Kunci untuk Solusi AI yang Sukses? Data Perilaku

Dalam beberapa tahun terakhir, tidak ada rahasia bahwa proliferasi inovasi teknologi telah mengambil alih dunia. AI generatif, khususnya, telah menjadi sangat populer, dengan alat seperti ChatGPT mencapai 100 juta pengguna hanya dua bulan setelah diluncurkan. Namun, solusi AI canggih ini tidak berarti tanpa data yang bermakna dan berkualitas.

Sayangnya, proses untuk mencapai jenis data ini tidak selalu sederhana – perusahaan perlu menangkap dan memproses data dengan cara yang menghilangkan bias, dan memformatnya untuk dapat dengan mudah dikonsumsi oleh AI. Terutama karena perusahaan AI seperti OpenAI dan Anthropic mulai kehabisan data untuk melatih model AI mereka, pentingnya mengumpulkan data yang dapat digunakan dan bermakna tumbuh.

Ketika dunia AI berkembang, perusahaan harus memahami dampak yang dimiliki oleh data berkualitas versus data yang buruk pada solusi AI dan peran kritis yang dapat dimainkan oleh data perilaku dalam membangun, melatih, dan memperkuat alat yang didorong oleh AI.

Dampak Kualitas vs. Data yang Buruk pada Solusi AI

Model AI bergantung pada data untuk mempelajari pola, membuat prediksi, dan melakukan tugas. Jika data pelatihan dikompromikan, tidak akurat, atau berisi kesalahan, model dapat menghasilkan hasil yang bias dan tidak dapat diandalkan, pengalaman pengguna yang buruk, kerentanan keamanan, dan risiko regulasi. Faktanya, Gartner memperkirakan bahwa kualitas data yang buruk saja dapat menghabiskan biaya rata-rata $12,9 juta per tahun untuk organisasi.

Melatih model AI pada data berkualitas, di sisi lain, memungkinkan organisasi untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih informasi, mengimplementasikan proses yang dapat diandalkan, mengurangi masalah kepatuhan, dan menghindari konsekuensi yang mahal. Ini juga dapat menyebabkan pengalaman pelanggan dan pemangku kepentingan yang lebih baik, pendapatan dan pangsa pasar yang meningkat, dan risiko yang berkurang. Tanpa data yang holistik, bermakna, dan akurat, perusahaan akan memiliki kesulitan membangun dan mengelola aplikasi dan ekosistem AI yang semakin kompleks ini.

Munculnya Data Perilaku

Data perilaku dari interaksi produk dan layanan dapat membantu memberikan perusahaan wawasan yang mendalam untuk model AI. Faktanya, McKinsey & Company memperkirakan bahwa organisasi yang menggunakan wawasan perilaku pelanggan dapat mengungguli rekan mereka sebesar 85% dalam pertumbuhan penjualan dan lebih dari 25% dalam margin bruto.

Data perilaku menjelaskan interaksi pengguna dengan lingkungan digital, mengungkapkan preferensi dan pola yang terperinci. Ini berdiri sebagai elemen dasar untuk mengungkapkan sentimen di balik klik pengguna. Misalnya, data perilaku dapat mengungkapkan metrik penting seperti durasi sesi, waktu aktif di situs, jumlah pesan kesalahan, atau klik mati untuk memberikan perusahaan gambaran yang lebih jelas tentang keterlibatan pengguna, preferensi, dan poin frustrasi.

Sementara data ini dapat membantu perusahaan mengidentifikasi kelemahan dan meningkatkan pengalaman pengguna, juga mengandung wawasan kritis untuk perusahaan memanfaatkan kemungkinan baru untuk solusi AI mereka, termasuk peramalan yang lebih baik, langkah keamanan yang ditingkatkan, dan personalisasi yang diperbaiki:

Peramalan

Dilengkapi dengan data perilaku, perusahaan dapat memperoleh wawasan berharga tentang perilaku pengguna, pola, preferensi, dan poin kesulitan, memungkinkan mereka untuk memprediksi perilaku masa depan dengan lebih akurat dan, pada gilirannya, menciptakan pengalaman yang lebih baik. Misalnya, tampilan situs web, pendaftaran newsletter, aktivitas keranjang belanja, dan keterlibatan media sosial tidak hanya bertindak sebagai jejak digital, tetapi juga dapat menjadi indikator perilaku pembelian masa depan. Dengan data ini, perusahaan akan memiliki indikasi yang lebih baik tentang perilaku konsumen, memungkinkan prediksi yang lebih informasi dan pengambilan keputusan strategis.

Mengidentifikasi Ancaman

Perusahaan dapat menggunakan data perilaku untuk mengidentifikasi ancaman ketika mengembangkan solusi AI dengan menganalisis pola interaksi pengguna untuk anomali atau aktivitas mencurigakan. Dengan memantau metrik seperti durasi sesi pengguna atau pola klik, perusahaan dapat mendeteksi deviasi dari perilaku pengguna normal yang mungkin menunjukkan ancaman atau kerentanan potensial. Misalnya, perusahaan jasa keuangan dapat menggunakan data perilaku untuk melihat bagaimana pengguna biasanya mengalir melalui situs dan menganalisis inkonsistensi untuk menentukan apakah perilaku atau pola tertentu adalah penipuan atau tidak. Pendekatan proaktif ini memungkinkan perusahaan untuk segera mengatasi kekhawatiran keamanan, mitigasi risiko, dan melindungi sistem AI mereka.

Personalisasi

Ketika pertumbuhan AI yang dipercepat membentuk kembali dunia kita, pengalaman pelanggan yang hiper-personalisasi akan segera menjadi standar. Dengan data perilaku, tim teknik dapat memprediksi perilaku dan menyesuaikan pengalaman pengguna. Bisnis yang melacak riwayat pembelian konsumen dan mengembangkan profil pelanggan yang terperinci dapat membangun loyalitas merek yang lebih kuat. Dilengkapi dengan data ini, pengecer dapat menawarkan pengalaman yang lebih personal melalui penawaran yang ditargetkan dan kesempatan cross-selling yang relevan. Misalnya, data perilaku dapat mengidentifikasi pembeli yang lebih mungkin untuk meninggalkan keranjang belanja mereka. Pengecer dapat menggunakan informasi ini untuk menyajikan diskon yang dipersonalisasi untuk segmen target, berpotensi mengubah penjualan yang hilang menjadi konversi.

Data Perilaku adalah Kunci untuk Sukses

Di era yang ditandai dengan kemajuan teknologi yang cepat, kesuksesan dan kegunaan solusi AI bergantung pada data yang bermakna dan akurat. Ketika permintaan akan data berkualitas meningkat, data perilaku muncul sebagai sumber daya yang penting untuk pengembangan AI. Dengan menggunakan wawasan yang diperoleh dari interaksi pengguna, perusahaan dapat lebih baik memprediksi dan meramalkan perilaku pengguna, mendeteksi ancaman dan melindungi sistem, dan menyajikan pengalaman yang dipersonalisasi yang memenuhi dan melebihi harapan pengguna.

Ketika lanskap AI terus berkembang, mengadopsi data perilaku tidak hanya memastikan efektivitas solusi AI tetapi juga membuka jalan bagi pengalaman pengguna yang transformatif dan menyenangkan.