Khoảng Trống Context Khách Hàng Cản Trở Sự Phát Triển Của Trí Tuệ Nhân Tạo Doanh Nghiệp

Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp đang phát triển nhanh hơn khả năng của hầu hết các tổ chức trong việc cung cấp cho nó những thông tin đáng tin cậy về khách hàng.

Thử thách không còn là liệu trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra nội dung, khuyến nghị, dự đoán hoặc quyết định. Thử thách là liệu những đầu ra đó có dựa trên sự hiểu biết chính xác về khách hàng hay không.

Trong nhiều doanh nghiệp, chúng không dựa trên sự hiểu biết chính xác.

Các tổ chức đã đầu tư mạnh mẽ vào trí tuệ nhân tạo tạo ra, đồng pilot, hệ thống dự đoán và quy trình tự động trong những năm qua. Tuy nhiên, nhiều sáng kiến này gặp khó khăn trong việc vượt ra ngoài các trường hợp sử dụng bị cô lập hoặc cung cấp giá trị kinh doanh nhất quán trên quy mô lớn. Lý do thường rất đơn giản: hệ thống trí tuệ nhân tạo đang đưa ra quyết định mà không có sự hiểu biết đầy đủ về khách hàng mà chúng đang hoạt động.

Thử thách này xuất hiện trên toàn doanh nghiệp. Các động cơ cá nhân hóa khuyến nghị sản phẩm không liên quan. Trợ lý dịch vụ khách hàng tạo ra phản hồi không đầy đủ. Mô hình chuyển đổi phân loại sai khách hàng trung thành. Các nền tảng tự động hóa tiếp thị kích hoạt thông điệp đến quá muộn hoặc không phản ánh hành vi khách hàng gần đây.

Đây thường được mô tả là vấn đề trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, thường thì đó là vấn đề về context khách hàng.

Trí tuệ nhân tạo không hoạt động trong chân không. Hiệu quả của nó phụ thuộc vào chất lượng, tính đầy đủ và kịp thời của thông tin có sẵn. Khi danh tính khách hàng bị phân mảnh trên các hệ thống, tín hiệu hành vi đến quá muộn hoặc các ứng dụng khác nhau hoạt động từ các phiên bản xung đột của khách hàng, hệ thống trí tuệ nhân tạo chắc chắn sẽ tạo ra kết quả mà cảm thấy không liên quan đến thực tế.

Hầu hết các tổ chức đã có những tín hiệu cơ bản. Năm năm giao dịch, tương tác, sở thích và dữ liệu hành vi đã tồn tại trên các môi trường công nghệ của họ. Thử thách là chuyển những tín hiệu bị phân mảnh đó thành context khách hàng đáng tin cậy mà hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể sử dụng một cách nhất quán.

Dữ Liệu Phân Mảnh Tạo Ra Sự Hiểu Biết Khách Hàng Không Hoàn Chỉnh

Các tổ chức doanh nghiệp hiếm khi gặp phải sự thiếu hụt dữ liệu khách hàng. Thay vào đó, họ gặp khó khăn với sự phân mảnh.

Một khách hàng duy nhất có thể xuất hiện trên nền tảng thương mại điện tử dưới một địa chỉ email, trên nền tảng忠诚 dưới một địa chỉ khác và bên trong ứng dụng dịch vụ mà không có định danh vĩnh cửu. Lịch sử mua hàng, hành vi tương tác, sở thích đồng ý, tương tác dịch vụ và hoạt động kỹ thuật số thường tồn tại trên các hệ thống hoàn toàn riêng biệt.

Từ góc độ của một mô hình trí tuệ nhân tạo, những mảnh đó thường xuất hiện như các cá nhân khác nhau.

Tác động trở nên đáng kể khi hệ thống trí tuệ nhân tạo bắt đầu đưa ra quyết định hoạt động.

Mô hình chuyển đổi có thể phân loại một khách hàng trung thành là không hoạt động vì một nửa lịch sử mua hàng của họ tồn tại dưới một hồ sơ khác. Động cơ khuyến nghị có thể hiển thị sản phẩm không liên quan vì hành vi duyệt web và lịch sử giao dịch không bao giờ được kết nối. Trợ lý trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra phản hồi không đầy đủ vì nó chỉ có thể truy cập một phần của mối quan hệ khách hàng.

Khi các tổ chức triển khai trí tuệ nhân tạo rộng rãi hơn, những vấn đề này trở nên khó忽视 hơn.

Nhiều doanh nghiệp giả định rằng việc tập trung dữ liệu vào một kho hàng sẽ giải quyết vấn đề. Trên thực tế, việc tập trung dữ liệu alone không tạo ra sự hiểu biết khách hàng. Nó không giải quyết xung đột danh tính, kết nối hành vi khách hàng trên các hệ thống hoặc thiết lập một cái nhìn đáng tin cậy về khách hàng. Hệ thống trí tuệ nhân tạo vẫn có thể hoạt động trên các đầu vào không đầy đủ hoặc mâu thuẫn.

Lưu trữ không phải là sự hiểu biết. Sự khác biệt này trở nên quan trọng hơn khi các doanh nghiệp chuyển từ thí nghiệm trí tuệ nhân tạo sang hệ thống trí tuệ nhân tạo được nhúng trong các quy trình hoạt động.

Context Khách Hàng Đáng Tin Cậy Đã Trở Thành Cơ Sở Hạ Tầng Trí Tuệ Nhân Tạo Cốt Lõi

Giải quyết danh tính đã được xem như một khả năng tiếp thị. Ngày càng nhiều, nó đang trở thành một thành phần cơ bản của cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp.

Nhưng danh tính alone không đủ. Để hệ thống trí tuệ nhân tạo đưa ra quyết định hiệu quả, chúng cần truy cập vào một lớp context khách hàng đáng tin cậy rộng hơn. Điều đó bao gồm danh tính, tín hiệu hành vi, lịch sử giao dịch, dữ liệu đồng ý, mẫu tương tác và bối cảnh kinh doanh xung quanh mỗi tương tác khách hàng.

Giải quyết danh tính đóng vai trò quan trọng vì nó xác định哪các bản ghi thuộc về cùng một cá nhân trên các hệ thống không kết nối. Ở quy mô doanh nghiệp, điều đó đòi hỏi sự kết hợp của việc khớp xác định, mô hình hóa xác suất và đồ thị danh tính liên tục phát triển.

Không có nền tảng này, hệ thống trí tuệ nhân tạo gặp khó khăn trong việc suy luận chính xác về trạng thái khách hàng, hành vi và ý định.

Thử thách trở nên phức tạp hơn trong môi trường thực tế nơi khách hàng thường thay đổi thiết bị, địa chỉ email, vị trí và mẫu tương tác. Khớp chính xác alone thường để lại khoảng trống đáng kể không được giải quyết. Khớp quá hung hăng có thể tạo ra lo ngại về quản trị và niềm tin nếu các tổ chức không thể hiểu được làm thế nào để đưa ra kết luận.

Kết quả là, nhiều doanh nghiệp đang áp dụng các phương pháp kết hợp kết hợp khớp chính xác, học máy, giải thích và đồ thị danh tính thích ứng phát triển cùng với hành vi khách hàng.

Quan trọng là, các tổ chức ngày càng đòi hỏi nhiều cái nhìn context về danh tính thay vì một hồ sơ toàn cầu duy nhất. Các đội tiếp thị có thể ưu tiên phạm vi và khả năng tiếp cận. Các đội忠诚 đòi hỏi sự chính xác ở cấp độ tài khoản. Các đội gian lận hoạt động với các ngưỡng hoàn toàn khác nhau. Hệ thống trí tuệ nhân tạo hỗ trợ những chức năng đó cần context khách hàng được căn chỉnh với các yêu cầu hoạt động cụ thể của họ.

Điều này thay đổi cách các tổ chức nghĩ về sự sẵn sàng của trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp đòi hỏi context khách hàng đáng tin cậy có thể liên tục thích ứng trong khi vẫn giải thích, quản trị và có thể truy cập trên các hệ thống.

Context Khách Hàng Thời Gian Thực Là Điều Cần Thiết

Ngay cả các tổ chức thành công trong việc thống nhất danh tính khách hàng cũng thường gặp phải một hạn chế khác là thời gian.

Nhiều môi trường doanh nghiệp vẫn phụ thuộc vào các đường ống bị chậm và các quy trình hướng theo lô. Hồ sơ khách hàng cập nhật vài giờ sau. Tín hiệu hành vi đến sau khi thời điểm liên quan đã qua.

Kết quả là, hệ thống trí tuệ nhân tạo thường đưa ra quyết định dựa trên trạng thái khách hàng đã qua thời hạn chứ không phải ý định khách hàng hiện tại.

Độ trễ đó ảnh hưởng đến cả trải nghiệm khách hàng và hiệu suất kinh doanh.

Khách hàng có thể bỏ giỏ hàng, nhưng hành trình theo dõi không kích hoạt cho đến sáng ngày hôm sau. Thành viên忠诚 có thể quay lại trang web trước khi hồ sơ cập nhật đã được truyền播 trên các hệ thống, dẫn đến trải nghiệm chung chung. Các đại lý dịch vụ thường tương tác với khách hàng trước khi tín hiệu hành vi gần đây trở nên có sẵn.

Đây là lý do tại sao cơ sở hạ tầng thời gian thực đã trở nên quan trọng hơn.

Các tổ chức cần hệ thống có thể cập nhật đồ thị danh tính, tín hiệu hành vi, quyền và hồ sơ khách hàng khi các tương tác xảy ra. Hệ thống trí tuệ nhân tạo chỉ có thể đưa ra quyết định trong thời gian thực nếu context khách hàng cơ bản phản ánh thời gian thực.

Khi các quy trình tự động trí tuệ nhân tạo trở nên phổ biến hơn, việc duy trì context khách hàng chính xác trên các hệ thống và kênh trở nên thiết yếu để cung cấp cả quyết định đáng tin cậy và trải nghiệm khách hàng nhất quán.

Context Khách Hàng Chia Sẻ Tạo Ra Trí Tuệ Nhân Tạo Đáng Tin Cậy Hơn

Một thử thách khác đang xuất hiện trên các môi trường trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp là sự không nhất quán.

Các tổ chức đang triển khai trí tuệ nhân tạo trên các nền tảng tiếp thị, ứng dụng dịch vụ khách hàng, công cụ phân tích, đồng pilot và mô hình phát triển nội bộ đồng thời. Trong nhiều môi trường, mỗi hệ thống truy cập dữ liệu khách hàng khác nhau và duy trì cách giải thích riêng về danh tính, quyền và trạng thái khách hàng.

Theo thời gian, sự hiểu biết khách hàng bị phân mảnh dẫn đến hành vi trí tuệ nhân tạo bị phân mảnh.

Hệ thống trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp hoạt động đáng tin cậy hơn khi chúng hoạt động từ một lớp context khách hàng đáng tin cậy được chia sẻ. Điều đó có nghĩa là các ứng dụng trí tuệ nhân tạo có thể truy cập vào cùng một đồ thị danh tính, hồ sơ khách hàng, tín hiệu hành vi và khuôn khổ quản trị bất kể quyết định được đưa ra ở đâu.

Kết quả là đầu ra đáng tin cậy hơn, quản trị mạnh mẽ hơn và sự liên kết hoạt động lớn hơn trên toàn tổ chức.

Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo Doanh Nghiệp Phụ Thuộc Vào Context Khách Hàng

Các cuộc thảo luận về trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp thường tập trung vào các mô hình, khả năng suy luận và tự động hóa. Những đổi mới đó quan trọng. Nhưng khi các mô hình cơ bản trở nên mạnh mẽ và dễ tiếp cận hơn, công nghệ bản thân đang trở nên ít khác biệt hơn.

Câu hỏi lớn hơn là liệu hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể hoạt động từ một sự hiểu biết chính xác, kết nối và liên tục cập nhật về khách hàng.

Điều đó đòi hỏi đầu tư vào giải quyết danh tính, cơ sở hạ tầng thời gian thực, quản trị và kiến trúc dữ liệu thích ứng. Quan trọng hơn, nó đòi hỏi các tổ chức phải xem context khách hàng như một lớp thông tin hoạt động hỗ trợ việc ra quyết định trí tuệ nhân tạo trên toàn doanh nghiệp.

Hầu hết các tổ chức đã có những tín hiệu cơ bản.

Các nhà lãnh đạo tiếp theo trong trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp sẽ không nhất thiết là những công ty có các mô hình phức tạp nhất. Họ sẽ là những công ty có sự hiểu biết đáng tin cậy nhất về khách hàng của họ.

Bởi vì trong một thế giới được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo, context khách hàng đang trở thành nền tảng của mọi quyết định thông minh.