为什么要利用会话数据增强以消费者为中心的用例？

要在当今竞争激烈的商业环境中取得成功，企业必须为消费者提供精心策划的体验。仅仅进行交易交流已远远不够；相反，公司希望更好地了解客户，并以能够引起个人共鸣的方式与客户互动。这一承诺促成了第一方数据资产的建立，为每个消费者提供全方位的 360 度视图。这种视图包括从会员信息、过往交易、网站行为到应用程序交互的所有内容。

为了解这些海量数据并获得有价值的见解，企业纷纷求助于消费者数据平台（CDP）。消费者数据平台集中、存储、处理、丰富和激活数据，以便在多个消费者接触点之间进行整合，创造无缝的客户体验。

然而，这种 360 度视角中还缺少一个重要部分：会话数据。尽管来自呼叫中心、虚拟助理、聊天机器人和 WhatsApp Business Accounts 等平台的数据潜力巨大，但却常常被忽视。

生成式人工智能将改变这一切。它不仅推动了对话数据的增长，还将彻底改变我们分析和使用对话数据的方式。会话数据被冷落的原因之一是其固有的复杂性。由于它主要是文本数据，因此需要特定的自然语言处理技术。早期的模型很难从对话中提取有意义的信息。

但是，情况已经发生了变化。随着大型语言模型（LLM）的出现，理解信息上下文的能力有了显著提高。这些模型现在可以提取相关信息，其准确度是以前无法达到的。考虑到这一点：品牌已投入大量资源开发产品推荐引擎。这些引擎依靠消费者档案、过去的交易和浏览历史记录来提出建议。现在，想象一下将对话数据整合到这些模型中可以达到的理解深度。所获得的洞察力可以产生更加精确和个性化的建议。

利用会话数据的力量，前提是要设计正确的会话旅程。这一旅程有两个关键组成部分：

最终，随着企业努力提供更加个性化的体验，将对话数据整合到以消费者为中心的使用案例中不仅是有益的，而且是必不可少的。随着生成式人工智能和 LLM 的进步，曾经使对话数据难以利用的障碍正在迅速消失。现在是企业拥抱会话数据潜力并将其纳入战略的时候了，这样才能确保企业在数字时代始终走在消费者参与的前沿。