Ключ к успешным решениям ИИ? Поведенческие данные

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

К сожалению, процесс достижения такого рода данных не всегда прост – компании должны захватывать и обрабатывать данные так, чтобы удалить предвзятость, и форматировать их так, чтобы они могли быть легко потреблены ИИ. Особенно когда 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, а не плохие данные, оказывают на решения ИИ, и решающую роль, которую поведенческие данные могут сыграть в построении, обучении и укреплении инструментов, основанных на ИИ.

Влияние качества 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 миллионов 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避ать дорогостоящие последствия. Это также может привести к лучшему опыту для клиентов и заинтересованных сторон, увеличению доходов и доли рынка, а также снижению рисков. Без целостных, 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 компаниям получить глубокие знания для моделей ИИ. Фактически, McKinsey & Company оценивает, что организации, которые используют данные о поведении клиентов, превосходят своих коллег на 85% в росте продаж и более чем на 25% в валовой марже.

Поведенческие данные описывают взаимодействие 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 сеанса, активное время на сайте, количество сообщений об ошибках или мертвых кликах, чтобы предоставить компаниям более четкое представление об вовлечении пользователей, предпочтениях и точках разочарования.

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

Прогнозирование

Обеспеченные поведенческими данными, компании могут получить ценные знания о поведении пользователей, закономерностях, предпочтениях и болевых точках, что позволяет им более точно предсказывать будущее поведение и создавать лучший опыт. Например, просмотры сайтов, подписки на новостную рассылку, активности в корзине покупок и взаимодействия в социальных сетях не только служат цифровым хлебным крошком, но также могут быть индикаторами будущего поведения покупателя. С этими данными в руках компании будут иметь лучшее представление о поведении потребителей, что позволит им принимать более обоснованные решения и стратегическое планирование.

Выявление угроз

Компании могут использовать поведенческие данные для выявления угроз при разработке решений ИИ, анализируя закономерности взаимодействия пользователей на предмет аномалий или подозрительной деятельности. Отслеживая метрики, такие как продолжительность сеанса 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 оперативно решать проблемы безопасности, смягчать риски и защищать свои системы ИИ.

Персонализация

По мере ускоренного роста ИИ гиперперсонализированные опыт клиентов скоро станут стандартом. С помощью поведенческих данных инженерные команды могут предсказывать поведение и адаптировать опыт пользователей. Бизнесы, которые отслеживают истории покупок потребителей и разрабатывают подробные профили клиентов, могут построить более сильную лояльность бренда. Обеспеченные этими данными, ритейлеры могут предлагать опыт, который более персонализирован, с помощью целевых предложений и актуальных возможностей кросс-продаж. Например, поведенческие данные могут выявить покупателей, которые с большей вероятностью бросают корзину. Ритейлеры могут использовать эту информацию, чтобы предложить персонализированную скидку целевой аудитории, потенциально превращая 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 становятся важнейшим ресурсом для разработки ИИ. Используя знания, полученные из взаимодействий пользователей, компании могут лучше предсказывать и прогнозировать поведение пользователей, выявлять угрозы и защищать системы, а также предоставлять персонализированные опыт, который предвидит и превышает ожидания пользователей.

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