隨著AI持續重塑商業技術格局，有一件事始終未變：客戶數據是驅動企業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的出現，客戶數據成為實現個性化、提升客戶體驗以及實現效率躍升的關鍵所在。
　　
　　對許多企業而言，客戶數據以及將其轉化為價值所需的數據科學技能和基礎設施，如今已成為其商業戰略中不可或缺的一部分。
　　
　　然而，隨著我們收集、存儲和分析的數據量不斷增加，風險也隨之上升。從隱私問題到數據質量，技術、監管和倫理方面的挑戰如同一片雷區，企業稍有不慎便可能導致時間、金錢和精力的浪費，甚至造成更嚴重的后果。
　　
　　在與不同規模的企業合作，利用技術和數據創造實際價值的過程中，我每天都目睹著這些錯誤的發生，因此，我想分享一些今年許多企業可能會犯的錯誤，或者已經在犯的錯誤，當然，也會提供一些避免這些錯誤的建議。
　　
　　1. 重數量輕質量
　　
　　在AI領域，人們常常認為，只要給算法輸入越來越多的數據，就能獲得更好的結果，然而，谷歌等機構的研究越來越發現，在訓練行為模型時，數據質量比數量更為重要。
　　
　　事實上，低質量的客戶數據會通過引發“數據級聯效應”而顯著降低AI的性能，在這種效應中，看似微小的錯誤會被不斷復制，最終在數據處理的各個環節中導致嚴重錯誤。
　　
　　這還不是唯一的問題，存儲和處理海量數據(尤其是敏感的客戶數據)成本高昂、耗時費力，還可能帶來沉重的監管負擔。如果你的數據計劃無法覆蓋這些高昂的成本，那么這可能是一個戰略上的失敗。
　　
　　因此，對于客戶數據而言，更多并不一定更好，相反，企業應專注于數據治理、數據整理和數據驗證等環節，以提高數據和AI計劃創造實際商業價值的可能性。
　　
　　2. 忽視合成客戶數據
　　
　　客戶數據極具價值，但獲取成本高昂，且伴隨著諸多責任，最終這些數據并不屬于你。相比之下，合成客戶數據則是通過模擬客戶，利用AI模擬其購買決策和行為，盡可能貼近現實情況而收集到的數據。
　　
　　合成客戶數據使企業能夠測試定價策略、營銷支出和產品特性，以及模擬購物車放棄等虛擬行為和實體店客流量等現實行為。
　　
　　生成合成客戶數據的成本遠低于真實客戶數據，且不受真實客戶數據所面臨的監管和隱私負擔的限制。
　　
　　當然，合成客戶數據也面臨其他挑戰，如訓練數據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實客戶行為的能力。
　　
　　但對于那些因合規、監管或數據稀缺而面臨重重障礙、嚴重依賴客戶數據的企業而言，忽視合成客戶數據可能是一個重大錯誤。
　　
　　3. 令人毛骨悚然的個性化
　　
　　利用客戶數據，我們可以為客戶提供更符合其個性化需求的產品和服務，然而，便利與詭異之間只有一線之隔。當企業急于追趕潮流時，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%的美國人預計，企業會利用AI處理他們的數據，從而做出一些會讓他們感到不適的事情。一旦企業辜負了客戶的信任，后果將十分嚴重。
　　
　　如果你利用客戶數據來制定個性化促銷方案、發送電子郵件或進行客戶服務互動，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據驅動型客戶體驗。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收集客戶數據并出售給企業，盡管這一計劃已被擱置，但并未徹底取消。有遠見的數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數據是記錄在其他企業網絡cookie上的數據，這些數據被打包后出售給企業，供其用于制定針對性營銷策略、進行商業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(如Salesforce或Hubspot)的平臺服務提供商。
　　
　　一旦失去這一數據來源，企業將更加依賴直接從自身客戶那里收集的第一方數據來進行客戶行為分析。對于那些尚未投資于從自身數據中捕獲和創造價值的工具的企業來說，這將是一個痛苦的轉變。雖然并非所有企業都會受到影響，但許多企業都會，因此，了解向無cookie世界轉變的影響應成為企業的優先事項。
　　
　　5. 忽視多模態機遇
　　
　　大多數企業僅挖掘了客戶數據價值的一小部分。例如，英偉達報告稱，90%的企業客戶數據無法被有效利用，這通常是因為這些數據是非結構化的，如來自通話錄音、視頻片段、社交媒體帖子等大量來源的數據。
　　
　　客戶互動會產生大量此類數據，但這些數據往往未被分析，然而，現在出現了能夠分析視頻、音頻或任何其他非結構化數據的新型多模態AI，為企業創造了新的可能性。
　　
　　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情感分析，從而了解客戶的情緒反應，并創造更好的互動體驗。
　　
　　另一個例子是歐萊雅，它與英偉達合作開發了多模態AI工具，幫助客戶根據自己的膚質或發型選擇產品。
　　
　　對于任何希望在2025年充分利用客戶數據的企業而言，忽視多模態AI的可能性無疑是一個錯誤。
　　
　　總結
　　
　　客戶數據仍是企業最強大的資產之一，但前提是要進行戰略性管理。到2025年，那些將數據質量置于數量之上、采用合成和多模態數據等新興技術，并通過透明的個性化實踐維護客戶信任的企業，將脫穎而出。通過避免這五個常見陷阱，企業可以將客戶數據從一項昂貴的負擔轉變為真正的競爭優勢，從而推動可衡量的增長和創新。