Daten spielen eine entscheidende Rolle in der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI). KI-Modelle sind auf qualitativ hochwertige Daten angewiesen, um leistungsfähige Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Neben den grundlegenden Prozessen der Datenaufbereitung und der Modellierung bietet eine Customer Data Platform  einen wesentlichen Mehrwert, indem sie die Sammlung, Integration und Verwaltung von Kundendaten optimiert.  

Dies verbessert sowohl die Qualität als auch die Effizienz von KI-Projekten. 

  

Rolle der Daten für die KI-Nutzung 

• Datenqualität: Die Ergebnisse von KI-Modellen hängen maßgeblich von der Qualität der eingesetzten Daten ab. Fehlerhafte oder unvollständige Daten führen zu verzerrten Modellen. Deshalb ist es entscheidend, dass Daten bereinigt und in strukturierter Form vorliegen. 

 

• Datenmenge: Vor allem für Machine-Learning-Modelle (besonders Deep Learning) sind große Datenmengen erforderlich, um die Komplexität der Modelle zu bewältigen und zuverlässige Vorhersagen zu treffen. Große Datenmengen verbessern die Generalisierungsfähigkeit des Modells. 

• Vielfalt und Repräsentativität: KI-Systeme lernen durch das Trainieren mit Daten aus verschiedenen Szenarien. Diese Vielfalt sorgt dafür, dass die Modelle in der Lage sind, unterschiedliche Situationen und Benutzer zu verstehen und darauf zu reagieren. 

• Strukturierung der Daten: Unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder oder Videos müssen in eine strukturierte Form gebracht werden, bevor sie für KI-Algorithmen nutzbar sind. Dies geschieht häufig durch Techniken wie Natural Language Processing (NLP) oder Computer Vision. 

 

Prozesse zur Unterstützung des KI-Einsatzes 

• Datensammlung und -aufbereitung: Daten werden aus verschiedenen Quellen gesammelt und für das KI-Training aufbereitet. Dies umfasst die Normalisierung, das Entfernen von Ausreißern und das Bereinigen unvollständiger Datensätze.

• Feature Engineering: Durch das Identifizieren und Generieren relevanter Merkmale (Features) können KI-Modelle verbessert werden. Features sind die Eigenschaften der Daten, die das Modell dazu verwendet, Vorhersagen zu treffen.
• Modelltraining und Validierung: Daten werden in Trainings- und Testsets unterteilt, um das KI-Modell zu trainieren und zu evaluieren. Durch das Training mit realen Daten lernt das Modell, Muster zu erkennen und auf zukünftige Daten anzuwenden.
  
• Hyperparameter-Optimierung und Modellevaluierung: Um die Genauigkeit und Leistungsfähigkeit von Modellen zu maximieren, ist es wichtig, die richtigen Parameter zu wählen und das Modell fortlaufend zu optimieren. 

  

Wirkung einer Customer Data Platform 

CDPs bieten speziell im Kontext der KI-Nutzung erhebliche Vorteile, indem sie eine zentrale Plattform für die Erfassung, Verwaltung und Analyse von Kundendaten bereitstellen. Sie ermöglichen eine ganzheitliche und integrierte Sicht auf den Kunden und helfen dabei, diese Daten optimal für KI-gestützte Anwendungen zu nutzen. 

  

Zentralisierung und Integration von Daten 

• Daten aus verschiedenen Quellen: Eine CDP sammelt Kundendaten aus verschiedenen Kanälen wie Websites, mobilen Apps, Social Media und E-Mail-Marketing und vereint sie in einer einheitlichen Plattform. Dies schafft eine kohärente und ganzheitliche Sicht auf den Kunden, die für KI-basierte Anwendungen essentiell ist. 

•  Vereinheitlichung der Daten: CDPs standardisieren die gesammelten Daten, was die Verarbeitung durch KI-Modelle erheblich erleichtert. Durch die Homogenisierung von Daten werden Fehler reduziert und die Genauigkeit der Ergebnisse verbessert. Verbesserte Datenqualität und Sicherheit 

• Datenbereinigung und Validierung: CDPs verfügen über eingebaute Funktionen zur Bereinigung und Validierung von Daten, die dazu beitragen, dass nur qualitativ hochwertige und saubere Daten in das KI-Modell gelangen. Dies ist entscheidend für die Genauigkeit und Leistungsfähigkeit der KI. 

• Datenschutz und Compliance: Eine CDP sorgt dafür, dass Kundendaten DSGVO-konform verarbeitet werden. Dies ist besonders wichtig, wenn personenbezogene Daten für KI-Anwendungen genutzt werden sollen. 

  

Personalisierung und Segmentierung 

• Kundensegmentierung: Eine CDP ermöglicht die Erstellung dynamischer und präziser Kundensegmente. Diese Segmente können als Grundlage für personalisierte KI-gesteuerte Marketingkampagnen dienen. KI-Modelle können durch die Analyse von Kundensegmenten bessere Empfehlungen oder Vorhersagen treffen. 

• 360-Grad-Kundenansicht: CDPs bieten eine umfassende Sicht auf das Verhalten, die Präferenzen und die Historie der Kunden. Diese Sicht hilft KI-Systemen, personalisierte Erlebnisse und Angebote zu erstellen, die die Kundenbindung und das Kundenerlebnis verbessern.