AI hanya secerdas itu data ia melihat. AI memerlukan identitas pelanggan yang bersih dan catatan tunggal yang tepercaya tentang siapa pelanggan sebenarnya agar dapat dipersonalisasi, diprediksi, dan diotomatisasi secara efektif.
Sebagian besar perusahaan masih memperlakukan satu orang sebagai lima atau lebih profil terpisah, tersebar di seluruh manajemen hubungan pelanggan (CRM), perdagangan elektronikmedia berbayar, dan sistem layanan. Fragmentasi ini menghasilkan keluaran yang tidak sesuai target, pembelanjaan iklan yang sia-sia, dan risiko privasi yang tidak perlu.
Salah satu pendiri dan CTO Amperity.
Bagaimana dunia usaha dapat memperbaikinya? Dengan membangun landasan data yang kokoh dan terpadu yang berpusat di sekitar identitas resolusi. Dengan penyelesaian identitas pelanggan dan konsolidasi profil, bisnis dapat memberikan AI sumber kebenaran tunggal yang bersih yang dibutuhkan untuk memberikan personalisasi yang akurat dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dalam skala besar.
Perdebatan lama mengenai “membangun vs. membeli” dalam platform data pelanggan tidak lagi sesuai dengan dunia yang didorong oleh AI saat ini. Pertanyaan sebenarnya adalah bagaimana menggabungkan alat dan praktik untuk bergerak lebih cepat, menjaga akurasi, dan melakukan penskalaan secara efektif, dimulai dengan lapisan resolusi identitas yang andal.
Tidak ada satu pun alat data pelanggan yang dapat memenuhi setiap kebutuhan, jadi baik menggunakan pendekatan lokal, komersial, atau hibrid, prinsip utamanya tetap sama: memprioritaskan kualitas data, menanamkan inti resolusi identitas yang kuat, memilih perpaduan alat yang tepat untuk bergerak cepat, dan mempertahankan fondasi yang dapat tumbuh dan beradaptasi seiring berkembangnya AI dan kebutuhan bisnis.
Berikut lima strategi untuk membangun fondasi data yang lebih kuat yang mendorong hasil AI:
1. Satukan identitas sehingga AI berhenti menebak-nebak
Jika sistem Anda tidak setuju tentang siapa a pelanggan adalah, setiap keputusan hilir mengalami degradasi. Mulailah dengan menghubungkan sumber utama Anda – email, web, tempat penjualan, dan layanan – dan sepakati apa saja yang termasuk dalam catatan masuk bagi pelanggan.
Memperlakukan identitas sebagai produk yang hidup dan berkembang memungkinkan penerapan model pembelajaran mesin yang terus menyempurnakan kecocokan, memastikan tampilan pelanggan tunggal tetap akurat dari waktu ke waktu.
Gunakan kecocokan yang kuat jika Anda memilikinya, seperti ID loyalitas, dan aturan yang jelas untuk kasus-kasus rumit (nama panggilan atau email daur ulang). Perlakukan identitas sebagai produk hidup, bukan sekedar pembersihan.
Menyatukan identitas adalah prasyarat bagi AI yang bermakna yang mendorong hasil bisnis.
2. Berikan data yang bersih kepada AI, bukan kekacauan
Sebagian besar kegagalan AI disebabkan oleh input yang buruk, bukan algoritma yang buruk. Jangan biarkan data rusak masuk. Riwayat yang tidak lengkap, kolom duplikat, dan masukan yang ketinggalan jaman semuanya menyesatkan keluaran AI bahkan sebelum dimulai.
Profil duplikat dapat menyebabkan pelanggan setia diperlakukan seperti pembeli pertama kali, sementara detail kontak yang ketinggalan jaman dapat mengirimkan kampanye yang mahal ke kotak masuk yang mati.
Gartner menemukan bahwa organisasi yang gagal mengaktifkan dan mendukung kasus AI mereka melalui praktik data siap pakai akan mengalami lebih dari 60% proyek AI gagal dilaksanakan. Data pelanggan yang bersih, andal, dan terkini adalah perbedaan antara agen AI yang menebak langkah terbaik berikutnya dan agen yang dapat mendorong pendapatan dan loyalitas terukur.
3. Beli untuk kecepatan, lalu bangun untuk diferensiasi
Membangun platform data pelanggan dari awal mungkin tampak menarik pada awalnya, namun penyelesaian identitas bukanlah masalah kueri yang sederhana. Hal ini memerlukan pembelajaran mesin, eksperimen, dan penyesuaian skala yang berkelanjutan. Dalam hal resolusi identitas – yang merupakan fondasi dari setiap kemampuan hilir – kecepatan dan presisi sangatlah penting.
Di sinilah pendekatan hibrid bisa menjadi efektif. Membeli alat yang sudah terbukti dapat mempercepat rasio waktu terhadap nilai dengan membangun fondasi, sekaligus membangun kebiasaan aplikasi di atas memungkinkan Anda membedakan tempat yang paling penting.
Hal ini dapat berarti menerapkan aturan bisnis khusus untuk menggabungkan profil atau memperluas perangkat lunak ke dalam aplikasi loyalitas.
“Membangun dengan” memungkinkan perusahaan menentukan alat apa yang akan diinvestasikan yang akan memungkinkan mereka membangun kemampuan untuk inovasi di masa depan.
Peralihan keseluruhan ke pendekatan hibrid akan mengurangi waktu yang dihabiskan untuk mengembangkan platform, sehingga membebaskan tim teknik untuk fokus pada tugas-tugas yang lebih strategis.
4. Gunakan tumpukan yang dapat dikomposisi
Tidak ada satu platform pun yang unggul dalam setiap kemampuan inti – identitas, personalisasi, aktivasi, analisis, dan tata kelola – dan memaksakan solusi menyeluruh biasanya berujung pada kompromi.
Menggabungkan pendekatan yang dapat disusun dan memilih alat terbaik di kelasnya untuk setiap fungsi memberi perusahaan fleksibilitas untuk memikirkan kebutuhan mereka sendiri dan membuat prioritas yang sesuai.
Penyiapan yang dapat dikomposisi, dibangun dan dihubungkan dengan modul yang berbeda, memungkinkan merek untuk menukar alat individual ketika peraturan berubah atau peluang AI baru muncul tanpa mengganggu keseluruhan sistem mereka.
Menggabungkan alat khusus dengan gudang data berbasis luas akan mencapai presisi yang diperlukan untuk personalisasi, persetujuan, dan tata kelola AI.
5. Membangun tata kelola sebagai fondasinya
Ketika AI meningkatkan kepercayaan pelanggan, data yang tidak akurat atau disalahgunakan menimbulkan risiko pelanggaran kepatuhan dan kerusakan reputasi. Konsumen akhir semakin mengharapkan merek untuk mengambil pendekatan yang mengutamakan privasi, yang merupakan ekspektasi yang paling mudah dipenuhi ketika setiap profil pelanggan merupakan satu catatan yang dapat diaudit.
Catatan pelanggan tunggal yang terselesaikan menyederhanakan pengelolaan izin, log audit, dan pemeriksaan kualitas data. Hal ini juga mengurangi risiko “consent drift” (ketika preferensi pelanggan berubah namun sistem gagal mencerminkan perubahan tersebut).
Dengan menyelesaikan identitas terlebih dahulu, Anda membangun kerangka tata kelola yang dapat berkembang dengan GDPR dan CCPA tanpa merancang ulang seluruh rangkaiannya.
Tata kelola memastikan bahwa data pelanggan ditangani secara bertanggung jawab, termasuk data pribadikeamanan, pengelolaan izin, dan kepatuhan terhadap peraturan global. Platform yang memanfaatkan data pihak pertama dibandingkan cookie pihak ketiga memimpin dan mengimbangi perubahan kebutuhan pelanggan.
Perdebatan menuju arah
Perdebatan kuno “membangun vs. membeli” terlalu menyederhanakan apa yang sebenarnya diperlukan untuk bekerja dengan data pelanggan di era AI. Daripada “membangun atau tidak membangun”, merek harus mempertimbangkan kombinasi alat yang disesuaikan (yang didukung oleh landasan resolusi identitas yang andal) yang akan memungkinkan mereka bergerak lebih cepat, lebih akurat, dan berkembang dengan percaya diri.
AI dengan cepat menjadi inti perusahaan sistem operasi. Namun, model paling canggih sekalipun memerlukan landasan data yang kuat yang berpusat pada resolusi identitas untuk membuka potensi penuhnya, mendorong keputusan yang lebih cerdas dan lebih bermakna. pengalaman pelanggan.
Kami telah menampilkan pembuat situs web AI terbaik.
Artikel ini dibuat sebagai bagian dari saluran Expert Insights TechRadarPro tempat kami menampilkan para pemikir terbaik dan tercemerlang di industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah milik penulis dan belum tentu milik TechRadarPro atau Future plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
