今日の企業にとって重要な差別化要因は、貴重な顧客データをどのように管理し、顧客価値とビジネス価値の双方に活用するかです。シニア・マネジャーの実に66％が、今後5年間競争力を維持するためにはAIが重要だと回答しています。

データ主導の顧客中心のビジネスとマーケティング戦略、それに付随する適切なテクノロジーと従業員のスキルセットがあれば、ブランドは業務効率を高め、意思決定を改善し、規模に応じて顧客体験を調整し、ROIと収益性を高めることができます。

現代のビジネスにおける懸念の多くは、大規模なパーソナライゼーションや、カスタマージャーニーにおける次善の策を決定するための予測分析といったことを行うためのシステムに供給するために使用しているデータが、どれだけ優れているかということです。 そのデータは、ビジネスや顧客価値に活用できるほどクリーンで、正確で、信頼できるものでしょうか？ 今日、データの正確性が80％以上であると報告している組織はわずか20％です。

この質問は、ChatGPTのようなスタンドアロン型、または顧客データプラットフォーム（CDP）のようなエンタープライズグレードのデータ管理インフラプラットフォームに組み込まれた高度なAI/MLアルゴリズムについて話すとき、さらに適切なものとなります。 AIシステムが適切な推奨や決定を下すためには、クリーンで質の高いデータを供給する必要があります。

しかし、一部のCDPに内蔵されているAI/MLツールを使ってデータの異常を検出し、エラーや不整合を修正することで、データクレンジングプロセスを自動化してデータ品質管理にAIを活用できることをご存知でしょうか。

バリデーションとデータクレンジングのためのCDPの使用

上級管理職やマーケティング担当者は、AIが将来の成功に不可欠であることに同意していますが、成熟したAI戦略を持っていると回答した企業はわずか 12％で、AIガバナンスに自信を持っている企業はわずか9％です。 AIをより企業全体で稼働させるための懸念事項には、結果が思わしくないこと、意図しない結果、プライバシー侵害、セキュリティリスク、将来の規制などがあります。

これらの懸念はすべて、高度なCDPプラットフォームを導入してデータ・クレンジング・プロセスを自動化し、セキュリティとデータ・プライバシー・ガバナンス・コントロールを提供することで、データがどこに移動しようともコンプライアンスを遵守することで対処できます。

しかし、データクレンジングとそのデータの検証は、非常に時間とリソースのかかる作業となります。 そこでAI/MLモデルの出番です。 AI/MLモデルは、データセット内のパターン、傾向、相関関係、特に標準から逸脱したものを検出するのが得意です。 AI/MLは膨大な量のデータを分析し、既存のパターンと比較し、潜在的な問題にフラグを立てることができます。 AIは賢く、人間が拾えないようなデータポイント間の関係を特定することができるでしょう。 実際、AI/MLは、データの不整合の原因となりうる一般的なエラーの原因やパターンを特定することができます。 これにより企業は、データ収集プロセスの改善、データ入力ガイドラインの更新、従業員に対するトレーニング要件の特定に必要な情報を得ることが可能です。

CDPプラットフォームに組み込まれたAIを搭載したツールを使用することで、ブランドはデータクレンジングと検証プロセスを自動化することができます。AI/MLは、データ品質の問題を認識し、自動的に修正するために、過去のデータで学習させることができるからだ。 AI/MLは、フォーマットの標準化、欠損値の補填、不整合データの調整など、データに対してさまざまなことを行うことができます。

AIによるデータクレンジングの自動化は、単に時間と手作業を節約するだけではなく、ヒューマンエラーを減らし、データ準備プロセスの時間を短縮して、より迅速に利用できるようにすることでもあります。 組織がデータ品質指標を継続的に監視し、予測分析を適用し始めると、企業は潜在的な問題を深刻化する前に検出することができるようになります。

CDPデータクレンジング機能

どのようなCDPプラットフォームを選択するかは、データクレンジングの能力に影響するため、データクレンジングプロセスを自動化できる特定の機能を探すことが重要です。 データが他のプラットフォームに入る前に達成できる、より高いレベルのデータ品質は、より良い結果、意思決定、成果につながります。

エンタープライズグレードのCDPの中には、コンテンツ・アフィニティ・エンジンを提供するものもあり、顧客のウェブ行動に基づいて顧客データを充実させることができます。 AIを搭載したCDPには、予測的顧客スコアリング機能が付いている場合もあります。 一部のCDPでは、スキルがあれば、自分でSQLクエリーを実行し、独自の予測モデルを構築することもできます。

AI主導のCDPは、独自の予測モデルを構築できる様々なAI/MLモデルを内蔵している場合もあります。 これには、あらかじめ構築されたマルチタッチ・アトリビューション・モデル、リアルタイムのネクストベスト・アクション・レコメンデーション、CLTV予測、データ準備、デジタル広告のCTR予測などが含まれます。

結論

ここまでくれば、願わくばすべてのマーケターやビジネスリーダーが、自分たちの組織にとってのデータの価値を知っていることでしょう。 顧客データこそが差別化要因であり、それをいかに賢く管理し、ビジネスと顧客価値の両方に活用するかが、不確実性の中で成功するブランドと低迷するブランドの分かれ目となります。

データは直接的にも間接的にも収益化できるため、厳しい経済状況下では、ブランドは自社のデータがクリーンで正確かつ高品質であることを確認し、高度なAIやパーソナライゼーション・エンジンに利用できるようにする必要があります。

AI/MLアルゴリズムを搭載したCDPを使用することで、ブランドはデータクレンジングを自動化し、データ品質戦略を洗練させ、データがクリーンで正確であることを保証するための予防措置を実施することが可能です。 クリーンななデータがあれば、AIはあなたの組織をデータ主導の自動化という次のレベルに引き上げる力を与えてくれるでしょう。