Contact Us

Chiến lược dữ liệu trong thế giới ưu tiên AI

Categories

Mặc dù AI có tính biến đổi nhưng việc đáp ứng mong đợi của khách hàng vẫn trở thành một thách thức thực sự – đặc biệt khi tất cả dữ liệu bạn cần được phân bố khắp nơi trong tổ chức của bạn.

Đây là cách mang lại những trải nghiệm tuyệt vời đó bằng cách đưa AI đi đầu trong chiến lược dữ liệu của bạn.

Chiến lược dữ liệu là chìa khóa để hiện thực hóa tiềm năng của AI

Dữ liệu đóng vai trò là nền tảng của mọi tổ chức và tạo nền tảng để AI có thể nâng cao các trường hợp sử dụng của bạn bằng trải nghiệm được cá nhân hóa. 

Chiến lược dữ liệu mạnh mẽ xác định mục đích thu thập dữ liệu, loại dữ liệu cần thiết và các phương pháp hiệu quả nhất để thu thập, thống nhất và kích hoạt dữ liệu đó. Chiến lược dữ liệu trả lời các câu hỏi quan trọng như: 

  • Bạn có đang làm việc với dữ liệu chất lượng (tức là loại bỏ trùng lặp, không có lỗi và được gắn nhãn thích hợp) không?
  • Dữ liệu bắt nguồn từ đâu? 
  • Dữ liệu được gửi đến đâu? 
  • Nó có được sử dụng hết tiềm năng của nó không? 
  • Ai có quyền truy cập vào dữ liệu này? 
  • Dữ liệu có bao gồm các yếu tố nhạy cảm không?

Việc có câu trả lời cho những câu hỏi này sẽ giúp bạn hoàn thành câu đố bằng cách hiểu cách thức và thời điểm khách hàng tương tác với thương hiệu của bạn. Cùng với nhau, các câu trả lời không chỉ tạo thành nền tảng cho chiến lược dữ liệu của bạn mà còn cung cấp bối cảnh quan trọng mà AI cần để hỗ trợ quá trình cá nhân hóa.

Chiến lược dữ liệu với niềm tin là nguyên lý chính

Bạn cũng cần xem xét và giải quyết khoảng cách về niềm tin vào AI. Để cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa mà khách hàng mong đợi ở bạn, điều quan trọng là phải có nền tảng vững chắc cho mô hình AI của bạn: một quy trình bao gồm việc cung cấp cho mô hình của bạn một cách an toàn bối cảnh khách hàng mà mô hình đó cần để phản hồi chính xác hơn. Bối cảnh này cũng là chìa khóa để ngăn chặn ảo giác AI, trong đó AI tạo ra thông tin nghe có vẻ tự tin và chính xác nhưng thực tế lại khiến mọi người lạc lối với thông tin sai lệch.

Hãy ghi nhớ sự cân bằng tinh tế giữa cá nhân hóa và các quy định về quyền riêng tư dữ liệu khách hàng mà bạn cần đạt được: Cá nhân hóa các tương tác có nghĩa là khiến khách hàng cảm thấy được hiểu thay vì bị theo dõi. Khách hàng của bạn cần tin tưởng rằng các mô hình AI không lưu trữ dữ liệu nhạy cảm hoặc sử dụng dữ liệu nhạy cảm cá nhân của họ để đào tạo mô hình của bạn.

Các bước để tạo chiến lược dữ liệu tập trung vào AI

Thực hiện theo quy trình này sẽ giúp bạn hiện thực hóa tiềm năng của AI thông qua dữ liệu:

1. Bắt đầu với mục tiêu kinh doanh và trường hợp sử dụng

Việc này giống như việc tu sửa ngôi nhà của bạn — bạn nghĩ về cách có thể làm cho ngôi nhà của mình hoạt động hiệu quả và hữu dụng hơn, không nhất thiết là bạn sẽ sử dụng búa hay máy khoan điện nào để tu sửa. Xác định các trường hợp sử dụng cụ thể mà bạn đang cố gắng giải quyết và xem AI có thể giúp đáp ứng các yêu cầu đó như thế nào. Mục tiêu kinh doanh hàng đầu của bạn có thể được hưởng lợi từ AI là gì, chẳng hạn như tự động hóa quy trình, tạo phân khúc, tạo mô tả sản phẩm và tóm tắt trường hợp? Tìm kiếm các quy trình có thể được sắp xếp hợp lý để có hiệu quả.

2. Đặt câu hỏi: Ai sẽ được hưởng lợi từ việc này?

Đó có phải là khách hàng, đối tác, nhân viên của bạn? Nó có làm tăng doanh thu không? Nó có cải thiện trải nghiệm của khách hàng không? Ngoài ra, bạn sẽ đo lường thành công như thế nào? 

3. Xác định, thu thập và tổng hợp dữ liệu

Hiểu nguồn dữ liệu và cách dữ liệu chảy trong tổ chức của bạn. Xác định dữ liệu nào là cần thiết để đáp ứng các trường hợp sử dụng trên. Hãy xem xét tất cả các nguồn dữ liệu khác nhau nơi bạn có thể lưu trữ dữ liệu khách hàng, chẳng hạn như kho dữ liệu, hồ dữ liệu, kho dữ liệu vận hành và thậm chí cả bảng tính. Ngoài ra, dữ liệu có thể có cấu trúc hoặc không có cấu trúc, từ giao dịch bán hàng đến bản ghi âm cuộc gọi cho đến nhận xét trên mạng xã hội. Để đạt được kết quả đầu ra AI tốt, hãy đảm bảo dữ liệu của bạn đầy đủ, chính xác, đáng tin cậy, phù hợp và kịp thời.

4. Đảm bảo tuân thủ quy định

Dựa trên một cuộc khảo sát của Salesforce, 79% các nhà lãnh đạo CNTT tin rằng AI thế hệ mới sẽ gây ra những rủi ro bảo mật mới cho dữ liệu của công ty và khách hàng. Ưu tiên quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu khi bạn xây dựng chiến lược dữ liệu của mình. Sử dụng các phương pháp hay nhất, chẳng hạn như mã hóa dữ liệu, xác thực đa yếu tố cũng như quản lý danh tính và quyền truy cập để đảm bảo an toàn bảo mật dữ liệu. Kiểm tra và cân bằng từ cả con người và công nghệ là một cách để bảo vệ khách hàng, công ty và các tiêu chuẩn đạo đức của bạn.

5. Thiết lập quản trị dữ liệu

Triển khai các biện pháp quản trị dữ liệu mạnh mẽ để đảm bảo tính toàn vẹn, bảo mật và khả năng truy cập dữ liệu. Khung quản trị dữ liệu mạnh mẽ đặt nền tảng cho các sáng kiến ​​AI. 

Với những hiểu biết sâu sắc hơn về dữ liệu và sức mạnh của AI, doanh nghiệp của bạn có thể mang lại trải nghiệm được cải thiện cho khách hàng: cho phép đề xuất sản phẩm, dịch vụ và cá nhân hóa một cách hiệu quả — đồng thời giúp bạn đạt được hiệu quả trong hoạt động và doanh thu trong suốt quá trình.

Tags

009Bet

Kuwin

SV66

78Win