Decalajul de context al clientului care împiedică Inteligența Artificială a întreprinderilor

Inteligența Artificială a întreprinderilor avansează mai repede decât capacitatea majorității organizațiilor de a oferi un context de client fiabil.

Provocarea nu mai constă în a determina dacă Inteligența Artificială poate genera conținut, recomandări, previziuni sau decizii. Provocarea constă în a determina dacă aceste ieșiri sunt bazate pe o înțelegere precisă a clientului.

În multe întreprinderi, nu este cazul.

Organizațiile au cheltuit ultimii ani investind puternic în Inteligența Artificială generativă, copiloți, sisteme predictive și fluxuri de lucru autonome. Cu toate acestea, multe dintre aceste inițiative se luptă să depășească cazurile de utilizare izolate sau să ofere valoare comercială consistentă la scară. Motivul este adesea surprinzător de simplu: sistemele de Inteligență Artificială iau decizii fără o înțelegere completă a clienților asupra cărora acționează.

Această provocare apare în întreaga întreprindere. Motoarele de personalizare recomandă produse irelevante. Asistenții de servicii pentru clienți generează răspunsuri incomplete. Modelele de abandonare clasifică greșit clienții loiali. Platformele de automatizare a marketingului declanșează mesaje care sosesc prea târziu sau nu reflectă comportamentul recent al clientului.

Adesea, acestea sunt descrise ca probleme de Inteligență Artificială. Mai des, ele sunt probleme de context al clientului.

Inteligența Artificială nu operează în vid. Eficacitatea sa depinde de calitatea, completeitudinea și oportunitatea informațiilor disponibile. Când identitatea clientului este fragmentată pe sisteme, semnalele comportamentale sosesc prea târziu, sau aplicațiile diferite funcționează cu versiuni contradictorii ale clientului, sistemele de Inteligență Artificială produc în mod inevitabil rezultate care par disconectate de realitate.

Majoritatea organizațiilor dețin deja semnalele subiacente. Ani de tranzacții, interacțiuni, preferințe și date comportamentale există deja în mediile lor tehnologice. Provocarea constă în transformarea acestor semnale fragmentate într-un context de client fiabil pe care sistemele de Inteligență Artificială îl pot utiliza în mod constant.

Datele fragmentate creează o înțelegere incompletă a clientului

Organizațiile întreprinderilor rareori suferă de lipsa datelor cu privire la clienți. În schimb, ele se luptă cu fragmentarea.

Un client poate apărea într-o platformă de comerț electronic sub o adresă de e-mail, într-o platformă de fidelitate sub o altă adresă și într-o aplicație de servicii fără un identificator persistent. Istoricul cumpărăturilor, comportamentul de implicare, preferințele de consimțământ, interacțiunile cu serviciile și activitatea digitală există adesea în sisteme complet separate.

Din perspectiva unui model de Inteligență Artificială, aceste fragmente apar adesea ca indivizi diferiți.

Impactul devine semnificativ odată ce sistemele de Inteligență Artificială încep să ia decizii operaționale.

Un model de abandonare poate clasifica un client loial ca inactiv pentru că jumătate din istoricul său de cumpărături există sub un alt profil. Un motor de recomandare poate afișa produse irelevante pentru că comportamentul de navigare și istoricul tranzacțiilor nu au fost niciodată conectate. Un asistent de Inteligență Artificială poate genera răspunsuri incomplete pentru că poate accesa doar o parte a relației cu clientul.

Pe măsură ce organizațiile implementează Inteligența Artificială mai amplu, aceste probleme devin din ce în ce mai greu de ignorat.

Multe întreprinderi presupun că centralizarea datelor într-un depozit rezolvă problema. În realitate, consolidarea singură nu creează o înțelegere a clientului. Nu rezolvă conflictele de identitate, nu conectează comportamentul clientului pe sisteme și nu stabilește o vedere de încredere a clientului. Sistemele de Inteligență Artificială pot opera în continuare pe intrări incomplete sau contradictorii.

Stocarea nu este înțelegere. Această distincție devine din ce în ce mai importantă pe măsură ce întreprinderile trec de la experimentarea Inteligenței Artificiale la sistemele de Inteligență Artificială integrate în fluxurile de lucru operaționale.

Contextul de client fiabil a devenit o infrastructură de bază a Inteligenței Artificiale

Rezolvarea identității a fost tradițional considerată o capacitate de marketing. În mod din ce în ce mai mult, ea devine un component fundamental al infrastructurii de Inteligență Artificială a întreprinderii.

Dar identitatea singură nu este suficientă. Pentru ca sistemele de Inteligență Artificială să ia decizii eficiente, ele au nevoie de acces la un strat mai larg de context de client fiabil. Acesta include identitatea, semnalele comportamentale, istoricul tranzacțiilor, datele de consimțământ, modelele de implicare și contextul comercial care înconjoară fiecare interacțiune a clientului.

Rezolvarea identității joacă un rol critic pentru că determină care înregistrări aparțin aceluiași individ pe sisteme desconectate. La scară întreprindere, acest lucru necesită o combinație de potrivire deterministă, modelare probabilistică și grafuri de identitate care evoluează continuu.

Fără această bază, sistemele de Inteligență Artificială se luptă să raționeze cu acuratețe despre starea, comportamentul și intenția clientului.

Provocarea devine și mai complexă în medii reale în care clienții schimbă frecvent dispozitive, adrese de e-mail, locații și modele de implicare. Potrivirea exactă singură lasă adesea lacune semnificative nerezolvate. Potrivirea excesiv de agresivă poate crea preocupări de guvernanță și încredere dacă organizațiile nu pot înțelege cum au fost atinse concluziile.

Ca urmare, multe întreprinderi adoptă abordări hibride care combină potrivirea deterministă, modelarea prin mașini, explicabilitatea și grafurile de identitate adaptabile care evoluează alături de comportamentul clientului.

În mod important, organizațiile necesită în mod din ce în ce mai mult vedere contextuală multiplă a identității, mai degrabă decât un singur profil universal. Echipele de marketing pot prioritiza ajungerea și adresabilitatea. Echipele de fidelitate necesită precizie la nivel de cont. Echipele de fraudă operează cu praguri complet diferite. Sistemele de Inteligență Artificială care susțin aceste funcții necesită context de client aliniat cu cerințele lor operaționale specifice.

Acest lucru schimbă modul în care organizațiile gândesc despre pregătirea pentru Inteligența Artificială. Inteligența Artificială a întreprinderii necesită un context de client fiabil care poate adapta continuu, rămânând explicabil, guvernat și accesibil pe sisteme.

Contextul de client în timp real este esențial

Chiar și organizațiile care unifică cu succes identitatea clientului se confruntă adesea cu o altă limitare, care este timpul.

Multe medii de întreprindere se bazează încă pe conducte întârziate și fluxuri de lucru orientate spre loturi. Profilele clienților se actualizează cu ore în urmă. Semnalele comportamentale sosesc după ce momentul relevant a trecut deja.

Ca urmare, sistemele de Inteligență Artificială iau adesea decizii pe baza stării clientului învechite, mai degrabă decât a intenției curente a clientului.

Întârzierea afectează atât experiența clientului, cât și performanța comercială.

Un client poate abandonă un cărucior, dar călătoria de urmărire nu se declanșează până a doua zi dimineața. Un membru al programului de fidelitate poate reveni pe un site web înainte ca profilul să fi fost actualizat pe sisteme, rezultând o experiență generică. Agentele de servicii pentru clienți se angajează adesea cu clienții înainte ca semnalele comportamentale recente să devină disponibile.

Acesta este motivul pentru care infrastructura în timp real a devenit din ce în ce mai importantă.

Organizațiile necesită sisteme capabile să actualizeze grafurile de identitate, semnalele comportamentale, permisiunile și profilele clienților pe măsură ce interacțiunile au loc. Sistemele de Inteligență Artificială pot lua decizii doar în momentul în care contextul de client subiacent reflectă momentul.

Pe măsură ce fluxurile de lucru autonome de Inteligență Artificială devin mai comune, menținerea contextului de client precis pe sisteme și canale devine esențială pentru furnizarea atât a deciziilor fiabile, cât și a experiențelor clienților consistente.

Contextul de client partajat creează o Inteligență Artificială mai de încredere

O altă provocare care apare în mediile de Inteligență Artificială a întreprinderilor este inconsistența.

Organizațiile implementează Inteligența Artificială în platforme de marketing, aplicații de servicii pentru clienți, unelte de analiză, copiloți și modele interne dezvoltate simultan. În multe medii, fiecare sistem accesează datele clienților în mod diferit și menține propria interpretare a identității, permisiunilor și stării clientului.

În timp, înțelegerea fragmentată a clientului conduce la un comportament fragmentat al Inteligenței Artificiale.

Sistemele de Inteligență Artificială a întreprinderii funcționează mai fiabil atunci când operează dintr-un strat partajat de context de client fiabil. Acest lucru înseamnă că aplicațiile de Inteligență Artificială pot accesa aceleași grafuri de identitate, profile de client, semnale comportamentale și cadre de guvernanță, indiferent de locul în care se iau deciziile.

Rezultatul este reprezentat de ieșiri mai fiabile, o guvernanță mai puternică și o aliniere operațională mai mare pe întreaga organizație.

Viitorul Inteligenței Artificiale a întreprinderii depinde de contextul clientului

Discuțiile despre Inteligența Artificială a întreprinderii se concentrează adesea pe modele, capacități de raționament și automatizare. Aceste inovații sunt importante. Dar pe măsură ce modelele de bază devin din ce în ce mai capabile și accesibile, tehnologia în sine devine mai puțin diferențiator.

Întrebarea mai mare este dacă sistemele de Inteligență Artificială pot opera pe baza unei înțelegeri precise, conectate și actualizate continuu a clientului.

Acest lucru necesită investiții în rezolvarea identității, infrastructura în timp real, guvernanța și arhitecturi de date adaptabile. Mai important, necesită ca organizațiile să vadă contextul clientului ca un strat de inteligență operațională care susține luarea deciziilor de Inteligență Artificială pe întreaga întreprindere.

Majoritatea organizațiilor dețin deja semnalele subiacente.

Următorii lideri în Inteligența Artificială a întreprinderii nu vor fi neapărat companiile cu cele mai sofisticate modele. Vor fi companiile cu cea mai de încredere înțelegere a clienților lor.

Deoarece, într-o lume condusă de Inteligența Artificială, contextul clientului devine fundamentul fiecărei decizii inteligente.