Dünyadaki çoğu şirket, operasyonlarında yapay zeka benimsemektedir. Şirketin faaliyet alanından bağımsız olan belirli iş yapıları vardır, müşteri garantileyen kampanyalar oluşturmayı hedefleyen bir pazarlama departmanı nasıl oluşturulur, en mutlu müşteriler, reklam vb.. Yapay zeka ile de farklı olmayacak ve olmayacak. Temiz bir şekilde söylemek güvenlidir ki, temelde her organizasyon içinde barındıracaktır, bir süreçte veya hatta bir departmanda, Farklı düzeylerde sorunlar ve çözümler için uygulanan yapay zeka
Bu benimsemenin çok güncel bir alanı, yapay zeka ajanları aracılığıyla gerçekleşiyor, çeşitli etkinliklerin yardımcı pilotları olarak yaratılmıştır, özellikle müşteri ile etkileşim gerektirenler, daha iyi bir deneyim sağlamak amacıyla. Ama, yalnızca yapay zekayı uygulamak yeterli değil. Herhangi bir teknoloji gibi, çözüm, sistem, Yapay zeka belirli bir altyapı gerektirir.
Tutarlı ve bütünleşik bir veri platformu son derece gereklidir, çünkü bu, şirketin zaten sahip olduğu tüm bilgileri kullanarak yapay zekayı eğitmek için kullanılabilir, müşterileriniz hakkında ya da operasyonunuzla ilgili herhangi bir detay hakkında olsun. Bu eğitim karmaşık ve bağımlıdır, büyük ölçüde, yıllar boyunca gerçekleştirilen işlemlerle ilgili birincil veriler. Bu, etkili pazarlama stratejileri oluşturmak için esastır
%81'inin "iyi" veya "mükemmel" müşteri etkileşimi sağlama konusunda olduğunu iddia etmesine rağmen, sadece %62 tüketici katılıyor. Sadece %16'lık bir marka, müşterilerini anlamak için ihtiyaç duydukları verilere sahip olduklarına kesinlikle katılıyor, ve sadece %19'luk bir kesim, müşterilerinin kapsamlı bir profilinin olduğunu güçlü bir şekilde kabul ediyor (Twilio Müşteri Katılım Raporu 2024). Veri boşluğu hakkında her şey!
Veri boşluklarını doldurmak çok önemlidir. Aslında, birçok şirket, müşterileri hakkında daha derin içgörüler elde etmek için birleşiyor, veritabanlarınızı birleştirerek. Herhangi bir yapay zeka, onu besleyen veriler kadar iyi olacaktır ve her zaman öyle kalacaktır. Daha iyi nasıl hareket edeceğini bilmeden, o, tüm farkı yaratan boşluklarla çalışacak
Bu durumla karşılaşmış olmalısınız. Örneğin, eğer çevrimiçi ayakkabı satın alıyorsanız ve henüz duyurulmamış bir ayakkabı modeli hakkında bir yapay zeka sohbet botuna soruyorsanız. Yanlış bir yapay zeka, dedikodulara dayalı olarak yanlış bilgiler verebilir, konfor hakkında veriler uydurmak, ürünün çok yönlülüğü ve kullanılabilirliği
Bu, veri eksikliğinin bu teknolojiyi gerçekten sınırlayan şey olmasından kaynaklanıyor. Veri, bugün sahip olduğumuz en büyük kaynaktır. Şirketler, bir yapay zekanın halüsinasyon görmesine veya ilgili verilere sahip olmamasına lüks tanıyamazlar, müşterilerinin deneyimini olumsuz etkileyerek, veya kritik sistemler.
Doğru verilerle, bu durumda yapay zeka, tüketiciye aradığı ürünün mevcut olmadığını bildirecektir, ve ayrıca tüketici profilini karşılayan ve zaten satılan seçenekler hakkında bilgi de sunabilirim; aradığı ayakkabıların nedenini açıklamak, şimdilik, sadece güvenilir olmayan kaynaklardan kaynaklanan bir söylenti; ve hatta tercihlerini karşılayan yeni modeller mevcut olduğunda tüketiciyle iletişime geçmeyi teklif etmek
İşlenmiş verilere olan ihtiyaç, birleştirilmiş, doğrulanmış ve güvenilir, gerçek zamanlı olarak mevcut, sabit. Veritabanları her zamankinden daha önemlidir, çünkü yapay zekanın rekabetçiliğini artırmak için, onlar hala sürecin temel taşıdır. Bu nedenle atılması gereken ilk adım veri boşluğunu doldurmaktır. Ancak o zaman yapay zekanın gerçek potansiyeli serbest bırakılacak
