오늘날의 디지털 우선 세계에서 개인화는 비즈니스 명령이되었습니다. McKinsey & Company의 연구에 따르면, 소비자의 71%가 회사가 개인화 된 상호 작용을 제공 할 것으로 예상하고 76%가 발생하지 않을 때 좌절감을 느낍니다. 그러나 개인화를 올바르게하는 비즈니스는 5%에서 25% 범위의 회사 별 이익으로 개인화와 비즈니스 성장 사이의 명확한 연관성을 높이면서 10%에서 15%의 매출 증가를 봅니다.1 선별 된 엔터테인먼트 권장 사항에서 원활한 의료 솔루션에 이르기까지 개인화는 충성도를 높이고, 매출을 늘리고, 업계 리더를 차별화시킵니다.
그러나 규모로 개인화를 달성하려면 AI 및 데이터 분석 이상이 필요합니다.이를 위해서는 AI를 배포 할 수있는 강력하고 안전하며 적응 형 인프라가 필요합니다. 확장 가능하고 고성능 클라우드 재단이 없으면 비즈니스는 대기 시간 문제, 단편화 된 데이터 및 높은 운영 비용과 같은 문제에 직면하면서 데이터 보안 및 규정 준수의 중요성이 높아지고 있습니다. 미래를 수용 할 준비가 된 조직의 경우 올바른 인프라 재단을 구축하는 것은 규모로 개인화를 달성하는 첫 번째 단계입니다.
규모에 따라 개인화에 대한 장벽을 극복합니다
규모에 따라 개인화를 달성하는 데 어려움이 있습니다. 비즈니스는 종종 단편화 된 데이터 시스템, 개인 정보 및 규정 준수 문제 및 실시간으로 데이터에 대한 행동의 복잡성과 경쟁합니다. 이러한 장애물은 어려워 보일 수 있지만, 이해하는 것이 솔루션을 찾는 첫 번째 단계입니다.
단편화 된 데이터는 개인화에 가장 일반적인 장애물 중 하나입니다. 고객 정보는 종종 시스템, 부서 또는 물리적 위치에 흩어져있어 통일 된 견해를 얻기가 어렵습니다. 예를 들어, PointClickCare는 공급자의 Siled Healthcare 데이터가 중요한 치료 결정을 지연시켜 이러한 장벽을 분류하여 더 나은 통찰력을 제공하는 것의 중요성을 강조한다는 것을 발견했습니다.
사람들이 다양한 치료 및 처방전을 위해 여러 의료 전문가와 협력하는 것이 일반적입니다. 최선의 치료를 위해 모든 사람은 가장 최신의 정확한 정보에 접근, 사용 및 신뢰해야합니다.
Andrew Datars, PointClickCare의 엔지니어링 담당 수석 부사장
실시간 데이터 처리는 다른 복잡성 계층을 추가합니다. 개인화에는 즉각적인 통찰력과 답변이 필요하지만 많은 비즈니스는 변동하는 요구를 처리 할 수없는 레거시 시스템으로 어려움을 겪고 있습니다. 예를 들어, Mediakind는 최고 사건 중에 실시간 미디어 경험을 제공하는 데 어려움을 겪었습니다. 비디오를 통해 고객과의 참여와 관련된 혁신의 경쟁이 증가함에 따라 현재의 요구와 혁신 요구에 맞는 방법을 찾아야했습니다. “엔터테인먼트가 오프라인 상태 일 때 사람들은 정말 화가납니다. 다운 타임 비용의 몇 초 비용 방송 비용 및 수백만 달러의 광고 및 브랜드 수익,”Mediakind의 최고 경영자 인 Allen Broome.
개인 정보 및 규정 준수는 개인화 된 경험을 제공하기위한 비즈니스에 중대한 도전을 만들 수 있습니다. 민감한 고객 데이터를 분석하려면 데이터 거주 보장, 지역 규정 준수 요구 사항 충족 및 사용자 신뢰 보호와 같은 엄격한 규정의 미로를 탐색해야합니다. 이러한 과제는 특히 데이터의 민감도와 워크 플로의 복잡성이 추가 난이도를 추가하는 법률과 같은 산업에서 특히 두드러집니다. 법률 부문을 위해 설계된 플랫폼 인 Harvey는 이러한 정확한 장애물에 직면합니다. 다양한 지역 보안 요구 사항을 준수해야하며 데이터가 지역 경계를 넘지 않도록 하이 하비의 보안이 가장 중요합니다. “법률과 같은 산업을위한 기술을 구축하기가 어려운 이유는 워크 플로가 매우 다양하고 복잡하기 때문입니다.Harvey의 공동 창립자이자 사장 인 Gabe Pereyra는 설명합니다. Harvey는 처음부터 보안 및 규정 준수를 우선시함으로써 가장 까다로운 산업 중 하나에 맞는 신뢰할 수있는 솔루션을 제공합니다.
이러한 과제는 실제적이지만 올바른 전략으로 관리 할 수 있습니다. 이러한 장벽을 인식하고 해결하면 기업은 규모로 개인화를 달성하기위한 첫 단계를 밟아 이러한 장애물을 성장 기회로 바꿀 수 있습니다.
클라우드 및 AI 기술에 대한 고객 참여를 재정의합니다
현대 고객의 기대를 충족시키기 위해 개인화를 확장하는 것은 복잡한 과제이지만 클라우드 및 AI 기술은 실용적입니다. 이들은 함께 조직이 방대한 양의 데이터를 처리하고 실시간으로 실행 가능한 통찰력을 생성하며 맞춤형 경험을 규모로 제공 할 수 있도록 권한을 부여합니다.
많은 조직의 경우 데이터가 연결이 끊긴 시스템에 흩어져있어 고객 행동과 요구에 대한 통합 관점을 방지하는 사일로를 만듭니다. 이 장벽을 극복하려면 현대화 인프라가 데이터를 중앙 집중화하고 원활한 통합을 가능하게하며 실행 가능한 통찰력에 실시간 액세스를 제공해야합니다. 클라우드 플랫폼과 같은 Microsoft Azure 단편화 된 데이터 소스를 단일의 포괄적 인 관점으로 통합하는 안전하고 확장 가능한 솔루션을 제공하여이를 가능하게하십시오. 예를 들어, PointClickCare는 Azure를 활용하여 여러 시스템에서 사일로드 헬스 케어 데이터를 통합 네트워크로 통합했습니다. PointClickCare는 주요 Azure 제품으로 클라우드 기반 솔루션을 배포하여 인프라를 현대화했습니다. Windows 서버,,, Azure SQL 관리 인스턴스그리고 Azure Openai 서비스 데이터를 안전하게 통합하고 워크 플로우를 간소화하고 중요한 환자 정보에 대한 실시간 액세스를 가능하게합니다. 이 혁신은 의료 서비스 제공자에게 실행 가능한 통찰력, 개선 된 운영 효율성 및 향상된 환자 치료를 제공했습니다.
개인화는 즉각성에 달려 있으며 AI 기반 클라우드 플랫폼은 비즈니스가 실시간으로 대규모 데이터 스트림을 처리 할 수 있도록하여 가장 중요한 경우 통찰력과 행동을 제공합니다. 이 과제를 극복하려면 지연없이 데이터 처리의 규모와 속도를 모두 처리 할 수있는 인프라가 필요합니다. Laliga는 클라우드 기반 AI 및 기계 학습을 활용하여 경기당 3 백만 개 이상의 데이터 포인트를 분석하여 실시간으로 처리하여이를 달성합니다. 하이브리드 환경 내에서 작동하면서 온 프레미스 및 클라우드 시스템에 지능적으로 워크로드를 배포하여 일관된 성능을 보장합니다. Microsoft Azure Arc. 이를 통해 Laliga는 세부 경기 통계에서 개인화 된 플레이어 통찰력에 이르기까지 매력적인 디지털 및 스타디움 경험을 제공하여 팬이 게임과 연결하는 방법을 향상시킬 수 있습니다.
실시간 데이터 제공을 보장하려면 클라우드 인프라는 가변 요구에 적응할 수 있어야합니다. 클라우드 솔루션은 탄성 확장 성을 제공하여 조직이 성능을 손상시키지 않고 다양한 워크로드를 처리 할 수 있도록합니다. 30 개 팀, 500 명 이상의 플레이어 및 각 팀이 플레이 오프를 제외하고 시즌 당 82 개의 게임을하면서 NBA는 수집 및 분석 할 엄청난 양의 플레이어 데이터를 보유하고 있습니다. AI가 모든 온 코트 플레이어의 특정 라이브 신체 움직임에 대한 데이터를 처리하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 탐구 할 때 속도, 덩크 높이, 패스 및 드리블, 심지어 부상 위험과 같은 것을 분석하면 동시에 탄성 확장 성이 필요할 수 있습니다. NBA는 Microsoft Azure 솔루션을 기반으로 사용했습니다 Azure Kubernetes 서비스 (AKS)RGB 비디오 신호를 포함하지 않고 게임 당 최대 16 기가 바이트의 원시 데이터를 관리하고 처리 할 수 있습니다. 새로운 솔루션은 배포되고 운영되고 있으며, 수집 된 데이터는 이미 NBA가 플레이어의 강점과 약점을 더 잘 이해하고 성능을 향상시키는 데 도움이되고 있습니다.
마지막으로, 신뢰와 보안은 규모에 따라 개인화를 달성하는 데 기본입니다. 오늘날의 환경에서 기업은 엄격한 규제 요구 사항을 탐색하고 민감한 고객 데이터를 보호하며 사용자 신뢰를 유지하면서 맞춤형 경험을 제공 할 수 있어야합니다. 이러한 과제를 극복하려면 엔드 투 엔드 암호화, 역할 기반 액세스 제어 및 규정 준수 모니터링과 같은 강력한 보안 조치를 구현해야합니다. Azure는 기업이 데이터를 안전하게 통합하고, 지역 간의 규제 준수를 시행하며, 잠재적 위험을 실시간으로 모니터링하여 모든 단계에서 민감한 정보를 보호 할 수있는 통일 된 환경을 제공합니다. 예를 들어 Harvey는 고급 암호화, 액세스 관리 및 규정 준수 도구를 활용하여 고객의 엄격한 보안 요구 사항을 충족시킵니다. 이 솔루션을 통해 법률 회사는 민감한 고객 데이터를 자신있게 보호하면서 혁신적인 AI 기반 법률 서비스를 제공 할 수 있습니다. 하비의 최고 경영자는 다음과 같이 설명했습니다.법률 회사는 Azure를 신뢰합니다..” 보안에 대한 이러한 약속은 Harvey가 고객과의 신뢰를 유지하면서 혁신에 집중할 수 있도록합니다.
확장 가능한 개인화로 비즈니스를 혁신하십시오
규모의 개인화는 오늘날의 빠르게 진화하는 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 노력하는 비즈니스에 필수적입니다. 고객은 더 맞춤형을 느끼고 자신의 요구를 예상하며 신뢰를 구축하는 경험을 점점 더 기대하고 있습니다. 클라우드 및 AI 기술이 계속 발전함에 따라 더 깊고 영향력있는 개인화의 기회는 확장 될 것입니다.
고객과 공명하는 개인화 된 경험을 제공함으로써 경쟁을 앞당길 수 있습니다. 오늘 시작하기 위해 수행 할 수있는 몇 가지 필수 단계는 다음과 같습니다.
- 심사 사일로를 식별하고 이질적인 시스템을 중앙 집중식 플랫폼으로 통합하기위한 데이터 환경.
- 설립하다 규정 준수, 보안 및 투명성을 보장하기위한 강력한 데이터 거버넌스 정책, 고객 신뢰를 얻고 유지합니다.
- 투자하다 확장 가능하고 탄력적 인 클라우드 인프라에서 요구에 따라 증가하므로 실시간 개인화의 요구를 처리 할 수 있습니다.
- 권한을 부여하십시오 AI 및 클라우드 기술을 효과적으로 활용하는 데 필요한 교육 및 도구가있는 팀은 개인화를 현실로 만듭니다.
지금 행동함으로써 기업은 오늘날의 고객 기대를 충족시킬뿐만 아니라 안전하고 확장 가능하며 혁신적인 개인화로 인해 미래를 이끌 수있는 길을 열어 줄 수 있습니다.
1 McKinsey & Company, 개인화를 올바르게 얻는 것의 가치 (또는 그름)는 2021 년 11 월에 곱합니다..
게시물 규모의 개인화 : 클라우드 및 AI가 고객 참여를 재정의하는 방법 먼저 나타났습니다 Microsoft AI 블로그.
