数据质量与人工智能 - 企业正在优先考虑数据质量，以利用人工智能的力量，并快速行动于细微的客户洞察[1] - 数据质量是AI成功的基石，强调高质量、准确的数据对于获取有意义的客户洞察和竞争性利用AI至关重要[3] 数据仓库与客户数据集中化 - 数据仓库的崛起：数据仓库继续成为2023年最受欢迎的客户数据目的地之一，反映了企业向数据集中化和质量转变的趋势[4] 预测性人工智能与客户需求 - 预测性人工智能现在是核心策略：企业继续意识到预测性人工智能的潜力，帮助他们深入了解客户洞察并预测客户需求和行为[5] 数据碎片化问题的解决方案 - 企业解决数据碎片化的问题，使用CDPs帮助解决这一问题，并通过工具如Functions实现与几乎任何可用应用程序的无缝集成[6]