超越擁有權：利用優化的第一方數據擴展人工智慧

最近，品牌、出版商、行銷科技供應商等人聚集在紐約市參加廣告週，交流未來行銷和廣告的想法。許多品牌傳達的主要訊息是：第一方數據就像黃金一樣，特別是在個性化方面。但擁有數據並不意味著它就有價值，數據的規模和準確性是關鍵。而人工智慧的快速採用可以幫助品牌達到所需的規模，讓他們能夠跨渠道和設備接觸客戶。

然而，世界上最好的技術也無法在不準確、混亂和無組織的第一方數據下提供更好的體驗和結果。簡單來說，人工智慧的效果取決於它所接收到的數據，而對於許多企業來說，這些數據並不合格。

正如Forrester分析師所指出的：“無論你的企業選擇哪種技術路徑，今天你面臨的主要限制因素是你自己的數據質量。舊話說得好，‘垃圾進，垃圾出’對於生成式人工智慧來說更是如此。”如果沒有良好組織和準確的數據基礎，人工智慧的計畫將難以大規模運行，這會導致客戶互動不佳和資源浪費。

數據是人工智慧的基礎

當第一方數據乾淨、全面且標記正確時，它能讓人工智慧模型學習模式、做出預測並生成可靠的見解。這會帶來更好的行銷，因為客戶的體驗會更相關。而且，由於數據對於人工智慧驅動的決策至關重要，使用新鮮、確定性數據的公司可以防止因過時或不準確的數據而導致的偏見和不道德結果，這樣可以維護與客戶和夥伴的信任。

當品牌的人工智慧模型是基於不準確的客戶數據進行訓練時，可能會導致不相關甚至冒犯的目標廣告，這樣不僅無法吸引客戶，還可能讓他們感到疏遠。比如，向剛失業的人提供房貸的廣告，可能會損害品牌形象。商業結果也可能立即受到影響——如果品牌的人工智慧生成的創意包含過期促銷或過時的客戶屬性，這樣的錯誤可能會非常昂貴。因此，優先考慮數據質量對於避免這些陷阱至關重要。

透過人工智慧與人類合作建立檢查與平衡

人工智慧提供了一種強大的方式來集中數據，並在各個渠道中協調使用，包括跨部門的數據。組織應該實施自動化流程，實時更新數據並驗證其準確性，以保持高質量的輸入。一旦第一方數據組織、準確且完整，就必須實施持續監控和數據質量治理的計畫。有效的數據衛生包括定期審核、監控差異以及不斷改進數據收集流程，而這正是人類發揮關鍵作用的地方。通過讓人類員工與人工智慧合作，品牌可以確保數據保持準確、安全，並遵守不斷變化的法規。

維護數據安全和合規的能力不僅僅是遵守法規，更是建立與消費者的信任。那些未能保護客戶數據的品牌，無論其人工智慧能力多麼先進，都難以建立忠誠度。

獲得好處

高質量的第一方數據釋放了人工智慧的真正潛力，改變了品牌與客戶互動的方式，並優化了他們的行銷努力。乾淨且管理良好的數據使人工智慧模型能夠準確預測客戶需求，從而帶來更個性化、更相關和更具同理心的行銷活動。行銷人員可以在客戶提出需求之前預測他們想要的東西，創造無縫且一致的體驗，並在客戶旅程中增加價值。

最終，投資於數據質量是值得的。它使企業能夠有效擴展其人工智慧計畫，降低失誤風險，幫助加深與客戶的聯繫，並讓組織清楚知道應該將資源集中在哪裡。通過建立穩固的數據基礎，公司可以利用人工智慧的力量，提供創新且以客戶為中心的解決方案，推動長期成功。