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 stadig mer populær, med verktøy som ChatGPT som har nådd 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 forvrengning, og formatere det til å være lett å forbruke for AI. Spesielt når AI-selskaper som OpenAI og Anthropic begynner å løpe tom for data til å trene sine AI-modeller, øker viktigheten av å samle inn brukbar og meningsfull data.

Ettersom AI-verdenen 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 kvalitetsdata versus dårlig data på AI-løsninger

AI-modeller avhenger av data for å lære mønster, gjøre prediksjoner og utføre oppgaver. Hvis treningdataene er kompromittert, uriktige eller feilfylt, kan modellen produsere forvrengede og upålitelige resultater, dårlig brukeropplevelse, sikkerhetsrisiko og regulatoriske risiko. I virkeligheten 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 stadig mer komplekse AI-applikasjonene og -økosystemer.

Oppsvinget i atferdsdata

Atferdsdata fra produkt- og tjenesteinteraksjoner kan hjelpe selskaper med å gi dyptgående innsikt for AI-modeller. I virkeligheten estimerer McKinsey & Company at organisasjonene som utnytter kundeatferdsinnsikt overgår sine jevner i salgsvekst med 85% og mer enn 25% i bruttomargin.

Atferdsdata beskriver brukerinteraksjoner med digitale miljøer, og avslører detaljerte preferanser og mønster. Det står som en grunnleggende komponent for å avdekke holdningen bak brukerklikk. For eksempel kan atferdsdata avsløre kritiske målinger 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 personalisering:

Prognoser

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

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 målinger som brukersesjonsvarighet eller klikkmønster, kan selskaper oppdage avvik fra normalt brukeratferd som kan indikere trusler eller potensielle sårbarheter. For eksempel kan et finansselskap bruke atferdsdata til 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 beskytte sine AI-systemer.

Personalisering

Ettersom AI-verdenen utvikler seg raskt, vil hyper-personaliserte kundeopplevelser snart bli standarden. Med atferdsdata kan ingeniørteamene forutsi atferd og tilpasse brukeropplevelsen. Bedrifter som sporer forbrukerkjøpshistorikk og utvikler detaljerte kundeprofiler, kan bygge sterkere merkeloyalitet. Utdypt med denne dataen, kan detaljister tilby opplevelser som er mer personaliserte gjennom målrettede tilbud og relevante kryss-salgsmuligheter. For eksempel kan atferdsdata identifisere kjøpere som er mer sannsynlig å forlate handlekurven. Detaljister kan bruke denne informasjonen til å servere opp en personalisert rabatt til målsegmentet, potensielt omdanne tapte salg til konverteringer.

Atferdsdata er nøkkelen til suksess

I en tid preget av rask teknologisk fremgang, henger suksessen og nyttigheten av AI-løsninger sammen med 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 beskytte systemer, og levere personaliserte opplevelser som forutser og overgår brukerforventninger.

Ettersom AI-landskapet fortsetter å utvikle seg, sikrer atferdsdata ikke bare effikasiteten av AI-løsninger, men åpner også veien for transformative og behagelige brukeropplevelser.