隨著AI持續(xù)重塑商業(yè)技術(shù)格局，有一件事始終未變：客戶數(shù)據(jù)是驅(qū)動企業(yè)追求價值與增長的核心動力。

得益于新一代自動化工具和技術(shù)的出現(xiàn)，客戶數(shù)據(jù)成為實現(xiàn)個性化、提升客戶體驗以及實現(xiàn)效率躍升的關(guān)鍵所在。

對許多企業(yè)而言，客戶數(shù)據(jù)以及將其轉(zhuǎn)化為價值所需的數(shù)據(jù)科學(xué)技能和基礎(chǔ)設(shè)施，如今已成為其商業(yè)戰(zhàn)略中不可或缺的一部分。

然而，隨著我們收集、存儲和分析的數(shù)據(jù)量不斷增加，風(fēng)險也隨之上升。從隱私問題到數(shù)據(jù)質(zhì)量，技術(shù)、監(jiān)管和倫理方面的挑戰(zhàn)如同一片雷區(qū)，企業(yè)稍有不慎便可能導(dǎo)致時間、金錢和精力的浪費，甚至造成更嚴重的后果。

在與不同規(guī)模的企業(yè)合作，利用技術(shù)和數(shù)據(jù)創(chuàng)造實際價值的過程中，我每天都目睹著這些錯誤的發(fā)生，因此，我想分享一些今年許多企業(yè)可能會犯的錯誤，或者已經(jīng)在犯的錯誤，當然，也會提供一些避免這些錯誤的建議。

1. 重數(shù)量輕質(zhì)量

在AI領(lǐng)域，人們常常認為，只要給算法輸入越來越多的數(shù)據(jù)，就能獲得更好的結(jié)果，然而，谷歌等機構(gòu)的研究越來越發(fā)現(xiàn)，在訓(xùn)練行為模型時，數(shù)據(jù)質(zhì)量比數(shù)量更為重要。

事實上，低質(zhì)量的客戶數(shù)據(jù)會通過引發(fā)“數(shù)據(jù)級聯(lián)效應(yīng)”而顯著降低AI的性能，在這種效應(yīng)中，看似微小的錯誤會被不斷復(fù)制，最終在數(shù)據(jù)處理的各個環(huán)節(jié)中導(dǎo)致嚴重錯誤。

這還不是唯一的問題，存儲和處理海量數(shù)據(jù)(尤其是敏感的客戶數(shù)據(jù))成本高昂、耗時費力，還可能帶來沉重的監(jiān)管負擔(dān)。如果你的數(shù)據(jù)計劃無法覆蓋這些高昂的成本，那么這可能是一個戰(zhàn)略上的失敗。

因此，對于客戶數(shù)據(jù)而言，更多并不一定更好，相反，企業(yè)應(yīng)專注于數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)整理和數(shù)據(jù)驗證等環(huán)節(jié)，以提高數(shù)據(jù)和AI計劃創(chuàng)造實際商業(yè)價值的可能性。

2. 忽視合成客戶數(shù)據(jù)

客戶數(shù)據(jù)極具價值，但獲取成本高昂，且伴隨著諸多責(zé)任，最終這些數(shù)據(jù)并不屬于你。相比之下，合成客戶數(shù)據(jù)則是通過模擬客戶，利用AI模擬其購買決策和行為，盡可能貼近現(xiàn)實情況而收集到的數(shù)據(jù)。

合成客戶數(shù)據(jù)使企業(yè)能夠測試定價策略、營銷支出和產(chǎn)品特性，以及模擬購物車放棄等虛擬行為和實體店客流量等現(xiàn)實行為。

生成合成客戶數(shù)據(jù)的成本遠低于真實客戶數(shù)據(jù)，且不受真實客戶數(shù)據(jù)所面臨的監(jiān)管和隱私負擔(dān)的限制。

當然，合成客戶數(shù)據(jù)也面臨其他挑戰(zhàn)，如訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可能存在的偏差或AI的“幻覺”問題，這可能限制其準確反映現(xiàn)實客戶行為的能力。

但對于那些因合規(guī)、監(jiān)管或數(shù)據(jù)稀缺而面臨重重障礙、嚴重依賴客戶數(shù)據(jù)的企業(yè)而言，忽視合成客戶數(shù)據(jù)可能是一個重大錯誤。

3. 令人毛骨悚然的個性化

利用客戶數(shù)據(jù)，我們可以為客戶提供更符合其個性化需求的產(chǎn)品和服務(wù)，然而，便利與詭異之間只有一線之隔。當企業(yè)急于追趕潮流時，很容易在不知不覺中越過這條界限。

皮尤研究中心的一份報告顯示，81%的美國人預(yù)計，企業(yè)會利用AI處理他們的數(shù)據(jù)，從而做出一些會讓他們感到不適的事情。一旦企業(yè)辜負了客戶的信任，后果將十分嚴重。

如果你利用客戶數(shù)據(jù)來制定個性化促銷方案、發(fā)送電子郵件或進行客戶服務(wù)互動，那么你必須意識到這些做法可能具有侵入性，或讓人感到被操縱。如果你表現(xiàn)得過于熟悉，或者似乎知道一些客戶自己都不記得告訴過你的事情，那么你很可能會讓他們感到不適，從而不利于打造良好的數(shù)據(jù)驅(qū)動型客戶體驗。因此，了解界限所在，并明確告知客戶你的個性化溝通和營銷是基于哪些信息，對于避免此類問題至關(guān)重要。

4. 未做好無cookie時代的準備

谷歌曾計劃阻止第三方cookie收集客戶數(shù)據(jù)并出售給企業(yè)，盡管這一計劃已被擱置，但并未徹底取消。有遠見的數(shù)字營銷人員仍在為不久的將來cookie消失的那一刻做準備。

第三方cookie數(shù)據(jù)是記錄在其他企業(yè)網(wǎng)絡(luò)cookie上的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)被打包后出售給企業(yè)，供其用于制定針對性營銷策略、進行商業(yè)模擬或了解行為趨勢，它們還被出售給提供AI和自動化即服務(wù)(如Salesforce或Hubspot)的平臺服務(wù)提供商。

一旦失去這一數(shù)據(jù)來源，企業(yè)將更加依賴直接從自身客戶那里收集的第一方數(shù)據(jù)來進行客戶行為分析。對于那些尚未投資于從自身數(shù)據(jù)中捕獲和創(chuàng)造價值的工具的企業(yè)來說，這將是一個痛苦的轉(zhuǎn)變。雖然并非所有企業(yè)都會受到影響，但許多企業(yè)都會，因此，了解向無cookie世界轉(zhuǎn)變的影響應(yīng)成為企業(yè)的優(yōu)先事項。

5. 忽視多模態(tài)機遇

大多數(shù)企業(yè)僅挖掘了客戶數(shù)據(jù)價值的一小部分。例如，英偉達報告稱，90%的企業(yè)客戶數(shù)據(jù)無法被有效利用，這通常是因為這些數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的，如來自通話錄音、視頻片段、社交媒體帖子等大量來源的數(shù)據(jù)。

客戶互動會產(chǎn)生大量此類數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)往往未被分析，然而，現(xiàn)在出現(xiàn)了能夠分析視頻、音頻或任何其他非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的新型多模態(tài)AI，為企業(yè)創(chuàng)造了新的可能性。

例如，零售商可以通過分析語音和視頻客戶反饋片段來進行多模態(tài)情感分析，從而了解客戶的情緒反應(yīng)，并創(chuàng)造更好的互動體驗。

另一個例子是歐萊雅，它與英偉達合作開發(fā)了多模態(tài)AI工具，幫助客戶根據(jù)自己的膚質(zhì)或發(fā)型選擇產(chǎn)品。

對于任何希望在2025年充分利用客戶數(shù)據(jù)的企業(yè)而言，忽視多模態(tài)AI的可能性無疑是一個錯誤。

總結(jié)

客戶數(shù)據(jù)仍是企業(yè)最強大的資產(chǎn)之一，但前提是要進行戰(zhàn)略性管理。到2025年，那些將數(shù)據(jù)質(zhì)量置于數(shù)量之上、采用合成和多模態(tài)數(shù)據(jù)等新興技術(shù)，并通過透明的個性化實踐維護客戶信任的企業(yè)，將脫穎而出。通過避免這五個常見陷阱，企業(yè)可以將客戶數(shù)據(jù)從一項昂貴的負擔(dān)轉(zhuǎn)變?yōu)檎嬲母偁巸?yōu)勢，從而推動可衡量的增長和創(chuàng)新。