Tulevaisuuden äly on agenteilla: Onko datasi valmis?

Älyagentit ovat kehittymässä yhdeksi seuraavaksi suureksi kehityssuunnaksi yritysten teknologiassa. Markkinointiorkkesteroinnista ja asiakaskokemusautomaatiosta digitaalisiin apureihin ja sisäisiin tuottavuustyökaluihin, älykkäät agentit lupaavat sujuvoittaa päätöksentekoa, toimia reaaliajassa ja oppia autonomisesti vuorovaikutuksen kautta datan, järjestelmien ja ihmisten kanssa.

Mutta ennen kuin nämä järjestelmät voivat tuottaa merkittävää arvoa liiketoiminnalle, perustava kysymys on ratkaistava: Onko datasi valmis?

Älyagenttien tehokkuus riippuu siitä, miten laadukasta, täydellistä ja saavutettavaa data on, johon ne nojaavat. Ilman vahvaa data-perustaa agentit vaarantavat päätöksentekonsa perustuvan sirpaleisiin syötteisiin, mikä johtaa virheellisiin tuloksiin, vinoutuneisiin suositusten ja jopa noudattamattomiin säädöksiin.

Laadukas data on todellinen älypullonkaula

Huolimatta koneoppimisen ja älyarkkitehtuurin edistymisestä, data-laadukkuus on edelleen tärkein este älymenestykselle. Itse asiassa, yli puolet organisaatioista mainitsee heikon data-laadukkuuden pääesteeksi älymenestykselle. Asia ei ole agentin älykkyydestä – vaan siitä, miten uskottavaa, täydellistä ja saatavilla olevaa dataa on, jota se tukee.

Ja vaikka älyagentit on rakennettu toimimaan nopeasti ja autonomisesti, ne hidastuvat lopulta samojen pullonkaulojen vuoksi, jotka ovat vaivanneet data-tiimejä vuosia. Data-ammattilaiset viettävät edelleen noin 80% ajastaan datan puhdistamiseen ja valmisteluun, mikä rajoittaa aikaa innovaatioille ja kokeiluille. Tämä viive on vastaanottamaton ympäristöissä, joissa älyagentit tarvitsevat jatkuvasti oppia ja reagoida dynaamisiin syötteisiin.

Miksi sirpaleinen data on edelleen niin yleinen?

Organisaatioiden laajentuminen on suuri osa ongelmaa. Asiakastiedot hajoavat useiden alustojen ympärille – CRM-järjestelmiin, verkkokauppoihin, sovelluksiin, asiakaspalvelukeskuksiin, analytiikkatyökaluihin, uskollisuusohjelmiin ja muihin. Kukin niistä on rakennettu tiettyyn tehtävään, eikä niillä ole yhteensopivuutta. Tämä johtaa erilliseen, sirpaleiseen ekosysteemiin, jossa yksikään työkalu ei ole kokonaiskuva asiakkaan polusta.

Alan tutkimus osoitti, että 62% Yhdysvaltain vähittäiskauppiailta on yli 50 järjestelmää, jotka sisältävät kuluttajatietoja kerran. Tämä luo sirpaleisuutta, josta on lähes mahdotonta rakentaa reaaliaikainen, loppupään näkymä asiakkaan polusta. Sirpaleinen maisema pakottaa agentit toimimaan osittaisilla tiedoilla, mikä heikentää niiden kykyä tunnistaa kuvioita, ylläpitää jatkuvuutta tai soveltaa sopivia personointistrategioita.

Data-silot johtavat myös identiteetin sirpaleisuuteen, mikä voi haitata kohdennusta tai asiakastietoutta ja uskollisuutta. Yksi asiakas voi näkyä useana eri tietueena useissa tietokannoissa, joissa on hieman erilaiset nimet, sähköpostit, laitteiston tunnistimet tai käyttäytymisen. Tämä sekoittaa älyjärjestelmiä, jotka eivät voi määrittää, mikä tietue on oikein, mitä on yhdistettävä, mitä asiakas haluaa tai edes onko eri vuorovaikutukset saman yksilön kanssa.

Tämä muuttuu entistä kriittisemmäksi yhä tiukempien tietosuojasääntöjen, kuten Yleisen tietosuoja-asetuksen (GDPR) ja Kalifornian kuluttajansuojalain (CCPA), myötä, jotka vaativat selkeää suostumusjohtoa ja avoimuutta siitä, miten asiakastietoja käytetään. Asiakastietojen yhdistäminen ei ole vain paremman suorituskyvyn vaatimusta – vaan myös noudattamista ja luottamusta.

Neljä data-valmiuden peruspilaria

Ennen kuin älyagentteja voidaan käyttää laajasti, organisaatioiden on priorisoitava:

1. Yhdistetty data-infrastruktuuri: Yhdistetty perusta yhdistää kaikki asiakastiedon lähteet yhteen, yhtenäiseen ympäristöön. Tämä on edellytys sille, että agentit voivat tehdä päätöksiä koko asiakkaan polun yli, eikä vain eristetyissä kanavissa.
2. Täsmällinen identiteetin määritys: Identiteetin määritys on prosessi, jossa yhdistetään tietopisteitä laitteiden, järjestelmien ja tunnisteiden yli, jotta voidaan muodostaa täydellinen, 360-asteen asiakkaan profiili. Tämä varmistaa, että älyagentit tunnistavat käyttäjät oikein, personoivat sopivasti ja välttävät turhia toistoja tai virheitä.
3. Reaaliaikainen saatavuus: Nopeus on tärkeää. Monissa tapauksissa tehokkuus on yhtä tärkeää kuin tarkkuus. Älyagenttien on oltava pääsy nykyisiin, hetkellisiin tietoihin, jotta ne voivat tehdä älykkäitä ja tarkkoja päätöksiä, olipa kyse asiakastukihäiriöstä, suosituksesta tai personointistrategian päivittämisestä.
4. Noudattamisensa arkkitehtuuri: Kun älyagentit alkavat automatisoida päätöksiä, jotka vaikuttavat yksilöihin, mitä heille tarjotaan, miten heitä palvellaan tai miten heidän tietojaan käsitellään, noudattaminen ei voi olla jälkikäteen. Yritysten on sisäänrakennettava suostumusseuranta, datan polku ja roolipohjaiset pääsyoikeudet perustaan.

Älyagentit muuttavat identiteetin määritystä

Nykyisen data-perustan osana identiteetin määritys on historiallisesti ollut yksi monimutkaisimmista ja resursseintensiivisimmistä, erityisesti suuryritysten tasolla. Älyagenttien tarvitsee johdonmukainen, täydellinen näkymä asiakkaasta, jotta ne voivat toimia tehokkaasti, mutta kun data on sirpaleista, seuraamus on, että asiakkaan polku kärsii.

Mitä nyt muuttuu, on, että älyagentit eivät ole vain riippuvaisia identiteetin määrityksestä – vaan ne ottavat sen itselleen. Sen sijaan, että ne nojaavat tilan sääntöihin tai erätyöhön, älykkyystehostetut identiteetin määritysagentit käyttävät koneoppimista tietojen syötössä ja yhdistävät sirpaleiset tietueet tarkoiksi näkymiksi asiakkaasta. Nämä agentit arvioivat jatkuvasti signaaleja, kuten laitteiston tunnisteita, transaktiokuvioita ja metadataa, jotta ne voivat määrittää, mitkä tietueet kuuluvat yksittäiselle yksilölle.

Tuloksena on dynaaminen identiteetin määritysprosessi, joka tarjoaa:

• Suuremman tarkkuuden älykkään kuvion tunnistamisen kautta
• Reaaliaikaiset päivitykset, kun uusia tietoja syötetään ja puhdistetaan
• Selkeät perusteet yhdistämispäätöksille, mikä parantaa avoimuutta ja luottamusta
• Skalattavuutta ilman aikaa vievää manuaalista säätöä tai sääntöjen hallintaa

Kun älyagentit hallinnoivat identiteetin määritystä, yritykset voivat lopulta poistaa datan aukot ja toistot, jotka hidastavat personointia, orkesterointia ja automaatiota, ja lopputuloksena on parempi asiakaskokemus. Nämä agentit eivät ainoastaan puhdista dataa – vaan ne rakentavat perustan, joka mahdollistaa älykkään asiakaskokemuksen laajassa mittakaavassa.

Innovaatiosta operatiiviseen valmiuteen

On houkuttelevaa kiirehtiä älyprojekteja, mutta perustavanlaatuisten data-työn ohittaminen on kallista virhettä. Sen sijaan organisaatioiden tulisi:

• Tarkastaa datajärjestelmiä toistuvuuden, sirpaleisuuden ja viiveen vuoksi
• Investoida tekniikkaan, joka yhdistää ja kontekstualisoi dataa
• Sisäänrakentaa noudattamisen dataoperaatioihin, eikä jälkikäteen
• Alusta markkinointi-, data-, tietosuojaa ja älystakeholdereita aikaisin
• Rakentaa ihmisten valvontaa ja palautusilmoja, jotta voidaan vahvistaa ja tarkentaa agenttien suorituskykyä

Älyagentit ovat jo muuttamassa, miten yritykset toimivat eri aloilla – vähittäiskaupasta rahoitukseen. Mutta heidän menestyksensä ei riipu loistavista käyttöliittymistä tai uusimmista algoritmeista. Se riippuu siitä, miten luotettavaa, täydellistä ja ajankohtaista dataa on, jolle ne perustuvat. Jos datasi ei ole valmis, älyagenttisi eivät olekaan.