Nøkkelen til suksessfulle AI-løsninger? Atferdsdata

I de senere år er det ingen hemmelighet at spredningen av teknologiske innovasjoner har tatt verden med storm. Generativ AI har blitt særlig populær, med verktøy som ChatGPT som nådde 100 millioner brukere bare to måneder etter lanseringen. Men disse avanserte AI-løsningene er ingenting uten meningsfulle, kvalitetsdata.

Uheldigvis er prosessen med å oppnå denne typen data ikke alltid enkel – selskaper må fange og prosessere data på en måte som fjerner bias, og formatere det til å være lett å forbruke for AI. Særlig som AI-selskaper som OpenAI og Anthropic begynner å løpe tom for data til å trene sine AI-modeller, vokser betydningen av å samle inn brukbar og meningsfull data.

Ettersom AI-verden utvides, må selskaper forstå impakt som kvalitetsdata versus dårlig data har på AI-løsninger og den kritiske rollen atferdsdata kan spille i å bygge, trene og styrke AI-drevne verktøy.

Impakt av kvalitet vs. dårlig data på AI-løsninger

AI-modeller avhenger av data for å lære mønster, gjøre prediksjoner og utføre oppgaver. Hvis treningsdataene er kompromittert, uriktige eller feilfylt, kan modellen produsere biased og upålitelige resultater, dårlig brukeropplevelse, sikkerhetsrisiko og regulatoriske risiko. Faktisk estimerer Gartner at dårlig datakvalitet alene koster organisasjonene i gjennomsnitt 12,9 millioner dollar årlig.

Å trene AI-modeller på kvalitetsdata, på den andre siden, tillater organisasjonene å ta bedre, mer informerte beslutninger, implementere pålitelige prosesser, redusere overholdelsesproblemer og unngå kostbare konsekvenser. Det kan også føre til bedre kunde- og interessentopplevelser, økt omsetning og markedsandel, og redusert risiko. Uten holistisk, meningsfull og nøyaktig data, vil selskaper ha vanskelig for å bygge og forvalte disse komplekse AI-applikasjonene og økosystemene.

Oppblomstringen av atferdsdata

Atferdsdata fra produkt- og tjenesteinteraksjoner kan hjelpe selskaper med å gi dyptgående innsikt for AI-modeller. Faktisk, McKinsey & Company estimerer at organisasjoner som utnytter kundeatferdsinnsikt overgår sine jevner i salgsvekst og mer enn 25% i bruttomargin.

Atferdsdata beskriver brukerinteraksjoner med digitale miljøer, avslører detaljerte preferanser og mønster. Det står som en grunnleggende komponent for å avdekke holdningen bak bruker klikk. For eksempel, kan atferdsdata avsløre kritiske mål som sesjonsvarighet, aktiv tid på nettsted, antall feilmeldinger eller døde klikk for å gi selskaper et klarere bilde av brukerengasjement, preferanser og frustreringspunkter.

Mens denne dataen kan hjelpe bedrifter med å identifisere feil og forbedre brukeropplevelsen, inneholder den også kritiske innsikt for selskaper til å kapitalisere på nye muligheter for sine AI-løsninger, inkludert bedre prognoser, forbedrede sikkerhetstiltak og forbedret personliggjøring:

Prognose

Utdypt med atferdsdata, kan selskaper få verdifulle innsikt i brukeratferd, mønster, preferanser og smertepunkter, som tillater dem å forutsi fremtidig atferd mer nøyaktig og, som en følge, skape bedre opplevelser. For eksempel, nettstedssyn, nyhetsbrevabonnement, handlekurvaktivitet og sosiale medieengasjement ikke bare fungerer som en digital brødkrumtre, men kan også være indikatorer for fremtidig kjøpsatferd også. Med denne dataen i hånden, vil selskaper ha en bedre indikasjon av forbrukeratferd, som muliggjør mer informerte prediksjoner og strategiske beslutninger.

Identifisering av trusler

Selskaper kan utnytte atferdsdata til å identifisere trusler når de utvikler AI-løsninger ved å analysere mønster av brukerinteraksjoner for anomalier eller mistenkelige aktiviteter. Ved å overvåke mål som brukersesjonsvarighet eller klikkmønster, kan selskaper oppdage avvik fra normal brukeratferd som kan indikere trusler eller potensielle sårbarheter. For eksempel, kan et finansselskap utnytte atferdsdata for å se hvordan brukerne vanligvis flyter gjennom nettstedet og analysere diskrepanser for å bestemme om en bestemt atferd eller mønster er bedragerisk eller ikke. Denne proaktive tilnærmingen tillater selskaper å raskt håndtere sikkerhetsproblemer, minimere risiko og sikre sine AI-systemer.

Personliggjøring

Ettersom den akselererte veksten av AI former om vår verden, vil hyper-personlig kundeopplevelser snart bli standard. Med atferdsdata, kan ingeniørteamene forutsi atferd og tilpasse brukeropplevelsen. Bedrifter som sporer forbrukerens kjøpshistorikk og utvikler detaljerte kundeprofiler, kan bygge sterkere merkeloyalitet. Utdypt med denne dataen, kan detaljister tilby opplevelser som er mer personliggjort gjennom målrettede tilbud og relevante kryss-salgsmuligheter. For eksempel, kan atferdsdata identifisere handlere som er mer sannsynlig å forlate handlekurven. Detaljister kan bruke denne informasjonen til å servere en personlig rabatt til målsegmentet, potensielt omdanne tapte salg til konverteringer.

Atferdsdata er nøkkelen til suksess

I en æra preget av rask teknologisk fremgang, henger suksessen og nyttbarheten av AI-løsninger på meningsfull og nøyaktig data. Ettersom etterspørselen etter kvalitetsdata intensiveres, oppstår atferdsdata som en avgjørende ressurs for AI-utvikling. Ved å utnytte innsiktene som er hentet fra brukerinteraksjoner, kan selskaper bedre forutsi og prognostisere brukeratferd, identifisere trusler og sikre systemer, og levere personliggjorte opplevelser som forutser og overgår brukerforventninger.

Ettersom AI-landskapet fortsetter å utvikle seg, sikrer å omfavne atferdsdata ikke bare effikasiteten av AI-løsningene, men også baner vei for transformative og behagelige brukeropplevelser.