De Sleutel tot Succesvolle AI-oplossingen? Gedragsgegevens

In recente jaren is het geen geheim dat de verspreiding van technologische innovaties de wereld heeft overrompeld. Generatieve AI is in het bijzonder steeds populairder geworden, met tools zoals ChatGPT die 100 miljoen gebruikers hebben bereikt, slechts twee maanden na de lancering. Maar deze geavanceerde AI-oplossingen zijn niets zonder betekenisvolle, kwaliteitsgegevens.

Helaas is het proces van het bereiken van dit soort gegevens niet altijd eenvoudig – bedrijven moeten gegevens vastleggen en verwerken op een manier die vooroordelen verwijdert en ze formatteren om gemakkelijk door AI te worden geconsumeerd. Vooral nu AI-bedrijven zoals OpenAI en Anthropic geen data meer hebben om hun AI-modellen te trainen, neemt het belang van het verzamelen van bruikbare en betekenisvolle gegevens toe.

Als de wereld van AI zich uitbreidt, moeten bedrijven begrijpen wat de impact is van kwaliteitsgegevens versus slechte gegevens op AI-oplossingen en de kritieke rol die gedragsgegevens kunnen spelen bij het bouwen, trainen en versterken van AI-gedreven tools.

De Impact van Kwaliteit vs. Slechte Gegevens op AI-oplossingen

AI-modellen vertrouwen op gegevens om patronen te leren, voorspellingen te doen en taken uit te voeren. Als de trainingsgegevens zijn aangetast, onnauwkeurig of vol fouten, kan het model vooringenomen en onbetrouwbare resultaten produceren, een slechte gebruikerservaring, beveiligingsrisico’s en regelgevingsrisico’s. In feite schat Gartner dat slechte gegevenskwaliteit alleen al organisaties gemiddeld 12,9 miljoen dollar per jaar kost.

Het trainen van AI-modellen op kwaliteitsgegevens daarentegen stelt organisaties in staat om betere, meer geïnformeerde beslissingen te nemen, betrouwbare processen te implementeren, nalevingsproblemen te verminderen en dure gevolgen te voorkomen. Het kan ook leiden tot betere klant- en stakeholderervaringen, verhoogde omzet en marktaandeel, en verlaagd risico. Zonder holistische, betekenisvolle en nauwkeurige gegevens zullen bedrijven moeite hebben om deze steeds complexere AI-toepassingen en -ecosystemen te bouwen en te beheren.

De Opkomst van Gedragsgegevens

Gedragsgegevens van product- en dienstinteracties kunnen bedrijven diepe inzichten voor AI-modellen bieden. In feite schat McKinsey & Company dat organisaties die klantgedragsinformatie benutten 85% meer omzetgroei en meer dan 25% meer brutowinst behalen dan hun concurrenten.

Gedragsgegevens beschrijven gebruikersinteracties met digitale omgevingen, waardoor gedetailleerde voorkeuren en patronen zichtbaar worden. Het vormt een fundamentele bouwsteen voor het onthullen van de sentimenten achter gebruikersklikken. Bijvoorbeeld kunnen gedragsgegevens kritieke metrieken zoals sessieduur, actieve tijd op de site, aantal foutberichten of dode klikken onthullen, waardoor bedrijven een duidelijker beeld krijgen van gebruikerservaring, voorkeuren en frustratiepunten.

Terwijl deze gegevens bedrijven helpen om fouten te identificeren en de gebruikerservaring te verbeteren, bevatten ze ook kritieke inzichten voor bedrijven om nieuwe mogelijkheden voor hun AI-oplossingen te benutten, waaronder betere voorspelling, verbeterde beveiligingsmaatregelen en verbeterde personalisatie:

Voorspelling

Met gedragsgegevens kunnen bedrijven waardevolle inzichten in gebruikersgedrag, patronen, voorkeuren en pijnpunten verkrijgen, waardoor ze toekomstig gedrag nauwkeuriger kunnen voorspellen en betere ervaringen kunnen creëren. Bijvoorbeeld kunnen websitebezoeken, nieuwsbriefinschrijvingen, winkelwagenactiviteiten en socialemediabetrokkenheid niet alleen als een digitaal broodkruimelspoor dienen, maar ook als indicatoren van toekomstig aankoopgedrag. Met deze gegevens kunnen bedrijven een beter beeld krijgen van consumentengedrag, waardoor ze betere voorspellingen en strategische beslissingen kunnen nemen.

Bedreigingen identificeren

Bedrijven kunnen gedragsgegevens gebruiken om bedreigingen te identificeren bij het ontwikkelen van AI-oplossingen door patronen van gebruikersinteractie te analyseren op afwijkingen of verdachte activiteiten. Door metrieken zoals sessieduur of klikpatronen te bewaken, kunnen bedrijven afwijkingen van normaal gebruikersgedrag detecteren die op bedreigingen of potentiële kwetsbaarheden kunnen duiden. Bijvoorbeeld kan een financiële dienstverlener gedragsgegevens gebruiken om te zien hoe gebruikers typisch door de site navigeren en afwijkingen analyseren om te bepalen of een bepaald gedrag of patroon fraudeurs of niet is. Deze proactieve aanpak stelt bedrijven in staat om beveiligingsproblemen snel aan te pakken, risico’s te mitigeren en hun AI-systemen te beveiligen.

Personalisatie

Naarmate de wereld van AI zich verder ontwikkelt, zullen hyperpersoonlijke klantervaringen de norm worden. Met gedragsgegevens kunnen technische teams gedrag voorspellen en gebruikerservaringen aanpassen. Bedrijven die consumentenaankoopgeschiedenis bijhouden en gedetailleerde klantprofielen ontwikkelen, kunnen sterker merkloyaliteit opbouwen. Met deze gegevens kunnen retailers ervaringen bieden die meer zijn aangepast aan de individuele klant door gerichte aanbiedingen en relevante cross-sellingmogelijkheden. Bijvoorbeeld kunnen gedragsgegevens identificeren welke shoppers meer kans hebben om hun winkelwagen te verlaten. Retailers kunnen deze informatie gebruiken om een persoonlijke korting aan te bieden aan het doelsegment, waardoor verloren verkoop kan worden omgezet in conversies.

Gedragsgegevens zijn de Sleutel tot Succes

In een tijdperk gekenmerkt door snelle technologische vooruitgang, hangt het succes en de bruikbaarheid van AI-oplossingen af van betekenisvolle en nauwkeurige gegevens. Naarmate de vraag naar kwaliteitsgegevens toeneemt, komen gedragsgegevens naar voren als een cruciale bron voor AI-ontwikkeling. Door inzichten te benutten die zijn verkregen uit gebruikersinteracties, kunnen bedrijven beter voorspellen en voorspellen van gebruikersgedrag, bedreigingen identificeren en systemen beveiligen, en persoonlijke ervaringen bieden die verwachtingen van gebruikers voorzien en overtreffen.

Naarmate het AI-landschap zich verder ontwikkelt, zorgt het omarmen van gedragsgegevens niet alleen voor de effectiviteit van AI-oplossingen, maar baant het ook de weg voor transformatieve en aangename gebruikerservaringen.