在企业中使用基于AI的技术激活客户数据

为了满足数字化驱动世界中不断增长的消费者期望，公司正在处理大量数据，并致力于在不同的接触点上创建个性化的消费者体验，以保持相关性。企业的各种消费者接触点会生成各种各样的数字数据，并且也可能是改善企业与客户互动的重要互动点。此外，由于企业在内部和外部流程中采用数字技术，因此可以获取有关企业内部和外部的消费者，产品，竞争对手和市场的大量数字数据。建立可以从这些数据中产生的业务价值，并在数字驱动的流程中开发或部署可行的技术是大多数企业当前的重点。

随着企业进入下一阶段-管理各种类型的传入数据流-其中大部分是非结构化，数据存储，聚合和集成数据，存在许多挑战。利用整个组织中基于人工智能的适当技术来利用集成数据并将其部署到各个决策点是另一个关键问题。所有这些努力的一个关键方面是需要保持数据的新鲜和相关-不同的接触点会有所不同。除了数据规模之外（找出哪些数据位相关并且将对业务产生影响），这是每个企业最早必须解决的问题。

作为迈向全面数据驱动的努力以改善客户体验的第一步，重要的是要对所涉及的问题有充分的了解。

客户数据当前位于组织中的许多孤岛上-营销系统，网站，销售点系统，退货系统，服务和维护系统等等。集成此数据并提供统一的框架以在整个企业中以标准方式访问此数据至关重要。数据以多种格式存在-结构化，非结构化，并且使用者在不同系统上具有多个标识符。获取客户统一的360度视图是关键的第一步。

以有意义的方式收集第一方和第二方数据并对其进行分析以大规模检测个人和团体的趋势和模式是了解更多客户和潜在客户的一项主要任务。在开始变得有价值之前，需要清理和整理许多数据。此外，随着客户更改其数字标识符和角色，数据变得过时。跟踪所有这些变化并传播其影响非常重要。此外，数据需要与客户在不同的接触点可用，并且还需要在企业权限范围内沿消费者的旅程做出各种决策。一旦提供了这些数据，如何智能地利用它便是AI系统发挥关键作用的地方。

以客户为中心的决策有两种主要类型-适用于整个团队的通用决策和个人决策-与个人的自定义交互。人工智能系统在这两个方面都发挥了作用。

诸如以下内容的决定：要构建什么产品功能，要提供什么产品选项，要参考什么价格点，要在不同零售地点存储的商品种类，一起销售的产品组合是什么，促销类型等等，都由以下因素决定：数据可用性。人工智能，机器学习和优化系统可帮助分析师探索每个决策的各种选择，然后做出适当的决策。例如，众所周知的技术，如市场购物篮分析，帕累托分析等，为这些决策提供了动力。除了了解您自己产品的消费者行为外，了解客户如何与竞争对手互动也很重要。

在每个接触点吸引客户的决策要复杂得多。首先，接触潜在客户或吸引现有客户是任何企业的主要任务。从事全渠道营销的营销人员会监控所有渠道，并根据渠道适当吸引客户。跟踪不同身份的个人并适当地参与是一项复杂的任务。通过分析消费者对不同消息的响应并采取适当的措施，可以即时评估不同类型的消息传递和媒体类型。通过基于AI的推荐器系统为在线和离线向客户提供产品推荐。

在此要实现的一个关键方面是，嵌入在这些决策系统中的“智能”解决以下关键问题：a）哪些数据与每个决策相关，b）如何获取数据并对其进行汇总，c）如何利用数据来指定相关的特定于客户的操作，d）如何处理嘈杂/不完整的数据，e）如何做出使客户满意并且对企业经济上有利的选择。这些步骤需要执行-有些先验，有些在参与时。

底线

利用企业中的客户数据需要一种全面而全面的方法。从收集适当的数据，加以利用并构建可交付真正价值的AI驱动系统，需要大量投资来理解总体业务流程和基础技术。重新审视企业的核心竞争力并重新思考整个消费者旅程对于有效利用先进的AI和数字技术至关重要。