Cheia soluțiilor AI de succes? Date comportamentale

În ultimii ani, nu este un secret pentru nimeni că proliferarea inovațiilor tehnologice a luat lumea cu asalt. AI generativă, în special, a devenit din ce în ce mai populară, cu instrumente precum ChatGPT 100 milioane de utilizatori la doar două luni de la lansare. Dar aceste soluții avansate de inteligență artificială nu sunt nimic fără date semnificative și de calitate.

Din păcate, procesul de obținere a acestui tip de date nu este întotdeauna simplu – companiile trebuie să capteze și să proceseze datele într-un mod care să elimine părtinirea și să le formateze pentru a fi ușor consumate de AI. Mai ales ca companii AI precum OpenAI și Anthropic începe să rămână fără date pentru a-și antrena modelele AI, importanța culegerii de date utilizabile și semnificative crește.

Pe măsură ce lumea AI se extinde, companiile trebuie să înțeleagă impactul pe care datele de calitate în comparație cu datele slabe îl au asupra soluțiilor AI și rolul critic pe care îl pot juca datele comportamentale în construirea, formarea și consolidarea instrumentelor bazate pe AI.

Impactul calității vs. date slabe asupra soluțiilor AI

Modelele AI se bazează pe date pentru a învăța modele, pentru a face predicții și pentru a îndeplini sarcini. Dacă datele de antrenament sunt compromise, inexacte sau pline de erori, modelul poate produce rezultate părtinitoare și nesigure, experiență slabă a utilizatorului, vulnerabilități de securitate și riscuri de reglementare. De fapt, Gartner estimează că calitatea slabă a datelor costă în medie organizațiile $ 12.9 de milioane de anual.

Pe de altă parte, instruirea modelelor AI pe date de calitate permite organizațiilor să ia decizii mai bune și mai informate, să implementeze procese fiabile, să reducă problemele de conformitate și să evite consecințele costisitoare. De asemenea, poate duce la experiențe mai bune pentru clienți și părțile interesate, la creșterea veniturilor și a cotei de piață și la reducerea riscului. Fără date holistice, semnificative și precise, companiile vor avea dificultăți în construirea și gestionarea acestor aplicații și ecosisteme AI din ce în ce mai complexe.

Creșterea datelor comportamentale

Datele comportamentale din interacțiunile cu produse și servicii pot oferi companiilor informații profunde pentru modelele AI. De fapt, McKinsey & Company estimează că organizațiile care folosesc informații despre comportamentul clienților depășesc colegii cu 85% în creșterea vânzărilor și cu peste 25% în marja brută.

Datele comportamentale descriu interacțiunile utilizatorului cu mediile digitale, dezvăluind preferințe și modele detaliate. Este un element de bază pentru descoperirea sentimentului din spatele clicurilor utilizatorilor. De exemplu, datele comportamentale pot dezvălui valori critice, cum ar fi durata sesiunii, timpul activ pe site, numărul de mesaje de eroare sau clicurile moarte, pentru a oferi companiilor o imagine mai clară a implicării utilizatorilor, a preferințelor și a punctelor de frustrare.

Deși aceste date pot ajuta companiile să identifice defectele și să îmbunătățească experiența utilizatorilor, ele conțin și informații esențiale pentru ca acestea să valorifice noile posibilități pentru soluțiile lor de inteligență artificială, inclusiv o prognoză mai bună, măsuri de securitate sporite și o personalizare îmbunătățită:

Previzionarea

Echipate cu date comportamentale, companiile pot aduna informații valoroase asupra comportamentului utilizatorului, modelelor, preferințelor și punctelor dureroase, permițându-le să prezică comportamentul viitor mai precis și, la rândul lor, să creeze experiențe mai bune. De exemplu, vizualizările de site-uri web, înscrierile la buletine informative, activitățile coșului de cumpărături și angajamentele pe rețelele sociale nu acționează doar ca un traseu digital, ci pot fi, de asemenea, indicatori ai viitorului comportament de cumpărare. Cu aceste date în mână, companiile vor avea o mai bună indicare a comportamentului consumatorilor, permițând predicții mai informate și luarea deciziilor strategice.

Identificarea amenințărilor

Companiile pot folosi datele comportamentale pentru a identifica amenințările atunci când dezvoltă soluții AI analizând tiparele de interacțiune a utilizatorului pentru anomalii sau activități suspecte. Prin monitorizarea unor valori precum durata sesiunii utilizatorului sau tiparele de clic, companiile pot detecta abateri de la comportamentul normal al utilizatorului care pot indica amenințări sau potențiale vulnerabilități. De exemplu, o companie de servicii financiare poate utiliza date comportamentale pentru a vedea cum circulă de obicei utilizatorii prin site și pentru a analiza discrepanțele pentru a determina dacă un anumit comportament sau model este fraudulos sau nu. Această abordare proactivă permite companiilor să abordeze rapid problemele de securitate, să atenueze riscurile și să își protejeze sistemele AI.

Personalizare

Pe măsură ce creșterea accelerată a AI remodelează lumea noastră, experiențele hiperpersonalizate ale clienților vor fi în curând standardul. Cu date comportamentale, echipele de inginerie pot prezice comportamentele și pot personaliza experiențele utilizatorilor. Afacerile care urmăresc istoricul de achiziții ale consumatorilor și dezvoltă profiluri detaliate ale clienților pot construi o loialitate mai puternică față de brand. Echipați cu aceste date, comercianții cu amănuntul pot oferi experiențe mai personalizate prin oferte specifice și oportunități relevante de vânzare încrucișată. De exemplu, datele comportamentale pot identifica cumpărătorii care au șanse mai mari să-și abandoneze coșul. Comercianții cu amănuntul pot folosi aceste informații pentru a oferi o reducere personalizată segmentului țintă, transformând eventual vânzările pierdute în conversii.

Datele comportamentale sunt cheia succesului

Într-o eră marcată de progrese tehnologice rapide, succesul și utilitatea soluțiilor AI depinde de date semnificative și precise. Pe măsură ce cererea de date de calitate se intensifică, datele comportamentale apar ca o resursă esențială pentru dezvoltarea AI. Folosind informațiile obținute din interacțiunile utilizatorilor, companiile pot anticipa și prognoza mai bine comportamentul utilizatorilor, pot detecta amenințările și sistemele de protecție și pot oferi experiențe personalizate care anticipează și depășesc așteptările utilizatorilor.

Pe măsură ce peisajul AI continuă să evolueze, adoptarea datelor comportamentale nu numai că asigură eficacitatea soluțiilor AI, ci și deschide calea pentru experiențe transformatoare și încântătoare ale utilizatorilor.