Asiakascontextin aukko, joka hidastaa yritysten tekoälyä

Yritysten tekoäly kehittyy nopeammin kuin useimpien organisaatioiden kyky tarjota sille luotettavaa asiakascontextia.

Haaste ei ole enää se, voivatko tekoälyjärjestelmät tuottaa sisältöä, suosituksia, ennusteita tai päätöksiä. Haaste on se, ovatko nämä tulokset perustuvia oikeaan ymmärrykseen asiakkaasta.

Monissa yrityksissä näin ei ole.

Organisaatiot ovat viime vuosina investoineet voimakkaasti generatiiviseen tekoälyyn, copiloteihin, ennustejärjestelmiin ja autonomisiin työprosesseihin. Monet näistä aloitteista kuitenkin kamppailevat siirtymisen eristyneistä käyttötarkoituksista tai tarjoamisen jatkuvaa liiketoimintaa laajassa mittakaavassa. Syy on usein yllättävän yksinkertainen: tekoälyjärjestelmät tekevät päätöksiä ilman täydellistä ymmärrystä asiakkaista, joihin ne vaikuttavat.

Tämä haaste ilmenee koko yrityksessä. Henkilökohtaisen markkinoinnin moottorit suosittelevat asiakkaille irrelevantteja tuotteita. Asiakaspalvelun avustajat tuottavat epätäydellisiä vastauksia. Käyttäjäluokittelumallit luokittelevat väärin uskollisia asiakkaita. Markkinointiautomaatioalustat laukaisevat viestejä, jotka saapuvat liian myöhään tai eivät heijasta asiakkaiden viimeaikaisia toimia.

Näitä kutsutaan usein tekoälyongelmiksi. Useammin ne ovat kuitenkin asiakascontextin ongelmat.

Tekoäly ei toimi tyhjiössä. Sen tehokkuus riippuu tiedon laadusta, täydellisyydestä ja ajankohtaisuudesta, joka on saatavilla sille. Kun asiakkaan identiteetti on fragmentoitu eri järjestelmissä, käyttäytymisen signaalit saapuvat liian myöhään tai eri sovellukset toimivat ristiriitaisista asiakkaan versioista, tekoälyjärjestelmät tuottavat vääriä tuloksia, jotka tuntuvat irrationaalisilta.

Useimmat organisaatiot omistavat jo perussignaalit. Vuosien varrella kertynyt transaktiotiedot, vuorovaikutus, suosiut ja käyttäytymistiedot ovat jo olemassa heidän teknologisen ympäristönsä ympärillä. Haaste on muuttaa näitä fragmentoituneita signaaleja luotettavaksi asiakascontextiksi, jonka tekoälyjärjestelmät voivat käyttää jatkuvasti.

Fragmentoitu data luo epätäydellisen asiakasymmärryksen

Yritysorganisaatiot harvoin kärsivät asiakastiedon puutteesta. Sen sijaan he kamppailevat fragmentaation kanssa.

Yksittäinen asiakas voi esiintyä verkkokaupassa toisen sähköpostiosoitteen alla, lojaliteettijärjestelmässä toisen alla ja palvelusovelluksessa ilman pysyvää tunnistetta. Ostohistoria, käyttäytymisen tiedot, suostumus, palveluiden käyttö ja digitaalinen toiminta voivat olla eri järjestelmissä.

Tekoälymallin näkökulmasta nämä fragmentit usein näyttävät eri yksilöiltä.

Se vaikuttaa merkittävästi, kun tekoälyjärjestelmät alkavat tehdä operatiivisia päätöksiä.

Käyttäjäluokittelumalli voi luokitella uskollisen asiakkaan epäaktiiviseksi, koska osa ostohistoriasta on toisessa profiilissa. Suosittelumootori voi tarjota irrelevantteja tuotteita, koska selaus- ja transaktiotiedot eivät ole koskaan kytketty toisiinsa. Tekoälyavustaja voi tuottaa epätäydellisiä vastauksia, koska se pystyy käyttämään vain osaa asiakassuhteesta.

Nämä ongelmat tulevat yhä vaikeammaksi, kun yritykset käyttävät tekoälyä laajemmin.

Monet yritykset olettavat, että tiedon keskittäminen varastoon ratkaisee ongelman. Todellisuudessa pelkästään tiedon konsolidointi ei luo asiakasymmärrystä. Se ei ratkaise identiteettiristiriitoja, kytkä asiakkaan käyttäytymistä eri järjestelmissä eikä luo luotettavaa asiakasnäkymää. Tekoälyjärjestelmät voivat edelleen toimia epätäydellisillä tai ristiriitaisilla syötteillä.

Tallennus ei ole ymmärrys. Tämä ero tulee yhä tärkeämmäksi, kun yritykset siirtyvät tekoälykokeilusta tekoälyjärjestelmiin, jotka on upotettu operatiivisiin työprosesseihin.

Luotettava asiakascontext on tullut tekoälyinfrastruktuurin ydinosaaksi

Identiteetin ratkaisu on perinteisesti nähty markkinointikapasiteettina. Yhä useammin se on kuitenkin muuttumassa yritysten tekoälyinfrastruktuurin perusrakenteeksi.

Identiteetti yksin ei kuitenkaan riitä. Jotta tekoälyjärjestelmät voivat tehdä tehokkaita päätöksiä, niiden on oltava pääsy laajempaan kerrokseen luotettavaa asiakascontextia. Siihen sisältyy identiteetti, käyttäytymisen signaalit, transaktiohistoria, suostumus, käyttäytymismallit ja liiketoimintaympäristö, joka ympäröi jokaista asiakkaan vuorovaikutusta.

Identiteetin ratkaisu on kriittinen, koska se määrittää, mitkä tiedot kuuluvat samalle yksilölle eri järjestelmissä. Yrityskoossa se vaatii yhdistelmän determinististä vastaavuutta, todennäköisyyden mallintamista ja jatkuvasti kehittyviä identiteettiverkkoja.

Ilman tätä perustaa tekoälyjärjestelmät kamppailevat asiakkaan tilan, käyttäytymisen ja aikomusten oikean ymmärryksen kanssa.

Haaste tulee yhä monimutkaisemmaksi todellisissa ympäristöissä, joissa asiakkaat usein vaihtavat laitteita, sähköpostiosoitteita, sijainteja ja käyttäytymismalleja. Täsmällinen vastaavuus jättää usein merkittäviä aukkoja ratkaisematta. Liian aggressiivinen vastaavuus voi luoda hallinto- ja luottamusongelmia, jos organisaatiot eivät voi ymmärtää, miten johtopäätöksiin päädytään.

Tämän seurauksena monet yritykset omaksuvat hybridiratkaisuja, jotka yhdistävät determinististä vastaavuutta, koneoppimista, selkeää johtamista ja sopeutuvia identiteettiverkkoja, jotka kehittyvät asiakkaan käyttäytymisen mukaan.

On tärkeää, että organisaatiot vaativat useita asiakkaan identiteetin näkymiä yhden yleisen profiilin sijaan. Markkinointitiimit voivat priorisoida tavoittavuuden ja osoitettavuuden. Lojaliteettitiimit vaativat tilitasoa. Petostorjuntatiimit toimivat aivan eri kynnyksillä. Tekoälyjärjestelmien on oltava asiakascontexti, joka on kohdennettu heidän erityisiin operatiivisiin vaatimuksiinsa.

Tämä muuttaa sitä, miten organisaatiot ajattelevat tekoälyvalmiutta. Yritysten tekoäly vaatii luotettavaa asiakascontextia, joka voi jatkuvasti sopeutua ja säilyttää selkeän, hallitun ja saatavilla olevan tason järjestelmissä.

Reaaliaikainen asiakascontext on välttämätöntä

Vaikka monet organisaatiot yhdistävät onnistuneesti asiakkaan identiteetin, he kohtaavat usein toisen rajoituksen, joka on aikasuhteessa.

Monet yritysympäristöt riippuvat edelleen viivästetyistä putkistojärjestelmistä ja eräorientoituneista työprosesseista. Asiakkaan profiilit päivittyvät vasta useita tunteja myöhemmin. Käyttäytymisen signaalit saapuvat vasta relevantin hetken jälkeen.

Tämä viive vaikuttaa sekä asiakaskokemukseen että liiketoimintasuorituskykyyn.

Asiakas voi hylätä ostoskorin, mutta seuraavan matkan laukaiseva prosessi ei käynnisty ennen seuraavaa aamua. Lojaliteetin jäsen voi palata verkkosivustolle ennen kuin profiilit on päivitetty järjestelmissä, jolloin seuraa geneerinen kokemus. Asiakaspalvelun edustajat usein keskustelevat asiakkaiden kanssa ennen kuin viimeaikaiset käyttäytymisen signaalit ovat saatavilla.

Tämä on syy, miksi reaaliaikaiset infrastruktuurit ovat tuli yhä tärkeämmiksi.

Organisaatioiden on oltava järjestelmiä, jotka voivat päivittää identiteettiverkkoja, käyttäytymisen signaaleja, lupia ja asiakasprofiileja vuorovaikutuksien aikana. Tekoälyjärjestelmät voivat tehdä päätöksiä vain silloin, kun perustuva asiakascontext heijastaa kyseistä hetkeä.

Autonomisten tekoälytyöprosessien yleistyessä asiakascontextin ylläpitäminen järjestelmissä ja kanavissa on välttämätöntä sekä luotettavien päätösten että johdonmukaisen asiakaskokemuksen tarjoamiseksi.

Jaettu asiakascontext luo luotettavampaa tekoälyä

Toinen haaste, joka nousee esiin yritysten tekoälyympäristöissä, on epäjohdonmukaisuus.

Organisaatiot käyttävät tekoälyä markkinointialustoilla, asiakaspalvelusovelluksilla, analytiikkatyökaluilla, copiloteilla ja sisäisesti kehitetyillä malleilla samanaikaisesti. Monissa ympäristöissä jokainen järjestelmä käyttää asiakastietoja eri tavoin ja ylläpitää omaa asiakkaan identiteetin, lupien ja asiakkaan tilan tulkintaa.

Ajan myötä fragmentoitu asiakasymmärrys johtaa fragmentoituneeseen tekoälykäyttäytymiseen.

Yritysten tekoälyjärjestelmät toimivat luotettavammin, kun ne toimivat jaetun kerroksen luotettavaa asiakascontextia vastaan. Se tarkoittaa, että tekoälysovellukset voivat käyttää samaa identiteettiverkkoa, asiakasprofiileja, käyttäytymisen signaaleja ja hallintokehyksiä riippumatta siitä, missä päätöksiä tehdään.

Tuloksena on luotettavampia tuloksia, vahvempaa hallintaa ja suurempaa operatiivista yhdenmukaisuutta koko organisaatiossa.

Yritysten tekoälyn tulevaisuus riippuu asiakascontextista

Yritysten tekoälykeskustelut usein keskittyvät malleihin, päätöksentekojärjestelmiin ja automaatioon. Nämä innovaatiot ovat tärkeitä. Mutta kun perusmallit tulevat yhä kykyisemmiksi ja saataville, itse teknologia on muuttumassa vähemmän erottuvaksi.

Suurempi kysymys on, voivatko tekoälyjärjestelmät toimia oikean, yhdistetyn ja jatkuvasti päivitetyn asiakasymmärryksen pohjalta.

Siihen vaaditaan investointeja identiteetin ratkaisuun, reaaliaikaisiin infrastruktuureihin, hallintoon ja sopeutuvaisiin data-arkkitehtuureihin. Ennen kaikkea se vaatii, että organisaatiot katsokoot asiakascontextia operatiivisena älykerroksena, joka tukee tekoälypäätöksiä koko yrityksessä.

Useimmat organisaatiot omistavat jo perussignaalit.

Seuraavat johtajat yritysten tekoälyssä eivät välttämättä ole yritykset, joilla on kehittyneimmät mallit. He ovat yritykset, joilla on luotettavin ymmärrys asiakkaistaan.

Sillä tekoälymaailmassa asiakascontext on muuttumassa jokaisen älykkään päätöksen perustaksi.