Nyckeln till framgångsrika AI-lösningar? Beteendedata

Under de senaste åren har teknologiska innovationer tagit världen med storm. Generativ AI har blivit alltmer populär, med verktyg som ChatGPT som har nått 100 miljoner användare bara två månader efter lanseringen. Men dessa avancerade AI-lösningar är ingenting utan meningsfull och kvalitetsdata.

Tyvärr är processen för att uppnå denna typ av data inte alltid enkel – företag måste samla in och bearbeta data på ett sätt som tar bort fördomar och formaterar den för att den ska kunna konsumeras av AI. Särskilt när AI-företag som OpenAI och Anthropic börjar ta slut på data för att träna sina AI-modeller, ökar vikten av att samla in användbar och meningsfull data.

När AI-världen utvecklas måste företag förstå effekten som kvalitetsdata kontra dålig data har på AI-lösningar och den kritiska roll som beteendedata kan spela för att bygga, träna och stärka AI-drivna verktyg.

Effekten av kvalitetsdata kontra dålig data på AI-lösningar

AI-modeller förlitar sig på data för att lära sig mönster, göra förutsägelser och utföra uppgifter. Om träningsdatat är komprometterat, otillförlitligt eller fyllt med fel, kan modellen producera fördomsfulla och otillförlitliga resultat, dålig användarupplevelse, säkerhetsrisker och regulatoriska risker. Faktum är att Gartner uppskattar att dålig datakvalitet ensam kostar organisationer i genomsnitt 12,9 miljoner dollar per år.

Att träna AI-modeller på kvalitetsdata, å andra sidan, tillåter organisationer att fatta bättre, mer informerade beslut, implementera tillförlitliga processer, minska efterlevnadsproblem och undvika dyra konsekvenser. Det kan också leda till bättre kund- och intressentupplevelser, ökad omsättning och marknadsandel, och minskad risk. Utan holistisk, meningsfull och exakt data kommer företag att ha svårt att bygga och hantera dessa alltmer komplexa AI-applikationer och ekosystem.

Uppkomsten av beteendedata

Beteendedata från produkt- och tjänsteinteraktioner kan hjälpa företag att få djupa insikter för AI-modeller. Faktum är att McKinsey & Company uppskattar att organisationer som utnyttjar kundbeteendeenliga insikter presterar bättre än sina kollegor med 85 % i försäljningstillväxt och mer än 25 % i bruttomarginal.

Beteendedata beskriver användarinteraktioner med digitala miljöer, vilket avslöjar detaljerade preferenser och mönster. Det står som en grundläggande komponent för att avslöja känslorna bakom användarklick. Till exempel kan beteendedata avslöja kritiska mått som sessionslängd, aktiv tid på webbplatsen, antal felmeddelanden eller döda klick för att ge företag en tydligare bild av användarengagemang, preferenser och frustrationer.

Medan denna data kan hjälpa företag att identifiera brister och förbättra användarupplevelsen, innehåller den också kritiska insikter för företag att kapitalisera på nya möjligheter för sina AI-lösningar, inklusive bättre prognoser, förbättrade säkerhetsåtgärder och förbättrad personanpassning:

Prognostisering

Utrustade med beteendedata kan företag få värdefulla insikter i användarbeteende, mönster, preferenser och smärtstillande punkter, vilket gör det möjligt för dem att förutsäga framtida beteende mer exakt och skapa bättre upplevelser. Till exempel fungerar webbplatsvyer, nyhetsbrevsregistreringar, shoppingkorgsaktiviteter och sociala medieengagemang inte bara som en digital brödsmula, utan kan också vara indikatorer på framtida inköpsbeteende. Med denna data i handen kommer företag att ha en bättre indikation på konsumentbeteende, vilket möjliggör mer informerade förutsägelser och strategiska beslut.

Identifiering av hot

Företag kan utnyttja beteendedata för att identifiera hot när de utvecklar AI-lösningar genom att analysera mönster av användarinteraktioner för avvikelser eller misstänkta aktiviteter. Genom att övervaka mått som användarsessionslängd eller klickmönster kan företag upptäcka avvikelser från normalt användarbeteende som kan indikera hot eller potentiella sårbarheter. Till exempel kan ett finansföretag använda beteendedata för att se hur användare vanligtvis flyter genom webbplatsen och analysera avvikelser för att avgöra om ett visst beteende eller mönster är bedrägligt eller inte. Denna proaktiva strategi möjliggör för företag att snabbt hantera säkerhetsproblem, minimera risker och skydda sina AI-system.

Personanpassning

När AI-världen accelererar kommer hyperpersonanpassade kundupplevelser att bli standard. Med beteendedata kan utvecklingsteam förutsäga beteenden och anpassa användarupplevelser. Företag som spårar konsumenternas inköpshistorik och utvecklar detaljerade kundprofiler kan bygga starkare varumärkeslojalitet. Utrustade med denna data kan återförsäljare erbjuda upplevelser som är mer personanpassade genom riktade erbjudanden och relevanta korsförsäljningsmöjligheter. Till exempel kan beteendedata identifiera shoppare som är mer benägna att överge sin varukorg. Återförsäljare kan använda denna information för att erbjuda en personanpassad rabatt till målsegmentet, vilket potentiellt kan omvandla förlorade försäljningar till konverteringar.

Beteendedata är nyckeln till framgång

I en era som kännetecknas av snabb teknologisk utveckling hänger framgången och användbarheten av AI-lösningar på meningsfull och exakt data. När efterfrågan på kvalitetsdata intensifieras framträder beteendedata som en avgörande resurs för AI-utveckling. Genom att utnyttja insikter från användarinteraktioner kan företag bättre förutsäga och prognostisera användarbeteende, identifiera hot och skydda system, och leverera personanpassade upplevelser som förutsäger och överträffar användarväntningar.

När AI-landskapet fortsätter att utvecklas säkerställer acceptansen av beteendedata inte bara effikaciteten hos AI-lösningar, utan banar också väg för transformerande och behagliga användarupplevelser.