Ключ к успешным решениям ИИ? Поведенческие данные

В последние годы не является секретом, что распространение технологических инноваций захватило мир. Генеративный ИИ, в частности, стал все более популярным, с инструментами như ChatGPT, достигающими 100 миллионов пользователей всего через два месяца после запуска. Но эти передовые решения ИИ ничего не стоят без осмысленных, качественных данных.

К сожалению, процесс достижения такого рода данных не всегда прост – компании должны захватить и обработать данные таким образом, чтобы удалить предвзятость, и отформатировать их так, чтобы они могли быть легко потреблены ИИ. Особенно как компании ИИ, такие как OpenAI и Anthropic начинают заканчиваться данными для обучения своих моделей ИИ, важность сбора полезных и осмысленных данных растет.

По мере расширения мира ИИ компании должны понимать влияние, которое качественные данные по сравнению с плохими данными оказывают на решения ИИ и критическую роль, которую поведенческие данные могут сыграть в построении, обучении и укреплении инструментов, управляемых ИИ.

Влияние качественных и плохих данных на решения ИИ

Модели ИИ полагаются на данные, чтобы учиться закономерностям, делать прогнозы и выполнять задачи. Если обучающие данные компрометированы, неточны или содержат ошибки, модель может производить предвзятые и ненадежные результаты, плохой пользовательский опыт, уязвимости безопасности и риски соблюдения нормативных требований. Фактически, Gartner оценивает, что плохое качество данных стоит организациям в среднем 12,9 миллиона долларов в год.

Обучение моделей ИИ на качественных данных, с другой стороны, позволяет организациям принимать лучшие, более обоснованные решения, реализовывать надежные процессы, снижать проблемы соблюдения нормативных требований и избегать дорогостоящих последствий. Это также может привести к лучшему опыту для клиентов и заинтересованных сторон, увеличению выручки и доли рынка, а также снижению рисков. Без всесторонних, осмысленных и точных данных компании будут иметь трудности с построением и управлением этими все более сложными приложениями и экосистемами ИИ.

Рост поведенческих данных

Поведенческие данные из взаимодействий с продуктами и услугами могут помочь предоставить компаниям глубокие знания для моделей ИИ. Фактически, McKinsey & Company оценивает, что организации, которые используют информацию о поведении клиентов, превосходят своих коллег на 85% в росте продаж и более чем на 25% в валовой марже.

Поведенческие данные описывают взаимодействия пользователей с цифровыми средами, раскрывая подробные предпочтения и закономерности. Они являются фундаментальным элементом для раскрытия настроений за кликами пользователей. Например, поведенческие данные могут раскрыть критические метрики, такие как продолжительность сессии, активное время на сайте, количество сообщений об ошибках или мертвых кликах, чтобы предоставить компаниям более четкое представление об участии пользователей, предпочтениях и точках разочарования.

Хотя эти данные могут помочь предприятиям выявить недостатки и улучшить опыт пользователей, они также содержат критические знания для компаний, чтобы воспользоваться новыми возможностями для своих решений ИИ, включая лучшие прогнозы, улучшенные меры безопасности и улучшенную персонализацию:

Прогнозирование

Оснащенные поведенческими данными, компании могут получить ценные знания о поведении пользователей, закономерностях, предпочтениях и болевых точках, что позволяет им прогнозировать будущее поведение более точно и, в свою очередь, создавать лучшие впечатления. Например, просмотры веб-сайтов, подписки на рассылку, действия с корзиной покупок и взаимодействия в социальных сетях не только действуют как цифровой хлебный крошка, но также могут быть индикаторами будущего поведения при покупке. С этими данными в руках компании будут иметь лучшее представление о поведении потребителей, что позволит им принимать более обоснованные прогнозы и стратегические решения.

Определение угроз

Компании могут использовать поведенческие данные для выявления угроз при разработке решений ИИ, анализируя закономерности взаимодействия пользователей на аномалии или подозрительную активность. Отслеживая метрики, такие как продолжительность сессии пользователя или закономерности кликов, компании могут обнаружить отклонения от нормального поведения пользователей, которые могут указывать на угрозы или потенциальные уязвимости. Например, финансовая компания может использовать поведенческие данные, чтобы увидеть, как пользователи обычно перемещаются по сайту, и проанализировать несоответствия, чтобы определить, является ли определенное поведение или закономерность мошеннической или нет. Этот проактивный подход позволяет компаниям быстро устранить проблемы безопасности, снизить риски и защитить свои системы ИИ.

Персонализация

По мере ускоренного роста ИИ гиперперсонализированные впечатления клиентов скоро станут стандартом. С помощью поведенческих данных инженерные команды могут прогнозировать поведение и адаптировать опыт пользователей. Бизнес, который отслеживает истории покупок потребителей и разрабатывает подробные профили клиентов, может построить более сильную лояльность бренда. Оснащенные этими данными, ритейлеры могут предложить впечатления, которые более персонализированы с помощью целевых предложений и актуальных возможностей кросс-продаж. Например, поведенческие данные могут выявить покупателей, которые с большей вероятностью отказываются от своей корзины. Ритейлеры могут использовать эту информацию, чтобы предложить персонализированную скидку целевой аудитории, потенциально превратив потерянные продажи в конверсии.

Поведенческие данные – ключ к успеху

В эпоху, отмеченную быстрым технологическим прогрессом, успех и полезность решений ИИ зависят от осмысленных и точных данных. По мере того, как растет спрос на качественные данные, поведенческие данные появляются как важнейший ресурс для разработки ИИ. Используя знания, полученные из взаимодействий пользователей, компании могут лучше прогнозировать и прогнозировать поведение пользователей, выявлять угрозы и защищать системы, а также предоставлять персонализированные впечатления, которые предвидят и превышают ожидания пользователей.

По мере того, как ландшафт ИИ продолжает эволюционировать, принятие поведенческих данных не только обеспечивает эффективность решений ИИ, но и открывает путь для трансформирующих и приятных впечатлений пользователей.