打造数据强国：五种策略助你构建持久数据基础

人工智能的智能水平取决于它所接触到的数据。人工智能需要清晰的客户身份和可信的客户记录，以便有效地进行个性化、预测和自动化。

大多数公司仍然将一个人拆分成五个或更多的独立档案，这些档案分散在客户关系管理（CRM）、电子商务、付费媒体和服务系统中。这种碎片化导致了不准确的输出、浪费的广告支出和不必要的隐私风险。

通过解决身份识别问题，企业可以消除破坏每个下游决策的猜测。

企业如何解决这个问题？通过建立一个以身份解析为核心的稳固统一的数据基础。通过解决客户身份并整合档案，企业可以为人工智能提供所需的干净、单一的真实来源，以便能够大规模地提供准确的个性化服务和可操作的洞察。

‘自建与购买’的旧辩论已不再适应当今人工智能驱动的世界。真正的问题是如何结合工具和实践，以更快的速度、保持准确性和有效扩展，从一个可靠的身份解析层入手。

没有任何单一的客户数据工具能够满足所有需求，因此无论是使用自制、商业还是混合方法，关键原则都是相同的：优先考虑数据质量，嵌入强大的身份解析核心，选择合适的工具组合以快速行动，并维护一个能够随着人工智能和业务需求的发展而增长和适应的基础。

以下是五种构建更强大数据基础、推动人工智能成果的策略：

1. 统一身份，让 AI 不再猜测

如果你的系统对 客户 的身份有分歧，那么每一个后续决策都会受到影响。首先，连接你的主要数据来源——电子邮件、网站、销售点和服务，并就客户的主要记录达成一致。

把身份看作一个活的、不断发展的产品，这样可以应用机器学习模型，持续优化匹配，确保单一客户视图随着时间的推移保持准确。

在你有强匹配的地方使用这些信息，比如忠诚度 ID，并为棘手的情况（如昵称或重复的电子邮件）制定明确的规则。将身份视为一个活的产品，而不是一次性的清理。

统一身份是实现有意义的 AI、推动业务成果的前提。

2. 给 AI 提供干净的数据，而不是杂乱的信息

大多数 AI 的失败都是因为输入糟糕，而不是算法问题。不要让有问题的数据进入。历史不完整、字段重复和过时的输入都会在 AI 输出之前误导结果。

重复的档案可能会让忠实客户被当成首次购买者，而过时的联系信息可能会把昂贵的营销活动发到无效的邮箱。

Gartner发现，那些未能通过成熟的数据实践来支持和推动其人工智能案例的组织，超过60%的人工智能项目将失败。干净、可靠且最新的客户数据是人工智能代理在猜测下一步最佳行动和推动可衡量的收入与客户忠诚度之间的关键区别。

3. 先购买为了提高速度，然后构建以实现差异化

从头开始构建客户数据平台最初可能看起来很有吸引力，但身份解析并不是简单的查询问题。它需要机器学习、实验和持续的调整来实现规模化。在身份解析方面——每个下游能力的基础——速度和精确性至关重要。

这就是混合方法强大的地方。购买经过验证的工具可以加快价值实现的时间，帮助构建基础，而在此基础上构建自定义应用程序则能让您在最重要的地方实现差异化。

这可能意味着为合并个人资料制定自定义业务规则，或将软件扩展到忠诚度应用程序。

“与之构建”使企业能够确定投资哪些工具，以便为未来的创新构建能力。

整体转向混合方法将减少开发平台所需的时间，让工程团队能够专注于更具战略性的任务。

4. 采用可组合的技术架构

没有任何单一平台在身份、个性化、激活、分析和治理等核心能力上都能做到完美，强行使用一体化解决方案往往会导致妥协。

通过结合可组合的方法，并为每个功能选择最佳工具，公司可以灵活地考虑自身需求并进行优先排序。

由不同模块构建和连接的可组合架构，允许品牌在法规变化或新的人工智能机会出现时更换单个工具，而不影响整个系统。

将专业工具与广泛的数据仓库结合，可以实现个性化、同意和人工智能治理所需的精准度。

5. 将治理构建到基础中

随着人工智能对客户信任的影响加大，不准确或误用的数据可能导致合规违规和声誉损害。最终消费者越来越希望品牌采取隐私优先的做法，而当每个客户档案都是单一且可审计的记录时，这一期待最容易实现。

单一且已解决的客户记录简化了同意管理、审计日志和数据质量检查。它还减少了‘同意漂移’的风险（即客户的偏好发生变化但系统未能及时反映）。

通过首先解决身份识别问题，您可以建立一个治理框架，使其能够随着GDPR和CCPA的变化而不断演进，而无需重新构建整个技术栈。

治理确保客户的数据被负责任地处理，包括数据隐私、安全、同意管理以及遵守全球法规。那些利用第一方数据而非第三方cookie的平台正在引领潮流，并与不断变化的客户需求保持同步。

辩论到方向

古老的“自建还是购买”的辩论过于简化了在AI时代处理客户数据所需的实际工作。品牌应该考虑的是，什么样的定制工具组合（以可靠的身份识别基础为支撑）能让他们更快、更准确地行动，并自信地扩展，而不是纠结于“建还是不建”。

AI正迅速成为企业的核心操作系统。然而，即使是最先进的模型也需要一个以身份识别为核心的坚实数据基础，以释放其全部潜力，从而推动更智能的决策和更有价值的客户体验。