ช่องว่างของบริบทลูกค้าที่ขัดขวาง AI ขององค์กร

AI ขององค์กร กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว hơnความสามารถขององค์กรในการให้บริบทลูกค้าที่เชื่อถือได้

ความท้าทายไม่ใช่ว่า AI สามารถสร้างเนื้อหา คำแนะนำ การคาดการณ์ หรือการตัดสินใจได้หรือไม่ แต่ความท้าทายคือว่าผลลัพธ์เหล่านั้นเป็นไปตามความเข้าใจที่ถูกต้องเกี่ยวกับลูกค้าหรือไม่

ในหลายองค์กร ไม่ใช่เช่นนั้น

องค์กรได้ใช้จ่ายอย่างมากในการลงทุนใน AI ที่สร้างขึ้น ระบบคู่ขนาน ระบบคาดการณ์ และกระบวนการทำงานอัตโนมัติในช่วงหลายปีที่ผ่านมา แต่หลายโครงการเหล่านี้ต้องดิ้นรนเพื่อเคลื่อนไหวไปไกลกว่ากรณีการใช้งานที่แยกออกมาหรือส่งมอบคุณค่าทางธุรกิจที่สม่ำเสมอในระดับใหญ่ สาเหตุหนึ่งที่ทำให้เกิดปัญหานี้คือ AI ระบบตัดสินใจโดยไม่มีความเข้าใจที่สมบูรณ์เกี่ยวกับลูกค้าที่พวกเขากำลังดำเนินการ

ความท้าทายนี้ปรากฏขึ้นทั่วทั้งองค์กร เครื่องมือส่วนบุคคลแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ไม่เกี่ยวข้อง ผู้ช่วยบริการลูกค้าสร้างคำตอบที่ไม่สมบูรณ์แบบ โมเดลการเปลี่ยนแปลงลูกค้าจำแนกประเภทลูกค้าที่จงรักภักดีไม่ถูกต้อง แพลตฟอร์มการตลาดอัตโนมัติกระตุ้นข้อความที่มาถึงสายหรือไม่สะท้อนถึงพฤติกรรมลูกค้าล่าสุด

สิ่งเหล่านี้มักถูกอธิบายว่าเป็นปัญหาของ AI แต่สิ่งเหล่านี้มักเป็นปัญหาเกี่ยวกับบริบทลูกค้า

AI ไม่ทำงานในสุญญากาศ ประสิทธิผลของ AI ขึ้นอยู่กับคุณภาพ ความสมบูรณ์ และความทันเวลาของข้อมูลที่มีอยู่ เมื่อเอกลักษณ์ของลูกค้ากระจัดกระจายไปทั่วระบบ สัญญาณพฤติกรรมมาถึงสายหรือแอปพลิเคชันต่างๆ ทำงานจากเวอร์ชันที่ขัดแย้งกันของลูกค้า ระบบ AI จะสร้างผลลัพธ์ที่รู้สึกไม่เชื่อมต่อกับความเป็นจริง

โดยทั่วไปแล้ว องค์กรส่วนใหญ่มีสัญญาณพื้นฐานเหล่านี้แล้ว ข้อมูลธุรกรรม อินเทอร์แอคชัน ความชอบ และพฤติกรรมที่มีอยู่แล้วทั่วทั้งระบบเทคโนโลยีของพวกเขา ความท้าทายคือการเปลี่ยนสัญญาณที่กระจัดกระจายเหล่านี้ให้เป็นบริบทลูกค้าที่เชื่อถือได้ที่ระบบ AI สามารถใช้ได้อย่างต่อเนื่อง

ข้อมูลที่กระจัดกระจายสร้างความเข้าใจลูกค้าที่ไม่สมบูรณ์

องค์กรระดับองค์กรไม่เคยขาดข้อมูลลูกค้า แต่พวกเขาต้องดิ้นรนเพื่อจัดการกับการกระจายข้อมูล

ลูกค้าคนเดียวอาจปรากฏในแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซภายใต้ที่อยู่อีเมลหนึ่งอัน ในแพลตฟอร์มความจงรักภักดีภายใต้ที่อยู่อีเมลอื่น และภายในแอปพลิเคชันบริการโดยไม่มีไอดีถาวร ประวัติการซื้อ พฤติกรรมที่มีส่วนร่วม ความชอบในการยินยอม การโต้ตอบกับบริการ และกิจกรรมดิจิทัลมักจะอยู่ในระบบที่แยกจากกัน

จากมุมมองของโมเดล AI สิ่งเหล่านี้มักปรากฏเป็นบุคคลที่แตกต่างกัน

ผลกระทบนี้จะกลายเป็นเรื่องสำคัญเมื่อระบบ AI เริ่มต้นการตัดสินใจเชิงปฏิบัติการ

โมเดลการเปลี่ยนแปลงลูกค้าอาจจำแนกประเภทลูกค้าที่จงรักภักดีเป็นลูกค้าที่ไม่เคลื่อนไหวเพราะประวัติการซื้อครึ่งหนึ่งอยู่ภายใต้โปรไฟล์อื่น เครื่องมือแนะนำอาจแสดงผลิตภัณฑ์ที่ไม่เกี่ยวข้องเพราะพฤติกรรมในการท่องเว็บและประวัติการทำธุรกรรมไม่เคยเชื่อมต่อกัน ระบบ AI อาจสร้างคำตอบที่ไม่สมบูรณ์เพราะสามารถเข้าถึงเพียงบางส่วนของความสัมพันธ์กับลูกค้าเท่านั้น

เมื่อองค์กรใช้ AI อย่างกว้างขวาง ปัญหาเหล่านี้จะกลายเป็นเรื่องที่ยากจะเพิกเฉยได้

หลายองค์กรคิดว่าการรวมข้อมูลเข้ากับคลังข้อมูลจะแก้ปัญหาได้ ในความเป็นจริง การรวมข้อมูลเพียงอย่างเดียวไม่ได้สร้างความเข้าใจลูกค้า ไม่ได้แก้ไขข้อขัดแย้งด้านเอกลักษณ์ ไม่ได้เชื่อมต่อพฤติกรรมลูกค้าข้ามระบบ และไม่ได้สร้างมุมมองที่เชื่อถือได้เกี่ยวกับลูกค้า ระบบ AI อาจยังคงทำงานด้วยข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์หรือขัดแย้งกัน

การเก็บข้อมูลไม่ใช่ความเข้าใจ สิ่งนี้มีความสำคัญมากขึ้นเมื่อองค์กรเปลี่ยนจากการทดลอง AI ไปสู่ระบบ AI ที่ฝังอยู่ในกระบวนการทำงานเชิงปฏิบัติการ

บริบทลูกค้าที่เชื่อถือได้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานหลักของ AI

การแก้ปัญหาเกี่ยวกับเอกลักษณ์ถูกมองว่าเป็นความสามารถทางการตลาดแบบดั้งเดิม แต่ขณะนี้กำลังกลายเป็นส่วนประกอบพื้นฐานของโครงสร้างพื้นฐาน AI ขององค์กร

แต่เอกลักษณ์ไม่เพียงพอ ระบบ AI ต้องการการเข้าถึงชั้นบริบทลูกค้าที่เชื่อถือได้กว้างขึ้น ซึ่งรวมถึงเอกลักษณ์ สัญญาณพฤติกรรม ประวัติการทำธุรกรรม ข้อมูลการยินยอม รูปแบบการมีส่วนร่วม และบริบททางธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับการโต้ตอบกับลูกค้าแต่ละครั้ง

การแก้ปัญหาเกี่ยวกับเอกลักษณ์มีบทบาทสำคัญเพราะจะกำหนดว่าบันทึกใดที่เป็นของบุคคลเดียวกันข้ามระบบที่ไม่เชื่อมต่อกัน ในระดับองค์กร สิ่งนี้ต้องการการผสมผสานระหว่างการตรงกันแบบกำหนด การสร้างแบบจำลองแบบความน่าจะเป็น และกราฟเอกลักษณ์ที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง

หากไม่มีพื้นฐานนี้ ระบบ AI จะดิ้นรนในการให้เหตุผลอย่างถูกต้องเกี่ยวกับสภาพ ความตั้งใจ และความตั้งใจของลูกค้า

ความท้าทายจะยิ่งซับซ้อนมากขึ้นในสภาพแวดล้อมจริงที่ลูกค้าเปลี่ยนอุปกรณ์ ที่อยู่อีเมล ที่ตั้ง และรูปแบบการมีส่วนร่วมบ่อยครั้ง การจับคู่ที่แม่นยำเพียงอย่างเดียวมักจะทิ้งช่องว่างที่ไม่ได้รับการแก้ไขไว้ การจับคู่ที่ก้าวร้าวมากเกินไปสามารถสร้างความกังวลเกี่ยวกับการกำกับดูแลและความไว้วางใจหากองค์กรไม่สามารถเข้าใจว่าได้ข้อสรุปเหล่านั้นมาได้อย่างไร

ดังนั้น องค์กรหลายแห่งจึงใช้วิธีการแบบไฮบริดที่ผสมผสานการจับคู่แบบกำหนด การสร้างแบบจำลองด้วยเครื่องจักร การอธิบาย และกราฟเอกลักษณ์ที่ปรับเปลี่ยนไปพร้อมกับพฤติกรรมลูกค้า

สิ่งสำคัญคือ องค์กรต้องการมุมมองบริบทเอกลักษณ์หลายมุมมองมากกว่าโปรไฟล์เอกลักษณ์แบบสากล ทีมการตลาดอาจให้ความสำคัญกับการเข้าถึงและที่อยู่ ทีมความจงรักภักดีต้องการความแม่นยำระดับบัญชี ทีมการฉ้อโกงดำเนินการด้วยเกณฑ์ที่แตกต่างกัน ระบบ AI ที่สนับสนุนฟังก์ชันเหล่านั้นต้องการบริบทลูกค้าที่สอดคล้องกับความต้องการการดำเนินงานเฉพาะ

สิ่งนี้เปลี่ยนแปลงวิธีคิดขององค์กรเกี่ยวกับการเตรียมพร้อมสำหรับ AI AI ขององค์กรต้องการบริบทลูกค้าที่เชื่อถือได้ซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนได้อย่างต่อเนื่องในขณะเดียวกันก็ยังคงอธิบายได้ มีการกำกับดูแล และเข้าถึงได้ทั่วทั้งระบบ

บริบทลูกค้าแบบเรียลไทม์เป็นสิ่งจำเป็น

แม้ว่าองค์กรหลายแห่งจะสามารถรวมเอกลักษณ์ลูกค้าได้สำเร็จ แต่ก็พบข้อจำกัดอีกอย่างหนึ่งซึ่งก็คือเวลา

สภาพแวดล้อมองค์กรหลายแห่งยังคงพึ่งพากระบวนการแบบชะลอและแบบแบตช์ โปรไฟล์ลูกค้าจะอัปเดตหลังจากผ่านไปหลายชั่วโมง สัญญาณพฤติกรรมมาถึงหลังจากที่ช่วงเวลาที่เกี่ยวข้องผ่านไปแล้ว

ดังนั้น ระบบ AI จึงตัดสินใจโดยอาศัยสถานะลูกค้าที่ล้าสมัยมากกว่าความตั้งใจลูกค้าในปัจจุบัน

ความล่าช้านี้ส่งผลกระทบต่อทั้งประสบการณ์ลูกค้าและประสิทธิภาพทางธุรกิจ

ลูกค้าอาจทิ้งรถเข็น แต่การเดินทางติดตามจะไม่เริ่มต้นจนกระทั่งเช้าวันรุ่น ลูกค้าที่จงรักภักดีอาจกลับมาที่เว็บไซต์ก่อนที่โปรไฟล์จะอัปเดตข้ามระบบ ส่งผลให้เกิดประสบการณ์ทั่วไป ตัวแทนบริการมักมีส่วนร่วมกับลูกค้าก่อนที่สัญญาณพฤติกรรมล่าสุดจะพร้อมใช้งาน

นี่คือเหตุผลที่โครงสร้างพื้นฐานแบบเรียลไทม์มีความสำคัญมากขึ้น

องค์กรต้องการระบบที่สามารถอัปเดตกราฟเอกลักษณ์ สัญญาณพฤติกรรม อนุญาต และโปรไฟล์ลูกค้าเมื่อมีการโต้ตอบ ระบบ AI สามารถตัดสินใจได้เพียงเมื่อบริบทลูกค้าใต้พื้นฐานสะท้อนถึงช่วงเวลานั้น

เมื่อกระบวนการทำงาน AI อัตโนมัติกลายเป็นเรื่องธรรมดา การรักษาบริบทลูกค้าที่ถูกต้องข้ามระบบและช่องทางจึงมีความสำคัญต่อการให้การตัดสินใจที่เชื่อถือได้และประสบการณ์ลูกค้าที่สม่ำเสมอ

บริบทลูกค้าที่ใช้ร่วมกันทำให้ AI มีความน่าเชื่อถือมากขึ้น

ความท้าทายอีกอย่างที่เกิดขึ้นทั่วทั้งสภาพแวดล้อม AI ขององค์กรคือความไม่สอดคล้องกัน

องค์กรกำลังใช้ AI ทั่วทั้งแพลตฟอร์มการตลาด แอปพลิเคชันบริการลูกค้า เครื่องมือวิเคราะห์ คู่ขนาน และโมเดลที่พัฒนาภายในพร้อมๆ กัน ในหลายสภาพแวดล้อม ระบบแต่ละระบบเข้าถึงข้อมูลลูกค้าแตกต่างกันและมีมุมมองของตนเองเกี่ยวกับเอกลักษณ์ อนุญาต และสถานะลูกค้า

เมื่อเวลาผ่านไป ความเข้าใจลูกค้าที่กระจัดกระจายนำไปสู่พฤติกรรม AI ที่กระจัดกระจาย

ระบบ AI ขององค์กรทำงานได้เชื่อถือได้มากขึ้นเมื่อพวกมันทำงานจากชั้นบริบทลูกค้าที่เชื่อถือได้ร่วมกัน ซึ่งหมายความว่าแอปพลิเคชัน AI สามารถเข้าถึงกราฟเอกลักษณ์ โปรไฟล์ลูกค้า สัญญาณพฤติกรรม และโครงสร้างการกำกับดูแลเดียวกัน ไม่ว่าการตัดสินใจจะเกิดขึ้นที่ไหน

ผลลัพธ์คือการผลิตที่เชื่อถือได้มากขึ้น การกำกับดูแลที่แข็งแกร่ง และการทำงานร่วมกันที่ดีขึ้นทั่วทั้งองค์กร

อนาคตของ AI ขององค์กรขึ้นอยู่กับบริบทลูกค้า

การอภิปรายเกี่ยวกับ AI ขององค์กรมักเน้นไปที่โมเดล ความสามารถในการให้เหตุผล และการอัตโนมัติ สิ่งเหล่านี้มีความสำคัญ แต่เมื่อโมเดลพื้นฐานกลายเป็นไปได้และเข้าถึงได้มากขึ้น เทคโนโลยีเองก็กลายเป็นตัวเลือกที่น้อยลง

คำถามที่ใหญ่กว่าคือว่าระบบ AI สามารถทำงานจากความเข้าใจที่ถูกต้อง เชื่อมต่อ และอัปเดตอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับลูกค้าได้หรือไม่

สิ่งนี้ต้องการการลงทุนในการแก้ปัญหาเกี่ยวกับเอกลักษณ์ โครงสร้างพื้นฐานแบบเรียลไทม์ การกำกับดูแล และสถาปัตยกรรมข้อมูลที่ปรับเปลี่ยนได้ สิ่งสำคัญยิ่งกว่านั้นคือ องค์กรต้องมองเห็นบริบทลูกค้าเป็นชั้นข้อมูลเชิงปฏิบัติการที่สนับสนุนการตัดสินใจ AI ทั่วทั้งองค์กร

โดยทั่วไปแล้ว องค์กรส่วนใหญ่มีสัญญาณพื้นฐานเหล่านี้แล้ว

ผู้นำคนต่อไปใน AI ขององค์กรจะไม่จำเป็นต้องเป็นบริษัทที่มีโมเดลที่ซับซ้อนที่สุด พวกเขาจะเป็นบริษัทที่มีความเข้าใจลูกค้าที่เชื่อถือได้มากที่สุด

เพราะในโลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI บริบทลูกค้ากำลังจะกลายเป็นพื้นฐานของการตัดสินใจที่มีเหตุผลทุกประการ