世界のほとんどの企業がその運営に人工知能を導入しています. 企業の業種に関係なく存在する特定のビジネス構造がある, 顧客を増やすことを保証するキャンペーンを作成することに焦点を当てたマーケティング部門を持つ方法, 最も満足している顧客, 広告など. IAでも違うことはないし、これからも違うことはない. 基本的にすべての組織には内部に持っていると言っても安全です, あるプロセスや部門全体で, さまざまな問題と解決策に適用されるIA
この採用の非常に現代的な分野は、AIエージェントを通じて行われています, さまざまな活動の共同操縦者として作られた, 主に顧客とのインタラクションを必要とするもの, より良い体験を保証するために. しかし, AIを実装するだけでは不十分です. どんな技術でも, 解決策, システム, AIには特定のインフラが必要です.
一貫性がありまとまりのあるデータプラットフォームが非常に必要です, それは、企業がすでに持っているすべての情報を使ってAIを訓練するために使用できるからです, 顧客に関することでも、運営に関する他の詳細でも. このトレーニングは複雑で依存しています, 大部分で, 数年にわたる取引の中で行われたインタラクションに関する一次データ. これは効果的なマーケティング戦略を作成するために不可欠です
81%のブランドが顧客のポジティブなエンゲージメントを提供することにおいて「良い」または「優れた」と主張している, 消費者の62%だけが同意しています. わずか16%のブランドが、顧客を理解するために必要なデータを持っていると強く同意しています, そして、わずか19%の企業が顧客の包括的なプロフィールを持っていると強く同意しています（Twilioの2024年顧客エンゲージメントレポート）. データのギャップについてすべてです!
データのギャップを埋めることは重要です. 実際に, 多くの企業が顧客についてのより深い洞察を得るために合併しています, データベースを統合する. どんなAIも、それを支えるデータと同じくらい良いものであり続ける. より良く行動する方法を知らずに, 彼女は全ての違いを生むギャップに取り組んでいます
あなたはこの状況に直面したことがあるでしょう. 例えば, もしあなたがオンラインで靴を購入していて、まだ発表されていない新しい靴のモデルについてAIチャットボットに尋ねると. 誤ったAIは噂に基づいて偽の情報を提供することがあります, 快適さについてのデータを作成する, 製品の多様性と使いやすさ
これは、データの不足がこの技術を本当に制限しているからです. データは今日私たちが持っている最大の資源です. 企業は、幻覚を起こすAIや関連データがないAIを持つ余裕はない, 顧客の体験を損なう, あなた自身の重要なシステム.
正しいデータで, その状況で起こることは、AIが消費者に彼が探している商品の不在を知らせることです, 消費者のプロフィールに合った既に販売されているオプションに関する情報も提供することができる; 彼が探しているスニーカーの理由を説明する, 今のところ, 信頼できない情報源から生まれた単なる噂です; 消費者の好みに合った新しいモデルが利用可能になった際に、連絡を取ることを提案することさえある
処理されたデータの必要性, 統一された, 確認済みで信頼できる, リアルタイムで利用可能, 一定である. データベースはこれまで以上に重要です, なぜなら、AIの競争力を高めるためには, 彼らはまだプロセス全体の基盤です. だから最初に取るべきステップはデータのギャップを埋めることです. その時こそ、AIの真の潜在能力が解放される
