La Chiave per Soluzioni AI di Successo? I Dati Comportamentali

Negli ultimi anni, non è un segreto che la proliferazione di innovazioni tecnologiche abbia preso d’assalto il mondo. L’AI generativa, in particolare, è diventata sempre più popolare, con strumenti come ChatGPT che hanno raggiunto 100 milioni di utenti solo due mesi dopo il lancio. Tuttavia, queste soluzioni AI avanzate non sono nulla senza dati significativi e di qualità.

Purtroppo, il processo di ottenere questo tipo di dati non è sempre semplice: le aziende devono catturare e elaborare i dati in modo da rimuovere i pregiudizi e formattarli in modo che possano essere facilmente consumati dall’AI. In particolare, poiché le aziende di AI come OpenAI e Anthropic iniziano a esaurire i dati per addestrare i loro modelli di AI, l’importanza di raccogliere dati utili e significativi cresce.

Mentre il mondo dell’AI si espande, le aziende devono capire l’impatto che i dati di qualità rispetto ai dati scadenti hanno sulle soluzioni di AI e il ruolo critico che i dati comportamentali possono svolgere nella costruzione, formazione e potenziamento di strumenti guidati dall’AI.

L’Impatto dei Dati di Qualità vs. Dati Scadenti sulle Soluzioni di AI

I modelli di AI si basano sui dati per apprendere modelli, fare previsioni e svolgere compiti. Se i dati di addestramento sono compromessi, inaccurati o pieni di errori, il modello può produrre risultati distorti e poco affidabili, una cattiva esperienza utente, vulnerabilità di sicurezza e rischi normativi. In effetti, Gartner stima che la sola scarsa qualità dei dati costa alle organizzazioni una media di 12,9 milioni di dollari all’anno.

Formare modelli di AI con dati di qualità, d’altra parte, consente alle organizzazioni di prendere decisioni migliori e più informate, implementare processi affidabili, ridurre problemi di conformità e evitare conseguenze costose. Ciò può anche portare a migliori esperienze per i clienti e gli stakeholder, aumenti di entrate e quota di mercato, e riduzione dei rischi. Senza dati olistici, significativi e precisi, le aziende avranno difficoltà a costruire e gestire queste applicazioni e ecosistemi di AI sempre più complessi.

L’Ascesa dei Dati Comportamentali

I dati comportamentali dalle interazioni con prodotti e servizi possono aiutare a fornire alle aziende approfondite informazioni per i modelli di AI. In effetti, McKinsey & Company stima che le organizzazioni che sfruttano le informazioni comportamentali dei clienti superano i propri pari del 85% nella crescita delle vendite e di oltre il 25% nel margine lordo.

I dati comportamentali descrivono le interazioni degli utenti con ambienti digitali, rivelando dettagliate preferenze e modelli. Si tratta di un elemento fondamentale per scoprire il sentimento dietro i clic degli utenti. Ad esempio, i dati comportamentali possono rivelare metriche critiche come la durata della sessione, il tempo attivo sul sito, il numero di messaggi di errore o clic morti per fornire alle aziende un’immagine più chiara dell’engagement, delle preferenze e dei punti di frustrazione degli utenti.

Mentre questi dati possono aiutare le imprese a identificare difetti e migliorare l’esperienza degli utenti, contengono anche informazioni critiche per le aziende per capitalizzare nuove possibilità per le loro soluzioni di AI, tra cui previsioni migliori, misure di sicurezza migliorate e personalizzazione più efficace:

Previsione

Dotate di dati comportamentali, le aziende possono ottenere informazioni preziose sul comportamento, i modelli, le preferenze e i punti di dolore degli utenti, consentendo loro di prevedere il comportamento futuro in modo più preciso e, di conseguenza, creare esperienze migliori. Ad esempio, le visualizzazioni del sito web, le iscrizioni alla newsletter, le attività del carrello della spesa e gli impegni sui social media non solo agiscono come una traccia digitale, ma possono anche essere indicatori del comportamento di acquisto futuro. Con questi dati a disposizione, le aziende avranno una migliore indicazione del comportamento dei consumatori, consentendo decisioni più informate e strategiche.

Identificazione delle Minacce

Le aziende possono sfruttare i dati comportamentali per identificare le minacce durante lo sviluppo di soluzioni di AI analizzando i modelli di interazione degli utenti per anomalie o attività sospette. Monitorando metriche come la durata della sessione utente o i modelli di clic, le aziende possono rilevare deviazioni dal comportamento utente normale che possono indicare minacce o vulnerabilità potenziali. Ad esempio, un’azienda di servizi finanziari può utilizzare i dati comportamentali per vedere come gli utenti navigano normalmente nel sito e analizzare le discordanze per determinare se un comportamento o modello specifico è fraudolento o meno. Questo approccio proattivo consente alle aziende di affrontare prontamente le preoccupazioni relative alla sicurezza, mitigare i rischi e proteggere i propri sistemi di AI.

Personalizzazione

Mentre il mondo dell’AI continua a evolversi, le esperienze dei clienti iper-personalizzate diventeranno presto lo standard. Con i dati comportamentali, i team di ingegneria possono prevedere i comportamenti e personalizzare le esperienze degli utenti. Le aziende che tracciano la storia degli acquisti dei clienti e sviluppano profili clienti dettagliati possono costruire una fedeltà al marchio più forte. Dotate di questi dati, i rivenditori possono offrire esperienze più personalizzate attraverso offerte mirate e opportunità di cross-selling rilevanti. Ad esempio, i dati comportamentali possono identificare gli acquirenti che sono più propensi ad abbandonare il carrello. I rivenditori possono utilizzare queste informazioni per offrire uno sconto personalizzato al segmento di destinazione, potenzialmente trasformando le vendite perse in conversioni.

I Dati Comportamentali sono la Chiave del Successo

In un’era segnata da rapida innovazione tecnologica, il successo e l’efficacia delle soluzioni di AI dipendono da dati significativi e precisi. Mentre la domanda di dati di qualità si intensifica, i dati comportamentali emergono come una risorsa fondamentale per lo sviluppo di AI. Sfruttando le informazioni ricavate dalle interazioni degli utenti, le aziende possono prevedere e prevedere meglio il comportamento degli utenti, rilevare le minacce e proteggere i sistemi, e offrire esperienze personalizzate che anticipano e superano le aspettative degli utenti.

Mentre il paesaggio dell’AI continua a evolversi, abbracciare i dati comportamentali non solo garantisce l’efficacia delle soluzioni di AI, ma apre anche la strada a esperienze utente trasformative e piacevoli.