Todos conocemos el resultado final: Para cultivar con éxito relaciones con los clientes basadas en el valor, necesitamos conocerlos plenamente. Y eso significa crear un SCV infalible―Vista singular del cliente―que agrega y unifica toda la información que podemos obtener de la enorme cantidad de información que cada organización empresarial genera y recopila.
Es más fácil decirlo que hacerlo, por supuesto. Con distintos grados de éxito, he estado esforzándome por crear SCV completos y precisos durante más de quince años. Los perfiles de clientes completos basados en datos son la base de una comunicación personalizada con los clientes basada en información, pero debo reconocer que crearlos es un mal necesario. Lograr un SCV estable y estable es una tarea constante: es una molestia construirla, un desafío mantenerla y un lastre mantenerla.
En pocas palabras, construir un SCV requiere resolución de identidad, mediante el cual los puntos de datos de múltiples fuentes de datos se comparan y combinan para crear una visión persistente y precisa que contenga puntos de referencia de perfil, de comportamiento, transaccionales y demográficos. Es un campo minado complejo con todo tipo de problemas potenciales relacionados con la higiene de los datos, la incoherencia de los datos, la proliferación de datos y los desafíos que plantea la integración de sistemas. La resolución de identificaciones también requiere dominar una miríada de identificadores únicos, como los ID de dispositivos móviles, los ID de cookies y las direcciones IP, además de identificadores conocidos, como direcciones de correo electrónico, números de teléfono, etc.
Sin embargo, hoy hay motivos para ser optimistas. El amanecer de Inteligencia artificial y aprendizaje automático Las metodologías, AI/ML, están revolucionando la forma en que conectamos y entendemos los datos de los clientes. Como resultado, hoy estamos viendo un progreso asombroso en la resolución de identidades. Las soluciones de resolución de identidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático ayudan a controlar el caos de datos de una organización y a crear conjuntos de datos de clientes significativos que permiten ofrecer experiencias de cliente notablemente mejores y basadas en el conocimiento. Estas soluciones permiten interacciones con los clientes más personalizadas y basadas en el valor, lo que las convierte en una opción acertada que cualquier organización debería considerar hoy en día.
En el pasado, había pocas soluciones listas para usar disponibles para construir un SCV. La resolución de identidades era un proceso manual y laborioso, propenso a errores y omisiones. Por lo general, el proceso implica incorporar los datos a una base de datos tabular local y, a continuación, escribir códigos SQL largos y complicados para hacer coincidir (mediante la comparación individual) y fusionar identidades únicas en todas las fuentes de datos. Sin embargo, debido a la naturaleza restrictiva del formato tabular, resultaba difícil gestionar los volúmenes, la variedad y la velocidad de los datos de manera eficiente, lo que a menudo generaba problemas de escalabilidad y precisión de los datos. Esta solución manual era torpe y tenía capacidades limitadas, y fallaba con demasiada frecuencia. Además, por muy limpios que estuvieran los datos, este enfoque no podía tener en cuenta los datos de navegación web, los datos de los dispositivos que saltaban de un dispositivo a otro, los datos de interacción con medios de pago, los datos del servicio de atención al cliente y otros problemas.
También era difícil identificar perfiles duplicados y fusionarlos. Por ejemplo, un problema común cuando se utiliza un enfoque basado en reglas para la resolución de identidades es que si un cliente tiene dos direcciones de correo electrónico, parece que hay dos clientes diferentes cuando, de hecho, solo hay uno. A pesar de todo el tiempo, el dinero y los recursos invertidos en la creación y el uso de un SCV, había una necesidad constante de solucionar y solucionar los fallos de datos. La consiguiente falta de confianza en el sistema hizo que las empresas no confiaran en él para sus necesidades de datos, lo que creaba un obstáculo evidente para la productividad.
En la actualidad, la resolución de identidades mediante IA y aprendizaje automático está cambiando drásticamente el panorama, ya que ofrece un proceso potente, automatizado y flexible que ayuda a las organizaciones a lograr un SCV óptimo. Este proceso utiliza algoritmos avanzados para identificar y comparar los registros de los clientes en múltiples fuentes de datos y puntos de datos, una metodología que ofrece mayor flexibilidad, precisión y escalabilidad, y que puede gestionar escenarios complejos y cambiantes de combinación y fusión.
La resolución de identidades mediante IA y aprendizaje automático ofrece múltiples ventajas en comparación con los enfoques basados en reglas, entre ellas:
1. Mayor precisión: Los algoritmos de resolución de identidades de AI/ML son más precisos que el enfoque basado en reglas, ya que pueden aprender continuamente de los patrones de datos y ajustar/mejorar automáticamente los criterios de coincidencia y fusión. Esto se traduce en menos falsos positivos y menos falsos negativos, lo que mejora la precisión del SCV.
2. Escalabilidad: El enfoque AI/ML puede gestionar grandes volúmenes de datos con facilidad, lo que lo hace más adecuado para las organizaciones que generan dichos volúmenes de datos.
3. Flexibilidad: Esta metodología puede manejar diferentes tipos de datos con pequeñas transformaciones de datos y adaptarse automáticamente a los cambios en los datos de las fuentes de datos.
4. Mejor manejo de escenarios complejos: Se ha demostrado que los algoritmos manejan escenarios de coincidencia complejos, como coincidencias parciales, coincidencias parciales y coincidencias múltiples, de manera más eficiente que los enfoques tradicionales. Además, estos algoritmos mejoran continuamente con el tiempo en lugar de permanecer estáticos.
5. Mantenimiento reducido: Los algoritmos de resolución de identidades de AI/ML requieren menos intervención manual y mantenimiento a largo plazo, lo que se traduce en menores costos y menor complejidad.
Me han preguntado repetidamente si la metodología del gráfico de identificación puede hacer lo mismo que el enfoque de AI/ML. No puede y no lo hace. Es cierto que la metodología de gráficos de identificación supone una mejora con respecto al enfoque basado en reglas porque, en lugar de las bases de datos tabulares y relacionales tradicionales, utiliza bases de datos de gráficos para representar las identidades de los clientes y sus relaciones. Así que sí, las bases de datos de gráficos proporcionan más flexibilidad a la hora de vincular varias fuentes de datos. Sin embargo, la metodología de los gráficos de identificación aún depende de que los humanos definan las reglas de coincidencia y combinación en función de identificadores únicos específicos (como direcciones de correo electrónico, números de teléfono, etc.). Esto significa que la metodología de los gráficos de identificación siempre estará limitada por la precisión e integridad de la manera en que los humanos falibles apliquen las reglas.
Como hice antes, es posible que muchos de ustedes ya hayan invertido en soluciones de resolución de identidad. Como resultado de la rápida evolución del panorama de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, no dude en volver a evaluar esas soluciones para asegurarse de que sus inversiones actuales cumplen la promesa de una personalización basada en el valor. Puede que sea el momento de considerar la posibilidad de explorar soluciones de identificación más modernas basadas en la inteligencia artificial y la inteligencia artificial, ya que es probable que sean más precisas, eficientes y eficaces que los enfoques que se utilizan actualmente.
Hoy en día, evaluar las opciones de resolución de identificaciones es un asunto complicado, y es posible que te sientas tentado a confiar en las declaraciones de los vendedores sobre cómo se elaboran sus salchichas. Todo el mundo va a afirmar que es perfecto. No muerdas demasiado rápido ni demasiado fuerte. En vez de eso, ponte el cinturón de seguridad y haz tus deberes. Hay una gran cantidad de proveedores en el mercado que ofrecen soluciones de resolución de identidad, y ese número sigue creciendo. Sin embargo, solo unos pocos aplican realmente metodologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Si bien la mayoría de los proveedores pueden hablar con elocuencia sobre qué sus ofertas de resolución de identidad ofrecen, solo unos pocos pueden articular cómo lo resuelven. hay mucho aceite de serpiente por ahí. Asegúrese de actuar con la debida diligencia a la hora de seleccionar una solución y aproveche las oportunidades de prueba de concepto para asegurarse de que entiende «cómo» estas soluciones satisfacen sus necesidades.
Además, la tecnología que es novedosa y maravillosa esta semana puede quedar obsoleta, o al menos aburrida, la semana que viene. Por lo tanto, además de ser inteligente a la hora de tomar su decisión actual, le corresponde mantenerse al tanto de las noticias sobre cómo se van a hacer las salchichas del mañana. Como nos recordó Winston Churchill, «la perfección es el enemigo del progreso», algo particularmente cierto en el mundo de la resolución de identidades.
En Blend360, nos centramos en ayudar a nuestros clientes a desarrollar e implementar estrategias eficaces de datos de clientes que creen una visión única del cliente estable y persistente e impulsen la personalización. Como especialista en estrategia de datos de clientes, confío en nuestro enfoque y en nuestra capacidad para personalizarlo para satisfacer las necesidades únicas de cada cliente. Si está interesado en obtener más información sobre cómo podemos ayudarlo a optimizar su estrategia de datos de clientes, no dude en ponerse en contacto con nosotros aquí.
Todos conocemos el resultado final: Para cultivar con éxito relaciones con los clientes basadas en el valor, necesitamos conocerlos plenamente. Y eso significa crear un SCV infalible―Vista singular del cliente―que agrega y unifica toda la información que podemos obtener de la enorme cantidad de información que cada organización empresarial genera y recopila.
Es más fácil decirlo que hacerlo, por supuesto. Con distintos grados de éxito, he estado esforzándome por crear SCV completos y precisos durante más de quince años. Los perfiles de clientes completos basados en datos son la base de una comunicación personalizada con los clientes basada en información, pero debo reconocer que crearlos es un mal necesario. Lograr un SCV estable y estable es una tarea constante: es una molestia construirla, un desafío mantenerla y un lastre mantenerla.
En pocas palabras, construir un SCV requiere resolución de identidad, mediante el cual los puntos de datos de múltiples fuentes de datos se comparan y combinan para crear una visión persistente y precisa que contenga puntos de referencia de perfil, de comportamiento, transaccionales y demográficos. Es un campo minado complejo con todo tipo de problemas potenciales relacionados con la higiene de los datos, la incoherencia de los datos, la proliferación de datos y los desafíos que plantea la integración de sistemas. La resolución de identificaciones también requiere dominar una miríada de identificadores únicos, como los ID de dispositivos móviles, los ID de cookies y las direcciones IP, además de identificadores conocidos, como direcciones de correo electrónico, números de teléfono, etc.
Sin embargo, hoy hay motivos para ser optimistas. El amanecer de Inteligencia artificial y aprendizaje automático Las metodologías, AI/ML, están revolucionando la forma en que conectamos y entendemos los datos de los clientes. Como resultado, hoy estamos viendo un progreso asombroso en la resolución de identidades. Las soluciones de resolución de identidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático ayudan a controlar el caos de datos de una organización y a crear conjuntos de datos de clientes significativos que permiten ofrecer experiencias de cliente notablemente mejores y basadas en el conocimiento. Estas soluciones permiten interacciones con los clientes más personalizadas y basadas en el valor, lo que las convierte en una opción acertada que cualquier organización debería considerar hoy en día.
En el pasado, había pocas soluciones listas para usar disponibles para construir un SCV. La resolución de identidades era un proceso manual y laborioso, propenso a errores y omisiones. Por lo general, el proceso implica incorporar los datos a una base de datos tabular local y, a continuación, escribir códigos SQL largos y complicados para hacer coincidir (mediante la comparación individual) y fusionar identidades únicas en todas las fuentes de datos. Sin embargo, debido a la naturaleza restrictiva del formato tabular, resultaba difícil gestionar los volúmenes, la variedad y la velocidad de los datos de manera eficiente, lo que a menudo generaba problemas de escalabilidad y precisión de los datos. Esta solución manual era torpe y tenía capacidades limitadas, y fallaba con demasiada frecuencia. Además, por muy limpios que estuvieran los datos, este enfoque no podía tener en cuenta los datos de navegación web, los datos de los dispositivos que saltaban de un dispositivo a otro, los datos de interacción con medios de pago, los datos del servicio de atención al cliente y otros problemas.
También era difícil identificar perfiles duplicados y fusionarlos. Por ejemplo, un problema común cuando se utiliza un enfoque basado en reglas para la resolución de identidades es que si un cliente tiene dos direcciones de correo electrónico, parece que hay dos clientes diferentes cuando, de hecho, solo hay uno. A pesar de todo el tiempo, el dinero y los recursos invertidos en la creación y el uso de un SCV, había una necesidad constante de solucionar y solucionar los fallos de datos. La consiguiente falta de confianza en el sistema hizo que las empresas no confiaran en él para sus necesidades de datos, lo que creaba un obstáculo evidente para la productividad.
En la actualidad, la resolución de identidades mediante IA y aprendizaje automático está cambiando drásticamente el panorama, ya que ofrece un proceso potente, automatizado y flexible que ayuda a las organizaciones a lograr un SCV óptimo. Este proceso utiliza algoritmos avanzados para identificar y comparar los registros de los clientes en múltiples fuentes de datos y puntos de datos, una metodología que ofrece mayor flexibilidad, precisión y escalabilidad, y que puede gestionar escenarios complejos y cambiantes de combinación y fusión.
La resolución de identidades mediante IA y aprendizaje automático ofrece múltiples ventajas en comparación con los enfoques basados en reglas, entre ellas:
1. Mayor precisión: Los algoritmos de resolución de identidades de AI/ML son más precisos que el enfoque basado en reglas, ya que pueden aprender continuamente de los patrones de datos y ajustar/mejorar automáticamente los criterios de coincidencia y fusión. Esto se traduce en menos falsos positivos y menos falsos negativos, lo que mejora la precisión del SCV.
2. Escalabilidad: El enfoque AI/ML puede gestionar grandes volúmenes de datos con facilidad, lo que lo hace más adecuado para las organizaciones que generan dichos volúmenes de datos.
3. Flexibilidad: Esta metodología puede manejar diferentes tipos de datos con pequeñas transformaciones de datos y adaptarse automáticamente a los cambios en los datos de las fuentes de datos.
4. Mejor manejo de escenarios complejos: Se ha demostrado que los algoritmos manejan escenarios de coincidencia complejos, como coincidencias parciales, coincidencias parciales y coincidencias múltiples, de manera más eficiente que los enfoques tradicionales. Además, estos algoritmos mejoran continuamente con el tiempo en lugar de permanecer estáticos.
5. Mantenimiento reducido: Los algoritmos de resolución de identidades de AI/ML requieren menos intervención manual y mantenimiento a largo plazo, lo que se traduce en menores costos y menor complejidad.
Me han preguntado repetidamente si la metodología del gráfico de identificación puede hacer lo mismo que el enfoque de AI/ML. No puede y no lo hace. Es cierto que la metodología de gráficos de identificación supone una mejora con respecto al enfoque basado en reglas porque, en lugar de las bases de datos tabulares y relacionales tradicionales, utiliza bases de datos de gráficos para representar las identidades de los clientes y sus relaciones. Así que sí, las bases de datos de gráficos proporcionan más flexibilidad a la hora de vincular varias fuentes de datos. Sin embargo, la metodología de los gráficos de identificación aún depende de que los humanos definan las reglas de coincidencia y combinación en función de identificadores únicos específicos (como direcciones de correo electrónico, números de teléfono, etc.). Esto significa que la metodología de los gráficos de identificación siempre estará limitada por la precisión e integridad de la manera en que los humanos falibles apliquen las reglas.
Como hice antes, es posible que muchos de ustedes ya hayan invertido en soluciones de resolución de identidad. Como resultado de la rápida evolución del panorama de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, no dude en volver a evaluar esas soluciones para asegurarse de que sus inversiones actuales cumplen la promesa de una personalización basada en el valor. Puede que sea el momento de considerar la posibilidad de explorar soluciones de identificación más modernas basadas en la inteligencia artificial y la inteligencia artificial, ya que es probable que sean más precisas, eficientes y eficaces que los enfoques que se utilizan actualmente.
Hoy en día, evaluar las opciones de resolución de identificaciones es un asunto complicado, y es posible que te sientas tentado a confiar en las declaraciones de los vendedores sobre cómo se elaboran sus salchichas. Todo el mundo va a afirmar que es perfecto. No muerdas demasiado rápido ni demasiado fuerte. En vez de eso, ponte el cinturón de seguridad y haz tus deberes. Hay una gran cantidad de proveedores en el mercado que ofrecen soluciones de resolución de identidad, y ese número sigue creciendo. Sin embargo, solo unos pocos aplican realmente metodologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Si bien la mayoría de los proveedores pueden hablar con elocuencia sobre qué sus ofertas de resolución de identidad ofrecen, solo unos pocos pueden articular cómo lo resuelven. hay mucho aceite de serpiente por ahí. Asegúrese de actuar con la debida diligencia a la hora de seleccionar una solución y aproveche las oportunidades de prueba de concepto para asegurarse de que entiende «cómo» estas soluciones satisfacen sus necesidades.
Además, la tecnología que es novedosa y maravillosa esta semana puede quedar obsoleta, o al menos aburrida, la semana que viene. Por lo tanto, además de ser inteligente a la hora de tomar su decisión actual, le corresponde mantenerse al tanto de las noticias sobre cómo se van a hacer las salchichas del mañana. Como nos recordó Winston Churchill, «la perfección es el enemigo del progreso», algo particularmente cierto en el mundo de la resolución de identidades.
En Blend360, nos centramos en ayudar a nuestros clientes a desarrollar e implementar estrategias eficaces de datos de clientes que creen una visión única del cliente estable y persistente e impulsen la personalización. Como especialista en estrategia de datos de clientes, confío en nuestro enfoque y en nuestra capacidad para personalizarlo para satisfacer las necesidades únicas de cada cliente. Si está interesado en obtener más información sobre cómo podemos ayudarlo a optimizar su estrategia de datos de clientes, no dude en ponerse en contacto con nosotros aquí.
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