(Source: IDC)
Hubungan pelanggan berubah melalui momen, penggunaan, peran, dan tujuan, sering kali dengan cara yang menantang pemikiran tradisional. Tidak cukup lagi bagi suatu merek untuk hanya memprediksi apa yang mungkin dilakukan seseorang selanjutnya. Sebaliknya, mereka juga harus memahami mengapa pelanggan berperilaku seperti itu dan bertindak selagi jendela keterlibatan masih terbuka.
Dinamika pelanggan hari ini membutuhkan sistem yang dapat membaca niat dan tujuan secara waktu nyata, menjelaskan logika keputusan secara transparan, dan memicu respons yang sesuai dengan konteks. Solusi ini memerlukan model AI prediktif yang diperkuat dengan kemampuan AI generatif dan AI agent yang dirancang untuk menganalisis pola, mengoperasionalkan wawasan, membuat keputusan, serta belajar dari hasilnya secara berkelanjutan.
AI dapat membantu merek untuk memahami bahwa perubahan niat atau perilaku pelanggan tidak akan menunggu siklus perencanaan dan pelaksanaan kampanye harian atau mingguan berikutnya. Mereka perlu mensintesis sinyal niat, membangun model AI yang akurat, dan menggunakannya sebelum menjadi tidak relevan.
Namun, banyak organisasi yang bergegas memperkuat sistem AI prediktif mereka dengan AI generatif dan AI agent sering kali menemukan bahwa arsitektur data mereka tidak dapat mendukung kerumitan yang diperlukan. Ini adalah masalah utama. Menurut Future Enterprise Resiliency Survey, 38% responden mengidentifikasi manajemen data sebagai salah satu prioritas utama untuk strategi AI mereka pada tahun 2025.
Penggunaan CX Tidak Sesuai Kebutuhan
Bahkan dalam konteks penggunaan pemasaran dan CX, organisasi sering mengabaikan karakteristik data pelanggan dan kebutuhan model AI berdasarkan industrinya. Dalam perjalanan dan perhotelan, penekanannya mungkin pada pola permintaan musiman dan aktivitas program loyalitas. Sementara itu, dalam ritel mode, fokusnya bisa pada preferensi gaya dan perilaku pengembalian barang. Variasi ini tidak hanya membentuk data yang dikumpulkan, tetapi juga cara data diproses dan diterjemahkan menjadi tindakan pemasaran yang tepat waktu.
Sistem analitik pelanggan yang otonom menjanjikan kemampuan untuk menganalisis aliran data pelanggan yang luas, membuat keputusan dan mengambil tindakan dalam skala besar, serta belajar dari hasilnya untuk meningkatkan kinerja di masa depan. Namun, tanpa arsitektur pembelajaran berkelanjutan yang mendeteksi perubahan dalam data, model, atau pola pelanggan, bergerak terlalu cepat ke pengambilan keputusan AI yang otonom dapat berisiko. Kualitas data yang lemah atau kurangnya tata kelola dan pemantauan dapat membuat kesalahan kecil menumpuk dengan cepat.
Organisasi menghadapi kesulitan dalam mengukur ROI dari AI prediktif tradisional. Jika sulit untuk mengukur nilai prediksi saat ini, masalah itu akan lebih besar saat beralih ke AI generatif dan AI agent. Faktanya, menurut Future Enterprise Resiliency Survey, 34% responden menyebutkan bahwa ROI yang dapat ditunjukkan adalah pertimbangan utama saat mereka mengevaluasi solusi AI agent untuk pemasaran dan penjualan.
