世界のほとんどの企業が人工知能を業務に導入しています。 企業の業種に関係なく、マーケティング部門を設置し、より多くの顧客、満足度の高い顧客、広告などを確保するキャンペーンを作成することに焦点を当てるなど、特定のビジネス構造があります。 AIでも同じことが起こっており、これからもそうであり続けるでしょう。 ほぼすべての組織は、あるプロセスや部門全体の中で、さまざまなレベルの問題や解決策に適用されたAIを持っていると言っても過言ではありません。
この採用の非常に現代的な分野は、主に顧客とのやり取りを必要とする活動の共同操縦者として作られたAIエージェントを通じて行われています。 しかし、AIを導入するだけでは不十分です。 他の技術、ソリューション、システムと同様に、AIには一定のインフラストラクチャが必要です。
一貫性のある統合されたデータプラットフォームは非常に必要です。なぜなら、それは企業が既に持っているすべての情報を使用してAIをトレーニングするために利用できるからです。顧客に関する情報や運営に関わるその他の詳細についても含まれます。 このトレーニングは複雑であり、主に長年の取引を通じて行われたやり取りに関する一次データに依存しています。 これは効果的なマーケティング戦略を立てるために不可欠です。
ブランドの81％が積極的な顧客エンゲージメントを「良い」または「優れている」と述べている一方で、消費者の62％だけが同意しています。 ブランドのわずか16％だけ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おり、企業のわずか19％だけ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 2024顧客エンゲージメントレポート）。 すべてはデータギャップに関することです！
データの空白を埋めることが重要です。 実際、多くの企業が顧客に関するより深い洞察を得るために、データベースを統合して合併しています。 どんなAIも、それに供給されるデータと同じくらい良いものであり続ける。 最善の行動方法がわからないまま、彼女はすべてに大きな影響を与えるギャップに取り組んでいます。
あなたはすでにこの状況に直面したことがあるでしょう。 例えば、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モデルの靴についてAIチャットボットに尋ねる場合。 誤ったAIは、噂に基づいて誤った情報を提供し、製品の快適さ、汎用性、使いやすさに関するデータを虚構することがあります。
これは、データ不足が実際にこの技術を制限しているからです。 データは私たちが今日持つ最大の資源です。 企業は、幻覚を起こすAIや関連性のないデータを持つAIを持つ余裕はなく、顧客体験や重要なシステムに悪影響を及ぼす可能性があります。
正確なデータがあれば、その状況でAIは消費者に探している商品が存在しないことを知らせるでしょう。また、補足として、既に販売されている消費者のプロフィールに合った選択肢の情報を提供したり、現在探している靴が信頼できない情報源からの噂に過ぎない理由を説明したり、さらに新しいモデルが利用可能になった際に消費者に連絡を取ることも提案するかもしれません。
処理されたデータ、統合されたデータ、検証済みで信頼できるデータがリアルタイムで利用可能である必要性は絶えず存在します。 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も、それは依然としてすべてのプロセスの基盤だからです。 だから、最初にすべきことはデータのギャップを埋めることです。 その時になって初めて、AIの真の可能性が解き放たれる。
