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客戶數據平臺 CEO 解釋人工智能在技術中的價值

2022-09-01
來源:laocuo1142

問題很簡單:營銷人員擁有的數據超出了他們的有效利用范圍。在全球范圍內,他們告訴我們,他們的主要挑戰是在分散的系統中執行數據驅動的客戶體驗戰略,以跨多個接觸點提供統一的客戶體驗。在多渠道環境中跟蹤客戶并統一他們的數據是一項獨特的挑戰,如果沒有重要的技術援助,我們就無法應對。

作為營銷人員,如果您試圖實現統一的客戶視圖,那么您需要確保您的所有信息和交互來源都包含在范圍內。然后,您需要這些工具和交互點通過復雜的客戶通信網絡相互交談。他們需要能夠以有助于相關的實時響應的方式處理客戶數據,并將數據反饋到信息系統中以進一步豐富。人類無法靠自己管理所有這些。只有人工智能有能力減少我們積累的海量數據,并將它們轉化為可在單位/個人層面應用的可操作見解。

當然,這意味著擁有跨各種功能的人工智能技術是一個巨大的競爭優勢。在像營銷這樣的功能中,通過識別和理解客戶旅程每一步的數據點,人工智能可以幫助我們引導每個客戶作為購買路徑上的獨特決策者。沒有它,我們將擁有大量數據,仍然會盲目,或者至少沒有轉換地圖。換句話說,我們將分析可能性而不是概率。而且我們會浪費大量時間!

人工智能如何為客戶身份統一掃清道路

概率匹配(即,將各種數據與其假定所有者進行匹配)利用人工智能通過計算與其在線行為生成的數據點匹配的統計可能性,將關鍵客戶標識符分配給特定客戶。這意味著組裝和轉換客戶數據;建立統一的客戶檔案;分析最佳客戶待遇;然后,最后,執行這些分析并適當地測量它們。這些點的明顯瓶頸是人工。人類根本不夠快,無法在沒有大量幫助的情況下處理所有數據,無論我們在這個問題上投入了多少大腦。

相反,我們需要的是一種能夠將數據預先分類為統計上可能的唯一身份的技術,我們通常將這一過程稱為統一,然后提供行動建議。AI 可以讀取數據源文件,對其內容進行分類,并提供各種路線圖。它還可以識別異常值和低質量數據,以及對人類思維過于細微的模式。AI 也是可擴展的,因此可以添加新的數據源并立即增強現有數據集。到目前為止,一切都很好!

但人工智能也有其局限性。它不能取代人類的判斷,也不能糾正人類頭腦中顯而易見的錯誤,比如向同一個人發送太多電子郵件,或者識別明顯不相關的信息,或者收集客戶是否因不恰當的評論或問題而感到不安.

與人工智能成功相關的挑戰

這不僅僅是“垃圾進,垃圾出”的老問題,而是人工智能用來識別當前模式的歷史數據的準確性、相關性和完整性的問題,這就是它的目的。如果歷史數據不準確、不相關或有偏見,人工智能將不再是幫助,而是開始成為障礙。更糟糕的是,與人類不同的是,人工智能通常無法解釋其邏輯,這意味著其極其復雜的算法很難糾正——至少實時糾正——如果它們出錯了。顯然,如果人類工人正在接受過時的行為模式,那么攝取數據和將其轉化為智能本身之間的聯系就成為另一個瓶頸。

克服人工智能在客戶身份統一方面的挑戰

重要的是要記住,人工智能不是人類判斷的替代品,而是一種旨在增強或增強它的工具。與任何工具一樣,人工智能可以調整、更新和校準——盡管這比修改大多數工具要復雜得多!第一步是讓人工智能對異常值敏感,從而保護它所輸入的過去數據的完整性。

但人類工人也必須敏感,至少在如何正確使用人工智能方面。像任何強大的工具一樣,不能允許人工智能泛濫。必須以至少與構思它一樣多的謹慎、智慧和經驗對其進行監督。問題在于,人工智能的發展速度遠遠快于大多數人類團隊無法跟上的速度,因此需要對這些員工進行培訓,以更好地了解您的業務性質、客戶及其數據,以便跟上步伐。您的員工受教育程度越高、經驗越豐富,他們就越擅長評估您的 AI 是否繼續做出可靠、準確和合理的決策。他們還必須有權使用通常不完美的信息自行調整或重置算法。管理人工智能是一門藝術,也是一門科學!

但回報是巨大的。事實上,縮小數據和可操作情報之間的“價值差距”是數字營銷人員的圣杯。差距越小,競爭優勢越大。人工智能可以通過讓我們的決策更準確、我們的時間更高效來做出很大貢獻,但這不是一個萬能的命題,也不是一臺可以讓我們整夜運行的機器,只是為了找到一個第二天早上給出了簡潔的答案。也許它有助于認識到智力的定義不止一種——或者至少“真正的”智力包括保持思想開放、好奇甚至謙遜的能力。

因此,營銷人員必須回答的真正問題不是“我們是如何到達這里的?” 但是“我們接下來要去哪里?” 或者更準確地說,“我們想去哪里?” 和“我們如何到達那里?” 第一個答案很明顯:我們想去可以最有效地使用所有數據的地方。第二個答案部分顯而易見,因為我們可以看到通向目標的路徑。我們還可以看到阻礙我們前進的瓶頸。不明顯的是如何克服它們。

需要強調的是,人工智能不是萬能藥。即使在最好的情況下,它也不能完全消除收集和使用數據之間的任何瓶頸。因此,為了確保支持 AI 的工具的有效性,您還需要投資以確保實時整合數據。人工智能可以完成的工作仍然有限,專家必須始終審查其輸出。但人工智能可以增加流程每個步驟的工作量,從而極大地改善端到端工作流程。換句話說:人工智能讓營銷人員有機會跟上他們的數據。



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