Müşteri Bağlamı Açığının Kuruluş AI’sini Nasıl Geriye Çektiği

Kuruluş AI’si çoğu organizasyonun kendisine güvenilir müşteri bağlamı sağlayabilmesinden daha hızlı ilerliyor.

Sorun artık AI’nin içerik, öneriler, tahminler veya kararlar üretebilmesi değil. Sorun, bu çıktıların müşteriyi doğru bir şekilde anladığından emin olmak.

Çoğu kuruluşta bu böyle değil.

Organizasyonlar, son birkaç yıldır büyük ölçüde üretken AI, kaptan sistemler ve otonom iş akışlarına yatırım yaptı. Ancak bu girişimlerin çoğu, izole kullanım örneklerinin ötesine geçmek veya ölçekte tutarlı iş değerleri sağlamak için mücadele ediyor. Neden souvent surprizingly basit: AI sistemleri, üzerinde hareket ettikleri müşterilerin tam bir anlayışına sahip olmadan kararlar alıyor.

Bu sorun, kuruluşun her yerinde ortaya çıkıyor. Kişiselleştirme motorları alakasız ürünleri öneriyor. Müşteri hizmetleri asistanları eksik yanıtlar üretiyor. Müşteri kaybı modelleri sadık müşterileri yanlış sınıflandırıyor. Pazarlama otomasyon platformları, müşterinin recent davranışını yansıtmayan veya geç gelen mesajları tetikliyor.

Bunlar genellikle AI sorunları olarak tanımlanıyor. Daha sık, bunlar müşteri bağlamı sorunları.

AI, boşlukta çalışmıyor. Etkinliği, kendisine sunulan bilginin kalitesi, tam olması ve zamanında olmasıyla ilgili. Müşteri kimliği sistemler arasında parçalanmışsa, davranış sinyalleri geç geliyorsa veya farklı uygulamalar müşterinin çelişen sürümlerinden çalışıyorsa, AI sistemleri kaçınılmaz olarak gerçeklikten kopuk sonuçlar üretiyor.

Çoğu organizasyon zaten temel sinyallere sahip. Years of transactions, etkileşimler, tercihler ve davranış verileri zaten teknoloji ortamlarında mevcut. Sorun, bu parçalanmış sinyalleri, AI sistemlerinin sürekli olarak kullanabileceği güvenilir müşteri bağlamına dönüştürmek.

Parçalanmış Veriler Müşteri Anlayışını Eksik Bırakıyor

Kuruluşlar, genellikle müşteri verisi eksikliğinden değil, parçalanmadan muzdarip.

Bir müşteri, bir e-ticaret platformunda bir e-posta adresi altında, bir sadakat platformunda başka bir e-posta adresi altında ve bir hizmet uygulamasında hiç kalıcı bir tanımlayıcı olmadan görünabilir. Satın alma geçmişi, katılım davranışı, onay tercihleri, hizmet etkileşimleri ve dijital aktivite genellikle ayrı sistemlerde mevcut.

AI modelinin bakış açısına göre, bu parçalar sık sık farklı bireyler olarak görünür.

Etkisi, AI sistemleri işlemsel kararlar almaya başladığında önemli hale gelir.

Bir müşteri kaybı modeli, bir sadık müşteriyi pasif olarak sınıflandırabilir çünkü satın alma geçmişinin yarısı başka bir profile ait. Bir öneri motoru, alakasız ürünleri ortaya çıkarabilir çünkü gezinme davranışı ve işlem geçmişi hiç bağlantılı değildi. Bir AI asistanı, müşteri ilişkisinin yalnızca bir kısmına erişebildiği için eksik yanıtlar üretebilir.

Kuruluşlar AI’yi daha geniş bir şekilde dağıttıkça, bu sorunlar giderek daha fazla göz ardı edilemez hale geliyor.

Çoğu kuruluş, verilerin bir ambara merkezi hale getirilmesinin sorunu çözeceğini varsayar. Gerçekte, konsolidasyon alone müşteri anlayışını yaratmaz. Kimlik çatışmalarını çözmez, sistemler arası müşteri davranışını bağlamaz veya müşteriye ilişkin güvenilir bir görünüm oluşturmaz. AI sistemleri hala eksik veya çelişen girdilere dayanarak çalışabilir.

Depolama, anlama değildir. Bu ayrım, kuruluşlar AI deneylerinden operasyonel iş akışlarına AI sistemlerini entegre ettikçe giderek daha önemli hale geliyor.

Güvenilir Müşteri Bağlamı AI Altyapısının Temel Bir Parçası Haline Geldi

Kimlik çözümü geleneksel olarak bir pazarlama yeteneği olarak görülüyordu. Artık giderek daha fazla, kuruluşun AI altyapısının temel bir bileşeni haline geliyor.

Ancak kimlik alone yeterli değil. AI sistemlerinin etkili kararlar alması için, daha geniş bir güvenilir müşteri bağlamı katmanına erişimi olmalıdır. Bu, kimlik, davranış sinyalleri, işlem geçmişi, onay verileri, katılım modelleri ve her müşteri etkileşiminin iş bağlamını içerir.

Kimlik çözümü, hangi kayıtların ayrı sistemler arasındaki aynı bireye ait olduğunu belirlemede kritik bir rol oynar. Kuruluş ölçeğinde, bu, deterministik eşleştirmenin, olasılıksal modellemenin ve sürekli olarak gelişen kimlik grafiklerinin bir kombinasyonunu gerektirir.

Bu temel olmadan, AI sistemleri müşteri durumunu, davranışını ve niyetini doğru bir şekilde akıl yürütemez.

Sorun, gerçek dünya ortamlarında, müşterilerin sık sık cihazları, e-posta adreslerini, konumlarını ve katılım modellerini değiştirdiği durumlarda daha da karmaşık hale geliyor. Tam eşleştirmede alone önemli boşluklar çözülmemiş olabilir. Aşırı agresif eşleştirmede, organizasyonlar sonuçlara nasıl ulaşıldığını anlayamadıkları için yönetim ve güven endişeleri yaratılabilir.

Bu nedenle, birçok kuruluş, deterministik eşleştirmeyi, makine öğrenimini, açıklanabilirliği ve müşteri davranışıyla birlikte gelişen adaptif kimlik grafiklerini birleştiren melez yaklaşımları benimsemektedir.

Önemli olarak, organizasyonlar artık tek bir evrensel profilden ziyade kimlik için birden fazla bağlamsal görünüm gerektiriyor. Pazarlama ekipleri ulaşılabilirlik ve adreslenebilirlik önceliklendirebilir. Sadakat ekipleri hesap düzeyinde kesinlik gerektirir. Dolandırıcılık ekipleri tamamen farklı eşiklerle çalışır. AI sistemleri, bu işlevleri desteklemek için müşteri bağlamına ihtiyaç duyar.

Bu, AI hazırlığını düşünme şeklimizi değiştiriyor. Kuruluş AI’si, sürekli olarak adapte olabilen, açıklanabilir, yönetilen ve sistemler arası erişilebilen güvenilir müşteri bağlamına ihtiyaç duyar.

Gerçek Zamanlı Müşteri Bağlamı Temel

Kimliklerini başarılı bir şekilde birleştiren organizasyonlar bile genellikle zamanlama konusunda bir başka sınırlamayla karşılaşıyor.

Çoğu kuruluş ortamı hala gecikmiş boru hatlarından ve batch-oriented iş akışlarına dayanmaktadır. Müşteri profilleri saatler sonra güncellenir. Davranış sinyalleri ilgili anın geçtikten sonra gelir.

Bu, müşteri deneyimi ve iş performansı üzerinde etkileri olan bir gecikme yaratır.

Bir müşteri sepetini terk edebilir, ancak takip yolculuğu ertesi sabah kadar tetiklenmeyebilir. Bir sadakat üyesi, profil güncellemeleri sistemler arası yayılmadan önce web sitesine geri dönebilir, bu da genel bir deneyim yaratır. Hizmet ajanları, recent davranış sinyalleri kullanılabilir hale gelmeden önce müşterilerle etkileşime girebilir.

Bu nedenle gerçek zamanlı altyapı giderek daha önemli hale geliyor.

Organizasyonlar, kimlik grafiklerini, davranış sinyallerini, izinleri ve müşteri profillerini etkileşimler sırasında güncelleyebilecek sistemlere ihtiyaç duyar. AI sistemleri, yalnızca temel müşteri bağlamı anı yansıttığında anında kararlar alabilir.

Otonom AI iş akışları daha yaygın hale geldikçe, sistemler ve kanallar genelinde tutarlı müşteri deneyimi sunmak için müşteri bağlamını doğru bir şekilde korumak giderek daha önemli hale geliyor.

Paylaşılan Müşteri Bağlamı Daha Güvenilir AI Yaratır

Kuruluş AI ortamlarında ortaya çıkan bir başka zorluk da tutarlılıktır.

Organizasyonlar, pazarlama platformları, müşteri hizmetleri uygulamaları, analiz araçları, kaptan sistemler ve dahili olarak geliştirilen modeller üzerinde aynı anda AI’yi dağıtıyor. Çoğu ortamda, her sistem müşteri verisine farklı şekilde erişiyor ve kimlik, izinler ve müşteri durumuna ilişkin kendi yorumunu koruyor.

Zaman içinde, parçalanmış müşteri anlayışı, parçalanmış AI davranışına yol açar.

Kuruluş AI sistemleri, güvenilir müşteri bağlamının paylaşılan bir katmanından çalıştığında daha güvenilir bir şekilde çalışır. Bu, AI uygulamalarının, kararlar nerede alınırsa alınsın, aynı kimlik grafiklerine, müşteri profillerine, davranış sinyallerine ve yönetim çerçevelerine erişebileceği anlamına gelir.

Sonuç, daha güvenilir çıktılar, daha güçlü yönetim ve organizasyon genelinde daha büyük operasyonel uyum sağlar.

Kuruluş AI’sinin Geleceği Müşteri Bağlamına Bağlı

Kuruluş AI tartışmaları genellikle modeller, akıl yürütme yetenekleri ve otomasyona odaklanıyor. Bu yenilikler önemli. Ancak temel modeller giderek daha yetenekli ve erişilebilir hale geldikçe, teknoloji itself giderek daha az bir ayırt edici haline geliyor.

Daha büyük soru, AI sistemlerinin müşteriyi doğru, bağlı ve sürekli güncellenen bir şekilde anladığından emin olmak.

Bu, kimlik çözümleme, gerçek zamanlı altyapı, yönetim ve adapte olabilen veri mimarilerine yatırım gerektirir. Daha da önemlisi, organizasyonların müşteri bağlamını, AI karar alma süreçlerini destekleyen operasyonel bir zeka katmanı olarak görmelerini gerektirir.

Çoğu organizasyon zaten temel sinyallere sahip.

Kuruluş AI’sinde bir sonraki liderler, en gelişmiş modellere sahip şirketler olmayacak. Müşterilerini en güvenilir şekilde anlayan şirketler olacaklar.

Çünkü AI tarafından yönlendirilen bir dünyada, müşteri bağlamı her akıllı kararın temeli haline geliyor.