得益于新一代自动化工具和技术的出现，客户数据成为实现个性化、提升客户体验以及实现效率跃升的关键所在。

对许多企业而言，客户数据以及将其转化为价值所需的数据科学技能和基础设施，如今已成为其商业战略中不可或缺的一部分。

然而，随着我们收集、存储和分析的数据量不断增加，风险也随之上升。从隐私问题到数据质量，技术、监管和伦理方面的挑战如同一片雷区，企业稍有不慎便可能导致时间、金钱和精力的浪费，甚至造成更严重的后果。

在与不同规模的企业合作，利用技术和数据创造实际价值的过程中，我每天都目睹着这些错误的发生，因此，我想分享一些今年许多企业可能会犯的错误，或者已经在犯的错误，当然，也会提供一些避免这些错误的建议。

1. 重数量轻质量

在AI领域，人们常常认为，只要给算法输入越来越多的数据，就能获得更好的结果，然而，谷歌等机构的研究越来越发现，在训练行为模型时，数据质量比数量更为重要。

事实上，低质量的客户数据会通过引发“数据级联效应”而显著降低AI的性能，在这种效应中，看似微小的错误会被不断复制，最终在数据处理的各个环节中导致严重错误。

这还不是唯一的问题，存储和处理海量数据(尤其是敏感的客户数据)成本高昂、耗时费力，还可能带来沉重的监管负担。如果你的数据计划无法覆盖这些高昂的成本，那么这可能是一个战略上的失败。

因此，对于客户数据而言，更多并不一定更好，相反，企业应专注于数据治理、数据整理和数据验证等环节，以提高数据和AI计划创造实际商业价值的可能性。

2. 忽视合成客户数据

客户数据极具价值，但获取成本高昂，且伴随着诸多责任，最终这些数据并不属于你。相比之下，合成客户数据则是通过模拟客户，利用AI模拟其购买决策和行为，尽可能贴近现实情况而收集到的数据。

合成客户数据使企业能够测试定价策略、营销支出和产品特性，以及模拟购物车放弃等虚拟行为和实体店客流量等现实行为。

生成合成客户数据的成本远低于真实客户数据，且不受真实客户数据所面临的监管和隐私负担的限制。

当然，合成客户数据也面临其他挑战，如训练数据中可能存在的偏差或AI的“幻觉”问题，这可能限制其准确反映现实客户行为的能力。

但对于那些因合规、监管或数据稀缺而面临重重障碍、严重依赖客户数据的企业而言，忽视合成客户数据可能是一个重大错误。

3. 令人毛骨悚然的个性化

利用客户数据，我们可以为客户提供更符合其个性化需求的产品和服务，然而，便利与诡异之间只有一线之隔。当企业急于追赶潮流时，很容易在不知不觉中越过这条界限。

皮尤研究中心的一份报告显示，81%的美国人预计，企业会利用AI处理他们的数据，从而做出一些会让他们感到不适的事情。一旦企业辜负了客户的信任，后果将十分严重。

如果你利用客户数据来制定个性化促销方案、发送电子邮件或进行客户服务互动，那么你必须意识到这些做法可能具有侵入性，或让人感到被操纵。如果你表现得过于熟悉，或者似乎知道一些客户自己都不记得告诉过你的事情，那么你很可能会让他们感到不适，从而不利于打造良好的数据驱动型客户体验。因此，了解界限所在，并明确告知客户你的个性化沟通和营销是基于哪些信息，对于避免此类问题至关重要。

4. 未做好无cookie时代的准备

谷歌曾计划阻止第三方cookie收集客户数据并出售给企业，尽管这一计划已被搁置，但并未彻底取消。有远见的数字营销人员仍在为不久的将来cookie消失的那一刻做准备。

第三方cookie数据是记录在其他企业网络cookie上的数据，这些数据被打包后出售给企业，供其用于制定针对性营销策略、进行商业模拟或了解行为趋势，它们还被出售给提供AI和自动化即服务(如Salesforce或Hubspot)的平台服务提供商。

一旦失去这一数据来源，企业将更加依赖直接从自身客户那里收集的第一方数据来进行客户行为分析。对于那些尚未投资于从自身数据中捕获和创造价值的工具的企业来说，这将是一个痛苦的转变。虽然并非所有企业都会受到影响，但许多企业都会，因此，了解向无cookie世界转变的影响应成为企业的优先事项。

5. 忽视多模态机遇

大多数企业仅挖掘了客户数据价值的一小部分。例如，英伟达报告称，90%的企业客户数据无法被有效利用，这通常是因为这些数据是非结构化的，如来自通话录音、视频片段、社交媒体帖子等大量来源的数据。

客户互动会产生大量此类数据，但这些数据往往未被分析，然而，现在出现了能够分析视频、音频或任何其他非结构化数据的新型多模态AI，为企业创造了新的可能性。

例如，零售商可以通过分析语音和视频客户反馈片段来进行多模态情感分析，从而了解客户的情绪反应，并创造更好的互动体验。

另一个例子是欧莱雅，它与英伟达合作开发了多模态AI工具，帮助客户根据自己的肤质或发型选择产品。

对于任何希望在2025年充分利用客户数据的企业而言，忽视多模态AI的可能性无疑是一个错误。

总结

客户数据仍是企业最强大的资产之一，但前提是要进行战略性管理。到2025年，那些将数据质量置于数量之上、采用合成和多模态数据等新兴技术，并通过透明的个性化实践维护客户信任的企业，将脱颖而出。通过避免这五个常见陷阱，企业可以将客户数据从一项昂贵的负担转变为真正的竞争优势，从而推动可衡量的增长和创新。

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