Data – це нова нафта; але збирання даних пов’язане з власними проблемами, особливо в світі, де конфіденційність стає все більш насамперед. Тут надходять синтетичні дані, які є штучно створеними даними, які імітують реальні дані. Це потужний інструмент із потенціалом змінити галузь, вирішуючи проблеми конфіденційності, дефіцит даних і упередженості, які давно страждають від традиційних наборів даних.
В Індії впровадження синтетичних даних серед маркетологів все ще знаходиться в зародковому стані, хоча фактом є те, що підприємствам доведеться звернутися до таких альтернативних моделей у своїх процесах прийняття рішень на основі даних. Синтетичні дані мають значний потенціал у майбутньому, особливо в таких галузях, як маркетинг, електронна комерція, фінанси та охорона здоров’я. Ці поля значною мірою покладаються на дані клієнтів для своїх операцій, але суворі правила конфіденційності часто обмежують використання реальних даних. Використовуючи синтетичні дані, організації можуть подолати ці обмеження, сприяючи інноваціям, зберігаючи при цьому дотримання законів про конфіденційність даних.
Ось що говорять експерти галузі…
Впровадження синтетичних даних серед індійських маркетологів все ще перебуває на початковій стадії, але демонструє багатообіцяюче зростання, особливо через посилення правил конфіденційності, зазначає Рідді Чхабрія Асрані, засновник і генеральний директор All Stars Digital.
«Це фактично імітує реальні дані, не розкриваючи реальну інформацію про клієнтів. Таким чином, він став важливим компонентом у секторах, де конфіденційність даних споживачів і дотримання нормативних вимог є надзвичайно важливими. Синтетичні дані будуть розроблені для імітації найскладніших моделей уподобань і взаємодії клієнтів, що дозволить маркетологам робити кращі прогнози щодо поведінки, покращувати націлювання та забезпечувати більш персоналізований досвід, щоб забезпечити індивідуальний досвід клієнтів для маркетологів в Індії», – Асрані. додає.
Айджаз Ансарі, віце-президент із глобального маркетингу, Hoonartekтакож каже, що впровадження синтетичних даних індійськими маркетологами знаходиться на ранніх стадіях, але набирає обертів, особливо в таких секторах, як фінансові послуги, електронна комерція та технології. Очікується, що до 2030 року ринок генерації синтетичних даних в Індії досягне прогнозованого доходу в 158,1 мільйона доларів США – CAGR 39%. Індійські компанії визнають потенціал синтетичних даних для симуляції різноманітних сценаріїв клієнтів, які відповідають вимогам конфіденційності. Однак його використання ще не є широко поширеним, і багато маркетологів обережно вивчають його через обмежений досвід, технологічні бар’єри та нормативні неясності, додає Ансарі.
Випадки використання
Які можуть бути успішні випадки використання синтетичних даних в індійському маркетингу?
За словами Айджаза Ансарі, індійські маркетологи можуть ефективно використовувати синтетичні дані такими способами:
- Персоналізований досвід: Створюйте синтетичні набори даних, які імітують поведінку клієнтів у різних демографічних показниках і регіонах, щоб навчити моделі AI для гіперперсоналізованих кампаній.
- Тестування та оптимізація: Використовуйте синтетичні профілі клієнтів, щоб тестувати нові функції, рекламні стратегії та інтерфейси, не покладаючись на конфіденційні дані реального світу (без ідентифікаційної інформації).
- Сценарне планування: Створюйте змодельоване середовище та моделі для прогнозування реакції клієнтів за різних ринкових умов.
- Гарантії конфіденційності даних: Оскільки синтетичні дані деідентифіковані, це забезпечує дотримання законів про конфіденційність даних, як-от законопроекту PDP (подібно до GDPR та інших законів у США), і зменшує ризик розголошення ідентифікаційної інформації (PII).
Кроки для вирішення проблеми конфіденційності та безпеки:
- Впроваджуйте безпечні методи генерації синтетичних даних, такі як GAN (Generative Adversarial Networks), які забезпечують високу точність і реалістичність.
- Проводьте регулярні перевірки, щоб переконатися, що синтетичні набори даних позбавлені реконструйованих або конфіденційних шаблонів.
- Співпрацюйте з постачальниками технологій, які пропонують інструменти для підвищення конфіденційності.
Успішні випадки використання синтетичних даних в індійському маркетингу
- Банківські та фінансові послуги:
Випадок використання: Великий індійський банк використовував синтетичні дані для навчання моделей виявлення шахрайства штучним інтелектом.
Подолані виклики: Опір команд юристів щодо відповідності було пом’якшено шляхом демонстрації невідстежуваної природи синтетичних даних.
- Роздрібна торгівля та електронна комерція:
Випадок використання: Гігант електронної комерції змоделював шлях клієнта, використовуючи синтетичні дані кліків для A/B-тестування нових функцій.
Подолані виклики: Переконання зацікавлених сторін в еквівалентності синтетичних даних і даних реального світу щодо прогнозної сили.
- Охорона здоров'я:
Випадок використання: Стартап у галузі медичних технологій використовував синтетичні дані пацієнтів для персоналізованих рекомендацій щодо здоров’я.
Подолані виклики: Початкові занепокоєння щодо вірності даних було вирішено шляхом порівняння з реальними наборами даних.
- Телекомунікації:
Випадок використання: Провідний індійський оператор зв’язку використовував синтетичні дані для оптимізації своїх мережевих послуг. Моделюючи моделі поведінки користувачів, такі як використання даних у години пік і ефективність сигналу в сільській місцевості, телекомунікаційна компанія покращила прогнозну аналітику для керування мережею та персоналізованих планів клієнтів.
Подолані виклики:
Дефіцит даних на ринках, що розвиваються: У областях, де були доступні обмежені реальні дані, синтетичні дані забезпечували масштабоване рішення.
Регуляторні проблеми: Синтетичні дані забезпечили дотримання конфіденційності, не розкриваючи конфіденційну інформацію про абонентів, але все ще дозволяючи надійний аналіз.
В індійському маркетингу, каже Рідді Чхабрія Асрані, синтетичні дані використали свою силу, щоб покращити персоналізацію та уточнити сегментацію клієнта. «Оператори зв’язку моделюють численні взаємодії між клієнтами для кращих стратегій утримання та прогнозування відтоку, не розкриваючи конфіденційних даних про клієнта. Роздрібні торговці використовують синтетичні дані за допомогою кращих рекомендацій і позицій реклами, де отримані дані відображають купівельні звички клієнта, не розкриваючи конфіденційних даних».
Стратегії
Що стосується використання синтетичних даних, маркетологи повинні застосовувати певні стратегії, щоб забезпечити якість, точність і відповідність даних регулятивним рамкам, що розвиваються.
Рідді Чхабрія Асрані припускає, що для забезпечення якості та відповідності синтетичним даним індійські маркетологи повинні впроваджувати суворі процеси перевірки даних, які перевіряють точність на реальні моделі.
«Методи синтетичних даних, зокрема генеративні змагальні мережі (GAN), з часом значно вдосконалилися, дозволяючи створювати високоточні дані при мінімізації упереджень. Регулярні аудити синтетичних моделей даних необхідні для виявлення неточностей і усунення помилок, забезпечуючи послідовний контроль якості. Крім того, маркетологи повинні бути в курсі нових нормативних актів, таких як Закон Індії про захист цифрових персональних даних, і впроваджувати надійні системи управління даними, щоб забезпечити дотримання цих законів», — говорить Асрані.
За словами Айджаза Ансарі, стратегії забезпечення якості, точності та дотримання нормативних вимог включають:
Інвестуйте у високоякісні інструменти генерації: Використовуйте розширені алгоритми (наприклад, кодери GAN або Variational Autoen) для створення синтетичних даних, які дуже нагадують мінливість у реальному світі.
Механізми перевірки: Налаштуйте процеси для перевірки якості та продуктивності синтетичних наборів даних шляхом порівняння результатів із реальними сценаріями.
Перевірки відповідності:
Будьте в курсі глобальних і місцевих нормативних розробок (наприклад, GDPR, законопроект PDP).
Залучайте експертів з правових питань і відповідності, щоб гарантувати, що набори даних відповідають правилам постійності та використання даних.
Співпраця з експертами: Співпрацюйте з академічними установами та дослідниками даних, щоб удосконалювати методології та підтримувати високі етичні стандарти.
Балансування
В епоху, коли дані керують прийняттям рішень, синтетичні дані стали кардинальним фактором для маркетологів, пропонуючи економію коштів, підвищену точність моделі та масштабованість. Однак його прийняття супроводжується труднощами, зокрема потенційними упередженнями, проблемами цілісності даних і зміною нормативно-правових актів. Встановлення правильного балансу потребує тонкого підходу — використання переваг і зменшення ризиків завдяки ретельному управлінню.
Важливо розуміти, як індійські маркетологи можуть максимізувати потенціал синтетичних даних шляхом впровадження найкращих практик, таких як ретельний аудит моделей, виявлення упереджень і дотримання законів про захист даних, як-от Закон про захист персональних даних у цифровій формі.
Індійські маркетологи повинні ретельно збалансувати переваги синтетичних даних і потенційні ризики, які вони можуть створити, каже Рідді Чхабрія Асрані.
«Основа цього балансу полягає в тому, щоб синтетичні дані відображали закономірності реального світу, уникаючи при цьому властивих упереджень. Регулярне та систематичне тестування моделей даних на узгодженість і точність має вирішальне значення для підтримки цілісності даних і зменшення помилок. Використання різноманітних наборів даних і включення обмежень справедливості під час створення даних може допомогти зменшити ризики упередженості. Застосування найкращих практик, як-от сприяння співпраці між міжфункціональними командами, впровадження надійних механізмів виявлення упередженості та оновлення законів про конфіденційність даних, що розвиваються, як-от Закон Індії про захист цифрових персональних даних, є важливим. Узгодивши практику обробки даних із нормативними вказівками, маркетологи можуть забезпечити відповідність вимогам, завоювати довіру споживачів і розкрити повний потенціал синтетичних даних», — додає Асрані.
За словами Айджаза Ансарі, маркетологи можуть збалансувати переваги синтетичних даних із потенційними ризиками за допомогою:
Збалансування переваг і ризиків синтетичних даних
Переваги:
- Економія коштів: Зменшує залежність від дорогого збору даних і анотацій.
- Покращена точність моделі: Допомагає створювати різноманітні набори даних, які враховують недостатньо представлені групи клієнтів.
Ризики:
- Упередженість: Синтетичні дані можуть успадкувати або посилити зміщення даних навчання.
- Проблеми цілісності: Синтетичні дані низької якості можуть призвести до помилкових уявлень або рішень.
Найкращі практики:
- Аудити упередженості: Проводьте регулярні перевірки оригінальних наборів даних на наявність зміщень перед створенням синтетичних версій.
- Ітераційне тестування: Постійно вдосконалюйте набори даних, щоб точно відображати зміни ринку та поведінку клієнтів.
- Навчання зацікавлених сторін: Переконайтеся, що команди розуміють обсяг, переваги та обмеження синтетичних даних.
- Прозорість: Чітко повідомте зацікавленим сторонам, як генеруються синтетичні дані та їхнє призначення.
«Прийнявши стратегічний та етичний підхід, індійські маркетологи можуть використовувати синтетичні дані, щоб трансформувати клієнтський досвід, одночасно захищаючи конфіденційність, дотримуючись нормативних вимог і зміцнюючи довіру споживачів», — підсумовує Ансарі.
Читайте також: Злом коду ефективних мобільних маркетингових кампаній
