获得高质量的数据对于有效的人工智能驱动的个性化是至关重要的。这个博客概述了六个步骤，您可以采取这些步骤来确保您正在处理高质量的数据

最近，我收到了一封来自一家公司的电子邮件，提供我放在购物车里的商品20% 的折扣。问题是，那封电子邮件是在我已经购买了那件商品几天后收到的。

这种互动教会了我什么？等几天再买也许能省点钱。我可以添加到我的购物车项目，并等待该折扣电子邮件滚动。

但是，零售商不希望这种思考过程变得司空见惯。随着物品在我的浏览器和手机上的推车里，我可能会对原始物品失去兴趣，找到一个更实惠的选择，或者完全忘记它们。

有这么多的变数，每年有4万亿美元的损失是由于购物者放弃购物车而造成的，这也就不足为奇了。

想象一下，在这样一个世界里，每个客户都会根据自己与品牌的独特关系，收到个性化营销的沟通。采用人工智能的企业发现，提供这种水平的个性化服务是可能的。曾经是一对多的关系，现在开始感觉像是一对一的关系。

根据 LinkFlow 2023年个性化状态报告，92% 的公司已经在使用人工智能驱动的个性化来推动业务增长。

然而，在同一份报告中，31% 的用户认为糟糕的数据质量是他们在业务中利用人工智能的最大障碍。

不是所有的数据都是平等的。因此，在这个博客中，我们将概述6个步骤，您的业务可以采取，以实现数据质量，这可以导致更个性化的交互与您的客户，建立信任，并重复业务。

为什么低质量的数据会损害您的业务

仅仅因为你实现了人工智能并不意味着你会立即发送顶级的、个性化的内容。毕竟，人工智能的好坏取决于你与它共享的数据。正是高质量的数据填补了接收个性化内容与确保上述个性化内容确实准确之间的鸿沟。

不幸的是，低质量的数据太容易获得了。让我们来看看它可能造成的破坏。

数据仓库

组织中的不同团队依赖于不同的数据真实性来源。市场营销团队可以使用客户关系管理(CRM)系统、分析师数据仓库和客户成功文件中的所有客户信息。

使用不同系统中的数据，很难看到客户的单个视图。这不仅要花费时间去尝试和解决问题，而且要获得有意义的洞察力和做出可靠的决定也会变得更加困难。

这通常会导致工程师队友手动拉出列表与营销团队分享。这些信息很快就过时了，并在洞察力和行动之间造成了滞后。

拥有多种形式的数据可以:

• 由于引入了不一致性、冗余和不准确性，导致数据质量差。
• 确保数据完整性和一致性变得具有挑战性，因为数据格式、命名约定或数据类型中的不一致可能导致分析过程中的混淆和错误。
• 冗余，创建重复，使识别真正的和最新的信息变得困难。

最终，糟糕的数据可能导致糟糕的客户体验、忠诚度的损失和收入的损失。

在一个我们依赖人工智能来改善客户体验和推动增长的世界里，我们必须努力获得高质量的数据，将其作为准确预测、个性化交互和知情决策的基石。如果没有人工智能，企业就有可能损害其人工智能计划的有效性。

高质量数据之路

好的数据不会自然而然地出现，它是投入适当的时间和资源来维护它的结果。

我们已经概述了我们推荐的6个步骤，以确保整个组织的高质量数据，从而实现更加一致和可靠的 AI 方法。

1. 审核现有数据

花时间查看公司所依赖的现有数据。让公司的利益相关者来解释他们如何输入数据，以及他们如何依赖数据完成工作。然后，标出数据存储的位置并运行报告。

搜索重复数据、拼写错误、相互冲突的命名约定以及其他可能扰乱您的操作、分析或活动性能的问题。把这些记在报告里。然后指定一个团队成员来实现这些更改。

建议每年对数据进行两次或每季度一次的审计，以确保数据的准确性和审计任务的可管理性。

2. 建立明确的数据跟踪计划

跟踪计划是跨团队使用的“真相来源”文档，用于帮助标准化如何跟踪数据，并使团队围绕一种数据收集策略进行协调。

跟踪计划由事件列表(即用户操作)组成，这些事件与每个事件的描述相匹配。这些事件被用来映射客户旅程中最重要的步骤，从免费试用注册到定期订阅到流失。

3. 规范命名约定

既然您已经更好地理解了收集的数据，那么现在就应该确保数据命名的标准化——数据条目是统一的，并且一个事件不会被重复计算。

使用标准化的命名约定，您还可以帮助企业自动阻止不遵循跟踪计划的事件，从而大规模地保护数据。(你可以更深入地研究一下，看看这里的例子。)

4. 在源代码中阻止错误数据

使用像 LinkFlow 这样的 CDP，您可以阻止不符合您的标准的数据进入您的下游目的地。这发生在跟踪计划特性中。(点击这里观看视频)

例如，如果您实现了一个输入错误的事件，您可以防止该事件发生在下游工具中。您可以选择发送此事件并将其转发到不同的地方，以便稍后进行清理和重播，以确保没有数据丢失。

段的粒度足够大，您可以只阻止与规范不匹配的属性，或者阻止整个事件。

5. 选择正确的分析数据库

分析数据库是一个可扩展的数据管理平台，用于高效地存储和检索数据，通常集成在综合数据仓库或数据湖中。它支持对大型数据集进行快速分析，使您能够比手动探索更快地识别模式、趋势和异常。

这些因素共同有助于确保高质量的数据，提高数据分析和见解的可靠性、准确性和可信度。

6. 与团队沟通新流程。

为了实现高质量的数据，您已经完成了所有这些工作，现在是时候保持清洁了。我们建议你和你的团队开一个会，概述你的新模式，分享跟踪计划，解释你的变数命名原则，并讨论跟踪新事件的过程。这就设定了期望值，让每个人都能达成共识。

指定一个团队需要运行事件的个人，并确定在产品开发过程中决定事件的时间。为任何入职目的记录这个过程。

一些公司甚至指定了一个数据领导人，负责拥有模式，并批准所有进入应用程序和网站的新事件。

结论

高质量的数据通过改进模型性能和加强决策，从而在公司内部更好地使用人工智能。当人工智能模型接受准确和具有代表性的数据的训练时，它们可以做出更准确的预测和建议。

高质量的数据通过揭示可能不会立即显现的有价值的见解和趋势，为知情决策提供了条件。通过利用高质量的数据，企业可以充分利用人工智能的潜力，从而产生更有效和更具影响力的结果。

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