεχόμενο, συστάσεις, προβλέψεις ή αποφάσεις. Η πρόκληση είναι αν αυτά τα αποτελέσματα βασίζονται σε μια ακριβή κατανόηση του πελάτη.

Σε πολλές επιχειρήσεις, δεν είναι.

Οι οργανισμοί έχουν δαπανήσει τα τελευταία χρόνια πολλά χρήματα στην ανάπτυξη του γεννητικού AI, των συστημάτων προβλέψεων και των αυτόνομων ροών εργασίας. Ωστόσο, πολλές από αυτές τις πρωτοβουλίες δυσκολεύονται να ξεπεράσουν τις απομονωμένες περιπτώσεις χρήσης ή να παράγουν συνεχή επιχειρηματική αξία σε κλίμακα. Ο λόγος είναι συχνά απλός: τα συστήματα AI λαμβάνουν αποφάσεις χωρίς μια πλήρη κατανόηση των πελατών τους.

Αυτή η πρόκληση εμφανίζεται σε όλη την επιχείρηση. Οι μηχανές προσωποποίησης συνιστώνουν άσχετα προϊόντα. Οι βοηθοί εξυπηρέτησης πελατών παράγουν απλήρωστες απαντήσεις. Τα μοντέλα αποσύνδεσης ταξινομούν λανθασμένα τους πιστούς πελάτες. Οι πλατφόρμες αυτοματοποίησης μάρκετινγκ ενεργοποιούν μηνύματα που φτάνουν太 αργά ή δεν αντανακλούν την πρόσφατη συμπεριφορά του πελάτη.

Αυτά συχνά περιγράφονται ως προβλήματα AI. Περισσότερο συχνά, είναι προβλήματα контέκστου πελάτη.

Το AI δεν λειτουργεί στο κενό. Η αποτελεσματικότητά του εξαρτάται από την ποιότητα, την πληρότητα και την εγκαιρότητα των διαθέσιμων πληροφοριών. Όταν η ταυτότητα του πελάτη είναι κατακερματισμένη σε συστήματα, τα σήματα συμπεριφοράς φτάνουν太 αργά ή διαφορετικές εφαρμογές λειτουργούν από αντικρουόμενες εκδοχές του πελάτη, τα συστήματα AI παράγουν αναμενόμενα αποτελέσματα που φαίνονται αποσυνδεδεμένα από την πραγματικότητα.

Οι περισσότερες οργανώσεις ήδη κατέχουν τα υποκείμενα σήματα. Χρόνια συναλλαγών,互動, προτιμήσεων και συμπεριφορικών δεδομένων ήδη υπάρχουν σε όλο το τεχνολογικό περιβάλλον. Η πρόκληση είναι να μετατρέψουν αυτά τα κατακερματισμένα σήματα σε αξιόπιστο контέκστ πελάτη που τα συστήματα AI μπορούν να χρησιμοποιήσουν συνεχώς.

Το Κατακερματισμένο Δεδομένο Δημιουργεί Ατελή Κατανόηση Πελάτη

Οι επιχειρηματικές οργανώσεις σπάνια πάσχουν από έλλειψη δεδομένων πελάτη. Αντίθετα, δυσκολεύονται με την κατακερματισμένη μορφή.

Ένας πελάτης μπορεί να εμφανιστεί σε μια πλατφόρμα ηλεκτρονικού εμπορίου με μια διεύθυνση email, σε μια πλατφόρμα πιστότητας με μια άλλη, και μέσα σε μια εφαρμογή υπηρεσίας χωρίς μια σταθερή ταυτότητα. Η ιστορία αγορών, η συμπεριφορά, οι προτιμήσεις, οι συναλλαγές και η ψηφιακή δραστηριότητα συχνά υπάρχουν σε完全 διαφορετικά συστήματα.

Από την οπτική γωνία ενός μοντέλου AI, αυτά τα τμήματα συχνά εμφανίζονται ως διαφορετικά άτομα.

Η επίδραση γίνεται σημαντική όταν τα συστήματα AI αρχίζουν να λαμβάνουν αποφάσεις.

Ένα μοντέλο αποσύνδεσης μπορεί να ταξινομήσει einen πιστό πελάτη ως ανενεργό επειδή το ήμισυ της ιστορίας αγορών του υπάρχει σε άλλο προφίλ. Μια μηχανή προσωποποίησης μπορεί να εμφανίσει άσχετα προϊόντα επειδή η συμπεριφορά περιήγησης και η ιστορία συναλλαγών δεν συνδέθηκαν ποτέ. Ένας βοηθός AI μπορεί να παράγει απλήρωστες απαντήσεις επειδή μπορεί να الوصολήσει μόνο ένα τμήμα της σχέσης πελάτη.

Όσο οι οργανώσεις αναπτύσσουν το AI πιο ευρέως, αυτά τα ζητήματα γίνονται ολοένα και πιο δύσκολο να αγνοηθούν.

Πολυάριθμες επιχειρήσεις υποθέτουν ότι η κεντρικοποίηση των δεδομένων σε ένα αποθήκη λύνει το πρόβλημα. Στην πραγματικότητα, η συνένωση μόνο δεν δημιουργεί κατανόηση πελάτη. Δεν επιλύει τις συγκρούσεις ταυτότητας, δεν συνδέει τη συμπεριφορά πελάτη σε συστήματα ή δεν καθιστάζει μια αξιόπιστη άποψη του πελάτη. Τα συστήματα AI μπορεί ακόμα να λειτουργούν με ατελή ή αντικρουόμενες εισόδους.

Η αποθήκευση δεν είναι κατανόηση. Αυτή η διάκριση γίνεται ολοένα και πιο σημαντική καθώς οι επιχειρήσεις μετακινούνται από την πειραματική AI στις AI συστήματα που είναι ενσωματωμένα στις λειτουργικές ροές εργασίας.

Ο Αξιόπιστος Κοντέκστ Πελάτη Έχει Γίνει Κορυφαία Υποδομή AI

Η ανάλυση ταυτότητας έχει παραδοσιακά θεωρηθεί ως μια ικανότητα μάρκετινγκ. Όλο και περισσότερο, γίνεται ένα θεμελιώδες συστατικό της υποδομής AI επιχείρησης.

Αλλά η ταυτότητα μόνο δεν είναι αρκετή. Για τα συστήματα AI να λαμβάνουν αποτελεσματικές αποφάσεις, χρειάζονται πρόσβαση σε ένα ευρύτερο στρώμα αξιόπистου контέκστου πελάτη. Αυτό περιλαμβάνει ταυτότητα, σήματα συμπεριφοράς, ιστορία συναλλαγών, δεδομένα συναίνεσης, μοτίβα εμπλοκής και τον επιχειρηματικό контέκστ που περιβάλλει κάθε αλληλεπίδραση πελάτη.

Η ανάλυση ταυτότητας παίζει κρίσιμο ρόλο επειδή καθορίζει ποια αρχεία ανήκουν στο ίδιο άτομο σε αποσυνδεδεμένα συστήματα. Σε κλίμακα επιχείρησης, αυτό απαιτεί συνδυασμό детерμινιστικής αντιστοίχισης, πιθανοτικών μοντέλων και συνεχώς εξελισσόμενων γραφικών ταυτότητας.

Χωρίς αυτή τη βάση, τα συστήματα AI δυσκολεύονται να συλλογισθούν ακριβώς για την κατάσταση, τη συμπεριφορά και την πρόθεση του πελάτη.

Η πρόκληση γίνεται ακόμα πιο σύνθετη σε πραγματικές περιβάλλοντες όπου οι πελάτες συχνά αλλάζουν συσκευές, διευθύνσεις email, τοποθεσίες και μοτίβα εμπλοκής. Η ακριβής αντιστοίχιση μόνο συχνά αφήνει σημαντικά κενά ανεπίλυτα. Η υπερβολικά επιθετική αντιστοίχιση μπορεί να δημιουργήσει προβλήματα διακυβέρνησης και εμπιστοσύνης αν οι οργανώσεις δεν μπορούν να κατανοήσουν πώς επιτεύχθηκαν οι συμπεράσματα.

Ως αποτέλεσμα, πολλές επιχειρήσεις υιοθετούν υβριδικές προσεγγίσεις που συνδυάζουν детерμινιστική αντιστοίχιση, μηχανική μάθηση, εξηγησιμότητα και προσαρμόσιμες γραφικές ταυτότητας που εξελίσσονται παράλληλα με τη συμπεριφορά του πελάτη.

Είναι σημαντικό, οι οργανώσεις απαιτούν όλο και περισσότερο πολλαπλά контέκστ ταυτότητας παρά μια seule καθολική προβολή. Οι ομάδες μάρκετινγκ μπορεί να προτεραιοποιούν την εμβέλεια και τη διεύθυνση. Οι ομάδες πιστότητας απαιτούν ακρίβεια σε επίπεδο λογαριασμού. Οι ομάδες απάτης λειτουργούν με完全 διαφορετικά κατώτατα όρια. Τα συστήματα AI που υποστηρίζουν αυτές τις λειτουργίες χρειάζονται контέκστ πελάτη που ευθυγραμμίζεται με τις συγκεκριμένες λειτουργικές απαιτήσεις τους.

Αυτή η αλλαγή του τρόπου σκέψης για την ετοιμότητα AI. Η επιχείρηση AI απαιτεί αξιόπιστο контέκστ πελάτη που μπορεί να προσαρμοστεί συνεχώς ενώ παραμένει εξηγησιμός, διακυβερνήσιμος και προσιτός σε όλα τα συστήματα.

Ο Κοντέκστ Πελάτη σε Εchtzeit είναι Απαραίτητος

Ακόμα και οι οργανώσεις που επιτύχουν την ενοποίηση της ταυτότητας πελάτη συχνά αντιμετωπίζουν ένα άλλο περιορισμό, το οποίο είναι η χρονική στιγμή.

Πολλά επιχειρηματικά περιβάλλοντα εξακολουθούν να βασίζονται σε καθυστερημένες διαδικασίες και=batch-orientated ροές εργασίας. Τα προφίλ πελάτη ενημερώνονται μετά από ώρες. Τα σήματα συμπεριφοράς φτάνουν μετά την σχετική στιγμή έχει ήδη περάσει.

Ως αποτέλεσμα, τα συστήματα AI λαμβάνουν συχνά αποφάσεις με βάση την παλιά κατάσταση του πελάτη και όχι την τρέχουσα πρόθεση του πελάτη.

Αυτή η καθυστέρηση επηρεάζει τόσο την εμπειρία πελάτη όσο και την επιχειρηματική απόδοση.

Ένας πελάτης μπορεί να εγκαταλείψει το καλάθι, αλλά η ακολούθια διαδρομή δεν ενεργοποιείται μέχρι την επόμενη μέρα. Ένας μέλος πιστότητας μπορεί να επιστρέψει στην ιστοσελίδα πριν τα προφίλ έχουν ενημερωθεί σε όλα τα συστήματα, με αποτέλεσμα μια γενική εμπειρία. Οι πράκτορες εξυπηρέτησης συχνά αλληλεπιδρούν με πελάτες πριν τα πρόσφατα σήματα συμπεριφοράς γίνουν διαθέσιμα.

Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο η υποδομή σε εchtzeit έχει γίνει ολοένα και πιο σημαντική.

Οι οργανώσεις χρειάζονται συστήματα που μπορούν να ενημερώνουν γραφικές ταυτότητας, σήματα συμπεριφοράς, άδειες και προφίλ πελάτη καθώς συμβαίνουν οι αλληλεπιδράσεις. Τα συστήματα AI μπορούν να λαμβάνουν αποφάσεις μόνο στην τρέχουσα στιγμή εάν ο υποκείμενος контέκστ πελάτη αντανακλά την τρέχουσα στιγμή.

Όσο τα αυτόνομα συστήματα AI γίνονται πιο κοινοί, η διατήρηση ακριβούς контέκστου πελάτη σε όλα τα συστήματα και τους καναλιούς γίνεται απαραίτητη για την παροχή τόσο αξιόπιστων αποφάσεων όσο και συνεπούς εμπειρίας πελάτη.

Ο Κοινοτικός Κοντέκστ Πελάτη Δημιουργεί Πιο Αξιόπιστα AI

Μια άλλη πρόκληση που εμφανίζεται σε όλα τα περιβάλλοντα AI επιχείρησης είναι η ασυνέχεια.

Οι οργανώσεις αναπτύσσουν το AI σε πλατφόρμες μάρκετινγκ, εφαρμογές εξυπηρέτησης πελατών, εργαλεία ανάλυσης, copilots και εσωτερικά αναπτυγμένα μοντέλα ταυτόχρονα. Σε πολλά περιβάλλοντα, κάθε σύστημα έχει πρόσβαση σε δεδομένα πελάτη με διαφορετικό τρόπο και διατηρεί τη δική του ερμηνεία της ταυτότητας, των αδειών και της κατάστασης πελάτη.

Με τον καιρό, η κατακερματισμένη κατανόηση πελάτη οδηγεί σε κατακερματισμένη συμπεριφορά AI.

Τα συστήματα AI επιχείρησης λειτουργούν πιο αξιόπιστα όταν λειτουργούν από ένα κοινό στρώμα αξιόπιστου контέκστου πελάτη. Αυτό σημαίνει ότι τα συστήματα AI μπορούν να الوصολήσουν τις ίδιες γραφικές ταυτότητας, προφίλ πελάτη, σήματα συμπεριφοράς και πλαισιά διακυβέρνησης ανεξάρτητα από το πού λαμβάνονται οι αποφάσεις.

Το αποτέλεσμα είναι πιο αξιόπιστα εξόδους, ισχυρότερη διακυβέρνηση και μεγαλύτερη λειτουργική ευθυγράμμιση σε όλη την οργάνωση.

Το Μέλλον της Επιχείρησης AI Εξαρτάται από τον Κοντέκστ Πελάτη

Οι συζητήσεις για την επιχείρηση AI συχνά εστιάζουν στα μοντέλα, τις ικανότητες συλλογισμού και την αυτοματοποίηση. Αυτές οι καινοτομίες έχουν σημασία. Αλλά καθώς τα μοντέλα基础 γίνονται ολοένα και πιο ικανά και προσιτά, η τεχνολογία αυτή γίνεται λιγότερο διαφοροποιητική.

Το μεγαλύτερο ερώτημα είναι αν τα συστήματα AI μπορούν να λειτουργούν με βάση μια ακριβή, συνδεδεμένη και συνεχώς ενημερωμένη κατανόηση του πελάτη.

Αυτό απαιτεί επένδυση στην ανάλυση ταυτότητας, την υποδομή σε εchtzeit, τη διακυβέρνηση και τις προσαρμόσιμες αρχιτεκτονικές δεδομένων. Περισσότερο σημαντικό, απαιτεί τις οργανώσεις να θεωρούν τον контέκστ πελάτη ως ένα στρώμα επιχειρηματικής νοημοσύνης που υποστηρίζει την λήψη αποφάσεων AI σε όλη την επιχείρηση.

Οι περισσότερες οργανώσεις ήδη κατέχουν τα υποκείμενα σήματα.

Οι επόμενοι ηγέτες στην επιχείρηση AI δεν θα είναι απαραίτητα οι εταιρείες με τα πιο sophistιcated μοντέλα. Θα είναι οι εταιρείες με την πιο αξιόπιστη κατανόηση των πελατών τους.

Επειδή σε ένα κόσμο που οδηγείται από το AI, ο контέκστ πελάτη γίνεται η βάση κάθε έξυπνης απόφασης.