企业将在2025年犯的5个昂贵的客户数据错误

随着高级自动化和智能工具的兴起，客户数据已成为个性化，提高客户体验以及前所未有的运营效率的基石。

对于无数组织，利用客户数据（以必要的数据科学专业知识和技术基础架构为基础）已从支持功能发展为战略规划的核心要素。

然而，随着数据收集，存储和分析的规模不断扩大，相关风险也会增加。围绕隐私，准确性，合规性和道德规范的挑战越来越多地导致企业陷入可避免的错误，从而使他们有时间，金钱，信任，有时甚至是长期的生存能力。

在与各个行业的公司合作以从数据和技术中解开实际价值后，我已经看到这些陷阱一次又一次地重复。以下是企业在2025年可能犯的前五名错误（或已经犯下的）以及有关如何清除的实用建议。

1. 优先次数超过准确性

常见的误解是，用大量数据集喂养AI系统会自动带来更好的结果。但是，研究（包括Google的研究）表明，在训练行为AI模型时，数据质量大于数量。

质量较差的数据实际上会通过触发“数据级联”来损害性能，在该系统中，不准确的不准确性传播并通过系统扩大，从而导致了重大的下游错误。

除了绩效问题外，存储大量客户数据（尤其是敏感信息）都具有巨大的成本和复杂的监管责任。如果您的数据策略没有生成证明这些费用合理的回报，则可能已经失败了。

教训？更多的数据并不总是更好。而是专注于严格的数据清洁，验证和策展，以确保您的AI和分析工作可带来切实的业务成果。

2. 忽略合成客户的力量

尽管真实的客户数据很有价值，但它也很昂贵，受监管，而不是真正拥有的。输入综合客户数据 - 对真实用户行为的AI生成的模拟，旨在模仿实际购买决策，浏览模式，甚至店内移动。

这种类型的数据允许企业可以安全地测试定价模型，营销活动，产品功能和客户旅程流量（例如放弃的购物车或流量），而没有触摸真实的个人信息。

生成合成数据便宜得多，并且与GDPR，CCPA和其他合规性约束无关。尽管它确实具有风险，例如模型偏见或AI产生的违规行为，它为面临数据稀缺或收紧法规的公司提供了强大的替代方法。

未能探索合成数据可能会使企业处于不利地位，尤其是随着对现实世界客户数据的访问变得更加限制。

3. 与个性化越界

由客户数据提供支持的个性化可以极大地改善参与度。但是，有帮助和不安之间有一条很好的界限。当个性化感到侵入性时（例如了解太多或过于熟悉），它可能会适得其反。

根据皮尤研究的一项研究，有81％的美国人认为AI会以使人们感到不舒服的方式使用他们的数据。一旦信任被打破，就很难重新获得。

当裁缝提供，电子邮件或服务交互时，请考虑如何感知它们。您是否以一种感觉透明和尊重的方式使用数据？还是冒着使客户感到被监视或操纵的风险？

设定明确的界限并公开传达数据如何告知个性化可以帮助维持信任并确保积极的客户体验。

4. 没有为没有饼干的世界做准备

尽管Google推迟了其第三方Cookie的逐步淘汰，但不可避免的是朝着无曲奇网络的转变。具有前瞻性的企业已经在适应一个未来，在这种情况下，不再有可能通过第三方Cookies跟踪用户。

第三方Cookie数据长期以来一直促进了针对性的广告，行为建模以及Salesforce和HubSpot等SaaS平台。失去访问意味着公司必须更严重地依靠第一方数据 - 直接从其客户那里收集的信息。

尚未投资于捕获，管理和从其数据中提取见解的工具的组织将面临陡峭的学习曲线。这种转变不是普遍的，但其影响将是普遍的。现在准备对于维持营销效力和客户理解至关重要。

5. 错过了多模式数据见解

大多数公司几乎没有利用其客户数据的全部潜力。 NVIDIA估计，多达90％的企业数据仍然没有使用 - 很大程度上是因为它是非结构化的：呼叫记录，视频反馈，社交媒体内容，图像等。

尽管它们有潜力揭示深厚的客户见解，但这些丰富的数据来源通常会无法进行。现在，多模式AI（可以同时处理文本，音频，视频和图像）可以解锁新的机会。

例如，零售商可以使用多模式AI来分析客户反馈视频中的面部表情和语气，从而测量情感响应以改善服务。

欧莱雅（L'Oreal）与NVIDIA合作开发了使用图像和文本分析，根据皮肤类型或头发纹理推荐美容产品的AI工具。

对于任何旨在最大化客户数据价值的业务，忽略多模式AI功能都是至关重要的监督。

底线

客户数据仍然是企业可以拥有的最有效的资产之一，但只有在策略和关心管理时。获奖者在2025年将是那些优先考虑数据质量，采用创新方法等创新方法和多模式数据的人，并负责任地个性化以维护客户信任。

通过避免这五个常见的错误，组织可以将客户数据从高风险负担转变为可持续的竞争优势，从而为增长，创新和长期成功促进了竞争优势。

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