Cheia pentru soluții AI de succes? Datele comportamentale

În ultimii ani, nu este un secret că proliferarea inovațiilor tehnologice a cuprins lumea. Inteligența artificială generativă, în special, a devenit din ce în ce mai populară, cu unelte precum ChatGPT care a atins 100 de milioane de utilizatori doar două luni după lansare. Dar aceste soluții avansate de inteligență artificială nu sunt nimic fără date semnificative și de calitate.

Din nefericire, procesul de a obține acest tip de date nu este întotdeauna simplu – companiile trebuie să capteze și să proceseze datele într-un mod care elimină prejudecățile și să le formateze pentru a fi ușor consumate de inteligența artificială. În special, pe măsură ce companiile de inteligență artificială, cum ar fi OpenAI și Anthropic, încep să se epuizeze datele pentru a antrena modelele lor de inteligență artificială, importanța colectării de date utilizabile și semnificative crește.

Pe măsură ce lumea inteligenței artificiale se extinde, companiile trebuie să înțeleagă impactul pe care datele de calitate versus datele proaste le au asupra soluțiilor de inteligență artificială și rolul critic pe care datele comportamentale îl pot juca în construirea, antrenarea și consolidarea uneltelor conduse de inteligență artificială.

Impactul datelor de calitate versus datelor proaste asupra soluțiilor de inteligență artificială

Modelele de inteligență artificială se bazează pe date pentru a învăța modele, a face previziuni și a efectua sarcini. Dacă datele de antrenare sunt compromise, inexacte sau pline de erori, modelul poate produce rezultate părtinitoare și neverosimile, o experiență slabă a utilizatorului, vulnerabilități de securitate și riscuri regulatorii. De fapt, Gartner estimează că calitatea slabă a datelor costă organizațiile în medie 12,9 milioane de dolari anual.

Antrenarea modelelor de inteligență artificială pe date de calitate, pe de altă parte, 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 conduce la experiențe mai bune ale clienților și ale părților interesate, la creșterea veniturilor și a cotei de piață și la reducerea riscurilor. Fără date holistice, semnificative și exacte, companiile vor avea dificultăți în a construi și a gestiona aceste aplicații și ecosisteme de inteligență artificială din ce în ce mai complexe.

Apariția datelor comportamentale

Datele comportamentale din interacțiunile cu produse și servicii pot ajuta companiile să obțină insight-uri profunde pentru modelele de inteligență artificială. De fapt, McKinsey & Company estimează că organizațiile care utilizează insight-uri comportamentale ale clienților le depășesc pe cele ale concurenților cu 85% în creșterea vânzărilor și cu peste 25% în marja brută.

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

În timp ce aceste date pot ajuta întreprinderile să identifice defecte și să îmbunătățească experiența utilizatorilor, ele conțin, de asemenea, insight-uri critice pentru ca companiile să capitalizeze posibilitățile noi pentru soluțiile lor de inteligență artificială, inclusiv previziuni mai bune, măsuri de securitate îmbunătățite și personalizare îmbunătățită:

Previziuni

Echipate cu date comportamentale, companiile pot obține insight-uri valoroase despre comportamentul utilizatorilor, modele, preferințe și puncte de durere, permițându-le să prevadă comportamentul viitor mai precis și, în schimb, să creeze experiențe mai bune. De exemplu, vizualizările de site, înscrierile la buletine, activitățile din coșul de cumpărături și implicările în rețelele sociale nu numai că acționează ca o pistă digitală, dar pot fi, de asemenea, indicatori ai comportamentului de cumpărare viitor. Cu aceste date la dispoziție, companiile vor avea o indicație mai bună a comportamentului consumatorului, permițând previziuni și luări de decizii strategice mai informate.

Identificarea amenințărilor

Companiile pot utiliza date comportamentale pentru a identifica amenințări atunci când dezvoltă soluții de inteligență artificială, analizând modelele de interacțiune a utilizatorilor pentru anomalii sau activități suspecte. Prin monitorizarea metricilor, cum ar fi durata sesiunii utilizatorului sau modelele de clic, companiile pot detecta deviații de la comportamentul normal al utilizatorului care pot indica amenințări sau vulnerabilități potențiale. De exemplu, o companie de servicii financiare poate utiliza date comportamentale pentru a vedea cum utilizatorii navighează de obicei pe site și pentru a analiza discrepanțele pentru a determina dacă un anumit comportament sau model este fraudulos sau nu. Acestă abordare proactivă permite companiilor să abordeze rapid preocupările de securitate, să reducă riscurile și să protejeze sistemele lor de inteligență artificială.

Personalizare

Pe măsură ce creșterea accelerată a inteligenței artificiale reconfigurează lumea noastră, experiențele clienților hiper-personalizate vor deveni curând standardul. Cu date comportamentale, echipele de ingineri pot prevedea comportamente și adapta experiențele utilizatorilor. Companiile care urmăresc istoricul de cumpărături al consumatorilor și dezvoltă profiluri detaliate ale clienților pot construi o loialitate mai puternică a mărcii. Echipate cu aceste date, retailerii pot oferi experiențe mai personalizate prin oferte țintite și oportunități de cross-selling relevante. De exemplu, datele comportamentale pot identifica cumpărătorii care sunt mai predispuși să abandoneze coșul de cumpărături. Retailerii pot utiliza aceste informații pentru a oferi o reducere personalizată segmentului țintă, transformând potențial vânzările pierdute în conversii.

Datele comportamentale sunt cheia succesului

Într-o eră marcată de avans tehnologic rapid, succesul și utilitatea soluțiilor de inteligență artificială depind de date semnificative și exacte. Pe măsură ce cererea de date de calitate se intensifică, datele comportamentale apar ca o resursă crucială pentru dezvoltarea inteligenței artificiale. Prin valorificarea insight-urilor obținute din interacțiunile utilizatorilor, companiile pot prevedea și prognoza mai bine comportamentul utilizatorilor, detecta amenințări și proteja sistemele, și oferi experiențe personalizate care anticipează și depășesc așteptările utilizatorilor.

Pe măsură ce peisajul inteligenței artificiale continuă să evolueze, adoptarea datelor comportamentale nu numai că asigură eficacitatea soluțiilor de inteligență artificială, dar deschide și calea către experiențe utilizator transformative și plăcute.