Sebagian besar perusahaan di dunia sedang mengadopsi kecerdasan buatan dalam operasi mereka. Ada struktur bisnis tertentu yang tidak tergantung pada bidang usaha perusahaan, cara memiliki departemen pemasaran yang fokus pada menciptakan kampanye yang menjamin lebih banyak pelanggan, klien yang paling puas, iklan dll. Tidak akan berbeda dengan AI. Aman aman untuk mengatakan bahwa pada dasarnya setiap organisasi akan memiliki di dalamnya, dalam suatu proses atau bahkan di seluruh departemen, IA diterapkan pada berbagai tingkat masalah dan solusi
Sebuah bidang yang sangat relevan dari adopsi ini sedang terjadi melalui agen AI, diciptakan untuk menjadi co-pilot dalam berbagai aktivitas, terutama yang memerlukan interaksi dengan pelanggan, untuk memastikan pengalaman yang lebih baik. Tetapi, tidak cukup hanya menerapkan AI. Seperti teknologi lainnya, solusi, sistem, IA memerlukan infrastruktur tertentu.
Sebuah platform data yang koheren dan kohesif sangat diperlukan, karena itu dapat digunakan untuk melatih AI dengan semua informasi yang sudah dimiliki perusahaan, baik tentang pelanggan Anda atau tentang detail lain yang melibatkan operasi Anda. Pelatihan ini kompleks dan tergantung, sebagian besar, data primer tentang interaksi yang dilakukan selama bertahun-tahun transaksi. Ini sangat penting untuk menciptakan strategi pemasaran yang efisien
Sementara 81% merek mengklaim bahwa mereka "baik" atau "unggul" dalam memberikan keterlibatan positif dari pelanggan, hanya 62% konsumen yang setuju. Hanya 16% merek yang sangat setuju bahwa mereka memiliki data yang mereka butuhkan untuk memahami pelanggan mereka, dan hanya 19% perusahaan yang sangat setuju bahwa mereka memiliki profil yang komprehensif tentang pelanggan mereka (Laporan Keterlibatan Pelanggan Twilio 2024). Ini semua tentang kesenjangan data!
Sangat penting untuk mengisi kekosongan data. Sebenarnya, banyak perusahaan sedang bergabung untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang pelanggan mereka, menggabungkan basis data Anda. Setiap AI adalah dan akan selalu sebaik data yang memberinya makan. Tanpa pengetahuan tentang cara bertindak lebih baik, dia akan bekerja dengan celah yang membuat semua perbedaan
Anda mungkin sudah pernah menghadapi situasi ini. Misalnya, jika Anda membeli sepatu secara online dan bertanya kepada chatbot AI tentang model sepatu baru yang belum diumumkan. Sebuah AI yang keliru dapat memberikan informasi palsu berdasarkan desas-desus, mengada-ngada data tentang kenyamanan, versatilitas dan kegunaan produk
Ini terjadi karena kurangnya data adalah apa yang benar-benar membatasi teknologi ini. Data adalah sumber daya terbesar yang kita miliki saat ini. Perusahaan tidak dapat mengambil risiko memiliki AI yang berhalusinasi atau tanpa data yang relevan, merugikan pengalaman pelanggan mereka, atau bahkan sistem kritis.
Dengan data yang benar, apa yang akan terjadi dalam situasi ini adalah bahwa AI akan memberi tahu konsumen tentang tidak adanya produk yang mereka cari, dan sebagai pelengkap juga bisa menawarkan informasi tentang opsi yang sudah dijual dan sesuai dengan profil konsumen; menjelaskan mengapa sepatu yang dia cari, sementara itu, hanya sebuah rumor yang berasal dari sumber yang tidak dapat dipercaya; dan bahkan menawarkan untuk menghubungi konsumen ketika model baru yang sesuai dengan preferensi mereka tersedia
Kebutuhan akan data yang diproses, terpadu, terverifikasi dan dapat diandalkan, tersedia secara real-time, adalah konstan. Basis data lebih penting daripada sebelumnya, karena bahkan untuk maju dalam daya saing AI, mereka masih menjadi batu penjuru dari seluruh proses. Itulah sebabnya langkah pertama yang harus diambil adalah mengisi kekosongan data. Baru kemudian potensi sejati dari AI akan terlepas
