Verileri Suçlamak Durdurun. Hedeflerinizi Düzeltmeye Başlayın

AI bize öğrenir. Ve biz önyargılıyız.

AI büyük ölçüde insan tarafından oluşturulan içerik üzerinde eğitildiğinden, bizim önyargılarımızı edinir ve bunları içselleştirir. Bu nedenle AI önyargısı hakkında yapılan většülük konuşmalar, kötü veri hakkında odaklanır. Çöp inside, çöp outside. Basit enough. Ancak temiz verilerle bile, önyargı hala sürüyor.

Daha ince ve genellikle göz ardı edilen bir sorun, hedef önyargısıdır. Veri seti probleminden daha az görünür ve müşteri odaklı AI kullanımının en büyük zorluklarından biridir.

Bu makalede, müşteri deneyimi (CX) olarak hedef önyargısının neye benzediğini, neden önemli olduğunu ve markaların bunu hakkında ne yapabileceğini исследacağım.

Hedef Önyargısını Tanımlamak

Hedef önyargısı, bozuk veriler hakkında değil, bozuk niyet hakkında. AI, kendisine söylenen şeyi yapar ve eğer gelir maksimize etmek için söylendiğinde, bunu yapar – müşteri ile olan ilişkiye zarar verlse bile.

Delta Air Lines’i düşünün.最近, AI destekli fiyatlandırma duyurdular ve bu, tüketiciye ödeyeceği maksimum miktarı belirlemek için tasarlandı. Bu, hedef önyargısının mükemmel bir örneğidir. Sistem, size iyi bir anlaşma bulmanıza yardımcı olmak için eğitilmedi, sondern dönüşümü artırmak ve operasyonel maliyetleri azaltmak için eğitildi.

Paris’e bir gezi rezervasyonu yaptığınızı varsayalım. En iyi tarife istediğinizi, ancak sistemin en iyi marjı istediğini varsayalım. AI, $800’lik bir uçuş sunabilir, ancak $400’lik bir uçuş mevcut olabilir. AI yanlış değil, sadece işini yapıyor.

Tüketicilerin kişiselleştirme için yalvardığı türden değil…

Neden Kaçınılmaz

Hedef önyargısı, markanın değerlerini, kültürünü ve önceliklerini yansıtır. AI’nizin dokusuna işlenir. Asıl soru, hangi yöne “eğildiğidir”? Müşteri hedeflerini mi yoksa gelir hedeflerini mi tercih ediyor?

Farklı ekipler, bölgeler ve kültürler farklı zihniyetlere sahip olacak ve AI modelini farklı şekilde eğitecekler. Satış ekibi kontrolü ele alırsa, dönüşüme doğru eğilecektir. Müşteri deneyimi grubu sorumluysa, hizmet ve tasarruf ile daha iyi hizalanmış olabilir.

Aynı mimari, farklı sonuçlar.
Çözüm, önyargıyı tamamen çıkarmak değil, doğru yöne yönlendirmektir. AI’nizi uzun vadeli bağlılık için, kısa vadeli kazançlar için değil, önyargılı yapın.

Çarpık AI’nin Sonuçları

Markaların hedef önyargısı ile karşı karşıya geldiği en büyük risk, güven kaybıdır.

Müşteriler zaten genel, alakasız marka etkileşimlerinden bıktılar. AI bu deneyimleri daha da kötüleştirdiğinde, müşteri kızdırır ve uzaklaştırır.

Büyük dil modelleri (LLM’ler) önyargılı, varsayıma dayalı verilerle eğitilirse, kişisel olmayan yanıtlar üretecekler. Sonuç olarak, müşteriler markanın onlara önem vermediğini hissederler. Bugün size satın alabilirler, ancak uzun vadede markanıza bağlı kalmaları weniger olasıdır.

Deneyim şimdi sadakati yönlendiriyor. Çok müşteri deneyim için daha fazla ödemeye razı. Bu nedenle, AI yüksek değerli bir ürünü satmaya çalışırsa, ancak ihtiyaç duyulmuyorsa, müşteriler bunu fark eder. Çıkış yaparlar. Geri gelmezler.

Agentic AI Sorunu

Bu risk, agentic AI’ye baktığımızda artar.

Agentic AI, kendi başına hareket etmek üzere tasarlanmıştır. İnsansız çok adımlı iş akışlarını tamamlayabilir. Ancak AI’nin mantığı bozuksa veya eğitimi hizasızsa, zarar artar.

Uzmanlar, agentic AI’nin masih uzun bir yol katetmesi gerektiğini kabul ediyor. Aslında, recent bir rapor, neredeyse tüm CFO’ların agentic AI hakkında bildiğini, ancak yalnızca %15’inin ciddiye aldığını gösteriyor. İlgili veriler, önyargıları doğru bir şekilde izleme ve önleme yeteneğinin, benimsenme önünde bir engel olduğunu gösteriyor.

Çoğu agentic sistem hala belirsizlik, kalıcı bellek ve hesap verebilirlik ile mücadele ediyor. Bu,明確 bir şekilde hataları veya önyargıları teşhis etmek veya düzeltmek için bir yol olmadığı zaman tehlikeli bir kombinasyondur.

Markalar kenarda oturmasın, ancak stratejik olarak ilerlemelidir.

Markaların Hedef Önyargısını Azaltması

Açık olalım: Önyargıyı completely ortadan kaldıramazsınız. Siz önyargısınız.

Markanız, AI’nin nasıl davrandığını şekillendirir – iyi veya kötü. Bu önyargılar zaten mevcut müşteri etkileşimlerinizde mevcuttur. Bunlar iptal akışındaki sürtüşme, şart ve koşulların şeffaflığı veya web sitenizin karanlık kalıpları içinde.

AI önyargısı arasındaki fark, ölçektir. AI, bu kararları daha hızlı ve daha az denetimle alabilir, bu da uzun vadeli hedefleri gibi marka bağlılığı ve müşteri ömrü değerini aşındırabilir.

Bu nedenle, bunu önceden çözmeniz gerekir:

1. Doğru soruları sorun

AI yolculuğuna başlamadan önce, durun ve sorun: “Gerçekten bunu doğru şekilde yapma yeteneğine sahip misiniz? Tüketici deneyimini ve markamızı riske atmadan bunu gerçekleştirebilir misiniz?”

Çok fazla marka, AI’ye atlıyor çünkü geri kalmak istemiyorlar. Ancak Jones’lerle yarışmak kötü bir stratejidir.

Müşteri veri, entegrasyon ve yönetimi, müşteri odaklı AI kullanımını önyargı artışı olmadan desteklemek için doğru müşteriye sahip misiniz? Müşterilerin hedeflerini tam olarak anlıyor musunuz?

Eğer cevap hayır veya “belki” ise, hazır değilsiniz.

2. Hedefleri dengeleyin

Müşteri ve iş hedeflerini etkili bir şekilde dengelemek için, müşterinin ihtiyaçlarını hedef olarak düşünün, iş hedeflerinizi ise sınırlar olarak düşünün. AI’niz, bu sınırlar içinde çalışmalı, ancak müşteri odaklı bir sonuç hedeflemelidir. Ayrıca, kısa vadeli ve uzun vadeli düşünce arasındaki denge olarak da düşünebilirsiniz.

Kısa vadeli metriklere, gibi gelir her etkileşim, önemlidir. Ancak bunlar genellikle uzun vadeli değerle çatışır. Hatta AI’nin “babası” , kısa vadeli kâr tarafından yönlendirilen AI’ye karşı uyardı, çünkü bu zihniyet ölçeklenmez.

AI’niz bugün gelir hedefini tutturabilir, ancak müşteri bağlılığını hızlı bir kazanç için feda etmeye hazır mısınız?

Delta örneğini tekrar düşünün. Strateji teknik olarak akıllıca ve iş odaklı. Ancak tüketiciler, hava fiyatı için daha fazla ödeme fikrine çok hevesli değildi ve marka bir darbe aldı.

Beş yıllık zaman dilimlerinde düşünün. Müşteri ömrü değerini yavaş ve sürdürülebilir bir şekilde büyütmeniz gerekir.

3. Müşterilerin değişen ihtiyaçlarını anlayın

Sadece genel olarak değil, her kullanım durumunda. Ne yapmaya çalışıyorlar?

Eğer anlamazsanız, AI sadece tahminde bulunacak. Bu nedenle müşteri profillerinizin güncel, tam ve spesifik olması gerekiyor, hem yüksek düzeyde hem de bireysel olarak.

Genel segmentler ve eski varsayımlar yeterli olmayacak. Müşteri ile etkileşimdeki gerçek kişiye temsil eden verileri ihtiyacınız var. Bu, müşteriyi daha derin bir şekilde anlamaya ve LLM eğitiminin temelini oluşturmaya yol açacaktır.

İlgili veri ile desteklenen üretim (RAG) modelleri de burada yardımcı olur, tüketicinin gerçekleştirmeye çalıştığı belirli görev için daha iyi bir deneyim sunmak için ilgili verilere başvurur.

Ancak bu, bir defaya mahsus bir egzersiz değil. Müşteri hedefleri değişir ve beklentiler değişir. Markaların AI sistemlerini en son gelişmeleri yansıtmak için düzenli olarak güncellemeleri gerekir. Bu, eğitim verilerini yeniden ziyaret etmek ve sürekli öğrenmeyi kolaylaştırmak, yalnızca çıktı ayarlarını ince ayar yapmak anlamına gelir.

4. AI satıcılarını yakından inceleyin

Tüm satıcılar eşit yaratılmaz ve büyük vaatler her zaman büyük sonuçlar anlamına gelmez. Gerçek dünya uzmanlığına ve kanıtlanmış bir geçmişe sahip ortaklar seçin, sadece gösterişli demo’lar değil. Onlarca yıllık alan özel veri sahip olan satıcılar, daha iyi modelleri eğitebilir, yeni bir marka genel veri setlerine kıyasla.

Müşteriler, uzman desteğe ihtiyaç duyduklarında, veri derinliğindeki farkı fark edebilirler.

Ve hatırlayın, AI野外da başarısız olursa, markanız zarar görecek. Sadece 2024 CrowdStrike kesintisinden etkilenen insanlara sorun. Ortalama tüketici, sağlayıcıyı suçlamadı. Markaları, bu teknolojiyi dağıtan markaları suçladı.

Endüstri, kullanım örnekleri ve deneyimi olan satıcılar arayın. Alan bilgisi her zaman hırsı yener.

5. Yönetim oluşturun

Mantığı açık ve tutarlı bir şekilde tanımlamazsanız, AI, politikalara göre değil, kalıplara göre kararlar vermeye başlayacaktır. Bu kalıplar, markanızı, değerlerinizi veya yasal yükümlülüklerinizi temsil etmeyebilir.

Merkezi yönetim ve kural ayarları, AI’nin her zaman, her müşteri etkileşiminde olması gerektiği gibi yapmasını sağlamak için kritiktir. Bu tür bir yönetim olmadan, bir model bir faturalama sorusunu bir şekilde ele alabilir, ancak bir diğeri tamamen farklı bir cevap verebilir.

Endüstri standartlarına bağlı kalın ve markayı güvence altına almak için risk yönetim çerçevelerine güvenin. İyi yönetim, sizi yavaşlatmayacak, sondern daha sonra temizlikten kurtaracaktır.

6. Agentic AI’yi dikkatle tanımlayın

Medya, ajan tabanlı sistemlerin her şeyin geleceği gibi görünüyor. Aslında, çoğu marka hazır değil ve bu normal.

Kanıt çok fazla olmadığından, küçük başlayın. Daha önce bunu yapmış ve size rehberlik edebilecek bir teknoloji sağlayıcısı ile ortak olun. Düşük riskli iş akışlarını, net adımları olan ve ajans düzeyinin güvenle sahip olabileceği işlemleri öncelikleyin – ideal olarak, tek bir ekibe ait. Bu kullanım örnekleri genellikle net mantık, hesap verebilirlik ve denetim sahiptir. Sonra öğrenebilir ve ölçeklendirebilirsiniz.

Birden fazla ekip veya işlemin yapılandırması yoksa, makine karar vermesinin müşterileriniz için çalışmasını beklemeyin.

Gerçekten başarılı olmak için, agentic AI’nin, tam ve güncel bir müşteri profilinin erişilebilir olmasına ihtiyacı vardır. Gerçek zamanlı bağlam olmadan, en iyi modeller bile bağlantısız, önyargılı deneyimler üretecektir.

Önyargı, Arızadan Değil, Aynadan

AI, önyargı yaratmaz. Veri, eğitim ve iş öncelikleri aracılığıyla kendisine söylenen şeyi yansıtır. Bu nedenle hizalama önemlidir. Sistemleriniz müşteriye odaklı değilse, AI sadece bağlantıyı genişletecektir.

Hedef önyargısı tamamen kaldırılamasa da, yönetilebilir.
Uzun vadeli bağlılığı ilk hedefiniz yapın, geri kalanı takip edecektir. Her model kararı, tutma, müşteri ömrü değeri ve güven aracılığıyla filtrelenirse, diğer öncelikler (yönetim, müşteri anlayışı, dengeli hedefler) doğal olarak yerine oturur.

Kısa vadeli kolaylıklar genellikle yarın size mal olur, ancak sadakati stratejisinin merkezine koyarak ilerlerseniz, AI, bir yükten bir avantaja dönüşür.